báo cáo thực hành môn kinh tế lượng ảnh hưởng dân số và chỉ số giá tiêu dùng cpi đến tổng sản phẩm quốc nội gdp ở việt nam trong giai đoạn 2000 2019

BÁO CÁO THỰC HÀNH MÔN KINH TẾ LƯỢNGĐề tài:Ảnh hưởng dân số và chỉ số giá tiêu dùng CPI đến tổng sảnphẩm quốc nội GDP ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2019.... Một số ước lượng, kiểm định

BÁO CÁO THỰC HÀNH MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài:

Ảnh hưởng dân số và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đến tổng sản phẩm quốc nội (GDP) ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2019.

Mục Lục

PHẦN I: CƠ SỞ LÝ LUẬN 4

1 Vấn đề cần nghiên cứu 4

2 Cơ sở lý thuyết của việc chọn mô hình 4

3 Cơ sở thực tế của việc chọn mô hình và mục đích nghiên cứu đề tài 4

PHẦN II: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ, KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH .5

1 Thu thập số liệu 5

2 Xây dựng mô hình hồi quy về mối quan hệ giữa các biến 7

3 Phân tích mô hình 8

4 Tiến hành một số kiểm định liên quan đến mô hình hồi quy ().….9 4.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trong mô hình 9

4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình 10

4.3 Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp độ đo Theil 11

4.4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi: kiểm định White 13

4.5 Kiểm định tự tương quan (phương pháp BG) 14

4.6 Kiểm định JB 16

4.7 Kiểm định bỏ sót biến (Ramsey) 17

5 Một số ước lượng, kiểm định để đánh giá sự phụ thuộc của biến phụ thuộc đến biến độc lập 19

5.1 Bài toán uớc lượng : 19

5.2 Kiểm định : 20

6 Dự báo, nhận xét, kết luận 21

PHẦN I: CƠ SỞ LÝ LUẬN

1 Vấn đề cần nghiên cứu: “Ảnh hưởng dân số và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đến

tổng sản phẩm quốc nội (GDP) ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2019.”

2 Cơ sở lý thuyết của việc chọn mô hình.

Bắt đầu từ tầm quan trọng của kinh tế lượng Kinh tế lượng là môn học có ý nghĩa to lớn, đóng vai trò quan trọng trong học tập và trong việc nghiên cứu về nền kinh tế quốc dân

Kinh tế lượng có liên quan đến các kiến thức về lĩnh vực tài chính - kinh tế, bởi vậy, trong lQc tìm hiểu, nghiên cứu các đề tài, những giá trị có liên quan đến nền kinh tế sR giQp sinh viên hiểu sâu hơn bSn chất của các chỉ số, số liệu cũng như mối quan hê V giữa các đại lượng và đồng thXi sR giQp sinh viên có thêm kinh nghiệm trong viê Vc nghiên cứu các môn khoa học khác như kinh tế vi mô, kinh tế vĩ

mô, toán kinh tế, và công viê Vc sau này

Ngoài ra, Kinh tế lượng cung cấp các thông tin, phương pháp cần thiết để đánh giá những vấn đề hay các mối liên hệ giữa các thành phần trong nền kinh tế của một quốc gia, trong đó có tổng sSn phẩm quốc nội GDP

3 Cơ sở thực tế của việc chọn mô hình và mục đích nghiên cứu đề tài.

Tổng sSn phẩm quốc nội (GDP) là một chỉ tiêu có tính cơ sở phSn ánh sự tăng trưởng kinh tế, quy mô kinh tế, trình độ phát triển kinh tế bình quân đầu ngưXi, cơ cấu kinh tế và sự thay đổi mức giá cS của một quốc gia Bởi vậy, GDP là một công cụ quan trọng, thích hợp được dùng phổ biến trên thế giới để khSo sát sự phát triển và sự thay đổi trong nền kinh tế quốc dân Nhận thức chính xác và sử dụng hợp lý chỉ tiêu này có ý nghĩa quan trọng trong việc khSo sát và đánh giá tình trạng phát triển bền vững, nhịp nhàng, toàn diện nền kinh tế Bất cứ một gia quốc gia nào cũng muốn duy trì một nền kinh tế tăng trưởng cùng với sự ổn định tiền tệ

và công ăn việc làm cho dân cư mà GDP là một trong những tín hiệu cụ thể cho những nỗ lực của chính phủ

Dân số: Số dân của Việt Nam

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI - Consumer Price Index) là chỉ số tính theo phần trăm để phSn ánh mức thay đổi tương đối của giá hàng tiêu dùng theo thXi gian Đây là chỉ tiêu được sử dụng phổ biến nhất để đo lưXng chỉ số điều chỉnh GDP

Vì thế, lựa chọn đề tài “Ảnh hưởng dân số và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đến tổng sản phẩm quốc nội (GDP) ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2019.” Nhằm

nghiên cứu, phSn ánh sự Snh hưởng của các yếu tố: dân số và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đến tốc độ tăng trưởng tổng sSn phẩm quốc nội (GDP) Việt Nam trong giai đoạn 2000-2019 Đưa ra được mô hình hồi quy phù hợp, từ đó thực hiện các công việc để phân tích, đánh giá và dự báo xu hướng hoạt động trong những năm tới của nền kinh tế

PHẦN II: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ, KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

1 Thu thập số liệu

2011 135.539 87.84 18.13

*Trong đó:

Tổng sSn phẩm quốc nội: GDP (Đơn vị: Tỷ USD)

https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?

end=2019&locations=VN&start=2000&fbclid=IwAR2-Dân số: DANSO (Đơn vị: Triệu ngưXi)

https://finance.vietstock.vn/du-lieu-vi-mo/55-56/dan-so-va-lao-dong.htm Chỉ số giá tiêu dùng: CPI (Đơn vị: %)

https://finance.vietstock.vn/du-lieu-vi-mo/52/cpi.htm

2 Xây dựng mô hình hồi quy về mối quan hệ giữa các biến

-50

0

50

100

150

200

250

300

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018

GDP DANSO CPI

*Mô hình gồm 3 biến:

Biến phụ thuộc: GDP (Đơn vị: Tỷ USD)

Biến độc lập:

Dân số: DANSO (Đơn vị: Triệu ngưXi)

Chỉ số giá tiêu dùng: CPI (Đơn vị: %)

Để thấy được mối quan hệ giữa các biến trong mô hình hồi quy, ta lựa chọn

mô hình hồi quy tổng thể sau:

PRM: GDP i = β + β 1 2 DANSO i + β 3 CPI i + U i

Trong đó:

GDP: là biến phụ thuộc;

DANSO, CPI: là biến độc lập;

β1: (hệ số chặn) không có ý nghĩa kinh tế

β2: (hệ số hồi quy riêng) cho biết khi dân số thay đổi 1 triệu ngưXi mà chỉ số giá tiêu dùng không thay đổi thì giá trị trung bình của tổng sSn phẩm quốc nội sR thay đổi β2 tỷ USD

β3: cho biết khi chỉ số giá tiêu dùng thay đổi 1% mà dân số không thay đổi thì giá trị trung bình của tổng sSn phẩm quốc nội sR thay đổi β3 tỷ USD

Ui: sai số ngẫu nhiên

Sau khi hồi quy được mô hình tổng thể, để dễ tính toán và xử lý số liệu ta thu nhỏ mô hình hồi quy tổng thể để có một mô hình hồi quy mới gọi là mô hình hồi quy mẫu nhằm điều tra trên mẫu, từ đó có những kết luận cho tổng thể:

SRM: GDP = + i 1 2 DANSO i + 3 CPI i + e i

Trong đó:

1, , : là các hệ số hồi quy ước lượng theo mẫu (thực chất là ước lượng2 3

điểm của các hệ số hồi quy β , β , β1 2 3)

ei: là phần dư (là sai lệch giữa giá trị cá biệt của biến phụ thuộc so với ước lượng giá trị trung bình của chQng trong mẫu)

3 Phân tích mô hình

Kết quS chạy mô hình bằng phương pháp least square bằng phần mềm eveiw:

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 09/21/20 Time: 21:13

Sample: 2000 2019

Included observations: 20

Adjusted R-squared 0.980034 S.D dependent var 76.56707

S.E of regression 10.81891 Akaike info criterion 7.737949

Sum squared resid 1989.828 Schwarz criterion 7.887308

SRM: GDP = + i 1 2 DANSO i + 3 CPI i + e i

với = -990.5376, = 13.01450, = -1.8606791 2 3

SRM: GDP = -990.5376 + 13.01450DANSO 1.860678CPI + e

*Ý nghĩa kinh tế:

1: Không có ý nghĩa kinh tế

2 = 13.01450: Cho ta biết khi dân số tăng 1 triệu ngưXi thì giá trị trung bình của tổng sSn phẩm quốc nội GDP tăng 13.01450 tỷ USD với điều kiện các yếu tố khác không đổi

3 = -1.860679: Cho ta biết khi chỉ số giá tiêu dùng tăng 1% thì giá trị trung bình của tổng sSn phẩm quốc nội GDP giSm 1.860679 tỷ USD với điều kiện các yếu tố khác không đổi

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

1: không có ý nghĩa kinh tế

2, : có ý nghĩa kinh tế3

4 Tiến hành một số kiểm định liên quan đến mô hình hồi quy ()

4.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trong mô hình a) Kiểm định ý nghĩa thống kê của

Cặp giS thuyết:

TCKĐ:

Miền bác bỏ :

Dựa vào mẫu:

Với n=20; k=3;

Bác bỏ , chấp nhận

Với mức ý nghĩa 5%, DANSO có Snh hưởng tới GDP

b) Kiểm định ý nghĩa thống kê của

Cặp giS thuyết:

TCKĐ:

Miền bác bỏ :

Dựa vào mẫu:

Với n=20; k=3;

Bác bỏ , chấp nhận

Với mức ý nghĩa 5%, CPI có Snh hưởng tới GDP

4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Có ý kiến cho rằng hàm hồi quy trên không phù hợp, để kiểm định ý kiến đó

ta kiểm định cặp giS thuyết:

Với mức ý nghĩa:

Tiêu chuẩn kiểm định:

~ F(k-1,n-k)

Miền bác bỏ:

Dựa vào mẫu:

Với

Bác bỏ H chấp nhận H0, 1

Kết luận: Mô hình trên phù hợp

4.3 Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp độ đo Theil

Để kiểm tra xem mô hình có đa cộng tuyến hay không, cụ thể: Hồi quy mô hình gốc thu được R = 0.9821362

Hồi quy lần lượt các mô hình sau:

GDP 1 = α + α 1 2 DANSO i + V i

GDP 2 = α + α 1 2 CPI i + V i

Sử dụng Eview để lấy báo cáo của tính độ đo Theil:

Ta có 2 báo cáo sau:

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 09/21/20 Time: 21:12

Sample: 2000 2019

Included observations: 20

Adjusted R-squared 0.962028 S.D dependent var 76.56707 S.E of regression 14.92011 Akaike info criterion 8.337937 Sum squared resid 4006.976 Schwarz criterion 8.437510

_

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 09/21/20 Time: 21:12

Sample: 2000 2019

Included observations: 20

Adjusted R-squared -0.037942 S.D dependent var 76.56707 S.E of regression 78.00609 Akaike info criterion 11.64609 Sum squared resid 109529.1 Schwarz criterion 11.74566

Thu được : R = 0.964027; R = 0.0166871 2

Có R = 0.9821362

Tính độ đo Theil:

m = R – (R – R ) – (R – R )2 2

1 2 2

= 0.982136 – (0.982136 – 0.964027) – (0.982136– 0.016687)

= –0.001422 0

Kết luận: Mô hình trên không có đa cộng tuyến

4.4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi: kiểm định White

Hồi quy mô hình:

E i 2 = + 1 2 DANSO CPI DANSO i + 3 i + 4 i 2 + 5 CPI 2 + 6 DANSO CPI i i +V i

Heteroskedasticity Test: White

Scaled explained SS 2.210490 Prob Chi-Square(5) 0.8193

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 09/21/20 Time: 21:55

Sample: 2000 2019

Included observations: 20

Adjusted R-squared -0.189413 S.D dependent var 160.6042 S.E of regression 175.1553 Akaike info criterion 13.41255 Sum squared resid 429511.2 Schwarz criterion 13.71127

; Kiểm định cặp giS thuyết:

H0: mô hình gốc có phương sai sai số không đổi

H: mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi

Tiêu chuẩn kiểm định:

χ =n2

Miền bác bỏ

W={ χ: χ >}

Với α= 0,05 và n=20

=> = = 11.0705

<

Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H , tạm thXi chấp nhận H0 0

Mô hình gốc có phương sai sai số không đổi

4.5 Kiểm định tự tương quan (phương pháp BG)

Theo phương pháp kiểm định B-G ta có:

Hồi quy mô hình :

E i = + 1 2 DANSO i + 3 CPI i + 1 e i-1 + 2 e i-2 + V t

Sử dụng phần mềm Eviews ta thu được:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 09/21/20 Time: 21:56

Sample: 2000 2019

Included observations: 20

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Adjusted R-squared -0.095960 S.D dependent var 10.23366 S.E of regression 10.71343 Akaike info criterion 7.793191 Sum squared resid 1721.663 Schwarz criterion 8.042124

Prob(F-statistic) 0.678976

Kiểm định giS thuyết:

: Mô hình gốc không có tự tương quan bậc 2

: Mô hình gốc có tự tương quan bậc 2

Tiêu chuẩn kiểm định : (n-2)*

Miền bác bỏ:

= { / }

Với α= 0,05 và n=20 :

5.9915

Chưa đủ cơ sở bác bỏ , tạm thXi chấp nhận

Vậy mô hình gốc không có tự tương quan bậc 2

4.6 Kiểm định JB

0

1

2

3

4

5

6

-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20

Series: Residuals Sample 2000 2019 Observations 20 Mean 2.68e-13 Median 0.037945 Maximum 17.04637 Minimum -25.45922 Std Dev 10.23366 Skewness -0.581009 Kurtosis 3.475518 Jarque-Bera 1.313667 Probability 0.518490

Kiểm định că Vp giS thuyết

H : sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn0

H : sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn1

Tiêu chuẩn kiểm định:

Miền bác bỏ:

W ={JB|JB >}

Với α= 0,05 và n=18 :

JBqs= 1.313667 5.9915

→ JB JBqs Miền bác bỏ

→ Chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên tạm thXi chấp nhâ Vn H0

Vâ Vy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

4.7 Kiểm định bỏ sót biến (Ramsey)

Để kiểm tra xem mô hình có bỏ sót biến hay không ta sử dụng kiểm định Ramsey để kiểm tra, cụ thể:

Sử dụng Eview để lấy báo cáo của kiểm định Ramsey:

Ramsey RESET Test

Equation: BAO_CAO_GOC

Specification: GDP DANSO CPI C

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

F-test summary:

Mean Squares

LR test summary:

Unrestricted Test Equation:

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 09/21/20 Time: 21:57

Sample: 2000 2019

Included observations: 20

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.994524 Mean dependent var 124.2309 Adjusted R-squared 0.993063 S.D dependent var 76.56707 S.E of regression 6.377065 Akaike info criterion 6.755611 Sum squared resid 610.0044 Schwarz criterion 7.004544 Log likelihood -62.55611 Hannan-Quinn criter 6.804205

Hồi quy mô hình:

GDP i = + DANSO + CPI + + + V i i i Thu được

Kiểm định cặp giS thuyết:

Mức ý nghĩa 0,05 TCKĐ

Miền bác bỏ:

Giá trị thống kê quan sát là : = 16.96493 Với n=20, k=3, p=3,

Ta thấy bác bỏ H chấp nhận H0, 1

Vậy với mức ý nghĩa 5% thì mô hình chỉ định có bỏ sót biến

5 Một số ước lượng, kiểm định để đánh giá sự phụ thuộc của biến phụ thuộc đến biến độc lập.

5.1 Bài toán uớc lượng :

a, Biến độc lập thay đổi làm biến phụ thuộc thay đổi như thế nào?

Từ kết quS hồi quy ta thấy:

= 13,01450 > 0 cho ta biết dân số tỷ lệ thuận với GDP =>Dân số tăng làm cho GDP tăng

= -1,860679 < 0 cho ta biết chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tỷ lệ nghịch với GDP => CPI tăng làm cho GDP giSm

R2 = 0,982136 : Điều này chứng tỏ 98,2136 % sự biến động của GDP

là do dân số và chỉ số giá tiêu dùng gây ra

b, Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm một đơn vị hoặc % thì biến phụ thuộc thay đổi như thế nào ?

CPI không thay đổi, dân số tăng 1 triệu người thì GDP tăng trong khoảng nào?

Ước lượng khoSng tin cậy của β :2

≤ β ≤ (1)2

Ta có:

= 13,01450 ; Se () = 0,429366

Tra bSng giá trị tới hạn phân phối Student ta được: = 2,110

13,01450 – 0,429366* 2,110 ≤ β ≤ 13,01450 + 0,429366*2,1102

12,10854 ≤ β ≤ 13,920462

Vậy với mức ý nghĩa 5% khi dân số tăng 1 triệu ngưXi, CPI không đổi thì GDP tăng trong khoSng (12,10854; 13,92046) tỷ USD

Dân số không thay đổi, CPI tăng 1 % thì GDP tăng trong khoảng nào?

Ước lượng khoSng tin cậy của β :3

≤ β ≤ (2)3

= -1,860679 ; Se( = 0,448215)

Tra bSng giá trị tới hạn phân phối Student ta được: = 2,110

-1,860679 – 0,448215*2,110 ≤ β ≤ -1,860679 + 0,448215*2,1103

-2.80641 ≤ β ≤ -0,914953

Vậy với mức ý nghĩa 5% khi CPI tăng 1 %, dân số không đổi thì GDP giSm trong khoSng (-2.80641; -0,91495) tỷ USD

5.2 Kiểm định :

a, Kiểm định tác động của dân số đến GDP

Ta kiểm định cặp giS thuyết :

Tiêu chuẩn kiểm định :

T = ~ T n-3

Miền bác bỏ :

W = { t : t < - }α | |

Dựa vào báo cáo Eview :

T = 30,31099 ; = 1,740 qs

Ta có : T > - : chưa đủ cơ sở bác bỏ Hqs 0

Vậy với mức ý nghĩa α = 5% thì dân số và GDP cùng chiều hay dân số tác động tích cực đến GDP

b, Kiểm định tác động của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đến GDP

Ta kiểm định cặp giS thuyết :

Tiêu chuẩn kiểm định :

T = ~ T n-3

Miền bác bỏ :

W = { t : t > }α | |

Dựa vào báo cáo Eview :

T = - 4,151313 ; = 1,740 qs

Ta có : T < : chưa đủ cơ sở bác bỏ Hqs 0

Vậy với mức ý nghĩa α = 5% thì chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và GDP ngược chiều hay dân số tác động tiêu cực đến GDP

6 Dự báo, nhận xét, kết luận.

6.1 Dự báo GDP năm 2020

Môhình dự báo 2020 Cho Dân số năm 2020 = 97,3 triệu ngưXi; CPI năm 2020= 3.96% Ta

có đồ thị dự báo GDP năm 2020

Dựa vào đồ thị Năm 2020, GDP là 268.4046

6.2 Nhận xét, kết luận về mô hình:

- Các biến độc lập dân số và chỉ số giá tiêu dùng đều có Snh hưởng tới Tổng sSn phẩm quốc nội GDP

- Mô hình hồi quy phù hợp

- Mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến

- Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 2

- Mô hình có phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi

- Mô hình có phương sai sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

- Mô hình có bỏ sót biến

Đề xuất ý kiến đến để tăng tổng sản phẩm quốc dân GDP :

Thứ nhất, đẩy mạnh cSi cách thủ tục hành chính, thực hiện có hiệu quS Nghị

quyết số 19 của Chính phủ về cSi thiện môi trưXng đầu tư, kinh doanh, nâng cao năng lực cạnh tranh và Nghị quyết về tháo gỡ khó khăn cho doanh nghiệp Thực hiện nghiêm Luật Đầu tư và Luật Doanh nghiệp (sửa đổi); kiên quyết xóa bỏ các giấy phép về điều kiện kinh doanh (giấy phép con) không cần thiết

Thứ hai, tăng cưXng tận dụng cơ hội từ Hiệp định thương mại tự do, nhất là

CPTPP, đa dạng hóa thị trưXng xuất khẩu, giSm nhập siêu;

Thứ ba, đẩy mạnh sSn xuất công nghiệp, tập trung phát triển công nghiệp

chế biến chế tạo, sSn xuất hàng xuất khẩu ThQc đẩy tiêu dùng trong nước; mở rộng mạng lưới tiêu thụ và phân phối sSn phẩm, giSm bớt các khâu trung gian Nâng cao chất lượng dịch vụ, chQ trọng phát triển du lịch