Đề tài Sự phụ thuộc của nhập khẩu vào tổng thu nhập quốc dân và tỷ giá hối đoái của Hàn Quốc từ năm 1992 đến năm 2007

BỘ TÀI CHÍNH HỌC VIỆN TÀI CHÍNH Giảng viên hương dẫn: TS. Phạm Thị Thắng. Thành viên: Nguyễn Chiểu. Nguyễn Phương. Đặng Bích. Phạm Ngọc. BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Vấn đề nghiên cứu Sự phụ thuộc của nhập khẩu vào tổng thu nhập quốc dân và tỷ giá hối đoái của Hàn Quốc từ năm 1992 đến năm 2007. Cơ sở lý luận Cán cân thương mại là một trong những chỉ tiêu quan trọng mà mỗi quốc gia đều quan tâm, đặc biệt trong nền kinh tế mở cửa hội nhập quốc tế. Cán cân thương mại được quyết định bởi 2 nhân tố quan trọng là xuất khẩu và nhập khẩu. Trong những năm vừa qua Hàn Quốc không ngừng chú trọng tăng xuất nhập khẩu để thúc đẩy kinh tế phát triển mặt khác Hàn Quốc là một quốc gia có tỉ giá hối đoái thả nổi Vì vậy mà nhóm em quyết định lựa chọn nghiên cứu mức ảnh hưởng của tổng thu nhập quốc dân và tỷ giá hối đoái tới nhập khẩu. Từ đó giúp các nhà hoạch định đưa ra những quyết định kinh tế phù hợp. Dựa trên cơ sở thu thập số liệu về nhập khẩu, tổng thu nhập quốc dân và tỉ giá hối đoái của Hàn Quốc từ năm 1992 đến năm 2007: Ta có bảng số liệu sau: Năm Y X2 X3 1992 81775 257525 780.7 1993 83800 290676 802.7 1994 102348 340208 803.4 1995 135119 398838 771.3 1996 150339 448596 804.5 1997 144616 491135 951.3 1998 93282 484103 1401.4 1999 119752 529500 1188.8 2000 160481 603236 1131.0 2001 141098 651415 1291.0 2002 152126 720539 1251.1 2003 178827 767114 1191.6 2004 224463 826893 1145.3 2005 261238 865241 1024.1 2006 309383 908744 954.8 2007 356846 975013 929.3 Trong đó: Y là Nhập khẩu (đvt: tỉ Won) X2 Tổng thu nhập quốc nội (đvt: tỉ Won) X3 là Tỷ giá hối đoái Won Hàn Quốc/ 1 đô la Mỹ (Won/1 USD) (đvt: Won) Nguồn: Ngân hàng phát triển châu Á ADB. Mô hình hồi quy Từ những kiên thức đã học được nghiên cứu ở môn kinh tế học vĩ mô và kinh tế học vi mô, chúng ta biết rằng tổng thu nhập quốc dân và tỉ giá hối đoái là 2 nhân tố có quyết định quan trọng đến nhập khẩu. Từ lý thuyết kinh tế ta có: Y = eu Lấy log 2 vế ta được : Mô hình hồi quy tổng thể PRM: log(Yi)= + X2i) + log(X3i) + Ui Trong đó: Yi là giá trị quan sát ở kỳ thứ i. Ui là yếu tố ngẫu nhiên. Ước lượng các tham số trong mô hình hồi quy. Hàm hồi quy mấu có dạng: SRM:log( = + log(X2i) + log(X3i) + ei Trong đó: là các ước lượng điểm của các hệ số hồi quy tổng thể; ei là ước lượng điểm của Ui. Ta thấy mô hình trên là tuyến tính nên có thể sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Với số liệu ở bảng số liệu, bằng Eviews thu được kết quả: Báo cáo 1. Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 10:10 Sample: 1992 2007 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(X2) 1.263886 0.036437 34.68725 0.0000 LOG(X3) -1.133685 0.074919 -15.13217 0.0000 C 3.063610 0.473144 6.475004 0.0000 R-squared 0.989521 Mean dependent var 11.93930 Adjusted R-squared 0.987908 S.D. dependent var 0.441182 S.E. of regression 0.048513 Akaike info criterion -3.046596 Sum squared resid 0.030596 Schwarz criterion -2.901736 Log likelihood 27.37277 F-statistic 613.7603 Durbin-Watson stat 1.435805 Prob(F-statistic) 0.000000 Phần dư ei thu được từ kết quả hồi quy mô hình như sau: Từ kết quả bảng Eviews ta có: =3.063610, =1.263886, = -1.133685 Ta có hàm hồi quy mẫu: log( =3.063610 +1.263886 log(X2) -1.133685log(X3i) Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy. kiểm định hệ số với . Ta dùng cặp kiểm định giải thuyết sau: H0: =0 H1: 0 Miền bác bỏ:= {t: > }. Ta có: = 34.68725. Với độ tin cậy là 1- = 0.95 ta có: = 2.16. Ta có: . Vậy bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Như vậy tốc độ tăng xuất khẩu có ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng của tổng mức lưu chuyển hàng hoá xuất nhập khẩu. Kiểm định giả thuyết đối với 3: Ta kiểm định cặp giả thuyết: H0: 3 = 0 H1: 3 0 Miền bác bỏ: W = {t: > } Ta có: Tqs = -15.13217 => = 15.13217 Với độ tin cậy là 1- = 0.95 ta có: = 2.16 Ta có: . Vậy bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Như vậy tốc độ tăng nhập khẩu có ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng của tổng mức lưu chuyển hàng hoá xuất nhập khẩu. Kiểm định sự phụ hợp của hàm hồi quy Ta kiểm định cặp giả thuyết: H0: R2 = 0 ( hàm hồi quy không phù hợp) H1 : R2 0 ( hàm hồi quy phù hợp) Tiêu chuẩn kiểm định: F = Miền bác bỏ: W = {F: Fqs > F(k-1; n-k) Ta có: Fqs = 613.7603 Với độ tin cậy 1- = 0.95 ta có: F0.05(2;13) = 3.81 Fqs > F0.05(2;13). Vậy bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Kết luận: hàm hồi quy phù hợp. Các khuyết tật của mô hình. 1)Kiểm định các biến bỏ sót – kiểm định Ramsey. Bằng phần mềm Eviews ta thu được kết quả sau: Báo cáo 2. Ramsey RESET Test: F-statistic 2.020656     Prob. F(1,12) 0.180637 Log likelihood ratio 2.490001     Prob. Chi-Square(1) 0.114572 Test Equation: Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 10:14 Sample: 1992 2007 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   LOG(X2) -1.455346 1.913257 -0.760665 0.4615 LOG(X3) 1.332656 1.736529 0.767425 0.4577 C 9.186797 4.331586 2.120885 0.0554 FITTED^2 0.089572 0.063013 1.421498 0.1806 R-squared 0.991031     Mean dependent var 11.93930 Adjusted R-squared 0.988789     S.D. dependent var 0.441182 S.E. of regression 0.046714     Akaike info criterion -3.077221 Sum squared resid 0.026187     Schwarz criterion -2.884074 Log likelihood 28.61777     F-statistic 441.9721 Durbin-Watson stat 1.576337     Prob(F-statistic) 0.000000 Kiểm định cặp giả thuyết H0: mô hình không bỏ sót biến thích hợp H1: mô hình bỏ sót biến thích hợp. Tiêu chuẩn kiểm định: F = F(1;n-4) Miền bác bỏ: W = {F: F >F(1;n-4)} Giá trị của thống kê quan sát: Fqs= 2.020656 Với độ tin cậy: 1- = 0.95 ta có: F0.05(1; 12) = 4.75 Fqs không thuộc miền bác bỏ giả thuyết nên chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mô hình không bỏ sót biến hay nói cách khác mô hình chỉ định đúng. 2) Hiện tượng tự tương quan. a)Phát hiện tự tương quan bằng kiểm định Durbin-Watson. Theo kết quả báo cáo 1 ta có: dqs = 1.435805 Với độ tin cậy 1- = 0.95 và k= k-1= 3-1 = 2. Suy ra với k = 2; n=16; = 0.05 thì dL = 0.982; dU = 1.539. Suy ra dL < dqs< dU. Vậy chưa có kết luận về tự tương quan trong mô hình. b) Phát hiện hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Breusch-Godfrey(BG). phát hiện tự tương quan bậc 1 Bằng phần mềm Eviews ta thu được kết quả sau: Báo cáo 3. Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.663730     Prob. F(1,12) 0.431118 Obs*R-squared 0.838590     Prob. Chi-Square(1) 0.359800 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 10:16 Sample: 1992 2007 Included observations: 16 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   LOG(X2) 0.008233 0.038276 0.215110 0.8333 LOG(X3) -0.018788 0.079333 -0.236823 0.8168 C 0.021653 0.480121 0.045099 0.9648 RESID(-1) 0.248110 0.304543 0.814696 0.4311 R-squared 0.052412     Mean dependent var -2.44E-15 Adjusted R-squared -0.184485     S.D. dependent var 0.045163 S.E. of regression 0.049153     Akaike info criterion -2.975432 Sum squared resid 0.028992     Schwarz criterion -2.782284 Log likelihood 27.80345     F-statistic 0.221243 Durbin-Watson stat 1.792997     Prob(F-statistic) 0.879787 Từ báo cáo ta thu được: = 0.838590 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: mô hình không có hiện tượng tự tương quan. H1: mô hình có hiện tượng tự tương quan. Tiêu chuẩn kiểm định: = (n-2)R2 (p) Miền bác bỏ giả thuyết: W = {/ >(p)} Với độ tin cậy 1- = 0.95 ta có: = 3.84146 < nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Vậy không có hiện tượng tự tương quan bậc 1. Phát hiện tự tương quan bậc 2 Bằng phần mềm Eviews ta thu được kết quả sau: Báo cáo 4: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.713442     Prob. F(2,11) 0.511290 Obs*R-squared 1.837159     Prob. Chi-Square(2) 0.399086 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 00:33 Sample: 1992 2007 Included observations: 16 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   LOG(X2) -0.000761 0.039965 -0.019034 0.9852 LOG(X3) -0.000485 0.082738 -0.005865 0.9954 C 0.013124 0.484772 0.027072 0.9789 RESID(-1) 0.277021 0.309179 0.895989 0.3894 RESID(-2) -0.275289 0.312593 -0.880664 0.3973 R-squared 0.114822     Mean dependent var -2.44E-15 Adjusted R-squared -0.207060     S.D. dependent var 0.045163 S.E. of regression 0.049619     Akaike info criterion -2.918563 Sum squared resid 0.027083     Schwarz criterion -2.677129 Log likelihood 28.34851     F-statistic 0.356721 Durbin-Watson stat 1.881212     Prob(F-statistic) 0.834181 Theo báo cáo ta có: = 1.837159; p = 2. Kiểm định cặp giả thuyết: H0: mô hình không có hiện tượng tự tương quan. H1: mô hình có hiện tượng tự tương quan. Tiêu chuẩn kiểm định: : = (n-2)R2 (p) Miền bác bỏ giả thuyết: W = {/ >(p)} Với độ tin cậy 1- = 0.95 ta có: = 5.99147 Suy ra < nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Vậy không có hiện tượng tự tương quan bậc 2. Kết luận: mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Phương sai sai số thay đổi Phát hiện phương sai sai số thay đổi dựa vào kiểm định White. Mô hình hồi quy: e²i= α1 + α2 + α3+ α4 + α5 + α6 + bằng phần mềm Eview ta thu được kết quả sau: Báo cáo 5: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.704739     Prob. F(5,10) 0.632952 Obs*R-squared 4.168912     Prob. Chi-Square(5) 0.525362 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 00:34 Sample: 1992 2007 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 1.651520 2.035678 0.811287 0.4361 LOG(X2) -0.145750 0.135255 -1.077590 0.3065 (LOG(X2))^2 0.000461 0.005497 0.083852 0.9348 (LOG(X2))*(LOG(X3)) 0.019407 0.016877 1.149920 0.2769 LOG(X3) -0.206674 0.500153 -0.413222 0.6882 (LOG(X3))^2 -0.003119 0.031482 -0.099078 0.9230 R-squared 0.260557     Mean dependent var 0.001912 Adjusted R-squared -0.109164     S.D. dependent var 0.002369 S.E. of regression 0.002495     Akaike info criterion -8.868717 Sum squared resid 6.23E-05     Schwarz criterion -8.578996 Log likelihood 76.94973     F-statistic 0.704739 Durbin-Watson stat 2.842167     Prob(F-statistic) 0.632952 Ta thu được = 0.260557; =4.168912 Kiểm định cặp giả thuyết: : Mô hình có phương sai sai số đồng đều. : Mô hình có phương sai sai số không đồng đều. Dùng tiêu chuẩn kiểm định: =nR2 ~ Trong đó m = 5 là số biến giải thích trong mô hình Miền bác bỏ: = { / > } Với mức ý nghĩa , ta có =4.168912< = 11.0705 không thuộc miền bác bỏ vì thế chưa có cơ sở bác bỏ H0 vậy mô hình có phương sai sai số đồng đều. Hiện tượng đa cộng tuyến Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến bằng phương pháp Theil: Hồi quy mô hình : Log (Yi) = + log(X2) + Vi Bằng phần mềm Eviews ta có: Báo cáo 6: Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 00:46 Sample: 1992 2007 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   LOG(X2) 0.958131 0.126058 7.600711 0.0000 C -0.732092 1.667895 -0.438932 0.6674 R-squared 0.804935     Mean dependent var 11.93930 Adjusted R-squared 0.791001     S.D. dependent var 0.441182 S.E. of regression 0.201692     Akaike info criterion -0.247680 Sum squared resid 0.569516     Schwarz criterion -0.151106 Log likelihood 3.981437     F-statistic 57.77081 Durbin-Watson stat 0.677603     Prob(F-statistic) 0.000002 Hồi quy mô hình: log(Yi) = + log(X3) + Vi Bằng phần mềm Eviews ta có: Báo cáo 7: Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 00:49 Sample: 1992 2007 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   LOG(X3) 0.307421 0.581079 0.529052 0.6051 C 9.813506 4.019710 2.441347 0.0285 R-squared 0.019601     Mean dependent var 11.93930 Adjusted R-squared -0.050428     S.D. dependent var 0.441182 S.E. of regression 0.452169     Akaike info criterion 1.366945 Sum squared resid 2.862391     Schwarz criterion 1.463519 Log likelihood -8.935564     F-statistic 0.279896 Durbin-Watson stat 0.298926     Prob(F-statistic) 0.605057 Tính độ đo Theil: m= R2 – [(R2 - ) + ( R2 - ) Ta có: R2 = 0.989521 ; = 0.804935 ; = 0.019601 m = -0.164985 ~ 0 Vậy coi như chấp nhận mô hình không có đa cộng tuyến. Kiểm định tính phân phối của sai số ngẫu nhiên Bằng kết quả Eviews ta thu được kết quả sau: Từ kết quả báo cáo, ta thu được JB = 0.638583 Kiểm định cặp giả thuyết: Ho: sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. H1: sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn. Tiêu chuẩn kiểm định: ~ 2(2) S là hệ số nhọn, K là hệ số bất đối xứng. Miền bác bỏ W = { JB: JB > } Với = 0.05 ta có = 5.9915 Ta có JBqs = 0.638583 < = 5.9915 Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho vì vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. Phân tích và kết luận về tính quy luật trong sự thay đổi giá trị các biến trong mô hình. Khi một biến độc lập thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi thế nào? Theo báo cáo 1 và hàm hồi quy mẫu ta có nhận xét như sau: = 1.263886 cho biết khi tổng Thu nhập quốc dân tăng 1% thì nhập khẩu tăng 1.263886 khi tỉ giá hối đoái không đổi. = -1.133685 cho biết khi tỉ giá hối đoái tăng 1% thì nhập khẩu giảm 1.133685% trong khi tổng thu nhập quốc dân không đổi. , đều có ý nghĩa kinh tế. Từ báo cáo 1 ta thu được R2 = 0.989521 như vậy sự biến động của tổng thu nhập quốc dân và tỷ giá hối đoái sẽ giải thích được 98,9521% sự biến động của nhập khẩu. Nếu tổng thu nhập quốc dân tăng 1% khi tỷ giá hối đoái không đổi thì nhập khẩu tăng trong khoảng, tăng tối thiểu, tăng tối đa là bao nhiêu? Tăng trong khoảng: - Se() + Se() Trong đó Se() =0.036437 ; =2.16 1.18518208 1.34258992 Như vậy khi tổng thu nhập quốc dân tăng 1% mà tỷ giá hối đoái không đổi thì nhập khẩu trung bình tăng trong khoảng (1.18518208;1.34258992)%. Tăng tối thiểu: - Se() Thay số ta được 1.199356 Như vậy khi tổng thu nhập quốc dân tăng 1% và tỷ giá hối đoái không đổi và nhập khẩu trung bình tăng tối thiểu là 1.199356%. Tăng tối đa: + Se() Thay số ta được: 1.328416% Như vậy khi tổng thu nhập quốc dân tăng 1% và tỷ giá hối đoái không đổi và nhập khẩu trung bình tăng tối đa là 1.328416% Nếu tỷ giá hối đoái tăng 1% khi tổng thu nhập quốc dân không đổi thì nhập khẩu giảm trong khoảng, giảm tối thiểu, giảm tối đa là bao nhiêu? Giảm trong khoảng - Se() + Se() Trong đó Se() =0.074919; =2.16 -1.29551 -0.97186 Như vậy tỷ giá hối đoái tăng 1% mà tổng thu nhập quốc dân không đổi thì nhập khẩu trung bình giảm trong khoảng (0.97186 ; 1.29551)%. Giảm tối thiểu: + Se() Thay số ta được -1.0095 Như vậy khi tỷ giá hối đoái tăng 1% và tổng thu nhập quốc dân không đổi thì nhập khẩu trung bình giảm tối thiểu là 1.0095%. Giảm tối đa: - Se() Thay số ta được: - 1.26642 Khi tỷ giá hối đoái tăng 1% và tổng thu nhập quốc dân không đổi thì nhập khẩu trung bình giảm tối đa là 1.26642. Sự biến động của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên. Tìm khoảng tin cậy của Trong đó = 0.0485132; (16-3) = 24.7256 ; (16-3)= 5.0088. Thay số vào ta được: 0.0012374 0.00610845 Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì nhập khẩu trung bình thay đổi trong khoảng (0.0012374 0.00610845 ). Ta tìm khoảng tin cậy bên trái Thay số ta được kết quả 0.00519289 Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì nhập khẩu trung bình tăng tối đa là 0.00519289%. Ta tìm khoảng tin cậy bên phải Thay số ta được kết quả: 0.0013682 . Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì nhập khẩu trung bình tăng tối thiểu là 0.0013682%. Dự báo và ý nghĩa. Dự báo. Dự báo giá trị trung bình của nhập khẩu. So sánh số liệu thực tế Y và số liệu dự báo YF obs Y YF 1992 81775 77625.21 1993 83800 87657.23 1994 102348 106838.2 1995 135119 136797 1996 150339 151307.2 1997 144616 140302.4 1998 93282 88799.97 1999 119752 119844.8 2000 160481 149527.8 2001 141098 141825 2002 152126 166942.8 2003 178827 190958.5 2004 224463 219604.1 2005 261238 263994.2 2006 309383 304101.7 2007 356846 342754 Nhận xét: qua so sánh số liệu thực tế và số liệu dự báo, ta thấy số liệu dự báo gần với số liệu thực tế nên ta có thể dung mô hình này để dự báo cho tương lai. Dự báo mức nhập khẩu đến năm 2010. Số liệu dự báo tổng thu nhập quốc dân và tỷ giá hối đoái năm 2008, 2009, 2010 như sau: năm X2 X3 2008 986730 1242.3 2009 1007233 1021.5 2010 1207579 989.7 Dùng Eviews dự báo ta có kết quả sau: Kết luận: Dựa vào đồ thị ta thấy đến năm 2010 sản lượng nhập khẩu trung bình của Hàn Quốc tăng. Ý nghĩa.  Việc xây dựng mô hình này là để giúp các nhà hoạch định chính sách thương mại xuất nhập khẩu đưa ra những quyết định chính xác nhất mang lai hiệu quả nhất cho quốc gia. Mặt khác, từ mô hình trên ta cũng có thể thấy mức độ ảnh hưởng của nhân tố tổng sản phẩm quốc nội, tỷ giá hối đoái và những nhân tố khác có ảnh hưởng đến nhập khẩucủa Hàn Quốc. Tổng sản phẩm quốc nội tác động rất mạnh đến nhập khẩu từ những chi tiêu chính phủ, chi tiêu hộ đình... Như vậy, chính phủ cần khuyến khích người dân tiêu dùng hàng nội để giảm mức độ ảnh hưởng của tổng sản phẩm quốc nội đến nhập khẩu. Nhưng, do không thể giảm nhập khẩu bằng cách giảm tổng sản phẩm quốc nội nên cần chú ý đến việc điều chỉnh hợp lý tỷ giá hối đoái cho phù hợp, nếu cần thiết có thể sử dụng chính sách bảo hộ mậu dịch...