Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những tác động, ảnh hưởng của tổng giá trị nhập khẩu, xuất khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đến tổng sản phẩm quốc nội (GDP)

KINH TẾ LƯỢNG

TIỂU LUẬN

Đề tài
Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân
tích những tác động, ảnh hưởng của tổng giá trị nhập
khẩu, xuất khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đến
tổng sản phẩm quốc nội (GDP).
Giáo viên: Th.sĩ Phan Tất Hiển
Thành viên nhóm:


Phần 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN
1. Lí do chọn đề tài:
_ Đứng trước xu thế phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế thế giới, hầu hết các nước
đều xác lập cho mình những chiến lược phát triển kinh tế - xã hội. Những mục tiêu
phát triển đều dựa vào khả năng khai thác các nguồn lực trong nước và nước ngoài
và phải tạo ra được sự tiến bộ toàn diện cả về kinh tế và xã hội nhưng coi sự tăng
trưởng kinh tế là tiền đề cần thiết cho phát triển. Vậy có thể nói tăng trưởng và phát
triển kinh tế là mục tiêu đầu tiên của tất cả các nước trên thế giới, là thước đo chủ
yếu sự tiến bộ trong mỗi giai đoạn các quốc gia. Điều này có ý nghĩa rất quan trọng
trong quá trình theo đuổi mục tiêu tiến kịp và hội nhập với các nước phát triển,
trong xu thế toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế.
Vậy thế nào là tăng trưởng kinh tế?
_ Tăng trưởng kinh tế là một trong những vấn đề cốt lõi của lý thuyết về phát triển
kinh tế. Đây là một khái niệm tiền đề, là nền tảng của nhiều mối quan hệ góp phần
tạo nên các mối quan hệ đa chiều của xã hội. Các mối quan hệ đó có thể bao gồm về
mối quan hệ giữa tăng trưởng và công bằng xã hội, tăng trưởng kinh tế và văn hóa,
tăng trưởng kinh tế và môi trường, tăng trưởng kinh tế và tham nhũng…Do đó, việc
nắm rõ các khái niệm cũng như các lý luận và lý thuyết về tăng trưởng sẽ góp phần

nghiên cứu một cách có hệ thống hơn về mối quan hệ của tăng trưởng với các khái
niệm và phạm trù khác, để từ đó góp phần hài hòa khái niệm này với các khái niệm
và phạm trù khác. Mặt khác, việc hiểu rõ về khái niệm và các lí luận về nó cũng góp
phần về việc định hướng xây dựng các chính sách phát triển kinh tế - xã hội đảm
bảo các đặc trưng cơ bản của nền kinh tế.
_ Tăng trưởng kinh tế là một phạm trù kinh tế, nó phản ánh quy mô tăng lên hay
giảm đi của nền kinh tế ở năm này so với năm trước đó hoặc của thời kì này so
với thời kì trước đó. Tăng trưởng kinh tế có thể biểu hiện bằng quy mô tăng trưởng
và tốc độ tăng trưởng. Quy mô tăng trưởng phản ánh sự gia tăng lên hay giảm đi
nhiều hay ít, còn tốc độ tăng trưởng được sử dụng với ý nghĩa so sánh tương đối và
phản ánh sự gia tăng nhanh hay chậm của nền kinh tế giữa năm hay các thời kì. Để
đo lường tăng trưởng kinh tế người ta thường dùng hai chỉ số chủ yếu: phần tăng,
giảm quy mô của nền kinh tế (tính theo GDP), hoặc tốc độ tăng trưởng kinh tế (tính
theo GDP).
_ Tăng trưởng kinh tế có vai trò vô cùng quan trọng đối với mỗi quốc gia. Nó là
điều kiện cần thiết đầu tiên để khắc phục tình trạng đói nghèo, lạc hậu; để cải thiện
và nâng cao chất lượng cuộc sống cho dân cư như tăng tuổi thọ, giảm suy dinh
dưỡng, giảm bệnh tật, phát triển giáo dục, văn hóa, thể thao…


_ Tăng trưởng kinh tế là điều kiện vật chất để tạo thêm việc làm, giảm thất nghiệp
và nâng cao mức sống của nhân dân. Đó còn là tiền đề vật chất để củng cố an ninh,
quốc phòng của mỗi quốc gia, củng cố chế độ chính trị, tăng uy tín và vai trò quản lí
của nhà nước đối với xã hội.
_ Đối với các nước chậm phát triển như nước ta, tăng trưởng kinh tế còn là điều
kiện tiên quyết để khắc phục sự tụt hậu cao hơn về kinh tế so với các nước đang
phát triển.
_ Tăng trưởng kinh tế sẽ dẫn đến sự mở cửa nền kinh tế tăng trưởng thế giới, sự
phân công lao động và vận động của các yếu tố sản xuất mang tính chất toàn cầu,
chính điều này đã góp phần thúc đẩy các ngành, các lĩnh vực, cơ cấu kinh tế ngày

càng tiến bộ theo hướng hiện đại.
_ Chính vì vậy, tăng trưởng kinh tế được xem như là vấn đề hấp dẫn nhất trong
nghiên cứu kinh tế. Đó là tiêu điểm để phản ánh sự thay đổi bộ mặt nền kinh tế của
một quốc gia.
_ Ngày nay, tăng trưởng kinh tế được gắn với chất lượng tăng trưởng. Mặt số lượng
của tăng trưởng kinh tế được thể hiện ở qui mô, tốc độ của tăng trưởng. Còn mặt
chất lượng của tăng trưởng kinh tế là tính quy định vốn có của nó, là sự thống nhất
hữu cơ làm cho hiện tượng tăng trưởng kinh tế khác với các hiện tượng khác. Chất
lượng tăng trưởng được qui định bởi các yếu tố cấu thành và phương thức kiên kết
giữa các yếu tố cấu thành nên tăng trưởng kinh tế.
_ Như đã biết, từ sau năm 1986, kinh tế Việt Nam đã có những bước tiến vượt bậc,
tăng trưởng đạt mức cao hàng đầu. Nước ta hiện nay có tốc độ tăng trưởng kinh tế
được đánh giá là cao nhất trong khu vực.
_ Nhận thấy sự quan trọng của chi tiêu GDP đối với sự tăng trưởng kinh tế của mỗi
quốc gia, đồng thời với mục đích tìm hiểu sự tác động, ảnh hưởng của các
yếu tố kinh tế đến chỉ tiêu quan trọng này. Hiểu rõ được những đặc điểm, tính chất
và xu hướng phát triển kinh tế của đất nước để từ đó đưa ra những định hướng góp
phần phát triển đất nước.
Với những lí do trên nhóm em quyết định chọn đề tài này
2. Nguồn gốc của mô hình từ lý thuyết:
_ Trong kinh tế học, tổng sản phẩm nội địa, tức tổng sản phẩm quốc nội hay GDP
(viết tắt của Gross Domestic Product). GDP là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa
và dịch vị cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ quốc gia trong
một thời kì nhất định (thường là một năm).


_ Như vậy, GDP đánh giá kết quả của những hoạt động kinh tế xảy ra bên trong của
lãnh thổ của đất nước. Những hoạt động này do công ty, doanh nghiệp của công dân
nước đó hay công dân nước ngoài sản xuất ra tại nước đó, nhưng lại không bao gồm
kết quả hoạt động của công dân nước sở tại tiến hành ở nước ngoài.

_ Ngoài GNP, GDP cũng là một trong những thước đo tốt về thành tựu kinh tế của
một đất nước, người ta dùng chỉ tiêu này để so sánh qui mô sản xuất của các nước
khác nhau trên thế giới. GDP được sử dụng để phân tích những biến đổi về sản
lượng của đất nước trong thời gian khác nhau. Ngoài ra, GDP còn được sử dụng để
phân tích sự thay đổi mức sống của dân cư, cụ thể qua GDP bình quân đầu người.
_ Để tính GDP người ta sử dụng rất nhiều các dữ liệu sơ cấp, có rất nhiều phương
pháp tính GDP như tính theo chi tiêu, theo thu nhập, theo chi phí, cũng có thể tính
GDP theo giá trị gia tăng hay bình quân đầu người. Mục tiêu của việc tính GDP là
tập hợp các thông tin rời rạc lại thành một con số bằng thước đo tiền tệ, ví dụ Đồng
Việt Nam (VNĐ) hay Đô-la Mỹ (USD)- con số nói lên giá trị của tổng thể các hoạt
động.
_ GDP có thể tính là tổng của các khoản tiêu dùng, hoặc tổng của các khoản chi
tiêu, hoặc tổng giá trị gia tăng của nền kinh tế. Về lý thuyết, dù theo cách tính nào
cũng cho kết quả tính GDP như nhau. Nhưng trong nhiều báo cáo thống kê, lại có sự
chênh lệch nhỏ giữa kết quả theo ba cách tính. Đó là vì có sai số trong thống kê.
_ Theo cách tính GDP là tổng tiêu dùng, các nhà kinh tế học đưa ra một công thức
như sau:
GDP = C + I + G + NX
Trong đó các kí hiệu:
• C là tiêu dùng của các cá nhân (hộ gia đình) trong nền kinh tế
• I là đầu tư của các nhà kinh doanh vào cơ sở kinh doanh. Đây được coi là tiêu
dùng của các nhà đầu tư. Lưu ý, đừng lẫn lộn này với đầu tư mang tính đầu
cơ tích trữ vào thị trường chứng khoán và trái phiếu.
• G là tổng chi tiêu của chính quyền (tiêu dùng của chính quyền). Quan hệ của
phần này đối với các phần còn lại của GDP được mô tả trong lý thuyết khả
dụng.
• NX ( = X-M) là “xuất khẩu ròng” của nền kinh tế. Nó bằng xuất khẩu (tiêu
dùng của nền kinh tế khác đối với các sản phẩm và dịch vụ do nền kinh tế
trong tính toán sản xuất) – nhập khẩu (tiêu dùng của nền kinh tế trong tính
toán đối với các sản phẩm và dịch vụ do nền kinh tế khác sản xuất).

Ba thành phần đầu đôi khi được gọi chung là “nội thu”, còn thành phần
cuối cùng là “ngoại thu”.


 GDP theo cách tính tổng chi phí (lúc này không gọi là GDP nữa, mà gọi là
tổng chi tiêu nội địa hay GDE (viết tắt của Gross Domestic Expenditure)
được tính toán tương tự, mặc dù trong công thức tính tổng chi phí không kê
khai những khoản đầu tư ngoài kế hoạch (bỏ hàng tồn kho vào cuối chu kỳ
báo cáo) và nó phần lớn được sử dụng bởi các nhà kinh tế lý thuyết.
3. Lý thuyết đưa biến phụ thuộc và các biến độc lập vào mô hình:
a) Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)
Là thước đo chính của nạn lạm phát vì nó đo giá của giá cố định hàng hóa tiêu
dùng. Giá cao hơn được xem là tiêu cực cho một nền kinh tế, nhưng vì ngân hàng
trung tâm thường đáp lại sự lạm phát giá bằng cách tăng lãi suất nên thỉnh thoảng
tiền tệ phản ứng lại một cách tích cực trong những báo cáo của lạm phát cao hơn.
Đo lường sự thay đổi trung bình trong giá cả hàng hóa được chi trả bởi số lượng
người tiêu dùng trung bình cho rõ hàng hóa dịch vụ cố định. Trong rất nhiều trường
hợp các quốc gia còn dùng CPI như đại diện cho thông số về lạm phát, mặc dù
không phải bao giờ cũng đúng, hoặc chỉ phản ánh tương đối.
•

•
•
•

•

b) Giá trị xuất, nhập khẩu:
Chúng ta đang sống trong nền kinh tế mở, tham gia vào nền kinh tế thế giới
và có quan hệ với các nước khác thông qua thương mại và tài chính. Chúng ta

xuất khẩu hàng hóa, dịch vụ được sản xuất rẻ nhất trong nước và nhập khẩu
những hàng hóa mà các nước khác có lợi thế về chi phí.
Hàng xuất khẩu là những hàng hóa được sản xuất trong nước nhưng được bán
ra cho người tiêu dùng ở nước ngoài.
Hàng nhập khẩu là những hàng hóa được sản xuất ở nước ngoài nhưng được
mua để phục vụ tiêu dùng nội địa.
Căn cứ quan điểm đó, hàng xuất khẩu làm tăng GDP, còn hàng nhập khẩu
không nằm trong sản lượng nội địa, cần phải được loại trừ khỏi khối lượng
hàng hóa và dịch vụ mà các hộ gia đình, các hãng kinh doanh và chính phủ đã
mua và tiêu dùng.
Khoảng chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu là sản xuất ròng.
c) Dân số:

Khi dân số tăng nhanh thì thu nhập đầu người càng thấp. Ngược lại, mức thu
nhập bình quân đầu người có tác động nhất định đến tỉ lệ sinh và tỉ lệ tử của dân số.


Phần 2: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH
GIÁ MÔ HÌNH
1. Xây dựng mô hình
1.1 Biến phụ thuộc:
GDP: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (đơn vị tính: tỉ đồng)
1.2 Biến độc lập: Mô hình gồm 4 biến độc lập:
• CPI: Chỉ số giá tiêu dùng CPI (đơn vị tính: %)
• NHAPXUAT: Nhập khẩu (đơn vị tính: triệu USD)
• XUATKHAU: Xuất khẩu (đơn vị tính: triệu USD)
• DANSO: Dân số (đơn vị tính: nghìn người)
1.3 Mô hình hồi quy tổng thể
GDPi = β1 + β2CPIi + β3NHAPKHAUi + β4XUATKHAUi + β5DANSOi + Ui
1.4 Nguồn số liệu và cách thu thập dữ liệu

a. Dữ liệu


_ Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục thống kê
_ Số liệu từ trang web
_ Số liệu từ trang web
_ Số liệu lấy từ Thời báo kinh tế Sài Gòn số ra ngày 31/12/2009
b. Không gian mẫu: Khảo sát 31 quốc gia bất kỳ được lựa chọn trong niên
giám thống kê, nhóm tiến hành xây dựng các mô hình thống kê.

2. Mô tả số liệu
St
t
1

Năm

2

1991

3

1992

4

1993

5

1994

6

1995

7

1996

1990

GDP(Y) CPI(X2) Nhập
Xuất
Dân
khẩu(X3) khẩu(X4) số(X5)
41955
67.1
2752.4
2404
66016.
7
76707
64.4
2338.1
2087.1
67242.
4
110532 17.36

2540.8
2580.7
68450.
1
140258 5.2
3923.9
2985.2
69644.
5
178534 14.4
5825.8
4054.3
70824.
5
228892 92
8155.4
5448.9
71995.
5
272036 775
11143.6 7255.8
73156.
7


8

1997

313623

3.6

11592.3

9185

9

1998

316017

9.2

11499.6

9360.3

10 1999

399942

0.1

11742.1

11541.4

11

2000

441646

-0.6

15636.5

14482.7

12 2001

481295

0.8

16217.9

15029.2

13 2002

535762

0.4

19745.6

16706.1

14 2003

613443

3

25255.8

20149.3

15 2004

715307

9.5

31968.8

26485

16 2005

839211

8.4

36761.1

32447.1

17 2006

974266

6.6

44891.1

39826.2

18 2007

1143715 9.99

62764.7

48561.4

19 2008

1477717 16.37

80713.8

62685.1

20 2009

1233407 6.88

56700

68700

2.1 Xây dựng mô hình hồi quy (I):
Kết quả chạy từ phần mềm Eviews
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 04/17/17 Time: 08:43
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable
Coefficient
C
-1139201.
CPI
-19.83140
NHAPKHAU
9.461790
XUATKHAU
4.906651
DANSO
17.56242
R-squared
0.998247
Adjusted R-squared 0.997780
S.E. of regression
19563.43
Sum squared resid

5.74E+09
Log likelihood
-223.1303
Durbin-Watson stat
2.918487

Std. Error
t-Statistic
107961.1
-10.55196
26.97732
-0.735114
0.833621
11.35023
0.908951
5.398150
1.514284
11.59783
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.4736
0.0000
0.0001

0.0000
526713.2
415214.2
22.81303
23.06196
2135.925
0.000000

74306.
9
75456.
3
76596.
7
77635.
4
78685.
8
79727.
4
80902.
4
82031.
7
83106.
3
84136.
8
85171.
7

86210.
8
85789.
6


Estimation Command:
=====================
LS GDP C CPI NHAPKHAU XUATKHAU DANSO
Estimation Equation:
=====================
GDP = C(1) + C(2)*CPI + C(3)*NHAPKHAU + C(4)*XUATKHAU + C(5)*DANSO
Substituted Coefficients:
=====================
GDP = -1139200.852 - 19.83139636*CPI + 9.461789979*NHAPKHAU + 4.906650896*XUATKHAU +
17.562421*DANSO

 Mô hình hồi qui tổng thể (PRM)
GDPi = β1 + β2CPIi + β3NHAPKHAUi + β4XUATKHAUi + β5DANSOi + Ui
 Mô hình hồi qui mẫu (SRM)
GDPi = 1 + 2CPIi + 3NHAPKHAUi + 4XUATKHAUi + 5DANSOi + ei
GDP = -11392001 - 19.83140*CPI + 9.461790*NHAPKHAU +
4.906651*XUATKHAU + 17.56242*DANSO
 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng:
•Đối với 2: Khi nhập khẩu, xuất khẩu, dân số không đổi, nếu
chỉ số giá tiêu dùng CPI tăng (giảm) 1% thì tổng thu
nhập quốc nội GDP giảm (tăng) 19.83139636 tỉ đồng.
•Đối với 3: Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, xuất khẩu, dân số
không đổi, nếu nhập khẩu tăng (giảm) 1 triệu USD thì
tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 9.461789979 tỉ

đồng.
•Đối với 4: Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, nhập khẩu, dân số
không đổi, nếu xuất khẩu tăng (giảm) 1 triệu USD thì
tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 4.906650896 tỉ
đồng.
•Đối với 5: Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, nhập khẩu, xuất
khẩu không đổi, nếu dân số tăng (giảm) 1 nghìn người
thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 17.562421 tỉ
đồng.
2.2 Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với
biến phụ thuộc (dựa vào P.Value)
 P.Value (CPI) = 0.4736 > α = 0.05: chỉ số giá tiêu dùng
CPI không ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP.


 P.Value (NHAPKHAU) = 0.0000 < α = 0.05: nhập khẩu có
ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP.
 P.Value (XUATKHAU) = 0.0001 < α = 0.05: xuất khẩu có
ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP.
 P.Value (DANSO) = 0.0000 < α = 0.05: dân số có ảnh
hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP.
 Từ kết quả kiểm định trên suy ra cần loại bỏ biến CPI.
2.3 Xây dựng lại mô hình hồi quy
a. Tiến hành hồi quy lại mô hình sau khi đã loại bỏ
biến CPI
Kết quả chạy từ phần mềm Eviews
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 04/17/17 Time: 10:23
Sample: 1990 2009

Included observations: 20
Variable
Coefficient
C
-1150044.
NHAPKHAU
9.395695
XUATKHAU
4.973683
DANSO
17.69153
R-squared
0.998184
Adjusted R-squared 0.997844
S.E. of regression
19280.40
Sum squared resid
5.95E+09
Log likelihood
-223.4842
Durbin-Watson stat
2.866368

Std. Error
t-Statistic
105401.4
-10.91108
0.816768
11.50351
0.891281

5.580375
1.482305
11.93515
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
526713.2
415214.2
22.74842
22.94757
2931.941
0.000000

 Mô hình hồi quy tổng thể (PRM)
GDPi = β1 + β2CPIi + β3NHAPKHAUi + β4XUATKHAUi + β5DANSOi + Ui
 Mô hình hồi qui mẫu (SRM)
GDPi = 1 + 2CPIi + 3NHAPKHAUi + 4XUATKHAUi + 5DANSOi + ei
GDPi = -1150044 + 9.395695*NHAPKHAUi + 4.973683*XUATKHAUi +
17.69153*DANSOi
b. Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập
với biến phụ thuộc (dựa vào P.Value)

 P.Value (X3) = 0.0000 < α = 0.05: nhập khẩu có
hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP.
 P.Value (X4) = 0.0000 < α = 0.05: xuất khẩu có
hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP.
 P.Value (X5) = 0.0000 < α = 0.05: dân số có
hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP.
2.4 Đánh giá sự phù hợp của mô hình (dựa vào sig(F))

đối
ảnh
ảnh
ảnh


Ta có sig(F) = 0.000000 < α = 0.05: mô hình phù hợp
2.5 Kiểm định phần dư:
1500000
1000000
500000

40000
20000

0

0
-20000
-40000
-60000
90

92

94

96

98

00

Residual

02

04

Actual

06

08

Fitted

Đồ thị của giá trị thực tế, giá trị ước lượng và phần dư
trên cùng hệ trục tọa độ
2.6 Thống kê mô tả:
Bảng thống kê mô tả:
GDP

NHAPKHAU

XUATKHAU

DANSO
Mean (trung bình)
Median (trung vị)
Maximum (tối đa)
Minimum (tối thiểu)
Std. Dev. (độ lệch chuẩn)
Skewness (hệ số bất đối xứng)
Kurtosis (hệ số nhọn)

526713.2
420794.0
1477717.
41955.00
415214.2
0.855180
2.689545

23108.47
13689.30
80713.80
2338.100
22450.97
1.222967
3.470244

20098.74
13012.05
68700.00
2087.100
20285.99
1.230533
3.356044

76854.41
77116.05
86210.80
66016.70
6483.581
-0.110833
1.767164

Jarque-Bera (thống kê JB)
Probability (mức xác suất)

2.518095
0.283924

5.169770
0.075405

5.153010
0.076039

1.307517
0.520087

Sum (tổng)
Sum Sq. Dev. (tổng bình phương chênh lệch)

10534265
3.28E+12

462169.3
9.58E+09

401974.8
7.82E+09

1537088.
7.99E+08

Observations (số quan sát)

20

20

20

20

Các thông số thống kê dựa trên cơ sở dữ liệu đã tổng hợp được như
sau:

2.6.1. Biến GDP
Tiêu chí

Giá trị
đồng)

Trung bình
Trung vị
Lớn nhất
Nhỏ nhất
2.6.2. Biến

526713.2
420794.0
1477717
41955
nhập khẩu

(tỉ Giá
trị
rơi
vào
năm
2008
1990

Tiêu chí

Giá trị (triệu Giá
trị

USD)
rơi
vào
năm
Trung bình 23108.47
Trung vị
13689.3
Lớn nhất
80713.8
2008
Nhỏ nhất
2338.1
1991
2.6.3. Biến xuất khẩu
Tiêu chí

Giá trị (triệu Giá
trị
USD)
rơi
vào
năm
Trung bình 20098.74
Trung vị
13012.05
Lớn nhất
68700
2009
Nhỏ nhất
2087.1

1991
2.6.4. Biến dân số
Tiêu chí
Trung bình
Trung vị
Lớn nhất
Nhỏ nhất

Giá
(nghìn
người)
76954.41
77116.05
86210.8
66016.7

trị Giá
trị
rơi
vào
năm
2008
1990


Phần 3: KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN
TƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY
1. Ma trận tương quan:
GDP
NHAPKHAU

XUATKHAU
DANSO

GDP
1.000000
0.987073
0.977658
0.938086

NHAPKHAU
0.987073
1.000000
0.968221
GDP
0.882395

XUATKHAU
0.977658
0.968221
GDP
1.000000
0.878801

DANSO
0.938086
0.882395
0.878801
1.000000

Xem xét qua ma trận tương quan của các biến, ta thấy rằng

biến NHAPKHAU và XUATKHAU có mức tương quan khá cao là
0.968221 nên có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
2. Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến:
Để kiểm định sự tồn tại đa cộng tuyến, chúng ta xây dựng mô
hình hồi quy phụ trong đó các biến độc lập sẽ lần lượt trở thành
biến phụ thuộc và hồi quy với các biến còn lại.
Nghi ngờ biến giải thích NHAPKHAU phụ thuộc tuyến tính vào
các biến giải thích khác, hồi quy mô hình hồi quy phụ.
2.1 Hồi quy mô hình hồi quy phụ biến nhập khẩu theo xuất
khẩu và
dân số
NHAPKHAUi = 1 + 2XUATKHAUi + 3DANSOi + ei
Variable
C
XUATKHAU
DANSO
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-32562.92
0.936914
0.479356
0.941815
0.934970
5725.230

5.57E+08
-199.8063
1.775753

Std. Error
t-Statistic
30285.68
-1.075192
0.135684
6.905108
0.424532
1.129138
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.2973
0.0000
0.2745
23108.47
22450.97
20.28063
20.42999
137.5858
0.000000

Kiểm định giả thiết :
H0 : R2 = 0 : Mô hình ban đầu không có đa cộng tuyến
H1 : R2 ≠ 0 : Mô hình ban đầu có đa cộng tuyến
R2 = 0.941815


Ta có : k= 3, k’= k-1= 2, n=20
F = x = 291.358082
Fα(k’-1 ; n-k’) = F0.05(2 ; 18) = 2.19
Vì F > Fα(k’-1 ; n-k’) => bác bỏ H0
Vậy : Mô hình ban đầu có đa cộng tuyến
2.2. Biện pháp khắc phục :
Xem xét qua ma trận tương quan của các biến :
GDP
NHAPKHAU
XUATKHAU
DANSO

GDP
1.000000
0.987073
0.977658
0.938086

NHAPKHAU
0.987073
1.000000
0.968221
GDP
0.882395

XUATKHAU
0.977658
0.968221
GDP
1.000000
0.878801

DANSO
0.938086
0.882395
0.878801
1.000000

Ta nhận thấy biến NHAPKHAU và XUATKHAU có |r NK,XK| =
0.968221 là lớn nhất. Do đó, chúng ta sẽ tiến hành xem xét nên
loại bỏ biến NHAPKHAU hay XUATKHAU ra khỏi mô hình.
+ Trường hợp 1 : bỏ biến nhập khẩu :
Biến GDP theo xuất khẩu và dân số
Variable
C
XUATKHAU
DANSO
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1455995.
13.77664
22.19541
0.983167
0.981186
56951.75
5.51E+10
-245.7528
2.144304

Std. Error
t-Statistic
301266.9
-4.832908
1.349719
10.20704
4.223036
5.255795
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0002
0.0000
0.0001

526713.2
415214.2
24.87528
25.02464
496.4563
0.000000

 R2NK= 0.983167
+ Trường hợp 2 : bỏ biến xuất khẩu :
Biến GDP theo nhập khẩu và dân số
Variable
C
NHAPKHAU
DANSO
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1272586.
13.30902
19.41005
0.994650
0.994021
32106.21
1.75E+10
-234.2897

1.629361

Std. Error
t-Statistic
171665.7
-7.413164
0.697284
19.08695
2.414513
8.038907
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
526713.2
415214.2
23.72897
23.87833
1580.375
0.000000

 R2XK= 0.994650
So sánh R2 ở 2 mô hình ta thấy R2XK>R2NK

 Loại bỏ biến xuất khẩu ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn.


2.3 Xây dựng mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến
XUATKHAU :
Kết quả chạy từ mô hình Eviews

Variable
C
NHAPKHAU
DANSO
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1272586.
13.30902
19.41005
0.994650
0.994021
32106.21
1.75E+10
-234.2897
1.629361

Std. Error

t-Statistic
171665.7
-7.413164
0.697284
19.08695
2.414513
8.038907
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
526713.2
415214.2
23.72897
23.87833
1580.375
0.000000

GDPi = 1 + 3NHAPKHAUi + 5DANSOi + ei
GDPi = -1272586 + 13.30902*NHAPKHAUi + 19.41005*DANSOi
+ ei
3. Kiểm định phương sai thay đổi (dùng kiểm định
White) :

Trường hợp 1 : Kiểm định mô hình gốc sau khi đã loại bỏ
biến CPI
• Kiểm định không có tích chéo:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic

2.956804

Probabilit

0.047867

y
Obs*R-squared

11.54219

Variable
C
NHAPKHAU
NHAPKHAU^2
XUATKHAU
XUATKHAU^2
DANSO
DANSO^2
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid

Coefficient
-3.36E+10
1698.728
0.374750
107240.2
-1.173899
1012869.
-7.662117
0.577110
0.381929
3.76E+08
1.84E+18

Probabilit
y
Std. Error
t-Statistic
4.37E+10
-0.769865
96170.92
0.017664
0.718837
0.521328
173169.2
0.619280
1.448186
-0.810600
1280122.
0.791229
9.467080

-0.809343
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion

0.072997
Prob.
0.4551
0.9862
0.6109
0.5464
0.4322
0.4430
0.4329
2.97E+08
4.79E+08
42.59899
42.94749


Log likelihood
Durbin-Watson stat

-418.9899
2.569900

F-statistic
Prob(F-statistic)

2.956804
0.047867

Prob = 0.072997>0.05 => Mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai sai
số thay đổi.
• Kiểm định có tích chéo:

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
5.635636

Probabilit

0.006196

y
Obs*R-squared

16.70623

Variable
C
NHAPKHAU
NHAPKHAU^2
NHAPKHAU*XUATKHAU
NHAPKHAU*DANSO
XUATKHAU
XUATKHAU^2
XUATKHAU*DANSO
DANSO

DANSO^2
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1.21E+11
-1778512.
18.08861
-39.67014
21.91636
939550.3
17.01315
-7.849694
3542575.
-25.92921
0.835312
0.687092
2.68E+08
7.17E+17
-409.5593
2.176249

Probabilit
y
Std. Error
t-Statistic

4.82E+10
-2.508100
2517094.
-0.706574
12.82379
1.410551
21.19328
-1.871826
34.69304
0.631722
3335392.
0.281691
6.279145
2.709469
45.89188
-0.171048
1375942.
2.574655
9.817379
-2.641154
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.053520
Prob.
0.0310

0.4960
0.1887
0.0907
0.5417
0.7839
0.0220
0.8676
0.0277
0.0247
2.97E+08
4.79E+08
41.95593
42.45380
5.635636
0.006196

Prob = 0.053520 > 0.05 => Mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai sai
số thay đổi.
Trường hợp 2: Kiểm định mô hình trong trường 1 sau khi đã loại bỏ biến xuất
khẩu:
• Kiểm định không có tích chéo:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic

2.187056

Probabilit

0.119940

y
Obs*R-squared
Variable
C
NHAPKHAU
NHAPKHAU^2
DANSO
DANSO^2
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression

7.367477

Probabilit
y
Coefficient Std. Error
t-Statistic
6.55E+10 1.31E+11
0.501929
238062.5 298522.2
0.797470
-2.011033 2.210623
-0.909713
-1583795. 3755870.
-0.421685
9.013642 27.33305
0.329771
0.368374
Mean dependent var

0.199940
S.D. dependent var
1.72E+09
Akaike info criterion

0.117697
Prob.
0.6230
0.4376
0.3774
0.6792
0.7461
8.76E+08
1.92E+09
45.57932


Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

4.43E+19
-450.7932
1.981574

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

45.82825

2.187056
0.119940

Prob = 0.117697 > 0.05 => Mô hình không tồn tại hiện tượng
phương sai sai số thay đổi.
• Kiểm định có tích chéo:

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
4.892641

Probabilit

0.008490

Probabilit

0.026146

y
Obs*R-squared

12.72032
y

Variable
C
NHAPKHAU
NHAPKHAU^2
NHAPKHAU*DANSO

DANSO
DANSO^2
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-5.01E+11
-6355307.
-8.634400
85.03977
14276824
-101.0647
0.636016
0.506021
1.35E+09
2.55E+19
-445.2813
1.922902

Std. Error
t-Statistic
2.04E+11
-2.453600
2068324.
-3.072684
2.697913

-3.200400
26.50466
3.208483
5757288.
2.479783
40.47655
-2.496869
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0279
0.0083
0.0064
0.0063
0.0265
0.0256
8.76E+08
1.92E+09
45.12813
45.42685
4.892641
0.008490

Prob = 0.026146 < 0.05 => Mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay
đổi.

Khắc phục phương sai sai số thay đổi:
Mô hình (1): GDPi = β1 + β3NHAPKHAUi + β5DANSOi + ui có phương sai sai số
thay đổi, nhận thấy có thể cho rằng sự thay đổi là theo biến NHAPKHAU, DANSO,
khắc phục dựa trên các giả thiết này.
Khắc phục theo biến NHAPKHAU
Chia mô hình cho NHAPKHAUi
= β1 + β3 + β5
+
 LS
GDP/NHAPKHAU
DANSO/NHAPKHAU

1/NHAPKHAU

C


Variable
1/NHAPKHAU
C
DANSO/NHAPKHAU
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1423878.

10.93946
21.87779
0.922567
0.913457
1.971060
66.04629
-40.32501
1.304744

Std. Error
t-Statistic
118882.2
-11.97721
1.204050
9.085556
1.794162
12.19388
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
26.67756
6.700144

4.332501
4.481861
101.2722
0.000000

Để xem mô hình mới này đã khắc phục được hiện tượng
phương sai sai số thay đổi hay chưa, sử dụng kiểm định
White.
Kiểm định White không có tích chéo và có tích chéo:
White Heteroskedasticity Test: no cross terms
F-statistic
1.327977
Probability
Obs*R-squared
5.230338
Probability
White Heteroskedasticity Test: cross terms
F-statistic
1.808383
Probability
Obs*R-squared
7.848231
Probability

0.304823
0.264469
0.175756
0.164801

 Đã khắc phục được phương sai sai số thay đổi

Khắc phục theo biến DANSO
Chia mô hình cho DANSOi
 = β1 + β3 + β5 +
 LS GDP/DANSO 1/DANSO
Variable
1/DANSO
NHAPKHAU/DANSO
C
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1254440.
13.34783
19.16184
0.993936
0.993222
0.388384
2.564317
-7.838370
1.643331

Std. Error
t-Statistic
155725.3
-8.055468

0.680497
19.61482
2.209487
8.672531
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

NHAPKHAU/DANSO

C

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
6.495259
4.717570
1.083837
1.233197
1393.144
0.000000

Để xem mô hình mới này đã khắc phục được hiện tượng
phương sai sai số thay đổi hay chưa, sử dụng kiểm định
White.
Kiểm định White không có tích chéo và có tích chéo:

White Heteroskedasticity Test: no cross terms
F-statistic
1.873056
Obs*R-squared
6.662057

Probability
Probability

0.167608
0.154862

White Heteroskedasticity Test: cross terms
F-statistic
3.461448
Obs*R-squared
11.05638

Probability
Probability

0.030311
0.050273


 Đã khắc phục được hiện tượng phương sai sai số thay
đổi.
 So sánh cách chia cho NHAPKHAUi, cách chia cho
DANSOi thì cách chia cho NHAPKHAUi khắc phục được
hiện tượng PSSS thay đổi triệt để hơn.

4. Kiểm định tự tương quan:
• Kiểm định mô hình gốc (đã loại bỏ biến CPI)

Variable
C
NHAPKHAU
XUATKHAU
DANSO
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1150044.
9.395695
4.973683
17.69153
0.998184
0.997844
19280.40
5.95E+09
-223.4842
2.866368

Std. Error
t-Statistic
105401.4

-10.91108
0.816768
11.50351
0.891281
5.580375
1.482305
11.93515
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
526713.2
415214.2
22.74842
22.94757
2931.941
0.000000

d = 2.866368
Với n=20; α = 0.05
k = 4 =>k’=k-1=3
Tra bảng Durbin Watson với n=20; k’=3 ta có:

dL = 0.998
dU = 1.676
Ta thấy dU = 1.676 < d = 2.866368 < 4- dL= 3.002 => Vậy mô hình tồn
tại hiện tượng tự tương quan âm.
Khắc phục tự tương quan :
Trong bảng kết quả hồi quy ở dòng Durbin-Watson stat, ta có kết quả của thống kê
d.
d = 2.866368 => 1 - = 1 - = -0.433184
Phương trình sai phân tổng quát :
GDPt – ρGDPt-1 = β1(1-ρ) + β3(NHAPKHAUt – ρNHAPKHAUt-1) + β5(DANSOt –
ρDANSOt-1) + ut – ρut-1 (2)


Thay -0.433184 vào phương trình sai phân tổng quát được :
GDPt + 0.433184GDPt-1 = β1(1+ 0.433184) + β3(NHAPKHAUt +
0.433184NHAPKHAUt-1) + β5(DANSOt + 0.433184DANSOt-1) + ut + 0.433184ut-1
 LS
(GDP+0.433184*GDP(-1))
(DS+0.433184*DS(-1))

C

(NK+0.433184*NK(-1))

Dependent Variable: GDP+0.433183*GDP(-1)
Method: Least Squares
Date: 04/17/17 Time: 17:09
Sample(adjusted): 1991 2009
Included observations: 19 after adjusting endpoints

Variable
C
NHAPKHAU+0.433183*NHAPKHAU(-1)
DANSO+0.433183*DANSO(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1718802.
13.52058
18.37941
0.996881
0.996491
34087.60
1.86E+10
-223.6243
1.598634

Std. Error
t-Statistic
206103.7
-8.339499
0.567982
23.80461
2.015393
9.119514

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
764278.1
575469.7
23.85519
24.00432
2557.042
0.000000

Mô hình (2) có ước lượng hệ số chặn là -1718802 do đó ước lượng hệ số chặn
của mô hình (1) sẽ là 1 = -1718802/1.433183 = -1199289.972, ước lượng hệ số
góc của mô hình gốc 3 = 13.52058; 5 = 18.37941
d = 1.598634, có n = 19, α = 0.05, k’ = 1 => dL = 0.945; dU =
1.623
Ta thấy dL < d < dU => Không có kết luận.
Như vậy đã khắc phục được hiện tượng tự tương quan.
• Kiểm định mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến CPI, xuất khẩu :

Variable
C
NHAPKHAU

DANSO
R-squared
Adjusted R-squared

Coefficient
-1272586.
13.30902
19.41005
0.994650
0.994021

Std. Error
t-Statistic
171665.7
-7.413164
0.697284
19.08695
2.414513
8.038907
Mean dependent var
S.D. dependent var

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
526713.2
415214.2

S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

32106.21
1.75E+10
-234.2897
1.629361

Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

23.72897
23.87833
1580.375
0.000000

d = 1.629361
Với n=20 ; α = 0.05
k =3 =>k’=k-1=2
Tra bảng Dubin Watson với n=20 ;k’=2 ta có
dL=1.1
dU=1.537
Ta thấy dU= 1.537 < d =1.629361 < 3- dL= 1.9 => Vậy mô hình không
tồn tại hiện tượng tự tương quan.
5. Kiểm định biến bỏ sót :
• Kiểm định sự bỏ sót đối với biến CPI: ( mô hình ban đầu (I))

Variable
C
CPI
NHAPKHAU
XUATKHAU
DANSO
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1139201.
-19.83140
9.461790
4.906651
17.56242
0.998247
0.997780
19563.43
5.74E+09
-223.1303
2.918487

Std. Error
t-Statistic
107961.1

-10.55196
26.97732
-0.735114
0.833621
11.35023
0.908951
5.398150
1.514284
11.59783
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.4736
0.0000
0.0001
0.0000
526713.2
415214.2
22.81303
23.06196
2135.925
0.000000

Prob = 0.4736 > 0.05=> biến CPI không cần thiết trong mô hình.

• Kiểm định sự bỏ sót đối với biến xuất khẩu: (mô hình đã bỏ biến CPI)
Variable
C
NHAPKHAU
XUATKHAU
DANSO
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
-1150044.
9.395695
4.973683
17.69153
0.998184
0.997844
19280.40
5.95E+09
-223.4842
2.866368

Std. Error
t-Statistic
105401.4
-10.91108
0.816768

11.50351
0.891281
5.580375
1.482305
11.93515
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
526713.2
415214.2
22.74842
22.94757
2931.941
0.000000

Prob = 0.0000 < 0.05 => biến xuất khẩu cần thiết trong mô hình.
 Vậy việc bỏ biến xuất khẩu khỏi mô hình là không nên.



Phần 4: KẾT LUẬN MÔ HÌNH, NÊU Ý NGHĨA VÀ HẠN

CHẾ CỦA MÔ HÌNH
1. Hồi quy lại mô hình sau khi đã loại bỏ biến và khắc phục:
Từ các kết quả trên ta nhận thấy rằng, việc loại bỏ đối với biến CPI là cần
thiết. Riêng đối với biến xuất khẩu, mặc dù khi có mặt trong mô hình sẽ gây
nên hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng sau khi kiểm định biến bỏ sót ta nhận
thấy rằng biến xuất khẩu là cần thiết trong mô hình và không thể bỏ nên mô
hình hồi quy cuối cùng là:
Yi = -1150043.851 + 9.395695495*NHAPKHAU + 4.973683284*XUATKHAU
+ 17.69153173*DANSO + ei
2. Ý nghĩa của hệ số hồi quy trong mô hình:
Từ kết quả trên ta có thể kết luận rằng: Tổng thu nhập quốc nội GDP chịu sự
tác động, ảnh hưởng của các yếu tố: nhập khẩu, xuất khẩu và dân số. Cụ thể
là:
•Đối với 3: Khi xuất khẩu, dân số không đổi, nếu nhập khẩu
tăng (giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP
tăng (giảm) 9.395695495 tỉ đồng/năm ứng với độ tin cậy
95%.
•Đối với 4: Khi nhập khẩu, dân số không đổi, nếu xuất khẩu
tăng (giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP
tăng (giảm) 4.973683284 tỉ đồng/năm ứng với độ tin cậy
95%.
•Đối với 5: Khi nhập khẩu, xuất khẩu không đổi, nếu dân số
tăng (giảm) 1 nghìn người thì tổng thu nhập quốc nội
GDP tăng (giảm) 17.69153173 tỉ đồng/năm ứng với độ
tin cậy 95%.
3. Kết luận:
_ Nhập khẩu, xuất khẩu và dân số có ảnh hưởng đến GDP.
_ Mô hình lựa chọn phù hợp với lí thuyết kinh tế.
_ Nhập khẩu, xuất khẩu và dân số xác định được 99.8184% sự biến động của
GDP.

_ Mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến và đó là hiện tượng đa cộng
tuyến không hoàn hảo, khắc phục bằng cách bỏ biến nhập khẩu và xuất khẩu
(trong đó bỏ xuất khẩu tốt hơn).
_ Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
_ Mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan âm.


_ Không thể bỏ biến xuất khẩu khỏi mô hình.
_ Việc bỏ biến CPI ra khỏi mô hình là cần thiết.
4. Hạn chế của mô hình:
_ Có thể đưa thêm 1 số biến nữa vào mô hình để độ phù hợp của mô hình tăng
lên, tuy nhiên làm như vậy mô hình sẽ phức tạp hơn, có thể sẽ có nhiều khuyết
tật hơn gây khó khăn trong việc kiểm định.
_ Số quan sát còn hạn chế (20 năm) nên có thể kết luận đưa ra từ mô hình chưa
thể phan ánh chính xác thực tế.
_ Mô hình được chọn vẫn còn tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai
số ngẫu nhiên thay đổi và hiện tượng tự tương quan.


Phần 5: Ý KIẾN CỦA NHÓM
_ Từ mô hình trên ta có thể thấy được vai trò to lớn của các yếu tố nhập khẩu,
xuất khẩu và dân số đối với Tổng thu nhập quốc gia trong nước, trong đó yếu tố
dân số có ảnh hưởng lớn nhất ( 5 = 17.69153 lớn hơn so với 3 và 4). Tuy
nhiên trong thực tế, việc tăng dân số để GDP tăng là không tốt.
Vì vậy, muốn tăng GDP một cách bền vững, chúng ta nên chú
trọng đến vấn đề thu hút đầu tư nước ngoài và tăng giá trị xuất
khẩu trong nước.
_ Việt Nam là quốc gia thành viên Liên Hiệp Quốc, mục tiêu phát
triển thiên niên kỷ của Liên Hiệp Quốc đã và đang thúc đẩy tiến trình toàn cầu
hóa và gia nhập WTO của Việt Nam, từ đó có thêm nhiều điều kiện mở rộng thị

trường xuất khẩu, khai thông và tăng khả dụng thu hút vốn, lao động, công nghệ
từ nước ngoài để phát triển nhanh, có chất lượng, hiệu quả và bền vững nền kinh
tế đất nước.
_ Các số liệu thống kê của Tổng cục Thống kê vào năm 2004 đã cho thấy, nếu
xét theo GDP thực tế, Việt Nam hiện vẫn chỉ ở vị trí xếp hạng lớn thứ 7 trong
khối 10 nước ASEAN (ta chỉ đứng trước Brunây, Campuchia và Lào) và đứng
thứ 58 trên thế giới, vẫn thuộc vào nhóm nước nghèo.
_ Ngày nay, xu thế quốc tế và toàn cầu hóa là xu thế chung của các nước, các
khu vực và toàn thế giới. Các nước ngày càng phát triển thì càng phụ thuộc lẫn
nhau nhiều hơn trên tinh thần hợp tác bình đẳng, tôn trọng chủ quyền và cùng có
lợi. Việt Nam từ khi mở cửa kinh tế đến nay đã thu được nhiều thành công, mà
thành công trong phát triển kinh tế là rất quan trọng. Cán cân thương mại giữa
Việt Nam và các nước ngày càng lớn. Trên con đường hội nhập vào xu thế quốc
tế hóa của kinh tế thế giới, quan hệ xuất nhập khẩu hàng hóa của Việt Nam với
các nước là vô cùng quan trọng. Để đạt được điều đó, việc đầu tiên mà Việt Nam
cần làm là tích cực tham gia vào những tổ chức thương mại quốc tế để bỏ bớt các
rào cản khi xuất, nhập khẩu, đồng thời tạo ra nhiều cơ hội mới, thách thức mới.