Báo cáo thực hành kinh tế lượng 28

Báo cáo kinh tế lợng
Báo cáo thực hành kinh tế lợng
Họ và tên: Phạm Thị Thuỷ Lớp: K43/05.01
Kinh tế Việt Nam trong những năm qua đã đạt đợc những thành tựu
nhất định, GDP lên tục tăng là một minh chứng cho sự phát triển nền kinh tế
của chúng ta đang lớn mạnh nhanh và vững chắc. Vậy vai trò của ngành dịch
vụ và ngành công nghiệp xây dựng trong thành quả chung của cả đất nớc
là gì?
Cơ sở lý luận: tốc độ tăng của GDP tỷ lệ thuận với tốc độ tăng của
ngành dịch vụ và ngành công nghiệp xây dựng.
Vậy để xác định xem tốc độ tăng của 2 ngành này có ảnh hởng nh thế
nào đến tốc độ tăng của GDP chúng ta sẽ xây dựng mô hình kinh tế lợng
giữa tốc độ tăng GDP với tốc độ tăng ngành dịch vụ và tốc độ tăng ngành
công nghiệp- xây dựng dựa vào bảng số liệu dới đây.
(Nguồn: Niên giám của Tổng cục thống kê
Báo cáo năm 2006 của Tổng cục Thống kê )
Đơn vị tính: tỷ lệ phần trăm (%) .

STT Y X2 X3
1990 5.090000 10.19000 2.270000
1991 5.810000 7.380000 7.710000
1992 8.700000 7.580000 12.79000
1993 8.080000 8.640000 12.62000
1994 8.830000 9.560000 13.39000
1995 9.540000 9.830000 13.60000
1996 9.340000 8.800000 14.46000
1997 8.150000 7.140000 12.62000
1998 5.760000 7.080000 8.330000
1999 4.770000 2.250000 7.680000
2000 6.790000 5.320000 10.07000
2001 6.890000 6.100000 10.39000

2002 7.080000 6.540000 9.480000
2003 7.340000 6.450000 10.15000
2004 7.790000 7.260000 10.21000
2005 8.430000 8.480000 10.68000
2006 8.170000 8.640000 10.37000
Trong đó
Y: Tốc độ tăng GDP (tổng sản phẩm quốc nội) của Việt Nam.
X2: Tốc độ tăng ngành dịch vụ .
X3: Tốc độ tăng ngành công nghiệp- xây dựng.
1. Lập mô hình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh
tế.
Xét hàm hồi qui tổng thể mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là Y và
2 biến giải thích là X
2
và X
3
:
PRF: E(Y
i
/ X
2i
,X
3i
)

=
1
+
2
X

2i
+
3
X
3i
Trong đó : Y
i
: Là biến phụ thuộc.
Phạm Thị Thuỷ - 1 - Lớp
K43/05.01
Khoa
Thuế Hải quan
Báo cáo kinh tế lợng
X
2i
,X
3i
: Là biến độc lập.
Mô hình hồi quy tổng thể có dạng:
PRM: Y
i
=
1
+
2
X
2i
+
3
X

3i
+ U
i
(1)

Trong đó: U
i
là sai số ngẫu nhiên
Với số liệu từ mẫu nêu trên bằng phầm mềm Eviews ta ớc lợng mô hình
(1) và thu đợc kết quả ớc lợng nh sau:
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 20:24
Sample: 1990 2006
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.291399 0.055003 5.297913 0.0001
X3 0.398604 0.035995 11.07379 0.0000
C 1.117722 0.512741 2.179897 0.0468
R-squared 0.927239 Mean dependent var 7.444706
Adjusted R-squared 0.916844 S.D. dependent var 1.437963
S.E. of regression 0.414661 Akaike info criterion 1.236076
Sum squared resid 2.407218 Schwarz criterion 1.383114
Log likelihood -7.506650 F-statistic 89.20516
Durbin-Watson stat 1.424892 Prob(F-statistic) 0.000000


Phần d E thu đợc từ kết quả ớc lợng mô hình
Last updated: 11/22/07 - 20:26
Modified: 1990 2006 // e = resid
1990 0.098094

1991 -0.531481
1992 0.275331
1993 -0.585789
1994 -0.410801
1995 0.136815
Phạm Thị Thuỷ - 2 - Lớp
K43/05.01
Khoa
Thuế Hải quan
Báo cáo kinh tế lợng
1996 -0.105844
1997 -0.078691
1998 -0.741196
1999 -0.064647
2000 0.108095
2001 -0.146749
2002 0.277765
2003 0.296926
2004 0.486977
2005 0.584126
2006 0.401070
Hàm hồi qui mẫu nhận đợc từ kết quả trên có dạng
Yi = 1.117722 +0.291399 X
2
+ 0.398604 X
3
Từ kết quả ớc lợng ta thấy:
Khi tốc độ tăng của ngành công nghiệp xây dựng và ngành dịch vụ
bằng nhau và bằng 0 ( X2 = X3 = 0) thì tốc độ tăng GDP trung bình (Y )
trung bình của Việt Nam là 1.117722%.

Khi tốc độ của ngành dịch vụ (X
2
)

tăng lên 1% trong điều kiện ngành
công nghiệp xây dựng không đổi thì tốc độ của GDP(Y) trung bình tăng
0.291399 %.
Khi tốc độ của ngành công nghiệp xây dựng (X
3
) tăng lên 1% trong
điều kiện ngành dịch vụ không đổi thì tốc độ của GDP(Y) trung bình tăng
0.398640%.
Có thể kết luận rằng các hệ số hồi qui ớc lợng đợc phù hợp với lý thuyết
kinh tế.
2. Kiểm định các hệ số hồi qui:
2.1 Kiểm định tính bằng 0 của các hệ số hồi qui:
- Kiểm định cặp giả thuyết
2
H
o
:
2
= 0
H
1
:
2
0
Dùng tiêu chuẩn kiểm định T để kiểm định
Miền bác bỏ W = { tqs: | tqs | > t/2 (n-3)}, = 0.05

Theo kết quả ở bảng trên, ta có giá trị tqs2 = 5.297913, t
0.025
(14)= 2.1450 suy
ra tqs2 > t0.025 (14)
Kết luận: bác bỏ Ho, thừa nhận H1.Vậy với mức ý nghĩa = 0.05 thì tốc độ
tăng của ngành dịch vụ ảnh hởng đến tốc độ tăng GDP .
- Kiểm định cặp giả thiết
3
:
Ho:
3
= 0
H1:
3
0
Dùng tiêu chuẩn kiểm định T để kiểm định
Miền bác bỏ W = { tqs: | tqs | > t/2 (n-3)}
Phạm Thị Thuỷ - 3 - Lớp
K43/05.01
Khoa
Thuế Hải quan
Báo cáo kinh tế lợng
Theo kết quả ở bảng trên, ta có giá trị tqs3=11.07379, t0.025(14)=2.1450 suy
ra tqs3 > t 0.025 (14).
Kết luận: bác bỏ Ho, thừa nhận H1 .Vậy với mức ý nghĩa =0.05 thì tốc độ
tăng của ngành công nghiệp- xây dựng ảnh hởng đến tốc độ tăng GDP.
2.2. Theo kết quả ở bảng trên, có R
2
= 0.927239 có thể kết luận rằng:
92.7239% sự thay đổi của tốc độ tăng GDP là do tốc độ tăng của ngành

công nghiệp- xây dựng và ngành dịch vụ gây ra.
2.3.Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
Kiểm định cặp giả thiết
Ho: R
2
=0 (mô hình hồi quy phù hợp)
H1: R
2
0 (mô hình hồi quy không phù hợp)
Ta dùng kiểm định F
Miền bác bỏ W = { Fqs: Fqs > F (2, n 3) }
Fqs = 85.68060 và F 0.05 ( 2,14) = 3.74 suy ra Fqs > F 0.05 (2,14)
Kết luận: bác bỏ Ho, thừa nhận H1. Vậy với mức ý nghĩa =0.05, hàm hồi
quy là phù hợp.
3.Kiểm định các khuyết tật của mô hình
3.1.Đa cộng tuyến
Bằng phơng pháp hồi quy phụ để phát hiện đa cộng tuyến trong mô hình hồi
quy ban đầu, phơng pháp này sẽ hồi quy 1 biến độc lập với các biến độc lập
còn lại:
Hồi quy mô hình sau: X
2i
=
1
+
2
X
3i
+V
i
Dependent Variable: X2

Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 20:27
Sample: 1990 2006
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 0.120714 0.166073 0.726870 0.4785
C 6.229142 1.790712 3.478583 0.0034
R-squared 0.034024 Mean dependent var 7.484706
Adjusted R-squared -0.030374 S.D. dependent var 1.917642
Phạm Thị Thuỷ - 4 - Lớp
K43/05.01
Khoa
Thuế Hải quan
Báo cáo kinh tế lợng
S.E. of regression 1.946548 Akaike info criterion 4.280123
Sum squared resid 56.83572 Schwarz criterion 4.378148
Log likelihood -34.38104 F-statistic 0.528340
Durbin-Watson stat 0.895463 Prob(F-statistic) 0.478497
Từ kết quả trên ta có R = 0.034024
Ta kiểm định cặp giả thiết:
H0: X2 không có đa cộng tuyến với X3.
H1: X2 có đa cộng tuyến với X3 .
Dùng tiêu chuẩn kiểm định F
Miền bác bỏ W = { Fqs: Fqs > F (1, n 2) }
Ta có: Fqs = 0.528340, và F0.05 (1,15) = 4.54
So sánh ta thấy Fqs < F 0.05 (1,15)
Vậy cha đủ cơ sở bác bỏ H0,. Nghĩa là với mức ý nghĩa = 0.05 thì mô
hình trên không có hiện tợng đa cộg tuyến.
3.2.Ph ơng sai sai số thay đổi
Ta dùng kiểm định White để kiểm định xem mô hình có hiện tợng ph-

ơng sai sai số thay đổi hay không.
Ước lợng mô hình xuất phát thu đợc e
i
Xác định mô hình của kiểm định White có dạng:
ei=
1
+
2
X
2i
+
3
X
3i
+
4
X
2
2i
+
5
X
2
3i
+
6
X
2i
X
3i

+ V
i
Hồi qui mô hình trên ta đợc:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 2.852116 Prob. F(5,11) 0.068503
Obs*R-squared 9.597161 Prob. Chi-Square(5) 0.087488
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 20:30
Sample: 1990 2006
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.057024 1.262759 0.837076 0.4204
X2 0.051102 0.091901 0.556051 0.5893
X2^2 -0.016621 0.013591 -1.222929 0.2469
Phạm Thị Thuỷ - 5 - Lớp
K43/05.01
Khoa
Thuế Hải quan
Báo cáo kinh tế lợng
X2*X3 0.024478 0.014767 1.657561 0.1256
X3 -0.169867 0.231527 -0.733680 0.4785
X3^2 -0.004059 0.006153 -0.659736 0.5230
R-squared 0.564539 Mean dependent var 0.141601
Adjusted R-squared 0.366602 S.D. dependent var 0.159334
S.E. of regression 0.126808 Akaike info criterion -1.021724
Sum squared resid 0.176882 Schwarz criterion -0.727649
Log likelihood 14.68465 F-statistic 2.852116
Durbin-Watson stat 1.562438 Prob(F-statistic) 0.068503

Từ kết quả báo cáo trên ta đợc R = 0.564539
Ta kiểm định cặp giả thiết sau:
H
o
: phơng sai sai số không đổi.
H
1
: phơng sai sai số thay đổi.
Dùng tiêu chuẩn kiểm định F
Với miền bác bỏ W = { Fqs: Fqs > F (k - 1, n k) } ( k = 6)
Ta có Fqs = 2,852116, F 0.05 (5, 11) = 3.20
So sánh ta đợc F qs < F 0.05(5, 11)
Kết luận: cha đủ cơ sở bác bỏ Ho. Nh vậy với mức ý nghĩa =0.05 thì mô
hình có phơng sai sai số không thay đổi.
3.3. Kiểm định tự t ơng quan
- Dùng kiểm định Breusch - Godfrey để kiểm định tự tơng quan bậc 2
Ước lợng mô hình xuất phát thu đợc phần d e
t
Xây dựng mô hình của kiểm định BG có dạng
e
t
=
1
+
2
X
2
+
3
X

3
+
1
e
t-1
+
2
e
t-2
+ V
i
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.058901 Prob. F(1,13) 0.322232
Obs*R-squared 1.280421 Prob. Chi-Square(1) 0.257821
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 21:14
Sample: 1990 2006
Included observations: 17
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 -0.017357 0.057420 -0.302273 0.7672
X3 0.005011 0.036248 0.138228 0.8922
C 0.084841 0.518266 0.163702 0.8725
RESID(-1) 0.298714 0.290287 1.029029 0.3222
R-squared 0.075319 Mean dependent var -5.03E-16
Adjusted R-squared -0.138069 S.D. dependent var 0.387880
Phạm Thị Thuỷ - 6 - Lớp
K43/05.01

Khoa
Thuế Hải quan
Báo cáo kinh tế lợng
S.E. of regression 0.413792 Akaike info criterion 1.275417
Sum squared resid 2.225909 Schwarz criterion 1.471467
Log likelihood -6.841046 F-statistic 0.352967
Durbin-Watson stat 2.155069 Prob(F-statistic) 0.787784
Ta thu đợc R
2
=0.075319
Kiểm định cặp giả thiết sau:
H
o
: Mô hình không có tự tơng quan bậc 1.
H
1
: Mô hình có tự tơng quan bậc 1.
Để kiểm định cặp giả thiết trên ta dùng tiêu chuẩn
2

2
qs
= 1.280421 với P
Value
= 0.257821
F
qs
= 1.058901 với P
Value
= 0.322232

Trong cả hai trờng hợp giả thuyết đều cho kết quả không có cơ sở để bác bỏ
H
0
. Vì P
Value
> = 0.05. Vậy, mô hình không có tự tơng quan bậc 1.
3.4. Kiểm tra mô hình có bỏ sót biến hay không.
Dựa trên kiểm định Ramsey's RESET để kiểm định xem mô hình có bỏ sót
biến thích hợp hay không ta có:
Ramsey RESET Test:
F-statistic 7.205749 Prob. F(2,13) 0.007836
Log likelihood ratio 12.68222 Prob. Chi-Square(2) 0.001762
Test Equation:
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 11/21/07 Time: 22:13
Sample: 1990 2006
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 -179.1428 124.4746 -1.439192 0.1737
C -5526.777 3925.946 -1.407757 0.1827
FITTED^2 198.8196 142.8326 1.391976 0.1873
FITTED^3 -8.848837 6.582166 -1.344366 0.2018
R-squared 0.542096 Mean dependent var 7.464118
Adjusted R-squared 0.436426 S.D. dependent var 1.906309
S.E. of regression 1.431095 Akaike info criterion 3.757082
Sum squared resid 26.62444 Schwarz criterion 3.953132
Log likelihood -27.93519 F-statistic 5.130087
Durbin-Watson stat 1.917474 Prob(F-statistic) 0.014709
Kiểm định cặp giả thiết sau:

Phạm Thị Thuỷ - 7 - Lớp
K43/05.01
Khoa
Thuế Hải quan
Báo cáo kinh tế lợng
H
0
: Mô hình không bỏ sót biến thích hợp.
H
1
: Mô hình bỏ sót biến thích hợp.
Bằng tiêu chuẩn kiểm định F ta có F
qs
= 7.205799
và P
Value
=0.007836 < = 0.05.
Kết luận: bác bỏ H
0
, thừa nhận H1. Vậy, ta có thể kết luận mô hình bỏ sót
biến thích hợp.
3.5.Kiểm định tính phân bổ chuẩn của sai số ngẫu nhiên:
Ta dùng tiêu chuẩn kiểm định JB (Jarque bera)
0
1
2
3
4
5
6

-0.5 0.0 0.5
Series: Residuals
Sample 1990 2006
Observations 17
Mean -1.16e-15
Median 0.095589
Maximum 0.579109
Minimum -0.747376
Std. Dev. 0.395187
Skewness -0.375384
Kurtosis 2.159729
Jarque-Bera 0.899377
Probability 0.637827
Xét cặp giả thiết:
Ho: U có phân phối chuẩn
H1: U không có phân phối chuẩn
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định Jarque bera
Miền bác bỏ W ={ JBqs: JBqs >

2
(2) }
JB = 0.899377 ;
0.05
2
(2) = 5.99147. Suy ra JB <
0.05
2
(2)
Kết luận: cha đủ cơ sở bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa =0.05 thì U có phân
phối chuẩn

Phạm Thị Thuỷ - 8 - Lớp
K43/05.01
Khoa
Thuế Hải quan
Báo cáo kinh tế lợng
4. Dựa vào kết quả ớc l ợng của mô hình tốt thực hiện các phân
tích và cho kết luận về tính quy luật trong sự thay đổi các giá
trị của biến phụ thuộc do ảnh h ởng của các biến kinh tế trong
mô hình:
4.1. Khi biến độc lập thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi nh thế nào
Để trả lời câu hỏi này xác định khoảng tin cậy 2 phía của
2
,
3

- Khoảng tin cậy 2 phía của
2
:

2
- Se(
2
).t

/2
(n-3)
2

2
+ se(

2
). t

/2
(n-3)
=> 0.1734
2
0.4094
Vậy với mức ý nghĩa = 0.05 thì khi tốc độ tăng của ngành dịch vụ tăng
lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tăng trong khoảng [0.1734%; 0.4094% ]
- Khoảng tin cậy 2 phía của
3
:

3
- se(
3
). t

/2
(n-3)
3

3
+ se(
3
). t

/2
(n-3)

=> 0.3214
3
0.4758
Vậy với mức ý nghĩa = 0.05 thì khi tốc độ tăng ngành công nghiệp
xây dựng tăng lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tăng trong khoảng
[0.3214%; 0.4758% ].
R
2
= 0.927239 có thể kết luận rằng:
92.7239% sự thay đổi của tốc độ tăng GDP là do tốc độ tăng của ngành
công nghiệp- xây dựng và ngành dịch vụ gây ra.
4.2. Nếu giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc
thay đổi tối đa là bao nhiêu
Để trả lời câu hỏi này ta xác định khoảng tin cậy bên phải của các
j;
Khoảng tin cậy bên trái của
2

2

2
+Se(
2
). t

(n-3)
=>
2
0.3882
Khoảng tin cậy bên trái của 3:

3

3
+ Se(
3
). t

(n-3)
=>
3
0.4620
Nh vậy với mức ý nghĩa =0.05 ta thấy
+ Khi tốc độ của ngành dịch vụ tăng lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tối đa
là 0.3882%.
+ Khi tốc độ của công nghiệp xây dựng tăng lên 1% thì tốc độ tăng của
GDP tối đa là 0.4620%.
4.3. Nếu giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc
thay đổi tối thiểu là bao nhiêu.
Phạm Thị Thuỷ - 9 - Lớp
K43/05.01
Khoa
Thuế Hải quan
Báo cáo kinh tế lợng
Để trả lời câu hỏi này ta xác định khoảng tin cậy bên trái của các
j
- Khoảng tin cậy bên phải của
2

2

2
- Se(
2
).t

(n-3)
=>
2
0.1945
- Khoảng tin cậy bên phải của
3

3

3
- Se(
3
). t

(n-3)
=>
3
0.3352
Nh vậy với mức ý nghĩa = 0.05 ta thấy
+ Khi tốc độ của ngành dịch vụ tăng lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tối
thiểu là 0.1945%.
+ Khi tốc độ của công nghiệp - xây dựng tăng lên 1% thì tốc độ tăng của
GDP tối thiểu là 0.3352% .
4.4.Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng ph ơng sai do các

yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu.
Ta xác định khoảng tin cậy 2 phía của phơng sai do các yếu tố ngẫu nhiên
gây ra ( ):
[(n 3)*]/

/
2
2
(n - 3) [(n 3)*]/
1-
/2

2
(n - 3)
=> 0.09216 0.42766
Vậy với mức ý nghĩa = 0.05 thì khi các biến ngẫu nhiên thay đổi 1% thì
tốc độ tăng của GDP thay đổi trong khoảng [ 0.09216%; 0.42766% ]
Kết luận chung: việc sử dụng mô hình trên trong phân tích và dự báo là
đáng tin cậy vì mô hình không mắc khuyết tật, phù hợp với lý thuyết kinh
tế khi ngành dịch vụ và ngành công nghiệp xây dựng tăng trởng thì
GDP cũng tăng. Cụ thể: trong giai đoạn 1990 2006 sau khi xoá bỏ bao
cấp nớc ta đã tập trung phát triển theo hớng công nghiệp hoá, hiện đại
hoá nên kinh tế nớc ta tăng trởng nhanh và khá ổn định với GDP liên tục
tăng. Nh vậy phát triển kinh tế theo hớng đẩy mạnh dịch vụ và công
nghiệp xây dựng là hớng đi đúng đắn.
Phạm Thị Thuỷ - 10 - Lớp
K43/05.01
Khoa
Thuế Hải quan