nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của nhân tố tổng thu nhập quốc nội và lạm phát đến tiêu dung toàn xã hội

10 258 0
nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của nhân tố tổng thu nhập quốc nội và lạm phát đến tiêu dung toàn xã hội

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

Báo cáo thực hành kinh tế lượng I.Vấn đề nghiên cứu Chỉ tiêu GDP ngày nhắc đến nhiều phương tiện thông tin đại chúng báo cáo thành tích cuối năm địa phương GDP tăng trưởng cao thường gắn liền với hãnh diện, GDP tăng trưởng thấp lo âu Đặc biệt mà lạm phát xảy cao nước nay, Việt Nam năm số nước có tốc độ lạm phát cao Mặt khác, tổng thu nhập quốc dân lạm phát ảnh hương đến tiêu dung toàn xã hội Nếu lạm phát cao, giá hang hóa leo thang thu nhập người dân không tăng lên khiến tiêu dung hang hóa trở lên ì ạch, kinh tế chững lại có lại bước vào thời kỳ suy thoái Hầu tất quốc gia giới theo đuổi bốn mục tiêu chung - tăng trưởng cao, lạm phát thấp, thất nghiệp ít, cán cân toán có số dư Trong mục tiêu này, tăng trưởng cao lạm phát thấp hai mục tiêu có tầm quan trọng hàng đầu, quan hệ chặt chẽ với “khống chế” lẫn Muốn tăng trưởng cao phải tăng đầu tư, tăng chi ngân sách, hạ lãi suất cho vay, kích cầu tiêu dùng, đẩy mạnh xuất khẩu, giảm nhập siêu… làm lạm phát tăng Đó chưa kể yếu tố tác động bên giá nhập tăng làm tăng chi phí đầu vào; hay yếu tố thiên tai, dịch bệnh đại hạn, bão lụt, dịch cúm gia cầm… vừa làm tăng chi phí đầu vào, vừa làm giảm nguồn cung, tăng chi ngân sách… Muốn lạm phát thấp, phải thắt chặt chi ngân sách, thắt chặt đầu tư, tiêu dùng, tăng lãi suất cho vay, tăng dự trữ bắt buộc, giảm thuế suất thuế nhập khẩu… tăng trưởng kinh tế không cao Chính mối quan hệ này, thực hai mục tiêu, muốn ưu tiên mục tiêu nào, chuyên gia dùng cụm từ “hy sinh mục tiêu tăng trưởng cho mục tiêu kiềm chế lạm phát” hay “hy sinh mục tiêu kiềm chế lạm phát cho mục tiêu tăng trưởng” để nói sách kinh tế - tài nước Vì nhóm định chọn vấn đề nghiên cứu mức độ ảnh hưởng nhân tố tổng thu nhập quốc nội lạm phát đến tiêu dung toàn xã hội Từ giúp nhà hoạch định đưa định kinh tế phù hợp II Thu thập số liệu Các biến kinh tế sử dụng TD: Tiêu dung toàn xã hội (đơn vị tính: nghìn tỷ đồng) – Biến phụ thuộc GDP: Tổng thu nhập quốc nội (đơn vị tính: nghìn tỷ đồng) – biến giải thích LP: Lạm phát (đơn vị tính: %) – biến giải thích Số liệu thống kê Số liệu thống kê tiêu dung toàn xã hội ( đơn vị tính: nghìn tỷ đồng) tổng thu nhập quốc nội GDP ( đơn vị tính: nghìn tỷ đồng) thống kê lạm phát (đơn vị tính: %) Việt Nam giai đoạn từ 1991-2010 Năm TD GDP LP 1991 65432 68533 16.7 1992 75322 98465 15.9 1993 89765 103254 14.7 1994 84232 116703 14.2 1995 93567 116943 13.02 1996 107654 125004 12.4 1997 97655 128898 12.1 1998 107665 130025 11.4 1999 106543 136794 10.5 2000 109753 140046 10.1 2001 115678 142567 9.4 2002 124589 153312 8.9 2003 136789 154689 6.8 2004 143266 169876 5.2 2005 153211 198643 3.6 2006 153444 209905 2.9 2007 187664 228765 3.2 2008 197654 234567 1.06 2009 217654 257899 -1.8 2010 226781 265432 -1.6 Nguồn số liệu: 1.Tổng cục thống kê 2.Giáo trình Kinh tế lượng - chủ biên TS Phạm Thị Thắng – HVTC III.ước lượng mô hình A.Mô hình kinh tế lượng Cơ sở lý thuyết: Từ kiến thức nghiên cứu môn Kinh tế học vĩ mô, biết tổng thu nhập quốc nội (GDP), lạm phát hai nhân tố có ảnh hưởng quan trọng đến tiêu dung, định trực tiếp lượng hàng hóa tiêu dung thị trường Kết hợp với kiến thức thực tế định lựa chọn: Mô hình hồi quy tổng thể: TDi = β1 + β2GDPi + β3LPi + Ui Mô hình hồi quy mẫu: TDi = β1 + β2GDPi + β3LPi + ei Kết ước lượng Báo cáo Eviews Dependent Variable: TD Method: Least Squares Date: 03/13/12 Time: 09:35 Sample: 1991 2010 Included observations: 20 Variable Coefficient GDP LP C R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.651637 -1789.720 41189.72 0.974728 0.971755 7873.304 1.05E+09 -206.1782 1.591403 Std Error t-Statistic Prob 0.179937 1751.402 43259.10 3.621477 -1.021878 0.952163 0.0021 0.3212 0.3544 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 129715.9 46847.70 20.91782 21.06718 327.8458 0.000000 Mô hình hồi quy mẫu: TDi = 41189.72 + 0.651637GDPi – 1789.720LPi + ei *Nhận xét phù hợp hệ số: Theo lý thuyết: GDP tăng  Thu nhập tăng  TD tăng  Kỳ vọng β2 > Lạm phát tăng  Giá tăng  TD giảm  Kỳ vọng β3 < Thực tế ước lượng β2 > 0, β3 <  Mô hình phù hợp với lý thuyết kinh tế Ý nghĩa kinh tế hệ số: β1= 41189.72 cho ta biết GDP =0 LP = tiêu dung trung bình 41189.72 nghìn tỷ đồng β2= 0.651637 cho ta biết GDP tăng lên nghìn tỷ đồng TD tăng lên 0.651637 nghìn tỷ đồng β3 = -1789.720 cho ta biết LP tăng lên 1% TD giảm 1789.720 nghìn tỷ R2= 0.974728 cho ta biết thay đổi tiêu dung giải thích 97.4728% thay đổi GDP LP B.Kiểm định phù hợp hàm hồi quy Kiểm định giả thuyết: 𝐻0 : 𝛽2 = 𝛽3 = 𝑀ô ℎì𝑛ℎ ℎồ𝑖 𝑞𝑢𝑦 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑝ℎù ℎợ𝑝 𝐻1 : Í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝛽𝑗 ≠ 𝑀ô ℎì𝑛ℎ ℎồ𝑖 𝑞𝑢𝑦 𝑝ℎù ℎợ𝑝 ( 𝑗 = 2,3) Tiêu chuẩn kiểm định: F= 𝑅 /2 (1−𝑅 )/17 ~ F (2,17) Miền bác bỏ giả thuyết: Wα = { F, F > Fα (2,17)} Với mẫu quan sát: n = 20, α = 0.05  F0.05(2,17) = 3.59 Fqs = 𝑅 /2 (1−𝑅 )/17 = 0.974728 /2 (1−0.974728 )/17 = 327.8406141  Fqs > F0.05(2,17)  F € Wα  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Mô hình hồi quy phù hợp IV Kiểm định khuyết tật mô hình Kiểm định đa cộng tuyến Báo cáo Eviews Hồi quy mô hình TD2i= β1 + β2GDP2i + U2i Hồi quy mô hình theo GDP Dependent Variable: TD Method: Least Squares Date: 03/13/12 Time: 10:52 Sample: 1991 2010 Included observations: 20 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob GDP C 0.832479 -2661.621 0.032576 5471.852 25.55470 -0.486421 0.0000 0.6325 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.973176 0.971686 7882.973 1.12E+09 -206.7744 1.688810 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 129715.9 46847.70 20.87744 20.97701 653.0425 0.000000 Mô hình hồi quy theo GDP: TD2i= -2661.621 + 0.832479GDP2i + U2i R12 = 0.973176  Báo cáo Eviews 3: Hồi quy mô hình TD3i= β1 + β3LP3i + U3i Hồi quy mô hình theo LP Dependent Variable: TD Method: Least Squares Date: 03/13/12 Time: 11:01 Sample: 1991 2010 Included observations: 20 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LP C -8027.831 197422.6 409.6299 4137.793 -19.59776 47.71205 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.955232 0.952745 10183.87 1.87E+09 -211.8964 1.121284 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 129715.9 46847.70 21.38964 21.48921 384.0724 0.000000 Mô hình hồi quy theo LP: TD3i= 197422.6 – 8027.831LP3i + U3i R22 = 0.955232  Tính độ đo Theil: m = R2 - (R2 - R12 + R2 - R22) = 0.974728 – (0.974728 - 0.973176 + 0.974728 - 0.955232) = 0.95368  Mô hình gần đa cộng tuyến Kiểm định Phương sai sai số thay đổi Kiểm định White Báo cáo Eviews White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.417607 Obs*R-squared 2.595759 Probability Probability 0.828811 0.762010 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/13/12 Time: 11:13 Sample: 1991 2010 Included observations: 20 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C GDP GDP^2 GDP*LP LP LP^2 -6.97E+09 61049.25 -0.131494 -2409.866 5.50E+08 -10724135 8.92E+09 74567.64 0.155970 3027.956 7.30E+08 15144103 -0.780710 0.818710 -0.843076 -0.795872 0.752521 -0.708139 0.4480 0.4267 0.4134 0.4394 0.4642 0.4905 0.129788 -0.181002 90479969 1.15E+17 -391.2248 1.675147 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 52690583 83258218 39.72248 40.02120 0.417607 0.828811 Mô hình kiểm định: ei2 = -6.97E+09+ 61049.25GDPi- 0.131494GDPi2 - 2409.866GDP*LPi+5.50E+08LPi – 0724135LPi2 +Vi Kiểm đinh cặp giả thuyết: 𝐻0 : ∝2 = ∝3 =∝4 =∝5 =∝6 = (𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖) 𝐻1 : 𝑇ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 ∝𝑗 ≠ 𝑗 = 2,6 (𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖Ì) Tiêu chuẩn kiểm định: 𝜒 = 𝑛 𝑅2 ~ 𝜒 Miền bác bỏ: Wα = {𝜒 , 𝜒 > 𝜒 α(5)} Với mẫu n = 20, α = 0.05  𝜒 0.05(5) = 11.0705 𝜒 qs= n.R2 = 20 0,129788 = 2,59576  𝜒 qs < 𝜒 0.05(14) 𝜒 qs ∉ 𝜒 0.05(5)  Chấp nhận H0, bác bỏ H1  Với mức ý nghĩa α = 0.05 mô hình phương sai sai số thay đổi 3 Kiểm định tự tương quan – Kiểm định BG Báo cáo Eviews 5: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.249166 Probability Obs*R-squared 0.306681 Probability 0.624457 0.579724 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/13/12 Time: 15:42 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob GDP LP C RESID(-1) 0.010489 84.81541 -2318.965 0.131611 0.185243 1799.450 44490.48 0.263662 0.056622 0.047134 -0.052123 0.499165 0.9555 0.9630 0.9591 0.6245 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.015334 -0.169291 8053.153 1.04E+09 -206.0237 1.822724 Mean dependent var 4.00E-12 S.D dependent var 7447.400 Akaike info criterion 21.00237 Schwarz criterion 21.20152 F-statistic 0.083055 Prob(F-statistic) 0.968298 Mô hình kiểm định BG có dạng: ei = -2318.965 + 0.010489GDP + 84.81541LP + 0.131611ei-1+Vi Kiểm định cặp giả thuyết: 𝐻0 : 𝑝1 = (𝐾ℎô𝑛𝑔 𝑐ó 𝑡ự 𝑡ươ𝑛𝑔 𝑞𝑢𝑎𝑛) 𝐻1 : 𝑝1 ≠ 𝑐ó 𝑡ự 𝑡ươ𝑛𝑔 𝑞𝑢𝑎𝑛 Tiêu chuẩn kiểm định: 𝜒 = (𝑛 − 1) 𝑅1 ~ 𝜒 Miền bác bỏ giả thuyết H0: Wα = {𝜒 , 𝜒 > 𝜒 α(1)} Với α = 0.05, ta có 𝜒 α(1) = 𝜒 0.05(1) = 3.8415 𝜒 qs = (n – 1) 𝑅1 = (20-1) *0.015334 = 0.291346  𝜒 qs < 𝜒 0.05(1) 𝜒 qs ∉ 𝜒 0.05(1)  Chấp nhận H0, bác bỏ H1  Với mức ý nghĩa α = 0.05 mô hình tự tương quan 4 Kiểm định Ramsay Báo cáo Eviews Ramsey RESET Test: F-statistic Log likelihood ratio 4.043575 8.624520 Probability Probability 0.039392 0.013403 Test Equation: Dependent Variable: TD Method: Least Squares Date: 03/13/12 Time: 16:15 Sample: 1991 2010 Included observations: 20 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob GDP LP C FITTED^2 FITTED^3 0.746395 -4486.826 104168.7 -6.24E-06 2.06E-11 0.565077 2516.833 43633.12 6.92E-06 1.70E-11 1.320873 -1.782727 2.387377 -0.901165 1.210404 0.2063 0.0949 0.0306 0.3817 0.2449 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.983581 0.979202 6756.104 6.85E+08 -201.8660 2.245565 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 129715.9 46847.70 20.68660 20.93553 224.6402 0.000000 Kiểm định giả thuyết: 𝐻0 : ∝4 =∝5 = 𝑚ô ℎì𝑛ℎ 𝑐ℎỉ đị𝑛ℎ đú𝑛𝑔 𝐻1 : 𝑇ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 ∝𝑗 ≠ 𝑀ô ℎì𝑛ℎ 𝑐ℎỉ đị𝑛ℎ 𝑠𝑎𝑖 𝑗 = 4,5 Tiêu chuẩn kiểm định: F= (𝑅12 −𝑅 ) (𝑛−𝑘 ′ ) 1−𝑅12 (𝑝−1) ~ F (2; 15) Miền bác bỏ giả thuyết H0: Wα = { F, F > Fα (2,15)} Với α = 0.05 F0.05 (2,15)}= 3.89 Fqs= (𝑅12 −𝑅2 ) (𝑛−𝑘 ′ ) 1−𝑅12 (𝑝−1) = 0.983581 −0.974728 (20−5) 1−0.983581 = 8.087885986  Fqs > F0.05(2,15)  F € Wα  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Mô hình định sai Tức mô hình bỏ sót biến 5 Kiểm định tính phân bố chuẩn sai số ngẫu nhiên Báo cáo Eviews 7: Series: Residuals Sample 1991 2010 Observations 20 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability -20000 -10000 Kiểm định cặp giả thuyết: 𝐻0 : 𝑈 𝑐ó 𝑝ℎâ𝑛 𝑝ℎổ𝑖 𝑐ℎ𝑢ẩ𝑛 𝐻1 : 𝑈 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑐ó 𝑝ℎâ𝑛 𝑝ℎố𝑖 𝑐ℎ𝑢ẩ𝑛 Tiêu chuẩn kiểm định: JB = n 𝑆2 + (𝐾−3)2 24 10000 ~𝜒 (2) Miền bác bỏ giả thuyết H0: Wα = {JB: JB > 𝜒 α(2)} JBqs = 2.268171 𝑉ớ𝑖 𝑚ứ𝑐 𝛼 = 0.05 𝑡𝑎 𝑐ó 𝜒 0.05(2) = 5.99147  JBqs < 𝜒 0.05(2)  JBqs ∉ Wα Chưa có sở bác bỏ H0 Với mức ý nghĩa 0.05 U có phân phối chuẩn 4.00E-12 80.22042 9762.469 -19337.35 7447.400 -0.803653 3.371984 2.268171 0.321716 Kết luận: Từ kiểm định ta thấy xây dựng mô hình gần khuyết tật Với khuyết tật mô hình bỏ sót biến khó để khắc phục, cần phải nghiên cứu nhiều để đưa mô hình hồi quy thực phù hợp Mô hình hồi quy mẫu: TDi = β1 + β2GDPi + β3LPi + ei ... Coefficient Std Error t-Statistic Prob GDP LP C FITTED^2 FITTED^3 0.746395 -4 486.826 104168.7 -6 .24E-06 2.06E-11 0.565077 2516.833 43633.12 6.92E-06 1.70E-11 1.320873 -1 .782727 2.387377 -0 .901165 1.210404... Error t-Statistic Prob C GDP GDP^2 GDP*LP LP LP^2 -6 .97E+09 61049.25 -0 .131494 -2 409.866 5.50E+08 -1 0724135 8.92E+09 74567.64 0.155970 3027.956 7.30E+08 15144103 -0 .780710 0.818710 -0 .843076 -0 .795872... Error t-Statistic Prob GDP C 0.832479 -2 661.621 0.032576 5471.852 25.55470 -0 .486421 0.0000 0.6325 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson

Ngày đăng: 25/01/2016, 17:29

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan