Xuất khẩu và vốn đầu tư FDI có tác động như thế nào tới nhập khẩu

Xuất khẩu và vốn đầu tư FDI có tác động như thế nào tới nhập khẩu Những năm gần đây kinh tế Việt Nam luôn phát triển khởi sắc với tốc độ tăng trưởng kinh tế cao trung bình từ 78 % do đó mà lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) thu hút được ngày một tăng. Cùng với đó tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của VN có những thay đổi tích cực. Giữa xuất khẩu, nhập khẩu và vốn đầu tư FDI có những sự ảnh hưởng rõ rệt.

Trang 1

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

I Vấn đề nghiên cứu

Những năm gần đây kinh tế Việt Nam luôn phát triển khởi sắc với tốc độ tăng trưởng kinh tế cao trung bình từ 7-8 % do đó mà lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) thu hút được ngày một tăng Cùng với đó tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của VN có những thay đổi tích cực Giữa xuất khẩu, nhập khẩu và vốn đầu tư FDI có những sự ảnh hưởng rõ rệt Để xét xem xuất khẩu và vốn đầu tư FDI có tác động như thế nào tới nhập khẩu, qua những kiến thức đã học trong môn Kinh Tế Lượng em sẽ nghiên cứu vấn đề này bằng việc hồi quy nhập khẩu theo xuất khẩu và vốn đầu tư FDI sau đó rút ra các ý nghĩa kinh tế cần thiết

II Bảng số liệu

Theo nguồn thông tin thu thâp được từ trang web www.gso.gov.vn (Tổng cục thống kê) ta có bảng số liệu như sau:

(Đơn vị tính: Triệu USD)

1990 2752.4 2404 623.3

1991 2338.1 2087.1 833.4

1992 2540.8 2580.7 1343.2

1993 3923.9 2985.2 1491.1

1994 5825.8 4054.3 2030.3

1995 8155.4 5448.9 2857

1996 11143.6 7255.8 2906.3

1997 11592.3 9185 2046

1998 11499.6 9360.3 1939.9

1999 11742.1 11541.9 870.5

2000 15636.5 14482.7 951.8

2001 16217.9 12509.2 1643

2002 19745.6 16706.2 1191.4

2003 25255.8 20149.3 1055.6

2004 31968.8 26485 1112.6

2005 36978 32441.9 1875.5

Trang 2

Trong đó: Y : là nhập khẩu(IM)

X2 : là xuất khẩu (EX)

X3 : là vốn đầu tư trực tiếp FDI

Mô hình hồi quy có dạng:

Yi = β1 + β2X2i+ β3X3i +Ui

III Ước lượng mô hình hồi quy

Với số liệu đã có mẫu quan sát n=16 bằng phần mềm EVIEWS ta ước lượng mô hình và thu được kết quả như sau:

Báo cáo 1

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/22/07 Time: 21:03

Sample: 1990 2005

Included observations: 16

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

X2 1.160388 0.028989 40.02903 0.0000 X3 1.083166 0.379730 2.852465 0.0136

C -1125.620 743.7949 -1.513348 0.1541 R-squared 0.991959 Mean dependent var 13582.29

Adjusted R-squared 0.990722 S.D dependent var 10446.72

S.E of regression 1006.268 Akaike info criterion 16.83324

Sum squared resid 13163476 Schwarz criterion 16.97811

Log likelihood -131.6660 F-statistic 801.8397

Durbin-Watson stat 1.547883 Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình hồi quy mẫu:

Y i = -1125.62+ 1.160388X 2i + 1.083166X 3i + e i

Ta đi kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy:

Kiểm điịnh cặp giả thuyết:

Ho: R2 = 0.(Hàm hồi quy là không phù hợp) H1: R2 > 0 (Hàm hồi quy phù hợp)

Trang 3

Tiờu chuẩn kiểm định :

F =

) /(

) 1 (

) 1 /(

2

k n R

k R

−

∼ F (k-1, n-k) Miền bỏc bỏ giả thuyết : Wα = {F/ F>Fα (k-1, n-k)}

với α= 0.05, k=3, n=16 theo bỏo cỏo 1 ta cú: Fqs = 801.8397> F0,05(2,13) =4.67

 Fqs € Wα nờn bỏc bỏ Ho Như vậy mụ hỡnh hồi quy là phự hợp

Các phần d (e), giá trị thực của Y và các giá trị của Y thu đợc từ kết quả qui mô hình hồi quy nh sau:

Trong đó: Actual: giá trị thực của Y

Fitted: giá trị của Y

Residual: giá trị của phần d

Ta cú đồ thị phần dư:

IV Kiểm định cỏc khuyết tật của mụ hỡnh

1 Kiểm định đa cộng tuyến

1.1 Hồi quy phụ

Để phỏt hiện mụ hỡnh cú đa cộng tuyến hay khụng ta dựng phương phỏp hồi quy phụ hồi quy X2 theo X3 với mụ hỡnh hồi quy cú dạng X2i = α1 + α2X3i + Vi

Ta thu được kết quả như sau:

Bỏo cỏo 2

Dependent Variable: X2

ˆ

Trang 4

Date: 11/22/07 Time: 21:07

Sample: 1990 2005

X3 -1.312614 3.483303 -0.376830 0.7119

C 13262.01 5870.383 2.259139 0.0404 R-squared 0.010041 Mean dependent var 11229.84

Adjusted R-squared -0.060670 S.D dependent var 9008.063

Sum squared resid 1.20E+09 Schwarz criterion 21.32157

Theo báo cáo 2 ta có:

Fqs = 0.142001< F0,05(1,14)=4.60

Vậy chua có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho

Chứng tỏ với mức ý nghĩa α=5% mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

1.2 Nếu dùng độ đo Theil ta có:

Hồi quy mô hình Yi = α1 + α2X2i+ Vi

Ta thu được kết quả sau:

Báo cáo 3

Date: 11/24/07 Time: 11:20

Sample: 1990 2005

X2 1.152102 0.035440 32.50881 0.0000

Theo bảng báo cáo 3 ta có R2

1 = 0.986926 Hồi quy mô hình Yi = α1 + α2X3i+ Vi

Ta thu được kết quả:

Báo cáo 4

Trang 5

Date: 11/24/07 Time: 11:24

Sample: 1990 2005

X3 -0.439975 4.058345 -0.108412 0.9152

Theo bảng báo cáo 4 ta có R2

2= 0.000839

Độ đo Theil

m = R2 - (R2- R12) - (R2- R22)

m=R12 + R22 - R2 = 0.986926+0.00839- 0.991959= 0.0003357 Chứng tỏ mô hình gần như không có đa công tuyến

2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

2.1.Kiểm định white

Để phát hiện phương sai sai số thay đổi ta dùng kiểm định White

Hồi quy phần dư thu được theo các biến độc lập (có nhân chéo), mô hình hồi quy có dạng e i2 = α1 + α2X2i + α3X3i + α4X 2i2 + α5X 3i2 + α6X2iX3i + Vi

Ta thu được kết quả:

Báo cáo 5

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.534753 Prob F(5,10) 0.098809

Obs*R-squared 8.943386 Prob Chi-Square(5) 0.111344

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/23/07 Time: 00:35

Sample: 1990 2005

C 1017767 1583068 0.642908 0.5347 X2 113.0680 93.56734 1.208413 0.2547 X2^2 -0.000809 0.003552 -0.227639 0.8245

Trang 6

X2*X3 -0.002144 0.074079 -0.028949 0.9775 X3 -1369.473 1946.194 -0.703668 0.4977 X3^2 0.301010 0.495285 0.607750 0.5569 R-squared 0.558962 Mean dependent var 822717.2

Adjusted R-squared 0.338442 S.D dependent var 1059093.

Ta dựng tiờu chuẩn kiểm định:

χ2= n R2 ≈ χ2 m( )(với n=16,m=5)

Theo bỏo cỏo 3 ta cú:, χ2

qs = n R2 =8.943386 Với α=0.05 ta cú χ2(5)0 05 = 11.0705

Như vậy:χq / s= 9.123642 <χ2 ( 5 )0.05= 11.0705

 chưa cú cơ sở bỏc bỏ giả thuyết Ho

Vậy với mức ý nghĩa α= 0.05 mụ hỡnh cú phương sai sai số khụng đổi (hay mụ hỡnh khụng cú phương sai sai số thay đổi)

2.2.Kiểm định dựa trờn biến phụ thuộc.

Ta ước lượng mụ hỡnh: e 2 i= α1 + α2 Y∧ i2 + v i

Ta cú bảng bỏo cỏo 6:

Dependent Variable: E2

Date: 11/24/07 Time: 17:19

Sample: 1990 2005

C 344997.2 260674.0 1.323481 0.2069 CSF^2 0.001671 0.000537 3.112493 0.0076 R-squared 0.408974 Mean dependent var 822717.2

Adjusted R-squared 0.366758 S.D dependent var 1059093.

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình khụng có phơng sai sai số khụng đổi

Trang 7

H : Mô hình có phơng sai sai số thay đổi Dùng tiêu chuẩn kiểm định:

χ 2= n R2

≈x2(1)

Theo bảng ta cú x q/s = 16* 0.408974 =0.065407

Cú x 0.05 2(1) =3.84146

Suy ra x q/s < x 0.05 2(1) vậy chưa cú cơ sở bỏc bỏ H 0 tức là mụ hỡnh khụng

cú phương sai sai số thay đổi

Trang 8

3 Kiểm định tự tương quan

Để xét xem mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không ta dùng kiểm định Bruesh-Godfrey(BG)

Giả sử ta xét xem mô hình có tự tương quan bậc 1 hay không?Khi đó ta đi hồi quy mô hình sau: ei = α1 + α2X2i + α3X3i + α4ei-1 + Vi

Ta có kết quả như sau:

Báo cáo 7

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 0.413305 Prob Chi-Square(1) 0.520297

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/23/07 Time: 01:02

Sample: 1990 2005

Presample missing value lagged residuals set to zero.

X2 -0.009365 0.034095 -0.274675 0.7882 X3 -0.011532 0.390632 -0.029520 0.9769

C 102.7989 785.5333 0.130865 0.8981 RESID(-1) 0.205696 0.364650 0.564091 0.5831 R-squared 0.025832 Mean dependent var -1.68E-12

Theo báo cáo trên ta có: χq / s= 0.413305 < 2 ( 1 )

05 0

χ =3.84146 => χq / s ∉ wα

nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho

Như vậy với mức ý nghĩa α=5% mô hình đã cho không có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Trang 9

4 Kiểm định dạng hàm

Để xét xem mô hình chỉ định đúng hay sai(mô hình có bỏ sót biến hay không) ta dùng kiểm định Ramsey RESET

Giả sử số biến nghi ngờ bỏ sót là 1 biến,khi đó hồi quy mô hình của kiểm định Ramsey ta thu được kết quả sau:

Báo cáo 8

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 1.309913 Prob Chi-Square(1) 0.252410

Test Equation:

Date: 11/23/07 Time: 09:53

Sample: 1990 2005

X2 1.255419 0.098286 12.77312 0.0000 X3 1.136504 0.383028 2.967157 0.0118

C -1645.763 903.5972 -1.821346 0.0936 FITTED^2 -2.20E-06 2.18E-06 -1.011816 0.3316 R-squared 0.992591 Mean dependent var 13582.29

Theo báo cáo 5 ta có Fqs = 1.023771

và F0,05(1,12)=4.75

Vậy Fqs < F0,05(1,12) =>Như vậy Fqs ∉ wα.do đó chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho

Chứng tỏ mô hình không bỏ sót biến (mô hình chỉ định đúng)

Trang 10

5 Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Để kiểm tra xem U có phân bố chuẩn hay không(phân phối chuẩn hay không) ta dùng tiêu chuẩn kiểm định Jarque-Bera(JB).Ta có kết quả sau:

Báo cáo 9

0

1

2

3

4

5

-2000 -1000 0 1000 2000

Series: Residuals Sample 1990 2005 Observations 16

Mean -1.68e-12 Median 9.066149 Maximum 1857.034 Minimum -1573.034 Std Dev 936.7844 Skewness 0.059156 Kurtosis 2.553597

Jarque-Bera 0.142182 Probability 0.931377

Theo báo cáo ta thu được JBqs = 0.142182

Với mức ý nghĩa α= 0.05 ta có 2 ( 2 )

05 0

χ = 5.99147

Vậy JBqs = 0.142182 < 2 ( 2 )

05 0

χ = 5.99147

Do đó ta chưa có cơ sở bác bỏ Ho Vậy với mức ý nghĩa α=5% thì sai số ngẫu nhiên của mô hình có phân phối chuẩn

V Khắc phục khuyết tật

Mô hình trên không bị mắc khuyết tật nào nên ta không phải khắc phục

khuyết tật mô hình trên Có thể kết luận là mô hình tương đối tốt

VI Phân tích đánh giá đối với mô hình.

1 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy

Theo kết quả ở báo cáo gốc ta có:

-β2 = 1.160388 cho biết khi xuất khẩu tăng 1triệu USD trong điều kiện vốn đầu tư trực tiếp FDI không đổi thì nhập khẩu trung bình sẽ tăng 1.160388 triệu USD

-β3 = 1.083166 cho biết khi tăng 1triệu USD vốn đầu tư trong điều kiện xuất khẩu không đổi thì nhập khẩu trung bình sẽ tăng 1.083166 triệu USD

Trang 11

Ta thấy β2,β3 > 0 chứng tỏ xuất khẩu và vốn đầu tư FDI cú tỏc động cựng chiều đến sự thay đổi của nhập khẩu Điều này cũng phự hợp với thực tế bởi Việt Nam luụn là nước nhập siờu và tăng trưởng kinh tế phụ thuộc khụng nhỏ vào lượng vốn đầu tư nước ngoài (đặc biệt là vốn đầu tư FDI ) bỏ vào nền kinh tế mỗi năm

- Dựa vào khoảng ước lượng của β2 ta cú:

β2 - ( 3 )

2 /

2 ).

( t n−

Se β α ≤ β2 ≤ β2+ ( 3 )

2 /

2 ).

( t n−

Se β α

Ta cú: Se( β2) = 0.028989

( 3 )

2 / −

n

tα = t13 0.025 = 2.1600 1.160388- 0.028989x 2.16 ≤ β 2 ≤ 1.160388+ 0.028989x2.16 1.097771 ≤ β 2 ≤ 1.223004

Như vậy khi xuất khẩu tăng 1 đơn vị thỡ nhập khẩu trung bỡnh sẽ tăng trong khoảng (1.097771; 1.223004) đơn vị

- Dựa vào khoảng ước lượng của β3 ta cú:

β3 - Se( β3) ( 3 )

2 / −

n

tα ≤ β 3 ≤ β3+ ( 3 )

2 /

3 ).

( t n−

Se β α

Theo bỏo cỏo gốc ta cú : Se( β3)= 0.043515

( 3 )

2 / −

n

tα = t13 0.025 =2.1600 1.083166- 0.379730x2.16 ≤ β ≤ 3 1 083166+ 0.379730x 2.16 0.262949 ≤ β ≤ 3 1.903382

Như vậy khi vốn đầu tư tăng 1 đơn vị thỡ nhập khẩu trung bỡnh sẽ tăng trong khoảng (0.262949; 1.903382) đơn vị

2 Xột xem khi giỏ trị của biến độc lập tăng thờm 1đơn vị (hoăc 1%) thỡ biến phụ thuộc thay đổi tối đa, tối thiểu bao nhiờu?

• Khi xuất khẩu tăng thờm 1 đơn vị:

- Dựa vào ước lượng sau:

β 2 ≤ β2+ ( 3 )

2 ).

( t n−

Se β α

Trong đó : tα(n− 3 ) = t13 0.05 = 1.7710 ta cú:

β 2 ≤ 1.160388+ 0.028989x 1.7710

=> β 2 ≤ 1.21172

Vậy khi xuất khẩu tăng 1 đơn vị thỡ nhập khẩu sẽ tăng tối đa là 1.21172 đơn vị

Trang 12

- Dựa vào ước lượng :

β 2≥ β2 - ( 3 )

2 ).

( t n−

Se β α

=> β 2≥ 1.160388- 0.028989x 1.7710

β 2≥ 1.109048

Vậy khi xuất khẩu tăng 1 đơn vị thì nhập khẩu sẽ tăng tối thiểu là 1.109048 đơn vị

• Khi vốn đầu tư trực tiếp FDI tăng thêm 1 đơn vị:

- Với khoảng ước lượng : β 3 ≤ β3+ ( 3 )

3 ).

( t n−

Se β α

=> β3 ≤ 1.083166+0.379730x 1.7710

β3 ≤ 1.755667

Vậy khi vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 1 đơn vị thì nhập khẩu sẽ tăng tối đa là 1.755667 đơn vị

- Ta có : β3 ≥ β3 - Se( β3).tα(n− 3 )

=> β 3 ≥ 1.083166- 0.379730x 1.7710

β 3 ≥ 0.41066

Vậy khi vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 1 đơn vị thì nhập khẩu sẽ tăng tối thiểu là 0.41066 đơn vị

3 Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra.

Dựa vào khoảng tin cậy của σ 2 ta có:

2( 3)

2 /

2

) 3 (

−

n

α

χ

σ

2 / 1

2

) 3 (

−

n

α

χ

σ

Trong đó 2 ( 3 )

2 /n− α

025 0

χ = 24.7356

2 ( 3 )

2 /

1 −

− αn

975 0

χ = 5.00874

và theo báo cáo 1 ta có: σ = 1006,268

Suy ra :

7356 24

268 1006

13x 2 ≤ σ ≤ 2

00874 5

268 1006

13x 2

532167.35 ≤ σ ≤ 2 2628101.826

Như vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì nhập khẩu sẽ thay đổi trong khoảng (532167.35; 2628101.826) đơn vị tính

-T×m kho¶ng tin cËy bªn ph¶i của σ 2: σ ≤ 2 2 ( 3 )

1

2

) 3 (

−

n

α

χ

σ

Định dạng
Số trang	13
Dung lượng	448 KB