PHÂN TÍCH MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SẢN LƯỢNG LÚA VIỆT NAM BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

PHÂN TÍCH MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SẢN LƯỢNG LÚA VIỆT NAM BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG & QUẢN TRỊ KINH DOANH BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SẢN LƯỢNG LÚA VIỆT NAM Giảng viên: ThS Hoàng Mạnh Hùng Lớp học phần: 1140033154RB Bình Định, tháng 12/2015 Trang DANH SÁCH THÀNH VIÊN TRONG NHÓM TT MSSV 3654010008 3654010014 3654010067 3654010098 3654010122 3654010160 3654010161 Họ tên Ngô Thị Dung Huỳnh Công Đại Nguyễn Thị Nữ Lưu Thị Thanh Sương Trương Thị Thảo (NT) Hatarnong Vanhxai Kitsana Boutsakone Số TT Đánh giá xếp theo ds loại 11 12 14 15 8.5 9 8.5 Trang Mục lục Lời mở đầu Trong bối cảnh hội nhập quốc tế Nền kinh tế Việt Nam từ nước nông nghiệp lạc hậu phấn đấu vươn lên để trở thành nước công nghiệp (2020) Sự chuyển dịch cấu kinh tế (chuyển từ nông nghiệp sang công nghiệp dịch vụ) ngày mạnh mẽ Tại Việt Nam, Nông nghiệp ngành kinh tế quan trọng kinh tế, đặc biệt kỷ trước công nghiệp chưa phát triển nông nghiệp chiếm tỉ trọng cao kinh tế Nông nghiệp tập hợp phân ngành trồng trọt, chăn nuôi, chế biến nông sản công nghệ sau thu hoạch Tuy nhiên, Nhật bản, nước nghèo tài nguyên thiên nhiên trở thành nước công nghiệp tiên tiến Việt nam lại vươn lên giống họ? Hay Singapore, nước có dân số ít, diện tích đảo nhỏ nước họ có tiếng tăm thị trường giới Việt Nam ta, đất nước mệnh danh “rừng vàng, biển bạc”, chỗ đứng thị trường giới? Là nước xuất gạo hàng đầu giới nước lại thiếu lương thực Trước tình hình diện tích lúa ngày bị thu hẹp đất công nghiệp, khu công nghiệp, khu du lịch, đường mở rộng làm giảm dần diện tích đất nông nghiệp (diện tích Lúa) Câu hỏi đặt làm để sản lượng lúa không đổi hay tăng lên yếu tố diện tích bị thu hẹp, khí hậu ngày khắc nghiệt cho nông nghiệp Việt nam? Trước tiên, xem xét số yếu tố tác động tới phát triển kìm hãm phát triển Trang lúa Bằng việc sử dụng mô hình kinh tế lượng phân tích yếu tố ảnh hưởng tới sản lượng lúa Việt Nam việc xem xét mối quan hệ biến số nắm nhân tố quan trọng nhân tố có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc mô hình Phân tích số liệu, tìm hiểu, nghiên cứu vấn đề có ý nghĩa việc phân tích đánh giá đầy đủ sản lượng lúa thời gian qua Từ xây dựng mô hình tăng trưởng phù hợp với điều kiện nước ta “Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng công nghiệp mô hình kinh tế lượng.” Bài tiểu luận nhóm em viết theo cấu trúc gồm hai chương sau: Chương I: Thực trạng Nông nghiệp Việt Nam Chương II: Phân tích ảnh hưởng nhân tố đến sản lượng lúa Việt Nam Trang II: Thực trạng sản lượng chất lượng lúa Việt Nam Số liệu: Ký DT NS Sản LUA Diện LUA Năng lượng tích suất lúa lúa lúa 1995 24963.7 6765.6 1996 26396.7 1997 hiệu DV DT DT DT NGO MIA Diện LAC Diện tích tích mía lạc D1 Dịch vụ Diện ăn uống tích ngô 36.9 16957 556.8 224.8 259.9 7003.8 37.7 18950 615.2 237.0 262.8 27523.9 7099.7 38.8 20523.3 662.9 257.0 253.5 1998 29145.5 7362.7 39.6 21587.7 649.7 283.0 269.4 1999 31393.8 7653.6 41 21672.1 691.8 344.2 247.6 2000 32529.5 7666.3 42.4 23506.2 730.2 302.3 244.9 2001 32108.4 7492.7 42.9 30535 729.5 290.7 244.6 2002 34447.2 7504.3 45.9 35783.8 816.0 320.0 246.7 2003 34568.8 7452.2 46.4 39382.3 912.7 313.2 243.8 2004 36148.9 7445.3 48.6 45654.4 991.1 286.1 263.7 2005 35832.9 7329.2 48.9 58429.3 1,052.6 266.3 269.6 2006 35849.5 7324.8 48.9 71314.9 1,033.1 288.1 246.7 2007 35942.7 7207.4 49.9 90101.1 1,096.1 293.4 254.5 2008 38729.8 7400.2 52.3 113983.2 1,140.2 270.7 255.3 2009 38950.2 7437.2 52.4 158847.9 1,089.2 265.6 245.0 2010 40005.6 7489.4 53.4 212065.2 1,125.7 269.1 231.4 2011 42398.5 7655.4 55.4 260325.9 1,121.3 282.2 223.8 2012 43737.8 7761.2 56.4 305651 1,156.6 301.9 219.2 2013 44039.1 7902.5 55.7 315873.2 1,170.4 310.4 216.4 2014 44975 7813.8 57.6 352978.5 1,177.5 305.0 209.0 Năm • SLL Biến giả Phạm vi thu thập số liệu: Nhóm thu thập số liệu thứ cấp số yếu tố làm ảnh hưởng đến sản lượng lúa phạm vi nước Trang • Nguồn số liệu: Số liệu thu thập trang web tổng cục thống kê (www.gso.gov.vn) yếu tố: sản lượnglúa, suất lúa, diện tích lúa, diện tích ngô, diện tích mía, diện tích lạc, dịch vụ ăn uống nước gia đoạn 1995 – 2014 Trang Chương II: Phân tích ảnh hưởng nhân tố đến sản lượng lúa Việt Nam Lựa chọn mô hình Đầu tiên lựa chọn mô hình phải xác định biến số đâu biến phụ thuộc đâu biến độc lập Vì em xin giới thiệu biến cách thức sử dụng mô hình 1.1 Biến phụ thuộc mô hình Là sản lượng lúa Việt Nam giai đoạn 1995 – 2014 Ký hiệu: SLL Đơn vị tính: nghìn 1.2 Biến độc lập mô hình (Biến định lượng)  Năng suất lúa (ký hiệu: NSLUA, đơn vị tính: tấn/ha) yếu tố quan trọng tăng trưởng sản lượng lúa, để biết hoạt động sản xuất lúa có hiệu hay không ta xem xét tới việc suất tăng lên tấn/ha tạo thêm giá trị sản  lượng thực Diện tích lúa (ký kiệu: DTLUA, đơn vị tính: nghìn ha) yếu tố tạo nên giá trị sản lượng lúa, nhiên, thực tế xảy trường hợp diện tích lúa không đổi giảm sản lượng lúa  tăng không đổi Dịch vụ ăn uống (ký hiệu: DV, đơn vị tính: nghìn tỷ đồng) yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa kinh tế ngày phát triển, người có nhu cầu nghỉ ngơi nhiều hơn, hoạt động nấu nướng gia đình giảm xuống, thay vào nhà hàng, quán cơm,… - nơi mà tạo bữa cơm giá rẻ, ngon miệng, gia đình thay phải tự tay vào bếp họ phục vụ công việc công ty, doanh nghiệp qua nhiều khiến cho chị em phụ nữ hay người đàn ông chưa vợ đỡ phải lo toan chuyện bếp núc Vì mà nhóm lựa chọn biến dịch vụ ăn uống với giả định Trang DV tăng có khả khuyến khích người nông dân sản xuất  nhiều lúa Diện tích ngô (ký hiệu: DTNGO), diện tích mía (ký hiệu: DTMIA) diện tích lạc (ký hiệu: DTLAC): diện tích ba loại nông sản làm ảnh hưởng tới diện tích lúa, điều làm thay đổi tới sản lượng lúa Khi diện tích yếu tố tăng lên, làm giảm  sản lượng lúa cách gián tiếp Biến giả (ký hiệu: D1): Biến giả phản ánh thời kỳ đặc biệt giai đoạn phát triển Như biết thời kỳ từ năm 2008 thời kỳ Việt Nam gặp khó khăn bị khủng hoảng kinh tế Do mục đích cho biến giả nhóm em xem xét khủng hoảng có ảnh hưởng đến tăng trưởng sản lượng lúa hay không Biến KHTC làm cho sản lượng lúa mặt hàng khác kinh tế giảm sút kỳ vọng dấu dấu âm D1 = năm quan sát thuộc thời kỳ 2008 D1 = • năm quan sát thuộc thời kỳ sau năm 2008 Kỳ vọng dấu biến giải thích với biến phụ thuộc Tên biến β2 β3 β4 β5 β6 β7 β8 Kì vọng dấu + + + - Mô hình hồi quy tuyến tính 2.1 Ước lượng mô hình Bằng việc sử dụng phương pháp bình phương nhỏ OLS để ước lượng mô hình ước lượng xác kết ước lượng mô hình phải thoã mãn giả thiết OLS Trang Giả thiết: Biến giải thích phi ngẫu nhiên, tức giá trị chúng số xác định Kỳ vọng yếu tố ngẫu nhiên U không E(Ui) = E(U/Xi) = ∀ i Phương sai yếu tố ngẫu nhiên U Var(U/Xi) = Var(U/Xj) = σ2 ∀ i ≠ j Không có tương quan Ui Cov(Ui,Uj) = ∀ i ≠ j U X không tương quan với Cov(U,X) = 2.2 Kết ước lượng mô hình Căn vào sở lý thuyết ảnh hưởng yếu tố phân tích trên, lựa chọn mô hình hồi quy tuyến tính dạng k biến (k=8): SLL = β1 + β2*NSLUA + β3*DTLUA + β4*DV+ β5*DTNGO + β6*DTMIA + β7*DTLAC + β8*D1 + Ui Trong đó: Ui sai số ngẫu nhiên Bằng hỗ trợ phần mềm tính toán Eview 6.0, kết ước lượng có tham số mô hình hồi quy tuyến tính đưa sau: Cách 1: Sử dụng phương pháp OLS Ls sllua c dtlac dtlua dtmia dtngo dv nslua d1 Dependent Variable: SLL Method: Least Squares Date: 12/05/15 Time: 07:41 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable C NSLUA DTLUA DV DTNGO DTMIA DTLAC Coefficient Std Error -30337.18 740.5215 4.285310 0.003751 -0.864612 -1.644124 -1.333551 1686.023 36.07023 0.246532 0.000884 0.866398 1.980643 3.939838 t-Statistic Prob -17.99334 20.52999 17.38236 4.245383 -0.997938 -0.830096 -0.338479 0.0000 0.0000 0.0000 0.0011 0.3380 0.4227 0.7409 Trang D1 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) -292.1736 144.9115 0.999815 0.999707 100.8226 121982.4 -115.5378 9254.912 0.000000 -2.016221 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.0667 35484.38 5887.848 12.35378 12.75207 12.43153 1.684419 Từ kết Eview, ta thu hàm hồi quy tổng thể sau: SLL = -30337.178533 + 740.521467*NSLUA + 4.285310*DTLUA + 0.003751*DV - 0.864612*DTNGO - 1.644124*DTMIA - 1.333551*DTLAC - 292.173636*D1 + Ui (1) Nhìn vào bảng ta thấy kết ước lượng mô hình ban đầu chưa phải mô hình tốt Trong thời kỳ 1995 – 2014, biến diện tích ngô, diện tích lạc, diện tích mía biến giả đưa vào mô hình ý nghĩa giá trị P-value ứng với biến lớn 0,05 Cách 2: Ta kiểm tra tính đắn mô hình việc ước lượng lại mô hình phương pháp 2STS: Dependent Variable: SLL Method: Two-Stage Least Squares Date: 12/05/15 Time: 07:40 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Instrument specification: NSLUA DTLUA DV DTNGO DTMIA DTLAC D1 Constant added to instrument list Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C NSLUA DTLUA DV DTNGO DTMIA -30337.18 740.5215 4.285310 0.003751 -0.864612 -1.644124 1686.023 36.07023 0.246532 0.000884 0.866398 1.980643 -17.99334 20.52999 17.38236 4.245383 -0.997938 -0.830096 0.0000 0.0000 0.0000 0.0011 0.3380 0.4227 Trang 10 Included observations: 20 Variable Coefficie nt Std Error t-Statistic Prob C 885.4071 1/SQR(NSLUA) 2678.687 1/SQR(DTLUA) 55622.06 1/SQR(DV) 17153.84 962.5609 -0.919845 0.3713 8456.796 0.316750 0.7555 91605.85 0.607189 0.5522 39252.36 -0.437014 0.6679 Mean dependent R-squared 0.060738var Adjusted R- S.D dependent squared 0.115374var Akaike info S.E of regression 57.24313 criterion Sum squared resid 52428.42 Schwarz criterion - Hannan-Quinn Log likelihood 107.0935criter Durbin-Watson F-statistic 0.344882 stat Prob(F-statistic) 0.793281 74.8903 54.2017 11.1093 11.3085 11.1482 2.56344 Kiểm định giả thiết: H0 : β2 = β3 = β4 = (phương sai không thay đổi) H1 : (phương sai thay đổi) Ta dùng kiểm định F, với mức ý nghĩa 5%, ta thấy: P-value > α=0.05 nên ta chấp nhận H0, mô hình (2) tượng phương sai thay đổi Kết khớp với kiểm định Park 1.2.4 Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey (BPG) Xét mô hình hồi quy phụ: U2i= a1+a2nslua+a3dtlua+a4dv+Vi (với Vi sai số ngẫu nhiên mô hình hồi quy phụ, thỏa mãn giả thiết phương pháp OLS, nghĩa kỳ vọng phương sai không đổi) Trang 29 Bước 1: Ước lượng mô hình gốc Ta thu phần dư Bước 2: Ước lượng mô hình (với Wi sai số ngẫu nhiên mô hình hồi quy phụ) Ta có kết hồi quy: Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 0.983321 3.113422 1.312992 Prob F(3,16) Prob Chi-Square(3) Prob Chi-Square(3) 0.4254 0.3745 0.7261 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/02/15 Time: 23:23 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C NSLUA DTLUA DV 2.57E+19 2.99E+17 -4.88E+15 6.16E+12 4.00E+19 3.66E+17 5.68E+15 2.09E+13 0.642599 0.818160 -0.859683 0.295425 0.5296 0.4253 0.4027 0.7715 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.155671 -0.002641 5.01E+18 4.02E+38 -887.3067 0.983321 0.425365 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 4.25E+18 5.00E+18 89.13067 89.32981 89.16954 2.048162 Bước 3: Theo mô hình ta có: LMqs =nR2u =3.11342 Trang 30 Ta thấy: Fqs < f0.05(3,16) = 3.239 hay p-value = 0.4254>0.05 LMqs < X20.05(3)=7.815 hay p-value = 0.3745 >0.05 Kết luận: kiểm định thấy đủ chứng để bác bỏ H0 Vậy mô hình ban đầu tượng phương sai thay đổi Vậy, sau sử dụng phương pháp kiểm định, ta đưa kết luận mô hình tượng phương sai thay đổi 1.3 Kiểm định tự tương quan Cách 1: Ta sử dụng kiểm định Durbin – Watson Dependent Variable: SLL Method: Least Squares Date: 11/28/15 Time: 20:26 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable C NSLUA DTLUA DV R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error -29884.22 705.0600 4.230666 0.003344 0.999745 0.999697 102.4664 167989.9 -118.7380 20906.03 0.000000 817.1952 7.475375 0.116198 0.000426 t-Statistic Prob -36.56925 94.31769 36.40914 7.841364 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 35484.38 5887.848 12.27380 12.47295 12.31268 1.412286 KL: ta có: α = 0.05, n = 20, dU = dL = mô hình, ta có: < d = 1.412286 < nên mô hình không xảy tự tương quan Cách 2: Kiểm định B – G Xét mô hình phụ: Trang 31 Kiểm định giả thiết: H0: ρ1 = ρ2 = (không tồn tự tương quan) H1: ρ21 + ρ22 > (tồn tự tương quan) Ta có kết hồi quy: VIEW/RESIDUAL TESTS/Serial Correlation LM Test Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 2.936864 5.911048 Prob F(2,14) Prob Chi-Square(2) 0.0861 0.0521 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/03/15 Time: 00:26 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C NSLUA DTLUA DV RESID(-1) RESID(-2) -8.58E+09 -50513339 1443406 3143.078 0.646472 -0.029175 1.80E+10 1.62E+08 2684261 9295.640 0.276776 0.346546 -0.476061 -0.312162 0.537729 0.338124 2.335726 -0.084187 0.6414 0.7595 0.5992 0.7403 0.0349 0.9341 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.295552 0.043964 2.07E+09 5.99E+19 -453.8053 1.174746 0.369578 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 6.39E-06 2.11E+09 45.98053 46.27925 46.03884 1.922650 Trang 32 Dựa vào kết hồi quy, ta thấy: p-value (X2) = 0.0521 > 0.05 nên chưa đủ sở bác bỏ H0 Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình (2) không tồn tự tương quan bậc `1 Kiểm định thiếu biến Cách 1: Kiểm định Reset Ramsey Xét MH HQ phụ: SLLi = α1 + α2nsluai + α3dtluai + α4dvi + Giả thiết: i + Vi H0: α5 =0 H1: α5 ≠ VIEW/STABILYTY DIAG / RAMSEY RESET Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED Specification: SLL C NSLUA DTLUA DV Omitted Variables: Squares of fitted values t-statistic F-statistic Likelihood ratio Value 6.080453 36.97191 24.85306 df 15 (1, 15) Probability 0.0000 0.0000 0.0000 Ta thấy: p-value (F) = 0.0000 < 0.05 nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 Vậy, với mức ý nghĩa 5%, mô hình (2) thiếu biến lũy thừa bậc Cách 2: Sử dụng kiểm định Wald Mô hình hồi quy phụ: Trang 33 SLL = α1+ α2*NSLUA + α3*DTLUA + α4*DV + α5*NSLUA2 + α6*DTLUA2 + α7*DV2 + Vi Giả thiết: H0: α = α = α = H1: α 52 + α 62 + α 72 ≠ Kết kiểm định MH Wald Test: Equation: Untitled Probabili Test Statistic F-statistic Chi-square Value df ty 9.074415 27.22325 (3, 13) 0.0017 0.0000 Null Hypothesis: C(5)=C(6)=C(7)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std Err 1.70486 C(5) 0.944508 0.00025 C(6) 0.000978 3.06E- C(7) 4.48E-09 09 Restrictions are linear in coefficients Ta thấy p-value kiểm định F, bé 0.05, nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 Vậy, với mức ý nghĩa 5%, mô hình (2) thiếu biến lũy thừa bậc Cách 3: Sử dụng tỷ lệ hàm hợp lý (Likelihood Ration) Trang 34 Mô hình hồi quy phụ: SLL = α1+ α2*NSLUA – α3*DTLUA + α4*DV + α5*NSLUA2 + α6*DTLUA2 + α7*DV2 + Vi Giả thiết: H0: α = α = α = H1: α 52 + α 62 + α 72 ≠ Kết kiểm định: Omitted Variables Test Equation: UNTITLED Specification: SLL C NSLUA DTLUA DV Omitted Variables: DV^2 NSLUA^2 DTLUA^2 F-statistic Likelihood ratio Value 9.074415 22.58991 df (3, 13) Probability 0.0017 0.0000 Ta thấy p-value (LR) [...]... không đổi, khi năng suất lúa tăng (giảm) 1 tấn/ha thì trung bình sản lượng lúa tăng (giảm) 705.06 nghìn tấn và biến thiên trong khoảng (689.213, 720.9071) β3 = 4.230666: với các yếu tố khác không đổi, khi diện tích lúa tăng (giảm) 1 nghìn ha thì sản lượng lúa sẽ tăng (giảm) khoảng 4.230666 nghìn tấn và biến thiên trong khoảng (3.984338, 4.476995) β4 =0.003344: với các yếu tố khác không đổi, khi dịch... 5887.848 121982.4 1.684419 121982.4 8 Kết quả ước lượng bằng phương pháp 2STS cũng cho ta các hệ số ước lượng ứng với các biến độc lập tương ứng giống như ước lượng bằng phương pháp OLS Như vậy mô hình tương quan giữa biến giá trị sản xuất công nghiệp với các biến độc lập:năng suất lúa, diện tích lúa, dịch vụ ăn uống, diện tích ngô, diện tích mía, diện tích lạc và biến giả vẫn còn nhiều khuyết điểm cần... Cách 2: Hệ số xác định R2 cao nhưng tỷ số t thấp Xét mô hình: SLL = β1 + β2NSLUA + β3DTLUA + β4DV + V SLL = -29884.215385 + 705.060047*NSLUA + 4.230666*DTLUA + 0.003344*DV+V (3) Ta có kết quả hồi quy: Ta thấy: R 2 = 0.978614 là rất lớn, tỷ số t của hệ số hồi quy β2 rất nhỏ và giá trị p-value (dv) = 0.111 > 0.05, do đó, β 2 không có ý nghĩa thống kê, biến DV không có ảnh hưởng lên sản lượng lúa Vậy có... của hệ số β3 Giả thiết: H0: β3 = 0 H1: β3 ≠ 0 • Dấu của hệ số β4 Giả thiết: H0: β4 = 0 H1: β4 ≠ 0 Nhìn vào kết quả Eview, ta thấy: P4 < 0.000 nên ta bác bỏ H0 hay chấp nhận β4 > 0 Như vậy, với mức ý nghĩa 5% dấu của các hệ số hồi quy phù hợp với lý thuyết đã nêu trên Ý nghĩa và ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy (với α =0.05) 2.3.2.1 Ý nghĩa các hệ số β 2.3.2 β 2 = 705.06: với các yếu tố khác... nghĩa 5%, ta có khoảng tin cậy của các hệ số như sau: β1 (-31616.59, -28151.84) β2 (689.2130, 720.9071) β3 (3.984338, 4.476995) β4 (0.002440, 0.004248) Tương tự với các hệ số, ta cũng tính được giá trị tối đa và giá trị tối thiểu cho các hệ số hồi quy như sau: coef(1) hsc hsc(1)=eq01.@coef(1)-eq01.@stderrs(1)*@qtdist(0.95,16) (tìm khoảng tin cậy tối thiểu cho hệ số β1 ) hsc(1)=eq01.@coef(1)+eq01.@stderrs(1)*@qtdist(0.95,16)... hsc(1)=eq01.@coef(1)+eq01.@stderrs(1)*@qtdist(0.95,16) (tìm khoảng tin cậy tối đa cho hệ số β1) Các hệ số khác, ta làm tương tự sẽ đưa ra được kết quả như sau: Với mức ý nghĩa 5%, ta có giá trị tối đa của các hệ số như sau: β1 (-∞, -28457.49) β2 (-∞, 718.1112) β3 (-∞, 4.433534) β4 (-∞, 0.004089) Với mức ý nghĩa 5%, ta có giá trị tối thiểu của các hệ số như sau: β1 (-31310.94, +∞) β2 (692.0089, +∞) Trang 18 β3 (4.027798,... tăng (giảm) 1 giờ thì sản lượng lúa sẽ tăng (giảm) 0.003344 và biến thiên trong khoảng (0.00244, 0.004248) 2.3.2.2 Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy (với α =0.05): Sử dụng hàm @qtdist(0.975,16) trên Eviews ta được: tα/2(n-k)=tα/2(16)= 2.11990529922 Khoảng tin cậy đối xứng cho các hệ số βi với i=2,3,4 là: Trang 16 SE(β) β1 817.1952 β2 7.475375 β3 0.116198 β4 0.000426 Thay số vào công thức ta... hệ số năng suất lúa β2) coef(2) hsnslua hsnslua(1)=eq01.@coef(3)-eq01.@stderrs(3)*@qtdist(0.975,16) hsnslua(2)=eq01.@coef(3)+eq01.@stderrs(3)*@qtdist(0.975,16) (để tính khoảng tin cậy đối xứng cho hệ số diện tích lúa β3) Trang 17 coef(2) hsdv hsdv(1)=eq01.@coef(4)-eq01.@stderrs(4)*@qtdist(0.975,16) hsdv(2)=eq01.@coef(4)+eq01.@stderrs(4)*@qtdist(0.975,16) (để tính khoảng tin cậy đối xứng cho hệ số dịch... thay đổi các giá trị của biến độc lập giải thích được 99.989745% sự thay đổi các giá trị của biến phụ thuộc Kết luận: Các biến độc lập: DTLUA, NSLUA, DV đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc SLL 2.3.1.2 Kiểm định sự phù hợp về dấu của các hệ số hồi quy: Với mức ý nghĩa là α = 5% • Dấu của hệ số β2 Giả thiết: H0: β2 = 0 H1: β2 ≠ 0 Quy tắc kiểm định P (với α =0.05): P < 0.05 bác bỏ H0 P > 0.05 chấp nhận H0... (không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi H1 : R2(6) > 0 (có hiện tượng phương sai sai số thay đổi) Ta thấy: P-value của kiểm định F = 0.1072 > α = 0.05 nên chưa có cơ sở bác bỏ H0 Vậy mô hình (2) không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi  Kết luận: với phương pháp kiểm định white có tính chéo giữa các biến độc lập, mô hình (2) không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi 1.2.2 Kiểm định Park/Harvey: ... hình kinh tế lượng phân tích yếu tố ảnh hưởng tới sản lượng lúa Việt Nam việc xem xét mối quan hệ biến số nắm nhân tố quan trọng nhân tố có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc mô hình Phân tích số liệu,... lượnglúa, suất lúa, diện tích lúa, diện tích ngô, diện tích mía, diện tích lạc, dịch vụ ăn uống nước gia đoạn 1995 – 2014 Trang Chương II: Phân tích ảnh hưởng nhân tố đến sản lượng lúa Việt Nam. .. Bài tiểu luận nhóm em viết theo cấu trúc gồm hai chương sau: Chương I: Thực trạng Nông nghiệp Việt Nam Chương II: Phân tích ảnh hưởng nhân tố đến sản lượng lúa Việt Nam Trang II: Thực trạng sản