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, tỷ lệ lạm phát K đế

MỤC LỤC Trang Phần 1: Cơ sở lý luận 3 1.1: Giới thiệu đề tài 3 1.2: Định nghĩa của các biến trong kinh tế học 4 Phần 2: Thiết lập, phân tích và đánh giá mô hình 6 2.1: Xây dựng mô hình 6 2.2: Mô tả số liệu 6 2.3: Kết quả thực nghiệm 7 2.4: Thống kê mô hình 8 2.5: Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 8 2.5.1: Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không ? 8 2.5.2: Đo độ phù hợp của mô hình 10 Phần 3: Kiểm định và khắc phục các hiện tượng trong mô hình hồi quy 11 3.1: Ma trận tương quan 11 3.2: Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến 11 3.3: Kiểm định phương sai sai số thay đổi 12 (Dùng kiểm định White) 3.3.1: Kiểm định mô hình ban đầu 12 3.3.2: Kiểm định mô hình sau khi đã loại bỏ biến 12 3.4: Kiểm định Tự tương quan 13 3.4.1: KĐ Durbin Watson 13 3.5: Kiểm định các biến có ảnh hưởng đến mô hình không 13 3.6: Kiểm định Ramsey về bỏ sót biến 15 Phần 4: Kết luận 16 Kiến nghị của nhóm 17 Hạn chế của đề tài 17 Lời cảm ơn 18 Tài liệu tham khảo 18 Phụ lục 19 Đề tài 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, tỷ lệ lạm phát K đến tổng sản phẩm trong nước GDP. Phần 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 Giới thiệu đề tài: - Đây là vấn đề có liên quan đến lĩnh vực kinh tế . Những điều tìm hiểu được trong đề tài này sẽ giúp ích cho việc nghiên cứu các môn học khác như kinh tế vĩ mô,…cũng như cho công việc sau này. - Nước ta bắt đầu công cuộc đổi mới vào năm 1986. Luật đầu tư nước ngoài tại Việt Nam được ban hành vào 29/12/1987 nhằm tạo ra một nền tảng pháp lí cho việc đầu tư vào Việt Nam của các nhà đầu tư nước ngoài. Thực tế cho thấy, từ khi nước ta mở cửa hội nhập, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trở thành một nguồn vốn quan trọng đối với nền kinh tế Việt Nam trong công cuộc công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước. Là 1 thành viên của tổ chức thương mại thế giới WTO Việt Nam càng có 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 - Tình hình lạm phát hiện nay ở Việt Nam thời gian qua lên tới mức báo động là 2 con số, vượt qua ngưỡng lạm phát cho phép tối đa là 9% của mỗi quốc gia. Điều này sẽ dẫn đến nhiều tiêu cực trong đời sống kinh tế, làm giảm trầm trọng tốc độ tăng trưởng GDP vì nó làm cho người dân nghèo thêm, kiềm chế sản xuất trong khối doanh nghiệp. Việc nghiên cứu những tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài, thất nghiệp và lạm phát đến tăng trưởng kinh tế giúp ta biết được mức độ ảnh hưởng của FDI, U và tỷ lệ lạm phát đến GDP như thế nào. Thông qua việc tìm hiểu lý thuyết cũng như những chỉ tiêu, hiểu được những đặc điểm, tính chất và xu hướng phát triển để từ đó đưa ra những định hướng, giải pháp nhằm thu hút và sử dụng vốn FDI đạt hiểu quả cao nhất đồng thời đưa tỉ lệ thất nghiệp về mức thất nghiệp tự nhiên góp phần vào sự tăng trưởng GDP. 1.2 Định nghĩa của các biến trong kinh tế học Tổng sản phẩm quốc nội hay 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 một lãnh thổ trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm. GDP là số đo về giá trị của hoạt động kinh tế quốc gia. Để tính GDP, người ta sử dụng rất nhiều các dữ liệu sơ cấp, được tập hợp từ các nguồn thống kê ổn định khác nhau. Mục tiêu của việc tính GDP là tập hợp các thông tin rời rạc lại thành một con số bằng thước đo tiền tệ, ví dụ Đồng Việt Nam (VNĐ) hay đô-la Mỹ (US Dollar) -- con số nói lên giá trị của tổng thể các hoạt động kinh tế của nền kinh tế trong một giai đoạn đã cho nào đó (quý, nửa năm hay một năm). FDI là một 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 là tình trạng người lao động muốn có việc làm mà không tìm được việc làm. Tỷ lệ thất nghiệp là phần trăm số người lao động không có việc làm trên tổng số lực lượng lao động xã hội. 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 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. Lạm phát là sự tăng lên theo thời gian của mức giá chung của nền kinh tế. Trong một nền kinh tế, lạm phát là sự mất giá trị thị trường hay giảm sức mua của đồng tiền. Khi so sánh với các nền kinh tế khác thì lạm phát là sự phá giá tiền tệ của một loại tiền tệ so với các loại tiền tệ khác. Lạm phát luôn là một vấn đề rất nhạy cảm và có tác động rất lớn đến nền kinh tế. Lạm phát cao có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng kinh tế kéo dài và hậu quả của nó sẽ rất khủng khiếp. Lạm phát làm làm cho lãi suất tăng, mà lãi suất tăng làm giảm đầu tư dẫn đến giảm tăng trưởng kinh tế. Phần 2: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH 2.1 Xây dựng mô hình Mô hình gồm 4 biến: Biến phụ thuộc : Tổng sản phẩm quốc nội GDP của nước ta qua các năm (Đơn vị tính : tỷ đồng) Biến độc lập : Đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI ( Đơn vị tính: triệu đôla Mỹ) Tỷ lệ thất nghiệp U ( Đơn vị tính: % ) Tỷ lệ lạm phát K ( Đơn vị tính : % ) GDPi = β1 + β2 FDIi +β3Ui + β4Ki + Vi Mô hình kinh tế đã biết là về mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa lạm phát và thất nghiệp (Đường cong Phillips_hình 1.bảng phụ lục). Thông thường, GDP cao thường dẫn 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, GDP và K có quan hệ tỷ lệ thuận. 2.2 Mô tả số liệu Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục Thống kê ,trang web của Bộ kế hoạch đầu tư - Cục đầu tư nước ngoài 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. Dọc theo đường cong Phillips, hễ tỷ lệ thất nghiệp giảm xuống thì tỷ lệ lạm phát sẽ tăng lên, và ngược lại.Do đó, giữa U và K tồn tại một mối quan hệ nghịch. Bảng số liệu :( Xem bảng 1 phần phụ lục) 2.3 Phân tích kết quả thực nghiệm Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews (Xem bảng 2 phần phụ lục ) Phân tích những nội dung cơ bản của kết quả thu được khi chạy mô hình: Mô hình hồi quy tổng thể : (PRF) GDPi = 1+2 FDIi+3 Ui+ β4Ki +Vi Mô hình hồi quy mẫu: (SRF) GDPi = + FDI i+ 3Ui + Ki + ei ( ei là ước lượng của Vi) (SRF) GDPi = 1033235.0+ 15.17416FDIi - 99248.36Ui + 547.9480Ki + ei Ý nghĩa của các hệ số hồi quy: Đối với = 1033235.0 có ý nghĩa là nếu đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI, tỷ lệ thất nghiệp U và tỷ lệ lạm phát đồng thời bằng 0 thì GDP đạt giá trị là 1033235.0 tỷ đồng Đối với = 15.17416 có ý nghĩa là khi tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát không đổi và nếu đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI tăng (giảm) 1 triệu đôla Mỹ thì GDP tăng (giảm) 15.17416 tỷ đồng Đối với = -99248.36 có ý nghĩa là khi đầu tư trực tiếp nước ngoài và tỷ lệ lạm phát không đổi và nếu 1tỷ lệ thất nghiệp U tăng (giảm) 1 % thì GDP giảm (tăng) -99248.36 tỷ đồng Đối với =547.9480 có nghĩa là khi đầu tư trực tiếp nước ngoài và tỷ lệ thất nghiệp không đổi và nếu tỷ lệ lạm phát tăng (giảm) 1 % thì GDP tăng (giảm) 547.9480 tỷ đồng. 2.4 Thống kê mô hình Các số liệu thu thập đã được nhóm thống kê lại bằng Eviews như sau: Y (GDP) X2 (FDI) X3 (U) X4 (K) Mean 446970.5 4604.029 6.784762 31.48095 Median 361017.0 1491.100 6.010000 9.500000 Maximum 1478695. 60271.20 13.00000 349.4000 Minimum 11152.00 219.0000 4.460000 -1.700000 Std. Dev. 396384.9 12841.52 2.301822 75.32679 Skewness 1.061168 4.157343 1.790101 3.832204 Kurtosis 3.443267 18.54403 5.299250 16.67479 Jarque-Bera 4.113200 271.9070 15.84135 215.0252 Probability 0.127888 0.000000 0.000363 0.000000 Observations 21 21 21 21 2.5 Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 2.5.1 Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không ? -Hệ số chặn: Kiểm định giả thiết : Tiêu chuẩn kiểm định : t == = 4.359 =2.110 Miền bác bỏ H0 : > Vì > =2.110 à bác bỏ b1 0 Hệ số chặn có ý nghĩa. -Hệ số góc : Kiểm định giả thiết: Tiêu chuẩn kiểm định : = 3.2597 = 1.740 Miền bác bỏ H0 : Vì t = 3.2597 > - = 1.740 à chấp nhậnà 0 Phù hợp với lý thuyết kinh tế Kiểm định giả thiết Tiêu chuẩn kiểm định : = -2.754 = 1.740 Miền bác bỏ H0: Mà t = -2.754 < =1.740 àchưa bác bỏà < 0 Phù hợp với lý thuyết kinh tế Kiểm định giả thiết Tiêu chuẩn kiểm định : = 0.51987 =1.740 Miền bác bỏ H0 : Vì t = 0.51987 > - = - 1.740 à chấp nhậnà 0 Phù hợp với lý thuyết kinh tế 2.5.2 Đo độ phù hợp của mô hình R2=0.662401 tức là FDI và U xác định được 66.2401 % sự biến động của biến phụ thuộc GDP - Mô hình có phù hợp không ? Kiểm định giả thiết : ( : Mô hình không phù hợp ; : Mô hình phù hợp ) Tiêu chuẩn kiểm định: = 10.4645 ~ F( 3,17) F( k – 1; n - k) = F(3;17) = 3.20 Miền bác bỏ H0 : F > F( k – 1; n - k) Bác bỏ , tức là mô hình hồi quy là phù hợp Phần 3: KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY 3.1 Ma trận tương quan: (Xem bảng 3 phần Phụ Lục) Xem xét qua ma trận tương quan của các biến (Bảng 3 phần Phụ Lục), ta thấy 2 biến U và K có mức tương quan khá cao: 0.694734 nên có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. 3.2 Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến Hồi qui mô hình U phụ thuộc vào đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và lạm phát K để kiểm định mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến không. Mô hình hồi quy phụ: Ui= 1 + 2 FDIi + 3 Ki + Vi Hồi qui mô hình hồi quy phụ theo U (Xem bảng 4 phần phụ lục) = 0.546488 Ta có k’= k-1, n = 21 F=10.4645 F(3,21)0.05 = 3.20 F > F(3,21)0.05 Vậy mô hình ban đầu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. àBiện pháp khắc phục: loại bỏ biến U hoặc K khỏi mô hình ban đầu. Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến U: (Xem bảng 5 phần Phụ lục) Mô hình hồi quy đã loại U: GDPi = 403941.3 + 19.67772 FDIi + -1510.994 Ki + Vi => R2loại U = 0.511759 Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến K: (Xem bảng 6 phần Phụ lục) Mô hình hồi quy đã loại U: GDPi = 403941.3 + 19.67772 FDIi + -1510.994 Ki + Vi =>R2loại K = 0.657034 So sánh R2 ở 2 mô hình hồi quy lại ta thấy R2loại U < R2loại K Vậy loại bỏ biến K ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn. 3.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi: (Dùng kiểm định White) 3.3.1 Kiểm định mô hình ban đầu (Xem bảng 7 phần Phụ lục) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 8.431541 Probability 0.000845 Obs*R-squared 18.34128 Probability 0.031414 Giả sử Ho: phương sai của sai số không đổi. Sử dụng kiểm định White: n.R2= 18.34128 n.R2 = 18.34128 > c2(0.05,9) = 16.919 : Bác bỏ H0 , nghĩa là có tồn tại phương sai của sai số thay đổi. 3.3.2 Kiểm định mô hình sau khi đã loại bỏ biến (Xem bảng 8 phần Phụ lục) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 8.598479 Probability 0.000520 Obs*R-squared 15.56825 Probability 0.008191 Giả sử Ho: phương sai của sai số không đổi. Sử dụng kiểm định White: n.R2= 15.56825 n.R2 = 15.56825 > c2(0.05,5) = 11.0705 : Chấp nhận Ho, nghĩa là có phương sai của sai số thay đổi. 3.4 Kiểm định Tự tương quan 3.4.1 KĐ Durbin Watson Xét mô hình hồi quy: E(GDP/FDI, U, K) = + β4 Ki + Vi Ta có: d = = 0.521612 với n=21 k = 4k' = 4 - 1= 3 Tra bảng ta có: =1.026 dU = 1.669 d = 0.521612 0 d d è 0 < d < dL => theo quy tắc kiểm định thì ta bác bỏ H0 Mô hình có tự tương quan dương 3.5 Kiểm định các biến có ảnh hưởng đến mô hình không Xét sự cần thiết của các biến: *FDI: KĐ cặp giả thiết: TCKĐ : t= = = 3.2597 =2.110 Miền bác bỏ: > =3.2597 > =2.110 Þ bác bỏ H Þ biến FDI có ảnh hưởng đến mô hình, không thể bỏ biến này. * Biến U: KĐ cặp giả thiết: TCKĐ : t = = = -2.7542 =2.110 Miền bác bỏ: > =2.7542 > =2.110 Þ Bác bỏ H Þ biến U có ảnh hưởng đến mô hình, không thể thiếu biến U * Biến K KĐ cặp giả thiết: TCKĐ : t= = = 0.5198 = 2.110 Miền bác bỏ: > =0.5198 < = 2.110 => chấp nhận H0 , tức là biến K không ảnh hưởng đến mô hình, có thể không có trong mô hình 3.6 Kiểm định Ramsey về bỏ sót biến: Mô hình hồi quy mới : (xem bảng 9 phần phụ lục ) => R2new = 0.999880 (Y là, là , là , là , là ) K Đ: (H0: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến H1: Mô hình ban đầu bỏ sót biến) TCKĐ: Fqs = = = 5060.985~ Miền bác bỏ: Fqs > = 3.26 Bác bỏ H0 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) Phần 4: KẾT LUẬN Từ những kiểm định ở trên ta có thể rút ra một số kết luận sau: Nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và thất nghiệp U có ảnh hưởng đến tổng thu nhập trong nước GDP. Mô hình lựa chọn có phù hợp với lí thuyết kinh tế FDI và U xác định được 66.2401 % sự biến động của GDP Mô hình ban đầu (GDP phụ thuộc vào FDI và U) có hiện tượng đa cộng tuyến và đó là hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo, khắc phục bằng cách loại bỏ biến FDI và U khỏi mô hình. Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Mô hình có hiện tượng tự tương quan dương Không thể bỏ biến U ra khỏi mô hình Mô hình có bỏ sót biến Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn Từ mô hình trên ta thấy vai trò to lớn của nguồn vốn FDI đối với GDP và thất nghiệp, lạm phát là 1 vấn đề quan trọng luôn cần được xem xét, quan tâm vì nó phản ánh sự “ hưng thịnh ”của một đất nước. KIẾN NGHỊ CỦA NHÓM Nhà nước cần tập trung các giải pháp thúc đẩy sản xuất kinh doanh, trong đó tập trung vào nông nghiệp, tránh tình trạng trúng mùa rớt giá; với công nghiệp và xây dựng: tháo gỡ khó khăn về thuế và thủ tục đầu tư để đẩy mạnh tốc độ giải ngân; đặc biệt là kích cầu thương mại trong nước Nước ta là một nước đang phát triển nên nguồn cung lao động xã hội rất cao, nhưng thường lại chỉ tập trung ở khu vực nông nghiệp, lao động ít trình độ. Để giảm tỉ lệ thất nghiệp nói chung, ngoài việc tận dụng nguồn lực trong nước, các gói kích cầu... thì trong đó xuất khẩu lao động cũng là một biện pháp cực kỳ quan trọng. Lạm phát là một yếu tố kích thích tăng trưởng nhưng đây là con dao hai lưỡi. Nếu sử dụng không tốt thì nó có thể vô hiệu khả năng tăng trưởng, gây bất ổn và sớm muộn cũng sẽ dẫn đến kìm hãm tăng trưởng, chưa nói đến phát triển. Một nước như nước ta, thời kỳ khó khăn phải chấp nhận lạm phát cao hơn tăng trưởng để tạo đà phát triển. Nhưng về lâu dài, dứt khoát lạm phát phải thấp hơn tăng trưởng mới đảm bảo ổn định. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI 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 . Do năng lực bản thân của mỗi thành viên trong nhóm còn hạn chế, nên đề tài không tránh khỏi những thiếu sót. Nhóm rất mong nhận được những đóng góp ý kiến và phê bình của Thầy để Nhóm kịp thời nắm bắt và củng cố kiến thức. LỜI CẢM ƠN Nhóm W.U.Y xin chân thành cảm ơn Thầy cung cấp bài hướng dẫn, tiểu luận mẫu và phần mềm thống kê để Nhóm có thể hoàn thành đề tài này. Bài tiểu luận chắc chắn còn nhiều thiếu sót do quá trình tìm hiểu còn hạn chế. Rất mong Thầy góp ý để Nhóm có thể rút kinh nghiệm trong những lần sau. Chúc Thầy sức khỏe, thành công trong công việc và cuộc sống. TÀI LIỆU THAM KHẢO * Tài liệu học tập: - Giáo trình Kinh tế lượng, hướng dẫn thực hiện đề tài, bài tiểu luận tham khảo và sử dụng các phần mềm thống kê kinh tế của Thầy Trần Anh Việt - Đại học Duy Tân. - Bài tiểu luận Kinh tế lượng của các khóa K12, K13- Du Lịch, Tài Chính, Kế toán – Đại học Duy Tân. * Website của tổng cục Thống kê Việt Nam * Website của Bộ kế hoạch đầu tư - Cục đầu tư nước ngoài . PHỤ LỤC Các biến tham gia trong mô hình: GDP : Tổng sản phẩm quốc nội của nước ta qua các năm (ĐVT : tỷ đồng) FDI : Đầu tư trực tiếp nước ngoài ( Đơn vị tính: triệu đôla Mỹ) U : Tỷ lệ thất nghiệp ( Đơn vị tính: % ) K : Tỷ lệ lạm phát ( Đơn vị tính : % ) Hình 1. Đường cong Phillips Bảng 1- Bảng số liệu STT năm GDP(Yi) FDI(X2i) U(X3i) K(X4i) 1 1988 11152 219.0 12.7 349.4 2 1989 28093 245.0 13 36.8 3 1990 41955 623.3 9 67.1 4 1991 76707 883.4 8.8 67.5 5 1992 110532 1343.7 6.52 17.5 6 1993 140258 1491.1 6.01 5.2 7 1994 178534 2030.0 5.8 14.4 8 1995 228892 2857.0 5.85 12.7 9 1996 272036 2906.3 5.88 12.6 10 1997 313623 2046.0 6.01 4.6 11 1998 361017 1939.9 6.85 3.7 12 1999 399942 870.5 6.74 4.1 13 2000 441646 951.8 6.42 -1.7 14 2001 481295 1643.0 6.28 0.8 15 2002 535762 1191.4 6.01 4.0 16 2003 613443 1055.6 5.78 3.0 17 2004 715307 1112.6 5.6 9.5 18 2005 839211 1875.5 5.31 8.4 19 2006 974266 4328.3 4.82 6.6 20 2007 1144015 6800.0 4.64 12.6 21 2008 1478695 60271.2 4.46 22.3 Bảng 2: Mô hình hồi quy Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/10/10 Time: 08:34 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1033235. 237034.8 4.359001 0.0004 X2 15.17416 4.655062 3.259711 0.0046 X3 -99248.36 36035.23 -2.754204 0.0135 X4 547.9480 1054.001 0.519874 0.6099 R-squared 0.662401 Mean dependent var 446970.5 Adjusted R-squared 0.602825 S.D. dependent var 396384.9 S.E. of regression 249809.1 Akaike info criterion 27.86443 Sum squared resid 1.06E+12 Schwarz criterion 28.06338 Log likelihood -288.5765 F-statistic 11.11853 Durbin-Watson stat 0.521612 Prob(F-statistic) 0.000281 Bảng 3: Ma trận tương quan X2 X3 X4 Y X2 1.000000 -0.295643 -0.062592 0.655464 X3 -0.295643 1.000000 0.694734 -0.649332 X4 -0.062592 0.694734 1.000000 -0.327043 Y 0.655464 -0.649332 -0.327043 1.000000 Bảng 4: Hồi quy mô hình hồi quy phụ theo FDI Dependent Variable: U Method: Least Squares Date: 09/11/10 Time: 10:13 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.340594 0.412656 15.36532 0.0000 X2 -4.54E-05 2.85E-05 -1.591721 0.1289 X4 0.020745 0.004860 4.268625 0.0005 R-squared 0.546488 Mean dependent var 6.784762 Adjusted R-squared 0.496098 S.D. dependent var 2.301822 S.E. of regression 1.633972 Akaike info criterion 3.951469 Sum squared resid 48.05759 Schwarz criterion 4.100686 Log likelihood -38.49042 F-statistic 10.84514 Durbin-Watson stat 1.552654 Prob(F-statistic) 0.000812 Bảng 5 Mô hình hồi quy đã loại bỏ biến U Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/11/10 Time: 11:20 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 403941.3 73732.05 5.478503 0.0000 X2 19.67772 5.093706 3.863143 0.0011 X4 -1510.994 868.3618 -1.740051 0.0989 R-squared 0.511759 Mean dependent var 446970.5 Adjusted R-squared 0.457510 S.D. dependent var 396384.9 S.E. of regression 291952.9 Akaike info criterion 28.13814 Sum squared resid 1.53E+12 Schwarz criterion 28.28735 Log likelihood -292.4504 F-statistic 9.433536 Durbin-Watson stat 0.509200 Prob(F-statistic) 0.001577 Bảng 6 Mô hình hồi quy đã loại bỏ biến K Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/12/10 Time: 09:36 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 958018.9 183912.2 5.209109 0.0001 X2 15.67711 4.460168 3.514914 0.0025 X3 -85961.19 24882.59 -3.454672 0.0028 R-squared 0.657034 Mean dependent var 446970.5 Adjusted R-squared 0.618926 S.D. dependent var 396384.9 S.E. of regression 244693.0 Akaike info criterion 27.78496 Sum squared resid 1.08E+12 Schwarz criterion 27.93418 Log likelihood -288.7421 F-statistic 17.24164 Durbin-Watson stat 0.440781 Prob(F-statistic) 0.000066 Bảng 7: KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI (mô hình ban đầu ) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 8.431541 Probability 0.000845 Obs*R-squared 18.34128 Probability 0.031414 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/12/10 Time: 10:46 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.95E+11 2.27E+11 1.737275 0.1102 X2 83008287 54048726 1.535805 0.1528 X2^2 -73.70417 380.8453 -0.193528 0.8501 X2*X3 -13087172 9617459. -1.360772 0.2008 X2*X4 -1130818. 1693120. -0.667890 0.5180 X3 -1.42E+11 5.45E+10 -2.613256 0.0241 X3^2 1.27E+10 3.94E+09 3.227672 0.0080 X3*X4 -3.49E+09 1.58E+09 -2.201511 0.0500 X4 2.77E+10 1.27E+10 2.182931 0.0516 X4^2 43248270 20402869 2.119715 0.0576 R-squared 0.873394 Mean dependent var 5.05E+10 Adjusted R-squared 0.769808 S.D. dependent var 5.54E+10 S.E. of regression 2.66E+10 Akaike info criterion 51.15033 Sum squared resid 7.77E+21 Schwarz criterion 51.64772 Log likelihood -527.0785 F-statistic 8.431541 Durbin-Watson stat 1.524804 Prob(F-statistic) 0.000845 Bảng 8. Kiểm định phương sai sai số thay đổi sau khi đã loại bỏ biến White Heteroskedasticity Test: F-statistic 8.598479 Probability 0.000520 Obs*R-squared 15.56825 Probability 0.008191 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/13/10 Time: 09:39 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.43E+10 2.06E+11 0.166678 0.8698 X2 99859537 52617037 1.897856 0.0771 X2^2 -610.2942 159.5928 -3.824071 0.0017 X2*X3 -14222604 10520528 -1.351891 0.1964 X3 -4.43E+09 5.06E+10 -0.087712 0.9313 X3^2 4.31E+08 2.67E+09 0.161261 0.8740 R-squared 0.741345 Mean dependent var 5.13E+10 Adjusted R-squared 0.655127 S.D. dependent var 5.78E+10 S.E. of regression 3.40E+10 Akaike info criterion 51.56985 Sum squared resid 1.73E+22 Schwarz criterion 51.86829 Log likelihood -535.4834 F-statistic 8.598479 Durbin-Watson stat 0.502598 Prob(F-statistic) 0.000520 Bảng 9. Kiểm định Ramsey Reset Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/10/10 Time: 11:13 Sample: 1988 2008 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 98697.68 11618.47 8.494895 0.0000 X2 6.678869 1.755487 3.804568 0.0022 X3 -5800.727 1160.958 -4.996500 0.0002 X4 -48.21662 23.43575 -2.057396 0.0603 Y^2 4.19E-06 1.26E-07 33.24317 0.0000 Y^3 -7.40E-12 3.88E-13 -19.05281 0.0000 Y^4 5.80E-18 4.16E-19 13.92441 0.0000 Y^5 -1.69E-24 1.54E-25 -10.98483 0.0000 R-squared 0.999880 Mean dependent var 446970.5 Adjusted R-squared 0.999815 S.D. dependent var 396384.9 S.E. of regression 5391.594 Akaike info criterion 20.30540 Sum squared resid 3.78E+08 Schwarz criterion 20.70331 Log likelihood -205.2067 F-statistic 15441.15 Durbin-Watson stat 2.125155 Prob(F-statistic) 0.000000