tiểu luận đề tài mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ g và sản lượng quốc gia gdp

Kiểm định hàm hồi quy tổng thể PRF: F nhìn vào Sig của F kết luận5... 2 NỘI DUNG1.Bảng số liệu NămSản lượng quốc gia Tỷ USD YChi tiêu chính phủ ỷ TUSD X... Kiểm định hàm hồi quy mẫu SRF

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM

KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH



TIỂU LUẬN MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI:

LƯỢNG QUỐC GIA (GDP)

GVHD: Nguyễn Tấn Minh Lớp: DHQTLOG18CTT – 422000102918 Nhóm thực hiện: 05

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

MỤC LỤC

4.1 Kiểm định hàm hồ i quy m ẫu (SRF): TSS, ESS, RSS R , → 2 𝐫𝐗𝐘 và kế t luận 4 4.2 Kiểm định hệ số hàm hồi quy mẫu (SRF): Se của các beta mũ và kết luận 4 4.3 Kiểm định hệ số hàm hồi quy tổng thể (PRF): Kho ảng tin cậy của các hệ số

4.4 Kiểm định hàm hồ i quy t ổng thể (PRF): F (nhìn vào Sig của F kế t luận) 5

Ậ Ủ ẢNG VIÊN HƯỚ Ẫ

ọ

1

DANH SÁCH THÀNH VIÊN

1 Nguyễn Thị Kim Ngân 22688481

2 Lê Nguyễn Ngọc Trà Mi 22691451

3 Nguyễn Lê Thảo Tiên 22690021

4 Đỗ Nguyễn Yến Nhi 22691871

6 Nguyễn Thị Hồng Thắm 22696021

7 Nguyễn Thị Thúy Bạn 22686501

Too long to read on your phone? Save

to read later on your computer

Save to a Studylist

2

NỘI DUNG 1.Bảng s ố liệ u

Năm Sản lượng quốc gia ( Tỷ

USD) Y

Chi tiêu chính phủ ỷ (T USD) X

3

Nguồn:

1 https://tradingeconomics.com/vietnam/government-spending

2 https://solieukinhte.com/gdp-cua-viet-nam/

2 Vẽ đồ thị

Dựa vào đồ ị ở phần phụ lục, nhóm quyế ịnh chọn mô hình tuyến th t đ tính vì vẽ ra đường thẳng đẹp nhất

3 Ước lượng

Từ kết quả SPSS chúng ta có được: 𝜷1 = 7.007 và 𝜷2 = 5.452

Hàm hồi quy mẫu (SRF): 𝑌i = 𝛽󰆹1 + 𝛽󰆹2Xi

→ 𝒀i = 7.007 + 5.452Xi

Ý nghĩa của hệ số hồi quy:

• 𝛽󰆹1 = 7.007 khi chi tiêu chính phủ (G) bằng 0 thì sản lượng quốc gia (GDP) là 7.007 tỷ USD

• 𝛽󰆹2 = 5.452 khi chi tiêu chính phủ (G) tăng 1 tỷ USD thì sản lượng quốc gia (GDP) tăng 5.452 tỷ USD hoặc khi chi tiêu chính phủ giảm 1 tỷ USD thì sản lượng quốc gia giảm 5.452 tỷ USD

4

4 Kiểm định

4.1 Kiểm định hàm hồ i quy m ẫu (SRF): TSS, ESS, RSS R , → 2 𝒓𝑿𝒀 và kế t luận

• TSS (Total Sum of Squares): Tổng bình phương biến thiên của biến phụ thuộc Y,

đo lường độ lệch của giá trị 𝑌𝑖so với giá trị trung bình 𝑌

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

thuộc đư c giải thích bợ ằng 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 kết quả SPSS chúng ta có được:

• Dòng Regression cho biết ESS = 549268.891

• Dòng Residual cho biết RSS = 3492.571

• Dòng Total cho biết TSS = 552761.462

Hệ số điều chỉnh R là thướ2 c đo độ phù hợp của mô hình hồi quy mẫu từ ước

lượng số ệu quan sát.li

▪ R2 càng cao thì hàm hồi quy càng có ý nghĩa

▪ 0 ≤ R ≤ 12

Từ kết quả SPSS chúng ta có được R 2 = 0.994 và R 2 ≥ 0.8 Tức là độ phù hợp của

mô hình đ i vố ới dữ liệu nhỏ và là hàm hồi quy mẫu (SRF) có ý nghĩa thống kê

Adjusted R Square (hệ số R hiệu chỉnh): cũng giống R 2 2là phản ánh mức độ phù hợp của mô hình tuy nhiên nó thường đươc sử dụng với mô hình hồi quy đa biến hơn Chỉ số này phản ánh mức độ giải thích của các biến độ ập với các biến phụ thuộc l c trong mô hình hồi quy

Từ kết quả SPSS chúng ta có được: R 2 ệu chỉnh = 0.994 hi Tức là chi tiêu chính phủ (G) ảnh hưởng 99.4% thì sự thay đổi của sản lượng quốc gia (GDP) là 0.6% còn l i ạ ảnh hưởng đến sự sai số ngẫu nhiên và biến ngoài mô hình

▪ 𝐫𝐗𝐘 ệ số tương quan) (h : là chỉ số đo lường kết hợp chặt chẽ giữa hai biến

▪ Có thể âm hoặc dương phụ thuộc dấu hệ số góc

▪ r có giá trị từ –1 đến +1

Từ kết quả SPSS chúng ta có được: rXY = 0.997 và |rXY| ≥ 0.8: Chi tiêu chính phủ (G) và Tổng sản lượng quốc gia (GDP) có quan h chặt chẽ.ệ

Ta xét Sig = 0.000 < 0,05 (5%) ta có thể kết luận được là hai biến Chi tiêu chính phủ (G) và Sản lượng quốc gia (GDP) có tương quan với nhau.Mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp vớ ập dữ liệu và có thể sử đụng được i t

4.2 Kiểm định hệ số hàm hồi quy mẫu (SRF): Se của các beta mũ và kết luận

Se của các beta mũ là sai s chuố ẩn của các hệ số hồi quy

Sai số chuẩn thể hiện mức đ tin cộ ậy của hệ số hồi quy Sai số chuẩn càng nhỏ thì

độ tin cậy càng cao và ngược lại

5

Từ kết quả SPSS chúng ta có được:

𝜷

1 = 7.007 với Se 𝜷1) = 2.224 (

𝜷

2 = 5.452 với Se (𝜷2) = 0.073

Kế t lu ận:

Se (β1) = 2.224 ( không tiến gần tới 0 ) ➔ β1 không có ý nghĩa thống kê

Se (β2) = 0.073 ( tiến dần đến 0 ) ➔β2 có ý nghĩa thống kê

Khi chi tiêu chính phủ (G) = 0 thì sản lượng quốc gia (GDP) là 7.007

Khi chi tiêu chính phủ (G) tăng 1 đơn vị thì sản lượng quốc gia (GDP) sẽ giảm 5.452

4.3 Kiểm định hệ số hàm hồi quy tổng thể (PRF): Kho ảng tin cậy của các hệ số beta, kiểm định (nhìn vào Sig của các β kết luận).

Khoảng tin cậy là khái niệm trong thống kê biểu diễn xác suất tham số tổng thể sẽ

nằm giữa hai giá trị được đặt trong mộ ỉ lệ th i gian nh t đt t ờ ấ ịnh

Từ kết quả SPSS chúng ta có được khoảng tin cậy của 𝛽󰆹1 và 𝛽󰆹2

• Khoảng tin cậy của 𝛽1 là: 2.493 ≤ ≤ 11.522𝛽1

• Khoảng tin cậy của 𝛽2 là: 5.303 ≤ 𝛽2 ≤ 5.601

Ý nghĩa:

▪ Khi chi tiêu chính phủ (G) = 0 thì sản lượng quốc gia (GDP) sẽ dao động trong khoảng từ 2.493 đến 11.522

▪ Khi chi tiêu chính phủ (G) tăng 1 tỷ USD thì sản lượng quốc gia (GDP) sẽ tăng tương ứng trong khoảng từ 5.303 đến 5.601

Ta xét ấy th Sig của các β đều 0.05 (5%) ta có thể kế < t luận được là biến chi tiêu chính phủ (G) có ý nghĩa thống kê đến biến sản lượng quốc gia (GDP)

4.4 Kiểm định hàm hồ i quy t ổng thể (PRF): F (nhìn vào Sig của F kế t luận)

Từ kết quả SPSS chúng ta có được kết quả kiểm định F để đánh giá giải thuyết sự phù hợp của mô hình hồi quy

Giá trị Sig kiểm định bằng F 0.000 < 0,05 Do đó mô hình hồi quy là phù hợp nên chấp nhận hàm hồi quy (hàm hồi quy có ý nghĩa thống kê)

5 Dự báo

Chi tiêu chính phủ (G) của Việt Nam được dự báo sẽ đạt 83.36 vào năm 2023

Ta có: X0 = 83.36 (Nguồn: https://tradingeconomics.com/vietnam/government-spending )

Dự báo điểm

▪ Ở cột PRE_1 đã thể hiện giá trị Y0 = 461.48572

Dự báo khoảng

Từ kết quả trên ta có thể ấy đượth c:

6

Ở cột LMCI_I và UMCI_I: cho ta biế ự báo khoảng của Y là t d

451.5442 ≤ Y ≤ 471.4782

Ý nghĩa: Khi chi tiêu chính phủ là 83.36 tỷ USD thì sản lượng quốc gia là 461.48572

tỷ USD hay là dao động trong khoảng 451.5442 ≤ Y ≤ 471.4782

7

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 https://tradingeconomics.com/vietnam/government-spending

2 https://solieukinhte.com/gdp-cua iet-v -nam/

8

PHỤ LỤC

Bảng số liệu

9

Model Summary

Mo

del

Squar

e

Adjusted

R Square

Std Error

of the Estimate

Change Statistics

R Square Change

F Chang e

df1 df2 Sig F

Change

1 997a 994 994 9.9893810 994 5504.373 1 35 000

a Predictors: (Constant), CTCP

b Dependent Variable: SLQG

ANOVA a

Squares

Square

1

Regressio

5504.37

3 .000b

a Dependent Variable: SLQG

b Predictors: (Constant), CTCP

Coefficients a

Model Unstandardized

Coefficients

Standardiz

ed Coefficien ts

t Sig 95.0% Confidence

Interval for B

Error

Bound

Upper Bound 1

(Consta

a Dependent Variable: SLQG

10

Bảng dự báo

Các đồ ị phân tán số th liệu

12

a Mô hình Linear – tuyến tính:

b Mô hình Lin-log:

Đặt biến X1 = ln(X) và thi thập được mô hình lin-log như sau:

c Mô hình Log-lin:

13

Đặt biến Y1 = ln(Y) và được mô hình Log-lin như hình sau

d Mô hình Log-log:

Mô hình Log-log với 2 biến X1=ln(X) và Y1=ln(Y):

e Mô hình nghịch đảo:

14 Đặt biến X2 = 1/X và được mô hình nghịch đảo như sau: