Luận văn tốt nghiệp xây dựng mô hình kinh tế lượng để giải thích ảnh hưởng của các biến độc lập tác động đến giá trị sản xuất công nghiệp

Mục đích nghiên cứu Năm 2009 là năm thứ tư nước ta thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế xã hội năm 2006 2010, thực hiện nhiều cam kết khi ra nhập WTO Bên cạnh những thuận lợi kinh tế nước ta gặp rất[.]

Mục đích nghiên cứu

Năm 2009 là năm thứ tư nước ta thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế xã hội năm 2006-2010, thực hiện nhiều cam kết khi ra nhập WTO Bên cạnh những thuận lợi kinh tế nước ta gặp rất nhiều khó khăn, thách thức nhất là tác động của khủng hoảng kinh tế thế giới Vượt lên những khó khăn thách thức, ngành công nghiệp vẫn duy trì được sự phát triển, góp phần quan trọng duy trì mức tăng trưởng kinh tế cả nước Do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế thế giới, năm 2009 nhu cầu tiêu dùng ở thị trường trong nước và ngoài nước đều

bị suy giảm, ảnh hưởng không nhỏ đến sản xuất và suất khẩu Giá cả nhiều hàng hoá, lương thực, thực phẩm, tăng nhanh đã ảnh hưởng đến sức mua của dân cư Một số doanh nghiệp tạm ngừng sản xuất hoặc sản xuất cầm chừng khiến cho một bộ phận người lao động mất việc làm đời sống gặp khó khăn Chính vì giá trị sản xuất công nghiệp có ý nghĩa quan trọng đối với nền kinh

tế đất nước nên em chọn đề tài "Xây dựng mô hình kinh tế lượng để giải thích ảnh hưởng của các biến độc lập tác động đến giá trị sản xuất công nghiệp"

Lựa chọn các biến

Trước thực trạng trên, trong đề án này em xin ứng dụng môn học

“Phương pháp định lượng trong quản lý” để xây dựng mô hình kinh tế giải thích sự gia tăng giá trị sản xuất công nghiệp trong giai đoạn 1996-2008 thông qua việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng sau đây: Dân số trong nước; Vốn đầu tư trong khu vực kinh tế (Nhà nước, Ngoài nhà nước, Vốn đầu tư nước ngoài); Tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng theo giá thực tế phân theo nghành kinh doanh; Tổng sản phẩm quốc nội

Khi nghiên cứu giá trị sản xuất công nghiệp với nhiều yếu tố ảnh hưởng khác nhau, người ta thu thập số liệu qua các năm như sau:

NĂ

199

199

199

2621.

18559

199

2685.

20092

200

2739.

22041

200

2841.

7

10197

24531

200

200

200

3082.

9

13983 1

10975

39853 4

10825 6 200

3149.

8

16163 5

13039

48029 3

13416 6 200

6

120374

9

3236.

4

18510 2

15400 6

120374 9

59620 7

16545 6 200

7

146927

2

3288.

2

19798 9

20470 5

146927 2

74614 9

20540 0 200

8

173512

3

6116.

2

17443 5

24408 1

173512 3

98380

Xây dựng mô hình:

Bước đầu tiên khi xây dựng mô hình kinh tế lượng là xác định các biến độc lập có thể gây ảnh hưởng tới giá trị sản xuất công nghiệp ở nước ta

Xét một mô hình hồi quy đa biến tổng quát

Yi = β1 + β2 X1+β3X2 + β4 X3 + β5 X4 + β6 X5 + β7 X6 + Ui

Trong trường hợp này, Yi biểu thị giá trị sản xuất công nghiệp, Xi lần lượt

là 6 biến độc lập, gồm: Dân số trong nước, đơn vị tính: nghìn người(DS); Vốn đầu tư trong khu vực kinh tế nhà nước, đơn vị tính: tỷ đồng(KTNN); Vốn đầu

tư trong khu vực kinh tế ngoài nhà nước, đơn vị tính: tỷ đồng(NGNN); Khu vực có vốn đầu tư nước ngoài, đơn vị tính: tỷ đồng(ĐTNN); Tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng theo giá thực tế phân theo nghành kinh doanh, đơn vị tính : tỷ đồng(HH); Tổng sản phẩm quốc nội, đơn vị tính:

tỷ đồng(GDP)

Từ bảng dữ liệu thu thập được, ta sử dụng Excel để chạy mô hình với mức ý nghĩa 5%, cho ra kết quả hồi quy như sau:

Mô hình 1:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Adjusted R

Standard Error 0.324020048

ANOVA

Significance F

5.25661E+1

2 6.88468E-38

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%

Intercept -1.52688829 6.988538578 0.218484633- 0.83429337 -18.62722613 15.57344955 18.62722613 15.57344955

-DS 0.000555029 0.003797851 0.146142808 0.888595067 -0.008737979 0.009848036 0.008737979 0.009848036 -KTNN -1.01613E-05 5.54043E-05 0.183402302- 0.860523155 -0.000145731 0.000125408 0.000145731 0.000125408

-0.383957815 0.714247817 -8.52287E-05 6.21092E-05 -8.52287E-05 6.21092E-05 ĐTNN 0.999998278 7.26653E-06 137616.9384 9.93739E-30 0.999980497 1.000016059 0.999980497 1.000016059

HH 5.52685E-06 1.25489E-05 0.440424829 0.67505317 -2.51792E-05 3.62329E-05 -2.51792E-05 3.62329E-05

GDP 1.20064E-05 5.38089E-05 0.223130733 0.83083627 -0.000119659 0.000143672 0.000119659 0.000143672

-Từ bảng kết quả ta nhận thấy với những biến mà hệ số không có ý nghĩa trong mô hình, chúng ta có thể thực hiện loại bỏ chúng để cải thiện độ chính xác cho mô hình xây dựng Trước hết, tiến hành loại bỏ biến có hệ số hồi quy ít ý nghĩa nhất, tức là giá trị p-value cao nhất, ở đây chính là hệ số ước lượng của biến ĐTNN Thực hiện hồi quy với những biến còn lại ta có mô hình thứ 2 như sau:

Mô hình 2:

Nhìn vào mô hình hồi quy 1 ta thấy chưa có biến nào có ý nghĩa ở m ức 5% > Loại biến ĐTNN có p-value lớn nhất Ta được mô hình hồi quy sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.999699723

Adjusted R Square 0.998970633

Standard Error 16853.68038

ANOVA

Regression 5 3.30933E+12 6.61865E+11 2330.12988 4.11435E-11

Residual 7 1988325796 284046542.3

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%

Intercept 259710.2293 349999.2038 0.742030915 0.482218362 -567906.3759 1087326.835 -567906.3759 1087326.835

DS -206.0148917 181.5486086 -1.134764366 0.293832419 -635.3091343 223.2793509 -635.3091343 223.2793509 KTNN 5.015385881 2.170579348 2.310620842 0.054137257 -0.117218683 10.14799045 -0.117218683 10.14799045 NGNN 3.645778622 0.743974018 4.900411214 0.001752303 1.886559616 5.404997627 1.886559616 5.404997627

HH 1.061547587 0.514844526 2.061879915 0.078147929 -0.155866264 2.278961438 -0.155866264 2.278961438 GDP -3.122235903 2.537882143 -1.23025252 0.258338317 -9.123373566 2.878901759 -9.123373566 2.878901759

Nhận xét:

Có thể thấy, việc loại bỏ biến đã làm tăng ý nghĩa của hệ số các biến còn lại thông qua giá trị p-value Tiếp tục loại

bỏ bớt các biến có hệ số ít ý nghĩa ra khỏi mô hình Lúc này hệ số có p-value cao nhất là của biến DS Loại bỏ biến này và thực hiện hồi quy với những biến còn lại ta được kết quả như sau:

Mô hình 3:

Nhìn vào mô hình hồi quy 2 ta thấy biến NGNN có ý nghĩa ở mức 5% > Loại biến DS có p-value lớn nhất Ta được mô hình hồi quy sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.999644475

R Square 0.999289077

Adjusted R Square 0.998933616

Standard Error 17154.04375

Observations 13

ANOVA

Regression 4 3.30896E+12 8.2724E+11 2811.244503 1.27648E-12

Coefficients Error Standard t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%

Intercept -136498.2597 24729.69897 -5.519608624 0.00056064 -193525.0477 -79471.47165 -193525.0477 -79471.47165 KTNN 2.604795376 0.453730158 5.740846906 0.000433524 1.558491755 3.651098996 1.558491755 3.651098996 NGNN 3.666796597 0.756998289 4.843863782 0.001281814 1.921155413 5.412437782 1.921155413 5.412437782

HH 0.537371385 0.231406307 2.322198523 0.048751822 0.003747484 1.070995285 0.003747484 1.070995285 GDP -0.257570031 0.265324922 -0.970772098 0.360093324 -0.869410399 0.354270336 -0.869410399 0.354270336

Nhận xét:

Mô hình này hầu hết các hệ số đều có ý nghĩa rất lớn, độ chính xác cao.Biến

có hệ số ít ý nghĩa nhất bây giờ là GDP Nhưng GDP là một thước đo quan trọng ảnh hưởng đến giá trị sản xuất công nghiệp của một nước nên ta không loại bỏ

nó Có thể coi đây là mô hình tối ưu và được sử dụng cho việc giải thích ý nghĩa hồi quy

Như vậy giá trị sản xuất công nghiệp trong nước thống kê qua các năm gần đây cho thấy nó phụ thuộc vào vốn đầu tư trong khu vực kinh tế nhà nước, kinh

tế ngoài nhà nước và tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng theo giá thực tế phân theo nghành kinh tế Để tăng giá trị sản xuất công nghiệp thì chúng ta phải tăng cường vốn đầu tư vào khu vực kinh tế nhà nước, ngoài nhà nước cũng như tìm biện pháp thích hợp để tăng tổng mức bán lể hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng theo giá thực tế phân theo nghành kinh tế

- www.gso.gov.vn/Tổng cục thống kê

- Home.vnn.vn

- Bài giảng môn học phương pháp định lượng trong quản lý