Phân tích sự phụ thuộc của kim ngạch xuất khẩu gạo vào tốc độ tăng trưởng gdp lạm phát và diện tích đất trồng lúa của việt nam từ năm 1993 đến năm 2014

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA TOÁN KINH TẾ BÀI TẬP LỚN BỘ MÔN KINH TẾ LƯỢNG Chủ đề Phân tích “Sự phụ thuộc của kim ngạch xuất khẩu gạo vào tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát và diện tích đất trồn[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

KHOA TOÁN KINH TẾ

BÀI TẬP LỚN

BỘ MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

Chủ đề:

Phân tích “Sự phụ thuộc của kim ngạch xuất khẩu gạo vào tốc độ

tăng trưởng GDP, lạm phát và diện tích đất trồng lúa của Việt Nam

từ năm 1993 đến năm 2014”

Giảng viên hướng dẫn : TS Phạm Ngọc Hưng

Thành viên nhóm : Vũ Hương Giang - MSV: 11171217

Đặng Thị Phương Thảo - MSV: 11174282Lớp Tín chỉ : KTL1 (218)_16

(chiều thứ 4 tiết 6, 7, 8 phòng A2 - 512)

Hà Nội, tháng 4 năm 2019

MỤC LỤC

I SƠ LƯỢC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÓ……… 3

II MÔ HÌNH VÀ SỐ LIỆU……….4

1 Mô hình……….4

2 Số liệu thống kê……….5

III ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH……… 6

1 MÔ HÌNH ƯỚC LƯỢNG……….6

2 MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH LIÊN QUAN ĐẾN MÔ HÌNH HỒI QUY……… 7

2.1 Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy và sự phù hợp của hàm hồi quy… 7

2.2 Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey……….10

2.3 Kiểm định tự tương quan bằng phương pháp kiểm định Breusch- Godfrey….11 2.4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White……… 11

2.5 Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụ………13

2.6 Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên………13

IV PHÂN TÍCH MÔ HÌNH……… 14

1 Biến độc lập thay đổi làm biến phụ thuộc thay đổi như thế nào? 14

2 Phương sai sai số ngẫu nhiên là bao nhiêu? 18

I SƠ LƯỢC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÓ

Việt Nam là một nước có nên nông nghiệp lâu đời, có tiềm năng khá lớn trong việc sản xuất hàng nông sản Trong thời kỳ hội nhập kinh tế quốc tế đang được đẩy mạnh, Việt Nam đang mở rộng cánh cửa giao lưu buôn bán với các quốc gia trên thế giới, và mỗi nước đều có những lợi thế so sánh cũng riêng mình thì hàng nông sản được coi là một thế mạnh của Việt Nam Và thực tế cũng đã chứng minh, hoạt động sản xuất và xuất khẩu hàng nông sản đã và đang đóng một vai trò

vô cùng quan trọng đối với sự phát triển kinh tế xã hội của đất nước Hoạt động sản xuất và xuất khẩu hàng nông sản không những đảm bảo được nhu cầu trong nước, đảm bảo an ninh lương thực quốc gia, giải quyết việc làm cho người lao động mà còn giúp nâng cao đời sống cho người nông dân, là động lực thúc đẩy quá trình sản xuất trong nước Hoạt động này sẽ giúp cho Việt Nam có thể khai thác tối đa lợi thế

ở Việt Nam về điều kiện khí hậu, tài nguyên, nguồn nhân lực, Với vai trò to lớn nhưvậy, xuất khẩu hàng nông sản được coi là một mũi nhọn chủ lực ở Việt Nam trong phát triển kinh tế Trong những năm trở lại đây, hoạt động xuất khẩu hàng nông sản

có tốc độ tăng khá nhanh và ổn định Ở các mặt hàng như cà phê, cao su, hồ tiêu… đặc biệt là gạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của cả nước nói riêng và tổng sản phẩm GDP nói chung

Thực tế trong những năm gần đây, sản lượng và kim ngạch xuất khẩu của nước ta có xu hướng tăng nhanh hơn Việt Nam đã chiếm một thị phần khá trong tổng lượng gạo mậu dịch thế giới, cụ thể: thị phần tăng từ 8,9% năm 1993 tới 18% năm 1999 và năm 2002 là 13% Kim ngạch xuất khẩu gạo cũng đóng một vai trò quan trọng trong sản lượng tích lũy vốn cho quá trình phát triển đất nước Từ năm

1989 đến năm 2002, Việt Nam đã xuất khẩu trên 87 triệu tấn gạo đạt kim ngạch xuất khẩu gần 8 tỷ USD Gạo đã trở thành một trong 10 mặt hàng xuất khẩu chủ lực

ở Việt Nam, kim ngạch xuất khẩu chiếm một tỷ trọng đáng kể trong kim ngạch xuấtkhẩu của Việt Nam Theo các nghiên cứu sự tăng trưởng của kim ngạch xuất khẩu gạo bị ảnh hưởng bởi các nhân tố khách quan cũng như chủ quan Vậy những nhân

tố đó là gì? Xu hướng và mức tác động của các nhân tố này như thế nào? đây là những câu hỏi quan trọng và có ý nghĩa đến không chỉ các nhà hoạch định chính sách mà còn rất cần thiết đổi với các tổ chức và cá nhân hoạt động trong lĩnh vực nông sản

Xuất phát từ lí luận và thực tiễn chúng tôi lựa chọn đề tài “Sự phụ thuộc của

kim ngạch xuất khẩu gạo vào tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát và diện tích đất trồng lúa của Việt Nam từ năm 1993 đến năm 2014”

Ở bài phân tích này mô hình sử dụng dữ liệu định lượng: phản ánh mức độ, hơn kém và được biểu hiện trực tiếp bằng con số nên có thể tính được chỉ tiêu tươngđối, chỉ tiêu bình quân,… Loại dữ liệu này đựợc thể hiện bằng chính các con số đã thu thập được trong quá trình thực hiện mô hình như tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát, diện tích đất trồng lúa

Khi nghiên cứu, các nhân tố sẽ không dừng lại ở khía cạnh ảnh hưởng độc lập

mà có thể đang tồn tại sự tương tác nhất định với nhau để cùng tác động đến kim ngạch xuất khẩu gạo.Vấn đề đặt ra là cần làm rõ mô hình thể hiện tương tác giữa các nhân tố để việc phân tích được đầy đủ và chính xác hơn

 NGUỒN THAM KHẢO: Luận án “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến

xuất khẩu của một số nông sản của Việt Nam”.

II MÔ HÌNH VÀ SỐ LIỆU

β2, β3, β4: Hệ số góc (Hệ số hồi quy riêng)

Ui là yếu tố ngẫu nhiên

1.2 Giải thích biến

 Biến phụ thuộc: kim ngạch xuất khẩu gạo (KNXKG)

 Các biến độc lập: tốc độ tăng trưởng GDP (gGDP), lạm phát (INF) và diện tích đất trồng lúa (DT)

Sau khi có mô hình hồi quy tổng thể, để dễ tính toán và xử lí số liệu ta thu nhỏ

mô hình hồi quy tổng thể để có một mô hình hồi quy mới gọi là mô hình hồi quymẫu nhằm điều tra chọn mẫu từ đó có những kết luận cho tổng thể:

(SRM): log(KNXKG i ) = ^β1 + ^β2 gGDP i + ^β3 INF i + ^β4 log(DT i ) + e i

Trong đó: ^β1, ^β2, ^β3, ^β4: là các hệ số hồi quy ước lượng (thực chất là ước lượng

điểm của các hệ số hồi quy β1, β2, β3, β4

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)

Nguồn tham khảo số liệu:

1 MÔ HÌNH ƯỚC LƯỢNG

1.1 Chạy mô hình hồi quy OLS

Hồi quy bằng Eviews ta được kết quả sau:

Dependent Variable: LOG(KNXKG)

Method: Least Squares

 Hệ số xác định hiệu chỉnh R2 = 66.5901%

 ^β2 = - 0.214687 cho biết nếu gGDP tăng 1 đơn vị (%) trong khi các yếu tố

khác không đổi thì KNXKG trung bình giảm 21.4687%

 ^β3 = 0.055984 cho biết nếu INF tăng 1 đơn vị (%) trong khi các yếu tố khác

không đổi thì KNXKG trung bình tăng 5.5984%

 ^β4 = 4.651348 cho biết nếu DT tăng 1 % trong khi các yếu tố khác không đổi

thì KNXKG trung bình tăng 4.651348 %

 Môhình cho ta thấy: gGDP, INF và DT đều tác động đến KNXKG, phù hợp với lý thuyết kinh tế:

^β2 < 0 => Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế tăng thì kim ngạch xuất khẩu

gạo giảm

^β3 > 0 => Tỷ lệ lạm phát tăng thì kim ngạch xuất khẩu gạo tăng.

^β4 > 0 => Diện tích đất trồng lúa tăng thì kim ngạch xuất khẩu gạo tăng

2 TIẾN HÀNH MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH LIÊN QUAN ĐẾN MÔ HÌNH HỒI QUY:

2.1 Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy và sự phù hợp của hàm hồi quy

Hồi quy bằng Eviews ta được kết quả sau:

Dependent Variable: LOG(KNXKG)

Method: Least Squares

Ta dùng cặp kiểm định giải thuyết sau:

H0: β2 = 0H1: β2 ≠0

Ta có Prob(F-statistic) = 0.0321 < α = 0.05

→ bác bỏ H0, chấp nhận H1

d Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

Ta dùng cặp kiểm định giả thuyết sau:

H0: Mô hình hồi quy không phù hợpH1: Mô hình hồi quy có phù hợp

Ta có Prob(F-statistic) = 0.000039 < α = 0.05

→ bác bỏ H0, chấp nhận H1

Kết luận: Mô hình hồi quy có phù hợp.

2.2 Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey

Ta sử dụng kiểm định Ramsey, tiến hành hồi quy Ramsey

Hồi quy mô hình:

Y i = β1 + β2 gGDP i + β3 INF i + β4 log(DT i ) + β5 Y i F^2 + u i

Hồi quy bằng Eviews ta được kết quả sau:

Ramsey RESET Test:

Test Equation:

Dependent Variable: LOG(KNXKG)

Method: Least Squares

Ta dùng cặp kiểm định giả thuyết sau:

H0: Dạng hàm đúng và mô hình không thiếu biến quan trọngH1: Dạng hàm sai và mô hình thiếu biến quan trọng

Ta có Prob(F-statistic) = 0.477020 > α = 0.05

→ chưa đủ cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Mô hình có dạng hàm đúng và không thiếu biến quan trọng

2.3 Kiểm định tự tương quan bằng phương pháp kiểm định Breusch- Godfrey

Ta sử dụng kiểm định BG, tiến hành hồi quy BG bậc 2

Hồi quy mô hình:

E i = α1 + α2 gGDP i + α3 INF i + α4 log(DT i ) + ρ1 E(-1) + ρ2 E(-2) + u i

Hồi quy bằng Eviews ta được kết quả sau:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 04/11/19 Time: 17:10

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Ta dùng cặp kiểm định giả thuyết sau:

H0: Mô hình không có tự tương quan bậc 2H1: Mô hình có tự tương quan bậc 2

Ta có Prob(F-statistic) = 0.085486 > α = 0.05

→ chưa đủ cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: mô hình không có tự tương quan bậc 2

2.4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Ta sử dụng kiểm định White, tiến hành hồi quy có tích chéo.

Hồi quy mô hình:

e i 2 = α1 + α2 gGDP i + α3 gGDP i 2 + α4 gGDP i *INF i + α5 gGDP i *log(DT i ) + α6 INF i + α

7 INF i 2 + α8 INF i *log(DT i ) + α9 log(DT i ) + α10 (log(DT i )) 2 + v i

Hồi quy bằng Eviews ta được kết quả sau:

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Ta dùng cặp kiểm định giả thuyết sau:

H0: phương sai sai số không thay đổiH1: phương sai sai số thay đổi

Ta có Prob(F-statistic) = 0.623353 > α = 0.05

→ chưa đủ cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: mô hình có phương sai sai số không thay đổi

2.5 Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụ

Ta sử dụng phương pháp hồi quy phụ, tiến hành hồi quy

Hồi quy mô hình:

Ta dùng cặp kiểm định giả thuyết sau:

H0: Mô hình không có đa cộng tuyếnH1: Mô hình có đa cộng tuyến

Ta có Prob(F-statistic) = 0.004905 < α = 0.05

→ bác bỏ H0, chấp nhận H1

Kết luận: mô hình có đa cộng tuyến

2.6 Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Hồi quy bằng Eviews ta được kết quả đồ thị và thống kê JB sau:

Ta dùng cặp kiểm định giả thuyết sau:

H0: U có phân phối chuẩnH1: U không có phân phối chuẩn

Ta có Prob(F-statistic) = 0.403252 > α = 0.05

→ chưa có cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: U có phân phối chuẩn

Nhận xét: Ta thấy mô hình đề xuất ban đầu chỉ bị khuyết tật là đa cộng tuyến nhưng ở mức thấp nên mô hình gần như hoàn hảo nên không cần khắc phục

III Phân tích mô hình

1 Biến độc lập thay đổi làm biến phụ thuộc thay đổi như thế nào?

1.1 Khi gGDP tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì kim ngạch xuất khẩu gạo thay đổi như thế nào?

Tìm khoảng tin cậy của β2:

 Khoảng tin cậy đối xứng của β2

Tìm khoảng tin cậy của β3:

 Khoảng tin cậy đối xứng của β3

1.3 Khi log(DT) tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì kim ngạch xuất khẩu gạo thay đổi như thế nào?

Tìm khoảng tin cậy của β4:

 Khoảng tin cậy đối xứng của β4

Vậy khi log(DT) tăng 1 % trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì kim ngạch xuất khẩu gạo tăng tối thiểu 1.655410426%

2 Phương sai sai số ngẫu nhiên là bao nhiêu?

 Khoảng tin cậy đối xứng của σ2 :

RSS

χ α/ 2 2(n−4)< σ2 < χ RS S

1−α/ 2 2(n−4)

Vậy với α = 0.05; n = 22 thì phương sai sai số ngẫu nhiên tối đa 0.318453

 Khoảng tin cậy tối thiểu của σ2 :

σ2 > χ RSS α 2(n−4)

Ta có n = 22, α = 0.05, RSS = 3.222749

χ α 2(n− 4) = χ0.052(18) = 30.14

=> σ2 > 0.106926

Vậy với α = 0.05; n = 22 thì phương sai sai số ngẫu nhiên tối thiểu 0.106926