Kinh te luong

Kinh Tế Lượng GVHD: Th.s Nguyễn Quang Cường

MỤC LỤC

Lớp: K15KKT6  Trang 1


LỜI MỞ ĐẦU
Kinh tế lượng là một môn khoa học cung cấp các phương pháp phân tích về mặt
lượng mối quan hệ giữa các hiện tượng kinh tế cùng với sự tác động qua lại giữa
chúng dựa trên cơ sở các số liệu thu thập từ thực tế. Nhằm củng cố thêm các giả
thiết kinh tế từ đó đưa ra các quyết định đúng dắn hơn.
Các phương pháp, các mô hình kinh tế lượng,..trong môn kinh tế lượng
giúp chúng ta có thể phân tích và dự báo được các hiện tượng kinh tế.
Ở hầu hết các quốc gia trên thế giới, đều không phân biệt khuynh hướng
chính trị. Mổi quốc gia đều tự xác định riêng cho mình một chiến lược riêng để
phát triển kinh tế - xã hội. Tăng trưởng và phát triển kinh tế là mục tiêu đầu tiên
của tất cả các nước trên thế giới, là thước đo chủ yếu về sự tiến bộ trong mổi giai
đoạn của các quốc gia. Không riêng một đất nước nào cả, ở Việt Nam cũng vậy
luôn xem việc phát triển kinh tế là một nhiệm vụ rất bức thiết. Việt Nam sau hơn
20 năm đổi mới, đã có những bước phát triển đáng kể, đất nước ta từ nền kinh tế
thời bao cấp trì trệ đã chuyển sang nền kinh tế thị trường theo định hướng XHCN.
Tổng thu nhập quốc dân hằng năm đã tăng lên . Hơn thế nữa đất nước chúng ta
hiện nay đang gia nhập vào nền kinh tế toàn cầu WTO, hội nhập kinh tế quốc tế .
Đây là một bước tiến rất quan trọng và mở ra cho nền kinh tế nước nhà nhiều hứa
hẹn.
Tăng trưởng kinh tế diễn ra nó biểu hiện ở tốc độ tăng trưởng GDP ( GNP,
NNP,….) ngày càng cao và ổn định trong thời gian dài, nền kinh tế sẻ có nhiều
thành tựu to lớn và nhờ vậy mà chất lượng cuộc sống của con người ngày càng
cao, đáp ứng đầy đủ các vấn đề về giáo dục đào tạo, y tế, …Như vậy thu nhập và
mức sống của người dân càng ổn định thì đất nước càng phát triển. Chính vì vậy
mà việc tăng trưởng kinh tế được xem như là vấn đề hấp dẫn trong nghiên cứu
kinh tế nó chính là tiêu điểm để phản ánh sự thay đổi bộ mặt nền kinh tế quốc gia..
Để đánh giá nền kinh tế của một quốc gia, các nhà kinh tế đánh giá qua tổng thu
nhập quốc dân GNI ( Gross National Income ) hay tổng sản phẩm quốc gia GNP
( Gross National Product ).



Một yếu tố rất quan trọng không thể thiếu để có thể đánh giá về tình hình
tăng trưởng kinh tế là thu nhập. Vì vậy với mong muốn là tìm hiểu về sự ảnh
hưởng của các yếu tố đến tổn thu nhập mà nhóm chúng em đã quyết định chọn đề
tài : “Nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố đến tổng thu nhập Việt Nam từ
năm 1990 đến 2009” . Để nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố đến tổng thu
nhập chúng em đã sủ dụng phương pháp phân tích hồi quy OLS ( Ordinary Least
Square) trong kinh tế lượng.



1. Phát triển vấn đề.
Đối với mỗi nền kinh tế ở bất kì nước nào, một khu vực nào hay một châu lục nào
đó trong quá trình xây dựng và phát triển kinh tế thì mục tiêu hàng đầu của họ là
làm thế nào để có được một nền kinh tế vững mạnh và phát triển có một vị trí quan
trọng trên trường quốc tế. Vậy một câu hỏi đặt ra là họ phải làm gì để có được
điều đó? Vâng điều đó đồng nghĩa với thu nhập quốc dân của họ phải cao và ổn
định .
Thu nhập quốc dân là kết quả của quá trình kinh tế. Vai trò của nó trong một quốc
gia là vô cùng quan trọng. Thu nhập quốc dân phản ánh trình độ tăng trưởng và
phát triển kinh tế của quốc gia đó. Dựa vào nó để đánh giá mức tăng trưởng và
phát triển kinh tế trong các năm cũng như giữa các nước với nhau.
Trong những năm qua nhìn chung tình hình thu nhập quốc dân của Việt Nam có
nhiều biến đổi sâu sắc, có những lúc thì rất ổn định, có những lúc thì rất cao,
nhưng có những lúc thì xuống rất thấp. Kết quả ấy là kết quả của nhiều nguyên
nhân tác động, chúng ta hãy cùng tìm hiểu những yếu tố tác động đó qua đề tài của
nhóm: "Nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố đến tổng thu nhập của Việt
Nam từ năm 1990 đến 2009."
2. Nguồn gốc của mô hình từ lý thuyết.
2.1. Khái niệm.
Tổng thu nhập quốc dân (Gross national income – GNI) là chỉ số kinh tế xác định
tổng thu nhập của một quốc gia trong một thời gian, thường là một năm.
2.2. Phương pháp tính tổng thu nhập quốc dân(GNI).
Tổng thu nhập quốc dân được tính bao gồm tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ tạo ra
trong quốc gia, cộng với thu nhập nhận được từ bên ngoài (chủ yếu là lãi vay và cổ
tức), trừ đi những khoản tương tự phải trả ra bên ngoài được thực hiện trong một
năm. Được thực hiện như sau:
GNI = GDP + NIA – Ti
Trong đó: GNI: Tổng thu nhập quốc dân.
GDP: Tổng sản phẩm quốc nội.



NIA: Thu nhập từ yếu tố ròng nước ngoài.
Ti: thuế gián thu.
* Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là tổng giá trị tính bằng tiền của luông sản
phẩm cuối cùng mà một quốc gia tạo ra. GDP bao gồm toàn bộ giá trị thị trường
của các hàng hóa và dịch vụ cuối cùng mà các hộ gia đình, các doanh nghiệp,
chính phủ mua và khoản xuất khẩu ròng được thực hiện trong thời gian một năm.
Được thể hiện như sau:
GDP = C + I + G + X – M
Trong đó: GDP: Tổng sản phẩm quốc nội
C: Tiêu dùng của hộ gia đình (hàng hóa được mua bán trên thị trường, không tính
những sản phẩm tự túc tự cấp)
I: Tổng đầu tư: I = In + De
In: đầu tư tư bản để mở rộng quy mô sản xuất
De: đầu tư bù đắp TSCĐ (khấu hao TSCĐ)
G: Chi mua hàng hóa và DV của chính phủ (Những khoản tiền chi ra tương ứng
với một lượng hàng hoá và dịch vụ được sản xuất ra trong nền kinh tế)
X: Xuất khẩu
M: Nhập khẩu
* NIA - Thu nhập ròng từ nước ngoài: là hiệu số giữa thu nhập từ các yếu tố xuất
khẩu và thu nhập từ các yếu tố nhập khẩu
NIA = thu nhập từ các yếu tố xuất khẩu - thu nhập từ các yếu tố nhập khẩu.
* Thuế gián thu (Indirect tax) là loại thuế được cộng vào giá, là một bộ phận cấu
thành của giá cả hàng hoá.Thuế gián thu là hình thức thuế gián tiếp qua một đơn vị
trung gian (thường là các doanh nghiệp) để đánh vào người tiêu dùng.Thuế gián
thu là thuế mà người chịu thuế và người nộp thuế không cùng là một. Chẳng hạn,
chính phủ đánh thuế vào công ty (công ty nộp thuế) và công ty lại chuyển thuế này
vào chi phí tính vào giá hàng hóa và dịch vụ, do vậy đối tượng chịu thuế là người
tiêu dùng cuối cùng. Là loại thuế đánh vào thu nhập của các thành phần dân cư,



bao gồm các khoản sau: Thuế môn bài, Thuế GTGT, Thuế doanh thu, Thuế trước
bạ, Thuế tài nguyên,Thuế Xuất Nhập Khẩu, Thuế tiêu thụ đặc biệt.
Do đó, tổng thu nhập quốc dân bao gồm: chi tiêu dùng cá nhân, tổng đầu tư của
dân cư, chi tiêu dùng của chính phủ, thu nhập thuần từ tài sản ở nước ngoài (sau
khi các thuế), và tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ xuất khẩu và trừ đi hai khoản:
tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ nhập khẩu và thuế gián thu.
Thu nhập quốc dân tương tự như Tổng sản lượng quốc gia – GNP, chỉ khác biệt ở
chỗ GNP không trừ đi thuế gián thu.
Ví dụ: Lợi nhuận của một công ty hoạt động nước Mỹ tại Vương quốc Anh sẽ
được tính vào GNI Hoa Kỳ và Anh GDP, nhưng sẽ không được tính vào Vương
quốc Anh hoặc Mỹ GNI GDP. Tương tự, nếu một quốc gia càng trở nên mắc nợ,
và dành một lượng lớn thu nhập phục vụ nợ này sẽ được phản ánh trong một GNI
giảm nhưng không phải là GDP giảm. Tương tự, nếu một quốc gia bán ra các tài
nguyên của mình cho các thực thể bên ngoài quốc gia của họ này cũng sẽ được
phản ánh theo thời gian trong giảm GNI, nhưng không giảm GDP. Điều này sẽ
làm cho việc sử dụng GDP hấp dẫn hơn cho các chính trị gia ở các nước có tăng
nợ quốc gia và giảm tài sản. GNP cũng là một trong số ít những khái niệm mà đi
tay trong tay với GDP, GNI, NNI.
3. Lý thuyết đưa biến độc lập, các biến phụ thuộc vào mô hình.
3.1. 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 tỷ lệ sinh và tử của dân số.
3.2. Giá trị sản phẩm nông – lâm – ngư nghiệp.
3.2.1. Giá trị sản phẩm nông nghiệp.
Nông nghiệp là một trong những ngành kinh tế lâu đời, tạo ra sản phẩm thiết yếu
nhất cho cuộc sống. Trong xu thế công nghiệp hóa, hiện đại hóa như hiện nay,
nông nghiệp vẫn giữ một vai trò quan trọng trong nền kinh tế của mỗi quốc gia.
3.2.2. Giá trị sản phẩm lâm nghiệp.



Lâm nghiệp được định nghĩa là "khoa học và thực hành quản lý rừng và rừng".
Lính kiểm lâm nghệ thuật là sự pha trộn các loại đất trồng cây thành một đơn vị
gắn kết sinh sống, được gọi là một rừng.
3.2.3. Giá trị sản phẩm lâm nghiệp.
Ngư nghiệp là ngành kinh tế có chức năng và nhiệm vụ nuôi trồng và khai thác các
loài thuỷ sản, chủ yếu là cá ở các ao hồ, đầm, ruộng nước, sông ngòi, trong nội địa
và ở biển. Nói chung, ngư nghiệp là một thực thể tham gia trong việc nâng cao
hoặc thu hoạch cá, được xác định bởi một số cơ quan phải là nghề cá.
3.3. Giá trị xuất, nhập khẩu.
Xuất khẩu và nhập khẩu (X và M):
- Xuất khẩu: là những hàng hoá được sản xuất ra ở trong nước được bán ra nước
ngoài (lượng tiền thu được do bán hàng hóa và dịch vụ ra nước ngoài – làm tăng
GDP).
- Nhập khẩu là những hàng được sản xuất ra ở nước ngoài, nhưng được mua để
phục vụ nhu cầu nội địa (lượng tiền tra cho nước ngoài do mua hàng hóa và dịch
vụ – làm giảm GDP).
Như vậy, ta có khái niệm xuất khẩu ròng (net exports):
NX = X – M
3.4. Giá trị sản phẩm công nghiệp và xây dựng.
3.4.1. Giá trị sản xuất công nghiệp.
Là chỉ tiêu tổng hợp phản ánh kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của ngành
công nghiệp tạo ra dưới dạng sản phẩm vật chất và dịch vụ trong thời gian nhất
định, thường là một năm.
Giá trị sản xuất công nghiệp bao gồm: Giá trị của nguyên vật liệu, năng lượng, phụ
tùng thay thế, chi phí dịch vụ sản xuất, khấu hao tài sản cố định, chi phí lao động,
thuế sản xuất và giá trị thặng dư tạo ra trong cấu thành giá trị sản phẩm công
nghiệp. Theo qui định hiện nay, giá trị sản xuất công nghiệp gồm các yếu tố sau
đây:



 Giá trị thành phẩm là giá trị của những sản phẩm được sản xuất từ nguyên vật
liệu của bản thân doanh nghiệp, của khách hàng đưa đến gia công, đã kết thúc
khâu chế biến cuối cùng tại doanh nghiệp và đã làm xong thủ tục nhập kho; giá trị
của bán thành phẩm, công cụ, dụng cụ, mô hình tự chế đã xuất bán ra ngoài doanh
nghiệp (Kể cả kết quả hoạt động của các bộ phận khác không phải là hoạt động
công nghiệp trong doanh nghiệp nhưng không có hạch toán riêng).
 Giá trị dịch vụ công nghiệp cho bên ngoài doanh nghiệp, bao gồm:
 Giá trị khôi phục lại hoặc làm tăng thêm giá trị sử dụng mà không
làm thay đổi công dụng ban đầu của sản phẩm (chỉ được tính phần giá
trị dịch vụ thực tế thanh toán với bên ngoài).
 Giá trị thu được từ hoạt động cho thuê thiết bị máy móc trong dây
chuyền sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp.
 Giá trị của phụ phẩm, thứ phẩm, phế phẩm, phế liệu thu hồi đã được tiêu thụ.
Những giá trị này gồm:
 Giá trị của những phụ phẩm (hay còn gọi là sản phẩm song song)
được tạo ra cùng với sản phẩm chính trong quá trình sản xuất công
nghiệp, ví dụ như xay xát sản phẩm chính là gạo, phụ phẩm là cám...
 Giá trị của những phế phẩm, phế liệu thu hồi do quá trình sản xuất
công nghiệp tạo ra.
 Giá trị chênh lệch giữa cuối kỳ và đầu kỳ của nửa thành phẩm, sản phẩm
đang chế tạo dở dang trong doanh nghiệp.
 Chỉ tiêu giá trị sản xuất công nghiệp được tính theo giá thực tế của người sản
xuất (Giá bán buôn công nghiệp) và giá so sánh.
Sản phẩm công nghiệp là những sản phẩm vật chất và dịch vụ do hoạt động sản
xuất công nghiệp của doanh nghiệp tạo ra (không phân biệt sản xuất từ nguyên vật
liệu của doanh nghiệp hay nguyên vật liệu của khách hàng đưa đến gia công), kết
thúc phần chế biến cuối cùng tại doanh nghiệp và đã làm xong thủ tục nhập kho
trước 24 giờ ngày cuối cùng của kỳ báo cáo.



Sản phẩm công nghiệp được tính theo đơn vị hiện vật, hiện vật qui ước hoặc đơn
vị giá trị.
3.4.2. Giá trị sản xuất dịch vụ.
Dịch vụ trong kinh tế học, được hiểu là những thứ tương tự như hàng hóa nhưng là
phi vật chất. Có những sản phẩm thiên về sản phẩm hữu hình và những sản phẩm
thiên hẳn về sản phẩm dịch vụ, tuy nhiên đa số là những sản phẩm nằm trong
khoảng giữa sản phẩm hàng hóa - dịch vụ. Dịch vụ có các đặc tính sau:
 Tính đồng thời (Simultaneity): sản xuất và tiêu dùng dịch vụ xảy ra
đồng thời.
 Tính không thể tách rời (Inseparability): sản xuất và tiêu dùng dịch
vụ không thể tách rời. Thiếu mặt này thì sẽ không có mặt kia.
 Tính chất không đồng nhất (Variability): không có chất lượng đồng
nhất.
 Vô hình (Intangibility): không có hình hài rõ rệt. Không thể thấy
trước khi tiêu dùng.
 Không lưu trữ được (Perishability): không lập kho để lưu trữ như
hàng hóa được.
4. Thiết lập mô hình.
4.1. Các biến trong mô hình.
Tên Ghi
STT Loại Định nghĩa Đơn vị đo
biến chú
Tổng thu nhập quốc dân
1 Y Phụ thuộc Tỷ đồng
(GNI)
2 X2 Độc lập Tổng dân số Nghìn dân
Tổng sản phẩm nông lâm
3 X3 Độc lập Tỷ đồng
ngư nghiệp
Tổng sản phẩm công nghiệp
4 X4 Độc lập Tỷ đồng
và xây dựng
5 X5 Độc lập Tổng sản phẩm dịch vụ Tỷ đồng
4.2. Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu.
4.2.1. Dữ liệu.



Tổng hợp số liệu từ trang Web tổng cục thống kê: http://www.gso.gov.vn.
4.2.2. Không gian mẫu.
Khảo sát dựa trên số liệu tổng hợp của Dân số (nghìn dân), Tổng sản phẩm Nông–
Lâm - Ngư nghiệp (nghìn tỷ), Tổng sản phẩm Công nghiệp & Xây Dựng (nghìn
tỷ), Tổng sản phẩm Dịch Vụ (nghìn tỷ) từ năm 1990 đến năm 2009. Nhóm nhận
thấy không gian mẫu đủ lớn và đủ mức độ tin tưởng để xây dựng các mô hình
thống kê.
4.2.3. Mô hình tổng thể.
Mô hình hồi quy tuyến tính có dạng:
Y = β1 + β2X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + Ui
Trong đó:
o β1: Là thông số diễn tả tung độ gốc (hệ số chặn) của đường hồi quy
tổng thể.
o β2: Hệ số của biến độc lập dân số, hay khi biến X 1 thay đổi 1 đơn vị
thì biến phụ thuộc Y thay đổi giá trị trung bình β2. Ta thấy khi dân số
tăng thì tổng thu nhập cũng tăng theo như vậy kỳ vọng β2 sẽ dương.
o β3: Hệ số của biến độc lập tổng giá trị sản phẩm Nông – Lâm – Ngư
– nghiệp, hay khi biến X2 thay đổi 1 đơn vị thì biến phụ thuộc Y thay
đổi giá trị trung bình β3.
o β4: Hệ số của biến độc lập tổng giá trị sản phẩm Công Nghiệp & Xây
Dựng, hay khi biến X3 thay đổi 1 đơn vị thì biến phụ thuộc Y thay đổi
giá trị trung bình β4.
o β5: Hệ số của biến độc lập tổng giá trị sản phẩm Dịch Vụ, hay khi
biến X4 thay đổi 1 đơn vị thì biến phụ thuộc Y thay đổi giá trị trung bình
β5.
o Ui: Sai số trong quan sát thứ i.
Ta thấy tổng thu nhập muốn tăng lên thì tổng sản phẩm của các ngành trong kinh
tế cũng phải tăng lên. Như vậy kỳ vọng β3, β4, β5 sẽ dương.



5. Phân tích dữ liệu.
5.1. Bảng số liệu.
Bảng số liệu tổng hợp từ năm 1990 đến năm 2009

Tổng sản Tổng sản
Tổng thu Dân số Tổng sản
phẩm phẩm
Năm nhập (nghìn phẩm DV
NLNN CN&XD
(tỷ đồng) dân) (tỷ đồng)
(tỷ đồng) (tỷ đồng)
1990 39284 66016,7 16252 9513 16190
1991 72620 67242,4 31058 18252 27397
1992 106757 68450,1 37513 30135 42884
1993 134913 69644,5 41895 40535 57828
1994 174017 70824,5 48968 51540 78026
1995 228677 71995,5 62219 65820 100853
1996 269654 73156,7 75514 80876 115646
1997 308600 74306,9 80826 100595 132202
1998 352836 75456,3 93073 117299 150645
1999 392693 76596,7 101723 137959 160260
2000 435319 77630,9 108356 162220 171070
2001 474855 78621,0 111858 183515 185922
2002 527056 79538,7 123383 206197 206182
2003 603688 80468,4 138285 242126 233032
2004 701906 81437,7 155992 287616 271699
2005 822432 82393,5 175984 344224 319003
2006 951456 83313,0 198798 404697 370771
2007 1108752 84221,1 232586 474423 436706
2008 1436955 85122,3 329886 591608 563544
2009* 1567553 86024,6 346786 667323 644280
Ghi chú: Năm 2009*: số liệu sơ bộ
5.2. Biểu đồ biểu diễn số liệu được xây dựng từ Eviews:



5.3. Thống kê mô tả.
Kết quả các thống kê mô tả bằng EViews:
Trong đó:
o Mean: Giá trị trung bình.
o Median: Số trung vị.
o Maximum: Giá trị lớn nhất của biến.
o Minimum: Giá trị nhỏ nhất của biến.
o Skewness: Độ lệch.



5.4. Ước lượng mô hình.
 Tính toán bằng Exel:

20,0 1532461,5 2510955,0 4216473,0 4284140,0
1532461,5 11815956642,8 202354253463 344068155919,6 347110445345
X T
X =
2510955,0 202354253463 47851097870,3 869209157879,0 545115135614
4216473,0 344068155919,6 869209157879 1605940772279 1546716119204
4284140,0 347110445345 845115135614 1546716119204 1498775709734

40,57819572 -0,00057096 -0,00001014 0,00002053 0,00000077
(X T
X )−
1
-0,00057096 -0,00000000 -0,00000000 -0,00000000 0,00000000
-0,00001014 -0,00000000 0,00000000 0,00000000 -0,00000000
=
0,00002053 -0,00000000 0,00000000 0,00000000 -0,00000000
0,00000077 -0,00000000 -0,00000000 -0,00000000 0,00000000

10710023,0 -182187,991
868694793638,9 2,731620983
X TY β∧

2121078730416,0 1,299654903
= =
3887654045633,0 1,119210509
3761584896545,0 0,510063388

 Kết quả sau khi ước lượng và kiểm định mô hình bằng Excel cơ bản:



SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0,999939
R Square 0,999877
Adjusted R Square 0,999844
Standard Error 5515,234
Observations 20
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 4 3,71E+12 9,28E+11 30515,83 3,98E-29
Residual 15 4,56E+08 30417806
Total 19 3,71E+12
Standard Lower Upper
Coefficients Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 95,0% 95,0%
Intercept -182188 35132,6 -5,18572 0,000111 -257071 -107305 -257071 -107305
X2 2,731621 0,496879 5,497557 6,13E-05 1,672548 3,790694 1,672548 3,790694
X3 1,299655 0,199519 6,513925 9,79E-06 0,874389 1,724921 0,874389 1,724921
X4 1,119211 0,086959 12,87048 1,65E-09 0,933861 1,30456 0,933861 1,30456
X5 0,510063 0,157377 3,24103 0,005483 0,174622 0,845504 0,174622 0,845504
SUMMARY OUTPUT

 Kết quả sau khi ước lượng và kiểm định mô hình bằng Eviews:



Vậy mô hình được ước lượng là:
Y = - 182187,991+ 2,731620983X2 + 1,299654903X3 + 1,119210509X4 +
0,510063388X5
Ý nghĩa của các tham số ước lượng :

 Đối với β1
: Khi tổng dân số, tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp,
tổng sản phẩm công nghiệp và xây dựng, tổng sản phẩm dịch vụ bằng 0
thì tổng thu nhập quốc dân(GNI) đạt giá trị nhỏ nhất và bằng -182187,991
tỷ đồng.

 Đối với β 2 : Khi tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp, tổng

sản phẩm công nghiệp và xây dựng, tổng sản phẩm dịch vụ không đổi và
nếu tổng dân số tăng (giảm) 1 nghìn dân thì tổng thu nhập quốc dân
(GNI) tăng (giảm) 2,731620983 tỷ đồng.

: Khi tổng dân số, tổng sản phẩm công nghiệp và xây
dựng, tổng sản phẩm dịch vụ không đổi và nếu tổng sản phẩm nông lâm
ngư nghiệp tăng (giảm) 1 tỷ đồng thì tổng thu nhập quốc dân (GNI) tăng
(giảm) 1,299654903 tỷ đồng.

tổng sản phẩm dịch vụ không đổi và nếu tổng sản phẩm công nghiệp và
xây dựng tăng (giảm) 1 tỷ đồng thì tổng thu nhập quốc dân (GNI) tăng
(giảm) 1,119210509 tỷ đồng.

tổng sản phẩm công nghiệp và xây dựng không đổi và nếu tổng sản phẩm
dịch vụ tăng (giảm) 1 tỷ đồng thì tổng thu nhập quốc dân (GNI) tăng
(giảm) 0,510063388 tỷ đồng.

5.5. Ma trận tương quan: R.



 Kết quả tính toán bằng Exel cơ bản:
1 0,9182758 0,997211774 0,998779774 0,998971422

0,918275826 1 0,907320697 0,912648798 0,910299579

R= 0,997211774 0,9073207 1 0,993264097 0,997530222

0,998779774 0,9126488 0,993264097 1 0,996964129

0,998971422 0,9102996 0,997530222 0,996964129 1

 Kết quả bằng Eviews:

Ý nghĩa của hệ số xác định và hệ số tương quan:
 Ý nghĩa của hệ số xác định:
Vì 0.8 < R 2 =,999877
0
< 1, nên mô hình phù hợp cao.
 Ý nghĩa của hệ số tương quan:
o Mối quan hệ tương quan giữa tổng thu nhập quốc dân (GNI) và tổng dân số là
chặt chẽ và cùng chiều.
o Mối quan hệ tương quan giữa tổng thu nhập quốc dân (GNI) và tổng sản phẩm
nông lâm ngư nghiệp là chặt chẽ và cùng chiều.
công nghiệp và xây dựng là chặt chẽ và cùng chiều.
dịch vụ là chặt chẽ và cùng chiều.



o Mối quan hệ tương quan giữa tổng dân số và tổng sản phẩm nông lâm ngư
nghiệp là chặt chẽ và cùng chiều.
o Mối quan hệ tương quan giữa tổng dân số và tổng sản phẩm công nghiệp và
xây dựng là chặt chẽ và cùng chiều.
o Mối quan hệ tương quan giữa tổng dân số và tổng sản phẩm dịch vụ là chặt chẽ
và cùng chiều.
o Mối quan hệ tương quan giữa tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp và tổng sản
phẩm công nghiệp và xây dựng là chặt chẽ và cùng chiều.
o Mối quan hệ tương quan giữa tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp và tổng sản
phẩm dịch vụ là chặt chẽ và cùng chiều.
o Mối quan hệ tương quan giữa tổng sản phẩm công nghiệp và xây dựng và tổng
sản phẩm dịch vụ là chặt chẽ và cùng chiều.
5.6. Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
o Đối với β2 , P- Value= 6,13E-05< α 0.05
=
, nên biến độc lập Tổng dân số ảnh
hưởng đến biến phụ thuộc Tổng thu nhập quốc dân.
o Đối với β3
, P- Value= 9,79E-06< α 0.05
=
, nên biến độc lập Tổng sản phẩm
Nông - Lâm - Ngư nghiệp ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Tổng thu nhập quốc
dân.
o Đối với β4 , P- Value= 1,65E-09< α 0.05
=
Công Nghiệp và Xây Dựng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Tổng thu nhập quốc
dân.
o Đối với β5
, P- Value= 0,005483< α 0.05
=
Dịch vụ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Tổng thu nhập quốc dân.
o Trong đó, P- Value= 1,65E-09 của β4 có giá trị nhỏ nhất nên biến độc lập
Tổng sản phẩm Công nghiệp và Xây dựng ảnh hưởng nhất đến biến phụ thuộc
Tổng thu nhập quốc dân và P- Value= 0,005483 của β5
có giá trị lớn nhất nên
biến độc lập Tổng sản phẩm Dịch vụ ít ảnh hưởng nhất đến biến phụ thuộc Tổng
thu nhập quốc dân.



5.7. Ma trận hiệp phương sai.
 Kết quả tính toán bằng Exel cơ bản:
1234299701,4 -17367,65 -308,47860 624,47206 23,61864
-17367,6503 0,24688 -0,00111 -0.00678 0,00009
Cov ( β)
∧
= σ .( X
∧
2 T
X )− =
1
-308,47861 -0,00111 0,03980 0,00390 -0,02534
624,47207 -0,00678 0,00390 0,00756 -0,01022
23,61865 0,00009 -0,02534 -0,01022 0,02476

 Kết quả tính toán bằng Eviews:

5.8. Khoảng tin cậy của các tham số hồi quy.
βj∧ −t α (n −k ) Se( βj∧) ≤βj ≤β∧ +t α (n −k ) Se( βj∧)
Có công thức : 2
j
2
(*)

Có: n = 20,
k=5
α
= 5%
⇒
t α ( n −k ) =t 0, 025 ( 20 −5) =2,131
2

 Khoảng tin cậy của β1
.
Từ (*)
⇒

−182187,991 −2,131 * 35123,60169 ≤β ≤−
1 182187,991 +2,131 * 35123,60169
⇔ 257036,3862 ≤β ≤−
− 1 107339,5958

Ý nghĩa: Khi tổng dân số, tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp, tổng sản
phẩm công nghiệp và xây dựng, tổng sản phẩm dịch vụ bằng 0 thì tổng thu



nhập quốc dân(GNI) có giá trị trong khoảng từ -257036,3862 đến -107339,5958
tỷ đồng với độ tin cậy 95%.
.
Từ (*)
2,731620983 −2,131 * 0,49687909 ≤β ≤2,731620983 +2,131 * 0, 49687909
2
⇒
⇔ ,672771642 ≤β ≤3,790470324
1 2

Ý nghĩa: Khi tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp, tổng sản phẩm công
nghiệp và xây dựng, tổng sản phẩm dịch vụ không đổi và nếu tổng dân số
tăng (giảm) 1 nghìn dân thì tổng thu nhập quốc dân (GNI) nhận giá trị chênh
lệch trong khoảng 1,672771642 đến 3,790470324 tỷ đồng với độ tin cậy 95%.
.
Từ (*)
1,299654903 −2131 * 0,199519473 ≤β ≤1,299654903 +2,131 * 0,199519473
3
⇒
⇔ ,874478906 ≤β ≤1,7248309
0 3

Ý nghĩa: Khi tổng dân số, tổng sản phẩm công nghiệp và xây dựng, tổng sản
phẩm dịch vụ không đổi và nếu tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp tăng
(giảm) 1 tỷ đồng thì tổng thu nhập quốc dân (GNI) nhận giá trị chênh lệch
trong khoảng từ 0,874478906 đến 1,7248309 tỷ đồng với độ tin cậy 95%.

 Khoảng tin cậy của β 4 .

Từ (*)
1,119210509 −2,131 * 0,086959487 ≤β ≤1,119210509 +2,131 * 0,086959487
4
⇒
⇔ ,933899842 ≤β ≤1,304521176
0 4

phẩm dịch vụ không đổi và nếu tổng sản phẩm công nghiệp và xây dựng tăng
.
Từ (*)



0,510063388 −2,131 * 0,157376927 ≤β ≤0,510063388 +2,131 * 0,157376927
5
⇒
⇔ ,174693156 ≤β ≤0,845433619
0 5

phẩm công nghiệp và xây dựng không đổi và nếu tổng sản phẩm dịch vụ tăng
5.9. Kiểm định giả thiết về các tham số hồi quy.
Hãy kiểm định các ý kiến sau:
o Tổng dân số không ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc dân (GNI).
o Tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc dân
(GNI).
o Khi tổng sản phẩm công nghiệp và xây dựng tăng thì tổng thu nhập quốc dân
(GNI) không tăng.
o Khi tổng sản phẩm dịch vụ tăng thì tổng thu nhập quốc dân (GNI) không giảm.
o Khi tổng dân số, tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp, tổng sản hẩm công
nghiệp và xây dựng, tổng sản phẩm dịch vụ bằng 0 thì tổng thu nhập quốc dân đạt
-247167 tỷ đồng.
Kiểm định các ý kiến trên với mức ý nghĩa 5%.
Tiến hành kiểm định
 Tổng dân số không ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc dân (GNI).

 H 0 : β 2 = 0(*)
KĐGT: 
 H 1 : β 2 #0
Ta có: β = ,731620983
∧
2 2 β2 * = 0 Se( β ) = , 49687909
∧
2 0

β2 − β2
∧ *
2,731620983 − 0
t= = = 5,497556726
Se( β2 )
∧
0,49687909

t α ( n −k ) =t 0 , 025 ( 20 −5) =2,131
2

t > t α ( n −k ) ⇒
2
Bác bỏ H0



Vậy ý kiến trên không có cơ sở.
 Tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc dân
(GNI).

 H 0 : β 3 = 0(*)
KĐGT: 
 H1 : β 3 #0
Ta có: β∧
3 =, 299654903
1 β3 = 0
*
Se ( β)
∧
3 =,
0 199519473

β3∧ − β3*
1,299654903 − 0
t= = = 6,513925099
Se( β3 )
∧
0,199519473

t α ( n −k ) =t 0 , 025 ( 20 −5) =2,131
2

t > t α ( n −k ) ⇒
2
Bác bỏ H0

 Khi tổng sản phẩm công nghiệp và xây dựng tăng thì tổng thu nhập quốc dân
(GNI) không tăng.
H 0 : β 4 ≤ 0(*)
KĐGT: 
 H1 : β4 > 0

Ta có: β = ,119210509
∧
4 1 β4 = 0
*
Se( β ) = ,086959487
∧
4 0

β4 − β4
∧ *
1,119210509 − 0
t = = =12,87048196
Se( β4 )
∧
0,086959487

t α n −) = , 05 ( 20 −
( k t0 50 = 753
1,

t > α( n − ) ⇒
t k
Bác bỏ H0
 Khi tổng sản phẩm dịch vụ tăng thì tổng thu nhập quốc dân (GNI) không
giảm.
H 0 : β 5 ≥ 0(*)
KĐGT: 
 H1 : β5 < 0

Ta có: β = ,510063388
∧
5 0 β5 = 0
*
Se ( β ) = ,517376927
∧
5 0



β5∧ − β5*
0,510063388 − 0
t = = = 0,985864195
Se( β5 )
∧
0,517376927

t α n −) = , 05 ( 20 −
( k t0 50 = 753
1,

t > tα n − ) ⇒
− ( k
chấp nhận H0
Vậy ý kiến trên có cơ sở.
 Khi tổng dân số, tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp, tổng sản hẩm công
nghiệp và xây dựng, tổng sản phẩm dịch vụ bằng 0 thì tổng thu nhập quốc dân đạt
-247167 tỷ đồng.

 H 0 : β 1 = − 247167(*)
KĐGT: 
 H 1 : β 1 #− 247167
Ta có: β = 182187,991
1
∧
− β1
*
= 247167
− Se ( β ) =
1
∧
35123,60196

β1∧ − β1* −182187,991 −( −247167)
t = = =1,850009833
Se( β1∧ ) 35123,60196

t α ( n −k ) =t 0 , 025 ( 20 −5) =2,131
2

t < t α ( n −k ) ⇒
2
Chấp nhận H0

Vậy ý kiến trên có cơ sở.
5.10.Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy.
5.10.1.Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy theo kiểm định F.
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy ta đi kiểm định bài toán sau:

 H0 : β 2 = β 3 = β 4 = β 5 = 0
KĐGT: 
 H 1 : β 2 = β 3 = β 4 = β 5 #0
Tiêu chuẩn kiểm định F:
n −k ESS n −k R2 20 −5 0,999877128
F = * = * = * =30515,81508
k− 1 RSS k− 1 1 −R 2 5− 1 1 −0,999877128

Ta có: Fα k − n −) = 0 , 05 ( 4,
( 1, k F 15) = 06
3,

Vì F > α k −, n − ) ⇒
F ( 1 k
Bác bỏ H0, chấp nhận H1 và mô hình hồi quy phù hợp.



5.10.2.Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy theo Sig F.
Ta có Sig F = 3,98E-29 < α 0,05
=
nên mô hình hồi quy phù hợp.
5.11.Bảng ANOVA.
Bảng mẫu:
df SS MS F Sig(F)
k-1 ESS ESS/(k-1) F Sig(F)
n-k RSS RSS/(n-k)
n-1 TSS

Từ các số liệu đã tính ở trên ta có bảng ANOVA cần tìm sau:
df SS MS F Sig(F)
4 3712898089030,61 9,28E+11 30515,81508 3,98E-29
15 456267095,94 30417806
19 3713354356126,55
5.12. Dự báo.
Giả sử khi tổng dân số là 75000 nghìn dân, tổng sản phẩm Nông - Lâm - Ngư
nghiệp là 155890,5 tỷ đồng, tổng sản phẩm Công nghiệp và Xây dựng là 355679
tỷ đồng, tổng sản phẩm Dịch vụ là 256790 tỷ đồng tìm khoảng dự báo giá trị trung
bình và giá trị cá biệt của tổng thu nhập quốc dân (GNI) ứng với các giá trị trên
với độ tin cậy 95%.
 Dự báo giá trị trung bình.
X0={1; 75000; 155890,5; 355679; 256790}
Y0 = β+ X
β1
∧ ∧
2 2
∧
+3 Xβ 3 +βX ∧
4 4 βX
+ ∧
5 5 =754346, 2873

Y0∧ =754346, 2873

Var (Y0∧) =σ2 X 0 ( X T
X ) − X 0 =88471969,104949
1 T

∧ ∧
⇒ (Y
Se 0 ) = Var (Y 0) =9405,953918

Ta có:



Y
Y0∧ − t α ( n − k ) Se(Y0∧ ) ≤ E ( = X 0 ) ≤ Y0∧ + t α ( n − k ) Se(Y0∧ )
2
X 2

Y
754346,2873 − 2,131 * 9405,953918 ≤ E ( = X 0 ) ≤ 754346,2873 + 2,131 * 9405,953918
X
Y
734302,1995 ≤ E ( = X 0 ) ≤ 774390,3751
X

Kết luận: Khoảng dự báo giá trị trung bình của tổng thu nhập quốc dân (GNI) ứng
với tổng Dân số là 75000 nghìn dân, tổng sản phẩm Nông - Lâm - Ngư nghiệp là
155890,5 tỷ đồng, tổng sản phẩm Công nghiệp và Xây dựng là 355679 tỷ đồng,
tổng sản phẩm Dịch vụ là 256790 tỷ đồng nhận giá trị trong khoảng từ
734302,1995 đến 774390,3751 tỷ đồng với độ tin cậy 95%.
 Dự báo giá trị trung bình bằng Eviews:



 Dự báo giá trị cá biệt.
Var (Y0 ) =118889775,500652
⇒ (Y0 ) = Var (Y0 ) =10903,65881
Se

Ta có:
Y0
Y0∧ − t α ( n − k ) Se(Y0 ) ≤ = X 0 ≤ Y0∧ + t α ( n − k ) Se(Y0 )
2
X 2

Y0
754346,2873 − 2,131 * 10903,65881 ≤ = X 0 ≤ 754346,2873 + 2,131 * 10903,65881
X
Y0
731110,5904 ≤ = X 0 ≤ 777581,9842
X

Kết luận: Khoảng dự báo giá trị cá biệt của tổng thu nhập quốc dân (GNI) ứng với
tổng dân số là 75000 nghìn dân, tổng sản phẩm Nông - Lâm - Ngư nghiệp là
155890,5 tỷ đồng, tổng sản phẩm Công nghiệp và Xây dựng là 355679 tỷ đồng,
tổng sản phẩm Dịch vụ là 256790 tỷ đồng nhận giá trị trong khoảng từ
731110,5904 đến 777581,9842 tỷ đồng với độ tin cậy 95%.
5.13. Đa cộng tuyến.
5.13.1.Phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến.
Xem xét qua ma trận tương quan của các biến, ta thấy 2 biến X3 và X5 có mức
tương quan khá cao : R35 =
0.997530222 nên có thể xảy ra hiện tượng đa cộng
tuyến.
Để kiểm định đa cộng tuyến, chúng tôi xây dựng mô hình hồi quy phụ trong đó
lần lượt các biến độc lập sẽ trở thành biến phụ thuộc và hồi quy với các biến còn
lại.
 Kết quả hồi quy phụ theo biến X5 bằng Eviews:



 H0 : R2 = 0
Giả thiết 
 H1 : R ≠ 0
2

Ta có : F0 , 05 ( 4,16 ) = 01
3,

Ta thấy Fp= 2518,096> F0 , 05 ( 4,16) = 01
3,
nên có hiện tượng đa cộng tuyến
xảy ra.
5.13.2.Biện pháp khắc phục.
 Kết quả hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X3 bằng Eviews.



Ta có : RBo 3 = ,999530
2
0

 Kết quả hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X5 bằng Eviews.



Ta có : RBo 5 = ,999791
2
0

Xét thấy RBo 5 = ,999791
2
0
> RBo 3 = ,999530
2
0
nên loại bỏ biến X5 khỏi mô hình, khi
đó mô hình trở nên tốt hơn:
Y= -182674,4+2,729656X2+1,821528X3+1,329700X4
5.14. Phương sai của sai số thay đổi.
5.14.1.Phát hiện ra phương sai của sai số thay đổi.
 Kiểm định mô hình gốc ban đầu:
Thực hiện Kiểm định White có các tích chéo giữa các biến độc lập bằng EViews,
ta có kết qủa như sau:



Từ kết quả trên, ta có: Probality (F-Statistic)= 0,04489 < α 0,05
=
, nên Mô hình
tồn tại phương sai của sai số.
Ngoài ra, ta cũng có thể thực hiện Kiểm định White không có các tích chéo giữa
các biến độc lập bằng EViews, ta có kết quả như sau:



Nhưng ở mô hình hồi quy có các tích chéo giữa các biến độc lập đã tồn tại
phương sai của sai số nên ta không sử dụng mô hình này nữa.
 Kiểm định mô hình sau khi loại bỏ biến:
Thực hiện Kiểm định White có các tích chéo giữa các biến độc lập bằng EViews,
ta có kết qủa như sau:



Từ kết quả trên, ta có: Probality (F-Statistic)= 0,797533 > α 0,05
=
, nên Mô hình
không tồn tại phương sai của sai số.
Ngoài ra, ta cũng có thể thực hiện Kiểm định White không có các tích chéo giữa
các biến độc lập bằng EViews, ta có kết quả như sau:



Từ kết quả trên, ta có: Probality (F-Statistic)= 0,710193 > α 0,05
=
, nên Mô hình
không tồn tại phương sai của sai số.
Vậy mô hình sau khi loại bỏ biến X5 không không tồn tại phương sai của sai số.
5.14.2.Biện pháp khắc phục(dùng kiểm định White).
 Biện pháp khắc phục mô hình gốc ban đầu:
Xét mô hình hồi quy: Y = - 182187,991+ 2,731620983X2 + 1,299654903X3 +
1,119210509X4 + 0,510063388X5 + Ui.
Dựa vào kết quả kiểm định White có các tích chéo giữa các biến độc lập bằng
EViews, ta có kết qủa như sau, Ta có Prob(X5)= 0,1179 là giá trị nhỏ nhất nên ta
chia cả hai vế của phương trình hồi quy trên cho X5
, được:



Y - 182187,991 2,731620983X2 1,299654903X3 1,119210509X4
= + + + +0,510063388 X5
X5 X5 X5 X5 X5

Ui
X5
+ (1.1)
Y 1 X2 X3 X4
Đặt: Y* =
; X2 =
*
; X3 =
*
, X4 =
*
, X5 =
*
, X6 =
*
X5
,
X5 X5 X5 X5 X5

Ui
Vi = ,
X5

Khi đó (1.1) được viết lại:
Y* = -182187,991 X 2*
+2,731620983 X 3*
+1,299654903 X 4*
+1,119210509 X 5*
+
0,510063388 *
X6
+Vi (1.2)
Mô hình (1.2) không tồn tại phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi.
Ui 1 1
Vì Var(Vi)=Var( )= Var (U i ) = σ2 X 5 =σ2 = const∀i
X5 X5 X5

Hồi quy lại mô hình (1.1) bằng EViews, Ta có:



Y −160102,6 2,433458 X 2 0,893474 X 3 1,007959 X 4
= + + + +0,861174 X5
X5 X5 X5 X5 X5

Mô hình trên đã được hồi quy lại và không tồn tại phương sai sai số ngẫu nhiên.
5.15. Tự tương quan.
5.15.1.Phát hiện khi có sự tương quan(dùng kiểm định của Durbin-
Watson).
 Mô hình hồi quy gốc.
Ta có: n=20, k=5, k’=4
⇒
dl=0,894 du=1,812
Kết quả từ Eviews ta có : d=1,217115
Kiểm định giả thiết: H0 không có tự tương quan dương vì
dl=0,894 < d=1,217115<du=1,812 nên bác bỏ H0 tức mô hình có tự tương quan
dương
 Mô hình sau khi bỏ biến X5.



Ta có n=20, k=4, k’=3
⇒
dl=0,998 du=1,676
Theo kết quả từ Eviews ta có : d=0,630549
Kiểm định giả thiết H0 không có tự tương quan dương, Vì:
0 < d = 0,630549 < dl = 0,998 nên bác bỏ H0 tức mô hình có tự tương quan dương
5.15.2.Biện pháp khắc phục.
 Mô hình hồi quy gốc.
Xét mô hình hồi quy: Yi== - 182187,991+ 2,731620983X2 + 1,299654903X3 +
1,119210509X4 + 0,510063388X5+Ui (1.3)
Giả sử Ui= ρ
Ui-1+ ε
I với ε
I là yếu tố ngẫu nhiên thõa mọi giả thiết của phương
pháp bình phương bé nhất OLS.
Từ (1.3) ta thay i bởi (i-1) ta được Yi-1= - 182187,991+ 2,731620983X2-1 +
1,299654903X3-1 + 1,119210509X4-1 + 0,510063388X5-1+Ui -1 (1.4)
Nhân hai vế của (1.4) cho ρ
, ta được:
ρ
Yi-1=-182187,991 ρ
+ ρ
2,731620983X2-1+ ρ
1,299654903X3-1+ ρ

1,119210509X4-1 + ρ
0,510063388X5-1+ ρ
Ui -1 (1.5)
Lấy (1.3)-(1.5), ta được:
Yi=-182187,991(1- ρ
)+2,731620983X2 - ρ
2,731620983X2-1+1,299654903X3 -
ρ
1,299654903X3-1+1,119210509X4 - ρ
1,119210509X4-1 + 0,510063388X5-
ρ
0,510063388X5-1+ ρ
Yi-1+ ε
I (1.6)
Khi đó, mô hình (1.5) không tồn tại tự tương quan vì ε
I thỏa mọi giả thiết OLS.
Kết quả hồi quy lại mô hình theo bằng Eviews:



Ta có mô hình sau:
Y=-111390,1-25,46581X2-27,68937X2-1+0,777637X3+0,468798X3-
1 +1,406854X4+0,719138X4-1+0,947090X5-0,055857x5-1+0,168807Y-1
 Mô hình sau khi bỏ biến X5.
Xét mô hình Y= -182674,4+2,729656X2+1,821528X3+1,329700X4+Ui (1.7)
Giả sử Ui= ρ
Ui-1+ ε
I với ε
I là yếu tố ngẫu nhiên thõa mọi giả thiết của phương
pháp bình phương bé nhất OLS.
Từ (1.7) ta thay i bởi (i-1) ta được:
Yi-1= -182674,4+2,729656X2-1+1,821528X3-1+1,329700X4-1+Ui-1 (1.8)
Nhân hai vế của (1.8) cho ρ
, ta được:
ρ
Yi-1= -182674,4 ρ
+ ρ
2,729656X2-1+ ρ
1,821528X3-1+ ρ
1,329700X4-1+ ρ
Ui-
1 (1.9)



Lấy (1.7)-(1.9), ta được:
Yi = -182674,4 (1- ρ
)+2,729656X2- ρ
2,729656X2-1+1,821528X3- ρ

1,821528X3-1+
1,329700X4- ρ
1,329700X4-1+ ρ
Yi-1+ ε
I (2.1)
Khi đó, mô hình (2.1) không tồn tại tự tương quan vì ε
I thỏa mọi giả thiết OLS.
Kết quả hồi quy lại mô hình theo bằng Eviews:

Ta có mô hình sau:
Y= -47206,65 + 13,44543X2 - 12,85444X2-1 + 1,423623X3-
1,371821X3-1 + 1,720486X4 - 1,472518X4-1 + 0,858556Y-1
5.16. Kiểm định chọn mô hình: (Kiểm định Wald).
Ta đi kiểm định bài toán sau:
KĐGT:
KĐGT: Ho: β5
=0



Ho: β5 ≠
0

 Thực hiện Kiểm định Wald bằng EViews, ta có kết qủa như sau:

Ta thấy F=26,89174 > F0.05(3,16) = 3,63 nên biến X5 không cần thiết trong mô
hình. Điều này đã được chứng tỏ khi ta loại biến X5 ra khỏi mô hình và có mô
hình khác tốt hơn.
5.17. Kết luận, nêu ý nghĩa thực tế của nghiên cứu và hạn chế của nghiên
cứu.
5.17.1.Kết luận mô hình.
Mô hình hồi quy sau khi đã koại bỏ biến X5:
Y= -182674,4+2,729656X2+1,821528X3+1,329700X4
Từ mô hình trên ta có thể kết luận tổng thu nhập quốc dân (GNI) của một quốc
gia chịu sự tác động, ảnh hưởng của các yếu tố : Tổng dân số, Tổng sản phẩm
nông lâm ngư nghiệp, Tổng sản phẩm công nghiệp - xây dựng. Nhưng mức độ tác
động ảnh hưởng của mỗi yếu tố là khác nhau. Trong đó có ảnh hưởng lớn nhất là
Tổng sản phẩm công nghiệp - xây dựng vì có P_value nhỏ nhất, và ít ảnh hưởng
nhất là Tổng dân số vì có P_value lớn nhất.
o Giá trị β
1 : Khi tổng dân số, tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp, tổng sản
phẩm dịch vụ bằng 0 thì tổng thu nhập quốc dân đạt giá trị thấp nhất là -182674,4
tỷ đồng/năm



o Giá trị β
2 : Khi tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp, tổng sản phẩm dịch vụ
không đổi và nếu tổng dân số tăng(giảm) 1 nghìn dân/năm thì tổng thu nhập quốc
dân tăng(giảm) 2,729656 tỷ dồng/năm
o Giá trị β
3 : Khi tổng dân số, tổng sản phẩm dịch vụ không đổi và nếu tổng
sản phẩm nông lâm ngư nghiệp tăng(giảm) 1 tỷ đồng/năm thì tổng thu nhập quốc
dân tăng(giảm) 1,821528 tỷ đồng/năm
o Giá trị β
4 : Khi tổng dân số, tổng sản phẩm nông lâm ngư nghiệp không đổi
và nếu tổng sản phẩm dịch vụ tăng(giảm) 1 tỷ đồng/năm thì tổng thu nhập quốc
dân tăng(giảm) 1,329700 tỷ đồng/năm.
Mô hình trên có hệ số R2 =0,999791 là lớn thì tổng bình phương sai số dự báo nhỏ
hay nói cách khác độ phù hợp của mô hình với dữ liệu càng lớn. Hay trong hàm
hồi quy mẫu các biến độc lập giải thích được 99,9791% biến phụ thuộc Y (GNI
của mổi quốc gia).
Qua mô hình cho ta thấy tất cả các yếu tố về dân số, sản phẩm nông lâm ngư
nghiệp, công nghiệp, xây dựng và dịch vụ đều có tác động đến tổng thu nhập hàng
năm của nước ta. Yếu tố dân số cho thấy khi dân số tăng thì tổng thu nhập quốc
dân sẽ tăng điều đấy là đúng, từ năm 1990 đến năm 2009 trong mô hình hệ số của
yếu tố dân số là 2,7316 cao nhất điều đó cho thấy rằng trong 19 năm qua yếu tố
dân số tác động vào tổng thu nhập rất cao. Vậy có thể cho rằng muốn tăng tổng
thu nhập thì tăng dân số. Điều đó là chưa chắc đúng với ngoài thực tế, khi dân số
tăng quá nhanh kéo theo nghèo đói, lạc hậu trong khi các yếu tố về sản xuất lại
tăng chậm dẫn đến nền kinh tế kém phát triển. Trong mô hình hệ số của nông lâm
ngư nghiệp là 1,2996, công nghiệp và xây dựng là 1,192, dịch vụ là 0,51. Như vậy
sản phẩm nông lâm ngư nghiệp vẫn chiếm tỷ trọng lớn, cho thấy nước ta vẫn còn
là nước nông nghiệp. Công nghiệp, xây dựng và dịch vụ chưa cao. Trong những
năm tiếp theo cần làm thay đổi mô hình sao cho hệ số của yếu tố dân số giảm đi
tăng hệ số của công nghiệp và xây dựng, dịch vụ, và nông lâm ngư nghiệp.
Theo phương hướng của Đảng cộng sản Việt nam đến năm 2020 Việt nam cơ
bản sẽ là nước công nghiệp, hiện nay nền kinh tế Việt Nam đang thay đổi nhanh



chóng, nhà nước chú trọng vào công nghiệp, cơ sở hạ tầng, giao thông vận tải và
dịch vụ, áp dụng khoa học tiến bộ kỹ thuật.
5.17.2.Hạn chế của mô hình.
Mô hình đã giải thích khá hợp lý về các yếu tố tác động đến tổng thu nhập ở
Việt nam. Căn cứ vào mô hình chúng ta có thể thấy mối tương quan giữa các yếu
tố kinh tế đến tổng thu nhập. Từ mô hình cho ta thấy cần phải làm thế nào để phát
triển nền kinh tế đất nước, đưa ra những chính sách hợp lý. Tuy nhiên mô hình vẫn
còn nhiều hạn chế và thực sự chưa hoàn hảo do cách tiếp cận nguồn tài liệu và sai
số.
o Hạn chế lớn nhất của mô hình là chưa thể hiện được tất cả các biến có tác
động, ảnh hưởng đến tổng thu nhập quốc dân GNI như : xuất khẩu,nhập khẩu,
lạm phát,........
o Mô hình quan sát còn hạn chế ( chỉ qua 19năm) nên kết luận của mô hình
chưa phản ánh chính xác thực tế.
5.18. Lời cảm ơn.
Nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới thầy Nguyễn Quang
Cường, người đã tận tình hướng dẫn cho chúng em hoàn thành đề tài này. Bài báo
cáo này chắc chắn sẻ có nhiều thiếu sót nhưng nhóm chúng em hy vọng qua sự cố
gắng tìm hiểu của nhóm sẻ đem đến một cái nhìn tổng quan và rõ rệt nhất về các
yếu tố ảnh hưởng tới Tổng thu nhập quốc dân của Việt Nam.


Kinh te luong

More Related Content

What's hot

Viewers also liked

Similar to Kinh te luong

Kinh te luong