Nghiên cứu sự tác động của các yếu tố chi tiêu cá nhân, lực lượng lao động và tổng đầu tư cá nhân trong nước tới GDP của nền kinh tế hoa kỳ giai đoạn 1955 2010

Phần I. TỔNG QUÁT
I. Giới thiệu đề tài:
- Một quốc gia cũng giống như một doanh nghiệp luôn tìm cách đo lường kết quả hoạt
động của mình sau mỗi thời kì nhất định. Một chỉ tiêu không kém phần quan trọng trong việc
đo lường thành tựu của nền kinh tế là tổng sản phẩm quốc nội.
- Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) đo lường tổng giá trị của các hàng hóa và dịch vụ cuối
cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ quốc gia, trong một thời kỳ nhất định (thường là
một năm).
- GDP là kết quả của hàng triệu triệu hoạt động kinh tế xảy ra bên trong lãnh thổ của một
đất nước.
- GDP là kết quả của hàng triệu triệu hoạt động kinh tế xảy ra bên trong lãnh thổ của đât
nước.Những hoạt động này có thể do công ty,doanh nghiệp của công dân nước đó hay công
dân nước ngoài sản xuất tại nước đó. Nhưng GDP không bao gồm kết quả hoạt động của công
dân nước sở tại tiến hành ở nước ngoài. Đây là một phân biệt có ý nghĩa.
- GDP là thước đo tốt về thành tựu kinh tế của một đất nước,nó dùng để so sánh quy mô
sản xuất của các nước khác nhau trên thế giới hay dùng để phân tích sản lượng của một đất
nước qua các thời gian khác nhau từ đó các nước có thể lập chiến lược để phát triển kinh tế dài
hạn và kế hoạch ngân sách, tiền tệ ngắn hạn.
- Trước vai trò to lớn của GDP đối với mỗi quốc gia ta đi tìm hiểu vậy những yếu tố nào
góp phần tạo nên GDP?
Và đây cũng là đề tài nhóm chúng tôi nghiên cứu: “ Nghiên cứu sự tác động của các yếu
tố Chi tiêu cá nhân, lực lượng lao động và tổng đầu tư cá nhân trong nước tới GDP của
nền kinh tế Hoa Kỳ giai đoạn 1955-2010”.

II. Nguồn gốc mô hình từ lý thuyết
1. Khái niệm:GDP là chỉ tiêu đo lường tổng giá trị bằng tiền của các hàng hóa dịch vụ
cuối cùng được sản xuất ra trên lãnh thổ một nước trong một khoảng thời gian nhất định bất kể
do công dân nước đó hay công dân nước ngoài tạo ra.
Hàng hóa đó phải do một đơn vị thường trú trên phạm vi lãnh thổ một nước từ một năm trở
lên tạo ra.
2. Phương pháp tính tổng sản phẩm quốc nội

a. Phương pháp tính theo luồng sản phẩm cuối cùng:
GDP= Tổng các khoản chi tiêu để mua hàng hóa dịch vụ của các tác nhân trong nền
kinh tế
1
GDP = C+I+G + X -IM
Trong đó: GDP: Tổng sản phẩm quốc nội
C: Tiêu dùng của hộ gia đình
I: Đầu tư của các nhà sản xuất
X: Xuất khẩu
IM: Nhập khẩu
G: Chi tiêu của Chính phủ
b. Phương pháp tính theo luồng thu nhập ( phương pháp phân phối)
GDP = tổng các khoản thu nhập được hình thành trong quá trình phân phối.
GDP = D
e
+w + i + r + p + T
i
Trong đó : D
e
: khấu hao để bù đắp phần tài sản cố đinh hao mòn
W : tiền lương
i : trả lãi suất
r : trả tiền thuê nói chung
p : phân phối lợi nhuận nó chung
T
i :
thuế gián thu
Chú ý :
GDP danh nghĩa theo giá thị trường = GDP theo phương pháp phân phối.
GDP danh nghĩa theo yếu tố sản xuất = GDP danh nghĩa theo giá thị trường - T

i
c. Vấn đề tính trùng và phương pháp giá trị gia tăng
Để sản xuất hàng hóa cuối cùng đến tay người tiêu dùng,phải trải qua nhiều công đoạn sản
xuất khác nhau. Mỗi công đoạn, mỗi doanh nghiệp chuyên môn hóa chỉ đóng góp tương ứng
một phần giá trị của mình để tạo ra một hàng hóa dịch vụ hoàn chỉnh.
Vì vậy khi tính GDP theo cung dưới - luồng thu nhập hoặc chi phí đòi hỏi phải rất cẩn
trọng để tránh tính trùng.
- Giá trị gia tăng VA : là khoảng chênh lệch giữa giá trị sản lượng của doanh nghiệp với
khoản mua vào về vật liệu và dịch vụ từ các doanh nghiệp khác mà đã được dùng hết trong
việc sản xuất ra sản lượng đó.
VA = doanh thu + chênh lệch hàng tồn kho - chi phí trung gian
VA chính là lượng gia tăng trong giá trị của hàng hóa do kết quả của quá trình sản xuất và
nó là số đo phần đóng góp của doanh nghiệp vào tổng sản lượng của nền kinh tế.
GDP = tổng VA của các đơn vị thường trú trên phạm vi lãnh thổ một quốc gia.
2
Tóm lại, việc tính toán bằng nhiều phương pháp đều cho những kết quả giống nhau. Tuy
nhiên trên thực tế có những chênh lệch nhất định do những sai sót từ những con số, thống kê
hoặc tính toán.
3
Phần II: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
I. Xây dựng mô hình
Mô hình gồm 4 biến:
- Biến phụ thuộc :
+ Y: Tổng sản phẩm quốc nội – GDP (Gross Domestic Product), đơn vị tính: tỷ đôla Mỹ.
- Biến độc lập :
+ X
2
: Dân số không bao gồm lực lượng vũ trang – CNP (Civilian institutional Population),
đơn vị tính: Ngàn người.
+ X

3
: Tổng đầu tư tư nhân trong nước - GPDI (Gross Private Domestic Investment) đơn vị
tính: tỷ đôla Mỹ.
Ta có mô hình ban đầu:
GDP
t
= β
1
+ β
2
CNP
t
+ β
3
GPDI
t
+ V
t
Hay: Y
t
= β
1
+ β
2
X
2t
+ β
3
X
3t

+ V
t
II. Mô tả các biến
- Biến Y: Tổng sản phẩm quốc nội - GDP
Hình 1
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) có giá trị trung bình là 4910.546 tỷ đôla, trung vị là 3312.5
tỷ đôla, giá trị lớn nhất trong mẫu là 14,750.2 tỷ đô la, giá trị nhỏ nhất trong mẫu là 402.6 tỷ đô
la. Giá trị GDP tăng đều qua các năm, tăng mạnh trong giai đoạn từ những năm 1985-2008.
Giai đoạn từ cuối năm 2008 đến hết năm 2009 có sự giảm nhẹ do khủng hoảng kinh tế Hoa Kỳ
và sau đó tăng trở lại.
Kiểm định Jarque-Bera ta thấy biến Y có xác suất nhỏ 5% nên bác bỏ giả thuyết H
0
, tức là
các biến không tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
- Biến X2: Dân số không bao gồm lực lượng vũ trang – CNP
Hình 2
4
Tổng dân số không bao gồm lực lượng vũ trang số có giá trị trung bình là 170,528.8 ngàn
người, trung vị là 173,046 ngàn người, giá trị lớn nhất trong mẫu là 238,104 ngàn người và giá
trị nhỏ nhất trong mẫu là 109,130 ngàn người. Dân số có khuynh hướng tăng đều qua các năm.
Kiểm định Jarque-Bera ta thấy biến X
2
có xác suất nhỏ 5% nên bác bỏ giả thuyết H
0
, tức là
các biến không tuân theo quy luật phân phối chuẩn
Hình 3
Tổng đầu tư tư nhân trong nước có gái trị trung bình trong mẫu là 776.399 tỷ đôla, giá trị
trung vị 563.1 tỷ đôla, giá trị lớn nhất 2,352.1 tỷ đôla, giá trị nhỏ nhất 58.7 tỷ đôla. GPDI có sự
gia tăng qua các thời kỳ nhưng cũng có những giai đoạn giàm nhẹ, trong năm 2001-2003 có sự

giảm nhẹ sau đó tăng trở lại và đến cuối năm 2008 thì giảm cho đến nay do khủng hoảng kinh
tế ở Hoa Kỳ.
Kiểm định Jarque-Bera ta thấy tất cả các biến có xác suất nhỏ 5% nên bác bỏ giả thuyết H
0
,
tức là các biến không tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Đây là hàm Coob Douglass, không phải là hàm tuyến tính vì vậy ta lấy giá trị logarit các
biến để thực hiện ước lượng theo phương pháp OLS.
Ta có: LnY = log(Y)
LnX
2
= log(X
2
)
LnX
3
= log(X
3
)
- Mô hình hồi quy tổng thể như sau:
(PRF) LnY
t
=
β
1
+
β
2
LnX
2t

+
β
3
LnX
3t
+ V
i
- Mô hình hồi quy mẫu:
(SRF) LnY
t
=
∧
1
β
+
∧
2
β
LnX
2t
+
β
ˆ
3
LnX
3t
+ e
i
( e
i

là ước lượng của V
i
)
III. Kiểm tra tính dừng
Ta sử dụng kiểm định Dicky-Fuller để kiểm định tính dừng cho từng biến với giả thuyết
H
0
: không dừng và đối thuyết H
1
: dừng với mức ý nghĩa 5%.
- Biến LnY:

Hình 4 Hình 5
Nhìn vào hình 4 ta thấy giá trị Prob = 0.9942 > 0.05 nên chưa có sơ sở để bác bỏ giả thuyết
H
0
: biến này chưa dừng và ta tiếp tục lấy sai phân bậc 1 của LnY là DlnY (DlnY=D(lnY)) ta
tiếp tục kiểm định tính dừng, ta có kết quả phân tích ở hình 4.
Nhìn vào hình 5 ta có giá trị Prob=0.0000<5%, ta bác bỏ giả thuyết H
0
và chấp nhận H
1
: sai
phân bậc 1 của biến LnY đã dừng.
5
- Biến LnX
2
:

Hình 6 Hình 7

Nhìn vào hình 6 ta thấy giá trị Prob = 0.9795 > 0.05 nên chưa có sơ sở để bác bỏ giả thuyết
H
0
: biến này chưa dừng và ta tiếp tục lấy sai phân bậc 1 của LnX
2
là DlnX
2
(DlnX
2
=D(lnX
2
)) ta
tiếp tục kiểm định tính dừng, ta có kết quả phân tích ở hình 4.
Nhìn vào hình 7 ta có giá trị Prob=0.0036<5%, ta bác bỏ giả thuyết H
0
và chấp nhận H
1
: sai
phân bậc 1 của biến LnX
2
đã dừng.
- Biến LnX
3
:

Hình 8 Hình 9
Nhìn vào hình 8 ta thấy giá trị Prob = 0.8628 > 0.05 nên chưa có sơ sở để bác bỏ giả thuyết
H
0
: biến này chưa dừng và ta tiếp tục lấy sai phân bậc 1 của LnX

3
là DlnX
3
(DlnX
3
=D(lnX
3
)) ta
tiếp tục kiểm định tính dừng, ta có kết quả phân tích ở hình 4.
Nhìn vào hình 7 ta có giá trị Prob=0.0000<5%, ta bác bỏ giả thuyết H
0
và chấp nhận H
1
: sai
phân bậc 1 của biến LnX
3
đã dừng.
Các biến trong mô hình không dừng cho đến khi lấy sai phân bậc một của các biến.
Vậy ta có mô hình hồi qui tổng quát theo sai phân bậc 1 của các biến như sau:
(SRF) DLnY
t
=
∧
1
β
+
∧
2
β
DLnX

2t
+
β
ˆ
3DLnX3t + e
i

IV. Phân tích kết quả thực nghiệm
a. Ước lượng mô hình bằng phương pháp OLS ta có:
Hình 10
- Mô hình hồi quy mẫu:
Hay: DLnY
t
= 0.0098 + 1.148543nX
2t
+

0.156235LnX
3t
+ e
i

Chúng ta chưa thể kết luận gì từ mô hình trên mà cần kiểm tra các hiện tượng tự tương
quan, đa cộng tuyến, phương sai không đồng nhất…
b. Kiểm tra đa cộng tuyến:
b.1 Phân tích tương quan giữa các biến ta có kết quả:
6
Hình 11
Từ kết quả ta thấy tương quan giữa các biến độc lập rất thấp. Trong đó tương quan giữa
biến DLnX

2
và DLnX
3
là 13.7% và tỷ lệ giải thích của biến DLnX
3
cho biến DlnY là cao nhất
76.7%. Ta tiến hành kiểm định mô hình phụ như sau:
Mô hình hồi qui giữa 2 biến DLnX
2
và DLnX
3
: DLnX
2t
=
∧
1
β
+
∧
2
β
DLnX
3t
+ e
i

- Kiểm định giả thuyết với mức ý nghĩa 5%:
Giả thiết H
0
: R

2
= 0
H
1
:
R
2
> 0
Ta có: k =2, n =222
Ta có:
F
α
(k`-1,n-k`)=F
0.05
(1,221) = 3.88388
Ta thấy
04982.13
11
2
2
=
−
×
−
−
=
R
R
k
kn

Fp
Fp = 13.40982 > F
0.05
(2,220) = 3.036898
Vì vậy mô hình có xảy ra hiện tượng đa
cộng tuyến.
Hình 13
b.2 Biện pháp khắc phục
Ta loại bỏ biến một trong hai biến có tương quan cao nhất ra khỏi mô hình.
- Phương trình hồi qui loại bỏ biến DLnX
3
như sau:
Hàm SRF:
DLnY
t
= 0.002697+0.69324DLnX
2t
+ 0.1252DLnX
4t
R
2
loại X3
= 0.8806
Hình 14
- Phương trình hồi qui loại bỏ biến DLnX
4
như
sau:
Hàm SRF:
DLnY

t
= 0.001+0.9178DLnX
2t
-0.04116DLnX
3t

R
2
loại X4
= 0.557603
7
Hình 15
So sánh R
2
giữa hai mô hình ta thấy: R
2
loại X3
= 0.8806 > R
2
loại X4
= 0.557603
Vậy loại bỏ biến DLnX3 ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn.
c. Kiểm định Tự tương quan
Xét mô hình hồi quy :
DLnY
t
=
β
1
+

β
2
DLnX
2i
+
β
3
DLnX
3i
+ β
4
DLnX
4i
+V
i
Kiểm định giả thiết:
H
0
: Không có tự tương quan.
H
1
: Có tự tương quan
Ta thấy các giá trị Prob từ bậc 1 đến bậc 12 đều lớn hơn 5% nên chưa có cơ sở bác bỏ
giả thuyết H
0
, tức là mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
8
Hình 16
d. Kiểm định phương sai sai số thay đổi:( Dùng kiểm định White)

d.1.Kiểm định mô hình ban đầu
Hình 17
Giả thuyết H
o
: Phương sai đồng nhất
H
1
: Phương sai không đồng nhất
.
Sử dụng kiểm định White: n.R
2
= 25,86588
n.R
2
= 25,86588 > χ
2
(0.05,14)
= 23,6848 : Bác bỏ H
0
, nghĩa là có tồn tại phương sai của sai
số thay đổi.
III.3.2 Kiểm định mô hình sau khi đã loại bỏ biến (Xem bảng 8 phần Phụ lục)
9
Giả sử H
o
: Phương sai của sai số không đổi.
Sử dụng kiểm định White: n.R
2
= 23,32217
n.R

2
= 23,32217 > χ
2
(0.05,9)
= 16,919 : Chấp nhận H
o
, nghĩa là có phương sai của sai số
thay đổi.
10
Ket QUA LUI 1 NAM
11
Gia tri du bao
12
13