Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
LỜI MỞ ĐẦU
Song song với sự phát triển kinh tế xã hội thì luôn có một yếu tố đi cùng và
không thể thiếu trong từng giai đoạn thời kỳ kinh tế xã hội, tuy là những phần tử nhỏ
bé nhưng nó là nhân tố quan trọng quyết định đến sự phát triển kinh tế của một quốc
gia và nhân tố đó không gì khác chính là lực lượng lao động.
Tùy vào vị trí địa lý, mật độ dân số, lịch sử hình thành mà lượng lao động ở mỗi
quốc gia có sự khác nhau về trình độ, độ tuổi, số lượng và kỹ năng. Tuy nhiên có một
điểm chung mà chúng ta không thể không phủ nhận rằng lực lượng lao động chính là
đòn bẫy cho sự phát triển kinh tế xã hội của quốc gia đó.
Trong ba yếu tố chính tạo tăng trưởng kinh tế là vốn, lao động và công nghệ thì
có thể coi yếu tố lao động là quan trọng nhất góp phần tạo tăng trưởng kinh tế ở nước
ta. Vốn có thể vay được, công nghệ có thể mua được, c còn lao động là chủ thể sử dụng
có hiệu quả hai yếu tố trên. Người lao động không chỉ là yếu tố nội lực mà c còn là yếu
tố chủ thể trong các yếu tố điều kiện sản xuất.
Ở Việt Nam trong những năm gần đây dân số tăng khá nhanh kéo theo đó là lực
lượng lao động cũng tăng vọt. Tăng lượng lao động có những giai đoạn tốt cho nền
kinh tế nhưng cũng có lúc không tốt và đây là vấn đề mà chúng ta cần quan tâm. Cùng
với mong muốn hiểu về vấn đề trên và nhìn nhận nó theo chiều hướng khách quan,
nhóm chúng tôi đã chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến số lượng lao động Việt
Nam giai đoạn 1980-2011”.
Nhóm thực hiện
Nhóm 4
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 1
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
Phần I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1 Khái niệm cơ bản
1.1.1. Tổng sản phẩm quốc dân(GNP) và tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
GNP (viết tắt cho Gross National Product ) tức Tổng sản lượng quốc
gia hay Tổng sản phẩm quốc dân là một chỉ tiêu kinh tế đánh giá sự phát triển kinh tế
của một đất nước nó được tính là tổng giá trị bằng tiền của các sản phẩm cuối cùng và
dịch vụ mà công dân của một nước làm ra trong một khoảng thời gian nào đó, thông
thường là một năm tài chính, không kể làm ra ở đâu (trong hay ngoài nước).
GDP (viết tắt của Gross Domestic Product) là giá trị tính bằng tiền của tất cả sản
phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ trong một khoảng
thời gian nhất định, thường là một năm. Khi áp dụng cho phạm vi toàn quốc gia, nó
còn được gọi là tổng sản phẩm quốc nội.
1.1.2 Lực lượng lao động
Lực lượng lao động (LLLĐ) là bộ phận dân số cung cấp hoặc sẵn sàng cung
cấp sức lao động cho sản xuất của cải vật chất và dịch vụ. LLLĐ còn có tên gọi
khác là “Dân số hoạt động kinh tế”. Trong báo cáo phân tích này, LLLĐ bao gồm
những người đang làm việc từ 15 tuổi trở lên và thất nghiệp từ 15 tuổi trở lên trong
tuần nghiên cứu.
Hay nói cách khác, lực lượng lao động là một bộ phận dân số trong độ tuổi lao
động (dân số trưởng thành) thực tế có tham gia lao động và những người chưa có việc
làm nhưng đang tìm việc làm.
1.1.3 Thất nghiệp
Thất nghiệp là những người trong độ tuổi lao động có khả năng làm việc , mong
muốn làm việc nhưng không tìm được việc làm.
Tỷ lệ thất nghiệp là một chỉ tiêu phản ánh khái quát tình trạng thất nghiệp của
một quốc gia, cụ thể là phản ánh tỷ lệ phần trăm số người thất nghiệp so với lực lượng
lao động.
1.1.4 Xuất khẩu lao động
Xuất khẩu lao động là một hình thức đặc thù của xuất khẩu nói chung và là một
bộ phận của kinh tế đối ngoại , mà hàng hóa đem xuất là sức lao động của con người ,
còn khách mua là chủ thể người nước ngoài. Nói cách khác, xuất khẩu lao động là một
hoạt động kinh tế dưới dạng cung ứng lao động cho nước ngoài mà đối tượng của nó là
con người.
Hay nói cách khác , Xuất khẩu lao động là hoạt động mua_bán hàng hoá sức lao
động nội địa cho người sử dụng lao động nước ngoài.
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 2
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
1.1.5 Dân số
Dân số là tập hợp của những con người đang sống ở một vùng địa lý hoặc
một không gian nhất định, thường được đo bằng một cuộc điều tra dân số.
1.2
Định nghĩa các biến
1.2.1 Biến phụ thuộc
Y: Tổng lao động Việt Nam giai đoạn 1980 – 2011(đơn vị tính: Nghìn người)
1.2.2 Biến độc lập:
X2: Dân số thành thị Việt Nam giai đoạn 1980 – 2011(đơn vị tính: Nghìn người).
X3: Dân số Nông thôn Việt Nam giai đoạn 1980 – 2011 (đơn vị tính: Nghìn
người).
X4: Số lượng xuất khẩu lao động Việt Nam giai đoạn 1980 – 2011(đơn vị tính:
Nghìn người).
X5: Tỷ lệ thất nghiệp giai đoạn 1980 – 2011 (đơn vị tính :%).
X6: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (đơn vị tính tỷ: USD).
X7: Tổng sản phẩm quốc dân(GNP) (đơn vị tính tỷ: USD).
1.3 Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu:
1.3.1 Dữ liệu:
Nguồn số liệu từ Niên giám Thống Kê, Tổng cục thống kê, NXB Thống Kê.
Số liệu từ trang web của Ngân Hàng Thế Giới www.worldbank.org.
Và một số trang web sau:
http://search.worldbank.org/data?qterm=gnp+c%E1%BB%A7a+vi%E1%BB
%87t+nam+giai+%C4%91o%E1%BA%A1n+1980+-+1992&language=EN&format=
http://search.worldbank.org/data?qterm=gdp+c%E1%BB%A7a+vi%E1%BB
%87t+nam+giai+%C4%91o%E1%BA%A1n+1990-+2011&language=EN&format=
http://vi.wikipedia.org/wiki/Danh_s%C3%A1ch_qu%E1%BB
%91c_gia_theo_GDP_(PPP)_n%C4%83m_2008
https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/geos/nl.html
http://en.wikipedia.org/wiki/Corruption_Perceptions_Index
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_population
1.3.2 Không gian mẫu:
Khảo sát dựa trên 32 năm (1980 -2011). Nhóm nhận thấy không gian mẫu đủ lớn
và đủ mức độ tin tưởng để xây dựng các mô hình thống kê.
1.4 Mô hình tổng thể:
Y = 1 + 2 X2 + 3 X3 + 4 X4 + 5 X5 + 6 X6 + 7 X7 + Ui
1.5 Dự đoán kỳ vọng giữa các biến:
ˆ2 dương : Khi dân số thành thị tăng thì số lượng lao động tăng.
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 3
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
̂ 3 dương : Khi dân số nông thôn tăng thì số lượng lao động tăng
̂ 4 âm : Khi số lượng xuất khẩu lao động giảm thì số lượng lao động trong
nước tăng.
ˆ5 âm.: Khi tỷ lệ thất nghiệp giảm thì số lượng lao động trong nước tăng.
̂ 6 dương : Khi tổng sản phẩm quốc nội(GDP) tăng thì số lượng lao động
̂ 7 dương: Khi tổng sản phẩm quốc dân(GNP) tăng thì số lượng lao động
tăng.
tăng.
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 4
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
PHẦN II: THỰC TRẠNG
2.1. Thống kê mô hình.
Các số liệu thu thập đã được nhóm thống kê lại bằng Eviews như sau:
Y
Mean
34220.49
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
33580.10
51352.00
17002.10
10276.44
0.051086
1.854745
Jarque-Bera 1.762732
Probability
Bảng 1: Thống kê mô hình
X2
X3
X4
X5
16342.56
0.367197 6.916563 38.31331
54798.81
15179.00 57264.45 0.240200 6.300000
27888.20 60472.20 0.882900 13.00000
7962.800 39922.40 0.008100 2.270000
5927.474 6007.374 0.313421 2.558748
0.313895 -0.987430 0.481101 0.895493
1.910442 2.861538 1.635277 3.550919
2.108341
3.717732 4.681523 12.01945
5.225663
X6
X7
35.08187
28.27450
123.9600
6.293000
30.09463
1.387057
4.148423
26.32500
110.9070
7.569000
27.30239
1.396925
4.088188
11.98634
0.414217 0.348481 0.073327 0.155849 0.096254 0.002455 0.002496
Observations 32
32
32
32
32
32
32
2.2 Xây dựng mô hình hàm hồi quy và ý nghĩa của các hệ số trong mô hình
2.2.1 Xây dựng mô hình hàm hồi quy
Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews
Bảng 1: Mô hình hồi quy ban đầu
Bảng 2: Mô hình hổi quy ban đầu
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/25/12 Time: 22:06
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
Coefficient
Variable
Std. Error
C
-12719.89
X2
1.180256
X3
0.491065
X4
1274.630
X5
-24.66774
X6
21.18898
X7
-10.46213
R-squared
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 5
0.997916
t-Statistic
Prob.
2036.139
0.080247
0.051260
623.6677
56.95159
26.57554
33.49587
-6.247065
14.70780
9.579949
2.043764
-0.433135
0.797312
-0.312341
Mean dependent var
0.0000
0.0000
0.0000
0.0516
0.6686
0.4328
0.7574
34220.49
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
Adjusted R-squared
0.997415
S.E. of regression
522.4349
S.D. dependent var
10276.44
15.54552
Log likelihood
Akaike info criterion
Schwarz criterion
6823455.
15.86615
-241.7283 F-statistic
Durbin-Watson stat
1.311951
0.000000
Sum squared resid
1994.919
Prob(F-statistic)
Mô hình hồi quy tổng thể :
Y = 1 + 2 X2 + 3 X3 + 4 X4 + 5 X5 + 6 X6 + 7 X7 + Ui
Mô hình hồi quy mẫu:
(SRF) Y = 1 + 2 X2 +
̂
3
X3 + ̂ 4 X4 +
̂
5
X5 +
ˆ
6
X6 +
̂
7
X7 +ei
( ei là ước lượng của Ui)
Estimation Command:
=====================
LS Y C X2 X3 X4 X5 X6 X7
Estimation Equation:
=====================
Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*X5 + C(6)*X6 + C(7)*X7
Substituted Coefficients:
=====================
Y = -12719.89204 + 1.180255956*X2 + 0.4910649552*X3 + 1274.62989*X4 24.66774332*X5 + 21.1889839*X6 - 10.46212623*X7
2.2.2 Ý nghĩa của các hệ số trong mô hình
Đối với 1 : Khi các yếu tố khác không thay đổi thì số lượng lao động của
nước ta đạt giá trị thấp nhất là -12719.89 nghìn người.
Đối với 2 : Khi các yếu tố dân số nông thôn, xuất khẩu lao động, tỷ lệ thất
nghiệp, GDP, GNP không đổi và nếu dân số thành thị tăng (giảm) 1 nghìn người thì số
lượng lao động tăng (giảm) 1.1802559 nghìn người.
Đối với 3 : Khi các yếu tố dân số thành thị, xuất khẩu lao động, tỷ lệ thất
nghiệp, GDP, GNP không đổi và nếu dân số nông thôn tăng (giảm) 1 nghìn người thì
số lượng lao động tăng (giảm) 0.49107 nghìn người.
Đối với 4 : Khi các yếu tố dân số thành thị, dân số nông thôn, tỷ lệ thất
nghiệp, GDP, GNP không đổi và nếu xuất khẩu lao động tăng (giảm) 1 nghìn người thì
số lượng lao động tăng (giảm) 1274.62989 nghìn người.
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 6
Tiểu luận kinh tế lượng
Đối với
5
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
: Khi các yếu tố dân số thành thị, dân số nông thôn,xuất khẩu lao
động, GDP, GNP không đổi và nếu tỷ lệ thất nghiệp giảm (tăng) 1 % thì số lượng lao
động tăng (giảm) 24.667733 nghìn người.
Đối với
: Khi các yếu tố dân số thành thị, dân số nông thôn,xuất khẩu lao
6
động, tỷ lệ thất nghiệp , GNP không đổi và nếu GDP tăng (giảm) 1tỷ USD thì số lượng
lao động tăng (giảm) 21.1889290 nghìn người.
Đối với ̂ 7 : Khi các yếu tố dân số thành thị, dân số nông thôn,xuất khẩu lao
động, tỷ lệ thất nghiệp , GDP không đổi và nếu GNP giảm (tăng) 1tỷ USD thì số lượng
lao động tăng (giảm) 10.462718 nghìn người.
2.3. Đối chiếu dấu kỳ vọng.
Đối với 2 dương : ta thấy đúng với dự đoán kỳ vọng đưa ra
Đối với 3 dương : ta thấy đúng với dự đoán kỳ vọng đưa ra
Đối với 4 dương : ta thấy khác với dự đoán kỳ vọng đưa ra
Đối với 5 âm : ta thấy đúng với dự đoán kỳ vọng đưa ra
Đối với 6 dương : ta thấy đúng với dự đoán kỳ vọng đưa ra
Đối với 7 âm : ta thấy khác với dự đoán kỳ vọng đưa ra
2.4. Tìm khoảng tin cậy của các tham số hồi quy.
Ta có mô hình hồi quy như sau:
Y = -12719.89204 + 1.180255956*X2 + 0.4910649552*X3 + 1274.62989*X4 24.66774332*X5 + 21.1889839*X6 - 10.46212623*X7
có n = 32, k = 7, α = 0.05
= -12719.89
2 = 1.180256
3 = 0.491065
4 = 1274.630
5 = -24.66774
7 = -10.46213Se( 6) = 26.575
Se( 1) = 2036.13
Se( 2) = 0.08024
Se( 3) = 0.0512
Se( 4) = 623.667
Se( 5) = 56.951
1
6
Se( 7) = 33.495
= 21.18898
Khoảng tin cậy β1: tα/2(n-k) = t0,05/2(32-7) = t0,025(25) = 2,060
1
- tα/2(n-k)*Se( 1) ≤ β1 ≤
1
+ tα/2(n-k)*Se( 1)
-12719.89204 – 2,060*2036,135 ≤ β1 ≤ -12719.89204 + 2,060*2036,135
<=> -16914,5681
≤ β1 ≤
-8525,6919
Khoảng tin cậy β2
2
- tα/2(n-k)*Se( 2) ≤ β2 ≤
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 7
2
+ tα/2(n-k)*Se( 2)
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
1.180255956– 2.060*0,080246 ≤ β2 ≤ 1.180255956 + 2,060*0,080246
<=> 1,014942
≤ β2 ≤
1,345557
Khoảng tin cậy β3
- tα/2(n-k)*Se( 3) ≤ β3 ≤ 3 + tα/2(n-k)*Se( 3)
0.4910649552– 2,060*0,051259 ≤ β3 ≤ 0.4910649552+ 2,060*0,051259
<=> 0,385477
≤ β3 ≤
0,596664
Khoảng tin cậy β4
3
- tα/2(n-k)*Se( 4) ≤ β4 ≤ 4 + tα/2(n-k)*Se( 4)
1274.62989- 2,060*623,6871 ≤ β4 ≤ 1274.62989+ 2,060*623,6871
<=> -10,016426
≤ β4 ≤
2559,574426
Khoảng tin cậy β5
4
- tα/2(n-k)*Se( 5) ≤ β5 ≤ 5 + tα/2(n-k)*Se( 5)
-24,66733 – 2,060*56,95068 ≤ β5 ≤ -24,66733 + 2,060*56,95068
<=> -141,985730
≤ β5 ≤
92,651070
Khoảng tin cậy β6
5
- tα/2(n-k)*Se( 6) ≤ β6 ≤ 6 + tα/2(n-k)*Se( 6)
21,19290 – 2,060*26,57567 ≤ β6 ≤ 21,19290 + 2,060*26,57567
<=> -33,552980
≤ β6 ≤
75,938780
Khoảng tin cậy β7
6
- tα/2(n-k)*Se( 7) ≤ β7 ≤ 7 + tα/2(n-k)*Se( 7)
-10,46718 – 2,060*33,49608 ≤ β7 ≤ -10,46718 + 2,060*33,49608
<=> -79,469104
≤ β7 ≤
58,534744
Ý nghĩa:
7
- Đối với β1: Khi dân số thành thị, nông thôn, xuất khẩu lao động, tỷ lệ thất
nghiệp, GDP, GNP bằng 0 thì số lượng lao động Việt Nam nhận giá trị chênh lệch
trong khoảng từ -16914,5681 đến -8525,6919 nghìn người, với độ tin cậy 95%.
- Đối với β2: Khi dân số thành thị tăng (giảm) 1 nghìn người và nếu dân số nông
thôn, xuất khẩu lao động, tỷ lệ thất nghiệp, GDP, GNP không thay đổi thì số lượng lao
động Việt Nam nhận giá trị chênh lệch trong khoảng từ 1,014942 đến 1,345557 nghìn
với độ tin cậy 95%.
- Đối với β3: Khi dân số nông thôn tăng (giảm) 1 nghìn người người và nếu dân
số thành thị, xuất khẩu lao động, tỷ lệ thất nghiệp, GDP, GNP không thay đổi thì số
lượng lao động Việt Nam nhận giá trị chênh lệch trong khoảng từ 0,385477 đến
0,596664 nghìn người với độ tin cậy 95%.
- Đối với β4: Khi xuất khẩu lao động tăng (giảm) 1 nghìn người người và nếu dân
số thành thị, nông thôn, tỷ lệ thất nghiệp, GDP,GNP không thay đổi thì số lượng lao
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 8
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
động Việt Nam nhận giá tri chênh lệch trong khoảng từ -10,016426 đến 2559,574426
nghìn người, với độ tin cậy 95%.
Đối với β5: Khi tỷ lệ thất nghiệp tăng ( giảm) 1 % và dân số thành thị, nông
thôn, xuất khẩu lao động, GDP, GNP không thay đổi thì số lượng lao động Việt Nam
nhận giá trị chênh lệch trong khoảng từ -141,985730 đến 92,651070 nghìn người, với
độ tin cậy 95%.
- Đối với β6: Khi GDP tăng ( giảm) 1 tỷ USD và dân số thành thị, nông thôn, xuất
khẩu lao động, tỷ lệ thất nghiệp, GNP không thay đổi thì số lượng lao động Việt Nam
nhận giá trị chênh lệch trong khoảng từ -33,552980 đến 75,938780 nghìn người, với
độ tin cậy 95%.
- Đối với β7: Khi GNP tăng (giảm) 1 tỷ USD và dân số thành thị, nông thôn, xuất
khẩu lao động, tỷ lệ thất nghiệp, GDP không thay đổi thì số lượng lao động Việt Nam
nhận giá trị chênh lệch trong khoảng từ -79,469104 đến 58,534744 nghìn người, với
độ tin cậy 95%.
2.5. KIỂM ĐỊNH
2.5.1 Kiểm định sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc:
Prob(2) = 0.0000 < 0.3 Dân số thành thị ảnh hưởng đến số lượng lao
động nước ta.
Prob(3) = 0.0000 < 0.3 Dân số nông thôn ảnh hưởng đến số lượng lao
động nước ta.
Prob(4) = 0.0516 < 0.3 Lượng xuất khẩu lao động ảnh hưởng đến số
lượng lao động trong nước.
Prob(5) = 0.6686 > 0.3 Tỉ lệ thất nghiệp không hưởng đến số lượng lao
động trong nước.
Prob(6) = 0.4328 > 0.3 Tổng sản phẩm Quốc Nội không hưởng đến số
lượng lao động trong nước.
Prob(7) = 0.7574 > 0.3 Tổng sản phẩm Quốc Dân không hưởng đến số
lượng lao động Quốc Gia.
Loại bỏ lần lượt các biến không ảnh hưởng ra khỏi mô hình ban đầu, theo
nguyên tắc bỏ những biến nào có Prob lớn nhất:
Chạy lại mô hình khi đã bỏ các biến tổng sản phẩm quốc dân(X7)
Bảng 3: Mô hình hồi quy bỏ biến X7
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/26/12 Time: 07:49
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 9
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-12595.04 1961.560
-6.420928
0.0000
0.075954
X2
1.173535
0.0000
15.45053
X3
0.491072
0.050362
9.750794
0.0000
X4
1180.371
536.2365
2.201214
0.0368
X5
-31.04799 52.23138
-0.594432
0.5574
X6
13.26328
7.758561
1.709503
0.0993
R-squared
0.997908
Mean dependent var
34220.49
Adjusted R-squared
0.997505
S.D. dependent var
10276.44
S.E. of regression
513.2881
Akaike info criterion
15.48691
Sum squared resid
6850082.
Schwarz criterion
15.76174
Log likelihood
-241.7906
F-statistic
2479.962
Durbin-Watson stat
1.266309
Prob(F-statistic)
0.000000
Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*X5 + C(6)*X6
Substituted Coefficients:
=====================
Y = -12595.03829 + 1.173534658*X2 + 0.4910715004*X3 + 1180.371096*X4 31.04798919*X5 + 13.2632816*X6
Ta thấy Prob của β5 = 0.5574 > 0.3 Tỉ lệ thất nghiệp không hưởng đến số
lượng lao động trong nước.
Do vậy ta tiếp tục loại bỏ X5 ra khỏi mô hình
Bảng 4: Mô hình hồi quy bỏ biến X5
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/03/12 Time: 15:31
Sample: 1980 2011
t-StatisticProb. Variable
Included observations: 32
CCoefficientStd. Error -12934.11
X2
1.178264
X3
0.491173
X4
1211.325
X6
14.04833
R-squared
0.997879
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
0.997565
507.1042
6943177.
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 10
1854.183
-6.975636
0.074626
15.78884
0.049755
9.871806
527.2723
2.297342
7.553222
1.859913
Mean
dependent
34220.49
var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
0.0000
0.0000
0.0000
0.0296
0.0738
10276.44
15.43791
15.66693
Tiểu luận kinh tế lượng
Log likelihood
Durbin-Watson stat
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
-242.0066
Fstatistic
1.271986
3175.927
Prob(F-statistic)
0.000000
Xét thấy prob của các biến trong mô hình sau khi đã loại bỏ biến X 7 và X5 đã <
0.3.
Kết luận ta có mô hình hồi quy chính sau:
Estimation Command:
=====================
LS Y C X2 X3 X4 X6
Estimation Equation:
=====================
Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*X6
Substituted Coefficients:
=====================
Y = -12934.10631 + 1.178264253*X2 + 0.491173419*X3 + 1211.324992*X4 +
14.04833495*X6
Prob(2) = 0.0000 < 0.3 Dân số thành thị ảnh hưởng đến số lượng lao
động nước ta.
Prob(3) = 0.0000 < 0.3 Dân số nông thôn ảnh hưởng đến số lượng lao
động nước ta.
Prob(4) = 0.0296< 0.3 Lượng xuất khẩu lao động ảnh hưởng đến số
lượng lao động trong nước.
Prob(6) = 0.0738> 0.3 Tổng sản phẩm Quốc Nội hưởng đến số lượng lao
động trong nước
2.5.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình so với số liệu của mẫu:
Prob(F-statistic) = 0.00000 < = 0.05
Mô hình phù hợp.
2.5.3
Xét hiện tượng đa cộng tuyến sau khi đã bỏ những biến không phù
hợp
2.5.3.1. Phát hiện đa cộng tuyến
Xem xét qua ma trận tương quan của các biến ta thấy 2 biến X 2 – dân số thành thị
và X3 – dân số nông thôn có mức tương quan cao 0.880172 nên có khả năng xảy ra
hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 5: MA TRẬN TƯƠNG QUAN
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 11
Tiểu luận kinh tế lượng
Y
X2
X3
X4
X6
Y
1.000000
0.992932
0.924010
0.739437
0.739628
0.785784
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
X2
0.992932
1.000000
0.880172
0.764835
X3
0.924010
0.880172
1.000000
0.522918
X4
0.739437
0.764835
0.522918
1.000000
0.470947
0.791090
1.000000
X6
0.739628
0.785784
0.470947
0.791090
Để kiểm định đa cộng tuyến, chúng tôi xây dựng mô hình hồi quy phụ trong đó
lần lượt các biến độc lập sẽ trở thành biến phụ thuộc và hồi quy với các biến còn lại.
Mô hình hồi quy chính:
Y = 1 + 2 X2 + 3 X3 + 4 X4 + 6 X6 + Ui
Mô hình hồi quy phụ theo biến X2:
X2 = α1 + α3* X3 + α4* X4 + α6* X6 + Vi
Kết quả chạy Eview mô hình hồi quy phụ theo biến X2:
Bảng 6: Mô hình hồi quy phụ theo biến X2
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 11/04/12 Time: 05:59
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
C
-21563.33
2332.662
-9.244089
X3
0.622108
0.045317
13.72792
X4
2446.818
1252.630
1.953344
X6
76.12634
12.60530
6.039234
R-squared
0.957606 Mean dependent var
Adjusted R-squared
0.953063 S.D. dependent var
S.E. of regression
1284.180 Akaike info criterion
Sum squared resid
46175285 Schwarz criterion
Log likelihood
-272.3215 F-statistic
Durbin-Watson stat
0.647740 Prob(F-statistic)
Estimation Command:
=====================
LS X2 C X3 X4 X6
Estimation Equation:
=====================
X2 = C(1) + C(2)*X3 + C(3)*X4 + C(4)*X6
Substituted Coefficients:
=====================
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 12
Prob.
0.0000
0.0000
0.0608
0.0000
16342.56
5927.474
17.27010
17.45331
210.8215
0.000000
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
X2 = -21563.3348 + 0.6221082319*X3 + 2446.817523*X4 + 76.12633828*X6
Từ mô hình hồi quy phụ ta có:
Prob( F-statistic) = 0.000000 < = 0.05 Mô hình hồi quy phụ phù hợp .
Vậy mô hình ban đầu có tồn tại đa cộng tuyến.
2.5.3.2 Khắc phục đa cộng tuyến bằng cách loại bỏ biến X 2 hoặc X3 ra khỏi mô
hình
Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X2 ta có kết quả như sau:
Bảng 7: Mô hình hồi quy bỏ biến X2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/03/12 Time: 16:20
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
Variable
Std. Error
t-Statistic
Prob.
Coefficient
C
-38341.41
2893.509
-13.25084
0.0000
X3
1.224181
0.056213
21.77767
0.0000
X4
4094.323
1553.803
2.635034
0.0136
X6
103.7453
15.63602
6.635019
0.0000
R-squared
0.978298
Mean dependent var
34220.49
Adjusted R-squared
0.975972
S.D. dependent var
10276.44
S.E. of regression
1592.938
Akaike info criterion
17.70102
Sum squared resid
Schwarz criterion
71048633
17.88423
Log likelihood
-279.2163
F-statistic
420.7257
Durbin-Watson stat
0.739509
0.000000
Prob(Fstatistic)
Estimation Equation:
=====================
Y = C(1) + C(2)*X3 + C(3)*X4 + C(4)*X6
Substituted Coefficients:
Y = -38341.41288 + 1.22418131*X3 + 4094.322613*X4 + 103.745278*X6
Và ta có R22 = 0.978298
Hồi quy lại mô hình trong đó bỏ biến X3 ta có kết quả như sau:
Bảng 8: Mô hình hồi quy bỏ biến X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/03/12 Time: 16:24
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 13
Prob.
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
C
648.7652
7.886034
0.0000
5116.185
X2
1.865664
0.056586
32.97035
0.0000
X4
18.73486
1082.053
0.017314
0.9863
X6
-36.33960 11.73789
-3.095923
0.0044
R-squared
0.990224
Mean dependent var
34220.49
Adjusted R-squared
0.989177
S.D. dependent var
10276.44
S.E. of regression
1069.104
Akaike info criterion
16.90350
Sum squared resid
32003558
Schwarz criterion
17.08672
Log likelihood
-266.4560
F-statistic
945.4077
Durbin-Watson stat
0.671058
Prob(F-statistic)
0.000000
2
Và ta có R 3 = 0.990224
Xét thấy R22 = 0.978298 < R23 = 0.990224 thì ta nên loại bỏ biến X3 – dân số nông
thôn ra khỏi mô hình.
2.5.4. Xét hiện tượng phương sai thay đổi (dùng kiểm định White):
2.5.4.1 Kiểm định mô hình chính( mô hình sau khi bỏ những biến không ảnh
hưởng)
Kiểm định White mô hình chính theo chéo
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 14
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
Bảng 9: Kiểm định White chéo mô hình chính
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
4.377486
Probability
Obs*R-squared
25.05101
Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/03/12 Time: 16:50
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
Variable
Coefficient
C
-6549858.
0.002483
0.034067
Std. Error
15585501
t-Statistic
-0.420253
Prob.
0.6796
X2
908.0878
2116.976
0.428955
0.6733
X2^2
X2*X3
X2*X4
X2*X6
X3
0.005294
-0.017722
-125.0926
2.102933
97.78226
0.026074
0.048168
188.7784
4.377147
990.7212
0.203034
-0.367919
-0.662643
0.480435
0.098698
0.8415
0.7175
0.5164
0.6370
0.9225
X3^2
X3*X4
X3*X6
0.000339
-45.08595
-0.338834
0.013960
183.3274
3.804740
0.024286
-0.245931
-0.089056
0.9809
0.8087
0.9301
X4
X4^2
X4*X6
X6
4837473.
-458462.4
5352.228
6077.073
7691725.
1062100.
16229.90
150539.3
0.628919
-0.431657
0.329776
0.040369
0.5378
0.6714
0.7456
0.9683
X6^2
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
-279.1426
0.782844
0.604010
138651.5
3.27E+11
-414.1567
Durbin-Watson stat
2.199272
251.0903
-1.111722
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
4.377486
Prob(F-statistic)
Giả sử Ho : phương sai của sai số không đổi.
Sử dụng kiểm định White:
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 15
0.2817
216974.3
220334.4
26.82229
27.50936
0.002483
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
Ta thấy Probability = 0.034067 < α = 0.05
Chấp nhận Ho, nghĩa là tồn tại phương sai của sai số không đổi.
2.5.4.2 Kiểm định mô hình sau khi khắc phục ĐCT bỏ biến X3
Kiểm định mô hình theo chéo
Bảng10 : Mô hình kiểm định White chéo sau khi khắc phục ĐCT
White Heteroskedasticity Test:
Probability0.001806F- 11.34487
Probability
0.000002
statistic
Test Equation:26.32733
Obs*R-squared
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/03/12 Time: 17:03
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
t-StatisticProb. Variable
CCoefficientStd. Error 4550856.
X2
-935.4360
X2^2
X2*X4
X2*X6
X4
X4^2
X4*X6
X6
X6^2
0.052026
-776.1810
-23.80820
15869590
-22282054
515135.6
187078.2
467.4181
R-squared
0.822729
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.750209
901487.7
1.79E+13
-478.1886
1.916200
4631425.
0.982604
0.3365
818.7954
-1.142454
0.2655
0.038786
1.341355
429.0230
-1.809183
7.945760
-2.996340
3671152.
4.322782
6189744.
-3.599835
85091.25
6.053920
53831.85
3.475232
763.8061
0.611959
Mean
dependent
1000111.
var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.1935
0.0841
0.0067
0.0003
0.0016
0.0000
0.0021
0.5468
1803730.
30.51179
30.96983
11.34487
0.000002
Giả sử Ho : phương sai của sai số không đổi.
Sử dụng kiểm định White:
Ta thấy Probability = 0.001806 < α = 0.05
Chấp nhận Ho, nghĩa là tồn tại phương sai của sai số không đổi.
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 16
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
2.5.4.3 Khắc phục phương sai sai số không đổi băng phương pháp kiểm
định White.
Xét mô hình hồi quy sau khi khắc phục đa cộng tuyến
Y = 1 + 2 X2 + 4 X4 + 6 X6 (1)
Theo kết quả chạy mô hình theo phương pháp kiểm định white chéo ta có
Probmin = 0.0000 là X4*X6
2
Var(Ui) = σ . √X4*X6
Chia 2 vế mô hình (1) cho √X4*X6 ta được mô hình (2) như sau:
y
=
√X4*X6
1
+
√X4*X6
2 X2
√X4*X6
+
4 X4
+
√X4*X6
6 X6
U
+
√X4*X6
√X4*X6
ĐẶT
y
√X4*X6
=
1
√X4*X6
=
X2
√X4*X6
=
X4
√X4*X6
Y*
X*2
X*3
X6
√X4*X6
=
X*5
UI
√X4*X6
=
Vi
2* = 1
3* = 2
=
X*4
4* = 4
5* = 6
Khi đó mô hình (2) viết lại như sau:
Y* = *2 X*2 + *3 X*3 + *4 X*4 + *5 X*5 + Vi
KẾT LUẬN:
Ui
1
1
=
Var Ui =
σ2X4*X6
√X4*X6
√X4*X6
X4*X6
Mô hình không tồn tại phương sai sai số không đổi.
Ta có mô hình từ eview như sau:
Var Vi
=
Var
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 17
= σ2
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
Bảng11: Khắc phục phương sai sai sô không đổi sau khi đã khắc phục ĐC
Dependent Variable: Y/SQR(X4*X6)
Method: Least Squares
Date: 11/26/12 Time: 23:30
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
Variable
Coefficient
C
-1791.820
1/SQR(X4*X6)
3014.110
X2/SQR(X4*X6)
1.980644
X4/SQR(X4*X6)
6083.134
X6/SQR(X4*X6)
84.46552
R-squared
0.999617
Adjusted R-squared
0.999560
S.E. of regression
529.8038
Sum squared resid
7578685.
Log likelihood
-243.4079
Durbin-Watson stat
0.978130
Std. Error
t-Statistic
748.3942
-2.394220
772.9452
3.899513
0.056404
35.11519
4030.131
1.509413
37.37861
2.259729
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Prob.
0.0239
0.0006
0.0000
0.1428
0.0321
20189.27
25268.32
15.52549
15.75451
17622.11
0.000000
Estimation Command:
=====================
LS Y/SQR(X4*X6) C 1/SQR(X4*X6) X2/SQR(X4*X6) X4/SQR(X4*X6)
X6/SQR(X4*X6)
Estimation Equation:
=====================
Y/SQR(X4*X6) = C(1) + C(2)*(1/SQR(X4*X6)) + C(3)*(X2/SQR(X4*X6)) +
C(4)*(X4/SQR(X4*X6)) + C(5)*(X6/SQR(X4*X6))
Substituted Coefficients:
=====================
Y/SQR(X4*X6)
=
-1791.819985
1.980643695*(X2/SQR(X4*X6))
+
84.46552469*(X6/SQR(X4*X6))
+
3014.109708*(1/SQR(X4*X6))
6083.133754*(X4/SQR(X4*X6))
+
+
2.5.5. Xét hiện tượng Tự tương quan bằng phương pháp kiểm định d của Durbin
- Watson
2.5.5.1 Mô hinh ban đầu( mô hình khi chưa bỏ biến)
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 18
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
Ta có mô hình hổi qui ban đầu như sau:
Y = 1 + 2 X2 + 3 X3 + 4 X4 + 5 X5 + 6 X6 + 7 X7 + Ui
Ta có: n = 32, k’ = k-1 = 7-1 = 6
d = 1.311951 Tra bảng ta có: du =1.909, dl = 1.041
Kiểm định giả thiết Ho: Không có tự tương quan dương
èdl=1.041< d = 1.311951< du =1.909
è Bác bỏ Ho, tức là tồn tại hiện tượng tự tương quan dương
Mô hình tồn tại tự tương quan
Estimation Command:
=====================
LS Y C X2 X2(-1) X3 X3(-1) X4 X4(-1) X5 X5(-1) X6 X6(-1) X7 X7(-1) Y(-1)
Estimation Equation:
=====================
Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X2(-1) + C(4)*X3 + C(5)*X3(-1) + C(6)*X4 +
C(7)*X4(-1) + C(8)*X5 + C(9)*X5(-1) + C(10)*X6 + C(11)*X6(-1) + C(12)*X7 +
C(13)*X7(-1) + C(14)*Y(-1)
Substituted Coefficients:
=====================
Y = -4104.507033 - 0.1848761448*X2 + 1.047443001*X2(-1) - 0.334413375*X3 +
0.5788091415*X3(-1) + 1572.69724*X4 + 280.5568452*X4(-1) + 13.95488012*X5
+ 25.39882897*X5(-1) + 10.80592616*X6 + 15.81989174*X6(-1) +
5.569057083*X7 - 43.35891027*X7(-1) + 0.3374687109*Y(-1)
Khắc phục tự tương quan mô hình hồi quy ban đầu
Xét mô hình hồi quy:
Yi = 1 + 2 X2i+ 3 X3i + 4 X4i + 5X5i+ 6X6i+ 7X7i + Ui (1)
Giả sử với Ui= Ui-1 + εi (*), trong đó εi là yếu tố ngẫu nhiên thoả mọi giả thiết
của phương pháp phương sai sai số ngẫu nhiên OLS.
Bước 1:Từ mô hình (1) thay biến i bởi i-1, ta được:
Yi-1 = 1 + 2 X2(i-1)+ 3 X3(i-1) + 4 X4(i-1) + 5X5(i-1)+ 6X6(i-1)+ 7X7(i-1) + Ui-1 (2).
Bước 2:Nhân 2 vế của mô hình (2) cho ρ ta được:
ρYi-1 = ρ1 + ρ2 X2(i-1)+ ρ3 X3(i-1) + ρ4 X4(i-1) + ρ5X5(i-1)+ ρ6X6(i-1)+ ρ7X7(i-1)
+ ρUi-1 (3).
Bước 3:Lấy (1) trừ (3) ta được:
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 19
Tiểu luận kinh tế lượng
GVHD: NCS. Nguyễn Quang Cường
Yi - ρYi -1 = 1 (1 - ρ ) + 2 (X2i - ρ X2(i-1) + 3 (X3i - ρ X3(i-1) ) + 4 (X4i - ρ
X4(i-1)) + 5 (X5i - ρX5(i-1)) + 6 (X6i – ρX6(i-1)) + 7 (X7i -ρX7(i-1)) + ε i (4)
Bước 4:Từ mô hình (4) như trên ta có thể viết lại:
Yi = 1 (1 - ρ ) + 2X2i - 2 ρ X2(i-1)+ 3 X3i -3 ρ X3(i-1) + 4 X4i - 4 ρX4(i-1)+
5X5i - 5 ρX5(i-1)+ 6 X6i - 6 ρX6(i-1) + 7 X7i - 7 ρX7(i-1)+ ρYi-1 + εi
Từ kết quả chạy mô hình Suy ra: ρ= 0.3374687109
Đặt :
Nhóm thực hiện: Nhóm 4
trang 20
- Xem thêm -