title of the essay phân tích một số yếu tố gây ảnh hưởng đến tỷ lệ gia tăng dân số tự nhiên năm 2018

DANH SÁCH THÀNH VIÊN TRONG NHÓMTTHỌ VÀ TÊNMÃ SINHVIÊNCÔNG VIỆC THAM GIAĐIỂM23 Đinh Minh Hạnh DDP0501021 Ước lượng mô hình hồi quy, dự 82 Huỳnh Mai Anh DDP0502061Thu thập và xử lí số liệu

Title of the essay:

PHÂN TÍCH MỘT SỐ YẾU TỐ GÂY ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ GIA TĂNG DÂN

SỐ TỰ NHIÊN NĂM 2018

Course name: QUANTITATIVE ANALYSIS AND SYSTEMS

(PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG VÀ HỆ THỐNG)

Academic Year (Semester): 2020-2021 (Semester 2)

Class Code: QUAN0503

Mentor: TS CÙ THU THỦY

Hanoi, July 2021

DANH SÁCH THÀNH VIÊN TRONG NHÓM

TT HỌ VÀ TÊN MÃ SINH

VIÊN CÔNG VIỆC THAM GIA ĐIỂM

23 Đinh Minh Hạnh DDP0501021 Ước lượng mô hình hồi quy, dự

82 Huỳnh Mai Anh DDP0502061

Thu thập và xử lí số liệu, Kiểm định tự tương quan, Kiểm định bỏ sót biến, Kiểm định phân phối chuẩn

số ngẫu nhiên

9.5

Page of 2 24

MỤC LỤC

Mở đầu 4

1 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu 4

2 Tổng quan nghiên cứu 4

3 Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu 5

4 Phương pháp nghiên cứu 5

5 Đề cương 5

Phần 1 Thiết lập mô hình kinh tế lượng 7

1 Độ tin cậy của nghiên cứu 7

2 Các biến nghiên cứu 7

2.1 Biến phụ thuộc 7

2.2 Biến độc lập 7

2.3 Mẫu nghiên cứu 7

3 Giả thuyết 7

4 Thiết lập mô hình hồi quy tổng thể 7

5 Dấu kỳ vọng 7

Phần 2 Thu thập và xử lí số liệu 9

1 Số liệu + Nguồn số liệu 9

1.1 Số liệu 9

1.2 Nguồn số liệu 9

2 Bảng số liệu 9

Phần 3 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu 12

1 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu 12

2 Mô hình hồi quy mẫu 12

2 Ý nghĩa kinh tế các hệ số hồi quy trong mô hình 12

Phần 4 Thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy 13

1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy: 13

2 Kiểm định xem các biến độc lập có thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình hay không? 13

2.1 Đối với β 2 13

2.2 Đối với β 3 13

2.3 Đối với β 4 14

Phần 5 Thực hiện kiểm định khuyết tật 15

1 Khuyết tật đa cộng tuyến 15

2 Khuyết tật phương sai sai số ngẫu nhiên 16

3 Khuyết tật tự tương quan 17

3.1 Kiểm định Durbin – Waston 17

3.2 Kiểm định Breusch Godfrey 18

4 Khuyết tật bỏ sót biến thích hợp 20

5 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên 21

Phần 6 Dự báo 23

Kết luận 24

Page of 3 24

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu

Tỷ lệ dân số là một trong những bộ phận quan trọng trong việc phát triểnđất nước, ảnh hưởng trực tiếp đến nền kinh tế - xã hội Yếu tố cơ bản của sự pháttriển của mỗi đất nước là nguồn nhân lực – gắn liền với sự biến đổi dân số cả về

số lượng và chất lượng Do đó, để đảm bảo quá trình phát triển lâu dài và vữngchắc, hầu hết các quốc gia trên thế giới đều hướng tới sự phát triển dân số phùhợp với điều kiện kinh tế - xã hội của mình, Việt Nam cũng không phải là mộtngoại lệ Đặc biệt, nước ta cũng đang trong quá trình hội nhập kinh tế, gần nhất,Việt Nam đã trở thành thành viên chính thức của Tổ chức thương mại thế giới(WTO), điều đó có nghĩa nước ta sẽ có nhiều cơ hội phát triển, tuy nhiên cũng cóthêm không ít thách thức như việc điều chỉnh dân số sao cho đáp ứng được yêucầu của xu thế phát triển

Sự gia tăng dân số tự nhiên là sự biến động của dân số tăng lên hay giảm

đi được quyết định bởi hai nhân tố chủ yếu quyết định: sinh đẻ và tử vong Tỉ suấtgia tăng dân số tự nhiên là sự chênh lệch giữa tỉ suất sinh thô và tỉ suất tử thô,được tính bằng đơn vị phần trăm (%), đây cũng chính là nhân tố quan trọng nhất,

có ảnh hưởng quyết định đến biến động dân số, được coi là động lực phát triểndân số

Có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ gia tăng dân số tự nhiên, theo dựbáo của Liên Hợp Quốc, sự biến động về dân số là điều rất khó lường Vì vậy, việctìm hiểu về phân tích về những yếu tố ảnh hưởng đến sự gia tăng tự nhiên củadân số ở Việt Nam là điều rất cần thiết, điều này cũng có thể là công cụ trợ giúpcác nhà quản lý, các nhà nghiên cứu căn cứ vào đó để xây dựng các chương trình,chiến lược và chính sách dân số phù hợp với sự phát triển của đất nước

2 Tổng quan nghiên cứu

Tổng điều tra dân số và nhà ở năm 2019 thu thập thông tin cơ bản về dân

số và nhân khẩu học trên lãnh thổ Việt Nam vào thời điểm 0 giờ ngày 01/4/2019.Địa chỉ bài viết:

tra-dan-so-va-nha-o-nam-2019/

https://www.gso.gov.vn/su-kien/2019/12/thong-cao-bao-chi-ket-qua-tong-dieu-Nghiên cứu thống tin về quy mô và cơ cấu dân số; mức sinh; mức chết; di

cư và đô thị hóa; giáo dục và đào tạo; lao động và việc làm; điều kiện ở và sinhhoạt của hộ dân cư Địa chỉ bài viết:

Page of 4 24

gio-ngay-01-thang-4-nam-2019.html

http://tongdieutradanso.vn/ket-qua-tong-dieu-tra-dan-so-va-nha-o-thoi-diem-0-https://drive.google.com/file/d/1YK6iY-j0AfZTuip28Py2Gmz5P8zw04Rn/view

Nghiên cứu về tình trạng hôn nhân đối với tất cả những người từ 15 tuổi trởlên theo hai nhóm: đã từng kết hôn và chưa từng kết hôn Địa chỉ bài viết:

dieu-tra-dan-so-va-nha-o-nam-2019.htm

http://consosukien.vn/thuc-trang-hon-nhan-tai-viet-nam-nhin-tu-ket-qua-tong-Tỷ lệ gia tăng dân số Việt Nam từ 1950 – 2020 Địa chỉ bài viết:

https://www.vietdata.vn/info-toan-canh-dan-so-viet-nam-moi-nhat-2-vung-co-3 Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu

Ước lượng giá trị trung bình của Tỷ lệ tăng tự nhiên khi biết giá trị xác địnhcủa Tỷ lệ giới tính, Độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình và Số cuộc kết hôn theotừng địa phương

Kiểm định các giả thuyết về bản chất của mối quan hệ giữa Tỷ lệ tăng tựnhiên và Tỷ lệ giới tính, Độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình, Số cuộc kết hôn theotừng địa phương mà lí thuyết kinh tế đưa ra

Dự báo giá trị của biến phụ thuộc ứng với giá trị dự đoán của các biến độclập phù hợp với mẫu

4 Phương pháp nghiên cứu

Phần 3 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu: Sử dụng phương pháp bìnhphương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) để đưa ra kết quả phù hợp với môhình đã nêu.

Phần 4 Thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

Phần 5 Thực hiện kiểm định khuyết tật: Tìm các khuyết tật của mô hình.Phần 6 Dự báo

Page of 6 24

PHẦN 1 THIẾT LẬP MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

1 Độ tin cậy của nghiên cứu

Độ tin cậy của nghiên cứu là 95% Tức là mức ý nghĩa 5%

2 Các biến nghiên cứu

2.1 Biến phụ thuộc

TN % Tỷ lệ tăng tự nhiên Được tính bằng hiệu của Tỷ lệ

sinh thô và Tỷ lệ tử thô của địa phương đượcnghiên cứu

2.2 Biến độc lập

KH Cuộc Số cuộc kết hôn phân theo từng địa phương được

nghiên cứu

TU Tuổi Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu của dân cư địa

phương được nghiên cứu

GT % Tỷ lệ giới tính Được tính bằng thương của Số dân

mang giới tính nam và Số dân mang giới tính nữrồi nhân với 100 của từng địa phương đượcnghiên cứu

2.3 Mẫu nghiên cứu

Số liệu chi tiết theo các biến nghiên cứu của 65 tỉnh thành Việt Nam

3 Giả thuyết

Số cuộc kết hôn càng nhiều, kết hôn càng sớm thì số dân tăng càng nhanh

4 Thiết lập hàm hồi quy tổng thể

Population Regression Function – PRF có dạng tuyến tính đối với các tham số:

E(TNi/KH i,TUi,¿i)=β1+β2KHi+ β3TUi+β4¿

Page of 7 24

5 Dấu kỳ vọng

β2 > 0: Khi Số cuộc kết hôn tăng, trong điều kiện Độ tuổi kết hôn trung

bình lần đầu Tỷ lệ giới tính và không đổi thì Tỷ lệ tăng tự nhiên sẽ tăng.

β3 < 0: Khi Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu tăng, trong điều kiện Số

cuộc kết hôn Tỷ lệ giới tínhvà không đổi thì Tỷ lệ tăng tự nhiên sẽ giảm.

β4 > 0: Khi Tỷ lệ giới tính tăng, trong điều kiện Số cuộc kết hôn và Độ tuổi

kết hôn trung bình lần đầu không đổi thì Tỷ lệ tăng tự nhiên sẽ tăng.

Page of 8 24

và mức tin cậy cao.

Địa chỉ trang web: https://www.gso.gov.vn/so-lieu-thong-ke/

PHẦN 3 ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY MẪU

1 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu

Adjusted R-squared 0.436596 S.D dependent var 3.476174

S.E of regress ion 2.609225 Akaike info criterion 4.815547

Sum s quared resid 415.2915 Schwarz criterion 4.949356

Log likelihood -152.5053 Hannan-Quinn criter 4.868343

F-statistic 17.53173 Durbin-Watson s tat 1.468129

Prob(F-statistic) 0.000000

2 Mô hình hồi quy mẫu

SRM:

TNi=−25.97676+0.0000678 KHi−0.989408TUi+0.578773¿i+e

2 Ý nghĩa kinh tế các hệ số hồi quy trong mô hình

β1 = - 25.97676 không có ý nghĩa về mặt kinh tế

β2 = 0.0000678: Khi Số cuộc kết hôn tăng/ giảm 1 cuộc, trong điều kiện

Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu Tỷ lệ giới tính và không đổi thì Tỷ lệ tăng tự

nhiên trung bình sẽ tăng/ giảm 0.0000678%

Phù hợp với lý thuyết kinh tế

β3 = - 0.989408: Khi Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu tăng/ giảm 1 tuổi, trong điều kiện Số cuộc kết hôn và Tỷ lệ giới tính không đổi thì Tỷ lệ tăng tự

nhiên trung bình sẽ giảm/ tăng 0.989408%

Phù hợp với lý thuyết kinh tế

β4 = 0.578773: Khi Tỷ lệ giới tính tăng/ giảm 1%, trong điều kiện Số cuộc

kết hôn Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu và không đổi thì Tỷ lệ tăng tự nhiên

trung bình sẽ tăng/ giảm 0.578773%

Phù hợp với lý thuyết kinh tế

Page 12 of 24

PHẦN 4 THỰC HIỆN KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA

MÔ HÌNH HỒI QUY

1 Kiểm định s† ph‡ hợp của mô hình hồi quy:

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: R = 0 (Mô hình hồi quy không phù hợp)2

H1: R > 0 (Mô hình hồi quy phù hợp)2

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%

Theo báo cáo: P – value(F) = 0 < α = 0.05 Bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình hồi quy phù hợp

2 Kiểm định xem các biến độc lập có th†c s† ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình hay không?

2.1 Đối với β2

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: β = 0 2

H1: β ≠ 0 2

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%

Theo báo cáo: P – value (T) = 0.0054 < α = 0.05 Bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, Số cuộc kết hôn có ảnh hưởng đến Tỷ lệ tăng tự nhiên

2.2 Đối với β3

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: β = 0 3

H1: β ≠ 0 3

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%

Theo báo cáo:

2.3 Đối với β4

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: β = 0 4

H1: β ≠ 0 4

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%

Theo báo cáo:

P – value (T) = 0.0002 < α = 0.05

Bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, Tỷ lệ giới tính có ảnh hưởng đến Tỷ lệ tăng tự nhiên

Page 14 of 24

PHẦN 5 THỰC HIỆN KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT

1 Khuyết tật đa cộng tuyến

Phát hiện khuyết tật đa cộng tuyến của mô hình bằng phương pháp hồi quy phụ:

¿i=α1+α2KHi+α3TU i+VKiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có đa cộng tuyến

H1: Mô hình ban đầu có đa cộng tuyến

Tiêu chuẩn kiểm định:

F=

R1((k −1)−1)(1−R1)(n−(k−1))

0.141305((4−1)−1)(1−0.141305)(65−(4−1))

=5.10129>F (2,62)

Bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp hồi quy phụ, mô hình có hiện tượng

đa cộng tuyến

2 Khuyết tật phương sai sai số ngẫu nhiên

Heteroskedasticity Test: White

Null hypothesis: Homoskedasticity

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

H0: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi

H1: Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%

Theo báo cáo:

Page 16 of 24

P – value = 0.9350 > α = 0.05

Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định White, mô hình có phươngsai sai số ngẫu nhiên không đổi

3 Khuyết tật t† tương quan

3.1 Kiểm định Durbin – Waston

Adjusted R-squared 0.436596 S.D dependent var 3.476174

S.E of regress ion 2.609225 Akaike info criterion 4.815547

Sum s quared resid 415.2915 Schwarz criterion 4.949356

Log likelihood -152.5053 Hannan-Quinn criter 4.868343

F-statistic 17.53173 Durbin-Watson s tat 1.468129

Prob(F-statistic) 0.000000

Phát hiện tự tương quan bậc 1 bằng phương pháp kiểm định Durbin – Waston:Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: ρ=0 (Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 1)

H1: ρ ≠ (Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 1)

Sử dụng thống kê d:

d=∑

i=2

n(ei−¿ i−1) 2

Không có kếtluận

Tự tươngquan (-)

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Durbin - Waston, mô hình

có hiện tượng tự tương quan dương bậc 1

3.2 Kiểm định Breusch Godfrey

3.2.1 Tự tương quan bậc 2

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Te st:

Null hypothesis : No s erial correlation at up to 2 lags

Te st Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 07/06/21 Tim e: 01:07

Sample: 1 65

Included observations: 65

Presam ple miss ing value lagged residuals s et to zero.

ei=α1+α2KHi+α3TUi+α4¿i+α5ei−1+α6 i−2e +Vi

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2

H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%

Theo báo cáo:

P – value = 0.0674 > α = 0.05

Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Breusch Godfrey, mô hìnhkhông có tự tương quan bậc 2

3.2.2 Tự tương quan bậc 3

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Tes t:

Null hypothesis: No s erial correlation at up to 3 lags

Tes t Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Leas t Squares

Date: 07/06/21 Time: 01:09

Sam ple: 1 65

Included observations : 65

Presam ple miss ing value lagged res iduals set to zero.

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 3

H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 3

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%

Theo báo cáo:

P – value = 0.1475 > α = 0.05

Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Breusch Godfrey, mô hìnhkhông có tự tương quan bậc 3

Page 20 of 24

Phát hiện khuyết tật mô hình bỏ sót biến bằng phương pháp kiểm định Ramsey:Hồi quy mô hình:

TNi=α1+α2KHi+α3TUi+α4¿i+α5TN^2i+α6^TNi3+V

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến

H1: Mô hình ban đầu có bỏ sót biến

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%

Theo báo cáo:

P – value = 0.7685 > α = 0.05

Page 21 of 24

Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Ramsey, mô hình không bỏsót biến

5 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Trong các mô hình hồi quy, khi tiến hành phương pháp OLS, ta luôn giảthiết sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn Tuy nhiên trong thực tế giả thiết này

có thể bị vi phạm, ta có thể sử dụng phương pháp kiểm định Jarque Bera để kiểmtra điều này

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

H1: Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn

Sử dụng Eviews để lấy báo cáo kiểm định Jarque Bera:

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%

Theo báo cáo:

P – value = 0.874705 > α = 0.05

Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Jarque Bera, sai số ngẫunhiên có phân phối chuẩn

Page 22 of 24

PHẦN 6 DỰ BÁO

Khi Việt Nam có thêm một tỉnh thành với số cuộc kết hôn (KH) là 6500cuộc, độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu (TU) là 30 tuổi và tỷ lệ giới tính (GT) là104% thì tỷ lệ gia tăng tự nhiên nằm trong khoảng từ 3.768897% đến12.54157%

Page 23 of 24

KẾT LUẬN

Mô hình đã chọn phù hợp với lý thuyết kinh tế và gắn liền với thực tiễn Các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc

Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụ, ta thấy mô hình

có hiện tượng đa cộng tuyến

Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên bằng kiểm định White, ta mô hình

có phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi

Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Durbin Watson, ta thấy được môhình có tự tương quan bậc 1 Kiểm định Breusch Godfrey cho thấy mô hình không

Em xin trân trọng cảm ơn!

Page 24 of 24