(Tiểu luận) trình bày các cách phát hiện vàcác biện pháp khắc phục hiện tượng đa cộngtuyến lấy ví dụ minh họa

Trên thực tế, các công việc phân tích hồi quy như: ước lượng, kiểm định, dựbáo cho mô hình hồi quy để đạt được độ chính xác và kết quả đáng tin cậy cần dựa trêngiả định các giả thiết cơ

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hiện tượng đa cộng tuyến

I.1 Giới thiệu chung về hiện tượng đa cộng tuyến

I.1.1 Khái niệm Đa cộng tuyến (trong tiếng anh là Multi-collinearity) là hiện tượng các biến số độc lập trong mô hình hồi quy phụ thuộc tuyến tính với nhau, được thể hiện dưới dạng hàm số Nói cách khác, một biến độc lập có thể dùng được để biểu diễn một hoặc nhiều biến độc lập khác.

Hiện tượng đa cộng tuyến thường xảy ra phổ biến hơn đối với các nghiên cứu quan sát và ít gặp phải đối với các dữ liệu thử nghiệm. a Đa cộng tuyến hoàn hảo: giữa các biến giải thích X2, X3, , X tồn tại λk 2, λ3, , λk không đồng thời bằng 0 sao cho: λ2X2i + λ3X3i +…+ λk.Xki = 0 i∀

=> Ma trận X là suy biến, không có lời giải duy nhất b Đa cộng tuyến không hoàn hảo: giữa các biến giải thích X , X , , X tồn tại λ ,2 3 k 2 λ3, , λ không đồng thời bằng 0 sao cho: k λ2X2i + λ3X3i +…+ λk.Xki + v = 0 ii ∀ với v là YTNN có phương sai dương → vẫn có lời giải.i

Theo lý thuyết, nguyên nhân dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến là sự vi phạm đối với giả thuyết 4 trong mô hình hàm hồi quy đa biến, cụ thể là khi hạng của ma trận X nhỏ hơn số biến k. rank(X) < k ôn KTTMĐC - revision

Trên thực tế thì rất nhiều nguyên nhân có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng 2 nguyên nhân phổ biến nhất với hiện tượng này là:

- Dựa trên cơ sở dữ liệu: Điều này thường xảy ra khi các thử nghiệm bị bài bố kém, phương pháp thu thập dữ liệu không thể vận dụng được hoặc do dữ liệu bị sai số quan trắc Trong một số trường hợp, các biến có thể có mối tương quan cao.

- Do cấu trúc: Do người thực hiện khảo sát, tạo ra nhiều biến độc lập mới. Ngoài ra, hiện tượng đa cộng tuyến có thể do:

- Cơ sở dữ liệu không đầy đủ.

- Do việc sử dụng không chính xác các biến giả.

- Một biến trong mô hình hồi quy là sự kết hợp của 2 hoặc nhiều biến khác.

- Xảy ra do sự trùng lặp của một loại biến

I.2 Hậu quả của hiện tượng đa cộng tuyến

I.2.1 Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng bình quân bé nhất lớn var ( var ( cov (

Trong đó là hệ số tương quan giữa X2, X3 Khi tăng dần đến 1 (tức là cộng tuyến tăng) thì phương sai và hiệp phương sai của 2 ước lượng này tăng dần đến vô hạn.

I.2.2 Khoảng tin cậy rộng hơn Ước lượng khoảng tin cậy cho khi phương sai đã biết là và Nếu tăng gần đến

1 thì phương sai của lớn dẫn đến khoảng tin cậy cho 2 ước lượng này cũng lớn theo.

Kiểm định giả thuyết H0: chúng ta đã sữ dụng tỷ số Khi tăng gần đến 1 làm cho tỷ số t càng nhỏ dẫn đến việc tăng khả năng chấp nhận giả thuyết H0

I.2.4 R² cao nhưng tỉ số t ít ý nghĩa Để giải thích điều này Ta hãy xét mô hình hồi quy biến như sau k

Y= … Trong trường có đa cộng tuyến gần hoàn hảo, như đã chỉ ra ở trên, ta có thể tìm được một hoặc một số hệ số góc riêng là không có ý nghĩa về mặt thống kê trên cơ sở kiểm định t Nhưng trong khi đó lại có thể rất cao, nên bằng kiểm định F, chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 = Mâu thuẫn này cũng là tín hiệu của đa cộng tuyến.

I.2.5 Các ước lượng bình phương bé nhất và các sai số tiêu chuẩn của chúng trở nên rất nhạy với những thay đổi nhỏ trong số liệu

I.2.6 Dấu của các ước lượng của hệ số hồi quy có thể sai

Khi có đa cộng tuyến gần hoàn hảo thì có thể thu được các ước lượng của các hệ số hồi quy trái chiều với điều chúng ta mong đợi Chẳng hạn lý thuyết kinh tế cho rằng đối với hàng hóa bình thường khi thu nhập tăng, cầu hàng hóa tăng, nghĩa là khi hồi quy thu nhập là một trong các biến giải thích còn cầu hàng hóa là biến được giải thích, nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến gần hoàn hảo thì ước lượng của hệ số biến thu nhập có thể mang dấu âm - mâu thuẫn với điều chúng ta mong đợi.

I.2.7 Thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác, mô hình sẽ thay đổi về độ lớn của các ước lượng hoặc dấu của chúng

Triệu chứng chủ yếu của đa cộng tuyến mà ta đã nói ở trên là tăng sai số tiêu chuẩn Sai số tiêu chuẩn cao hơn ngụ ý rằng sự biến thiên của hệ số hồi quy từ mẫu này đến mẫu khác cao hơn do đó một sự thay đổi nhỏ trong số liệu hoặc trong mô hình hồi quy sẽ gây ra sự thay đổi lớn của các hệ số.

Các cách phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

2.1 Hệ số xác định bội R cao nhưng các (hầu hết) các tỉ số t thấp 2

Trong trường hợp cao (thường > 0.8) mà tỉ số t thấp |t | < tj (n-k) hoặc P > →

�/2 -value � tj thấp chính là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến Ngược lại, nếu không thỏa mãn một trong hai điều kiện trên thì chưa phát hiện được hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình.

2.2 Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao

Nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao (vượt 0.8) thì có khả năng có tồn tại đa cộng tuyến Tuy nhiên tiêu chuẩn này thường không chính xác Có những trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn có đa cộng tuyến Ví dụ, ta có 3 biến giải thích X , X , X như sau:1 2 3

Rõ ràng X = X + X nghĩa là ta có đa cộng tuyến hoàn hảo, tuy nhiên tương quan3 2 1 cặp là: r12 = -⅓ r = r = 0.5913 23

Như vậy đa cộng tuyến xảy ra mà không có sự báo trước của tương quan cặp nhưng nó cũng cung cấp cho ta những kiểm tra tiên nghiệm có ích.

Một cách có thể tin cậy được để đánh giá mức độ của đa cộng tuyến là hồi quy phụ Hồi quy phụ là hồi quy mỗi một biến độc lập theo các biến còn lại

Nếu hồi quy biến độc lập X theo các biến độc lập còn lại thì hệ số xác định bội thuj được kí hiệu R 2 j

Mối liên hệ giữa F và R :i 2 j

Fi tuân theo phân phối F với k-2 và n-k+1 bậc tự do Trong đó n cỡ mẫu, k là biến số giải thích kể cả hệ số chặn trong mô hình R là hệ số xác định trong hồi quy của biến 2 i

Xi theo các biến khác Nếu F tính được vượt điểm tới hạn F (k-2, n-k+1) ở mức ý nghĩa i i đã cho thì có nghĩa là X có liên hệ tuyến tính với các biến X khác Nếu F có nghĩa về i i mặt thống kê thì vẫn phải quyết định liệu biến X nào sẽ bị loại khỏi mô hình Một trở i ngại của kỹ thuật hồi quy phụ là gánh nặng tính toán, nhưng ngày nay nhiều chương trình máy tính đã có thể đảm đương được công việc tính toán này.

Các biện pháp khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến

3.1 Thu thập số liệu hoặc lấy thêm mẫu mới

Vì đa cộng tuyến là đặc trưng của mẫu nên có thể có mẫu khác liên quan đến cùng các biến trong mẫu ban đầu mà hiện tượng cộng tuyến có thể không nghiêm trọng Do vậy, để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến ta có thể tiến hành lấy thêm mẫu mới.

Trong một số trường hợp, đa cộng tuyến có thể có nguyên nhân từ số liệu thu thập có phạm vi nhỏ Do đó có thể khắc phục đa cộng tuyến bằng cách lấy thêm số liệu.Khi cỡ mẫu lớn sẽ làm giảm phương sai và ý nghĩa các kiểm định cũng sẽ có giá trị hơn.

Khi có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì cách khắc phục đơn giản nhất là bỏ bớt biến độc lập o Bước 1: Xác định các biến có mối quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau o Bước 2: Tìm R hiệu chỉnh của mô hình 2 o Bước 3: Dùng R hiệu chỉnh để xác định 2

Hạn chế của biện pháp này là trong các mô hình kinh tế có những trường hợp đòi hỏi nhất định phải có biến này hoặc biến khác ở trong mô hình Trong những trường hợp như vậy việc loại bỏ 1 biến phải được cân nhắc cẩn thận giữa sai lệch khi bỏ một biến công tuyến với việc tăng phương sai của các ước lượng hệ số khi biến đó ở trong mô hình.

3.3 Sử dụng sai phân cấp một

Yt =β + β1 2X2t +β3X3t + U t (5.1) Lấy trễ một thời kỳ ta có:

Yt - Y = βt-1 2 (X2t - X2t – 1) +β3 (X3t - X3t - 1) + U - Ut t – 1 (5.3) Đặt: yt = Y – Yt t-1 x2t = X – X2t 2t-1 x3t = X – X 3t 3t-1 v = U – Ut t t-1 ta được: yt = β2 2tx + β3 3tx + vt

Phép biến đổi sai phân cấp 1 có thể làm giảm tính nghiêm trọng của đa cộng tuyến nhưng lại tạo ra vấn đề khác chẳng hạn như sai số V có thể không thỏa mãn giả thiết i MHHQ tuyến tính cố điển là các nhiễu không tương quan.

Thay đổi dạng mô hình cũng có nghĩa là tái cấu trúc mô hình Điều này thật sự là điều không mong muốn, vì lúc đó bạn phải thay đổi mô hình nghiên cứu.

SỐ LIỆU PHÂN TÍCH

Giới thiệu chủ đề nghiên cứu

Trong kinh tế học, tổng sản phẩm nội địa, tức tổng sản phẩm quốc nội hay GDP (viết tắt của gross domestic product) là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định (thường là quốc gia) trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm).

Theo Nghị định 97/2016/NĐ-CP, tổng sản phẩm trong nước là giá trị sản phẩm vật chất và dịch vụ cuối cùng được tạo ra của nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định (quý, năm). Điều này có nghĩa trong GDP không tính các giá trị sản phẩm vật chất và dịch vụ đã sử dụng ở các khâu trung gian trong quá trình sản xuất tạo ra sản phẩm.

GDP biểu thị kết quả sản xuất do các đơn vị thường trú tạo ra trong lãnh thổ kinh tế của một quốc gia.

Nội dung tổng quát của GDP được xét dưới các góc độ khác nhau:

- Xét dưới góc độ sử dụng (chi tiêu): GDP là tổng cầu của nền kinh tế gồm tiêu dùng cuối cùng của hộ dân cư, tiêu dùng cuối cùng của Nhà nước, tích lũy tài sản và chênh lệch xuất nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ.

- Xét dưới góc độ thu nhập, GDP gồm thu nhập của người lao động từ sản xuất, thuế sản xuất, khấu hao tài sản cố định dùng cho sản xuất và giá trị thặng dư sản xuất trong kỳ.

- Xét dưới góc độ sản xuất: GDP bằng giá trị sản xuất trừ đi chi phí trung gian.

Theo phương pháp chi tiêu, tổng sản phẩm quốc nội của một quốc gia là tổng số tiền mà các hộ gia đình trong quốc gia đó chi mua các hàng hóa cuối cùng Như vậy trong một nền kinh tế giản đơn ta có thể dễ dàng tính tổng sản phẩm quốc nội như là tổng chi tiêu hàng hóa và dịch vụ cuối cùng hàng năm.

GDP (Y) là tổng của tiêu dùng (C) đầu tư (I) chi tiêu chính phủ (G), , và cán cân thương mại (xuất khẩu ròng, X - M).

- Tiêu dùng - consumption (C) bao gồm những khoản chi cho tiêu dùng cá nhân của các hộ gia đình về hàng hóa và dịch vụ (xây nhà và mua nhà không được tính vào tiêu dùng mà được tính vào đầu tư tư nhân).

- Đầu tư - investment (I) là tổng đầu tư ở trong nước của tư nhân Nó bao gồm các khoản chi tiêu của doanh nghiệp về trang thiết bị và nhà xưởng hay sự xây dựng, mua nhà mới của hộ gia đình (lưu ý hàng hóa tồn kho khi được đưa vào kho mà chưa đem đi bán thì vẫn được tính vào GDP).

- Chi tiêu chính phủ - government purchases (G) bao gồm các khoản chi tiêu của chính phủ cho các cấp chính quyền từ TW đến địa phương như chi cho quốc phòng, luật pháp, đường sá, cầu cống, giáo dục, y tế, Chi tiêu chính phủ không bao gồm các khoản chuyển giao thu nhập như các khoản trợ cấp cho người tàn tật, người nghèo,

- Xuất khẩu ròng - net exports (NX) = Giá trị xuất khẩu (X)- Giá trị nhập khẩu (M) Khái niệm về đầu tư

Trong kinh tế học, đầu tư có liên quan đến tiết kiệm và trì hoãn tiêu thụ Đầu tư có liên quan đến nhiều khu vực của nền kinh tế, chẳng hạn như quản lý kinh doanh và tài chính dù là cho hộ gia đình, doanh nghiệp, hoặc chính phủ.

Trong lý thuyết kinh tế hay kinh tế học vĩ mô, đầu tư là số tiền mua một đơn vị thời gian của hàng hóa không được tiêu thụ mà sẽ được sử dụng cho sản xuất trong tương lai (chẳng hạn: vốn) Ví dụ như xây dựng đường sắt hay nhà máy Đầu tư trong vốn con người bao gồm chi phí học bổ sung hoặc đào tạo trong công việc Đầu tư hàng tồn kho là sự tích tụ của các kho hàng hóa; nó có thể là tích cực hay tiêu cực, và nó có thể có dụng ý hoặc không có dụng ý

Khái niệm về nhập khẩu

Nhập khẩu là hoạt động kinh doanh buôn bán trên phạm vi quốc tế, là quá trình trao đổi hàng hoá giữa các quốc gia dựa trên nguyên tắc trao đổi ngang giá lấy tiền tệ là môi giới Nó không phải là hành vi buôn bán riêng lẻ mà là một hệ thống các quan hệ buôn bán trong một nền kinh tế có cả tổ chức bên trong và bên ngoài.

Theo quy định tại Điều 28 Luật Thương mại 2005 về nhập khẩu hàng hóa cụ thể như sau: Nhập khẩu hàng hóa là việc hàng hoá được đưa vào lãnh thổ Việt Nam từ nước ngoài hoặc từ khu vực đặc biệt nằm trên lãnh thổ Việt Nam được coi là khu vực hải quan riêng theo quy định của pháp luật.

Vậy thực chất kinh doanh nhập khẩu ở đây là nhập khẩu từ các tổ chức kinh tế, các Công ty nước ngoài, tiến hành tiêu thụ hàng hoá, vật tư ở thị trường nội địa hoặc tái xuất với mục tiêu lợi nhuận và nối liền sản xuất giữa các quốc gia với nhau.

Khái niệm về xuất khẩu

Xuất khẩu là hoạt động bán hàng hoá ra nước ngoài, nó không phải là hành vi bán hàng riêng lẻ mà là hệ thống bán hàng có tổ chức cả bên trong lẫn bên ngoài nhằm mục tiêu lợi nhuận, thúc đẩy sản xuất hàng hóa phát triển, chuyển đổi cơ cấu kinh tế, ổn định và từng bước nâng cao mức sống của nhân dân.Xuất khẩu là hoạt động kinh doanh dễ đem lại hiệu quả đột biến Mở rộng xuất khẩu để tăng thu ngoại tệ, tạo điều kiện cho nhập khẩu và thúc đẩy các ngành kinh tế hướng theo xuất khẩu, khuyến khích các thành phần kinh tế mở rộng xuất khẩu để giải quyết công ăn việc làm và tăng thu ngoại tệ.

Theo quy định tại Điều 28 Luật Thương mại 2005 về xuất khẩu hàng hóa cụ thể như sau: Xuất khẩu hàng hóa là việc hàng hoá được đưa ra khỏi lãnh thổ Việt Nam hoặc đưa vào khu vực đặc biệt nằm trên lãnh thổ Việt Nam được coi là khu vực hải quan riêng theo quy định của pháp luật.

1.2 Thực trạng nền kinh tế Việt Nam

Tổng quan các nghiên cứu trước đó

Trên thực tế cho thấy, cả khoản chi cho tiêu dùng cá nhân của các hộ gia đình về hàng hóa và dịch vụ, tổng đầu tư ở trong nước của tư nhân, các khoản chi tổng sản phẩm quốc nội tiêu của chính phủ cho các cấp chính quyền từ TW đến địa phương, xuất khẩu, nhập khẩu đều có ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội (GDP) tuy nhiên trong bài thảo luận này nhóm sẽ dựa vào những nghiên cứu trong nước và quốc tế để xác định các yếu tố: vốn đầu tư trực tiếp từ nước ngoài, kim ngạch xuất khẩu, kim ngạch nhập khẩu.

Tổng quan các nghiên cứu liên quan có nghiên cứu về ảnh hưởng của đầu tư trực tiếp nước ngoài, xuất khẩu và nhập khẩu đến tổng sản phẩm quốc nội cho thấy tương đối nhiều tài liệu nghiên cứu về các nhân tố này Đầu tư trực tiếp của nước ngoài

Trần Bích Vân (2017) Thông qua các mô hình đã đề xuất, tác giả đã ước lượng và kiểm định ảnh hưởng của FDI tới phát triển kinh tế Thái Nguyên Từ đó rút ra được các đánh giá chung về ảnh hưởng của FDI tới phát triển kinh tế Thái Nguyên.” Với nghiên cứu khác được tiến hành Khổng Văn Thắng (2016) đã cho thấy Khu vực kinh tế có vốnFDI của tỉnh Bắc Ninh đã trở thành một bộ phận quan trọng của nền kinh tế, góp phần tích cực vào điểm phần trăm tăng trưởng GDP Trong đề tài “Mối quan hệ giữa FDI, xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam, Trung Quốc và Ấn Độ giai đoạn 1986 – 2017”,Phan Kim Phượng (2019) đã áp dụng phương pháp mô hình tự hồi qui phân phối trễ(ARDL Bounds) để tìm ra mối tương quan giữa các yếu tố đầu tư trực tiếp nước ngoài,xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế Bên cạnh đó, phương pháp kiểm định nhân quả Granger được sử dụng trong đề tài để nhằm xác định chiều tác động giữa ba biến được nêu ở trên,đồng thời đề tài sử dụng dữ liệu chuỗi theo thời gian của ba biến FDI, xuất khẩu, tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, Trung Quốc và Ấn Độ từ năm 1096 đến năm 2017 Kết quả cho thấy, tại cả ba nước nghiên cứu, biến xuất khẩu và biến tăng trưởng kinh tế (biến tăng trưởng kinh tế được đại diện bởi tổng sản phẩm quốc nội) đều có mối quan hệ dài hạn.Như vậy có thể nói chính sách hướng ngoại bằng việc đẩy mạnh xuất khẩu và thu hút mạnh vốn đầu tư FDI đã thúc đẩy nền kinh tế tại Việt Nam, Trung Quốc và Ấn Độ có những bước tiến tích cực Hà Quang Tiến (2014) đã có nghiên cứu cho thấy tỷ trọng đóng góp của FDI vào GDP của tỉnh Vĩnh Phúc không ngừng tăng lên

Phan Thế Công (2011) thông qua Kết quả của việc phân tích cung cấp một bằng chứng thực nghiệm cho học thuyết tăng trưởng kinh tế dựa vào xuất khẩu; đồng thời chỉ ra rằng, xuất khẩu đóng một vai trò quan trọng không chỉ đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng kinh tế của cả nước mà còn đóng góp tích cực vào phát triển các yếu tố phi xuất khẩu (như cơ sở hạ tầng, điện, nước, thức ăn chế biến sẵn…) trong nước Mô hình nghiên cứu của Phan Kim Phượng (2019) cũng đã cho thấy bên cạnh thu hút vốn đầu tư nước ngoài thì đẩy mạnh vốn đầu tư cũng sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại Việt nam (biến tăng trưởng kinh tế được đại diện bởi tổng sản phẩm quốc nội) Trong nghiên cứu của Đào Thị Bích Thủy (2016) Kết quả phân tích định lượng cho nhóm 5 nước Đông Nam Á cho thấy tầm quan trọng của xuất khẩu đến tăng trưởng kinh tế trong nhóm các nước này 1 điểm phần trăm tăng trong tốc độ tăng trưởng của xuất khẩu sẽ thúc đẩy GDP tăng 0,11 điểm phần trăm

Trong Nghiên cứu của CEPR Các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ tập trung thương mại của Việt Nam với Asean+3 Từ Thúy Anh (2008) đã chỉ ra rằng Nếu nhu GDP tăng 1% thì nhập khẩu sẽ tăng 0.43% trong khi xuất khẩu chỉ tăng 0.23% điều đó cho thấy rặng kim ngạch nhập khẩu cũng có ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội GDP Ảnh hưởng của hoạt động xuất nhập khẩu đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam giai đoạn 2009 -

2020 được thực hiện bởi Nguyễn Thị Hồng Trang (2021) Kết quả sau khi thực hiện mô hình cho thấy GDP của Việt Nam phụ thuộc vào các biến xuất nhập khẩu, lạm phát, cung tiền…Tuy nhiên, do mục tiêu là xem xét sự ảnh hưởng của riêng xuất nhập khẩu nên nghiên cứu này chỉ tập trung trình bày kết quả của biến trên Mô hình chỉ ra xuất, nhập khẩu có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế

Dưới đây là bảng tổng hợp các nghiên cứu liên quan về ảnh hưởng của từng nhân tố ảnh hưởng đầu tư trực tiếp nước ngoài, kim ngạch xuất khẩu, kim ngạch nhập khẩu đến Tổng sản phẩm quốc nội GDP được rút ra:

Nhân tố Nguồn Đầu tư trực tiếp nước ngoài Trần Bích Vân (2017) Khổng Văn Thắng (2016);Phan;

Kim ngạch xuất khẩu Phan Thế Công (2011); Phan Kim Phượng (2019); Đào

Thị Bích Thủy (2016)Kim ngạch nhập khẩu Từ Thúy Anh (2008); Nguyễn Thị Hồng Trang (2021)

Các giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu đề xuất

Giả thuyết : FDI cung cấp nguồn vốn nước ngoài cho các doanh nghiệp trongH1 nước, giúp bổ sung và tăng cường vốn đầu tư cho việc phát triển sản xuất kinh doanh. Tạo ra công ăn việc làm cho người lao động trong nước, giúp giảm thiểu tình trạng thất nghiệp và nâng cao mức sống của người dân.

Giả thuyết : Việc xuất khẩu góp phần tạo ra nguồn thu nhập và tăng sản lượngH2 cho các doanh nghiệp trong nước, giúp nâng cao năng suất lao động và tăng trưởng kinh tế Các hoạt động xuất khẩu đem về nguồn thu nhập cho đất nước và giúp tăng lượng tiền trôi vào nền kinh tế của quốc gia qua việc bán hàng hóa và dịch vụ cho các thị trường nước ngoài.

Giả thuyết : Nếu kim ngạch nhập khẩu cao hơn kim ngạch xuất khẩu, quốc giaH3 sẽ gặp phải thâm hụt tài khoản thương mại Đây có thể gây ra sự bất ổn cho nền kinh tế và giảm đáng kể GDP Phụ thuộc vào các sản phẩm nhập khẩu, các nền kinh tế có thể thiếu sức cạnh tranh với sản phẩm của nước ngoài và giảm năng lực sản xuất trong nước.

Mô hình nghiên cứu đề xuất

(Hình 6: Mô hình nghiên cứu đề xuất)

H1: “Đầu tư trực tiếp của nước ngoài có tác động tích cực đến Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam trong giai đoạn 2000 - 2015.” (dấu dương)

H2: “Kim ngạch xuất khẩu có tác động tích cực đến Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam trong giai đoạn 2000 - 2015.” (dấu dương)

H3: “Kim ngạch nhập khẩu có tác động không tích cực đến Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam trong giai đoạn 2000 - 2015.” (dấu âm).

Bộ số liệu

Nă m GDP FDI Xuất khẩu

165570.4(Bảng: GDP, FDI, xuất khẩu và nhập khẩu của Việt Nam 2000 – 2015 Đơn vị: triệu USD - TCTK)

PHÂN TÍCH MÔ HÌNH

Ước lượng và phân tích mô hình

1.1 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu

Hàm hồi quy mẫu có dạng:

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

S.E of regression 64749.77 Akaike info criterion 25.20677

Sum squared resid 5.03E+10 Schwarz criterion 25.39991

Log likelihood -197.6541 Hannan-Quinn criter 25.21666

Ta thu được hàm hồi quy mẫu ban đầu: Ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình:

: Khi nhập khẩu và xuất khẩu không đổi, tổng giá trị đầu tư tăng lên 1 đơn vị thì GDP trung bình sẽ tăng thêm 2,017746 triệu USD/năm.

: Khi đầu tư và nhập khẩu không đổi, tổng xuất khẩu tăng lên 1 đơn vị thì GDP trung bình sẽ tăng thêm 24.30440 triệu USD/năm.

: Khi đầu tư, xuất khẩu không đổi, tổng nhập khẩu tăng lên 1 đơn vị thì GDP trung bình sẽ giảm đi 15.75433 triệu USD/năm.

=> Phù hợp với lý thuyết mô hình. Ước lượng các hệ số hồi quy với độ tin cậy 95%

Prob(F-statistic) 0.000000 a Khoảng tin cậy 95% của

Khoảng tin cậy của là:

Từ bảng hồi quy mô hình gốc ta có Se() = 0.374398 ; = 2.017746

Vậy khoảng tin cậy của là: (; ) b Khoảng tin cậy 95% của

Từ bảng hồi quy mô hình gốc ta có Se() = 2.831230 ; = 24.30440

Vậy khoảng tin cậy của là: (; ) c Khoảng tin cậy 95% của

Từ bảng hồi quy mô hình gốc ta có Se() = 4.417802 ;

Vậy khoảng tin cậy của là: (; )

1.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy a Kiểm định các giả thuyết về hệ số hồi quy

Với mức ý nghĩa α= 5% kiểm định giả thuyết cho rằng đầu tư trực tiếp nước ngoài không ảnh hưởng tới tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam.

Với mức ý nghĩa α= 5% kiểm định : = 0

P value= Bác bỏ , chấp nhận

Kết luận: Với mức ý nghĩa α= 5% có thể kết luận rằng đầu tư trực tiếp nước ngoài có ảnh hưởng tới tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam.

Với mức ý nghĩa α= 5% kiểm định giả thuyết cho rằng kim ngạch xuất khẩu không ảnh hưởng tới tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam.

Kết luận: Với mức ý nghĩa α= 5% có thể kết luận rằng kim ngạch xuất khẩu có ảnh hưởng tới tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam.

Với mức ý nghĩa α= 5% kiểm định giả thuyết cho rằng kim ngạch nhập khẩu không ảnh hưởng tới tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam.

Kết luận: Với mức ý nghĩa α= 5% có thể kết luận rằng kim ngạch nhập khẩu có ảnh hưởng tới tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam.

Với mức ý nghĩa α= 5% kiểm định giả thuyết cả 3 yếu tố đầu tư trực tiếp nước ngoài, kim ngạch xuất và nhập khẩu không ảnh hưởng tới tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam.

Với mức ý nghĩa α= 5% kiểm định :

Kết luận: Với mức ý nghĩa α= 5 % có thể kết luận rằng có ít nhất 1 trong 3 yếu tố đầu tư trực tiếp nước ngoài, kim ngạch xuất và nhập khẩu ảnh hưởng tới tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam. b Kiểm tra sự phù hợp của mô hình

Có = 0.000000 < 5% => Bác bỏ , chấp nhận

KẾT LUẬN: Hàm hồi quy mẫu cần nghiên cứu: Ý nghĩa hê • số:

: Khi nhập khẩu và xuất khẩu không đổi, tổng giá trị đầu tư tăng lên 1 đơn vị thìGDP trung bình sẽ tăng thêm 2,017746 triệu USD/năm.

: Khi đầu tư và nhập khẩu không đổi, tổng xuất khẩu tăng lên 1 đơn vị thì GDP trung bình sẽ tăng thêm 24.30440 triệu USD/năm.

: Khi đầu tư, xuất khẩu không đổi, tổng nhập khẩu tăng lên 1 đơn vị thì GDP trung bình sẽ giảm đi 15.75433 triệu USD/năm.

Phát hiện đa cộng tuyến

2.1 R² cao nhưng tỉ số t thấp

Và 3 giá trị p- value của FDI, XK và NK đều nhỏ hơn 0.05 (lần lượt là 0.0002 và0.0000 và 0.0039)

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, Mô hình có khả năng không có đa cộng tuyến. 2.2 Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao

Dựa vào kết quả ma trận tương quan ta thấy mức độ tương quan giữa các biến giải thích lần lượt là (> 0.8) là rất cao.

Kết luận: Mô hình tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

- H0: Mô hình không có đa cộng tuyến (

- H1: Mô hình có đa cộng tuyến (

Từ kết quả trên Eviews ta thấy: F = 519.7134

=> Ta bác bỏ H , chấp nhận H 0 1

=> Kết luận: Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.

KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN

Thu thập thêm dữ liệu hoặc lấy thêm mẫu mới

Hiện tại dữ liệu trên tổng cục thống kê còn thiếu nhiều chỉ số nên phương pháp này nhóm xin phép bỏ qua.

Loại bỏ biến

Từ kết quả của tương quan giữa các biến giải thích, ta có thể tiến hành loại bỏ các biến FDI, XK, NK để giải quyết hiện tượng đa cộng tuyến.

2.1 Tiến hành loại bỏ biến FDI

Theo kết quả chạy Eviews ta thấy:

Và giá trị p-value của NK lớn hơn 0.05, cụ thể là 0.6512 > 0.05

=> Mô hình vẫn còn tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

2.2 Tiến hành loại bỏ biến XK

Và giá trị p-value của FDI và NK đều > 0.05, cụ thể là 0.1055 và 0.1573 đều > 0.05

=> Mô hình vẫn còn tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

2.3 Tiến hành loại bỏ biến NK

Và giá trị p-value của FDI và NK đều < 0.05, cụ thể là 0.0104 và 0.0000 đều < 0.05

=> Mô hình có khả năng không có đa cộng tuyến hoặc đã khắc phục được đa cộng tuyến.

=> Hàm hồi quy mẫu là:

Sử dụng sai phân cấp 1

S.E of regression 0.040554 Akaike info criterion -3.395492

Sum squared resid 0.019736 Schwarz criterion -3.253882

Log likelihood 28.46619 Hannan-Quinn criter -3.397001

Theo kết quả Eviews ta thấy:

R 2 = 0.635999 và p-value của các biến giải thích đều nhỏ hơn 0.05

D(LOG(FDI)) D(LOG(XK)) D(LOG(NK)

Hệ số tương quan giữa biến XK và FDI giờ chỉ còn 0.258785

Hệ số tương quan giữa biến XK và NK giờ chỉ còn 0.546623

Nhưng hệ số tương quan giữa biến FDI và NK giờ vẫn đạt 0.832349 lớn hơn 0.8.

Do đó hiện tượng đa cộng tuyến chưa được khắc phục.

Kết luận: Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến thì ta cần loại bỏ biến NK ra khỏi mô hình Khi đó mô hình hồi quy mẫu có dạng:

Thử lại mô hình sau khi loại bỏ biến NK

- R² cao nhưng tỉ số t thấp

Và 3 giá trị p- value của FDI, XK đều nhỏ hơn 0.05 (lần lượt là 0.0010 và 0.0000)

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, Mô hình khả năng không có đa cộng tuyến và đã khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến.

- Sử dụng sai phân cấp 1

S.E of regression 0.051038 Akaike info criterion -2.988932

Sum squared resid 0.033863 Schwarz criterion -2.894525

Log likelihood 24.41699 Hannan-Quinn criter -2.989937

Theo kết quả Eviews ta thấy:

R 2 = 0.375439 và p-value của các biến giải thích đều nhỏ hơn 0.05

Hệ số tương quan giữa biến XK và FDI giờ chỉ còn 0.258785

Do đó hiện tượng đa cộng tuyến đã được khắc phục.

Tiêu đề	Trình Bày Các Cách Phát Hiện Và Các Biện Pháp Khắc Phục Hiện Tượng Đa Cộng Tuyến. Lấy Ví Dụ Minh Họa
Tác giả	Phạm Thu Trang, Lê Thị Trinh, Hoàng Thanh Tú, Vũ Thanh Tú, Cung Quốc Việt, Nguyễn Đại Đức, Nguyễn Quỳnh Trang, Đinh Hồng Anh, Nguyễn Nhật Lệ, Nguyễn Tùng Anh, Trần Gia Hoàng
Người hướng dẫn	Trịnh Thị Hường
Trường học	Trường Đại Học Thương Mại
Chuyên ngành	Kinh Tế Lượng
Thể loại	Bài Thảo Luận

Định dạng
Số trang	49
Dung lượng	5,77 MB