Đang tải... (xem toàn văn)
Ảnh hưởng của xuất khẩu và FDI đến GDP bình quân của Ấn ĐộBáo cáo thực hành kinh tế lượngVấn đề nghiên cứu: Ảnh hưởng của xuất khẩu và FDI đến GDP bình quân của Ấn Độ, tài liệu cho các bạn nghiên cứu tham khảo về kinh tế lượng, cũng như tìm hiểu trong quá trình làm tiểu luận.
Báo cáo thực hành kinh tế lượng Họ và tên: Nguyễn Đức An Lớp:K43/15.03 Vấn đề nghiên cứu: Ảnh hưởng của xuất khẩu và FDI đến GDP bình quân của Ấn Độ I/ Lập mô hình hồi quy bội: Các biến kinh tế sử dụng:Y(GDP),X2(Xuất khẩu),X3(FDI) (Đơn vị:tỉ rupi) Số liệu: obs Y X2 X3 1995 11802 1063.5 69.16 1996 13682 1188.2 96.54 1997 15226 1301 135.48 1998 17409 1397.5 123.43 1999 19369 1595.6 103.11 2000 19302 2035.7 126.45 2001 22813 2090.2 193.61 2002 24497.4 2551.4 149.32 2003 27602.2 2933.7 121.17 2004 35314.5 3618.8 117.26 Nguồn số liệu: http://www.gso.gov.vn Với số liệu trên ta thu được kết quả sau: Báo cáo 1 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 14:36 Sample: 1995 2004 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 8.159949 0.604011 13.50961 0.0000 X3 10.89783 15.31966 0.711362 0.4999 C 3218.463 1937.195 1.661404 0.1406 R-squared 0.967949 Mean dependent var 20701.71 Adjusted R-squared 0.958792 S.D. dependent var 7095.045 S.E. of regression 1440.280 Akaike info criterion 17.62639 Sum squared resid 14520843 Schwarz criterion 17.71716 Log likelihood -85.13194 F-statistic 105.7016 Durbin-Watson stat 2.140678 Prob(F-statistic) 0.000006 Từ bảng trên ta thu được mô hình hối quy mẫu như sau ∧ i GDP =3218.463+ 8.159949X 2 + 10.89783X 3 1 β = 3218.463>0 nghĩa là khi EX=FDI=0 thì GDP trung bình là: 3218.463 tỉ rupi 2 β =8.159949>0 nghĩa là khi EX tăng 1 tỉ rupi thì GDP tăng 8.159949 tỉ rupi.Kết quả này hoàn toàn phù hợp với lí thuyết kinh tề. *Kiểm định sự phù hợp của mô hình hối quy: Ta kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : R 2 =0 H 1 :R 2 >0 Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: )/()1( )1/( 2 2 knR kR F −− − = ~F(k-1,n-k) Ta có:F qs =150.7016 F 0.05 (k-1,n-k)=F 0.05 (2,7)=4.74 Miền bác bỏ: }/{FW ),1( qs knk qs FF −− >= α Vì:F qs >F 0.05 (2,7) nên bác bỏ H 0, thừa nhận H 1 Kết luận:Mô hình hối quy phù hợp II/Kiểm định các khuyết tật của mô hình: 1)Chỉ định dạng hàm: Dùng kiểm định Ramsey để kiểm định xem mô hình có bỏ sót biền thích hợp không. Ta có: Báo cáo 2 Ramsey RESET Test: F-statistic 2.477335 Prob. F(2,5) 0.178796 Log likelihood ratio 6.886039 Prob. Chi-Square(2) 0.031968 Test Equation: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 15:30 Sample: 1995 2004 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(X2) 46.76568 24.17109 1.934778 0.1108 D(X3) 67.24566 29.73555 2.261457 0.0732 FITTED^2 -0.000225 0.000128 -1.755280 0.1396 FITTED^3 3.35E-09 1.78E-09 1.885554 0.1180 R-squared 0.983902 Mean dependent var 20701.71 Adjusted R-squared 0.971023 S.D. dependent var 7095.045 S.E. of regression 1207.765 Akaike info criterion 17.33778 Sum squared resid 7293483. Schwarz criterion 17.48908 Log likelihood -81.68892 F-statistic 76.39758 Durbin-Watson stat 2.790647 Prob(F-statistic) 0.000114 Kiểm định cặp giả thuyết sau: H 0 :Mô hình không bỏ sót biến thích hợp H 1 :Mô hình bỏ sót biến thích hợp Sử dụng tiêu chuản kiểm định F ta có: Đại lượng: )1,1(~ )/()1( )1/()( 2 2 2 1 2 2 +−−− −− −− = pknpF knR pRR F Miền bácbỏ: W={F/F qs >F 0.05 (p-1,n-k-p+1) Từ bảng báo cáo ta thu được:F qs =2.477335 Ta có: F 0.05 (2,5)=5.79 Ta thấy: F qs <F 0.05 (2,5).Vậy F qs Không thuộc miền bác bỏ,nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0 Kết luận: Mô hình không bỏ sót biến thích hợp 2)Tự tương quan: Sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey(B-G) Kiểm định tự tương quan bậc 1: Báo cáo 3 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 :Mô hình không có tự tương quan bậc 1 H 1 :Mô hình có tự tương quan bậc 1 Tiêu chuẩn kiểm định: )1(222 ~)1( χχ Rn −= Miền bác bỏ: }/{W 2 05.0 22 χχχ α >= Ta có: = )1(2 05.0 χ 3.84146 , 2 qs χ =0.188279 ta có cơ sở bác bỏ H 0 Vậy mô hình không có t tương quan. 3)Kiểm định tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.188279 Prob. F(1,6) 0.679521 Obs*R-squared 0.304251 Prob. Chi-Square(1) 0.581230 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 16:16 Sample: 1995 2004 Included observations: 10 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 -0.037712 0.648257 -0.058174 0.9555 X3 -2.083320 16.98613 -0.122648 0.9064 C 306.2326 2177.855 0.140612 0.8928 RESID(-1) -0.199743 0.460331 -0.433911 0.6795 R-squared 0.030425 Mean dependent var 6.82E-14 Adjusted R-squared -0.454362 S.D. dependent var 1270.207 S.E. of regression 1531.831 Akaike info criterion 17.79549 Sum squared resid 14079045 Schwarz criterion 17.91652 Log likelihood -84.97745 F-statistic 0.062760 Durbin-Watson stat 1.899766 Prob(F-statistic) 0.977620 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 -2000 -1000 0 1000 2000 Series: Residuals Sample 1995 2004 Observations 10 Mean 6.82e-14 Median -184.5916 Maximum 2006.848 Minimum -1905.700 Std. Dev. 1270.207 Skewness 0.199016 Kurtosis 1.873164 Jarque-Bera 0.595079 Probability 0.742643 Kiểm định cặp giả thuyết: H o :U có phân phối chuẩn H 1 : U không có phân phối chuẩn Tiêu chuẩn kiểm định Jarque-Bera: JB=(S 2 /6+(k-3) 2 /24) Từ kết quả trên ta có : JB=0.595079 Với α =0.05, )2(2 05.0 χ =5.99 Như vậy :JB<5.99 nên chưa có cơ sở để bác bỏ H o Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. 4)Phương sai sai số thay đổi : Để phát hiện phương sai sai số thay đổi ta sử dụng kiểm định White.Ta thu được : Báo cáo 4 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.930495 Prob. F(4,5) 0.514273 Obs*R-squared 4.267356 Prob. Chi-Square(4) 0.371031 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 20:31 Sample: 1995 2004 Included observations: 10 Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. C - 6210296. 6060048. -1.024793 0.3525 X2 7716.285 5124.962 1.505628 0.1925 X2^2 - 1.611210 1.069790 -1.506100 0.1924 X3 25506.70 99121.93 0.257326 0.8072 X3^2 - 210.6724 346.8739 -0.607346 0.5701 R-squared 0.426736 Mean dependent var 1452084. Adjusted R-squared - 0.031876 S.D. dependent var 1430271. S.E. of regression 1452888. Akaike info criterion 31.52286 Sum squared resid 1.06E+13 Schwarz criterion 31.67415 Log likelihood - 152.6143 F-statistic 0.930495 Durbin-Watson stat 1.360708 Prob(F-statistic) 0.514273 Kiểm định cặp giả thuyết : H o :phương sai sai số đồng đều H 1 :phương sai sai số thay đổi Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: )4(222 ~ χχ nR= Miền bác bỏ: }/{ )4(22 αα χχ =W Ta có: 267356.4 2 = qs χ 48773.9 )4(2 05.0 = χ Ta thấy: 2)4(2 05.0 qs χχ > Vậy mô hình không có phương sai sai sồ thay đổi. 5)Phát hiện đa cộng tuyến : Sử dụng mô hình hồi quy phụ để phát hiện đa cộng tuyền trong mô hình hồi quy: Ta hồi quy Y theo X 2 theo mô hình sau đây: iii VXY ++= 221 αα Báo cáo 5 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 20:53 Sample: 1995 2004 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 8.299074 0.553547 14.99254 0.0000 C 4289.793 1180.229 3.634713 0.0066 R-squared 0.965632 Mean dependent var 20701.71 Adjusted R-squared 0.961336 S.D. dependent var 7095.045 S.E. of regression 1395.106 Akaike info criterion 17.49618 Sum squared resid 15570567 Schwarz criterion 17.55670 Log likelihood -85.48092 F-statistic 224.7761 Durbin-Watson stat 2.247083 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta thu được: 965632.0 2 2 =R Kiểm định cặp giả thuyềt : H o :Mô hình không có đa cộng tuyến H 1 :Mô hình có đa cộng tuyền Tiêu chuẩn kiểm định:Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F_kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy )1,2(~ )1/()1( )2/( 2 2 2 2 +−− +−− − = knkF knR kR F Miền bác bỏ giả thuyết: }/{F )1,2( qs +−− >= knk qs FFW αα Dựa vào bảng trên ta thấy,giá trị F qs =224.7761 Giá trị tới hạn: F 0.05 (1,8)=5.32 Ta thấy F qs > F 0.05 (1,8) Nên α WF qs ∉ ⇒ Bác bỏ H o , chấp nhận H 1 Vậy với mức ý nghĩa 05.0 = α mô hình đã cho có hiện tượng đa cộng tuyến. *Nhằm khằc phục hiện tượng này ta sử dụng phương pháp sai phân cầp 1,ta ước lượng mô hình: 1133312221 )()( −−−− −+−+−=− iiiiiiii UUXXXXYY ββ Báo cáo 6 Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 21:58 Sample (adjusted): 1996 2004 Included observations: 9 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(X2) 7.972863 1.993091 4.000251 0.0052 D(X3) 21.18622 20.27280 1.045057 0.3307 R-squared 0.201543 Mean dependent var 2612.500 Adjusted R-squared 0.087478 S.D. dependent var 2161.804 S.E. of regression 2065.086 Akaike info criterion 18.29686 Sum squared resid 29852059 Schwarz criterion 18.34069 Log likelihood -80.33588 Durbin-Watson stat 2.480701 III/Kết luận: Mô hình hoàn chỉnh không có khuyết tật là: Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 21:58 Sample (adjusted): 1996 2004 Included observations: 9 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(X2) 7.972863 1.993091 4.000251 0.0052 D(X3) 21.18622 20.27280 1.045057 0.3307 R-squared 0.201543 Mean dependent var 2612.500 Adjusted R-squared 0.087478 S.D. dependent var 2161.804 S.E. of regression 2065.086 Akaike info criterion 18.29686 Sum squared resid 29852059 Schwarz criterion 18.34069 Log likelihood -80.33588 Durbin-Watson stat 2.480701 Estimation Equation: ==================== D(Y) = C(1)*D(X2) + C(2)*D(X3) Substituted Coefficients: ===================== D(Y) = 7.972862962*D(X2) + 21.18622238*D(X3) Theo báo cáo 1 ta có: 463.3218 1 = ∧ β cho biết GDP trung bình của Ấn Độ trong giai đoạn 1995 đến 2004 là: 3218.463 tỉ rupi = ∧ 2 β 8.159949 cho biết khi xuất khẩu tăng 1 tỉ rupi trong khi FDI không đổi thì GDP của Ấn Độ tăng 8.159949 tỉ rupi. 89783.10 3 = ∧ β cho biết khi FDI tăng 1 tỉ rupi trong khi xuất khẩu không đổi thì GDP của Ấn Độ tăng 10.89783 tỉ rupi. Ta thấy FDI ảnh hưởng lớn đến GDP Kết quả trên là phù hợp với lí thuyết kinh tế. *Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối đa, tối thiểu là bao nhiêu: - Khi X 2 tăng 1 tỉ rupi: 28341.986.1*604011.0159949.8)( 8 05.0222 =+=+≤ ∧∧ tSe βββ Vậy khi xuất khẩu tăng 1 tỉ rupi thì GDP tăng tối đa là 9.28341 tỉ rupi. - Khi X 2 giảm 1 tỉ rupi : 036488.786.1*604011.0159949.8)( 8 05.0222 =−=−≥ ∧∧ tSe βββ Vậy khi xuất khẩu giảm 1 tỉ rupi thì GDP tăng tối thiểu là 7.036488 tỉ rupi - Khi X 3 tăng 1 tỉ rupi: 39239.3986.1*31966.1589783.10)( 8 05.0333 =+=+≤ ∧∧ tSe βββ Vậy khi FDI tăng 1 tỉ rupi thì GDP tăng tối đa là 39.39239 tỉ rupi - Khi X 3 giảm 1 tỉ rupi: 59673.1786.1*31966.1589783.10)( 8 05.0333 −=−=−≥ ∧∧ tSe βββ Vậy khi FDI giảm 1 tỉ rupi thì GDP giảm tối đa 17.59673 tỉ rupi. . liệu: obs Y X2 X3 1995 11802 10 63. 5 69.16 1996 136 82 1188.2 96.54 1997 15226 130 1 135 .48 1998 17409 139 7.5 1 23. 43 1999 1 936 9 1595.6 1 03. 11 2000 1 930 2 2 035 .7 126.45 2001 228 13 2090.2 1 93. 61 2002 24497.4. là 7. 036 488 tỉ rupi - Khi X 3 tăng 1 tỉ rupi: 39 239 .39 86.1 *31 966.15897 83. 10)( 8 05. 033 3 =+=+≤ ∧∧ tSe βββ Vậy khi FDI tăng 1 tỉ rupi thì GDP tăng tối đa là 39 .39 239 tỉ rupi - Khi X 3 giảm. Prob. X2 -0. 037 712 0.648257 -0.058174 0.9555 X3 -2.0 833 20 16.986 13 -0.122648 0.9064 C 30 6. 232 6 2177.855 0.140612 0.8928 RESID(-1) -0.1997 43 0.46 033 1 -0. 433 911 0.6795 R-squared 0. 030 425 Mean dependent