báo cáo đề tài lần 2 các yếu tố ảnh hƣởng đến gdp việt nam trong giai đoạn 1991 2022

Nghiêm Tuyết Anh K224030420 - Phát hiện các vi phạm của mô hình hồi quy bi gồm đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đôi và phân phối chuân của phần dư.. - Kết luận và kiến nghị 100% -

DAI HOC QUOC GIA THANH PHO HO CH MINH

TRUONG DAI HOC KINH TE - LUAT

wes

BAO CAO DE TALLAN 2

CAC YEU TO ANH HUONG DEN GDP VIET NAM

TRONG GIAI DOAN 1991 — 2022

GVHD: TS.GVC Lé Thanh Hoa

Tp.Hé Chi Minh, ngày 20 tháng 05 năm 2024

NHOM THUC HIEN

Nghiêm Tuyết Anh K224030420

- Phát hiện các vi phạm của mô hình hồi quy bi gồm đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đôi và

phân phối chuân của phần dư

- Kết luận và kiến nghị

100%

- Téng quan của báo cáo

- Phát hiện các vi phạm của mô hình hồi quy bi gồm đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đôi và

phân phối chuân của phần dư

100%

- Téng quan của báo cáo

- Cơ sở lý thuyết, phương pháp thực hiện

- Tổng hợp và viết báo cáo

100%

LOI CAM ON

Để hoàn thành báo cáo cho đề tài lần này, nhóm chúng em xin gửi đến TS.GVC Lê

Thanh Hoa - người tận tình hướng dẫn và đã giúp đỡ nhóm chúng em trong suốt khoảng thời gian qua

Vì kiến thức của cả nhóm vẫn còn nhiều hạn chế nên bài làm này sẽ không thẻ tránh khỏi

những sai sót Kính mong nhận được những ý kiến đóng góp từ phía cô

Nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn

NHAN XET CUA GI ANG VIEN HUONG DAN

MỤC LUC

2.2.3 Kết quả của phần mềm STATA,

2.3.1 Phát hiện vi phạm của mô hình: Đa cộng tuyến

3 KET LUAN, KIEN NGHI

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2 - Đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa biến GDP và biến NSLĐ

Hình 3 - Đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa bien GDP và biến FDI

Hình 4 - Đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa biến GDP và biến EXPORT

Hình 5 - Đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa biến GDP và biến IMPORT

Hình 6 - Kết quả của phần mềm STATA sau khi mô hình hóa

Hình 8 - Mô hình hồi quy phụ theo biến NSLĐ

14

14

15

Hình 15 - Kết quả của kiểm định phân phối chuẩn của phần dự 28

DANH MUC BANG BIEU

1 TONG QUAN BAO CAO

1.1 Lý do của đề tài

GDP chính là chiếc la bàn định hướng phát triển kinh tế quốc gia, là một yếu tố phản ánh

rõ nhất về bức tranh tông quan của nèn kinh tế quốc gia, về thành quả của các hoạt động sản xuất kinh doanh trong một khoảng thời gian nhất định Đồng thời, GDP cũng là một thước đo cơ bản cho tốc đệ tăng trưởng, chuyên dịch cơ cầu kinh tế, đóng vai trò làm nên táng cho công tác hoạch định kế hoạch đầu tư, tích lũy và đề ra chiến lược phát

Trong bối cảnh nên kinh tế Việt Nam đang trên đà phát triển và hội nhập quốc tế sâu rộng, nguồn vốn đầu tư từ mước ngoài (FDI) ngày càng một gia tăng, đóng góp to lớn cho tăng trưởng GDP Cùng với đó, năng suất lao động và hoạt động kinh doanh xuất - nhập khẩu cũng là những yếu tế then chót đẻ thể hiện năng lực thương mại, sức cạnh tranh và vị thế quốc tế của đất nước, tác động trực tiếp đến quy mô GDP

Nhận thức được tâm quan trọng của GDP đối với sự phát triển kinh tế, nhóm chúng em quyết định thự hiện báo cáo mang tên: “Các yếu tổ ảnh hưởng đến GDP Việt Nam trong giai đoạn 1991 - 2022” với mục tiêu nhằm đánh giá mức độ tác động của các yếu tó đến

GDP, từ đó hiểu rõ hơn về đặc điểm, tính chất và xu hướng phát triển của đất nước

1.2 Mục đích của báo cáo

Đánh giá tác động của vốn đầu tư FDI, năng suất lao động và xuất - nhập khẩu đến GDP của Việt Nam trong 30 năm, từ 1991 đến 2022 nhằm xác định vai trò và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đối với sự phát triển kinh tế của đất nước

1.3 Dữ liệu của báo cáo

Báo cáo sử dụng dữ liệu định lượng, cụ thẻ là dữ liệu chuỗi thời gian (là tập hợp của các

giá trị của một biến được ghi lại tại các thời điểm khác nhau, giúp theo dõi biến déi cha biến quan sát theo thời gian), để vẽ nên bức tranh kinh tế trong khoảng thời gian từ năm

1991 đến năm 2022 Trong báo cáo này, đữ liệu chuỗi thời gian được thu thập hàng năm

cho ba yếu tế quan trọng như sau:

« Thứ nhát, GDP (tổng sản phẩm quốc nội): Đây là chỉ số thế hiện tông giá trị của tất cả các hàng hóa và dịch vụ được sản xuất tại một quốc gia (cụ thẻ là Việt Nam) trong một khoảng thời gian nhất định (từ năm 1991 đến năm 2022)

© Thi hai, FDI (dau tu trực tiến nước ngoài): Cụ thê, đây là dòng vốn vào ròng (net inflows) dau tư từ các quốc gia khác vào nên kinh tế của Việt Nam

e Thứ ba, lượng hàng hóa xuát - nhdp: Day la tông lượng hàng hóa và dịch vụ được xuất - nhập khẩu tại Việt Nam

Dữ liệu được sử dụng trong báo cáo là loại dữ liệu thứ cấp, được thu thập từ Ngân hàng

Thế giới (World Bank) - một nguồn thông tin uy tín và chất lượng nhằm đảm bao được

tính chính xác và khách quan cho bài phân tích

1.4 Phương pháp thực hiện của báo cáo

Nhăm nghiên cứu và đánh giá một cách toàn diện ảnh hưởng của vốn đầu tư từ nước ngoài (FDI), năng suất lao động và hoạt động xuất - nhập khâu đối với GDP, nhóm nghiên cứu đã lựa chọn sử dụng mô hình hỏi quy tuyến tính Phương pháp này giúp cho

ta kiểm định được mối quan hệ lý thuyết giữa biến phụ thuộc (GDP) và các biến độc lập bao gồm FDI, năng suất lao động và tông lượng hàng hóa, dịch vụ xuất - nhập khâu

Việc phát hiện các vi phạm giả thiết cơ bản của mô hình hồi quy đóng vai trò quan trọng trong báo cáo, giúp đảm bảo được tính chính xác, tin cậy và hiệu quả toàn bộ mô hình

Các loại vi phạm được kiểm định và phát hiện bao gồm:

« _ Thứ nhất, vi phạm xáy ra do hiện zượng đa cộng tuyến: Điều này xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có mối tương quan cao với nhau, dẫn đến sự sai lệch

trong ước tính tham só và giảm bớt đi độ chính xác của toàn bệ mô hình

« Thứ hai, vi phm xảy ra do phương sai sai số thay đổi: Điều này xảy ra khi phương sai của các sai số là không đồng nhất ở tất cả các điểm quan sát

« _ Thứ ba, vi phạm xảy ra do phân phối chuẩn của phẩ» äz: Điều này xảy ra khi gia thiết ban đầu cho rằng phân dư (hay sai số) của mô hình có phân phối chuẩn đã

không còn được đáp ứng

Phát hiện các vi phạm giả thiết cơ bản của mô hình hồi quy là bước quan trọng để đảm

báo được tính chính xác, tin cậy và hiệu quả của mô hình Nhờ vậy, chúng ta có thê đưa

ra những kết luận chính xác và có ý nghĩa thực tiễn từ báo cáo Ngoài ra, việc phát hiện

được vi phạm mô hình cũng giúp cải thiện được chất lượng mô hình, từ đó nâng cao đệ chính xác của dự báo và hỗ trợ ra quyết định tốt hơn trong các lĩnh vực khác nhau 1.5 Cấu trúc của báo cáo

Nội dung của báo cáo bao gồm các phần như sau:

e Phần 1 tống hợp lại các cơ sở lý thuyết cơ bản, các phương pháp thực hiện việc

kiểm định các vi phạm của mô hình hỏi quy

e _ Phần 2 cung cấp những nội dung về các chí tiêu, số liệu của báo cáo và mô hình hồi quy tuyến tính, cũng như biểu diễn mối quan hệ giữa các biến qua dé thi

e Phản 3 sẽ đi vào việc kiểm định chỉ tiết cho từng loại vi phạm của mô hình

Và cuối cùng chính là những kết luận và kiến nghị

2 NOI DUNG BAO CAO

2.1 Co sé lý thuyết và phương pháp thực hiện

2.1.1 Đa cộng tuyến

Khi giữa các biến độc lập không có quan hệ đa cộng tuyến hoàn hảo, nhưng có liên hệ tuyến tính khá chặt, ta nói rằng mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) Nếu giữa các biến số Xa X¿ có quan hệ đa cộng tuyến hoàn hao thi sé tồn tại ít nhất một biến X; trong các biến này sao cho khi hồi quy thì nó phụ thuộc vào các biến còn lại,

khi đó ta có: X,=øœ+øœXz+ +ø„X,+ Ý với hệ số xác dinh R? = 1

Mô hình hải quy với các biến độc lập Xa X¿ được gọi là có hiện tượng đa cộng tuyến cao néu có Ít nhát một trong các”3; R/Ẻ là khá gần 1 (mà không phái bằng 1 ) và trong

đó Rj (j =2 k) là hệ số xác định trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là X; và các biến độc lập là các biến độc lập còn lại Hiện trợng đa cộng tuyến cao trong một mô hình hồi quy thẻ hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập chứ không quan tâm đến biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy

1 VIF(X)=—_ (X) TR Một quy ước chung là nếu VIF > 10 thi đấy là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến cao Tuy nhiên đây chỉ là một quy ước thực nghiệm Đối với một số tác giả hoặc trường phái

khác thì VIF > 2.5 (tương đương với R? > 0.6 hay R; > 0.775) đã được xem nhự là một

dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến cao

b) Xem xét hệ số xức định trong mô hình hải quy phạ:

2.1.2 Phương sai sai số thay déi

Theo định lý Gauss — Markov, để ước lượng OLS là tốt nhất thì phương sai sai số trong

mô hình hồi quy phải bằng nhau tại mọi quan sát, các yếu tố nhiễu (hay còn được gọi là phần dư residuals) xuất hiện trong mô hình hài quy tông thể phải có phương sai số không

thay đôi (homoscedasticity hay phương sai của sai số không đối) tức là chúng có cùng một phương sai Nếu giả thiết này không được thỏa mãn thì có sự hiện diện của phương sai số thay đối (heteroscedasticity hay phương sai của sai số thay đôi)

Phương sai số thay đối một mặt không làm mắt di tinh chat không thiên lệch và nhất quán

của các ước lượng OLS nhưng một mặt khác lại làm cho các ước lượng này không còn có

phương sai số nhỏ nhất (khiến các ước lượng không còn hiệu quả) Khi có phương sai số

thay đôi, phương sai của hệ số ước lượng tăng lên, sai số chuân không còn dang tin cậy

như trước và các kết luận về khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết về các hệ số không

thay đôi xảy ra và ngược lại

b) Kiểm định Breusch - Pagan:

Xét mô hình hồi quy tuyến tính k biếrY =/,+/;Xzt +/ X+ 1

Theo ¥ tuéng cia kiém dinh Breush — Pagan, néu u? cé tong quan voi ít nhất một trong các biến X;w? =ø,+z¿X,;+ +ø X + v(Với vị là sai số ngẫu nhiên trong mô hình hài quy phụ, thỏa mãn các giả thuyết của OLS là kỳ vọng bằng 0 và phương sai không đôi) ;

trong mô hình có ít nhất một trong các hệ øôz0 chứng tỏ có hiện tượng phương sai

sai số thay đối Khi đó, ta thực hiện bài toán kiểm định như sau:

H; là có hiện tượng phương sai số thay đổi

Các bước thực hiện được tiến hành như sau:

- Bước 1: Ước lượng mô hỉnhY =/,+/;Xz+ + X + tthu được các phần dư e,

- Bước 2: Ước lượng môhình? & BX + ;Ð X + thu được chỉ số Rệ (với w; là sai số ngẫu nhiên trong mô hình hải quy phụ)

-_ Bước 3: Tính các giá trị quan sát của những thống kê kiểm định:

« Nếu chọn tính:F, =; = xq thi ta so santF, > f,(k— 1n— k

> Néu F > f, (k— 1n_ k thi ta bác bỏ Họ và kết luận răng mô hình có hiện tượng

phương sai sai số thay đổi

e_ Nếu chọn tinh:LM,, =nR thì ta so sánhM,_> z2( k- 1)

>3 Nếu LM, >z?(k- 1;thì ta bác bỏ Họ và kết luận răng mô hình có hiện tượng

phương sai sai số thay đổi

c) Kiém dinh White:

Xét mô hình hải quy với 3 biến như sauŸ =/,+/,X.+/,X+ |

Khi mô hình hồi quy xuất hiện phương sai sai số thay đối, phương sai của các hệ số ước

6

lượng được tính theo phương pháp OLS sẽ bị chệch Tuy nhiên, người ta chứng minh

được rằng với n là đủ lớn thì phương sai này là tiệm cận với phương sai đúng nếu ứ không tương quan với các biến độc lập, bình phương của các biến độc lập và tích chéo

của các biến độc lập Do đó, thay vì xem xét phương sai sai số thay đổi thì ta chỉ cần xem

xét U? có tương quan với các biến độc lập, bình phương của các biến độc lập hay không

Đề thực hiện điều này, xét ta xét mô hình hồi quy phụ như sau:

WU =a,+a,X%,+a,X,t0 ,Xt+a ,™%a „ X X và trong mô hỉnh có ít nhất một trong

các hệ sắz, z0 chứng tỏ có hiện tượng phương sai sai số thay đôi Khi đó, ta thực hiện

bài toán kiểm định như sau:

H, 1@,=Q,= =a, = C

Ha? +a*t ta*# 0

Với: | Hạ là không có hiện tương phương sai số thay đổi

H; là có hiện tượng phương sai số thay đổi

Các bước thực hiện được tiến hành như sau:

-_ Bước l: Ước lượng mô hìnhY =Ø,+/,X +/,X + !thu được các phần đư e,

- Bước 2: Ước lượng mô hình# =z,+ư,X,+z.X¬1z,Xiz ,Xiz,X X

thu được chỉ só Re

-_ Bước 3: Tính các giá trị quan sát của những thống kê kiểm định:

=> Nếu F>† (k- 1n- kthì ta bác bỏ Ho và kết luận răng mô hình có hiện tượng

phương sai sai số thay đổi

e Néu chon tinh:LM,, =nR thi ta so saniLM,, > 72( K- 1)

> Néu LM, > 72( k- 1) thi ta bac bo Ho va két luận răng mô hình có hiện tượng

phương sai sai số thay đổi

2.1.3 Phân phối chuẩn của phần dư

Kiểm định Jacque — Bera (JB) duge đề xuất bởi Jacque và Bera (1987), đề xuất một ý tưởng như sau: Biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn sẽ có độ bất đối xứng bằng 0 và độ nhọn bằng 3 nên nêu một biến nào đó có độ bát đối xứng quá khác 0 và độ nhọn quá khác

3 thì đó là dấu hiệu cho thấy biến đó không tuân theo quy luật phân phối chuân

Các bước thực hiện được tiến hành như sau:

-_ Bước 1: Lap cap gia thuyết thống kê như sau

Họ: Phần dư tuân theo quy luật của phân phối chuẩn

H:: Phần dư không tuân theo quy luật của phân phối chuân

- Bước 2: Tính giá trị quan sát của thông kê kiêm định

(K_ 3 voi S =— hein —_ —_ va K= _i_ —_ _ Len

2.2 Dữ liệu và mô hình hãi quy

2.2.1 Các biến cúa báo cao

a) Biển phụ thuộc

-_ Giá trị tông sản phẩm quốc nội trong giai đoạn 1991 - 2022 (GDP)

- Donvi: USD

b) Bién phu thuéc

-_ Biến độc lập I: Vốn đầu tư nước ngoài trực tiếp (Foreign direct investment) trong giai đoạn 1991 - 2022 (FDI)

2015 239258328381 ,7 13943,71 11800000000,0¢ 174473995760,1 172245363449 ,1i

2016 257096001177,9 14829,14 12600000000,0 190526867622,1 183315160578,9

2017 281353605986,9 15769,11 14100000000,0 230041804334,6 222881465513,2/

2018 310106478394,6 16749,21 15500000000,0 261802606400,7 248830929052,9I

2019 334365270496,6 17872,67 16120000000,0 284737396458,4 265976295978,5I

2020 346615738537,8 18843,29 15800000000,0 292479897880,1 273355955445 5)

2021 366137569122 ,2 19281,71 15660000000,0 341432044460,9 341154305670,7:

2022 408802378904,8 20407,73 17900000000,0 384218511175,54 375050094 188,21

2.2.3 Két qua cha phan mem STATA

Bảng 1 - Dữ liệu của báo cao

regress GDP NSLD FDI EXPORT IMPORT, lcvel(99)

Source SS df MS Number ofobs = 32

F427 = 589-48 Model 4.9088c+23 4 12272c+23 Prob>F = 0.0000

Residual 5.6210c+21 27 2.0819c+20 R-squared = 0.9887

+drRzsqmared—=——0-9870 TofaL 4.965lE+23 31 1.6016c+22 Root MSE = 14ctl0

GDP Coefficicnt Std err t P>It| [99% conf intcrval]

NSLD

1.409232 -909385.9 1.46c+07 11.41692

4577654 2.975859 -2.653676 1589635 -8.09c+10 2.03c+10

Hình 1 - Kết quả của phần mềm STATA

2.2.4 Mô hình hồi quy

a) Ham hoi quy mẫu

11

GDRPO3, 10+ 6869062 NSI6413078 + FDI.716812 EXPORT.247356 IMRC b) Y nghĩa của các hệ số hồi quy

2.2.5

Hệ số Ø, =-3.03 TÚ: Nếu các giá trị FDI, NSLĐ, EXPORT, IMPORT đồng thời nhận giá trị bằng 0 thì giá trị GDP trung bình bằng 3.03 x18

Hệ số đ, =68689072 Nếu năng suất lao động (NSLĐ) chung toàn nền kinh tế

Việt Nam giai đoạn 1991 — 2022 tăng lên một đơn vị thÌ giá trị tông sản phẩm trong nước tăng 68689072 đơn vị NSLĐ thường được đo bằng cách chia tông sản phẩm (GDP) cho tống số lao động Hệ số đương cho biết mối quan hệ thuận giữa

NSLD va GDP Khi NSLD tang lên, GDP cũng tăng theo

Hệ số /; =-6.413: Nếu vốn FDI trong giai đoạn 1991 - 2022 tăng lên một đơn vị thi gia tri tong sản phẩm trong nước giảm 6.413 đơn vị Nó cho biết mối quan hệ

đảo ngược giữa FDI và GDP Khi FDI tăng lên, GDP thường giảm và ngược lại Điều này có thể do việc đầu tư trực tiếp từ các quốc gia khác thường đi kèm với sự cạnh tranh về giá cả và tác động đến sự phân phối nguồn lực trong nền kinh tế

Hệ số , =1.717: Nếu xuất khâu của toàn nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 1991 —

2022 tăng lên một đơn vị thì giá trị tổng sản phẩm trong nước tăng 1.171 don vi

Hệ số đương cho biết mối quan hệ thuận giữa xuất khẩu và GDP Khi xuất khâu

tăng lên, GDP cũng tăng theo

Hệ số 6; =—1.247: Nếu nhập khẩu của toàn nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 1991

— 2022 tăng lên một đơn vi thì giá trị tổng sản phẩm trong nước giảm 1.247 đơn vị

Hệ số âm cho biết mối quan hệ nghịch giữa nhập khẩu và GDP Khi nhập khẩu

tăng lên, GDP sẽ giảm đi

Mối quan hệ giữa các biến

GDP và NSLĐ:

12