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”.
16 trang |
Chia sẻ: aloso | Lượt xem: 2552 | Lượt tải: 5
Bạn đang xem nội dung tài liệu Nghiên cứu sự tác động của các ngành kinh tế tới GDP của nền kinh tế Singapo, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ĐỀ TÀI : Nghiên cứu sự tác động của các ngành kinh tế tới GDP của nền kinh tế Singapo
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”.
Nguồn gốc mô hình từ lý thuyết
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.
Phương pháp tính tổng sản phẩm quốc nội
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
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.
GDP = De +w + i + r + p + Ti
Trong đó : De : khấu hao để bù đắp phần tài sản cố đinh hao mòn
W : tiền lương
i : trả lãi suất
r : trả tiền thuê nói chung
p : phân phối lợi nhuận nó chung
Ti : thuế gián thu
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
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 gian
VA 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.
Lý thuyết đưa biến phụ thuộc và biến độc lập vào mô hình
Biến phụ thuộc:
Y : tổng thu nhập quốc nội (GDP) (đvt: triệu đôla Singapo)
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.
Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu
Dữ liệu:Số liệu được lấy từ mục số liệu thông kê( thống kê nước ngoài) trong website của Tổng cục thống kê Việt Nam.
Nguồn số liệu: Key Indicators of Developing Asian and Pacific Countries of ADB, 2007.
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.
Mô hình tổng thể:
Y = b1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + b6 X6 +Ui
Dự đoán kì vọng giữa các biến.
b2 âm: khi giá trị nông nghiệp và khai khoáng giảm dẫn đến GDP trong nước giảm
b3 dương: giá trị công nghiệp chế biến tăng làm cho thu nhập GDP trong nước tăng,
b4 dương : giá trị thương nghiệp tăng làm tăng GDP
b5 dương : giá trị trong ngành tài chính tăng góp phần làm tăng giá trị GDP trong nước
b6 âm : giá trị của các ngành khác giảm cũng là một nhân tố làm giảm giá trị GDP trong nước.
Phân tích dữ liệu
Bảng số liệu( bảng 1 phần phụ lục):
NĂM
GDP
NN&KK
CNCB
TN
TC
NK
1995
94655
209
29729
16889
28673
19156
1996
101331
217
30557
17641
32096
20821
1997
109489
218
31871
18708
362-92
22399
1998
106598
203
31630
16482
35203
23081
1999
115365
199
35756
17676
37261
24472
2000
127498
189
41182
20520
39150
26457
2001
125611
186
36405
20006
39697
29317
2002
128931
142
39424
21697
37871
29797
2003
134509
145
40591
24000
39187
30586
2004
147469
163
46208
28171
40224
32704
2005
158297
160
50612
30867
42930
33728
2006
172135
180
56457
34049
46141
35308
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)
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
Y
X2
X3
X4
X5
X6
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
Observations
12
12
12
12
12
12
Biến Y:
Tiêu chí
Giá trị
Giá trị này rơi vào
Năm
Trung bình
126824.0
Trung vị
126554.5
Lớn nhất
172135.0
2006
Nhỏ nhất
94655.00
1995
Biến nông nghiệp và khai khoáng
Tiêu chí
Giá trị
Giá trị này rơi vào năm
Trung bình
184.2500
Trung vị
187.5000
Lớn nhất
218.0000
1997
Nhỏ nhất
142.0000
2002
Công nghiệp chế biến
Tiêu chí
Giá trị
Giá trị này rơi
Vào năm
Trung bình
39201.83
Trung vị
37914.50
Lớn nhất
56457.00
2006
Nhỏ nhất
29729.00
1995
d. Thương nghiệp
Chỉ tiêu
Giá trị
Giá trị rơi vào năm
Trung bình
22225.50
Trung vị
20263.00
Lớn nhất
34049.00
2006
Nhỏ nhất
16482.00
1998
e. Tài chính:
Chỉ tiêu
Giá trị
Giá trị rơi vào năm
Trung bình
37893.75
Trung vị
38510.50
Lớn nhất
46141.00
2006
Nhỏ nhất
28673.00
1995
f. Ngành khác:
Chỉ tiêu
Giá trị
Giá trị rơi vào năm
Trung bình
27318.83
Trung vị
27887.00
Lớn nhất
35308.00
2006
Nhỏ nhất
19156.00
1995
Ma trận tương quan :
Y
X2
X3
X4
X5
X6
Y
1.000000
-0.661433
0.988299
0.967871
0.942431
0.966157
X2
-0.661433
1.000000
-0.615295
-0.595708
-0.576562
-0.791287
X3
0.988299
-0.615295
1.000000
0.968996
0.906847
0.925634
X4
0.967871
-0.595708
0.968996
1.000000
0.844534
0.904480
X5
0.942431
-0.576562
0.906847
0.844534
1.000000
0.926404
X6
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.
Xây dựng mô hình hồi quy :
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/31/09 Time: 17:08
Sample: 1995 2006
Included observations: 12
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
0.314564
4.399168
0.071505
0.9453
X2
0.971050
0.019638
49.44631
0.0000
X3
0.999905
0.000123
8152.143
0.0000
X4
1.000113
0.000167
5983.205
0.0000
X5
1.000496
0.000188
5316.016
0.0000
X6
0.999535
0.000257
3890.754
0.0000
R-squared
1.000000
Mean dependent var
126824.0
Adjusted R-squared
1.000000
S.D. dependent var
23473.23
S.E. of regression
0.605826
Akaike info criterion
2.142404
Sum squared resid
2.202148
Schwarz criterion
2.384857
Log likelihood
-6.854422
F-statistic
3.30E+09
Durbin-Watson stat
3.463121
Prob(F-statistic)
0.000000
Ước lượng mô hình
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 = 0.3145637685 + 0.9710504412*X2 + 0.99990516*X3 + 1.000112549*X4 + 1.00049554*X5 + 0.9995348004*X6
Ý nghĩa các hệ số
+ giá trị b1 = 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 b2 = 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 b3 = 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 b4 = 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 b5 =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 b6 = 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.
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: X3
Method: Least Squares
Date: 05/31/09 Time: 17:27
Sample: 1995 2006
Included observations: 12
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
3893.564
13475.98
0.288926
0.7810
X2
-42.48074
58.34734
-0.728066
0.4902
X4
1.144743
0.279477
4.096015
0.0046
X5
0.837247
0.486009
1.722698
0.1286
X6
-0.513696
0.767462
-0.669344
0.5247
R-squared
0.968649
Mean dependent var
39201.83
Adjusted R-squared
0.950734
S.D. dependent var
8410.798
S.E. of regression
1866.859
Akaike info criterion
18.19624
Sum squared resid
24396150
Schwarz criterion
18.39828
Log likelihood
-104.1774
F-statistic
54.06923
Durbin-Watson stat
1.765320
Prob(F-statistic)
0.000024
H0 : R2 =0
Giả thiết
H1 : R2 # 0
k =7,n =12
Ta có Fa(k`-1,n-k`) F0.05 (5,6) = 4.387374
Ta thấy Fp = 54.06923> F0.05(7,4) = 4.387374 nên có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra
Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X3(kiểm định white tích hợp chéo)
Estimation Command:
=====================
LS Y C X2 X4 X5 X6
Estimation Equation:
=====================
Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X4 + C(4)*X5 + C(5)*X6
Substituted 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: X4
Method: Least Squares
Date: 06/02/09 Time: 00:53
Sample: 1995 2006
Included observations: 12
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-10967.03
9042.517
-1.212830
0.2645
X2
62.42421
37.61955
1.659356
0.1410
X3
0.616385
0.150484
4.096015
0.0046
X5
-0.729534
0.324150
-2.250605
0.0591
X6
0.921424
0.464924
1.981883
0.0879
R-squared
0.965123
Mean dependent var
22225.50
Adjusted R-squared
0.945193
S.D. dependent var
5851.473
S.E. of regression
1369.884
Akaike info criterion
17.57718
Sum squared resid
13136067
Schwarz criterion
17.77922
Log likelihood
-100.4631
F-statistic
48.42598
Durbin-Watson stat
1.468166
Prob(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)*X6
Substituted 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
Kiểm định phương sai thay đổi ( dùng kiểm định white)
Kiểm định mô hình gốc ban đầu:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
16.56018
Probability
0.189143
Obs*R-squared
11.92797
Probability
0.289906
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/31/09 Time: 17:36
Sample: 1995 2006
Included observations: 12
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-20.83598
6.151068
-3.387376
0.1827
X2
0.142534
0.068255
2.088262
0.2843
X2^2
-0.000444
0.000216
-2.053972
0.2884
X3
-0.000207
0.000358
-0.577037
0.6668
X3^2
1.46E-09
4.90E-09
0.297171
0.8161
X4
-0.000757
0.000457
-1.656642
0.3457
X4^2
1.99E-08
1.33E-08
1.489722
0.3764
X5
0.000534
0.001167
0.457653
0.7268
X5^2
-7.81E-09
1.42E-08
-0.549249
0.6802
X6
0.001176
0.002021
0.581661
0.6646
X6^2
-2.42E-08
3.69E-08
-0.656299
0.6303
R-squared
0.993998
Mean dependent var
0.183512
Adjusted R-squared
0.933974
S.D. dependent var
0.302714
S.E. of regression
0.077784
Akaike info criterion
-2.921340
Sum squared resid
0.006050
Schwarz criterion
-2.476842
Log likelihood
28.52804
F-statistic
16.56018
Durbin-Watson stat
2.897338
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-statistic
4.136143
Probability
0.135117
Obs*R-squared
11.00247
Probability
0.201559
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/02/09 Time: 01:27
Sample: 1995 2006
Included observations: 12
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
32582383
77102068
0.422588
0.7011
X2
292332.0
683909.6
0.427442
0.6979
X2^2
-1221.057
2189.691
-0.557639
0.6160
X4
8649.307
2744.315
3.151718
0.0512
X4^2
-0.190332
0.076804
-2.478163
0.0894
X5
5752.662
8951.915
0.642618
0.5662
X5^2
-0.029446
0.100833
-0.292028
0.7893
X6
-20190.52
19209.72
-1.051058
0.3704
X6^2
0.313308
0.341127
0.918451
0.4261
R-squared
0.916873
Mean dependent var
2032627.
Adjusted R-squared
0.695199
S.D. dependent var
3046222.
S.E. of regression
1681782.
Akaike info criterion
31.62231
Sum squared resid
8.49E+12
Schwarz criterion
31.98599
Log likelihood
-180.7339
F-statistic
4.136143
Durbin-Watson stat
3.113847
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.
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: Y
Method: Least Squares
Date: 05/31/09 Time: 17:30
Sample: 1995 2006
Included observations: 12
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
3893.509
13474.70
0.288950
0.7810
X2
-41.50566
58.34181
-0.711422
0.4998
X4
2.144747
0.279451
7.674867
0.0001
X5
1.837664
0.485963
3.781486
0.0069
X6
0.485887
0.767389
0.633170
0.5467
R-squared
0.995976
Mean dependent var
126824.0
Adjusted R-squared
0.993676
S.D. dependent var
23473.23
S.E. of regression
1866.682
Akaike info criterion
18.19605
Sum squared resid
24391525
Schwarz criterion
18.39809
Log likelihood
-104.1763
F-statistic
433.0979
Durbin-Watson stat
1.764960
Prob(F-statistic)
0.000000
Ta có d = 1.764960 , nên kết luận mô hình không có tự tương quan.
Kết luận, nêu ý nghĩa thực tế của nghiên cứu và hạn chế của nghiên cứu:
) Kết luận:
Y = 3893.509417 - 41.50565791*X2 + 2.14474671*X4 + 1.837663544*X5 + 0.4858874083*X6
Theo bảng :
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
3893.509
13474.70
0.288950
0.7810
X2
-41.50566
58.34181
-0.711422
0.4998
X4
2.144747
0.279451
7.674867
0.0001
X5
1.837664
0.485963
3.781486
0.0069
X6
0.485887
0.767389
0.633170
0.5467
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 b4 = 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 b5 = 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 tăng (giảm) 1.837664 triệu đôla singapo ứng với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.
Mô hình trên có hệ số R2 = 0.995976 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 99.5976% biến phụ thuộc Y ( GDP của Singapo).
.Hạn chế của mô hình:
Hạn chế lớn nhất của mô hình trên là chưa thể hiện được hết tất cả các biến có tác động, ảnh hưởng đến thu nhập quốc nội GDP như: ngành điện nước,xây dựng,vận tải bưu điện...
Số quan sát còn hạn chế (12 năm) nên mô hình còn hạn chế
Quá trình thu thập dữ liệu và phân tích còn nhiều sai sót.
Ý kiến đề xuất của nhóm.
Thương nghiệp
Vốn là một nước có thế mạnh trong ngành này,Singapo nên đẩy mạnh việc mở rộng thị trường buôn bán trong nước và quốc tế tạo đà thúc đẩy mạnh hơn nữa để nền kinh tế phát triển hơn.
Lời cảm ơn:
Nhóm chipchip xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Nguyễn Quang Cường đã tạo điều kiện để nhóm có dịp tiếp xúc với một đề tài nghiên cứu khoa học, giúp nhóm có thêm nhiều hiểu biết hơn trong việc hoàn thiện kĩ năng thu thập,phân tích dữ liệu. Bài báo cáo còn nhiều thiếu sót nhưng với sự nỗ lực hết mình nhóm chipchip hi vọng đề tài nêu lên được một cách nhìn tổng quan hơn về sự tác động của các ngành kinh tế tới thu nhập quốc dân của nền kinh tế Singapo.
Tài liệu tham khảo:
Nguyễn Quang Cường (2007) “Giáo trình Kinh tế lượng” ĐH Duy Tân
Nguyễn Quang Đong(2005),Bài giảng Kinh Tế Lượng,Nhà xuất bản Thống kê,Hà nội
TS.Nguyễn Quang Đong(2002),Bài Tập Kinh Tế Lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews,nhà xuất bản khoa học và kĩ thuật,Hà nội.
Ths. Hoàng Ngọc Nhâm(chủ biên)2007,Bài tập kinh tế lượng với sự trợ giúp của Eview,Trường đại học kinh tế Tp.HCM,Hồ chí minh.
Website Tổng cục thống kê:
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- Nghiên cứu sự tác động của các ngành kinh tế tới GDP của nền kinh tế Singapo.doc