Mô hình kinh tế lượng dự báo tổng thu nhập quốc dân dựa vào đầu tư trực tiếp nước ngoài, cán cân thương mại và chỉ số giá tiêu dùng của nền kinh tế việt nam

Trang 1

HỌC VIỆN TÀI CHÍNH KHOA KẾ TOÁN

BỘ MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU:

“MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG DỰ BÁO TỔNG THU NHẬP

QUỐC DÂN DỰA VÀO ĐÂU TƯ TRỰC TIẾP NƯỚC

NGOÀI, CÁN CÂN THƯƠNG MẠI VÀ CHỈ SỐ GIÁ TIÊU

DÙNG CỦA NỀN KINH TẾ VIỆT NAM.”

Trang 2

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

Trang 3

I Vấn đề nghiên cứu :

1 Lý do chọn đề tài

Cán cân thương mại (NX), đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), lao động (K) là những thuật ngữ cơ bản thường được nhắc đến trong kinh tế học cũng như trong nền kinh tế thực tế Nó là một trong những nhân tố quan trọng thúc 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

Những năm gần đây, trị giá vốn đầu tư nước ngoài thu hút được đã vượt ngưỡng 10 tỉ USD So với nhiều quốc gia, những con số trên đây chưa hẳn ấn tượng nhưng đối với Việt Nam, điều này mang ý nghĩa vô cùng quan trọng Đó là nguồn vốn bổ sung rất cần thiết để tiến hành công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước; góp phần phát triển nguồn nhân lực, tạo việc làm; góp phần tích cực chuyển dịch cơ cấu kinh tế đất nước, tăng nguồn thu cho ngân sách nhà nước, đặc biệt, nó

có tác động không hề nhỏ đến tổng thu nhập quốc nội.

Cũng giống như đầu tư nước ngoài, cán cân thương mại cũng có vai trò hết sức quan trọng đối với nền kinh tế, nhờ khả năng thúc đẩy tăng trưởng và là cơ sở đánh giá mức độ phát triển của một nền kinh tế.

Con người là trung tâm của vũ trụ, là động lực cho sự phát triển nói chung, trong đó lực lượng lao động là một bộ phận đóng góp công sức không nhỏ cho sự tiến bộ của xã hội hôm nay, sự tiến xa của nền kinh tế hôm nay và là tương lai của

sự phát triển thịnh vượng sau này Nguồn lao động Việt Nam với các đặc điểm năng động, sáng tạo, cần cù và đông đảo có ảnh hưởng như thế nào đến GDP của nền kinh tế Việt Nam ngày nay và trong tương lai?

Ở bài báo cáo này nhóm chúng em sẽ xây dựng một mô hình kinh kinh tế lượng cho thấy sự tác động của các nhân tố đầu tư trực tiếp nước ngoài, cán cân thương mại và số lao động đến GDP của Việt Nam trong những năm gần đây Cụ thể là đi sâu nghiên cứu, hồi quy, phân tích qua đó có cái nhìn toàn diện, bao quát hơn về GDP của Việt Nam – một trong những nề kinh tế trẻ ở khu vực Châu Á từ

đó đưa ra những dự báo tích cực góp phần vào sự tăng trưởng của nền kinh tế nước

ta trong tương lai.

Trang 4

2 Nội dung nghiên cứu

- Đưa ra và phân tích các biến ảnh hưởng đến GDP của nước ta.

- Kiểm định, xây dựng mô hình, đưa ra các dự báo về tổng thu nhập quốc nội của Việt Nam trong những năm sắp tới.

II Thu thập số liệu

- Sau khi tìm hiểu và thu thập số liệu, nhóm em có hệ thống số liệu được trình bày trong bảng dưới đây:

Trang 5

Trong đó: - GDP: Tổng thu nhập quốc nội (tỷ USD)

- FDI: Đầu tư trực tiếp nước ngoài (triệu USD)

- NX: Cán cân thương mại (triệu USD)

- K: Số lao động trong nước (triệu người)

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

Mô hình hồi quy tổng thể:

PRM: GDPi = β1 + β2FDIi + β3NXi + β4 CPIi + Ui

Trong đó:

 GDP (Tổng thu nhập quốc nội): là biến phụ thuộc

 FDI (Đầu tư trực tiếp nước ngoài), NX (Cán cân thương mại),

CPI (Chỉ số giá tiêu dùng): là các biến độc lập.

 β1: là hệ số chặn.

 β2, β3, β4: là các hệ số hồi quy

 Ui : là yếu tố ngẫu nhiên.

Để dễ tính toán và xử lí số liệu ta chọn mẫu ngẫu nhiên để xây dựng mô hình hồi quy mẫu có dạng:

Trang 6

IV Ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eview

- Với số liệu từ mẫu trên sử dụng phần mềm eview để ước lượng Sau khi nhập lệnh LS GDP C FDI NX CPI và Enter ta được báo cáo kết quả ước lượng như sau:

Adjusted R-squared 0.585464 S.D dependent var 73.01090S.E of regression 47.00769 Akaike info criterion 10.68951Sum squared resid 44194.47 Schwarz criterion 10.88585Log likelihood -124.2741 Hannan-Quinn criter 10.74160

Prob(F-statistic) 0.000112

Báo cáo 1: Kết quả ước lượng mô hình GDP theo FDI, NX và K

Trang 7

- Sử dụng lệnh View  Representatinon ta có kết quả:

số giá tiêu dùng không đổi.

+ ^β3 = 0.007164: Khi cán cân thương mại tăng 1 triệu USD thì GDP ước lượng được tăng 0.007164 tỷ USD trong điều kiện vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và chỉ

số giá tiêu dùng không đổi.

+ ^β4= 0.060542: Khi chỉ số giá tiêu dùng tăng thêm 1% thì GDP ước lượng được tăng 0.060542 tỷ USD trong điều kiện vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và cán cân thương mại không thay đổi.

* Nhận thấy: + ^β2 = 0.003435 > 0

+ ^β3 = 0.007164 > 0

+ ^β4= 0.060542 > 0

=> Các hệ số hồi quy phù hợp với lý thuyết kinh tế.

V Kiểm định khuyết tật của mô hình:

Trang 8

* Hồi quy mô hình ban đầu thu được R2 = 0.639534

* Hồi quy mô hình GDPi = β1 + β2FDIi + β3NXi + Vi thu được báo cáo sau:

R-squared 0.639524 Mean dependent var 94.73453

Adjusted R-squared 0.605193 S.D dependent var 73.01090

S.E of regression 45.87541 Akaike info criterion 10.60620

Sum squared resid 44195.63 Schwarz criterion 10.75346

Log likelihood -124.2745 Hannan-Quinn criter 10.64527

F-statistic 18.62818 Durbin-Watson stat 1.008324

Trang 9

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

C 75.09432 19.48084 3.854779 0.0009

FDI 0.003435 0.000827 4.153613 0.0005

CPI -5.517818 2.363187 -2.334905 0.0296

Trang 10

= 0.639534 – (0.639534– 0.194227) – (0.639534– 0.457936) – (0.639534– 0.639524)

= 0.012619 (≈ 0 ¿

=> Mô hình không có đa cộng tuyến.

2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi : Sử dụng kiểm định White

Kiểm định White được sử dụng phổ biến để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình Kiểm định White đơn giản, khắc phục được nhược điểm của một số phương pháp như kiểm định Park, kiểm định Glejser, Đồng thời kiểm định White có sẵn trong phần mềm Eview nên dễ dàng có báo cáo sau một số thao tác đơn giản Sử dụng chương trình Eview để có báo cáo kiểm định White như sau:

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 11.10069 Prob F(9,14) 0.0001

Obs*R-squared 21.05020 Prob Chi-Square(9) 0.0124

Scaled explained SS 9.627236 Prob Chi-Square(9) 0.3815

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

FDI^2 -1.81E-06 1.61E-06 -1.128456 0.2781

FDI*NX -1.10E-05 7.53E-06 -1.458125 0.1669

Sum squared resid 13174768 Schwarz criterion 17.37783

Báo cáo 5: Kiểm định White của mô hình hồi quy

+Kiểm định cặp giả thuyết:

Trang 11

{ : Môhình gốc không có phương sai sai số thay đổi : Mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi

Mức ý nghĩa 5%

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

+Miền bác bỏ giả thuyết H0:

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có phương sai sai số thay đổi.

3 Kiểm định sự tự tương quan

3.1 Sử dụng thống kê Durbin – Watson

Durbin – Watson là phương pháp thông dụng để phát hiện tự tương quan chuỗi dựa trên thống kê của Durbin – Watson :

Bước 1 : Theo như báo cáo 1 thì dqs = 1.010880

Bước 2 : Với α = 0,05; n = 24; k = 4 → k’ = 3 => tra bảng ta có

Không có tự tương quan

Không có kết luận

Tự tương quan (-)

0 1.101 1.656 2.344 2.899 4 Nhận thấy dqs nằm trong khoảng (0;1.101)  Có tự tương quan dương

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 0,05 mô hình có tự tương quan dương.

3.2 Kiểm định Breush – Godfrey(BG)

Trang 12

Kiểm định BG bậc 1

Sử dụng chương trình Eview để tiến hành kiểm định BG ta có báo cáo:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 13.67128 Prob F(1,19) 0.0015

Obs*R-squared 10.04279 Prob Chi-Square(1) 0.0015

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 03/11/19 Time: 23:06

Sample: 1995 2018

Included observations: 24

Presample missing value lagged residuals set to zero

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.418450 Mean dependent var 6.60E-15

Báo cáo 6: Kiểm định BG bậc 1 đối với mô hình hồi quy ban đầu

{ : Môhình gốc không có tự tương quanbậc 1 : Mô hình gốc có tự tương quan bậc 1

Mức ý nghĩa 5% → α = 0,05.

+Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: χ 2 =( n−1) R 2 ~ χ 2 ( 1)

+Miền bác bỏ giả thuyết H0

ƯW α={χ2/χ2>χ

α2(1 )}

+Theo báo cáo 6 ta có:

χqs2=( n−1)R2=( 24−1)×0 41845=9.62435

Trang 13

Mà χ0 ,052(1)=3,8415

=> χqs2 > χ0 , 052( 1) => χqs2∈ ƯWα

=> Bác bỏ H0, chấp nhận H1

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có tự tương quan bậc 1

4.Kiểm định mô hình có biến không thích hợp

= ¿ 2,086  Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% , đầu tư trực tiếp nước ngoài có tác động đến GDP.

Trang 14

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% , chỉ số giá tiêu dùng có tác động đến GDP.

=> Từ những kiểm định β ở trên ta nhận thấy tất cả các β đều khác không Điều đó chứng tỏ các biến trong mô hình đều phù hợp.

Kết luận: Mô hình không chứa biến không phù hợp.

5 Kiểm định mô hình có bỏ sót biến thích hợp

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

Trang 15

Equation: UNTITLED

Specification: GDP C FDI NX CPI

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value df ProbabilityF-statistic 2.548570 (2, 18) 0.1060

Likelihood ratio 5.984089 2 0.0502

F-test summary:

Sum of Sq df

MeanSquaresTest SSR 9752.956 2 4876.478

Báo cáo 7: Kết quả kiểm định Ramsey

+Kiểm định cặp giả thuyết: { : Môhình gốc không bỏ sót biến : Mô hình gốc bỏ sót biến

Mức ý nghĩa 0,05 +Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:

Trang 16

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 0,05 mô hình chỉ định không bỏ sót biến.

6 Kiểm định tính phân phối chuẩn của phương sai sai số ngẫu nhiên

Khi sử dụng giả thiết bình phương nhỏ nhất, ta nói rằng U có phân bố chuẩn, nhưng trong thực tế điều này có thể bị vi phạm, vì thế ta phải kiểm tra xem điều này có bị vi phạm hay không bằng cách sử dụng kiểm định Jarque – Bera:

{ :U không có phân phối chuẩn :U có phân phốichuẩn

Trang 17

Báo cáo 8: Kết quả kiểm định JB

Theo báo cáo trên ta có JB = 0.557213

Mà với α=0 , 05 , χ0 , 052( 2)=5 , 99147→JB< χ0 ,052( 2)

 Chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, tạm thời chấp nhận giả thuyết H0

Kết luận: U có phân bố chuẩn trong mô hình ban đầu với mức ý nghĩa α=0,05

Kết luận: Như vậy mô hình đã xây dựng có phương sai sai số thay đổi và tự

tương quan dương.

VI Khắc phục khuyết tật

1 Khắc phục tự tương quan : Bằng phương pháp lặp Cochrane- Orcuit

* Hồi quy mô hình:

Included observations: 23 after adjustments

E(-1) 0.466257 0.181665 2.566581 0.0176

Durbin-Watson stat 2.302335

Trang 18

Từ bước lặp thứ nhất ta thu được ^ ρ=0.466257

Sau đó hồi quy mô hình sai phân tổng quát ứng với ^ ρ vừa tìm được:

Dependent Variable: GDP-0.466257*GDP(-1)

Date: 03/12/19 Time: 01:36

Sample (adjusted): 1996 2018

C 50.34619 8.663145 5.811538 0.0000

FDI-0.466257*FDI(-1) 0.001643 0.000583 2.816721 0.0110

NX-0.466257*NX(-1) 0.005617 0.001877 2.991934 0.0075

CPI-0.466257*CPI(-1) 0.360886 1.934302 0.186572 0.8540

E1(-1) 0.879765 0.087780 10.02239 0.0000

R-squared 0.818769 Mean dependent var -4.589192

Trang 19

C 18.97943 2.585980 7.339357 0.0000

FDI-0.879765*FDI(-1) 0.000434 0.000207 2.094099 0.0499

NX-0.879765*NX(-1) 0.002487 0.000725 3.432198 0.0028

CPI-0.879765*CPI(-1) 0.157331 0.589480 0.266897 0.7924

E2(-1) 0.950713 0.021341 44.54836 0.0000

R-squared 0.979369 Mean dependent var -58.65776

C 12.81708 1.721966 7.443285 0.0000

FDI-0.950713*FDI(-1) 0.000333 0.000136 2.453405 0.0240

NX-0.950713*NX(-1) 0.001996 0.000480 4.158064 0.0005

CPI-0.950713*CPI(-1) 0.115256 0.379869 0.303409 0.7649

Định dạng
Số trang	39
Dung lượng	421,71 KB