Nhập khẩu hàng hoá, dịch vụ với tổng sản phẩm quốc gia và Tỉ giá hối đoái ở PHILIPPIN trong 21 năm( 19761996)

Bỏo cỏo thc hnh kinh t lng
Vấn đề nghiên cứu:

NHậP KHU HNG HO, DCH V VI TNG sản phẩm quốc
gia và T GI HI OI PHILIPPIN TRONG 21 NM( 1976-1996)

Nhập khẩu là hoạt động diễn ra thờng xuyên trong trao đổi thơng mại quốc tế của
mỗi nớc .Để duy trì cán cân xuất nhập khẩu có lợi cho nền kinh tế đòi hỏi Chính phủ
các nớc luôn phải có những chiến lợc thích hợp trong nhập khẩu. D

a trên góc


nghiên c

u kinh t

vĩ mô cho thấy tổng tổng sản phẩm quốc gia và tỷ giá hối đoái là
những nhân tố có tác động lớn đến nhập khẩu hàng hoá, dịch vụ của một quốc gia.
Nhằm xem xét ảnh hởng của tổng sản phẩm quốc gia và tỉ giá hối đoái tới nhập
khẩu ở Philippin nh thế nào ta đi xem xét mô hình toán kinh tế tơng ứng để mô tả mối
quan hệ giữa các biến số này nh sau:
IM =
1
+
2
ER+
3
GNP
Các biến kinh tế sử dụng:
IM: giá trị nhập khẩu (triệu USD)

GNP:tổng sản phẩm quốc gia (tỉ Pêsô)
ER: tỉ giá hối đoái( pêsô/đô la Mĩ)
1.Lập mô hình hồi qui :

* Xét hàm hồi quy tổng thể sau:
PRF : E(IM
i
/(ER
i

,

GNP
i
) =
1
+
2
ER
i
+
3
GNP
i
Trong đó: IM là biến phụ thuộc.
1
GNP, ER là biến độc lập.

1
: hệ số chặn.

2
,
3
: hệ số góc
Trên cơ sở đó ta có mô hình hồi quy tổng thể nh sau :
PRM : IM
i
=
1
+
2
ER
i
+
3
GNP
i
+ U
i
Với U
i
là sai số ngẫu nhiên
* Bảng số liệu về giá trị nhập khẩu,tổng sản phẩm quốc gia và tỉ giá hối đoái của
Philippin:
Nguồn số liệu:T liệu kinh tế các nớc ASEAN
Philippines National Statistics Office
obs IM GNP ER
1976 3953 126.2 7.44
1977 4269 144.5 7.4

1978 5143 166.6 7.37
1979 6613 202.8 7.38
1980 8295 242.1 7.51
1981 8479 279.6 7.9
1982 8263 311.2 8.54
1983 7979 361.1 11.11
1984 6428 503.8 16.7
1985 5445 551.4 18.61
1986 5394 588.4 20.39
1987 7187 665.4 20.57
1988 8731 782.1 21.09
1989 11171 905.5 21.74
1990 13042 1071.4 24.31
1991 12856 1254.6 27.48
1992 15465 1374.8 25.51
1993 18773 1500.3 27.12
1994 22638 1736.4 26.42
1995 28488 1958.9 25.72
1996 34701 2278.5 26.22
2 . Ước l ợng mô hình hồi quy :
2
+)Với số liệu từ mẫu trên, tiến hành ớc lợng mô hình bằng phần mềm Eviews ta đợc
kết quả ớc lợng nh sau:
ơ
[[[[
Dependent Variable: IM
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 18:13
Sample: 1976 1996
Included observations: 21

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
ER -677.5864 46.62055 -14.53407 0.0000
GNP 19.43221 0.580001 33.50373 0.0000
C 7676.780 493.6863 15.54991 0.0000
R-squared 0.991394 Mean dependent var 11586.33
Adjusted R-squared 0.990437 S.D. dependent var 8262.788
S.E. of regression 808.0038 Akaike info criterion 16.35857
Sum squared resid 11751662 Schwarz criterion 16.50779
Log likelihood -168.7650 F-statistic 1036.746
Durbin-Watson stat 1.191330 Prob(F-statistic) 0.000000
Theo kết quả trên ta đợc hàm hồi qui mẫu mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh
tế nh sau:

IM
i
= 7676.780 677.5864ER
i
+ 19.43221GNP
i
* ý nghĩa của các hệ số ớc lợng :

1
= 7676.780 > 0 cho ta biết khi tổng sản phẩm quốc gia và tỉ giá hối đoái
bằng không thì giá trị nhập khẩu trung bình là 7676.780 (triệu USD).

3
= 19.43221> 0 cho ta biết khi tổng sản phẩm quốc gia tăng 1( tỉ Pêsô) trong
điều kiện tỉ giá hối đoái không đổi thì giá trị nhập khẩu trung bình tăng 19.43221
( triệu USD).
3

2
= -677.5864< 0 cho ta biết khi tỉ giá hối đoái tăng 1(Pêsô/USD)trong điều
kiện tổng sản phẩm quốc gia không đổi thì giá trị nhập khẩu trung bình giảm
677.5864(triệu USD).
Theo lí thuyết kinh tế thì khi tổng sản phẩm quốc gia tăng thì nhập khẩu tăng và khi
tỉ giá hối đoái tăng thì nhập khẩu giảm . Do đó có thể kết luận rằng các hệ số hồi qui
ớc lợng đợc phù hợp với lý thuyết kinh tế.
+) R
2
= 0.991394 cho ta biết 99.1394% sự biến động của giá trị nhập khẩu (IM) là do
tổng sản phẩm quốc gia (GNP) và tỉ giá hối đoái(ER) trong mô hình gây ra
.+)Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi qui:
Để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi qui, ta kiểm định cặp giả thuyết sau:
H
0
: R
2
= 0
H
1
: R
2
> 0.
R * (n 3)
Tiêu chuẩn kiểm định : F = F(2, n 3)
(1 - R) * 2
Miền bác bỏ : W

= { Fqs / Fqs > F

(2,n - 3)
}
Ta có : Fqs = 1036.746
F
0.05
(2,n 3) = F
0.05
(2,18) = 3.55
Fqs >F
0.05
(2,18)=> Fqs W

,nên bác bỏ giả thuyết H
0
, thừa nhận giả thuyết H
1
.
Kết luận : Vậy với mức ý nghĩa 5% mô hình hồi quy là phù hợp.
3 . Kiểm định các khuyết tật của mô hình đã ớc l ợng :
3.1. Đa cộng tuyến :
* Phát hiện đa cộng tuyến theo phơng pháp hồi qui phụ
Hồi qui ER theo GNP, bằng phần mềm Eview ta thu đợc kết quả sau:
4
Dependent Variable: ER
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 18:32
Sample: 1976 1996
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

GNP 0.010906 0.001373 7.942284 0.0000
C 8.621967 1.410455 6.112896 0.0000
R-squared 0.768518 Mean dependent var 17.45381
Adjusted R-squared 0.756335 S.D. dependent var 8.054945
S.E. of regression 3.976118 Akaike info criterion 5.688882
Sum squared resid 300.3808 Schwarz criterion 5.788360
Log likelihood -57.73326 F-statistic 63.07988
Durbin-Watson stat 0.227497 Prob(F-statistic) 0.000000
Ta cã: Fqs = 63.07988 ; F
0.05
(1,n-2) = F
0.05
(1,19) = 4.38
Fqs > F
0.05
(1,19)
VËy víi møc ý nghi¨ α=0.05 th× m« h×nh cã ®a céng tuyÕn.
*Ph¸t hiÖn ®a céng tuyÕn b»ng ®é ®o Theil
. a.Håi quy IM theo GNP ta ®îc
Dependent Variable: IM
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 18:38
Sample: 1976 1996
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GNP 12.04223 0.969293 12.42372 0.0000
C 1834.652 995.5916 1.842776 0.0810
R-squared 0.890394 Mean dependent var 11586.33
Adjusted R-squared 0.884626 S.D. dependent var 8262.788
S.E. of regression 2806.604 Akaike info criterion 18.80773

5
Sum squared resid 1.50E+08 Schwarz criterion 18.90721
Log likelihood -195.4812 F-statistic 154.3489
Durbin-Watson stat 0.308414 Prob(F-statistic) 0.000000
⇒ R
2
2
=0.890394
b.Håi quy IM theo ER ta ®îc:

Dependent Variable: IM
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 18:40
Sample: 1976 1996
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
ER 691.7105 173.7828 3.980317 0.0008
C -486.6505 3326.603 -0.146291 0.8852
R-squared 0.454696 Mean dependent var 11586.33
Adjusted R-squared 0.425995 S.D. dependent var 8262.788
S.E. of regression 6260.143 Akaike info criterion 20.41219
Sum squared resid 7.45E+08 Schwarz criterion 20.51166
Log likelihood -212.3280 F-statistic 15.84293
Durbin-Watson stat 0.234295 Prob(F-statistic) 0.000801
⇒ R
2
3
=0.454696
c.TÝnh ®é ®o Theil:
m= R

2
-[ (R
2
- R
2
2
)+( R
2
- R
2
3
)]
= R
2
2
+ R
2
3
- R
2
=0.890394+0.454696- 0.991394=0.353696<0.4
VËy m« h×nh cã ®a céng tuyÕn thÊp
6
3.2.Phơng sai sai số thay đổi :
Phát hiện phơng sai sai số thay đổi bằng kiểm định White ,từ Eviews ta có bảng kết
quả sau:

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.857716 Prob. F(5,15) 0.531155
Obs*R-squared 4.669092 Prob. Chi-Square(5) 0.457583

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 18:45
Sample: 1976 1996
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 284641.4 1712110. 0.166252 0.8702
ER 246279.8 433625.3 0.567955 0.5785
ER^2 -17741.98 19916.72 -0.890809 0.3871
ER*GNP 514.9266 408.9147 1.259252 0.2272
GNP -5428.841 6604.173 -0.822032 0.4239
GNP^2 -2.508268 1.741185 -1.440552 0.1703
R-squared 0.222338 Mean dependent var 559603.0
Adjusted R-squared -0.036883 S.D. dependent var 657366.7
S.E. of regression 669379.8 Akaike info criterion 29.90105
Sum squared resid 6.72E+12 Schwarz criterion 30.19948
Log likelihood -307.9610 F-statistic 0.857716
Durbin-Watson stat 2.653876 Prob(F-statistic) 0.531155
Từ kết quả báo cáo ta có:
0.05
2(5)
= 11.0705 ,
2
qs
=4.669092

2
qs
<

0.05
2(5)
=>
2
qs
W


, nên cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0
Vậy với mức ý nghĩa 5% mô hình có phơng sai sai số không đổi.
7
3.3. Tự tơng quan.:
Dùng kiểm định Breusch- Godfrey để phát hiện hiện tợng tự tơng quan bậc hai ta có
kết quả sau :
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.231693 Prob. F(2,16) 0.318031
Obs*R-squared 2.801822 Prob. Chi-Square(2) 0.246372
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 18:48
Sample: 1976 1996
Included observations: 21
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
ER -7.245100 50.52512 -0.143396 0.8878
GNP 0.091239 0.630454 0.144720 0.8867
C 58.39674 512.7800 0.113883 0.9107
RESID(-1) 0.394484 0.251341 1.569518 0.1361

RESID(-2) -0.117135 0.270245 -0.433440 0.6705
R-squared 0.133420 Mean dependent var -3.72E-12
Adjusted R-squared -0.083225 S.D. dependent var 766.5397
S.E. of regression 797.7999 Akaike info criterion 16.40585
Sum squared resid 10183754 Schwarz criterion 16.65455
Log likelihood -167.2614 F-statistic 0.615847
Durbin-Watson stat 1.875608 Prob(F-statistic) 0.657484
Ta có:
2(2)
0.05
= 5,99147 ,
2
qs
= 2.801822
Ta thấy :
2
qs
= 2.801822<
2(2)
0.05
= 5.99147
=>
2
qs
W



, nên cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0

Vậy với mức ý nghĩa 5% mô hình không có tự tơng quan bậc 2
8
3.4.Kiểm định việc chỉ định mô hình:
Phát hiện mô hình thiếu biến thích hợp bằng kiểm định Ramsey, ta có
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.221686 Prob. F(1,17) 0.643744
Log likelihood ratio 0.272077 Prob. Chi-Square(1) 0.601942
Test Equation:
Dependent Variable: IM
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 18:50
Sample: 1976 1996
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
ER -627.0088 117.5202 -5.335326 0.0001
GNP 18.23241 2.616314 6.968739 0.0000
C 7451.813 695.0083 10.72191 0.0000
FITTED^2 1.58E-06 3.35E-06 0.470835 0.6437
R-squared 0.991504 Mean dependent var 11586.33
Adjusted R-squared 0.990005 S.D. dependent var 8262.788
S.E. of regression 826.0604 Akaike info criterion 16.44086
Sum squared resid 11600389 Schwarz criterion 16.63981
Log likelihood -168.6290 F-statistic 661.3524
Durbin-Watson stat 1.192456 Prob(F-statistic) 0.000000
Ta có : Fqs =0.221686 , F
0.05

(1,17) = 4.48
Fqs < F
0.05

(1,17) => Fqs W

,
,
nên cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0

Kết luận : Vậy với mức ý nghĩa 5% mô hình chỉ định đúng (không có bỏ sót biến).
3.5. Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên :
9
Dùng kiểm định Jarque-Bera để kiểm định sự phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên
ta có kết quả sau :


0
1
2
3
4
5
-1500 -1000 -500 0 500 1000
Series: Residuals
Sample 1976 1996
Observations 21
Mean -3.72e-12
Median 172.9889
Maximum 1017.677
Minimum -1641.951
Std. Dev. 766.5397

Skewness -0.615362
Kurtosis 2.314214
Jarque-Bera 1.736862
Probability 0.419610

Từ kết quả báo cáo trên, ta có JB
qs
= 1.736862
Với = 0.05,
99147.5
)2(2
05.0
=

> JB
qs
=1.736862
Nh vậy JB
qs
W

: cha có cơ sở để bác bỏ H
0
.
Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
4.Kết luận:
10
* Đánh giá mô hình : Mô hình đơn giản, phù hợp với lí thuyết kinh tế, không mắc các
khuyết tật( tuy có đa cộng tuyến nhng mức độ đa cộng tuyến thấp nên có thể bỏ qua),
R

2
=0.991394 giải thích đợc nhiều biến động của biến phụ thuộc. Tính dự báo của mô
hình :
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96
IMF
Forecast: IMF
Actual: IM
Forecast sample: 1976 1996
Included observations: 21
Root Mean Squared Error 748.0661
Mean Absolute Error 624.3858
Mean Abs. Percent Error 7.819850
Theil Inequality Coefficient 0.026515
Bias Proportion 0.000000
Variance Proportion 0.002161
Covariance Proportion 0.997839

IMF -đây chính là giá trị IM thu đợc qua mô hình, để dự báo cho những năm tiếp theo
ta phải mở rộng chuỗi và cho yếu tố đầu vào của biến độc lập.
Do đó có thể đánh giá là mô hình tốt.

* Kt lun v tớnh qui lut trong s thay i cỏc giỏ tr ca bin ph thuc do nh
hng ca cỏc bin kinh t trong mụ hỡnh:
. n = 21, = 0.05, t
0.05
(n-3)
= t
0.05
18
= 1.734, t

/ 2
(n-3)
= t
0.025
18
=2.1010
+) Với

3

=19.43221, Se(

3

)=0.580001 ta có :
- Khoảng tin cậy bên trái của
3
:

3

3

+Se(

3

)t

(n-3)
11



3
19.43221+0.580001*1.734


3
20.43793173
Vậy nếu tổng sản phẩm quốc gia tăng 1(tỉ Pêsô) thì nhập khẩu sẽ tăng tối đa
20.43793173( triệu USD)
- Khoảng tin cậy bên phải của
3

3


3

- Se(

3

)t

(n-3)



3
19.43221-0.580001*1.734



3
18.42648827
Vậy nếu tổng sản phẩm quốc gia tăng 1(tỉ Pêsô) thì nhập khẩu sẽ tăng ít nhất là
18.42648827 ( triệu USD)

-Khoảng tin cậy hai phía của
3


3

- Se(

3

)t

/ 2
(n-3)

3


3

+Se(

3

)t

/ 2
(n-3)


19.432210.580001*2.1010
3
19.43221+0.580001*2.1010


18.2136279
3
20.6507921
Vậy nếu tổng sản phẩm quốc gia tăng 1(tỉ pêsô ) thì nhập khẩu sẽ tăng trong

khoảng [18.2136279 ,20.6507921 ](triệu đô la)
+) Với

2

=-677.5864, Se(

2

)=46.62055 ta có
- Khoảng tin cậy bên trái của
2
:

2


2

+Se(

2

)t

(n-3)



2

-677.5864+46.62055*1.734


2
-596.7463663
Vậy nếu tỉ giá hối đoái tăng 1( Pêsô/ USD) thì nhập khẩu sẽ giảm ít nhất
596.7463663( triệu USD)
- Khoảng tin cậy bên phải của
2
12

2



2

Se(

2

)t

(n-3)



2
-677.586446.62055*1.734

2
-758.4264337
Vậy nếu tỉ giá hối đoái tăng 1(Pêsô/USD) thì nhập khẩu sẽ giảm tối đa là
758.4264337 ( triệu USD)
- Khoảng tin cậy hai phía của
2


2

- Se(

2

)t

/ 2
(n-3)

2


2

+Se(

2

)t

/ 2
(n-3)


-677.586446.62055*2.1010
2
-677.5864+46.62055*2.1010


-775.5361756
2
-579.6366245
Vậy nếu tỉ giá hối đoái tăng 1(Pêsô/USD) thì nhập khẩu sẽ giảm trong khoảng
[579.6366245 , 775.5361756]( triệu USD)
.Sự biến động giá trị của biến fụ thuộc đo bằng phơng sai do các yếu tố ngẫu nhiên
gây ra:

)3(2
2
1
2
2
)3(2
2
2
)3()3(

nn
nn






Mà
11751662)3(
2
==

RSSn

,
23075.8,5264.31
)18(2
975.0
)3(2
2
1
)18(2
025.0
)3(2

2
====





nn

372756.2297
2
1427775.355
Vy vi mc ý ngha 0.05, giỏ tr ca bin ph thuc o bng phng sai do
cỏc bin c lp gõy ra bin ng trong khong
[ ]
355.1427775,2297.372756
13