BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), Tổng giá trị nhập khẩu (IP), dân số (P), chỉ số giá tiêu dùng (I) và tỷ lệ lạm phát (K)

BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), Tổng giá trị nhập khẩu (IP), dân số (P), chỉ số giá tiêu dùng (I) và tỷ lệ lạm phát (K) 1. Vấn đề nghiên cứu: Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những tác động ảnh hưởng của tổng giá trị nhập khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ lệ lạm phát đến tổng sản phẩm quốc nội của 32 quốc gia trên thế giới trong năm 2008. Nguồn số liệu được lấy từ trang web: www. worldbank.org

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN SAU ĐẠI HỌC BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Học viên: NGÔ THỊ THU NGÂN Mã số: CH210461 Lớp: CH21D Số thứ tự: 36 PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), Tổng giá trị nhập khẩu (IP), dân số (P), chỉ số giá tiêu dùng (I) và tỷ lệ lạm phát (K). Số quan sát: 32 Số biến số: 5 Loại số liệu: Số liệu chéo Hà Nội, 01/2013 1. Vấn đề nghiên cứu: Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những tác động ảnh hưởng của tổng giá trị nhập khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ lệ lạm phát đến tổng sản phẩm quốc nội của 32 quốc gia trên thế giới trong năm 2008. Nguồn số liệu được lấy từ trang web: www. worldbank.org Mô hình gồm 4 biến: - Biến phụ thuộc: Tổng sản phẩm quốc nội GDP (đơn vị: tỷ USD) - Biến độc lập: + Tổng giá trị nhập khẩu IP ( đơn vị: tỷ USD) + Dân số P (đơn vị: triệu người) + Chỉ số giá tiêu dùng I (đơn vị: %) + Tỷ lệ lạm phát K (đơn vị: %) GDP i = β 1 + β 2 IP i + β 3 P i + β 4 I i + β 5 K i + U i 2. Lý do chọn đề tài  GDP là thước đo sự phát triển của các quốc gia và nhân loại. Tỷ lệ tăng trưỏng GDP là chỉ tiêu kinh tế vĩ mô quan trọng nhất mô tả tình hình tăng trưởng kinh tế. Trên thế giới hầu như không có quốc gia nào không quan tâm tới tăng trưởng kinh tế, bởi vì nếu không có tăng trưỏng kinh tế thích đáng sẽ không có sự phồn vinh kinh tế của đất nước và nâng cao đời sống của nhân dân. Trước mắt, ngành thống kê các nước đều coi tỷ lệ tăng trưởng GDP là chỉ tiêu kinh tế vĩ mô có tính tổng hợp quan trọng nhất để mô tả tình hình tăng trưỏng kinh tế. Nhận thấy được tầm quan trọng của GDP đối với nền kinh tế, em quyết định đi sâu nghiên cứu về những tác động ảnh hưởng đến chỉ tiêu GDP. Từ đó có thể tìm ra những giải pháp tối ưu cho sự tăng trưởng GDP .  Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung đang tiến lên quá trình hội nhập khu vực, hội nhập quốc tế. Điều này tạo nên sự thuận lợi về quan hệ quốc tế, học tập phát triển và lưu thông buôn bán hàng hóa trở nên dễ dàng hơn.  Năm 2008 là một năm đầy biến động về kinh tế: khủng hoảng tài chính toàn cầu đã ảnh hưởng đến tổng giá trị nhập khẩu, chỉ số giá tiêu dùng và tỷ lệ lạm phát của hầu hết các nước trên thế giới. Đồng thời trong giai đoạn hiện nay, vấn đề dân số cũng là một đề tài nóng hổi.  Việc nghiên cứu những tác động của tổng giá trị nhập khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ lệ lạm phát giúp ta biết được ảnh hưởng của các yếu tố này đến tổng sản phẩm quốc nội như thế nào. Thông qua việc tìm hiểu lý thuyết cũng như những chỉ tiêu, hiểu được những đặc điểm, tính chất và xu hướng phát triển để từ đó đưa ra những định hướng, giải pháp tối ưu nhất. 3. Phân tích thống kê mô tả các biến GDP I IP K P Mean 1712.574 5.837500 406.3845 6.046875 138452.4 Median 769.6500 5.650000 227.7500 4.350000 47131.24 Maximum 14290.00 9.300000 2190.000 24.40000 1333480. Minimum 0.004672 1.800000 6.424000 1.400000 4839.600 Std. Dev. 2790.227 2.368986 436.4579 4.998838 301125.1 Skewness 3.303796 -0.088011 2.522000 2.341013 3.334599 Kurtosis 14.57312 1.721102 10.07100 8.249733 12.86606 Jarque-Bera 236.7966 2.222084 100.5879 65.97475 189.0899 Probability 0.000000 0.329216 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 54802.36 186.8000 13004.30 193.5000 4430476. Sum Sq. Dev. 2.41E+08 173.9750 5905360. 774.6397 2.81E+12 Observations 32 32 32 32 32 Ma trận hiệp phương sai (Covariance) GDP I IP K P GDP 7542074.4095 -106.9289 1062550.7084 -1973.9936 425230475.4132 I -106.9289 5.4367 193.9630 -7.4624 -232956.2022 IP 1062550.7084 193.9630 184542.5106 -666.6376 41744162.7578 K -1973.9936 -7.4624 -666.6376 24.2075 114166.2790 P 425230475.4132 -232956.2022 41744162.7578 114166.2790 87842665507.8070 Ma trận tương quan (Correlation) GDP I IP K P GDP 1.000000 -0.016699 0.900650 -0.146092 0.522428 I -0.016699 1.000000 0.193643 -0.650480 -0.337096 IP 0.900650 0.193643 1.000000 -0.315404 0.327865 K -0.146092 -0.650480 -0.315404 1.000000 0.078291 P 0.522428 -0.337096 0.327865 0.078291 1.000000  Tương quan giữa chỉ số giá tiêu dùng (I) và tỷ lệ lạm phát (K) là thấp nhất -0,650480 (tức có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nhau).  Tương quan giữa tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và tổng giá trị nhập khẩu (IP) là cao nhất 0,900650. 4. Xây dựng một số mô hình hồi quy Mô hình 1 (mô hình gốc): GDP i = β 1 + β 2 IP i + β 3 P i + β 4 I i + β 5 K i + U i Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 12:11 Sample: 1 32 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -520.0262 939.3487 -0.553603 0.5844 IP 5.537833 0.486555 11.38172 0.0000 P 0.001936 0.000725 2.670349 0.0127 I -85.67018 112.2580 -0.763155 0.4520 K 35.41931 50.64912 0.699307 0.4903 R-squared 0.881281 Mean dependent var 1712.574 Adjusted R-squared 0.863693 S.D. dependent var 2790.227 S.E. of regression 1030.145 Akaike info criterion 16.85539 Sum squared resid 28652370 Schwarz criterion 17.08441 Log likelihood -264.6862 Hannan-Quinn criter. 16.93130 F-statistic 50.10701 Durbin-Watson stat 1.757226 Prob(F-statistic) 0.000000 Hệ số chặn, I, K không có ý nghĩa thống kê; IP, P có ý nghĩa thống kê. Mô hình hồi quy phù hợp. Mô hình 2: GDP i = e β1 * IP i β2 * P i β3 * I i β4 * K i β5 * e Ui Hay lnGDP i = β 1 + β 2 lnIP i + β 3 lnP i + β 4 lnI i + β 5 lnK i + U i Dependent Variable: LGDP Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 12:25 Sample: 1 32 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -9.374443 8.510765 -1.101481 0.2804 LIP 0.929916 0.958894 0.969779 0.3408 LP 0.972854 0.699540 1.390706 0.1757 LI 0.027739 2.395094 0.011582 0.9908 LK -0.160508 1.313107 -0.122236 0.9036 R-squared 0.421327 Mean dependent var 5.979288 Adjusted R-squared 0.335598 S.D. dependent var 3.170002 S.E. of regression 2.583897 Akaike info criterion 4.879075 Sum squared resid 180.2661 Schwarz criterion 5.108096 Log likelihood -73.06520 Hannan-Quinn criter. 4.954989 F-statistic 4.914619 Durbin-Watson stat 2.267570 Prob(F-statistic) 0.004151 Hệ số chặn và các hệ số góc không có ý nghĩa thống kê. Mô hình hồi quy phù hợp. Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến do kiểm định T và kiểm định F mâu thuẫn nhau. Mô hình 3: GDP i = β 1 + β 2 lnIP i + β 3 lnP i + β 4 lnI i + β 5 lnK i + U i Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 12:30 Sample: 1 32 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -20914.60 6532.394 -3.201674 0.0035 LIP 716.6205 735.9943 0.973677 0.3389 LP 1276.015 536.9284 2.376508 0.0248 LI 2258.972 1838.342 1.228809 0.2297 LK 791.6804 1007.868 0.785500 0.4390 R-squared 0.559972 Mean dependent var 1712.574 Adjusted R-squared 0.494782 S.D. dependent var 2790.227 S.E. of regression 1983.257 Akaike info criterion 18.16547 Sum squared resid 1.06E+08 Schwarz criterion 18.39449 Log likelihood -285.6475 Hannan-Quinn criter. 18.24138 F-statistic 8.589917 Durbin-Watson stat 1.572276 Prob(F-statistic) 0.000132 Hệ số chặn, P có ý nghĩa thống kê; IP, I, K không có ý nghĩa thống kê. Mô hình hồi quy phù hợp. Mô hình 4: lnGDP i = β 1 + β 2 IP i + β 3 P i + β 4 I i + β 5 K i + U i Dependent Variable: LGDP Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 12:32 Sample: 1 32 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.217687 2.701493 2.301574 0.0293 IP 0.002978 0.001399 2.128237 0.0426 P 1.28E-06 2.08E-06 0.615696 0.5433 I -0.226677 0.322845 -0.702122 0.4886 K -0.050130 0.145663 -0.344153 0.7334 R-squared 0.239264 Mean dependent var 5.979288 Adjusted R-squared 0.126563 S.D. dependent var 3.170002 S.E. of regression 2.962616 Akaike info criterion 5.152624 Sum squared resid 236.9816 Schwarz criterion 5.381645 Log likelihood -77.44198 Hannan-Quinn criter. 5.228538 F-statistic 2.122991 Durbin-Watson stat 2.254529 Prob(F-statistic) 0.105439 Hệ số chặn và IP có ý nghĩa thống kê; P, I, K không có ý nghĩa thống kê. Mô hình hồi quy không phù hợp. Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến do kiểm định T và kiểm định F mâu thuẫn nhau. 5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình gốc (mô hình 1) Hồi quy mô hình IP phụ thuộc vào dân số (P), chỉ số giá tiêu dùng (I) và try lệ lạm phát (K) để kiểm định mô hình gốc xem có hiện tượng đa cộng tuyến hay không. Mô hình hồi quy phụ: IP i = α 1 + α 2 P i + α 3 I i + α 4 K i + V i Giả thuyết kiểm định: H 0 : Mô hình gốc không có đa cộng tuyến H 1 : Mô hình gốc có đa cộng tuyến Kết quả kiểm định: Dependent Variable: IP Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 12:38 Sample: 1 32 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 249.7954 361.7845 0.690453 0.4956 P 0.000590 0.000259 2.282292 0.0303 I 33.53055 43.13908 0.777266 0.4435 K -19.98516 19.30662 -1.035146 0.3095 R-squared 0.240921 Mean dependent var 406.3845 Adjusted R-squared 0.159592 S.D. dependent var 436.4579 S.E. of regression 400.1175 Akaike info criterion 14.93786 Sum squared resid 4482633. Schwarz criterion 15.12108 Log likelihood -235.0058 Hannan-Quinn criter. 14.99859 F-statistic 2.962276 Durbin-Watson stat 1.409349 Prob(F-statistic) 0.049197 Theo kết quả kiểm định này, P-vaule của kiểm định F là 0,049197 < α = 0,05: bác bỏ H 0 tức là các biến độc lập có liên hệ tuyến tính với nhau. Vậy mô hình gốc có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.  Biện pháp khắc phục: Loại bỏ biến P và I ra khỏi mô hình gốc Kết quả kiểm định như sau Mô hình đã bỏ biến P Mô hình đã bỏ biến I C 0.331280 [0.7429] -3.055967 [0.0049] IP 12.27015 [0.0000] 11.47767 [0.0000] P 3.273313 [0.0028] I -1.812943 [0.0806] K 0.389588 [0.6998] 1.499968 [0.1448] R-squared (R 2 ) 0.849927 0.878720 F-statistic [Prob] 52.85870 [0.0000] 67.62376 [0.0000] So sánh R 2 ở hai mô hình hồi quy ta thấy R 2 (loại P) < R 2 (loại I) . Vậy loại biến I ra khổi mô hình gốc thì mô hình sẽ tốt hơn. 6. Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White  Kiểm định White (no cross terms) với mô hình gốc Giả thuyết kiểm định: H 0 : Mô hình gốc có phương sai sai số không đổi (đồng đều) H 1 : Mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi Kết quả kiểm định: Heteroskedasticity Test: White F-statistic 10.19332 Prob. F(4,27) 0.0000 Obs*R-squared 19.25162 Prob. Chi-Square(4) 0.0007 Scaled explained SS 28.74397 Prob. Chi-Square(4) 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 13:08 Sample: 1 32 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 398096.0 533322.3 0.746446 0.4618 IP^2 1.620100 0.263945 6.138013 0.0000 P^2 -9.45E-07 6.24E-07 -1.515275 0.1413 I^2 1989.808 9744.335 0.204201 0.8397 K^2 -768.6768 2109.721 -0.364350 0.7184 R-squared 0.601613 Mean dependent var 895386.6 Adjusted R-squared 0.542593 S.D. dependent var 1863141. S.E. of regression 1260077. Akaike info criterion 31.07385 Sum squared resid 4.29E+13 Schwarz criterion 31.30287 Log likelihood -492.1815 Hannan-Quinn criter. 31.14976 F-statistic 10.19332 Durbin-Watson stat 2.122910 Prob(F-statistic) 0.000037 Theo kết quả kiểm định này, P-vaule của kiểm định F là 0,0000 < α = 0,05: bác bỏ H 0. Vậy mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi.  Kiểm định White (cross terms) với mô hình gốc Giả thuyết kiểm định: H 0 : Mô hình gốc có phương sai sai số không đổi (đồng đều) H 1 : Mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi Kết quả kiểm định: Heteroskedasticity Test: White F-statistic 5.120306 Prob. F(14,17) 0.0010 Obs*R-squared 25.86588 Prob. Chi-Square(14) 0.0269 Scaled explained SS 38.61951 Prob. Chi-Square(14) 0.0004 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 13:11 Sample: 1 32 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6346069. 8746344. -0.725568 0.4780 IP 2117.376 8028.012 0.263748 0.7951 IP^2 1.809189 1.647604 1.098073 0.2875 IP*P -0.007862 0.008149 -0.964808 0.3482 IP*I 467.7130 875.9217 0.533967 0.6003 IP*K -183.3001 911.9544 -0.200997 0.8431 P 51.65633 40.86247 1.264151 0.2232 P^2 -7.45E-07 6.48E-06 -0.114935 0.9098 P*I -8.704661 4.806980 -1.810838 0.0879 P*K -2.258672 2.613831 -0.864123 0.3995 I 1394420. 2240601. 0.622342 0.5420 I^2 -91833.21 136966.1 -0.670481 0.5116 I*K -14388.43 69317.88 -0.207572 0.8380 K 264778.0 541610.1 0.488872 0.6312 K^2 312.2264 13075.81 0.023878 0.9812 R-squared 0.808309 Mean dependent var 895386.6 Adjusted R-squared 0.650445 S.D. dependent var 1863141. S.E. of regression 1101547. Akaike info criterion 30.96731 Sum squared resid 2.06E+13 Schwarz criterion 31.65437 Log likelihood -480.4769 Hannan-Quinn criter. 31.19505 F-statistic 5.120306 Durbin-Watson stat 1.958204 Prob(F-statistic) 0.001014 Theo kết quả kiểm định này, P-vaule của kiểm định F là 0,0010 < α = 0,05: bác bỏ H 0. Vậy mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi.  Kiểm định White (cross terms) với mô hình sau khi đã loại bỏ biến I Heteroskedasticity Test: White F-statistic 6.569589 Prob. F(9,22) 0.0002 Obs*R-squared 23.32217 Prob. Chi-Square(9) 0.0055 Scaled explained SS 36.39725 Prob. Chi-Square(9) 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 13:15 Sample: 1 32 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1780291. 1266890. -1.405246 0.1739 IP 6615.822 3446.661 1.919487 0.0680 IP^2 -0.039292 0.981189 -0.040046 0.9684 IP*P -0.002665 0.006577 -0.405213 0.6892 IP*K -555.0689 745.6364 -0.744423 0.4645 P 1.074093 14.15477 0.075882 0.9402 P^2 -2.54E-07 4.77E-06 -0.053141 0.9581 P*K -0.016069 1.690753 -0.009504 0.9925 K 263314.5 306523.2 0.859036 0.3996 K^2 -6963.246 12132.24 -0.573946 0.5718 R-squared 0.728818 Mean dependent var 914700.5 Adjusted R-squared 0.617880 S.D. dependent var 1876419. S.E. of regression 1159925. Akaike info criterion 31.01592 Sum squared resid 2.96E+13 Schwarz criterion 31.47396 Log likelihood -486.2546 Hannan-Quinn criter. 31.16774 F-statistic 6.569589 Durbin-Watson stat 1.657633 Prob(F-statistic) 0.000155 Theo kết quả kiểm định này, P-vaule của kiểm định F là 0,0002 < α = 0,05: bác bỏ H 0. Vậy mô hình có phương sai sai số thay đổi. 7. Kiểm định tự tương quan  Kiểm định Breush-Godfrey Giả thuyết kiểm định: H 0 : Mô hình gốc không có tự tương quan bậc nhất H 1 : Mô hình gốc có tự tương quan bậc nhất Kết quả kiểm định: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.515090 Prob. F(1,28) 0.4789 Obs*R-squared 0.614169 Prob. Chi-Square(1) 0.4332 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/20/12 Time: 13:15 Sample: 1 34 Included observations: 34 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 77.82925 416.1486 0.187023 0.8530 IP 0.028719 0.436329 0.065820 0.9480 P -0.015752 1.066749 -0.014766 0.9883 I -21.32565 106.3652 -0.200495 0.8425 K 1.724144 58.27986 0.029584 0.9766 RESID(-1) 0.150569 0.209795 0.717698 0.4789 R-squared 0.018064 Mean dependent var -3.74E-13 Adjusted R-squared -0.157282 S.D. dependent var 1023.967 S.E. of regression 1101.554 Akaike info criterion 17.00562 Sum squared resid 33975789 Schwarz criterion 17.27497 Log likelihood -283.0955 Hannan-Quinn criter. 17.09748 F-statistic 0.103018 Durbin-Watson stat 1.893904 Prob(F-statistic) 0.990699 Theo kết quả kiểm định này, P-vaule của kiểm định F là 0,4789 > α = 0,05: chưa đủ cơ sở bác bỏ H 0. Vậy mô hình gốc không có tự tương quan bậc nhất.  Kiểm định Durbin - Watson Xét mô hình hồi quy gốc: GDP i = β 1 + β 2 IP i + β 3 P i + β 4 I i + β 5 K i + U i Theo kết quả hồi quy ta có: d = Durbin-Watson stat = 1,757226 Với n= 32, α = 5%, k ’ = k-1 = 4 Tra bảng ta có: d L = 1,177; d U = 1,732 Do d U < d < 4 - d U : Mô hình gốc không có tự tương quan. 8. Kiểm định định dạng phương trình hồi quy bằng kiểm định Ramsey RESET Giả thuyết kiểm định: H 0 : Mô hình gốc có dạng hàm đúng/không thiếu biến H 1 : Mô hình gốc có dạng hàm không đúng/thiếu biến Kết quả kiểm định: Ramsey RESET Test: F-statistic 26.61220 Prob. F(1,26) 0.0000 Log likelihood ratio 22.55525 Prob. Chi-Square(1) 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 13:35 Sample: 1 32 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1229.691 753.5696 1.631821 0.1148 IP 1.379698 0.878177 1.571093 0.1283 P 0.000937 0.000554 1.689983 0.1030 I -120.1998 80.69655 -1.489528 0.1484 K -35.54549 38.80383 -0.916030 0.3681 FITTED^2 7.40E-05 1.43E-05 5.158702 0.0000 R-squared 0.941331 Mean dependent var 1712.574 Adjusted R-squared 0.930049 S.D. dependent var 2790.227 S.E. of regression 737.9672 Akaike info criterion 16.21304 Sum squared resid 14159483 Schwarz criterion 16.48786 Log likelihood -253.4086 Hannan-Quinn criter. 16.30413 F-statistic 83.43326 Durbin-Watson stat 1.787338 Prob(F-statistic) 0.000000 Theo kết quả kiểm định này, P-vaule của kiểm định F là 0,0000 < α = 0,05: bác bỏ H 0. Vậy mô hình gốc có dạng hàm không đúng, thiếu biến. 9. Kết luận  Từ những kiểm định trên ta có thể rút ra các kết luận sau: - Tổng giá trị nhập khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng và tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội của 32 quốc gia trên thế giới trong năm 2008 (Mô hình hồi quy phù hợp). - IP, P, I, K giải thích được 88,1281% sự biến động của GDP. - Mô hình gốc có hiện tượng đa cộng tuyến và đó là hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo. Biện pháp khắc phục bằng cách loại bỏ biến P và I ra khỏi mô hình (trong đó bỏ biến I tốt hơn). - Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. - Mô hình không có hiện tượng tự tương quan. - Không thể bỏ biến IP, P ra khỏi mô hình. Có thể bỏ biến I, K ra khỏi mô hình trong trường hợp cần thiết. - Mô hình có dạng hàm không đúng, thiếu biến (do thực tế GDP phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, song trong quá trình làm bài không thu thập được đầy đủ các số liệu).  Hướng mở rộng nghiên cứu: Mô hình chỉ thu thập được số liệu của 32 quốc gia trên thế giới, chưa thu thập đầy đủ số liệu của tất cả các nước trên thể giới. Để tăng mức ý nghĩa cho nghiên cứu cần thu thập thêm số liệu của tất cả các quốc gia trên thế giới, đảm bảo độ lớn của số liệu. Bên cạnh đó còn có một số nhân tố khác ảnh hưởng đến GDP mà chưa được đưa vào mô hình như xuất khẩu, chi tiêu chính phủ…. Tuy nhiên khi thêm các biến mới vào mô hình, mô hình sẽ phức tạp hơn, có thể có nhiều khuyết tật hơn gây khó khăn cho việc kiểm định. . sản phẩm quốc nội (GDP), Tổng giá trị nhập khẩu (IP), dân số (P), chỉ số giá tiêu dùng (I) và tỷ lệ lạm phát (K). Số quan sát: 32 Số biến số: 5 Loại số liệu: Số liệu chéo Hà Nội, 01/2013 1. Vấn. xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những tác động ảnh hưởng của tổng giá trị nhập khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ lệ lạm phát đến tổng sản phẩm quốc nội của 32 quốc gia trên thế. KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN SAU ĐẠI HỌC BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Học viên: NGÔ THỊ THU NGÂN Mã số: CH210461 Lớp: CH21D Số thứ tự: 36 PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: Tổng sản phẩm quốc nội