Các nhân tố ảnh hưởng đến GDP của việt nam

Trang 1

MỤC LỤC

PHẦN 1: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 2

PHẦN 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 3

1.Lý thuyết về GDP 3

2.Lý thuyết về CPI 3

3.Giá trị xuất, nhập khẩu 3

4.Dân số 4

PHẦN 3 :XÂY DỰNG MÔ HÌNH 5

1.Mô tả số liệu 5

2.Xây dựng mô hình 5

PHẦN 4 : KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY 9

1.Ma trận tương quan 9

2.Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến 9

3.Kiểm định bỏ sót biến 12

4.Kiểm định phương sai sai số thay đổi 12

5.Kiểm định tự tương quan 14

PHẦN 5 : KẾT LUẬN MÔ HÌNH, NÊU Ý NGHĨA VÀ HẠN CHẾ CỦA MÔ HÌNH 16

1.Hồi quy lại mô hình sau khi đã loại bỏ biến và khắc phục 16

2.Ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình 16

3.Kết luận 16

4.Hạn chế 16

PHẦN 6: Ý KIẾN CỦA NHÓM 17

LỜI CẢM ƠN 18

TÀI LIỆU THAM KHẢO 19

Trang 2

PHẦN 1:LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

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 chậm 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

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 cao nhất trong khu vực

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 kém 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 chúng em quyết định chọn đề tài ” Các nhân tố ảnh hưởng đến GDP của Việt Nam”

Trang 3

PHẦN 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN

Lý thuyết cho chúng ta có được một cái nhìn tổng quan về các hiện tượng các quy luật trong cuộc sống Vì vậy cơ sở lí luận của một vấn đề nào đó là một phần rất quan trọng trong quá trình đào sâu tìm hiểu và phân tích nó Vì vậy, khi xây dựng đề tài, nhóm chúng tôi đã áp dụng các lý thuyết sau từ môn kinh tế học vĩ mô

1.Lý thuyết về GDP:

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)

Cách tính GDP: GDP = C + I + G + X - M

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

• G là tổng chi tiêu của chính quyền (tiêu dùng của chính quyền)

• X là xuất khẩu

• M là nhập khẩu

2.Lý thuyết về CPI

Chỉ số giá tiêu dùng hay được viết tắt là CPI, từ các chữ tiếng Anh Consumer Price Index, là chỉ số tính theo phần trăm để phản ánh mức thay đổi tương đối của giá hàng tiêu dùng theo thời gian

Đây là chỉ tiêu được sử dụng phổ biến nhất để đo lường mức giá và sự thay đổi của mức giá (lạm phát).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

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

3.Giá trị xuất, nhập khẩu

Trang 4

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

4.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

Ở đây, do hạn chế về mặt đo lường số liệu và mẫu khảo sát nên nhóm làm đề tài chỉ xin phép phân tích các biến sau:

a Chỉ số CPI: CPI tăng thì GDP giảm Kì vọng (-)

b Nhập khẩu: Nhập khẩu tăng thì GDP giảm Kì vọng (-)

c Xuất khẩu: Xuất khẩu tăng thì GDP tăng Kì vọng (+)

d.Dân số: Dân số tăng thì GDP tăng Kì vọng (+)

Trang 5

PHẦN 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH

1.Mô tả số liệu

1.1 Nguồn dữ liệu và phạm vi nghiên cứu:

1.1.1 Dữ liệu:

o Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục thống kê http://www.gso.gov.vn

o Số liệu từ trang web http://tttm.moit.gov.vn

o Số liệu từ trang web http://vi.wikipedia.org

o Số liệu lấy từ Thời báo kinh tế Sài Gòn số ra ngày 31/ 12/2009

1.1.2 Phạm vi nghiên cứu: Từ năm 1990 đến năm 2009

1.2.Tổng hợp số liệu

khẩu(X3)

Xuất khẩu(X4)

Dân số(X5)

2.Xây dựng mô hình:

2.1.Mô hình hồi quy tổng thể:

 Biến phụ thuộc

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

 Biến độc lập: Mô hình gồm 4 biến độc lập:

 X2 : Chỉ số giá tiêu dùng CPI (Đơn vị tính: %)

Trang 6

 X3 : Nhập khẩu (Đơn vị tính : triệu USD)

 X4 : Xuất khẩu (Đơn vị tính : triệu USD)

 X5 : Dân số (Đơn vị tính : Nghìn người)

 Mô hình hồi quy tổng thể:

Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + Ui

2.2 Xây dựng mô hình hồi quy (I)

2.2.1.Kết quả chạy từ phần mềm Eviews

Bảng 2

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 04/30/11 Time: 17:28

Sample: 1 20

Included observations: 20

S.E of regression 19563.43 Akaike info criterion 22.81303

Y = -1139201- 19.83140*X2 + 9.461790*X3 + 4.906651*X4 + 17.56242*X5

Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):

Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + Ui

 Mô hình hồi quy mẫu (SRF):

Yi = β∧1 + β∧2X2i + βˆ3 X3i + βˆ4 X4i + βˆ5 X5i + ei

Yi = - 1139201 – 19.83140 X2i + 9.461790X3i + 4.906651 X4i + 17.56242X5i

 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) 19.83140 tỷ đồng

• Đối với βˆ3 : 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) 9.461790 tỷ đồng

Trang 7

• Đối với βˆ4 : 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) 4.906651 tỷ đồng

• Đối với βˆ5 : 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) 17.56242 tỷ đồng

2.2.2Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc (dựa vào P_Value với mức ý nghĩa α = 0,05)

 P_Value (X2) = 0,4736 > 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

Từ kết quả kiểm định trên suy ra cần loại bỏ biến X2 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 biến X 2

Kết quả chạy từ phần mềm Eviews

Bảng 3:

Date: 04/20/11 Time: 14:19

Sample: 1 20

Adjusted R-squared 0.997844 S.D dependent var 415214.2

Trang 8

Durbin-Watson stat 2.866368 Prob(F-statistic) 0.000000

 Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):

Yi = β1 + β3X3i + β4X4i + β5X5i + Ui

 Mô hình hồi quy mẫu (SRF):

Yi =β∧1 + βˆ3 X3i + βˆ4 X4i + βˆ5 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 với mức ý nghĩa α = 0,05)

 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

2.3 Đánh giá sự phù hợp của mô hình :

Ta có Prob(F-statistic) = 0,000000 < α = 0,05 => Mô hình phù hợp

PHẦN 4: KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG

MÔ HÌNH HỒI QUY

Trang 9

1 Ma trận tương quan:

Bảng 4:

Y 1.000000 0.987073 0.977658 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

Xem xét qua ma trận tương quan của các biến, 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

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

2.1 Hồi qui mô hình hồi quy phụ biến X 3 theo các biến độc lập còn lại

Y i (X 3 ) X 3 = β∧1 + β∧2X 4i + βˆ3 X 5i + e i

Kết quả chạy từ phần mềm Eview

Bảng 5

Dependent Variable: X3

Date: 04/20/11 Time: 09:35

Sample: 1 20

Trang 10

Kiểm định giả thiết: H0: R2 = 0.

H1: R2 ≠ 0

Từ việc hồi qui mô hình hồi quy phụ theo X3, ta có: R2 = 0,941815

Và k’= k-1= 2; n = 20

F = 2 2

1 1 '

'

R

R k

k n

−

×

−

= 291,358082

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

2.2 Biện pháp khắc phục:

Xem xét qua ma trận tương quan của các biến, ta nhận thấy biến X3 và X4 có rX3 ,X4 = 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 6:

Date: 04/20/11 Time: 14:07

Sample: 1 20

=> Ta có R2

X3 = 0,983167

Trang 11

- Trường hợp 2: Loại bỏ biến X4

Kết quả chạy từ mô hình phần mềm Eview

Bảng 7:

Date: 04/20/11 Time: 14:13

Sample: 1 20

=>Ta có R2

X4 = 0,994650

So sánh R2 ở hai mô hình hồi quy lại ta thấy R2

X3 = 0,983167 < R2

X4 = 0,994650

Vậy việc loại bỏ biến X4 ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn

2.3.Xây dựng mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến X 4:

+ Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):

Yi = β1 + β3X3i + β5X5i + Ui

+ Mô hình hồi quy mẫu (SRF):

Yi =β∧1 + βˆ3 X3i + βˆ5 X5i + ei

Yi = - 1272586 + 13,30902 X3i + 19,41005 X5i + ei

3.Kiểm định bỏ sót biến:

Đối với biến X4:

Bảng 8:

Omitted Variables: X4

Trang 12

F-statistic 31.14058 Probability 0.000041

Log likelihood ratio 21.61091 Probability 0.000003

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

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

Như vậy: Mặc dù khi có mặt trong mô hình sẽ gây nên hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng sau khi kiểm định biến bỏ sót ta nhận thấy rằng biến X4 là cần thiết trong mô hình và không thể bỏ

4 Kiểm định phương sai thay đổi (dùng kiểm định White):

Kiểm định mô hình gốc sau khi đã loại bỏ biến X2

Yi = - 1150044 + 9,395695 X3i + 4,973683 X4i + 17,69153 X5i + ei

 Kiểm định chéo:

Bảng 9:

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 04/20/11 Time: 16:43

Sample: 1 20

Trang 13

X5 3542575 1375942 2.574655 0.0277

S.E of regression 2.68E+08 Akaike info criterion 41.95593

Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 16,70623

Prob = 0,053520 > α = 0,05 => Mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi

 Kiểm định không chéo :

Bảng 10:

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 04/20/11 Time: 15:03

Sample: 1 20

Trang 14

X5^2 -7.662117 9.467080 -0.809343 0.4329

Adjusted R-squared 0.381929 S.D dependent var 4.79E+08

S.E of regression 3.76E+08 Akaike info criterion 42.59899

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

5 Kiểm định tự tương quan

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 2.927473 Probability 0.086659

Obs*R-squared 5.897720 Probability 0.052399

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 04/30/11 Time: 20:23

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C -36202.02 96048.86 -0.376913 0.7119

X3 -0.979053 1.082584 -0.904366 0.3811

X4 0.897683 1.213442 0.739782 0.4717

X5 0.533226 1.352266 0.394320 0.6993

RESID(-1) -0.652256 0.270675 -2.409736 0.0303

RESID(-2) -0.074247 0.376623 -0.197140 0.8466

R-squared 0.294886 Mean dependent var -7.88E-11

Sum squared resid 4.19E+09 Schwarz criterion 22.89775

Log likelihood -219.9903 F-statistic 1.170989

Theo kết quả bảng trên, nR2 = 5.897720 có P- valuel = 0.052399 > α = 0.05 nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan

Định dạng
Số trang	19
Dung lượng	273,5 KB