Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Các yếu tố ảnh hưởng đến giá thu mua cà phê thô Việt Nam

No description
by

Thung Keke

on 15 December 2013

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Các yếu tố ảnh hưởng đến giá thu mua cà phê thô Việt Nam

Các yếu tố ảnh hưởng đến giá thu mua cà phê thô Việt Nam
design by Dóri Sirály for Prezi
Nội dung
1. Nêu giả thiết về mối quan hệ giữa các biến kinh tế
- Giá cà phê tại Mỹ
- Lãi suất ngân hàng nhà nước Việt Nam
- Sản lượng thu hoạch cà phê
- Tồn kho cà phê tại Mỹ

Nhóm Cafe_KTL
1. Ngô Mai Phương
2. Trần Thị Thu Hà
3. Dư Thị Thu Trang
4. Nguyễn Thị Thúy
5. Trần Thị Thanh Tâm
6. Lê Thị Dung
7. Ứng Kim Phượng
1.Nêu các giả thiết về mối quan hệ giữa các biến kinh tế
2. Định dạng mô hình kinh tế lượng
3. Phân tích kết quả:
- Kết quả ước lượng có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?
- Kiểm định giả thiết thống kê
4. Kết luận



2. Định dạng mô hình kinh tế lượng
Các biến khảo sát:
Biến phụ thuộc
Y: giá thu mua cà phê thô của việt nam: GIATHUMUA
Biến độc lập:
- X2: giá cà phê tại Mỹ : GIAMY
- X3: sản lượng thu hoạch cà phê : SANLUONG
- X4: lãi suất ngân hàng Việt Nam : LAISUAT
- X5: tồn kho cà phê tại Mỹ : TONKHO

Số liệu
Mô hình kinh tế lượng
PRM: mô hình hồi quy tổng thể
Y= β1+ β2X2+ β3X3+ β4X4+ β5X5 +u

SRM: mô hình hồi quy mẫu


Sử dụng phương pháp OLS (Ordinary Least Squares)

Y= -5065,749 + 0,783744 GIAMY+ 0,015077 SANLUONG – 776,6707 LAISUAT + 0,010884 TONKHO +e

(Se) (17643,54) (0,269875) (0,020652) (3352,075) ( 0,034441)

Kiểm định sự phù hợp của mô hình
C1: Giả thiết : Ho: R^2 = 0
H1: R^2 ≠ 0
Fqs=(R^2/(k-1))/((1-R^2)/(n-k)) , R^2 = 0,802562, n=13, k=5
F-statistic = 8,129771 > f(0,05;4,8)= 3,84
Nhận xét: bác bỏ giả thiết Ho

C2: Với mức ý nghĩa α = 5%
Từ kết quả hồi quy ta có Pvalue = 0,006395<0,05
=>Kết luận: Mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5%.

Đánh giá tác động khi một biến độc lập thay đổi
3. Phân tích kết quả

- Kết quả ước lượng có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?
- Kiểm định giả thiết thống kê
Có thể cho rằng "LAISUAT" tác động ngược chiều đến "GIATHUMUA" không?
Giả thiết :
Ho: β4 ≥ 0
H1: β4 <0

=> Chưa có cơ sở bác bỏ Ho. Chưa thể kết luận LAISUAT tác động ngược chiều tới GIATHUMUA.
Các yếu tố “ TONKHO” , “ LAISUAT”, “SANLUONG” có cùng không ảnh hưởng tới giá thu mua cà phê thô không?
Giả thiết: Ho: β3=β4=β5=0
H1: β3^2 + β4^2+β5^2 ≠ 0
Ước lượng mô hình hồi quy có ràng buộc:
Y= β1+β2X2+u
Ta có kết quả sau :
Y= 965,3695 + 0,907835 X2 +e (R )

(Se) (3852,373) (0,143803 )

R^2 = 0,783698

C1: Fqs =((R^2 (U)- R^2 (R))/m)/((1-R^2 (U))/(n-k(U) )) = 0,25482, m là số ràng buộc trong giả thiết Ho
So sánh Fqs và F(α,m, n-k) thấy : Fqs < F(0,05;2,8)= 4,46 => Chưa đủ chứng cứ để bác bỏ Ho.

C2: P-value = 0,0001 < 0,05 =α : mô hình (R ) phù hợp

Như vậy có thể cho rằng các biến LAISUAT, TONKHO và SANLUONG là cùng không tác động đến giá thu mua cà phê thô tại Việt nam.

Kết luận: Gợi ý đề xuất chính sách
Từ năm 2009 về trước, vụ thu hoạch ( tháng 10-11) giá cà phê liên tục lao dốc do nguồn cung dồi dào. Nhà đầu cơ tận dụng cơ hội này để gom hàng sau đó chờ đến khoảng tháng 3-5 năm sau khi nguồn của vụ thu hoạch đã gần cạn kiệt thì bắt đầu đẩy giá chốt lời.
Điều tiết nguồn cung qua việc tham khảo thông tin cung cầu, kinh tế vĩ mô, giá cả thị trường trong nước và quốc tế.
Các nhà xuất khẩu hạn chế kí các hợp đồng giao xa để giảm thiểu các rủi ro giá cả.

Thank you
Với độ tin cậy là 0,95, khi biến X2 gia tăng 1 đơn vị và các yếu tố khác không đổi thì trung bình của biến Y gia tăng trong khoảng ( 0,1614 ; 1,4061)

Với độ tin cậy là 0,95, khi biến X3 gia tăng 1 đơn vị và các yếu tố khác không đổi thì trung bình của biến Y gia tăng trong khoảng ( -0,0325 ; 0,0627)

Với độ tin cậy là 0,95, khi biến X4 gia tăng 1 đơn vị và các yếu tố khác không đổi thì trung bình của biến Y gia tăng trong khoảng (-8506,5557 ; 6953,2143)

Với độ tin cậy là 0,95, khi biến X5 gia tăng 1 đơn vị và các yếu tố khác không đổi thì trung bình của biến Y gia tăng trong khoảng (-0,0685 ; 0,0903)
Full transcript