(123doc) - Bao-Cao-Thuc-Hanh-Kinh-Te-Luong-Lam-Phat-That-Nghiep-Va-Toc-Do-Tang-Truong-Kinh-Te [PDF]

Zitiervorschau

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG 

Lớp tín chỉ: C5032.1LT1 Họ tên các thành viên trong nhóm: 1. Vũ Thị Thúy Phương 2. Phạm Thị Thanh Nga 3. Đậu Thị Hà Phương 4. Đỗ Thị Kim Anh 5. Phạm Hải Chung 6. Nguyễn Thái Dương

Trang 1

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

MỤC LỤC 1. Nêu giả thuyết về vẫn đề kinh tế 1.1. Lí do chọn vấn đề 1.2. Cơ sở lý thuyết 2. Xây dựng mô hình toán kinh tế tương ứng để mô tả giả thuyết đã được xác định 3. Thu thập số liệu thống kê. 3.1. Nguồn số liệu 3.2. Bảng số liệu. 4. Xây dựng mô hình kinh tế lượng tương ứng. 4.1. Nhập số liệu vào Eviews 5.1 ta có bảng. 4.2. Lựa chọn mô hình hồi quy 5. Ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eviews : 6.Kiểm định các khuyết tật của mô hình. 6.1. Đa cộng tuyến. 6.2. Phương sai sai số thay đổi. 6.3. Tự tương quan. 6.4. Kiểm định về chỉ định mô hình. 6.5. Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên. 7. Phân tích và đánh giá mô hình. 7.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và các hệ số hồi quy. 7.2. Khi biến độc lập thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi như thế nào? 7.3. Khi giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối đa bao nhiêu? 7.4 Nếu giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối thiểu bao nhiêu? 7.5. Sự biến động của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu Trang 2

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

nhiên gây ra là bao nhiêu? 8.Dự báo về mô hình: 8.1 Dự báo giá trị trung bình của tỷ lệ thất nghiệp. 8.2 So sánh số liệu thực tế của Y với số liệu dự báo YF 8.3 Dự báo tỷ lệ thất nghiệp đến năm 2015 9.Kiến nghị về vấn đề nghiên cứu

Trang 3

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

1. Nêu giả thuyết và vấn đề kinh tế. 1.1. Lí do chọn vấn đề: Lạm phát, thất nghiệp và tốc độ tăng trưởng kinh tế là 3 vấn đề cơ bản lớn của nền kinh tế vĩ mô.chúng cũng được xem như là các chỉ tiêu để đánh giá mức độ thành công của một nền kinh tế.Vì vậy nghiên cứu về 3 vấn đề này luôn là một vấn đề quan trọng và cần thiết.Hiểu rõ được vấn đề trên sẽ giúp chúng ta trong việc đưa ra những biện pháp giúp phát triển nền kinh tế một cách tốt nhất. Trong tình hình kinh tế thế giới đầy biến động, những cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu làm giảm tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và khiến cho lạm phát, thất nghiệp ở nhiều quốc gia tăng cao, trong đó có cả Việt Nam.Một yêu cầu được đặt ra là phải nghiên cứu một cách sâu sắc về sự tác động qua lại giữa 3 vấn đề này. ♦ Mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp: -Mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp trong dài hạn như sau: Không có sự đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp .Tỷ lệ thất nghiệp sẽ trở về với thất nghiệp tự nhiên cho dù lạm phát có tăng bao nhiêu đi chăng nữa.Trong dài hạn lạm phát tăng hay giảm đều không ảnh hưởng đến nền kinh tế do có sự điều chỉnh về tiền lương.Tiền lương sẽ giảm cho đến khi thị trường lao động cân bằng. -Trong ngắn hạn khi cầu lao động tăng thì thất nghiệp tăng , còn trong dài hạn ban đầu thất nghiệp tăng nhưng do tiền lương điều chỉnh làm cho thất nghiệp giảm và thị trường lao động cân bằng.Trong dài hạn do áp lực của cung thừa, tiền lương của mỗi người sẽ giảm xuống để duy trì mức thất nghiệp tự nhiên nghĩa là không có thất nghiệp tự nguyện.Khi nền kinh tế suy giảm, cầu về lao động giảm.Giai đoạn đầu tiên sẽ có thất nghiệp vì tiền lương chưa kịp điều chỉnh theo mức sản lượng cân bằng mới.Nhưng trong dài hạn tiền lương sẽ giảm đến mức thất nghiệp tự nhiên và lúc đó thất nghiệp do thiếu cầu mới bị triệt tiêu. ♦ Mối quan hệ giữa tổng sản phẩm quốc nội(GDP) đến thất nghiệp:

Trang 4

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Theo thống kê năm 2010, hệ số co giãn việc làm của Việt Nam chỉ đạt mức trung bình 0.28 trong khi đó tổng sản phẩm quốc nội liên tục tăng, tức khi GDP tăng 1% thì việc làm chỉ tăng 0.28%.Thấy rằng hệ số co giãn việc làm thấp, tăng trưởng cao nhưng chưa tạo ra nhiều việc làm đem lại lợi ích cho người lao động. 1.2. Cơ sở lý thuyết để lựa chọn mô hình ♦Về mối quan hệ giữa tăng trưởng và thất nghiệp: Theo Robert J.Gordon, mối quan hệ giữa tăng trưởng và thất nghiệp theo định luật Okun được mô tả bằng 1 phương trình dạng tuyến tính như sau: u = u* - h .(100.(Y/Y*)-100) trong đó: u: là tỷ lệ thất nghiệp thực tế (%) u*: là tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên (%) Y: là GNP thực tế Y* : là GNP tiềm năng. h : là tham số phản ánh độ nhạy cảm của sự thay đổi giữa thất nghiệp và sản lượng. Còn theo Paul A.Samuelson và William D.Nordhaus, định luật Okun được hiểu : "Khi sản lượng thực tế thấp hơn sản lượng tiềm năng 2% thì thất nghiệp sẽ tăng thêm 1%’’ ♦Về mối quan hệ giữa thất nghiệp và lạm phát : Giáo sư A.W.Phillips nghiên cứu về ˝Mối quan hệ giữa thất nghiệp và nhịp độ thay đổi tiền lương ở Liên hiệp Anh trong giai đoạn 1861-1957˝ đã đưa ra đường Phillips ngắn hạn, mà theo đó, khi mức % của tiền lương danh nghĩa bằng mức lạm phát (gp) thì ta có : gp= -β.(u-u*) Trang 5

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Phương trình này gợi ý rằng, có thể đánh đổi lạm phát nhiều hơn để có được một tỷ lệ thất nghiệp ít hơn và ngược lại. 2. Xây dựng mô hình toán kinh tế tương ứng để mô tả giả thuyết đã được xác định Với giả thuyết về mối quan hệ giữa GDP, lạm phát và thất nghiệp của nền kinh tế như các phân tích ở trên, có thể thể hiện dưới dạng hàm số đơn giản như sau: Yi = β1 + β2*X2i + β3*X3i Trong đó:  Yi (tỷ lệ thất nghiệp) (%): là biến phụ thuộc  X2i (GDP) (nghìn tỷ USD); X3i (tỷ lệ lạm phát) (%): là các biến độc lập  β1: là hệ số chặn  β2, β3: là hệ số góc của mô hình hồi quy tổng thể  Ui : là yếu tố ngẫu nhiên. 3. Quan sát và thu thập số liệu thống kê 3.1. Nguồn số liệu

http://vi.wikipedia.org/wiki/T%E1%BA%ADp_tin:Vietnam_inflation_over_the_y ears.jpg http://www.bbc.co.uk/vietnamese/business/2011/12/111223_viet_inflation.shtml http://luanvan.co/luan-van/de-tai-moi-quan-he-giua-lam-phat-va-that-nghiep-oviet-nam-giai-doan-1986-2009-18713/ Trang 6

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=407&idmid=4&ItemID=1349 http://vn.answers.yahoo.com/question/index?qid=20120401195427AAeEEpI http://vn.answers.yahoo.com/question/index?qid=20080123003637AArBgdQ http://gso.gov.vn/default.aspx?tabid=714 http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD

3.2. Bảng số liệu:

TỶ LỆ THẤT

GDP (NGHÌN TỶ

TỶ LỆ LẠM

NGHIỆP (Y) (%)

USD) (X2)

PHÁT (X3) (%)

1993

10.5

13.180954

8.4

1994

7.03

16.286434

9.5

1995

6.08

20.736163

16.9

1996

5.7

24.657470

5.6

1997

6.01

26.843701

3.1

1998

6.85

27.209601

8.1

1999

6.74

28.683658

4.1

2000

6.42

31.172517

-1.8

2001

6.8

32.685199

-0.3

2002

6.01

35.058216

4.1

2003

6.1

39.552513

3.3

2004

5.6

45.427854

7.9

2005

5.3

52.917269

8.4

NĂM

Trang 7

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

2006

4.82

60.913515

7.5

2007

4.2

71.015592

8.3

2008

2.38

91.094051

23.1

2009

2.90

97.180304

6.9

2010

2.88

106.426845

11.8

2011

2.22

123.600141

18.58

2012

1.99

129.817228

6.81

2013

2.37

136.853322

6.04

4. Xây dựng mô hình kinh tế lượng tương ứng. 4.1. Nhập số liệu vào Eviews 5.1 ta có bảng sau:

obs

X2

X3

Y

1993

13.180954

8.4

10.5

1994

16.286434

9.5

7.03

1995

20.736163

16.9

6.08

1996

24.65747

5.6

5.7

1997

26.843701

3.1

6.01

1998

27.209601

8.1

6.85

1999

28.683658

4.1

6.74

2000

31.172517

-1.8

6.42

2001

32.685199

-0.3

6.8

2002

35.058216

4.1

6.01

2003

39.552513

3.3

6.1

2004

45.427854

7.9

5.6

2005

52.917269

8.4

5.3

2006

60.913515

7.5

4.82

2007

71.015592

8.3

4.2

2008

91.094051

23.1

2.38

2009

97.180304

6.9

2.9

Trang 8

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 2010

106.426845

11.8

2.88

2011

123.600141

18.58

2.22

2012

129.817228

6.81

1.99

2013

136.853322

6.04

2.37

Sử dụng ứng dụng đồ thị trong Eviews 5.1 để xem mối tương quan giữa các biến, từ đó có cái nhìn trực quan sinh động trong việc lựa chọn mô hình hồi quy.

140 120 100 80 60 40 20 0 -20 94

96

98

00 X2

02

04

06

X3

Trang 9

08 Y

10

12

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

140 120 100 80 60 40 20 0 94

96

98

00

02

04

X2

06

08

10

12

06

08

10

Y

25 20 15 10 5 0 -5 94

96

98

00

02

04

X3

Trang 10

Y

12

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Y vs. X3 12 10

Y

8 6 4 2 0 -5

0

5

10

15

20

X3 Y vs. X2 12 10

Y

8 6 4 2 0 0

20

40

60

80

100 120 140

X2 Trang 11

25

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

4.2. Lựa chọn mô hình hồi quy Thông qua 4 biểu đồ trên ta có thể nhận thấy, với mỗi một dạng hàm khác nhau sẽ cho ta mối quan hệ giữa các biến khác nhau. Tuy nhiên ta dễ dàng nhận thấy so với đồ thị 3, thì đồ thị 4 biểu diễn mối quan hệ giữa các biến chặt chẽ hơn, chính xác hơn. Do vậy, ta lựa chọn mô hình hồi quy tổng thể như sau: PRM:

LOG(Yi) = β1 + β2*X2i + β3*X3i + Ui

Trong đó:  Yi (tỷ lệ thất nghiệp) (%): là biến phụ thuộc  X2i (GDP) (nghìn tỷ USD), X3i (tỷ lệ lạm phát) (%): là các biến độc lập  β1: là hệ số chặn  β2, β3: là hệ số góc của mô hình hồi quy tổng thể  Ui : là yếu tố ngẫu nhiên.

Với mẫu điều tra hiện có, ta sử dụng mô hình hồi quy mẫu như sau : SRM:

LOG(Yi) =

1

+

2*X2i

+ 3*X3i + ei

Trong đó: 

1,

2,

3:

là các hệ số hồi quy ước lượng (thực chất là ước lượng

điểm của các hệ số hồi quy β1, β2, β3.

Trang 12

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

 ei: là phần dư ( là sai lệch giữa giá trị cá biệt của biến phụ thuộc so với ước lượng giá trị trung bình của chúng trong mẫu).

5. Ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eviews. Với mô hình như trên, ta nhập lệnh LS LOG(Y) X2 X3 C, ta được báo cáo kết quả ước lượng sử dụng phần mềm Eviews 5.1 như sau:

Báo cáo 1: Kết quả ước lượng mô hình tỉ lệ thất nghiệp theo GDP và tỉ lệ lạm phát

Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 03/12/14 Time: 12:38 Sample: 1993 2013 Included observations: 21 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

X2

-0.010626

0.000714

-14.88668

0.0000

X3

-0.010858

0.004881

-2.224498

0.0391

C

2.250686

0.052369

42.97746

0.0000

R-squared

0.940836

Mean dependent var

1.551776

Adjusted R-squared

0.934262

S.D. dependent var

0.467450

S.E. of regression

0.119851

Akaike info criterion

-1.273569

Sum squared resid

0.258557

Schwarz criterion

-1.124351

Trang 13

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Log likelihood

16.37247

F-statistic

143.1198

Durbin-Watson stat

1.412987

Prob(F-statistic)

0.000000

♦Với kết quả như trên, ta có mô hình hồi quy mẫu : Log (Y) = 2,250686 – 0,010626 * X2 – 0,010858 * X3 + eᵢ ♦Ý nghĩa của các hệ số hồi quy : 

1

= 2,250686>0 : cho biết khi GDP bằng 0 và không có lạm phát

thì tỷ lệ thất nghiệp trung bình là 2.250686. 

2=-0,010846
F0.05

( 1,19)

}

- Từ bảng báo cáo ta có : Fqs=(0.126269*19) / (1-0.126269) = 2,745818 Với mức ý nghĩa  =0.05 tra bảng thống kê ta có: F0.05(1,19) =4,38 ; Nhận thấy : Fqs= 2,745818 < F0.05

( 1,19)

= 4,38

 Fqs không thuộc Wα  Chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa  =0.05 thì mô hình gốc không có đa cộng tuyến.

6.2. Phương sai sai số thay đổi. Ta sử dụng kiểm định White như sau. Báo cáo 3 : Kiểm định White với mô hình White có tích nhân chéo

Trang 16

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

White Heteroskedasticity Test: F-statistic

0.882190

Probability(5, 15)

0.516591

Obs*R-squared

4.772044

Probability(5)

0.444329

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/15/14 Time: 07:33 Sample: 1993 2013 Included observations: 21 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

0.050031

0.026226

1.907726

0.0758

X2

-0.001590

0.000844

-1.883715

0.0791

X2^2

8.71E-06

4.81E-06

1.811419

0.0901

X2*X3

1.93E-05

3.56E-05

0.541825

0.5959

X3

0.000975

0.002701

0.360969

0.7232

X3^2

-6.75E-05

0.000153

-0.442222

0.6646

R-squared Adjusted R-squared

0.227240

Mean dependent var

0.012312

-0.030346

S.D. dependent var

0.024394

S.E. of regression

0.024762

Akaike info criterion

-4.324075

Sum squared resid

0.009197

Schwarz criterion

-4.025640

Log likelihood

51.40279

F-statistic

0.882190

Durbin-Watson stat

1.643729

Prob(F-statistic)

0.516591

Trang 17

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

- Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Phương sai sai số không thay đổi H1: Phương sai sai số thay đổi - Mức ý nghĩa 5% - Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:  2  nR 2 ~  2( m) - Miền bác bỏ giả thuyết H0: W    2 /  2   2 ( m )  - Theo báo cáo 3, ta có:  qs2  nR 2  21 * 0,227204  4,772044 - Tra bảng được:  02,(055)  11,0705   qs2   02,(055)   qs2  W  => Chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 nên ta tạm thời chấp nhận H0 Kết luận: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi. 6.3. Tự tương quan. Dùng kiểm định BG bậc tự do là 2 như sau: Báo cáo 4: Kiểm định BG với bậc tự do bằng 2.

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic

0.223758

Probability

0.801969

Obs*R-squared

0.571383

Probability

0.751494

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Trang 18

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Date: 03/15/14 Time: 08:01 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

X2

3.52E-06

0.000764

0.004598

0.9964

X3

0.000339

0.005433

0.062356

0.9511

C

-0.002663

0.055298

-0.048160

0.9622

RESID(-1)

0.064959

0.269081

0.241410

0.8123

RESID(-2)

-0.170842

0.268500

-0.636281

0.5336

R-squared Adjusted R-squared

0.027209

Mean dependent var

-1.72E-16

-0.215989

S.D. dependent var

0.113701

S.E. of regression

0.125380

Akaike info criterion

-1.110678

Sum squared resid

0.251522

Schwarz criterion

-0.861982

Log likelihood

16.66212

F-statistic

0.111879

Durbin-Watson stat

1.533089

Prob(F-statistic)

0.976533

- Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2 H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2 - Mức ý nghĩa 5% - Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:  2  (n  2) R 2 ~  2 (2) - Miền bác bỏ giả thuyết H0, với mức ý nghĩa   0,05 là:

W







  2 /  2   2 ( 2) Trang 19

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

- Theo báo cáo 4 ta có:  qs2  (n  2) R 2  0,571383 2

- Mà  02,(052)  5,9915 =>  qs

  02,(052) =>  qs2  W



=> Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, nên tạm thời chấp nhận Ho Kết luận: Mô hình không có tự tương quan bậc 2 6.4. Kiểm định về chỉ định mô hình. Ta dùng kiểm định Ramsey bỏ sót 1 biến để kiểm định. Báo cáo 5: Kiểm định Ramsey bỏ sót 1 biến. Ramsey RESET Test: F-statistic

0.369149

Probability

0.551499

Log likelihood ratio

0.451128

Probability

0.501800

Test Equation: Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 03/15/14 Time: 08:08 Sample: 1993 2013 Included observations: 21 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

X2

-0.006956

0.006083

-1.143545

0.2687

X3

-0.006747

0.008394

-0.803811

0.4326

C

1.679392

0.941794

1.783184

0.0924

Trang 20

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

FITTED^2

0.125615

0.206747

0.607577

0.5515

R-squared

0.942094

Mean dependent var

1.551776

Adjusted R-squared

0.931875

S.D. dependent var

0.467450

S.E. of regression

0.122008

Akaike info criterion

-1.199813

Sum squared resid

0.253062

Schwarz criterion

-1.000856

Log likelihood

16.59803

F-statistic

92.19226

Durbin-Watson stat

1.445781

Prob(F-statistic)

0.000000

- Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình không bỏ sót 1 biến H1: Mô hình bỏ sót 1 biến =0,05

- Mức ý nghĩa

- Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:

R



 R12 /( p  1) F ~ F (( p  1), n  k  p  1) 1  R /( n  k  p  1)



2 2 2 2



(với n=21, k=3, p=2) - Miền bác bỏ:

{ :

>

- Theo báo cáo 5 ta có : - Mà

( , ,

)

= 4,45 ta thấy

),(

((

)

}

= 0,369149
Chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ,chấp nhận giả thuyết H0. Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 0,05 mô hình chỉ định không bỏ sót biến

Trang 21

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

6.5. Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên. Dùng kiểm định JB như sau: Báo cáo 6: Phân bố xác suất của phần dư. 6 Series: Residuals Sample 1993 2013 Observations 21

5 4 3 2 1 0 -0.2

-0.1

-0.0

0.1

0.2

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

-1.72e-16 0.010285 0.331952 -0.187412 0.113701 0.835081 4.738655

Jarque-Bera Probability

5.085816 0.078637

0.3

- Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Ui có phân phối chuẩn H1: Ui không có phân phối chuẩn - Mức ý nghĩa 5% - Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: JB = n*(S2/6 +(K-3)2/24 ) ~ χ2(2) ; Với K là hệ số nhọn, S là hệ số bất đối xứng - Theo báo cáo trên ta có JBqs= 5,085816 2( 2) ta có  0, 05  5,9915

Trang 22

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

=> JBqs <  02,(052)  chưa có cơ sở bác bỏ Ho, nên ta tạm thời chấp nhận H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình đã cho có sai số ngẫu nhiên U có phân phối chuẩn. 7. Phân tích và đánh giá mô hình. Qua các kiểm định trên ta thấy mô hình không mắc khuyết tật nào. Do đó ta có thể tạm thời coi đó là mô hình hoàn hảo. Mô hình hồi quy mẫu: Log (Y) = 2,250686 – 0,010626 * X2 – 0,010858 * X3 + eᵢ 7.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và các hệ số hồi quy.

♦Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy Có ý kiến cho rằng hàm hồi quy trên không phù hợp, để kiểm tra ý kiến đó đúng không ta đi kiểm định: - Kiểm định giả thuyết Hₒ: Mô hình không phù hợp (R²=0) đối thuyết H1: Mô hình phù hợp (R2>0) Mức ý nghĩa

  0,05

- Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: F 

R2 / 2 ~ F 2, n  3 1  R 2 /(n  3)





- Miền bác bỏ giả thuyết Ho với mức ý nghĩa 5%: W  F : F  F 2, n  3 - Theo kết quả trên báo cáo Eview 1 thì: =0,940836; n=21 Fqs=143,1195321 Mà

( , ,

)

= 3,55. Ta thấy

>

( , ,

)

 Fqs Wα

⟹ Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Trang 23

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Kết luận: Sau khi kiểm định, với mức ý nghĩa 5% ta có thể khẳng định rằng mô hình hồi quy trên hoàn toàn phù hợp. ♦Kiểm định β1: - Kiểm định giả thuyết Hₒ: β1=0 đối thuyết H1: β1 ≠ 0 mức ý nghĩa   0,05 

-Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:

  T  1  1 ~ T ( n  3) Se1 

-Miền bác bỏ giả thuyết H0 mức ý nghĩa   0,05 là:

W  t : t  tn/23  -Theo báo cáo Eview 1 ở trên ta có tqs = 42,97746 Mà  tqs

(

)

=

,

= 2.101

= |42,97746| >

,

= 2,101

∈ Wα

Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Nghĩa là β1 có ý nghĩa kinh tế. Kết luận:Với mức ý nghĩa 5% có thể cho rằng hệ số chặn có ý nghĩa thống kê trong thực tế.

♦ Kiểm định β2: Có ý kiến cho rằng GDP không có ảnh hưởng tới tỉ lệ thất nghiệp, để biết điều đó có chính xác không ta tiến hành kiểm định:

Trang 24

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

- Kiểm định giả thuyết Hₒ: β2=0 đối thuyết H1: β2 ≠ 0 mức ý nghĩa   0,05 

  2 T 2 ~ T n  3 Se 2 

-Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: -Miền

bác

bỏ

giả

thuyết



W   t : t  t n/23 

H0

với

mức

ý

nghĩa

  0,05 là:



-Theo báo cáo Eview 1 ta có: tqs= −14,88668 Mà

(

 tqs

)

=

,

= 2,101

= |−14,8868| >

,

= 2,101

Wα

 Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% như trên cho ta thấy tỉ lệ thất nghiệp ở Việt Nam chịu ảnh hưởng của GDP ♦ Kiểm định β3: Để kiểm tra xem tỉ lệ lạm phát có ảnh hưởng tới tỉ lệ thất nghiệp của Việt Nam hay không ta đi kiểm định: - Kiểm định giả thuyết Hₒ: β3=0 đối thuyết H1: β3 ≠ 0 mức ý nghĩa   0,05



3  3 ~ T n  3 -Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: T  Se 3  Trang 25

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

-Miền bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa   0,05 là:



W  t : t  tn/23 



-Theo báo cáo Eview 1 ở trên ta có: tqs= -2,224498 Mà

(

)

 tqs

=

,

= 2,101>

= |−2,224498| >

,

= 2,101

Wα

 Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% như trên cho ta thấy tỉ lệ thất nghiệp ở Việt Nam chịu ảnh hưởng của tỉ lệ lạm phát. 7.2. Khi biến độc lập thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi như thế nào? Để trả lời câu hỏi này ta xác định khoảng tin cậy 2 phía của 2, 3 ♦ Khoảng tin cậy 2 phía của 2: ˆ 2 – Se( ˆ 2).

(

)

≤ 2 ≤ ˆ 2 + Se( ˆ 2).

(

Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối Student ta có:

)

(

)

=

,

= 2,101

=> -0,012126 ≤ 2 ≤ -0,009126 Vậy với mức ý nghĩa α= 0.05 thì khi GDP tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm trong khoảng từ 0,009126% đến 0,012126%. ♦ Khoảng tin cậy 2 phía của 3: Trang 26

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

ˆ 3 – Se( ˆ 3).tα/2(n-3) ≤ 3 ≤ ˆ 3 + Se( ˆ 3).tα/2(n-3)

Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối Student ta có:

(

)

=

,

= 2,101

=> - 0,021113 ≤ 3 ≤ - 0,00603 Vậy với mức ý nghĩa α= 0.05 thì khi tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm trong khoảng từ 0.00603% đến 0,021113% 7.3. Khi giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối đa bao nhiêu? Để trả lời câu hỏi này ta xác định khoảng tin cậy bên phải của các j (do j< 0) ♦Khoảng tin cậy bên phải của 2: ˆ 2 - Se( ˆ 2).

(

)

≤ 2

Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối Student ta có:

(

)

=

= 1,734

,

=> β2 ≥ - 0,011864 Kết luận: Vậy, với mức ý nghĩa α = 0.05, khi GDP tăng lên 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm tối đa 0,011864%. ♦Khoảng tin cậy bên trái của 3: ˆ 3 – Se( ˆ 3).tα(n-3) ≤ 3

Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối Student ta có: => 3 ≥ -0,019322

Trang 27

(

)

=

,

= 1,734

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Như vậy với mức ý nghĩa α = 0.05 ta thấy khi tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm tối đa 0,019322%.

7.4 Nếu giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối thiểu bao nhiêu. Để trả lời câu hỏi này ta xác đinh khoảng tin cậy bên trái của các hệ số j: ♦Khoảng tin cậy bên trái của 2: ˆ 2 ≤ 2 + Se( ˆ 2).tα(n-3)

Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối Student ta có: :

(

)

=

,

= 1,734

=>2 ≤ - 0,009388 Kết luận: Vậy, với mức ý nghĩa α = 0.05, khi GDP tăng lên 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm tối thiểu 0,009388 %.

♦Khoảng tin cậy bên trái của 3: 3 ≤ ˆ 3 + Se( ˆ 3).tα(n-3) Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối Student ta có:

(

)

=

,

= 1,734

=>3 ≤ - 0,002394 Như vậy với mức ý nghĩa α = 0.05 ta thấy khi tỷ lệ lạm phát tăng lên 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm tối thiểu 0,002394% 7.5. Sự biến động của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu? Ta xác định khoảng tin cậy 2 phía do phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra (σ2):

Trang 28

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 

(n  3)   2

 2 ( n 3)

 2

 

2

(n  3)   2

 12(n 3) 2

Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối khi bình phương ta có: 

18 )  02,(025 = 31,5264



18 )  02,(975 = 8,2307

=> 0,008201 ≤ σ² ≤ 0,031414 Vậy với mức ý nghĩa 0.05 thì sự biến động của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra nằm trong khoảng (0,008201; 0,031414)

8.Dự báo về mô hình: 8.1 Dự báo giá trị trung bình của tỷ lệ thất nghiệp.

10 Forecast: YF Actual: Y Forecast sample: 1993 2013 Included observations: 21

9 8 7

Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion

6 5 4 3 2 1 94

96

98

00

02

04

06

08

10

12

YF

8.2 So sánh số liệu thực tế của Y với số liệu dự báo YF: Trang 29

0.762878 0.439306 8.180472 0.068963 0.003046 0.071872 0.925082

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Obs

YF

Y

1993

7.533979

10.5

1994

7.202885

7.03

1995

6.339834

6.08

1996

6.874904

5.7

1997

6.901864

6.01

1998

6.511794

6.85

1999

6.695147

6.74

2000

6.951777

6.42

2001

6.730418

6.8

2002

6.25667

6.01

2003

6.01694

6.1

2004

5.37739

5.6

2005

4.93915

5.3

2006

4.581373

4.82

2007

4.079482

4.2

2008

2.806466

2.38

2009

3.136633

2.9

2010

2.6958

2.88

2011

2.086733

2.22

2012

2.219615

1.99

2013

2.077011

2.37

Nhận xét:Qua so sánh số liệu thực tế với số liệu dự báo, ta thấy số liệu dự báo khá gần với số liệu thực tế. Dù trong giai đoạn 2008 đến 2011, khủng hoảng kinh tế tài chính toàn cầu ảnh hướng lớn đến nước ta, dẫn đến GDP tăng trưởng chậm hơn so với những năm trước, tỷ lệ lạm phát cũng có nhiều đột biến khi chạm mức 2 con số dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp có nhiều biến động. Trang 30

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Trong 2 năm 2012, 2013 thì tỷ lệ lạm phát đã được kiểm soát giảm đáng kể so với những năm trước nhưng GDP vẫn tăng trưởng rất chậm dẫn đến tỉ lệ thất nghiệp tăng giảm khó lường. Tuy nhiên, các giá trị dự báo đều khá sát với giá trị thực tế đã thu thập được. Vì vậy, ta có thể sử dụng mô hình trên để dự báo cho tỷ lệ thất nghiệp trong năm 2014,2015.

8.3 Dự báo tỷ lệ thất nghiệp đến năm 2015 http://www.tinmoi.vn/nam-2014-tang-truong-gdp-khoang-6-lam-phat-011268588.html http://nfsc.gov.vn/bao-cao-giam-sat/nhan-dinh-tinh-hinh-kinh-te-2013-va-du-baonam-2014-2015

Số liệu dự báo về GDP và tỷ lệ lạm phát năm 2014 và 2015 (Dự báo của Ủy Ban Giám Sát Tài Chính Quốc Gia và Bộ Kế Hoạch Đầu Tư)

Obs

X2

X3

1993

13.180954

8.4

1994

16.286434

9.5

1995

20.736163

16.9

1996

24.65747

5.6

1997

26.843701

3.1

1998

27.209601

8.1

1999

28.683658

4.1

2000

31.172517

-1.8

2001

32.685199

-0.3

Trang 31

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 2002

35.058216

4.1

2003

39.552513

3.3

2004

45.427854

7.9

2005

52.917269

8.4

2006

60.913515

7.5

2007

71.015592

8.3

2008

91.094051

23.1

2009

97.180304

6.9

2010

106.426845

11.8

2011

123.600141

18.58

2012

129.817228

6.81

2013

136.853322

6.04

2014

144.653961

7

2015

153.477853

6.5

Dùng Eviews 5.1 dự báo kết quả ta có :

Obs

Y

YF

1993

10.5

7.533979

1994

7.03

7.202885

1995

6.08

6.339834

1996

5.7

6.874904

1997

6.01

6.901864

1998

6.85

6.511794

1999

6.74

6.695147

2000

6.42

6.951777

Trang 32

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 2001

6.8

6.730418

2002

6.01

6.25667

2003

6.1

6.01694

2004

5.6

5.37739

2005

5.3

4.93915

2006

4.82

4.581373

2007

4.2

4.079482

2008

2.38

2.806466

2009

2.9

3.136633

2010

2.88

2.6958

2011

2.22

2.086733

2012

1.99

2.219615

2013

2.37

2.077011

2014

NA

1.89197

2015

NA

1.732017

10 Forecast: YF Actual: Y Forecast sample: 1993 2015 Included observations: 21

9 8 7

Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion

6 5 4 3

0.762878 0.439306 8.180472 0.068963 0.003046 0.071872 0.925082

2 1 94

96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

YF

Kết luận: Dựa vào kết quả đồ thị ta thấy 2 năm 2014 và 2015 tỷ lệ thất nghiệp có xu hướng giảm so với các năm trước. Điều này cho thấy, nền kinh tế Trang 33

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Việt Nam đang dần bước ra khỏi khủng hoảng, tỷ lệ lạm phát đang được kiềm chế ở mức một con số, tốc độ tăng trưởng GDP đang dần hồi phục, tỷ lệ thất nghiệp chỉ xoay quanh con số 2% duy trì một tỷ lệ hợp lý, chứng tỏ Chính phủ đã có những chính sách kịp thời, góp phần ổn định nền kinh tế và trật tự an toàn xã hội.

9.Kiến nghị về vấn đề nghiên cứu: Từ những phân tích và dự báo trên, ta có thể thấy, tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam chịu ảnh hưởng khá lớn từ Tổng sản phẩm quốc nội GDP, đồng thời cũng chịu ảnh hưởng của tỷ lệ lạm phát. Điều này cũng đúng với các nghiên cứu của các nhà kinh tế, do vậy nó chỉ ra cho chúng ta những giải pháp hữu hiệu để có thể duy trì một tỷ lệ thất nghiệp hợp lý nhất.

♦ Mục tiêu tổng quát : Kiên trì ưu tiên ổn định kinh tế vĩ mô, kiềm chế lạm phát, đạt mức tăng trưởng hợp lý; đẩy nhanh quá trình tái cơ cấu kinh tế; đảm bảo an sinh xã hội; phấn đấu đến cuối năm 2015 đạt được nền tảng vững chắc để tạo đà tăng trưởng trong những năm tiếp theo. ♦Trong ngắn hạn, các chính sách cần tiếp tục hỗ trợ tổng cầu (đầu tư và tiêu dùng) để tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp tục tăng sản lượng sản xuất kích thích kinh tế. Theo đó, tổng vốn đầu tư toàn xã hội cần được quan tâm (không nên thấp dưới 30%GDP) để tạo điều kiện cân đối cung cầu hàng hóa, tiếp tục ổn định kinh tế vĩ mô. GDP và tỷ lệ lạm phát có quan hệ nghịch với thất nghiệp, nên ta cần tiếp tục các chính sách khuyến khích phát triển kinh tế, nhất là trong thời kỳ đất nước đang bắt đầu khôi phục sau khủng hoảng. Tiếp tục tiến trình hạ lãi suất, đặc biệt là lãi suất cho vay đối với các doanh nghiệp, giúp họ dễ dàng vay vốn để tiếp tục sản xuất kinh doanh, từ đó tạo thêm nhiều việc làm, giải quyết vấn đề thất nghiệp. Trang 34

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

♦Trong trung hạn, các chính sách cần hướng tới việc cải thiện cung cầu của nền kinh tế, nâng cao năng suất và hiệu quả của nền kinh tế. Do đó, việc đẩy nhanh tái cơ cấu kinh tế đóng vai trò quan trọng và cần phải tập trung thực hiện trong vòng 2-3 năm tới để tạo bước chuyển biến mới. Bên cạnh đó, trong vài năm tới, xuất khẩu vẫn giữ vai trò là động lực quan trọng cho tăng trưởng do đó việc thu hút vốn FDI cũng sẽ đóng vai trò quan trọng trong sản xuất xuất khẩu.

♦Trong dài hạn, ta cần có những giải pháp từng bước cải cách khu vực nông nghiệp, nông thôn, đồng thời hỗ trợ công nghiệp và khu vực doanh nghiệp trong nước. Nền kinh tế tăng trưởng nhanh đi đôi với lạm phát cao có thể làm giảm tỷ lệ thất nghiệp trong ngắn hạn, tuy nhiên trong dài hạn, cần duy trì một tỷ lệ lạm phát vừa phải (bằng các chính sách kiềm chế lạm phát như: có một mức cung tiền hợp lý, các chính sách về lãi suất, tỉ lệ dự trữ, dự trữ ngoại hối…) để vửa kích thích tăng trưởng, hạn chế thất nghiệp giúp nền kinh tế tăng trưởng ổn định và bền vững.

Trên đây là một số vấn đề mà chúng em đưa ra cho đề tài đã nghiên cứu. Bài làm khó tránh khỏi một số khiếm khuyết nhất định. Nhóm chúng em rất mong nhận được sự quan tâm và những ý kiến đóng góp của cô giáo. Chúng em xin chân thành cảm ơn!

Trang 35

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Trang 36

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng

Trang 37