Bài thực hành kinh tế lượng học viện tài chính

Vấn đề nghiên cứu Nước ta với hệ thống sông ngòi dày đặc và có đường biển dài rất thuận lợi phát triển hoạt động khai thác và nuôi trồng thủy sản. Sản lượng thủy sản Việt Nam đã duy trì tăng trưởng liên tục trong 17 năm qua với mức tăng bình quân là 9,07%năm. Với chủ trương thúc đẩy phát triển của chính phủ, hoạt động nuôi trồng thủy sản đã có những bước phát triển mạnh, sản lượng liên tục tăng cao trong các năm qua, bình quân đạt 12,77%năm, đóng góp đáng kể vào tăng trưởng tổng sản lượng thủy sản của cả nước. Vì vậy, trong bài báo cáo này chúng em khai thác đề tài này để nghiên cứu: “Sự ảnh hưởng của năng suất nuôi trồng thuỷ sản và diện tích diện tích mặt nước nuôi trồng thuỷ sản đến Sản lượng nuôi trồng của Việt Nam từ 2004 – 2019” Cơ sở lý luận Cơ sở lý thuyết lựa chọn mô hình Bắt đầu từ tầm quan trọng của kinh tế lượng. Kinh tế lượng là một môn học có phạm vi nghiên cứu rộng và đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc dân. Kinh tế lượng cung cấp các thông tin cần thiết cho việc nghiên cứu, phân tích, dự đoán, dự báo và ra các quyết định kinh tế. Mục đích nghiên cứu: Đưa ra được mô hình hồi quy phù hợp, từ đó phân tích và dự báo các hoạt động trong những năm tới Để thấy được mối quan hệ giữa các biến trong mô hình hồi quy. Ta lựa chọn mô hình hồi quy tổng thể như sau: SLi = β1 + β2NSi + β3DTi + Ui Trong đó: Sản lượng (SL): là biến phụ thuộc Năng suất (NS), Diện tích (DT) : là biến độc lập β1 ≠ 0: (hệ số chặn) cho ta biết khi NS và DT bằng 0 thì SL trung bình là β1 nghìn tấn β2 >0: cho ta biết khi NS thay đổi 1 triệu đồngha trong điều kiện DT không đổi thì Sản lượng nuôi trồng trung bình thay đổi β2 nghìn tấn β3>0: cho biết khi DT thay đổi 1 nghìn ha trong khi Năng suất không đổi thì Sản lượng nuôi trồng trung bình thay đổi β3 nghìn tấn Sau khi có mô hình hồi quy tổng thể, để dễ tính toán và xử lí số liệu ta thu nhỏ mô hình hồi quy tổng thể để có một mô hình hồi quy mới gọi là mô hình hồi quy mẫu nhằm điều tra chọn mẫu từ đó có những kết luận cho tổng thể Thu thập số liệu Bảng số liệu Năm Diện tích nuôi trồng (nghìn ha) Sản lượng nuôi trồng (nghìn tấn) Năng suất nuôi trồng (triệu đồngha) 2004 920,1 1.203,2 42,5 2005 952,6 1.478,9 47,4 2006 976,5 1.695,0 55,4 2007 1.018,8 2.124,6 67,4 2008 1.052,6 2.465,6 77,4 2009 1.044,7 2.589,8 87,1 2010 1.052,6 2.728,3 103,8 2011 1.040,5 2.933,1 135,2 2012 1.038,9 3.115,3 145,3 2013 1.046,4 3.215,9 157,6 2014 1.056,3 3.412,8 177,4 2015 1.057,3 3.532,2 178,1 2016 1.072,8 3.644,6 184,3 2017 1.106,8 3.892,9 210,1 2018 1.126,2 4.162,8 222,6 2019 1160 4.490,5 234,2 Nguồn số liệu: https:www.gso.gov.vnSLTKSelection.aspx?rxid=1fcd9551176f46c5b0fb9dcc84666777px_db=06.+N%c3%b4ng%2c+l%c3%a2m+nghi%e1%bb%87p+v%c3%a0+th%e1%bb%a7y+s%e1%ba%a3npx_type=PXpx_language=vipx_tableid=06.+N%c3%b4ng%2c+l%c3%a2m+nghi%e1%bb%87p+v%c3%a0+th%e1%bb%a7y+s%e1%ba%a3n%5cV06.51.px https:www.gso.gov.vnSLTKSelection.aspx?rxid=1fcd9551176f46c5b0fb9dcc84666777px_db=06.+N%c3%b4ng%2c+l%c3%a2m+nghi%e1%bb%87p+v%c3%a0+th%e1%bb%a7y+s%e1%ba%a3npx_type=PXpx_language=vipx_tableid=06.+N%c3%b4ng%2c+l%c3%a2m+nghi%e1%bb%87p+v%c3%a0+th%e1%bb%a7y+s%e1%ba%a3n%5cV06.46.px https:www.gso.gov.vnSLTKSelection.aspx?rxid=1fcd9551176f46c5b0fb9dcc84666777px_db=06.+N%c3%b4ng%2c+l%c3%a2m+nghi%e1%bb%87p+v%c3%a0+th%e1%bb%a7y+s%e1%ba%a3npx_type=PXpx_language=vipx_tableid=06.+N%c3%b4ng%2c+l%c3%a2m+nghi%e1%bb%87p+v%c3%a0+th%e1%bb%a7y+s%e1%ba%a3n%5cV06.03.px Ước lượng mô hình hồi quy Câu lệnh: ls sl c ns dt Dependent Variable: SL Method: Least Squares Date: 092020 Time: 20:31 Sample: 2004 2019 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C 4914.423 751.8649 6.536312 0.0000 NS 9.239907 0.740797 12.47293 0.0000 DT 6.319048 0.800541 7.893468 0.0000 Rsquared 0.992572 Mean dependent var 2917.844 Adjusted Rsquared 0.991429 S.D. dependent var 956.9311 S.E. of regression 88.59227 Akaike info criterion 11.97333 Sum squared resid 102031.7 Schwarz criterion 12.11819 Log likelihood 92.78662 HannanQuinn criter. 11.98074 Fstatistic 868.5461 DurbinWatson stat 0.864337 Prob(Fstatistic) 0.000000 Ý nghĩa kinh tế hệ số hồi quy Mô hình hồi quy mẫu Mô hình hồi quy mẫu: SLi = β ̂1 + β ̂2NSi + β ̂3 DTi + ei với β ̂1= 4914.423, β ̂2 = 9.239907, β ̂3 = 6.319048  SLi = 4914.423+ 9.239907NSi + 6.319048DTi + ei Ý nghĩa kinh tế: +β ̂1= 4914.423 cho ta biết khi Năng suất nuôi trồng và Diện tích nuôi trồng bằng 0 thì Sản lượng nuôi trồng trung bình là 4914.423 nghìn tấn + β ̂2 = 9.239907 cho ta biết khi năng suất thay đổi 1 triệu đồngha trong điều kiên Diện tích nuôi trồng không đổi thì Sản lượng nuôi trồng trung bình là 9.239907 nghìn tấn +β ̂3 = 6.319048 cho ta biết khi diện tích thay đổi 1 nghìn ha trong điều kiên Năng suất không đổi thì Sản lượng trung bình là 6.319048 nghìn tấn Sự phù hợp với lí thuyết kinh tế của mô hình: β ̂2, β ̂3 có ý nghĩa kinh tế Các kiểm định về mô hình 5.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình Có ý kiến mô hình hồi quy không phù hợp? Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình gốc không phù hợp H1: Mô hình gốc phù hợp Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: Miền bác bỏ giả thuyết Ho với mức ý nghĩa 5%: Theo kết quả trên báo cáo Eviews thì: Fqs= 868.5461 Mà F_0,05((2,13))=3.81. Ta thấy F_qs>F_0,05((2,13)) Fqs Wα  Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Kết luận: với mức ý nghĩa 5% ta có thể khẳng định rằng mô hình hồi quy trên hoàn toàn phù hợp. 5.2. Kiểm tra Đa cộng tuyến bằng Hồi quy phụ Gõ lệnh: ls ns c dt Dependent Variable: NS Method: Least Squares Date: 092020 Time: 20:49 Sample: 2004 2019 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C 861.3392 143.4772 6.003316 0.0000 DT 0.951213 0.137060 6.940105 0.0000 Rsquared 0.774793 Mean dependent var 132.8625 Adjusted Rsquared 0.758707 S.D. dependent var 65.06694 S.E. of regression 31.96192 Akaike info criterion 9.883436 Sum squared resid 14301.90 Schwarz criterion 9.980010 Log likelihood 77.06749 HannanQuinn criter. 9.888381 Fstatistic 48.16506 DurbinWatson stat 0.366871 Prob(Fstatistic) 0.000007 Ước lượng mô hình hồi quy phụ: NSi =α1 +α2DTi +V¬i Kiểm định 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= (R_121)((1R_12)(n2)) ~F((1;n2)) Miền bác bỏ: W_α= {F: F > F_0.05((1;n2))} Ta có: Fqs=48.16506; Tra bảng : F0.05(1;14) = 4.6 => Fqs >〖 F〗_0.05((1;14)) Fqs ϵ Wα bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 tức là mô hình gốc có hiện tượng đa cộng tuyến. 5.3. Kiểm tra khuyết tật Phương sai sai số thay đổi bằng Kiểm định White Ước lượng mô hinh gốc ban đầu thu: ei→e_i2 Heteroskedasticity Test: White Fstatistic 0.675366 Prob. F(5,10) 0.6519 ObsRsquared 4.039021 Prob. ChiSquare(5) 0.5438 Scaled explained SS 0.917625 Prob. ChiSquare(5) 0.9689 Test Equation: Dependent Variable: RESID2 Method: Least Squares Date: 092020 Time: 20:56 Sample: 2004 2019 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C 19342.24 1858632. 0.010407 0.9919 NS2 0.422064 2.465994 0.171154 0.8675 NSDT 0.093559 4.000674 0.023386 0.9818 NS 60.52806 3659.809 0.016539 0.9871 DT2 0.022140 2.127313 0.010408 0.9919 DT 7.102989 3977.964 0.001786 0.9986 Rsquared 0.252439 Mean dependent var 6376.979 Adjusted Rsquared 0.121342 S.D. dependent var 5464.060 S.E. of regression 5786.081 Akaike info criterion 20.44429 Sum squared resid 3.35E+08 Schwarz criterion 20.73402 Log likelihood 157.5544 HannanQuinn criter. 20.45913 Fstatistic 0.675366 DurbinWatson stat 2.838808 Prob(Fstatistic) 0.651852

MỤC LỤC

1 Vấn đề nghiên cứu 3

2 Cơ sở lý luận 3

3 Thu thập số liệu 4

4 Ước lượng mô hình hồi quy 5

5 Các kiểm định về mô hình 6

5.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình 6

5.2 Kiểm tra Đa cộng tuyến bằng Hồi quy phụ 6

5.3 Kiểm tra khuyết tật Phương sai sai số thay đổi bằng Kiểm định White 7

5.4 Kiểm tra Tự tương quan bậc 2 bằng B-G 9

5.5 Kiểm tra Bỏ sót biến bằng Ramsey 10

5.6 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên bằng JB 12

5.7 Khắc phục khuyết tật bằng mô hình Sai phân cấp 1: 12

6 Kiểm tra mô hình mới 13

6.1 Kiểm tra sự phù hợp của mô hình sai phân cấp 1: 13

6.2 Kiểm tra Mô hình mới có Đa cộng tuyến không? 14

6.3 Kiểm tra Mô hình mới có Phương sai sai số thay đổi không? 14

6.4 Kiểm tra mô hình mới có Tự tương quan bậc 2 không? 16

6.5 Kiểm tra mô hình mới có có Bỏ sót biến không? 17

6.6 Kiểm tra tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên mô hình mới 19

7 Phân tích mô hình 19

7.1 Các biến độc lập ảnh hưởng tới biến phụ thuộc? 19

7.2 Nếu giá trị của biến độc lập tăng 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi như thế nào? 20

7.2.1 Nếu năng suất nuôi trồng tăng 1 triệu đồng/ha thì sản lượng thay đổi bao nhiêu? 20

7.2.2 Nếu diện tích mặt nước nuôi trồng tăng 1 nghìn ha thì sản lượng thay đổi bao nhiêu? 20

7.3 Phương sai sai số ngẫu nhiên bằng bao nhiêu? 20

7.4 Giả định: 21

7.4.1 Có ý kiến cho rằng Năng suất tăng 2 triệu đồng/ha thì sản lượng nuôi trồng tăng tối đa 4 nghìn tấn 21 7.4.2 Có ý kiến cho rằng Diện tích nuôi trồng tăng 3 nghìn ha thì sản lượng nuôi trồng tăng tối thiểu 9 nghìn tấn? 21 7.4.3 Có ý kiến cho rằng nếu năng suất nuôi trồng tăng 2 triệu đồng/ha đồng thời diện tích giảm 1 nghìn ha thì sản lượng nuôi trồng tăng tối đa là 4 nghìn tấn 22

7.5 Giả định giá trị của biến độc lập, dự báo giá trị của biến phụ thuộc 22

8 Kiến nghị 23

1 Vấn đề nghiên cứu

Nước ta với hệ thống sông ngòi dày đặc và có đường biển dài rất thuận lợi phát triển hoạt động khai thác và nuôi trồng thủy sản Sản lượng thủy sản Việt Nam đã duy trì tăng trưởng liên tục trong 17 năm qua với mức tăng bình quân là 9,07%/năm Với chủ trương thúc đẩy phát triển của chính phủ, hoạt động nuôi trồng thủy sản đã có những bước phát triển mạnh, sản lượng liên tục tăng cao trong các năm qua, bình quân đạt 12,77%/năm, đóng góp đáng kể vào tăng trưởng tổng sản lượng thủy sản của cả nước

Vì vậy, trong bài báo cáo này chúng em khai thác đề tài này để nghiên cứu:

“Sự ảnh hưởng của năng suất nuôi trồng thuỷ sản và diện tích diện tích mặt nước nuôi trồng thuỷ sản đến Sản lượng nuôi trồng của Việt Nam từ 2004 – 2019”

2 Cơ sở lý luận

Cơ sở lý thuyết lựa chọn mô hình

Bắt đầu từ tầm quan trọng của kinh tế lượng Kinh tế lượng là một môn học có phạm vi nghiên cứu rộng và đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc dân Kinh tế lượng cung cấp các thông tin cần thiết cho việc nghiên cứu, phân tích, dự đoán, dự báo và

β2 >0: cho ta biết khi NS thay đổi 1 triệu đồng/ha trong điều kiện DT không đổi thì Sản lượng nuôi trồng trung bình thay đổi β2 nghìn tấn

β3>0: cho biết khi DT thay đổi 1 nghìn ha trong khi Năng suất không đổi thì Sản lượng nuôi trồng trung bình thay đổi β3 nghìn tấn

Sau khi có mô hình hồi quy tổng thể, để dễ tính toán và xử lí số liệu ta thu nhỏ môhình hồi quy tổng thể để có một mô hình hồi quy mới gọi là mô hình hồi quy mẫu nhằmđiều tra chọn mẫu từ đó có những kết luận cho tổng thể

3 Thu thập số liệu

Bảng số liệu

Năm

Diện tích nuôitrồng (nghìn ha)

Sản lượng nuôi trồng(nghìn tấn)

Năng suất nuôi trồng (triệu

Adjusted R-squared 0.991429 S.D dependent var 956.9311

S.E of regression 88.59227 Akaike info criterion 11.97333

Sum squared resid 102031.7 Schwarz criterion 12.11819

Log likelihood -92.78662 Hannan-Quinn criter 11.98074

Prob(F-statistic) 0.000000

Ý nghĩa kinh tế hệ số hồi quy

Mô hình hồi quy mẫu

Mô hình hồi quy mẫu: SLi = ^β1 + ^β2NSi + ^β3 DTi + ei

với ^β1= -4914.423, ^β2 = 9.239907, ^β3 = 6.319048

 SLi = -4914.423+ 9.239907*NSi + 6.319048*DTi + ei

*Ý nghĩa kinh tế:

+^β1= -4914.423 cho ta biết khi Năng suất nuôi trồng và Diện tích nuôi trồng bằng

0 thì Sản lượng nuôi trồng trung bình là -4914.423 nghìn tấn

+ ^β2 = 9.239907 cho ta biết khi năng suất thay đổi 1 triệu đồng/ha trong điều kiên Diện tích nuôi trồng không đổi thì Sản lượng nuôi trồng trung bình là 9.239907 nghìn tấn

+^β3 = 6.319048 cho ta biết khi diện tích thay đổi 1 nghìn ha trong điều kiên Năng suất không đổi thì Sản lượng trung bình là 6.319048 nghìn tấn

*Sự phù hợp với lí thuyết kinh tế của mô hình:

^β2, ^β3 có ý nghĩa kinh tế

5 Các kiểm định về mô hình

5.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Có ý kiến mô hình hồi quy không phù hợp?

Kiểm định cặp giả thuyết:

Miền bác bỏ giả thuyết Ho với mức ý nghĩa 5%: Wαα={F : F > F α (2 ,n−3)}

Theo kết quả trên báo cáo Eviews thì: Fqs= 868.5461

Mà F(2,13)0,05 =3.81 Ta thấy F qs>F0,05(2,13 )

 Fqs ¿ Wα

 Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1

Kết luận: với mức ý nghĩa 5% ta có thể khẳng định rằng mô hình hồi quy trên hoàn toàn phù hợp

5.2 Kiểm tra Đa cộng tuyến bằng Hồi quy phụ

Gõ lệnh: ls ns c dt

Dependent Variable: NS

Method: Least Squares

Adjusted R-squared 0.758707 S.D dependent var 65.06694

S.E of regression 31.96192 Akaike info criterion 9.883436

Log likelihood -77.06749 Hannan-Quinn criter 9.888381

Ước lượng mô hình hồi quy phụ: NSi =α1 +α2*DTi +Vi

Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình gốc không có đa cộng tuyến

H1: Mô hình gốc có đa cộng tuyếnTiêu chuẩn kiểm định:

5.3 Kiểm tra khuyết tật Phương sai sai số thay đổi bằng Kiểm định White

Ước lượng mô hinh gốc ban đầu thu: e i → e i2

Heteroskedasticity Test: White

Obs*R-squared 4.039021 Prob Chi-Square(5) 0.5438Scaled explained SS 0.917625 Prob Chi-Square(5) 0.9689

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Adjusted R-squared -0.121342 S.D dependent var 5464.060S.E of regression 5786.081 Akaike info criterion 20.44429Sum squared resid 3.35E+08 Schwarz criterion 20.73402Log likelihood -157.5544 Hannan-Quinn criter 20.45913

Prob(F-statistic) 0.651852

Kiểm định cặp giả thuyết

H0: Mô hình gốc ban đầu phương sai sai số không thay đổiH1: Mô hình gốc ban đầu phương sai sai số thay đổi

Mức ý nghĩa 5%

Tiêu chuẩn kiểm định: χ2=n∗R Wα2 χ 2 (k Wα−1)

Miền bác bỏ: Wα={χ2: χ2>χ2(k

w-1)α }Với kw = 6

Ta có: χ qs

2=4 039021

Tra bảng giá trị tới hạn phân phối khi bình phương :

χ2(5) 0.05 = 11.0705

Ta thấy: χ2 qs< χ 2(5) 0.05 suy ra χ 2

qs ∉ WαVậy với mức ý nghĩa 5% thì chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tạm thời chấp nhận H0 tức là mô hình ban đầu phương sai sai số không thay đổi

5.4 Kiểm tra Tự tương quan bậc 2 bằng B-G

Ước lượng mô hình gốc ban đầu thu được ei -> ei-1, ei-2

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 09/20/20 Time: 21:10

Sample: 2004 2019

Included observations: 16

Presample missing value lagged residuals set to zero

S.E of regression 81.35477 Akaike info criterion 11.88582

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình gốc ban đầu không có tự tương quan bậc 2

H1: Mô hình gốc ban đầu có tự tương quan bậc 2Mức ý nghĩa 5%

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:χ2

5.5 Kiểm tra Bỏ sót biến bằng Ramsey

Ước lượng mô hình gốc thu ^SL i → ^ SL i2, ^ SL i3

Ramsey RESET Test

S.E of regression 54.90402 Akaike info criterion 11.09936

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình gốc ban đầu không bỏ sót biến H1: Mô hình gốc ban đầu bỏ sót biến

Giá trị thống kê quan sát là : F qs= 11.42375

Tra bảng giá trị tới hạn chuẩn phân phối Fisher : F(2,11)0,05 =3.98

ta thấy F qs>F0,05(2,11) , Fqs ¿ Wα , bác bỏ H0, chấp nhận H1

Vậy với mức ý nghĩa 0,05 thì mô hình gốc chỉ định bỏ sót biến

5.6 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên bằng JB

Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình gốc sai sai số có phân phối chuẩn

H1: Mô hình gốc sai sai số không có phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định: JB=n∗(S2

Như vậy: Mô hình gốc ban đầu: - Có đa cộng tuyến

- Phương sai sai số không thay đổi

- Không có tự tương quan bậc 2

- Có bỏ sót biến

- Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

5.7 Khắc phục khuyết tật bằng mô hình Sai phân cấp 1:

Ước lượng mô hình: d(SLi) =α1 +α2*d(NSd(NSi) +α3*d(NSd(DTi) +ei

Nhập lệnh: ls d(sl) c d(ns) d(dt)

Dependent Variable: D(SL)

Method: Least Squares

Date: 09/20/20 Time: 23:36

Sample (adjusted): 2005 2019

Included observations: 15 after adjustments

Adjusted R-squared 0.593645 S.D dependent var 96.56166S.E of regression 61.55416 Akaike info criterion 11.25457

Mô hình sai phân cấp 1:

d(SLi) =111.0912+2.684238*d(NSi) +4.611769*d(DTi) +ei

6 Kiểm tra mô hình mới

6.1 Kiểm tra sự phù hợp của mô hình sai phân cấp 1:

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình mới không phù hợp

H1: Mô hình mới phù hợp

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:

F= R2/2

(1−R2)/(n−3) ~ F(2, n−3)

Miền bác bỏ giả thuyết Ho với mức ý nghĩa 5%: Wαα={F : F >F α (2 ,n−3)}

Theo kết quả trên báo cáo Eviews thì: Fqs= 11.22633

Mà F(2,12)0,05 =3.89 Ta thấy F qs>F0,05(2,12) Fqs ¿ Wα

 Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1

Kết luận: với mức ý nghĩa 5% ta có thể khẳng định rằng mô hình hồi quy mới hoàn toàn phù hợp

6.2 Kiểm tra Mô hình mới có Đa cộng tuyến không?

Khi đó ma trận Hiệp phương sai của d(NS) và d(DT) là

Coefficient Uncentered Centered

Nếu VIF>2: có dấu hiệu đa cộng tuyến

Nếu VIF>10: Chắc chắn có đa cộng tuyến

Nhân tử phóng đại phương sai bây giờ chỉ còn 1.028242 VIF= 1.403797< 2

Vậy hiện tượng đa cộng tuyến đã được khắc phục

6.3 Kiểm tra Mô hình mới có Phương sai sai số thay đổi không?

Heteroskedasticity Test: White

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

S.E of regression 3266.362 Akaike info criterion 19.30992

Kiểm định cặp giả thuyết

H0: Mô hình mới phương sai sai số không thay đổiH1: Mô hình mới phương sai sai số thay đổi

Vậy với mức ý nghĩa 5% thì chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tạm thời chấp nhận H0 tức là mô hình mới phương sai sai số không thay đổi.

6.4 Kiểm tra mô hình mới có Tự tương quan bậc 2 không?

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 09/20/20 Time: 23:47

Sample: 2005 2019

Included observations: 15

Presample missing value lagged residuals set to zero

S.E of regression 62.25234 Akaike info criterion 11.36147

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình mới không có tự tương quan bậc 2H1: Mô hình mới có tự tương quan bậc 2

6.5 Kiểm tra mô hình mới có có Bỏ sót biến không?

Ramsey RESET Test

D(DT) -42.97403 37.01431 -1.161011 0.2726

S.E of regression 59.78474 Akaike info criterion 11.28058

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình mới không bỏ sót biến H1: Mô hình mới bỏ sót biến

Giá trị thống kê quan sát là : F qs= 1.360414

Tra bảng giá trị tới hạn chuẩn phân phối Fisher : F(2,10)0,05 =4.10

ta thấy F qs<F0,05(2,10 ) , Fqs ∉ Wα ,chưa có cơ sở bác bỏ H0, tạm chấn nhận H0, Vậy với mức ý nghĩa 0,05 thì mô hình mới không bỏ sót biến

6.6 Kiểm tra tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên mô hình mới

Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình mới phương sai sai số có phân phối chuẩn

H1: Mô hình mới phương sai sai số không có phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định: JB=n∗(S2

=5.9915 → JBqs∉ Wαα  mô hình mới sai số ngẫu nhiên có

phân phối chuẩn

Mô hình mới: Không có đa cộng tuyến

Phương sai sai số không thay đổi Không có tự tương quan bậc 2 Không bỏ sót biến

Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

Mô hình mới không còn khuyết tật.

7 Phân tích mô hình

7.1 Các biến độc lập ảnh hưởng tới biến phụ thuộc?

- Khi năng suất nuôi trồng thuỷ sản tăng 1 triệu/ha trong khi Diện tích mặt nước nuôi trồng không đổi thì sản lượng nuôi trồng trung bình tăng 2.684238 nghìn tấn

- Khi diện tích mặt nước nuôi trồng tăng 1 nghìn ha trong khi năng suất nuôi trồng không đổi thì sản lượng nuôi trồng trung bình tăng 4.611769 nghìn tấn

7.2 Nếu giá trị của biến độc lập tăng 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi như thế nào?

7.2.1 Nếu năng suất nuôi trồng tăng 1 triệu đồng/ha thì sản lượng thay đổi bao nhiêu?

Khoảng tin cậy 2 phía của β2

7.3 Phương sai sai số ngẫu nhiên bằng bao nhiêu?

Khoảng tin cậy hai phía cuả σ2:

Vậy phương sai sai số ngẫu nhiên nằm trong khoảng (1948.303,10324.485¿

Tiến hành kiểm định mức ý nghĩa 5%

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:

Tiến hành kiểm định mức ý nghĩa 5%

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:

7.5 Giả định giá trị của biến độc lập, dự báo giá trị của biến phụ thuộc.

đồng/ha) Diện tích nuôi trồng (nghìnha)

Theil Inequality Coefficient 0.016021 Bias Proportion 0.438586

vệ nguồn lợi thủy sản gần bờ và xa bờ

Cơ hội:

-Đảng và Nhà nước ta rất quan tâm, các tầng lớp nhân dân nhận thức rõ tầm quan trọng của bước đi đầu tiên là công nghiệp hoá nông nghiệp nông thôn: Coi ngành thuỷ sản là mũi nhọn- Coi công nghiệp hoá và hiện đại hoá nông thôn là bước đi ban đầu quan trọng nhất

-Ngành thuỷ sản đã có một thời gian khá dài chuyển sang cơ chế kinh tế mới (khoảng 20 năm) của nền kinh tế thị trường có sự quản lý của nhà nước: đã có sự cọ sát với kinh tế thị trường và đã tạo ra được một nguồn nhân lực khá dồi dào trong tất cả mọi

lĩnh vực từ khai thác chế biến nuôi trồng đến thương mại Trình độ nghiên cứu và áp dụng thực tiến cũng đã tăng đáng kể.

-Hàng thuỷ sản liên tục giữ thế gia tăng, thế thượng phong và ổn định trên thị trường thực phẩm thế giới

-Việt Nam có bờ biển dài và khí hậu nhiệt đới với sự đa dạng sinh học cao, vừa có nhiều thuỷ đặc sản quí giá được thế giới ưa chuộng vừa có điều kiện để phát triển hầu hết các đối tượng xuất khẩu chủ lực mà thị trường thế giới cần, mặt khác nước ta còn có điều kiện tiếp cận dễ dàng với mọi thị trường trên thế giới và khu vực

-Nhìn chung có thể phát triển thuỷ sản ở khắp nơi trên toàn đất nước Tại mỗi vùng có những tiềm năng, đặc thù và sản vật đặc sắc riêng

Thách thức:

Quá dư thừa lao động ở các vùng ven biển, nguồn nhân lực còn ít được đào tạo, cuộc sống vật chất thiếu thốn là sức ép lớn cả về kinh tế xã hội và môi trường sinh thái đối vơí nghề cá

-Cơ sở hạ tầng yếu chưa đồng bộ cùng với trình độ công nghệ lạc hậu trong khai thác nuôi trồng chế biến dẫn đến năng suất và hiệu quả kinh tế thấp

-Công nghệ sản xuất thuỷ sản của Việt Nam nhìn chung còn rất lạc hậu so với các nước cạnh tranh với ta

-Những đòi hỏi rất cao ngày càng chặt chẽ về yêu cầu vệ sinh và chất lượng của các nước nhập khẩu

-Sự hội nhập quốc tế với sự dỡ bỏ hàng rào thuế quan và phi thuế quan sẽ tạo ra sựcạnh tranh khốc liệt ngay trên thị trường Việt Nam với các nước khác