Nghiên cứu sự tác động của các ngành kinh tế tới GDP của nền kinh tế Singapo.doc

Nghiên cứu sự tác động của các ngành kinh tế tới GDP của nền kinh tế Singapo

ĐỀ TÀI : Nghiên cứu sự tác động của các ngành kinh tế tới GDP của nền kinh tế Singapo

I.Giới thiệu đề tài:

- Một quốc gia cũng giống như một doanh nghiệp luôn tìm cách đo lường kết quả hoạt động của mình sau mỗi thời kì nhất định Một chỉ tiêu không kém phần quan trọng trong việc đo lường thành tựu của nền kinh tế là tổng sản phẩm quốc nội.

• Vậy tổng sản phẩm quốc nội là gì?

- Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) đo lường tổng giá trị của các hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ quốc gia,trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm).

- GDP là kết quả của hàng triệu triệu hoạt động kinh tế xảy ra bên trong lãnh thổ của một đất nước.

- GDP là kết quả của hàng triệu triệu hoạt động kinh tế xảy ra bên trong lãnh thổ của đât nước.Những hoạt động này có thể do công ty,doanh nghiệp của công dân nước đó hay công dân nước ngoài sản xuất tại nước đó Nhưng GDP không bao gồm kết quả hoạt động của công dân nước sở tại tiến hành ở nước ngoài Đây là một phân biệt có ý nghĩa.

- GDP là thước đo tốt về thành tựu kinh tế của một đất nước,nó dùng để so sánh quy mô sản xuất của các nước khác nhau trên thế giới hay dùng để phân tích sản lượng của một đất nước qua các thời gian khác nhau từ đó các nước có thể lập chiến lược để phát triển kinh tế dài hạn và kế hoạch ngân sách, tiền tệ ngắn hạn.

• Trước vai trò to lớn của GDP đối với mỗi quốc gia ta đi tìm hiểu vậy những yếu tố nào góp phần tạo nên GDP?

Và đây cũng là đề tài nhóm chúng tôi nghiên cứu: “ Nghiên cứu sự tác động của ngành kinh tế tới GDP của nền kinh tế Singapo giai đoạn 1995-2006”.

II.Nguồn gốc mô hình từ lý thuyết

1.Khái niệm :GDP là chỉ tiêu đo lường tổng giá trị bằng tiền của các hàng hóa dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trên lãnh thổ một nước trong một khoảng thời gian nhất định bất kể do công dân nước đó hay công dân nước ngoài tạo ra.Hàng hóa đó phải do một đơn vị thường trú trên phạm vi lãnh thổ một nước từ một năm trở lên tạo ra.

2.Phương pháp tính tổng sản phẩm quốc nội

a.Phương pháp tính theo luồng sản phẩm cuối cùng:

GDP= Tổng các khoản chi tiêu để mua hàng hóa dịch vụ của các tác nhân trong nền kinh tế

GDP = C+I+G + X -IM

Trong đó: GDP: Tổng sản phẩm quốc nội C: Tiêu dùng của hộ gia đình I: Đầu tư của các nhà sản xuất X: Xuất khẩu

IM: Nhập khẩu

G: Chi tiêu của Chính phủ

b.Phương pháp tính theo luồng thu nhập ( phương pháp phân phối)

GDP = tổng các khoản thu nhập được hình thành trong quá trình phân phối.

Chú ý :

GDP danh nghĩa theo giá thị trường = GDP theo phương pháp phân phối.GDP danh nghĩa theo yếu tố sản xuất = GDP danh nghĩa theo giá thị trường - Ti

c.Vấn đề tính trùng và phương pháp giá trị gia tăng

Để sản xuất hàng hóa cuối cùng đến tay người tiêu dùng,phải trải qua nhiều công đoạn sản xuất khác nhau Mỗi công đoạn, mỗi doanh nghiệp chuyên môn hóa chỉ đóng góp tương ứng một phần giá trị của mình để tạo ra một hàng hóa dịch vụ hoàn chỉnh.

Vì vậy khi tính GDP theo cung dưới - luồng thu nhập hoặc chi phí đòi hỏi phải rất cẩn trọng để tránh tính trùng.

 Giá trị gia tăng VA : là khoảng chênh lệch giữa giá trị sản lượng của doanh nghiệp với khoản mua vào về vật liệu và dịch vụ từ các doanh nghiệp khác mà đã được dùng hết trong việc sản xuất ra sản lượng đó.

VA = doanh thu + chênh lệch hàng tồn kho - chi phí trung gianVA chính là lượng gia tăng trong giá trị của hàng hóa do kết quả của quá trình sản xuất và nó là số đo phần đóng góp của doanh nghiệp vào tổng sản lượng của nền kinh tế.

GDP = tổng VA của các đơn vị thường trú trên phạm vi lãnh thổ một quốc gia.Tóm lại, việc tính toán bằng nhiều phương pháp đều cho những kết quả giống nhau Tuy nhiên trên thực tế có những chênh lệch nhất định do những sai sót từ những con số, thống kê hoặc tính toán.

3.Lý thuyết đưa biến phụ thuộc và biến độc lập vào mô hìnha.Biến phụ thuộc:

Y : tổng thu nhập quốc nội (GDP) (đvt: triệu đôla Singapo)b.Biến độc lập

 X2 : ( NN&KK) Nông nghiệp và khai khoáng; X3 : ( CNCB ) công nghiệp chế biến ;

 X4 : ( TN ) thương nghiệp ; X5 : (TC ) tài chính;

 X6 : ( NK ) ngành khác.4.Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu

a.Dữ liệu:Số liệu được lấy từ mục số liệu thông kê( thống kê nước ngoài) trong

website http://www.gso.gov.vn của Tổng cục thống kê Việt Nam.

Nguồn số liệu: Key Indicators of Developing Asian and Pacific Countries of ADB, 2007.

b.Không gian mẫu :

Nghiên cứu GDP của Singapo trong vòng 10 năm Nhóm nhận thấy mẫu quan sát đủ lớn và đủ mức độ tin cậy để tiến hành xây dựng các mô hình hôi qui.c.Mô hình tổng thể:

Y = β1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5 + β6 X6 +Ui

d.Dự đoán kì vọng giữa các biến.

 β2 âm: khi giá trị nông nghiệp và khai khoáng giảm dẫn đến GDP trong nước giảm

 β3 dương: giá trị công nghiệp chế biến tăng làm cho thu nhập GDP trong nước tăng,

 β4 dương : giá trị thương nghiệp tăng làm tăng GDP

 β5 dương : giá trị trong ngành tài chính tăng góp phần làm tăng giá trị GDP trong nước

 β6 âm : giá trị của các ngành khác giảm cũng là một nhân tố làm giảm giá

trị GDP trong nước III.Phân tích dữ liệu

1.Bảng số liệu( bảng 1 phần phụ lục):

1995 94655 209297291688928673191561996 101331 217305571764132096208211997 109489 2183187118708362-92223991998 106598 203316301648235203230811999 115365 199357561767637261244722000 127498 189411822052039150264572001 125611 186364052000639697293172002 128931 142394242169737871297972003 134509 145405912400039187305862004 147469 163462082817140224327042005 158297 160506123086742930337282006 172135 18056457340494614135308

Giải thích:

 GDP :Tổng sản phẩm quốc nội(Y) NN&KK : Nông nghiệp và khai khoáng(X2) CNCB : Công nghiệp chế biến(X3)

 TN : Thương nghiệp(X4) TC : Tài chính (X5) NK : Ngành khác (X6)

2.Thống kê mô tả : trên dữ liệu đã có nhóm tiến hành xử lý tính toán và thu được các kết quả thông kê sau

Mean 126824.0 184.2500 39201.83 22225.50 37893.75 27318.83 Median 126554.5 187.5000 37914.50 20263.00 38510.50 27887.00 Maximum 172135.0 218.0000 56457.00 34049.00 46141.00 35308.00 Minimum 94655.00 142.0000 29729.00 16482.00 28673.00 19156.00 Std Dev 23473.23 26.63260 8410.798 5851.473 4613.775 5347.705 Skewness 0.503758-0.307492 0.732567 0.911069-0.281667 -0.030871 Kurtosis 2.335564 1.794698 2.537476 2.481439 3.005594 1.693664 Jarque-Bera 0.728283 0.915479 1.180273 1.794547 0.158688 0.855163 Probability 0.694793 0.632712 0.554252 0.407680 0.923722 0.652084

Tiêu chí Giá trị Giá trị này rơiVào năm Trung bình 39201.83

Trung bình 27318.83

Trung vị 27887.00

Lớn nhất 35308.00 2006Nhỏ nhất 19156.00 19953.Ma trận tương quan :

Y 1.000000-0.661433 0.988299 0.967871 0.942431 0.966157X2-0.661433 1.000000-0.615295-0.595708-0.576562-0.791287X3 0.988299-0.615295 1.000000 0.968996 0.906847 0.925634X4 0.967871-0.595708 0.968996 1.000000 0.844534 0.904480X5 0.942431-0.576562 0.906847 0.844534 1.000000 0.926404X6 0.966157-0.791287 0.925634 0.904480 0.926404 1.000000

Sau khi xem xét ma trận tương quan của các biến ta thấy 2 biến X3(CNCB) và X4(TN) có mối tương quan khá cao :0.968996 nên có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến ta sẽ kiểm định sau.

4.Xây dựng mô hình hồi quy :

Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/09 Time: 17:08Sample: 1995 2006

Included observations: 12

VariableCoefficient Std Errort-StatisticProb C0.3145644.3991680.0715050.9453X20.9710500.01963849.446310.0000X30.9999050.0001238152.1430.0000X41.0001130.0001675983.2050.0000X51.0004960.0001885316.0160.0000X60.9995350.0002573890.7540.0000R-squared1.000000 Mean dependent var 126824.0Adjusted R-squared1.000000 S.D dependent var23473.23S.E of regression0.605826 Akaike info criterion 2.142404Sum squared resid2.202148 Schwarz criterion2.384857Log likelihood-6.854422 F-statistic3.30E+09Durbin-Watson stat3.463121 Prob(F-statistic)0.000000

 Ước lượng mô hình

Estimation Command:=====================LS Y C X2 X3 X4 X5 X6Estimation Equation:=====================

Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*X5 + C(6)*X6

Substituted Coefficients:=====================

Y = 0.3145637685 + 0.9710504412*X2 + 0.99990516*X3 + 1.000112549*X4 + 1.00049554*X5 + 0.9995348004*X6

 Ý nghĩa các hệ số

+ giá trị β1 = 0.3145637685 chỉ ra rằng khi thu nhập của các ngành trong nền kinh tế bằng 0 thì thu nhập quốc nội đạt giá trị thấp nhất là

0.3145637685 triệu đôla singapo

+ giá trị β2 = 0.9710504412 chỉ ra rằng khi nông nghiệp và khai khoáng của singapo tăng giảm 1triệu đôla singapo thì thu nhập quốc nội

tămg(giảm) 0.9710504412 triệu đôla singapo với điều kiện các yếu tố khác không đổi

+ giá trị β3 = 0.99990516 khi giá trị ngành công nghiệp khai khoáng tăng(giảm) 1triệu đôla trên năm thì giá trị GDP tăng (giảm) 0.99990516 triệu đôla singapo với các điều kiện và yếu tố không thay đổi.

+ giá trị β4 = 1.000112549 khi giá trị thương nghiệp tăng(giảm) 1triệu đôla trên năm thì GDP tăng(giảm) 1.000112549 triệu đôla singapo với điều kiện không đổi.

+ giá trị β5 =1.00049554 khi giá trị tài chính tăng(giảm) 1triệu đôla trên năm thì GDP tăng( giảm) 1.00049554 triệu đôla singapo với điều kiện không đổi.

+giá trị β6 = 0.9995348004 khi giá trị ngành khác tăng(giảm) 1triệuđôla trên năm thì GDP tăng( giảm) 0.9995348004 triệu đôla singapo với điều kiện không đổi.

5.Kiểm định và khắc phục các hiện tượng trong mô hình

• Kiểm định đa cộng tuyến

+ Khi xem xét phân tích ma trận tương quan của các biến ( bảng 3 phần phụ lục) ta thấy 2 biến X4(CNCB) và X9(TN) có mối tương quan khá cao : 0.968996 nên có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Để kiểm định đa cộng tuyến, ta đi xây dựng mô hình hồi quy phụ trong đó lần lượt các biến độc lập trở thành biến phụ thuộc và hồi quy với các biến còn lại.

 Bảng hồi quy phụ theo biến X3(công nghiệp chế biến)

Dependent Variable: X3Method: Least SquaresDate: 05/31/09 Time: 17:27Sample: 1995 2006

Included observations: 12

VariableCoefficient Std Error t-StatisticProb.C3893.56413475.980.2889260.7810X2-42.4807458.34734-0.7280660.4902X41.1447430.2794774.0960150.0046X50.8372470.4860091.7226980.1286X6-0.5136960.767462-0.6693440.5247R-squared0.968649 Mean dependent var39201.83Adjusted R-squared0.950734 S.D dependent var8410.798S.E of regression1866.859 Akaike info criterion18.19624Sum squared resid24396150 Schwarz criterion18.39828Log likelihood-104.1774 F-statistic54.06923Durbin-Watson stat1.765320 Prob(F-statistic)0.000024

H0 : R2 =0Giả thiết

H1 : R2 # 0k =7,n =12

LS Y C X2 X4 X5 X6Estimation Equation:

Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X4 + C(4)*X5 + C(5)*X6Substituted Coefficients:

Y = 3893.509417 - 41.50565791*X2 + 2.14474671*X4 + 1.837663544*X5 + 0.4858874083*X6

Ta có R2LOẠI X3 = 0.968649

 Bảng hồi quy phụ theo biến X4(Thương nghiệp)

Dependent Variable: X4Method: Least SquaresDate: 06/02/09 Time: 00:53

Sample: 1995 2006Included observations: 12

VariableCoefficient Std Error t-StatisticProb.C-10967.039042.517-1.2128300.2645X262.4242137.619551.6593560.1410X30.6163850.1504844.0960150.0046X5-0.7295340.324150-2.2506050.0591X60.9214240.4649241.9818830.0879R-squared0.965123Mean dependent var22225.50Adjusted R-squared0.945193S.D dependent var5851.473S.E of regression1369.884Akaike info criterion17.57718Sum squared resid13136067Schwarz criterion17.77922Log likelihood-100.4631F-statistic48.42598Durbin-Watson stat1.468166Prob(F-statistic)0.000035

 Hồi quy mô hình loại bỏ biến X4( phương pháp kiểm định white tích hợp chéo)

Estimation Command:

=====================LS Y C X2 X3 X5 X6

Estimation Equation:

Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X5 + C(5)*X6Substituted Coefficients:

Y = -10967.95397 + 63.40228817*X2 + 1.616359366*X3 + 0.2708795019*X5 + 1.921062702*X6

Ta có R2LOAI X4 = 0.965123

Xét thấy R2loại X3 = 0.968649 > R2LOAI X4 = 0.965123

Suy ra theo lý thuyết ta phải loại bỏ biến X3( Công nghiệp chế biến ).Y = 3893.509417 - 41.50565791*X2 + 2.14474671*X4 +

1.837663544*X5 + 0.4858874083*X6

7.Kiểm định phương sai thay đổi ( dùng kiểm định white)

 Kiểm định mô hình gốc ban đầu:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic16.56018 Probability0.189143Obs*R-squared11.92797 Probability0.289906Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least SquaresDate: 05/31/09 Time: 17:36Sample: 1995 2006

Included observations: 12

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-20.835986.151068-3.3873760.1827X20.1425340.0682552.0882620.2843X2^2-0.0004440.000216-2.0539720.2884X3-0.0002070.000358-0.5770370.6668X3^21.46E-094.90E-090.2971710.8161X4-0.0007570.000457-1.6566420.3457X4^21.99E-081.33E-081.4897220.3764X50.0005340.0011670.4576530.7268X5^2-7.81E-091.42E-08-0.5492490.6802X60.0011760.0020210.5816610.6646X6^2-2.42E-083.69E-08-0.6562990.6303R-squared0.993998 Mean dependent var0.183512Adjusted R-squared0.933974 S.D dependent var0.302714S.E of regression0.077784 Akaike info criterion-2.921340Sum squared resid0.006050 Schwarz criterion-2.476842Log likelihood28.52804 F-statistic16.56018Durbin-Watson stat2.897338 Prob(F-statistic)0.189143

Giả sử H0 : phương sai của sai số thay đổi.

Sử dụng kiểm định white : nR2 = 11.92797 < x2(0.05,11) =19.7 chấp nhận H0 nghĩa là phương sai của sai số không đổi.

 Kiểm định mô hình sau khi loại bỏ biến X3

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic4.136143 Probability0.135117Obs*R-squared11.00247 Probability0.201559Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/02/09 Time: 01:27

Sample: 1995 2006Included observations: 12

VariableCoefficient Std Errort-StatisticProb C32582383771020680.4225880.7011X2292332.0683909.60.4274420.6979X2^2-1221.0572189.691-0.5576390.6160X48649.3072744.3153.1517180.0512X4^2-0.1903320.076804-2.4781630.0894X55752.6628951.9150.6426180.5662X5^2-0.0294460.100833-0.2920280.7893X6-20190.5219209.72-1.0510580.3704X6^20.3133080.3411270.9184510.4261R-squared0.916873 Mean dependent var2032627.Adjusted R-squared0.695199 S.D dependent var3046222.S.E of regression1681782 Akaike info criterion31.62231Sum squared resid8.49E+12 Schwarz criterion31.98599Log likelihood-180.7339 F-statistic4.136143Durbin-Watson stat3.113847 Prob(F-statistic)0.135117

Giả sử H0 : phương sai của sai số không đổi.

Sử dụng kiểm định white: n.R2 = 11.00247 < x2(0.05, 9)16.9 chấp nhận H0,nghĩa là phương sai của sai số không đổi.

8.Xét sự tự tương quan (dùng kiểm định của Durbin-Watson):dựa vào mô hình hồi quy gốc

Ta có d = 3.463121, nên kết luận mô hình không có tự tương quan.

Mô hình sau khi bỏ biến X3:

Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/09 Time: 17:30Sample: 1995 2006

Included observations: 12

VariableCoefficient Std Errort-StatisticProb C3893.50913474.700.2889500.7810X2-41.5056658.34181-0.7114220.4998X42.1447470.2794517.6748670.0001

X51.8376640.4859633.7814860.0069X60.4858870.7673890.6331700.5467R-squared0.995976 Mean dependent var126824.0Adjusted R-squared0.993676 S.D dependent var23473.23S.E of regression1866.682 Akaike info criterion18.19605Sum squared resid24391525 Schwarz criterion18.39809Log likelihood-104.1763 F-statistic433.0979Durbin-Watson stat1.764960 Prob(F-statistic)0.000000Ta có d = 1.764960 , nên kết luận mô hình không có tự tương quan.

9.Kết luận, nêu ý nghĩa thực tế của nghiên cứu và hạn chế của nghiên cứu:

a) Kết luận:

Y = 3893.509417 - 41.50565791*X2 + 2.14474671*X4 + 1.837663544*X5 + 0.4858874083*X6

Theo bảng :

tStd Errort-StatisticProb C3893.50913474.700.2889500.7810X2-41.5056658.34181-0.7114220.4998X42.1447470.2794517.6748670.0001X51.8376640.4859633.7814860.0069X60.4858870.7673890.6331700.5467

Từ mô hình trên ta kết luận tổng sản phẩm quốc nội của Singapo chịu tác động của các yếu tố như nông nghiệp và khai khoáng,thương nghiệp, tài chính và các ngành khác Nhưng mức độ tác động ảnh hưởng của mỗi yếu tố khác nhau, trong đó các biến TN,TC có t-statistic >2 nên có ý nghĩa thống kê:

+ Giá trị β4 = 2.144747 chỉ ra rằng ,khi giá trị thương nghiệp tăng ( giảm) 1 triệu đôla singapo thì giá trị tổng thu nhập trong nước của Singapo sẽ tăng (giảm) 2.144747 triệu đôla singapo ứng với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.

+ Giá trị β5 = 1.837664 chỉ ra rằng ,khi giá trị ngành tài chính tăng ( giảm) 1 triệu đôla singapo thì giá trị tổng thu nhập trong nước của Singapo sẽ