Study with the several resources on Docsity
Earn points by helping other students or get them with a premium plan
Prepare for your exams
Study with the several resources on Docsity
Earn points to download
Earn points by helping other students or get them with a premium plan
Community
Ask the community for help and clear up your study doubts
Discover the best universities in your country according to Docsity users
Free resources
Download our free guides on studying techniques, anxiety management strategies, and thesis advice from Docsity tutors
Tài liệu tham khảo kinh tế lượng tmu
Typology: Study Guides, Projects, Research
1 / 38
This page cannot be seen from the preview
Don't miss anything!
BÀI THẢO LUẬN
STT Họ và tên Mã sinh viên Nhiệm vụ Đánh giá
51 Bùi Thị Thu Hồng 22D
Word + Mở đầu
52 Lưu Thị Huế 21D
Chương 3: Phần
3.3 + Chương 4:
Phần 4.
53 Nguyễn Thị Huế 22D
Chương 4: Phần
Nguyễn Thị Minh
Huệ
Chương 2: Phần
2.2 + Chương 3:
Phần 3.1 + 3.
55 Vương Hoàng Huệ 22D220079 Thuyết trình
56 Hoàng Thị Huyền 21D
Chương 1: Phần
57 Ngô Hải Huyền 22D220082 Powerpoint
58 Nguyễn Thu Huyền 21D300139 Chương 5
59 Nguyễn Mạnh Hùng 22D
Chương 2: Phần
60 Lê Duy Hưng 21D
Chương 1: Phần
Thu nhập bình quân trên đầu người là chỉ tiêu kinh tế - xã hội quan trọng, phản ánh mức
thu nhập và cơ cấu thu nhập của các tầng lớp dân cư, để đánh giá mức sống, phân hóa giàu
nghèo, tính tỷ lệ nghèo làm cơ sở cho hoạch định chính sách nhằm nâng cao mức sống của
nhân dân, xóa đói giảm nghèo.
Trong Đại hội XIII của Đảng, Đảng và Nhà nước ta xác định rõ mục tiêu phấn đấu của
nước ta trong những năm tới. Cụ thể, phấn đấu đưa nước ta trở thành nước công nghiệp theo
hướng hiện đại và sau đó trở thành nước công nghiệp hiện đại; đồng thời, tiếp thu các cách
đánh giá, phân loại các nước theo thông lệ quốc tế, được các tổ chức quốc tế như Liên hợp
quốc, Ngân hàng Thế giới, Quỹ Tiền tệ Quốc tế, Tổ chức Thương mại Thế giới, Tổ chức Hợp
tác và Phát triển kinh tế và hầu hết các nước trên thế giới sử dụng. Đó là việc đánh giá, phân
loại các nước thành: nước kém phát triển, nước đang phát triển và nước phát triển; nước có thu
nhập thấp, nước có thu nhập trung bình thấp, nước có thu nhập trung bình cao và nước có thu
nhập cao. Trong cả hai cách phân loại này, căn cứ chính để phân loại các nước là thu nhập bình
quân đầu người.
Để hiểu rõ hơn ảnh hưởng của sự biến động thu nhập bình quân trên đầu người đến chặng
đường phát triển đất nước đến giữa thế kỷ XXI, Nhóm 06 lớp học phần 231AMAT0411_14 sẽ
tiến hành lập mô hình kinh tế lượng về sự phụ thuộc của thu nhập bình quân trên đầu người
(USD/người) đối với các biến số tác động. Sau khi tiến hành nghiên cứu, Nhóm 06 đã chỉ ra
được các biến kinh tế đặc trưng ảnh hưởng tới thu nhập bình quân trên đầu người trong suốt
giai đoạn 2008–2022. Các biến kinh tế đó là:
ngắn hạn, thất nghiệp tăng cao làm tăng gánh nặng lên các nguồn trợ cấp xã hội, làm giảm tổng
thu nhập của quốc gia, dẫn đến giảm thu nhập bình quân trên đầu người. Trong dài hạn, thất
nghiệp làm giảm sản lượng kinh tế, giảm thu nhập của doanh nghiệp cũng như giảm đầu tư, từ
đó làm giảm sản lượng kinh tế, dẫn đến thu nhập bình quân trên đầu người giảm.
ngắn hạn và dài hạn. Trong ngắn hạn, lạm phát làm giảm mức sống của người dân, dẫn đến làm
giảm thu nhập bình quân trên đầu người. Trong dài hạn, lạm phát làm giảm hiệu quả của thị
1.1. Cơ sở lý luận về đối tượng nghiên cứu
1.1.1. Thu nhập bình quân trên đầu người
Là chỉ tiêu kinh tế - xã hội quan trọng phản ánh "mức thu nhập và cơ cấu thu nhập của các
tầng lớp dân cư" để đánh giá mức sống, phân hóa giàu nghèo, tính tỷ lệ nghèo làm cơ sở cho
hoạch định chính sách nhằm nâng cao mức sống của nhân dân, xóa đói giảm nghèo.
Thu nhập bình quân đầu người là một đại lượng tính bằng cách lấy thu nhập quốc dân
trong một nước chia cho tổng dân số của nước đó, mức tính này không phân biệt đối tượng nào
dù nam hay nữ, độ tuổi khác nhau hoặc trẻ em hay người lớn, dựa vào chỉ số này, chúng ta có
thể hình dung được mức sống của người dân của quốc gia đó.
1.1.2. Tỷ lệ thất nghiệp
Tỷ lệ thất nghiệp là một chỉ số kinh tế quan trọng, đo lường phần trăm người lao động
trong một quốc gia hoặc khu vực nhất định mà không có việc làm và đang tìm kiếm việc làm.
Chỉ số này thường được tính dựa trên dữ liệu từ các cuộc điều tra lao động hoặc từ báo cáo
chính phủ.
Tỷ lệ thất nghiệp có tác động tiêu cực đến thu nhập bình quân đầu người, cả trong ngắn
hạn và dài hạn.Trong ngắn hạn, tỷ lệ thất nghiệp cao làm giảm thu nhập bình quân đầu người
bằng cách giảm thu nhập của những người thất nghiệp. Những người thất nghiệp không có thu
nhập từ việc làm, và họ phải dựa vào các nguồn thu nhập khác, chẳng hạn như trợ cấp thất
nghiệp, trợ cấp xã hội, hoặc tiền tiết kiệm. Điều này làm giảm tổng thu nhập của quốc gia, và
dẫn đến giảm thu nhập bình quân đầu người.Trong dài hạn, tỷ lệ thất nghiệp cao làm giảm thu
nhập bình quân đầu người bằng cách làm giảm tăng trưởng kinh tế. Điều này là do thất nghiệp
làm giảm sản lượng kinh tế, làm giảm thu nhập của doanh nghiệp, và làm giảm đầu tư. Khi tăng
trưởng kinh tế giảm, thu nhập bình quân đầu người cũng sẽ giảm theo.
1.1.3. Tỷ lệ lạm phát
Tỷ lệ lạm phát là tốc độ tăng mặt bằng giá của nền kinh tế. Nó cho thấy mức độ lạm phát
của nền kinh tế. Thông thường, người ta tính tỷ lệ lạm phát dựa vào chỉ số giá tiêu dùng hoặc
chỉ số giảm phát GDP. Tỷ lệ lạm phát là thước đo tỷ lệ giảm xuống sức mua của đồng tiền.
Tỷ lệ lạm phát có tác động tiêu cực đến thu nhập bình quân trên đầu người, cả trong ngắn
hạn và dài hạn. Trong ngắn hạn, lạm phát làm giảm sức mua của tiền tệ, có nghĩa là thu nhập
danh nghĩa của người dân vẫn giữ nguyên, nhưng thu nhập thực tế giảm xuống. Điều này làm
giảm mức sống của người dân, và dẫn đến giảm thu nhập bình quân trên đầu người. Trong dài
hạn, lạm phát có thể làm giảm tăng trưởng kinh tế. Điều này là do lạm phát làm giảm hiệu quả
của thị trường, làm tăng chi phí sản xuất, và làm giảm đầu tư. Khi tăng trưởng kinh tế giảm, thu
nhập bình quân trên đầu người cũng sẽ giảm theo.
1.1.4. Mức tiền lương tối thiểu
Mức lương tối thiểu là mức lương thấp nhất được trả cho người lao động làm công việc
giản đơn nhất trong điều kiện lao động bình thường nhằm bảo đảm mức sống tối thiểu của
người lao động và gia đình họ, phù hợp với điều kiện phát triển kinh tế - xã hội.
Mức lương tối thiểu có tác động tích cực đến thu nhập bình quân trên đầu người. Thông
thường, khi mức lương tối thiểu tăng, tiền lương của người lao động nhận được cũng tăng theo
do đa phần lao động Việt Nam đều được hưởng lương theo thời gian ngoài phần lương được
hưởng theo sản phẩm. Tuy nhiên đối với những lao động hưởng lương hoàn toàn dựa theo sản
phẩm và doanh nghiệp không điều chỉnh mức lương cơ bản hoặc định mức lương sản phẩm thì
điều này không mang lại ý nghĩa hoặc có tác động không đáng kể.
1.2. Cơ sở lý luận về học phần kinh tế lượng
1.2.1. Cơ sở lý luận về xây dựng mô hình hồi quy mẫu
a, Mô hình hồi quy nhiều biến
Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):
i
Trong đó: Y i
: Giá trị biến phụ thuộc Y
: Hệ số chặn
Park đưa ra giả thiết: σ i
2
= σ
2
X i
α
2
e
vi
Nhận xét: Nếu 𝛼 2
2
= 𝜎
2
⇒ PSSS không đổi
Nếu 𝛼 2
thay đổi ⇒ σ i
2
thay đổi
Ta có mô hình: lnσ i
2
= 𝑙𝑛𝜎
2
Vì thường
σ i
2
chưa biết nên thay thế bởi ước lượng của nó là (^) e i
2
lne i
2
=ln σ
2
ln X i
Bước 1: Ước lượng hồi quy gốc để thu được các phần dư 𝑒 𝑖
Bước 2: Ước lượng hồi quy
lne i
2
= 𝛼 1
Nếu có nhiều biến giải thích thì ước lượng hồi quy này với từng biến giải thích hoặc với
^ Y i
Bước 3: Kiểm định giả thiết:
{
H 0
: α 2
= 0
H 1
: α 2
≠ 0
Nếu 𝐻 0
bị bác bỏ thì kết luận có phương sai của sai số thay đổi
Tiêu chuẩn kiểm định: T =
^ α 2
− 0
se
^
( α 2
)
( n − 2 )
khi H^ 0
đúng
Dựa vào 𝑊 𝛼
hoặc 𝑃 𝑔𝑡
để kiểm định giả thiết:
Nếu 𝑃 𝑔𝑡
< 𝛼 ⇒ Bác bỏ H 0
, chấp nhận H 1
và kết luận phương sai của sai số thay đổi
Nếu 𝑃 𝑔𝑡
𝛼 ⇒ Bác bỏ H^ 1
, chấp nhận H^ 0
và kết luận phương sai của sai số không thay đổi
Tiến hành tương tự như Park. Mô hình bước 2 thay bằng:
Ước lượng hồi quy một trong các mô hình:
| e i
|= α 1
X ji
| e i
|= α 1
1
X ji
| e i
|= α 1
ji
| ei |= α 1 + α 2
1
X ji
Bước 1: Hồi quy mô hình gốc thu phần dư 𝑒 𝑖
Bước 2: Ước lượng các hệ số trong mô hình hồi quy Glejser
Bước 3: Kiểm định bài toán
Kiểm định giả thiết: {
H 0
: α 2
= 0
H 1
: α 2
≠ 0
Tiêu chuẩn kiểm định: F =^
R ¿
2
/( k
'
− 1 )
( 1 − R ¿
2
)/( n
'
− k
'
)
Nếu H 0 đúng: F~ F
( k
' − 1 , n
' − k
' )
Dựa vào 𝑊 𝛼
hoặc 𝑃 𝑔𝑡
để kiểm định giả thiết:
Nếu 𝑃 𝑔𝑡
< 𝛼 ⇒ Bác bỏ H^ 0
, chấp nhận H^ 1
và kết luận phương sai của sai số thay đổi
Nếu 𝑃 𝑔𝑡
𝛼 ⇒ Bác bỏ H^ 1
, chấp nhận H^ 0
và kết luận phương sai của sai số không đổi
Ước lượng mô hình gốc thu được 𝑒 𝑖
→ (^) e i
2
Ước lượng mô hình
e i
2
= β 1
X 2 i
X ki
X 2 i
2
X ki
2
(∗)
Thu được R ¿
2
Bài toán kiểm định:
{
H 0
: Phương sai sai số không đổi
H 1
: Phương sai sai số thay đổi
⟺
{
H 0
: B j
= α j
= 0
H 1
: ∃ 1 hệ số ≠ 0
Tiêu chuẩn kiểm định: 𝒳 = n. R ¿
2
Nếu 𝐻 0
đúng thì 𝒳 ~ 𝒳
2(𝑑𝑓)
(df là hệ số trong mô hình (*) mà không kể hệ số chặn)
hoặc miền bác bỏ 𝑊 𝛼
Nếu 𝑃 𝑔𝑡
< 𝛼 ⇒ Bác bỏ H^ 0
, chấp nhận H^ 1
và kết luận phương sai của sai số thay đổi
Nếu 𝑃 𝑔𝑡
𝛼 ⇒ Bác bỏ H^ 1
, chấp nhận H^ 0
và kết luận phương sai của sai số không đổi
Kết luận:
Nếu d∈ (1): Mô hình có tự tương quan dương (thuận chiều)
Nếu d∈ (2) và (4): Không có kết luận về tự tương quan
Nếu d∈ (3): Mô hình không có tự tương quan
Nếu d∈ (4): Mô hình có tự tương quan âm (nghịch chiều)
Mô hình: 𝑦 𝑡
Giả sử rằng:
Bước 1: Ước lượng mô hình ban đầu thu được các phần dư 𝑒 𝑡
Bước 2: Ước lượng mô hình sau để thu được hệ số xác định bội R ¿
2
e t
= β 1
'
'
X 2 t
'
X kt
e t − 1
e t − 2
e t − p
Bước 3: BTKĐ:
H 0
: ρ 1
= ρ 2
= … = ρ p
= 0
H 1
: ∃ ρ j
≠ 0
⟺
H 0
: mô hình không có AR ( p )
H 1
: mô hình có AR ( p )
Tiêu chuẩn kiểm định:: χ
2
= (𝑛 − 𝑝)𝑅
2
Nếu H 0
đúng thì 𝜒
2
~ 𝜒
2(𝑝)
Suy ra: Pgt hoặc W α
={ χ tn
2
: χ tn
2
χ α
2 ( p )
}
Nếu 𝑃 𝑔𝑡
< 𝛼 ⇒ Bác bỏ H^ 0
, chấp nhận H^ 1
và kết luận mô hình có tự tương quan
Nếu 𝑃 𝑔𝑡
𝛼 (^) ⇒ Bác bỏ H 1
, chấp nhận H 0
và kết luận mô hình không có tự tương quan
c, Đa cộng tuyến
2
cao nhưng tỷ số Ttn thấp
Bài toán kiểm định sự phù hợp của mô hình:
H 0
: β 2
= β 3
= 0 ⇔ R
2
= 0
H 1
: ∃ β j
≠ 0 ϵ > R
2
0
=> Nếu R
2
cao (thông thường >0.8) => H 1 đúng
=> Ít nhất tồn tại 1 biến độc lập có ảnh hưởng đến Y (1)
Bài toán: {
H 0
: β j
= 0
H 1
: β j
≠ 0
W α
=
{
t tn
:∨ t tn
∨¿ i α
2
}
( j = 2 , 3 )
Nếu j = 2 , 3 và các t tn
đều thấp (
¿ t tn
∨¿ i α
2
) => t tn
∉ W^ α
=> Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H 0 => H 0 đúng
=> Mọi biến độc lập đều không ảnh hưởng đến Y (2)
Nếu MHHQ có
{
R
2
cao
∀ t tn
thấp
=> (1), (2) mâu thuẫn
=> MHHQ có một khuyết tật nào đó => Có hiện tượng đa cộng tuyến
2
,
t tn thấp:
Nếu
{
R
2
cao (>0.8 )
∀ t tn
thấp ( P − value > α )
=> Có hiện tượng đa cộng tuyến
Nếu R
2
không cao ( ≤^ 0.8^ )^ hoặc ∃^ t tn
không thấp (P-value < α )
=> Không có hiện tượng đa cộng tuyển
rij = r (Xi, Xj) =
∑
t = 1
n
x ¿
. x jt
√
∑
t = 1
n
x jt
2
. ∑
t = 1
n
x jt
2
Nếu |𝑟𝑖𝑗| ≥ 0,8 hệ số tương quan cặp cao
Suy ra: Có cơ sở để khẳng định: mô hình có đa cộng tuyến giữa X (^) i và Xj
Bước 1: Chọn một biến Xj để hồi quy theo các biến giải thích còn lại để thu được R
2
Bước 2: Bài toán kiểm định:
Tiêu chuẩn kiểm định: F =
R j
2
/( k − 2 )
( 1 − R j
2
)/( n − k + 1 )
Nếu H 0 đúng thì F ⁓ F
(k-2; n-k+1)
Suy ra:
W α hoặc Pgt
Độ tin cậy được sử dụng trong bài thảo luận là 95% tức γ = 0,95 ⟹ α=0,
2.1. Thống kê số liệu
Nhờ tiến hành điều tra các chỉ số về các yếu tố tác động tới thu nhập bình quân trên đầu người,
Nhóm 06 đưa ra các biến như sau:
Ta có bảng số liệu được thu thập và tổng hợp như sau:
Năm Y X1 X2 X
2.2. Xây dựng mô hình hồi quy mẫu và ý nghĩa các hệ số
Ta có hàm hồi quy mẫu:
^ Y i
Ý nghĩa hệ số:
+) β 2 = 618 .8394: Khi tỷ lệ lạm phát và mức tiền lương tối thiểu không đổi, nếu tỷ lệ thất nghiệp
tăng 1% thì thu nhập bình quân trên đầu người trung bình tăng 618 .8394 USD/người.
+) β 3
= 46.91796: Khi tỷ lệ thất nghiệp và mức tiền lương tối thiểu không đổi, nếu tỷ lệ lạm phát
tăng 1% thì thu nhập bình quân trên đầu người trung bình tăng 46.91796 USD/người.
3.2. Bài toán ước lượng các hệ số hồi quy
Từ bảng Eviews, ta có:
Khoảng tin cậy tin cậy của β 1 là (– 5092.759; – 1929.758)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 2 là (221.1048; 1016.574)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 3 là (7.855194; 85.98072)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 4
là (2788.734; 4325.593)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 1 là (– 5449.500; – 1573.017)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 2 là (131.3873; 1106.292)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 3 là (– 0.956250; 94 .79217)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 4
là ( 2615 .399; 4498 .929)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 1 là (– 6246.308; – 776.2085)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 2 là (– 69.00352; 1306 .682)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 3 là (– 20.63726; 114 .4732)
Khoảng tin cậy tin cậy của β 4
là ( 2228 .241; 4886 .087)
3.3. Bài toán kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy
3.3.1. Kiểm định đánh giá sự ảnh hưởng của tỷ lệ thất nghiệp đến thu nhập bình quân
trên đầu người
Với mức ý nghĩa α=5%, ta cần kiểm định giả thuyết: {
H 0
: β 2
= 0
H 1
: β 2
≠ 0
Từ bảng Eviews trên ta có P-value = 0,0175 < 0,05 => Bác bỏ H 0 , chấp nhận H 1
Vậy với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng, tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng đến thu nhập bình
quân trên đầu người.
