LỜI MỞ ĐẦU
Từ sau Thế chiến II, hầu như suốt nửa thế kỷ 20, thế giới coi GDP (tổng sản phẩ
m quốc nội) là thần linh, cứu cánh, thước đo sự phát triển của các quốc gia và nhân loại.
Trong kinh tế học, tổng sản phẩm quốc nội(GDP) là giá trị thị trường của tất cả hàng
hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất
định (thường là quốc gia) trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm). GDP là một
chỉ tiêu có tính cơ sở phản ánh sự tăng trưởng kinh tế, quy mô kinh tế, trình độ phát
triển kinh tế bình quân đầu người, cơ cấu kinh tế và sự thay đổi mức giá cả của một
quốc gia. Ngành thống kê các nước đều coi tỷ lệ tăng trưởng GDP là chỉ tiêu kinh tế vĩ
mô có tính tổng hợp quan trọng nhất để mô tả tình hình tăng trưởng kinh tế. Nhận thức
chính xác và sử dụng hợp lý chỉ tiêu này có ý nghĩa quan trọng trong việc khảo sát và
đánh giá tình trạng phát triển bền vững, nhịp nhàng, toàn diện nền kinh tế. Nhận thấy
được tầm quan trọng của GDP đối với nền kinh tế, nhóm chúng tôi quyết định chọn đề
tài “Một số yếu tố ảnh hưởng đến Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Việt Nam trong giai
đoạn 1999-2013”.
CHƯƠNG I. SỐ LIỆU
1.1. Mô tả mẫu
Nhóm chúng tôi tìm số liệu có sẵn trên Internet về 6 chỉ tiêu: GDP, dân số, chi tiêu
của chính phủ, đầu tư, xuất khẩu, nhập khẩu. Số liệu được thu thập từ năm 1999 đến
năm 2013.
Một số trang web tham khảo:
: tổng cục thống kê
: cổng thông tin điện tử của
chính phủ
: tổng cục dân số
Kết quả thu được bảng sau:
NĂM Y X1 X2 X3 X4 X5
1999 399942 76596.7 82500 131171 11541.4 11742.1
2000 441646 77630.9 108961 151183 14482.7 15636.5
2001 481295 78620.5 129773 170496 15029.2 16217.9
2002 535762 79537.7 148208 200145 16706.1 19745.6

Biến độc lập: Mô hình gồm 5 biến độc lập:
X
1:
Dân số ( Đơn vị tính : Nghìn người)
X
2:
Chi tiêu của chính phủ (Đơn vị tính: Tỷ đồng )
X
3:
Đầu tư (Đơn vị tính : Tỷ đồng )
X
4:
Xuất khẩu (Đơn vị tính : triệu USD)
X
5:
Nhập khẩu ( Đơn vị tính: triệu USD)
2.1.1. Xây dựng mô hình hồi quy

Mô hình hồi quy mẫu:
Y
i
=
1
+
2
X
1i
+
3
X

e
i

Ý nghĩa của các hệ số riêng:
Đối với
2
: Khi nhập khẩu, xuất khẩu, đầu tư, chi tiêu của chính phủ không đổi, nếu dân
số tăng ( giảm) 1 nghìn người thì tổng thu nhập quốc nội GDP giảm (tăng) 37,51765 tỷ
đồng.
Đối với
3
: Khi nhập khẩu, xuất khẩu, đầu tư, dân số không đổi, nếu chi tiêu của chính
phủ tăng (giảm) 1 tỷ đồng thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 2,554924 tỷ
đồng.
Đối với
4
: Khi nhập khẩu, xuất khẩu, dân số, chi tiêu của chính phủ không đổi, nếu đầu
tư tăng (giảm) 1 tỷ đồng thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 0,256357 tỷ
đồng.
Đối với
5
: Khi nhập khẩu, dân số, chi tiêu của chính phủ, đầu tư không đổi, nếu xuất
khẩu tăng ( giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP tăng (giảm) 12,35047
tỷ đồng.
Đối với
6
: Khi xuất khẩu, dân số, chi tiêu của chinh phủ, đầu tư không đổi, nếu nhập
khẩu tăng ( giảm) 1 triệu USD thì tổng thu nhập quốc nội GDP giảm (tăng) 3,184188
tỷ đồng.
2.1.2.Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc

ra khỏi mô hình, ta hồi quy mô hình mới:
Vào Quick/ Estimate Equation/ nhập: Y C X1 X2 X4 / OK
Ta được bảng sau:
Nhìn vào R-squared có R
2
= 0.999045 rất gần 1
Nhìn vào Prob(F-statistic) = 0.000000 < 0.05
→ mô hình rất phù hợp
Lúc này mô hình hồi quy mẫu là:
Ŷ
i
=3211260– 41,14323*X
1i
+ 2,774016*X
2i
+9,997010*X
4i
2.2. Phân tích các hiện tượng
2.2.1. Đa cộng tuyến
a) Phát hiện tượng đa cộng tuyến
Cách 1: Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao
Chọn Quick → Group Statistics→ Correlations. Sau đó nhập X
1
,X
2
,X
4
Kết quả thu được:
Từ bảng trên ta thấy hệ số tương quan giữa các biến giải thích đều rất cao
Hệ số tương quan giữa biến X

> 3.89 ⇒∈
⇒bác bỏ giả thuyết tức là X
1
có quan hệ tuyến tính với X
2
và X
4
Kết luận: có hiện tượng đa cộng tuyến
b) biện pháp khắc phục: bỏ biến
(1) hồi quy mô hình khi bỏ biến X
1
ta được :
nhìn vào giá trị R-squared có
=0,996975
(2) hồi quy mô hình khi bỏ biến X
2
ta được :
ta thu được:
=0,988620
(3) hồi quy mô hình khi bỏ biến X
4
ta được
Ta thu được:
= 0,996388
→ >
Vậy bỏ biến X1 là phù hợp nhất
Khi đó ta thu được mô hình hồi quy mẫu:
Ŷ
i
=23425,94 + 2,260825*X

Tương tự kiểm tra tự tương quan bậc 2: Trong mục Lags to in clued. Ta chọn giá trị là
2(tức p=2), chọn OK.
Có Prob. Chi-square(2) =0.677025> α = 0.05. Vậy chấp nhận H
o
hay không tồn tại tự
tương quan bậc 2.
Như vậy mô hình không có hiện tượng tự tương quan
Khi đó mô hình hồi quy mẫu vẫn là:
Ŷ
i
=23425,94 + 2,260825*X
2
+ 9,345603 *X
4
2.2.3. Phương sai thay đổi
a) phát hiện hiện tượng
cách 1: KIỂM ĐỊNH PARK
trước hết, lưu phần dư ei bằng cách: từ cửa sổ bảng kết quả hồi quy mô hình Y C
X2 X4, chọn View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual table.
Khi cửa sổ Equation hiện ra, chọn núm lệnh Proc/ Make Residual Series
Trong ô Name for resid series của cửa sổ Make Residual ta thay tên biến resid01
bằng ei. Nhấn Ok được bảng số liệu sau:
- Lưu YMU: từ cửa sổ bảng kết quả hồi quy, chọn proc/forecast. Tại ô forecast
name gõ YMU/ ok có giá trị như sau:
Sau khi lưu ymu và ei ta tiến hành hồi quy mô hình: ln(e
i
2
) = β
1
+ β

rõ rang, đảm bảo mang lại hiệu quả. Chính phủ nên chi để xây dựng cơ cấu hạ tầng,
giao thông , chi cho đầu tư phát triển nhằm đẩy mạnh tăng trưởng kinh tế.