Phân tích những tác động, ảnh hưởng của tổng giá trị nhập khẩu, xuất khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỉ lệ lạm phát đến tổng sản phẩm quốc nội (GDP)

z

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
-----***-----

Tên sinh viên

Phân tích những tác động, ảnh hưởng của tổng giá
trị nhập khẩu, xuất khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu
dùng (CPI), tỉ lệ lạm phát đến tổng sản phẩm quốc
nội (GDP)
CHUYÊN NGÀNH : …………….
LỚP
: ………..

Người hướng dẫn: …………………..
Hà Nội, 2016

1


MỤC LỤC
MỤC LỤC................................................................................................................. 1
DANH MỤC SƠ ĐỒ VÀ BẢNG BIỂU.....................................................................3
PHẦN 1.....................................................................................................................4
CƠ SỞ LÝ LUẬN.....................................................................................................4
1.1. Lý do lựa chọn đề tài đề tài..................................................................................4
1.2. Nguồn gốc của mô hình từ lý thuyết....................................................................7
1.3. Lý thuyết đưa biến phụ thuộc và các biến độc lập vào mô hình...........................8
PHẦN 2...................................................................................................................12

THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH..........................................12
2.1. Xây dựng mô hình.............................................................................................12
2.1.1. Biến phụ thuộc...............................................................................................12
2.1.2. Biến độc lập...................................................................................................12
2.1.3. Mô hình hồi quy tổng thể...............................................................................12
2.1.4. Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu.........................................................12
2.2. Mô tả số liệu......................................................................................................13
2.2.1. Xây dựng mô hình hồi quy (I).......................................................................13
2.2.2. Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc (dựa
vào P_Value)...........................................................................................................15
2.2.3. Xây dựng lại mô hình hồi quy.......................................................................16
2.2.4. Đánh giá sự phù hợp của mô hình: (dựa vào sig(F))......................................17
2.2.5. Thống kê mô tả:.............................................................................................17
PHẦN 3...................................................................................................................18
KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI
QUY........................................................................................................................18
3.1. Ma trận tương quan..........................................................................................18
3.2. Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến:............................................................18
3.2.1. Hồi qui mô hình hồi quy phụ biến X3 theo các biến độc lập còn lại..............18
3.2.2. Biện pháp khắc phục:....................................................................................19
3.2.3. Xây dựng mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến X4 :.......................................20
3.3. Kiểm định phương sai thay đổi (dùng kiểm định White):..................................21
3.4. Kiểm định tự tương quan..................................................................................22
3.4.1. Trường hợp 1: Kiểm định mô hình gốc (mô hình sau khi đã loại bỏ biến X2
và X6)...................................................................................................................... 22
3.4.2. Trường hợp 2: Kiểm định mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến X2, X4 và X6
................................................................................................................................. 23
3.5. Kiểm định biến bỏ sót........................................................................................23
3.5.1. Mô hình hồi quy (I).......................................................................................23
3.5.2. Mô hình hồi quy (II)......................................................................................24

3.6. Liên hệ thực tiễn, đề xuất giải pháp, gợi ý chính sách từ kết quả phân tích........25
3.6.1. Hồi quy lại mô hình sau khi đã loại bỏ biến và khắc phục.............................25
3.6.2. Ý nghĩa thực tiễn của mô hình.......................................................................25


3.6.3. Đề xuất các giải pháp từ kết quả phân tích....................................................27
PHẦN 4...................................................................................................................29
KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI..............................................................29
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................31
PHỤ LỤC................................................................................................................ 32


DANH MỤC SƠ ĐỒ VÀ BẢNG BIỂU
MỤC LỤC................................................................................................................. 1
DANH MỤC SƠ ĐỒ VÀ BẢNG BIỂU.....................................................................3
PHẦN 1.....................................................................................................................4
CƠ SỞ LÝ LUẬN.....................................................................................................4
1.1. Lý do lựa chọn đề tài đề tài..................................................................................4
1.2. Nguồn gốc của mô hình từ lý thuyết....................................................................7
1.3. Lý thuyết đưa biến phụ thuộc và các biến độc lập vào mô hình...........................8
PHẦN 2...................................................................................................................12
THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH..........................................12
2.1. Xây dựng mô hình.............................................................................................12
2.1.1. Biến phụ thuộc...............................................................................................12
2.1.2. Biến độc lập...................................................................................................12
2.1.3. Mô hình hồi quy tổng thể...............................................................................12
2.1.4. Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu.........................................................12
2.2. Mô tả số liệu......................................................................................................13
2.2.1. Xây dựng mô hình hồi quy (I).......................................................................13
2.2.2. Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc (dựa

vào P_Value)...........................................................................................................15
2.2.3. Xây dựng lại mô hình hồi quy.......................................................................16
2.2.4. Đánh giá sự phù hợp của mô hình: (dựa vào sig(F))......................................17
2.2.5. Thống kê mô tả:.............................................................................................17
PHẦN 3...................................................................................................................18
KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI
QUY........................................................................................................................18
3.1. Ma trận tương quan..........................................................................................18
3.2. Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến:............................................................18
3.2.1. Hồi qui mô hình hồi quy phụ biến X3 theo các biến độc lập còn lại..............18
3.2.2. Biện pháp khắc phục:....................................................................................19
3.2.3. Xây dựng mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến X4 :.......................................20
3.3. Kiểm định phương sai thay đổi (dùng kiểm định White):..................................21
3.4. Kiểm định tự tương quan..................................................................................22
3.4.1. Trường hợp 1: Kiểm định mô hình gốc (mô hình sau khi đã loại bỏ biến X2
và X6)...................................................................................................................... 22
3.4.2. Trường hợp 2: Kiểm định mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến X2, X4 và X6
................................................................................................................................. 23
3.5. Kiểm định biến bỏ sót........................................................................................23
3.5.1. Mô hình hồi quy (I).......................................................................................23
3.5.2. Mô hình hồi quy (II)......................................................................................24
3.6. Liên hệ thực tiễn, đề xuất giải pháp, gợi ý chính sách từ kết quả phân tích........25
3.6.1. Hồi quy lại mô hình sau khi đã loại bỏ biến và khắc phục.............................25
3.6.2. Ý nghĩa thực tiễn của mô hình.......................................................................25
3.6.3. Đề xuất các giải pháp từ kết quả phân tích....................................................27


PHẦN 4...................................................................................................................29
KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI..............................................................29
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................31

PHỤ LỤC................................................................................................................ 32

PHẦN 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN
1.1. Lý do lựa chọn đề tài 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 hoá 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 lý luận về nó cũng góp phần
vào 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
kỳ này so với thời kỳ trước đó. Tăng trưởng kinh tế có thể biểu hiện bằng qui
mô tăng trưởng và tốc độ tăng trưởng. Qui 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 kỳ. 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 đối 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,
v.v…
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 lý của nhà nước đối với xã hội.
Đối với các nước đang phát triển như nước ta, tăng trưởng kinh tế còn
là điều kiện tiên quyết để khắc phục sự tụt hậu xa 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 chính 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 qui 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 liên 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 khá cao trong khu vực.
Việt Nam đang tiến lên quá trình hội nhập khu vực, hội nhập quốc tế
điều đó tạo nên sự thuận lợi về quan hệ quốc tế, học tập phát triển và lưu
thông buôn bán hàng hóa dễ dàng hơn thời kỳ đầu vừa giành thắng lợi xây
dựng tổ quốc.
Tuy nhiên, liệu sự tăng trưởng vượt bậc ấy của nền kinh tế Việt Nam có
thật sự bền vững, lâu dài và có thể tạo ra sức bật đưa nước ta phát triển khi mà
hiện nay Việt Nam vẫn đang ở trong những nước đang phát triển theo tiêu
chuẩn của Liên hợp quốc.
Nhận thấy sự quan trọng của chỉ 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 lý do trên em đã quyết định chọn nghiên cứu đề tài: “Phân
tích những tác động, ảnh hưởng của tổng giá trị nhập khẩu, xuất khẩu, dân số,
chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỉ lệ lạm phát đến tổng sản phẩm quốc nội (GDP)”
dựa trên xây dựng mô hình kinh tế lượng.


1.2. 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 vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh
thổ quốc gia trong một thời kỳ 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 (US Dollar) - 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 tất cả 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 điều 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 (có thể đem đi tiêu).
• NX 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 nhu", còn thành phần
cuối cùng là "ngoại nhu".
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.
1.3. Lý thuyết đưa biến phụ thuộc và các biến độc lập vào mô hình
a, Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)
CPI là tên viết tắt tiếng Anh của Chỉ số giá tiêu dùng. CPI là thước đo
chính của nạn lạm phát vì nó đo giá của giá cố định hàng hoá tiêu dùng. Giá
cao hơn được xem là tiêu cực cho 1 nền kinh tế, nhưng vì ngân hàng trung
ương thường đáp lại sự lạm phát giá bằng cách tăng lãi suất nên thỉnh thoảng
tiền tệ phản ứng lại 1 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 rổ hàng hoá 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.
Giá cả của hàng hoá dịch vụ luôn luôn biến động theo thời gian, tuy
nhiên nếu như giá cả thay đổi quá nhanh chóng, nó có thể là một cú sốc đối
với nền kinh tế. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là một chỉ số cơ bản đo lường giá
cả hàng hoá dịch vụ và cho biết liệu nền kinh tế có bị lạm phát hoặc giảm phát
hay không. Chỉ số giả cả thường rất được quan tâm theo dõi và nó đóng một
vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định tài chính quan trọng như
chính sách lãi suất của cục dự trữ liên bang Mỹ hay quyết định tiến hành
hedging của các ngân hàng và doanh nghiệp lớn. Cũng rất có lợi cho các nhà
đầu tư cá nhân tiến nếu họ tính đến chỉ số CPI khi tiến hành hedging hoặc đưa
ra quyết định phân bổ vốn đầu tư.
CPI được hình thành từ các thông tin chi tiêu của hàng nghìn hộ gia
đình trên toàn quốc. Số liệu từ những thông tin đó sẽ hình thành lên một bức
tranh về sự biến động của chi phí sinh hoạt và từ đó giúp các chuyên gia tài
chính nhận định được khả năng lạm phát có nguy cơ làm suy sup cả một nền
kinh tế nếu ở lạm phát ở mức độ quá cao. Cả lạm phát và giảm phát quá mức
đều rất đáng sợ mặc dù giảm phát quá mức ít khi xảy ra hơn.
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 ngoài nước 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 hoá 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.
d, Tỉ lệ lạm phát:
Lạm phát cũng lâu đời như những nền kinh tế thị trường. Trong kinh tế
học, lạm phát là sự tăng lên theo thời gian của mức giá chung của nền kinh tế.
Trong một nền kinh tế, lạm phát là sự mất giá trị thị trường hay giảm sức mua
của đồng tiền. Khi so sánh với các nền kinh tế khác thì lạm phát là sự phá giá
tiền tệ của một loại tiền tệ so với các loại tiền tệ khác. Thông thường theo
nghĩa đầu tiên thì người ta hiểu là lạm phát của đơn vị tiền tệ trong phạm vi
nền kinh tế của một quốc gia, còn theo nghĩa thứ hai thì người ta hiểu là lạm
phát của một loại tiền tệ trong phạm vi thị trường toàn cầu. Phạm vi ảnh
hưởng của hai thành phần này vẫn là một chủ đề gây tranh cãi giữa các nhà
kinh tế học vĩ mô. Ngược lại với lạm phát là giảm phát, được tính trên cơ sở
so sánh giá trị GDP tính theo giá hiện hành và GDP tính theo giá kì trước.
Nghĩa là đo lường mức tăng và giảm giá trên tất cả các loại hàng hóa dịch vụ
tính trong GDP.
Một chỉ số lạm phát bằng 0 hay một chỉ số dương nhỏ thì được người ta
gọi là sự "ổn định giá cả".Trong mỗi giai đoạn có thể có giá mặt hàng này
tăng, mặt hàng kia giảm, nhưng nếu mức giá chung tăng, ta có lạm phát. Nếu
mức giá chung giảm, ta có giảm phát.
Lạm phát 1 được đo lường bằng cách theo dõi sự thay đổi trong giá cả
của một lượng lớn các hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế (thông

thường dựa trên dữ liệu được thu thập bởi các tổ chức Nhà nước, mặc dù các
liên đoàn lao động và các tạp chí kinh doanh cũng làm việc này). Giá cả của


các loại hàng hóa và dịch vụ được tổ hợp với nhau để đưa ra một "mức giá cả
trung bình", gọi là mức giá trung bình của một tập hợp các sản phẩm. Chỉ số
giá cả là tỷ lệ mức giá trung bình ở thời điểm hiện tại đối với mức giá trung
bình của nhóm hàng tương ứng ở thời điểm gốc, được tính theo bình quân gia
quyền của một nhóm các hàng hóa thiết yếu. Tỷ lệ lạm phát thể hiện qua chỉ
số giá cả là tỷ lệ phần trăm mức tăng của mức giá trung bình hiện tại so với
mức giá trung bình ở thời điểm gốc. Để dễ hình dung có thể coi mức giá cả
như là phép đo kích thước của một quả cầu, lạm phát sẽ là độ tăng kích thước
của nó.
Không tồn tại một phép đo chính xác duy nhất chỉ số lạm phát, vì giá trị
của chỉ số này phụ thuộc vào tỷ trọng mà người ta gán cho mỗi hàng hóa
trong chỉ số, cũng như phụ thuộc vào phạm vi khu vực kinh tế mà nó được
thực hiện.
Việt Nam nhóm hàng lương thực, giá vàng, đô la có lẽ có trọng số lớn.
Chỉ số này không phản ánh sự biến động giá chung nhưng phản ánh biến động
giá cả ảnh hưởng nhiều nhất đến đời sống, tiêu dùng.
Khi nói tốc độ lạm phát, người ta cũng thường dùng chỉ số này khi nền
kinh tế có lạm phát, nếu không do nguyên nhân tác động từ nước ngoài, hay
một thay đổi lớn về cung sản phẩm, thì nó thể hiện cầu hàng hóa lớn hơn cung
hàng hóa. Việc duy trì cầu hàng hóa lớn hơn cung hàng hóa ở một mức độ vừa
phải, do đó lạm phát ở mức vừa phải là cần thiết để kích thích sản xuất, giúp
cho việc tiêu thụ hàng hóa tốt hơn, và tạo lợi nhuận cần thiết cho các doanh
nghiệp đầu tư nâng cao công nghệ, mở rộng sản xuất. Nếu nền kinh tế sa vào
giảm phát, nghĩa là sẽ bị thừa cung, thừa ứ hàng hóa, gây ra tình trạng đình
đốn, thua lỗ ở các doanh nghiệp. Đó là tác dụng của lạm phát. Tất nhiên lạm
phát quá cao thì lại là một vấn đề lớn.

PHẦN 2
THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
2.1. Xây dựng mô hình
2.1.1. Biến phụ thuộc
Y: Tổng sản phẩm quốc nội GDP (Đơn vị tính: tỷ đồng)
2.1.2. Biến độc lập
Mô hình gồm 5 biến độc lập:
 X2 : Chỉ số giá tiêu dùng CPI (Đơn vị tính: %)
 X3 : Nhập khẩu (Đơn vị tính : triệu USD)
 X4 : Xuất khẩu (Đơn vị tính : triệu USD)
 X5 : Dân số (Đơn vị tính : Nghìn người)
 X6 : Tỷ lệ lạm phát (Đơn vị tính : % ).
2.1.3. Mô hình hồi quy tổng thể
Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + β6X6i + Ui
2.1.4. Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu
o Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục thống kê

o Số liệu từ trang web
o Số liệu từ trang web


Bảng 2.1. Bảng số liệu thống kê Tổng thu nhập quốc nội GDP(Y), chỉ số
giá tiêu dùng CPI(X2), nhập khẩu(X3), xuất khẩu(X4), dân số(X5), tỉ lệ
lạm phát(X6) qua 10 năm (2006 – 2015)
STT

Năm

1

2006

2

2007

3

2008

4

2009

5

2010

6

2011

7

2012

8

2013

9

2014

10

2015

GDP(Y)

CPI(X2)

Nhập

Xuất

Dân

TL lạm

1.061.5 6,6

khẩu(X3) khẩu(X4) số(X5) phát(X6)
44.891,1 39.826,2 84.311,2 6.6

65
1.246.7 9,99

62.764,7

48.561,4

85.218,5 12.6

69
1.616.0 16,37

80.713,8

62.685,1

86.118,7 22.3

47
1.809.1 6,88

56.700

68.700

87.025

11,75

84.838,6

72.236,7

87.947,4 11,75

18,13

106.749,8

96.905,7

88.860,4 18,6

6,81

113.780,4 114.529,2 89.809,3 6,78

6,04

132.032,6 132.032,9 90.759,5 6,3

1,84

148.092,1

150.100

91.728,9 1,91

0,6

165.650

162.110

93.447,6 0,63

49
2.157.8
28
2.779.8
80
3.245.4
19
3.584.2
62
3.937.8
56
4.192.8
62

2.2. Mô tả số liệu
2.2.1. Xây dựng mô hình hồi quy (I)
Kết quả chạy từ phần mềm Eviews như sau:

6.52


Bảng 2.2. Mô hình hồi quy
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 08/14/16 Time: 02:17
Sample: 1 10

Included observations: 10
Variable

Coefficient

C
X2
X3
X4
X5
X6

-1094639.
-20.42669
9.568975
4.932419
16.96710
-125.8837

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

0.998261
0.997640
20170.02

5.70E+09
-223.0511
1607.531
0.000000

Std. Error

t-Statistic

173845.9 -6.296604
27.87093 -0.732903
0.917527 10.42910
0.940310 5.245527
2.370665 7.157108
377.2351 -0.333701
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

Prob.
0.0000
0.4757
0.0000
0.0001
0.0000
0.7436
526713.3

415214.2
22.90511
23.20383
22.96342
2.954953

(chi tiết tại Phụ lục 1)
Substituted Coefficients:
Y = -1094638.596 - 20.42669423*X2 + 9.568974949*X3 +
4.932419135*X4 + 16.9671044*X5 - 125.8837085*X6


Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):
Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + β6X6i + Ui



Mô hình hồi quy mẫu (SRF):
∧

∧

Yi = β1 + β 2 X2i + βˆ 3 X3i + βˆ 4 X4i + βˆ 5 X5i + βˆ 6 X6i + ei
Yi = - 1094639 - 20,42669 X2i + 9,568975 X3i + 4,932419 X4i +


16,96710 X5i - 125,8837X6i + ei

•

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng:
∧

Đối với β 2 : Khi nhập khẩu, xuất khẩu, dân số, tỉ lệ lạm phát không
đổi, và nếu chỉ số giá tiêu dùng CPI tăng (giảm) 1% thì tổng thu
nhập quốc nội GDP giảm (tăng) 20,42669 tỷ đồng.

•

Đối với βˆ 3 : Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, xuất khẩu, dân số, tỉ lệ
lạm phát không đổi, và nếu nhập khẩu tăng (giảm) 1 triệu USD thì
tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 9,568975 tỷ đồng.

•

Đối với βˆ 4 : Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, nhập khẩu, dân số, tỉ lệ
lạm phát không đổi, và nếu xuất khẩu tăng (giảm) 1 triệu USD thì
tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 4,932419 tỷ đồng.

•

Đối với βˆ 5 : Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, nhập khẩu, xuất khẩu, tỉ
lệ lạm phát không đổi, và nếu dân số tăng (giảm) 1 nghìn người thì
tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 16,96710 tỷ đồng.

•

Đối với βˆ 6 : Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, nhập khẩu, xuất khẩu,
dân số không đổi, và nếu tỉ lệ lạm phát tăng (giảm) 1% thì tổng thu
nhập quốc nội GDP giảm (tăng) 125,8837 tỷ đồng.

2.2.2. Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ
thuộc (dựa vào P_Value)


P_Value (X2) = 0,4757 > α = 0,05 : chỉ số giá tiêu dùng CPI không
ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP.



P_ Value (X3) = 0,0000 < α = 0,05 : nhập khẩu có ảnh hưởng đến
tổng thu nhập quốc nội GDP.



P_Value (X4) = 0,0001 < α = 0,05 : xuất khẩu có ảnh hưởng đến
tổng thu nhập quốc nội GDP.




P_Value (X5) = 0,0000 < α = 0,05 : dân số có ảnh hưởng đến tổng
thu nhập quốc nội GDP.



P_Value (X6) = 0,7436 > α = 0,05 : tỉ lệ lạm phát không ảnh hưởng
đến tổng thu nhập quốc nội GDP.

Từ kết quả kiểm định trên suy ra cần loại bỏ biến X 2 và X6 ra khỏi mô

hình.
2.2.3. Xây dựng lại mô hình hồi quy
a, Tiến hành hồi quy lại mô hình sau khi đã loại bỏ các biến X2 và X6
Kết quả chạy từ phần mềm Eviews như sau:
Bảng 2.3. Mô hình đã loại bỏ biến X2 và X6 (II)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 08/14/16 Time: 02:35
Sample: 1 10
Included observations: 10
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X3
X4
X5

-1150044.
9.395695
4.973683
17.69153

105401.4
0.816768
0.891281
1.482305

-10.91108
11.50351
5.580375
11.93515

0.0000
0.0000
0.0000
0.0000

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

0.998184
0.997844
19280.40
5.95E+09
-223.4842
2931.941
0.000000

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

526713.3
415214.2
22.74842
22.94757
22.78730
2.866368

(chi tiết tại Phụ lục 2)
Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):
Yi = β1 + β3X3i + β4X4i + β5X5i + Ui


Mô hình hồi quy mẫu (SRF):


∧

Yi = β1 + βˆ 3 X3i + βˆ 4 X4i + βˆ 5 X5i + ei
Yi = - 1150044 + 9,395695 X3i + 4,973683 X4i + 17,69153 X5i + ei
b, Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc:
(dựa vào P_Value)
 P_ Value (X3) = 0,0000 < α = 0,05 : nhập khẩu có ảnh hưởng đến

tổng thu nhập quốc nội GDP
 P_Value (X4) = 0,0000 < α = 0,05 : xuất khẩu có ảnh hưởng đến
tổng thu nhập quốc nội GDP
 P_Value (X5) = 0,0000 < α = 0,05 : dân số có ảnh hưởng đến tổng
thu nhập quốc nội GDP
2.2.4. Đánh giá sự phù hợp của mô hình: (dựa vào sig(F))
Ta có sig(F) = 0,000000 < α = 0,05 : mô hình phù hợp.
2.2.5. Thống kê mô tả:
Các thông số thống kê dựa trên cơ sở dữ liệu đã tổng hợp theo bảng
sau:
Bảng 2.4. Bảng thống kê mô tả
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness

Y

X3

X4

X5

2563164.
2468854.
4192862.
1061565.

1141068.
0.103013

99621.31
95794.20
165650.0
44891.10
40528.53
0.239152

94768.72
88522.65
84571.20
88403.90
162110.0
93447.60
39826.20
84311.20
43141.22
2949.855
0.302764
0.171408
(Chi tiết tại Phụ lục số 3)


PHẦN 3
KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ
HÌNH HỒI QUY
3.1. Ma trận tương quan
Bảng ma trận hệ số tương quan của các biến như sau:

Bảng 3.1. Ma trận tương quan
Y
Y 1.000000
X3 0.987073
X4 0.977658
X5 0.938086

X3
0.987073
1.000000
0.968221
0.882395

X4
0.977658
0.968221
1.000000
0.878801

X5
0.938086
0.882395
0.878801
1.000000
(Chi tiết tại Phụ lục số 4)

Xem xét qua ma trận tương quan của các biến như trên, ta nhận thấy
rằng biến X3 và X4 có mức tương quan khá cao là 0,968221 nên có khả năng
xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3.2. 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.
3.2.1. Hồi qui mô hình hồi quy phụ biến X3 theo các biến độc lập còn lại
∧

∧

Yi (X3) X3 = β1 + β 2 X4i + βˆ 3 X5i + ei
Kết quả chạy từ phần mềm Eview như sau:

Bảng 3.2. Hồi quy mô hình hồi quy phụ theo biến X3
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X4

-32562.92
0.936914

30285.68
0.135684

-1.075192
6.905108

0.2973
0.0000


X5

0.479356

R-squared
0.941815
Adjusted Rsquared
0.934970
S.E. of regression 5725.230
Sum squared resid 5.57E+08
Log likelihood
-199.8063
F-statistic
137.5858
Prob(F-statistic)
0.000000

0.424532

1.129138

0.2745

Mean dependent var

23108.47

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

22450.97
20.28063
20.42999
20.30979
1.775753

(Chi tiết tại Phụ lục số 5)
Kiểm định giả thiết: H0: R2 = 0
H1: R2 ≠ 0
Hồi qui mô hình hồi quy phụ theo X3 (theo bảng số liệu trên)
R2 = 0,941815
Ta có k’= k-1= 2; n = 20
n − k'
R2
×
F=
= 291,358082
k '−1 1 − R 2

Fα(k’-1; n-k’ ) = F0,05(2; 18) = 2,19
Vì F > Fα(k’-1; n-k’)
Vậy mô hình ban đầu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
3.2.2. Biện pháp khắc phục:
Xem xét qua ma trận tương quan của các biến, ta nhận thấy biến X 3 và
X4 có

r

X 3, X 4

= 0,968221 là lớn nhất. Do đó, chúng ta sẽ tiến hành xem xét nên

loại bỏ biến X3 hay X4 ra khỏi mô hình.
- Trường hợp 1: Loại bỏ biến X3
Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eview
Bảng 3.3. Mô hình hồi quy sau khi đã loại bỏ biến X3
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X4
X5

-1455995.
13.77664
22.19541

301266.9
1.349719
4.223036

-4.832908
10.20704
5.255795

0.0002
0.0000
0.0001


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

0.983167
0.981186
56951.75
5.51E+10

-245.7528
496.4563
0.000000

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

526713.3
415214.2
24.87528
25.02464
24.90443
2.144304

(Chi tiết tại Phụ lục số 6)
Từ bảng trên ta có R2X3 = 0,983167 (*)
- Trường hợp 2: Loại bỏ biến X4
Kết quả chạy từ mô hình phần mềm Eview
Bảng 3.4. Mô hình hồi quy sau khi đã loại bỏ biến X4
Variable

Coefficient

C
X3
X5

-1272586.
13.30902
19.41005

171665.7 -7.413164
0.697284 19.08695
2.414513 8.038907

0.994650
0.994021
32106.21
1.75E+10
-234.2897
1580.375
0.000000

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

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

Prob(F-statistic)

Std. Error

t-Statistic

Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
526713.3
415214.2
23.72897
23.87833
23.75812
1.629361

(Chi tiết tại Phụ lục số 7)
Từ bảng trên ta có R2X4 = 0,994650 (**)
Từ (*) và (**): So sánh R2 ở hai mô hình hồi quy lại ta thấy R 2X3 =
0,983167 < R2X4 = 0,994650
Vậy việc loại bỏ biến X4 ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn.
3.2.3. Xây dựng mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến X4 :
Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eview (Xem bảng 3.4 ở trên)
Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):
Yi = β1 + β3X3i + β5X5i + Ui
Mô hình hồi quy mẫu (SRF):
∧
Yi = β1 + βˆ 3 X3i + βˆ 5 X5i + ei

Yi = - 1272586 + 13,30902 X3i + 19,41005 X5i + ei
3.3. Kiểm định phương sai thay đổi (dùng kiểm định White):
Trường hợp 1: Kiểm định mô hình gốc sau khi đã loại bỏ biến X 2 và
X6
Yi = - 1150044 + 9,395695 X3i + 4,973683 X4i + 17,69153 X5i + ei
• Kiểm định chéo: Kết quả kiểm định chạy từ phần mềm Eview như
sau:
Bảng 3.5. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi (mô hình sau khi
đã loại bỏ biến X2 và X6) _ chéo
F-statistic
Obs*R-squared

5.635636
16.70623

Probability
Probability

0.0062
0.0535
(Chi tiết tại Phụ lục số 8)

Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 16,70623
Prob = 0,0535 > α = 0,05 → Mô hình không tồn tại hiện tượng phương
sai sai số ngẫu nhiên thay đổi.
• Kiểm định không chéo: Kết quả kiểm định chạy từ phần mềm Eview
như sau:
Bảng 3.6. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi (mô hình sau khi
đã loại bỏ biến X2 và X6) _ không chéo

F-statistic
Obs*R-squared

2.956804
11.54219

Probability
Probability

0.047867
0.072997
(Chi tiết tại Phụ lục số 9)

Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 11,54219
Prob = 0,072997 > α = 0,05 → Mô hình không tồn tại hiện tượng
phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi.
Trưòng hợp 2: Kiểm định mô hình trong trường hợp 1 sau khi đã
loại bỏ biến X4
Yi = - 1272586 + 13,30902 X3i + 19,41005 X5i + ei


• Kiểm định chéo: Kết quả kiểm định chạy từ phần mềm Eview như
sau:
Bảng 3.7. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi (mô hình sau khi
đã loại bỏ biến X2 , X4 và X6)_chéo
F-statistic
Obs*R-squared

4.892641
12.72032

Prob. F(5,14)
0.0085
Prob. Chi-Square(5)
0.0261
(Chi tiết tại Phụ lục số 10)

Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 12,72032
Prob = 0,0261 < α = 0,05 → Mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai
số ngẫu nhiên thay đổi.
• Kiểm định không chéo: Kết quả kiểm định chạy từ phần mềm Eview
như sau:
Bảng 3.8. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi (mô hình sau khi
đã loại bỏ biến X2 , X4 và X6)_không chéo
F-statistic
Obs*R-squared

2.187056
7.367477

Probability
0.119940
Probability
0.117697
(Chi tiết tại Phụ lục số 11)

Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 7,367477
Prob = 0,117697 > α = 0,05 → Mô hình không tồn tại hiện tượng
phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi.
3.4. Kiểm định tự tương quan

3.4.1. Trường hợp 1: Kiểm định mô hình gốc (mô hình sau khi đã loại bỏ
biến X2 và X6)
Yi = - 1150044 + 9,395695 X3i + 4,973683 X4i + 17,69153 X5i + ei
Từ Bảng 2.3 ta có 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:
d L = 0,998


dU = 1,676
Ta thấy 4- dU = 2,324 < d = 2,866368 ≤ 4 – dL = 3,002 → bác bỏ H0.
Vậy mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan âm.
3.4.2. Trường hợp 2: Kiểm định mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến X 2,
X4 và X6
Yi = - 1272586 + 13,30902 X3i + 19,41005 X5i + ei
Từ Bảng 3.4, ta có d = 1,629361
Với n=20 ; α = 0,05
k = 3 ⇒ k' = k – 1 = 2


Tra bảng Durbin Watson với n = 20; k’= 2 ta có:
d L = 1,100
dU = 1,537
Ta thấy dU = 1,537 < d = 1,629361 < 4 – dL = 2,900 → bác bỏ H0. Vậy

mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan.
3.5. Kiểm định biến bỏ sót

3.5.1. Mô hình hồi quy (I)
 Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):
Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + β6X6i + Ui
 Mô hình hồi quy mẫu (SRF):
Yi = - 1094639 - 20,42669 X 2i + 9,568975 X3i + 4,932419 X4i +
16,96710 X5i - 125,8837X6i + ei
 Đối với biến X2: Kết quả kiểm định chạy từ phần mềm Eview như
sau:
Bảng 3.9. Kiểm định sự bỏ sót đối với biến X2
t-statistic
F-statistic
Likelihood ratio

Value
0.732903
0.537147
0.752998

df
14
(1, 14)
1

Probability
0.4757
0.4757
0.3855
(Chi tiết tại Phụ lục số 12)

Ta thấy prob(X2) = 0,4757 > α = 0,05 → biến X 2 không cần thiết

trong mô hình.
 Đối với biến X6: Kết quả kiểm định chạy từ phần mềm Eview như
sau:
Bảng 3.10. Kiểm định sự bỏ sót đối với biến X6
t-statistic
F-statistic
Likelihood ratio

Value
0.333701
0.111356
0.158451

df
14
(1, 14)
1

Probability
0.7436
0.7436
0.6906
(Chi tiết tại Phụ lục số 13)

Ta thấy prob(X2) = 0,743551 > α = 0,05 → biến X 6 không cần thiết
trong mô hình.
Vậy việc bỏ biến X2 và X6 trong mô hình là phù hợp.
3.5.2. Mô hình hồi quy (II)

 Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):
Yi = β1 + β3X3i + β5X5i + Ui
 Mô hình hồi quy mẫu (SRF):
Yi = - 1272586 + 13,30902 X3i + 19,41005 X5i + ei
 Đối với biến X4: Kết quả kiểm định chạy từ phần mềm Eview như
sau:
Bảng 3.11. Kiểm định sự bỏ sót đối với biến X4

t-statistic
F-statistic
Likelihood ratio

Value
5.580375
31.14058
21.61091

df
16
(1, 16)
1

Probability
0.000042
0.000041
0.000003
(Chi tiết tại Phụ lục số 14)

Ta thấy prob(X4) = 0,000041 < α = 0,05 → biến X4 cần thiết trong mô
hình.

Vậy việc loại bỏ biến X4 ra khỏi mô hình là không nên.