bài tập nhóm nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc thu hút dòng vốn đầu tư ròng trực tiếp từ nước ngoài vào các nước trên thế giới

1.GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ Đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI là một trong những yếu tố thúc đẩy sự phát triển của nhiều quốc gia trên thế giới, đặc biệt là các quốc gia đang phát triển.. FDI khôn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÀI TẬP NHÓM Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc thu hút dòng vốn đầu tư ròng trực tiếp từ nước ngoài vào

các nước trên thế giới

Thành viên nhóm: Nguyễn Thị Ngọc Hương (31201022503)

Đào Huyền Phi Linh (31201022247) Phan Úy Phương (31201022565) Trần Kim Sang (31201022883) Trần Thị Hải Yến (31201022935)

TP.HCM, THÁNG 4 NĂM 2022

Mục lục

1.GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ 1

2.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1

2.1.Mô tả dữ liệu 1

2.2.Nguồn thu thập dữ liệu 3

3.PHÂN TÍCH KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 3

3.2.Kiểm định sai dạng hàm 4

3.3.Kiểm định tính chuẩn của phần dư u 4

3.4.Kiểm định đa cộng tuyến 5

3.5.Kiểm định phương sai thay đổi 5

3.6.Kiểm định ý nghĩa thống kê riêng lẻ cho từng biến và ý nghĩa các hệ số 6

3.7.Kiểm định đồng thời 6

3.8.Tìm khoảng tin cậy của các hệ số các biến độc lập với mức ý nghĩa 5% 7

4.KẾT LUẬN 8

5.PHỤ LỤC 8

Sript Rstudio

1.GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ

Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là một trong những yếu tố thúc đẩy sự phát triển của nhiều quốc gia trên thế giới, đặc biệt là các quốc gia đang phát triển FDI không chỉ đáp ứng nhu cầu vốn của các nước đang phát triển mà còn giúp cải thiện cơ sở vật chất, tạo điều kiện thúc đẩy khoa học và công nghệ, từ đó góp phần to lớn vào sự phát triển của nền kinh tế, xã hội và chất lượng cuộc sống của công dân Trên thực tế, FDI là một tiêu chuẩn để đánh giá tiềm năng phát triển của một quốc gia và được coi là cơ hội để phát triển Vì vậy, các nước đang phát triển có nguồn tài nguyên thiên nhiên dồi dào như tài nguyên thiên nhiên, lực lượng lao động… nhưng lại không có đủ vốn và công nghệ thì FDI là giải pháp bù đắp vô cùng hiệu quả để lấp đầy khuyết điểm này Việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến FDI giúp chính phủ đề ra và điều chỉnh các chính sách phù hợp nhằm thu hút tối đa nguồn vốn FDI, mở ra cơ hội lớn cho sự phát triển của nền kinh tế quốc dân Hiểu được những biến động mà các nhân tố ảnh hưởng đến FDI có thể giúp chính phủ và các nhà hoạch định chính sách định hướng và phát triển nền kinh tế ngày càng mạnh mẽ, đặc biệt trong thời đại hội nhập toàn cầu mạnh mẽ như ngày nay Vì vậy, chúng em xin chọn đề tài: “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc thu hút dòng vốn đầu tư ròng trực tiếp từ nước ngoài vào các nước trên thế giới”

Với đề tài này, chúng em nghiên cứu sự biến động FDI của 79 quốc gia trên thế giới tại cùng thời điểm

2.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Mô tả dữ liệu

Danh sách các biến:

Tên

sử dụng biến lfdi để đánh giá

Biến

độc

lập

lgdp Logarit cơ

số e của

GDP

(+)

GDP là thước đo quy mô và sự phát triển, lớn mạnh của nền kinh

tế của một quốc gia, GDP tiêu chuẩn để các nhà đầu tư đánh giá

và quyết định hợp tác

Tổng sản phẩm quốc nội càng cao thì fdi càng cao

grgdp Tốc dộ tăng

trưởng của

GDP (đơn

vị %)

(+) Đây là chỉ số thể hiện rõ quy mô thị trường Các nghiên cứu của Kang,S.J và Lee, H.S (2007) đã nhấn mạnh sự hấp dẫn FDI vào một quốc gia nhờ vào quy mô lớn

Tốc dộ tăng trưởng GDP (đơn vị %) càng cao thì fdi càng cao

lwage Logarit cơ

số e của

mức lương

(+) Thu nhập ở đây thể hiện sức mua của thị trường Nguyễn Thị Tường Anh và Nguyễn Hữu Tâm (2013) trong nghiên cứu của mình cũng đã

sử dụng biến mức lương với kỳ vọng thu nhập càng cao sẽ là tiềm năng cho sức tiêu thụ cao, do đó

mà kích thích dòng vốn FDI đi vào

Ký hiệu wage đại diện cho thu nhập Trong bài, nhóm sử dụng thu nhập người lao động theo năm ( tính theo %GDP) Trong mô hình nghiên cứu, nhóm tiến hành logarit hóa và sử dụng biến lwage để đánh giá

btnhomModel=lm(lfdi~lgdp+grgdp+lwage+ltrade, data = btnhom )

summary(btnhomModel)

Call:

lm(formula = lfdi ~ lgdp + grgdp + lwage + ltrade, data = btnhom)

Residuals:

-1.3322 0.2284 - -0.02850.19261.0286

Coefficients:

ltrade Logarit cơ

số e của tỷ

lệ thương

mại trên

GDP

(+)

Do một nền kinh tế mở sẽ thu hút FDI vì đó là dấu hiệu cho thấy sự chào mừng của chính phủ cũng như các hàng rào thuế quan đang được giảm đi Theo nghiên cứu của Chakrabarti (2001) cho rằng độ cởi

mở của nền kinh tế chính là yếu tố quan trọng quyết định dòng chảy FDI trong mối quan hệ cùng chiều

Biến trade đại diện cho mức độ cởi mở của nền kinh tế, sử dụng lượng xuất khẩu hàng hóa, dịch

vụ (tính theo %GDP) Trong mô hình nghiên cứu, nhóm tiến hành logarit hóa biến này và

sử dụng biến ltrade để đánh giá

Từ đây, ta viết mô hình hồi quy cho tổng thể (PRF) và mẫu (SRF) như sau:

PRF: lfdi = β0 + βlgdp + βgrgdp + βlwage + βltrade + u

SRF: � ���= �  

�� � � 

����� 

����� 

������

2.2 Nguồn thu thập dữ liệu

Worldbank.org

3.PHÂN TÍCH KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

3.1 Chạy hồi quy mô hình

Load các packages cần thiết:

Chạy hồi quy mô hình:

library(readxl)

library(tse ries)

library(lmt est)

library(car)

library(nor mtest)

(Intercept) -1.57958

lgdp grgdp lwage ltrade

-0.73200 0.05324 7.29660 0.65012

0.66312 0.07520 0.02300 3.37009 0.20410

-2.3820.01979 *

9.734 6.93e-15 ***

2.315 2.165 3.185

0.02341 *

0.03360 *

0.00212 **

3.2 Kiểm định sai dạng hàm

H0: mô hình đúng dạng hàm

H1: mô hình sai dạng hàm

Mức ý nghĩa = 5%

Do p-value = 0,7 > 0,05 → chưa đủ cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Mô hình đúng dạng hàm.

3.3 Kiểm định tính chuẩn của phần dư u

3.3.1 Dùng kiểm định Jarque-Bera

H0: phần dư phân phối chuẩn

H1: phần dư không phân phối chuẩn

Mức ý nghĩa: 1%

> resettest(btnhomModel)

RESET test

data: btnhomModel

RESET = 0.34776, df1 = 2, df2 = 72, p-value = 0.7074

> phandu1 = resid(btnhomModel)

> jarque.bera.test(phandu1)

Jarque Bera Test

data: phandu1

X-squared = 26.777, df = 2, p-value = 1.533e-06

Do p-value =1,533 < 0,01 → bác bỏ H0

Kết luận: phần dư u không phân phối chuẩn.

3.3.2 Dùng kiểm định Shapiro-Wilk

H0: phần dư phân phối chuẩn

H1: phần dư không phân phối chuẩn

Mức ý nghĩa: 1%

Do p-value = 0,003 < 0,01→ bác bỏ H0

Kết luận: phần dư u không phân phối chuẩn

Nhận xét: Do u không phân phối chuẩn nên sẽ ảnh hưởng đến kiểm định t và kiểm định F Vì

vậy các giả thuyết của kiểm định ý nghĩa riêng lẻ và kiểm định ý nghĩa đồng thời không đáng tin cậy

3.4 Kiểm định đa cộng tuyến

Tất cả các biến đều có vif < 10

Kết luận: Các biến không bị đa cộng tuyến.

3.5 Kiểm định phương sai thay đổi

H0: mô hình có phương sai của u không đổi

H: mô hình có phương sai của u thay đổi

> shapiro.test(phandu1)

Shapiro-Wilk norma lity tes t

data: phandu1

W = 0.949, p-value = 0.003257

> vif(btnhomModel)

1.901458 1.219205 1.807313 1.456739

> bptest(btnhomModel)

studentized Breusch-Pagan test

data: btnhomModel

BP = 2.1218, df = 4, p-value = 0.7134

grgdp = 0

lgdp = 0

lwage = 0

ltrade = 0

Model 1: restricted model

Model 2: lfdi ~ lgdp + grgdp + lwage + ltrade

Mức ý nghĩa: 5%

Vì p-value = 0,7134 > 0,05 → chưa đủ cơ sở bác bỏ H0

Kết luận: Mô hình có phương sai của u không đổi

3.6 Kiểm định ý nghĩa thống kê riêng lẻ cho từng biến và ý nghĩa các hệ số

Giả

thuyết H

0: β1=0

H1: β1 ≠ 0 H

0: β2=0

H1: β2 ≠ 0

H0: β3=0

H1: β3 ≠ 0

H0: β4=0

H1: β4 ≠ 0

p-value 6.93e-15 < α= 0,05 0.023 < α= 0,05 0.03360 < α= 0,05 0.00212 < α= 0,05

Kết

luận lgdp có ý nghĩa thống kê riêng lẻ

tại mức ý nghĩa

5%

grgdp có ý nghĩa thống kê riêng lẻ tại mức ý nghĩa 5%

lwage có ý nghĩa thống kê riêng lẻ tại mức ý nghĩa 5%

ltrade có ý nghĩa thống kê riêng lẻ tại mức ý nghĩa 5%

Ý

nghĩa

hệ số

β1 = 0.73200

→khi lgdp tăng

lên 1 đơn vị thì

lgdp tăng lên 0,73

đơn vị

β2 = 0.05324

→khi grgdp tăng lên 1 đơn vị thì lgdp tăng lên 0,05 đơn vị

β3 = 7.29660

→khi lwage tăng lên 1 đơn vị thì lgdp tăng lên 7,30 đơn vị

β4 = 0.65012

→khi ltrade tăng lên 1 đơn vị thì lgdp tăng lên 0,65 đơn vị

3.7 Kiểm định đồng thời

3.7.1 Kiểm định tất cả các biến độc lập tác động đồng thời tới lfdi với mức ý nghĩa 5%.

1 78 32.034

2 74 9.128 4 22.906 46.424 < 2.2e-16 ***

-Signif codes: 0 ‘***’ 0.001‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

linearHypothesis(btnhomModel, c("grgdp=0","lwage=0"))

Linear hypothesis test

Hypothesis:

grgdp = 0

lwage = 0

Model 1: restricted model

Model 2: lfdi ~ lgdp + grgdp + lwage + ltrade

Res.Df RSS Df Sum of Sq FPr(>F)

1

2

-76 10.0416

749.12792 0.91371 3.7037 0.02931 *

Signif codes:0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

H0: βgrgdp = 0; βlgdp = 0; βlwage = 0; βltrade = 0

H1: H0 sai

Do p-value = 2,2 < 0,05 -16 → bác bỏ H0

Kết luận: Các biến độc lập đồng thời tác động lên biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5% 3.7.2 Kiểm định các biến “grgdp” và biến “lwage” tác động đồng thời tới lfdi với mức ý nghĩa 5%

H0: βgrgdp = 0; βlwage = 0

H1: H0 sai

Do p-value = 0,02 < 0,05 → bác bỏ H0

Kết luận: Hai biến “grgdp” và “lwage” đồng thời tác động lên biến phụ thuộc lfdi với mức ý

nghĩa 5%

3.8 Tìm khoảng tin cậy của các hệ số các biến độc lập với mức ý nghĩa 5%

> confint(btnhomModel)

2.5 % 97.5 %

(Intercept) -2.900872607 -0.25828693

lgdp 0.582159402 0.88184235

grgdp 0.007409315 0.09906315

lwage 0.581563060 14.01164561

ltrade 0.243440646 1.05679195

β1 (0.582159402 ; 0.88184235)∈

β2 (0.007409315 ; 0.09906315)∈

β3 (0.581563060 ; 14.01164561)∈

β4 (0.243440646 ; 1.05679195)∈

4.KẾT LUẬN

Thông qua các kết quả thực nghiệm, chúng ta có một số kết luận như sau:

Sau khi kiểm định sai dạng hàm, chúng ta có thể khẳng định mô hình đúng dạng hàm

Về phần kiểm định phân phối chuẩn của sai số u, do tệp dữ liệu chỉ có 74 mẫu nên ảnh hưởng nhiều đến độ phân phối của u Do dữ liệu thu thập khá giới hạn và vĩ mô nên nhóm không đủ phương tiện để thu thập đầy đủ Trong tương lai nếu có điều kiện hơn, nhóm có thể bổ sung mẫu giúp dữ liệu có sai số phân phối chuẩn Vì u không phân phối chuẩn nên các kiểm định t, kiểm định F và p-value chưa đáng tin cậy

Ngoài ra, mô hình có phương sai không đổi cho thấy các hệ số ước lượng của các biến hồi quy là những ước lượng tốt, vững và không chệch

Tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê riêng lẻ tại mức ý nghĩa 5% Ngoài ra, các biến độc lập đều đồng thời tác động đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên như

đã trình bày ở phần phân phối chuẩn của u, các mức ý nghĩa tác động không đáng tin cậy Kết quả hồi quy cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập đều có hệ

số Beta dương, nghĩa là có tác động tích cực lên biến phụ thuộc lfdi Như vậy, kết quả kiểm định chứng minh được giả thuyết đề xuất ban đầu là hợp lí và đều được chấp nhận

Về chất lượng của dữ liệu: do dữ liệu là dạng thứ cấp, được thu thập từ website uy tín nhưng tệp dữ liệu ít mẫu Nhưng sau khi trải qua quá trình kiểm định cho thấy chất lượng

dữ liệu đạt chuẩn khoảng hơn 70% do tất cả các kết quả chạy được đều khá khả quan Qua những bước kiểm định và diễn giải kết quả như trên, bài nghiên cứu đã đạt được những mục tiêu ban đầu Bên cạnh đó, bài thu hoạch đã đáp ứng các quy trình của một mô hình hồi quy do giảng viên đề xuất

5.PHỤ LỤC

5.1 Sript Rstudio

install.packages("readxl")

install.packages("tseries")

install.packages("fBasics")

install.packages("car")

library (readxl)

library (tseries)

library (lmtest)

library(car)

library (normtest)

btnhomModel=lm(lfdi~lgdp+grgdp+lwage+ltrade, data = btnhom )

summary(btnhomModel)

#Reset test

resettest(btnhomModel)

#KD u ppc

phandu1 = resid(btnhomModel)

jarque.bera.test(phandu1)

shapiro.test(phandu1)

#ktra dct

vif(btnhomModel)

#KD p/sai thay doi = BP test

bptest(btnhomModel)

#KD dong thoi

#Tìm khoang tin cay c ua he so

confint(btnhomModel)