BÀI NGHIÊN cứu môn KINH tế LƯỢNG chủ đề các yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong do covid 19

Bắt đầu diễn ra từ cuối năm 2019 tại Vũ Hán Trung Quốc đếnnay dịch bệnh đã lây lan ra hơn 220 quốc gia, vùng lãnh thổ và vẫn đang diễn biếnhết sức phức tạp: số ca nhiễm và tử vong do Cov

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

KHOA TOÁN KINH TẾ



-BÀI NGHIÊN CỨU

MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Chủ đề: Các yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong do

Covid-19

Nhóm thực hiện: 01 Lớp : Kinh tế lương_ 31 Giảng viên : Nguyễn Thị Thu Trang

Hà Nội, ngày 30 tháng 10 năm 2021

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 4

I CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5

1.1 Tổng quan về tình hình COVID-19 hiện nay 5

1 2 Tổng quan tình hình nghiên cứu 6

1.2.1 Một số nghiên cứu đi trước 6

1.2.2 Giả thuyết nghiên cứu 7

II PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 8

2.1 Phương pháp thu thập số liệu và xây dựng mô hình 8

2.1.1 Phương pháp thu thập và xử lý số liệu 8

2.1.2 Phương pháp xây dựng mô hình 8

2.2 Xây dựng mô hình lý thuyết 9

2.2.1 Mô hình hồi quy 9

2.2.2 Giải thích các biến số trong mô hình 9

2.3 Mô tả số liệu 10

III KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH 11

1.Đồ thị Scatter with regression 11

2 Bảng thống kê mô tả 12

3 Bảng kết quả hồi quy 13

4 Kiểm định sự phù hợp của mô hình 15

6 Kiểm định White ( kiểm định về pương sai sai số thay đổi) 16

7 Kiểm định đa cộng tuyến 17

8 Kiểm định Jarque – bera ( Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên) 17

IV THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 18

4.1 Lý giải kết quả nghiên cứu 18

4.2 Phân tích 19

4.3 Đề xuất một số giải pháp 19

KẾT LUẬN 22

DANH MỤC THAM KHẢO 23

DANH SÁCH THÀNH VIÊN VÀ PHÂN CHIA CÔNG VIỆC

( Trưởng nhóm) phần 2,3 Soạn word phần 4 và tổng hợp word

soạn word phần 1

Soạn word phần 2

ĐÁNH GIÁ CÁ NHÂN Đánh giá Quách Thị Bùi Văn Định Nguyễn Thị Lê Phương

LINK VIDEO THUYẾT TRÌNH:

https://drive.google.com/drive/folders/1obvVIrKjCx_NQADBB66iDbwZ9k4eO2fw?usp=sharing

LỜI MỞ ĐẦU

Tình hình dịch COVID-19 trên thế giới đã và đang là một chủ đề rất nóngtrên toàn thế giới Bắt đầu diễn ra từ cuối năm 2019 tại Vũ Hán (Trung Quốc) đếnnay dịch bệnh đã lây lan ra hơn 220 quốc gia, vùng lãnh thổ và vẫn đang diễn biếnhết sức phức tạp: số ca nhiễm và tử vong do Covid-19 tại các quốc gia ngày càngcao, tình hình dịch bệnh khó kiểm soát, các biến thể mới của virus có tốc độ độtbiến nhanh, lây lan rộng hơn, nguy hiểm và khó dự đoán hơn chủng virus cũ

Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ tử vong là vô cùng cấp thiết đểcác cơ quan chính phủ các nước chuẩn bị các kịch bản cũng như các biện phápphòng chống dịch, hướng tới giảm thiểu tối đa tỷ lệ tử vong Nhận thức được sựcấp thiết đó, nhóm chúng em đã lựa chọn đề tài nghiên cứu là: “Các yếu tố ảnh

hưởng tới số ca tử vong do đại dịch COVID-19 tai một số nước trên thế giới năm 2020.”

Mục tiêu của tiểu luận hướng tới là đánh giá các yếu tố ảnh hưởng tới số ca

tử vong do đại dịch COVID-19 tại một số quốc gia năm 2020 Từ đó xây dựng môhình hồi quy giữa các yếu tố ảnh hưởng đến số ca tử vong trong năm 2020 củakhoảng hơn 100 nước Qua đó, nhóm có thể đưa ra một số đề xuất cho sự phát triểnbền vững trong thời gian tới

Tiểu luận sẽ được trình bày theo kết cấu các phần như sau:

2 Phương pháp nghiên cứu

3 Kết quả ước lượng và kiểm định

4 Kết luận và kiến nghị

Trong quá trình nghiên cứu, do còn nhiều hạn chế về chuyên môn và kinhnghiệm, bài nghiên cứu không thể tránh khỏi những thiếu sót Nhóm rất mong nhậnđược những góp ý của cô để hoàn thành bài nghiên cứu tốt hơn.

Chúng em xin chân thành cảm ơn cô!

1.1. Tổng quan về tình hình COVID-19 hiện nay

COVID-19 là một bệnh đường hô hấp có tính truyền nhiễm cao gây ra bởimột loại coronavirus mới được gọi là SARS-CoV-2 (hội chứng hô hấp cấp tínhnghiêm trọng - coronavirus - 2) Khi virus 2019-nCoV xâm nhập vào cơ thể, nó đivào trong một số tế bào và chiếm lấy bộ máy tế bào (gây tổn thương viêm đặc hiệu

ở đường hô hấp), đồng thời virus chuyển hướng bộ máy đó để phục vụ cho chính

nó, tạo ra virus mới và gây nhiễm tiếp cho người khác Người nhiễm 2019-nCoV cócác triệu chứng cấp tính: ho, sốt, khó thở… có thể diễn biến đến viêm phổi nặng, suy

hô hấp cấp tiến triển và tử vong; đặc biệt ở những người lớn tuổi, người có bệnh mạntính, suy giảm miễn dịch

Căn bệnh COVID-19 lần đầu tiên được xác định ở Vũ Hán, Trung Quốc.Vào ngày 31 tháng 12 năm 2019, các quan chức Trung Quốc tại thành phố Vũ Hán

đã xác nhận một số trường hợp viêm phổi không rõ nguyên nhân Khi nó nhanhchóng lây lan ở Vũ Hán, các nhà khoa học cuối cùng đã xác định nó là một loạicoronavirus mới vào ngày 7 tháng 1 năm 2020 Theo tổ chức Y tế Thế giới(WHO), các triệu chứng bao gồm ho khan, sốt, khó thở, viêm phổi và suy hô hấp,

là những triệu chứng tương tự như bệnh cúm và các loại vi rút khác tấn công hệ hôhấp Đến ngày 30 tháng 1, WHO đã tuyên bố tình trạng khẩn cấp về sức khỏe cộngđồng toàn cầu do có 9.000 trường hợp nhiễm COVID-19 được báo cáo ở 18 quốcgia, bao gồm cả Trung Quốc Trong khoảng thời gian ngắn, căn bệnh này đã trởthành mối đe dọa toàn cầu và được gọi là đại dịch vào ngày 11 tháng 3 năm 2020

Tính đến ngày tháng 10 năm 2021, đã có 233.503.524 trường hợp được xácnhận nhiễm COVID-19, bao gồm 4.777.503 trường hợp tử vong, được báo cáo choWHO Vắc xin được đưa vào sử dụng điều trị các triệu chứng của bệnh nhân Tuyvắc-xin còn hạn chế và chúng vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm lâm sàng, việc

phòng ngừa sớm những căn bệnh này tốt hơn là chữa bệnh Kết quả này cho phépchính phủ sớm đưa hành động để tập trung nhiều nỗ lực hơn trong việc ngăn chặn

sự bùng phát cuối cùng sẽ xảy ra

1 2 Tổng quan tình hình nghiên cứu

1.2.1 Một số nghiên cứu đi trước

Cho tới hiện tại, đã có nhiều nghiên cứu về đề tài COVID-19 và các yếu tốảnh hưởng đến nó được thực hiện bằng phương pháp định tính hay phương phápđịnh lượng

Nghiên cứu “Obesity and mortality of Covid-19” của các tác giả Abdul

Zahra Hussain, Kamal Mahawar, Zefeng Xia, Wah Yang, Shamsi EL-Hasani bằngphương pháp phân tích định lượng đã chỉ ra rằng béo phì là nhân tố quan trọng liênquan tới sự tử vong của các bệnh nhân Covid-19 bởi vì những người béo phì có hệmiễn dịch yếu do đó dễ bị tổn thương bởi một loại nhiễm trùng đặc biệt đòi hỏiphản ứng tế bào mô ngay lập tức ví dụ như coronavirus

Theo cuốn “Dịch tễ học - COVID Reference” của tác giả Bernd Sebastian

Kamps, Christian Hoffmann cùng với sự đóng góp của nhiều tác giả khác bằngphương pháp tổng hợp các nghiên cứu liên quan đến Covid-19 và phương phápđịnh lượng đã chỉ ra rằng tỷ lệ tử vong do Covid ở người cao tuổi Một trong nhữngyếu tố quan trọng khác liên quan đến tỷ lệ tử vong đó là số lượng giường bệnh điềutrị đặc biệt của bệnh viện

Nghiên cứu “ Factors associated with deaths due to COVID-19 versus other

causes: population-based cohort analysis of UK primary care data and linked national death registrations within the OpenSAFELY platform’’ của The Lancet

Regional Health – Europe đề cập tới vấn đề tỷ lệ tử vong do COVID-19 cho thấymối quan hệ chặt chẽ với tuổi tác và các tình trạng bệnh lý trước đó, cũng như tỷ lệ

tử vong do các nguyên nhân khác Nghiên cứu nhằm mục đích điều tra xem các yếu

tố cụ thể có liên quan khác biệt như thế nào với tỷ lệ tử vong do COVID-19 so với

tỷ lệ tử vong do các nguyên nhân khác ngoài COVID-19

1.2.2 Giả thuyết nghiên cứu

- Giả thuyết về độ tuổi

Nghiên cứu “Effect of age on death due to coronavirus disease 2019” trích xuất

số ca tử vong cùng với phân bố tuổi, giới tính, một số bệnh đồng mắc, nghề nghiệp

và tỉnh của những bệnh nhân được ghi nhận Bài nghiên cứu đã cho thấy rằng độtuổi càng cao tỷ lệ tử vong do COVID-19 càng lớn

- Giả thuyết về thu nhập bình quân đầu người

GDP đầu người là một công cụ kinh tế dùng để so sánh năng suất kinh tế và mức

sống của người dân ở một quốc gia Nghiên cứu “Factors affecting COVID-19

mortality: an exploratory study” đã rút ra kết luận rằng khi GDP cao hơn đồng

nghĩa với việc sức khỏe con người tốt hơn và chất lượng cuộc sống cao hơn Do đó,

Số ca nhiễm bệnh sẽ có khả năng phục hồi sức khỏe tốt hơn, số ca có khả năng tửvong sẽ giảm đáng kể

- Giả thuyết về bệnh béo phì

Bệnh thừa cân béo phì là bệnh mãn tính do sự dư thừa quá mức lượng mỡ trong cơthể Nó được xác định thông qua chỉ số BMI Nghiên cứu của CDC đã chỉ ra béophì khiến mọi người có nguy cơ mắc nhiều bệnh mãn tính nghiêm trọng khác, làmtăng nguy cơ bệnh nặng do COVID-19 và dẫn đến tử vong

- Giả thuyết về số lượng giường bệnh

Nghiên cứu “Ecological and Health Infrastructure Factors Affecting the

Transmission and Mortality of COVID-19” chỉ ra việc chăm sóc và giường ICU

có tương quan đáng kể với tỷ lệ tử vong Những người nghiên cứu đã nhận thấymối quan hệ bất ngờ giữa số ca tử vong gia tăng và số giường chăm sóc quantrọng / ICU tăng lên Khi tỷ lệ này tăng lên, khả năng kiểm tra và chăm sóc bệnhnhân giảm đi và nguy cơ tử vong do COVID-19 cao hơn

II PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Phương pháp thu thập số liệu và xây dựng mô hình

2.1.1 Phương pháp thu thập và xử lý số liệu

Để phục vụ nghiên cứu và chạy mô hình, nhóm thu thập mẫu thử và các giátrị ước tính của các mẫu đó dựa trên dữ liệu của 102 quan sát của 102 quốc gia Sốliệu của mô hình là dữ liệu chéo , thu thập theo phương pháp thống kê với nguồn sốliệu tin cậy lấy từ World Bank, World Health Organization (WHO) và Our World

in Data

Bằng phương pháp ước lượng các hệ số của mô hình bình quân tối thiểuthông thường OLS, dữ liệu được chọn và kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ sốhồi quy và sự phù hợp của mô hình dựa trên các quan sát, cũng như so sánh với cácnghiên cứu trước đây và tương tự để tìm ra kết quả tốt nhất để sử dụng phân tích.Trong quá trình làm bài, nhóm tác giả đã sử dụng kiến thức của kinh tế lượng,

phương pháp định lượng với sự hỗ trợ chính của phần mềm Eviews, Microsoft

Excel, Microsoft Word để tổng hợp và hoàn thành tiểu luận này.

2.1.2 Phương pháp xây dựng mô hình

Nhóm nghiên cứu lựa chọn phương pháp nghiên cứu định lượng: phân tíchhồi quy, xây dựng mô hình hồi quy và sử dụng phương pháp bình phương tối thiểuthông thường OLS để ước lượng Mô hình được ước lượng, kiểm định và khắc

phục khuyết tật qua phần mềm Eviews.

Phương pháp phân tích hồi quy: tìm mối quan hệ phụ thuộc của 1 biến, đượcgọi là biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằmước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước các giátrị của biến độc lập Cụ thể trong nghiên cứu này, phân tích mối quan hệ giữa biếnđộc lập tỷ lệ tử vong do COVID-19 (MRT), tỷ lệ người trên 65 tuổi (OLD) và tỷ lệngười trưởng thành béo phì (OBE) và thu nhập bình quân đầu người (GDP), tỷ lệgiường bệnh trên 1000 người ( BED)

2.2 Xây dựng mô hình lý thuyết

2.2.1 Mô hình hồi quy

Từ cơ sở lý thuyết đã nêu và các nghiên cứu đi trước, nhóm quyết định xâydựng mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong do COVID-19sau đây:

● Tỷ lệ dân số trên 65 tuổi (OLD)

● GDP bình quân đầu người (GDP)

● Tỷ lệ người trưởng thành có BMI trên 30 (OBE)

● Số lượng giường bệnh trên 1000 dân số (BED) Dưới đây là mô hình

2.2.2 Giải thích các biến số trong mô hình

Mô hình gồm 5 biến: 1 biến phụ thuộc và 4 biến độc lập

- Biến phụ thuộc là MRT: Giá trị của tỷ lệ tử vong do Covid-19 trên 1 triệu

người của 102 quốc gia (Số liệu năm 2020)

- Mô tả các biến độc lập được thể hiện trong Bảng 2.2.2:

-bình quân đầu người

béo phì (BMI>=30)

Bảng 2.2.2 Bảng mô tả biến độc lập

2.3 Mô tả số liệu

Mô tả số liệu được thể hiện trong Bảng 2.3:

ở mỗi quốc gia

mỗi quốc gia Tỷ lệ càng lớn thì số lượngngười mắc béo phì càng cao

quốc gia trên cơ sở mỗi cá nhân Nó đượctính bằng cách chia GDP của một quốc giacho số lượng dân số

số

10

Bảng 2.3: Bảng mô tả số liệu

III KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH 1.Đồ thị Scatter with regression

Bảng 3.1.1 Bảng 3.1.2

Bảng 3.1.3 Bảng 3.1.4

Bảng 3.1.1: Tương quan giữa tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người và tỷ

lệ người trên 65 tuổi là tương quan dươngBảng 3.1.2: Tương quan giữa tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người và tổng sảnphẩm quốc nội bình quân đầu người

Bảng 3.1.3: Tương quan giữa tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người và tỷ

lệ người mắc bệnh béo phì là tương quan dươngBảng 3.1.4: tương quan giữa tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người và tỷ lệgiường bệnh trên 1000 người

2 Bảng thống kê mô tả

Kết quả thống kê mô tả được thể hiện trong bảng 3.2

Bảng 3.2 Bảng kết quả thống kê mô tả

Biến Số quan Giá trị trung Giá trị lớn Giá trị nhỏ Độ lệch

• MRT: giá trị trung bình của tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người là 7.794118, độ

lệch chuẩn là 2.652621, giá trị nhỏ nhất là 2.0 và giá trị lớn nhất là 16.0

• OLD: giá trị trung bình của tỷ lệ người trên 65 tuổi là 9.637155, độ lệch

chuẩn là 6.626961, giá trị nhỏ nhất là 2.0 và giá trị lớn nhất là 28.0

• GDP: giá trị trung bình của tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người là

104581.4, độ lệch chuẩn là 181145.6, giá trị nhỏ nhất là 272.0 và giá trị lớn nhất là861177.0

• OBE: giá trị trung bình của tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh béo phì

(BMI>=30) là 148.5402, độ lệch chuẩn là 103.1617, giá trị nhỏ nhất là 3.9 và giá trịlớn nhất là 559.0

• BED: giá trị trung bình của số giường bệnh là 5.78431, độ lệnh chuẩn là 4.41,

giá trị nhỏ nhất là 1.0 và giá trị lớn nhất là 13.1.

Có thể thấy, số quan sát của mẫu là khá lớn, giá trị của các biến cũng được phủ rộng vậy nên mẫu có thể đại diện cho tổng thể

3 Bảng kết quả hồi quy

Bằng phần mềm Eviews, sử dụng lệnh “ LS MRT C OLD GDP BED

OBE”ta có kết quả ước lượng mô hình hồi quy được thể hiện trong bảng 3.3

● Về ý nghĩa của hệ số hồi quy:

Với điều kiện các yếu tố khác không đổi

+) ^β1 = 0,350716: Khi tỷ lệ dân số trên 65 tuổi tăng 1 đơn vị thì giá trị kỳ vọng của

tỷ lệ tử vong do COVID- 19 trên 1 triệu dân số sẽ tăng trung bình 0,350716 đơn vị

Hệ sô dương cho thấy tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên 1 triệu dân số và tỷ lệ dân sốtrên 65 tuổi có tác động cùng chiều nhau, chiều hướng tác động đúng theo kỳ vongban đầu

+) ^β2 = -5,88.10-5: Khi GDP bình quân đầu người theo sức mua tương đương tăng 1đơn vị thì giá trị kỳ vọng của tỷ lệ tử vong do COVID-19 giảm trung bình -5,88.10-

5 đơn vị Hệ sô âm cho thấy tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên một triệu dân số vàGDP bình quân đầu người có tác động ngược chiều nhau, chiều hướng tác động đúngvới kỳ vong ban đầu

+) ^β3 = -0.157166: Khi số lượng giường bệnh trên 1000 người tăng 1 đơn vị thì giá

trị kỳ vọng của tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên một triệu dân số sẽ giảm trung bình0,157166 đơn vị Hệ sô âm cho thấy tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên một triệu dân

số và số lượng giường bệnh trên 1000 người có tác động ngược chiều nhau, chiềuhướng tác động đúng theo kỳ vong ban đầu

14

+) ^β4 = 0.049147: Khi tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh béo phì (BMI>=30) tăng

1 đơn vị thì giá trị kỳ vọng của tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên 1 triệu dân số sẽtăng trung bình 0,049147 đơn vị Hệ sô dương cho thấy tỷ lệ tử vong do COVID-19trên 1 triệu dân số và tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh béo phì có tác động cùngchiều nhau, chiều hướng tác động đúng theo kỳ vong ban đầu

+) R – squared = 0 397841 => Các biến GDP, BED, OLD, OBE giải thích

39,7841% biến động trong biến MRT

+) P - value = 0.000 < 0.05 => Mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa

tỷ lệ tử vong (MRT) trung bình tăng tối thiểu 0,008388 và tối đa 0,089907

3.3 Mô hình hồi quy mẫu

Từ kết quả trên ta có mô hình hồi quy mẫu:Vớiđộtincậy95%

H0: mô hình hồi quy không phù hợp

H1: Mô hình hồi quy phù hợp

Từ kết quả eview, ta có :Fqs = 17,517

Với mức ý nghĩa 5% ta thấy P-value = 0.000 <

0.05 → Bác bỏ H0, chấp nhận H1

Kết luận : với mức ý nghĩa 5%, mô hình hồi quy phù hợp

5 Kiểm định Ramsey : THÊM CÁC BIẾN Ŷm

Thiết lập mô hình :

H0 : Mô hình hồi quy không bỏ sót biến quan trọng

H1 : mô hình hồi quy bỏ sót biến quan trọng

Sử dụng phần mềm Eview, kiểm định mô hình bằng lệnh ramsey Reset test, ta được kết quả:

Prob =0,196294 > 0,05

→ Tại mức ý nghĩa 5%, chấp nhận H0, bác bỏ H1

Kết luận: Mô hình không bỏ sót biến quan trọng tại mức ý nghĩa 5%

6 Kiểm định White ( kiểm định về phương sai sai số thay đổi)

Thiết lập cặp giả thuyết :

H0 : mô hình có phương sai sai số thay đổi

H1: mô hình có phương sai sai số thay đổi

sử dụng phần mềm Eview, kiểm định mô hình bằng lệnh White test ta được kết quả:

No cross terms : ta được kết quả Prob =0,421451 > 0,05

Cross terms : Prob = 0,738006 > 0.05