Nghiên cứu sự ảnh hưởng của đầu tư và xuất, nhập khẩu đến GDP

GDP (tổng sản phẩm quốc nội) là giá trị thị trường của tất cả các hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định và trong một thời kì nhất định. Đầu tư là tổng đầu tư ở trong nước của tư nhân. Nó bao gồm các khoản chi tiêu của doanh nghiệp về trang thiết bị và nhà xưởng hay sự xây dựng, mua nhà mới của hộ gia đình. Xuất khẩu là việc bán hàng hóa dịch vụ cho nước ngoài

Giáo viên hướng dẫn: Trần Tuấn Anh

Nhóm: 9

Đề tài : Nghiên cứu sự ảnh hưởng của đầu tư và xuất, nhập khẩu đến GDP

Năm GDP Đầu tư Xuất khẩu Nhập khẩu

• GDP (tổng sản phẩm quốc nội) là giá trị thị trường của tất cả các hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định và trong một thời kì nhất định

• Đầu tư là tổng đầu tư ở trong nước của tư nhân Nó bao gồm các khoản chi tiêu của doanh nghiệp về trang thiết bị và nhà xưởng hay sự xây dựng, mua nhà mới của hộ gia đình

• Xuất khẩu là việc bán hàng hóa dịch vụ cho nước ngoài

• Nhập khẩu là việc quốc gia này mua hàng hóa và dịch vụ từ quốc gia khác

Giải quyết bài toán

1 Xây dựng mô hình hồi quy

Mô hình hồi quy mẫu:

Trong đó:

• Biến phụ thuộc: Yi : GDP

• Biến giải thích:

• Xi: Đầu tư

• Zi: Xuất khẩu

• Ni: Nhập khẩu

• Ui: Sai số ngẫu nhiên  

Từ bảng số liệu trên và kết quả chạy eview ta được:

- Từ kết quả trên ta có mô hình hồi quy như sau:

Ŷi = 14115,24 + 2,017746X + 24,3044Z – 15,75433N + Ui

- Ý nghĩa của các hệ số hồi quy

• = 14115,24 khi tổng giá trị đầu tư, xuất khẩu, nhập khẩu đồng thời bằng 0 thì GDP đạt giá trị trung bình là 14115,24 tỷ đồng/năm

• = 2,017746 khi xuất khẩu, nhập khẩu không đổi, tổng giá trị đầu tư tăng thêm một đơn vị thì GDP trung bình sẽ tăng thêm 2,01 tỷ đồng/năm

• = 24,3044 khi tổng giá trị đầu tư, nhập khẩu không đổi, tổng giá trị xuất khẩu tăng thêm một đơn vị thì GDP trung bình sẽ tăng thêm 24,3 tỷ đồng/năm

• = -15,75 khi tổng giá trị đầu tư, xuất khẩu tăng thêm một đơn vị thì GDP trung bình sẽ giảm đi 15,75 tỷ đồng/năm

2 Kiểm định giả thuyết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình.

Với mức ý nghĩa α = 0,05 ta kiểm định giả thiết cho rằng đầu tư có ảnh hưởng đến GDP hay không

Với mức ý nghĩa α = 0,05 kiểm định giả thiết

Ta thấy có giá trị kiểm định t = 5,3893 có mức xác suất tương ứng là Pvalue = 0,0002 < α = 0,05

→ Bác bỏ H0 , chấp nhận H1 Đầu tư có ảnh hưởng đến tổng thu nhập GDP

 Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không

Với mức ý nghĩa α = 0,05 ta kiểm định giả thiết cho rằng xuất khẩu có ảnh hưởng đến GDP hay không

Với mức ý nghĩa α = 0,05 kiểm định giả thiết Ta thấy có giá trị kiểm định t = 8,5843 có mức xác suất tương ứng là Pvalue = 0,0000 < α = 0,05

→ Bác bỏ H0 , chấp nhận H1

Xuất khẩu có ảnh hưởng đến tổng thu nhập GDP

Với mức ý nghĩa α = 0,05 ta kiểm định giả thiết cho rằng nhập khẩu có ảnh hưởng đến GDP hay không

Với mức ý nghĩa α = 0,05 kiểm định giả thiết

Ta thấy có giá trị kiểm định t = 0,3725 có mức xác suất tương ứng là Pvalue = 0,0039 < α = 0,05

→ Bác bỏ H0 , chấp nhận H1

Nhập khẩu có ảnh hưởng đến tổng thu nhập GDP

 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

• Kiểm định giả thiết với mức ý nghĩa α = 0,05

Từ kết quả trên ta thấy = 0,9978 và

có xác suất Pvalue = 0,0000 < α = 0,05

→ Bác bỏ H0, tức là mô hình hồi quy là phù hợp

3 Nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến

• Hệ số xác định bội R2 cao nhưng tỷ số t thấp

Từ số liệu sử dụng phần mềm eview ta có kết quả sau:

Ŷi = 14115,24 + 2,017746X + 24,3044Z – 15,75433N + Ui Với mức ý nghĩa α = 0,05 thì ta có = 2,179

Nhận xét từ kết quả eview ta có :

R2 = 0.997859 > 0.8 Thống kê t của hệ số tương ứng với biến C là

t1=0.372550 < 2.179 Thống kê t của hệ số tương ứng với biến X là

t2 = 5.389309 > 2.179 Thống kê t của hệ số tương ứng với biến Z là

t3=8.584396 > 2.179 Thống kê t của hệ số tương ứng với biến N là

t4= -3.566101 < 2.179

Hệ số xác định bởi R của mô hình hồi quy rất gần 1 mô hình rất là phù hợp Trong khi đó thống kê, t1 lại có giá trị rất gần 0, kết quả làm tăng khả năng chấp nhận H0 không có ý nghĩa về mặt thống kê

Vậy có thể nghi ngờ rằng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình

• Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao.

Sử dụng phần mềm Eview ta được bảng như sau:

Từ kết quả trên cho thấy:

+ Hệ số tương quan giữa biến X và Z là 0,985231 > 0,8+ Hệ số tương quan giữa biến X và N là 0,993728 > 0,8+ Hệ số tương quan giữa biến Z và N là 0,992928 > 0,8

Có thể nói ở đây xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến

• Hồi quy phụ

Ta tiến hành hồi quy theo

Từ bảng eview trên ta được mô hình hồi quy phụ:

= 39237.67 - 0.836896 + 8.976440 Kiểm định giả thiết:

với ý nghĩa α = 0,05  



Từ kết quả eview ta thấy F = 519,7134

và có xác suất Pvalue = 0,0000 < α= 0,05

Nên ta bác bỏ giả thiết H0

 Mô hình hồi quy phù hợp

 Xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

• Nhân tử phóng đại phương sai VIF

Với biến là X thì R2phụ 2 = 0.987648 suy ra VIF = 80.958549 10

 Có hiện tượng đa cộng tuyến

Với biến Z thì R2phụ 3= 0.986079 suy ra VIF = 71.833919 10

 Có hiện tượng đa cộng tuyến

Với biến N thì R2phụ 4= 0.994062 suy ra VIF = 168,406871 10

 Có hiện tượng đa cộng tuyến

• Đo độ Theil

Xét mô hình hồi quy Y theo X ta được kết quả: Xét mô hình hồi quy Y theo Z ta được kết quả:

Xét mô hình hồi quy Y theo N ta được kết quả

Từ 3 bảng trên ta thu được kết quả:

= 0,982058 = 0,992555 = 0,981147

Độ đo Theil:

m = R2 – (R2 - ) – (R2 - ) – (R2 - ) = 0,997859 – (0,997859 - 0,982058) – (0,997859 - 0,992555) – (0,997859 -

0,981147) = 0,960042

Vậy độ đo của Theil về mức độ đa cộng tuyến là 0,960042

4 Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến

- Phương pháp tăng kích thước mẫu

• Ban đầu n=16, k=4, với số liệu đã cho có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, bằng phương pháp thêm số liệu từ điều tra thêm mẫu tức n tăng để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến ta có:

Khi này n’=26 tức thêm 10 mẫu nữa vào n=16

• Ta sẽ thêm số liệu mới như sau:

Năm GDP Đầu tư Xuất khẩu Nhập khẩu

• Tiến hành hồi quy trên eview với n’=26 và k=4 với số liệu trên ta được kết quả như sau:

Nhận thấy: với mức ý nghĩa 5%:

R2 = 0,997825 > 0,8Pvalue 1 = 0,4407 > 0,05Pvalue 2 = 0,0000 < 0,05 Pvalue 3 = 0.0000 < 0,05Pvalue 4 = 0,0041 < 0,05

Với so sánh trên ta nhận thấy mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nữa

Tuy nhiên bằng phương pháp tương quan cặp giữa các biến giải thích cao ta có:

Từ bảng trên ta thấy hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích đều rất cao:

Hệ số tương quan giữa biến X và Z là 0.989511 > 0.8

Hệ số tương quan giữa biến X và N là 0.996033 > 0.8

Hệ số tương quan giữa biến Z và N là 0.994692 > 0.8

Phương pháp lấy thêm biến chưa thực sự hiệu quả để có thể khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến

- Phương pháp loại bỏ biến

Loại bỏ biến X ta sẽ có mô hình hồi quy:

= 93286,89 + 22,61576Z + 2,357846N

= 0,992675t1 = 1,503269 t2 = 4,523300 t3 = 0,462768

Khi bỏ biến Z ta có:

= -132468,7 + 1,662055X + 11,72962N = 0,984708

= 0,995589

Ta thấy rằng > > nên khi mô hình loại bỏ biến Z sẽ có sự phù hợp cao hơn khi bỏ hai biến X và N.