Download Nghiên cứu tình hình dạy học trực tuyến - content and more Schemes and Mind Maps Mathematical finance in PDF only on Docsity!
Báo cáo thực hành kinh tế lượng
Họ và tên : 1. Nguyễn Thu Trang CQ55/21.03LT1-STT
- Đỗ Hoàng Yến CQ55/21.03LT1-STT
- Dương Thị Lan Anh CQ55/21.03LT1-STT
- Đinh Cẩm Nhung CQ55/21.03LT1-STT
- Trần Thị Như Quỳnh CQ55/21.03LT1-STT
- Khuất Phương Thảo CQ55/21.03LT1-STT
Nhiêm Vụ
- Khuất Phương Thảo: Mở đầu, thu thập số liệu, lập và ước lượng mô hình
- Nguyễn Thu Trang: Kiểm định sự phù hợp của mô hình, Kiểm định Ramsay
- Đinh Cẩm Nhung: Kiểm đinh độ đo Theil, White
- Dương Thị Lan Anh: Kiểm định BG, Dự báo
- Đỗ Hoàng Yến: Ước lượng khoảng tin cậy β 2,
β 3
- Trần Thị Như Quỳnh: Ước lượng phương sai sai số ngẫu nhiên và kiến nghị.
1.Vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu mối quan hệ giữa GDP và tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng đến tỷ lệ thất
nghiệp giai đoạn 1993-
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 1 nền kinh tế. Vì vậy nghiên cứu về 3 vấn đề này luôn là 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.
Vì vậy, trong bài báo cáo này chúng em khai thác đề tài mối quan hệ giữa GDP và
tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp
Các biến kinh tế sử dụng: tỷ lệ thất nghiệp (Y), GDP, tỷ lệ lạm phát (K)
2.Thu thập số liệu
Bảng số liệu:
Năm Y GDP K
Trong đó :
- Tỷ lệ thất nghiệp (Y), đơn vị : %
- GDP, đơn vị : nghìn tỷ USD
- Tỷ lệ lạm phát (K), đơn vị : %
Để thấy được mối quan hệ giữa các biến trong mô hình hồi quy. Ta lựa chọn
mô hình hồi quy tổng thể như sau:
PRM: Y
**i = β 1
GDP
**i
K
i
+ U
i
Trong đó:
Y ( tỷ lệ thất nghiệp): là biến phụ thuộc
GDP,K (tỷ lệ lạm phát) : là biến độc lập
β 1
: (hệ số chặn) cho ta biết khi GDP và tỷ lệ lạm phát bằng 0 thì tỷ lệ
thất nghiệp trung bình của việt nam là β1 %
β 2: cho ta biết khi GDP thay đổi 1 nghìn tỷ đồng trong điều kiện K
không đổi thì tỷ lệ thất nghiệp trung bình của việt nam thay đổi β2 %
β 3 : cho ta biết khi K thay đổi 1% trong đỉều kiện GDP không đổi thì tỷ
lệ thất nghiệp trung bình của Việt Nam thay đổi β3 %
Sau khi có mô hình hồi quy tổng thể, để dễ tính toán và xử lí số liệu ta thu
nhỏ mô hình hồi quy tổng thể để có một mô hình hồi quy mới gọi là mô hình hồi
quy mẫu nhằm điều tra chọn mẫu từ đó có những kết luận cho tổng thể:
SRM: Y
i
^ β 1
^ β 2
GDP
i
^ β 3
K
i
+ e i
4.Ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eviews
Báo cáo kết quả ước lượng như sau:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/09/19 Time: 20:
Sample: 1993 2009
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP -0.060651 0.010010 -6.059376 0.
K -0.022192 0.042544 -0.521615 0.
C 8.559658 0.479893 17.83660 0.
R-squared 0.762668 Mean dependent var 5.
Adjusted R-squared 0.728764 S.D. dependent var 1.
S.E. of regression 0.930870 Akaike info criterion 2.
Sum squared resid 12.13128 Schwarz criterion 3.
Log likelihood -21.25383 Hannan-Quinn criter. 2.
F-statistic 22.49459 Durbin-Watson stat 1.
Prob(F-statistic) 0.
Mô hình hồi quy mẫu: Y i
^
β 1
^
β 2
GDP
i
^
β 3
K
i
+ e i
với
^
β 1
,
^
β 2
,
^
β 3
Y
i
= 8.559658 + -0.060651 GDP
i
+ (-0.022192) K
i
+ e i
*Ý nghĩa kinh tế:
^
β 1
= 8.559658 cho ta biết khi GDP, K bằng 0 thì tỷ lệ thất nghiệp trung bình của
việt nam là 8.559658%
^ β 2
= -0.060651 cho ta biết khi GDP thay đổi 1 nghìn tỷ đồng trong điều kiên K
không đổi thì tỷ lệ thất nghiệp trung bình của việt nam là -0.060651%
^ β 3
= -0.022192 cho ta biết khi K thay đổi 1% trong điều kiên GDP không đổi thì tỷ
lệ thất nghiệp trung bình của việt nam là -0.022192%
*Sự phù hợp với lí thuyết kinh tế của mô hình:
^
β 1
không có ý nghĩa kinh tế
^
β 2,
^
β 3 có ý nghĩa kinh tế
Unrestricted LogL -17.18468 12
Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/09/19 Time: 20:
Sample: 1993 2009
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP -0.743397 0.321123 -2.314995 0.
K -0.312396 0.129564 -2.411133 0.
C 90.61922 37.80546 2.396988 0.
FITTED^2 -2.564597 1.119803 -2.290221 0.
FITTED^3 0.179200 0.074362 2.409842 0.
R-squared 0.852956 Mean dependent var 5.
Adjusted R-squared 0.803941 S.D. dependent var 1.
S.E. of regression 0.791424 Akaike info criterion 2.
Sum squared resid 7.516219 Schwarz criterion 2.
Log likelihood -17.18468 Hannan-Quinn criter. 2.
F-statistic 17.40200 Durbin-Watson stat 1.
Prob(F-statistic) 0.
Hồi quy mô hình ban đầu thu được R
2
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0 : Mô hình ban đầu không bỏ sót biến
H
1
: Mô hình ban đầu bỏ sót biến
Mức ý nghĩa 0,
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
F =
R 2
2
− R 1
2
/( p − 1 )
1 − R 2
2
/( n − k − p + 1 )
~ F ( p − 1 , n − k − p + 1 )
Miền bác bỏ:
W α
{ F : F > F α
¿ ¿
Giá trị thống kê quan sát là :
F qs
Tra bảng giá trị tới hạn chuẩn phân phối Fisher : F 0,
(2,12)
=3,
ta thấy F qs
< F 0,
(2,12)
chấp nhận H 0
, bác bỏ H 1
Vậy với mức ý nghĩa 0,05 thì mô hình chỉ định không bỏ sót biến.
5.2 - Kiểm định đa cộng tuyến (độ đo Theil)
Để kiểm tra xem mô hình có đa cộng tuyến hay không, cụ thể:
Sử dụng Eview để lấy báo cáo của tính độ đo Theil:
Hồi quy mô hình gốc thu được R
2
Hồi quy lần lượt các mô hình sau:
Y
1
= α 1
+ α 2
GDP
i
+ V
i
Y
2
= α 1
+ α 2
K
i
+ V
i
Ta có 2 báo cáo sau
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/09/19 Time: 20:
Sample: 1993 2009
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP -0.062517 0.009119 -6.855494 0.
C 8.477376 0.442092 19.17559 0.
R-squared 0.758056 Mean dependent var 5.
Adjusted R-squared 0.741926 S.D. dependent var 1.
S.E. of regression 0.908003 Akaike info criterion 2.
Sum squared resid 12.36704 Schwarz criterion 2.
Log likelihood -21.41744 Hannan-Quinn criter. 2.
F-statistic 46.99780 Durbin-Watson stat 1.
Prob(F-statistic) 0.
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/09/19 Time: 20:
Sample: 1993 2009
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
K -0.114294 0.073066 -1.564257 0.
C 6.677037 0.672511 9.928524 0.
R-squared 0.140248 Mean dependent var 5.
Adjusted R-squared 0.082932 S.D. dependent var 1.
S.E. of regression 1.711655 Akaike info criterion 4.
Sum squared resid 43.94646 Schwarz criterion 4.
Log likelihood -32.19490 Hannan-Quinn criter. 4.
F-statistic 2.446899 Durbin-Watson stat 0.
Prob(F-statistic) 0.
Thu được R
2
w
Kiểm định cặp giả thuyết
H
0
: Phương sai sai số không thay đổi
H
1
: Phương sai sai số thay đổi
Mức ý nghĩa 5%
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
2
= nR
ƯƯ
2
2 ( k
ƯW
− 1 )
Miền bác bỏ giả thuyết H 0
, với mức ý nghĩa α = 0.
W
α
={χ
2
: χ
2
χ
2(k
w
-1)
α
Với kw = 6
Ta có:
χ
qs
2
= nR
2
=
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối khi bình phương :
χ
2(5)
Ta thấy: χ
2
qs < χ
2(5)
suy ra χ
2
qs không thuộc W α
Vậy với mức ý nghĩa 5% thì bác bỏ giả thuyết H 1, chấp nhận H 0 tức là mô
hình ban đầu không có phương sai sai số thay đổi
5.4 - Kiểm định BG
Nhằm khắc phục nhược điểm của kiểm định Durbin – Watson và kiểm tra xem mô
hình ban đầu có tự tương quan hay không
Ước lượng mô hình ban đầu thu được e i
Ước lượng mô hình BG thu được:
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 1.402548 Prob. F(2,14) 0.
Obs*R-squared 2.837630 Prob. Chi-Square(2) 0.
Scaled explained SS 7.572336 Prob. Chi-Square(2) 0.
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^
Method: Least Squares
Date: 03/09/19 Time: 20:
Sample: 1993 2009
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.691581 1.037982 1.629683 0.
GDP -0.035943 0.021650 -1.660167 0.
K 0.073595 0.092021 0.799761 0.
R-squared 0.166919 Mean dependent var 0.
Adjusted R-squared 0.047908 S.D. dependent var 2.
S.E. of regression 2.013421 Akaike info criterion 4.
Sum squared resid 56.75409 Schwarz criterion 4.
Log likelihood -34.36883 Hannan-Quinn criter. 4.
F-statistic 1.402548 Durbin-Watson stat 1.
Prob(F-statistic) 0.
R
2
BG
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2
H
1
: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2
Mức ý nghĩa 5%
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
χ
2
=( n − 2 ) R
2
~ χ
2
Miền bác bỏ giả thuyết H 0 , với mức ý nghĩa
α = 0 , 05
là:
β
¿
3 =-0.022192: cho biết khi K giảm 1 % thì tỷ lệ thất nghiệp trung bình sẽ
tăng 0.022192% với điều kiện GDP không thay đổi.
R
2
=0.762668: cho biết GDP, K giải thích được 76,2668% sự thay đổi của biến
phụ thuộc Y
7.1.1. Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm một đơn vị( hoặc %) thì giá trị của
biến phụ thuộc thay đổi như thế nào?
7.1.1.1. K không thay đổi, nếu GDP tăng 1 triệu USD thì tỷ lệ thất nghiệp giảm
trong khoảng nào?
*Khoảng tin cậy hai phía của B 2
^ β 2
^ β 2)*
t
(n-3)
≤ β 2
^ β 2
^ β 2
)*t
(n-3)
Với
^
β 2 = -0,060651, Se(
^
β
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student t
(14)
Suy ra -0,0821 ≤ β 2
Vậy với mức ý nghĩa 5%, K không thay đổi, nếu GDP tăng 1 nghìn tỷ USD thì tỷ lệ
thất nghiệp giảm trong khoảng ( 0.0392 ; 0.0821 )%
7.1.1.2. GDP không thay đổi, nếu K tăng 1 % thì tỷ lệ thất nghiệp thay đổi trong
khoảng nào?
*Khoảng tin cậy hai phía của B 3
^ β 3
^ β
*t
(n-3)
≤ β 3
^ β 3
^ β 3
)*t
(n-3)
Với
^
β 3 = -0,022192, Se(
^
β 3
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student t
(14)
Suy ra: -0.1134 ≤ β 3
Vậy với mức ý nghĩa 5%, GDP không thay đổi, nếu K tăng 1 % thì tỷ lẹ thất
nghiệp thay đổi trong khoảng từ ( -0.1134 ; 0.06906 ) %
` + Giảm tối đa:
β 3
≤
^
β 3
^
β 3
) t α
( n − 3 )
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối student
t α
( n − 3 )
= t 0,
( 14 )
=> β 3
=> β 3
Vậy khi GDP không đổi, K tăng 1 % thì Y giảm tối đa 0.0527 %
β 3
≤
^
β 3
− Se (
^
β 3
) t α
( n − 3 )
=> β 3
=> β 3
Vậy khi GDP không đổi, K tăng 1 % thì Y giảm tối thiểu 0.0971%
7.1.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên là bao nhiêu?
Ước lượng khoảng tin cậy của ϭ
2
- Ước lương khoảng tin cậy 2 phía của ϭ
2
RSS/χ
2(n-3)
0,
¿ ϭ
2 ¿ RSS/χ
2(n-3)
0,
Với RSS = 12.
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối χ
2
χ
2(14)
0, =26.1189 ; χ
2(14)
0,
Suy ra: 0.4645 ≤ ϭ
2
Vậy với mức ý nghĩa 5% thì khoảng tin cậy của ϭ
2
thay đổi trong khoảng
mở rộng phạm vi bao phủ của các chính sách bảo hiểm xã hội, bảo hiểm thất
nghiệp, an toàn, vệ sinh lao động sang khu vực phi chính thức nhằm khắc phục
tính dễ tổn thương của việc làm
- Gắn đào tạo nghề nghiệp với việc làm, nâng cao chất lượng giáo dục nghề
nghiệp; tạo bước đột phá trong giáo dục nghề nghiệp nhằm chuyển biến rõ nét,
thực chất về chất lượng, hiệu quả, đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động và
doanh nghiệp, hỗ trợ người lao động duy trì việc làm trong doanh nghiệp hoặc
đào tạo, bồi dưỡng kiến thức, kỹ năng để tự chuyển đổi việc làm có chất lượng tốt
hơn;
- Nâng cao chất lượng phân tích, dự báo thị trường lao động, cung cấp cơ sở cho
kế hoạch hóa đào tạo phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp và nhu cầu tìm kiếm
hoặc tự tạo việc làm của người lao động để giảm tình trạng thất nghiệp trong lao
động thanh niên và sinh viên tốt nghiệp các trường đại học, cao đẳng;
- Nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống Trung tâm dịch vụ việc làm trong kết
nối cung - cầu lao động, không chỉ tư vấn, giới thiệu việc làm cho người lao động
tham gia bảo hiểm thất nghiệp mà cả lao động tự do, thanh niên mới tham gia thị
trường lao động;
- Quan tâm nâng cao chất lượng việc làm và cải thiện thu nhập của lao động khu
vực nông thôn, khu vực phi chính thức, của các nhóm lao động yếu thế thông qua
triển khai có hiệu quả đề án đào tạo nghề cho lao động nông thôn, chuyển dịch
mạnh mẽ lao động khu vực phi chính thức sang khu vực chính thức, các đề án,
chính sách hỗ trợ việc làm, xuất khẩu lao động.
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.
Em xin chân thành cảm ơn!
