TIỂU LUẬN KINH tế LƯỢNG (HƯNG)

Đã từ rất lâu, thế giới coi Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là thước đo sự phát triển của mỗi quốc gia. 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, em quyết định chọn tiểuluận để nghiên cứu“Một số yếu tố ảnh hưởng đến Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Việt Nam trong giai đoạn 2001 2015”.

LỜI MỞ ĐẦU trang 1 CHƯƠNG I - SỐ LIỆU trang 2

1 Mô tả mẫu trang 2

2 Những thuận lợi khó khăn trang 4

CHƯƠNG II - TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU trang 5

1 Chọn biến trang 5

CHƯƠNG 3 - ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ trang 18

Đã từ rất lâu, thế giới coi Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là thước đo sự phát triển của mỗi quốc gia 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, em quyết

định chọn tiểu luận để nghiên cứu “Một số yếu tố ảnh hưởng đến Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Việt Nam trong giai đoạn 2001 - 2015”.

CHƯƠNG I - SỐ LIỆU

1 Mô tả mẫu

Em 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 2001 đến năm 2015

Kết quả thu được bảng sau:

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)

2 Những thuận lợi khó khăn

i Thuận lợi

- Số liệu đã được tổng hợp sẵn có, chính xác

- Các thành viên nhóm tích cực tìm kiếm, thu thập trên mạng intenet

- Không mất chi phí in phiếu điều tra

ii 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

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 Xây dựng mô hình hồi quy

Mô hình hồi quy mẫu:

Yi= 1 + 2X1i + 3X2i + 4X3i + 5X4i + 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:

Vậy ta được mô hình hồi quy mẫu:

Y= 2930347 - 37,51765 X1 + 2,554924X2 + 0,256357X3 + 12,35047X4 – 3,184188X5 + ei

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

i Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc

 P_Value (X1) = 0.0087 < α = 0.05 : dân số có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP

 P_Value (X2) = 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 (X3) = 0.7557 > α = 0.05 : đầu tư không ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP 0< 0.05

 P_Value (X4) = 0.0315 < α = 0.05 : xuất khẩu có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP.0.5498>0.05

 P_Value (X5) = 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 X3 và X5 ra khỏi mô hình.X4

ii Kiểm định sự phù hợp của mô hình:

Sau khi loại bỏ biến X3 và X5 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 R2 = 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:

Ŷi=3211260– 41,14323*X1i + 2,774016*X2i +9,997010*X4i

3 Phân tích các hiện tượng

3.1 Đa cộng tuyến

i 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 X1,X2,X4

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 X1 và X2 là 0,966751 > 0,8

Hệ số tương quan giữa biến X1 và X4 là 0,959908 > 0,8

Hệ số tương quan giữa biến X2 và X4 là 0,990194 > 0,8

Như vậy có thể nghi ngờ có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình

Ta hồi quy biến X1 theo 2 biến giải thích X 2và X4 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

> 3.89⇒∈

⇒bác bỏ giả thuyết tức là X1 có quan hệ tuyến tính với X 2và X4

Kết luận: có hiện tượng đa cộng tuyến

ii biện pháp khắc phục: bỏ biến

(1) hồi quy mô hình khi bỏ biếnX1 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

3.2 Tự tương quan.

i 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 Vậy ta có d=1,368247

Với 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 trễ trong tương quan) Ta chọn giá trị là 1(tức p=1), chọn OK

Kết quả kiểm định(cửa sổ mô hình mà B-G đưa ra sẽ có dạng):

Nhìn vào giá trị Pro.Chi-square(1) =0.378502> α = 0.05 Vậy chấp nhận Ho

hay không tồn tại tự tương quan bậc 1

Tương tự kiểm tra tự tương quan bậc 2: Trong mục Lags to in clued Ta chọn giá trị là 2 (tức p=2), chọn OK

Có Prob Chi-square(2) =0.677025> α = 0.05 Vậy chấp nhận Ho hay 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

3.3 Phương sai thay đổi

i phát hiện hiện tượng

Kiểm định White:

Từ bảng equation, ta vào View -> Residual Tests ->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

ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ

Từ mô hình trên ta có thể thấy được vai trò to lớn của các yếu tố chi tiêu Chính phủ và xuất khẩu đối với tổng sản phẩm quốc nội, trong đó yếu tố xuất khẩu

có ảnh hưởng lớn hơn chi tiêu của Chính phủ Vì vậy muốn tăng GDP, chúng ta nên tăng giá trị xuất khẩu Việt Nam đã là thành viên của Liên Hợp Quốc, đã gia nhập WTO, TPP, khu vực ASEN từ đó có thêm nhiều điều kiện mở rộng thị trường xuất khẩu bên cạnh đó, chi tiêu của Chính phủ cũng phải minh bạch, đảm bảo mang lại hiệu quả Chính phủ nên chi để xây dựng cơ cấu hạ tầng, giao thông, bệnh viện, trường học, các khu vực công cộng , chi cho đầu tư phát triển nhằm đẩy mạnh tăng trưởng kinh tế