Mục đích của hồi quy mô hình kinh tế lượng: phân tích sự thay đổi của các biến độc lập có ảnh hưởng như thế nào đến sự thay đổi của biến phụ thuộc Phương pháp hồi quy: OLS VD: Mô hình hồi quy: a. Mô hình Hàm hồi quy tổng thể Hàm hồi quy tổng thể PRF: + Phản ánh mối quan hệ giữa kỳ vọng (GTTB) của y vào các biến độc lập: PRF: Е (YXi, Zi) = β1 + β2.Xi + β3.Zi Mô hình hồi quy tổng thể (PRM) + PRM: phản ánh mối quan hệ phụ thuộc giữa giá trị cá biệt của Y vào các biến cố độc lập Yi = β1 + β2.Xi + β3.Zi + Ui + Nếu hàm hồi quy tổng thể có dạng tuyến tính thì mô hình tương ứng cũng có dạng tuyến tính + Mô hình tuyến tính: đối với tham số có thể tuyến tính hoặc phi tuyến tính với biến số
HỌC VIỆN TÀI CHÍNH KHOA KẾ TỐN BỘ MƠN: KINH TẾ LƯỢNG BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Lớp tín chỉ: CQ56/19.01_LT1 Vấn đề nghiên cứu: “Mức ảnh hưởng số vốn đầu tư từ nước – FDI số lao động tham gia vào kinh tế – L đến tổng sản phẩm quốc nội - GDP” BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Lớp: CQ56/19.01_LT1 STT Họ tên Nhiệm vụ phân công Lớp niên chế NỘI DUNG BÁO CÁO GỒM CÁC MỤC I Vấn đề nghiên Trình bày báo cáo cứu II Thu thập số liệu Trình bày báo cáo III Lập mơ hình Lập mơ hình hồi quy hồi quy Ước lượng mơ hình hồi quy sử dụng phần mềm Eview Tiến hành số kiểm định hệ số hồi quy phù hợp hàm hồi quy Kiểm định khuyết tật 2.1 Đa cộng tuyến 2.2 Phương sai sai số thay đổi (Kiểm định White) 2.3 Tự tương quan 2.4 Kiểm định biến bỏ sót biến thích hợp 2.4.1 Kiểm định tính phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên 2.4.2 Kiểm định Ramsey V Xác định Khoảng tin cậy khoảng tin cậy 1.1 Khoảng tin cậy phía hệ số hồi quy 1.2 Khoảng tin cậy trái 1.3 Khoảng tin cậy phải Khoảng tin cậy 𝛽3 2.1 Khoảng tin cậy phía 𝛽3 2.2 Khoảng tin cậy trái 𝛽3 2.3 Khoảng tin cậy phải 𝛽3 Phương sai sai số ngẫu nhiên 3.1 Khoảng tin cậy hai phía 3.2 Khoảng tin cậy bên trái 3.3 Khoảng tin cậy bên phải IV Tiến hành số kiểm định liên quan đến mơ hình hồi quy VI, Dự báo Dự báo điểm GDP VN năm 2018 đến 2022 I.Vấn đề nghiên cứu Lý nghiên cứu - GDP tiêu đo lường tổng giá trị thị trường tất hàng hóa dịch vụ cuối sản xuất phạm vi lãnh thổ quốc gia thời kỳ định (thường năm) Đây đại lượng dùng để phản ánh quy mô hoạt động kinh tế tình hình làm việc - Nguồn nhân lực cốt lõi kinh tế, người có sức khỏe, trí tuệ, tay nghề, có nhiệt huyết, tổ chức chặt chẽ yếu tố tăng cường kinh tế Ngồi để sản xuất hàng hóa, mua máy móc thiết bị, mở rộng quy mơ sản xuất cần có vốn đầu tư Bởi yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP Việt Nam Vì vậy, với đề tài “Nghiên cứu ảnh hưởng lao động, đầu tư nước đến tăng trưởng GDP Việt Nam”, qua kết nghiên cứu giúp thấy rõ mối quan hệ ảnh hưởng yếu tố đến tăng trưởng GDP Việt Nam 2.Nội dung nghiên cứu - Đưa số liệu phân tích biến ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP Việt Nam - Kiểm định, xây dựng mơ hình, đưa dự báo tăng trưởng GDP năm tới II Thu thập số liệu - Sau tìm hiểu, nghiên cứu, thu thập số liệu nhóm em có hệ thống số liệu trình bày bảng sau: Năm 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 L 37075.3 38180.1 39275.9 40403.9 41578.8 42774.9 43980.3 45208.0 46460.8 47743.6 49048.5 50352.0 51422.4 52207.8 52744.5 52840.0 53302.8 53703.4 54429.4 FDI 2398.7 2225.6 2884.7 2723.3 2708.4 3300.5 4100.4 8034.1 11500.2 10000.5 11000.3 11000.1 10046.6 11500.0 12500.0 14500.0 15800.0 17500.0 19100.0 GDP 31.2 32.7 35.1 39.6 45.4 57.6 66.4 77.4 99.1 106.0 115.9 135.5 155.8 171.2 186.2 193.2 205.3 223.8 245.2 Trong đó: - L: số lao động tham gia vào kinh tế (nghìn người) - FDI: số vốn đầu tư từ nước (triệu USD) - GDP: tổng sản phẩm quốc nội (tỷ USD) Nguồn số liệu: Tổng cục thống kê: https://www.gso.gov.vn/Default.aspx?tabid=706&ItemID=13412 The World Bank Group: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?locations=VN III Lập mơ hình hồi quy mơ tả mối quan hệ biến kinh tế 1, Lập mơ hình hồi quy * Mơ hình hồi quy: LOG(GDPi) = + 2LOG(FDIi) + 3LOG(Li)+ ei *Trong đó: : hệ số hồi quy ước lượng (thực chất ước lượng điểm hệ số hồi quy β1, β2, β3 - ei: phần dư (là sai lệch giá trị cá biệt biến phụ thuộc so với ước lượng giá trị trung bình chúng mẫu) - 1, 2, 3, Ước lượng mơ hình hồi quy sử dụng phần mềm Eview - Với số liệu từ mẫu trên, sử dụng phần mềm eview để ước lượng Sau nhập lệnh LS log(GDP) C log(FDI) log(L) enter, ta báo cáo kết ước lượng sau: Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 13:32 Sample: 2000 2018 Included observations: 19 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(FDI) LOG(L) -45.61576 4.303547 0.158928 0.068944 4.637220 0.412460 -10.59957 2.305169 11.24282 0.0000 0.0349 0.0000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 4.548240 0.709478 -2.577338 -2.428216 -2.552100 0.706149 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.993198 0.992347 0.062065 0.061633 27.48471 1168.063 0.000000 Báo cáo 1: Kết ước lượng mơ hình GDP theo L FDI - Với hàm hồi quy trên, ta ước lượng mơ hình hồi quy mẫu: LOG(GDPi) = - 45.61576 + 0.158928 LOG(FDIi) + 4.637220 LOG(Li) + ei * Ý nghĩa kinh tế: = 0.158928, cho biết số vốn đầu tư từ nước tăng 1% tổng sản phẩm quốc nội trung bình tăng 0.158928% = 4.637220 , cho biết số vốn đầu tư nước tăng 1% tổng sản phẩm quốc nội trung bình tăng 4.637220 % => Các hệ số hồi quy phù hợp với lý thuyết kinh tế IV Tiến hành số kiểm định liên quan đến mơ hình hồi quy Kiểm định hệ số hồi quy phù hợp hàm hồi quy 1.1 Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy * Kiếm định cặp giả thuyết: * Tiêu chuẩn kiểm định: F= ~ * Với mức ý nghĩa 0.05, miền bác bỏ: Wα = { F| F > F0.05(2,n-3)} → Từ báo cáo 1, ta có Fqs = 1168,063 → Với mức ý nghĩa α = 5%, tra bảng ta có F0.05(2,16) = 3,634 → Fqs = 1168,063 > 3,634 = F0.05(2,16) → Fqs thuộc Wα → Vậy với α = 0.05 hàm hồi quy phù hợp 1.2 Kiểm định phù hợp hệ số hồi quy 1.2.1 Kiểm định β1 * Kiểm định giả thuyết: H : 1 = mức ý nghĩa H : 1 = 0,05 * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: 1 ~ T (n − 3) T= Se(1 ) * Miền bác bỏ giả thuyết H0, mức ý nghĩa = 0,05 là: W = t : t t(n/−23) → Từ báo cáo ta có tqs = - 10,59957 → → Mà → tqs Wα → Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1 Nghĩa β1 có ý nghĩa kinh tế → Vậy với mức ý nghĩa 5%, cho hệ số chặn có ý nghĩa thống kê thực tế 1.2.2 Kiểm định β2 * Kiểm định giả thuyết: H : = mức ý nghĩa = 0,05 H : * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: 2 T= ~ T (n − 3) Se( ) * Miền bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa = 0,05 là: W = t : t t(n/−23 ) → Từ báo cáo ta có: tqs = 2,305169 → Mà → > → tqs Wα → Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1 → Vậy với mức ý nghĩa 5% cho ta thấy FDI có ảnh hưởng đến GDP 1.2.3 Kiểm định β3 * Kiểm định giả thuyết: H : = H : mức ý nghĩa = 0,05 * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: 3 T= ~ T (n − 3) Se( ) * Miền bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa = 0,05 là: W = t : t t(n/−23 ) → Từ báo cáo ta có: tqs= 11,24282 → → Mà > → tqs Wα → Bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận H1 → Vậy với mức ý nghĩa 5% cho ta thấy L có ảnh hưởng đến GDP Kiểm định khuyết tật 2.1 Kiểm định đa cộng tuyến * Hồi quy mơ hình ban đầu thu R2 = 0,993198 * Hồi quy mơ hình Log(GDP)I = β1 +β2 Log(FDI)I +UI thu Báo cáo sau: Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 21:23 Sample: 2000 2018 Included observations: 19 Variable Coefficien t Std Error t-Statistic Prob C LOG(FDI) 2.766121 0.117207 0.903335 0.055618 23.60030 16.24190 0.0000 0.0000 R-squared 0.939459 Mean dependent var 4.548240 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.935897 0.179629 0.548534 6.717148 263.7994 0.000000 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.709478 -0.496542 -0.397127 -0.479717 0.784849 → Thu R12 = 0,939459 * Hồi quy mơ hình Log(GDP)I= β1 +β2 Log(L)I + U I thu Báo cáo sau: Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 21:25 Sample: 2000 2018 Included observations: 19 Variable Coefficien t Std Error t-Statistic Prob C LOG(L) -55.11824 1.383922 5.550331 0.128727 -39.82757 43.11691 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.990938 0.990405 0.069495 0.082101 24.76043 1859.068 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 4.548240 0.709478 -2.395835 -2.296420 -2.379010 0.655284 → Thu R22 = 0,990938 * Tính độ đo THIEL: m = R2 – ( R2 – R12) - ( R2 – R22) = 0,993198 – (0,993198 - 0,939459) – (0,993198 - 0,990938 ) = 0,973199 → Vậy mô hình ban đầu có đa cộng tuyến gần hồn hảo 2.2 Phương sai sai số thay đổi * Hồi quy mơ hình ban đầu thu tìm phần dư → * Hồi quy mơ hình White có dạng: - Tổng hệ số mơ hình , hệ số xác định - Sử dụng chương trình Eview để có báo cáo kiểm định White sau: - Báo cáo 4: Kiểm định White mô hình hồi quy Heteroskedasticity Test: White F-statistic 3.174890 Obs*R-squared 9.037289 Scaled explained SS 4.946883 Prob F(4,14) Prob Chi-Square(4) Prob Chi-Square(4) 0.0472 0.0602 0.2928 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 21:27 Sample: 2000 2018 Included observations: 19 Collinear test regressors dropped from specification Coefficien t Std Error t-Statistic Prob C 0.949889 0.374245 LOG(FDI)^2 -0.008341 0.006900 LOG(FDI)*LOG(L) 0.067940 0.036931 LOG(FDI) -0.689443 0.372048 LOG(L)^2 -0.008620 0.003454 2.538148 -1.208888 1.839643 -1.853102 -2.495735 0.0237 0.2467 0.0871 0.0851 0.0257 Variable R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.475647 0.325832 0.003400 0.000162 83.93702 3.174890 0.047185 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.003244 0.004141 -8.309160 -8.060623 -8.267097 1.571648 * Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Phương sai sai số không thay đổi H1: Phương sai sai số thay đổi Mức ý nghĩa 5% * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: * Miền bác bỏ giả thuyết H0, với mức ý nghĩa α = 0,05 → Ta có: qs = 9,037289 2( 4) 2( 4) → Tra bảng được: 0, 05 = 9,488 → qs 0, 05 → qs W → Chưa có sở để bác bỏ giả thuyết H0 → Vậy với mức ý nghĩa mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi 2.3 Kiểm định tự tương quan * Kiểm định Breusch – Godfrey (BG) * Ước lượng mơ hình ban đầu thu * Ước lượng mơ hình BG có dạng: → Thu được: * Sử dụng chương trình Eview để tiến hành kiểm định BG ta có báo cáo: Báo cáo 5: Kiểm định BG bậc mơ hình hồi quy ban đầu Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared Test Equation: 2.692385 5.277888 Prob F(2,14) Prob Chi-Square(2) 0.1025 0.0714 Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 21:35 Sample: 2000 2018 Included observations: 19 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error 4.420227 0.069167 0.423534 0.268577 0.316770 t-Statistic Prob 0.183010 0.214635 -0.183975 2.316468 -0.843115 0.8574 0.8331 0.8567 0.0362 0.4133 C LOG(FDI) LOG(L) RESID(-1) RESID(-2) 0.808944 0.014846 -0.077920 0.622151 -0.267074 R-squared Adjusted Rsquared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.277784 Mean dependent var -5.23E-15 0.071436 0.056386 0.044512 30.57630 1.346193 0.301773 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.058515 -2.692242 -2.443705 -2.650180 1.481128 * Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mơ hình ban đầu khơng có tự tương quan bậc H1: Mơ hình ban đầu có tự tương quan bậc Mức ý nghĩa 5% * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: : * Miền bác bỏ giả thuyết H0, với mức ý nghĩa = 0,05 là: → Theo báo cáo ta có: qs = 5,277888 2( 2) → Mà 0, 05 = 5,9915 => qs thuyết H0 02,(052) => qs2 W → Vậy mơ hình khơng có tự tương quan bậc => Chưa có sở bác bỏ giả 2.4 Kiểm định biến bỏ sót biến thích hợp 2.4.1 Kiểm định tính phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên - Khi sử dụng giả thiết bình phương nhỏ nhất, ta nói U có phân phối chuẩn, thực tế điều bị vi phạm, ta phải kiểm tra xem điều có bị vi phạm hay không cách sử dụng kiểm định Jarque – Bera: * Kiểm định cặp giả thuyết: H0: U có phân phối chuẩn H1: U khơng có phân phối chuẩn * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: Mức ý nghĩa α=5% : S (K − 3) JB = n( + ) ~ 2( 2) 24 Với K hệ số nhọn, S hệ số bất đối xứng * Miền bác bỏ: = * Sử dụng Eview để lấy báo cáo kiểm định JB là: Báo cáo 6: Kết kiểm định JB → Theo báo cáo ta có → Mà với = 0,555327 = 0,05, 02,(052) = 5,99147 → JB 02,(052) → Vậy với α= 0,05 chưa có sở bác bỏ giả thuyết tức U có phân phối chuẩn 2.4.2 Kiểm định Ramsey - Để kiểm tra xem mơ hình có bỏ sót biến hay khơng ta sử dụng kiểm định Ramsey để kiểm tra, cụ thể: - Sử dụng Eview để lấy báo cáo kiểm định Ramsey: Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED Specification: LOG(GDP) C LOG(FDI) LOG(L) Omitted Variables: Powers of fitted values from to F-statistic Likelihood ratio Value 9.252332 16.00420 df (2, 14) Probability 0.0027 0.0003 Sum of Sq 0.035087 0.061633 0.026546 0.026546 df 16 14 14 Mean Squares 0.017543 0.003852 0.001896 0.001896 Value 27.48471 35.48681 df 16 14 F-test summary: Test SSR Restricted SSR Unrestricted SSR Unrestricted SSR LR test summary: Restricted LogL Unrestricted LogL Unrestricted Test Equation: Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 21:57 Sample: 2000 2018 Included observations: 19 Variable C LOG(FDI) LOG(L) Coefficient Std Error -36.95604 0.139094 3.860423 t-Statistic 143.3568 -0.257791 0.512264 0.271528 14.13466 0.273118 Prob 0.8003 0.7899 0.7888 FITTED^2 FITTED^3 -0.088014 0.015858 R-squared Adjusted R-squared 0.997070 0.996233 S.E of regression 0.043544 Sum squared resid 0.026546 Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 35.48681 1191.111 0.000000 0.709051 -0.124129 0.053881 0.294321 0.9030 0.7728 Mean dependent var 4.548240 S.D dependent var 0.709478 Akaike info criterion 3.209138 Schwarz criterion 2.960601 Hannan-Quinn criter 3.167076 Durbin-Watson stat 1.331005 Báo cáo 7: Kết kiểm định Ramsey * Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình ban đầu khơng bỏ sót biến H1: Mơ hình ban đầu bỏ sót biến Mức ý nghĩa α=0,05 * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: F= (R RS ) − R /( p − 1) (1 − R ) /(n − k − p + 1) RS ~ F (( p − 1), n − k − p + 1) * Miền bác bỏ: → Giá trị thống kê quan sát : =9,252332 , = 3,739 → → Vậy α = 0,05 bác bỏ giả thuyết tức mơ hình ban đầu bỏ sót biến V Xác định khoảng tin cậy hệ số hồi quy Khoảng tin cậy 1.1 Khoảng tin cậy phía - Se( - Với α= 0.05 - ) + Se( ) = 2.12 = 0.158928 - Se( )= 0.068944 0.158928 2.12 + × 2.12 → Vậy với mẫu trên, mức ý nghĩa 0.05 số vốn đầu tư từ nước ngồi tăng triệu USD GDP trung bình thay đổi khoảng ( tỷ USD 1.2 Khoảng tin cậy trái * Khi số vốn đầu tư từ nước ngồi tăng thêm triệu USD GDP tăng tối đa bao nhiêu? + Se( - Se( - ) = 0.068944 = 0.158928 - Với α = 0.05 = 1.746 0.158928 + 0.068944× 1.746 0.279304 ) → Vậy với α = 0.05 số vốn đầu tư từ nước ngồi tăng thêm triệu USD GDP trung bình tăng tối đa 0.279304 tỷ USD 1.3 Khoảng tin cậy phải * Khi số vốn đầu tư từ nước ngồi tăng thêm triệu USD GDP tăng tối thiểu bao nhiêu? -Se( - Với α=0.05 - ) = 1.746 = 0.158928 - Se( – 0.068944 ×1.746 ) = 0.068944 0.0385517 → Vậy với α = 0.05 số vốn đầu tư từ nước tăng thêm triệu USD GDP trung bình tăng tối thiểu 0.0385517 tỷ USD Khoảng tin cậy 2.1 Khoảng tin cậy phía - Se( - Với α= 0.05 - ) + Se( ) = 2.120 =4.637220 - Se( )= 0.412460 4.637220 - 2.120 4.637220 + 0.412460 × 2.120 → Vậy với mẫu trên, mức ý nghĩa 0.05 lao động tăng 1% tổng sản phẩm quốc nội tăng khoảng ( 2.2 Khoảng tin cậy trái % * Khi lao động tăng thêm 1% GDP tăng tối đa bao nhiêu? + Se( - Se( - ) )= 0.412460 =4.637220 - Với α=0.05 = 1.746 637220 + 0.412460×1.746 5.357375 → Vậy với α = 0.05 lao động tăng 1% tổng sản phẩm quốc nội tăng tối đa 5.357375% 2.3 Khoảng tin cậy phải * Khi lao động tăng thêm 1% GDP tăng tối thiểu bao nhiêu? -Se( - Với α = 0.05 - ) = 1.746 = 4.637220 - Se( ) = 0.412460 4.637220 – 0.412460 × 1.746 3.191706 → Vậy với α = 0.05 lao động tăng thêm 1% tổng sản phẩm quốc nội tăng tối thiểu 3.91706% Phương sai sai số ngẫu nhiên 3.1 Khoảng tin cậy hai phía (n − 3)ˆ 2(/n2−3) (n − 3)ˆ 12−(n−/ 23) → /2 ( n −3) = = 28.8454 → ( n −3) 1− / = = 6.9077 → ≤ 2≤ → 2.10702 ≤ ≤ 8.79859 → Vậy PSSSNN thay đổi khoảng (2.10702 3.2 Khoảng tin cậy bên trái → ( n −3) 1− = (n − 3)ˆ 12−(n−3) = 7.9616 → 2≤ → ≤ 7.6338 → Vậy PSSSNN thay đổi tối đa 7.6338 3.3 Khoảng tin cậy bên phải → ( n −3) = (n − 3)ˆ 2( n−3) = 26.2962 → 2≥ → ≥ 2.31128 → Vậy PSSSNN thay đổi tối thiểu 2.31128 ; 8.79859 ) VI, Dự báo - Dự báo điểm GDP VN năm 2018 đến 2022 ta thu sơ đồ sau: - Dự báo doanh thu cá biệt năm từ 2018 đến 2022 công thức sau: - Se( ) + Se( ) Kết luận Trên nghiên cứu ứng dụng mơ hình kinh tế lượng nghiên cứu tăng trưởng GDP Việt Nam Mơ hình phản ánh ảnh hưởng yếu tố tới tăng trưởng GDP Qua đưa giải pháp đẩy nhanh giải ngân nguồn vốn, thu hút nguồn đầu tư nước ngoài, DN quan tâm đến đời sống người lao động tạo môi trường làm việc tốt giúp họ phát huy tối đa khả thân,… Vì vậy, qua nghiên cứu giúp tìm giải pháp tăng trưởng GDP dẫn đến kinh tế ngày phát triển giúp Việt Nam sánh vai với cường quốc giới ...BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Lớp: CQ56/19.01_LT1 STT Họ tên Nhiệm vụ phân công Lớp niên chế NỘI DUNG BÁO CÁO GỒM CÁC MỤC I Vấn đề nghiên Trình bày báo cáo cứu II Thu thập... Breusch – Godfrey (BG) * Ước lượng mơ hình ban đầu thu * Ước lượng mơ hình BG có dạng: → Thu được: * Sử dụng chương trình Eview để tiến hành kiểm định BG ta có báo cáo: Báo cáo 5: Kiểm định BG bậc... 0.000000 Báo cáo 1: Kết ước lượng mơ hình GDP theo L FDI - Với hàm hồi quy trên, ta ước lượng mơ hình hồi quy mẫu: LOG(GDPi) = - 45.61576 + 0.158928 LOG(FDIi) + 4.637220 LOG(Li) + ei * Ý nghĩa kinh tế: