Tiểu luận Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng

bao giờ cũng đúng, hoặc chỉ phản ánh tương đối. Giá cả của hàng hoá dịch vụ luôn luôn biến động theo thời gian, tuy nhiên nếu như giá cả thay đổi quá nhanh chóng, nó có thể là một cú sốc đối với nền kinh tế. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là một chỉ số cơ bản đo lường giá cả hàng hoá dịch vụ và cho biết liệu nền kinh tế có bị lạm phát hoặc giảm phát hay không. Chỉ số giả cả thường rất được quan tâm theo dõi và nó đóng một vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định tài chính quan trọng như chính sách lãi suất của cục dự trữ liên bang Mỹ hay quyết định tiến hành hedging của các ngân hàng và doanh nghiệp lớn. Cũng rất có lợi cho các nhà đầu tư cá nhân tiến nếu họ tính đến chỉ số CPI khi tiến hành hedging hoặc đưa ra quyết định phân bổ vốn đầu tư. CPI được hình thành từ các thông tin chi tiêu của hàng nghìn hộ gia đình trên toàn quốc. Số liệu từ những thông tin đó sẽ hình thành lên một bức tranh về sự biến động của chi phí sinh hoạt và từ đó giúp các chuyên gia tài chính nhận định được khả năng lạm phát có nguy cơ làm suy sup cả một nền kinh tế nếu ở lạm phát ở mức độ quá cao. Cả lạm phát và giảm phát quá mức đều rất đáng sợ mặc dù giảm phát quá mức ít khi xảy ra hơn. b, Giá trị xuất, nhập khẩu: Chúng ta đang sống trong nền kinh tế mở, tham gia vào nền kinh tế thế giới và có quan hệ với các nước khác thông qua thương mại và tài chính. Chúng ta xuất khẩu hàng hóa, dịch vụ được sản xuất rẻ nhất trong nước và nhập khẩu những hàng hóa mà các nước khác có lợi thế về chi phí. Hàng xuất khẩu là những hàng hóa được sản xuất trong nước nhưng được bán ra cho người tiêu dùng ở nước ngoài. Hàng nhập khẩu là những hàng hóa được sản xuất ở ngoài nước nhưng được mua để phục vụ tiêu dùng nội địa. Căn cứ quan điểm đó, hàng xuất khẩu làm tăng GDP, còn hàng nhập khẩu không nằm trong sản lượng nội địa, cần phải được loại trừ khỏi khối lượng hàng hoá và dịch vụ mà các hộ gia đình, các hãng kinh doanh và Chính phủ đã mua và tiêu dùng. Khoảng chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu là sản xuất ròng. c, Dân số: Khi dân số tăng nhanh thì thu nhập đầu người càng thấp. Ngược lại, mức thu nhập bình quân đầu người có tác động nhất định đến tỉ lệ sinh và tỉ lệ tử của dân số. d, Tỉ lệ lạm phát: Lạm phát cũng lâu đời như những nền kinh tế thị trường. Trong kinh tế học, lạm phát là sự tăng lên theo thời gian của mức giá chung của nền kinh tế. Trong một nền kinh tế, lạm phát là sự mất giá trị thị trường hay giảm sức mua của đồng tiền. Khi so sánh với các nền kinh tế khác thì lạm phát là sự phá giá tiền tệ của một loại tiền tệ so với các loại tiền tệ khác. Thông thường theo nghĩa đầu tiên thì người ta hiểu là lạm phát của đơn vị tiền tệ trong phạm vi nền kinh tế của một quốc gia, còn theo nghĩa thứ hai thì người ta hiểu là lạm phát của một loại tiền tệ trong phạm vi thị trường toàn cầu. Phạm vi ảnh hưởng của hai thành phần này vẫn là một chủ đề gây tranh cãi giữa các nhà kinh tế học vĩ mô. Ngược lại với lạm phát là giảm phát, được tính trên cơ sở so sánh giá trị GDP tính theo giá hiện hành và GDP tính theo giá kì trước. Nghĩa là đo lường mức tăng và giảm giá trên tất cả các loại hàng hóa dịch vụ tính trong GDP. Một chỉ số lạm phát bằng 0 hay một chỉ số dương nhỏ thì được người ta gọi là sự "ổn định giá cả".Trong mỗi giai đoạn có thể có giá mặt hàng này tăng, mặt hàng kia giảm, nhưng nếu mức giá chung tăng, ta có lạm phát. Nếu mức giá chung giảm, ta có giảm phát. Lạm phát 1 được đo lường bằng cách theo dõi sự thay đổi trong giá cả của một lượng lớn các hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế (thông thường dựa trên dữ liệu được thu thập bởi các tổ chức Nhà nước, mặc dù các liên đoàn lao động và các tạp chí kinh doanh cũng làm việc này). Giá cả của các loại hàng hóa và dịch vụ được tổ hợp với nhau để đưa ra một "mức giá cả trung bình", gọi là mức giá trung bình của một tập hợp các sản phẩm. Chỉ số giá cả là tỷ lệ mức giá trung bình ở thời điểm hiện tại đối với mức giá trung bình của nhóm hàng tương ứng ở thời điểm gốc, được tính theo bình quân gia quyền của một nhóm các hàng hóa thiết yếu. Tỷ lệ lạm phát thể hiện qua chỉ số giá cả là tỷ lệ phần trăm mức tăng của mức giá trung bình hiện tại so với mức giá trung bình ở thời điểm gốc. Để dễ hình dung có thể coi mức giá cả như là phép đo kích thước của một quả cầu, lạm phát sẽ là độ tăng kích thước của nó. Không tồn tại một phép đo chính xác duy nhất chỉ số lạm phát, vì giá trị của chỉ số này phụ thuộc vào tỷ trọng mà người ta gán cho mỗi hàng hóa trong chỉ số, cũng như phụ thuộc vào phạm vi khu vực kinh tế mà nó được thực hiện. Ở Việt Nam nhóm hàng lương thực, giá vàng, đôla có lẽ có trọng số lớn. Chỉ số này không phản ánh sự biến động giá chung nhưng phản ánh biến động giá cả ảnh hưởng nhiều nhất đến đời sống, tiêu dùng. Khi nói tốc độ lạm phát, người ta cũng thường dùng chỉ số này khi nền kinh tế có lạm phát, nếu không do nguyên nhân tác động từ nước ngoài, hay một thay đổi lớn về cung sản phẩm, thì nó thể hiện cầu hàng hóa lớn hơn cung hàng hóa. Việc duy trì cầu hàng hóa lớn hơn cung hàng hóa ở một mức độ vừa phải, do đó lạm phát ở mức vừa phải là cần thiết để kích thích sản xuất, giúp cho việc tiêu thụ hàng hóa tốt hơn, và tạo lợi nhuận cần thiết cho các doanh nghiệp đầu tư nâng cao công nghệ, mở rộng sản xuất. Nếu nền kinh tế sa vào giảm phát, nghĩa là sẽ bị thừa cung, thừa ứ hàng hóa, gây ra tình trạng đình đốn, thua lỗ ở các doanh nghiệp. Đó là tác dụng của lạm phát. Tất nhiên lạm phát quá cao thì lại là một vấn đề lớn. Phần II: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH 1, Xây dựng mô hình 1.1.Biến phụ thuộc Y: Tổng sản phẩm quốc nội GDP (Đơn vị tính: tỷ đồng) 1.2.Biến độc lập: Mô hình gồm 5 biến độc lập: X2 : Chỉ số giá tiêu dùng CPI (Đơn vị tính: %) X3 : Nhập khẩu (Đơn vị tính : triệu USD) X4 : Xuất khẩu (Đơn vị tính : triệu USD) X5 : Dân số (Đơn vị tính : Nghìn người) X6 : Tỷ lệ lạm phát (Đơn vị tính : % ) 1.3. Mô hình hồi quy tổng thể Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + β4X4i  + β5X5i + β6X6i + Ui 1.4. Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu a, Dữ liệu Bảng số liệu (Bảng 1 phần PhụLlục). Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục thống kê Số liệu từ trang web Số liệu từ trang web Số liệu lấy từ Thời báo kinh tế Sài Gòn số ra ngày 31/ 12/2009 b, Không gian mẫu: Khảo sát 31 quốc gia bất kỳ được lựa chọn trong niên giám thống kê, nhóm tiến hành xây dựng các mô hình thống kê. 2, Mô tả số liệu Bảng số liệu (Bảng 1 phần Phụ Lục) 2.1. Xây dựng mô hình hồi quy (I) Kết quả chạy từ phần mềm Eviews (Xem bảng 2 phần Phụ Lục) Estimation Command: ===================== LS Y C X2 X3 X4 X5 X6 Estimation Equation: ===================== Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*X5 + C(6)*X6 Substituted Coefficients: ===================== Y = -1094638.596 - 20.42669423*X2 + 9.568974949*X3 + 4.932419135*X4 + 16.9671044*X5 - 125.8837085*X6 Mô hình hồi quy tổng thể (PRF): Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + β4X4i  + β5X5i + β6X6i + Ui Mô hình hồi quy mẫu (SRF): Yi = + X2i + 3 X3i + 4 X4i + 5 X5i + 6 X6i + ei Yi = - 1094639 - 20,42669 X2i + 9,568975 X3i + 4,932419 X4i + 16,96710 X5i - 125,8837X6i + ei Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng: Đối với : Khi nhập khẩu, xuất khẩu, dân số, tỉ lệ lạm phát không đổi, và nếu chỉ số giá tiêu dùng CPI tăng (giảm) 1% thì tổng thu nhập quốc nội GDP giảm (tăng) 20,42669 tỷ đồng. Đối với 3 : Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, xuất khẩu, dân số, tỉ lệ lạm phát không đổi, và nếu nhập khẩu tăng (giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 9,568975 tỷ đồng. Đối với 4 : Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, nhập khẩu, dân số, tỉ lệ lạm phát không đổi, và nếu xuất khẩu tăng (giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 4,932419 tỷ đồng. Đối với 5 : Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, nhập khẩu, xuất khẩu, tỉ lệ lạm phát không đổi, và nếu dân số tăng (giảm) 1 nghìn người thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 16,96710 tỷ đồng. Đối với 6 : Khi chỉ số giá tiêu dùng CPI, nhập khẩu, xuất khẩu, dân số không đổi, và nếu tỉ lệ lạm phát tăng (giảm) 1% thì tổng thu nhập quốc nội GDP giảm (tăng) 125,8837 tỷ đồng. 2.2. Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc (dựa vào P_Value) P_Value (X2) = 0,4757 > α = 0,05 : chỉ số giá tiêu dùng CPI không ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP P_ Value (X3) = 0,0000 < α = 0,05 : nhập khẩu có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP P_Value (X4) = 0,0001 < α = 0,05 : xuất khẩu có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP P_Value (X5) = 0,0000 < α = 0,05 : dân số có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP P_Value (X6) = 0,7436 > α = 0,05 : tỉ lệ lạm phát không ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP Từ kết quả kiểm định trên suy ra cần loại bỏ biến X2 và X6 ra khỏi mô hình. 2.3. Xây dựng lại mô hình hồi quy a, Tiến hành hồi quy lại mô hình sau khi đã loại bỏ các biến X2 và X6 Kết quả chạy từ phần mềm Eviews (Xem bảng 3 phần Phụ Lục) Mô hình hồi quy tổng thể (PRF): Yi = β1 + β3X3i + β4X4i  + β5X5i + Ui Mô hình hồi quy mẫu (SRF): Yi = + 3 X3i + 4 X4i + 5 X5i + ei Yi = - 1150044 + 9,395695 X3i + 4,973683 X4i + 17,69153 X5i + ei b, Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc: (dựa vào P_Value) P_ Value (X3) = 0,0000 < α = 0,05 : nhập khẩu có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP P_Value (X4) = 0,0000 < α = 0,05 : xuất khẩu có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP P_Value (X5) = 0,0000 < α = 0,05 : dân số có ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc nội GDP 2.4. Đánh giá sự phù hợp của mô hình: (dựa vào sig(F)) Ta có sig(F) = 0,000000 < α = 0,05 : mô hình phù hợp. 2.5. Thống kê mô tả: (Xem bảng 4 phần Phụ Lục) Các thông số thống kê dựa trên cơ sở dữ liệu đã tổng hợp được như sau: 2.5.1. Biến Y Tiêu chí Giá trị (tỷ đồng) Giá trị này rơi vào năm Trung bình 526713,2 2002 Trung vị 420794,0 1990 Lớn nhất 1477717 2008 Nhỏ nhất 41955,00 1990 2.5.2. Biến X3 Tiêu chí Giá trị (triệu USD) Giá trị này rơi vào năm Trung bình 23108,47 2003 Trung vị 13689,30 1999 Lớn nhất 80713,80 2008 Nhỏ nhất 2338,100 1991 2.5.3. Biến X4 Tiêu chí Giá trị (triệu USD) Giá trị này rơi vào năm Trung bình 20098,74 2003 Trung vị 13012.05 1999 Lớn nhất 68700,00 2009 Nhỏ nhất 2087,100 1991 2.5.4. Biến X5 Tiêu chí Giá trị (nghìn người) Giá trị này rơi vào năm Trung bình 76854,41 1999 Trung vị 77116,05 2000 Lớn nhất 86210,80 2008 Nhỏ nhất 66016,70 1990 Phần III: KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY 1, Ma trận tương quan: (Xem bảng 5 phần Phụ Lục) Xem xét qua ma trận tương quan của các biến (Bảng 5 phần Phụ Lục), ta nhận thấy rằng biến X3 và X4 có mức tương quan khá cao là 0,968221 nên có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. 2, Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến: Để kiểm định sự tồn tại đa cộng tuyến, chúng ta xây dựng mô hình hồi quy phụ trong đó các biến độc lập sẽ lần lượt trở thành biến phụ thuộc và hồi quy với các biến còn lại. 2.1, Hồi qui mô hình hồi quy phụ biến X3 theo các biến độc lập còn lại Yi (X3) X3 = + X4i + 3 X5i + ei Kết quả chạy từ phần mềm Eview (Xem bảng 6 phần Phụ Lục) Kiểm định giả thiết: H0: R2 = 0 H1: R2 ≠ 0 Hồi qui mô hình hồi quy phụ theo X3 ( Xem bảng 6 phần Phụ Lục) R2 = 0,941815 Ta có k’= k-1= 2; n = 20 F == 291,358082 Fa(k’-1; n-k’ ) = F0,05(2; 18) = 2,19 Vì F > Fa(k’-1; n-k’) Vậy mô hình ban đầu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. 2.2, Biện pháp khắc phục: Xem xét qua ma trận tương quan của các biến (Bảng 5 phần Phụ Lục), ta nhận thấy biến X3 và X4 có = 0,968221 là lớn nhất. Do đó, chúng ta sẽ tiến hành xem xét nên loại bỏ biến X3 hay X4 ra khỏi mô hình. - Trường hợp 1: Loại bỏ biến X3 Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eview (Xem bảng 7 phần Phụ Lục) Từ bảng 7 ta có R2X3 = 0,983167 - Trường hợp 2: Loại bỏ biến X4 Kết quả chạy từ mô hình phần mềm Eview (Xem bảng 8 phần Phụ Lục) Từ bảng 8 ta có R2X4 = 0,994650 So sánh R2 ở hai mô hình hồi quy lại ta thấy R2X3 = 0,983167 < R2X4 = 0,994650 Vậy việc loại bỏ biến X4 ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn. 2.3, Xây dựng mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến X4: Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eview (Xem bảng 8 phần Phụ Lục) Mô hình hồi quy tổng thể (PRF): Yi = β1 + β3X3i + β5X5i + Ui Mô hình hồi quy mẫu (SRF): Yi = + 3 X3i + 5 X5i + ei Yi = - 1272586 + 13,30902 X3i + 19,41005 X5i + ei 3, Kiểm định phương sai thay đổi (dùng kiểm định White): Trường hợp 1:Kiểm định mô hình gốc sau khi đã loại bỏ biến X2 và X6 Yi = - 1150044 + 9,395695 X3i + 4,973683 X4i + 17,69153 X5i + ei Kiểm định chéo: (Xem bảng 9 phần Phụ Lục) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 5.635636 Probability 0.006196 Obs*R-squared 16.70623 Probability 0.053520 Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 16,70623 Prob = 0,053520 > α = 0,05 → Mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi. Kiểm định không chéo: (Xem bảng 10 phần Phụ Lục) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.956804 Probability 0.047867 Obs*R-squared 11.54219 Probability 0.072997 Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 11,54219 Prob = 0,072997 > α = 0,05 → Mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi. Trưòng hợp 2: Kiểm định mô hình trong trường hợp 1 sau khi đã loại bỏ biến X4 Yi = - 1272586 + 13,30902 X3i + 19,41005 X5i + ei Kiểm định chéo: (Xem bảng 11 phần Phụ Lục) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 4.892641 Probability 0.008490 Obs*R-squared 12.72032 Probability 0.026146 Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 12,72032 Prob = 0,026146 < α = 0,05 → Mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi. Kiểm định không chéo: (Xem bảng 12 phần Phụ Lục) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.187056 Probability 0.119940 Obs*R-squared 7.367477 Probability 0.117697 Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 7,367477 Prob = 0,117697 > α = 0,05 → Mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi. 4, Kiểm định tự tương quan 4.1, Trường hợp 1: Kiểm định mô hình gốc (mô hình sau khi đã loại bỏ biến X2 và X6),(Xem bảng 3 phần Phụ Lục) Yi = - 1150044 + 9,395695 X3i + 4,973683 X4i + 17,69153 X5i + ei Từ bảng 3 ta có d = 2,866368 Với n=20 ; α = 0,05 k = 4k' = k – 1 = 3 Tra bảng Durbin Watson với n = 20; k’= 3 ta có: = 0,998 dU = 1,676 Ta thấy 4- dU = 2,324 < d = 2,866368 ≤ 4 – dL = 3,002 → bác bỏ H0. Vậy mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan âm. 4.2, Trường hợp 2: Kiểm định mô hình hồi quy sau khi đã bỏ biến X2, X4 và X6 (Xem bảng 8 phần Phụ Lục) Yi = - 1272586 + 13,30902 X3i + 19,41005 X5i + ei Từ bảng 8 ta có d = 1,629361 Với n=20 ; α = 0,05 k = 3 k' = k – 1 = 2 Tra bảng Durbin Watson với n = 20; k’= 2 ta có: = 1,100 dU = 1,537 Ta thấy dU = 1,537 < d = 1,629361 < 4 – dL = 2,900 → bác bỏ H0. Vậy mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan. 5,Kiểm định biến bỏ sót: 5.1, Mô hình hồi quy (I) Mô hình hồi quy tổng thể (PRF): Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + β4X4i  + β5X5i + β6X6i + Ui Mô hình hồi quy mẫu (SRF): Yi = - 1094639 - 20,42669 X2i + 9,568975 X3i + 4,932419 X4i + 16,96710 X5i - 125,8837X6i + ei Đối với biến X2: (Xem bảng 13 phần Phụ Lục) Omitted Variables: X2 F-statistic 0.537147 Probability 0.475711 Log likelihood ratio 0.752998 Probability 0.385529 Ta thấy prob(X2) = 0,475711 > α = 0,05 → biến X2 không cần thiết trong mô hình. Đối với biến X6: (Xem bảng 14 phần Phụ Lục) Omitted Variables: X6 F-statistic 0.111356 Probability 0.743551 Log likelihood ratio 0.158451 Probability 0.690587 Ta thấy prob(X2) = 0,743551 > α = 0,05 → biến X6 không cần thiết trong mô hình. Vậy việc bỏ biến X2 và X6 trong mô hình là phù hợp. 5.2, Mô hình hồi quy (II) Mô hình hồi quy tổng thể (PRF): Yi = β1 + β3X3i + β5X5i + Ui Mô hình hồi quy mẫu (SRF): Yi = - 1272586 + 13,30902 X3i + 19,41005 X5i + ei Đối với biến X4: (Xem bảng 15 phần Phụ Lục) Omitted Variables: X4 F-statistic 31.14058 Probability 0.000041 Log likelihood ratio 21.61091 Probability 0.000003 Ta thấy prob(X4) = 0,000041 < α = 0,05 → biến X4 cần thiết trong mô hình. Vậy việc loại bỏ biến X4 ra khỏi mô hình là không nên. Phần IV: KẾT LUẬN MÔ HÌNH, NÊU Ý NGHĨA VÀ HẠN CHẾ CỦA MÔ HÌNH. 1, Hồi quy lại mô hình sau khi đã loại bỏ biến và khắc phục: Từ các kết quả trên ta nhận thấy rằng, việc loại bỏ đối với biến X2 và X6 là cần thiết. Riêng đối với biến X4, mặc dù khi có mặt trong mô hình sẽ gây nên hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng sau khi kiểm định biến bỏ sót ta nhận thấy rằng biến X4 là cần thiết trong mô hình và không thể bỏ nên mô hình hồi quy cuối cùng là: Yi = + 2 X3i + 3 X4i + 4 X5i + ei Yi = - 1150044 + 9,395695 X3i + 4,973683 X4i + 17,69153 X5i + ei 2, Ý nghĩa của hệ số hồi quy trong mô hình: Từ kết quả trên ta có thể kết luận rằng Tổng thu nhập quốc nội GDP chịu sự tác động, ảnh hưởng của các yếu tố: nhập khẩu, xuất khẩu và dân số. Cụ thể là: Đối với 2*: Khi xuất khẩu, dân số không đổi, và nếu nhập khẩu tăng (giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 9,395695 tỷ đồng/năm ứng với độ tin cậy 95%. Đối với 3*: Khi nhập khẩu, dân số không đổi, và nếu xuất khẩu tăng (giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 4,973683 tỷ đồng/năm ứng với độ tin cậy 95%.. Đối với 5* : Khi nhập khẩu, xuất khẩu không đổi, và nếu dân số tăng (giảm) 1 nghìn người thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 17,69153 tỷ đồng/năm ứng với độ tin cậy 95%. 3, Kết luận: Ta có thể rút ra những kết kuận sau: Nhập khẩu, xuất khẩu và dân số có ảnh hưởng đến Tổng thu nhập quốc nội GDP Mô hình lựa chọn phù hợp với lí thuyết kinh tế Nhập khẩu, xuất khẩu và dân số xác định được 99,8184 % sự biến động của tổng thu nhập quốc nội GDP. Mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến và đó là hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo, khắc phục bằng cách loại bỏ biến X3 và X4 khỏi mô hình (trong đó bỏ X4 tốt hơn ). Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan âm. Không thể bỏ biến X4 ra khỏi mô hình. Việc bỏ biến X2, X6 ra khỏi mô hình là cần thiết. 4, Hạn chế của mô hình Có thể đưa thêm một số biến nữa vào mô hình để độ phù hợp của mô hình tăng lên, tuy nhiên làm như vậy mô hình sẽ phức tạp hơn, có thể sẽ có nhiều khuyết tật hơn gây khó khăn trong việc kiểm định . Số quan sát còn hạn chế (20 năm) nên có thể kết luận đưa ra từ mô hình chưa thể phản ánh chính xác thực tế. Mô hình được chọn vẫn còn tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổivà hiện tượng tự tương quan. Phần V: Ý KIẾN CỦA NHÓM Từ mô hình trên ta có thể thấy được vai trò to lớn của các yếu tố nhập khẩu, xuất khẩu và dân số đối với Tổng thu nhập quốc trong nước, trong đó yếu tố dân số có ảnh hưởng lớn nhất( do có 4 = 17,69153 lớn hơn so với 2 và 3. Tuy nhiên trong thực tế, việc tăng dân số để GDP tăng là không tốt. Vì vậy, muốn tăng GDP một cách bền vững, chúng ta nên chú trọng đến vấn đề thu hút đầu tư nước ngoài và tăng giá trị xuất khẩu trong nước. Việt Nam là quốc gia thành viên của Liên Hiệp Quốc, mục tiêu phát triển thiên niên kỷ của Liên Hiệp Quốc đã và đang thúc đẩy tiến trình toàn cầu hoá và gia nhập WTO của Việt Nam; từ đó có thêm nhiều điều kiện mở rộng thị trường xuất khẩu, khai thông và tăng khả năng thu hút vốn, lao động, công nghệ từ nước ngoài để phát triển nhanh, có chất lượng, hiệu quả và bền vững nền kinh tế đất nước. Kinh tế Việt Nam đang trên đà phục hồi. Tốc độ tăng trưởng GDP sau khi chạm đáy trong quí 1 (3,1%) đã tăng trở lại trong quí 2 (4,5%), quí 3 (5,8%), và dự kiến sẽ đạt 6,8% trong quí 4. Tương tự như vậy, tốc độ tăng giá trị sản xuất công nghiệp đã trở lại bình thường, đạt 13% trong tháng 11 so với đáy 2,4% của tháng 3-2009. Tuy nhiên, bên cạnh những tín hiệu khả quan này đã nổi lên một số vấn đề vĩ mô đe dọa tính bền vững của sự phục hồi kinh tế trong năm 2010, cụ thể là nguy cơ tái lạm phát, sức ép giảm giá tiền đồng và tình trạng thâm hụt cán cân thanh toán. (Số liệu GDP từ 1997 đến 2007 được lấy từ nguồn của Tổng cục Thống kê, E là con số ước tính) Các số liệu thống kê của Tổng cục Thống kê vào năm 2004 đã cho thấy, nếu xét theo GDP thực tế, Việt Nam hiện vẫn chỉ ở vị trí xếp hạng lớn thứ 7 trong khối 10 nước ASEAN (ta chỉ đứng trước Brunây, Campuchia và Lào) và đứng thứ 58 trên thế giới, vẫn thuộc vào nhóm nước nghèo. Ngày nay, xu thế quốc tế hoá và toàn cầu hoá là xu thế chung của các nước, các khu vực và toàn thế giới. Các nước ngày càng phát triển thì càng phụ thuộc lẫn nhau nhiều hơn trên tinh thần hợp tác bình đẳng, tôn trọng chủ quyền và cùng có lợi. Việt Nam từ khi mở cửa kinh tế đến nay đã thu được nhiều thành công, mà thành công trong phát triển kinh tế là rất quan trọng. Cán cân thương mại giữa Việt Nam và các nước ngày càng lớn. Trên con đường hội nhập vào xu thế quốc tế hoá của kinh tế thế giới, quan hệ xuất nhập khẩu hàng hoá của Việt Nam với các nước là vô cùng quan trọng. Để đạt được điều đó, việc đầu tiên mà Việt Nam cần làm là tích cực tham gia vào những tổ chức thương mại quốc tế để bỏ bớt các rào cản khi xuất, nhập khẩu, đồng thời tạo ra nhiều cơ hội mới, thách thức mới. Chúng tôi xin gởi lời cảm ơn chân thành nhất đến các cán bộ trong Trung Tâm Học Liệu của trường đã tạo điều kiện cho chúng tôi trong quá trình thực hiện đề tài, đặc biệt là thầy giáo Nguyễn Quang Cường đã trang bị cho chúng tôi đầy đủ kiến thức về môn Kinh Tế Lượng và những kĩ năng cần thiết để chúng tôi có thể hoàn thành tốt bài tiểu luận này. Do năng lực bản thân của mỗi thành viên trong nhóm còn hạn chế, nên đề tài không tránh khỏi những thiếu sót. Nhóm rất mong nhận được những đóng góp ý kiến và phê bình của thầy cô và các bạn để chúng tôi kịp thời nắm bắt và củng cố kiến thức. Nguyễn Quang Cường (2007), Giáo trình Kinh tế lượng, Đại Học Duy Tân, Đà Nẵng. Hướng dẫn làm tiểu luận môn Kinh tế lượng và cách sử dụng các phần mềm thống kê kinh tế (2009), Nguyễn Quang Cường, Đại học Duy Tân, Đà Nẵng. Giáo trình kinh tế chính trị, NXB chính trị Quốc gia, 2002. Các website : www.wikipedia.org Bảng 1: Bảng số liệu thống kê Tổng thu nhập quốc nội GDP(Y), chỉ số giá tiêu dùng CPI(X2), nhập khẩu(X3), xuất khẩu(X4), dân số(X5), tỉ lệ lạm phát(X6) qua 20 năm (1990 – 2009). STT Năm GDP(Y) CPI(X2) Nhập khẩu(X3) Xuất khẩu(X4) Dân số(X5) Tỉ lệ lạm phát(X6) 1 1990 41955 67.1 2752.4 2404 66016.7 67.1 2 1991 76707 64.4 2338.1 2087.1 67242.4 67.5 3 1992 110532 17.36 2540.8 2580.7 68450.1 17.5 4 1993 140258 5.2 3923.9 2985.2 69644.5 5.2 5 1994 178534 14.4 5825.8 4054.3 70824.5 14.4 6 1995 228892 92 8155.4 5448.9 71995.5 12.7 7 1996 272036 775 11143.6 7255.8 73156.7 12.6 8 1997 313623 3.6 11592.3 9185 74306.9 4.6 9 1998 316017 9.2 11499.6 9360.3 75456.3 3.7 10 1999 399942 0.1 11742.1 11541.4 76596.7 4.1 11 2000 441646 -0.6 15636.5 14482.7 77635.4 -1.7 12 2001 481295 0.8 16217.9 15029.2 78685.8 0.8 13 2002 535762 0.4 19745.6 16706.1 79727.4 4.0 14 2003 613443 3 25255.8 20149.3 80902.4 3.0 15 2004 715307 9.5 31968.8 26485 82031.7 9.5 16 2005 839211 8.4 36761.1 32447.1 83106.3 8.4 17 2006 974266 6.6 44891.1 39826.2 84136.8 6.6 18 2007 1143715 9.99 62764.7 48561.4 85171.7 12.6 19 2008 1477717 16.37 80713.8 62685.1 86210.8 22.3 20 2009 1233407 6.88 56700 68700 85789.6 6.52 Bảng 2: Mô hình hồi quy Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/05/10 Time: 15:41 Sample: 1 20 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1094639. 173845.9 -6.296604 0.0000 X2 -20.42669 27.87093 -0.732903 0.4757 X3 9.568975 0.917527 10.42910 0.0000 X4 4.932419 0.940310 5.245527 0.0001 X5 16.96710 2.370665 7.157108 0.0000 X6 -125.8837 377.2351 -0.333701 0.7436 R-squared 0.998261 Mean dependent var 526713.2 Adjusted R-squared 0.997640 S.D. dependent var 415214.2 S.E. of regression 20170.02 Akaike info criterion 22.90511 Sum squared resid 5.70E+09 Schwarz criterion 23.20383 Log likelihood -223.0511 F-statistic 1607.531 Durbin-Watson stat 2.954953 Prob(F-statistic) 0.000000 Bảng 3: Mô hình đã loại bỏ biến X2 và X6 (II) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/05/10 Time: 17:19 Sample: 1 20 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1150044. 105401.4 -10.91108 0.0000 X3 9.395695 0.816768 11.50351 0.0000 X4 4.973683 0.891281 5.580375 0.0000 X5 17.69153 1.482305 11.93515 0.0000 R-squared 0.998184 Mean dependent var 526713.2 Adjusted R-squared 0.997844 S.D. dependent var 415214.2 S.E. of regression 19280.40 Akaike info criterion 22.74842 Sum squared resid 5.95E+09 Schwarz criterion 22.94757 Log likelihood -223.4842 F-statistic 2931.941 Durbin-Watson stat 2.866368 Prob(F-statistic) 0.000000