Tiểu luận môn Kinh tế lượng Nghiên cứu ảnh hưởng tác động của tốc độ tăng xuất khẩu và tốc độ tăng FDI tác động tới tốc độ tăng tăng trưởng kinh tế của Ve-nue-zue-la

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA NGÂN HÀNG QUỐC TẾ

BÁO CÁO THỰC HÀNH
KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài :
Nghiên cứu ảnh hưởng tác động của tốc độ tăng xuất khẩu và
tốc độ tăng FDI tác động tới tốc độ tăng tăng trưởng kinh tế của
Ve-nue-zue-la
GVHD : Đỗ Hoàng Oanh
LỚP : EC004_122_T03
Thành viên nhóm:
Hoàng Trọng Thắng
Tống Hoàng Nguyên
Phan Trần Khánh Nguyên
Nguyễn Huỳnh Anh Thư
Nguyễn Hoàng Nguyên
TP.HCM, tháng 04 năm 2014
1
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

A. Cơ sở lí luận và thực tiễn.
Tăng trưởng kinh tế là mục tiêu quan trọng hàng đầu của hầu hết cỏc quốc
gia. Tăng trưởng kinh tế dựa trên nhiều yếu tố, trong đó có sự ảnh hưởng của
xuất khẩu và FDI. Đặc biệt trong thời kì hội nhập hiện nay, xuất khẩu và đầu tư
trực tiếp nước ngoài (FDI) càng thể hiện vai trò quan trọng của mình trong việc
thực hiện mục tiêu phát triển kinh tế. Nghiên cứu ảnh hưởng tác động của tốc độ
tăng xuất khẩu và tốc độ tăng FDI tác động tới tốc độ tăng tăng trưởng kinh tế
của Ve-nue-zue-la, ta đi nghiên cứu mô hình kinh tế lượng để thấy sự ảnh hưởng

của vấn đề cần nghiên cứu.
Ta có bảng số liệu sau:
Đơn vị: %

Năm Y X
2
X
3
1991 11.5 8.6 21.2
1992 12.4 8.4 19.5
1993 11.3 9.5 25.5
1994 14.7 11.5 40.1
1995 3.5 5 27.8
1996 30.4 44.6 -3.8
1997 17 22 -8.9
1998 -3.6 -7.7 -10.7
1999 8.1 9.4 5.6
2000 12.8 13.1 35.2
2001 9.5 11.5 5.1
2002 13.3 15.6 16.4
2003 18.1 22.4 14
2004 12.6 14 0.7
2005 8.1 10.2 7.4
2006 9.2 8.9 17.1
Nguồn: Tổng cục thống kê
Chú thích: Y: Tốc độ tăng GDP
X
2
: Tốc độ tăng xuất khẩu
X

3
: tốc độ tăng FDI.
B. Nội dung
I. Ước lượng mô hình hồi qui.
Xét hàm hồi quy tổng thể:
2
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
PRF: E (Y/X
2
, X
3
) = β
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
Trong đó: Y là biến phụ thuộc.
X
2
, X
3
là các biến giải thích.
Ta có mô hình hồi quy tổng thể:
Y
i

= β
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ U
i
U
i
là yếu tố ngẫu nhiên.
Hàm hồi quy mẫu :
i
Y

=
1
β

+
2
β

2
X
+

3
β

3
X
Ta có bảng báo cáo 1:


Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/01/13 Time: 16:26
Sample: 1991 2006
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.654865 0.043515 15.04927 0.0000
X3 0.080387 0.031503 2.551709 0.0241
C 2.267795 0.884098 2.565094 0.0235
R-squared 0.945736 Mean dependent var 11.80625
Adjusted R-squared 0.937388 S.D. dependent var 7.170167
S.E. of regression 1.794151 Akaike info criterion 4.174301
Sum squared resid 41.84670 Schwarz criterion 4.319162
Log likelihood -30.39441 Hannan-Quinn criter. 4.181719
F-statistic 113.2848 Durbin-Watson stat 1.663233
Prob(F-statistic) 0.000000
Theo báo cáo 1 ta thu được: R
2
= 0.945736
Đồng thời ta cũng có hàm hồi qui mẫu sau:
Y = 2.267795 + 0.654865X
2

+ 0.080387 X
3
+ Từ bảng báo cáo sau ta có bảng ước lượng sau:
+,R
2
= 0.945736 tức là 94.5736% sự thay đổi tốc độ tăng của GDP được
giải thích bằng sự thay đổi tốc độ tăng của xuất khẩu và tốc độ tăng của FDI.
+
2
ˆ
β
> 0,
3
ˆ
β
> 0 ⇒ phù hợp với lý thuyết kinh tế.
3
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
* Ý nghĩa của các hệ số trong mô hình
1
ˆ
β
= 2.267795 cho ta biết khi tốc độ tăng xuất khẩu và tốc độ tăng FDI
bằng 0 thỡ tốc độ tăng GDP bình quân thay đổi là 2.67795%.
2
ˆ
β
= 0.654865 cho ta biết khi tốc độ tăng FDI tăng (giảm) 1% trong khi
tốc độ tăng xuất khẩu không thay đổi thì tốc độ GDP bình quân giảm (tăng)
0.654865%.

3
ˆ
β
= 0.080387cho ta biết khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng( giảm) 1% trong
khi tốc độ tăng của FDI không đổi thì tốc độ tăng GDP bình quân tăng ( giảm)
0.080387%.
II. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
1. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Hàm hồi quy không phù hợp
H
1
: Hàm hồi quy phù hợp
Từ bảng báo cáo 1, có F
qs
= 113.2848 > F
0.05
(2,13)
= 3.81 nên F
qs
thuộc miền bác bỏ.
Ta bác bỏ giả thuyết H
0
chấp nhận giả thuyết H
1
.
Vậy hàm hồi qui trên là phù hợp, sự thay đổi của tốc độ tăng xuất khẩu và
tốc độ tăng FDI ảnh hưởng tới tốc độ tăng GDP.

2. Kiểm định đa cộng tuyến
2.1 Sử dụng phương pháp hồi quy phụ.
Hồi quy X
2
với X
3
để kiểm định đa cộng tuyến
Hồi quy mô hình:
X
2
= β
1
+ β
3
X
3i
+ V
i
Bảng báo cáo 2.
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 05/01/13 Time: 16:45
Sample: 1991 2006
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
4
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
X3 -0.136871 0.190000 -0.720376 0.4831
C 14.75275 3.733490 3.951464 0.0014
R-squared 0.035742 Mean dependent var 12.93750

Adjusted R-squared -0.033133 S.D. dependent var 10.84127
S.E. of regression 11.01941 Akaike info criterion 7.753662
Sum squared resid 1699.984 Schwarz criterion 7.850236
Log likelihood -60.02930 Hannan-Quinn criter. 7.758608
F-statistic 0.518942 Durbin-Watson stat 2.013994
Prob(F-statistic) 0.483149
Theo báo cáo vừa thu được, ta có: R
2
2
= 0.035742
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình không có đa cộng tuyến
H
1
: Mô hình có đa cộng tuyến
Từ bảng báo cáo 2, có F
qs
= 0.518942 < F
0.05
(1,14)
= 4.6 nên F
qs
không
thuộc miền bác bỏ. Ta chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0
Vậy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
5
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

2.2 Sử dụng độ đo Theil.
Hồi quy mô hình Y = α
1
+ α
2
X
2i
+ V
i
Bảng báo cáo 3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/01/13 Time: 18:11
Sample: 1991 2006
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.633873 0.050444 12.56582 0.0000
C 3.605520 0.840417 4.290158 0.0007
R-squared 0.918557 Mean dependent var 11.80625
Adjusted R-squared 0.912740 S.D. dependent var 7.170167
S.E. of regression 2.118054 Akaike info criterion 4.455342
Sum squared resid 62.80616 Schwarz criterion 4.551915
Log likelihood -33.64273 Hannan-Quinn criter. 4.460287
F-statistic 157.8999 Durbin-Watson stat 1.393055
Prob(F-statistic) 0.000000
Theo bảng báo cáo 3 ta có R
1
2
= 0.918557.
Hồi quy mô hìnhY = α

1
+ α
2
X
3i
+ V
i
Bảng báo cáo 4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/01/13 Time: 18:13
Sample: 1991 2006
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 -0.009245 0.127945 -0.072256 0.9434
C 11.92886 2.514123 4.744739 0.0003
R-squared 0.000373 Mean dependent var 11.80625
Adjusted R-squared -0.071029 S.D. dependent var 7.170167
S.E. of regression 7.420444 Akaike info criterion 6.962824
Sum squared resid 770.8819 Schwarz criterion 7.059397
Log likelihood -53.70259 Hannan-Quinn criter. 6.967769
F-statistic 0.005221 Durbin-Watson stat 2.237698
Prob(F-statistic) 0.943421
Theo bảng báo cáo 4 ta có R
3
2
= 0.000373
Độ đo theil m = R2 - (R
2
- R

1
2
) - (R
2
- R
2
2
)
m = 0.945736 – (0.945736 – 0.918557) – (0.945736– 0.000373) = 0
Vậy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
6
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi.
3.1 Kiểm định White
Bảng báo cáo 5
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/01/13 Time: 17:00
Sample: 1991 2006
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.642732 2.110001 2.200346 0.0524
X2 -0.388287 0.235899 -1.645986 0.1308
X2^2 0.005391 0.005665 0.951548 0.3638
X2*X3 -0.032333 0.011176 -2.893208 0.0160
X3 0.513045 0.187536 2.735713 0.0210
X3^2 -0.001779 0.004730 -0.376122 0.7147
R-squared 0.570228 Mean dependent var 2.615419
Adjusted R-squared 0.355341 S.D. dependent var 4.782360

S.E. of regression 3.839787 Akaike info criterion 5.808707
Sum squared resid 147.4396 Schwarz criterion 6.098428
Log likelihood -40.46966 Hannan-Quinn criter. 5.823543
F-statistic 2.653626 Durbin-Watson stat 2.148410
Prob(F-statistic) 0.088733
Từ báo cáo trên ta thu được : R
w
2
= 0.570228

sq /
χ
= 9.123642
Kiểm định cặp giả thuyết:

0
H
: Mô hình không có phương sai sai số không đổi

1
H
: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Dùng tiêu chuẩn kiểm định :

2
χ
= n. R
2
w

≈

)(2 m
χ
Trong đó m là số biến giải thích trong mô hình White
Miền bác bỏ giả thuyết: W
α
={ χ
2
/ χ
2
>
)(2
05.0
m
χ
}.
Tra bảng, ta có :
α
χ
)(2 m
=
05.0
)5(2
χ
= 11.0705 .
Nhận xét:
sq /
χ
= 9.123642 <

α
χ
)(2 m
= 11.0705 .
Suy ra: chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H
0,
,nghĩa là mô hình không có
phương sai sai số thay đổi.
7
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
3.2 Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc
Ta ước lượng mô hình: e
2
i
= α
1
+ α
2

∧
Y
i
2
+ v
i
Ta có bảng báo cáo 6:
Dependent Variable: E2
Method: Least Squares
Date: 05/01/13 Time: 18:30
Sample: 1991 2006

Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
CSF^2 -0.004584 0.005580 -0.821578 0.4251
C 3.463352 1.589428 2.178994 0.0469
R-squared 0.045996 Mean dependent var 2.615419
Adjusted R-squared -0.022147 S.D. dependent var 4.782360
S.E. of regression 4.835028 Akaike info criterion 6.106119
Sum squared resid 327.2849 Schwarz criterion 6.202693
Log likelihood -46.84896 F-statistic 0.674991
Durbin-Watson stat 1.654283 Prob(F-statistic) 0.425088
Kiểm định cặp giả thuyết:

0
H
: Mô hình không có phương sai sai số không đổi

1
H
: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Dùng tiêu chuẩn kiểm định:

2
χ
= n. R
2


≈
x
2(1)

Theo bảng ta có x
q/s
= 16* 0.045996= 0.735936
Có x
0.05
2(1)

=3.84146
Suy ra x
q/s
< x
0.05

2(1)
vậy chưa có cơ sở bác bỏ H
0
tức là mô hình không có
phương sai sai số thay đổi.
8
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
4. Kiểm định tự tương quan của các biến độc lập trong mô hình.
Để xét xem mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không ta dùng kiểm
định Bruesh-Godfrey (BG).
Giả sử ta xột xem mô hình có tự tương quan bậc 1 không? Khi đó ta đi hồi
quy mô hình sau: e
i
= α
1
+ α

2
X
2i
+ α
3
X
3i
+ α
4
e
i-1
+ V
i
Ta có kết quả như sau:
Báo cáo 7
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.477219 Prob. F(1,12) 0.5028
Obs*R-squared 0.611955 Prob. Chi-Square(1) 0.4341
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 05/01/13 Time: 17:32
Sample: 1991 2006
Included observations: 16
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.032852 0.065072 0.504850 0.6228
X3 -0.007741 0.034053 -0.227313 0.8240
C -0.327552 1.019414 -0.321314 0.7535
RESID(-1) 0.307086 0.444530 0.690810 0.5028

R-squared 0.038247 Mean dependent var -1.11E-15
Adjusted R-squared -0.202191 S.D. dependent var 1.670264
S.E. of regression 1.831352 Akaike info criterion 4.260304
Sum squared resid 40.24618 Schwarz criterion 4.453451
Log likelihood -30.08243 Hannan-Quinn criter. 4.270194
F-statistic 0.159073 Durbin-Watson stat 1.941406
Prob(F-statistic) 0.921790
Từ bảng báo cáo trên, ta thu được: χ

2
qs
= 0.611955, p =1
Kiểm định cặp giả thuyết:

0
H
: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 1.

1
H
: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 1
Tra bảng :
)(2 p
α
χ
=
)1(2
05.0
χ
=3.84146

Như vậy : χ

2
qs
= 0.611955 < 3.84146.
Suy ra : mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
9
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
5. Kiểm định chỉ định dạng hàm.
Để xét xem mô hình chỉ định đúng hay sai (mô hình có bỏ sót biến hay
không) ta dùng kiểm định Ramsey.
Giả sử số biến nghi ngờ bỏ sót là 2 biến, khi đó hồi quy mô hình của kiểm
định Ramsey ta thu được kết quả sau:
Báo cáo 8
F-statistic 0.391861 Prob. F(2,11) 0.6849
Log likelihood ratio 1.101182 Prob. Chi-Square(2) 0.5766
Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/01/13 Time: 17:12
Sample: 1991 2006
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.618692 0.176929 3.496846 0.0050
X3 0.069857 0.035163 1.986637 0.0724
C 1.487960 1.328152 1.120323 0.2864
FITTED^2 0.016682 0.028343 0.588564 0.5680
FITTED^3 -0.000486 0.000682 -0.711902 0.4913
R-squared 0.949345 Mean dependent var 11.80625
Adjusted R-squared 0.930925 S.D. dependent var 7.170167

S.E. of regression 1.884471 Akaike info criterion 4.355477
Sum squared resid 39.06352 Schwarz criterion 4.596911
Log likelihood -29.84382 Hannan-Quinn criter. 4.367841
F-statistic 51.53890 Durbin-Watson stat 1.593081
Prob(F-statistic) 0.000000
Từ mô hình ta thu được : F
q/s
= 0.391861. (
α
= 0.05)
Kiểm định cặp giả thuyết:

o
H
: Mô hình ban đầu có dạng hàm đúng.

1
H
: Mô hình ban đầu có dạng hàm sai.
Tra bảng ta có : F
)11,1(
05.0
= 4.64 .
Suy ra : F
q/s
= 0.391861

< 4.64. F
q/s
không thuộc miền bác bỏ, nên chưa có

cơ sở bác bỏ giả thuyết
o
H
, chấp nhận giả thuyết
o
H
.
10
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
Do đó, mô hình đã được chỉ định dạng hàm đúng.
11
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
6. Kiểm định tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên.
Bằng phần mềm Eviews, ta có bảng báo cáo sau:
Thu được : JB
q/s
= 1.794332
S = - 0.592521
K= 4.134536
Kiểm định cặp giả thuyết:

o
H
: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.

1
H
: Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn.
Với
α

= 0.05;
)2(2
05.0
χ
= 5.99147 > JB
q/s
= 1.794332
Suy ra chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H
0
. Tức là mô hình
có sai số ngẫu nhiên chuẩn.
12
0
1
2
3
4
5
6
7
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
Series: Residuals
Sample 1991 2006
Observations 16
Mean -1.11e-15
Median -0.117954
Maximum 3.063784
Minimum -4.276889
Std. Dev. 1.670264
Skewness -0.592521

Kurtosis 4.134536
Jarque-Bera 1.794332
Probability 0.407724
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
IV. Khắc phục khuyết tật:
Mô hình trên khi kiểm định cho thấy không mắc khuyêt tật nào vì vậy
chúng ta không cần phải tiến hành khắc phục khuyết tật cho mô hình
V. Phân tích và dự đoán trong thực tiễn.
1. Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi qui:
Từ hàm hồi qui vừa tìm được, ta có thể cho rằng:
1
β

= 2.267795, có nghĩa, khi tốc độ tăng xuất khẩu và tốc độ FDI đều
bằng 0 thì GDP bình quân tăng 2.267795 %.
2
β

= 0.654865, có nghĩa khi tốc độ tăng FDI t¨ng 1% trong điều kiện tốc
độ tăng của xuất khẩu không đổi thì GDP bình quân sẽ tăng 0.654865 %.
3
β

= 0.080387, có nghĩa khi tốc độ tăng của xuất khẩu tăng 1% trong điều
kiện tốc độ tăng của FDI không đổi thì GDP bình quân tăng 0.080387 %.
Đồng thời ta còn thấy rằng:
2
β

,

3
β

> 0 , có nghĩa là tốc độ tăng của xuất
khẩu và tốc độ tăng của FDI có tác động cùng chiều với sự thay đổi của tốc độ
tăng GDP. Điều này phù hợp với lý thuyết kinh tế.
2. Xét xem giá trị của biến phụ thuộc thay đổi bao nhiêu khi biến độc lập
thay đổi 1%.
2.1. Khi tốc độ tăng FDI tăng 1%, tốc độ tăng xuất khẩu không đổi.
- Để tìm ra khoảng thay đổi của tốc độ tăng GDP, ta tìm khoảng tin cậy
của
2
β
:

2
β

-
)3(
2
).(
−
n
tSe
α
β

≤

2
β

≤

2
β

+
)3(
2
).(
−
n
tSe
α
β

Trong đó:
)(
2
β

Se
= 0.043515

)3(
2/
−
n

t
α
= t
13
0.025
=2.1600
Suy ra khoảng thay đổi của tốc độ tăng GDP là :
0.654865 - 0.043515
×
2.1600 ≤
2
β
≤ 0.654865+0.043515
×
2.1600
0.560872 ≤
2
β
≤ 0.748857
Nghĩa là khi tốc độ tăng FDI tăng 1%,tốc độ tăng xuất khẩu không đổi thì
tốc độ tăng GDP thay đổi trong khoảng (0.560872, 0.748857)%.
- Tốc độ tăng GDP tối đa là:

2
β

≤

2
β

)
+
( 3)
2
( ).
n
Se t
α
β
−
)
13
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
Suy ra: Khi tốc độ tăng FDI tăng 1%, tốc độ tăng xuất khẩu không đổi thì tốc
độ tăng GDP tăng tối đa là:
2
β
≤
( 0.654865+ 0.043515
×
1.771)% = (0.73193)%
- Tốc độ tăng GDP tối thiểu là:
2
β
)
-
2
( )Se
β
)

.
)3(
−
n
t
α
≤

2
β
Suy ra: Khi tốc độ tăng FDI tăng 1%, tốc độ tăng xuất khẩu không đổi thì
tốc độ tăng GDP tối thiểu là: (0.654865- 0.043515
×
1.771)% = (0.577799 )%
2.2. Khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng 1%, tốc độ tăng FDI không thay đổi.
- Để tìm ra khoảng thay đổi của tốc độ tăng GDP, ta tỡm khoảng tin cậy
của
3
β
như sau:

3
β
)
-
( 3)
3 /2
( ).
n
Se t

α
β
−
)

≤

3
β

≤

3
β
)
+
( 3)
3 /2
( ).
n
Se t
α
β
−
)
.
Trong đó:

3
( )Se

β
)
= 0.031503
)3(
2/
−
n
t
α
= t
13
0.025
= 2.1600
Suy ra khoảng thay đổi của GDP là:
0.080387 - 0.031503
×
2.1600 <
3
β
< 0.080387 + 0.031503
×
2.1600
0.012347 <
3
β
< 0.148433
Nghĩa là: khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng 1%, tốc độ tăng FDI không đổi
thì tốc độ tăng GDP tăng trung bình trong khoảng (0.012347 , 0.148433)% .
- Tốc độ tăng GDP tối đa là:

3
β

≤

3
β
)
+
( 3)
3
( ).
n
Se t
α
β
−
)
Trong đó :
)3(
−
n
t
α
= t
13
0.05
= 1.771
Suy ra tốc độ tăng GDP tối đa là:

3
β

≤
0.080387 + 0.031503
×
1.771 = 0.136178
Nghĩa là: Khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng 1%, tốc độ tăng FDI không đổi
thì tốc độ tăng GDP tăng tối đa 0.136178 %
- Tốc độ tăng GDP tối thiểu là:

3
β
)
-
( 3)
3
( ).
n
Se t
α
β
−
)

≤

3
β
Suy ra

3
β
≥ 0.080387 - 0.031503
×
1.771 = 0.024595
Nghĩa là: Khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng 1%, tốc độ tăng FDI không đổi
thì tốc độ tăng GDP tối thiểu là 0.024595 %
14
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng
3. Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố
ngẫu nhiên gây ra:
- Ta tìm khoảng tin cậy đối xứng của
2
σ
:

)3(2
2
)3(
−
−
n
n
α
χ
σ

≤
2

σ

≤
)3(2
2/1
2
)3(
−
−
−
n
n
α
χ
σ



)3(2
2/
−
n
α
χ
=
)13(2
025.0
χ
= 24.7356

)3(2
2/1
−
−
n
α
χ
=
)13(2
975.0
χ
= 5.00874
Theo báo cáo :
σ

= 1.794151
Suy ra :
7356.24
794151.113
2
×

≤
2
σ
≤

00874.5
794151.113
2

×
1.69176
≤
2
σ
≤
8.354738
Như vậy, khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì tốc độ tăng GDP sẽ
thay đổi trong khoảng (1.69176 , 8.354738 %).
-Tìm khoảng tin cậy bên phải của
2
σ
:
2
σ
≤
)3(2
1
2
)3(
−
−
−
n
n
α
χ
σ

Với

α
= 0.05 ; tra bảng ta có :
)3(2
1
−
−
n
α
χ
=
995.0
)13(2
χ
= 3.56503
Suy ra :
2
σ
≤

56503.3
794151.113
2
×
= 11.7381
Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì tốc độ tăng GDP thay đổi
nhiều nhất là 11.7381% .
- Tìm khoảng tin cậy bên trái của
2
σ
:

2
σ
≥

)3(2
2
)3(
−
−
n
n
α
χ
σ

Với
α
= 0.05 ; tra bảng ta có :
)3(2
−
n
α
χ
=
05.0
)13(2
χ
= 22.3621
Suy ra :

2
σ
≥

3621.22
794151.113
2
×
= 1.871322
Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì tốc độ tăng GDP thay đổi ít
nhất là 1.871322 %.
15