[ TIỂU LUẬN THẠC SĨ ] CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỔNG THU NHẬP QUỐC DÂN (GNI) CỦA BRAZIL GIAI ĐOẠN 1996-2022 VÀ DỰ BÁO NĂM 2024

1.1. Mục tiêu nghiên cứu Để có thể đánh giá được mức độ chênh lệch trong việc phân phối thu nhập một quốc gia, hiểu rõ về đời sống và chất lượng cuộc sống. Nó có thể cung cấp cái nhìn tổng quan về sức khỏe kinh tế và mức độ phát triển của một quốc gia. Nhận thấy sự quan trọng của chỉ tiêu GNI trong việc đo lường sự phát triển kinh tế của một quốc gia, đồng thời với mục đích tìm hiểu sự tác động, ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế đến tổng thu nhập quốc dân, đề tài sử dụng mô hình định lượng nghiên cứu mối quan hệ giữa GNI và các nhân tố ảnh hưởng của Brazil. Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu là chuỗi số liệu thời gian theo năm từ 1996 đến 2022 được lấy từ Ngân hàng Thế giới (World Bank). 1.2. Những yếu tố tác động đến tổng thu nhập quốc dân (GNI) của Brazil * GNI GNI là viết tắt của Gross National Income - Chỉ số thu nhập quốc dân. GNI là chỉ số kinh tế xác định tổng thu nhập của một quốc gia trong một khoảng thời gian cụ thể (thường là 1 năm). Đây là chỉ tiêu được sử dụng để đo lường thực lực quốc gia. Chỉ số GNI bao gồm tổng đầu tư của người dân, chỉ tiêu cá nhân, chi phí tiêu dùng của chính phủ và thu nhập thuần từ tài sản ở nước ngoài,… Người ta hay sử dụng GNI để thay thế cho GDP (tổng sản phẩm quốc nội) nhằm đo lường cũng như theo dõi sự thịnh vượng của một nền kinh tế. Từ đó, tạo nên các giá trị thu nhập toàn diện hơn. Nói một cách dễ hiểu nhất thì chỉ số GNI sẽ bao gồm tất cả những giá trị tạo ra thu nhập ở nhiều thị trường và không riêng gì thị trường trong nước. * Nông, lâm nghiệp và thủy sản Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường và theo dõi hoạt động và hiệu suất của ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản trong một khu vực hoặc quốc gia. Chỉ số này thường dựa trên các dữ liệu thống kê về sản xuất, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản và thủy sản, xuất khẩu và nhập khẩu, và các chỉ số khác liên quan đến lĩnh vực này. Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản thường bao gồm các yếu tố sau: Sản xuất nông lâm nghiệp, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản, thủy sản, xuất khẩu và nhập khẩu, ... * Chỉ số xuất khẩu hàng hóa, dịch vụ Chỉ số xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ là một công cụ thống kê quan trọng trong kinh tế để đo lường giá trị của hàng hóa và dịch vụ được xuất khẩu từ một quốc gia ra thị trường quốc tế. Đây là một chỉ số quan trọng để đánh giá tình hình thương mại của một quốc gia và cũng có thể thể hiện sự cạnh tranh và hiệu suất của nền kinh tế đó trong lĩnh vực xuất khẩu. * Chỉ số nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ Chỉ số nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ là một trong những chỉ số kinh tế quan trọng để đo lường giá trị của hàng hóa và dịch vụ được nhập khẩu vào một quốc gia từ các thị trường quốc tế. Chỉ số nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ bao gồm cả giá trị của hàng hóa (sản phẩm tương đối vững, như máy móc, đồ điện tử, thực phẩm) và dịch vụ (như dịch vụ tài chính, dịch vụ vận tải, dịch vụ công nghệ). Điều này đảm bảo rằng nó phản ánh cả hai khía cạnh của hoạt động nhập khẩu của một quốc gia. * Chỉ số lạm phát Chỉ số lạm phát (hay còn gọi là chỉ số giá tiêu dùng) là một chỉ số kinh tế quan trọng được sử dụng để đo lường sự tăng giá của hàng hóa và dịch vụ trong một khoảng thời gian cụ thể. Đây là một trong những chỉ số quan trọng nhất để đánh giá tình hình lạm phát trong một nền kinh tế. Chỉ số lạm phát thường được tính theo khoảng thời gian cố định, thường là hàng tháng hoặc hàng quý. Việc theo dõi xu hướng lạm phát theo thời gian giúp nhận biết sự biến đổi trong mức giá của hàng hóa và dịch vụ. Có hai loại chính của chỉ số lạm phát: chỉ số lạm phát toàn phần (CPI) và chỉ số lạm phát cố định (PPI). CPI đo lường sự tăng giá của mặt hàng và dịch vụ tiêu dùng, trong khi PPI đo lường sự tăng giá của hàng hóa và dịch vụ sản xuất và công nghiệp.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETINGVIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

TP.Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2023

MỤC LỤC

1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 3

1.1 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.2 Những yếu tố tác động đến tổng thu nhập quốc dân (GNI) của Brazil 3

2 MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT 5

3 NGUỒN SỐ LIỆU, BẢNG SỐ LIỆU GỐC 5

4 ĐỒ THỊ CÁC BIẾN VÀ BẢNG MÔ TẢ THỐNG KÊ 7

4.1 Đồ thị các biến 7

4.2 Bảng thống kê mô tả 10

5 CHẠY MÔ HÌNH VÀ KHAI THÁC KẾ QUẢ SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS 11

6 KIỂM ĐỊNH F VÀ KIỂM ĐỊNH T 12

6.1 Kiểm định F (Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5%) 12

6.2 Kiểm định T (Kiểm định các biến X2, X3, X4, X5 có thật sự gây ra biến động của Y với mức ý nghĩa 5%) 12

6.2.1 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp & thủy sản (X2) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không? 12

6.2.2 Với mức ý nghĩa 5%, chỉ số xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ (X3) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không? 13

6.2.3 Với mức ý nghĩa 5%, nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X4) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không? 13

6.2.4 Với mức ý nghĩa 5%, lạm phát (X5) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không? 14

6.3 Hiệu chỉnh mô hình 15

6.4 Kiểm định F (Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5%) 16

6.5 Kiểm định T (Kiểm định các biến X2, X4 có thật sự gây ra biến động của Y với mức ý nghĩa 5%) 17

6.5.1 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp & thủy sản (X2) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không? 17

6.5.2 Với mức ý nghĩa 5%, nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X4) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không? 17

6.6 Ý nghĩa của R2 18

7 KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH 18

7.1 Kiểm định WHITE (Kiểm định phương sai sai số thay đổi ) 18

7.2 Kiểm định B-G (Kiểm định tương quan chuỗi bậc 2) 19

7.3 Kiểm định hồi quy phụ (Kiểm định đa cộng tuyến) 19

7.4 Kiểm định J-B (Kiểm định sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn) 20

8 HÀM HỒI QUY MẪU VÀ GIẢI THÍCH Ý NGHĨA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY 21

9.ƯỚC LƯỢNG CÁC HỆ SỐ HỒI QUY 22

9.1 Ước lượng khoảng đối xứng 22

9.1.1 Ước lượng khoảng đối xứng β2 22

9.1.2 Ước lượng khoảng đối xứng β4 23

9.2 Ước lượng tối đa 23

9.2.1 Ước lượng tối đa β2 23

9.2.2 Ước lượng tối đa β4 24

9.3 Ước lượng tối thiểu 25

9.3.1 Ước lượng tối thiểu β2 25

9.3.2 Ước lượng tối thiểu β4 25

9.4 Dự báo 26

10 KIẾN NGHỊ ĐỀ XUẤT TỪ MÔ HÌNH 28

TÀI LIỆU THAM KHẢO 29

1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

1.1 Mục tiêu nghiên cứu

Để có thể đánh giá được mức độ chênh lệch trong việc phân phối thu nhập mộtquốc gia, hiểu rõ về đời sống và chất lượng cuộc sống Nó có thể cung cấp cái nhìntổng quan về sức khỏe kinh tế và mức độ phát triển của một quốc gia Nhận thấy sựquan trọng của chỉ tiêu GNI trong việc đo lường sự phát triển kinh tế của một quốc gia,đồng thời với mục đích tìm hiểu sự tác động, ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế đếntổng thu nhập quốc dân, đề tài sử dụng mô hình định lượng nghiên cứu mối quan hệgiữa GNI và các nhân tố ảnh hưởng của Brazil Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu làchuỗi số liệu thời gian theo năm từ 1996 đến 2022 được lấy từ Ngân hàng Thế giới(World Bank).

1.2 Những yếu tố tác động đến tổng thu nhập quốc dân (GNI) của Brazil

* GNI

GNI là viết tắt của Gross National Income - Chỉ số thu nhập quốc dân GNI là chỉ sốkinh tế xác định tổng thu nhập của một quốc gia trong một khoảng thời gian cụ thể(thường là 1 năm) Đây là chỉ tiêu được sử dụng để đo lường thực lực quốc gia Chỉ sốGNI bao gồm tổng đầu tư của người dân, chỉ tiêu cá nhân, chi phí tiêu dùng của chínhphủ và thu nhập thuần từ tài sản ở nước ngoài,… Người ta hay sử dụng GNI để thay thếcho GDP (tổng sản phẩm quốc nội) nhằm đo lường cũng như theo dõi sự thịnh vượng củamột nền kinh tế Từ đó, tạo nên các giá trị thu nhập toàn diện hơn Nói một cách dễ hiểunhất thì chỉ số GNI sẽ bao gồm tất cả những giá trị tạo ra thu nhập ở nhiều thị trường vàkhông riêng gì thị trường trong nước.

* Nông, lâm nghiệp và thủy sản

Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo

lường và theo dõi hoạt động và hiệu suất của ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản

trong một khu vực hoặc quốc gia Chỉ số này thường dựa trên các dữ liệu thống kê về sảnxuất, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản và thủy sản, xuất khẩu và nhập khẩu, và cácchỉ số khác liên quan đến lĩnh vực này Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản thường bao gồmcác yếu tố sau: Sản xuất nông lâm nghiệp, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản, thủysản, xuất khẩu và nhập khẩu,

* Chỉ số xuất khẩu hàng hóa, dịch vụ

Chỉ số xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ là một công cụ thống kê quan trọng trong kinh tếđể đo lường giá trị của hàng hóa và dịch vụ được xuất khẩu từ một quốc gia ra thị trườngquốc tế Đây là một chỉ số quan trọng để đánh giá tình hình thương mại của một quốc giavà cũng có thể thể hiện sự cạnh tranh và hiệu suất của nền kinh tế đó trong lĩnh vực xuấtkhẩu.

* Chỉ số nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ

Chỉ số nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ là một trong những chỉ số kinh tế quan trọng để đolường giá trị của hàng hóa và dịch vụ được nhập khẩu vào một quốc gia từ các thị trườngquốc tế Chỉ số nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ bao gồm cả giá trị của hàng hóa (sảnphẩm tương đối vững, như máy móc, đồ điện tử, thực phẩm) và dịch vụ (như dịch vụ tàichính, dịch vụ vận tải, dịch vụ công nghệ) Điều này đảm bảo rằng nó phản ánh cả haikhía cạnh của hoạt động nhập khẩu của một quốc gia.

* Chỉ số lạm phát

Chỉ số lạm phát (hay còn gọi là chỉ số giá tiêu dùng) là một chỉ số kinh tế quan trọngđược sử dụng để đo lường sự tăng giá của hàng hóa và dịch vụ trong một khoảng thờigian cụ thể Đây là một trong những chỉ số quan trọng nhất để đánh giá tình hình lạmphát trong một nền kinh tế.

Chỉ số lạm phát thường được tính theo khoảng thời gian cố định, thường là hàng thánghoặc hàng quý Việc theo dõi xu hướng lạm phát theo thời gian giúp nhận biết sự biến đổitrong mức giá của hàng hóa và dịch vụ.

Có hai loại chính của chỉ số lạm phát: chỉ số lạm phát toàn phần (CPI) và chỉ số lạm phátcố định (PPI) CPI đo lường sự tăng giá của mặt hàng và dịch vụ tiêu dùng, trong khi PPIđo lường sự tăng giá của hàng hóa và dịch vụ sản xuất và công nghiệp.

2 MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT

Mô hình hồi quy tổng thể:

Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + β4X4t + β5X5t + Ut (P.R.M)Ut : sai số ngẫu nhiên

Biến phụ thuộc:

Y: Tổng thu nhập quốc dân GNI (Đơn vị tính: triệu USD)

Biến độc lập:

X2: Nông, lâm nghiệp & thủy sản (Đơn vị tính: %)

X3: Xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ (Đơn vị tính: %)

X4: Nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (Đơn vị tính: %)

X5: Lạm phát (Đơn vị tính: %)

3 NGUỒN SỐ LIỆU, BẢNG SỐ LIỆU GỐC

Nguồn số liệu: số liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank) -

https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators#

Bảng số liệu gốc:

Tổng thu nhậpquốc dân(triệu USD)

Nông, lâmnghiệp &thủy sản

Xuất khẩuhàng hóa &

dịch vụ (%)

Nhập khẩuhàng hóa& dịch vụ

Lạmphát

x2

Biểu đồ 2.1: Giá trị nông, lâm nghiệp & thủy sản (%) của Brazil giai đoạn 1996 – 2022

Biểu đồ 2.2: Giá trị xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ (%) của Brazil giai đoạn 1996 – 2022

Biểu đồ 2.3: Giá trị nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (%) của Brazil giai đoạn 1996 – 2022

x5

Biểu đồ 2.1: Giá trị lạm phát (%) của Brazil giai đoạn 1996 – 2022

4.2 Bảng thống kê mô tả

5 CHẠY MÔ HÌNH VÀ KHAI THÁC KẾ QUẢ SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS

Trong nghiên cứu này, từ nguồn số liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank)https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators#, để phân tích mốiquan hệ giữa tổng thu nhập quốc dân và các yếu tố ảnh hưởng Kết quả chạy hồi quytuyến tính Y theo X2, X3, X4, X5 bằng phần mềm EVIEWS như sau:

Hình 4.1: Bảng kết quả hồi quy tuyến tính Y theo X2, X3, X4, X5

-Mô hình hồi quy tổng thể (P.R.M)

Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + β4X4t + β5X5t + Ut (P.R M)-Hàm hồi quy mẫu (S.R.F)

Y = 9997228 – 5653142X2 – 635868.4X3 + 3013446X4 + 89002.03X5

6 KIỂM ĐỊNH F VÀ KIỂM ĐỊNH T

6.1 Kiểm định F (Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5%)

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyếtH0: Mô hình không phù hợp (R2 = 0)H1: Mô hình phù hợp (R2 >0)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Fqs) = 0.003397 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Fqs) → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mô hình phù hợp

6.2 Kiểm định T (Kiểm định các biến X2, X3, X4, X5 có thật sự gây ra biếnđộng của Y với mức ý nghĩa 5%)

6.2.1 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp & thủy sản (X2) có thật sự gây ra biếnđộng của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Nông, lâm nghiệp & thủy sản (X2) không thật sự gây ra biến động của tổng thụnhập quốc dân GNI (Y)

H1: Nông, lâm nghiệp & thủy sản (X2) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhậpquốc dân GNI (Y)

H0: Chỉ số xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ (X3) không thật sự gây ra biến động củatổng thu nhập quốc dân GNI (Y)

H1: Chỉ số xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ (X3) thật sự gây ra biến động của tổng thunhập quốc dân GNI (Y)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Tqs) = 0.3080 (2)

Từ (1) và (2) → α < P_value (Tqs) → Chưa có cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), chỉ số xuất khẩu hàng hóa & dịch vụkhông thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β3 không cóý nghĩa thống kê)

6.2.3 Với mức ý nghĩa 5%, nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X4) có thật sự gây rabiến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X4) không thật sự gây ra biến động của tổng thunhập quốc dân GNI (Y)

H1: Nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X4) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhậpquốc dân GNI (Y)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Tqs) = 0.0012 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ thật sự gâyra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β4 có ý nghĩa thống kê)

6.2.4 Với mức ý nghĩa 5%, lạm phát (X5) có thật sự gây ra biến động của tổng thunhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Lạm phát (X5) không thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI(Y)

H1: Lạm phát (X5) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y)- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Tqs) = 0.8305 (2)

Từ (1) và (2) → α < P_value (Tqs) → Chưa có cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), lạm phát không thật sự gây ra biến độngcủa tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β5 không có ý nghĩa thống kê)

6.3 Hiệu chỉnh mô hình

Sau khi kiểm định sự phù hợp của mô hình và kiểm định các biến x2, x3, x4, x5 có thật sự gây ra biến động của Y hay không (với mức ý nghĩa 5%), ta thấy rằng biến x3, x5không thật sự gây ra biến động của Y Vì vậy, chúng ta sẽ loại 2 biến độc lập x3, x5 rakhỏi mô hình và xét mô hình hồi quy tổng thể mới.

Mô hình hồi quy tổng thể mới :

Yt = β1 + β2X2t + β4X4t + Ut (P.R M) Ut : sai số ngẫu nhiên

Biến phụ thuộc:

Y: Tổng thu nhập quốc dân GNI (Đơn vị tính: triệu USD)

Biến độc lập:

X2: Nông, lâm nghiệp & thủy sản (Đơn vị tính: %)

X4: Nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (Đơn vị tính: %)

Sử dụng phần mềm Eviews và bộ dữ liệu nói trên gồm 27 quan sát (từ năm 1996 đến 2022) Kết quả hồi quy tuyến tính Y theo X2, X4 mới như sau:

Hình 6.1: Bảng kết quả hồi quy tuyến tính Y theo X2, X4 (hiệu chỉnh)-Hàm hồi quy mẫu mới (S.R.F)

Y = 13139014 – 6000531X2 + 2332749X4

6.4 Kiểm định F (Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5%)

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyếtH0: Mô hình không phù hợp (R2 = 0)H1: Mô hình phù hợp (R2 >0)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Fqs) = 0.000521 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Fqs) → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mô hình phù hợp

6.5 Kiểm định T (Kiểm định các biến X2, X4 có thật sự gây ra biến động của Yvới mức ý nghĩa 5%)

6.5.1 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp & thủy sản (X2) có thật sự gây ra biếnđộng của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Nông, lâm nghiệp & thủy sản (X2) không thật sự gây ra biến động của tổng thụnhập quốc dân GNI (Y)

H1: Nông, lâm nghiệp & thủy sản (X2) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhậpquốc dân GNI (Y)

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Tqs) = 0.0007 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), nông, lâm nghiệp & thủy sản thật sự gâyra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β2 có ý nghĩa thống kê)

6.5.2 Với mức ý nghĩa 5%, nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X4) có thật sự gây rabiến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X4) không thật sự gây ra biến động của tổng thunhập quốc dân GNI (Y)

H1: Nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X4) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhậpquốc dân GNI (Y)

R2=0,467429 cho thấy chỉ số nông lâm nghiệp và thủy sản (X2 ), nhập khẩu hàng hóa &

dịch vụ (X4) giải thích được tới 46,7429% biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y)(còn lại do sai số ngẫu nhiên giải thích).

7 KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH

7.1 Kiểm định WHITE (Kiểm định phương sai sai số thay đổi )

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình gốc không xảy ra phương sai sai số thay đổiH1: Mô hình gốc xảy ra phương sai sai số thay đổi - Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value (Tqs) = 0.5934 (2)

Từ (1) và (2) → α < P_value → Chưa có cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mô hình gốc không xảy ra phương sai saisố thay đổi.

7.2 Kiểm định B-G (Kiểm định tương quan chuỗi bậc 2)

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình gốc không xảy ra tự tương quan bậc 2H1: Mô hình gốc xảy ra tự tương quan bậc 2

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)P_value = 0,0006 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mô hình gốc xảy ra tự tương quan bậc 2.

7.3 Kiểm định hồi quy phụ (Kiểm định đa cộng tuyến)

Để kiểm định sự tồn tại đa cộng tuyến, chúng ta xây dựng mô hình hồi quy phụtrong đó các biến độc lập sẽ lần lượt trở thành biến phụ thuộc và hồi quy với các biếncòn lại.

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình gốc không xảy ra đa cộng tuyếnH1: Mô hình gốc xảy ra đa cộng tuyến

- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value = 0,000532 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value → bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mô hình gốc xảy ra đa cộng tuyến.

Như vậy: Mặc dù khi có mặt trong mô hình sẽ gây nên hiện tượng đa cộng tuyến, nhưngsau khi kiểm định biến có cần thiết trong mô hình hay không, ta nhận thấy rằng biến X4 làcần thiết trong mô hình.

7.4 Kiểm định J-B (Kiểm định sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn)

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Sai số ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn

H1: Sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật phân phối chuẩn- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)

P_value = Probability = 0,559535 (2)

Từ (1) và (2) → α < P_value → chưa có cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), sai số ngẫu nhiên tuân theo quy luật phânphối chuẩn

8 HÀM HỒI QUY MẪU VÀ GIẢI THÍCH Ý NGHĨA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY

Hàm hồi quy mẫu (S.R.F)