Tài liệu Bài hoàn chỉnh

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 = ρ1 + ρ2 X2(i-1)+ ρ3 X3(i-1) + ρ4 X4(i-1) + ρ5X5(i-1)+ ρ6X6(i-1)+ ρ7X7(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