Đang tải... (xem toàn văn)
CHƯƠNG I. SỐ LIỆU Mô tả mẫu Nhóm chúng tôi 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 1999 đến năm 2013. Một số trang web tham khảo: http:www.gso.gov.vnDefault.aspx?tabid=217 : tổng cục thống kê http:chinhphu.vnportalpageportalchinhphutrangchu : cổng thông tin điện tử của chính phủ http:www.gopfp.gov.vn : tổng cục dân số Kết quả thu được bảng sau: NĂM Y X1 X2 X3 X4 X5 1999 399942 76596.7 82500 131171 11541.4 11742.1 2000 441646 77630.9 108961 151183 14482.7 15636.5 2001 481295 78620.5 129773 170496 15029.2 16217.9 2002 535762 79537.7 148208 200145 16706.1 19745.6 2003 613443 80467.4 181183 239246 20149.3 25255.8 2004 715307 81436.4 214176 290927 26485 31968.8 2005 914001 82392.1 262697 343135 32447.1 36761.1 2006 1061565 83311.2 308058 404712 39826.2 44891.1 2007 1246769 84218.5 399402 532093 48561.4 62764.7 2008 1616047 85118.7 452766 616735 62685.1 80713.8 2009 1809149 86025 561273 708826 57096.3 69948.8 2010 2157828 86932.5 648833 830278 72236.7 84838.6 2011 2779880 87840 803367 924495 96905.7 106749.8 2012 3245419 88775.5 903100 989300 114529.2 113780.4 2013 3421321 92477.9 978000 1091100 132200 131300 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) Những thuận lợi khó khăn a. Thuận lợi số liệu đã được tổng hợp sẵn có, chính xác các thành viên nhóm tích cực tìm kiếm, thu thập trên mạng không mất chi phí in phiếu điều tra b. 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 CHƯƠNG II. TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 2.1. 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) 2.1.1. Xây dựng mô hình hồi quy Mô hình hồi quy mẫu: Yi= β ̂1 + β ̂2X1i + β ̂3X2i + β ̂4X3i + β ̂5X4i + β ̂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:
LỜI MỞ ĐẦU Từ sau Thế chiến II, hầu như suốt nửa thế kỷ 20, thế giới coi GDP (tổng sản phẩm quốc nội) là thần linh, cứu cánh, thước đo sự phát triển của các quốc gia và nhân loại. Trong kinh tế học, 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, nhóm chúng tôi quyết định chọn đề tài “Một số yếu tố ảnh hưởng đến Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Việt Nam trong giai đoạn 1999-2013”. CHƯƠNG I. SỐ LIỆU 1.1. Mô tả mẫu Nhóm chúng tôi 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 1999 đến năm 2013. Một số trang web tham khảo: http://www.gso.gov.vn/Default.aspx?tabid=217 : tổng cục thống kê http://chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/trangchu : cổng thông tin điện tử của chính phủ http://www.gopfp.gov.vn/ : tổng cục dân số Kết quả thu được bảng sau: NĂM Y X1 X2 X3 X4 X5 1999 399942 76596.7 82500 131171 11541.4 11742.1 2000 441646 77630.9 108961 151183 14482.7 15636.5 2001 481295 78620.5 129773 170496 15029.2 16217.9 2002 535762 79537.7 148208 200145 16706.1 19745.6 2003 613443 80467.4 181183 239246 20149.3 25255.8 2004 715307 81436.4 214176 290927 26485 31968.8 2005 914001 82392.1 262697 343135 32447.1 36761.1 2006 1061565 83311.2 308058 404712 39826.2 44891.1 2007 1246769 84218.5 399402 532093 48561.4 62764.7 2008 1616047 85118.7 452766 616735 62685.1 80713.8 2009 1809149 86025 561273 708826 57096.3 69948.8 2010 2157828 86932.5 648833 830278 72236.7 84838.6 2011 2779880 87840 803367 924495 96905.7 106749.8 2012 3245419 88775.5 903100 989300 114529.2 113780.4 2013 3421321 92477.9 978000 1091100 132200 131300 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) 1.2. Những thuận lợi khó khăn a. Thuận lợi - số liệu đã được tổng hợp sẵn có, chính xác - các thành viên nhóm tích cực tìm kiếm, thu thập trên mạng - không mất chi phí in phiếu điều tra b. 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 CHƯƠNG II. TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 2.1. 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: X 1: Dân số ( Đơn vị tính : Nghìn người) X 2: Chi tiêu của chính phủ (Đơn vị tính: Tỷ đồng ) X 3: Đầu tư (Đơn vị tính : Tỷ đồng ) X 4: Xuất khẩu (Đơn vị tính : triệu USD) X 5: Nhập khẩu ( Đơn vị tính: triệu USD) 2.1.1. Xây dựng mô hình hồi quy Mô hình hồi quy mẫu: Y i = 1 + 2 X 1i + 3 X 2i + 4 X 3i + 5 X 4i + 6 X 5 + e i -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: Vậy ta được mô hình hồi quy mẫu: Y= 2930347 - 37,51765 X 1 + 2,554924X 2 + 0,256357X 3 + 12,35047X 4 – 3,184188X 5 + e i 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. 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. 2.1.2.Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc P_Value (X 1 ) = 0.0087 < α = 0.05 : dân số có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP. P_Value (X 2 ) = 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 (X 3 ) = 0.7557 > α = 0.05 : đầu tư không ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP. 0< 0.05 P_Value (X 4 ) = 0.0315 < α = 0.05 : xuất khẩu có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP. 0.5498>0.05 P_Value (X 5 ) = 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 X 3 và X 5 ra khỏi mô hình. X4 2.1.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình: Sau khi loại bỏ biến X 3 và X 5 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: Nhìn vào R-squared có R 2 = 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: Ŷ i =3211260– 41,14323*X 1i + 2,774016*X 2i +9,997010*X 4i 2.2. Phân tích các hiện tượng 2.2.1. Đa cộng tuyến a) Phát hiện tượng đa cộng tuyến Cách 1: Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao Chọn Quick → Group Statistics→ Correlations. Sau đó nhập X 1 ,X 2 ,X 4 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 X 1 và X 2 là 0,966751 > 0,8 Hệ số tương quan giữa biến X 1 và X 4 là 0,959908 > 0,8 Hệ số tương quan giữa biến X 2 và X 4 là 0,990194 > 0,8 Như vậy có thể nghi ngờ có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình Cách 2: hồi quy phụ Ta hồi quy biến X 1 theo 2 biến giải thích X 2 và X 4 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 n =15, k=4, α = 0.05 ⇒=3.89 > 3.89 ⇒∈ ⇒bác bỏ giả thuyết tức là X 1 có quan hệ tuyến tính với X 2 và X 4 Kết luận: có hiện tượng đa cộng tuyến b) biện pháp khắc phục: bỏ biến (1) hồi quy mô hình khi bỏ biến X 1 ta được : nhìn vào giá trị R-squared có =0,996975 (2) hồi quy mô hình khi bỏ biến X 2 ta được : [...]...ta thu được: =0,988620 (3) hồi quy mô hình khi bỏ biến X4 ta được 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 2.2.2 Tự tương quan a) 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 Theo dõi trên bảng eview, dòng Durbin-Watson stat = 1,368247... Trong ô Name for resid series của cửa sổ Make Residual ta thay tên biến resid01 bằng ei Nhấn Ok được bảng số liệu sau: - Lưu YMU: từ cửa sổ bảng kết quả hồi quy, chọn proc/forecast Tại ô forecast name gõ YMU/ ok có giá trị như sau: Sau khi lưu ymu và ei ta tiến hành hồi quy mô hình: ln(ei2) = β1 + β2ln(Ŷ) + Vi Thao tác trên eviews: vào Quick/ estimate equation xuất hiện hộp thoại equation, tại đây gõ... 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 2.2.3 Phương sai thay đổi a) phát hiện hiện tượng cách 1: KIỂM ĐỊNH PARK trước hết, lưu phần dư ei bằng cách: từ cửa sổ bảng kết quả hồi quy mô hình Y C X2 X4, chọn View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual table Khi cửa sổ Equation... ->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 Cách 3: Kiểm định Glejser Từ bảng equation, ta chọn View -> Residual Tests ->Heteroskedasticity Tests Xuất hiện hộp thoại chọn Glejser ta được bảng: Ta thấy P-value bằng 0.4694 > 0.05, suy ta mô hình không có hiện tượng phương sai của sai... xuất khẩu bên cạnh đó, chi tiêu của chính phủ cũng phải rõ rang, đảm bảo mang lại hiệu quả Chính phủ nên chi để xây dựng cơ cấu hạ tầng, giao thông , chi cho đầu tư phát triển nhằm đẩy mạnh tăng trưởng kinh tế ... 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 • Trong cửa sổ này, ở mục Lags to in clude (là bậc tương quan hay còn gọi là độ . 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. 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. 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, nhóm chúng tôi quyết định chọn đề tài “Một số yếu tố ảnh hưởng