TIỂU LUẬN KINH tế LƯỢNG (HƯNG)

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU

trang 1

CHƯƠNG I - SỐ LIỆU

trang 2

1. Mô tả mẫu

trang 2

2. Những thuận lợi khó khăn

trang 4

CHƯƠNG II - TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

trang 5

1. Chọn biến

trang 5

2. Xây dựng mô hình hồi quy

trang 5

3. Phân tích các hiện tượng

trang 8

CHƯƠNG 3 - ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ

trang 18


2

LỜI MỞ ĐẦU
Đã từ rất lâu, thế giới coi Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là thước đo sự phát
triển của mỗi quốc gia. Tổng sản phẩm quốc nội(GDP) là giá trị thị trường của tất
cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất
định (thường là quốc gia) trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm). GDP là
một chỉ tiêu có tính cơ sở phản ánh sự tăng trưởng kinh tế, quy mô kinh tế, trình độ
phát triển kinh tế bình quân đầu người, cơ cấu kinh tế và sự thay đổi mức giá cả của
một quốc gia. Ngành thống kê các nước đều coi tỷ lệ tăng trưởng GDP là chỉ tiêu
kinh tế vĩ mô có tính tổng hợp quan trọng nhất để mô tả tình hình tăng trưởng kinh
tế. Nhận thức chính xác và sử dụng hợp lý chỉ tiêu này có ý nghĩa quan trọng trong
việc khảo sát và đánh giá tình trạng phát triển bền vững, nhịp nhàng, toàn diện nền
kinh tế. Nhận thấy được tầm quan trọng của GDP đối với nền kinh tế, em quyết
định chọn tiểu luận để nghiên cứu “Một số yếu tố ảnh hưởng đến Tổng sản
phẩm quốc nội (GDP) Việt Nam trong giai đoạn 2001 - 2015”.


3

CHƯƠNG I - SỐ LIỆU
1. Mô tả mẫu

Em tìm số liệu có sẵn trên Internet về 6 chỉ tiêu: GDP, dân số, chi tiêu của
chính phủ, đầu tư, xuất khẩu, nhập khẩu. Số liệu được thu thập từ năm 2001 đến
năm 2015.
Kết quả thu được bảng sau:
NĂM

1061565
1246769
1616047
1809149
2157828
2779880
3245419
3421321

Y

X1
76596.7
77630.9
78620.5
79537.7
80467.4
81436.4
82392.1
83311.2
84218.5
85118.7
86025
86932.5

87840
88775.5
92477.9

X2
82500
108961
129773
148208
181183
214176
262697
308058
399402
452766
561273
648833
803367
903100
978000

X3
131171
151183
170496
200145
239246
290927
343135
404712

532093
616735
708826
830278
924495
989300
1091100

X4
11541.4
14482.7
15029.2
16706.1
20149.3
26485
32447.1
39826.2
48561.4
62685.1
57096.3
72236.7
96905.7
114529.2
132200

X5
11742.1
15636.5
16217.9
19745.6

25255.8
31968.8
36761.1
44891.1
62764.7
80713.8
69948.8
84838.6
106749.8
113780.4
131300


4

Trong đó:
Y là GDP (tỉ đồng)
X1

là dân số (nghìn người)

X2

là chi tiêu chính phủ (tỉ đồng)

X3

là đầu tư (tỉ đồng)

X4

là xuất khẩu (triệu USD)

X5

là nhập khẩu (triệu USD)

2. Những thuận lợi khó khăn
i. Thuận lợi
- Số liệu đã được tổng hợp sẵn có, chính xác.
- Các thành viên nhóm tích cực tìm kiếm, thu thập trên mạng intenet.
- Không mất chi phí in phiếu điều tra.
ii. Khó khăn
- Số liệu của các năm từ 2003 trở lại khó tìm
- Có những số liệu cho phần trăm hay tỉ lệ, nhóm phải tính toán để ra số cụ thể


5

CHƯƠNG II
TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1. Chọn biến
Biến phụ thuộc
Y:

Tổng sản phẩm quốc nội GDP (Đơn vị tính: tỷ đồng)

Biến độc lập:

Mô hình gồm 5 biến độc lập:

X1: Dân số ( Đơn vị tính : Nghìn người)
X2: Chi tiêu của chính phủ (Đơn vị tính: Tỷ đồng )
X3: Đầu tư (Đơn vị tính : Tỷ đồng )
X4: Xuất khẩu (Đơn vị tính : triệu USD)
X5: Nhập khẩu ( Đơn vị tính: triệu USD)
2. Xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy mẫu:
Yi= 1 + 2X1i + 3X2i + 4X3i + 5X4i + 6X5 + ei
- Thực hiện thao tác trên Eview:
Quick -> estimate equation -> . Sau đó, ta nhập “ Y C X1 X2 X3 X4 X5 ” -> Ok
Ta được bảng sau:


6

Vậy ta được mô hình hồi quy mẫu:
Y= 2930347 - 37,51765 X1 + 2,554924X2 + 0,256357X3 + 12,35047X4 –
3,184188X5 + ei
Ý nghĩa của các hệ số riêng:
Đối với 2 : Khi nhập khẩu, xuất khẩu, đầu tư, chi tiêu của chính phủ không
đổi, nếu dân số tăng ( giảm) 1 nghìn người thì tổng thu nhập quốc nội GDP giảm
(tăng) 37,51765 tỷ đồng.
Đối với 3: Khi nhập khẩu, xuất khẩu, đầu tư, dân số không đổi, nếu chi tiêu
của chính phủ tăng (giảm) 1 tỷ đồng thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm)
2,554924 tỷ đồng.


7

Đối với 4 : Khi nhập khẩu, xuất khẩu, dân số, chi tiêu của chính phủ không
đổi, nếu đầu tư tăng (giảm) 1 tỷ đồng thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm)
0,256357 tỷ đồng.
Đối với 5 : Khi nhập khẩu, dân số, chi tiêu của chính phủ, đầu tư không đổi,
nếu xuất khẩu tăng ( giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng
(giảm) 12,35047 tỷ đồng.
Đối với 6 : Khi xuất khẩu, dân số, chi tiêu của chinh phủ, đầu tư không đổi,
nếu nhập khẩu tăng ( giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP giảm
(tăng) 3,184188 tỷ đồng.
i. Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc


P_Value (X1) = 0.0087 < α = 0.05 : dân số có ảnh hưởng đến tổng thu nhập



quốc nội GDP.
P_Value (X2) = 0.0185 < α = 0.05 : chi tiêu chính phủ có ảnh hưởng đến



tổng thu nhập quốc nội GDP.0.0025 <0.05
P_Value (X3) = 0.7557 > α = 0.05 : đầu tư không ảnh hưởng đến tổng thu



nhập quốc nội GDP. 0< 0.05
P_Value (X4) = 0.0315 < α = 0.05 : xuất khẩu có ảnh hưởng đến tổng thu



nhập quốc nội GDP.0.5498>0.05
P_Value (X5) = 0.5051 > α = 0.05 : nhập khẩu không ảnh hưởng đến tổng



thu nhập quốc nội GDP.0.0018 < 0.05
Từ kết quả kiểm định trên, suy ra loại bỏ biến X3 và X5 ra khỏi mô hình.X4
ii. Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Sau khi loại bỏ biến X3 và X5 ra khỏi mô hình, ta hồi quy mô hình mới:
Vào Quick/ Estimate Equation/ nhập: Y C X1 X2 X4 / OK
Ta được bảng sau:


8

Nhìn vào R-squared có R2 = 0.999045 rất gần 1
Nhìn vào Prob(F-statistic) = 0.000000 < 0.05
→ mô hình rất phù hợp
Lúc này mô hình hồi quy mẫu là:
Ŷi=3211260– 41,14323*X1i + 2,774016*X2i +9,997010*X4i
3. Phân tích các hiện tượng
3.1. Đa cộng tuyến
i. Phát hiện tượng đa cộng tuyến


9

Cách 1: Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao
Chọn Quick → Group Statistics→ Correlations. Sau đó nhập X1,X2,X4

Kết quả thu được:

Từ bảng trên ta thấy hệ số tương quan giữa các biến giải thích đều rất cao
Hệ số tương quan giữa biến X1 và X2 là 0,966751 > 0,8
Hệ số tương quan giữa biến X1 và X4 là 0,959908 > 0,8
Hệ số tương quan giữa biến X2 và X4 là 0,990194 > 0,8
Như vậy có thể nghi ngờ có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình


10

Cách 2: Hồi quy phụ
Ta hồi quy biến X1 theo 2 biến giải thích X 2và X4 vào EWiews ta được kết
quả như sau :
Vào quick→estimate equation. Nhập X1 C X2 X4. Ta có kết quả sau:

Kiểm định bài toán
Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định F = F(k-2, n-k +1)
ta có miền bác bỏ }
Từ bảng EViews nhìn giá trị F-statistic, ta có = 86,25506
Với
> 3.89⇒∈

n

=15,

k=4,

α

=

0.05

⇒=3.89


11

⇒bác bỏ giả thuyết tức là X1 có quan hệ tuyến tính với X 2và X4
Kết luận: có hiện tượng đa cộng tuyến
ii. biện pháp khắc phục: bỏ biến
(1)

hồi quy mô hình khi bỏ biếnX1 ta được :

Nhìn vào giá trị R-squared có
=0,996975
(2)

hồi quy mô hình khi bỏ biến X 2 ta được :


12

ta thu được:
=0,988620
(3)

hồi quy mô hình khi bỏ biến X4 ta được


13

Ta thu được

= 0,996388

→>
Vậy bỏ biến X1 là phù hợp nhất
Khi đó ta thu được mô hình hồi quy mẫu:
Ŷi =23425,94 +2,260825*X2+9,345603*X4
3.2. Tự tương quan.
i. Phát hiện hiện tượng
cách 1: Kiểm định d.Durbin-Watson:
Từ bảng kết quả hồi quy Y theo X2 và X4 ta được bảng


14

Theo dõi trên bảng eview, dòng Durbin-Watson stat = 1,368247. Vậy ta có
d=1,368247.
Với n=15, k=3, với mức ý nghĩa 5%. Tra bảng ta được dL=0,946;dU=1.543.


Vậy dL ddU, do đó theo phép kiểm định d.Durbin-Watson không
cho kết luận về hiện tượng tự tương quan.

Cách 2: kiểm định tự tương quan bằng phương pháp Breusch-Godfrey (B-G)

Từ cửa sổ Equation, chọn:
Views/Residual Test/ Serial Correlation LM Test… Ta được


15

Trong cửa sổ này, ở mục Lags to in clude (là bậc tương quan hay còn gọi là
độ trễ trong tương quan). Ta chọn giá trị là 1(tức p=1), chọn OK.
Kết quả kiểm định(cửa sổ mô hình mà B-G đưa ra sẽ có dạng):

Nhìn vào giá trị Pro.Chi-square(1) =0.378502> α = 0.05. Vậy chấp nhận Ho
hay không tồn tại tự tương quan bậc 1
Tương tự kiểm tra tự tương quan bậc 2: Trong mục Lags to in clued. Ta chọn
giá trị là 2 (tức p=2), chọn OK.


16

Có Prob. Chi-square(2) =0.677025> α = 0.05. Vậy chấp nhận H o hay không
tồn tại tự tương quan bậc 2.
Như vậy mô hình không có hiện tượng tự tương quan
Khi đó mô hình hồi quy mẫu vẫn là:
Ŷi =23425,94 + 2,260825*X2 + 9,345603 *X4
3.3. Phương sai thay đổi
i. phát hiện hiện tượng


17

Kiểm định White:

Từ bảng equation, ta vào View -> Residual Tests ->Heteroskedasticity Tests.
Xuất hiện hộp thoại chọn White ta được bảng:

Ta thấy P-value bằng 0.683976 > 0.05, suy ra mô hình không có hiện tượng
phương sai của sai số thay đổi.


18

CHƯƠNG 3
ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ
Từ mô hình trên ta có thể thấy được vai trò to lớn của các yếu tố chi tiêu
Chính phủ và xuất khẩu đối với tổng sản phẩm quốc nội, trong đó yếu tố xuất khẩu
có ảnh hưởng lớn hơn chi tiêu của Chính phủ. Vì vậy muốn tăng GDP, chúng ta nên
tăng giá trị xuất khẩu. Việt Nam đã là thành viên của Liên Hợp Quốc, đã gia nhập
WTO, TPP, khu vực ASEN từ đó có thêm nhiều điều kiện mở rộng thị trường xuất
khẩu. bên cạnh đó, chi tiêu của Chính phủ cũng phải minh bạch, đảm bảo mang lại
hiệu quả. Chính phủ nên chi để xây dựng cơ cấu hạ tầng, giao thông, bệnh viện,
trường học, các khu vực công cộng.., chi cho đầu tư phát triển nhằm đẩy mạnh tăng
trưởng kinh tế.