[ 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.

MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT

Mô hình hồi quy tổng thể:

Ut : sai số ngẫu nhiên

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

X 2 : Nông, lâm nghiệp & thủy sản (Đơn vị tính: %)

X 3 : Xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ (Đơn vị tính: %)

X 4 : Nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (Đơn vị tính: %)

X 5 : Lạm phát (Đơn vị tính: %)

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#

Tổng thu nhập quốc dân (triệu USD)

Nông, lâm nghiệp & thủy sản (%)

Xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ (%)

Bảng 1.1: Số liệu các chỉ số kinh tế Brazil giai đoạn 1996 - 2022

ĐỒ THỊ CÁC BIẾN VÀ BẢNG MÔ TẢ THỐNG KÊ

Đồ thị các biến

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

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

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 mối quan hệ giữa tổng thu nhập quốc dân và các yếu tố ảnh hưởng Kết quả chạy hồi quy tuyến 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)

KIỂM ĐỊNH F VÀ KIỂM ĐỊNH T

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

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình không phù hợp (R 2 = 0)

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

Kiểm định T (Kiểm định các biến X 2 , X 3 , X 4 , X 5 có thật sự gây ra biến động của Y với mức ý nghĩa 5%)

6.2.1 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp & thủy sản (X 2 ) có thật sự gây ra biến động 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 thụ nhập quốc dân GNI (Y)

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

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 gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β 2 có ý nghĩa thống kê)

6.2.2 Với mức ý nghĩa 5%, chỉ số xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ (X 3 ) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

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

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

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 vụ không thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β 3 không có ý nghĩa thống kê)

6.2.3 Với mức ý nghĩa 5%, nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X 4 ) có thật sự gây ra biến 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 thu nhập quốc dân GNI (Y)

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

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

Với mức ý nghĩa 5%, hệ số β 4 có ý nghĩa thống kê cho thấy nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ là nhân tố gây biến động tổng thu nhập quốc dân GNI.

6.2.4 Với mức ý nghĩa 5%, lạm phát (X 5 ) có thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập 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)

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 động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β 5 không có ý nghĩa thống kê)

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, x5 không thật sự gây ra biến động của Y Vì vậy, chúng ta sẽ loại 2 biến độc lập x3, x5 ra khỏi mô hình và xét mô hình hồi quy tổng thể mới.

Mô hình hồi quy tổng thể mới :

Ut : sai số ngẫu nhiên

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

X 2 : Nông, lâm nghiệp & thủy sản (Đơn vị tính: %)

X 4 : 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)

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

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình không phù hợp (R 2 = 0)

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

Kiểm định T (Kiểm định các biến X 2 , X 4 có thật sự gây ra biến động của Y với mức ý nghĩa 5%)

6.5.1 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp & thủy sản (X 2 ) có thật sự gây ra biến động 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 thụ nhập quốc dân GNI (Y)

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

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 gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β 2 có ý nghĩa thống kê)

6.5.2 Với mức ý nghĩa 5%, nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ (X 4 ) có thật sự gây ra biến 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 thu nhập quốc dân GNI (Y)

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

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

Kết quả hồi quy chứng minh mức ý nghĩa thống kê (α= 0,05) của biến nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ đối với biến tổng thu nhập quốc dân Điều này thể hiện trong hệ số hồi quy β 4 có ý nghĩa thống kê, cho thấy sự biến động của tổng thu nhập quốc dân thực sự chịu ảnh hưởng bởi hoạt động nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ.

Ý nghĩa của R 2

R 2 =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).

KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH

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 đổi

H1: Mô hình gốc xảy ra phương sai sai số thay đổi

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 sai số thay đổi.

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 2

H1: Mô hình gốc xảy ra tự tương quan bậc 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.

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 phụ trong đó các biến độc lập sẽ lần lượt trở thành biến phụ thuộc và hồi quy với các biến còn lại.

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết

H0: Mô hình gốc không xảy ra đa cộng tuyến

H1: Mô hình gốc xảy ra đa cộng tuyến

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, nhưng sau khi kiểm định biến có cần thiết trong mô hình hay không, ta nhận thấy rằng biến X4 là cần thiết trong mô hình.

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

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 phân phối chuẩn

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

Ước lượng khoảng đối xứng

9.1.1 Ước lượng khoảng đối xứng β 2

⇔ - 9187152.984 < β 2 < - 2813909.016 Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi nông, lâm nghiệp và thủy sản (X2) thay đổi 1%, trong điều kiện chỉ số nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ (X4) không đổi, thì giá trị trung bình của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) sẽ dao động trong khoảng (-9187152.984; - 2813909.016).

9.1.2 Ước lượng khoảng đối xứng β 4

⇔ 1220525.04 < β 4 < 3444972.96 Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi chỉ số nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ (X4) thay đổi 1 %,trong điều kiện nông lâm nghiệp và thủy sản (X2) không đổi, thì giá trị trung bình của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) sẽ dao động trong khoảng(1220525.04; 3444972.96).

Ước lượng tối đa

⇔ β 2 < - 3358907.83 Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi nông, lâm nghiệp và thủy sản (X2) thay đổi 1%, trong điều kiện chỉ số nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ (X4) không đổi, thì giá trị trung bình của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) sẽ dao động tối đa không vượt quá 3358907.83 triệu USD.

Ở mức độ tin cậy 95%, chỉ số nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ (X4) thay đổi 1%, khi giữ nguyên nông - lâm - ngư nghiệp (X2) thì giá trị trung bình của Tổng thu nhập quốc dân (GNI) (Y) sẽ dao động tối đa không quá 3254752,49 triệu USD.

Ước lượng tối thiểu

Với độ tin cậy 95%, khi dịch nông, lâm nghiệp và thủy sản (X2) thay đổi 1%, trong điều kiện chỉ số nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ (X4) không đổi, thì giá trị trung bình của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) sẽ dao động tối thiểu không ít hơn 8642154,17 triệu USD.

⇔ 1410745.51 < β 4 Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, khi chỉ số nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ (X4) thay đổi 1 %,trong điều kiện nông lâm nghiệp và thủy sản (X2) không đổi, thì giá trị trung bình của tổng thu nhập quốc dân (Y) sẽ dao động tối thiểu không ít hơn 1410745.51 triệu USD.

Dự báo

Đặt giả thuyết số liệu năm 2024, tổng thu nhập quốc dân là 20000000 (triệu USD), chỉ số nông lâm nghiệp, thủy sản là 7.5%, chỉ số nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ là 20% Với độ tin cậy 95%, thử dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của tổng thu nhập quốc dân (triệu USD).

Khoảng dự báo giá trị trung bình Ŷ 0 −sⅇ(Ŷ 0 ) t α

Khoảng dự báo giá trị cá biệt Ŷ 0−sⅇ(Y 0−Ŷ 0) t α

Với Ydb = Ŷ 0 ; se1 = sⅇ( Y 0−Ŷ 0 ) ; se2 = sⅇ( Ŷ 0); C = @qtdist(1 − α 2; n − k)

Thực hiện trên phần mềm EVIEWS, với:

Se2 = sqr((se1)^2 – (MH.@se)^2)CanDuoiTrungBinh = Ydb - @qtdist(0.975,24)*se2

CanTrenTrungBinh = Ydb + @qtdist(0.975,24)*se2 CanDuoiCaBiet = Ydb - @qtdist(0.975,24)*se1 CanTrenCaBiet = Ydb + @qtdist(0.975,24)*se1

Ta có kết quả như sau:

KIẾN NGHỊ ĐỀ XUẤT TỪ MÔ HÌNH

Đề tài này hướng đến mục tiêu là phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI tại Brazil trong giai đoạn từ năm 1996 đến 2022 và dự báo năm 2024 Qua phân tích bằng chạy mô hình hồi quy (OLS) đã đưa ra kết quả cho thấy các yếu tố vĩ mô bao gồm nông, lâm nghiệp & thủy sản; xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ;nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ; lạm phát thực sự có tác động đến sự biến động của tổng thu nhập quốc dân tại Brazil trong giai đoạn từ năm 1996 - 2022 Vì vậy dựa trên phân tích này các nhà nghiên cứu, các nhà kinh tế và các nhà làm chính sách có thể một phần nào đó điều tiết được thu nhập quốc dân GNI thông qua việc điều tiết các nhân tố ảnh hưởng đến nó như nông, lâm nghiệp & thủy sản; xuất khẩu hàng hóa & dịch vụ; nhập khẩu hàng hóa & dịch vụ; lạm phát

Tuy nhưng, nghiên cứu vẫn còn một số điều hạn chế nhất định không thể tránh khỏi bởi vì tiểu luận này chỉ phân tích các nhân tố vĩ mô ở mức cơ bản, ngoài ra còn nhiều yếu tố khác nữa cũng có thể tác động đến tổng thu nhập quốc dân GNI Do đó, để có thể hoàn thiện hơn nữa, sẽ cần tiếp tục nghiên cứu thêm các yếu tố vĩ mô bên ngoài cũng như là các biến nội tại khác để hoàn thiện mô hình, và cho kết quả một cách đầy đủ và khách quan nhất.