phân tích tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế của ấn độ giai đoạn 2008 2022

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>BỘ TÀI CHÍNH</b>

<b>BÁO CÁO THỰC HÀNHMƠN: KINH TẾ LƯỢNG</b>

<i><b>Vấn đề nghiên cứu:</b></i>

<i><b>Phân tích tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế của Ấn Độ giai đoạn 2008-2022</b></i>

<b>Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Quỳnh Châm</b>

<b>Lớp: CQ60/21.2_LT – Nhóm 8 </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<i><b>Nhiệm vụ của từng thành viên: </b></i>

62 _{Nguyễn Thị Hồng Nhung} _{- Vấn đề nghiên cứu}- Xây dựng mơ hình hồi quy 63 Nguyễn Phương Thảo ^{- Thu thập và xử lý số liệu}

- Dự báo: Khoảng dự báo GTTB của biến phụ thuộc GROWTH

64 _{Nông Phương Thùy} ^{- Kiểm định sự phù hợp của mơ hình}- Dự báo: Khoảng dự báo GTCB của biến phụ thuộc GROWTH

65 Nguyễn Thị Trúc ^-^{Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi}quy

- Kiểm định mơ hình bỏ sót biến thích hợp 66 ^{Cao Thị Hồng Chuyên} _-_{Kiểm định PSSSNN thay đổi}

- Kiểm định tự tương quan 67 _{Phạm Thị Ngọc Dung} ^-^{Kiểm định đa cộng tuyến}

- Kết luận và một số kiến nghị

68 _{Nguyễn Thị Thu Hiền} _{- Kiểm định tính phân phối chuẩn của SSNN}- Xác định khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy

69 _{Nguyễn Minh Huệ} ^{- Xác định khoảng tin cậy của các hệ số hồi}quy

- Xác định khoảng tin cậy của PSSSNN 70 ^{Lê Quang Huy} - Xác định khoảng tin cậy của PSSSNN

- Lý thuyết kinh tế

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

<b>Mục l c ụ</b>

<small>I. V</small><b><small>ấn đề</small></b><small> nghiên c u</small><b><small>ứ ... 4 </small></b>

<small>1.1. Vấn đề nghiên cứu ... 4 </small>

<small>1.2. Lý do chọn đề tài ... 4 </small>

<small>1.3. T ng quan tình hình nghiên cổứu đề tài... 5 </small>

<small>1.4. Phương pháp nghiên cứu ... 6 </small>

<small>II. Xây d ng mơ hình h i quy mơ t m i quan h </small><b><small>ựồảốệ giữ</small></b><small>a các </small><b><small>biế</small></b><small>n kinh t</small><b><small>ế ... 6 </small></b>

<small>2.1. Lý thuy t kinh tếế ... 6 </small>

<small>2.2. Xây d ng mơ hình h i quy ... 7 ựồIII. Thu th p s </small><b><small>ậố liệu ... 8 </small></b>

<small>V. Ti n hành m t s </small><b><small>ếộ ố kiểm định và xác đị</small></b><small>nh kho ng tin c</small><b><small>ảậy liên quan đến mơ hình h i quyồ</small></b> <small> ... 10 </small>

<small>5.1. Kiểm định s phù h p c a mơ hình và các h s hựợủệ ố ồi quy ... 10 </small>

<small>5.1.1. Kiểm định s phù h p c a mơ hình ... 10 ựợủ5.1.2. Kiểm định s phù h p c a các h s hựợủệ ố ồi quy ... 11 </small>

<small>5.2. Kiểm định các khuy t t t c a mơ hìnhế ậ ủ ... 12 </small>

<small>5.2.1. Kiểm định mơ hình b sót biỏến thích h p ... 12 ợ5.2.2. Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi ... 14 </small>

<small>5.2.3. Kiểm định t ự tương quan ... 17 </small>

<small>5.2.4. Kiểm định đa cộng tuy n ... 18 ế5.2.5. Kiểm định tính phân ph i chu n c a sai s ng u nhiên ... 21 ốẩủốẫ5.3. Xác định khoảng tin c y c a các hậủệ s h i quyố ồ ... 22 </small>

<small>5.3.1. Kho ng tin cảậy của β1 ... 22 </small>

<small>5.3.2. Kho ng tin cảậy của β2 ... 23 </small>

<small>5.3.3. Kho ng tin cảậy của β3 ... 24 </small>

<small>5.3.4. Kho ng tin cảậy của β4 ... 26 </small>

<small>5.4. Xác định khoảng tin c y cậủa phương sai sai số ngẫu nhiên ... 27 </small>

<small>5.4.1. Kho ng tin cảậy hai phía của 𝜎2 ... 27 </small>

<small>5.4.2. Kho ng tin cảậy tối đa của 𝜎2 ... 28 </small>

<small>5.4.3. Kho ng tin cảậy t i thiốểu của 𝜎2 ... 28 </small>

<small>5.5. M t s tình huộ ốống kiểm đị ... 29 nh5.6. D báoự ... 30 </small>

<small>5.6.1. Kho ng d báo giá tr trung bình c a bi n ph thu c GROWTH ... 32 ảựịủếụộ5.6.2. Kho ng d báo giá tr cá bi t c a bi n ph thuảựịệ ủếụộc GROWTH ... 32 </small>

<small>VI. K t lu n và m t s </small><b><small>ếậộ ố kiế</small></b><small>n ngh</small><b><small>ị ... 33 </small></b>

<small>6.1. Nh ng thành tữựu đạt được ... 33 </small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

- Tăng trưởng kinh tế có vai trị vô cùng quan trọng, là mối quan tâm nhiều nhất của chính phủ các nước bởi vì tăng trưởng kinh tế là điều kiện vật chất để tạo việc làm, giảm tỷ lệ thất nghiệp, nâng cao thu nhập của người dân, xóa đói giảm nghèo,…Do đó, nền kinh tế của mỗi quốc gia có tăng trưởng và phát triển hợp lý hay không thường dựa vào chỉ số GDP để nhận định mà còn phụ thuộc vào nhiều chỉ số khác như FDI …

- Nắm rõ được sự quan trọng của tăng trưởng kinh tế, chúng em quyết định nghiên cứu đề tài: “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh tế của Ấn Độ từ năm 200 đến năm 2022”8 để phân tích tác động của ba yếu tố đầu tư trực tiếp từ nước ngồi, tốc độ đơ thị hố và đầu tư về kỹ thuật – công nghệ ảnh hưởng tới tốc độ tăng trưởng kinh tế của Ấn Độ trong thời gian qua, từ đó đưa ra những giái pháp chính sách cho q trình phát triển của Ấn Độ trong tương lai.

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

1.3. T ng quan tình hình nghiên cổ ứu đề tài

Tăng trưởng kinh tế được định nghĩa là sự tăng vốn và sự tiện nghi của các hoạt động kinh tế trong suốt một khoảng thời gian nhất định. Nó bao gồm sự tăng trưởng về sản xuất hàng hóa và dịch vụ, tăng trưởng về doanh thu, lợi nhuận và sự tăng trưởng về số lượng và mức độ phân phối của những người làm việc. Tăng trưởng kinh tế thường được đo bằng chỉ số GDP, hoặc GNP.

Nhận định theo lý thuy t kinh tế ế, Tăng trưởng kinh t (GROWTH) ph thu c vào ế ụ ộđầu tư trực tiếp t ừ nước ngồi (FDI), tốc độ đơ thị hóa (URBAN) và đầu tư ề ỹ v kthuật – công ngh (TECH). ệ

FDI thúc đẩy tăng trưởng kinh t bế ằng cách: tăng vốn đầu tư, chuyển giao công ngh , t o vi c làm và m r ng th ệ ạ ệ ở ộ ị trường. Ngược l i, FDI có th c n tr ạ ể ả ở tăng trưởng kinh t ế như: gây cạnh tranh cho doanh nghiệp trong nước, gây th t thoát tài ngun ấ

<b>và gây ơ nhiễm mơi trường. Do đó, FDI có thể vừa có m i quan h cùng chiốệều vừa </b>

có m i quan h<b>ốệ ngượ</b>c chi u<b>ề v</b>ới tăng trưởng kinh t (ph thu c vào nhi u y u t ế ụ ộ ề ế ốnhư: loại hình FDI, chính sách c a chính phủ ủ, …)

Tốc độ đơ thị hóa có th giúp ể tăng năng suất lao động, thu hút đầu tư, phát triển các ngành d ch v và m rị ụ ở ộng thị rườ t ng. Tuy nhiên, tốc độ đơ thị hóa c n trả ở tăng trưởng kinh tế như: gây áp lực lên cơ sở ạ tầng, gây b h ất bình đẳng và gây ơ nhiễm mơi trường. Do đó, tốc độ đơ thị hóa có th <b>ể vừa có mối quan h cùng chi u v a có ệềừ</b>

m i quan h <b>ốệ ngược chiều với tăng trưởng kinh t . </b>ế

Đầu tư vào kỹ thuật – công ngh có nhiệ ều ưu điểm lớn như: tăng năng suất lao động, nâng cao chất lượng s n ph m, gi m chi phí s n xu t và t o ra các ngành công ả ẩ ả ả ấ ạnghi p m i. Bên c nh nhệ ớ ạ ững ưu điểm đó, đầu tư vào kỹ thuật – cơng ngh có th ệ ểgây th t nghiấ ệp, gia tăng bất bình đẳng và gây ra các vấn đề ề v xã hội. Do đó, đầu

<b>tư vào kỹ thuật – cơng nghệ vừa có m i quan h cùng chi u v a có m i quan h ốệềừốệngược chiều với tăng trưởng kinh t . </b>ế

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

Tóm l i, chính ph c n có m t chiạ ủ ầ ộ ến lược hợp lý để ối đa hóa lợi ích và giảm tthiểu tác động tiêu c c c a các nhân t ự ủ ố ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh tế. 1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.4.1. Phương pháp thu thập thông tin

Dữ liệu phân tích được nhóm chúng em th c hi n thu thự ệ ập qua b d ộ ữ liệu World Development Indicators (WDI) phát hành b i Ngân hàng Th ở ế giới (World Bank) qua 15 năm nghiên cứu (từ năm 2008 đến năm 2022).

Sau đó, nhóm chúng em sử dụng phần mềm Eviews để thực hi n h i quy và các ệ ồkiểm định cần thi ết.

1.4.2. Phương pháp xử lý và phân tích thơng tin

Nghiên c u s dứ ử ụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng trong mơ hình h i quy bi n ph thu c GROWTH theo các biồ ế ụ ộ ến độ ậc l p bao gồm Đầu tư trực tiếp từ nước ngồi (FDI), Tốc độ đơ thị hóa (URBAN) và Đầu tư về kỹ thuật – công ngh (TECH). ệ

t <b>ế</b>

2.1. Lý thuy t kinh t ế ếMô hình đựa ra gồm các biến:

STT Kí hi u <b>ệDiễn gi i ả</b> Cách tính Ngu n <b>ồ</b> ^{K v ng}<b>^{ỳ ọ}</b>

d u <b>ấ</b>

Biến ph ụ thuộc GROWTH ^{Tăng trưởng}

kinh t ế

Tốc độ tăng trưởng GDP thực

World Bank

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

bình quân đầu người (đơn vị: %) Biến độc lập

Đầu tư trực tiế ừp t nước ngoài

Tỷ l ệ phần trăm tổng dòng vốn FDI trên GDP

(đơn vị: %)

World

Bank ^(+/-)

2 URBAN ^{Tốc độ đơ thị}hóa

Tốc độ tăng trưởng dân số

thành th ị(đơn vị: %)

World

Bank ^(+/-)

Đầu tư về kỹ thuật – cơng

ngh ệ

Tài tr cợ ủa nước ngồi v k thuề ỹ ật – công nghệ (đơn

vị: tỷ USD)

World

Bank ^(+/-)

Độ tin c y của nghiên c u là 95%, mậ ứ ức ý nghĩa 5% Mơ hình h i quy t ng th : ồ ổ ể

𝑃𝑅𝑀: 𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻<small>𝑖</small>= 𝛽<small>1</small>+ 𝛽<small>2</small>. 𝐹𝐷𝐼<small>𝑖</small>+ 𝛽<small>3</small>. 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁<small>𝑖</small>+ 𝛽<small>4</small>. 𝑇𝐸𝐶𝐻<small>𝑖</small>+ 𝑈<small>𝑖</small>Hàm h i quy t ng th : ồ ổ ể

𝑃𝑅𝐹: 𝐸(𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻<small>𝑖</small>) = 𝛽<small>1</small>+ 𝛽<small>2</small>. 𝐹𝐷𝐼<small>𝑖</small>+ 𝛽<small>3</small>. 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁<small>𝑖</small>+ 𝛽<small>4</small>. 𝑇𝐸𝐶𝐻<small>𝑖</small>Trong đó:

+) 𝛽<small>1</small>: là h s ệ ố chặn, khơng có ý nghĩa kinh tế

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

+) 𝛽<small>2</small>: cho biết khi FDI tăng 1% thì GROWTH sẽ thay đổi 𝛽<small>2</small>%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không thay đổi.

+) 𝛽<small>3</small>: cho biết khi URBAN tăng 1% thì GROWTH sẽ thay đổi 𝛽<small>3</small>%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không thay đổi.

+) 𝛽₄: cho biết khi TECH tăng 1 tỷ USD thì GROWTH s ẽ thay đổi 𝛽₄%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không thay đổi.

+) 𝑈_𝑖: sai s ố ngẫu nhiên

III. Thu th p s u <b>ậố liệ</b>

Sau khi thu th p s u, nhóm em h ậ ố liệ ệ thống được b ng sau: ả

2008 [YR2008] 3.08669806 2.552873022 3.620523235 0.276 2009 [YR2009] 7.861888832 2.512308892 2.651590332 0.266 2010 [YR2010] 8.497584702 2.49274629 1.635034094 0.283 2011 [YR2011] 5.241315002 2.474032431 2.002063463 0.329 2012 [YR2012] 5.456388753 2.470338202 1.31293453 0.356 2013 [YR2013] 6.386106401 2.457264391 1.516276467 0.37 2014 [YR2014] 7.410227601 2.423844627 1.69565959 0.404 2015 [YR2015] 7.99625379 2.394052977 2.092115214 0.389 2016 [YR2016] 8.256305499 2.413097263 1.937364122 0.353 2017 [YR2017] 6.795383423 2.407475136 1.507315833 0.495 2018 [YR2018] 6.453851341 2.359169975 1.558214838 0.41 2019 [YR2019] 3.871436939 2.315801985 1.78482634 0.491

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

2020 [YR2020] -5.831053221 2.263634557 2.409135936 0.535 2021 [YR2021] 9.050277909 2.125468465 1.419775274 0.514 2022 [YR2022] 7.239693281 2.024671217 1.461675015 0.49

Ngu n s ồ ố liệu: indicators#

<b> Ước lượng mơ hình h i quy s d ng ph n m m Eviews ồử ụầề</b>

Với s ố liệu t d ừ ữ liệu trên, chúng em s dử ụng phần mềm Eviews để ước lượng và thu được báo cáo k t qu ế ả ước lượng như sau:

Ma tr n hiậ ệp phương sai giữa các hệ số ồ h i quy:

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

Mơ hình h i quy mồ ẫu:

𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻<small>𝑖</small>= 55,89908 − 3,771569. 𝐹𝐷𝐼<small>𝑖</small>− 11,49431. 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁<small>𝑖</small>− 39,02618. 𝑇𝐸𝐶𝐻<small>𝑖</small>+ 𝑒<small>𝑖</small>

Hàm h i quy mồ ẫu:

𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻 <small>𝑖</small>_{= 55,89908 − 3,771569. 𝐹𝐷𝐼}_𝑖_{− 11,49431. 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁}_𝑖− 39,02618. 𝑇𝐸𝐶𝐻<small>𝑖</small>

<b>đến mơ hình hồi quy </b>

5.1. Kiểm định s phù h p c a mơ hình và các h s h i quy ự ợ ủ ệ ố ồ5.1.1. Kiểm định s phù h p c a mơ hình ự ợ ủ

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻<small>0</small>: 𝑅<small>2</small>= 0𝐻₁: 𝑅<small>2</small>> 0Ta có: 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,032100 < 0,05 = 𝛼=> bác b ỏ𝐻<small>0</small>, ch p nhấ ận 𝐻<small>1</small>

Vậy hàm h i quy phù h p v i mồ ợ ớ ức ý nghĩa 5%. 5.1.2. Kiểm định s phù h p c a các h s h i quy ự ợ ủ ệ ố ồ5.1.2.1. Kiểm định 𝛽₁

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻<small>0</small>: 𝛽₁= 0𝐻<small>1</small>: 𝛽<small>1</small>≠ 0Ta có: 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0478 < 0,05 = 𝛼=> bác b ỏ𝐻<small>0</small>, ch p nhấ ận 𝐻<small>1</small>

Vậy v i mớ ức ý nghĩa 5%, hệ số chặn có ý nghĩa thống kê. 5.1.2.2. Kiểm định 𝛽<small>2</small>

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻<small>0</small>: 𝛽<small>2</small>= 0𝐻<small>1</small>: 𝛽₂≠ 0Ta có: 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0197 < 0,05 = 𝛼=> bác b ỏ𝐻₀, ch p nhấ ận 𝐻₁

Vậy v i mớ ức ý nghĩa 5%, biến FDI có tác động đến bi n ph ế ụ thuộc GROWTH. 5.1.2.3. Kiểm định 𝛽₃

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻<small>0</small>: 𝛽₃= 0𝐻<small>1</small>: 𝛽<small>3</small>≠ 0Ta có: 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,2111 > 0,05 = 𝛼

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

Vậy v i mớ ức ý nghĩa 5%, biến TECH có tác động đến biến ph thu c GROWTH. ụ ộ5.2. Kiểm định các khuy t t t c a mô hình ế ậ ủ

5.2.1. Kiểm định mơ hình b sót bi n thích h p ỏ ế ợHồi quy mơ hình c a kiủ ểm định Ramsey:

𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻_𝑖= 𝛼₁+ 𝛼₂. 𝐹𝐷𝐼_𝑖+ 𝛼₃. 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁_𝑖+ 𝛼₄. 𝑇𝐸𝐶𝐻_𝑖+ 𝛼₅. 𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻_𝑖<small>2</small>+ 𝑣_𝑖

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

=> 𝛽<small>1</small>≤ 55,89908 + ,10955.1,796 25=> 𝛽₁≤ 100,995862

Vậy với độ tin c y 95%, h s ậ ệ ố chặ ối đa là 100,995862. n t5.3.1.3. Kho ng tin cả ậy ốt i thi u cể ủa 𝛽₁

𝛽₁≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽₁ ).𝑡<small>1𝛼</small>^{(𝑛−𝑘)}Trong đó: 𝛽 = 55,89908; 𝑆𝑒(𝛽₁ ) = 25,10955 <small>1</small>Tra b ng: ả 𝑡^{(𝑛−𝑘)}_𝛼 = 𝑡_0,05⁽¹¹⁾= 1,796

=> 𝛽<small>1</small>≥ 55,89908 − ,10955.1,796 25=> 𝛽₁≥ 10,802328

Vậy với độ tin c y 95%, h s ậ ệ ố chặ ốn t i thi u là 10,802328. ể5.3.2. Kho ng tin c y cả ậ ủa β<small>2</small>

5.3.2.1. Kho ng tin c y hai phía cả ậ ủa 𝛽<small>2</small>

 − 𝑆𝑒(𝛽).𝑡<small>2</small> ^{(𝑛−𝑘)}<small>𝛼</small> ≤ 𝛽₂≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽₂ ).𝑡<small>2𝛼</small>^{(𝑛−𝑘)}Trong đó: 𝛽 = −3,771569; 𝑆𝑒(𝛽<small>2</small> ) = 1,382982 <small>2</small>

Tra b ng: ả 𝑡<small>(𝑛−𝑘)𝛼</small> = 𝑡_0,025⁽¹¹⁾ = 2,201

=> −3,771569 − 1,382982.2,201 ≤ 𝛽₂≤ −3,771569 + 1,382982.2,201 −6,815512 ≤ 𝛽<small>2</small>≤ −0,727626

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

Vậy với độ tin c y 95%, n u FDI ậ ế tăng 1% thì GROWTH giảm trong kho ng t ả ừ0,727626% đến 6,815512%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

5.3.2.2. Kho ng tin cả ậy ối đa ủa t c 𝛽<small>2</small>

𝛽<small>2</small>≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽<small>2</small> ).𝑡<small>2</small> _𝛼<small>(𝑛−𝑘)</small>Trong đó: 𝛽 = −3,771569; 𝑆𝑒(𝛽<small>2</small> ) = 1,382982 <small>2</small>Tra b ng: ả 𝑡<small>(𝑛−𝑘)</small>_𝛼 = 𝑡_0,05<small>(11)</small>= 1,796

=> 𝛽<small>2</small>≥ −3,771569 − 1,382982.2,201 => 𝛽<small>2</small>≥ −6,815512

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu FDI tăng 1% thì GROWTH giảm tối đa 6,815512%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không đổi.

5.3.2.3. Kho ng tin cả ậy ốt i thi u cể ủa 𝛽₂

𝛽<small>2</small>≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽<small>2</small> ).𝑡₂ _𝛼<small>(𝑛−𝑘)</small>Trong đó: 𝛽 = −3,771569; 𝑆𝑒(𝛽₂ ) = 1,382982 ₂Tra b ng: ả 𝑡^{(𝑛−𝑘)}_𝛼 = 𝑡_0,05⁽¹¹⁾= 1,796

=> 𝛽<small>2</small>≤ −3,771569 + 1,382982.2,201 => 𝛽<small>2</small>≤ −0,727626

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu FDI tăng 1% thì GROWTH giảm t i thi u 0,727626%, ố ểtrong điều kiện các y u t ế ố khác không đổi.

5.3.3. Kho ng tin c y cả ậ ủa β<small>3</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

5.3.3.1. Kho ng tin c y hai phía cả ậ ủa 𝛽<small>3</small>𝛽<small>3</small>

 − 𝑆𝑒(𝛽).𝑡<small>3𝛼2</small>

<small>(𝑛−𝑘)</small>≤ 𝛽<small>3</small>≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽<small>3</small> ).𝑡<small>3𝛼2</small>

Trong đó: 𝛽 = −11,49431; 𝑆𝑒(𝛽<small>3</small> ) = 8,655013 ₃Tra b ng: ả 𝑡<small>𝛼</small>

𝛽<small>3</small>≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽<small>3</small> ).𝑡<small>3</small> _𝛼<small>(𝑛−𝑘)</small>Trong đó: 𝛽 = −11,49431; 𝑆𝑒(𝛽<small>3</small> ) = 8,655013 <small>3</small>Tra b ng: ả 𝑡<small>(𝑛−𝑘)</small>_𝛼 = 𝑡_0,05<small>(11)</small>= 1,796

=> 𝛽₃≥ − ,49431 − 8,655013.1,79611=> 𝛽<small>3</small>≥ − ,03871327

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu URBAN tăng 1% thì GROWTH giảm tối đa 27,038713%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

5.3.3.3. Kho ng tin cả ậy ốt i thi u cể ủa 𝛽<small>3</small>

𝛽₃≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽₃ ).𝑡<small>3</small> _𝛼<small>(𝑛−𝑘)</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

Trong đó: 𝛽 = −11,49431; 𝑆𝑒(𝛽₃ ) = 8,655013 <small>3</small>Tra b ng: ả 𝑡^{(𝑛−𝑘)}_𝛼 = 𝑡_0,05⁽¹¹⁾= 1,796

=> 𝛽<small>3</small>≤ − ,49431 + 8,655013.1,79611=> 𝛽₃≤ 4,050093

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu URBAN tăng 1% thì GROWTH tăng tối thiểu 4,050093%, trong điều kiện các yếu t ố khác không đổi.

5.3.4. Kho ng tin c y cả ậ ủa β<small>4</small>

5.3.4.1. Kho ng tin c y hai phía cả ậ ủa 𝛽₄𝛽<small>4</small>

 − 𝑆𝑒(𝛽).𝑡₄ <small>𝛼2</small>

<small>(𝑛−𝑘)</small>≤ 𝛽<small>4</small>≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽<small>4</small> ).𝑡₄ <small>𝛼2(𝑛−𝑘)</small>

Trong đó: 𝛽 = −39,02618; 𝑆𝑒(𝛽₄ ) = 14,11972 ₄Tra b ng: ả 𝑡<small>𝛼</small>

<small>(𝑛−𝑘)</small>= 𝑡_0,025⁽¹¹⁾ = 2,201

=> − ,02618 − ,11972.2,201 ≤ 𝛽39 14 <small>4</small>≤ − ,02618 + ,11972.2,20139 14=> − ,103684 ≤ 𝛽70 ₄≤ −7,948676

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu TECH tăng 1 tỷ USD thì GROWTH gi m trong khoả ảng từ 7,948676% đến 70,103684%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không đổi.

5.3.4.2. Kho ng tin cả ậy ối đa ủa t c 𝛽₄

𝛽₄≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽₄ ).𝑡<small>4𝛼</small>^{(𝑛−𝑘)}Trong đó: 𝛽 = −39,02618; 𝑆𝑒(𝛽₄ ) = 14,11972 <small>4</small>Tra b ng: ả 𝑡^{(𝑛−𝑘)}_𝛼 = 𝑡_0,05⁽¹¹⁾= 1,796

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

=> 𝛽<small>4</small>≥ − ,02618 − ,11972.1,79639 14=> 𝛽₄≥ − ,38519764

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu TECH tăng 1 tỷ USD thì GROWTH gi m tả ối đa 64,385197%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

5.3.4.3. Kho ng tin cả ậy ốt i thi u cể ủa 𝛽<small>4</small>

𝛽₄≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽₄ ).𝑡<small>4</small> _𝛼<small>(𝑛−𝑘)</small>Trong đó: 𝛽 = −39,02618; 𝑆𝑒(𝛽₄ ) = 14,11972 <small>4</small>Tra b ng: ả 𝑡^{(𝑛−𝑘)}_𝛼 = 𝑡_0,05⁽¹¹⁾= 1,796

=> 𝛽<small>4</small>≤ − ,02618 + ,11972.1,79639 14=> 𝛽₄≤ − ,66716313

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu TECH tăng 1 tỷ USD thì GROWTH gi m t i thiả ố ểu 13,667163%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

5.4. Xác định kho ng tin c y cả ậ ủa phương sai sai số ngẫu nhiên

5.4.1. Kho ng tin c y hai phía cả ậ ủa 𝜎<small>2</small>(𝑛 − 𝑘 . 𝜎) <small>2</small>

𝜒<small>𝛼</small>^{2(𝑛−𝑘)} ≤ 𝜎<small>2</small>≤^{(𝑛 − 𝑘 . 𝜎}⁾ ²𝜒

<small>1−𝛼2</small>^{2(𝑛−𝑘)}Trong đó: (𝑛 − 𝑘 . 𝜎) <small>2</small>= 𝑅𝑆𝑆 = 86,32127

Tra b ng: ả 𝜒<small>𝛼2</small>

<small>2(𝑛−𝑘)</small>= 𝜒_0,025²⁽¹¹⁾= 21,9200

𝜒<small>1−𝛼2</small>

<small>2(𝑛−𝑘)</small>= 𝜒_0,975²⁽¹¹⁾= 3,8157

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

=> ^86,32127_{21,9200 ≤ 𝜎}<small>2</small>≤^86,321273,8157=> 3,938014 ≤ 𝜎<small>2</small>≤ 22,622656

Vậy với độ tin cậy 95%, phương sai sai số ngẫu nhiên nằm trongg kho ng t ả ừ3,938014 đến 22,622656 (%)<small>2</small>.

5.4.2. Kho ng tin c y tả ậ ối đa của 𝜎<small>2</small>

𝜎<small>2</small>≤(𝑛 − 𝑘). 𝜎<small>2</small>𝜒_1−𝛼_{2(𝑛−𝑘)}Trong đó: (𝑛 − 𝑘 . 𝜎) <small>2</small>= 𝑅𝑆𝑆 = 86,32127Tra b ng: ả 𝜒^{2(𝑛−𝑘)}_1−𝛼 = 𝜒_0,95²⁽¹¹⁾= 4,5748

=> 𝜎<small>2</small>≤^86,321274,5748

=> 𝜎<small>2</small>≤ 18,868862

Vậy với độ tin c y 95%, phương sai sai số ngẫu nhiên tậ ối đa là 18,868862 (%)<small>2</small>.5.4.3. Kho ng tin c y t i thi u cả ậ ố ể ủa 𝜎<small>2</small>

𝜎<small>2</small>≥(𝑛 − 𝑘). 𝜎<small>2</small>𝜒_{𝛼2(𝑛−𝑘)}Trong đó: (𝑛 − 𝑘 . 𝜎) <small>2</small>= 𝑅𝑆𝑆 = 86,32127Tra b ng: ả 𝜒<small>2(𝑛−𝑘)</small>_𝛼 = 𝜒_0,05<small>2(11)</small>= 19,6751

=> 𝜎<small>2</small>≥^86,3212719 6751,

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

𝑇 =^𝛽 − (−3,5)²𝑆𝑒(𝛽) ~𝑇<small>2</small> ^{(𝑛−𝑘)}Miền bác bỏ:

𝑊<small>𝛼</small>= {𝑡:|𝑡|> 𝑡<small>𝛼</small>^{(𝑛−𝑘)}} Ta có: 𝑇_𝑞𝑠=^{−3,771569 − (−3,5)}_1,382982 = −0,196365 Tra b ng: ả 𝑡<small>(𝑛−𝑘)𝛼</small> = 𝑡_0,025⁽¹¹⁾ = 2,201

Thấy: |𝑇_𝑞𝑠| < 𝑡_0,025⁽¹⁷⁾ => 𝑇<small>𝑞𝑠</small>∉ 𝑊<small>𝛼</small>

=> chưa đủ cơ sở bác b ỏ𝐻₀, tạm ch p nh n ấ ậ 𝐻₀Vậy v i mớ ức ý nghĩa 5%, ý kiến đề bài đúng.

*Tình hu ng 2:ố Có ý ki n cho rế ằng trong điều ki n các y u tệ ế ố khác không đổi, khi URBAN tăng 3% thì GROWTH giảm tối thiểu 9%?

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻<small>0</small>: 𝛽₃≥ −3𝐻₁: 𝛽₃< −3Tiêu chu n kiẩ ểm định:

𝑇 = − (−3)^𝛽³𝑆𝑒(𝛽) ~𝑇<small>3</small> ^{(𝑛−𝑘)}

</div>