Sau một quátrình học tập bộ môn Kinh tế lượng, với các số liệu được thu thập từ thực tếđồng thời dựa vào phương pháp và mô hình trong Kinh tế lượng, chúng em tiếnhành nghiên cứu đề tài “
NÊU GIẢ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ KINH TẾ
Lý do chọn đề tài
Đại dịch COVID-19 bùng phát trong bối cảnh quá trình toàn cầu hóa đang diễn ra mạnh mẽ đã gây ra những thách thức lớn chưa từng có cho nền kinh tế thế giới Khủng hoảng nối tiếp khủng hoảng Kinh tế thế giới đang đối mặt với những khó khăn bậc nhất kể từ sau thế chiến thứ 2 Khủng hoảng lần này là cuộc khủng hoảng chồng chéo Đại dịch Covid-19, cuộc xung đột Nga-Ukraine và tình trạng lạm phát đang tác động nặng nề lên nền kinh tế toàn cầu
Năm 2022 được cho là năm bắt đầu tiến trình phục hồi của nền kinh tế sau giai đoạn khủng hoảng nghiêm trọng Việc phục hồi kinh tế được thực hiện trong những điều kiện không dễ dàng bởi các di chứng của đại dịch vẫn dai dẳng Trên bình diện quốc tế, các nước đang phải đối mặt với kinh tế suy thoái, đầu tư thương mại giảm sút, tỷ lệ thất nghiệp và nợ xấu tăng cao, các biện pháp đầu tư và kích cầu không mang lại hiệu quả Dấu hiệu của khủng hoảng đã hiện rõ, ảnh hưởng lớn đến tăng trưởng kinh tế của các nền kinh tế hàng đầu thế giới.
Theo dự báo, kinh tế thế giới bước vào năm 2023 với nhiều khó khăn, thách thức do tác động kéo dài của những cú sốc và bất lợi vừa qua Các tổ chức kinh tế trên thế giới đều cho rằng, rất khó để nền kinh tế thế giới quay trở lại bắt kịp với đà tăng trưởng vốn có, triển vọng tăng trưởng dài hạn bị giảm sút
Về tình hình tăng trưởng của các nền kinh tế Đông Nam Á năm 2023, WB dự báo sau khi phục hồi mạnh mẽ vào năm 2022, tốc độ tăng trưởng ở Malaysia,Philippines và Việt Nam sẽ ở mức vừa phải Thực tế, dữ liệu của Cục Thống kêMalaysia cho thấy rằng tăng trưởng của nước này đã đạt 8,7%, là tốc độ cao nhất kể từ năm 2000 Vậy những yếu tố nào đã tác động giúp cho nền kinh tếMalaysia đạt mức tăng trưởng cao nhất trong hơn 20 năm qua? Sau một quá trình học tập bộ môn Kinh tế lượng, với các số liệu được thu thập từ thực tế đồng thời dựa vào phương pháp và mô hình trong Kinh tế lượng, chúng em tiến hành nghiên cứu đề tài “Phân tích các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế của Malaysia giai đoạn 2000-2020” để thấy được tầm quan trọng của các nhân tố như đầu tư trực tiếp nước ngoài, lạm phát, dân số, tốc độ đô thị hóa,…đến sự tăng trưởng kinh tế Malaysia.
Lý thuyết kinh tế
Dựa trên tình hình thực tế nghiên cứu và lý thuyết kinh tế, ta có một số nhận định như sau:
Tên biến Mô tả Đơn vị Dấu của kỳ vọng Biến phụ thuộc
GROWTH Tăng trưởng kinh tế
Biến độc lập FDI Đầu tư trực tiếp nước ngoài
INF Tỷ lệ lạm phát % +
POPU Tốc độ tăng trưởng dân số
URB Tốc độ đô thị hoá % +
Nhận định
Nhận định theo lý thuyết kinh tế:
- Tăng trưởng kinh tế (GROWTH) phụ thuộc vào đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), tỷ lệ lạm phát (INF), tốc độ tăng trưởng dân số (POPU) và tốc độ đô thị hoá (UBR)
- GROWTH và FDI có quan hệ cùng chiều
- GROWTH và INF có quan hệ cùng chiều
- GROWTH và POPU có quan hệ ngược chiều
- GROWTH và UBR có quan hệ cùng chiều
VIẾT HÀM HỒI QUY TỔNG THỂ, MÔ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ VÀ Ý NGHĨA KINH TẾ CỦA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY
- Hàm hồi quy tổng thể:
PRF: E( GROWTH i )= β 1 + β 2 FDI i + β 3 INF i + β 4 URB i + β 5 POPU i
- Mô hình hồi quy tổng thể:
PRM: GROWTH i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 INF i + β 4 URB i + β 5 POPU i + U i
- Ý nghĩa kinh tế: β 1 : Cho biết khi đồng thời đầu tư trực tiếp nước ngoài, lạm phát, tốc độ đô thị hóa và quy mô dân số đồng thời bằng 0 thì tăng trưởng kinh tế bằng β 1. β 2 : Cho biết khi đầu tư trực tiếp nước ngoài thay đổi 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi β 2%. β 3 : Cho biết khi lạm phát thay đổi 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi β 3%. β 4 : Cho biết khi tốc độ đô thị hóa thay đổi 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi β 4%. β 5 : Cho biết khi quy mô dân số thay đổi 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi β 5%.
THU THẬP SỐ LIỆU
Sau khi tìm hiểu, nghiên cứu, thu thập số liệu, nhóm em có bảng số liệu sau:
Năm FDI INF URB POPU GROWTH
ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ CỦA MÔ HÌNH
KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH HỒI QUY
- Mô hình hồi quy mẫu:
SRM: GROWTH i =-17.83362+2.606674 FDI i + 0.867303 INF i +14.02153 URB i –-
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0 1 : : R R 2 2 = > 0 0
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có: P value 001538
- Nhận thấy: P value < α Do đó bác bỏ giả thuyết H 0, chấp nhận đối thuyết H 1.
Vậy: với mức ý nghĩa α =5 % mô hình hồi quy phù hợp.
KIỂM ĐỊNH Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY
4.2.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số chặn β 1
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0 1 : : β β 1 1 = ≠ 0 0
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có P value =0,2126
- Nhận thấy P value >α → Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, hệ số chặn không có ý nghĩa thống kê
4.2.2 Kiểm định sự phù hợp của β 2
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0 1 : : β β 2 2 = ≠ 0 0
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có P value = 0,0038
- Nhận thấy P value α → Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, β 3 không có ý nghĩa kinh tế Hay lạm phát không tác động đến tăng trưởng kinh tế quốc gia
4.2.4 Kiểm định sự phù hợp của β 4
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0 1 : : β β 4 4 = ≠ 0 0
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có P value =0,3632
- Nhận thấy P value >α → Chưa có cở sở bác bỏ H 0
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, β 4 không có ý nghĩa kinh tế Hay tốc độ đô thị hóa không tác động đến tăng trưởng kinh tế quốc gia
4.2.5 Kiểm định sự phù hợp của β 5
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0 1 : : β β 5 5 = ≠ 0 0
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có P value =0,4696
- Nhận thấy P value >α → Chưa có cơ sở bác bỏ H 0
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, β 5 không có ý nghĩa kinh tế Hay quy mô dân số không tác động đến tăng trưởng kinh tế quốc gia
Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Tự tương quan
- Ước lượng mô hình thu được ei; ei-1
- Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình gốc không có TTQ bậc nhất
H1: Mô hình gốc có TTQ bậc nhất
- Với n = 21; k ’ = 4; α =0.05 ta có: dL = 0,927; dU = 1,812
Không có tự tương quan
- Dựa vào báo cáo Eviews ta có dqs = 1,756745 ϵ (dL – dU)
Ta không có kết luận gì về mô hình gốc
Vậy với mức ý nghĩa 5%, bằng phương pháp kiểm định Durbin- Waston, ta không có kết luận gì về mô hình gốc.
5.1.2 Kiểm định Breusch-Godfrey (BG)
Do kiểm định Durbin – Waston không cho kết luận về mô hình và nhằm khắc phục những hạn chế của kiểm định Durbin – Wastion (kích thước mẫu lớn hơn 15 quan sát, chỉ áp dụng với mức ý nghĩa 𝛼 = 5% ,…), chúng ta có thể sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey (BG) Đây là phương pháp có thể áp dụng đối với hầu hết các mô hình: mô hình có chứa biến phụ thuộc ở các thời kỳ trễ.
- Ước lược mô hình có dạng:
GROWTH i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 INF i + β 4 URB i + β 5 POPU i + U i thu được 𝑒𝑖; 𝑒𝑖 -1 và hệ số số xác định 𝑅 1 2
- Mô hình BG có dạng: 𝑒𝑖 = 𝛼 1 + 𝛼 2 𝐹𝐷𝐼𝑖 + 𝛼 3 INF 𝑖 + 𝛼 4 URBi +
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết:
- 𝐻 0 : Mô hình gốc không có tự tương quan
- 𝐻 1 : Mô hình gốc có tự tương quan
- Dựa vào mẫu, ta có: ꭓ𝑞𝑠 2 = 0,653129
- Nhận thấy: 0,653129 < 5,9915 nên ꭓ𝑞𝑠 2∉𝑊 ( 𝛼 ) Do đó, chưa có cơ sở bác bỏ 𝐻 0
Vậy với mức ý nghĩa 𝜶 = 𝟓% , bằng kiểm Breusch – Godfrey mô hình gốc không có tự tương quan bậc 2.
Như vậy, thông qua kiểm định Durbin – Waston và Kiểm định Breusch-Godfrey (BG), với mức ý nghĩa 𝜶 = 𝟓%, ta có thể kết luận:
Mô hình gốc không có tự tương quan.
PHƯƠNG SAI SAI SỐ NGẪU NHIÊN THAY ĐỔI
- Ước lượng mô hình gốc:
GROWTH i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 INF i + β 4 URB i + β 5 POPU i + U i thu được e i 2
- Mô hình White có dạng: e i 2 = α 1 + α 2 FDI i + α 3 INF i + α 4 URB i + α 5 POPU i + α 6 FDI i 2 + α 7 INF i 2 + α 8 URB i 2 + α 9 POPU i 2 + V i
Trong đó: V i là các sai số ngẫu nhiên
Ký hiệu tổng quát các hệ số của mô hình là k w , hệ số xác định là R w 2
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết:
{ H 0 : Phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi
H 1 : Phương sai sai số ngẫu nhiênthay đổi
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có: P value ( F ) = 0,357903 > α = 0,05
Do đó, chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0, nên tạm thời chấp nhận giả thuyết H 0
Vậy với mức ý nghĩa α = 0,05, bằng kiểm định White, phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi.
- Ước lượng mô hình gốc:
GROWTH i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 INF i + β 4 URB i + β 5 POPU i + U i thu được phần dư e i ⇒
- Mô hình Glejser có dạng:
Trong đó: V i là các sai số ngẫu nhiên
- Tiến hành kiểm đinhj cặp giả thuyết:
{ H 0 : Phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi
H 1 : Phương sai sai số ngẫu nhiênthay đổi
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có: P value ( F ) = 0,150287 > α = 0,05
Do đó, chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0, nên tạm thời chấp nhận giả thuyết H 0
Vậy với mức ý nghĩa α = 0,05, bằng kiểm định Glejser, phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi
Như vậy, thông qua kiểm định White và kiểm định Glejser, ta có kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi.
ĐA CỘNG TUYẾN
- Ước lượng mô hình : URB i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 INF i + β 4 POPU i + V i thu được hệ số xác định R 4 2 = 0,982657, k’= 4
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết:
H 0 :Mô hình không có đa cộng tuyến
H 1 : Mô hình có đa cộng tuyến
- Dựa vào báo cáo ta thấy P−value=0
- Nhận thấy P− value < α Do đó, bác bỏ giả thuyết H 0, chấp nhận H 1
Vậy với mức ý nghĩa α = 5 % , bằng phương pháp hồi quy phụ, mô hình có đa cộng tuyến
GROWTH i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 INF i + β 4 URB i + β 5 POPU i + U i
- Hồi quy mô hình sau: ( Mô hình bỏ biến FDI i )
GROWTH i = β 1 + β 2 INF i + β 3 URB i + β 4 POPU i + U i thu được R 2 2 =0,388044
- Hồi quy mô hình sau( mô hình bỏ biến INF i )
GROWTH i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 URB i + β 4 POPU i + U i thu được R 3 2=0,613579
- Hồi quy mô hình sau: ( mô hình bỏ biến URB i )
GROWTH i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 INF i + β 4 POPU i + U i thu được R 4 2= 0,623725
- Hồi quy mô hình sau: ( mô hình bỏ biến POPU i )
GROWTH i = β 1 + β 2 FDI i + β 3 INF i + β 4 URB i + U i thu được R 5 2 = 0,631025
Vậy mô hình có đa cộng tuyến gần hoàn hảo
Như vậy, thông qua phương pháp Hồi quy phụ và độ đo Theil, với mức ý nghĩa 𝜶 = 𝟓%, mô hình mắc khuyết tật đa cộng tuyến.
5.3.3 Cách khắc phục Đa cộng tuyến
Sử dụng thông tin tiên nghiệm
Có nhiều trường hợp vấn đề cần nghiên cứu đã có các thông tin liên quan đến mẫu hoặc tổng thể từ các giai đoạn nghiên cứu trước đó hoặc từ các mẫu tương đồng Những thông tin từ trước này nếu được xem là phù hợp có thể vận dụng trong việc giải quyết vấn đề đa cộng tuyến.
Thu thập thêm số liệu mới Đa cộng tuyến có thể ở mức độ cao do việc lấy mẫu không ngẫu nhiên hoặc do thiếu kinh nghiệm khi xác định các giá trị của các biến giải thích cần quan sát khi lấy mẫu,… Trong nhiều trường hợp chỉ cần lấy thêm một số tư liệu bằng cách tăng số mẫu hoặc thay một số quan sát mới có thể giảm đáng kể đa cộng tuyến Tuy nhiên, không phải mô hình nào cũng có điều kiện thu thập thêm số liệu mới do nhiều yếu tố khác như: kinh phí không cho phép, số liệu khó tìm,…
- Khi mô hình có đa cộng tuyến thì cách “đơn giản nhất” là loại biến ra khỏi mô hình.
- Có 2 cách để loại biến ra khỏi mô hình:
Cách 1: Loại khỏi mô hình biến có tỷ số t thấp nhất
Cách 2: Lần lượt bỏ từng biến, hồi quy mô hình và chọn mô hình có tỷ số 𝑅2 cao nhất.
- Tuy nhiên, không nên thực hiện theo cách này vì sẽ làm giảm tính hiệu quả của các hệ số hồi quy, mất thời gian.
Sử dụng sai phân cấp 1
- Xét mô hình 5 biến với dữ liệu theo thời gian:
GROWTH t = β 1 + β 2 FDI t + β 3 INF t + β 4 URB t + β 5 POPU t + U t (1)
- Tại thời điểm (𝑡 - 1) ta có phương trình:
GROWTH t −1 = β 1 + β 2 FDI t−1 + β 3 INF t−1 + β 4 URB t −1 + β 5 POPU t −1 + U t −1(2)
- Trừ 2 vế của phương trình (1) và (2) ta được:
GROWTH t – GROWTH t −1 = β 2 ( FDI 2 t – FDI 2 t−1 )+ β 3 ( INF 3t – INF 3t−1 ) + β 4 ( URB 4t – URB 4t−1 ) + β 5 ( POPU 5 t – POPU 5 t−1 ) +( U t – U t −1 )
GROWTH t ¿ = β 2 FDI 2 ¿ t + β 3 INF 3 ¿ t + β 4 URB ¿ 4 t + β 5 POPU 5t ¿ + 𝑉𝑖 (*)
𝑴ô hình (*) được gọi là mô hình sai phân cấp 1
- Thực tế cho thấy mô hình sai phân cấp 1 đã giảm được đáng kể mức độ đa cộng tuyến của mô hình gốc.
- Tuy nhiên, phương pháp sai phân cấp 1 cũng có những hạn chế sau:
✓ Chỉ dùng được với những số liệu theo thời gian
✓ Không ước lượng được hệ số chặn
✓ Mất đi một quan sát đầu tiên
✓ 𝑈𝑡 có thể thỏa mãn mọi giả thiết của OLS, nhưng 𝑉𝑡 thì có thể vi phạm.
- Sử dụng mô hình hồi quy thành phần chính
- Sử dụng các ước lượng từ bên ngoài
Trong điều kiện thời gian nghiên cứu hạn hẹp, nhóm chúng em chưa có thời gian khắc phục khuyết tật đa cộng tuyến Nếu có điều kiện, nhóm sẽ khắc phục khuyết tật này sau.
MÔ HÌNH BỎ SÓT BIẾN THÍCH HỢP
- Ước lượng mô hình gốc:
GROWTHi = -3.049803 + 1.469057FDIi + 0.476965INFi + 4.229187URBi - 5.677473POPUi + ui thu được ^ GROWTH i và R 2 = 0.643260
- Ước lượng mô hình hồi quy sau:
GROWTHi = α 1 + α 2 FDI i + α 3 INF i + α 4 URB i + α 5 POPU i + α 6 ^ GROWTH i 2 + Vi thu được hệ số xác định R 1 2 , k ' = 6
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết:
H0: Mô hình không bỏ sót biến thích hợp
H1: Mô hình bỏ sót biến thích hợp
- Dựa vào mẫu, ta có: F qs = ( R 1
F qs ∈ W (α) Do đó bác bỏ H0, chấp nhận H1
Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình bỏ sót biến thích hợp
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
KHOẢNG TIN CẬY CỦA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY VÀ PHƯƠNG
6.1.1 Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy
- Mô hình hồi quy tổng thể:
GROWTH i = -3.049803 + 1.469057 FDI i + 0.476965 INF i + 4.229187 URB i - 5.677473 POPU i + U i a Khoảng tin cậy của β 2
? Khi đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 1 % trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi như thế nào?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy 2 phía của β2 là:
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế tăng trong khoảng (0.54853;2.38958)%
? Khi đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 2 % trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi tối thiểu bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên phải của β2 là: β2 ≥ ^ β 2 - Se( ^ β 2) t (n−5) α
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 2% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế tăng tối thiểu 1.42184%
? Khi đầu tư trực tiếp nước ngoài giảm 3% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi tối đa bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên trái của β2 là: β2 ≤ ^ β 2 + Se( ^ β 2) t (n−5) α
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi đầu tư trực tiếp nước ngoài giảm 3% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế giảm tối đa 6.68157% b Khoảng tin cậy của β 3
?Khi lạm phát tăng 1% trong điều kiện các yêu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi như thế nào?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy 2 phía của β3 là:
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi lạm phát tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế tăng trong khoảng (-0.40143;1.35536)%
?Khi lạm phát tăng 2% trong điều kiện các yêu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi tối thiểu bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên phải của β3 là: β 3 ≥ ^ β 3 + Se( ^ β 3) t α
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi lạm phát tăng 2% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế giảm tối thiểu 0.5294%
? Khi lạm phát giảm 3% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi tối đa bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên trái của β3 là: β 3 ≤ ^ β 3 + Se( ^ β 3) t α
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi lạm phát giảm 3% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế giảm tối đa 3.59622% c Khoảng tin cậy của β 4
? Khi tốc độ đô thị hóa tăng 1 % trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi như thế nào?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy 2 phía của β4 là:
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi tốc độ đô thị hóa tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế tăng trong khoảng (- 5.34923;13.8076)%
? Khi tốc độ đô thị hóa tăng 2 % trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi tối thiểu bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên phải của β4 là: β 4 ≥ ^ β 4 - Se( ^ β 4) t (n−5) α
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi tốc độ đô thị hóa tăng 2% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế giảm tối thiểu 7.3189%
? Khi tốc độ đô thị hóa giảm 3% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi tối đa bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên trái của β4 là: β 4 ≤ ^ β 4 + Se( ^ β 4) t α
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi tốc độ đô thị hóa giảm 3% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế giảm tối đa 36.35346% d Khoảng tin cậy của β 5
? Khi quy mô dân số tăng 1 % trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi như thế nào?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy 2 phía của β5 là:
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi quy mô dân số tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế tăng trong khoảng (- 21.82535;10.5704)%
? Khi quy mô dân số tăng 2 % trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi tối thiểu bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên phải của β5 là: β 5 ≥ ^ β 5 - Se( ^ β 5) t (n−5) α
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi quy mô dân số tăng 2% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế giảm tối thiểu 38.11796%
? Khi quy mô dân số giảm 3% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế thay đổi tối đa bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên trái của β 5là: β 5 ≤ ^ β 5 + Se( ^ β 5) t α
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
Vậy với mức ý nghĩa α = 5%, khi quy mô dân số giảm 3% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tăng trưởng kinh tế giảm tối đa 23.11209%
6.1.2 Khoảng tin cậy của phương sai sai số ngẫu nhiên
- Mô hình hồi quy tổng thể:
GROWTHi = -3.049803 + 1.469057FDIi + 0.476965INFi + 4.229187URBi - 5.677473POPUi + ui
? Phương sai sai số ngẫu nhiên biến động trong khoảng nào?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy 2 phía của δ 2 là:
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có: RSS = 71.04481
Vậy với mức ý nghĩa α = 5% phương sai sai số ngẫu nhiên tăng trong khoảng (9.62953;10.28487) (%) 2
? Phương sai sai số ngẫu nhiên tối thiểu là bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên phải của δ 2 là: δ 2 ≥ RSS χ α 2(n−5)
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có: RSS = 71.04481
Vậy với mức ý nghĩa α = 5% phương sai sai số ngẫu nhiên tối thiểu là 2.70171 (%) 2
? Phương sai sai số ngẫu nhiên tối đa là bao nhiêu?
- Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có khoảng tin cậy bên trái của δ 2 là: δ 2 ≤ RSS χ 1−α 2(n−5)
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có: RSS = 71.04481
Vậy với mức ý nghĩa α = 5% phương sai sai số ngẫu nhiên tối đa là 8.92343(%) 2
KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT CỦA HỆ SỐ HỒI QUY
Mô hình hồi quy mẫu:
POPU i + e i a Kiểm định giả thuyết của β 2: FDI và GROWTH có mối quan hệ cùng chiều
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0: 0 : β β 2 2 < ≥ 0 0
- Tiêu chuẩn kiểm định: 𝑇 = Se ^ β 2
- Dựa vào mẫu, ta có: : 𝑡𝑞𝑠 = ^ β 2
- Nhận thấy: 3,383283 > -1,746 nên 𝑡𝑞𝑠∉ (𝛼) Do đó chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên tạm thời chấp nhận H0 Vậy với mức ý nghĩa 𝛼 = 5% , FDI tác động tích cực đến GDP Hay FDI và GDP có quan hệ cùng chiều
- Vậy giả thuyết ban đầu đưa ra là chính xác. Đưa ra tình huống:
? Có ý kiến cho rằng nếu FDI tăng lên 1% trong điều kiện xuất khẩu không đổi thì GDP tăng ít nhất 2% Ý kiến của (anh) chị về nhận định trên?
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0: 0 : β β 2 2 ≥ -1,746 nên 𝑡𝑞𝑠 ∉ (𝛼) Do đó chưa có cơ sở bác bỏ
H0 nên tạm thời chấp nhận H0.
Vậy với mức ý nghĩa 𝜶 = 𝟓% , nếu FDI tăng lên 1% trong điều kiện xuất khẩu không đổi GDP tăng ít nhất 2% Tức là đồng ý với nhận định trên. b Kiểm định giả thuyết ban đầu của β 3 : Lạm phát và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ cùng chiều.
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0: 0 : β β 3 3 ≥ -1,746 nên 𝑡𝑞𝑠∉ 𝑊(𝛼) Do đó chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên tạm thời chấp nhận H0 Vậy với mức ý nghĩa 𝛼 = 5% , lạm phát tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Hay lạm phát và tăng trưởng kinh tế có quan hệ cùng chiều.
Vậy giả thuyết ban đầu đưa ra là chính xác Đưa ra tình huống:
? Có ý kiến cho rằng muốn GROWTH tăng 3% thì Lạm phát tăng 3% trong điều kiện FDI không đổi Anh (chị) có đồng ý với ý kiến này không?
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0: 1 : β β 3 3 = ≠ 0 0 , ,01 01
- Dựa vào mẫu, ta có: 𝑡𝑞𝑠 = ^ β 3−0 , 01
- Nhận thấy:1,1296 < 2,120 nên 𝑡𝑞𝑠 ∉ 𝑊(𝛼) Do đó chưa có cơ sở bác bỏ
H0 nên tạm thời chấp nhận H0
Vậy với mức ý nghĩa 𝜶 = 𝟓% , nếu muốn GROWTH tăng 3% thì lạm phát tăng 3% trong điều kiện FDI không đổi Tức là đồng ý với nhận định trên. c Kiểm định giả thuyết của β 4 : Tốc độ đô thị hóa( URB) và tăng trưởng kinh tế( GROWTH) có mối quan hệ cùng chiều
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0: 0 : β β 4 4 ≥ < 0 0
- Dựa vào mẫu, ta có: : 𝑡𝑞𝑠 = ^ β 4
- Nhận thấy: 0,93605 > -1,746 nên 𝑡𝑞𝑠∉ 𝑊(𝛼) Do đó chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên tạm thời chấp nhận H0
Vậy với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, tốc đô thị hóa tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Hay tốc độ đô thị hóa và tăng trưởng kinh tế có quan hệ cùng chiều. Đưa ra tình huống:
? Có ý kiến cho rằng muốn GROWTH tăng 2% thì tốc độ đô thị hóa tăng 2% trong điều kiện FDI và tỉ lệ lạm phát không đổi Anh (chị) có đồng ý với ý kiến này không?
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0: 1 : β β 4 4 =0 ≠0 , , 01 01
- Dựa vào mẫu, ta có: 𝑡𝑞𝑠 = ^ β 4 − 0 , 01
- Nhận thấy:0,93384 < 2,120 nên 𝑡𝑞𝑠 ∉ 𝑊(𝛼) Do đó chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên tạm thời chấp nhận H0
Vậy với mức ý nghĩa 𝜶 = 𝟓% , nếu muốn GROWTH tăng 2% thì tốc độ đô thị hóa tăng 2% trong điều kiện FDI và tỉ lệ lạm phát không đổi Tức là đồng ý với nhận định trên. d Kiểm định giả thuyết của β 5: Tốc độ tăng trưởng dân số ( POPU) và tăng trưởng kinh tế( GROWTH) có mối quan hệ ngược chiều
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0: 1 : β β 5 5 > ≤ 0 0
- Dựa vào mẫu, ta có: : 𝑡𝑞𝑠 = ^ β 5
- Nhận thấy: -0,74078 < 1,746 nên 𝑡𝑞𝑠∉ 𝑊(𝛼) Do đó chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên tạm thời chấp nhận H0
Vậy với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, tốc đô tăng trưởng dân số tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế Hay tốc độ tăng trưởng dân số và tăng trưởng kinh tế có quan hệ ngược chiều. Đưa ra tình huống:
? Có ý kiến cho rằng nếu tốc độ tăng trưởng dân số (POPU) tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng kinh tế giảm tối đa 2% trong điều kiện FDI, tỉ lệ lạm phát, tốc độ đô thị hóa không đổi Anh (chị) có đồng ý với ý kiến này không?
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0: 1 : β β 5 5 > ≤ 0 0 , ,02 02
- Dựa vào mẫu, ta có: 𝑡𝑞𝑠 = ^ β 5 − 0 , 02
- Nhận thấy:-0,7434 < 1,746 nên 𝑡𝑞𝑠 ∉ 𝑊(𝛼) Do đó chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên tạm thời chấp nhận H0
Vậy với mức ý nghĩa 𝜶 = 𝟓% , nếu POPU tăng 1% thì GROWTH giảm tối đa 2% trong điều kiện FDI, LP, URB không đổi Tức là đồng ý với nhận định trên. e Kiểm định mở rộng
? Có ý kiến cho rằng nếu FDI tăng 2% đồng thời tỷ lệ lạm phát giảm 1% thì GROWTH không giảm Ý kiến này có phù hợp với bảng báo cáo trên hay không?
- Tiến hành kiểm định cặp giả thuyết: { H H 0:2 1 :2 β β 2 2 − − β β 3 3 ≥ < 0 0
- Dựa vào mẫu, ta có: : 𝑡𝑞𝑠 = 2 ^ β 2 −^ β 3
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có:
- Nhận thấy: 2,151272 > -1,746 nên 𝑡𝑞𝑠 ∉ (𝛼) Do đó bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Vậy với mức ý nghĩa 𝜶 = 𝟓% , nếu FDI giảm 2% đồng thời tốc độ đô thị hóa tăng 1% thì GROWTH không giảm Tức là ý kiến trên phù hợp với báo cáo.
Dự báo
- Năm 2021: Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI): 4,99%
Tỷ lệ lạm phát (INF): 2,48%
Tốc độ tăng trưởng dân số (POPU): 1,12%
Tốc độ đô thị hóa (UBR): 1,81%
- Dựa vào báo cáo Eviews, ta có kết quả sau:
Vậy kết quả dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế (GROWTH) của Malaysia khi đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là 4,99%, tỷ lệ lạm phát (INF) là2,48%, tốc độ tăng trưởng dân số (POPU) là 1,12% và tốc độ đô thị hóa(UBR) là 1,81% trong năm 2021 ước tính vào khoảng 7,31181%.