Đề tài nghiên cứu : Sự ảnh nhưởng của vốn , chi tiêu cho giáo dục đến GDP 2.Các biến : - Biến phụ thuộc : GDP - Biến độc lập :+ vốn K + chi tiêu cho giáo dục H 3.Lý do chọn đề tài : Tổng
Trang 1HỌC VIỆN TÀI CHÍNH KHOA CƠ BẢN
ĐỀ TÀI : NGHIÊN CỨU SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA VỐN , CHI TIÊU CHO GIÁO DỤC ĐẾN GDP
VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000-2016
NHÓM 11
1.Trịnh Thị Minh Nguyệt (15.06)
2.Lý Thị Huyền Chang (15.06)
3.Đỗ Thị Thu Huyền (15.06)
4.Vũ Ngọc Diệp (15.06)
5.Phạm Thị Sửu (15.06)
Trang 2I.Đặt vấn đề
1 Đề tài nghiên cứu : Sự ảnh nhưởng của vốn , chi tiêu cho giáo dục đến GDP
2.Các biến :
- Biến phụ thuộc : GDP
- Biến độc lập :+ vốn K
+ chi tiêu cho giáo dục H
3.Lý do chọn đề tài :
Tổng sản phẩm quốc nội 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 Bởi vậy GDP là một công cụ quan trọng , thích hợp được dùng phổ biến trên thế giới sự phát triển , thay đổi trong nền kinh tế quốc dân 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 Bất cứ một quốc gia nào cũng muốn duy trì một nền kinh tế tăng trưởng cùng với sự ổn định mà GDP là một trong những tín hiệu cụ thể cho những nỗ lực của chính phủ cũng như người dân Vì thế việc nghiên cứu khuynh hướng tăng trưởng GDP và các nhân tố ảnh hưởng đến GDP giúp chính phủ có thể thay đổi các chính sách để đạt được các mục tiêu đề ra nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Trong các nhân tố ảnh hưởng đến GDP không thể không kể đến khối lượng vốn và chi tiêu cho giáo dục Vì vậy nhóm chúng em quyết định nghiên cứu đề tài :
“ Sự ảnh hưởng của vốn và chi tiêu cho giáo dục đến GDP Việt Nam giai đoạn 2000-2016 ‘’
II.Xây dựng mô hình tổng quát
PRM: GDPi = β1+ β2Ki + β3Hi + Ui
Trang 3III.Bảng số liệu về các biến số GDP(tỷ đồng), tổng vốn-K (tỷ đồng), chi tiêu cho giáo dục-H (tỷ đồng).
(Nguồn : Tổng cục thống kê)
Trang 4IV Ước lượng mô hình : ảnh hưởng của vốn - K (tỷ đồng) , chi tiêu cho giáo dục - H (tỷ đồng) đến tổng sản phẩm quốc nội - GDP (tỷ đồng).
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/23/17 Time: 21:32
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
SRM : GDPi= 19262.07 + 1.618659Ki + 7.988422Hi + ei
1
ˆ
= 19262.07 cho biết khi vốn và chi tiêu cho giáo dục bằng không thì GDP tăng 19262.07 tỷ đồng 2
ˆ
=1.618659 cho biết khi vốn thay đổi 1 tỷ đồng trong điều kiện chi tiêu cho giáo dục không đổi thì
GDP thay đổi 1.618659 tỷ đồng
3
ˆ
=7.988422 cho biết khi chi tiêu cho giáo dục thay đổi 1 tỷ đồng trong điều kiện vốn không đổi thì
GDP thay đổi 7.988422 tỷ đồng
Trang 5V.Ước lượng các tham số của mô hình
1.Ước lượng β1
a.Tìm khoảng tin cậy 2 phía
1
ˆ
- Se( ˆ 1 ).tα/2 (n- 3)
≤ β1 ≤ ˆ 1 + Se( ˆ 1 ).t
α/2(n-3)
1
ˆ
Se( ˆ 1 )= 71145.32
tα/2 (n- 3)
= t0.025(14)= 2.145
-133344.6 ≤ β1 ≤ 171868.8
b.Tìm khoảng tin cậy bên trái
β1 ≤ ˆ 1 + Se( ˆ 1 ).t
α(n-3)
1
ˆ
Se( ˆ 1 )= 71145.32
tα(n-3)= t0.05(14)= 1.761
c.Tìm khoảng tin cậy bên phải
1
ˆ
- Se( ˆ 1 ).tα (n- 3)
≤ β1
1
ˆ
Se( ˆ 1 )= 71145.32
tα(n-3)= t0.05(14)= 1.761
-106024.8 ≤ β1
Trang 62 Ước lượng β2
a.Tìm khoảng tin cậy 2 phía
2
ˆ
-Se( ˆ 2 ).tα/2 (n- 3)
≤ β2 ≤ ˆ 2 + Se( ˆ 2 ) t
α/2(n-3)
2
ˆ
Se( ˆ 2 ) = 0.344213
tα/2 (n- 3)
= t0.025(14)= 2.145
=> 0.88 ≤ β2 ≤ 2.357
b.Tìm khoảng tin cậy bên trái
β2 ≤ ˆ 2 + Se( ˆ 2 ).t
α(n-3)
2
ˆ
Se( ˆ 2 )= 0.344213
tα (n- 3)
= t0.05(14)= 1.761
c Tìm khoảng tin cậy bên phải
2
ˆ
- Se( ˆ 2 ) tα (n- 3)
≤ β2
2
ˆ
Se( ˆ 2 ) = 0.344213
tα (n- 3)
= t0.05(14)= 1.761
1.01 ≤ β2
Trang 73 Ước lượng β3
a.Tìm khoảng tin cậy 2 phía
3
ˆ
- Se( ˆ 3 ) tα/2 (n- 3)
≤ β3 ≤ ˆ 3 + Se( ˆ 3 ) t
α/2(n-3)
3
ˆ
Se( ˆ 3 ) = 1.69258
tα/2 (n- 3)
= t0.025(14)= 2.145
4.36 ≤ β3 ≤ 11.62
b.Tìm khoảng tin cậy bên trái
β3 ≤ ˆ 3 + Se( ˆ 3 ).t
α(n-3)
3
ˆ
Se( ˆ 3 )= 1.69258
tα (n- 3)
= t0.5(14)= 1.761
c.Tìm khoản tin cậy bên phải
3
ˆ
-Se( ˆ 3 ).tα (n- 3)
≤ β3
3
ˆ
Se( ˆ 3 ) = 1.69258
tα (n- 3)
= t0.5(14)= 1.761
Trang 8VI.Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
SRM : GDPi= 19262.07 + 1.618659Ki + 7.988422Hi+ ei
+ Cặp giả thuyết
H0 : Mô hình hồi quy không phù hợp ( R2=0 => β2=β3=0)
H1 : Mô hình hồi quy phù hợp (R2 ≠ 0 => β2≠0 hoặc β3≠ 0)
+ Tiêu chuẩn kiểm định
2 / 2 2
n R
R
~ F(2,n -3)
+ Miền bác bỏ
Wα= { F : F > Fα(2,n-3) } + Dựa vào mẫu
Fqs= = 1179.03 Tra F0.05(2,14)= 3.68
Fqs > F0.05(2,14)
Bác bỏ H0 , chấp nhận H1
Mô hình hồi quy phù hợp
Trang 9VII.Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
1.Nhận dạng đa cộng tuyến dựa vào hồi quy phụ
Dependent Variable: H
Method: Least Squares
Date: 11/23/17 Time: 22:18
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Trang 10+Cặp giả thuyết
H0 : Mô hình gốc không có đa cộng tuyến
H1 : Mô hình gốc có đa cộng tuyến +Tiêu chuẩn kiểm định
F= ( 1 1 ) /( 2 )
1 / 1 2 2
R
~ F(1,n-2)
+Miền bác bỏ
Wα = { F:F>Fα(1,n-2)}
+Dựa vào mẫu
Fqs = 387.1879
Tra F0.05(1,15) = 4.54
Fqs > F0.05(1,15)
Bác bỏ H0 , chấp nhận H1
Mô hình không có đa cộng tuyến
Trang 112 .Nhận dạng phương sai sai số thay đổi – Kiểm định White
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/23/17 Time: 22:13
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Trang 12Sum squared resid 1.25E+21 Schwarz criterion 49.58211
+Cặp giả thuyết
H0 : Phương sai sai số không đổi theo biến phụ thuộc
H1: Phương sai sai số thay đổi theo biến phụ thuộc
+Tiêu chuẩn kiểm định
Ӽ2 = nR12~ Ӽ2(5) +Miền bác bỏ
Wα= { Ӽ2: Ӽ2> Ӽ2(5)0.05 } + Dựa vào mẫu
Ӽ2qs = 17*0.682177= 11.597 Tra Ӽ2(5)0.05 = 11.0705
Ӽ2qs > Ӽ2(5)0.05
Bác bỏ H0 , chấp nhận H1
Phương sai sai số thay đổi theo biến phụ thuộc
3.Nhận diện tựu tương quan-Kiểm định Breusch-Godfrey
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Trang 13Obs*R-squared 0.199876 Prob Chi-Square(2) 0.9049
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/23/17 Time: 21:50
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Presample missing value lagged residuals set to zero
+ Cặp giả thuyết
Trang 14H0 : Mô hình ban đầu không có tựu tương quan
H1 : Mô hình ban đầu có tựu tương quan + Tiêu chuẩn kiểm định
Ӽ2 = (n-2)R12~ Ӽ2(2) +Miền bác bỏ Wα={ Ӽ2 : Ӽ2 > Ӽα2(2)}
+Dựa vào mẫu ta có
Ӽ2qs = (17-2)*0.011757=0.176355 Tra Ӽα2(2) = Ӽ0.052(2)= 5.9915
Ӽ2qs ≤ Ӽ0.052(2)
Chưa có cơ sở bác bỏ H0
Mô hình ban đầu không có tựu tương quan
4.Các loại sai lầm chỉ định
a Đưa biến không thích hợp vào mô hình
* Có nên bỏ K ra khỏi mô hình không
Redundant Variables Test
Equation: UNTITLED
Specification: GDP C K H
Redundant Variables: K
F-test summary:
Trang 15Test SSR 3.03E+11 1 3.03E+11
LR test summary:
Restricted Test Equation:
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/23/17 Time: 22:06
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Trang 16=> Sau khi bỏ biến K ra khỏi mô hình ta hồi quy được R 2 < R ( 0.98376 < 0.993254 )
=> Không nên bỏ biến K ra khỏi mô hình
* Có nên bỏ biến H ra khỏi mô hình không
Redundant Variables Test
Equation: UNTITLED
Specification: GDP C K H
Redundant Variables: H
F-test summary:
LR test summary:
Restricted Test Equation:
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/23/17 Time: 22:04
Trang 17Sample: 2000 2016
Included observations: 17
=> Sau khi bỏ biến H ra khỏi mô hình ta thu được R 22 < R ( 0.983687 < 0.993254 )
=> Không nên bỏ biến H ra khỏi mô hình
b.Kiểm định dạng hàm các biến bỏ sót - Kiểm định Ramsey
Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Specification: GDP C H K
Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3
F-test summary:
Trang 18Test SSR 1.20E+11 2 5.99E+10
LR test summary:
Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/26/17 Time: 19:02
Sample: 2000 2016
Included observations: 17
Trang 19F-statistic 1347.456 Durbin-Watson stat 2.345115
+ Cặp giả thuyết H0 : Mô hình gốc không bỏ sót biến
H1 : Mô hình gốc bỏ sót biến
+Tiêu chuẩn kiểm định F = ( 1 3 ) /( 5 )
2 / ) 3 ( 2
2 2
n R
R R
~ F (2,n-5) +Miền bác bỏ Wα = { F:F> Fα (2,n-5)}
+ Dựa vào mẫu
Fqs = 9.944 Tra F0.05 (2,12) = 3.89
Fqs > F0.05 (2,12)
Bác bỏ H0 , chấp nhận H1
Mô hình gốc bỏ sót biến
b.Kiểm định tính phân bổ chuẩn của sai số ngẫu nhiên
+ Cặp giả thuyết H0 : Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
Trang 20H1 : Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn +Tiêu chuẩn kiểm định
) 3 ( 6
2 2
S
) + Miền bác bỏ
Wα = { JB : JB > Ӽα2(2)} + Với K = 2.812991 , S = 0.479893
JBqs = 0.67728 Tra Ӽα2(2)= Ӽ0.052(2)= 5.9915
JBqs < Ӽ0.052(2)
Chưa có cơ sở bác bỏ H0
Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn