tiểu luận tiểu luận môn kinh tế lượng đề tài xu hướng tổng sản phẩm quốc nội gdp thay đổi theo thời gian t

NỘI DUNG1.Bảng số liệuBẢNG SỐ LIỆU TỔNG SẢN PHẨM QUỐC NỘI GDP THAY ĐỔI THEO THỜI GIAN t TỪ NĂM 1986 – 2022NămSản lượng quốc gia tỷ USD - Y... Dựa vào đồ thị ở phần phụ lục, nhóm quyết đị

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA: QUẢN TRỊ KINH DOANH



TIỂU LUẬN MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài: Xu hướng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) thay đổi theo thời gian (t)

Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Tấn Minh Nhóm thực hiện: Nhóm 9

Lớp: DHQTLOG18CTT – 422000402918

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 10 năm 2023

MỤC LỤC

DANH SÁCH NHÓM 3

NỘI DUNG 4

1 Bảng số liệu 4

BẢNG SỐ LIỆU TỔNG SẢN PHẨM QUỐC NỘI (GDP) THAY ĐỔI THEO THỜI GIAN (t) TỪ NĂM 1986 – 2022 4

2 Vẽ đồ thị 5

3 Ước lượng 6

4 Kiểm định 7

Kiểm định hàm hồi quy mẫu (SRF): 7

Kiểm định hệ số hàm hồi quy mẫu (SRF): 9

Kiểm định hệ số hàm hồi quy tổng thể (PRF): 9

Kiểm định hàm hồi quy tổng thể 10

5 Dự báo 11

Dự báo điểm 11

Dự báo khoảng 11

PHỤ LỤC 12

Hình 3 Mô hình ban đầu 12

Hình 4 Mô hình Lin-Log 13

Hình 5 Mô hình Log-Lin 14

Hình 6 Mô hình Log-Log 15

Bảng kết quả 16

2

DANH SÁCH NHÓM ST

T Họ và tên MSSV Công việc đóng góp Mức độ

1 Nguyễn Thùy Vân Anh 22687421 Vẽ đồ thị trên phần mềm Soạn thảo word

Soạn nội dung thuyết trình

100%

2 Trần Thu Tâm 22687401 Làm nội dung word: Ước lượngSoạn thảo word 100%

3 Phạm Minh Anh 22689721 Tìm số liệu

Làm nội dung word: Kiểm định 100%

4 Trần Hoàng Lê Kiệt 2268974

1

Tìm số liệu Làm nội dung word: Kiểm định 100%

5 Phạm Tuấn Khoa 22692341 Làm nội dung word: Dự báoThuyết trình 100%

3

NỘI DUNG 1.Bảng số liệu

BẢNG SỐ LIỆU TỔNG SẢN PHẨM QUỐC NỘI (GDP) THAY ĐỔI THEO THỜI GIAN (t) TỪ NĂM 1986 – 2022

Năm Sản lượng quốc gia (tỷ USD) - Y

Too long to read on your phone? Save to

read later on your computer

Save to a Studylist

2019 334,37

Bảng 1

Nguồn: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD? end=2022&locations=VN&start=1985&view=chart

2 Vẽ đồ thị

Hình 1 Đồ thị ban đầu

5

Dựa vào đồ thị ở phần phụ lục, nhóm quyết định chọn mô hình Log-Lin vì có

R2=0,888 lớn nhất

Hình 2

3 Ước lượng

 Hàm hồi quy mẫu (SRF):

Từ kết quả nhận được ở SPSS, ta có: 1 = -215,254 và 2 = 0,109

6

Hàm hồi quy mẫu (SRF): = i 1 + 2Xi

=> = -215,254 + 0.109X i i

 Ý nghĩa hàm hồi quy mẫu (SRF):

+ 1 = - 215,254có nghĩa là khi thời gian (t) bằng 0, thì tổng sản lượng quốc gia (GDP) sẽ là 215,254 tỷ USD

+2 = 0,109 có nghĩa là khi thời gian (t) tăng hoặc giảm 1 năm thì tổng sản lượng quốc gia sẽ tăng hoặc giảm tương ứng 0,109 tỷ USD

4 Kiểm định

 Kiểm định hàm hồi quy mẫu (SRF):

- TSS (Total Sum of Squares): Tổng bình phương biến thiên của biến phụ

thuộc Y, đo lường độ lệch của giá trị so với giá trị trung bình

- ESS (Explained Sum of Squares): Tổng bình phương phần biến thiên của

biến phụ thuộc được giải thích bằng hàm hồi quy

- RSS (Residual Sum of Squares): Tổng bình phương phần biến thiên của

biến phụ thuộc không giải thích được bằng hàm hồi quy hay tổng bình phương phần dư Đây chính là sai số hồi quy, thể hiện mức chênh lệch của biến Y giữa thực tế với tính toán

Từ bảng “ANOVA”, ta có giá trị:

ESS = 50,540

RSS = 6,370

TSS = 56,909

Hệ số điều chỉnh R là thước đo phù hợp của mô hình hồi quy mẫu từ ước lượng số2

liệu quan sát:

7

+ R càng cao thì hàm hồi quy mẫu càng có ý nghĩa;

+ 0 ≤ R ≤ 12

=> Từ kết quả hồi quy SPSS ở bảng trên, giá trị R 2 = 0.888 > 0.8, có nghĩa là độ phù hợp của mô hình đối với dữ liệu lớn và là mô hình hồi quy mẫu có ý nghĩa thống kê

Adjusted R Square (): cũng giống như R là phản ánh mức độ phù hợp của mô2

hình tuy nhiên nó thường được sử dụng với mô hình hồi quy đa biến hơn

Chỉ số này phản ánh mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy

=> Từ bảng “Model Summary” ta có kết quả = 0.885, tức là thời gian (t) giải thích được 88,5% tổng sản lượng quốc gia (GDP) và 11,5% còn lại là ảnh hưởng của sai

số tự nhiên và biến ngoài mô hình

(Hệ số tương quan): là chỉ số đo lường mức độ kết hợp chặt chẽ giữa hai biến.

=> Từ kết quả ở bảng “Model Summary”, = 0.942 mà dấu của hệ số góc là dương

=> = 0.942

+ Đầu tiên ta xét Sig = 0.000 < 0.005 (5%) ta có thể kết luận được hai biến GDP và hệ số Sig là xác suất các dữ liệu nghiên cứu trong trường hợp H0 vô hiệu là đúng, có nghĩa là chấp nhận hệ số và các hệ số ấy có ý nghĩaj

thống kê Ta có: Sig = 0,000 < 0,005 (5%) nên đây là mô hình hồi quy phù hợp, và thời gian (t) có tác động đến tổng sản lượng quốc gia (GDP) + = 0.942 0.8 khi đó hai biến GDP và thời gian có quan hệ chặt chẽ với nhau hay nói cách khác thời gian (t) tác động mạnh đến tổng sản lượng quốc gia (GDP)

8

 Kiểm định hệ số hàm hồi quy mẫu (SRF):

Se của các beta mũ là sai số của các hệ số hồi quy.:

Sai số chuẩn thể hiện mức độ tin cậy của các hệ số hồi quy Sai số chuẩn càng nhỏ thì độ tin cậy càng cao và ngược lại

Từ kết quả của SPSS ta có:

1 = -215,254 với Se () = 13,164

2 = 0,109 với Se () = 0,007

Kết luận:

Se () = 13,164 => không có ý nghĩa thống kê1

Se () = 0,007 (tiến đến 0) => có ý nghĩa thống kê

 Kiểm định hệ số hàm hồi quy tổng thể (PRF):

Khoảng tin cậy là khái niệm trong thống kê biểu diễn xác xuất tham số tổng

thể sẽ nằm giữa hai giá trị được đặt trong một tỉ lệ thời gian nhất định

Từ “Coefficients” cho ta thấy khoảng tin cậy và 1 2

- Khoảng tin cậy của là 1 -241,977 ≤ β ≤ -188,530 1

- Khoảng tin cậy của là 2 0.096 ≤ β 2 ≤ 0,123

Ý nghĩa:

- Khi thời gian (t) bằng 0 thì tổng sản lượng quốc gia sẽ dao động từ -241,977

đến -188,530

- Khi thời gian (t) tăng hoặc giảm 1 năm thì tổng sản lượng quốc gia sẽ tăng

hoặc giảm từ 0.096 đến 0,123 tỷ USD

Ta xét thấy sig của các đều < 0,005 (5%) ta có thể kết luận được là biến thời gian (t) có ý nghĩa thống kê với biến tổng sản lượng quốc gia (GDP)

9

 Kiểm định hàm hồi quy tổng thể

=> Từ cột “ANOVA”, ta có các giá trị:

Với mức ý nghĩa 95%

Trị số thống kê: F= 277,702

Sig = 0, ta kết luận: Chấp nhận hàm hồi quy (hàm hồi quy có ý nghĩa thống kê)

10

5 Dự báo

Biến X (thời gian t) tác dộng đến Y (GDP) hình thành 2 hàm hồi quy là hàm hồi quy mẫu và hàm hồi quy tổng thể nên dự báo sẽ có 2 kết quả là dự báo điểm và

dự báo trung bình (khoảng)

Ta có: X 0 = 2023

 Dự báo điểm

Ở cột PRE_1 cho thấy: Y 0 = 314,96622 tỷ USD

 Dự báo khoảng

Ở cột LMCI_1 và UMCI_1 cho thấy: 278,44507 Y 351,48736

(tỷ USD)

Ý nghĩa: Khi thời gian (t) là năm 2023 thì tổng sản lượng quốc gia

(GDP) là 314,96622 tỷ USD hoặc tổng sản lượng quốc gia (GDP) dao động trong

khoảng 278,44507 Y 351,48736 (tỷ USD)

11

PHỤ LỤC

Hình 3 Mô hình ban đầu

12

Hình 4 Mô hình Lin-Log

13

Hình 5 Mô hình Log-Lin

14

Hình 6 Mô hình Log-Log

15

Hình 7 Mô hình nghịch đảo

Bảng kết quả

Bảng 2

16

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 50,540 1 50,540 277,702 ,000 b

a Dependent Variable: y1

b Predictors: (Constant), thoi gian

Bảng 3

Bảng 4

Bảng 5

17