1

Tiểu luận
Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng
để phân tích những tác động, ảnh hưởng của
nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và
tỉ lệ thất nghiệp thành thị U đến tổng sản
phẩm trong nước GDP.
thêm nhiều cơ hội nhận được những nguồn FDI, vấn đề đặt ra là phải sử
dụng chúng sao cho thật hiệu quả, là một nhân tố để nền kinh tế tăng
trưởng
FDI là 1 hình thức của đầu tư quốc tế, trong đó chủ đầu tư đưa các
phương tiện đầu tư ra nước ngoài để trực tiếp tổ chức quản lý quá trình
sản xuất kinh doanh thu lợi nhuận. FDI có vai trò rất to lớn trong phát
triển kinh tế:
+ Bổ sung cho nguồn vốn trong nước
+ Tiếp thu công nghệ và bí quyết quản lý
+ Tham gia mạng lưới sản xuất toàn cầu
+ Tăng số lượng việc làm và đào tạo nhân công
+ Mang lại nguồn thu ngân sách lớn
Thất nghiệp luôn là mối quan tâm của xã hội, chính sách vĩ mô dài
hạn của chính phủ luôn hướng đến mục tiêu đạt tỉ lệ thất nghiệp tự nhiên
trong nền kinh tế. Nó phản ánh sự hưng thịnh của đất nước trong từng
thời kì.Một số phân tích đơn giản dưới đây cho chúng ta thấy thất nghiệp
chiếm giữ vị trí quan trọng, là một trong những mục tiêu hoạt động của
chính phủ:
+ Tỷ lệ thất nghiệp cao đồng nghĩa với tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
thấp – các nguồn lực con người không được sử dụng, bỏ phí cơ hội sản
xuất thêm sản phẩm và dịch vụ.
+ Thất nghiệp còn có nghĩa là sản xuất ít hơn. Giảm tính hiệu quả của sản
3

xuất theo quy mô.
+ Thất nghiệp dẫn đến nhu cầu xã hội giảm. Hàng hóa và dịch vụ không
có người tiêu dùng, cơ hội kinh doanh ít ỏi, chất lượng sản phẩm và giá
cả tụt giảm. Hơn nữa, tình trạng thất nghiệp cao đưa đến nhu cầu tiêu
dùng ít đi so với khi nhiều việc làm, do đó mà cơ hội đầu tư cũng ít hơn.


tới lạm phát cao, do việc theo đuổi mục tiêu tăng trưởng của Nhà
nước. Vì vậy GDP và U có quan hệ tỷ lệ nghịch.

Phần 3. Mô tả số liệu
-Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục Thống kê, cho biết GDP,
FDI và U của Việt Nam trong các năm từ 1996 đến 2006( sơ bộ)
-Phân tích tương quan giữa các biến: Trong 1 năm, nếu tổng số vốn
đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam tăng thì có thêm nhiều dự
án được cấp vốn, từ đó sản xuất tăng, GDP có thể sẽ tăng theo. Tỉ lệ
thất nghiệp tăng đồng nghĩa với việc GDP giảm . Phần 4. Phân tích kết quả thực nghiệm
- Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews: 4

Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 05/23/08 Time: 12:34

FDI -23.42844 17.97486 -1.303400 0.2287
U

-
383531.3

94415.09

-
4.062182

0.0036

C 2956996. 633503.0 4.667691 0.0016



F
-
statistic

10.01856

Durbin-Watson stat 1.075417 Prob(F-statistic) 0.006629
-Phân tích những nội dung cơ bản của kết quả thu được khi chạy mô
hình Mô hình hồi quy tổng thể :
(PRM) GDP
i


ˆ
3
U
i
+e
i
( e
i
là ước lượng
của V
i
) (SRM)
i
GDP
= 2956996 -23.42844 FDI
i
-383531.3 U
i
+ e
i


2

= -23.42844 có ý nghĩa là nếu FDI tăng 1 triệu đôla Mỹ thì GDP giảm
23.42844 tỷ đồng


Tiêu chuẩn kiểm định :
633505
2956996
)(
1
11







Se
t = 4.6676

)8(
025.0
)311(
2/
tt 


=2.306

Miền bác bỏ W

: t >
)8(


H
H

Tiêu chuẩn kiểm định :
97486.17
42844.23
)(
2
22








Se
t = -1.3034
)8(
025,0
)311(
2/
tt 


=2.306
Miền bác bỏ W


H
H

Tiêu chuẩn kiểm định :
09.94415
3.383531
)(
3
33








Se
t = -4.06218
)8(
025,0
)311(
2/
tt 


=2.306
Miền bác bỏ W

:


0:
0:
2
2
0
RH
RH

(
0
H : Mô hình không phù hợp ;
H
: Mô hình phù hợp )
Tiêu chuẩn kiểm định:
311
0.7146641
2
0.714664
1
1
2
2








= 0.443708

Mô hình hồi quy phụ:
FDI
i
=

1
+

2
U
i
+ v
i

Dependent Variable: FDI
Method: Least Squares
Date: 05/23/08 Time: 22:59
Sample: 1996 2006
Included observations: 11

U -3498.842 1305.889 -2.679281 0.0252
C

26259.72

7835.4
94

3.351381

0.0085 R-squared 0.443708 Mean dependent var 5362.091
Adjusted R-squared 0.381897 S.D. dependent var 3155.166
S.E. of regression 2480.576 Akaike info criterion 18.63333
Sum squared resid 55379313 Schwarz criterion 18.70568
Log likelihood


0:
0:
2
20


H
H

(H
0
: không có hiện tượng ĐCT

H
: có hiện tượng ĐCT)

-Nhìn vào P-value của U:
0.0252 < 0.05


Bác bỏ H
0


FDI có phụ thuộc tuyến tính vào U.
Vậy mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến.

**Đa cộng tuyến này là hoàn hảo hay không hoàn hảo
2

2
ˆ


và

E(GDP
i
) đều chưa biết nên sử dụng các ước lượng của nó
là e
i
2
và
2
ˆ
i
PDG
. Các bước thực hiện như sau:
-Bước 1: ước lượng mô hình ban đầu bằng OLS thu được e
i
,
i
PDG
ˆ

- Bước 2: ước lượng mô hình sau đây bằng OLS:
e
i
2
= α

Included observations: 11

Variable

Coefficient

Std. Error

t
-
Statistic

Prob.
squared

-
0.090196S.D. dependent var

1.56E+10

S.E. of regression 1.63E+10 Akaike info criterion

50.02551
Sum squared resid

2.38E+21Schwarz criterion

50.09785

Log likelihood -273.1403 F-statistic 0.172664
D
urbin
-
Watson stat

0.486877



H
: phương sai sai số thay đổi
a.Kiểm định χ
2

Giá trị quan sát χ
2
= nR
2
2
=11× 0.018824= 0.207064
Miền bác bỏ: W
α
: χ
2
>
)1(
05.0
2

= 3.84146
→χ
2
qs


W
α
→Chưa có cơ sở bác H

qs


W
α
→Chưa có cơ sở bác H
0
.

Từ 2 kiểm định trên ta kết luận mô hình có PSSS đồng đều.
***Kiểm định Tự tương quan

– KĐ Durbin Watson

Xét mô hình hồi quy:
E(GDP/FDI, U) =
i
U
3
β
i
FDI
2
β
1
β


k=3

k'=3-1=2
Tra bảng ta có:

L
d
=0,658
3,342
0,658
4
d
4
L



1,604
u
d


2,396
u
d
4


không có kết luận về tự tương quan

- KĐ Durbin h

Xét mô hình:

iiiii
VGDPUFDIGDP 
1321

(1)
Hồi quy mô hình trên thu được bảng:

Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 05/27/08 Time: 12:47
Sample (adjusted): 1996 2005
Included observations: 10 after adjustments

FDI -0.533392 1.593096 -0.334814 0.7492
U

19155.37

10883.73

1.760001

0.1289

GDP1 0.864681 0.022684 38.11817 0.0000
C

-
107493.6

82954.52

-
1.295813

0.2427


-
Watson stat

1.448194Prob(F
-
statistic)

0.000000 (GDP1 là GDP
i-1
)

10 Giá trị Durbin h :
91798.0
)
ˆ
(1
)
2
1( 




0:
0:
2
20


H
H TCKĐ : t=
^
2
^
2
)(


Se
= -1.303400

)8(
025,0
)311(
2/
tt 


=2.306


H
H TCKĐ : t=
^
3
^
3
)(


Se
= -4,062482
Miền bác bỏ:
W

= (-; -t
8
025.0
)  (t
8
025.0
; +) = (-; -2,306)  (2,306; +)
tW

 Bác bỏ H
0
 Không thể thiếu biến U

Sample: 1996 2006
Included observations: 11

Variable

Coefficient

Std. Error

t
-
Statistic

Prob.


R-squared 0.963605 Mean dependent var 540642.9
Adjusted R-squared 0.927210 S.D. dependent var 223978.4
S.E. of regression

60428.64Akaike info criterion

25.15877

Sum squared resid 1.83E+10 Schwarz criterion 25.37580
Log likelihood

-
132.3732F
-
statistic

i
PDG
)
K Đ:





0:
0:
2
3
2
2
2
1
3210


H
H

( H
0
: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến

H
: Mô hình ban đầu bỏ sót biến)
TCKĐ : F

F = 5.41


Bác bỏ H
0

Mô hình có bỏ sót biến( Do trên thực tế GDP phụ thuộc
vào rất nhiều yếu tố, song trong quá trình làm bài nhóm không thu thập
được số liệu)
***Tính chuẩn yếu tố ngẫu nhiên

12

Ta có:

^
2

=
 
 
 
 


n
i
n
i
n

^
3

= -383531.3;
^
1

= 2956996

i
GDP =

1

+

2

FDI
i
+

ˆ
3
U
i
+e
i

= 2956996- 23.428 FDI- 383531.3 U +e

n
i
i
e = 163697.10
13

11/
1
4


n
i
i
e = 705277.10
21

Từ đó tính được: ;10*3.90110*3.8123911/10.893632
4
992

ee
SS

S 
3
e
732163565.2*10
12
; S









24
)3(
6
22
KS
=








24
)310688.0(
6
002236.0
11
22
- Không thể bỏ biến U ra khỏi mô hình
- Mô hình có bỏ sót biến
- Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn
***Kiến nghị
Có thể đưa thêm một số biến nữa vào mô hình để độ phù hợp của mô
hình tăng lên, tuy nhiên làm như vậy mô hình sẽ phức tạp hơn, có thể
sẽ có nhiều khuyết tật hơn gây khó khăn trong việc kiểm định .
***Kết luận
Từ mô hình trên ta thấy vai trò to lớn của nguồn vốn FDI đối với GDP
và thất nghiệp là 1 vấn đề quan trọng cần phải được xem xét, quan tâm
vì nó phản ánh sự “ hưng thịnh “của một đất nước.
FDI tăng có thể làm GDP tăng, và U tăng sẽ làm cho GDP giảm.