CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỔNG THU NHẬP QUỐC DÂN (GNI) CỦA BỒ ĐÀO NHA GIAI ĐOẠN 20022021 VÀ DỰ BÁO NĂM 2023

Những yếu tố tác động đến tổng thu nhập quốc dân (GNI) của Bồ Đào Nha Dịch vụ vận tải Chỉ số dịch vụ vận tải là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường mức độ hoạt động và hiệu suất của ngành vận tải trong một quốc gia hoặc khu vực cụ thể. Chỉ số này thường bao gồm các yếu tố quan trọng như sản lượng vận chuyển, khối lượng hàng hóa vận chuyển, số lượng hành khách vận chuyển và các chỉ số liên quan khác. Chỉ số dịch vụ vận tải có thể được tính toán dựa trên các thông số thống kê thu thập từ các công ty vận tải, cơ quan chính phủ hoặc các nguồn dữ liệu khác GNI GNI là viết tắt của Gross National Income Chỉ số thu nhập quốc dân. GNI là chỉ số kinh tế xác định tổng thu nhập của một quốc gia trong một khoảng thời gian cụ thể (thường là 1 năm). Đây là chỉ tiêu được sử dụng để đo lường thực lực quốc gia. Chỉ số GNI bao gồm tổng đầu tư của người dân, chỉ tiêu cá nhân, chi phí tiêu dùng của chính phủ và thu nhập thuần từ tài sản ở nước ngoài,… Người ta hay sử dụng GNI để thay thế cho GDP (tổng sản phẩm quốc nội) nhằm đo lường cũng như theo dõi sự thịnh vượng của một nền kinh tế. Từ đó, tạo nên các giá trị thu nhập toàn diện hơn. Nói một cách dễ hiểu nhất thì chỉ số GNI sẽ bao gồm tất cả những giá trị tạo ra thu nhập ở nhiều thị trường và không riêng gì thị trường trong nước. Chỉ số thương mại Chỉ số thương mại là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường hoạt động và biến động của thương mại quốc tế. Chỉ số này thường dựa trên các dữ liệu thống kê về nhập khẩu và xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ giữa các quốc gia. Có một số chỉ số thương mại quan trọng được sử dụng để đo lường hoạt động thương mại: Giá trị xuất khẩu và nhập khẩu, thặng dư thương mại, cân đối thương mại... Công nghiệp Chỉ số công nghiệp là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường và theo dõi hoạt động và hiệu suất của ngành công nghiệp trong một khu vực hoặc quốc gia. Chỉ số này thường dựa trên các dữ liệu thống kê về sản xuất, sản lượng, tăng trưởng và các chỉ số khác liên quan đến công nghiệp. Có một số chỉ số công nghiệp quan trọng được sử dụng: Giá trị sản xuất công nghiệp, sản lượng công nghiệp, tăng trưởng, đầu tư công nghiệp, ... Nông, lâm nghiệp và thủy sản Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường và theo dõi hoạt động và hiệu suất của ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản trong một khu vực hoặc quốc gia. Chỉ số này thường dựa trên các dữ liệu thống kê về sản xuất, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản và thủy sản, xuất khẩu và nhập khẩu, và các chỉ số khác liên quan đến lĩnh vực này. Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản thường bao gồm các yếu tố sau: Sản xuất nông lâm nghiệp, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản, thủy sản, xuất khẩu và nhập khẩu, ...

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING

VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

-Tiểu luận PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

Đề tài:

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỔNG THU NHẬP QUỐC DÂN (GNI) CỦA BỒ ĐÀO NHA GIAI ĐOẠN 2002-

2021 VÀ DỰ BÁO NĂM 2023

Họ và tên: Ngô Ngọc Trình Lớp: CH2022K19.3_TCNH MSHV: 5221906T067

TP.Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2023

MỤC LỤC

1.LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1

1.1 Mục tiêu nghiên cứu 1

1.2 Những yếu tố tác động đến tổng thu nhập quốc dân (GNI) của Bồ Đào Nha 1

2 MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT 2

3.NGUỒN SỐ LIỆU, BẢNG SỐ LIỆU GỐC 3

4 ĐỒ THỊ CÁC BIẾN VÀ BÀNG THỐNG KÊ MÔ TẢ 4

4.1 Đồ thị các biến 4

4.2 Bảng thống kê mô tả 7

5.CHẠY MÔ HÌNH VÀ KHAI THÁC KẾT QUẢ SỬ DỤNG (SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS) 7

6.KIỂM ĐỊNH F VÀ KIỂM ĐỊNH T 8

6.1 Kiểm định F (Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5%) 8

6.2 Kiểm định T (Kiểm định các biến X2, X3, X4, X5 có thật sự gây ra biến động của Y với mức ý nghĩa 5%) 9

6.2.1 Với mức ý nghĩa 5%, dịch vụ vận tải (X2) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân (Y) hay không? 9

6.2.2 Với mức ý nghĩa 5%, chỉ số thương mại (X3) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không? 9

6.2.3 Với mức ý nghĩa 5%, công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (X4) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không? 10

6.2.4 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không? 11

6.3 Hiệu chỉnh mô hình 11

6.4 Kiểm định F mô hình mới (Kiểm định các biến X2, X3, X5 có thật sự gây ra biến động của Y với mức ý nghĩa 5%) 13

6 5 Kiểm định T mô hình mới (Kiểm định các biến X 2, X3, X5 có thật sự gây ra biến động của Y với mức ý nghĩa 5%) 13

6.6 Ý nghĩa của R2 15

7.KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH 15

7.1 Kiểm định WHITE (Kiểm định phương sai sai số thay đổi ) 15

7.2 Kiểm định B-G (Kiểm định tương quan chuỗi bậc 2) 16

7.3 Kiểm định hồi quy phụ (Kiểm định đa cộng tuyến) 16

7.4 Kiểm định J-B (Kiểm định sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn) 20

8.HÀM HỒI QUY MẪU VÀ GIẢI THÍCH Ý NGHĨA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY 21

9.ƯỚC LƯỢNG CÁC HỆ SỐ HỒI QUY 22

9.1 Ước lượng khoảng đối xứng 22

9.2 Ước lượng tối đa 23

9.3 Ước lượng tối thiểu 25

9.4 Dự báo 26

10.KIẾN NGHỊ ĐỀ XUẤT TỪ MÔ HÌNH 28

TÀI LIỆU THAM KHẢO 30

1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

1.1 Mục tiêu nghiên cứu

Để có thể đánh giá được mức độ chênh lệch trong việc phân phối thu nhập một quốcgia, hiểu rõ về đời sống và chất lượng cuộc sống Nó có thể cung cấp cái nhìn tổng quan

về sức khỏe kinh tế và mức độ phát triển của một quốc gia Nhận thấy sự quan trọng củachỉ tiêu GNI trong việc đo lường sự phát triển kinh tế của một quốc gia, đồng thời vớimục đích tìm hiểu sự tác động, ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế đến tổng thu nhập quốcdân, đề tài sử dụng mô hình định lượng nghiên cứu mối quan hệ giữa GNI và các nhân tốảnh hưởng của Bồ Đào Nha Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu là chuỗi số liệu thời giantheo năm từ 2002 đến 2021 được lấy từ Ngân hàng Thế giới (World Bank)

* Dịch vụ vận tải

Chỉ số dịch vụ vận tải là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường mức độ hoạtđộng và hiệu suất của ngành vận tải trong một quốc gia hoặc khu vực cụ thể Chỉ số nàythường bao gồm các yếu tố quan trọng như sản lượng vận chuyển, khối lượng hàng hóavận chuyển, số lượng hành khách vận chuyển và các chỉ số liên quan khác Chỉ số dịch vụvận tải có thể được tính toán dựa trên các thông số thống kê thu thập từ các công ty vậntải, cơ quan chính phủ hoặc các nguồn dữ liệu khác

* GNI

GNI là viết tắt của Gross National Income - Chỉ số thu nhập quốc dân GNI là chỉ sốkinh tế xác định tổng thu nhập của một quốc gia trong một khoảng thời gian cụ thể(thường là 1 năm) Đây là chỉ tiêu được sử dụng để đo lường thực lực quốc gia Chỉ sốGNI bao gồm tổng đầu tư của người dân, chỉ tiêu cá nhân, chi phí tiêu dùng của chính phủ

và thu nhập thuần từ tài sản ở nước ngoài,… Người ta hay sử dụng GNI để thay thế choGDP (tổng sản phẩm quốc nội) nhằm đo lường cũng như theo dõi sự thịnh vượng của mộtnền kinh tế Từ đó, tạo nên các giá trị thu nhập toàn diện hơn Nói một cách dễ hiểu nhấtthì chỉ số GNI sẽ bao gồm tất cả những giá trị tạo ra thu nhập ở nhiều thị trường và khôngriêng gì thị trường trong nước

* Chỉ số thương mại

Chỉ số thương mại là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường hoạt động vàbiến động của thương mại quốc tế Chỉ số này thường dựa trên các dữ liệu thống kê vềnhập khẩu và xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ giữa các quốc gia Có một số chỉ số thươngmại quan trọng được sử dụng để đo lường hoạt động thương mại: Giá trị xuất khẩu vànhập khẩu, thặng dư thương mại, cân đối thương mại

* Công nghiệp

Chỉ số công nghiệp là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường và theo dõihoạt động và hiệu suất của ngành công nghiệp trong một khu vực hoặc quốc gia Chỉ sốnày thường dựa trên các dữ liệu thống kê về sản xuất, sản lượng, tăng trưởng và các chỉ sốkhác liên quan đến công nghiệp Có một số chỉ số công nghiệp quan trọng được sử dụng:Giá trị sản xuất công nghiệp, sản lượng công nghiệp, tăng trưởng, đầu tư công nghiệp,

* Nông, lâm nghiệp và thủy sản

Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo

lường và theo dõi hoạt động và hiệu suất của ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sảntrong một khu vực hoặc quốc gia Chỉ số này thường dựa trên các dữ liệu thống kê về sảnxuất, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản và thủy sản, xuất khẩu và nhập khẩu, và cácchỉ số khác liên quan đến lĩnh vực này Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản thường bao gồmcác yếu tố sau: Sản xuất nông lâm nghiệp, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản, thủysản, xuất khẩu và nhập khẩu,

Y: Tổng thu nhập quốc dân GNI (Đơn vị tính: triệu USD)

Biến độc lập:

X 2: Dịch vụ vận tải (Đơn vị tính: %)

X 3: Thương mại (Đơn vị tính: %)

X 4: Công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (Đơn vị tính: %)

X 5: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (Đơn vị tính: %)

3.NGUỒN SỐ LIỆU, BẢNG SỐ LIỆU GỐC

- Nguồn số liệu: số liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank) -

https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators#

- Bảng số liệu gốc:

NĂM

Tổng thu nhập quốc dân (triệu USD)

Dịch vụ vận tải (%)

Thương mại (%)

Công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (%)

Nông, lâm nghiệp và thủy sản (%)

Bảng 3.1: Số liệu các chỉ số kinh tế Bồ Đào Nha giai đoạn 2002-2021

4 ĐỒ THỊ CÁC BIẾN VÀ BẢNG THỐNG KÊ MÔ TẢ

Hình 5.1: Bảng kết quả hồi quy tuyến tính Y theo X2, X3, X4, X5-Mô hình hồi quy tổng thể (P.R.M)

Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + β4X4t + β5X5t + Ut (P.R M)

-Hàm hồi quy mẫu (S.R.F)

Y = 2690046 – 37249.29X2 + 5564.415X3 + 23238.00X4 – 443499.9X5

6.KIỂM ĐỊNH F VÀ KIỂM ĐỊNH T

6.1 Kiểm định F (Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5%)

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình không phù hợp (R2 = 0)

H1: Mô hình phù hợp (R2 >0)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Fqs) = 0.000190 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Fqs) → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mô hình phù hợp

6.2 Kiểm định T (Kiểm định các biến X2, X3, X4, X5 có thật sự gây ra biến động của Y với mức ý nghĩa 5%)

6.2.1 Với mức ý nghĩa 5%, dịch vụ vận tải (X 2 ) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Dịch vụ vận tải (X2) không thật sự gây ra biến động của tổng thụ nhập quốc dânGNI (Y)

H1: Dịch vụ vận tải (X2) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI(Y)

H0: Chỉ số thương mại (X3) không thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốcdân GNI (Y)

H1: Chỉ số thương mại (X3) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dânGNI (Y)

6.2.3 Với mức ý nghĩa 5%, công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (X 4 ) có thật sự gây

ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (X4) không thật sự gây ra biến động củatổng thu nhập quốc dân GNI (Y)

H1: Công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (X4) thật sự gây ra biến động của tổng thunhập quốc dân GNI (Y)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Tqs) = 0.2847 (2)

Từ (1) và (2) → α < P_value (Tqs) → Chưa có cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) không thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β 4 không có ý nghĩa thống kê)

6.2.4 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp và thủy sản (X 5 ) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) không thật sự gây ra biến động của tổng thunhập quốc dân GNI (Y)

H1: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhậpquốc dân GNI (Y)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Tqs) = 0.0014 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), Nông, lâm nghiệp và thủy sản thật sự gây

ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β 5 có ý nghĩa thống kê)

6.3 Hiệu chỉnh mô hình

Sau khi kiểm định sự phù hợp của mô hình và kiểm định các biến X2, X3, X4, X5 cóthật sự gây ra biến động của Y hay không (với mức ý nghĩa 5%), ta thấy rằng biến X4không thật sự gây ra biến động của Y Vì vậy, chúng ta sẽ loại biến độc lập X4 ra khỏi môhình và xét mô hình hồi quy tổng thể mới

Mô hình hồi quy tổng thể mới :

Biến độc lập:

X 2: Dịch vụ vận tải (Đơn vị tính: %)

X 3: Thương mại (Đơn vị tính: %)

X 5: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (Đơn vị tính: %)

Sử dụng phần mềm Eviews và bộ dữ liệu nói trên gồm 20 quan sát (từ năm 2002 đến2021) Kết quả hồi quy tuyến tính Y theo X2, X3, X5 mới như sau:

Hình 6.1: Bảng kết quả hồi quy tuyến tính Y theo X2, X3, X5 (hiệu chỉnh)

-Hàm hồi quy mẫu mới (S.R.F)

Y = 3234044 – 39275.55X 2 + 3606.139X 3 – 390219.9X 5

biến động của Y với mức ý nghĩa 5%)

6.

5 1 Với mức ý nghĩa 5%, dịch vụ vận tải (X 2 ) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Dịch vụ vận tải (X2) không thật sự gây ra biến động của tổng thụ nhập quốc dânGNI (Y)

H1: Dịch vụ vận tải (X2) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI(Y)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Tqs) = 0.0004 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), dịch vụ vận tải thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β 2 có ý nghĩa thống kê)

6.

5 2 Với mức ý nghĩa 5%, chỉ số thương mại (X 3 ) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Chỉ số thương mại (X3) không thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốcdân GNI (Y)

H1: Chỉ số thương mại (X3) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dânGNI (Y)

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) không thật sự gây ra biến động của tổng thunhập quốc dân GNI (Y)

H1: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhậpquốc dân GNI (Y)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Tqs) = 0.0017 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), Nông, lâm nghiệp và thủy sản thật sự gây

ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β 5 có ý nghĩa thống kê)

6.

6 Ý nghĩa của R 2

R2=0,731714 cho thấy dịch vụ vận tải (X2), chỉ số thương mại (X3), nông lâm nghiệp

và thủy sản (X5 ) giải thích được tới 73,1714 % biến động của tổng thu nhập quốc dânGNI (Y) (còn lại do sai số ngẫu nhiên giải thích)

7.KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH

7.1 Kiểm định WHITE (Kiểm định phương sai sai số thay đổi )

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình gốc không xảy ra phương sai sai số thay đổi

H1: Mô hình gốc xảy ra phương sai sai số thay đổi

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mô hình gốc không xảy ra phương sai sai

số thay đổi.

7.2 Kiểm định B-G (Kiểm định tương quan chuỗi bậc 2)

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình gốc không xảy ra tự tương quan bậc 2

H1: Mô hình gốc xảy ra tự tương quan bậc 2

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value = 0,1810 (2)

Từ (1) và (2) → α < P_value → Chưa có cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mô hình gốc không xảy ra tự tương quan bậc 2.

7.3 Kiểm định hồi quy phụ (Kiểm định 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

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình gốc không xảy ra đa cộng tuyến

H1: Mô hình gốc xảy ra đa cộng tuyến

Xem xét qua ma trận tương quan của các biến, ta nhận thấy biến X2 và X3 có | rx2,x3 | =0,274005 là lớn nhất Do đó, chúng ta sẽ tiến hành xem xét nên loại bỏ biến X2 hay X3 rakhỏi mô hình.

TH loại bỏ biến X 2 : Kiểm định biến X2 có cần thiết trong mô hình hay không

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: X2 không cần thiết trong mô hình

H1: X2 có cần thiết trong mô hình

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value = 0,0004 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), X 2 có cần thiết trong mô hình

TH loại bỏ biến X 3 : Kiểm định biến X3 có cần thiết trong mô hình hay không

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: X3 không cần thiết trong mô hình

H1: X3 có cần thiết trong mô hình

Như vậy: Mặc dù khi có mặt trong mô hình sẽ gây nên hiện tượng đa cộng tuyến, nhưngsau khi kiểm định biến có cần thiết trong mô hình hay không, ta nhận thấy rằng biến X2 vàX3 là cần thiết trong mô hình và không thể bỏ.

7.4 Kiểm định J-B (Kiểm định sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn)

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Sai số ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn

H1: Sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật phân phối chuẩn

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value = Probability = 0,718263 (2)

Từ (1) và (2) → α < P_value → chưa có cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), sai số ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn

8.HÀM HỒI QUY MẪU VÀ GIẢI THÍCH Ý NGHĨA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY

Hàm hồi quy mẫu (S.R.F)

 Khi thương mại thay đổi 1 (%) trong điều kiện tỉ lệ dịch vụ vận tải; nông, lâm

nghiệp, thủy sản; không đổi thì tổng thu nhập quốc dân trung bình sẽ thay đổi cùng chiều xấp xỉ 3606.139 (triệu USD).

- Hệ số β5:

+δyX 5 δyZ = – 390219.9 < 0

 Khi nông, lâm nghiệp và thủy sản, thay đổi 1 (%) trong điều kiện tỉ lệ dịch vụ vậntải; thương mại; không đổi thì tổng thu nhập quốc dân trung bình sẽ thay đổi

ngược chiều xấp xỉ 390219.9 (triệu USD).

9.ƯỚC LƯỢNG CÁC HỆ SỐ HỒI QUY

9.1 Ước lượng khoảng đối xứng

9.1.1 Ước lượng khoảng đối xứng β2

thương mại (X3), nông lâm nghiệp và thủy sản (X5) không đổi, thì giá trị trung bình củatổng thu nhập quốc dân GNI (Y) sẽ dao động trong khoảng (-57774.65092; -20776.44908)

9.1.2 Ước lượng khoảng đối xứng β3

⇔ 3606.139 - 1359,321* 2,12 < β3 < 3606.139 + 1359,321* 2,12

⇔ 724.37848 < β3 < 6487.89952

dịch vụ vận tải (X2), nông lâm nghiệp và thủy sản (X5) không đổi, thì giá trị trung bìnhcủa tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) sẽ dao động trong khoảng (724.37848; 6487.89952).9.1

3 Ước lượng khoảng đối xứng β 5

kiện dịch vụ vận tải (X2), chỉ số thương mại (X3) không đổi, thì giá trị trung bình của tổngthu nhập quốc dân (Y) sẽ dao động trong khoảng (- 610063.264; - 170376.536)

9.2 Ước lượng tối đa

9.2.1 Ước lượng tối đa β2