BÀI NGHIÊN cứu môn KINH tế LƯỢNG chủ đề các yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong do covid 19

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA TOÁN KINH TẾ - - BÀI NGHIÊN CỨU MÔN KINH TẾ LƯỢNG Chủ đề: Các yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong Covid-19 Nhóm thực hiện: 01 Lớp : Kinh tế lương_ 31 Giảng viên : Nguyễn Thị Thu Trang Hà Nội, ngày 30 tháng 10 năm 2021 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU I CƠ SỞ LÝ THUYẾT .5 1.1 Tổng quan tình hình COVID-19 Tổng quan tình hình nghiên cứu 1.2.1 Một số nghiên cứu trước 1.2.2 Giả thuyết nghiên cứu II PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .8 2.1 Phương pháp thu thập số liệu xây dựng mơ hình 2.1.1 Phương pháp thu thập xử lý số liệu 2.1.2 Phương pháp xây dựng mô hình 2.2 Xây dựng mơ hình lý thuyết 2.2.1 Mơ hình hồi quy 2.2.2 Giải thích biến số mơ hình .9 2.3 Mô tả số liệu .10 III KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH 11 1.Đồ thị Scatter with regression 11 Bảng thống kê mô tả 12 Bảng kết hồi quy 13 Kiểm định phù hợp mơ hình 15 Kiểm định White ( kiểm định pương sai sai số thay đổi) 16 Kiểm định đa cộng tuyến 17 Kiểm định Jarque – bera ( Kiểm định phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên) 17 IV THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .18 4.1 Lý giải kết nghiên cứu .18 4.2 Phân tích 19 4.3 Đề xuất số giải pháp 19 KẾT LUẬN 22 DANH MỤC THAM KHẢO 23 DANH SÁCH THÀNH VIÊN VÀ PHÂN CHIA CÔNG VIỆC Họ tên Mã sinh viên Công việc Quách Thị Duyên ( Trưởng nhóm) 11201051 Lên ý tưởng, Tìm số liệu MRT, chạy eviews phần 2,3 Soạn word phần tổng hợp word Bùi Văn Định 11200802 Tìm số liệu GDP Nguyễn Thị Hương 11201732 Tìm số liệu OLD, chạy eviews phần 5,6,7,8, soạn word phần Lê Phương Linh 11202144 Tìm số liệu OBE, BED, chạy eviews phần 1,2 Soạn word phần ĐÁNH GIÁ CÁ NHÂN Đánh giá Được đánh giá Quách Thị Duyên Quách Thị Duyên Bùi Văn Định 10 Bùi Văn Định Nguyễn Thị Hương 10 10 Lê Phương Linh 10 10 Nguyễn Thị Hương Lê Phương Linh 10 10 8 10 10 LINK VIDEO THUYẾT TRÌNH: https://drive.google.com/drive/folders/1obvVIrKjCx_NQADBB66iDbwZ9k4eO2fw?usp=sharing LỜI MỞ ĐẦU Tình hình dịch COVID-19 giới chủ đề nóng tồn giới Bắt đầu diễn từ cuối năm 2019 Vũ Hán (Trung Quốc) đến dịch bệnh lây lan 220 quốc gia, vùng lãnh thổ diễn biến phức tạp: số ca nhiễm tử vong Covid-19 quốc gia ngày cao, tình hình dịch bệnh khó kiểm sốt, biến thể virus có tốc độ đột biến nhanh, lây lan rộng hơn, nguy hiểm khó dự đốn chủng virus cũ Việc xác định yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ tử vong vô cấp thiết để quan phủ nước chuẩn bị kịch biện pháp phòng chống dịch, hướng tới giảm thiểu tối đa tỷ lệ tử vong Nhận thức cấp thiết đó, nhóm chúng em lựa chọn đề tài nghiên cứu là: “Các yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong đại dịch COVID-19 tai số nước giới năm 2020.” Mục tiêu tiểu luận hướng tới đánh giá yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong đại dịch COVID-19 số quốc gia năm 2020 Từ xây dựng mơ hình hồi quy yếu tố ảnh hưởng đến số ca tử vong năm 2020 khoảng 100 nước Qua đó, nhóm đưa số đề xuất cho phát triển bền vững thời gian tới Tiểu luận trình bày theo kết cấu phần sau: Cơ sở lý thuyết Phương pháp nghiên cứu Kết ước lượng kiểm định Kết luận kiến nghị Trong q trình nghiên cứu, cịn nhiều hạn chế chuyên môn kinh nghiệm, nghiên cứu tránh khỏi thiếu sót Nhóm mong nhận góp ý để hồn thành nghiên cứu tốt Chúng em xin chân thành cảm ơn cô! I 1.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT Tổng quan tình hình COVID-19 COVID-19 bệnh đường hơ hấp có tính truyền nhiễm cao gây loại coronavirus gọi SARS-CoV-2 (hội chứng hơ hấp cấp tính nghiêm trọng - coronavirus - 2) Khi virus 2019-nCoV xâm nhập vào thể, vào số tế bào chiếm lấy máy tế bào (gây tổn thương viêm đặc hiệu đường hô hấp), đồng thời virus chuyển hướng máy để phục vụ cho nó, tạo virus gây nhiễm tiếp cho người khác Người nhiễm 2019-nCoV có triệu chứng cấp tính: ho, sốt, khó thở… diễn biến đến viêm phổi nặng, suy hô hấp cấp tiến triển tử vong; đặc biệt người lớn tuổi, người có bệnh mạn tính, suy giảm miễn dịch Căn bệnh COVID-19 lần xác định Vũ Hán, Trung Quốc Vào ngày 31 tháng 12 năm 2019, quan chức Trung Quốc thành phố Vũ Hán xác nhận số trường hợp viêm phổi khơng rõ ngun nhân Khi nhanh chóng lây lan Vũ Hán, nhà khoa học cuối xác định loại coronavirus vào ngày tháng năm 2020 Theo tổ chức Y tế Thế giới (WHO), triệu chứng bao gồm ho khan, sốt, khó thở, viêm phổi suy hô hấp, triệu chứng tương tự bệnh cúm loại vi rút khác công hệ hô hấp Đến ngày 30 tháng 1, WHO tuyên bố tình trạng khẩn cấp sức khỏe cộng đồng tồn cầu có 9.000 trường hợp nhiễm COVID-19 báo cáo 18 quốc gia, bao gồm Trung Quốc Trong khoảng thời gian ngắn, bệnh trở thành mối đe dọa toàn cầu gọi đại dịch vào ngày 11 tháng năm 2020 Tính đến ngày tháng 10 năm 2021, có 233.503.524 trường hợp xác nhận nhiễm COVID-19, bao gồm 4.777.503 trường hợp tử vong, báo cáo cho WHO Vắc xin đưa vào sử dụng điều trị triệu chứng bệnh nhân Tuy vắc-xin hạn chế chúng giai đoạn thử nghiệm lâm sàng, việc phòng ngừa sớm bệnh tốt chữa bệnh Kết cho phép phủ sớm đưa hành động để tập trung nhiều nỗ lực việc ngăn chặn bùng phát cuối xảy Tổng quan tình hình nghiên cứu 1.2.1 Một số nghiên cứu trước Cho tới tại, có nhiều nghiên cứu đề tài COVID-19 yếu tố ảnh hưởng đến thực phương pháp định tính hay phương pháp định lượng Nghiên cứu “Obesity and mortality of Covid-19” tác giả Abdul Zahra Hussain, Kamal Mahawar, Zefeng Xia, Wah Yang, Shamsi EL-Hasani phương pháp phân tích định lượng béo phì nhân tố quan trọng liên quan tới tử vong bệnh nhân Covid-19 người béo phì có hệ miễn dịch yếu dễ bị tổn thương loại nhiễm trùng đặc biệt địi hỏi phản ứng tế bào mơ ví dụ coronavirus Theo “Dịch tễ học - COVID Reference” tác giả Bernd Sebastian Kamps, Christian Hoffmann với đóng góp nhiều tác giả khác phương pháp tổng hợp nghiên cứu liên quan đến Covid-19 phương pháp định lượng tỷ lệ tử vong Covid người cao tuổi Một yếu tố quan trọng khác liên quan đến tỷ lệ tử vong số lượng giường bệnh điều trị đặc biệt bệnh viện Nghiên cứu “ Factors associated with deaths due to COVID-19 versus other causes: population-based cohort analysis of UK primary care data and linked national death registrations within the OpenSAFELY platform’’ The Lancet Regional Health – Europe đề cập tới vấn đề tỷ lệ tử vong COVID-19 cho thấy mối quan hệ chặt chẽ với tuổi tác tình trạng bệnh lý trước đó, tỷ lệ tử vong nguyên nhân khác Nghiên cứu nhằm mục đích điều tra xem yếu tố cụ thể có liên quan khác biệt với tỷ lệ tử vong COVID-19 so với tỷ lệ tử vong nguyên nhân khác COVID-19 1.2.2 Giả thuyết nghiên cứu - Giả thuyết độ tuổi Nghiên cứu “Effect of age on death due to coronavirus disease 2019” trích xuất số ca tử vong với phân bố tuổi, giới tính, số bệnh đồng mắc, nghề nghiệp tỉnh bệnh nhân ghi nhận Bài nghiên cứu cho thấy độ tuổi cao tỷ lệ tử vong COVID-19 lớn - Giả thuyết thu nhập bình quân đầu người GDP đầu người công cụ kinh tế dùng để so sánh suất kinh tế mức sống người dân quốc gia Nghiên cứu “Factors affecting COVID-19 mortality: an exploratory study” rút kết luận GDP cao đồng nghĩa với việc sức khỏe người tốt chất lượng sống cao Do đó, Số ca nhiễm bệnh có khả phục hồi sức khỏe tốt hơn, số ca có khả tử vong giảm đáng kể - Giả thuyết bệnh béo phì Bệnh thừa cân béo phì bệnh mãn tính dư thừa q mức lượng mỡ thể Nó xác định thông qua số BMI Nghiên cứu CDC béo phì khiến người có nguy mắc nhiều bệnh mãn tính nghiêm trọng khác, làm tăng nguy bệnh nặng COVID-19 dẫn đến tử vong - Giả thuyết số lượng giường bệnh Nghiên cứu “Ecological and Health Infrastructure Factors Affecting the Transmission and Mortality of COVID-19” việc chăm sóc giường ICU có tương quan đáng kể với tỷ lệ tử vong Những người nghiên cứu nhận thấy mối quan hệ bất ngờ số ca tử vong gia tăng số giường chăm sóc quan trọng / ICU tăng lên Khi tỷ lệ tăng lên, khả kiểm tra chăm sóc bệnh nhân giảm nguy tử vong COVID-19 cao II PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Phương pháp thu thập số liệu xây dựng mơ hình 2.1.1 Phương pháp thu thập xử lý số liệu Phương pháp thu thập số liệu: Để phục vụ nghiên cứu chạy mơ hình, nhóm thu thập mẫu thử giá trị ước tính mẫu dựa liệu 102 quan sát 102 quốc gia Số liệu mơ hình liệu chéo , thu thập theo phương pháp thống kê với nguồn số liệu tin cậy lấy từ World Bank, World Health Organization (WHO) Our World in Data Phương pháp xử lý số liệu: Bằng phương pháp ước lượng hệ số mơ hình bình qn tối thiểu thơng thường OLS, liệu chọn kiểm tra ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy phù hợp mô hình dựa quan sát, so sánh với nghiên cứu trước tương tự để tìm kết tốt để sử dụng phân tích Trong q trình làm bài, nhóm tác giả sử dụng kiến thức kinh tế lượng, phương pháp định lượng với hỗ trợ phần mềm Eviews, Microsoft Excel, Microsoft Word để tổng hợp hoàn thành tiểu luận 2.1.2 Phương pháp xây dựng mô hình Nhóm nghiên cứu lựa chọn phương pháp nghiên cứu định lượng: phân tích hồi quy, xây dựng mơ hình hồi quy sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường OLS để ước lượng Mơ hình ước lượng, kiểm định khắc phục khuyết tật qua phần mềm Eviews Phương pháp phân tích hồi quy: tìm mối quan hệ phụ thuộc biến, gọi biến phụ thuộc vào hay nhiều biến khác, gọi biến độc lập nhằm ước lượng tiên đoán giá trị kỳ vọng biến phụ thuộc biết trước giá trị biến độc lập Cụ thể nghiên cứu này, phân tích mối quan hệ biến độc lập tỷ lệ tử vong COVID-19 (MRT), tỷ lệ người 65 tuổi (OLD) tỷ lệ người trưởng thành béo phì (OBE) thu nhập bình quân đầu người (GDP), tỷ lệ giường bệnh 1000 người ( BED) 2.2 Xây dựng mơ hình lý thuyết 2.2.1 Mơ hình hồi quy Từ sở lý thuyết nêu nghiên cứu trước, nhóm định xây dựng mơ hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong COVID-19 sau đây: ● Tỷ lệ dân số 65 tuổi (OLD) ● GDP bình quân đầu người (GDP) ● Tỷ lệ người trưởng thành có BMI 30 (OBE) ● Số lượng giường bệnh 1000 dân số (BED) Dưới mơ hình nhóm xây dựng được: MRT = β + β 1OLD + β 2GDP+ β 3BED + β 4OBE + μi Trong : ^β : Hệ số chặn ^β : Hệ số hồi quy i ui : Sai số ngẫu nhiên tổng thể ứng với quan sát thứ i, đại diện cho nhân tố khác ảnh hưởng đến MRT (Tỷ lệ tử vong COVID-19) không đề cập mơ hình 2.2.2 Giải thích biến số mơ hình Mơ hình gồm biến: biến phụ thuộc biến độc lập - Biến phụ thuộc MRT: Giá trị tỷ lệ tử vong Covid-19 triệu người 102 quốc gia (Số liệu năm 2020) - Mô tả biến độc lập thể Bảng 2.2.2: Biến số Tên biến Đơn vị Dấu kỳ vọng GDP Giá trị tổng sản phẩm quốc nội % bình quân đầu người - OBE Tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh % béo phì (BMI>=30) + OLD Tỷ lệ người 65 tuổi + BED Số lượng giường bệnh 1000 cái/1000 người người % - Bảng 2.2.2 Bảng mô tả biến độc lập 2.3 Mô tả số liệu Mô tả số liệu thể Bảng 2.3: Biến Nguồn Mô tả MRT Our World in Data Số ca tử vong covid 19 triệu dân số quốc gia OBE WHO Tỷ lệ người trưởng thành có BMI 30 quốc gia Tỷ lệ lớn số lượng người mắc béo phì cao OLD World Bank Tỷ lệ dân số 65 tuổi trở lên quốc gia GDP World Bank Là số liệu tổng sản phẩm quốc nội quốc gia sở cá nhân Nó tính cách chia GDP quốc gia cho số lượng dân số BED World Bank Tỷ lệ số lượng giường bệnh 1000 dân số 10 Bảng 3.1.3 Bảng 3.1.4  Bảng 3.1.1: Tương quan tỷ lệ tử vong triệu người tỷ lệ người 65 tuổi tương quan dương  Bảng 3.1.2: Tương quan tỷ lệ tử vong triệu người tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người  Bảng 3.1.3: Tương quan tỷ lệ tử vong triệu người tỷ lệ người mắc bệnh béo phì tương quan dương  Bảng 3.1.4: tương quan tỷ lệ tử vong triệu người tỷ lệ giường bệnh 1000 người Bảng thống kê mô tả Kết thống kê mô tả thể bảng 3.2 Bảng 3.2 Bảng kết thống kê mô tả Biến Số quan sát Giá trị trung bình Giá trị lớn Giá trị nhỏ Độ lệch chuẩn MRT 102 7.794118 16.0 2.0 2.652621 OLD 102 9.637255 28.0 2.0 6.626961 GDP 102 104581.4 861177.0 272.0 181145.6 BED 102 5.78431 13.1 1.0 4.41205 OBE 102 148.5402 559.0 3.9 103.1617 Bảng 3.2 cho ta thấy số quan sát tất biến 102, đó: 12 • MRT: giá trị trung bình tỷ lệ tử vong triệu người 7.794118, độ lệch chuẩn 2.652621, giá trị nhỏ 2.0 giá trị lớn 16.0 • OLD: giá trị trung bình tỷ lệ người 65 tuổi 9.637155, độ lệch chuẩn 6.626961, giá trị nhỏ 2.0 giá trị lớn 28.0 • GDP: giá trị trung bình tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người 104581.4, độ lệch chuẩn 181145.6, giá trị nhỏ 272.0 giá trị lớn 861177.0 • OBE: giá trị trung bình tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh béo phì (BMI>=30) 148.5402, độ lệch chuẩn 103.1617, giá trị nhỏ 3.9 giá trị lớn 559.0 • BED: giá trị trung bình số giường bệnh 5.78431, độ lệnh chuẩn 4.41, giá trị nhỏ 1.0 giá trị lớn 13.1 Có thể thấy, số quan sát mẫu lớn, giá trị biến phủ rộng nên mẫu đại diện cho tổng thể Bảng kết hồi quy Bằng phần mềm Eviews, sử dụng lệnh “ LS MRT C OLD GDP BED OBE”ta có kết ước lượng mơ hình hồi quy thể bảng 3.3 Biến số Hệ số hồi quy Sai số tiêu chuẩn t P-value OLD 0,350716 0,049159 7.134255 0.000 GDP -5,88.10-5 1,34 10-5 -4,394287 0.000 BED -0.157166 0.117787 -1.334323 0.1853 13 OBE 0.049147 0.020534 -2.393477 0.0186 Hệ số chặn 6.495049 0.465719 13.94629 0.000 − Số quan sát: 102 − Hệ số xác định R2 = 0.397841 − Prob > F = 0.0000 − F= 17,517 Bảng 3: Kết hồi quy Từ bảng rút nhận xét sau: ● Về ý nghĩa hệ số hồi quy: Với điều kiện yếu tố khác không đổi +) ^β = 0,350716: Khi tỷ lệ dân số 65 tuổi tăng đơn vị giá trị kỳ vọng tỷ lệ tử vong COVID-19 triệu dân số tăng trung bình 0,350716 đơn vị Hệ số dương cho thấy tỷ lệ tử vong COVID-19 triệu dân số tỷ lệ dân số 65 tuổi có tác động chiều nhau, chiều hướng tác động theo kỳ vọng ban đầu +) ^β = -5,88.10-5: Khi GDP bình quân đầu người theo sức mua tương đương tăng đơn vị giá trị kỳ vọng tỷ lệ tử vong COVID-19 giảm trung bình -5,88.10 đơn vị Hệ số âm cho thấy tỷ lệ tử vong COVID-19 triệu dân số GDP bình quân đầu người có tác động ngược chiều nhau, chiều hướng tác động với kỳ vọng ban đầu +) ^β = -0.157166: Khi số lượng giường bệnh 1000 người tăng đơn vị giá trị kỳ vọng tỷ lệ tử vong COVID-19 triệu dân số giảm trung bình 0,157166 đơn vị Hệ số âm cho thấy tỷ lệ tử vong COVID-19 triệu dân số số lượng giường bệnh 1000 người có tác động ngược chiều nhau, chiều hướng tác động theo kỳ vọng ban đầu 14 +) ^β = 0.049147: Khi tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh béo phì (BMI>=30) tăng đơn vị giá trị kỳ vọng tỷ lệ tử vong COVID-19 triệu dân số tăng trung bình 0,049147 đơn vị Hệ số dương cho thấy tỷ lệ tử vong COVID-19 triệu dân số tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh béo phì có tác động chiều nhau, chiều hướng tác động theo kỳ vọng ban đầu +) R – squared = 397841 => Các biến GDP, BED, OLD, OBE giải thích 39,7841% biến động biến MRT +) P - value = 0.000 < 0.05 => Mơ hình có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% 3.2 Khoảng tin cậy hệ số hồi quy: Với độ tin cậy 95% ● β = 6,495049 ● β ⋲ (0,253135; 0,448297) Ý nghĩa: Trong điều kiện yếu tố khác không đổi biến khác giữ nguyên, số người 65 tuổi (OLD) tăng lên đơn vị tỷ lệ tử vong (MRT) trung bình tăng lên tối thiểu 0.253135 tối đa 0,448297 ● β ⋲ (-8,53.10-5; -3,22.10-5) Ý nghĩa: Trong điều kiện yếu tố khác không đổi biến khác giữ nguyên, tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người (GDP) tăng lên đơn vị tỷ lệ tử vong (MRT) trung bình giảm xuống tối thiểu 3,22.10-5 tối đa 8,53.10-5 ● β ⋲ (-0,390971; -0,076639) Ý nghĩa: Trong điều kiện yếu tố khác không đổi biến khác giữ nguyên, số lượng giường bệnh (BED) tăng lên đơn vị tỷ lệ tử vong (MRT) trung bình giảm tối thiểu 0.0076639 tối đa 0.0390971 ● β ⋲ (0.008388; 0,089907) Ý nghĩa: Trong điều kiện yếu tố khác không đổi biến khác giữ nguyên, tỷ lệ người trưởng thành có BMI lớn 30 (OBE) tăng lên đơn vị tỷ lệ tử vong (MRT) trung bình tăng tối thiểu 0,008388 tối đa 0,089907 3.3 Mơ hình hồi quy mẫu Từ kết ta có mơ hình hồi quy mẫu: MRT = 6.495049 - 5,88.10-5GDP - 0.157166 BED + 0.350716 OLD ^i + 0.049147 OBE + U Kiểm định phù hợp mơ hình Cặp giả thuyết : 15 H0: mơ hình hồi quy khơng phù hợp H1: Mơ hình hồi quy phù hợp Từ kết eview, ta có :Fqs = 17,517 Với mức ý nghĩa 5% ta thấy P-value = 0.000 < 0.05 → Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận : với mức ý nghĩa 5%, mơ hình hồi quy phù hợp Kiểm định Ramsey : THÊM CÁC BIẾN Ŷm Thiết lập mơ hình : H0 : Mơ hình hồi quy khơng bỏ sót biến quan trọng H1 : mơ hình hồi quy bỏ sót biến quan trọng Sử dụng phần mềm Eview, kiểm định mơ hình lệnh ramsey Reset test, ta kết quả:   Prob =0,196294 > 0,05 → Tại mức ý nghĩa 5%, chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: Mơ hình khơng bỏ sót biến quan trọng mức ý nghĩa 5% Kiểm định White ( kiểm định phương sai sai số thay đổi) Thiết lập cặp giả thuyết :  H0 : mơ hình có phương sai sai số thay đổi  H1: mơ hình có phương sai sai số thay đổi sử dụng phần mềm Eview, kiểm định mơ hình lệnh White test ta kết :  No cross terms : ta kết Prob =0,421451 > 0,05  Cross terms : Prob = 0,738006 > 0.05 16 Tại mức ý nghĩa 5%, chấp nhận H0, bác bỏ H1  Kết luận : Mơ hình có phương sai sai số không thay đổi mức ý nghĩa 5% Kiểm định đa cộng tuyến Thiết lập cặp giả thuyết:  H0 : Mơ hình khơng tồn đa cộng tuyến  H1 : Mơ hình tồn đa cộng tuyến Sử dụng phần mềm Eview, kiểm định mơ hình lệnh VIF, ta có kết kiểm định đa cộng tuyến thể bảng sau : Biến số VIF 1/VIF OLD 2,509804 0,398437 GDP 1,430368 0,69912 BED 2,003745 0,499 OBE 1,083501 0,9229 Giá trị trung bình VIF 1,756855 Như giá trị VIF biến đầu nhỏ nên chấp nhận giả thuyết H0 Kết luận: Mơ hình khơng tồn đa cộng tuyến mức ý nghĩa 5% Kiểm định Jarque – bera ( Kiểm định phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên) H0 : Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn H1 : Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn Dùng eview, kiểm định mơ hình lệnh Jarque - Bera , ta kết sau: Ta thấy: Prob = 0,004249 < 0,05 → Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Vì n lớn nên dù Y khơng phân phối chuẩn 𝜷 phân phối sấp xỉ chuẩn Kết luận: mức ý nghĩa 5%, mơ hình có sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn 17 IV THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Lý giải kết nghiên cứu Thứ nhất, tỷ lệ dân số trưởng thành có BMI > 30 (OBE) có ảnh hưởng tiêu cực, cho thấy béo phì biến số có ý nghĩa quan trọng giải thích cho tỷ lệ tử vong COVID-19 Trong bốn thập kỷ qua, béo phì trở thành đại dịch toàn cầu Vào năm 2016, theo thống kê có gần hai tỷ người lớn 18 tuổi bị thừa cân lâm sàng, tăng gấp ba lần kể từ năm 1975 Ý nghĩa thống kê biến OBE tỷ lệ tử vong COVID-19 chứng thực nghiên cứu trước xác định béo phì lâm sàng, với BMI ≥30 người lớn, yếu tố quan trọng tỷ lệ tử vong COVID-19 Béo phì yếu tố nguy tiến triển triệu chứng Covid19 nghiêm trọng phải nhập viện, phải chăm sóc đặc biệt hỗ trợ máy thở giai đoạn đầu bệnh Béo phì xem bệnh phức tạp nhiều yếu tố gây ra, có liên quan đến việc tăng nguy mắc bệnh tim mạch, huyết khối bệnh phổi Thứ hai, tỷ lệ dân số 65 tuổi (OLD), cho thấy tuổi tác yếu tố có ảnh hưởng tiêu cực tỷ lệ người tử vong, biến số có tương quan cao; người cao tuổi dễ bị tử vong COVID-19 so với nhóm dân số trẻ Ở Liên minh Châu Âu, tỷ lệ dân số 65 tuổi 20% Tại Hoa Kỳ, công dân 65 tuổi chiếm 16,2% tổng dân số, với số tiểu bang Florida, Maine, Vermont Tây Virginia mức 20% Tại Nhật Bản, công dân 65 tuổi chiếm 30% dân số, dự kiến tăng thêm tương lai Dân số Châu Á, Châu Phi Châu Mỹ Latinh tương đối trẻ so với Châu Âu, Nhật Bản nước công nghiệp phát triển khác Sự khác biệt độ tuổi lý tỷ lệ tử vong COVID-19 nước Châu Á Châu Phi thấp so với Châu Âu Bắc Mỹ Thứ ba, số lượng giường bệnh/1000 dân số (BED) Khi số lượng giường bệnh/1000 tăng lên người dân có hội điều trị bệnh sở y tế, bệnh viện, bệnh viện dã chiến mà có đội ngũ y, bác sĩ Giảm tỷ lệ tự điều trị nhà Biến có ảnh hưởng tích cực Thứ tư, GDP bình qn đầu người có tác động tích cực đến tỷ lệ số ca tử vong Kết phân tích cho thấy biến số có mối quan hệ chiều với tỷ lệ 18 số ca tử vong Covid-19 triệu dân Kết nghiên cứu nhận với dấu kỳ vọng ban đầu Chúng ta nhìn nhận cách khách quan điều hồn tồn có lý Tại quốc gia phát triển nhiều nước ưu tiên phát triển hệ thống chăm sóc sức khỏe chủ yếu tư nhân bệnh viện với sở hạ tầng vượt bậc Bởi mà người dân có hội khám, chữa điều trị bệnh 4.2 Phân tích Hệ số xác định R2 = 0.397841 có nghĩa biến độc lập giải thích 39,7841% biến động biến phụ thuộc (tỷ lệ tử vong COVID-19 triệu dân số) Tuy nhiên, hạn chế hệ số xác định R2 không làm rõ tầm quan trọng biến đưa vào, dựa vào giá trị R2 để đánh giá tính hiệu mơ hình dẫn đến tình khơng xác mơ hình cịn chứa nhiều biến khơng cần thiết, khiến mơ hình trở nên phức tạp Vì để khắc phục hạn chế hệ số xác định R2 nêu trên, nhóm tác giả chúng em xem xét hệ số xác định hiệu chỉnh, dùng để đánh giá độ phù hợp mơ hình an tồn khơng thổi phồng mức độ phù hợp mơ hình Nhóm tính toán hệ số xác định hiệu chỉnh 0.373, điều có nghĩa biến độc lập giải thích 37.3% biến thiên biến phụ thuộc, phần cịn lại 62.7% giải thích sai số ngẫu nhiên hay có biến độc lập khác ngồi mơ hình giải thích cho biến phụ thuộc tỷ lệ dân cư thành thị, chi tiêu phủ cho giáo dục, tổng dân số giới tính nam, biện pháp ứng phó phủ nước đại dịch, độ mở kinh tế 4.3 Đề xuất số giải pháp Thứ nhất, nỗ lực quy mô lớn nhằm giảm tỷ lệ béo phì tồn cầu quan trọng để giảm thiểu tỷ lệ tử vong đại dịch tương lai Các sách khuyến khích người dân lối sống lành mạnh nên quốc gia có tỷ lệ béo phì cao áp dụng Một phương pháp can thiệp phổ biến mà phủ sử dụng cấp địa phương quốc gia sử dụng chiến dịch y tế cơng cộng Những chiến dịch nhằm mục đích vận động người tập thể dục thao thường xuyên nâng cao sức khoẻ quảng bá lựa chọn thực phẩm bổ dưỡng Thứ hai, biến dân số có tuổi từ 65 trở lên dễ bị tử vong COVID-19 bệnh hô hấp tương tự khác cúm, rút biện pháp 19 quyền trung ương, tiểu bang địa phương quốc gia nên ưu tiên an tồn nhóm tuổi này, đặc biệt thời kỳ dịch bệnh đại dịch Ngoài ra, văn hóa Nhật Bản, đề cao tơn trọng người lớn tuổi, ưu tiên giảm thiểu loại trừ bệnh truyền nhiễm khác từ viện dưỡng lão sở chăm sóc dài hạn khác giảm thiểu tử vong COVID-19 Nhật Bản hình mẫu cho phần cịn lại giới cách bảo vệ người cao tuổi Chính phủ nước cần đẩy mạnh biện pháp ưu tiên người cao tuổi nhằm hạn chế tối đa nguy tử vong mắc phải Thứ ba, chất lượng y tế yếu tố cần đẩy mạnh phát triển mạnh bối cảnh đại dịch diễn Trong đó, Bộ Y tế nước trọng vào bệnh viện, viện có giường bệnh chữa bệnh khẩn trương lên phương án, thiết lập sở điều trị, bảo đảm điều kiện sở hạ tầng, trang thiết bị, vật tư y tế tăng cường lực chun mơn sẵn sàng ứng phó với tình dịch bệnh diễn biến nghiêm trọng địa phương Và cuối cùng, yếu tố sức mạnh kinh tế quốc gia Các quốc gia cần phải tận dụng lợi sẵn có sức mạnh kinh tế họ để hạn chế số ca tử vong Covid-19, đẩy mạnh chi tiêu cho truyền thông, thông tin, tuyên truyền phòng, chống dịch nhiều phương tiện khác Bởi lẽ quan điểm “ Phòng bệnh chữa bệnh” nguyên lý y học từ trước đến chiến chống Covid-19 cho thấy ý nghĩa quan trọng Các phủ phải thơng qua luật ưu tiên xây dựng sở hạ tầng chăm sóc sức khỏe mạnh mẽ tối đa hóa tài trợ cho nhiều khía cạnh sức khỏe cộng đồng phòng chống dịch bệnh Trong trình giáo dục trung học, tiếp cận cơng với chăm sóc sức khỏe, giáo dục sức khỏe dinh dưỡng, vệ sinh môi trường tốt hơn, kho dự trữ quốc gia thiết bị bảo vệ cá nhân (PPE) công nghệ để truy vết hiệu Chính phủ xem xét phân bổ ngân sách cao để thử nghiệm thiết bị phương tiện nhằm chống lại đại dịch cách thắng lợi Nói tóm lại, sống người dân phải yếu tố đặt lên hàng đầu, định đến sách kinh tế mà phủ đưa bối cảnh đại dịch Covid-19, 20 KẾT LUẬN Bài tiểu luận ước tính phân tích yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong COVID-19 đề xuất khuyến nghị sách dựa kết Một mơ hình, sử dụng liệu từ 102 quốc gia, phát triển, thu nhập bình quân đầu người, số lượng bác sĩ nghìn dân số, tỷ lệ dân số 65 tuổi béo phì biến phụ thuộc giải thích tỷ lệ tử vong COVID-19 Vì liệu khơng cân bằng, nên hồi quy sử dụng, kết thu từ ước lượng sử dụng để suy kết phân tích Các kết ước tính cho thấy béo phì, tỷ lệ dân số 65 tuổi làm thước đo mật độ có tác động tích cực có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ tử vong COVID-19 Tuy nhiên, thu nhập bình qn đầu người có ảnh hưởng tiêu cực có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ tử vong COVID-19 Tuy nhiên, nhóm chúng em nhận thấy nghiên cứu số hạn chế chưa thể đề cập đến toàn yếu tố ảnh hưởng ca COVID-19 đề tài chúng em nghiên cứu Chúng em cố gắng giảm thiểu điểm yếu mức độ cách sử dụng phương pháp ước lượng Trong trường hợp đại dịch coronavirus, người ta cần phải thận trọng lây lan ngày gia tăng toàn cầu Dữ liệu xem xét ngày hơm khác sau hai tháng Mặc dù cịn có hạn chế, chúng em hy vọng nghiên cứu sở cho nghiên cứu tương lai lĩnh vực Cuối cùng, nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn hướng dẫn giảng dạy nhiệt tình Cô Nguyễn Thị Thu Trang Do yếu tố khách quan số liệu yếu tố chủ quan nhóm giới hạn kinh nghiệm kiến thức, nghiên cứu tồn nhiều hạn chế Chúng em mong nhận góp ý để chúng em hồn thiện hơn, áp dụng tốt công việc sau Nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn! 21 DANH MỤC THAM KHẢO  Kiểm định Ramsey  Kiểm định White 22  Kiểm định Jarque – bera 23  Bảng kết hồi quy April 17, 2020 Geographic Differences in COVID-19 Cases, Deaths, and Incidence United States, February 12–April 7, 2020, MMWR, https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/69/wr/pdfs/mm6915e4-H.pdf Apr 21, 2017, Community Mitigation Guidelines to Prevent Pandemic Influenza — United States, 2017, 24 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5837128/ March 5, 2021, Exploring the multiple factors affecting Covid-19 mortality across England, https://www.lcp.uk.com/our-viewpoint/2021/03/exploring-the-multiplefactors-affecting-covid-19-mortality-across-england/ July 8, 2020 Factors associated with COVID-19-related death using OpenSAFELY https://www.nature.com/articles/s41586-020-2521-4 December 24, 2020.On the main factors influencing COVID-19 spread and deaths in Mexico: A comparison between Phase I and II https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.12.22.20248716v1.full January 13, 2021 COVID Reference https://amedeo.com/CovidReference06.pdf July 19, 2021 Variable effects of underlying diseases on the prognosis of patients with COVID-19 https://journals.plos.org/plosone/article? id=10.1371/journal.pone.0254258 December 16, 2020 Factors affecting COVID-19 mortality: an exploratory study.https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JHR-092020-0448/full/html March 11, 2020 Coronavirus disease 2019 (COVID-19) Situation Report – 51 https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situationreports/20200311-sitrep-51-covid-19.pdf 10 May 08, 2021 Factors associated with deaths due to COVID-19 versus other causes: population-based cohort analysis of UK primary care data and linked national death registrations within the OpenSAFELY platform https://www.thelancet.com/journals/lanepe/article/PIIS26667762(21)00086-7/fulltext 11 Jun 24,2021 Factors affecting the COVID-19 risk in the US counties: an innovative approach by combining unsupervised and supervised learning https://arxiv.org/abs/2106.12766 Website The World Bank: https://databank.worldbank.org/home.aspx 25 World Health Organization [WHO] Prevalence of obesity among adults, BMI≥30, age-standardized: Estimates by country https://apps.who.int/gho/data/node.main.A900A?lang5en GDP https://bit.ly/3HFBA8X 10 BED https://bit.ly/3FxoIQo 11 MRT 26 ... Mục tiêu tiểu luận hướng tới đánh giá yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong đại dịch COVID- 19 số quốc gia năm 2020 Từ xây dựng mơ hình hồi quy yếu tố ảnh hưởng đến số ca tử vong năm 2020 khoảng 100... dịch, hướng tới giảm thiểu tối đa tỷ lệ tử vong Nhận thức cấp thiết đó, nhóm chúng em lựa chọn đề tài nghiên cứu là: ? ?Các yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong đại dịch COVID- 19 tai số nước giới... lại, sống người dân phải yếu tố đặt lên hàng đầu, định đến sách kinh tế mà phủ đưa bối cảnh đại dịch Covid- 19, 20 KẾT LUẬN Bài tiểu luận ước tính phân tích yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong COVID- 19