Báo cáo thực hành kinh tế lượng Vấn đề nghiên cứu: “ Phân tích yếu tố ảnh hưởng củaXuất khẩu (EX) và Nhập khẩu (IM) đến GDP trong thời gian từ năm 1996 – 2017 ”

Nó là một trong những nhân tố quan trọngthúc đẩy sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế, thúc đẩy nhanh quá trình công nghiệp hóa,hiện đại hóa, đẩy nhanh nhịp độ tăng trưởng kinh tế góp phần ổn đ

HỌC VIỆN TÀI CHÍNH

KHOA TÀI CHÍNH CÔNG

BỘ MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

Lớp tín chỉ: CQ55/23.02

Vấn đề nghiên cứu:

“ Phân tích yếu tố ảnh hưởng củaXuất khẩu (EX) và Nhập khẩu (IM) đến GDP

trong thời gian từ năm 1996 – 2017 ”

B Lý do nghiên cứu:

Mối quan hệ giữa xuất khẩu và tăng trưởng là đề tài quan trọng được thảo

luận nhiều trong khoảng nửa thế kỷ qua Nó là một trong những nhân tố quan trọngthúc đẩy sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế, thúc đẩy nhanh quá trình công nghiệp hóa,hiện đại hóa, đẩy nhanh nhịp độ tăng trưởng kinh tế góp phần ổn định và cải thiện đời sống nhân dân, thực hiện các mục tiêu cơ bản về kinh tế - xã hội của một quốc gia

Xuất khẩu đã được xác định là động lực cho tăng trưởng kinh tế của các quốc gia bởi một số lý do cơ bản sau: Thứ nhất, tăng trưởng xuất khẩu sẽ dẫn đến

tăng

trưởng tổng cầu của một quốc gia Xuất khẩu có thể là một chất xúc tác cho tăng

hóa trong sản xuất hàng xuất khẩu, do đó có thể nâng cao mức năng suất và dẫn đến tăng trưởng sản lượng Thứ ba, gia tăng xuất khẩu có thể nới lỏng sự căng thẳng về ngoại hối tăng khả năng nhập khẩu các yếu tố đầu vào phục vụ sản xuất,máy móc, thiết bị phục vụ cho đầu tư và qua đó thúc đẩy tăng trưởng sản lượng.Bên cạnh đó, mở cửa thương mại còn giúp thúc đẩy tiến bộ công nghệ, tạo thêm nhiều việc làm, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Theo chiều ngược lại, tăng trưởng kinh tế cũng có thể có tác động tích cực đến xuất khẩu, tăng lợi thế cạnh tranh cho các quốc gia và tăng kim ngạch xuất khẩu

Tuy nhiên không phải cứ đẩy mạnh xuất khẩu thì sẽ đạt được tốc độ tăng trưởng GDP cao hơn Liệu hai mục tiêu này có đang bổ sung cho nhau hay đang hạn chế lẫn nhau? Để trả lời cho câu hỏi trên nhóm chúng em tiến hành phân tíchcác yêu tố ảnh hưởng của xuất và nhập khẩu đến GDP trong các năm gần

đây.Qua đó có cái nhìn toàn diện, bao quát hơn, để từ đó có những chính

sách,chiến lược phù hợp cho nền kinh tế Việt Nam

C Thu thập số liệu: Theo nguồn số liệu từ:

Ta có số liệu của Việt Nam từ năm 1996-2017: Đơn vị tính : tỉ USD

- EX: Xuất Khẩu của Việt Nam

- IM: Nhập khẩu của Việt Nam

- GDP: Tổng sản phẩm quốc nội

D Lập mô hình hồi quy

Dựa trên phương pháp tính GDP theo số lượng sản phẩm, ta hồi quy GDP theo xuất khẩu (EX) và nhập khẩu (IM)

Hàm hồi quy tổng thể (PRF):

GDPi= β1 + β2 IMi+ β3 EXi + ei

Mô hình hổi quy tổng thể (PRM):

GDPi = β1 + β2 IMi+ β3 EXi+Ui

Từ bảng số liệu trên dùng Eview ước lượng được kết quả sau:

IM 0.058927 0.356766 0.165169 0.8706

Adjusted R-squared 0.982049 S.D dependent var 67658.02

S.E of regression 9064.811 Akaike info criterion 21.18831

Sum squared resid 1.56E+09 Schwarz criterion 21.33709

Log likelihood -230.0714 Hannan-Quinn criter 21.22336

Prob(F-statistic) 0.000000

Từ kết quả, ước lượng trên có hàm hồi quy mẫu (SRF):

GDPi = 17367.46 + 0.058927 IMi+ 1.017680 EXi

- Nhận xét hệ số ước lượng hồi quy:

+) β1 =17367.46 cho biết tổng sản phẩm quốc nội trung bình (GDP) của Việt Nam là 17367.46 tỷ USD khi xuất khẩu (EX) và nhập khẩu (IM) đều bằng 0

+) β2 = 0.058927 cho biết khi nhập khẩu (IM) tăng 1 tỷ usd và xuất khẩu (EX) không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội (GDP) trung bình của Việt Nam tăng 0.058927 tỷ usd

+) β3 =1.017680 cho biết khi nhập khẩu (IM) tăng 1 tỷ bạt và xuất khẩu (EX)không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội (GDP) trung bình của Việt Nam tăng 1.017680 tỷ usd

E Tiến hành một số kiểm định liên quan đến mô hình hồi quy:

1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

- Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình hồi quy không phù hợp

H1: Mô hình hổi quy phù hợp  H0 : R2=0

Kiểm định cặp giả thuyết : H 0 : Mô hình ban đầu không có đa cộng tuyến

H 1 : Mô hình ban đầu có đa cộng tuyến

Tiêu chuẩn kiểm định:

2

/( 2−1) (1−R22)/(n−2) ~ F (k '−1; n−k ' )

 Bác bỏ H0 ,chấp nhận H1 Mô hình ban đầu có khuyết tật đa cộng tuyến.

2.2Phương sai sai số thay đổi (PSSS thay đổi)

Kiểm định White ta được kết quả:

Heteroskedasticity Test: White

Obs*R-squared 11.42260 Prob Chi-Square(5) 0.0436 Scaled explained SS 12.80173 Prob Chi-Square(5) 0.0253 Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Kiểm định cặp giả thuyết : H 0 : Mô hình không có PSSS thay đổi.

H 1 : Mô hình có PSSS thay đổi

Tiêu chuẩn kiểm định: χ2=nR ƯƯ 2 ~ χ 2( k ƯWα−1)

Miền bác bỏ :

Wαα ={χ2/ χ2>χ

α 2( K ƯWα−1 )}

χ qs2 =nR 2=22∗0 519209=11 422598 χ 0 ,052( 5)=11.0705

Tra bảng được: χ 0 , 052( 5)=11, 0705→ χqs2 >χ 0 , 052( 5)→χ qs2 ∈ƯWα α

Bác bỏ H 0 , chấp nhận H 1  Mô hình có PSSS thay đổi

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 09/14/19 Time: 14:27

Sample: 1996 2017

Included observations: 22

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

RESID(-1) 0.554613 0.315770 1.756380 0.0970 RESID(-2) 0.235144 0.345122 0.681337 0.5048 R-squared 0.198653 Mean dependent var -1.65E-12 Adjusted R-squared 0.010101 S.D dependent var 8622.355 S.E of regression 8578.697 Akaike info criterion 21.14867 Sum squared resid 1.25E+09 Schwarz criterion 21.39663 Log likelihood -227.6353 Hannan-Quinn criter 21.20708 F-statistic 1.053573 Durbin-Watson stat 1.846915 Prob(F-statistic) 0.409253

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2

H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2

Tiêu chuẩn kiểm định : χqs2 = (n-2)R2 ~ χ2( 2)

Miền bác bỏ: α = { χ2 | χ2 > χ2 (2)}

χqs2 =(n-2)R2 =(22-2)*0,198653= 3,97306

χ0 ,052(2) =5,9915 > χqs2 = 3,97306

 Tạm thời chấp nhận H0

Vậy mô hình không có tự tương quan bậc 2

2.4 Sai lầm chỉ định

Kiểm định chỉ định của mô hình bằng kiểm định Ramsey

Dùng eview ước lượng được báo cáo

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: GDP C EX IM

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value df Probability F-statistic 31.01993 (2, 17) 0.0000

Likelihood ratio 33.80826 2 0.0000

F-test summary:

Sum of Sq df Mean Squares

Restricted SSR 1.56E+09 19 82170803

Unrestricted SSR 3.36E+08 17 19752630

LR test summary:

Value Restricted LogL -230.0714

Kiểm định giả thuyết H0 : Mô hình gốc không bỏ sót biến

H1 : Mô hình gốc bỏ sót biến Tiêu chuẩn kiểm định:

Vậy mô hình gốc bỏ sót 2 biến, hay mô hình gốc chỉ định sai

2.5 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên:

Tiến hành kiểm định JB, bằng Eview có báo cáo:

Jarque-Bera 1.396257 Probability 0.497516

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0 : Mô hình có sai số phân phối chuẩn

H1 :Mô hình không có phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định :

Khắc phục đa cộng tuyến bằng cách sử dụng sai phân cấp 1

Mô hình ban đầu:

Yt = â1+ â2 X2t + â3 X3t + Ut

Mô hình trên đúng với thời điểm t thì cũng đúng với thời điểm t-1

Yt-1 = â1+ â2 X2(t-1) + â3 X3(t-1) + Ut-1

Ta đi hồi quy mô hình dạng:

Yt -Yt-1 = â2 (X2t - X2(t-1)) + â3 (X3t - X3(t-1)) + Ut - Ut-1Bằng cách đổi biến ta thu được mô hình dưới dạng sau:

Dyt = â2 DX2t + â3 DX3t + Ut*

Trở lại bài thực hành: Với mô hình hồi quy GDP theo IM, EX ta phát hiện

ra chúng có khuyết tật đa cộng tuyến Với số liệu đã cho, để khắc phục hiện tượng này chúng ta có thể dùng kết quả ước lượng mô hình sai phân cấp 1 trong báo cáo sau:

Dependent Variable: D(GDP)

Method: Least Squares

Date: 09/14/19 Time: 22:37

Sample (adjusted): 1997 2017

Included observations: 21 after adjustments

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

D(IM) 1.009045 0.324543 3.109125 0.0058

D(EX) -0.295925 0.322216 -0.918406 0.3699

R-squared 0.272361 Mean dependent var 9577.286

Adjusted R-squared 0.234064 S.D dependent var 6627.706

S.E of regression 5800.421 Akaike info criterion 20.25964

Sum squared resid 6.39E+08 Schwarz criterion 20.35912

Log likelihood -210.7262 Hannan-Quinn criter 20.28123

Durbin-Watson stat 1.296522

Mô hình hồi quy mẫu thu được:

D(GDP) t = 1.009045 D(IM) 2t - 0.295925 D(EX) 3t + Vt*Dùng độ đo Theil để kiểm định đa cộng tuyến của mô hình mới:

Ta đi hồi quy biến D(GDP) theo các biến D(IM) 2t được:

Dependent Variable: D(GDP) Method: Least Squares Date: 09/14/19 Time: 22:43 Sample (adjusted): 1997 2017 Included observations: 21 after adjustments

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob D(IM) 0.722858 0.090343 8.001294 0.0000 R-squared 0.240059 Mean dependent var 9577.286 Adjusted R-squared 0.240059 S.D dependent var 6627.706 S.E of regression 5777.677 Akaike info criterion 20.20784 Sum squared resid 6.68E+08 Schwarz criterion 20.25758 Log likelihood -211.1823 Hannan-Quinn criter 20.21863 Durbin-Watson stat 1.467601

Thu được R 12 = 0.240059

Ta đi hồi quy biến D(GDP) theo các biến D(EX) 3t được:

Dependent Variable: D(GDP) Method: Least Squares Date: 09/14/19 Time: 22:44 Sample (adjusted): 1997 2017 Included observations: 21 after adjustments

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob D(EX) 0.665968 0.107807 6.177405 0.0000 R-squared -0.097841 Mean dependent var 9577.286 Adjusted R-squared -0.097841 S.D dependent var 6627.706 S.E of regression 6944.373 Akaike info criterion 20.57570 Sum squared resid 9.64E+08 Schwarz criterion 20.62544 Log likelihood -215.0448 Hannan-Quinn criter 20.58649 Durbin-Watson stat 1.654370

Ta tiến hành kiểm định lại các khuyết tật theo mô hình mới:

D(GDP) t = 1.009045 D(IM) 2t - 0.295925 D(EX) 3t + V t*

3.2Kiểm định mô hình mới

3.2.1Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy

Có ý kiến cho rằng hàm hồi quy trên không phù hợp, để kiểm tra ý kiến đó đúng không ta đi kiểm định:

Mức ý nghĩa α = 0,05

Tiêu chuẩn kiểm định: F= (1−RR22/2

)/(n−3) ~ F(2,n-3)Miền bác bỏ : Wα={F:F | F>F(2 ,n−3)α }

Fqs=

0,272361/2 (1−0,272361)/(22−3)=3,555925

Với mức ý nghĩa 5% : F0,052,19 = 3,52

F qs ∈Wα α

 Bác bỏ H0, chấp nhận H1

Vậy với α=0,05 thì MHHQ phù hợp

3.2.2 Tự tương quan

Kiểm định B-G:

Bằng Eview thu được kết quả :

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 2.371704 Prob F(2,17) 0.1235 Obs*R-squared 4.581231 Prob Chi-Square(2) 0.1012

Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 09/14/19 Time: 23:21 Sample: 1997 2017

Included observations: 21 Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob D(EX) -0.049193 0.302217 -0.162774 0.8726 D(IM) -0.071947 0.305672 -0.235372 0.8167 RESID(-1) 0.306197 0.250307 1.223286 0.2379 RESID(-2) 0.424138 0.270503 1.567960 0.1353 R-squared 0.028631 Mean dependent var 2437.054 Adjusted R-squared -0.142787 S.D dependent var 5072.124 S.E of regression 5422.162 Akaike info criterion 20.20402 Sum squared resid 5.00E+08 Schwarz criterion 20.40298 Log likelihood -208.1422 Hannan-Quinn criter 20.24720 Durbin-Watson stat 1.995555

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2

H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2

Tiêu chuẩn kiểm định : χqs2 = (n-2)R2 ~ χ2( 2)

Mô hình không có tự tương quan bậc 2

3.2.3Phương sai sai số thay đổi (PSSS thay đổi)

Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định WhiteDùng Eview ước lượng được báo cáo:

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 0.829258 Prob F(3,17) 0.4959

Obs*R-squared 2.680821 Prob Chi-Square(3) 0.4435

Scaled explained SS 3.288706 Prob Chi-Square(3) 0.3492

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 09/14/19 Time: 23:19

Sample: 1997 2017

Included observations: 21

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

C 19699662 15622443 1.260985 0.2243

D(EX)^2 0.475092 0.445350 1.066781 0.3010

D(EX)*D(IM) -0.611132 0.837033 -0.730117 0.4753

D(IM)^2 0.164191 0.425863 0.385548 0.7046

R-squared 0.127658 Mean dependent var 30440605

Adjusted R-squared -0.026285 S.D dependent var 54001669

S.E of regression 54706770 Akaike info criterion 38.64252

Sum squared resid 5.09E+16 Schwarz criterion 38.84147

Log likelihood -401.7464 Hannan-Quinn criter 38.68570

F-statistic 0.829258 Durbin-Watson stat 2.054570

Prob(F-statistic) 0.495939

Kiểm định cặp giả thuyết :H0: Mô hình không có PSSS thay đổi

H1: Mô hình có PSSS thay đổiTiêu chuẩn kiểm định:2 n R* W2 ~ 2(k W1)

Miền bác bỏ : Wα ={ χ2 : χ2 > χα2(K

W-1) }+ χ2 qs = n*R 2 w =22 x 0.127658 = 2.808478

χ0 , 052( 5)=11 0705

Tra bảng được: χ 0 , 052( 5)=11, 0705→ χqs2 <χ 0 , 052( 5)→χ qs2 ∉ƯWα α

 Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0 Mô hình không có PSSS thay đổi

3.2.4 Sai lầm chỉ định

Kiểm định chỉ định của mô hình bằng kiểm định Ramsey

Dùng Eview ước lượng được báo cáo:

Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED Specification: D(GDP) D(EX) D(IM)

Value df Probability F-statistic 2.595718 (2, 17) 0.1038 Likelihood ratio 5.596355 2 0.0609 F-test summary:

Sum of Sq df

Mean Squares Test SSR 1.50E+08 2 74772976 Restricted SSR 6.39E+08 19 33644879 Unrestricted SSR 4.90E+08 17 28806279

LR test summary:

Value Restricted LogL -210.7262 Unrestricted LogL -207.9281

Unrestricted Test Equation:

Dependent Variable: D(GDP) Method: Least Squares Date: 09/15/19 Time: 22:04 Sample: 1997 2017

Included observations: 21

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob D(EX) -0.026619 0.579325 -0.045949 0.9639 D(IM) 0.558819 1.132440 0.493465 0.6280 FITTED^2 7.82E-05 0.000106 0.736317 0.4716 FITTED^3 -2.95E-09 2.84E-09 -1.040781 0.3126 R-squared 0.442584 Mean dependent var 9577.286 Adjusted R-squared 0.344216 S.D dependent var 6627.706 S.E of regression 5367.148 Akaike info criterion 20.18362 Sum squared resid 4.90E+08 Schwarz criterion 20.38258 Log likelihood -207.9281 Hannan-Quinn criter 20.22680 Durbin-Watson stat 1.794826

Kiểm định cặp giả thuyết: Ho: Mô hình được chỉ định đúng

H1: Mô hình được chỉ định sai

Tiêu chuẩn kiểm định:

W = { F : Fqs>F ( 2,n-5)} F0.05 ( 2 ,17) = 3.59

Theo báo cáo, ta có:

Giá trị của thống kê quan sát: Fqs = 2,595719<F0.05 ( 2 ,17) =3.59 =>Fqs W

=> Chưa đủ cơ sở để bác bỏ Ho

=> Mô hình được chỉ định đúng

3.2.5 Kiểm định tính phân phổi chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Tiến hành kiểm định JB, bằng Eview có báo cáo:

Mean 2437.054 Median 2312.454 Maximum 15338.92 Minimum -9067.275 Std Dev 5072.124 Skewness 0.120291 Kurtosis 4.419896 Jarque-Bera 1.814737 Probability 0.403585

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: mô hình có sai số phân phối chuẩnH1: mô hình không có sai số phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định: JB=n ( S2

1 Từ kết quả hồi quy ta nhận thấy:

β2 = 1,009045 cho biết khi nhập khẩu (IM) tăng 1 tỷ usd và xuất khẩu (EX) không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội (GDP) trung bình của Việt Nam tăng 1,009045 tỷ usd

β3 = -0,295925 cho biết khi xuất khẩu (EX) tăng 1 tỷ usd và nhập khẩu (IM) không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội (GDP) trung bình của Việt Nam giảm 0,285535 tỷ usd

2 Ước lượng khoảng tin cậy:

*Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm một đơn vị( hoặc %) thì giá trị của biến phụ thuộc thay đổi như thế nào?

a, Xuất khẩu không thay đổi, nếu nhập khẩu tăng 1 tỷ USD thì GDP tăng trong khoảng nào?

Ta tìm khoảng tin cậy của β2:

+ Giá trị GDP nằm trong khoảng:

+ Xuất khẩu không đổi, nhập khẩu tăng 1 tỷ USD thì GDP trung bình tăngtối đa:

β2≤ ^β2+ Se(^β2) t(α n−3)

≤ 1,009045 + 0,324543*1,729

≤ 1,57018