Báo cáo Thực hành kinh tế lượng - Dựa vào EX, IM để dự báo GDP của Thái Lan và phân tích ảnh hưởng của các nhân tố EX, IM đến GDP trong thời gian từ 1995-2005

BÀI THỰC HÀNH MÔN KINH TẾ LƯỢNG Sinh viên: dương văn cường Lớp: K43/05.01 Vấn đề nghiên cứu: Chúng ta có thể dựa vào EX,IM để dự báo GDP của Thái Lan & phân tích ảnh hưởng của các nhân tố EX,IM đến GDP trong thời gian từ 1995-2005 như thế nào? Theo nguồn số liệu : Ta có số liệu của Thái Lan từ năm 1995-2005 như sau: Đơn vị tính: Tỷ Bạt Năm GDP EX IM 1995 4186.2 1406.3 1763.6 1996 4611.0 1412.1 1832.8 1997 4732.6 1806.7 1924.3 1998 4626.4 2247.5 1774.1 1999 4637.1 2215.2 1907.4 2000 4922.7 2773.8 2494.1 2001 5133.5 2884.7 2752.3 2002 5450.6 2923.9 2774.8 2003 5929.0 3325.6 3138.8 2004 6503.5 3874.8 3801.2 2005 7103.0 4436.7 4756.0 Trong đó: GDP: Tổng sản phảm quốc nội của Thái Lan EX: Xuất Khẩu của Thái Lan IM : Nhập khẩu của Thái Lan A- LẬP MÔ HÌNH HỒI QUY: Dựa trên phương pháp tính GDP theo luồng sản phẩm, ta đi hồi quy GDP theo xuất khẩu (EX), nhập khẩu(IM). Giả sử hàm hồi quy tổng thể: PRF: E(GDP/ EXi, IMi ) = β1 + β2 EXi + β3 IMi ( i =1 →11) Mô hình hồi quy tổng thể như sau: PRM: GDP = β1 + β2 EXi + β3 IMi + Ui ( i = 1→11) Với mẫu số liệu trên bằng phần mềm EVIEWS,ta ước lượng và được kết quả như sau: Bảng báo cáo 1 Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 11/19/07 Time: 01:13 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   EX 0.159312 0.203793 0.781734 0.4569 IM 0.766282 0.204768 3.742188 0.0057 C 2818.745 175.5216 16.05925 0.0000 R-squared 0.964862     Mean dependent var 5257.782 Adjusted R-squared 0.956078     S.D. dependent var 905.4503 S.E. of regression 189.7604     Akaike info criterion 13.55640 Sum squared resid 288072.0     Schwarz criterion 13.66492 Log likelihood -71.56021     F-statistic 109.8382 Durbin-Watson stat 1.274002     Prob(F-statistic) 0.000002 Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu ^ SRF: GDP = 2818,745 + 0.159312 EXi + 0.766282 IMi B - KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT: 1.Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy: Ta kiểm định cặp giả thuyết sau: H0 : Mô hình hồi quy không phù hợp H1: Mô hình hồi quy phù hợp Sử dụng kiểm định F Miền bác bỏ với mức α = 0.05 được xác định như sau: Wα = { F/ Fqs > F0.05 (2,8)} Từ kết quả báo cáo ta có: Fqs = 109,8382 > F0.05(2,8) = 4,46 → Bác bỏ H0, thừa nhận H1, Kết luận: Mô hình hồi quy phù hợp 2. Để xem mô hình có tự tương quan hay không? Bằng phương pháp đồ thị Theo mô hình trên ta thấy khó có thể biết được mô hình có tự tương quan hay không.Vì vậy ta đi kiểm định thêm bằng phương pháp khác. Ta tiến hành kiểm định B-G Bằng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả sau: Bảng báo cáo 2 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.428448     Prob. F(2,6) 0.310892 Obs*R-squared 3.548180     Prob. Chi-Square(2) 0.169638 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/19/07 Time: 23:16 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   EX -0.016162 0.196655 -0.082182 0.9372 IM 0.006141 0.195626 0.031389 0.9760 C 19.65767 170.9957 0.114960 0.9122 RESID(-1) 0.477429 0.370889 1.287255 0.2454 RESID(-2) -0.545818 0.377037 -1.447652 0.1979 R-squared 0.322562     Mean dependent var -4.78E-14 Adjusted R-squared -0.129064     S.D. dependent var 169.7268 S.E. of regression 180.3473     Akaike info criterion 13.53060 Sum squared resid 195151.0     Schwarz criterion 13.71146 Log likelihood -69.41831     F-statistic 0.714224 Durbin-Watson stat 2.297516     Prob(F-statistic) 0.611737 Ta kiểm định cặp giả thuyết sau: H0: Không có tự tương quan H1: Có tự tương quan Sử dụng kiểm định F Miền bác bỏ với mức α = 0.05 được xác định như sau: Wα = { F/ Fqs > F0.05 (2,6)} Từ kết quả ước lượng ta có Fqs = 1.428448 F0.05(2,6) = 5.14 ta có Fqs < F0.05(2,6) Chưa có cơ sở bác bỏ H0. Nghĩa là mô hình không có tự tương quan 3. Để xem hàm có chỉ định đúng hay không? Ta đi kiểm định RAMSEY Bằng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả sau: Bảng báo cáo 3 Ramsey RESET Test: F-statistic 0.959015     Prob. F(2,6) 0.435113 Log likelihood ratio 3.051214     Prob. Chi-Square(2) 0.217489 Test Equation: Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 11/20/07 Time: 23:18 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   EX -2.810430 2.161021 -1.300511 0.2411 IM -14.25739 10.84993 -1.314053 0.2368 C -15650.05 13385.32 -1.169195 0.2867 FITTED^2 0.003409 0.002465 1.383080 0.2159 FITTED^3 -1.96E-07 1.42E-07 -1.379048 0.2171 R-squared 0.973374     Mean dependent var 5257.782 Adjusted R-squared 0.955623     S.D. dependent var 905.4503 S.E. of regression 190.7401     Akaike info criterion 13.64266 Sum squared resid 218290.7     Schwarz criterion 13.82352 Log likelihood -70.03461     F-statistic 54.83591 Durbin-Watson stat 1.582135     Prob(F-statistic) 0.000074 Ta kiểm định cặp giả thuyết sau: H0: Mô hình chỉ định đúng H1: Mô hình chỉ định sai Sử dụng kiểm định F Miền bác bỏ với mức α = 0.05 được xác định như sau: Wα = { F/ Fqs > F0.05 (2,6)} Từ kết quả ước lượng ta có Fqs = 0,959015 với α = 0.05 F0.05(2,6) = 5.14 ta có Fqs < F0.05(2,6) Chưa có cơ sở để bác bỏ H0.Vậy mô hình chỉ định đúng 4. Đ ể xét xem mô hình có phương sai sai số thay đổi hay không? Ta tiến hành kiểm định WHITE: Bằng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả sau: Bảng báo cáo 4 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.490868     Prob. F(5,5) 0.773272 Obs*R-squared 3.621746     Prob. Chi-Square(5) 0.605051 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/21/07 Time: 23:16 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C -175637.2 257490.2 -0.682112 0.5255 EX -3.761668 173.5173 -0.021679 0.9835 EX^2 0.071533 0.189121 0.378239 0.7208 EX*IM -0.159473 0.403390 -0.395332 0.7089 IM 151.4898 123.8116 1.223551 0.2756 IM^2 0.063288 0.199547 0.317157 0.7639 R-squared 0.329250     Mean dependent var 26188.37 Adjusted R-squared -0.341501     S.D. dependent var 22728.21 S.E. of regression 26324.53     Akaike info criterion 23.49684 Sum squared resid 3.46E+09     Schwarz criterion 23.71388 Log likelihood -123.2326     F-statistic 0.490868 Durbin-Watson stat 2.217412     Prob(F-statistic) 0.773272 Ta kiểm định cặp giả thuyết sau: H0: Phương sai sai số đồng đều H1: Phương sai sai số không đồng đều Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định X2qs = nR2 ~ X2(m)α Miền bác bỏ với mức ý nghĩa α được xác định như sau: Wα = { X2 / X2qs > X2(m)α} Từ kết quả báo cáo ta có X2qs = nR2 = 3,621746 Với α = 0.05, m = 5 .Ta tìm được X2(5)0.05 = 11,0705 → X2qs < X2(5)0.05 chưa có cơ sở để bác bỏ H0. Vậy mô hình có phương sai sai số đồng đều 5.Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên: Tiến hành kiểm định JB. Bằng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả sau: Bảng báo cáo 5 Ta kiểm định cặp giả thuyết sau: H0: Có phân phối chuẩn H1: Không có phân phối chuẩn Từ kết quả báo cáo ta thu được JBqs = 1.256719 Với α = 0.05, X2(2)0.05 = 5.99147.Vì JBqs < X2(2)0.05 nên chúng ta chưa có cơ sở để bác bỏ H0.Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chẩn 6. Để xét xem mô hình có đa cộng tuyến hay không? Ta đi hồi quy phụ EX theo IM Bảng báo cáo 6 Dependent Variable: EX Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 23:31 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   IM 0.957500 0.101540 9.429825 0.0000 C 146.9965 282.8796 0.519643 0.6158 R-squared 0.908090     Mean dependent var 2664.300 Adjusted R-squared 0.897877     S.D. dependent var 971.2594 S.E. of regression 310.3816     Akaike info criterion 14.47645 Sum squared resid 867030.7     Schwarz criterion 14.54879 Log likelihood -77.62046     F-statistic 88.92159 Durbin-Watson stat 0.713182     Prob(F-statistic) 0.000006 Từ kết quả kiểm định ta thấy hệ số tương quan cặp giữa các biến EX và IM cao (R2 = 0.90809) thì có khả năng tồn tại đa cộng tuyến để có thể biết chính xác ta đi kiểm định cặp giả thuyết : H0: Mô hình có đa cộng tuyến H1: Mô hình không có đa cộng tuyến Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F Theo kết quả báo cáo ta có: Fqs= 88.92159 Với n = 11, k = 3, α = 0.05 ta có F0,05(1,9) = 5,12 Fqs > F0,05 (1,9) nên thuộc miền bác bỏ,tức là bác bỏ H0,chấp nhận H1. Nghĩa là mô hình có đa cộng tuyến C- KẾT LUẬN: Từ việc kiểm định các khuyết tật trên ta thấy mô hình chỉ bị khuyết tật nhỏ,đó là mô hình có đa cộng tuyến.Và khó có thể tránh khỏi có khuyết tật trong mô hình mà hơn nữa trên thực tế các nhà nước đã sử dụng những biện pháp điều chỉnh tác động đến xuất nhập khẩu.Vì vậy ta có thể dự báo sự ảnh hưởng của xuất khẩu (EX), và nhập khẩu (IM) đến GDP bình quân của Thái Lan. Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu ^ SRF: GDP = 2818,745 + 0.159312 EXi + 0.766282 IMi a- Khi Xuất khẩu & nhập khẩu bằng 0 thì GDP trung bình của Thái Lan là 2818,745 tỷ Bạt b- Khi xuất khẩu EX tăng (hoặc giảm) 1 tỷ Bạt trong trường hợp các yếu tố khác không đổi thì GDP trung bình của Thái Lan tăng (hoặc giảm) 0.159312 tỷ Bạt c- Khi nhập khẩu (IM) tăng hoặc giảm 1 tỷ Bạt trong trường hợp các yếu tố khác không đổi thì GDP trung bình tăng hoặc giảm 0.766282 tỷ Bạt d- Từ bảng báo cáo 1 có R2 = 0,964862 .Nghĩa là sự thay đổi trong GDP có được do xuất khẩu(EX),nhập khẩu (IM) quyết định tới 96,4862%. a- Khi EX tăng 1 tỷ Bạt thì GDP trung bình tăng tối đa là bao nhiêu? Ta đi tìm khoảng tin cậy bên trái của β2 : β2 ≤ 0.159312 + 0.203793 * 1,86 (t8 0.05 = 1,86 ) β2 ≤ 0.538367 Vậy khi EX tăng 1 tỷ Bạt Thái Lan thì GDP trung bình tăng tối đa là 0.538367 tỷ Bạt b- Khi EX giảm 1 tỷ Bạt thì GDP trung bình giảm tối thiểu là bao nhiêu? Ta đi tìm khoảng tin cậy bên phải của β2 : β2 ≥ 0.159312 - 0.203793 * 1,86 β2 ≥ -0,219743 Vậy khi EX giảm 1 tỷ Bạt Thái Lan thì GDP trung bình giảm tối thiểu là 0,219743 tỷ Bạt a- Khi IM tăng 1 tỷ Bạt thì GDP trung bình tăng tối đa là bao nhiêu? Ta đi tìm khoảng tin cậy bên trái của β3 : β3 ≤ 0.766282 + 0.204768 * 1,86 (t8 0.05 = 1,86 ) β3 ≤ 1.14715048 Vậy khi IM tăng 1 tỷ Bạt Thái Lan thì GDP trung bình tăng tối đa là 1.14715048 tỷ Bạt b- Khi IM giảm 1 tỷ Bạt thì GDP trung bình giảm tối thiểu là bao nhiêu? Ta đi tìm khoảng tin cậy bên phải của β3 : β3 ≥ 0,766282 – 0,204768* 1,86 (t8 0.05 = 1,86 ) β3 ≥ 0,38541352 Vậy khi IM giảm 1 tỷ Bạt Thái Lan thì GDP trung bình giảm tối thiểu là 0,38541352 tỷ Bạt Sự biến động giá trị của GDP đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra Var(Ui) = 189,76042 = 36009,01