Sự phụ thuộc của nhập khẩu theo tổng sản phẩm quốc nội và tỷ giá hối đoái của Việt Nam trong giai đoạn 1995 – 2010

BÁO CÁO THỰC HÀNH

Môn : KINH TẾ LƯỢNG




Họ tên : Nguyễn Thị Len (cq48/21.14)
Bạch Thị Cảnh (cq48/21.18)
Lớp tín chỉ : cq48/21.5 LT2


Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]

1.Vấn đề nghiên cứu : Sự phụ thuộc của nhập khẩu theo tổng sản phẩm quốc
nội và tỷ giá hối đoái của Việt Nam trong giai đoạn 1995 – 2010
Các biến kinh tế sử dụng:
Y : nhập khẩu (tỷ đồng)
X2 : tổng sản phẩm quốc nội (tỷ đồng)
X3 : tỷ giá hối đoái( đồng)
Bảng số liệu:

Năm

Y

X2

X3

1995

81775

257525

780.7

1996

83800

290676

802.7

1997

102348

340208

803.4

1998

135119

398838

771.3

1999

150339

448596

804.5

2000

144616

491135

951.3

2001

93282

484103

1401.4

2002

119752

529500

1188.8

2003

160481

603236

1131.0

2004

141098

651415

1291.0

2005

152126

720539

1251.1

2006

178827

767114

1191.6

2007

224463

826893

1145.3

2008

261238

865241

1024.1

2009

309383

908744

954.8

2010

356846

975013

929.3

( />y_Indicators/2009/pdf/kor.pdf

Page 2


Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]

Nguồn số liệu:)

2. Lập mô hình hồi quy:
Tổng thu nhập quốc nội (GDP) và tỷ giá hối đoái là hai nhân tố có ảnh
hưởng quan trọng đến nhập khẩu. Vì vậy ta có :
Y = β1 * X2β2 * X3β3 * eu
Ta nhận thấy mô hình trên là phi tuyến tính đối với tham số β1, β2, nên ta
lấy log cả hai vế của mô hình ta được :
PRM : LOG(Yi) = β1 + β2* LOG(X2i) + β3*LOG(X3i) + Ui
Trong đó: Y : là biến phụ thuộc; X2,X3 : là các biến độc lập
β1, β2, β3 là các biến giải thích; Ui là sai số ngẫu nhiên
SRM : LOG(Yi) = β1 + β2*LOG(X2i) + β3*LOG(X3i) + ei

Trong đó:







1 ,  2 ,  3 là các ước lượng điểm của β1, β2, β3

ei là ước lượng điểm của Ui.
Ta thấy mô hình trên là tuyến tính nên có thể sử dụng phương pháp
bình phương nhỏ nhất.
Ước lượng mô hình trên bằng phương pháp OLS thu được kết quả
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/04/12 Time: 09:48
Sample: 1995 2010
Included observations: 16
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X2)

LOG(X3)
C

1.263886
-1.133685
3.063610

0.036437
0.074919
0.473144

34.68725
-15.13217
6.475004

0.0000
0.0000
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.989521
0.987908
0.048513
0.030596

27.37277
1.435805

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

11.93930
0.441182
-3.046596
-2.901736
613.7603
0.000000

Page 3


Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]

Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu như sau:
Log(Yi) = 3.063610+ 1.263886*Log(X2i) -1.133685*Log(X3i) + ei
 Mô hình cho ta thấy: nhập khẩu và tỷ giá hối đoái đều tác động đến
GDP, phù hợp với lý thuyết kinh tế:
 ˆ 2  0  GDP tăng thì nhập khẩu tăng.
 ˆ3 < 0  Tỷ giá hối đoái giảm thì nhập khẩu giảm.

 R2 =0.989521, cho biết GDP và tỷ giá hối đoái giải thích được
98.9521% sự biến động của nhập khẩu.


  2 = 1.263886, cho biết nếu GDP tăng 1% trong khi tỷ giá hối đoái
không đổi thì nhập khẩu tăng trung bình 1.263886% .
 ˆ3 = -1.133685, cho biết nếu tỷ giá hối đoái tăng 1% trong khi GDP
không đổi thì nhập khẩu giảm trung bình 1.133685%.

3.Kiểm tra khuyết tật bằng các kiểm định:
3.1.Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy bằng kiểm định F:
 Kiểm định cặp giả thuyết sau:
 H0 : β2 = β3 = 0
 H1 : ít nhất tồn tại βj ≠ 0 ( j = 2,3 ).
 Tiêu chuẩn kiểm định: : F ~ F(k-1,n-3)


Miền bác bỏ: W = F : F > F(k-1,n-3)

 Theo kết quả Eviews ở trên, ta có :
 Fqs = 613.7603
(2,13)
 F0.05
= 3.81
→ Fqs > Fα (2,n-3)
 Fqs ϵ Wα

Page 4

Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]

 Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 , vậy với mức ý nghĩa
5% hàm hồi quy là phù hợp.
3.2.Kiểm tra mô hình hồi quy có bỏ sót biến không bằng kiểm định Ramsey:
Kết quả kiểm định Ramsey bằng Eviews:
Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio

2.020656
2.490001

Probability
Probability

0.180637
0.114572

Test Equation:
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/04/12 Time: 10:48
Sample: 1995 2010
Included observations: 16
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X2)
LOG(X3)
C
FITTED^2

-1.455346
1.332656
9.186797
0.089572

1.913257
1.736529
4.331586
0.063013

-0.760665
0.767425
2.120885
1.421498

0.4615
0.4577
0.0554

0.1806

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.991031
0.988789
0.046714
0.026187
28.61777
1.576337

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

11.93930
0.441182
-3.077221
-2.884074
441.9721
0.000000

 Ta kiểm định cặp giả thuyết:
 H0 : Mô hình chỉ định đúng
 H1 : Mô hình chỉ định sai
 Tiêu chuẩn kiểm định: F 
 Miền bác bỏ :

W

α

R 2 /(k  1) ~F (k  1;n  k)
(1- R2 )/(n  k) α

 {F / F  Fα  p  1, n  k},

với mức ý nghĩa  = 0.05
 Từ kết quả ước lượng ta có:
 Fqs = 2.020656
 Với mức ý nghĩa là  = 0.05 ta có F0.05(1;12) = 4.75
 Nhận thấy: Fqs < F0.05(1;12)
 Fqs không thuộc miền bác bỏ

Page 5


Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]

 chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Vậy với α = 5% mô hình chỉ định đúng.
3.3.Kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Breusch-Godfrey:
Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey bằng Eviews:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.663730
0.838590

Probability
Probability

0.431118
0.359800

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 03/04/12 Time: 11:13
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X2)
LOG(X3)
C
RESID(-1)

0.008233
-0.018788
0.021653
0.248110

0.038276
0.079333
0.480121
0.304543

0.215110
-0.236823
0.045099
0.814696

0.8333
0.8168
0.9648
0.4311

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression

Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.052412
-0.184485
0.049153
0.028992
27.80345
1.792997

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

1.19E-15
0.045163
-2.975432
-2.782284
0.221243
0.879787

 Kiểm định cặp giả thiết:
o H0:

ρ1 = 0 (không có tự tương quan)
ρ1 = 1 (có tự tương quan)

o H1:
 Tiêu chuẩn kiểm định:

χ   n  1 * R
2

2



 Miền bác bỏ: W 0 

χ

2(1)

χ χ
2

2



χ



2(1)

 Theo kết quả Eviews:

Page 6


Báo cáo thực hành kinh tế lượng

χ



χ
χ  χ


2
qs

2

 0.838590

2(1)

α
2(1)

2012[Year]

 3.8415

qs



χ

2
qs

 W α nên tạm thời chấp nhận giả thuyết H0.

 Vậy với mức ý nghĩa 5% hàm hồi quy không có hiện tượng tự tương

quan bậc 1.

3.4.Kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White
Bằng phần mềm Eviews ta có bẳng kiểm định White :
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.534677
2.604468

Probability
Probability

0.713337
0.626032

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 03/04/12 Time: 11:37
Sample: 1995 2010
Included observations: 16
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(X2)
(LOG(X2))^2
LOG(X3)
(LOG(X3))^2

0.358492
-0.093861
0.003498
0.071832
-0.004686

1.721620

0.129361
0.004891
0.443965
0.031910

0.208229
-0.725577
0.715106
0.161797
-0.146867

0.8389
0.4832
0.4894
0.8744
0.8859

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat



0.162779
-0.141665
0.002532
7.05E-05

75.95621
2.475615

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.001912
0.002369
-8.869526
-8.628092
0.534677
0.713337

Kiểm định cặp giả thiết:
 H0 : α2  α3  α4  α5  α6  0 (Psss không đổi)






H1 : Tồn tại ít nhất một hệ số α j  0 j  2, 6 (Psss thay đổi)

Page 7

Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]

 Tiêu chuẩn kiểm định :

χ

2

 nR w 
2

 Miền bác bỏ:

W

α



χ

2

χ

2( kw 1)

χ χ

2



2( kw 1)
α

 Theo kết quả Eviews:

χ
χ




χ

→

χ



2
qs

2
qs



2
qs

 2.604468

2(4)
0.05

χ

 9.4877

2( kW 1)

 W α nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tạm thời chấp

nhận giả thuyết H0.
 vậy với mức ý nghĩa 5% hàm hồi quy có phương sai sai số không

đổi.
3.5.Kiểm tra đa cộng tuyến bằng phương pháp độ đo Theil
 Hồi quy mô hình đã cho bằng Eviews ta có:
LOG(Yi) = β1 + β2*LOG(X2i) + β3*LOG(X3i) + ei
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/05/12 Time: 16:02
Sample: 1995 2010
Included observations: 16
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X2)
LOG(X3)
C

1.263886
-1.133685
3.063610

0.036437
0.074919
0.473144

34.68725
-15.13217
6.475004

0.0000
0.0000
0.0000

R-squared

Adjusted R-squared
S.E. of regression

0.989521
0.987908
0.048513

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion

11.93930
0.441182
-3.046596

Page 8


Báo cáo thực hành kinh tế lượng
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.030596
27.37277
1.435805

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

2012[Year]

-2.901736
613.7603
0.000000

 Hồi quy mô hình: LOG(Yi) = α1 + α2 * LOG(X2i) + Vi

(1)

Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/05/12 Time: 16:11
Sample: 1995 2010
Included observations: 16
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X2)
C

0.958131

-0.732092

0.126058
1.667895

7.600711
-0.438932

0.0000
0.6674

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.804935
0.791001
0.201692
0.569516
3.981437
0.677603

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic

Prob(F-statistic)

11.93930
0.441182
-0.247680
-0.151106
57.77081
0.000002

 Hồi quy mô hình: LOG(Yi) = α1 + α2 * LOG(X3i) + Vi

(2)

Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/05/12 Time: 16:16
Sample: 1995 2010
Included observations: 16
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X3)
C

0.307421
9.813506

0.581079
4.019710

0.529052
2.441347

0.6051
0.0285

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.019601
-0.050428
0.452169
2.862391
-8.935564
0.298926

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

 Tính độ đo Theil:

m

R

2

k


j 2

R

2

11.93930
0.441182
1.366945
1.463519
0.279896
0.605057

 R j
2


Page 9


Báo cáo thực hành kinh tế lượng



 

 m  R 2 – R 2 – R 21 – R 2 – R 2 2

2012[Year]



 0.989521   0.989521– 0.804935   0.989521– 0.019601  0.164985  0
 Vậy coi như chấp nhận mô hình không có đa cộng tuyến.

3.6.Kiểm định Jarque – Bera về tính của sai số ngẫu nhiên
Ta có kết quả ước lượng kiểm định trên phần mềm Eviews như sau:

 Kiểm định cặp giả thiết
 H0: Sai số ngẫu nhiên (U) có phân phối chuẩn
 H1: Sai số ngẫu nhiên (U) không có phân phối chuẩn
 Tiêu chuẩn kiểm định:
2
 2


(
K

3)

JB  n  S 
 6

24



Trong đó: K là hệ số
S là hệ số bất đối xứng

Page 10


Báo cáo thực hành kinh tế lượng

 Miền bác bỏ:

W  JB
α

2012[Year]

JB  χα2(2) 

 Theo kết quả Eviews:

2
 JB  0.638583 < χ0.05  5.99147
→ JB 

χ

2( 2)
α

 JB  W α nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tạm thời chấp

nhận giả thuyết H0
 Vậy với mức ý nghĩa 5% thì hàm hồi quy có sai số ngẫu nhiên có phân

phối chuẩn.

4.Kết luận và dự báo:
Từ những kiểm định trên ta nhận thấy mô hình đã xây dựng không có
khuyết tật. Vây mô hình hồi quy trên là mô hình tốt.

4.1.Kết luận
Vậy mô hình hồi quy dự báo phù hợp nhất cuối cùng là:
Log(Yi) = 3.063610+ 1.263886*Log(X2i) -1.133685*Log(X3i) + ei
Dựa vào mô hình trên ta có thể kết luận:
 Mô hình cho ta thấy: tỷ giá hối đoái và GDP đều tác động đến nhập
khẩu , phù hợp với lý thuyết kinh tế:
 ˆ 2  0  GDP tăng (giảm) thì nhập khẩu tăng (giảm).
 ˆ3 < 0  Tỷ giá hối đoái giảm (tăng) thì nhập khẩu giảm (tăng).
 R2 =0.989521, Ta có thể kết luận GDP và tỷ giá hối đoái giải thích
được 98.9521% sự biến động của nhập khẩu.

Page 11


Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]



  2 = 1.263886, cho biết nếu GDP tăng 1% trong khi tỷ giá hối đoái
không đổi thì nhập khẩu trung bình tăng 1.263886% .
 ˆ3 = -1.133685, cho biết nếu tỷ giá hối đoái tăng 1% trong khi GDP
không đổi thì nhập khẩu trung bình giảm 1.133685%.
4.2.Dự báo
 Ta thự c hiện dự báo sản lượ n g nhập khẩu năm 2011,2012,2013.
 Số liệu dự báo của X2,X3 năm 2011,2012,2013:

Năm

X2

X3

2011

986730

1242.3

2012

1007233

1021.5

2013

1207579

989.7

Dùng Eviews dự báo ta có kết quả sau :

500000
Forecast: YF
Actual: Y
Forecast sample: 1995 2013
Included observations: 16

400000

300000

Root Mean Squared Error
Mean Absolute Error
Mean Abs. Percent Error
Theil Inequality Coefficient
Bias Proportion
Variance Proportion

Covariance Proportion

200000

100000

7244.010
5603.044
3.534735
0.019582
0.003255
0.109621
0.887124

0
96

98

00

02

04

06

08

10

12

YF

Page 12


Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]

Như vây ta có kết quả dự báo về giá trị của nhập khẩu :
Năm

YF

Y

2011

250389.0

NA

2012

320814.1

NA

2013

418215.9

NA

4.3.Khoảng tin cậy của các hệ số
 Khoảng tin cậy các hệ số hồi quy
o Tiêu chuẩn xác định sử dụng thống kê T:
^

T

 j  j
^

Se(  j )

~T

( nk )

o Với độ tin cậy (1-  ) cho trước ta có:
 Giá trị tối thiểu của




 Giá trị tối đa của

^

j

   j  Se( j)t

:

j

^

j

^

^

   j  Se( j)t

:

j

( nk )


( nk )



Khi đó ta có:
 Khi không có ảnh hưởng GDP hay tỉ giá hối đoái thì nhập khẩu:


Do 1 > 0 nên ta có




Giá trị tối thiểu là: β1 ≥ 1 - se( 1 )*𝑡𝛼𝑛 −3
→ β1 ≥ 3.063610 – 0.473144*1.746
→ β1 ≥ 2.2375%






Giá trị tối đa là : β1 ≤ 1 + se( 1 )*𝑡𝛼𝑛−3
→ β1 ≤ 3.063610 + 0.473144*1.746
→ β1 ≤ 3.8897%
Vì ˆ 2 > 0 nên khi GDP tăng (giảm) 1% thì nhập khẩu sẽ:
Tăng (giảm) tối thiểu : β2 ≥ ˆ 2 - se( ˆ 2 )*𝑡𝛼𝑛−3
→ β2 ≥ 1.263886 – 0.036437*1.746

Page 13

Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]

→ β2 ≥ 1.20027%
Tăng (giảm) tối đa : β2 ≤ ˆ 2 + se( ˆ 2 )*𝑡𝛼𝑛−3
→ β2 ≤ 1.263886 + 0.036437*1.746
→ β2 ≤ 1.3275%




Vì  3 < 0 nên khi tỉ giá hối đoái tăng (giảm) 1% thì nhập khẩu sẽ:




Giảm (tăng) tối đa : β3 ≥  3 - se(  3 )*𝑡𝛼𝑛−3
→ β3 ≥ -1.133685-0.074919*1.746
→ β3 ≥ -1.26449%




Giảm (tăng) tối thiểu: β3 ≤  3 + se(  3 )*𝑡𝛼𝑛−3
→ β3 ≤ -1.133685 + 0.074919*1.746
→ β3 ≤ -1.00288%
 Để biết sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các
biến ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu ta đi tìm ước lượng khoảng của  2
o Tiêu chuẩn xác định sử dụng thống kê T:

^

2

x  (n  k ) ~ x (n  2)

2

2

2

o Với độ tin cậy (1-  ) cho trước ta có:
^

 Giá trị tối thiểu của  :  
2

2

(n  k ) 2

x  (n  k )
2

^

 Giá trị tối đa của



2

: 
2

(n  k ) 2

x

2

1

(n  k )

Khi đó ta có:
^



2  RSS  0.030596  0.002353
 n  k 16  3



x (n  k )  x 0.05(13)  22.3620



x

2

2

1

2

(n  k )  x 0.95(13)  5.8919
2

Page 14


Báo cáo thực hành kinh tế lượng

2012[Year]

^





2



(n  k ) 2

x  (n  k )
2

≥ 0.001368

^



2



(n  k ) 2

x1 (n  k )
2

≤ 0.005192

 Vậy với mức ý nghĩa 5% phương sai sai số thay đổi tối thiểu là: 0.001368 , tối

đa là : 0.005192

5.Kiến nghị vấn đề nghiên cứu
Ý nghĩa hết sức quan trọng của việc xây dựng mô hình này là để giúp các
nhà hoạch định chính sách thương mại xuất nhập khẩu ra quyết định một cách
chính xác nhất mang lai hiệu quả nhất cho quốc gia. Mặt khác, mô hình trên cũng

có thể thấy mức độ ảnh hưởng của nhân tố tổng sản phẩm quốc nội, tỷ giá hối
đoái và những nhân tố khác có ảnh hưởng đến nhập khẩu.
Ta nhận thấy, tổng sản phẩm quốc nội tác động rất mạnh đến nhập khẩu từ
những chi tiêu chính phủ, chi tiêu hộ đình... Như vậy, chính phủ cần khuyến khích
người dân tiêu dùng hàng nội để giảm mức độ ảnh hưởng của
tổng sản phẩm quốc nội đến nhập khẩu. Nhưng, do không thể giảm nhập khẩu
bằng cách giảm tổng sản phẩm quốc nội nên cần chú ý đến việc điều chỉnh hợp lý
tỷ giá hối đoái, nếu cần thiết có thể sử dụng chính sách bảo hộ mậu dịch...

Page 15