phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu gạo ở việt nam giai đoạn 2005 2020

11 2.3 Phan phoi chudn cia phan d....c.ccecccsscssesssesssessessesssessesssessecsesessssssssessssssecstssseesecees 12 2.3.1 Kiểm định Skewness ad ÑHFfoSÌS..... Mặc dù biến LP không bị đa

[re

TRUONG DAI HOC KINH TE - LUAT

KINH TE LUONG

Lớp học phần: 222KT0208

DE TAI:

PHAN TICH CAC NHAN TO ANH HUONG DEN GIA TRI XUAT KHAU GAO O VIET NAM

GIAI DOAN 2005 - 2020

Giảng viên hướng dân: Lê Thanh Hoa

Sinh viên thực hiện: Trần Lê Quỳnh Như - K214021485

Nguyễn Hữu Tài - K214011434

Nguyễn Hoảng Phương Trúc - K214011438

Võ Thị Thanh Hằng - K214030220 Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 05 tháng 05 năm 2023

MỤC LỤC:

I0 0c 0: 8 -4£+£Œ£#£Œ )H,HẬHẬĂẬH,à LÔỎ I 1.1 Xây dựng mô hình kinh tế lượng 2- 22 2522 ©2222S+2E22EE22EEEEE22222212222222222-2, I

1.3 Ước lượng hàm hồi quy mẫu 2-22 22222222 SE2SEE£EE2211221222122122122242 21222222, 3

II Phát hiện các vi phạm của mô hình hồi quy . - 2-22 22222+22222x+2xc2zzecxe2 4

2.1.1 Sử dụng hệ số phóng đại WIEF 55 5s S-e x22 xe 4

2.1.2 Xem xét hệ số xác định trong mô hình hồi quy phụ -2-555555 5 2.2 Phương sai sai sô thay đỔi 2-52 22-222 S21S212211212211211121121112112212211211 21.22 cc0 10 2.2.1 Kiém dinh Breuscht — PAQQH c cccccccccsccssessscssesssessesssessesssessessssssessssiessissseseess 10

2.2.2 {'2 1/.1/8./// T.,,ttỤỮŨ 11

2.3 Phan phoi chudn cia phan d c.ccecccsscssesssesssessessesssessesssessecsesessssssssessssssecstssseesecees 12

2.3.1 Kiểm định Skewness ad ÑHFfoSÌS SH 13

2.3.2 Kiểm định Jarque ĐFd - 0s 5S S214 212212211211.21.11211111121121 211 xe 14

I Mô hình và bộ số liệu

1.1 Xây dựng mô hình kinh tế lượng

Y¥,=6, +B XN; + Bs x DT; + By x Q; + B, X GDP, + By xX LP, + ¢; Trong do:

+ Biến phụ thuộc:

GT: Giá trị xuất khẩu gạo (triệu USD)

+ Biến độc lập:

N: Nang suat (ta/ha)

DT: Diện tích gieo trồng (nghìn ha)

Q: Sản lượng trong nước (nghìn tan)

GDP: Tông sản phâm quốc nội (tỷ USD)

LP: Tý lệ lạm phát (%)

+ Các hệ số hồi quy trong mô hình:

B¿: hệ số chặn của mô hình

B2, Bs, Ba, Bs, Bg lần lượt là hệ số góc ứng với các biến N, DT, Q, GDP, LP

£¡: Phần dư

1.2 Mô tả bộ số liệu

Năm | Giá trị xuất Năng suất | Diện tích Sản lượng GDP (tỷ Tỷ lệ lạm

2019 2810 58.2 7469.9 43495.4 334.37 2.8

2020 3070 58.8 7278.9 42764.8 346.62 3.2

1.3 Ước lượng hàm hồi quy mẫu

regress GT N DT Q GDP LP

Source ss df MS Number of obs 16

F(5, 10) 30.11

Residual 494840 868 19 49484.0868 R-squared 0.9377

Adj R-squared 9.9966

GT | Coefficient Std err t P>|t| [95% conf interval]

GiátrixuấtkhẩugạotriệuUSD = - 217183.6 + 3950.168 „ Năngsuấttạha + 27.28713 „

Diéntichgieotréngnghinha - 4.865084 Sanluongtrongnudenghintan - 7.161755

GDPtyUSD + 36.63053 Tylélamphat

=> Y = - 217183.6 + 3950.168XN + 27.28713xDT - 4.865084xQ - 7.161755xGDP + 36.63053XLP

II Phat hién các vi phạm cua mồ hình hồi quy

2.1 Đa cộng tuyến

2.1.1 Sứ dụng hệ số phóng đại VIF

+ regress GT N DT Q GDP LP

GT | Coefficient Std err t Pịt| [95% conf interval]

„ estat vif

e Xem xét các biên độc lập:

Biến sản lượng trong nước (Q): VIF=5792.56 > 10

Biến năng suất (N): VIF=3268.96 > 10

Biến diện tích gieo trồng (DT): VIF=800.86 > 10

Biến tông sản phẩm quốc nội (GDP): VIF=14.41 > 10

Biến tỷ lệ lạm phát (LP): VIF=2.09 < 10

Tại cuối bảng là chỉ số Mean VIF (Giá trị trung bình VIF) = 1975.78 nên kết luận

mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyên nghiêm trọng (Mặc dù biến LP không bị đa cộng tuyên nhưng khi xem xét tổng quan thì có thể lược bỏ đi lỗi nhỏ tại biến này)

2.1.2 Xem xét hệ số xác định trong mô hình hồi quy phụ

Mô hình gốc: Ÿ = - 217183.6 + 3950.168xN + 27.28713xDT - 4.865084xQ - 7.161755xGDP + 36.63053xLP

Hồi quy mỗi biên độc lập theo các biên còn lại

M6 hinh 1: N; = 0, + a X DT, + a3 XQ; + a, X GDP + a, X LP + &¡

regress N DT Q GDP LP

Source Ss df MS Number of obs’ = 16

F(4, 11) = 8986.88 Model 166.5790827 4 41.64475566 Prob > F = 9.0000 Residual - 050973437 11 @04633949 R-squared = @.9997

Adj R-squared = @.9996 Total 166.63 15 11.1086667 Root MSE = - 06807

N | Coefficient Std err t P|t| [95% conf interval]

DT -.0074777 0@@2319 -32.24 0.000 -.0079881 -.0069672

Q 0013373 0000261 51.25 0.000 - 0012798 - 0013947 GDP 00077 .0006507 1.18 6.262 ~ 0006622 - 0022023

LP 9056749 0@39116 1.45 0.175 - 0029344 - 0142842 _cons 55.68722 9364896 59.46 0.000 53.62692 57.74842

Re = 0

H;:R? #0

F = 8986.88

Với mức y nghia 5%: Ph—2;m—k+1;ø = F3.42-0.05 = 3.490

Bac bỏ Ho do F > Py—2;m—k+1;ø

=>N có liên hệ tuyên tính với các biên còn lại

Kết luận có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

M6 hinh 2: DT, =a, +a, XN; + 3 XQ; + a, x GDP, + a, X LP; + ¢;

regress DT N Q GDP LP

Source Ss df MS Number of obs) = 16

F(4, 11) = 2199.63

Model 721530.243 4 180382.561 Prob > F = 09.0000 Residual 902 066305 11 82.00660277 R-squared = 9.9988

Adj R-squared = @.9983 Total 722432.309 15 48162.154 Root MSE = 9.0557

DT | Coefficient Std err t P>|t| [95% conf interval]

N -132.3311 4.104117 -32.24 9.000 -141.3642 -123.298

Q 1780518 0026399 67.45 0.000 „1722414 1838621 GDP -077887 .0888593 9.88 9.399 -.117691 „273465

LP -6828956 5293236 1.29 0.223 -.4821378 1.847929 _cons 7408.374 122.7117 60.37 0.000 7138.287 7678.461

fe: R2 =0

H;:R? #0

E=2199.63

Với mức y nghia 5%: Fy—2;n—k+1;a = P3.12:0.0s = 3.490

Bác bỏ Ho do F > Py—2;m—k+1;ø

=> DT có liên hệ tuyên tính với các biên còn lại

Kết luận có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

6

regress Q N DT GDP LP

Model 164396547 4 41099136.7 Prob > F = @.0000 Residual 28385 5298 11 2586.569271 R-squared = 9.9998

Adj R-squared = @.9998

Total 164424932 15 10961662.2 Root MSE = 50.799

Q | Coefficient Std err t P›|t| [95% conf interval]

N 744.6789 14.53005 51.25 0.000 712.6985 776.6594

DT 5.602796 0830701 67.45 0.000 5.41996 5.785632 GDP -.4763653 4951655 -@.96 0.357 -1.566217 „6134866

LP -3.965976 2.953091 -1.34 6.206 -10.46569 2.533735 _cons -41576.94 573.5024 -72.59 0.000 -42839.21 -40314.67

{re R?=0

H,:R? #0

F = 15926.79

Với mức y nghia 5%: Fy—2;n—k+1;a = P3.12:0.0s = 3.490

Bác bỏ Ho do F > Py—2;m—k+1;ø

=> Q có liên hệ tuyên tính với các biên còn lại

Kết luận có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

regress GDP N DT Q LP

F(4, 11) = 36.88

Residual 9707.7689 11 882.524445 R-squared = 9.9306

Adj R-squared = 9.9054 Total 139883.859 15 9325.590661 Root MSE = 29.707

GDP | Coefficient Std err t P›ị|t| [95% conf interval]

N 146.6538 123.9282 1.18 0.262 -126.1104

DT 8381966 9562773 0.88 0.399 -1.266555

Q -.1629156 1693452 -@.96 0.357 -.5356417

LP -3.812647 1.466293 -2.60 0.025 -7.039936

_cons -7390.803 6992.229 -1.06 0.313 -22780.59

RE = 0

H;:R? #0

E=36.88

Với mức y nghia 5%: Fy—2;n—k+1;a = P3.12:0.0s = 3.490

Bac bỏ Ho do F > Py—2;m—k+1;ø

=> GDP có liên hệ tuyến tính với các biến còn lại

Kết luận có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

419.418 2.942949

- 2098106 -.5853583 7998.989

Re = 0

H;:R? #0

E=3.00

Với mức ý nghĩa 5%: Í_;.„Tr+1;z = P3;1;,p.os = 3.490

Chấp nhận Ho do F < y_z„_y„1;z

=> LP không có liên hệ tuyến tính với các biến còn lại

Kết luận không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

=> Ta nhận thấy có 4/5 mô hình hồi quy phụ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

Do đó mô hình Ÿ = - 217183.6 + 3950.168xN + 27.28713xDT - 4.865084xQ - 7.161755XGDP + 36.63053xLP xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

2.2 Phương sai sai số thay đôi

2.2.1 Kiểm định Breusch — Pagan

e Ho: Khong có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Hi: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Với mức ý nghĩa 5%:

Nếu Sig > 5% chấp nhận Họ

Néu Sig < 5% chap nhan Hi

10

Ta có: chi2(1) = 0.15

Prob > chi2 = 0.6966 > 0.05

Chấp nhận giá thuyết Ho: Không có hiện tượng phương sai sai sô thay doi

2.2.2 Kiếm định White

e _ Hạ: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Hi: Có hiện tượng phương sai sai số thay đôi

Với mức ý nghĩa 5%:

Nếu Sig > 5% chấp nhận Ho

Néu Sig < 5% chap nhan Hi

Ta có: chi2(15) = 16.00

Prob > chi2 = 0.3821 > 0.05

Chấp nhận giá thuyết Ho: Không có hiện tượng phương sai sai sô thay doi

11

2.3 Phân phối chuẩn của phần dw

12

2.3.1 Kiếm dinh Skewness and Kurtosis

regress GT N DT Q GDP LP

Source ss df MS Number of obs) = 16

Residual 494840 868 19 49484.0868 R-squared = 9.9377

Adj R-squared = 9.9966

GT | Coefficient Std err t P>|t| [95% conf interval]

„ predict resid, residuals

sktest resid

Skewness and kurtosis tests for normality

Joint test Variable | Obs Pr(skewness) Pr(kurtosis) Adj chi2(2) Prob>chi2 resid | 16 @.3451 9.4265 1.72 0.4230

e Ho: Sai sô ngầu nhiên có phân phôi chuân

Hi: Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn

Với mức ý nghĩa 5%:

Nếu Sig > 5% chấp nhận Họ

Néu Sig < 5% chap nhan Hi

Ta có: Prob > chi2 = 0.4230 > 0.05

Chấp nhận giá thuyết Họ: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

13

2.3.2 Kiểm định Jarque Bera

ssc install jb

checking jb consistency and verifying not already installed

all files already exist and are up to date

„ jb resid

Jarque-Bera normality test: 5777 Chi(2) 7491

Jarque-Bera test for Ho: normality:

e Ho: Sai s6 ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

Hi: Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn

Với mức ý nghĩa 5%:

Nếu Sig > 5% chấp nhận Họ

Néu Sig < 5% chap nhan Hi

Ta có: Jarque — Bera normality test = 0.5777

Chi (2) =0.7491 > 0.05

Chấp nhận giá thuyết Ho: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

-400 -200 0 200 400

Residuals 14

ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM

Nguyễn Hữu Tài K214011434 | Soạn nội dung 100% Nguyễn Hoàng Phương Trúc | K214011438 | Chạy số liệu 100%

15