bài tập lớn kinh tế lượng chủ đề những yếu tố ảnh hưởng tới gdp việt nam giai đoạn 2010 2022

LỜI MỞ ĐẦUTrong nền kinh tế toàn cầu hóa như hiện nay, GDP Gross DomesticProduct được coi là thước đo sự phát triển của mọi quốc gia.. Tổng sản phẩmquốc nội hay GDP là giá trị tính bằng

ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂNKHOA TOÁN KINH TẾ

BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG

CHỦ ĐỀ : NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI GDP VIỆT NAM GIAIĐOẠN 2010-2022

LỚP LECTURE : TOKT1101(123)_10

LỚP SEMINAR: TOKT1101(123)_10_TL_01NHÓM SỐ : 5

Tỷ lệ % đóng góp

20%

-Đưa ra mô hình, giải thích mô hình(C3).

-Phân tích hồi quy

-Phát hiện đa cộng tuyến và loại bỏ biến

20%

-Đưa ra mô hình, giải thích mô hình(C3).

-Phân tích hồi quy.

-Phát hiện đa cộng tuyến và loại bỏ biến

LỜI MỞ ĐẦU

Trong nền kinh tế toàn cầu hóa như hiện nay, GDP (Gross DomesticProduct) được coi là thước đo sự phát triển của mọi quốc gia Tổng sản phẩmquốc nội hay GDP là giá trị tính bằng tiền của tất cả sản phẩm và dich vụ cuốicùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ trong một khoảng thời giannhất định, thường là 1 năm Tỷ lệ tăng trưởng GDP là chỉ tiêu kinh tế vĩ môquan trọng nhất mô tả tình hình tăng trưởng kinh tế Tất cả các quốc gia trênthế giới đều quan tâm tới tăng trưởng kinh tế bởi nó sẽ quyết định tới sự phồnvinh kinh tế của đất nước và nâng cao đời sống nhân dân Để tính GDP,người ta sử dụng rất nhiều các dữ liệu sơ cấp được tập hợp từ các nguồnthống kê ổn định khác nhau Mục tiêu của việc tính GDP là tập hợp các thôngtin rời rạc thành một con số bằng thước đo tiền tệ- con số nói lên giá trị củatổng thể các hoạt động.

Nhận thấy được tầm quan trọng của GDP đối với nền kinh tế, nhómchúng em quyết định đi sâu nghiên cứu về những tác động ảnh hưởng đếnGDP Từ đó có thể tìm ra những giải pháp tối ưu cho sự tăng trưởng GDP.

THIẾT KẾ MÔ HÌNH HỒI QUY 8

1 Mô hình hồi quy 8

2 Ước lượng mô hình hồi quy 9

3 Phân tích hồi quy 9

CHƯƠNG 4 ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH 15

KIỂM ĐỊNH PHÂN TÍCH 15

1 Kiểm định các tham số hồi quy 15

2 Kiểm định lựa chọn mô hình 15

2.1.Kiểm định mô hình thừa biến, thiếu biến 15

2.2.Kiểm định mô hình phương sai sai số thay đổi 16

2.3.Kiểm định sai số không phân phối chuẩn : 16

2.4.Kiểm định tự tương quan : 17

CHƯƠNG 1ĐẶT VẤN ĐỀ1 Mục đích nghiên cứu

Vấn đề nghiên cứu: Phân tích một số yếu tố tác động đến tốc độ tăng

trưởng GDP của Việt Nam năm 2010-2022

Đánh giá hiện trạng tình hình chung về tốc độ tăng trưởng GDPĐưa ra giả thiết các biến ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng GDP

Xây dựng mô hình kinh tế lượng, loại bỏ các biến độc lập có ít ý nghĩa vàtác động đến biến phụ thuộc.

Đề xuất một số phương án nhằm tăng tốc độ tăng trưởng GDP.

 Tổng giá trị xuất khẩu (X4i, đơn vị tính: tỷ USD) Tổng giá trị nhập khẩu (X5i, đơn vị tính: tỷ USD)

 Tỷ lệ thất nghiệp với trình độ học vấn cơ bản ( X6i, đơn vị tính: %) Tỷ lệ chi tiêu chính phủ cho giáo dục (%) ( X7i, đơn vị tính: %) Đầu tư trực tiếp từ nước ngoài ( X8i, đơn vị tính: tỷ USD)

CHƯƠNG 2

THU THẬP SỐ LIỆU

1 Phương pháp thu thập dữ liệu

Để có được dữ liệu cho bài tập, nhóm sử dụng phương pháp thu thập từnhững số liệu có sẵn, chủ yếu được đăng tải trên website Ngân hàng thế giới (https://databank.worldbank.org/reports.aspx?source=2&country=VNM#).

Lý do sử dụng phương pháp này:- Tiết kiệm thời gian- Tiết kiệm chi phí- Độ tin cậy cao

- Phù hợp với thông tin cần sử dụng

2 Loại dữ liệu

Nguồn dữ liệu được sử dụng trong đề tài là dữ liệu thời gian , được thuthập trong khoảng thời gian 13 năm (từ năm 2010 tới năm 2022) của ViệtNam.

3 Định nghĩa vấn đề và bảng số liệu

Định nghĩa vấn đề:

hiệu Kỳ vọngvề dấu

Tỷ lệ lạm phát

(%) Tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng nhiều đến giácả cũng như tỷ giá hối đoái của đồng tiền bản địa so với đồng tiền so sánh, làm giá trị GDP cũng thay đổi theo.

-Dân số (triệu người)

Một nước có dân số đông thì tiềm lực kinh tế càng lớn nên tổng sản lượng

quốc nội làm ra lớn hơn ( Nhưng cũng có tình trạng nền kinh tế trì trệ vì sự quản lý không tốt của nhà nước)

Tổng giá trị xuất khẩu

tỷ đôla Mỹ

Khi chúng ta xuất khẩu sẽ làm tăng giá trị xuất khẩu ròng mang lại cho nền kinh tế.

Tổng giá trị nhập khẩu

tỷ đôla Mỹ)

Khi chúng ta nhập khẩu sẽ làm tăng giá trị nhập khẩu ròng mang lại cho nền kinh tế.

-Tỷ lệ thất nghiệp

% Nền kinh tế không toàn dụng nhân công thì không phát huy được hết tiềm lực kinh tế của quốc gia để tạo ra hàng hóa và giá trị của chúng.

-Tỷ lệ chi tiêuchính phủ cho giáo dục

(%) Tỷ lệ chi tiêu cho giáo dục của chính phủ thể hiện mức độ quan tâm của chính phủ tới việc đào tạo nhân tài cho đất nước, phát triển nền kinh tế.

Đầu tư trực tiếp từ nước ngoài

(tỷ đôla Mỹ)

Khi được đầu tư nhiều thì nền kinh tế có xu hướng phát triển mạnh hơn và GDP đạt cao hơn.

CHƯƠNG 3

THIẾT KẾ MÔ HÌNH HỒI QUY

1.Mô hình hồi quy

Dựa vào thông tin số liệu về GDP của Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2022,nhóm đưa ra mô hình kinh tế lượng để phân tích một số yếu tố có ảnh hưởngđến GDP: Tỷ lệ lạm phát (tính theo chỉ số điều chỉnh GDP) (%); Dân số (triệungười); Tổng giá trị xuất khẩu (tỷ USD); Tổng giá trị nhập khẩu (tỷ USD); Tỷ lệthất nghiệp với trình độ học vấn cơ bản (%); Chi tiêu chính phủ cho giáo dục(%); Đầu tư trực tiếp từ nước ngoài (tỷ USD).

Trên cơ sở đó, ta có mô hình hồi quy tổng thể như sau:

GDP = β1 + β2LP + β3DS + β4XK + β5NK + β6TN + β7CP + β8DT + uTrong đó:

 Yi: GDP (tỷ USD), là biến phụ thuộc (biến được giải thích) LP: Tỷ lệ lạm phát (%)

 DS: Dân số (triệu người)

 XK: Tổng giá trị xuất khẩu (tỷ USD) NK: Tổng giá trị nhập khẩu (tỷ USD)

 TN: Tỷ lệ thất nghiệp với trình độ học vấn cơ bản (%) CP: Tỷ lệ chi tiêu chính phủ cho giáo dục (%)

 DT: Đầu tư trực tiếp từ nước ngoài (tỷ USD) β1: Hệ số chặn

 β2: Hệ số của biến độc lập tỷ lệ lạm phát

 β3: Hệ số của biến độc dân số

 β4: Hệ số của biến độc lập tổng giá trị xuất khẩu β5: Hệ số của biến độc lập tổng giá trị nhập khẩu

 β6: Hệ số của biến độc lập tỷ lệ thất nghiệp với trình độ học vấn cơ bản β7: Hệ số của biến độc lập tỷ lệ chi tiêu chính phủ cho giáo dục

 β8: Hệ số của biến độc lập đầu tư trực tiếp từ nước ngoài

2.Ước lượng mô hình hồi quy

Với mẫu số liệu trên, tiến hành hồi quy trên phần mềm Eviews, ta được kết quảsau:

Mô hình 1

Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 11/12/23 Time: 20:58Sample: 2010 2022

Included observations: 13

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-909.7209539.2819-1.6869120.1524LP0.1308780.2230570.5867480.5829DS11.703206.2262831.8796450.1189XK0.8771410.4321252.0298320.0981NK-0.3257130.330944-0.9841920.3702TN-13.880647.620159-1.8215680.1282CP3.2065604.2643730.7519420.4860DT-2.3178551.784463-1.2989090.2506R-squared0.999024 Mean dependent var269.7154Adjusted R-squared0.997657 S.D dependent var79.57089S.E of regression3.851705 Akaike info criterion5.810167Sum squared resid74.17816 Schwarz criterion6.157828Log likelihood-29.76608 F-statistic730.9057Durbin-Watson stat2.020331 Prob(F-statistic)0.000000

Hệ số tương quan giữa các biến

GDP 1.000000 -0.620332 0.991638 0.996620 0.988889 0.683110 -0.767952 0.961969LP-0.620332 1.000000 -0.655550 -0.582363 -0.549496 -0.413069 0.449988 -0.561150DS 0.991638 -0.655550 1.000000 0.988197 0.980210 0.736301 -0.807804 0.972882XK 0.996620 -0.582363 0.988197 1.000000 0.997310 0.711382 -0.770441 0.960555NK 0.988889 -0.549496 0.980210 0.997310 1.000000 0.734479 -0.769095 0.951309TN 0.683110 -0.413069 0.736301 0.711382 0.734479 1.000000 -0.632244 0.680750CP-0.767952 0.449988 -0.807804 -0.770441 -0.769095 -0.632244 1.000000 -0.823789DT 0.961969 -0.561150 0.972882 0.960555 0.951309 0.680750 -0.823789 1.000000

3.Phân tích hồi quy

Từ mô hình hồi quy 1, ta có hàm hồi quy mẫu là:

GDP = -909.7209221 + 0.1308780428*LP + 11.70319911*DS +0.877141149*XK - 0.3257126697*NK - 13.88063725*TN + 3.206559889*CP- 2.317854782*DT

 Kiểm định ý nghĩa mô hình bằng kiểm định F Ta thấy, F = 731,1445 vàmức ý nghĩa của F, Pf < 0,05, do đó ta có thể kết luận mô hình trên là có ýnghĩa.

 Từ mô hình số 1, ta thấy các hệ số tương quan là đủ lớn nên có thể xảy rađa cộng tuyến.

Included observations: 13

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-933.0481338.3458-2.7576760.0330LP0.1265400.2043020.6193810.5584DS10.703873.9376972.7183070.0347NK0.7309020.0933757.8275890.0002TN-13.849924.456142-3.1080520.0209CP4.8244963.5144731.3727510.2189

DT-0.6470481.665041-0.3886080.7110R-squared0.999224 Mean dependent var212.4362Adjusted R-squared0.998448 S.D dependent var92.36939S.E of regression3.638882 Akaike info criterion5.724963Sum squared resid79.44879 Schwarz criterion6.029167Log likelihood-30.21226 F-statistic1287.695Durbin-Watson stat1.976297 Prob(F-statistic)0.000000

Prob các biến DS, NK, TN nhỏ hơn 0.05 => DS, NK, TN có tác động tới XK.Trong đó, NK và XK có mối quan hệ đa cộng tuyến cao nhất nên ta loại bỏ biếnNK ra khỏi mô hình và tiếp tục hồi quy với các biến còn lại

Sau khi bỏ biến NK, tiến hành chạy hồi quy, ta được kết quả:

Mô hình 3

Redundant Variables: NK

F-statistic0.968634 Probability0.370218Log likelihood ratio2.302043 Probability0.129204Test Equation:

Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 11/12/23 Time: 21:25Sample: 2010 2022

Included observations: 13

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-1194.089454.1557-2.6292500.0391LP0.1348550.2224360.6062620.5666DS14.958775.2611042.8432750.0294XK0.4712560.1287163.6612100.0106TN-19.341245.209653-3.7125770.0099CP4.8121473.9296741.2245670.2666DT-2.3597801.779286-1.3262510.2330R-squared0.998835 Mean dependent var269.7154Adjusted R-squared0.997669 S.D dependent var79.57089S.E of regression3.841624 Akaike info criterion5.833401Sum squared resid88.54847 Schwarz criterion6.137604Log likelihood-30.91711 F-statistic857.0421Durbin-Watson stat2.355873 Prob(F-statistic)0.000000

Dựa vào mô hình, ta thấy:

 Pf > 0,05 => Chọn H0 hay có thể thu hẹp mô hình 1 về mô hình 2.

 R2 là 0,998835, có nghĩa là 99,8835% sự biến đổi của GDP được giảithích bởi các biến trong mô hình

 Kiểm định ý nghĩa mô hình bằng kiểm định F, ta thấy F = 857,0421 và Pf

< 0,05, do đó ta có thể kết luận mô hình 2 có ý nghĩa.

 Từ mô hình 3, ta thấy các hệ số tương quan đủ lớn để xảy ra đa cộngtuyến.

 Với mức ý nghĩa 5%, P-value (2) > P-value (7) > P-value (8) nên ta loạibỏ biến LP ra khỏi mô hình và tiếp tục hồi quy với các biến còn lại.

Sau khi bỏ biến LP, tiến hành chạy hồi quy, ta được kết quả:

Mô hình 4

Redundant Variables: LP

F-statistic0.367553 Probability0.566556Log likelihood ratio0.772926 Probability0.379314Test Equation:

Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 11/12/23 Time: 21:44Sample: 2010 2022

Included observations: 13

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-958.2597223.5633-4.2863020.0036DS12.233192.6063544.6936030.0022XK0.5308040.0793416.6901260.0003TN-17.794174.331854-4.1077500.0045CP3.9667833.5040661.1320510.2949DT-1.7015781.344482-1.2656010.2462R-squared0.998763 Mean dependent var269.7154Adjusted R-squared0.997880 S.D dependent var79.57089S.E of regression3.663972 Akaike info criterion5.739010Sum squared resid93.97285 Schwarz criterion5.999756Log likelihood-31.30357 F-statistic1130.519Durbin-Watson stat2.183281 Prob(F-statistic)0.000000

 Kiểm định ý nghĩa mô hình bằng kiểm định F Ta thấy, F = 1130.519 vàmức ý nghĩa của F, Pf < 0,05, do đó ta có thể kết luận mô hình trên là có ýnghĩa.

 Với mức ý nghĩa là 5%, ta thấy P(CP)<0.05 và P(DT)< 0.05, ta kiểm địnhWald hai biến này được bảng

Wald Test:Equation: UntitledNull Hypothesis: C(5)=0

Wald Test:Equation: UntitledNull Hypothesis: C(6)=0

Prob(F) đều lớn hơn 0.05, ta có kết luận hai biến CP và DT không có tác độngtới GDP.

Sau khi bỏ biến CP và DT, tiến hành chạy hồi quy, ta được kết quả:

Mô hình 5

Redundant Variables: CP DT

F-statistic2.070342 Probability0.196631Log likelihood ratio6.041015 Probability0.048776Test Equation:

Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 11/12/23 Time: 21:56Sample: 2010 2022

Included observations: 13

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-672.0931193.1935-3.4788600.0070DS9.0311442.2817523.9579870.0033XK0.5651610.0842046.7118470.0001TN-16.699004.649795-3.5913400.0058R-squared0.998032 Mean dependent var269.7154Adjusted R-squared0.997375 S.D dependent var79.57089S.E of regression4.076494 Akaike info criterion5.896012Sum squared resid149.5603 Schwarz criterion6.069842Log likelihood-34.32408 F-statistic1521.034Durbin-Watson stat1.425840 Prob(F-statistic)0.000000

 R2 là 0.998032, có nghĩa là 98,8032% sự biến đổi của GDP được giảithích bởi các biến trong mô hình

 Tất cả tham số đều có P-value < 0,05 thỏa mãn điều kiện: các tham sốđều có ý nghĩa, tức là các biến độc lập được chọn có tác động đến biếnphụ thuộc.

β6 = -16,69900, có nghĩa là, khi tỷ lệ thất nghiệp tăng 1%, trung bình,GDP giảm 16,699 tỷ USD với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

 Ta thấy β3 > 0, β4 > 0, β6 < 0, điều này hoàn toàn phù hợp với lý thuyếtkinh tế Từ đó, ta có hàm hồi quy mẫu:

GDP = -672,0930711 + 9,031143991DS + 0,5651612648XK –16,698997TN

 Dựa trên tất cả các ràng buộc trên, mô hình 5 dường như là tốt nhất vàđược chọn như là mô hình cuối của sự diễn dịch Mặc dù vậy, để thực sựcó những kết quả thỏa đáng, chúng ta còn phải thực hiện những kiểmđịnh và phân tích sâu hơn nữa.

CHƯƠNG 4 ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNHKIỂM ĐỊNH PHÂN TÍCH

1 Kiểm định các tham số hồi quy

Kiểm định theo từng tham số

Kiểm định β2

Gỉa thiết: {H0: β2=0

H1: β2≠ 0

P-value = 0.0033 ¿ 0.05 ⟹ bác bỏ H0, chấp nhận H1

Kết luận : Dân số có tác động đến GDP.Kiểm định β3

Giả thiết : {H0: β3=0

Log likelihood-34.32408 F-statistic1521.034Durbin-Watson stat1.425840 Prob(F-statistic)0.000000

2.1.Kiểm định mô hình thừa biến, thiếu biến

H0: Môhình(5)hàm đúng , không thiếu biếncần thiết

H1: Mô hình(5)hàm sai ,thiếu biến cần thiết

Kiểm định Ramsey:Ramsey RESET Test:

F-statistic0.960670 Probability0.355725Log likelihood ratio1.474246 Probability0.224677

F-statistic1.067836 Probability0.469267Obs*R-squared6.713233 Probability0.348183Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 11/14/23 Time: 15:04Sample: 2010 2022

Included observations: 13

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C18784.3917754.151.0580280.3308DS-401.3353384.1767-1.0446630.3364DS^22.1164542.0718281.0215400.3464XK2.5055802.1163351.1839240.2812XK^2-0.0045780.003236-1.4145930.2069TN-84.99283142.6240-0.5959220.5730TN^218.3518448.421020.3790060.7177R-squared0.516403 Mean dependent var11.50463Adjusted R-squared0.032805 S.D dependent var19.77081S.E of regression19.44382 Akaike info criterion9.076669Sum squared resid2268.372 Schwarz criterion9.380872Log likelihood-51.99835 F-statistic1.067836Durbin-Watson stat2.452599 Prob(F-statistic)0.469267

Ta có Prob(F-White) =0.469267 > α=0.05

Qua đó chưa bác bỏH0 Kết luận Mô hình (5) không có PSSSTD (đồng đều).

2.3.Kiểm định sai số không phân phối chuẩn :

Kiểm định Jarque – Berra :

H0: Môhình(5 )có Phân phốilàchuẩn

H1: Mô hình(5) có Phân phối không chuẩn

Prob(Jarque – Berra) : 0.211466 > α=0.05

Qua đó chưa bácH0 Kết luận Mô hình (5) có phân phối chuẩn.

2.4.Kiểm định tự tương quan :

Kiểm định Breush – Godfrey: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic1.131360 Probability0.375196Obs*R-squared3.175672 Probability0.204367Test Equation:

Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 11/14/23 Time: 15:28

Presample missing value lagged residuals set to zero.

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C56.32179195.26770.2884340.7814DS-0.6518162.304978-0.2827860.7855XK0.0347310.0862510.4026810.6992TN-2.7923235.139234-0.5433340.6038RESID(-1)0.5191830.4114541.2618250.2474RESID(-2)-0.4487440.371092-1.2092550.2658R-squared0.244282 Mean dependent var1.34E-13Adjusted R-squared-0.295516 S.D dependent var3.530348S.E of regression4.018267 Akaike info criterion5.923616

H0: Môhình(5 )không có tự tươngquan

H1: Mô hình(5) có tự tương quan

Ta có Prob (F) = 0.375196 > α=0.05