Báo cáo thực hành kinh tế lượng trên phần mềm eviews BC7

HỌC VIỆN TÀI CHÍNH
BỘ MÔN KINH TẾ LƯỢNG

BÁO CÁO THỰC HÀNH MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Thành viên nhóm:

PHẦN 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN
a)
Vấn đề nghiên cứu: Thực hiện xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân
tích những tác động, ảnh hưởng của GDP và tỷ giá hối đoái đến kim ngạch nhập
khẩu của Việt Nam trong 20 năm từ 2000- 2019.
b)
Lý do chọn đề tài: Thông qua việc tìm hiểu, nghiên cứu mô hình kinh tế lượng,
trong lúc tìm hiểu những giá trị có liên quan đến nền kinh tế giúp chúng em hiểu thấu đáo
hơn các đại lượng và bản chất của chúng, mối quan hệ giữa các đại lượng. Bên cạnh đó
còn giúp ích cho chúng em việc nghiên cứu các môn đã học như: Kinh tế Vi mô, Kinh tế
Vĩ mô.
Vì vậy chúng em chọn nghiên cứu đề tài “ Mô hình kinh tế lượng để phân tích những
tác động, ảnh hưởng của GDP và tỷ giá hối đoái đến nhập khẩu của Việt Nam trong 20
năm từ 2000- 2019”.


c. Lý thuyết kinh tế
- Nhập khẩu là những hàng hóa được sản xuất ra ở nước ngoài và được mua để phục vụ
cho nhu cầu nội địa (lượng tiền mua hàng hóa dịch vụ làm giảm GDP)
- GDP (viết tắt của Gross Domestic Product) là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và
dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định (thường là quốc
gia) trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm).GDP được hiểu đơn giản là sự
thịnh vượng của một quốc gia, là căn cứ để xác định vị thế và để vay tiền đầu tư. Vì vậy,
việc nghiên cứu các nhóm nhân tố tác động đến GDP bình quân đầu người có ý nghĩa rất

lớn trong việc xem xét kết quả hoạt động của nền kinh tế nhằm hoạch định chính sách
phù hợp để cải thiện nền kinh tế.
- Tỷ giá hối đoái giữa hai tiền tệ là tỷ giá mà tại đó một đồng tiền này sẽ được trao đổi
cho một đồng tiền khác. Nó cũng được coi là giá cả đồng tiền của một quốc gia được
biểu hiện bởi một tiền tệ khác.
(Các biến kinh tế sử dụng:IM( triệu USD) , GDP (tỷ đồng), ER ( VND/ USD))
1.
Thu thập số liệu:
YEA
R
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010

IM ( triệu
GDP ( tỷ
USD)
đồng )
14,482.7
441,646.0
0
0

15,029.2
481,295.0
0
0
16,706.1
535,762.0
0
0
20,149.3
613,443.0
0
0
26,485.0
715,307.0
0
0
32,447.1
839,211.0
0
0
39,826.2 1,061,565.00
0
48,561.4 1,144,014.00
0
62,685.1 1,477,717.00
0
57,096.3 1,658,389.00
0
72,191.8 1,980,914.00
7

ER ( VND/
USD)
14,514.00
15,084.00
15,403.00
15,646.00
15,777.00
15,916.00
16,054.00
16,114.00
16,977.00
17,941.00
18,932.00


2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019

96,905.7
0
114,529.2
0

132,175.0
0
150,042.0
0
162,439.0
0
175,942.0
0
213,770.0
0
244,723.0
0
263,451.0
0

2,536,631.00
20,828.00
3,245,419.00
20,828.00
3,584,262.00
21,036.00
3,937,856.00
21,246.00
4,192,862.00
21,890.00
4,502,733.00
22,159.00
5,018,195.00 22,425.00
5,535,267.00 22,825.00
6,037,348.00 23,210.00

Nguồn : />
/> />
2.

Lập mô hình hồi quy về mối quan hệ giữa các biến kinh tế

*Cơ sở lý thuyết lựa chọn mô hình
Bắt đầu từ tầm quan trọng của kinh tế lượng: Kinh tế lượng là một môn học có phạm vi
nghiên cứu rộng và đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc dân. Kinh tế lượng cung
cấp các thông tin cần thiết cho việc nghiên cứu, phân tích, dự đoán, dự báo và ra các quyết
định kinh tế.
*Cơ sở thực tế của việc chọn mô hình
Để thấy được mối quan hệ giữa các biến trong mô hình hồi quy. Ta lựa chọn mô hình hồi
quy tổng thể như sau:
PRM: log(IMi) =
Trong đó:
IM: là biến phụ thuộc
GDP, ER : là các biến độc lập
β1: là hệ số chặn


β2, β3: là hệ số góc của mô hình hồi quy tổng thể
ui : là yếu tố ngẫu nhiên.
Mô hình hồi quy mẫu :
SRM : Log(IMi )= 1 + 2log(GDPi) +3log(ERi ) + ei
Trong đó:
, , : là các hệ số hồi quy ước lượng (thực chất là ước lượng điểm của
các hệ số hồi quy β1, β2, β3).
1 2 3

ei: là phần dư (là sai lệch giữa giá trị cá biệt của biến phụ thuộc so với
ước lượng giá trị trung bình của chúng trong mẫu).
PHẦN 2 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1.

Hồi quy mô hình đề xuất
Báo cáo kết quả ước lượng như sau:
Báo cáo 1:
Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 03/22/20 Time: 21:23
Sample: 2000 2019
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(GDP)
LOG(ER)

7.996803
1.395061

-1.726527

3.701230
0.094283
0.511897

2.160580
14.79657
-3.372800

0.0453
0.0000
0.0036

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.996160
0.995708
0.063583
0.068727
28.35463
2205.146
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

11.10258
0.970583
-2.535463
-2.386103
-2.506306
1.629066

Mô hình hồi quy mẫu:
SRM : Log(IMi )= 1 + 2log(GDPi) +3log(ERi ) + ei


với

1=

7.996803, 2 = 1.395061 , 3 =-1.726527

 Log(IMi )= 7.996803+ 1.395061 log(GDPi) -1.726527log(ERi ) + ei
*Ý nghĩa kinh tế:
+1= 7.996803 không có ý nghĩa kinh tế
+ 2 = 1.395061 cho biết khi GDP tăng lên 1% trong điều kiện tỷ giá hối đoái không
đổi thì nhập khẩu trung bình tang 1.395061 %
+ 3 = -1.726527 cho biết khi tỷ giá hối đoái tăng 1 %điều kiện GDP không đổi thì

nhập khẩu trung bình giảm 1.726527
%

2.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Kiểm định cặp giả thuyết :
mức ý nghĩa
 Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
 Miền bác bỏ giả thuyết Ho với mức ý nghĩa 5%:
 Theo kết quả trên báo cáo Eview 1 thì: Fqs= 2205.146
Mà . Ta thấy  Fqs Wα
 Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1.
Kết luận :với mức ý nghĩa 5% ta có thể khẳng định rằng mô hình hồi quy trên
hoàn toàn phù hợp

3.Kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy
3.1. Kiểm định đa cộng tuyến (độ đo Theil)
Để kiểm tra xem mô hình có đa cộng tuyến hay không, cụ thể:
Sử dụng Eview để lấy báo cáo của tính độ đo Theil:
Hồi quy lần lượt các mô hình sau:
LOG(IMi )= α1 + α2 log( GDPi ) + Vi
LOG(IMi )= α1 + α2log(ERi )+ Vi
Ta có 2 báo cáo sau


bảng 1
Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 03/22/20 Time: 21:48

Sample: 2000 2019
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(GDP)

-4.461496
1.081860

0.295178
0.020480

-15.11460
52.82448

0.0000
0.0000

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

Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.993591
0.993235
0.079832
0.114717
23.23140
2790.426
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

11.10258
0.970583
-2.123140
-2.023567
-2.103702
0.900680

Bảng 2 :
Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares

Date: 03/22/20 Time: 21:49
Sample: 2000 2019
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(ER)

-45.23321
5.733577

3.150854
0.320635

-14.35586
17.88192

0.0000
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared

S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.946708
0.943748
0.230199
0.953849
2.051053
319.7630
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

11.10258
0.970583
-0.005105
0.094468
0.014332
0.502163

Thu được : R12= 0.993591; R22= 0.946708 ; R2 = 0.996160
Tính độ đo Theil

m= R2 - ∑(R2 – R2-j)= 0.996160 – ( 0.996160 - 0.993591) - (0.996160 - 0.946708 ) =
0.944139 > 0.8
Vậy mô hình trên có đa cộng tuyến
2- Kiểm định khuyết tật tự tương quan bằng KĐ BG


Nhằm khắc phục nhược điểm của kiểm định Durbin – Watson và kiểm tra xem mô
hình ban đầu có tự tương quan hay không
Ước lượng mô hình ban đầu thu được ei
Ước lượng mô hình BG thu được
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.776809
1.877074

Prob. F(2,15)
Prob. Chi-Square(2)

0.4775
0.3912

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 03/22/20 Time: 21:55
Sample: 2000 2019
Included observations: 20
Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(GDP)
LOG(ER)
RESID(-1)
RESID(-2)

1.408567
0.031249
-0.189280
0.170902
-0.318058

4.433558
0.110001
0.609834
0.263406
0.307999

0.317706
0.284079

-0.310380
0.648815
-1.032660

0.7551
0.7802
0.7605
0.5263
0.3181

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.093854
-0.147785
0.064434
0.062277
29.34017
0.388405
0.813640

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

Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

-1.06E-15
0.060143
-2.434017
-2.185084
-2.385423
1.764411

 Kiểm định cặp giả thuyết:
H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan
H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan
Mức ý nghĩa 5%
 Tiêu chuẩn kiểm định:
 Miền bác bỏ :
Wα={χ2:χ2> χ2(2)0.05}


Ta có χ2qs=(n-2)*R2BG= ( 20- 2) * 0.093854 = 1.689372
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối khi bình phương : χ2(2)0.05=5.9915
Ta thấy χ2qs < χ2(2)0.05 suy ra chưa có cơ sở bác bỏ H0
Vậy với mức ý nghĩa 5% mô hình ban đầu không có tự tương quan

3 - Kiểm định phương sai sai số thay đổi: White
Hồi quy mô hình ban đầu thu được ei ; e2i
Hồi quy mô hình white thu được:
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared

Scaled explained SS

1.338684
5.261415
1.695531

Prob. F(4,15)
Prob. Chi-Square(4)
Prob. Chi-Square(4)

0.3012
0.2615
0.7915

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 03/22/20 Time: 21:59
Sample: 2000 2019
Included observations: 20
Collinear test regressors dropped from specification
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(GDP)^2
LOG(GDP)*LOG(ER)
LOG(GDP)
LOG(ER)^2

-1.148401
-0.000741
-0.013573
0.153007
0.010614

3.798728
0.014421
0.095941
0.535039
0.069424

-0.302312
-0.051349
-0.141477
0.285973
0.152889

0.7666
0.9597
0.8894
0.7788
0.8805

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.263071
0.066556
0.003217
0.000155
89.28285
1.338684
0.301226

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

0.003436
0.003330
-8.428285
-8.179352
-8.379691
2.379940

 Kiểm định cặp giả thuyết
H0: Phương sai sai số không thay đổi
H1: Phương sai sai số thay đổi


Mức ý nghĩa 5%

 Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
 Miền bác bỏ giả thuyết H0, với mức ý nghĩa α = 0.05
Wα={χ2: χ2>χ2(kw-1)α }
Với kw= 4

Ta có: 5.261415
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối khi bình phương :
χ2(3)0.05 = 7.81
Ta thấy: χ2qs nhỏ hơn χ2(5)0.05 suy ra chấp nhận H0
Vậy với mức ý nghĩa 0.05 , mô hình ban đầu không có hiện tượng
phương sai sai số thay đổi

4 - Kiểm định Ramsey
Để kiểm tra xem mô hình có bỏ sót biến hay không ta sử dụng kiểm định Ramsey để
kiểm tra, cụ thể:
Sử dụng Eview để lấy báo cáo của kiểm định Ramsey:
Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Specification: LOG(IM) C LOG(GDP) LOG(ER)
Omitted Variables: Squares of fitted values

t-statistic

F-statistic
Likelihood ratio

Value
0.727715
0.529569
0.651243

df
16
(1, 16)
1

Probability
0.4773
0.4773
0.4197

Sum of Sq.
0.002202
0.068727
0.066526
0.066526

df
1
17
16
16

Mean
Squares
0.002202
0.004043
0.004158
0.004158

F-test summary:
Test SSR
Restricted SSR
Unrestricted SSR
Unrestricted SSR
LR test summary:


Restricted LogL
Unrestricted LogL

Value
28.35463
28.68025

df
17
16

Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 03/22/20 Time: 22:13

Sample: 2000 2019
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(GDP)
LOG(ER)
FITTED^2

8.633774
0.895917
-1.282576
0.017573

3.854236
0.692538
0.801044
0.024148

2.240074
1.293671
-1.601131

0.727715

0.0396
0.2141
0.1289
0.4773

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.996283
0.995586
0.064481
0.066526
28.68025
1429.593
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

11.10258
0.970583
-2.468025
-2.268878
-2.429149
1.777716

 Kiểm định cặp giả thuyết:
H0: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến
H1: Mô hình ban đầu bỏ sót biến
Mức ý nghĩa 0,05

 Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
 Miền bác bỏ:
 Giá trị thống kê quan sát là : = 0.529569


Tra bảng giá trị tới hạn chuẩn phân phối Fisher :

ta thấy suy ra chưa có cơ sở bác bỏ H0
Vậy với mức ý nghĩa 0,05 thì mô hình ban đầu không bị bỏ sót biến
5. Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên bằng kiểm định JB


 Kiểm định cặp giả thuyết:
H0: sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
H1: sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn
Mức ý nghĩa 0,05

 Tiêu chuẩn kiểm định:

 Miền bác bỏ :
Theo báo cáo ta có : = 1.158030
Tra bảng ta có : χ2(2)0.05 = 5.9915
Ta thấy < χ2(2)0.05 suy ra chưa có cơ sở bác bỏ H0



Vậy với mức ý nghĩa 0,05, sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.

Kết luận về mô hình ban đầu : Mô hình ban đầu không mắc các khuyết tật: tự tương
quan, PSSSNN thay đổi, PSSSNN không có tính phân phối chuẩn,bị bỏ sót biến. Mô
hình chỉ mắc khuyết tật đa cộng tuyến.
II.Khắc phục khuyết tật của mô hình và kiểm định lại .


Để khắc phục khuyết tật đa cộng tuyến của mô hình, nhóm em lựa chọn thu thập thêm
số quan sát từ 1990 – 2019.
Số liệu thu thập thêm được như bảng sau:
YEA
R

IM

GDP

ER

1990

8155.4 41,955.00

8,125.00

1991

11143.6 76,707.00

11,500.00

1992

11592.3 110,532.00

10,565.00

1993

11499.6 140,258.00

10,843.00

1994

11742.1 178,534.00

11,051.00

1995
1996

15636.5 228,892.00
16217.9
272,036.00

11,015.00

1997

19745.6 313,623.00

12,292.00

1998

25255.8 361,017.00

13,890.00

1999

31968.8 399,942.00
14,482.7
441,646.0
0
0
15,029.2
481,295.0
0
0
16,706.1

535,762.0
0
0
20,149.3
613,443.0
0
0
26,485.0
715,307.0
0
0
32,447.1
839,211.0
0
0
39,826.2 1,061,565.00
0
48,561.4 1,144,014.00
0

14,028.00

2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007

11,149.00

14,514.00
15,084.00
15,403.00
15,646.00
15,777.00
15,916.00
16,054.00
16,114.00


62,685.1
0
57,096.3
0
72,191.8
7
96,905.7
0
114,529.2
0
132,175.0
0
150,042.0
0
162,439.0
0
175,942.0

0
213,770.0
0
244,723.0
0
263,451.0
0

2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019

1,477,717.00
16,977.00
1,658,389.00
17,941.00
1,980,914.00
18,932.00
2,536,631.00
20,828.00
3,245,419.00

20,828.00
3,584,262.00
21,036.00
3,937,856.00
21,246.00
4,192,862.00
21,890.00
4,502,733.00
22,159.00
5,018,195.00 22,425.00
5,535,267.00 22,825.00
6,037,348.00 23,210.00

Hồi quy mô hình với số quan sát thêm từ 1990- 2019, thu được kết quả Eviews:
Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 03/22/20 Time: 22:37
Sample: 1990 2019
Included observations: 30
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

LOG(GDP)
LOG(ER)

5.972308
0.911699
-0.804814

7.504073
0.220467
1.079191

0.795876
4.135312
-0.745757

0.4330
0.0003
0.4623

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.921175
0.915336
0.316097

2.697759
-6.436517
157.7656
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

10.60690
1.086352
0.629101
0.769221
0.673927
1.438378

Tiếp tục hồi quy IM lần lượt theo biến GDP và ER, thu được :


Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 03/22/20 Time: 22:35
Sample: 1990 2019
Included observations: 30
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(GDP)

0.392741
0.750336

0.573809
0.041942

0.684446
17.88989

0.4993
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.619551
0.916678
0.313581
2.753328
-6.742352
320.0483
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

10.60690
1.086352
0.582823
0.676237
0.612707
0.401090

Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 03/22/20 Time: 22:36
Sample: 1990 2019
Included observations: 30
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(ER)

-23.93643
3.575149

2.510544
0.259727

-9.534362
13.76503

0.0000
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.671250
0.866652
0.396702
4.406420
-13.79613
189.4762
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

10.60690
1.086352
1.053076
1.146489
1.082959
0.538082

Thu được : R12 ‘ = 0.619551 ; R22’ = 0.671250 ; R2’ = 0.921175
Tính độ đo Theil
m= R2 - ∑(R2 – R2-j)= 0.921175 – ( 0.921175 - 0.619551 ) – ( 0.921175 - 0.671250 )
= 0.369626 > 0.4
Vậy mô hình mới không có hiện tượng đa cộng tuyến
Mô hình hồi quy mẫu của mô hình tốt sau khi thêm 10 quan sát là:
 Log(IMi )= 5.972308 + 0.911699log(GDPi) -0.804814 log(ERi ) + ei

*Ý nghĩa kinh tế:
+1= 5.972308 không có ý nghĩa kinh tế
+ 2 = 0.911699 cho biết khi GDP tăng lên 1% trong điều kiện tỷ giá hối đoái không
đổi thì nhập khẩu trung bình tang 0.911699 %
+ 3 = -0.804814 cho biết khi tỷ giá hối đoái tăng 1 %điều kiện GDP không đổi thì
nhập khẩu trung bình giảm 0.804814
%

III, Nhận xét về mô hình tốt
1, Biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thay đổi như thế nào?
= 0.911699> 0 cho ta biết GDP và nhập khẩu tỷ lệ thuận
3 = -0.804814 <0 cho ta biết tỷ giá hối đoái và nhập khẩu tỷ lệ nghịch.
 Hệ số hồi quy phù hơp với lý thuyết kinh tế
2

Biến độc lập tỷ giá hối đoái và GDP giải thích được 92.1175 % sự thay đổi của Nhập
khẩu ( do R2 = 0.921175)
2, Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm một đơn vị( hoặc %) thì giá trị của biến
phụ thuộc thay đổi tối đa, tối thiểu bao nhiêu ?
a.Khi GDP tăng thêm 1% thì giá trị của biến phụ thuộc IM thay đổi tối thiểu
Ước lượng khoảng tin cậy của β2:
β2 2-Se(2)*t0.05(n-3)
Với 2= 0.911699
Se(2)= 0.220467
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student t0.05(27)=1.703
Suy ra β2 0.911699 - 0.220467 * 1.703 = 0.53624
Vậy với mức ý nghĩa 5% Khi GDP tăng thêm 1% thì nhập khẩu tăng tối thiểu
0.53624
b.Khi GDP tăng thêm 1% thì giá trị của biến phụ thuộc IM thay đổi tối đa

β22+Se(2)*t0.05(n-3)
Với 2= 0.911699


Se(2)= 0.220467
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student t0.05(27)=1.703
Suy ra β2 0.911699 + 0.220467* 1.703 = 1.28715
Vậy với mức ý nghĩa 5%, Khi GDP tăng thêm 1% thì nhập khẩu tăng tối đa là
1.28715%
c.Khi tỷ giá hối đoái tăng thêm 1% thì giá trị của biến phụ thuộc IM thay đổi tối
thiểu
β33+Se(3)*t0.05(n-3)
Với 3= -0.804814
Se(3)=
1.079191

Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student t0.05(27)=1.703
Suy ra β2 -0.804814+ 1.079191*1.703 = 1.033048

Vậy với mức ý nghĩa 5%, Khi tỷ giá hối đoái tăng thêm 1% thì nhập khẩu thay đổi tối
thiểu 1.033048%
d.Khi tỷ giá hối đoái tăng thêm 1% thì giá trị của biến phụ thuộc IM thay đổi tối đa
β33-Se(3)*t0.025(n-3)
Với 3= -0.804814
Se(3)=
1.079191
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student t0.05(25)=1.708
Suy ra β2 -0.804814- 1.079191*1.703 = -2.642676
Vậy với mức ý nghĩa 5%, khi tỷ giá hối đoái tăng thêm 1% thì nhập khẩu giảm tối đa
là 2.642676 %

3, Phương sai sai số ngẫu nhiên là bao nhiêu?
Ước lương khoảng tin cậy 2 phía của ϭ2:


RSS/χ2(n-3)0,025 ≤ ϭ2 ≤ RSS/χ2(n-3)0, 975
Với RSS= 2.697759
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối χ2:
χ2(27)0,025 = 43.19 ;
χ2(27)0, 975 =14.57
Suy ra 2.697759/ 43.19

≤ ϭ2≤ 43.19 / 14.57

0.0624625 ≤ ϭ2≤ 0.1851584
Vậy với mức ý nghĩa 5% thì khoảng tin cậy của ϭ2 là (0.0624625; 0.1851584 )

4.Dự báo :
Dựa vào mô hình hồi quy mẫu trên phần mềm Eview, từ cửa sổ Quick => Estimate
equation => Proc => Forcast => chọn IM = > OK
Thu được kết quả dự báo.

IV.Kết luận
Từ số liệu kết quả và đồ thị ở trên, ta có thể dự báo rằng tổng giá trị nhập khẩu trong
khoảng vài năm tới có xu hướng tăng dần. Chính phủ Việt Nam cần phải đưa ra các giải
pháp để thúc đẩy sản xuất trong nước và xuất khẩu hàng hóa ra nước ngoài nhiều hơn,
hạn chế nhập khẩu làm cho cán cân thanh toán của quốc gia bị thâm hụt, đồng thời cần


có những giải pháp cải tiến, nâng cao trình độ phát triển của khoa học công nghệ, cần có
sự cạnh tranh lành mạnh với những quốc gia trên toàn thế giới. Chính phủ nên đưa ra

những giải pháp sau:
-Tập trung kiểm soát lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô, tháo gỡ khó khăn cho sản xuất
kinh doanh, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, bảo đảm an sinh xã hội, nâng cao đời sống
nhân dân.
-Thúc đẩy tiêu dùng trong nước; mở rộng mạng lưới tiêu thụ và phân phối sản phẩm,
giảm bớt các khâu trung gian. Nâng cao chất lượng dịch vụ, chú trọng phát triển du lịch.
- Thực hiện các giải pháp thúc đẩy xuất khẩu, kiểm soát nhập khẩu.

Trên đây là một số vấn đề mà chúng em đã đưa ra trong đề tài đã nghiên cứu.
Trong quá trình làm bài khó tránh khỏi một số sai sót nhất định. Chúng em rất
mong nhận được phản hồi về những ý kiến đóng góp của cô.
Chúng em xin chân thành cảm ơn!