 BÀI TẬP LỚN Những tác động, ảnh hưởng của nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và tỉ lệ thất nghiệp thành thị U, tỷ lệ lạm phát K đến tổng sản phẩm trong nước GDP Học viên: Hoàng Thị Kim Yến Mã học viên: CH210550 STT: 60 Lớp: Tài chính ngân hàng 21 D PHẦN 1: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH 1.1 Xây dựng mô hình Mô hình gồm 4 biến: - Biến phụ thuộc : Tổng sản phẩm quốc nội GDP của nước ta qua các năm (Đơn vị tính : tỷ đồng) - Biến độc lập :  Đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI ( Đơn vị tính: triệu đôla Mỹ)  Tỷ lệ thất nghiệp U ( Đơn vị tính: % )  Tỷ lệ lạm phát K ( Đơn vị tính : % ) GDP i = β 1 + β 2 FDI i +β 3 U i + β 4 K i + V i Mô hình kinh tế là về mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa lạm phát và thất nghiệp Thông thường, GDP cao thường dẫn tới lạm phát cao, do việc theo đuổi mục tiêu tăng trưởng của Nhà nước. Vì vậy GDP và U có quan hệ tỷ lệ nghịch, GDP và K có quan hệ tỷ lệ thuận. 1.2 Mô tả số liệu Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục Thống kê http://www.gso.gov.vn ,trang web của Bộ kế hoạch đầu tư - Cục đầu tư nước ngoài http://fia.mpi.gov.vn Phân tích tương quan giữa các biến: Trong 1 năm, nếu tổng số vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam tăng thì có thêm nhiều dự án được cấp vốn, từ đó sản xuất tăng, GDP có thể sẽ tăng theo. Tỉ lệ thất nghiệp tăng đồng nghĩa với việc GDP giảm. Bảng 1- Bảng số liệu STT năm GDP(Yi) FDI(X2i) U(X3i) K(X4i) 1 1988 11152 219.0 12.7 349.4 2 1989 28093 245.0 13 36.8 3 1990 41955 623.3 9 67.1 4 1991 76707 883.4 8.8 67.5 5 1992 110532 1343.7 6.52 17.5 6 1993 140258 1491.1 6.01 5.2 7 1994 178534 2030.0 5.8 14.4 8 1995 228892 2857.0 5.85 12.7 9 1996 272036 2906.3 5.88 12.6 10 1997 313623 2046.0 6.01 4.6 11 1998 361017 1939.9 6.85 3.7 12 1999 399942 870.5 6.74 4.1 13 2000 441646 951.8 6.42 -1.7 14 2001 481295 1643.0 6.28 0.8 15 2002 535762 1191.4 6.01 4.0 16 2003 613443 1055.6 5.78 3.0 17 2004 715307 1112.6 5.6 9.5 18 2005 839211 1875.5 5.31 8.4 19 2006 974266 4328.3 4.82 6.6 20 2007 1144015 6800.0 4.64 12.6 21 2008 1478695 60271.2 4.46 22.3 1.3 Phân tích kết quả thực nghiệm Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews Bảng 2: Mô hình hồi quy Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/10/10 Time: 08:34 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1033235. 237034.8 4.359001 0.0004 X2 15.17416 4.655062 3.259711 0.0046 X3 -99248.36 36035.23 -2.754204 0.0135 X4 547.9480 1054.001 0.519874 0.6099 R-squared 0.662401 Mean dependent var 446970.5 Adjusted R-squared 0.602825 S.D. dependent var 396384.9 S.E. of regression 249809.1 Akaike info criterion 27.86443 Sum squared resid 1.06E+12 Schwarz criterion 28.06338 Log likelihood -288.5765 F-statistic 11.11853 Durbin-Watson stat 0.521612 Prob(F-statistic) 0.000281 Phân tích những nội dung cơ bản của kết quả thu được khi chạy mô hình:  Mô hình hồi quy tổng thể : (PRF) GDP i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 U i + β 4 K i +V i  Mô hình hồi quy mẫu: (SRF) GDP i = ∧ 1 β + ∧ 2 β FDI i + β ˆ 3 U i + 4 β  K i + e i ( e i là ước lượng của V i ) (SRF) GDP i = 1033235.0+ 15.17416FDI i - 99248.36U i + 547.9480K i + e i  Ý nghĩa của các hệ số hồi quy: o Đối với ∧ 1 β = 1033235.0 có ý nghĩa là nếu đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI, tỷ lệ thất nghiệp U và tỷ lệ lạm phát đồng thời bằng 0 thì GDP đạt giá trị là 1033235.0 tỷ đồng o Đối với ∧ 2 β = 15.17416 có ý nghĩa là khi tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát không đổi và nếu đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI tăng (giảm) 1 triệu đôla Mỹ thì GDP tăng (giảm) 15.17416 tỷ đồng o Đối với ∧ 3 β = -99248.36 có ý nghĩa là khi đầu tư trực tiếp nước ngoài và tỷ lệ lạm phát không đổi và nếu 1tỷ lệ thất nghiệp U tăng (giảm) 1 % thì GDP giảm (tăng) -99248.36 tỷ đồng o Đối với 4 β  =547.9480 có nghĩa là khi đầu tư trực tiếp nước ngoài và tỷ lệ thất nghiệp không đổi và nếu tỷ lệ lạm phát tăng (giảm) 1 % thì GDP tăng (giảm) 547.9480 tỷ đồng. 1.4 Thống kê mô hình Các số liệu thu thập đã được nhóm thống kê lại bằng Eviews như sau: Y (GDP) X2 (FDI) X3 (U) X4 (K) Mean 446970.5 4604.029 6.784762 31.48095 Median 361017.0 1491.100 6.010000 9.500000 Maximum 1478695. 60271.20 13.00000 349.4000 Minimum 11152.00 219.0000 4.460000 -1.700000 Std. Dev. 396384.9 12841.52 2.301822 75.32679 Skewness 1.061168 4.157343 1.790101 3.832204 Kurtosis 3.443267 18.54403 5.299250 16.67479 Jarque-Bera 4.113200 271.9070 15.84135 215.0252 Probability 0.127888 0.000000 0.000363 0.000000 Observations 21 21 21 21 1.5 Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 1.5.1 Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không ? - Hệ số chặn : Kiểm định giả thiết :    ≠ = 0: 0: 11 10 β β H H Tiêu chuẩn kiểm định : t = )( 1 11 β ββ   se ∗ − = 237034.8 0 - 1033235.0 = 4.359 )17( 025.0 )421( 2/ tt = − α =2.110 Miền bác bỏ H 0 : t > )17( 025.0 t Vì 359.4 = t > )17( 025.0 )421( 2/ tt = − α =2.110  bác bỏ 0 H → β 1 ≠ 0 → Hệ số chặn có ý nghĩa. - Hệ số góc :  Kiểm định giả thiết:    < ≥ 0: 0: 21 20 β β H H Tiêu chuẩn kiểm định : 4.655062 15.17416 )( 2 22 = − = ∧ ∧ β ββ Se t = 3.2597 )17( 05,0 )421( tt = − α = 1.740 Miền bác bỏ H 0 : −< t )17( 05,0 t Vì t = 3.2597 > - )17( 05,0 )421( tt −= − α = 1.740  chấp nhận 0 H  2 β ≥ 0 → Phù hợp với lý thuyết kinh tế  Kiểm định giả thiết    > ≤ 0: 0: 31 30 β β H H Tiêu chuẩn kiểm định : 36035.23 99248.36- )( 3 33 = − = ∧ ∧ β ββ Se t = -2.754 )17( 05,0 )421( tt = − α = 1.740 Miền bác bỏ H 0 : > t )17( 05,0 t Mà t = -2.754 < )17( 05,0 t =1.740 chưa bác bỏ 0 H  3 β < 0 → Phù hợp với lý thuyết kinh tế  Kiểm định giả thiết    < ≥ 0: 0: 41 40 β β H H Tiêu chuẩn kiểm định : 1054.001 547.9480 )( 4 44 = − = ∧ ∧ β ββ Se t = 0.51987 )17( 05,0 )421( tt = − α =1.740 Miền bác bỏ H 0 : > t )17( 05,0 t Vì t = 0.51987 > - )17( 05,0 )421( tt −= − α = - 1.740  chấp nhận 0 H  4 β ≥ 0 → Phù hợp với lý thuyết kinh tế 1.5.2 Đo độ phù hợp của mô hình R 2 =0.662401 tức là FDI và U xác định được 66.2401 % sự biến động của biến phụ thuộc GDP - Mô hình có phù hợp không ? Kiểm định giả thiết :    > = 0: 0: 2 1 2 0 RH RH ( 0 H : Mô hình không phù hợp ; 1 H : Mô hình phù hợp ) Tiêu chuẩn kiểm định: 412 0.6624011 3 0.662401 1 1 2 2 − − = − − − = kn R k R F = 10.4645 ~ F( 3,17) F( k – 1; n - k) = F(3;17) = 3.20 Miền bác bỏ H 0 : F > F( k – 1; n - k) → Bác bỏ 0 H , tức là mô hình hồi quy là phù hợp PHẦN 2: KIỂM ĐỊNH & KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MH HỒI QUY 2.1 Ma trận tương quan: Bảng 3: Ma trận tương quan X2 X3 X4 Y X2 1.000000 -0.295643 -0.062592 0.655464 X3 -0.295643 1.000000 0.694734 -0.649332 X4 -0.062592 0.694734 1.000000 -0.327043 Y 0.655464 -0.649332 -0.327043 1.000000 Xem xét qua ma trận tương quan của các biến (Bảng 3 phần Phụ Lục), ta thấy 2 biến U và K có mức tương quan khá cao: 0.694734 nên có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. 2.2 Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến Hồi qui mô hình U phụ thuộc vào đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và lạm phát K để kiểm định mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến không. Mô hình hồi quy phụ: U i = α 1 + α 2 FDI i + α 3 K i + V i Hồi qui mô hình hồi quy phụ theo U (Xem bảng 4 phần phụ lục) 2 1 R→ = 0.546488 Ta có k’= k-1, n = 21 F=10.4645 F (3,21) 0.05 = 3.20 F > F (3,21) 0.05 Vậy mô hình ban đầu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Biện pháp khắc phục: loại bỏ biến U hoặc K khỏi mô hình ban đầu. o Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến U: (Xem bảng 5 phần Phụ lục) Mô hình hồi quy đã loại U: GDP i = 403941.3 + 19.67772 FDI i + -1510.994 K i + V i => R 2 loại U = 0.511759 o Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến K: (Xem bảng 6 phần Phụ lục) Mô hình hồi quy đã loại U: GDP i = 403941.3 + 19.67772 FDI i + -1510.994 K i + V i =>R 2 loại K = 0.657034 So sánh R 2 ở 2 mô hình hồi quy lại ta thấy R 2 loại U < R 2 loại K Vậy loại bỏ biến K ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn. 2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi: (Dùng kiểm định White) 2.3.1 Kiểm định mô hình ban đầu Bảng 4: KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI (mô hình ban đầu ) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 8.431541 Probability 0.000845 Obs*R-squared 18.34128 Probability 0.031414 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/12/10 Time: 10:46 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.95E+11 2.27E+11 1.737275 0.1102 X2 83008287 54048726 1.535805 0.1528 X2^2 -73.70417 380.8453 -0.193528 0.8501 X2*X3 -13087172 9617459. -1.360772 0.2008 X2*X4 -1130818. 1693120. -0.667890 0.5180 X3 -1.42E+11 5.45E+10 -2.613256 0.0241 X3^2 1.27E+10 3.94E+09 3.227672 0.0080 X3*X4 -3.49E+09 1.58E+09 -2.201511 0.0500 X4 2.77E+10 1.27E+10 2.182931 0.0516 X4^2 43248270 20402869 2.119715 0.0576 R-squared 0.873394 Mean dependent var 5.05E+10 Adjusted R-squared 0.769808 S.D. dependent var 5.54E+10 S.E. of regression 2.66E+10 Akaike info criterion 51.15033 Sum squared resid 7.77E+21 Schwarz criterion 51.64772 Log likelihood -527.0785 F-statistic 8.431541 Durbin-Watson stat 1.524804 Prob(F-statistic) 0.000845 Giả sử H o : phương sai của sai số không đổi. Sử dụng kiểm định White: n.R 2 = 18.34128 n.R 2 = 18.34128 > χ 2 (0.05,9) = 16.919 : Bác bỏ H 0 , nghĩa là có tồn tại phương sai của sai số thay đổi. 2.3.2 Kiểm định mô hình sau khi đã loại bỏ biến Bảng 5. Kiểm định phương sai sai số thay đổi sau khi đã loại bỏ biến White Heteroskedasticity Test: F-statistic 8.598479 Probability 0.000520 Obs*R-squared 15.56825 Probability 0.008191 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/13/10 Time: 09:39 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.43E+10 2.06E+11 0.166678 0.8698 X2 99859537 52617037 1.897856 0.0771 X2^2 -610.2942 159.5928 -3.824071 0.0017 X2*X3 -14222604 10520528 -1.351891 0.1964 X3 -4.43E+09 5.06E+10 -0.087712 0.9313 X3^2 4.31E+08 2.67E+09 0.161261 0.8740 R-squared 0.741345 Mean dependent var 5.13E+10 Adjusted R-squared 0.655127 S.D. dependent var 5.78E+10 S.E. of regression 3.40E+10 Akaike info criterion 51.56985 Sum squared resid 1.73E+22 Schwarz criterion 51.86829 Log likelihood -535.4834 F-statistic 8.598479 Durbin-Watson stat 0.502598 Prob(F-statistic) 0.000520 Giả sử H o : phương sai của sai số không đổi. Sử dụng kiểm định White: n.R2= 15.56825 n.R 2 = 15.56825 > χ 2 (0.05,5) = 11.0705 : Chấp nhận H o , nghĩa là có phương sai của sai số thay đổi. 2.4 Kiểm định Tự tương quan (KĐ Durbin Watson) Xét mô hình hồi quy: E(GDP/FDI, U, K) = i U 3 β i FDI 2 β 1 β ++ + β 4 K i + V i Ta có: d = ∑ ∑ = − − 11 1 2 i e 11 1i 2 ) 1i e i (e = 0.521612 với n=21 5%α = k = 4 ⇒ k' = 4 - 1= 3 Tra bảng ta có: L d =1.026 d U = 1.669 d = 0.521612 0 d L d d u  0 < d < d L => theo quy tắc kiểm định thì ta bác bỏ H 0 ⇒ Mô hình có tự tương quan dương 2.5. Kiểm định Ramsey về bỏ sót biến: Mô hình hồi quy mới : 5 4 4 3 3 2 2 14321 ˆˆˆ iiiiiiii PDGPDGPDGPDGKUFDIGDP  ααααλλλλ +++++++= 2 new R → (xem bảng 9 phần phụ lục ) => R 2 new = 0.999880 (Y là i GDP , Y  2 là 2 ˆ i PDG , 3 Y  2 là 3 ˆ i PDG , 4 Y  là 4 ˆ i PDG , 5 Y  là 5 i PDG  ) K Đ:    >+++ === 0: 0: 2 4 2 3 2 2 2 11 43210 αααα αααα H H (H 0 : Mô hình ban đầu không bỏ sót biến H 1 : Mô hình ban đầu bỏ sót biến) TCKĐ: F qs = kn R m RR new new − − − 2 22 1 = 820 99980.01 4 0.66240199980.0 − − − = 5060.985 ~ )12,4(F Miền bác bỏ: Fqs > )12,4( 05.0 F )12,4( 05.0 F = 3.26 → Bác bỏ H 0 → Mô hình có bỏ sót biến (Do trên thực tế GDP phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, song trong quá trình làm bài nhóm không thu thập được số liệu) Bảng 6. Kiểm định Ramsey Reset Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/10/10 Time: 11:13 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 98697.68 11618.47 8.494895 0.0000 X2 6.678869 1.755487 3.804568 0.0022 X3 -5800.727 1160.958 -4.996500 0.0002 X4 -48.21662 23.43575 -2.057396 0.0603 Y^2 4.19E-06 1.26E-07 33.24317 0.0000 Y^3 -7.40E-12 3.88E-13 -19.05281 0.0000 Y^4 5.80E-18 4.16E-19 13.92441 0.0000 Y^5 -1.69E-24 1.54E-25 -10.98483 0.0000 R-squared 0.999880 Mean dependent var 446970.5 Adjusted R-squared 0.999815 S.D. dependent var 396384.9 S.E. of regression 5391.594 Akaike info criterion 20.30540 Sum squared resid 3.78E+08 Schwarz criterion 20.70331 Log likelihood -205.2067 F-statistic 15441.15 Durbin-Watson stat 2.125155 Prob(F-statistic) 0.000000 PHẦN3: KẾT LUẬN Từ những kiểm định ở trên ta có thể rút ra một số kết luận sau: - Nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và thất nghiệp U có ảnh hưởng đến tổng thu nhập trong nước GDP. - Mô hình lựa chọn có phù hợp với lí thuyết kinh tế - FDI và U xác định được 66.2401 % sự biến động của GDP - Mô hình ban đầu (GDP phụ thuộc vào FDI và U) có hiện tượng đa cộng tuyến và đó là hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo, khắc phục bằng cách loại bỏ biến FDI và U khỏi mô hình. - Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi - Mô hình có hiện tượng tự tương quan dương - Không thể bỏ biến U ra khỏi mô hình - Mô hình có bỏ sót biến - Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn [...]...Từ mô hình trên ta thấy vai trò to lớn của nguồn vốn FDI đối với GDP và thất nghiệp, lạm phát là 1 vấn đề quan trọng luôn cần được xem xét, quan tâm vì nó phản ánh sự “ hưng thịnh của một đất nước