Nghiên cứu sự tác động của các ngành kinh tế tới GDP của nền kinh tế Singapo

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 = (1 + (2 X2 + (3 X3 + (4 X4 + (5 X5 + (6 X6 +Ui Dự đoán kì vọng giữa các biến. (2 âm: khi giá trị nông nghiệp và khai khoáng giảm dẫn đến GDP trong nước giảm (3 dương: giá trị công nghiệp chế biến tăng làm cho thu nhập GDP trong nước tăng, (4 dương : giá trị thương nghiệp tăng làm tăng GDP (5 dương : giá trị trong ngành tài chính tăng góp phần làm tăng giá trị GDP trong nước (6 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 (1 = 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 (2 = 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 (3 = 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 (4 = 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 (5 =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 (6 = 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-Wat