TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
VIỆN SAU ĐẠI HỌC
BÀI TẬP LỚN
KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Học viên: ĐẶNG HOÀNG LAN
Mã số: 210437 Lớp: CH21D Số thứ tự: 30
PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: “TỐC ĐỘ TĂNG GDP VÀ TỐC ĐỘ
TĂNG GIÁ TRỊ SẢN XUẤT CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP
- XÂY DỰNG VÀ DỊCH VỤ”
Số quan sát: 30
Số biến số: 03
Loại số liệu: Số liệu chéo
Từ: năm 1982 đến năm 2011
Hà Nội, 01 / 2013
BÀI TẬP LỚN MÔN KINH TẾ LƯỢNG
Vấn đề nghiên cứu:
MỐI QUAN HỆ GIỮA TỐC ĐỘ TĂNG GDP VÀ TỐC ĐỘ TĂNG GIÁ TRỊ SẢN
XUẤT CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP - XÂY DỰNG
VÀ DỊCH VỤ CỦA ĐẤT NƯỚC SINGAPORE
A. Lời mở đầu
Trong những năm gần đây nền kinh tế Singapore đã phát triển không ngừng. Nhờ
những hiệu quả của các chính sách cải cách kinh tế đã cho phép Singapore có mức tăng
trưởng thực tế bình quân là 6,1%/năm. Việc cơ cấu lại nền kinh tế trong môi trường ngày
càng cạnh tranh cũng góp phần tăng trưởng kinh tế.
Trong đó, Công nghiệp và Dịch vụ là 2 trong 3 bộ phận quan trọng nhất của nền kinh
tế, là nguồn đóng góp chủ yếu vào GDP. Tốc độ tăng của công nghiệp - xây dựng và dịch vụ
có ảnh hưởng tới tốc độ tăng của GDP.
Để nghiên cứu cụ thể ảnh hưởng của 2 ngành này ta sử dụng mô hình hồi quy: Hồi
quy mô hình giữa tốc độ tăng GDP với tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp –
xây dựng và dịch vụ.
Kết cấu bài như sau:

1989
9.9 8.2 9
1990
9 9.4 10.3
1991
6.8 8.3 8.1
1992
6.7 6.1 6.5
1993
12.3 9.3 12.8
1994
11.4 13.2 10.8
1995
8 9.8 7.4
1996
8.1 7.3 9.2
1997
8.5 7.6 9.5
1998
-0.9 0.4 -0.5
1999
6.4 6.6 5.7
2000
9.4 10.9 7.6
2001
2.4 -9.2 2.2
2002
2.2 4 1.5
2003 4.6 3.2 1.4
2004 9.2 6.1 8.9

3
X
3i
+ U
i
Trong đó: U
i
là sai số ngẫu nhiên
Mô hình hồi quy mẫu có dạng:
SRM: Y
i
=
1
ˆ
β
+
2
ˆ
β
X
2i
+
3
ˆ
β
X
3i
+ e
i
II. Ước lượng mô hình hồi quy:

2
= 0.868967 tức là 86.89 % sự thay đổi tốc độ tăng của GDP được giải thích bằng
sự thay đổi tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp - xây dựng và dịch vụ.
+
2
ˆ
β
= 0.055171 cho ta biết khi tốc độ tăng giá trị sản xuất ngành công nghiệp – xây
dựng tăng (giảm) 1% khi các điều kiện khác không đổi thì tốc độ tăng của GDP trung bình
tăng (giảm) 0.055171%
+
3
ˆ
β= 0.991112 cho ta biết khi tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành dịch vụ tăng
(giảm) 1% khi các điều kiện khác không đổi thì tốc độ tăng của GDP bình quân tăng (giảm)
0.93951%
+ Phù hợp với lý thuyết kinh tế:
*
2
ˆ
β
> 0 ⇒ giá trị sản xuất của ngành công nghiệp - xây dựng tăng thì GDP tăng.
*
3
ˆ
β
> 0 ⇒ giá trị sản xuất của ngành dịch vụ tăng thì GDP tăng.

W
= { F/ F
qs
> Fα(k-1,n-3) }
α
F
(k-1,n-3)

=
05.0
F
(2,27) = 5.85
Từ mô hình 01, ta có F
qs
= 89.52726 > F
0.05
(2,27)
= 5.85 
qs
F
∈
( )
F
α
W
KL: chấp nhận H
1,
bác bỏ H
0.
Vậy với độ tin cậy 95% có thể cho rằng sự thay đổi của tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành

C 0.368652 0.884830 0.416636 0.6804
X2 0.076302 0.070279 1.085705 0.2876
X3 0.720389 0.311750 2.310787 0.0290
FITTED^2 0.019121 0.021091 0.906593 0.3729
R-squared 0.872982 Mean dependent var 7.363333
Adjusted R-squared 0.858326 S.D. dependent var 3.977912
S.E. of regression 1.497270 Akaike info criterion 3.768730
Sum squared resid 58.28725 Schwarz criterion 3.955556
Log likelihood -52.53095 F-statistic 59.56513
Durbin-Watson stat 1.803156 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ mô hình 02 ta có F
qs
= 0.821911 < F
0.05
(1,26)

= 4 nên chưa có cơ sở bác bỏ H
0
Kết luận: Mô hình có dạng hàm đúng.
2. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi:
 Sử dụng kiểm định White
- Xét mô hình hồi quy 3 biến :
Y
i
= β
1
+ β
2
X
2i

α
X
3i
+
4
α
2
2i
X
+
5
α
2
2i
X
+
6
α
X
2i
X
3i
+V
i
Mô hình 03 (MH03):
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.736459 Probability 0.603455
Obs*R-squared 3.990596 Probability 0.550771
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2

Miền bác bỏ giả thuyết:

α
W
= {

χ
2
/ χ
2
>
χ
2(m)
(

α) }
Từ mô hình 03, ta có
2
qs
χ
= 3.990596 mà χ
2(5)
(

0.05) = 11.0705
⇒
2
qs
χ
< 11.0705 nên

t-1
+ρ
2
e
t-2
+ V
i
Sử dụng phần mềm Eviews thu được kết quả sau:
Mô hình 04 (MH04):
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.377190 Probability 0.689622
Obs*R-squared 0.878740 Probability 0.644442
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình không có tự tương quan
H
1
: Mô hình có tự tương quan
Tiêu chuẩn kiểm định χ
2
= (n-1)R
2
∼ χ
2
(2)
Miền bác bỏ : W
α

= {χ

= α
1
+α
2
X
3i
+ V
i
Mô hình 05 (MH05):
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 01/21/13 Time: 00:50
Sample: 1982 2011
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.819999 1.787601 0.458715 0.6500
X3 0.681881 0.220289 3.095384 0.0044
R-squared 0.254951 Mean dependent var 5.800000
Adjusted R-squared 0.228342 S.D. dependent var 4.858338
S.E. of regression 4.267763 Akaike info criterion 5.804397
Sum squared resid 509.9863 Schwarz criterion 5.897810
Log likelihood -85.06595 F-statistic 9.581401
Durbin-Watson stat 1.879666 Prob(F-statistic) 0.004431
Từ mô hình 05 ta có: X
2i
= 0.819999 + 0.681881X
3i
+ V
i


α
W
= { F/ F
qs2
> F
0.05
(1,n-2)
}
Từ mô hình 05 ta có: F
qs2
= 9.581401 mà F
0.05
(1,28)
= 4
 F
qs2
∈
α
W
: chấp nhận H
1
, bác bỏ H
0
Kết luận: Vậy với độ tin cậy 95% có thể cho rằng mô hình có đa cộng tuyến.
V. Kết luận
Dựa vào các ước lượng và kiểm định có thể thấy: Mô hình hồi quy là phù hợp với lý
thuyết kinh tế, hầu hết mô hình không có khuyết tật. Khuyết tật đa cộng tuyến có thể khắc
phục bằng cách bỏ bớt biến độc lập hoặc sử dụng phương pháp sai phân cấp 1 sau đó sẽ kiểm
tra bằng cách tiến hành hồi quy phụ.
Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa tốc độ tăng của công nghiệp - xây dựng và dịch vụ