Sự ảnh hưởng của xuất khẩu – x (tỷ USD) và nhập khẩu – IM (tỷ USD) đến tổng sản phẩm quốc nội – GDP (tỷ USD) ở việt nam giai đoạn 2000 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
HỌC VIỆN TÀI CHÍNH
KHOA KẾ TOÁN

BÀI THỰC HÀNH
KINH TẾ LƯỢNG

TÊN ĐỀ TÀI
“Sự ảnh hưởng của Xuất khẩu – X (tỷ USD) và Nhập khẩu – IM (tỷ USD) đến tổng sản
phẩm quốc nội – GDP (tỷ USD) ở Việt Nam giai đoạn
2000 - 2016

Hà Nội, tháng 3 năm 2021


Đề tài: Sự ảnh hưởng của Xuất khẩu – X (tỷ USD) và Nhập khẩu – IM (tỷ
USD) đến tổng sản phẩm quốc nội – GDP (tỷ USD) ở Việt Nam giai đoạn
2000-2016
STT Họ và tên

STT-Lớp

Công việc tham gia

Điểm

1. NÊU GIẢ THUYẾT VỀ MỐI QUAN HỆ
 Lý do chọn đề tài:
Mối quan hệ giữa xuất nhập khẩu và tăng trưởng kinh tế từ lâu đã trở thành mối
quan tâm của những nhà nghiên cứu kinh tế và những nhà hoạch định chính sách.
Thực tế đã có nhiều nghiên cứu cả về lý thuyết và thực nghiệm về mối quan hệ

này, tiêu biểu là nghiên cứu lý thuyết của những nhà kinh tế học tiền bối như
Adam Smith, David Ricardo và được nối tiếp gần đây nhất bởi một loạt các cơng
trình lý thuyết của các nhà kinh tế học nổi danh khác như Romer, Grossman,
Helpman, Baldwin và Forslid,... Những công trình nghiên cứu này chính là nền
tảng cho việc hiểu và phân tích mối quan hệ giữa thương mại xuất nhập khẩu và
tăng trưởng GDP một cách có hệ thống và có cơ sở khoa học. Trên cơ sở nền tảng
những cơng trình lý thuyết trên, nhiều nhà nghiên cứu kinh tế đã tiến hành nghiên
cứu thực nghiệm mối quan hệ này bằng việc sử dụng các mẫu số liệu cấp quốc
gia, khu vực và quốc tế. Có rất nhiều kết luận được đưa ra trong những nghiên cứu
này, một số kết luận cho rằng thương mại có mối liên hệ tích cực với tăng trưởng
kinh tế mà đặc biệt là sự đóng góp của khu vực xuất khẩu. Tại Việt Nam,minh
chứng rõ ràng nhất cho quan điểm này là sự thành công trong việc mở cửa hội
nhập ở giai đoạn sau đổi mới. Việt Nam đã mở cửa nền kinh tế, hội nhập với nền
kinh tế thế giới, đẩy mạnh xuất nhập khẩu, khai thác tốt lợi thế sẵn có và đã thành
cơng khi kinh tế đạt được những tăng trưởng vượt trội. Điều này cũng đã củng cố
thêm cho vai trò của thương mại mà nổi bật là vai trò của xuất khẩu như là một
động lực của tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam.
 Lý thuyết kinh tế
- Biến phụ thuộc: GDP
- Biến độc lập: X, IM
- IM, GDP cùng chiều
- X, GDP cùng chiều
2. PRF/PRM:
 PRF:
E(GDPi) = b1 + b2 log (Xi) + b3 log (IMi)




PRM:

GDPi = b1 + b2 log (Xi) + b3 log (Imi) + Ui
* Trong đó:
+ GDP: biến phụ thuộc
+ X (xuất khẩu), IM (nhập khẩu): biến độc lập
+ b1 (hệ số chặn): cho biết khi nhập khẩu và xuất khẩu của Việt Nam
bằng 0 thì GDP của Việt Nam bằng b1 tỷ USD
+ b2 (hệ số góc): cho biết khi nhập khẩu thay đổi 1% trong điều kiện xuất
khẩu không đổi thì GDP của Việt Nam thay đổi b2/100 tỷ USD
+ b3 (hệ số góc): cho biết khi xuất khẩu thay đổi 1% trong điều kiện nhập
khẩu khơng đổi thì GDP của Việt Nam thay đổi b3/100 tỷ USD
+ Ui: đại diện cho các yếu tố ngẫu nhiên ảnh hưởng đến GDP

3. THU THẬP SỐ LIỆU
Xuất khẩu – X (tỷ USD) và Nhập khẩu – IM (tỷ USD) đến tổng sản phẩm quốc nội –
GDP (tỷ USD) ở Việt Nam giai đoạn 2000-2016
BẢNG SỐ LIỆU:
Năm
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012

2013
2014
2015
2016

GDP (tỷ USD)
31
32
35
39
45
52
60
70
89
91
101
135.5
155.8
171.2
186.2
193.2
202.6

X (tỷ USD)
14
15
16
20
26

32
39
48
62
57
71
96.91
114.57
132.2
150.1
162.4
175.94

IM (tỷ USD)
15
16
19
25
31
36
44
62
80
69
84
106.75
113.79
131.3
148
165.6

173.26

Nguồn:
/>i9ATnXjPy8HiZis6DQRhQwPek_yOfIW1_cZ7i0X0FnNuQevcwCdrY8#Xu%E1%BA%A5t_nh%E1%BA%A
Dp_kh%E1%BA%A9u


4. ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ CỦA MƠ HÌNH
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 03/09/21 Time: 21:06
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X)
LOG(IM)
C

218.9937
-159.6901
-117.5964

31.35601
33.03422
16.53023

6.984106
-4.834081
-7.114022

0.0000
0.0003
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.973595
0.969823
10.76503
1622.404
-62.86879
258.1023
0.000000

Mean dependent var

S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

99.38235
61.96939
7.749269
7.896307
7.763885
0.891000

I, Ước lượng mơ hình qua phần mềm EVIEW.
Từ bảng kết quả Eview, ta ước lượng được hàm hồi quy mẫu:
GDPi = -117.5964 + 218.9937Log(Xi) - 159.6901Log(IMi) + 𝒆𝒊
•

Ý nghĩa kinh tế:

-

𝛽1= -117.5964: Khơng có ý nghĩa kinh tế.

-

𝛽2= 218.9937: Xuất khẩu tăng 1% thì tổng sản phẩm quốc nội tăng 21899.37 tỷ USD
với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

-

𝛽3= -159.6901: Nhập khẩu tăng 1% thì tổng sản phẩm quốc nội giảm 15969.01 tỷ
USD với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
 Các hệ số hồi quy phù hợp với lý thuyết kinh tế
II, Tiến hành 1 số kiểm định liên quan đến mơ hình hồi quy:
1, Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy.
Cách 1: Dựa vào bảng Eview, với mức ý nghĩa 5% ta thấy:
P-value = 0.0000 < 𝛼 = 0.05 ➔ Mơ hình hồi quy phù hợp
Cách 2:
•

Kiểm định cặp giả thuyết : {

𝐻0 : 𝑅 2 = 0
𝐻1 : 𝑅 2 ≠ 0


•

Tiêu chuẩn kiểm định:
𝑅2
2
𝐹=
~𝐹 (2; 𝑛−3)
1 − 𝑅2
(𝑛 − 3)

•

Miền bác bỏ giả thuyết H0 :

(𝑘−1;𝑛−𝑘)

𝑊𝛼 = {𝐹| 𝐹 > 𝐹𝛼

}

Dựa vào mẫu:
→ 𝑅 2 = 0.973595
→ 𝐹𝑞𝑠 = 258.1023
(2;14)

Với n=17, k=3, α=0.05 → 𝐹0.05

= 3.74

(2;14)

→ 𝐹𝑞𝑠 = 258.1023 > 3.74 = 𝐹0.05

→ 𝐹𝑞𝑠 ∈ 𝑊𝛼

→ Bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Vậy với α=0.05, hàm hồi quy phù hợp.
2, Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi quy:
Cách 1: Dựa vào bảng Eview, với mức ý nghĩa 5%:
P-value (𝛽̂2 ) = 0.0000 < α=0.05 ➔ hệ số hồi quy phù hợp, xuất khẩu có ảnh
hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội ở Việt Nam giai đoạn 2000-2016.
P-value (𝛽̂3 ) = 0.0003 < α=0.05 ➔ hệ số hồi quy phù hợp, nhập khẩu có
ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội ở Việt Nam giai đoạn 2000-2016.
Cách 2: Kiểm định 𝛽𝑗

a, Kiểm định 𝜷𝟐 :
•

Cặp giả thuyết
{

•

𝐻0 : 𝛽2 = 0
𝐻1 : 𝛽2 ≠ 0

Tiêu chuẩn kiểm định:
𝑇=

•

𝛽̂2 − 0
~𝑇 (𝑛−𝑘)
̂
𝑆𝑒(𝛽2 )

Miền bác bỏ giả thuyết H0:
(𝑛−𝑘)

𝑊𝛼 = {𝑡| |𝑡| > 𝑡𝛼
2

→ 𝑡𝑞𝑠 = 6.984106

}

•

14
Với α=0.05, n=17, k=3 → 𝑡0.025
= 2.145
14
→ |𝑡𝑞𝑠 | = 6.94106 > 2.145 = 𝑡0.025
→ 𝑡𝑞𝑠 𝜖 𝑊𝛼

→ Ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1.
Vậy với α=0.05 như trên ta thấy hệ số hồi quy phù hợp, xuất khẩu có ảnh hưởng
đến tổng sản phẩm quốc nội ở Việt Nam giai đoạn 2000-2016.
b, Kiểm định 𝜷𝟑 :
•

Kiểm định cặp giả thuyết:{

•

Tiêu chuẩn kiểm định:

𝐻0 : 𝛽3 = 0
𝐻1 : 𝛽3 ≠ 0

𝑇=
•

𝛽̂3 − 0

~𝑇 (𝑛−𝑘)
̂
𝑆𝑒(𝛽3 )

Miềm bác bỏ giả thuyết H0:
(𝑛−𝑘)

𝑊𝛼 = {𝑡| |𝑡| > 𝑡𝛼

}

2

→ 𝑡𝑞𝑠 = −4.834081
•

14
Với α=0.05, n=17, k=3 → 𝑡0.025
= 2.145
14
→ |𝑡𝑞𝑠 | =4.834081 >2.145 = 𝑡0.025
→ 𝑡𝑞𝑠 ∈ 𝑊𝛼

→ Ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1.
Vậy với α=0.05 như trên ta thấy hệ số hồi quy phù hợp, nhập khẩu có ảnh hưởng
đến tổng sản phẩm quốc nội ở Việt Nam giai đoạn 2000-2016.

5. KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MƠ HÌNH
5.1 KIỂM ĐỊNH TỰ TƯƠNG QUAN
 Kiểm định Durbin-watson

1: Ước lượng mơ hình gốc ei ; ei-1
2: Kiểm định cặp giả thuyết
{

𝐻0 : Mơ hình ban đầu khơng có tự tương quan
𝐻1 : Mơ hình ban đầu có tự tương quan

Sử dụng thống kê
𝑛

𝑑=

∑𝑖=2(𝑒𝑖 − 𝑒𝑖−1 )2
∑𝑛𝑖=1(𝑒𝑖 )2

Với n=17 ; k’= k-1=2 ; α = 5%
⇒ ⅆL = 1.015 ; ⅆU = 1.536
Miền bác bỏ


Tự tương

Khơng có kết

Khơng có tự

Khơng có kết

Tự tương

quan (+)

luận

tương quan

luận

quan (-)

0

1.015

1.536

2.464

2.985

4

Dựa vào mẫu ta có
0 < ⅆqs = 0.891000 < 1.015 ⇒ Mơ hình có tự tương quan ⅆương
Vậy mơ hình ban đầu có khuyết tật tự tương quan dương
 Kiểm định Breushch-Godfrey (BG)
1: Ước lượng mơ hình gốc thu được phần dư ei ; ei-1 ; ei-2
2: Hồi quy mơ hình
𝑒𝑖 = 𝛼1 + 𝛼2 𝐿𝑂𝐺(𝑋𝑖 ) + 𝛼3 𝐿𝑂𝐺(𝐼𝑀𝑖 ) + 𝛼4 𝑒𝑖−1 + 𝛼5 𝑒𝑖−2 + 𝑉𝑖
Thu được báo cáo Eview sau:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

5.911634
8.436943

Prob. F(2,12)
Prob. Chi-Square(2)

0.0163
0.0147

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 03/09/21 Time: 21:21
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X)
LOG(IM)
C
RESID(-1)
RESID(-2)

9.685593
-10.96091
5.950660
0.823363
-0.624445

25.65975
27.34234
14.04867
0.244860
0.287320

0.377462
-0.400877
0.423575
3.362585
-2.173343

0.7124
0.6956
0.6794
0.0056
0.0505

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood

0.496291
0.328388
8.252372
817.2197
-57.03986

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

2.46E-13
10.06977
7.298807
7.543870
7.323167


F-statistic
Prob(F-statistic)

2.955817
0.064971

Durbin-Watson stat

Kiểm định cặp giải thuyết:
{

𝐻0 : Mơ hình ban đầu khơng có tự tương quan
𝐻1 : Mơ hình ban đầu có tự tương quan

Cách 1:
Tiêu chuẩn kiểm định:
χ2 = (n − 2)R21 ~ χ2(2)
Miền bác bỏ:
2(2)

Wα = {χ2 : χ2 > χα }
Dựa vào mẫu ta có :
2(2)

χ0.05 = 5.9915
χ2 qs = 8.436943
2
⇒ χ2 qs > χ2(2)
0.05 => χ qs ∈ Wα

= > Bác bỏ H0 ; chấp nhận H1
Vậy mơ hình ban đầu có khuyết tật tự tương quan
Cách 2:
Tiêu chuẩn kiểm định:
(𝑅 2 −𝑅 2 )⁄2

2
𝐹 = (1−𝑅12)/(𝑛′−5)
~ F(2,n’-3)
1

Với 𝑅22

là hệ số của mơ hình
𝑒𝑖 = 𝛼1 + 𝛼2 𝐿𝑂𝐺(𝑋𝑖 ) + 𝛼3 𝐿𝑂𝐺(𝐼𝑀𝑖 ) + 𝑉𝑖

Miền bác bỏ:
(2,𝑛′ −3)

𝑊 = {F: F > 𝐹

}

Dựa vào mẫu ta có:
(2,12)

𝐹0.05

= 3.89

𝐹𝑞𝑠 = 5.911634
(2,12)

=> 𝐹qs > F0.05 => 𝐹qs ∈ W
= > Bác bỏ H0 ; chấp nhận H1

Vậy mơ hình ban đầu có khuyết tật tự tương quan

2.300740


5.2 PHƯƠNG SAI SAI SỐ NGẪU NHIÊN THAY ĐỔI
 Kiểm định White:
Sử dụng mơ hình White có dạng:
ei2 = 1 + 2LOG(Xi) + 3LOG(IMi)+ 4 LOG(X)2 + 5LOG(IM)i2 + 6Xi*IMi + Vi
Thu được báo cáo Eviews sau:
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

1.578893
7.102923
3.969778

Prob. F(5,11)
Prob. Chi-Square(5)
Prob. Chi-Square(5)

0.2449
0.2131
0.5538

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares

Date: 03/09/21 Time: 21:34
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(X)^2
LOG(X)*LOG(IM)
LOG(X)
LOG(IM)^2
LOG(IM)

-1852.792
-6753.638
14790.43
-6595.110
-8141.201
7502.524

1213.871
5480.851
11140.30

3321.583
5643.224
3297.183

-1.526349
-1.232224
1.327650
-1.985532
-1.442651
2.275435

0.1551
0.2436
0.2112
0.0726
0.1770
0.0439

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.417819
0.153191
116.2164
148568.9

-101.2645
1.578893
0.244913

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

Kiểm định cặp giả thuyết:
𝐻 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑏𝑎𝑛 đầ𝑢 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑘ℎơ𝑛𝑔 đổ𝑖
{ 0
𝐻1 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑏𝑎𝑛 đầ𝑢 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖

95.43551
126.2917
12.61935
12.91343
12.64858
1.886217


Tiêu chuẩn kiểm định:
2
𝜒 2 = 𝑛𝑅𝑤
~𝜒 2(𝑘𝑊−1)

Miền bác bỏ giả thuyết H0:

2(5)

Wα = {χ2 : χ2 > χα }
Ta có χ2 qs = 7,102923
2(5)

Tra bảng giá trị tới phân phối khi bình phương: χ0.05 = 11,0705
2(5)
=> χ2 qs < χ0.05 (𝑣ì 7,102923 < 11,0705)
=> χ2 qs ∉ W
Vậy với mức ý nghĩa 5%, chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tức là mơ hình ban đầu có
phương sai sai số không đổi
 Kiểm định Glejser
Heteroskedasticity Test: Glejser
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

0.158098
0.375471
0.355029

Prob. F(2,14)
Prob. Chi-Square(2)
Prob. Chi-Square(2)

0.8553
0.8288
0.8373

Test Equation:
Dependent Variable: ARESID
Method: Least Squares
Date: 03/09/21 Time: 21:40
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(X)
LOG(IM)

13.27376
7.756839
-8.974875

10.55879
20.02885
21.10081

1.257130

0.387283
-0.425333

0.2293
0.7044
0.6771

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.022087
-0.117615
6.876233
661.9562
-55.24884
0.158098
0.855269

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

7.457712
6.504358
6.852804
6.999842
6.867420
1.768402

➢ Kết quả trên dùng để kiểm tra khuyết tât PSSS thay đổi bằng phương pháp kiểm định
Glejser:
Kiểm định cặp giả thuyết:
𝐻 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑏𝑎𝑛 đầ𝑢 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑘ℎơ𝑛𝑔 đổ𝑖
{ 0
𝐻1 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑏𝑎𝑛 đầ𝑢 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖
Tiêu chuẩn kiểm định


R2 /(k−1)

F = (1−R1 2)/(n−k) ~ F(k-1;n-k)
1

(k:số các biến độc lập trong mơ hình hồi quy mới)
Miền bác bỏ
(2;14)

Wα = {F: F > F0,05 }
Ta có Fqs=0,158098
(2;14)
Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối khi bình phương ta có F0,05 =3,74
(2;14)

có: Fqs< F0,05 (0,158098<3,74)
=> Fqs ∉ W
Vậy với mức ý nghĩa 5%, chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tức là mơ hình ban đầu có
phương sai sai số không đổi
 Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc:
̂𝑖2 + 𝑣𝑖
𝑒𝑖2 = 𝛼1 + 𝛼2 + 𝐺𝐷𝑃
Dependent Variable: E^2
Method: Least Squares
Date: 03/09/21 Time: 22:42
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

GDPF^2
C

-0.001552
116.2199

0.002422

45.01472

-0.640741
2.581820

0.5314
0.0208

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.026641
-0.038250
128.6844
248395.1
-105.6332
0.410549
0.531359

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

Kiểm định cặp giả thuyết
𝐻 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑏𝑎𝑛 đầ𝑢 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑘ℎơ𝑛𝑔 đổ𝑖
{ 0
𝐻1 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑏𝑎𝑛 đầ𝑢 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖
Tiêu chuẩn kiểm định: :
Miền bác bỏ giả thuyết H0:

𝜒 2 = 𝑛𝑅12 ~𝜒 2(1)
( )

Wα = {χ2 : χ2 > χ2α 1 }

95.43551
126.2917
12.66273
12.76076
12.67248
1.645466


Ta có
Xqs=n*𝑅12 =17*0,026641=0,38415
Tra bảng giá trị tới phân phối khi bình phương: χ2(1)
0.05 = 3,8415
Xqs < χ2(1)
0.05 ( 0,38145<3,8415)

Ta có

 Xqs∉

W => chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, tạm chấp nhận H0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình ban đầu
có phương sai sai số khơng đổi

5.3 ĐA CỘNG TUYẾN
 Hồi quy phụ
LOG(𝑋𝑖 ) = 𝛼1 + 𝛼2 𝐿𝑂𝐺(𝐼𝑀𝑖 ) + 𝑣𝑖
Thu được báo cáo Eview sau:
Dependent Variable: LOG(X)
Method: Least Squares
Date: 03/09/21 Time: 22:50
Sample: 2000 2016
Included observations: 17

Variable

Coefficien
t
Std. Error t-Statistic Prob.

LOG(IM)
C

1.048461 0.026629
-0.308099 0.110451

R-squared

0.990417
Adjusted R-squared 0.989778
S.E. of regression 0.088644
Sum squared resid 0.117866
Log likelihood
18.13510
F-statistic
1550.227
Prob(F-statistic)
0.000000

39.37292 0.0000
-2.789459 0.0137

Mean dependent var 3.957511
S.D. dependent var 0.876754
Akaike info criterion -1.898247
Schwarz criterion
-1.800222
Hannan-Quinn criter. -1.888503
Durbin-Watson stat 0.563239

Kiểm định cặp giả thuyết
{

𝐻0 : Mơ hình gốc khơng có đa cộng tuyến
𝐻1 : Mơ hình gốc có đa cộng tuyến

Tiêu chuẩn kiểm định:
𝑅 2 ⁄1

𝐹 = (1−𝑅21)/(𝑛−2) ~ F(1,n-2)
1

Miền bác bỏ:
(1,𝑛−2)

𝑊 = {F: F > 𝐹

}


Dựa vào mẫu ta có :
(1,15)

𝐹0.05

= 4.54

𝐹𝑞𝑠 = 1550.227
(1,15)

=> 𝐹qs > F0.05 => 𝐹qs ∈ W
= > Bác bỏ H0 ; chấp nhận H1
Vậy mơ hình gốc có khuyết tật đa cộng tuyến

 Độ đo Theil:
1. Ước lượng mơ hình gốc:
̂1 + 𝛽
̂2 𝐿𝑂𝐺(𝑋𝑖 ) + 𝛽

̂3 𝐿𝑂𝐺(𝐼𝑀𝑖 ) + 𝑒𝑖 ➔𝑅 2 = 0.973595
𝐺𝐷𝑃𝑖 = 𝛽
2. Hồi quy mô hình:
 Hồi quy:
GDP = 𝛼1 + 𝛼3 𝐿𝑂𝐺(𝐼𝑀𝑖 ) + 𝑣𝑖 ➔ R22 = 0.881597
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 03/09/21 Time: 23:04
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(IM)
C

69.91621
-185.0682

6.615736
27.44065

10.56817

-6.744308

0.0000
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.881597
0.873704
22.02280
7275.059
-75.62340
111.6862
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

99.38235
61.96939

9.132165
9.230190
9.141909
0.205591

 Hồi quy mơ hình:
GDP = 𝛼1 + 𝛼2 𝐿𝑂𝐺(𝑋𝑖 ) + 𝑣𝑖 => R23 = 0.929521
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 03/09/21 Time: 23:09
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


LOG(X)
C

68.14424
-170.2992

R-squared

Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.929521
0.924822
16.99111
4330.467
-71.21380
197.8291
0.000000

4.844892
19.61156

14.06517
-8.683611

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

0.0000
0.0000

99.38235
61.96939
8.613389
8.711414
8.623132
0.187946

 Tính độ đo Theil:
𝑚 = 𝑅2 − ∑

3

(𝑅 2 − R2j ) = 0.837523

𝑗=2

= > Mơ hình gốc có đa cộng tuyến
5.4 KIỂM TRA MƠ HÌNH CĨ BỎ SĨT BIẾN THÍCH HỢP HAY KHƠNG?
 Kiểm định Ramsey
Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Specification: GDP LOG(X) LOG(IM) C
Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3
F-statistic
Likelihood ratio

Value
41.97326
35.34103

df
(2, 12)
2

Probability
0.0000
0.0000

Sum of Sq.
1419.490
1622.404
202.9135
202.9135

df
2
14
12
12

Mean Squares
709.7451
115.8860
16.90946
16.90946

Value
-62.86879
-45.19827

df
14
12

F-test summary:
Test SSR
Restricted SSR
Unrestricted SSR
Unrestricted SSR
LR test summary:
Restricted LogL
Unrestricted LogL
Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 03/10/21 Time: 11:25
Sample: 2000 2016


Included observations: 17
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X)
LOG(IM)
C
FITTED^2
FITTED^3

-149.7277
138.9937
38.95801
0.008732
-1.42E-05

67.28311
51.87894
37.63713
0.003126
1.01E-05

-2.225338
2.679194
1.035095
2.793156
-1.406364

0.0460
0.0201
0.3210
0.0162
0.1850

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.996698
0.995597
4.112111
202.9135
-45.19827
905.4159
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

99.38235
61.96939
5.905679
6.150742
5.930039
1.211309

Kiểm định cặp giả thuyết: Mức ý nghĩa α=0,05
H0: Mơ hình ban đầu khơng bỏ sót biến
H1: Mơ hình ban đầu bỏ sót biến
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
𝐹=

2
(𝑅𝑅𝑆
− 𝑅 2 )/(𝑝 − 1)
~ 𝐹 (2,𝑛−5)
2
(1 − 𝑅𝑅𝑆 )/(𝑛 − 𝑘 − 𝑝 + 1)

Miền bác bỏ:
𝑊𝛼 = { F|F>𝐹 (2,n−5)}
Giá trị thống kê quan sát:
𝐹𝑞𝑠 = 41.97326
(2,12)

𝐹0,05

= 3,89

(2,12)

 𝐹𝑞𝑠 > 𝐹0,05 nên 𝐹𝑞𝑠 ∈ 𝑊𝛼
 Bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận đối thuyết H1 tức mơ hình ban đầu bỏ sót biến
 Kiểm định Lagrange
Dependent Variable: E
Method: Least Squares

Date: 03/10/21 Time: 11:44
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


LOG(X)
LOG(IM)
GDPF^2
GDPF^3
C

-368.7214
298.6838
0.008732
-1.42E-05
156.5544

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid

Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.874930
0.833240
4.112111
202.9135
-45.19827
20.98663
0.000024

67.28311
51.87894
0.003126
1.01E-05
37.63713

-5.480147
5.757323
2.793156
-1.406364
4.159573

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

0.0001
0.0001
0.0162
0.1850
0.0013
2.46E-13
10.06977
5.905679
6.150742
5.930039
1.211309

Kiểm định giả thuyết: Mức ý nghĩa 𝛼 = 0.05
H0: Mơ hình ban đầu khơng bỏ sót biến
H1: Mơ hình ban đầu bỏ sót biến
Tiêu chuẩn kiểm định:
𝜒 2 = 𝑛 × 𝑅 2 ~ 𝜒 2(𝑝−1)
Miền bác bỏ:
2(𝑝−1)

𝑊𝛼 = { 𝜒 2 | 𝜒 2 ~ 𝜒𝛼

}

𝐷ự𝑎 𝑣à𝑜 𝑚ẫ𝑢:
2(2)

2
𝜒𝑞𝑠

= 17 × 0,87493 = 14,87381 𝜒0,05 = 5,9915
2(2)
2
2
 𝜒𝑞𝑠
> 𝜒0,05
nên 𝜒𝑞𝑠
∈ 𝑊𝛼
 Bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận đối thuyết H1 tức mơ hình ban đầu bỏ sót biến

5.5 KIỂM TRA TÍNH PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN
 Kiểm định Jarque-Bera (JB)


7

Series: Residuals
Sample 2000 2016
Observations 17

6
5
4
3
2
1
0
-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

Kiểm định cặp giả thuyết:
𝐻0: 𝑈 𝑐ó 𝑝ℎâ𝑛 𝑝ℎố𝑖 𝑐ℎ𝑢ẩ𝑛
{
𝐻1: 𝑈 𝑘ℎơ𝑛𝑔 𝑐ó 𝑝ℎâ𝑛 𝑝ℎố𝑖 𝑐ℎ𝑢ẩ𝑛
Tiêu chuẩn kiểm định :
𝑆2

𝐽𝐵 = 𝑛 ∗ [ 6 +

(𝑘−3)2
24

] ~ 𝜒 2(2)

Miền bác bỏ:
2(2)

𝑊𝛼 = {𝐽𝐵: 𝐽𝐵 > 𝜒𝛼

}

𝐷ự𝑎 𝑣à𝑜 𝑚ẫ𝑢:
2(2)
2(2)
𝒳𝛼 = 𝒳0.05 = 5.9945
𝐽𝐵𝑞𝑠

(−0.283316)2 (2.648166 − 3)2
= 17 ∗ [
+
]
6
24
=0.31511

⟹ 𝐽𝐵𝑞𝑠 ∉ 𝑊𝛼
 Chưa đủ cơ sở để bác bỏ Ho
Vậy U có phân phối chuẩn
6. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
6.1 KHOẢNG TIN CẬY 𝜷𝒋
 Khoảng tin cậy 𝜷𝟐
𝛽̂2 − 𝑆𝑒(𝛽̂2 ). 𝑡𝛼𝑛−3 ≤ 𝛽2 ≤ 𝛽̂2 + 𝑆𝑒(𝛽̂2 ). 𝑡𝛼𝑛−3
2

Dựa vào bác cáo:
𝛽̂2 = 218.9937
𝑆𝑒(𝛽̂2 ) = 31.35601
14
𝑡𝛼𝑛−3 = 𝑡0.025
= 2.145
2

2

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

2.46e-13
-0.694554
15.61470
-20.40288
10.06977
-0.283316
2.648166

Jarque-Bera
Probability

0.315108
0.854231


➔ 218.9937 − 31.35601 × 2145 ≤ 𝛽2 ≤ 218.9937 + 31.35601 × 2145
151.735≤ 𝛽2 ≤ 286.2523
 Khoảng tin cậy 𝜷𝟑

𝛽̂3 − 𝑆𝑒(𝛽̂3 ). 𝑡𝛼𝑛−3 ≤ 𝛽3 ≤ 𝛽̂3 + 𝑆𝑒(𝛽̂3 ). 𝑡𝛼𝑛−3
2

2

Dựa vào báo cáo:
𝛽̂3 = −159.6901
𝑆𝑒(𝛽̂3 ) = 33.03422
14
𝑡𝛼𝑛−3 = 𝑡0.025
= 2.145
2

➔ −1596.6901 – 33.03422× 2.145 ≤ 𝛽3 ≤ −1596.6901 + 33.03422× 2.145
−230.5485 ≤ 𝛽3 ≤ −88.8317
6.1 Khoảng tin cậy của 𝝈𝟐
𝑅𝑆𝑆
𝑅𝑆𝑆
2
2 (𝑛−3) ≤ 𝜎 ≤
2 (𝑛−3)
𝜒𝛼

𝜒

1−

2

𝛼
2

Dựa vào báo cáo:
RSS = 1622.404
2 (𝑛−3)
2 (14)
𝜒𝛼
= 𝜒0.025 = 26.1189
2

2 (𝑛−3)

𝜒1−𝛼
2

➔

1622.404
26.1189

2 (14)

= 𝜒0.975 = 5.6287

≤ 𝜎2 ≤

1622.404
5.6287

62.1161≤ 𝜎 2 ≤ 288.23778
❖ TÌNH HUỐNG GIẢ ĐỊNH
 TH1: Khi nhập khẩu tăng 15% trong điều kiện Nhập khẩu khơng đổi thì
GDP có tăng 5 tỷ USD không?
Kiểm định giả thuyết:
100
𝐻𝑜 : 𝛽2 =
3
100
𝐻1 : 𝛽2 ≠
3
Tiêu chuẩn kiểm định:
T=

̂2 −100
𝛽
3

̂2 )
𝑆𝑒(𝛽

~𝑇 𝑛−3

Miền bác bỏ:
𝑊𝛼 = {𝑇: |𝑇| > 𝑇𝛼𝑛−3 }
𝐷ự𝑎 𝑣à𝑜 𝑚ẫ𝑢:
𝑡𝑞𝑠 = 6.984106
14
𝑡0.05
= 1.761
14
Ta thấy: 𝑡𝑞𝑠 > 𝑡0.05
➔𝑡𝑞𝑠 ∈ 𝑊𝛼
➔ Bác bỏ 𝐻𝑜 , 𝑐ℎấ𝑝 𝑛ℎậ𝑛 𝐻1

Vậy khi xuất khẩu tăng 15% trong điều kiện nhập khẩu khơng đổi thì
GDP khơng tăng 5 tỷ USD




TH2: Nếu Nhập khẩu tăng 4% thì GDP có giảm tối thiểu 1,5 tỷ USD không?
Kiểm định giả thuyết:
𝐻𝑜 : 𝛽2 ≤ 37.5
𝐻1 : 𝛽2 > 37.5
Tiêu chuẩn kiểm định:
T=

̂3 −37.5
𝛽
𝑛−3
̂3 ) ~𝑇
𝑆𝑒(𝛽

Miền bác bỏ:
𝑊𝛼 = {𝑇: 𝑇 > 𝑇𝛼𝑛−3 }
𝐷ự𝑎 𝑣à𝑜 𝑚ẫ𝑢:
𝑡𝑞𝑠 = -4.834081
14
𝑡0.05
= 1.761
14
Ta thấy: 𝑡𝑞𝑠 < 𝑡0.05
➔𝑡𝑞𝑠 ∉ 𝑊𝛼
➔ Chưa có cơ sở bác bỏ 𝐻𝑜 , 𝑐ℎấ𝑝 𝑛ℎậ𝑛 𝐻0
Vậy nếu nhập khẩu tăng 4% thì GDP giảm tối thiểu 1.5 tỷ USD

7. DỰ BÁO
Dự báo tổng sản phẩm quốc nội cá biệt trong các năm từ 2000 đến 2016 với giá trị xuất khẩu
và nhập khẩu không đổi:
240

Forecast: GDPF
Actual: GDP
Forecast sample: 2000 2016
Included observations: 17
Root Mean Squared Error
9.769110
Mean Absolute Error
7.457712
Mean Abs. Percent Error
11.88757
Theil Inequality Coefficient 0.042128

Bias Proportion
0.000000
Variance Proportion
0.006690
Covariance Proportion
0.993310

200
160
120
80
40
0
-40
2000

2002

2004

2006

2008

GDPF

2010

2012

2014

2016

± 2 S.E.

𝑛−3
𝑛−3
̂0 - Se(GDPo).𝑡𝛼/2
̂0 + Se(GDPo). 𝑡𝛼/2
𝐺𝐷𝑃
≤ GDPo ≤ 𝐺𝐷𝑃

̂ = -117.5964 + 218.9937−159.6901 = −118,2928
𝐺𝐷𝑃𝑜
8. KẾT LUẬN

Mơ hình phù hợp với lý thuyết kinh tế, có đa cộng tuyến, có tự tương quan,


bị bỏ sót biến. Tuy nhiên do giới hạn về thời gian chúng em chưa thể khắc
phục được các khuyết tật này.
Từ bảng số liệu và đồ thị ở trên, ta có thể dự báo rằng trong những năm
tiếp theo 2020-2025 GDP của Việt Nam vẫn tiếp tục tăng nhưng tăng chậm
do cán cân xuất nhập khẩu vẫn là nhập siêu và đặc biệt là ảnh hưởng đáng kể
từ đại dịch Covid-19 vừa qua.
Điều này đòi hỏi chúng ta phải thực sự cố gắng thực hiện các chính sách
một cách đồng bộ để khuyến khích xuất khẩu, hạn chế nhập khẩu, dần đưa cán
cân thương mại nước ta về cân bằng tiến tới trở thành một nước xuất siêu, góp
phần tăng nhanh GDP:

• Giải pháp thúc đẩy
Kiểm sốt việc tiếp cận ngoại tệ theo 3 nhóm hàng: nhóm cần nhập khẩu,
nhóm cần kiểm sốt và nhóm hạn chế nhập khẩu. Quản lý nhập khẩu bằng
giấy phép tự động để kiểm soát nhập khẩu đối với các mặt hàng tiêu dùng. Mở
rộng danh mục mặt hàng nhập khẩu phải nộp thuế ngay trước khi thông quan
đối với một số mặt hàng cần hạn chế nhập khẩu.
Tăng cường công tác kiểm tra chất lượng hàng hóa nhập khẩu và sử dụng
hàng rào kỹ thuật để hạn chế nhập khẩu: rà soát, ban hành các quy định chặt
chẽ về hóa chất, chất phụ gia, chất hỗ trợ chế biến trong bảo quản hàng thực
phẩm… Tiếp tục thực hiện các biện pháp bình ổn thị trường, cân đối cung cầu
các mặt hàng cơ bản của nền kinh tế.
Trong đó, đặc biệt quan tâm việc nâng cao chất lượng công tác dự báo,
cảnh báo xu hướng giá cả và thị trường thế giới trong bối cảnh thế giới có
nhiều biến động, qua đó đề xuất những giải pháp bình ổn thị trường, cân đối
cung cầu hiệu quả.
Trên đây là một số vấn đề mà chúng em đã đưa ra trong đề tài đã nghiên
cứu. Trong q trình làm bài khó tránh khỏi một số sai sót nhất định. Chúng
em rất mong nhận được phản hồi về những ý kiến đóng góp của cơ.
Chúng em xin chân thành cảm ơn!