Chính Sách Tập Trung Tích Tụ Đất Đai Ở Việt Nam Thực Trạng Và Giải Pháp Hoàn Thiện.docx

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA BẤT ĐỘNG SẢN & KTTN  ĐỀ ÁN MÔN HỌC Đề tài CHÍNH SÁCH TẬP TRUNG, TÍCH TỤ ĐẤT ĐAI Ở VIỆT NAM THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN Họ và tên Nguyễn Công Minh Hưng Mã[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA BẤT ĐỘNG SẢN & KTTN  - ĐỀ ÁN MÔN HỌC Đề tài: CHÍNH SÁCH TẬP TRUNG, TÍCH TỤ ĐẤT ĐAI Ở VIỆT NAM THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN Họ tên : Nguyễn Công Minh Hưng Mã sinh viên : 11171938 Lớp chuyên ngành : Kinh tế tài nguyên K59 Giáo viên hướng dẫn : PGS.TS Ngô Thị Phương Thảo Hà Nội – 2020 Lời nói đầu Chúng ta sống giới ngập tràn liệu Đó liệu thơ, thu thập từ khảo sát, điều tra quy mơ, từ mạng Internet… liệu qua xử lý, hiệu chỉnh… từ đủ lĩnh vực sống kinh tế - xã hội, y tế, khoa học công nghệ, tự nhiên…nhưng dù dạng khơng thể phủ nhận tầm quan trọng liệu sống ngày Các liệu không nên quan tâm tới chất chúng mà, quan trọng cả, cần phân tích tới mối liên hệ, tác động qua lại tượng với Ví dụ, lĩnh vực kinh tế, doanh nghiệp, câu hỏi đặt liệu chi phí quảng cáo hay số lượng nhân viên bán hàng hay hai yếu tố có tác động tới doanh thu doanh nghiệp liệu tăng chi phí quảng cáo có thực làm tăng doanh thu,… từ mà doanh nghiệp có chiến lược hay điều chỉnh phù hợp với mục đích kinh doanh Hay vấn đề y tế - người, liệu số ngày mang thai bà mẹ hay chiều cao ông bố thực có ảnh hưởng đến cân nặng trẻ sơ sinh có ảnh hưởng Có vơ vàn câu hỏi mối liên hệ tượng sống mà giải đáp qua suy đốn thơng thường Từ đó, nhu cầu cấp bách nảy ra, là: cần phải có phương pháp cụ thể để đo lường, đánh giá mối liên hệ mà áp dụng cho tượng sống, lời giải đáp cho vấn đề bối phương pháp phân tích hồi quy - tương quan Thực tế khẳng định kết phân tích hồi quy - tương quan hữu ích việc xác định nhân tố có tác động đến tượng nghiên cứu Hồi quy - tương quan giúp phân tích định tính xác nhằm tìm nhân tố có mối liên hệ chặn chẽ với qua tìm phương trình hồi quy biểu diễn hợp lý mối liên hệ Ngoài ra, hồi quy- tương quan giúp ích việc tính tốn ước lượng dự báo tượng tương lai với độ xác cao Chính tầm quan trọng phương pháp hồi quy tương quan, đề án trình bày vấn đề “Phân tích hồi quy - tương quan ứng dụng phân tích nhân tố ảnh hưởng đến GDP Việt Nam” GDP thước đo phản ánh trung thực phát triển kinh tế Vì vậy, việc xác định nhân tố ảnh hưởng tốt, làm tăng GDP nhân tố làm hạn chế tốc độ tăng GDP nhiệm vụ vơ quan trọng, qua giúp Nhà nước ta xây dựng sách phù hợp để phát triển kinh tế cách hiệu Mục lục Phần I: HỒI QUY - TƯƠNG QUAN ĐƠN Một số vấn đề chung phương pháp hồi quy - tương quan 1.1 Khái quát chung thống kê học 1.2 Khái niệm nhiệm vụ hồi quy - tương quan 1.3 Liên hệ hàm số liên hệ tương quan Hồi quy - tương quan đơn 2.1 Phương trình hồi quy - tương quan tổng thể chung tổng thể mẫu 2.2 Xây dựng phương trình hồi quy đơn GDP FDI 2.3 Đánh giá phương trình hồi quy Phần II: HỒI QUY - TƯƠNG QUAN BỘI Hồi quy - tương quan bội 1.1 Phương trình hồi quy tổng thể chung tổng thể mẫu 1.2 Phương pháp bình phương nhỏ hồi quy - tương quan bội Xây dựng phương trình hồi quy GDP nhân tố, FDI, lượng xuất lao động 2.1 Phương trình hồi quy GDP nhân tố FDI, lượng xuất lao động 2.2 Đánh giá phương trình hồi quy Phần III: TỔNG KẾT Tài liệu tham khảo Phần I: HỒI QUY - TƯƠNG QUAN ĐƠN Một số vấn đề chung phương pháp hồi quy - tương quan 1.1 Khái quái chung thống kê học Ngày nay, có nhiều định nghĩa thống kê tựu chung lại, thống kê khoa học thu thập, phân tích, tổ chức diễn giải liệu Từ đó, ta có định nghĩa “Thống kê học” - khoa học nghiên cứu hệ thống phương pháp thu thập, xử lý phân tích mặt lượng (các số) tượng kinh tế số lớn để tìm hiểu mặt chất chúng (bản chất, tính quy luật tượng) điều kiện định Thống kê từ lâu coi công cụ quan trọng việc quản lý vĩ mơ vi mơ, có vai trị to lớn việc cung cấp thơng tin thống kê cách trung thực, khách quan, kịp thời đầy đủ giúp quan nhà nước, doanh nghiệp việc đánh giá tình hình, dự báo tương lai, phục vụ trình hoạch định sách, chiến lược Một số ví dụ việc sử dụng thống kê là: - - - Tổng Cục thống kê cung cấp liệu tình hình kinh tế - xã hội nước từ Dân số Lao động, Đầu tư Xây dựng đến Tài khoản Quốc gia, Thương mại Giá qua điều tra, ví dụ như: Tổng điều tra dân số nhà ở, Tổng điều tra nông thôn, nông nghiệp thủy sản, Điều tra lao động việc làm, Điều tra thực vốn đầu tư phát triển… phục vụ quan nhà nước việc đánh giá, hoạch định sách, chiến lược xây dựng kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội ngắn hạn dài hạn Các quan kế tốn sử dụng phương pháp thống kê q trình kiểm tra sổ sách kế toán doanh nghiệp Trong đó, kiểm tốn viên phải thành thục phương pháp thống kê chọn mẫu, phân tích biến động để áp dụng vào trình đánh giá rủi ro sai xót trọng yếu báo cáo tài khách hàng thủ tục kiểm toán quan nhằm thu thập chứng kiểm toán nhằm đưa ý kiến kiểm toán báo cáo tài Với giới đầu tư, thống kê chắn công cụ vô lợi hại việc phân tích biến động Ví dụ, nhà đầu tư chứng khốn việc xem xét lượng lớn liệu tài tỷ lệ giá/ thu nhập, cổ tức, tỷ suất thu nhập cổ phần…đóng vai trị quan trọng việc định giá chứng khốn cao hay thấp, qua giúp nhà đầu tư đưa định mua, bán hay nên nắm giữ cổ phiếu Đối tượng nghiên cứu thống kê học mặt lượng liên hệ mật thiết với mặt chất tượng số lớn, điều kiện thời gian địa điểm cụ thể Trong đó, mặt lượng biểu cụ thể, đo lường phải thể số lớn đơn vị đơn vị cá biệt, thông qua mặt lượng tượng để đánh giá chất tượng quy mô, cấu phận, xu hướng tăng giảm tượng… 1.2 Khái niệm nhiệm vụ hồi quy - tương quan Hồi quy - tương quan phương pháp thường sử dụng thống kê để nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc biến kết (còn gọi biến phụ thuộc) vào hay nhiều biến nguyên nhân (còn gọi biến độc lập), mối liên hệ biểu diễn dạng phương trình hồi quy Thơng qua phương trình hồi quy ước lượng giải thích biến động biến kết biến động biến nguyên nhân Phân tích hồi quy - tương quan giúp giải nhiệm vụ sau:   Xây dựng phương trình hồi quy phản ánh mối liên hệ biến kết hay nhiều biến nguyên nhân Đánh giá chiều hướng cường độ mối liên hệ tương quan 1.3 Liên hệ hàm số liên hệ tương quan a Liên hệ hàm số Liên hệ hàm số mối liên hệ hoàn toàn chặt chẽ tiêu thức nguyên nhân - x tiêu thức kết - y Liện hệ hàm số viết dạng: y = f(x), tức giá trị tiêu thức nguyên nhân có giá trị tiêu thức kết Mối liên hệ khơng thấy tồn tổng thể mà cịn đơn vị cá biệt b Liên hệ tương quan Liên hệ tương quan mối liên hệ khơng hồn toàn chặt chẽ tiêu thức nguyên nhân tiêu thức kết Cứ giá trị tiêu thức nguyên nhân có nhiều giá trị tiêu thức kết Ví dụ: Sản lượng trồng phụ thuộc vào lượng phân bón, nhiên khơng phải lượng phân bón tăng lên sản lượng trồng tăng theo tỷ lệ định mà có nhiều giá trị tương ứng Lượng phân bón thay đổi làm cho sản lượng trồng thay đổi khơng hồn tồn định Hoặc, chi phí bán hàng tăng nhân tố làm cho doanh thu bán hàng cung cấp dịch vụ biến động, tăng lên, giảm xuống không đổi Để nghiên cứu mối liên hệ tương quan cần quan sát nghiên cứu số lượng lớn đơn vị mối liên hệ tương quan không biểu đơn vị cá biệt mà biểu tổng thể - tức phải có số lượng lớn quan sát tiêu thức nguyên nhân kết Mối liên hệ tương quan thường gặp nghiên cứu tượng kinh tế - xã hội Hồi quy - tương quan đơn 2.1 Phương trình hồi quy - tương quan tổng thể chung mẫu Quay trở lại ví dụ lượng phân bón sản lượng trồng trên, muốn đánh giá tác động lượng phân bón sản lượng trồng thông thường, lượng phân bón tăng sản lượng trồng tăng Từ mối quan hệ này, biểu diễn mối quan hệ dạng hàm số: SL = f(PB) Và dạng đơn giản nhất, coi hàm f(PB) có dạng tuyến tính đơn: SL=β 1+ β2 PB Trong đó, β β số Tuy nhiên, khẳng định, biến động sản lượng trồng không phụ thuộc vào biến động suất lúa, mà phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như: độ pH đất, lượng nước tưới cho trồng… yếu tố tự nhiên như: thời tiết hay sâu bệnh Vì vậy, hàm SL = f(FB) nên có dạng: SL=β 1+ β2 PB+ μ (1) Với μ đại diện cho tất yếu tố khác có ảnh hưởng đến sản lượng, ngồi phân bón Phương trình (1) ví dụ mơ hình hồi quy tuyến tính đơn, với thành phần:     Biến phụ thuộc (SL) hay gọi biến kết quả, biến số mà giá trị nghiên cứu thường ký hiệu Y Biến độc lâp (PB) hay gọi biến nguyên nhân, biến cho có tác động đến biến phụ thuộc thường ký hiệu X Sai số ngẫu nhiên ( μ) đại diên cho yếu tố có tác động đến biến phụ thuộc, ngồi biến độc lập Tuy nhiên khơng có quan sát μ nên đơi cịn gọi sai số ngẫu nhiên không quan sát Các hệ số hồi quy β 1và β 2, thể mối quan hệ biến phụ thuộc biến độc lập với giả định yếu tố μ không đổi Do giá trị sai số ngẫu nhiên không quan sát được, để hàm hồi quy có ý nghĩa cần đưa giả thuyết cho sai số μ Đó : giá trị X kỳ vọng μ = 0: E( μ / X 1) =0 Vì vậy, ta viết lại (1) dạng: E( SL/ X i )=β 1+ β PB (2) Phương trình (2) gọi phương trình hồi quy tổng thể chung, biểu diễn đường thẳng qua giá trị trung bình biến phụ thuộc ứng với giá trị khác biến độc lập Khi đó, giá trị β β gọi tham số tổng thể   β gọi hệ số tự do, giá trị trung bình biến phụ thuộc SL biến độc lập PB nhận giá trị β gọi hệ số hồi quy, thể quan hệ biến độc lập giá trị trung bình biến phụ thuộc Do số liệu thường thu thập từ điều tra mẫu, nên hệ số β β ước lượng từ kết điều tra mẫu phương trình hồi quy tổng thể chung ước lượng phương trình hồi quy tổng thể mẫu Do tổng thể có nhiều mẫu nên phương trình hồi quy xây dựng mẫu cụ thể gọi phương trình tổng thể mẫu Phương trình hồi quy mẫu có dạng: ^y i=b +b1 xi Với:    ^y i ước lượng E( Y/ X i ) b ước lượng β b ước lượng β 2.2 Xây dựng phương trình hồi quy đơn GDP với nhân tố FDI 2.2.1 Phương pháp bình phương nhỏ Ngày nay, phân tích hồi quy có nhiều phương pháp ước lượng Maximum Likelihood, CLS,… phương pháp OLS - phương pháp bình phương nhỏ phương pháp sử dụng rộng rãi ưu điểm Một cách đơn giản, gọi sai lệch giá trị thực tế Y i giá trị ước lượng tương ứng từ phương trình hồi quy mẫu Y^ i phần dư, ký hiệu e i e i=Y i−Y^ i Phương pháp OLS xác định giá trị b ovà b cho giá trị e i đạt min, cụ thể là: Min ∑ ( ei ) = Min ∑ ( Y i−Y^i ) = Min ∑ ( Y i−b o−b1 x i ) 2 Kết tìm giá trị nhỏ cho hệ phương trình chuẩn để xác định hệ số b o b 2.2.2 Các giả thuyết phương pháp bình phương nhỏ + Giả thuyết 1: Biến độc lập phi ngẫu nhiên, nghĩa giá trị biến xác định Vì phân tích hồi quy nghiên cứu biến động biến phụ thuộc với điều kiện xác định biến độc lập + Giả thuyết 2: Kỳ vọng sai số ngẫu nhiên với điều kiện X 0: E( μ / X )=0 Tức giá trị X = X i trung bình sai số ngẫu nhiên hay nói tổng ảnh hưởng yếu tố X lên Y + Giả thuyết 3: Phương sai sai số đồng đều, nghĩa là: V ( μi )=V ( μ j )=σ Điều có nghĩa giá trị biến phụ thuộc biến thiên quanh giá trị trung bình với phương sai + Giả thuyết 4: Khơng có tương quan sai số, nghĩa là: Cov ( μi , μ j ) =0 ∀ i≠ j + Giả thuyết 5: Biến độc lập sai số khơng có tương quan với nhau, nghĩa là: Cov ( μi , X ) =0 2.2.3 GDP mối quan hệ với FDI Trong kinh tế học, GDP (viết tắt Gross Domestic Product), tổng sản phẩm nội địa, giá trị tính tiền tất hàng hóa dịch vụ cuối sản xuất phạm vi lãnh thổ nước, khoảng thời gian định FDI (viết tắt Foreign Direct Investment) hình thức đầu tư dài hạn, thường tổ chức nước vào nước khác cách thiết lập nhà xưởng sản xuất, sở kinh doanh Mối quan hệ GDP FDI gồm mặt tiêu tực lẫn mặt tích cực   Mặt tích cực: Nguồn vốn FDI đóng vai trị động lực quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế FDI tạo nguồn ngân sách lớn, thường kèm với công nghệ, kỹ thuật tiên tiến, đại, chuyển giao bí dây chuyền cơng nghệ cho nước nhận đầu tư Tại Việt Nam, trung bình giai đoạn 2005 - 2013, đầu tư FDI cung cấp lượng vốn 1.606 tỷ đồng/năm, giải việc làm cho 16 vạn lao động năm khu vực có vốn đầu tư nước ngồi, mở rộng thị trường xuất Việt Nam năm 2013 có 22 nhóm hàng đạt tỷ USD Các nghiên cứu giới cho thấy FDI có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Mặt tiêu cực: FDI làm cho cấu ngành, vùng, sản phẩm nước tiếp nhận đầu tư phát triển khơng đồng đều, khơng hợp lý FDI tạo đối thủ cạnh tranh gay gắt nhà đầu tư nước Ngoài ra, FDI biến nước nhận đầu tư thành thị trường tiêu thụ sản phẩm không mong muốn 2.2.4 Phương trình hồi quy đơn GDP với nhân tố FDI Bảng gồm giá trị GDP (tỷ USD) FDI (net inflows) (tỷ USD) Việt Nam giai đoạn từ 1990 - 2018, lấy từ số liệu Ngân hàng Thế giới: Năm GDP (tỷ USD) 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 FDI (tỷ USD) 6.471741 9.61337 9.86699 13.18095 16.28643 20.73616 24.65747 26.8437 27.2096 28.68366 31.17252 32.6852 35.06411 39.55251 45.42785 57.63326 66.37166 77.41443 99.1303 106.0147 115.9317 135.5394 155.82 171.222 186.2047 193.2411 205.2762 223.7799 244.9484 0.18 0.37519 0.473946 0.926304 1.944516 1.7804 2.395 2.22 1.671 1.412 1.298 1.3 1.4 1.45 1.61 1.954 2.4 6.7 9.579 7.6 7.43 8.368 8.9 9.2 11.8 12.6 14.1 15.5 Để phù hợp với phương trình hồi quy dạng tuyến tính, biến phụ thuộc ln(GDP) (Y), biến độc lập FDI Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ để xác định phương trình hồi quy dạng tuyến tính lnGDP(y) FDI(x) số: Theo phương pháp OLS, ta có hệ phương trình chuẩn (3) xác định hệ n n i=1 i=1 ∑ yi =n bo +b ∑ x i n n n i=1 i=1 i=1 ∑ x i y i=b o ∑ x i +b1 ∑ x 2i Từ hệ phương trình xác định trực tiếp b o b sau: Hệ số hồi quy b 1: n ∑ x i y i−n x y b 1= i=1n ∑ x 2i −n x = xy−x y σ 2x i=1 Hệ số tự b o: n b o= ∑ yi i=1 n n −b1 ∑ xi i=1 n = y−b1 x Trong đó: n σ x= ∑ xi i=1 n ( ) n − ∑ xi i=1 n Ta có bảng tính tốn giá trị: Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 GDP(tỷ USD) 6.471741 9.61337 9.86699 13.18095 16.28643 20.73616 24.65747 26.8437 27.2096 28.68366 31.17252 32.6852 35.06411 39.55251 45.42785 57.63326 66.37166 77.41443 99.1303 106.0147 115.9317 135.5394 lnGDI FDI (y) x 1.867 2.263 2.289 2.579 2.790 3.032 3.205 3.290 3.304 3.356 3.440 3.487 3.557 3.678 3.816 4.054 4.195 4.349 4.596 4.664 4.753 4.909 x i∗y i 0.180 0.375 0.474 0.926 1.945 1.780 2.395 2.220 1.671 1.412 1.298 1.300 1.400 1.450 1.610 1.954 2.400 6.700 9.579 7.600 8.000 7.430 xi 0.336 0.849 1.085 2.389 5.426 5.398 7.676 7.304 5.520 4.739 4.465 4.533 4.980 5.333 6.144 7.922 10.069 29.139 44.029 35.443 38.024 36.476 0.0324 0.14076774 0.22462467 0.85803857 3.78114223 3.16982416 5.736025 4.9284 2.792241 1.993744 1.684804 1.69 1.96 2.1025 2.5921 3.818116 5.76 44.89 91.757241 57.76 64 55.2049 10 2.3.2 Hệ số xác định hệ số tương quan a Hệ số xác định R2 Hệ số xác định R2 cho biến % biến động biến phụ thuộc Y giải thích biến động biến độc lập X R2 thường tính % R2 gần 100% biến động biến độc lập giải thích nhiều biến động biến phụ thuộc Cơng thức tính R2 sau: R =1− n SSE SSR = SST SST y i− y ) , tổng bình phương chênh lệch Trong đó: SSR=∑ ( ^ i giá trị ước lượng với giá trị trung bình biến phụ thuộc biến thiên hồi quy n SSE=∑ ( y i−^ y i ) , tổng bình phương chênh lệch i giá trị thực tế với giá trị ước lượng biến phụ thuộc biến thiên phần dư n SST =∑ ( y i− y ) , tổng bình phương chênh lệch i=1 giá trị thực tế giá trị trung bình biến phụ thuộc biến thiên biến phụ thuộc Quay lại phương trình hồi quy mẫu lnGDP FDI, ta có bảng tính sau: yi Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 ^ yi 1.867 2.263 2.289 2.579 2.790 3.032 3.205 3.290 3.304 3.356 3.440 3.487 3.557 3.678 3.816 4.054 4.195 4.349 4.596 4.664 2.964 3.004 3.024 3.116 3.324 3.290 3.416 3.380 3.268 3.215 3.192 3.192 3.213 3.223 3.255 3.326 3.417 4.294 4.881 4.477 ( y i− y ) 4.314 2.827 2.740 1.865 1.332 0.833 0.547 0.428 0.411 0.346 0.255 0.209 0.150 0.071 0.016 0.012 0.063 0.164 0.425 0.517 y i− y ) (^ 0.962 0.886 0.848 0.687 0.386 0.428 0.280 0.319 0.458 0.532 0.567 0.566 0.536 0.521 0.475 0.383 0.279 0.122 0.877 0.284 14 SUM 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 4.753 4.909 5.049 5.143 5.227 5.264 5.324 5.411 5.501 114.393 Trong đó, y= Khi đó: R = 4.559 4.443 4.634 4.743 4.804 5.334 5.497 5.803 6.089 ∑ y i = 114.393 =3.945 n 0.654 0.931 1.219 1.436 1.644 1.741 1.904 2.149 2.423 31.628 0.378 0.248 0.475 0.637 0.738 1.931 2.411 3.455 4.599 25.266 29 SSR 25.266 = =0.798=79.8 % SST 31.628 Như vậy, 79.8% biến động biến lnGDP giải thích biến động FDI Ngồi ra, để đánh giá mức độ phù hợp phương trình hồi quy, ta cần kiểm định xem phương trình hồi quy có phù hợp khơng kiểm định R2 2 với cặp giả thuyết: H : R =0 H : R > sau: Thống kê F sử dụng để kiểm định cặp giả thuyết tính SSR R (n−2) k F= = SSE (1−R2 ) n−2 Nếu F> F a ( ,n−2 ) bác bỏ H o Nếu F ≤ F a ( , n−2 ) chưa đủ sở bác bỏ H o Sử dụng kết R2=0.798đã tính trên, ta tiến hành kiểm định mức độ phù hợp phương trình hồi quy: ^ lnGDP i=2.927+0.204 FDI i Cặp giả thuyết kiểm định: H : R2=0 H : R 2> SSR R2 (n−2) 0.798∗(29−2) k F= = = =106.663 Thống kê F: SSE (1−0.798) (1−R2 ) n−2 có: Tra bảng phân phối F với mức ý nghĩa 5% với hai bậc tự 27, ta f (10.05,27) =4.21 ( ,27 ) Như vậy, F=106.663> f 0.05 =4.21 , bác bỏ giả thuyết H 15 Vậy với mức ý nghĩa 5% cho phương trình hồi quy tuyến tính biến phụ thuộc lnGDP biến độc lập FDI phù hợp b Hệ số tương quan Hệ số tương quan dùng để đánh giá chiều hướng cường độ mối liên hệ biến phụ thuộc biến độc lập Cơng thức tính hệ số tương quan: r= σx xy −x y =b σx σ y σy Trong đó: σ x =√ σ x = σ y =√ σ 2y = √ √ n ( ) ( ) n ∑ x2i ∑ xi i=1 n n ∑ y 2i i=1 n − i=1 n n − ∑ yi i=1 n Một số tính chất hệ số tương quan r:      −1 ≤r ≤ r =±1 X Y có mối liên hệ hàm số r =0 X Y khơng có mối liên hệ tương quan tuyến tính r >0 X Y có mối liên hệ thuận r t 0.025=2.052: bác bỏ H o Như với mức ý nghĩa 5% có tồn mối quan hệ tương quan tuyến tính lnGDP FDI 17 PHẦN II: HỒI QUY - TƯƠNG QUAN BỘI Hồi quy - tương quan bội Trong phần I, phương trình hồi quy biến cho phép nghiên cứu mối liên hệ tiêu thức kết (hay biến phụ thuộc Y) với tiêu thức nguyên nhân (hay biến độc lập X) Trong phương trình hồi quy đơn, μ đại diện cho yếu tố có tác động đến biến phụ thuộc ngồi biến độc lập khơng có số liệu khơng thể quan sát Nhưng tiêu thức nguyên nhân μ quan sát được, có số liệu từ điều tra chọn mẫu câu hỏi đặt có nên cho thêm biến độc lập vào mơ hình liệu mơ hình giải thích rõ biến động biến phụ thuộc Thực tế cho thấy cần thiết việc thêm tiêu thức nguyên nhân vào phương trình hồi quy đơn hầu hết hện tượng kinh tế - xã hội không tồn phát triển mối quan hệ với tượng khác mà cịn có mối quan hệ với nhiều tượng khác Quay lại ví dụ GDP, lý thuyết kinh tế cho biết GDP hay tăng tưởng kinh tế không phụ thuộc vào FDI mà cịn phụ thuộc vào vơ số yếu tố khác nhau, ví dụ như: xuât khẩu, nhập khẩu, đầu tư, lao động, lãi suất phương trình hồi quy GDP nhân tố bao gồm tiêu thức nguyên nhân mà có nhiều tiêu thức nguyên nhân, phương trình hồi quy gọi phương tình hồi quy bội 1.1 Phương trình hồi quy tổng thể chung mẫu Sự khác biệt phương trình hồi quy bội với phương trình hồi quy đơn việc phương trình hồi quy bội có tham gia nhiều tiêu thức nguyên nhân Phương trình hồi quy bội tổng thể chung có dạng: Y i=β + β X 1+ β2 X + β X 3+ …+ β k X k + μ Trong đó: β hệ số tự β , β ,… β k hệ số hồi quy với biến độc lập tương ứng Tương tự vậy, phương trình hồi quy mẫu có dạng: ^ y i=b +b1 x1 +b x +…+b k x k Trong đó: b ước lượng cho β b , b2 , … bk ước lượng cho β tương ứng Ý nghĩa hệ số phương trình hồi quy bội khơng có khác biệt với hệ số phương trình hồi quy đơn   b hệ số tự do, nói lên ảnh hưởng tất tiêu thức nguyên nhân tiêu thức ngun nhân có mơ hình tới tiêu thức kết b , b2 , b3 … hệ số hồi quy, nói lên ảnh hưởng tiêu thức nguyên nhân tương ứng tới tiêu thức kết 1.2 Phương pháp bình phương nhỏ 18 Phương pháp áp dụng để xác định phương trình hồi quy bội tổng thể mẫu giống với phương trình hồi quy đơn, phương pháp bình phương nhỏ (OLS) Các giả thiết phương pháp OLS với phương trình hồi quy bội giống với phương trình hồi quy đơn, thêm giả thiết: + Giả thiết 6: Giữa biến độc lập khơng có tương quan tuyến tính hồn hảo Tương quan tuyến tính hồn hảo hệ số tương quan hai tiêu thức ± y i=b +b1 x1 i +b x i sử dụng Với phương trình hồi quy mẫu tuyến tính sau: ^ phương pháp OLS ta có hệ phương trình dùng để ước lượng hệ số tự hệ số hồi quy sau: n n n i=1 i=1 i =1 ∑ yi =n∗b0 +b ∑ x i+ b2 ∑ x i n n n i=1 i=1 n n n n i=1 i=1 i=1 i=1 ∑ i=1 n yi x 1i =∑ x 1i∗b0 +b ∑ x i+ b2 ∑ x2 i x i i=1 ∑ yi x 2i =∑ x 2i∗b0 +b ∑ x i x i+ b2 ∑ x 22 i Xây dựng phương trình hồi quy GDP nhân tố: FDI, lao động, xuât khẩu, nhập 2.1 Phương trình hồi quy GDP nhân tố: FDI, lao động, xuât Bảng số liệu GDP (tỷ USD), FDI (tỷ USD), lao động (triệu người), xuất (tỷ USD) Việt Nam giai đoạn từ 1990 - 2018, theo Worldbank: 19 Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 quy là: GDP (tỷ USD) lnGDP 6.472 9.613 9.867 13.181 16.286 20.736 24.657 26.844 27.210 28.684 31.173 32.685 35.064 39.553 45.428 57.633 66.372 77.414 99.130 106.015 115.932 135.539 155.820 171.222 186.205 193.241 205.276 223.780 244.948 FDI (tỷ USD) 1.867 2.263 2.289 2.579 2.790 3.032 3.205 3.290 3.304 3.356 3.440 3.487 3.557 3.678 3.816 4.054 4.195 4.349 4.596 4.664 4.753 4.909 5.049 5.143 5.227 5.264 5.324 5.411 5.501 0.180 0.375 0.474 0.926 1.945 1.780 2.395 2.220 1.671 1.412 1.298 1.300 1.400 1.450 1.610 1.954 2.400 6.700 9.579 7.600 8.000 7.430 8.368 8.900 9.200 11.800 12.600 14.100 15.500 Biến phụ thuộc phương trình lnGDP EX (tỷ USD) Labor (triệu người) 2.332 2.972 3.428 3.786 5.540 6.804 10.077 11.570 12.203 14.332 16.809 17.997 19.194 22.416 27.135 36.712 44.945 54.591 69.725 66.375 83.474 107.606 124.701 143.186 160.890 173.490 192.188 227.346 233.651 32.917 33.783 34.617 35.461 36.308 37.170 37.998 38.908 39.896 40.890 41.816 42.878 43.822 44.695 45.579 46.516 47.362 48.266 49.223 50.147 51.185 52.070 52.906 54.175 54.924 55.530 55.772 56.376 56.831 Theo phương pháp OLS, hệ phương trình để xác định hệ số tự do, hệ số hồi n ∑ i=1 n n n i=1 i =1 i=1 yi =n∗b0 +b ∑ x i+ b2 ∑ x i +…+b k ∑ x ki n n n i=1 i=1 i=1 n n n n n i=1 i=1 i=1 i=1 i =1 ∑ yi x 1i =∑ x 1i∗b0 +b ∑ x 1i n n i=1 i=1 + b2 ∑ x2 i x i +…+b k ∑ x ki x 1i ∑ yi x 2i =∑ x 2i∗b0 +b ∑ x i x i+ b2 ∑ x 22 i +…+b k ∑ x ki x 2i …… …… n n n n n i=1 i =1 i=1 i=1 i=1 ∑ yi x ki=∑ x ki∗b 0+ b1 ∑ x1 i x ki +b ∑ x i x ki +…+ bk ∑ x 2ki 20 ... cao Chính tầm quan trọng phương pháp hồi quy tương quan, đề án trình bày vấn đề “Phân tích hồi quy - tương quan ứng dụng phân tích nhân tố ảnh hưởng đến GDP Việt Nam? ?? GDP thước đo phản ánh trung. .. FDI 2.2.1 Phương pháp bình phương nhỏ Ngày nay, phân tích hồi quy có nhiều phương pháp ước lượng Maximum Likelihood, CLS,… phương pháp OLS - phương pháp bình phương nhỏ phương pháp sử dụng rộng... GDP trung bình Việt Nam thời kỳ 1990 - 2018 có FDI (net inflow) e 2.927 tỷ $ Đây ảnh hưởng tất tiêu thức ngun nhân ngồi FDI tới GDP trung bình +b 1= 0.204: ngụ ý rẳng FDI tăng lên tỷ $ GDP trung