Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ (g) và sản lượng quốc gia (gdp

Kiểm định hệ số hàm hồi quy tổng thể PRF: Khoang tin cậy của các hệ số beta, kiếm định nhìn vao Sig của các B ket luan.. Kiểm định hàm hồi quy tông thể PRF: F nhìn vào Sig của F kết luận

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

solOice

A

INDUSTRIAL

UNIVERSITY OF HOCHIMINH CITY

TIEU LUAN MON: KINH TE LUQNG

DE TAI:

MOI QUAN HE GIU'A CHI TIEU CHÍNH PHỦ (G) VA SAN

LUONG QUOC GIA (GDP)

GVHD: Nguyén Tan Minh Lớp: DHQTLOGI8CTT - 422000102918

Nhóm thực hiện: 05

Thanh phô Hô Chí Minh, Ngày 12 tháng 10 năm 2023

MỤC LỤC

DANH SÁCH THÀNH VIÊN

NỘI DUNG

1.Bảng số liệu

2 Vẽ đồ thị

3 Ước lượng

4 Kiểm định

4.1 Kiểm định hàm hồi quy mẫu (SRE): TSS, ESS, RSS > R}, rXY và kết luận 4

4.3 Kiểm định hệ số hàm hồi quy tổng thể (PRF): Khoang tin cậy của các hệ số beta, kiếm định (nhìn vao Sig của các B ket luan)

4.4 Kiểm định hàm hồi quy tông thể (PRF): F (nhìn vào Sig của F kết luận)

5 Dự báo

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Bảng số liệu

Bảng dự báo

Các đồ thị phân tán số liệu

Mô hinh Log-lin:

Mô hinh Log-log:

e _ Mô hình nghịch đảo:

5

Ww

11

11

12

12

12

13 13

Ủ ẢNG VIÊN HƯỚ A

ANG VIEN HUO A

DANH SÁCH THÀNH VIÊN

STT HỌ VÀ TÊN MSSV DANH GIA GHI CHU

1 | Nguyén Thi Kim Ngân 22688481

2 | Lé Nguyén Ngoc Tra Mi 22691451

3 | Nguyễn Lê Thảo Tiên 22690021

4_ | Đỗ Nguyễn Yên Nhi 22691871

5 | Lé Minh Khoa 22688791

6 | Nguyén Thi Hong Tham 22696021

7 | Nguyễn Thị Thúy Bạn 22686501

1.Bảng số liệu

NỘI DUNG

Năm Sản lượng quốc gia ( Tỷ Chỉ tiêu chính phủ (Tỷ

Nguồn:

L https://tradingeconomics.com/vietnam/government-spending

2 https://solieukinhte.com/gdp-cua-viet-nam/

2 Vẽ đồ thị

Fˆ Linear = 0.994 500.0000—

400.0000~]

300.0000~

200.0000

100.0000 0000¬

CTCP Dựa vào đồ thị ở phần phu lục, nhóm quyết định chọn mô hình tuyến tính vì vẽ ra đường thăng đẹp nhất

3 Ước lượng

Từ kết quả SPSS chúng ta có được: i= 7.007 và Ö› = 5.452

Hàm hồi quy mau (SRF): Yi= i+ Xi

> Y;=7.007 + 5.452X;

Y nghĩa của hệ số hồi quy:

e £,=7.007 khi chỉ tiêu chính phủ (G) bằng 0 thì sản lượng quốc gia (GDP) là 7.007 ty USD

tăng 5.452 tỷ USD hoặc khi chỉ tiêu chính phủ giảm I tỷ USD thì sản lượng quốc gia giam 5.452 ty USD

4 Kiểm dinh

4.1 Kiểm định hàm hồi quy mau (SRF): TSS, ESS, RSS > R?, ryy va két ludn

đo lường độ lệch của giá trị Ÿ so với giá trị trung bình Ÿ

thuộc được giải thích bằng hàm hồi quy

thuộc không giải thích được bằng hàm hỏi quy hay tông bình phương phân dư Đây chính là sai số hồi quy, thể hiện mức chênh lệch của biến Y giữa thực tế với tính toán

Từ kết quả SPSS chúng ta có được:

e Dong Total cho biét TSS = 552761.462

Hé sé diéu chinh R? 1a thuéc do dé phi hop cua mé hinh héi quy mau tir wdc lượng số liệu quan sát

" 0<R7<l

Từ kết quả SPSS chúng ta có được R? = 0.994 và R? > 0.8 Tức là độ phù hợp của

mô hình đối với dữ liệu nhỏ và là hàm hồi quy mẫu (SRF) có ý nghĩa thống kê

Adjusted R Square (hé số R? hiệu chỉnh): cũng giống R? là phản ánh mức độ phù

hợp của mô hình tuy nhiên nó thường được sử dụng với mô hình hồi quy đa biến hơn Chỉ số nay phản ánh mức độ giải thích của các biến độc lập với các biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy

Từ kết quả SPSS chúng ta có được: Rˆ hiệu chỉnh = 0.994 Tức là chỉ tiêu chính phủ (GŒ) ảnh hưởng 99 4% thi sự thay đôi của sản lượng quốc gia (GDP) là 0.6% con lai ảnh hưởng đến sự sai số ngẫu nhiên và biến ngoài mô hình

"_ rxy (hệ số tương quan): là chỉ số đo lường kết hợp chặt chẽ giữa hai biến

"_rcó giá trị từ —l đến +I

Từ két qua SPSS chung taco dugc: rxy = 0.997 va |rxy| > 0.8: Chi tiéu chinh phủ (G) va Tong san lượng quốc gia (GDP) có quan hệ chặt chẽ

Ta xét Sig = 0.000 < 0,05 (5%) ta co thể kết luận được là hai biến Chỉ tiêu chính

phủ (G) và Sản lượng quốc gia (GDP) có tương quan với nhau Mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thê sử đụng được

4.2 Kiểm định hệ số hàm hồi quy mau (SRF): Se cua cac beta mii va két luan

Se của các beta mũ là sai số chuẩn của các hệ số hồi quy

Sai số chuẩn thê hiện mức độ tín cậy của hệ số hồi quy Sai so chuân càng nhỏ thì

độ tin cậy càng cao và ngược lại

Từ kết quả SPSS chúng ta có được:

ñ: =7.007 với Se (B 1) = 2.224 P›= 5.452 với Se (B2) = 0.073

Kết luận:

Se (B1) = 2.224 ( không tiến gần tới 0 ) 3 8¡ không có ý nghĩa thống kê

Se (82) = 0.073 ( tién dan dén 0) 3® Ÿ› có ý nghĩa thống kê

Khi chỉ tiêu chính phủ (G) = 0 thi sản lượng quốc gia (GDP) là 7.007

Khi chị tiêu chính phủ (G) tăng 1 đơn vị thì sản lượng quốc gia (GDP) sẽ giảm 5.452

4.3 Kiểm định hệ số hàm hồi quy tông thể (PRF): Khoảng tin cậy của các hệ số beta, kiếm định (nhìn vao Sig cua các j| kết luận)

Khoảng tin cậy là khái niệm trong thống kê biêu diễn xác suất tham số tông thé sé năm giữa hai giá trị được đặt trong một tỉ lệ thời gian nhất định

Từ kết quả SPSS chúng ta có được khoảng tin cậy của Bi va Bo

e _ Khoảng tin cậy của ổi là: 2.493 < ổ¡ < 11.522

e Khoang tin cay cua ổ› là: 5.303 < Ø› < 5.601

Ÿ nghĩa:

trong khoảng từ 2.493 đến 11.522

tăng tương ứng trong khoảng từ 5.303 đến 5.601

Ta xét thấy Sig của các B đều < 0.05 (5%) ta có thé kết luận được là biến chỉ tiêu chính phủ (G) có ý nghĩa thống kê đến biến sản lượng quốc gia (GDP)

4.4 Kiểm định hàm hồi quy tông thể (PREF): F (nhìn vào Sig của F kết luận)

Từ kết quả SPSS chúng ta có được kết quả kiêm định F để đánh giá giải thuyết sự phủ hợp của mô hình hôi quy

Giá trị Sig kiểm định F bằng 0.000 < 0,05 Do đó mô hình hỏi quy là phủ hợp nên chấp nhận hàm hồi quy (hàm hồi quy có ý nghĩa thông kê)

5 Dự báo

Chi tiêu chính phủ (G) của Việt Nam được dự báo sẽ dat 83.36 vao nam 2023

Ta có: Xo= 83.36 (Nguồn: https://tradingeconommics.com/vietnam/government- spending )

Dự báo điểm

" Ở cột PRE, 1 đã thê hiện giá tri Yo= 461.48572

Dự báo khoảng

Từ kết quả trên ta có thể thấy được:

"_ Ở cột LMCI Ivà UMCI _T: cho ta biết dự báo khoảng của Y là

451.5442 < Y < 471.4782

Ý nghĩa: Khi chỉ tiêu chính phủ là 83.36 tỷ USD thì sản lượng quốc gia là 461.48572

ty USD hay là dao động trong khoảng 451.5442 <Y <471.4782

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 https://tradingeconomics.com/vietnam/government-spending

2 https://solieukinhte.com/gdp-cua-viet-nam/

PHỤ LỤC

Bang số liệu

td “Untitled! [DataSetd] - IBM SPSS Statistics Dats Editor

ta *Unsitieat [DaeaSee6] - IBN SPSS Statistics Data Editor

Model Summary”

del Squar | RSquare| ofthe | RSquare} F dfl | df2 Sig F

e

I 0972|_ 994 094 cu 094 là I 35 000

a Predictors: (Constant), CTCP

b Dependent Variable: SLQG

ANOVA?

l Residual 3492.571 35 99.788

Total 552761.462 36

a Dependent Variable: SLOG

b Predictors: (Constant), CTCP

Coefficients*

Coefficien

ts

CTCP 5.452 073 097|74.191| 000 5.303 5.601

a Dependent Variable: SLOG

260 9279

274 4093 317.4606

134.0714 155.9926,

1716151

10

Bang du bao

Các đồ thị phân tán số liệu

|IBM SPSS Statistics Procassoris ready |

a Mô hình Linear — tuyến tính:

S00.0000-]

400.0000-]

300.0000~]

200.0000-

100.0000-‡

00004

R? Linear = 0.994

0000 200000 40.0000 60.0000

CTCP

b M6 hinh Lin-log:

Đặt biến XI = In(X) và thi thập được mô hình lin-log như sau:

T 80.0000

S00.0000~]

400.0000-†

300.0000-]

200.0000-

100.0000~4

R? Linear = 0.776

c M6 hinh Log-lin:

12

Đặt biến Y I = In(Y) và được mô hình Log-lin như hình sau

R? Linear = 0.829

8.004

.0000 20.0000 40.0000 80.0000 80.0000

CTCP

d Mô hình Log-log:

Mô hình Log-log với 2 biến XI=ln(X) và Y I=ln(Y):

R? Linear = 0.884

8.007

6.007

> 4007

2.007

00-4

1.00 00 1.00 200 3.00 4.00 5.00

x1

e Mô hình nghịch đảo:

13

Đặt biến X2 = 1/X và được mô hình nghịch đảo như sau:

R? Linear = 0.466

1.00 1.50 2.00

x2

g4 3

14