BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG, Xây dựng mô hình kinh tế lượng về mối quan hệ giữa tỷ giá USD, chỉ số vàng và giá xăng dầu

BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

BÁO CÁO THỰC HÀNH
KINH TẾ LƯỢNG

THÀNH VIÊN :
1. Nguyễn Ngọc Linh Kha

080636K

2. Nguyễn Thị Hải Yến

080710K

3. Hồ Nữ Cẩm Thy

080692K

4. Phan Thị Ngọc Linh

080647K

5. Trần Mỹ Linh

080648K

L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 1

BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

I.
MỞ ĐẦU:
Hiện nay, Việt Nam đã gia nhập vào WTO làm cho việc giao thương giữa nước ta với
quốc tế diễn ra ngày càng nhiều và đa dạng. Kéo theo đó, nhu cầu sử dụng đồng USD
cũng tăng mạnh và ảnh hưởng rất lớn đến sự phát triển các ngành nghề xuất nhập khẩu
nói riêng, nền kinh tế Việt Nam nói chung. Chính vì thế, nhận biết xu hướng và các yếu
tố ảnh hưởng đến USD cũng trở nên bức thiết hơn bao giờ hết. Qua thực nghiệm, nhóm
nhận thấy chỉ số vàng và giá xăng dầu có tác động rõ rệt lên tỷ giá USD. Để xem xét mức
độ ảnh hưởng này, ta hãy nghiên cứu thông qua phương pháp hồi quy để có thể kết luận.

II. VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU:
Xây dựng mô hình kinh tế lượng về mối quan hệ giữa tỷ giá USD, chỉ số vàng và giá
xăng dầu. Số liệu trong giai đoạn suy thoái và hậu suy thoái:
Thời gian
Chỉ số USD
Giá xăng dầu
05/2009
17.785
12.5
06/2009
17.85
13.5
07/2009
17.808

14.2
08/2009
17.816
14.2
09/2009
17.834
15.7
10/2009
17.852
15.3
11/2009
17.808
15.8
12/2009
17.48
16.1
01/2010
19.15
16.2
02/2010
19.1
16.6
03/2010
18.79
16.99
04/2010
18.481
16.99
Nguồn số liệu:
1.www.gso.gov.vn (Tổng cục thống kê)

2. www.vietcombank.com.vn (Vietcombank)
3. www.petrolimex.com.vn (Tổng công ty xăng dầu Việt Nam)

Chỉ số vàng
100.61
105.57
99.57
101.75
102.04
105.01
110.08
110.49
97.06
97.97
101.21
99.2

Đặt:
Y: tỷ giá USD (nghìn đồng/usd)
X2: giá xăng dầu (nghìn đồng/lít)
X3: chỉ số vàng (%)

L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 2


BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

Xét hàm hồi quy tổng thể:
PRF: E(Y/X2, X3) = β1 + β 2X2 + β3X3
Trong đó:
Y: biến phụ thuộc
X2, X3: là các biến giải thích
Mô hình hồi quy tổng thể:
PRM: Yi = β1 + β2X2 + β3X3+ Ui
Hàm hồi quy mẫu:
SRF: Yˆi  ˆ1  ˆ 2 X 2  ˆ3 X 3
Với số liệu trên nhập vào phần mềm Eviews ta thu được bảng sau:

obs
2009:05
2009:06
2009:07
2009:08
2009:09
2009:10
2009:11
2009:12
2010:01
2010:02
2010:03
2010:04

L p 08TT1D_KHOÁ 12

Y
17.785

17.85
17.808
17.816
17.834
17.852
17.808
17.48
19.15
19.1
18.79
18.481

X2
12.5
13.5
14.2
14.2
15.7
15.3
15.8
16.1
16.2
16.6
16.99
16.99

X3
100.61
105.57
99.57

101.75
102.04
105.01
110.08
110.49
97.06
97.97
101.21
99.2

Page 3


BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

III. ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI:
Với số liệu đã có mẫu quan sát n=12 bằng phần mềm Eviews ta ước lượng mô
hình và thu được kết quả báo cáo sau:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/13/10 Time: 15:05
Sample: 2009:05 2010:04
Included observations: 12
Variable
Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.021367

-4.000841

0.0031

X3

-0.085486

X2
C
R-squared

0.212978
23.64541
0.760330

0.065328
3.260146
0.0098
2.472544
9.563193
0.0000
Mean dependent var
18.14617

Adjusted R-squared

0.707070

S.D. dependent var

0.574278

S.E. of regression

0.310817

Akaike info criterion

0.713092

Sum squared resid

0.869464

Schwarz criterion

0.834319

F-statistic

14.27580

Prob(F-statistic)

0.001615

Log likelihood
Durbin-Watson stat

-1.278554
1.747767

Từ báo cáo trên ta thu được mô hình hồi quy mẫu sau:
Yˆi  23.645  0.213 X 2  0.085 X 3  ei

* Kiểm định sự phù hợp của hệ số hồi quy:
1. Xét một cặp giả thuyết:
H0: β2 = 0
H1: β2 ≠ 0

L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 4


BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

Tiêu chuẩn kiểm định:
t2 

ˆ2   2*

SE ( ˆ2 )

Ta thấy: P-value = 0.0098 < α=5%
Vậy bác bỏ Ho, chấp nhận H1 tức là β 2 phù hợp
2. Xét một cặp giả thuyết:
H0: β3 = 0
H1: β3 ≠ 0
Tiêu chuẩn kiểm định: t3 

ˆ3   3*
SE ( ˆ3 )

Ta thấy: P-value = 0.0031 < α=5%
Vậy bác bỏ Ho, chấp nhận H1 tức là β3 phù hợp.
*Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Xét cặp giả thiết:
Ho: R 2  0
H1 : R 2  0

Tiêu chuẩn kiểm định:
F

R 2  (n  k )
~ F(k-1, n-k)
(1  R 2 )  (k  1)

Ta thấy: p-value=0.001615< α=5%
Vậy bác bỏ H0 , chấp nhận H1
Kết luận: mô hình hồi quy phù hợp

L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 5


BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

IV. KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH:
1. Đa cộng tuyến:
Để phát hiện đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy ta sử dụng mô hình hồi quy phụ

Xˆ

2i

 ˆ 1  ˆ 3 X

3i

Ta thu được báo cáo 2:
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 11/13/10 Time: 15:51
Sample: 2009:05 2010:04
Included observations: 12
Variable
Coefficient
X3

-0.022355

C
R-squared

17.63240
0.004671

Adjusted R-squared

-0.094862

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.103188

-0.216640

0.8328

10.59053
1.664922
0.1269
Mean dependent var
15.34000

S.D. dependent var

1.437896

S.E. of regression

1.504552

Akaike info criterion

3.805879

Sum squared resid

22.63676

Schwarz criterion

3.886697

F-statistic

0.046933

Prob(F-statistic)

0.832845

Log likelihood
Durbin-Watson stat

-20.83527
0.213892

Xét cặp giả thuyết:
H0: Mô hình không có đa cộng tuyến
H1 : Mô hình có đa cộng tuyến
Tiêu chuẩn kiểm định:
R 2 (n  k )
F
~ F(k-2,n-k+1)
(1  R 2 )(k  1)

Ta thấy:
Prob(F-statistic)= p = 0.832845 > α=5%
Vậy chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên chấp nhận H0.
Kết luận : mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 6


BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

2. Phương sai sai số thay đổi :
Dựa vào kiểm định White để kiểm định xem mô hình có phương sai sai số thay đổi hay
2
2

2
không,ta có mô hình phụ: ei  1   2 X 2 i   3 X 3i   4 X 2 i   5 X 3i  v2 i
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
0.707898

Probability

0.611548

Obs*R-squared

Probability

0.484583

3.456114

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/14/10 Time: 09:34
Sample: 2009:05 2010:04
Included observations: 12
Variable
Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-1.801338

13.54136

-0.133025

0.8979

X2

-0.014141

0.256027

-0.055233

0.9575

X2^2
X3
X3^2

3.56E-05
0.396131
-0.013186

0.001229
0.322997
0.010842

0.028966
1.226424
-1.216120

0.9777
0.2597
0.2634

R-squared
Adjusted R-squared

0.288010

Mean dependent var

0.072455

-0.118842

S.D. dependent var

0.058612

S.E. of regression

0.061997

Akaike info criterion

-2.429117

Sum squared resid

0.026906

Schwarz criterion

-2.227073

Log likelihood

19.57470

F-statistic

0.707898

Durbin-Watson stat

3.112708

Prob(F-statistic)

0.611548

L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 7


BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

eˆi2  1.801  0.014 X 2  0.396 X 3  3.56 *105 X 22  0.013 X 32
Đặt giả thiết: Ho:  2   3   4   5  0
Ta thấy : n R 2 =3.456 <  2 (df ) =7.815
Vậy chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên chấp nhận H0.
Kết luận : mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
3. Tự tương quan :
Dựa vào kiểm định Breusch – Godfrey để kiểm định xem mô hình có hiện tượng
tự tương quan hay không,xét mô hình:
Yt  1   2 X t  ut
ut  1ut 1   2ut  2  ...   put 1  vt
Ta thu được báo cáo 4 :
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
0.048564 Probability

0.831101

Obs*R-squared

0.787865

0.072406

Probability

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/14/10 Time: 10:08
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic

Prob.

X2
X3

0.000818
-0.003739

0.022898
0.071134

0.035720
-0.052561

0.9724
0.9594

C

-0.028694

2.617845

-0.010961

0.9915

RESID(-1)
R-squared
L p 08TT1D_KHOÁ 12

0.086293
0.006034

0.391579
0.220372
0.8311
Mean dependent var
-5.97E-16
Page 8


BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

Adjusted R-squared

-0.366703

S.E. of regression

0.328675

Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.864218
-1.242242
1.880285

NG

S.D. dependent var

0.281144

Akaike info criterion

0.873707

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

1.035342
0.016188

0.996957

Xét mô hình:
Yt = β1+ β2Xt + ut

với ut= ρ1ut

Giả thiết:
Ho: ρ1=0
Theo báo cáo, ta thấy:Probability = 0.787865 > α=5%
Chấp nhận Ho, nghĩa là không có hiện tượng tự tương quan.
4. Phát hiện chỉ định hàm:
Dùng kiểm định Reset của Ramsey để kiểm định xem mô hình có bỏ sót biến thích hợp
không.Ta thu được báo cáo 5:
Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio

3.979711
9.113174

Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/27/10 Time: 07:13
Sample: 2009:05 2010:04
Included observations: 12
Variable
Coefficient
X2

-65.56888
X3
26.29987
C
-5268.648
L p 08TT1D_KHOÁ 12

Probability
Probability

Std. Error
329.9455
132.4314
27260.74

0.070088
0.010498

t-Statistic
-0.198726
0.198592
-0.193269

Prob.
0.8481
0.8482
0.8522
Page 9

BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

FITTED^2
15.74357 85.34916
0.184461
FITTED^3
-0.265885 1.566885
-0.169690
R-squared
0.887851 Mean dependent var
Adjusted R-squared
0.823765 S.D. dependent var
S.E. of regression
0.241084 Akaike info criterion
Sum squared resid
0.406851 Schwarz criterion
Log likelihood
3.278033 F-statistic
Durbin-Watson stat
2.174886 Prob(F-statistic)
Xét mô hình: Yi   1   2 X 2i   3Yˆ 2   4Yˆ 3  vi
Giả thiết:

NG

0.8589
0.8701
18.14617
0.574278
0.286995

0.489039
13.85418
0.001940

Ho: β3= β4=0

Tiêu chuẩn kiểm định:
F

2
2
( Rnew
 Rold
)  (n  k )
~ F(m, n-k)
2
(1  Rnew )  m

Theo báo cáo, ta thấy

Probability = 0.07 > α=5%

Chấp nhận Ho, tức là mô hình không bỏ sót biến.
5. Kiểm định tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên:
Dùng kiểm định Jarque-Bera để xem xét tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên. Ta thu
được báo cáo 6

L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 10

BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

Kiểm định cặp giả thuyết:
H0: U có phân phối chuẩn
H1: U không có phân phối chuẩn
 S 2 ( K  3) 2 
Tiêu chuẩn kiểm định: JB  n  

24 
 6

Với S 

 (u

i

 u )3

n.SE u3

K

 (u

i

 u )4

n.SE u4

Theo báo cáo trên, ta thấy:
Probability = 0.6 > α=5%
Chấp nhận Ho, tức là U có phân phối chuẩn.
Kết luận: Mô hình hoàn chỉnh, không có khuyết tật.
IV.Kết luận:

L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 11


BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/13/10 Time: 15:05
Sample: 2009:05 2010:04
Included observations: 12
Variable
Coefficient
X3
-0.085486
X2
0.212978
C

23.64541
R-squared
0.760330
Adjusted R-squared
0.707070
S.E. of regression
0.310817
Sum squared resid
0.869464
Log likelihood
-1.278554
Durbin-Watson stat
1.747767

Std. Error
t-Statistic
0.021367
-4.000841
0.065328
3.260146
2.472544
9.563193
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

NG

Prob.
0.0031
0.0098
0.0000
18.14617
0.574278
0.713092
0.834319
14.27580
0.001615

1. Ý nghĩa các hệ số hồi quy:
ˆ2  0.213



khi giá xăng dầu tăng 1 nghìn đồng/lít và chỉ số giá vàng không thay
đổi thì tỷ giá USD trung bình tăng 0.213 nghìn đồng/USD.



ˆ3  0.085 khi chỉ số vàng tăng 1% và giá xăng dầu không thay đổi thì tỷ giá

USD trung bình giảm 0.085 nghìn đồng /USD.
 R2 = 0.76033: Cho biết 76.033% tỷ giá USD là do chỉ số vàng và giá xăng dầu gây
nên.
2. Khoảng tin cậy:
Tiêu chuẩn thống kê:

t

*
ˆ 2   2
~ T(n-3)
SE (ˆ2 )

Khoảng tin cậy với:
 Độ tin cậy 0.95
 t0.05/2(10-3) = t0.025(7)= 2.365
L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 12


BÁO CÁO TH C HÀNH KINH T L

NG

 Khoảng tin cậy của β2

ˆ2  t 0.025 (7) SE ( ˆ2 )   2  ˆ 2  t 0.025 (7)SE ( ˆ 2 )
0.213-2.365*0.065< β2 <0.213+2.365*0.065
0.059< β2<0.367
Tức là khi giá xăng dầu tăng 1% thì tỷ giá USD tăng giảm từ 0.059 đến 0.367 nghìn
đồng/USD.
 Khoảng tin cậy của β3:

ˆ3  t 0.025 (7) SE ( ˆ3 )   3  ˆ3  t 0.025 (7) SE ( ˆ3 )
-0.085-2.365*0.021< β3 <-0.085+2.365*0.021

-0.135< β3<-0.035
Tức là khi chỉ số vàng tăng 1% thì tỷ giá USD giảm từ 0.035 đến 0.135 nghìn
đồng/USD.

THE END.

L p 08TT1D_KHOÁ 12

Page 13