một số yếu tố ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội gdp của một số nước trên thế giới trong năm 2020

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 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

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố: Nhập khẩu (NK), Xuất khẩu (XK), Chi tiêu chính phủ (G), Chi tiêu hộ gia đình (CT), Vốn đầu tư nước ngoài (FDI), Biến giả D2, D3 và Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của một số nước trên thế giới trong năm 2020.

Kết cấu của bài

Chương 1: Tổng quan Chương 2: Cơ sở lý luận Chương 3: Tổng quan về phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5: Kết luận

CƠ SỞ LÝ LUẬN

Nguồn gốc của mô hình từ lý thuyết

Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2.1 Khái niệm

Tổng sản phẩm quốc nội hay GDP (viết tắt của Gross Domestic Product) là giá trị tính bằng tiền của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm GDP là số đo về giá trị của hoạt động kinh tế quốc gia

- Xuất khẩu: là những hàng hóa được sản xuất ra ở trong nước được bán ra nước ngoài (lượng tiền thu được do bán hàng hóa và dịch vụ ra nước ngoài – làm tăng GDP)

- Nhập khẩu: là những hàng được sản xuất ra ở nước ngoài, nhưng được mua để phục vụ nhu cầu nội địa (lượng tiền trả cho nước ngoài do mua hàng hóa và dịch vụ – làm giảm GDP)

- Chi tiêu Chính phủ : là các khoản chi tiêu, đầu tư, thanh toán định kỳ của chính phủ để cung ứng hàng hóa công cộng (khi chi tiêu Chính phủ tăng sẽ dẫn đến tốc độ tăng trưởng GDP tăng)

- Chi tiêu hộ gia đình : các khoản chi cho các nhu cầu ăn uống và ngoài ăn uống trong một thời gian nhất định ( khi chi tiêu hộ gia đình tăng sẽ dẫn đến GDP tăng)

2.2 Nguồn gốc của mô hình lý thuyết

Có 3 phương pháp tính tổng sản phẩm quốc nội (GDP)

2.2.1 Phương pháp tính theo luồng sản phẩm những hàng hóa và dịch vụ do người tiêu dùng mua và sử dụng Toàn bộ các khoản chi tiêu tính bằng tiền để mua các sản phẩm cuối cùng, sẽ có được toàn bộ GDP của nền kinh tế hàng hóa đơn giản này

Như vậy, trong nền kinh tế giản đơn, ta có thể dễ dàng tính được thu nhập hay sản phẩm quốc dân bao gồm tổng số hàng hóa cuối cùng cộng với dịch vụ

Vậy, Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là tổng giá trị tính bằng tiền của luồng sản phẩm cuối cùng mà một quốc gia tạo ra GDP bao gồm toàn bộ giá trị thị trường của các hàng hóa và dịch vụ cuối cùng mà các hộ gia đình, các doanh nghiệp, chính phủ mua và khoản xuất khẩu ròng được thực hiện trong thời gian một năm Được thể hiện như sau:

Trong đó: GDP: Tổng sản phẩm quốc nội C: Tiêu dùng của hộ gia đình I: Đầu tư của các nhà sản xuất X: Xuất khẩu

Z: Nhập khẩu Te: Thuế gián thu NX: Xuất khẩu ròng G: Chi tiêu của Chính phủ

2.2.2 Phương pháp tính theo tiền thu nhập hoặc chi phí Đây là phương pháp thứ hai tương tự để tính GDP trong một nền kinh tế giản đơn Các ngành kinh doanh thanh toán tiền công, tiền lãi, tiền thuê nhà và lợi nhuận Đó là các khoản thu nhập từ các yếu tố sản xuất như đất đai, lao động, vốn và kỹ thuật dùng để sản xuất ra luồng sản phẩm

GDP được tính dựa vào tổng thu nhập của các yếu tố sản xuất trong nền kinh tế được huy động cho quá trình sản xuất GDP cũng bao gồm nhiều thuế gián thu và khấu hao mà chúng không phải là thu nhập của các yếu tố Tổng thu nhập từ các yếu tố sản xuất bao gồm:

- Tiền lương và các khoản tiền thưởng mà người lao động được hưởng: (W) - Thu nhập của người cho vay: Tiền lãi (i)

- Thu nhập của chủ đất, chủ nhà và chủ các tài sản cho thuê khác: Tiền thuê (R)

- Thu nhập của các doanh nghiệp: Lợi nhuận (r) - Thuế gián thu (Te)

Như vậy, Tổng sản phẩm quốc nội cũng có nghĩa là tổng tiền thu nhập về các yếu tố sản xuất (lương, tiền lãi cho vay, thuê nhà và lợi nhuận), dùng làm chi phí sản xuất ra những sản phẩm cuối cùng của xã hội GDP theo tiền thu nhập được thể hiện như sau: GDP = W + i + R + r + Te + De

Tóm lại, việc tính toán bằng nhiều phương pháp đều cho những kết quả giống nhau Tuy nhiên trên thực tế có những chênh lệch nhất định do những sai sót từ những con số, thống kê hoặc tính toán

1 Xuất khẩu + Cơ sở hạ tầng : Thiết bị, Công nghệ + Nguồn lao động : Trình độ, Giới tính + Vốn : Vốn chủ sở hữu, Vốn vay 2 Nhập khẩu

+ Nhu cầu tiêu dùng : Giá, Thu nhập cá nhân + Chính sách Nhà nước

3 Chi tiêu Chính Phủ + Tiêu dùng của Chính phủ + Đầu tư của Chính phủ

+ Nhóm yếu tố thuộc về hộ gia đình: tuổi, giới tính…

+ Nhóm yếu tố xã hội: thành thị/nông thôn,…

5.Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI:

+ Doanh nghiệp 100% vốn nước ngoài + Doanh nghiệp liên doanh giữa nước ngoài và các đối tác trong nước 6 Chỉ số phát triển con người HDI:

+ Sức khỏe(LEI) + Tri thức (EI) + Thu nhập: mức sống đo bằng GNI bình quân đầu người

Lý thuyết đưa các biến phụ thuộc vào mô hình

Các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến sự tăng trưởng của GDP gồm các nhân tố chủ chốt sau:

- Thứ nhất, nguồn nhân lực Một số quan điểm cho rằng con người là cốt lõi của tăng trưởng kinh tế Con người có sức khỏe, trí tuệ, tay nghề cao, có nhiệt huyết, động lực, nhiệt tình, được tổ chức chặt chẽ sẽ là nhân tố cơ bản của tăng trưởng kinh tế

- Thứ hai, vốn đầu tư Để sản xuất hàng hóa, để mua máy móc thiết bị, để mở rộng quy mô sản xuất, nâng cao tay nghề cho công nhân viên, chúng ta cần có vốn đầu tư Harrod Domar đã nêu lên mối quan hệ giữa đầu tư và tăng trưởng kinh tế với công thức ICOR, đó là tỷ lệ tăng đầu tư chia cho tỷ lệ tăng GDP

- Thứ ba, tri thức công nghệ Khoa học kỹ thuật luôn là chìa khóa thần kỳ mở cánh cổng bước vào tăng trưởng kinh tế vượt bậc Khoa học kỹ thuật giúp tăng năng suất và hiệu suất sản xuất, có thể khiến sản lượng tăng đột biến

- Thứ tư, đó là xuất khẩu ròng Chúng ta đang sống trong một 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 trong nước và nhập khẩu những hàng hóa mà các nước khác có lợi thế về chi phí

Khoản chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu là xuất khẩu ròng Xuất khẩu ròng tác động trực tiếp lên tăng trưởng kinh tế, vì nó là một phần của hàng hóa dịch vụ sản xuất ra Xuất khẩu ròng tăng sẽ thúc đẩy sản xuất sản phẩm nhiều hơn

- Thứ năm, đó là chi tiêu Chính phủ Chi tiêu Chính phủ thường được sử dụng làm công cụ chính sách chủ yếu để điều tiết tổng cầu của nền kinh tế Sự gia tăng chi tiêu của chính phủ có thể đẩy nhanh tăng trưởng kinh tế thông qua việc làm tăng sức mua của người dân

- Thứ sáu, đó là chi tiêu hộ gia đình Sự gia tăng GDP bình quân đầu người có thể dẫn đến sự thay đổi trong mô hình tiêu dùng hộ gia đình do ước tính mức sống cao hơn hoặc đạt nhanh hơn đến mức quốc gia có thu nhập trung bình cao

- Thứ bảy, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI Mặc dù xuất hiện muộn hơn các hoạt động kinh tế đối ngoại khác đến cả vài chục năm nhưng FDI đã nhanh chóng thiết lập vị trí của mình trong quan hệ quốc tế Dần trở thành một xu thế tất yếu của lịch sử, một nhu cầu không thể thiếu của mọi quốc gia trên thế giới

- Thứ tám, chỉ số phát triển con người HDI chỉ số phát triển con người được thực hiện bởi Liên Hợp quốc như một thước đo để đánh giá trình độ phát triển kinh tế và xã hội một quốc gia HDI đạt tối đa bằng 1 thể hiện trình độ phát triển con người cao nhất; HDI tối thiểu bằng 0 thể hiện xã hội không có sự phát triển mang tính nhân văn

Tuy nhiên, trong tất cả các yếu tố trên, được quan tâm nhắc đến nhiều nhất, vẫn là Chi tiêu Chính phủ, xuất khẩu ròng, chi tiêu hộ gia đình, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI, và chỉ số phát triển con người HDI Vì các yếu tố trên chịu ảnh hưởng tác động nhiều nhất của các chính sách kinh tế, và cũng do các nhân tố trên dễ thống kê với số liệu chính xác hơn nên thường xảy ra bàn cãi xoay quanh các chính sách về các nhân tố này Do tính thời sự của các nhân tố này, chúng tôi quyết định đưa chi tiêu Chính phủ, xuất khẩu ròng, chi tiêu hộ gia đình, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI, và chỉ số phát triển con người HDI vào mô hình, nghiên cứu mối quan hệ của chúng với tăng trưởng kinh tế của nhóm Qua đó sẽ

TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Xây dựng mô hình kinh tế lượng

Dự đoán kỳ vọng giữa các biến

- β2 dương: Khi Chi tiêu hộ gia đình tăng thì sẽ dẫn đến tổng sản phẩm quốc nội GDP tăng

- β3 âm: Khi giá trị nhập khẩu tăng thì sẽ dẫn đến tổng sản phẩm quốc nội GDP giảm

- β4 dương: Khi chi xuất khẩu tăng thì sẽ dẫn đến tổng sản phẩm quốc nội GDP tăng

- β5 dương: Khi chi tiêu chính phủ tăng thì sẽ dẫn đến tổng sản phẩm quốc nội GDP tăng

- β6 dương: Khi vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng thì sẽ dẫn đến tổng sản phẩm quốc nội GDP tăng

- β7 âm: Khi các nước có chỉ số HDI cao sẽ có tốc độ tăng trưởng GDP thấp hơn các nước khác

- β8 dương: Khi các nước có chỉ số HDI trung bình sẽ có tốc độ tăng trưởng GDP cao hơn các nước khác

(Các nước có chỉ số HDI cao nhưng GDP sẽ tăng trưởng thấp hơn là vì những nước đó vốn dĩ có mức GDP rất cao rồi, mặc khác các nước có chỉ số HDI thấp sẽ luôn không ngừng phát triển, không chỉ nâng cao chỉ số con người mà còn thúc đẩy kinh tế rất nhiều nên tốc độ tăng trưởng của các nước này sẽ cao hơn các nước có HDI cao)

Mô tả số liệu

- Số liệu bao gồm: Nhập khẩu (NK), Xuất khẩu (XK), Chi tiêu của hộ gia đình (CT), Chi tiêu của chính phủ (G), vốn đầu tư nước ngoài (FDI), Biến giả D2, D3 và Tổng sản phẩm quốc nội GDP

Số liệu tìm được ở World bank

Name GDP CT NK XK G FDI D2 D3 D1

Mô hình hồi quy

- Mô hình hồi quy tổng thể:

GDP =β1+β2CT+β3NK+β4XK+β5G+β6FDI+β7D2+8D3+Vi

- Mô hình hồi quy mẫu:

GDP =β1+β2CT+β3NK+β4XK+β5G+β6FDI+β7D2+8D3

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Xác định mô hình hồi quy và đọc ý nghĩa các hệ số

Ước lượng các tham số

Khoảng tin cậy 99% cho hệ số chặn với cận dưới là – 752,7396 và cận trên là

Khoảng tin cậy 99% cho 2 với cận dưới 0.8974591 và cận trên là 1.765642

Khoảng tin cậy 99% cho 3 với cận dưới –10,02836 và cận trên là -3, 093109

Khoảng tin cậy 99% cho 4với cận dưới 2.582953và cận trên là 8,371989

Khoảng tin cậy 99% cho 5 với cận dưới 1.623317 và cận trên là 4,143264

Khoảng tin cậy 99% cho 6 với cận dưới -5,302225 và cận trên là 7,296129

Khoảng tin cậy 99% cho 8 với cận dưới -719,9205 và cận trên là 8646257 ¥ P_value = 5% ¥

Khoảng tin cậy 95% cho hệ số chặn với cận dưới là – 565,6003 và cận trên là

Khoảng tin cậy 95% cho 2 với cận dưới 1,006862 và cận trên là 1,65624

Khoảng tin cậy 95% cho 3 với cận dưới -9,15443và cận trên là -3,967043

Khoảng tin cậy 95% cho 4với cận dưới 3,312449 và cận trên là 7,642493

Khoảng tin cậy 95% cho 5 với cận dưới 1,940864 và cận trên là 3,825717

Khoảng tin cậy 95% cho 8 với cận dưới -520,2466 và cận trên là 664,9518 ¥ P_value = 10% ¥ Khoảng tin cậy 90% cho hệ số chặn với cận dưới là -473,0938 và cận trên là 452,6904 ¥ Khoảng tin cậy 90% cho 2 với cận dưới 1,060942 và cận trên là 1,60216 ¥ Khoảng tin cậy 90% cho 3 với cận dưới -8,722428và cận trên là -4,399046 ¥ Khoảng tin cậy 90% cho 4với cận dưới 3,673052 và cận trên là 7,28189 ¥ Khoảng tin cậy 90% cho 5 với cận dưới 2,097834 và cận trên là 3,668748 ¥ Khoảng tin cậy 90% cho 6 với cận dưới -2,929903 và cận trên là 4,923807 ¥ Khoảng tin cậy 90% cho 7 với cận dưới -522,7168 và cận trên là 420,3443 ¥ Khoảng tin cậy 90% cho 8 với cận dưới -421,5439 và cận trên là 566,2492

4.3 Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 4.3.1 Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không? ¥ Mức ý nghĩa 1%: ¥ ¥ Kiểm định giả thiết: hệ số !! "#$ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,01

Ta thấy β1 có giá trị kiểm định t = -0,04 có mức xác suất tương ứng là Pvalue0,971 > α=0,01 àKết luận: β1 không có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến CT Chi tiêu của hộ gia đình) hay hệ số$!" có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,01

Ta thấy β2 có giá trị kiểm định t = 8,28 có mức xác suất tương ứng là P Value= 0,000 < α=0,01 à Kết luận β2 có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến Biến NK (Nhập khẩu) hay hệ số !# có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,01

Ta thấy β3 có giá trị kiểm định t = -5,10 có mức xác suất tương ứng là Pvalue0,000 < α=0,01 à Kết luận β3 có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến XK (Xuất khẩu) hay hệ số !$ có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,01

Ta thấy β4 có giá trị kiểm định t = 5,11 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,000 < α=0,01 à Kết luận β4 có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến G (Chi tiêu của chính phủ) hay hệ số !% có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,01 Ta thấy β5 có giá trị kiểm định t = 6,17 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,000 < α=0,01 à Kết luận β5 có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến FDI (Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI) hay hệ số !& có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,01 Ta thấy β6 có giá trị kiểm định t = 0,43 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,672 > α=0,01

- Kiểm định giả thiết: Biến D2 (Nước có chỉ số phát triển con người HDI cao) hay hệ số !' có ý nghĩa thống kê hay không? với mức ý nghĩa α=0,01 Ta thấy β7 có giá trị kiểm định t = -0,18 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,856 > α=0,01 à Kết luận β7 không có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến D3 (Nước có chỉ số phát triển con người HDI trung bình, các nước có chỉ số phát triển con người HDI khác) hay hệ số !( có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,01

Ta thấy β8 có giá trị kiểm định t = 0,25 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,807 > α=0,01 à Kết luận β8 không có ý nghĩa thống kê ¥ Mức ý nghĩa 5%: ¥ ¥ Kiểm định giả thiết: hệ số !! có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,05

Ta thấy β1 có giá trị kiểm định t = -0,04 có mức xác suất tương ứng là Pvalue0,971 > α=0,05 àKết luận: β1 không có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến CT Chi tiêu của hộ gia đình) hay hệ số$!" có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,05

- Kiểm định giả thiết: Biến XK (Xuất khẩu) hay hệ số !$ có ý nghĩa thống kê không?

- Kiểm định giả thiết: Biến G (Chi tiêu của chính phủ) hay hệ số !% có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,05

- Kiểm định giả thiết: Biến FDI (Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI) hay hệ số !&$ có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,05

Ta thấy β6 có giá trị kiểm định t = 0,43 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,672 > α=0,05 à Kết luận β6 không có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến D2 (Nước có chỉ số phát triển con người HDI cao) hay hệ số !' có ý nghĩa thống kê hay không? với mức ý nghĩa α=0,05

Ta thấy β7 có giá trị kiểm định t = -0,18 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,856 > α=0,05 à Kết luận β7 không có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến D3 (Nước có chỉ số phát triển con người HDI trung bình, các nước có chỉ số phát triển con người HDI khác) hay hệ số !( có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,05

Ta thấy β8 có giá trị kiểm định t = 0,25 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,807 > α=0,05 à Kết luận β8 không có ý nghĩa thống kê ¥ Mức ý nghĩa 10% ¥ ¥ Kiểm định giả thiết: hệ số !! có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,1

Ta thấy β1 có giá trị kiểm định t = -0,04 có mức xác suất tương ứng là Pvalue0,971 > α=0,1 àKết luận: β1 không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa α=0,1

- Kiểm định giả thiết: Biến XK (Xuất khẩu) hay hệ số !$ có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,1

- Kiểm định giả thiết: Biến G (Chi tiêu của chính phủ) hay hệ số !% có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,1

- Kiểm định giả thiết: Biến FDI (Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI) hay hệ số !& có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,1

Ta thấy β6 có giá trị kiểm định t = 0,43 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,672 > α=0,1 à Kết luận β6 không có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến D2 (Nước có chỉ số phát triển con người HDI cao) hay hệ số !' có ý nghĩa thống kê hay không? với mức ý nghĩa α=0,1 Ta thấy β7 có giá trị kiểm định t = -0,18 mức xác suất tương ứng là Pvalue0,856 > α=0,1 à Kết luận β7 không có ý nghĩa thống kê

- Kiểm định giả thiết: Biến D3 (Nước có chỉ số phát triển con người HDI trung bình, các nước có chỉ số phát triển con người HDI khác) hay hệ số !( có ý nghĩa thống kê không? với mức ý nghĩa α=0,1 Ta thấy β8 có giá trị kiểm định t = 0,25 mức xác suất tương ứng là Pvalue—> Kết luận chung: Ở mức ý nghĩa nào thì các hệ số !" , !# , !$ , !%$ đều có ý nghĩa thống kê

4.3.2 Kiểm định hệ số hồi quy với một giá trị cho trước

Kiểm định hệ số hồi quy với một giá trị cho trước - Giả sử có thông tin cho rằng khi X1 tăng 1% và các yếu tố khác không đổi thì Y tăng 0.5%

Kết luận t C miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!) ' tức !)D không bằng hệ số ()) cho trước

- Giả sử có thông tin cho rằng khi X2 tăng 1% và các yếu tố khác không đổi thì Y tăng 2%

Kết luận t C miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!E ' ) tức !ED không bằng hệ

Kết luận t C miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!E ' ) tức !ED không bằng hệ số (E) cho trước

- Giả sử có thông tin cho rằng khi X3 tăng 1% và các yếu tố khác không đổi thì Y tăng 0.3 %

Kết luận t C miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!F ' tức !>D không bằng hệ số (>) cho trước

Kết luận t C miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!> ' ?=> tức !>D không bằng hệ số (>) cho trước

- Giả sử có thông tin cho rằng khi X5 tăng 1% và các yếu tố khác không đổi thì Y tăng 1,5%

Kết luận t H miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!G ' ?=> tức !GD bằng hệ số (G) cho trước

Kết luận t H miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!I ' ?=> tức !ID bằng hệ số (I) cho trước

Kết luận t H$miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!I ' ?=> tức !ID bằng hệ số (I) cho trước

Kết luận t H$miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!I ' ?=> tức !ID không hệ số (I) cho trước

Kết luận t H$miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!J ' tức !JD bằng hệ số (J) cho trước

Kết luận t H$miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!J ' ?=> tức !JD bằng hệ số (J) cho trước

Kết luận t H$miền bác bỏ :0, bác bỏ giả thiết :0;$!J ' ?=> tức !JD bằng hệ số (J cho trước

4.3.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình ¥ Mức ý nghĩa 1%

Ta thấy giá trị kiểm định F= 1195,31 > F7;42;0,01 nên mô hình phù hợp

Giá trị tra bảng F7;42;0,01= 3,099 ¥ Mức ý nghĩa 5%

Giá trị tra bảng F7;42;0,05 = 2,24 ¥ Mức ý nghĩa 10%

4.3.4 Kiểm định và khắc phục các hiện tượng trong mô hình hồi quy

4.3.4.1 Kiểm định mô hình xảy ra trường hợp thiếu biến với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%

Trường hợp thiếu biến CT:

2,883291G + 0,996952FDI + -51,18627D2 + 72,35263D3 + e i ¥ Kiểm định giả thuyết

Với điều kiện trên: Hàm hồi quy trở thành

Ta thấy giá trị kiểm định F = 538,25 tương ứng với mức ý nghĩa p- value=0.0000 < α=0,01 nên không chấp nhận H0

Kết luận: Không thể bỏ đi biến CT Trường hợp thiếu biến NK:

Kết luận: Không thể bỏ đi biến NK Trường hợp thiếu biến XK:

Kết luận: Không thể bỏ đi biến XK Trường hợp thiếu biến G:

Với điều kiện trên: Hàm hồi quy trở thành (R) : (SRF) GDP = -10,20169 + 1.331551CT - 6,560737NK + 5,477471XK+

Kết luận: Không thể bỏ đi biến G

Kết luận: Không thể bỏ đi biến CT

Trường hợp thiếu biến NK:

Kết luận: Không thể bỏ đi biến NK Trường hợp thiếu biến XK:

Kết luận: Không thể bỏ đi biến XK

(R) : (SRF) GDP = -10,20169 + 1.331551CT - 6,560737NK + 5,477471XK+

Kết luận: Không thể bỏ đi biến G 4.3.4.1.3 Mức ý nghĩa 10%

Với điều kiện trên: Hàm hồi quy trở thành (R) : GDP = -10,20169 - 6,560737NK + 5,477471XK + 2,883291G + 0,996952FDI + -51,18627D2 + 72,35263D3 + e i

Kết luận: Không thể bỏ đi biến CT

Trường hợp thiếu biến NK:

Kết luận: Không thể bỏ đi biến NK

Trường hợp thiếu biến XK:

Kết luận: Không thể bỏ đi biến XK

(R) : (SRF) GDP = -10,20169 + 1.331551CT - 6,560737NK + 5,477471XK+

Kết luận: Không thể bỏ đi biến G

4.3.4.2 Kiểm định Wall ¥ Mức ý nghĩa 1%:

Kết luận: Không thể bỏ đi biến chỉ số FDI, các biến giả D2 và D3 ¥ Mức ý nghĩa 5%:

Kết luận: Không thể bỏ đi biến chỉ số FDI, các biến giả D2 và D3

Với điều kiện trên: Hàm hồi quy trở thành (R) : GDP = -10,20169 + 1.331551CT - 6,560737NK + 5,477471XK + 2,883291G + e i

Kết luận: Không thể bỏ đi biến chỉ số FDI, các biến giả D2 và D3.

Mở rộng: Biến đổi các biến phụ thuộc và độc lập nhằm so sánh sự phù hợp của mô hình (Đổi mô hình sang dạng hàm logarit)

LNGDP = LNCT + LNNK + LNXK + LNG + LNFDI + D2 + D3 Độ phù hợp của mô hình giảm: R2=0,9953 Dấu của các hệ số hồi quy không phù hợp với lý thuyết

Giả sử mức ý nghĩa 5%: Các biến LNNK, LNXK, LNG, LNFDI, D2, D3 không có ý nghĩa thống kê

LNGDP=CT+NK+XK+G+LNFDI+D2+D3 Độ phù hợp giảm: R2=0,6749 Dấu của các hệ số hồi quy không phù hợp với lý thuyết kinh tế

Giả sử với mức ý nghĩa 5%: Các hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê

LNGDP=CT+NK+XK+G+FDI+D2+D3 Độ phù hợp giảm: R2=0,6271 Dấu của các hệ số hồi quy không phù hợp với lý thuyết kinh tế

Giả sử đối với mức ý nghĩa 5%: Các hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê.

Định dạng
Số trang	53
Dung lượng	1,06 MB