Đề tài nghiên cứu: Mô hình số liệu mảng áp dụng trong ngành kinh tế Dệt may Việt Nam

1 TÓM TẮT ĐỀ TÀI Mô hình số liệu mảng ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu các mô hình kinh tế lượng bởi tính ưu việt của nó. Các mô hình số liệu mảng như mô hình tác động ngẫu nhiên, mô hình tác động cố định, mô hình OLS gộp,… đã được áp dụng trong nhiều mô hình kinh tế. Trong đề tài này chúng tôi sử dụng mô hình số liệu mảng áp dụng trong ngành kinh tế Dệt may Việt Nam nhằm nghiên cứu năng suất, ảnh hưởng của lao động, của tài sản đầu tư lên năng suất và năng suất tổng hợp của ngành. ABSTRACT Panel data models are increasingly widely used in studies of econometric model by its advantages. The panel data models such as random effects model, fixed effects model, pooled OLS model, …have been applied in many economic models. In this thesis we use panel data models applied economics Textile Vietnam to research productivity, impact of labor and investement of assets on productivity and total factor productivity of the sector. i 1 DANH MỤC HÌNH ẢNH VÀ BẢNG BIỂU Hình 1.1. Giao diện Stata 11 Bảng 1.1. Câu lệnh phân tích số liệu mảng trong Stata Bảng 2.1: Danh sách các ngành cấp 3 nghiên cứu Bảng 2.2: Các chỉ tiêu điều tra doanh nghiệp Bảng 2.3: Kết quả ước lượng TFP theo phương pháp bán tham số của Levpet Bảng 2.4: Kết quả ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên Bảng 2.5: Kết quả ước lượng bằng phương pháp biến giả Bảng 2.6: kết quả ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên Bảng 2.7: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp phương sai mạnh Bảng phụ 1.1: Kiểm định Hausman Bảng phụ 2.1: Kết quả kiểm định nhân tử Lagrange của Breusch Bảng phụ 2.2: tóm tắt các kết quả ii 1 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT, KÝ HIỆU OLS Ordinary Least Squared – ình phương nh nhất cổ điển POLS Pooled OrdinaryLeast Squared – ìnhphươngnh nhấtcổđiểngộp. LS eneral Least Squared – ình phương nh nhất tổng quát R Random ffect – tác động ngẫu nhiên F Fixed ffect – tác động cố định W within – t ng cá nh n F First – ifferences – sai ph n cấp một TFP: Total Factor Productivity – Năng suất các nhân tố tổng hợp Trong đề tài này, các ký hiệu về véc tơ và ma trận được sử dụng rộng rãi để mô tả các mô hình kinh tế lượng cũng như các kết quả ước lượng. Véc tơ được định nghĩa là véc tơ cột và được ký hiệu bằng chữ thường in đậm. Ví dụ, với hồi qui tuyến tính, véc tơ biến giải thích x là véc tơ dòng K1 với thành phần thứ j là xj và véc tơ tham số  là một véc tơ cột K1 với thành phần thứ j là j , cho nên  x  x =    K 1 xK  1  và  =    K 1  K  o đó mô hình hồi qui tuyến tính y = 1 1 +2x2 +...+K xK +u được biểu diễn là y = x +u. 3 1 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ SỐ LIỆU MẢNG VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG SỐ LIỆU MẢNG 1.1. Tổng quan về số liệu mảng 1.1.1. Định nghĩa ([1]) 1.1.2. Các đặc trƣng của số liệu mảng 1.1.3. Các nghiên cứu đã thực hiện với số liệu mảng ở trong nƣớc và thế giới 1.1.3.1. Trong nƣớc 1.1.3.2. Thế giới 1.2. Tổng quan về các mô hình phân tích số liệu mảng ([3], [4]) Trong phần này chúng ta xét đến vấn đề biến không quan sát được hay không được xét đến trong các mô hình kinh tế lượng và động lực của mô hình phân tích số liệu mảng. Tại sao số liệu mảng lại được sử dụng bởi vì nó ước lượng phù hợp với mô hình có những biến không quan sát được. Mô hình số liệu mảng với biến không quan sát được viết dưới dạng sau: yit = xi11 + xi22 +...+ xiT T +ci +uit (1.1) Trong đó biến giải thích xit có thể thay đổi theo chiều dọc hoặc theo chiều ngang, hoặc cả hai chiều, i chỉ số đối tượng (quốc gia, tỉnh, doanh nghiệp,…) t chỉ số thời gian. uit là sai số ngẫu nhiên thông thường và được giả thiết là th a mãn các giả thiêt thông thường, nghĩa là phương sai sai số không đổi và không tự tương quan. Trong thành phần không quan sát được ci được cộng thêm vào, có nhiều cách gọi tên ci như thành phần không quan sát được, biến ẩn, hoặc biến bị b qua. Nếu i là cá thể thì thường gọi là tác động cá thể, thường là hộ gia đình, doanh nghiệp, tỉnh, …Mô hình (1.1) được viết lại dưới dạng vector như sau yit = xit  + ci +uit (1.2) Trong đó xit là véc tơ 1K của biến giải thích, β là véc tơ K 1 các hệ số ước lượng. 1 1 Những mô hình này người ta thường gọi là mô hình tác động cá thể và ta sẽ nghiên cứu các mô hình này dưới đ y. 1.2.1. Mô hình tác động ngẫu nhiên 1.2.1.1. Ƣớc lƣợng và những giả thiết cơ bản của mô hình 1.2.1.2. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng bé nhất tổng quát (GLS) 1.2.1.3. Ƣớc lƣợng sử dụng ma trận phƣơng sai mạnh 1.2.2. Mô hình tác động cố định Người ta sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên khi yếu tố không quan sát được dạng ci có tương quan đến biến giải thích trong mô hình. 1.2.2.1. Mô hình và các giả thiết 1.2.2.2. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng nội bộ 1.2.2.3. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng sử dụng biến giả 1.2.3. Một số mô hình khác 1.2.3.1. Mô hình OLS gộp 1.2.3.2. Mô hình sai phân cấp một 1.3. Câu lệnh trong phần mềm Stata 1.3.1. Giới thiệu phần mềm Stata Stata là phần mềm thống kê dùng để quản lý, phân tích số liệu và vẽ đồ thị.Stata cho phép lưu trữ thông tin về các đặc điểm của các đối tượng nghiên cứu, số liệu lưu trữ trong Stata có thể hiển thị dưới dạng bảng.Vì vậy việc phân tích số liệu mảng người ta thường dùng với Stata. 2 ... - tailieumienphi.vn