BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: “TỐC ĐỘ TĂNG GDP VÀ TỐC ĐỘ TĂNG GIÁ TRỊ SẢN XUẤT CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP XÂY DỰNG VÀ DỊCH VỤ”

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
VIỆN SAU ĐẠI HỌC
BÀI TẬP LỚN
KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Học viên: ĐẶNG HOÀNG LAN
Mã số: 210437 Lớp: CH21D Số thứ tự: 30
PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: “TỐC ĐỘ TĂNG GDP VÀ TỐC ĐỘ
TĂNG GIÁ TRỊ SẢN XUẤT CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP
- XÂY DỰNG VÀ DỊCH VỤ”
Số quan sát: 30
Số biến số: 03
Loại số liệu: Số liệu chéo
Từ: năm 1982 đến năm 2011
Hà Nội, 01 / 2013
BÀI TẬP LỚN MÔN KINH TẾ LƯỢNG
Vấn đề nghiên cứu:
MỐI QUAN HỆ GIỮA TỐC ĐỘ TĂNG GDP VÀ TỐC ĐỘ TĂNG GIÁ TRỊ SẢN
XUẤT CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP - XÂY DỰNG
VÀ DỊCH VỤ CỦA ĐẤT NƯỚC SINGAPORE
A. Lời mở đầu
Trong những năm gần đây nền kinh tế Singapore đã phát triển không ngừng. Nhờ
những hiệu quả của các chính sách cải cách kinh tế đã cho phép Singapore có mức tăng
trưởng thực tế bình quân là 6,1%/năm. Việc cơ cấu lại nền kinh tế trong môi trường ngày
càng cạnh tranh cũng góp phần tăng trưởng kinh tế.
Trong đó, Công nghiệp và Dịch vụ là 2 trong 3 bộ phận quan trọng nhất của nền kinh
tế, là nguồn đóng góp chủ yếu vào GDP. Tốc độ tăng của công nghiệp - xây dựng và dịch vụ
có ảnh hưởng tới tốc độ tăng của GDP.
Để nghiên cứu cụ thể ảnh hưởng của 2 ngành này ta sử dụng mô hình hồi quy: Hồi
quy mô hình giữa tốc độ tăng GDP với tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp –
xây dựng và dịch vụ.
Kết cấu bài như sau:

I. Lập mô hình hồi quy
II. Ước lượng mô hình hồi quy
III. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
IV. Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
1. Kiểm định định dạng phương trình hồi quy
2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
4. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
V. Kết luận
Nguồn số liệu: - Tư liệu kinh tế các nước Asean
- Ban thư ký Asean
B. Nội dung:
Bảng số liệu về tốc độ tăng trưởng GDP, tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công
nghiệp – xây dựng và dịch vụ của Singapore từ năm 1982 – 2011:
Đơn vị tính: %

Năm Y X2 X3
1982 7.2 8.1 7.8
1983
8.2 9.9 6.7
1984
8.3 10 7.4
1985
14.6 -0.2 14.5
1986
2.1 -2 2.1
1987
9.7 9.8 9.5
1988
11.3 13.1 9.5

1989
9.9 8.2 9
1990
9 9.4 10.3
1991
6.8 8.3 8.1
1992
6.7 6.1 6.5
1993
12.3 9.3 12.8
1994
11.4 13.2 10.8
1995
8 9.8 7.4
1996
8.1 7.3 9.2
1997
8.5 7.6 9.5
1998
-0.9 0.4 -0.5
1999
6.4 6.6 5.7
2000
9.4 10.9 7.6
2001
2.4 -9.2 2.2
2002
2.2 4 1.5
2003 4.6 3.2 1.4
2004 9.2 6.1 8.9

2005 7.4 5 8.2
2006 8.8 6.1 9.3
2007 8.9 6.3 9.5
2008 1.7 1.3 4.5
2009 -1 0.7 2.8
2010 14.8 1.1 11.7
2011 4.9 3.6 5.2
Trong đó: Y: Tốc độ tăng trưởng GDP (%)
X
2
: Tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp – xây dựng (%)
X
3
: Tốc độ tăng giá trị sản xuất ngành dịch vụ (%)
I. Lập mô hình hồi quy:
Mô hình hồi quy tổng thể mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và các biến giải
thích X
2
, X
3
có dạng:
PRM: Y
i
= β
1
+ β
2
X
2i
+ β

3
X
3i
+ U
i
Trong đó: U
i
là sai số ngẫu nhiên
Mô hình hồi quy mẫu có dạng:
SRM: Y
i
=
1
ˆ
β
+
2
ˆ
β
X
2i
+
3
ˆ
β
X
3i
+ e
i
II. Ước lượng mô hình hồi quy:

Với bộ số liệu thu thập được, sử dụng phần mềm Eviews, ta ước lượng mô hình trên
bằng phương pháp OLS được kết quả sau:
Mô hình 01 (MH01):
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/20/13 Time: 22:57
Sample: 1982 2011
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.195080 0.627421 -0.310924 0.7582
X2 0.055171 0.066082 0.834890 0.4111
X3 0.991112 0.089241 11.10602 0.0000
R-squared 0.868967 Mean dependent var 7.363333
Adjusted R-squared 0.859261 S.D. dependent var 3.977912
S.E. of regression 1.492324 Akaike info criterion 3.733186
Sum squared resid 60.12982 Schwarz criterion 3.873305
Log likelihood -52.99778 F-statistic 89.52726
Durbin-Watson stat 1.726467 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ mô hình trên ta có kết quả như sau:
Mô hình hồi quy mẫu là:
SRM: Y
i
= -0.195080 + 0.055171X
2i
+ 0.991112X
3i
+ e
i
(1)
+ R

2
= 0.868967 tức là 86.89 % sự thay đổi tốc độ tăng của GDP được giải thích bằng
sự thay đổi tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp - xây dựng và dịch vụ.
+
2
ˆ
β
= 0.055171 cho ta biết khi tốc độ tăng giá trị sản xuất ngành công nghiệp – xây
dựng tăng (giảm) 1% khi các điều kiện khác không đổi thì tốc độ tăng của GDP trung bình
tăng (giảm) 0.055171%
+
3
ˆ
β


= 0.991112 cho ta biết khi tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành dịch vụ tăng
(giảm) 1% khi các điều kiện khác không đổi thì tốc độ tăng của GDP bình quân tăng (giảm)
0.93951%
+ Phù hợp với lý thuyết kinh tế:
*
2
ˆ
β
> 0 ⇒ giá trị sản xuất của ngành công nghiệp - xây dựng tăng thì GDP tăng.
*
3
ˆ
β
> 0 ⇒ giá trị sản xuất của ngành dịch vụ tăng thì GDP tăng.

III. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy:
Cặp giả thuyết: H
0
: R
2
= 0
H
1
: R
2
> 0
Tiêu chuẩn kiểm định : F=
)(
1(
)1(
)2
2
kn
R
k
R
−
−
−
~ F
(k-1,n-k)
Miền bác bỏ giả thuyết:
( )
F
α

W
= { F/ F
qs
> Fα(k-1,n-3) }
α
F
(k-1,n-3)

=
05.0
F
(2,27) = 5.85
Từ mô hình 01, ta có F
qs
= 89.52726 > F
0.05
(2,27)
= 5.85 
qs
F
∈
( )
F
α
W
KL: chấp nhận H
1,
bác bỏ H
0.
Vậy với độ tin cậy 95% có thể cho rằng sự thay đổi của tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành

công nghiệp - xây dựng và dịch vụ ảnh hưởng tới tốc độ tăng GDP.
IV. Kiểm định các khuyết tật của mô hình:
1. Kiểm định định dạng phương trình hồi quy:
 Sử dụng kiểm định Ramsey:
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình có dạng hàm đúng
H
1
: Mô hình có dạng hàm không đúng
Tiêu chuẩn kiểm định F
F ∼F(p-1,n-k-p+1)
Trong đó: k là số biến của mô hình ban đầu
Miền bác bỏ : W
α
= {F / F > F
α
(p-1,n-k-p+1)}
Mô hình 02 (MH02):
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.821911 Probability 0.372948
Log likelihood ratio 0.933678 Probability 0.333909
Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/20/13 Time: 23:51
Sample: 1982 2011
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.368652 0.884830 0.416636 0.6804
X2 0.076302 0.070279 1.085705 0.2876
X3 0.720389 0.311750 2.310787 0.0290
FITTED^2 0.019121 0.021091 0.906593 0.3729
R-squared 0.872982 Mean dependent var 7.363333
Adjusted R-squared 0.858326 S.D. dependent var 3.977912
S.E. of regression 1.497270 Akaike info criterion 3.768730
Sum squared resid 58.28725 Schwarz criterion 3.955556
Log likelihood -52.53095 F-statistic 59.56513
Durbin-Watson stat 1.803156 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ mô hình 02 ta có F
qs
= 0.821911 < F
0.05
(1,26)

= 4 nên chưa có cơ sở bác bỏ H
0
Kết luận: Mô hình có dạng hàm đúng.
2. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi:
 Sử dụng kiểm định White
- Xét mô hình hồi quy 3 biến :
Y
i
= β
1
+ β
2
X
2i

+ β
3
X
3i
+U
i
- Hồi quy mô hình trên ta được các phần dư
i
e

⇒

2
i
e
- Hồi quy mô hình:

2
i
e
=
1
α
+
2
α
X
2i
+
3

α
X
3i
+
4
α
2
2i
X
+
5
α
2
2i
X
+
6
α
X
2i
X
3i
+V
i
Mô hình 03 (MH03):
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.736459 Probability 0.603455
Obs*R-squared 3.990596 Probability 0.550771
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares
Date: 01/21/13 Time: 00:19
Sample: 1982 2011
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.566192 2.228964 1.599933 0.1227
X2 0.085170 0.382560 0.222633 0.8257
X2^2 -0.013126 0.029634 -0.442938 0.6618
X2*X3 -0.024595 0.065048 -0.378110 0.7087
X3 -0.004493 0.770425 -0.005832 0.9954
X3^2 -0.000460 0.051059 -0.009016 0.9929
R-squared 0.133020 Mean dependent var 2.004327
Adjusted R-squared -0.047601 S.D. dependent var 3.522449
S.E. of regression 3.605310 Akaike info criterion 5.579549
Sum squared resid 311.9583 Schwarz criterion 5.859789
Log likelihood -77.69324 F-statistic 0.736459
Durbin-Watson stat 1.516466 Prob(F-statistic) 0.603455
- Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình có phương sai sai số không đổi
H
1
: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Tiêu chuẩn kiểm định : χ
2
= n R
2
~ χ
2(m)

Miền bác bỏ giả thuyết:

α
W
= {

χ
2
/ χ
2
>
χ
2(m)
(

α) }
Từ mô hình 03, ta có
2
qs
χ
= 3.990596 mà χ
2(5)
(

0.05) = 11.0705
⇒
2
qs
χ
< 11.0705 nên

2
qs
χ
không thuộc miền bác bỏ
⇒ Chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0
.
Kết luận: Vậy mô hình không có phương sai sai số thay đổi.
3. Hiện tượng tự tương quan:
 Kiểm định Breusch – Godfrey (BG)
 Ước lượng mô hình ban đầu thu được phần dư e
t
và e
t-1
Xây dựng mô hình của kiểm định BG có dạng:
e
t
=α
1
+α
2
X
2i
+ α
3
X
3i
+ ρ
1
e

t-1
+ρ
2
e
t-2
+ V
i
Sử dụng phần mềm Eviews thu được kết quả sau:
Mô hình 04 (MH04):
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.377190 Probability 0.689622
Obs*R-squared 0.878740 Probability 0.644442
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình không có tự tương quan
H
1
: Mô hình có tự tương quan
Tiêu chuẩn kiểm định χ
2
= (n-1)R
2
∼ χ
2
(2)
Miền bác bỏ : W
α

= {χ

2
/ χ
2
> χ
2
α
(2)}
Từ mô hình 05 ta có χ
2
qs
= 0.878740; χ
2
0.05
(2) = 5.99147
⇒ χ
2
qs
< 5.99147 nên χ
2
qs
không thuộc miền bác bỏ
⇒ Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0
Kết luận: Mô hình không có tự tương quan bậc 2
4. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:
Sử dụng phương pháp hồi quy phụ: Hồi quy X
2
theo X3
Xét mô hình: X
2i

= α
1
+α
2
X
3i
+ V
i
Mô hình 05 (MH05):
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 01/21/13 Time: 00:50
Sample: 1982 2011
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.819999 1.787601 0.458715 0.6500
X3 0.681881 0.220289 3.095384 0.0044
R-squared 0.254951 Mean dependent var 5.800000
Adjusted R-squared 0.228342 S.D. dependent var 4.858338
S.E. of regression 4.267763 Akaike info criterion 5.804397
Sum squared resid 509.9863 Schwarz criterion 5.897810
Log likelihood -85.06595 F-statistic 9.581401
Durbin-Watson stat 1.879666 Prob(F-statistic) 0.004431
Từ mô hình 05 ta có: X
2i
= 0.819999 + 0.681881X
3i
+ V
i

2
2
R
= 0.254951
Kiểm định cặp giả thuyết: H
0
: MH gốc không có đa cộng tuyến
H
1
: MH gốc

có đa cộng tuyến
Tiêu chuẩn kiểm định : F =
)(
1(
)1(
)2
2
kn
R
k
R
−
−
−
~ F
(1,n-2)

Miền bác bỏ giả thuyết:

α
W
= { F/ F
qs2
> F
0.05
(1,n-2)
}
Từ mô hình 05 ta có: F
qs2
= 9.581401 mà F
0.05
(1,28)
= 4
 F
qs2
∈
α
W
: chấp nhận H
1
, bác bỏ H
0
Kết luận: Vậy với độ tin cậy 95% có thể cho rằng mô hình có đa cộng tuyến.
V. Kết luận
Dựa vào các ước lượng và kiểm định có thể thấy: Mô hình hồi quy là phù hợp với lý
thuyết kinh tế, hầu hết mô hình không có khuyết tật. Khuyết tật đa cộng tuyến có thể khắc
phục bằng cách bỏ bớt biến độc lập hoặc sử dụng phương pháp sai phân cấp 1 sau đó sẽ kiểm
tra bằng cách tiến hành hồi quy phụ.
Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa tốc độ tăng của công nghiệp - xây dựng và dịch vụ

đến tốc độ tăng GDP có ý nghĩa quan trọng để từ đó các nhà hoạch định chính sách đưa ra các
quyết định kinh tế hợp lý phù hợp với điều kiện cũng như tình hình kinh tế của đất nước.