TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI
KHOA: KINH TẾ - LUẬT

BÀI THẢO LUẬN
HỌC PHẦN: KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài:
“Phân tích ảnh hưởng của năng suất, diện tích gieo trồng, sản lượng
trong nước, tổng sản phẩm quốc nội và tỷ lệ lạm phát đến giá trị xuất
khẩu gạo của Việt Nam trong giai đoạn 2005-2020”.

Thực hiện: Nhóm 5
Mã lớp học phần: 2160AMAT0411
Giảng viên hướng dẫn: cơ Hồng Thị Thu Hà
 Hà Nội - 2021


MỤC LỤC
CHƯƠNG I: ĐẶT VẤN ĐỀ .....................................................................................................3
1.1. Lý do lựa chọn đề tài.......................................................................................................3
1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu gạo ở Việt Nam .......................................3
1.3. Đề xuất mơ hình ..............................................................................................................5
CHƯƠNG II: LÝ THUYẾT CƠ SỞ ........................................................................................6
2.1. Phương pháp khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi ...................................6
2.2. Phương pháp khắc phục hiện tượng tự tương quan......................................................9
2.3. Phương pháp khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến .................................................... 13
CHƯƠNG III: TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ......................................................14
3.1. Mô tả bộ số liệu ............................................................................................................. 14
3.2. Xây dựng hàm hồi quy mẫu ......................................................................................... 15
3.3. Phát hiện các khuyến tật của mơ hình ......................................................................... 23
3.3.1. Tự tương quan ........................................................................................................23

3.3.2. Đa cộng tuyến .........................................................................................................26
3.4. Khắc phục hiện tượng................................................................................................... 29
3.5. Các bài toán dự báo sau khi đã khắc phục khuyết tật................................................. 34
CHƯƠNG IV: KIẾN NGHỊ GIẢI PHÁP VÀ KẾT LUẬN ...................................................35
4.1. Kiến nghị giải pháp ....................................................................................................... 35
4.2. Kết luận chung .............................................................................................................. 35
4.3. Hạn chế của đề tài ......................................................................................................... 35
4.4. Hướng phát triển đề tài ................................................................................................ 36


CHƯƠNG I: ĐẶT VẤN ĐỀ
1.1. Lý do lựa chọn đề tài
Cây lúa là lồi cây có ý nghĩa rất lớn trong đời sống vật chất và tinh thần của người Việt Nam.
Cây lúa tượng trưng cho nền văn minh lúa nước, biểu tượng của sự no ấm, đầy đủ. Đối với mỗi
người dân Việt Nam, cây lúa không đơn thuần là cây lương thực không thể thiếu trong bữa cơm
hằng ngày của người dân Việt Nam, lúa là một nhân tố quan trọng trong việc hình thành, phát triển
văn hóa truyền thống Việt Nam và là một động lực thúc đẩy việc hình thành, phát triển lịch sử.
Lúa là cây lương thực quan trọng nhất cho sinh kế của phần lớn người dân Việt Nam, đặc biệt
trong việc xuất khẩu gạo giúp tạo tiền đề để phát triển nền kinh tế Việt Nam.
Xuất khẩu gạo luôn là ngành mang lại giá trị kinh tế to lớn và có tác động tích cực đến nền kinh
tế nước ta, giúp khai thác các lợi thế tương đối cũng như tuyệt đối của Việt Nam trong thời kỳ kinh
tế hội nhập. Với tốc độ tăng trưởng sản xuất cao và ổn định, khả năng xuất khẩu của mặt hàng gạo
Việt Nam tăng dần qua các năm. Hiện nay, Việt Nam hiện đã mở rộng thị trường xuất khẩu gạo
sang hơn 80 quốc gia và các vùng lãnh thổ. Với những lợi thế nhất định, xuất khẩu gạo luôn là
ngành chủ lực trong cơ cấu xuất khẩu nông sản của Việt Nam.
Thực tế cho thấy, thực trạng hoạt động xuất khẩu sản phẩm gạo của Việt Nam cịn gặp nhiều
hạn chế. Để có thể tìm ra những giải pháp hiệu quả nhằm thúc đẩy hoạt động xuất khẩu gạo, cần
phải có những phân tích nhận định khoa học và toàn diện về các nhân tố tác động giá trị xuất khẩu
gạo ở Việt Nam và xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố. Để nâng cao khả năng cạnh tranh
của gạo Việt Nam trên thị trường thế giới, Việt Nam cần triển khai đồng bộ nhiều giải pháp, cần

chú ý tới các yêu tố năng suất, diện tích gieo trồng, sản lượng trong nước, tổng sản phẩm quốc nội
và tỷ lệ lạm phát.
Vì vậy, việc nguyên cứu đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu gạo ở Việt Nam
vừa qua có vai trị quan trọng trong việc đề ra các chính sách và biện pháp khắc phục, nâng cao
khả năng cạnh tranh của gao Việt Nam trên thị trường thế giới. Nhận thức điều này nhóm 5 chúng
em tiến hành nghiên cứu để tài: “Phân tích ảnh hưởng của năng suất, diện tích gieo trồng, sản
lượng trong nước, tổng sản phẩm quốc nội và tỷ lệ lạm phát đến giá trị xuất khẩu gạo của Việt
Nam trong giai đoạn 2005- 2020”. Bên cạnh đó đưa ra những nhận định và đề ra hướng đi chính
xác cho tình hình xuất khẩu gạo hiện nay nhằm phát huy tiềm năng xuất khẩu sản phẩm của nước
ta trong tương lai.
1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu gạo ở Việt Nam
a. Năng suất
Giả thuyết: Năng suất có tác động cùng chiều đến giá trị xuất khẩu gạo ở Việt Nam.
Năng suất bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như máy móc thiết bị, khoa học kĩ thuật hiện đại áp
dụng vào sản xuất, đã mang lại nhiều thay đổi tích cực đến xuất khẩu gạo của Việt Nam. Từ phương
thức sản xuất truyền thống, người dân đã mạnh dạn chuyển đổi sang sản xuất theo hướng tập trung,
quy mơ lớn; đưa các giống lúa mới có giá trị kinh tế cao vào sản xuất,... góp phần nâng cao hiệu
quả kinh tế giảm hao hụt, tăng năng suất trên từng đơn vị diện tích canh tác. Có thể nói, ứng dụng
khoa học kĩ thuật không những mang lại hiệu quả kinh tế cao mà còn mở ra hướng đi mới trong
chuyển đổi từ sản xuất nông nghiệp thuần túy sang sản xuất hàng hóa; nâng cao sức cạnh tranh
của sản phẩm trên thị trường xuất khẩu gạo.
b. Diện tích gieo trồng


Giả thuyết: Diện tích đất trồng lúa Việt Nam có tác động cùng chiều đến giá trị xuất khẩu gạo
ở Việt Nam.
Diện tích đất trồng lúa là diện tích đất đai dùng để phục vụ cho hoạt động sản xuất lúa gạo của
một quốc gia, diện tích đất trồng lúa có vai trị quan trọng đối với hoạt động sản xuất nơng nghiệp
của một quốc gia nói chung và quốc gia nhập khẩu nói riêng. Do vậy, diện tích đất nông nghiệp
lớn hay nhỏ không chỉ quyết định đến quy mơ sản xuất trong nước mà cịn ảnh hưởng tới chiến

lược xuất nhập khẩu nơng sản tại quốc gia đó. Về mặt tổng quát, khi xét với nước xuất khẩu thì
diện tích đất nơng nghiệp sẽ có tác động cùng chiều với kim ngạch xuất khẩu nơng sản vì quy mơ
sản xuất được mở rộng, sản lượng hàng hóa nhiều làm cho lượng cung hàng xuất khẩu tăng lên và
nhu cầu nhập khẩu nông sản giảm.
c. Sản lượng trong nước
Giả thuyết: Sản lượng trong nước có tác động ngược chiều đến giá trị xuất khẩu gạo ở Việt
Nam.
Sản lượng gạo trong nước ảnh hưởng trực tiếp đến sản lượng xuất khẩu gạo trên thị trường thế
giới. Sản lượng gạo trong nước ổn định, đảm bảo an ninh lương thực của người dân mới dẫn đến
khả năng thúc đẩy xuất khẩu gạo ra thị thị trường thế giới. Nếu lượng gạo trong nước tăng quá cao
thì cạnh tranh về giá càng lớn và có thể làm giảm giá trị xuất khẩu gạo. Còn nếu lượng gạo trong
nước quá thấp dẫn đến mất đảm bảo an ninh lương thực ảnh hưởng trực tiếp đến cuộc sống của
người dân gây ra tình trạng đói kém thiếu ăn khiến hoạt động sản xuất bị gián đoạn, từ đó giảm
khả năng xuất khẩu, giảm giá trị của gạo Việt Nam trên thị trường xuất khẩu thế giới.
d. Tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
Giả thuyết: GDP có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến giá trị xuất khẩu gạo ở Việt
Nam.
Khi phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến kim ngạch xuất khẩu, nhân tố đầu tiên được đề cập là
GDP – Tổng sản phẩm quốc nội của nước xuất khẩu. Bhagwati (1988) đã nhận thấy rằng sự tăng
lên trong GDP thường dẫn đến sự tăng lên tương ứng trong mở rộng thương mại. Hầu hết các
nghiên cứu về GDP của nước xuất khẩu đều cho rằng nhân tố này tác động tích cực đến GDP nước
xuất khẩu. Điều này có thể hiểu là khi quy mơ nền kinh tế tăng thì khả năng xuất khẩu cũng sẽ
tăng theo, bởi vì khi đó quốc gia xuất khẩu có điều kiện đầu tư phát triển khoa học công nghệ,
giống mới… để nâng cao năng suất, chất lượng cao nhằm tăng khả năng xuất khẩu.
Tuy nhiên đối với mặt hàng gạo nói riêng thì có nhiều biến động tùy từng năm do sự ảnh hưởng
của thời tiết, khí hậu,... nên có những năm sẽ tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến kim ngạch
xuất khẩu gạo của Việt Nam.
e. Tỷ lệ lạm phát
Giả thuyết: Lạm phát có tác động cùng chiều đến đến giá trị xuất khẩu gạo ở Việt Nam.
Lạm phát là sự tăng mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian, sẽ gây ra tác động

nhất định đến nền kinh tế nói chung và hoạt động xuất nhập khẩu hàng hóa nói riêng. Trên thực
tế, khi lạm phát tăng sẽ đẩy giá hàng hóa trong nước nâng lên làm giảm khả năng cạnh tranh của
doanh nghiệp trong nước với doanh nghiệp nước ngồi qua đó ảnh hưởng đến hoạt động xuất khẩu
hàng hóa. Ở góc độ nghiên cứu tác động của lạm phát đến hoạt động xuất khẩu nông sản của Việt
Nam thì giả thuyết đưa ra là lạm phát có tương quan cùng chiều với kim ngạch xuất khẩu nơng
sản. Bởi vì khi lạm phát tăng sẽ làm cho giá xuất khẩu tăng, các doanh nghiệp xuất khẩu có xu


hướng xuất khẩu nhiều hơn. Ngô Thị Mỹ (2015) sau khi phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến kim
ngạch gạo xuất khẩu sang thị trường thế giới đã chứng minh được lạm phát và kim ngạch gạo xuất
khẩu có ảnh hưởng cùng chiều.
1.3. Đề xuất mơ hình
a. Xây dựng mơ hình kinh tế lượng
Yi = β1 + β2*Ni +β3*DTi + β4*Qi + β5*GDPi + β6*LPi + Ui
Trong đó:
+ Biến phụ thuộc: GT: giá trị xuất khẩu gạo (triệu USD).
+ Biến độc lập:
N: năng suất (tạ/ha).
DT: diện tích gieo trồng (nghìn ha).
Q: sản lượng trong nước (nghìn tấn).
GDP: tổng sản phẩm quốc nội (tỷ USD).
LP: tỷ lệ lạm phát (%).
+ Các hệ số hồi quy trong mơ hình:
β1: hệ số chặn của mơ hình.
β2, β3, β4, β5, β6: lần lượt là hệ số góc ứng với các biến N, DT, Q, GDP, LP.
+ Sai số ngẫu nhiên: U.
b. Dự đoán kỳ vọng về dấu giữa các biến
Loại biến

Ký hiệu


Mô tả

Kỳ vọng dấu

Biến phụ thuộc

GT

Giá trị xuất khẩu gạo (triệu USD)

Biến độc lập

N

Năng suất (tạ/ ha)

+

Biến độc lập

DT

Diện tích gieo trồng (nghìn ha)

+

Biến độc lập

Q


Sản lượng trong nước (nghìn tấn)

-

Biến độc lập

GDP

Tổng sản phẩm quốc nội

-

(tỷ USD)
Biến độc lập

LP

Tỷ lệ lạm phát (%)

+


CHƯƠNG II: LÝ THUYẾT CƠ SỞ
2.1. Phương pháp khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bài toán 1: Xét mơ hình: Yi = β1 + β2 Xi + Ui (1.1)
Giả sử MH (1.1) xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tức là Var (Ui) = i2
Khắc phục hiện tượng trên
a. Trường hợp đã biết σi², (σi ≈ |ei|, ei thu được từ hồi quy mô hình gốc)
̂ 𝟏, 𝜷

̂ 𝟐 sao cho ∑𝒆𝟐𝒊 𝒎𝒊𝒏
 Phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường (OLS): tìm 𝜷
Yi
1
X
U
(1.1) 
 β1 + β2 i + i (1.1.a)
σi
σi
σi
σi
Ui

MH (1.1.a) có sai số ngẫu nhiên:
U

σi

1

1

𝑖

𝑖

Trong đó Var (σi ) = 𝜎2 Var(Ui) = 𝜎2 i2 = 1= const
i


 (1.1.a) khơng có hiện tượng PSSS thay đổi.
̂ 𝟏, 𝜷
̂ 𝟐 sao cho
 Phương pháp bình phương nhỏ nhất có trọng số (WLS): tìm 𝜷
∑𝒘𝒊 𝒆𝟐𝒊 𝒎𝒊𝒏 (với wi là trọng số)
Yi

Hồi quy mơ hình (1.1a):

σi

 β1

1
σi

+ β2

Xi
σi

+

Ui
σi

bằng OLS

Tìm ̂ 1, ̂ 2 sao cho: ∑ 𝑒𝑖∗2 => min với ei* là phần dư của mơ hình (1.1a)
∑(


𝑌i
σi

−

̂i
𝑌
σi

)2

=> min

1
∑ 𝜎2 ( Yi − Ŷi )2 => min
𝑖

1

∑ 𝑤𝑖 𝑒𝑖2 => min với wi  𝜎2
𝑖

Đặt f = wiei2 khi đó β1*, β2* là nghiệm của hệ phương trình:
𝜕𝑓
𝜕𝑓
{∂𝛽∗ = 0 ∂𝛽 ∗  0
1

Giải hệ ta được:

2*

(∑ 𝑤𝑖 ) (∑ 𝑤𝑖 𝑌𝑖 𝑋𝑖 )  (∑ 𝑤𝑖 𝑌𝑖 )(∑ 𝑤𝑖 𝑋𝑖 )
(∑ 𝑤𝑖 ) ∑ 𝑤𝑖 𝑋𝑖2 − (∑ 𝑤𝑖 𝑋𝑖 )

1* ̅̅̅
𝑌 ∗ − β∗2 ̅̅̅
𝑋∗
̅̅̅
𝑌∗ =

∑ 𝑤𝑖 𝑌𝑖
∑ 𝑤𝑖

2


∑𝑤 𝑋
̅̅̅
𝑋 ∗ = ∑ 𝑤𝑖 𝑖
𝑖

Khi wi = w thì trung bình có trọng số bằng trung bình thơng thường. Nếu các trọng số như nhau
thì WLS là OLS.
b. Khi chưa biết σi²
Trong thực hành thường ta không biết σi², vì vậy nếu muốn sử dụng phương pháp WLS thì
cần có những giả thiết nhất định về σi² và biến đổi mơ hình hồi quy gốc thành mơ hình mới thỏa
mãn giả thiết về phương sai của sai số khơng đổi.
Xét mơ hình hồi quy:
Yi = β1 + β2 Xi + Ui (1)

❖ Giả thiết 1: Phương sai của sai số tỉ lệ với bình phương biến giải thích
σi² = σ² Xi²
<=> Var(Ui) = σ² Xi²
<=>

𝑉𝑎𝑟 (𝑈𝑖 )
𝑋𝑖 ²

= 𝜎²

𝑈

<=> Var(𝑋𝑖 ) = 𝜎²
𝑖

𝑈

Ta biến đổi mơ hình gốc (1) về mơ hình có sai số ngẫu nhiên 𝑋𝑖
𝑖

Chia 2 vế mơ hình (1) cho Xi (Xi ≠ 0) ta được:
𝑌𝑖

= β1

𝑋𝑖

𝑈

1

𝑋𝑖

+ β2 +

𝑈𝑖
𝑋𝑖

(1.2)

1

𝜎𝑖2 𝑋𝑖2

𝑖

𝑋𝑖 ²

Ta có: Var(𝑋𝑖 ) = 𝑋 ² .Var(Ui) =
𝑖

= σ² = const

=> Mơ hình (1.2) khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
 Giả thiết 2: Phương sai của sai số tỉ lệ với biến giải thích
σi² = σ² Xi
<=>

𝑉𝑎𝑟(𝑈𝑖 )
𝑋𝑖


<=> Var(

𝑈𝑖
√𝑋𝑖

= 𝜎²

) = 𝜎²

=> Ta biến đổi mơ hình gốc (1) về mơ hình có sai số ngẫu nhiên
Chia 2 vế mơ hình (1) cho √𝑋𝑖 (Xi > 0) ta được:

𝑈𝑖
√𝑋𝑖


𝑌𝑖
√𝑋𝑖

= β1

Ta có: Var(

1

+ β2√𝑋𝑖 +

√𝑋𝑖

𝑈𝑖

√𝑋𝑖

1

)=

𝑋𝑖

𝑈𝑖
√𝑋𝑖

.Var(Ui) =

(1.3)

𝜎𝑖2 𝑋𝑖
𝑋𝑖

= σ² = const

=> Mơ hình (1.3) khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
❖ Giả thiết 3: Phương sai của sai số tỉ lệ với bình phương của giá trị kỳ vọng của Y
σi² = σ² (E(Y/X=Xi)) ²
<=> Var(Ui) = σ² (E(Y/X=Xi)) ²
<=>

Var(Ui)
(E(Y/X=Xi ))²

<=> Var(


Ui

= 𝜎²
) = 𝜎²

E(Y/X=Xi))

Ta biến đổi mơ hình gốc (1) về mơ hình có sai số ngẫu nhiên

Ui
E(Y/X=Xi )

Chia 2 vế mơ hình cho E(Y) ta được:
Yi
E(Y/X=Xi )

= β1

Ta có: Var(

1
E(Y/X=Xi )
Ui

)=

E(Y/X=Xi )

+ β2


Xi
E(Y/X=Xi )
1

(E(Y/X=Xi ))²

+

Ui
E(Y/X=Xi )

(1.4)

Var(Ui) = σ² = const

=> Mơ hình (1.4) khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Trong thực hành, vì khơng biết E(Y/X = X i ) nên người ta thay bằng 𝑌̂i . Khi đó phương trình
có dạng:
𝑋𝑖
𝑈𝑖
𝑌𝑖
1
=
β
+
β
+
(1.5)
1

2
𝑌̂𝑖
𝑌̂𝑖
𝑌̂𝑖
𝑌̂𝑖

Ước lượng hồi quy (1.5) , dù 𝑌̂i khơng chính xác là E(Y/X = Xi ) , chúng chỉ là ước lượng
vững nghĩa là khi cỡ mẫu tăng lên vô hạn thì chúng hội tụ đến E(Y/X = X i ). Vì vậy , phép biến
đổi (1.5) có thể sử dụng trong thực hành khi cỡ mẫu tương đối lớn .
❖ Giả thiết 4: Dạng hàm sai
Thay đổi dạng hàm khác
Thay cho việc ước lượng hồi quy gốc ta sẽ được ước lượng hồi quy :
LnYi = β1 + β2lnXi + Ui.
Việc ước lượng hồi quy trên có thể làm giảm phương sai của sai số thay đổi do tác động của
phép biến đổi loga. Một trong ưu thế của phép loga là hệ số góc β2 là hệ số co dãn của Y với X .


2.2. Phương pháp khắc phục hiện tượng tự tương quan
Phương pháp sai phân tổng quát
Xét bài toán 2.1: Giả sử mơ hình gốc: Yt = β1 + β2 Xt + Ut (2.1)
có Ut =  Ut-1 + t ,  ≠ 0, t thỏa mãn mọi giả thiết của MH hồi quy tuyến tính cổ điển. Mơ hình
(2.1) mắc phải hiện tượng gì? Hãy nêu biện pháp khắc phục hiện tượng trong mơ hình trên
- Mơ hình (2.1) mắc phải hiện tượng tự tương quan bậc 1.
- Cách khắc phục hiện tượng trên là sử dụng phương pháp sai phân tổng quát.
(2.1) => Yt-1 = β1 + β2 Xt-1 + Ut-1
 .Yt-1 = .β1 + .β2 Xt-1 + .Ut-1

(2.1) - (2.1”)  Yt - .Yt-1 = β1(1 - ) + β2(Xt - .Xt-1) + (Ut - .Ut-1)

(2.1’)

(2.1”)
(2.1*)

(2.1*) là quá trình sai phân tổng qt.
Mơ hình (2.1*) khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1 vì cov(t, t’) = 0 (vì t thỏa mãn
mọi giả thiết của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển)

Yt = β1 + β2 Xt + Ut (2.1)
Ut = .Ut-1 + t (*), t : cov(t, t’) = 0
(*) => t = Ut - .Ut-1
=> Cần biến đổi mơ hình gốc về mơ hình có sai số ngẫu nhiên là t.

TH1: Khi 𝝆 đã biết
Giả sử 𝑈𝑡 theo mơ hình hồi quy bậc nhất : 𝑈𝑡 = 𝜌. 𝑈𝑡−1 + 𝜀𝑡

(2.2)

Trong đó |𝜌| < 1 và 𝜀1 thỏa mãn các giả thiết của phương pháp bình phương nhỏ nhất
thơng thường nghĩa là : Trung bình bằng 0 , phương sai không đổi và không tự tương quan
. Giả sử (2.1) là đúng thì vấn đề tương quan chuỗi có thể được giải quyết thỏa đáng nếu hệ
số tương quan 𝜌 là đã biết . Để làm sáng tỏ chúng ta quay lại mơ hình 2 biến :
𝑌𝑡 = 𝛽1+𝛽2.𝑋𝑡 + 𝑈𝑡

(2.3)

Nếu (2.3) đúng với t thì cũng đúng với t-1 nên :
𝑌𝑡−1 = 𝛽1 + 𝛽2.𝑋𝑡−1 + 𝑈𝑡−1

(2.4)


Nhân hai vế (2.4) với 𝜌 ta được :
𝜌. 𝑌𝑡−1 = 𝜌. 𝛽1 + 𝜌. 𝛽2 .𝑋𝑡−1 + 𝜌. 𝑈𝑡−1

(2.5)


Trừ (2.3) cho (2.5) ta được :
𝑌𝑡 - 𝜌. 𝑌𝑡−1 = 𝛽1 ( 1- 𝜌) + 𝛽2.( 𝑋𝑡 - 𝜌𝑋𝑡−1 ) + (𝑈𝑡 - 𝜌. 𝑈𝑡−1 )
= 𝛽1 ( 1- 𝜌) + 𝛽2.( 𝑋𝑡 - 𝜌𝑋𝑡−1 ) + 𝜀𝑡

(2.6)

Đặt 𝛽1* = 𝛽1 ( 1- 𝜌)
𝛽2* = 𝛽2
𝑌𝑡 * = 𝑌𝑡 - 𝜌. 𝑌𝑡−1
𝑋𝑡* = 𝑋𝑡 - 𝜌𝑋𝑡−1
(2.6) có thể viết lại dưới dạng :
𝑌𝑡 * = 𝛽1* + 𝛽2*.𝑋𝑡 *+ 𝜀𝑡

(2.7)

Vì 𝜀𝑡 thỏa mãn các giả thiết của phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường đối
với các biến Y* và X* và các ước lượng tìm được có tất cả các tính chất tối ưu nghĩa là
ước lượng tuyến tính khơng chệch tốt nhất .
TH2: Khi 𝝆 chưa biết
 Phương pháp sai phân cấp 1
Trên thực tế khi ước lượng hồi quy người ta thường giả thiết rằng không có tự tương
quan rồi sau khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson hay các kiểm định khác để xem giả
thiết này có đúng hay khơng .Tuy nhiên:
 Nếu 𝜌 = 1 thì phương trình sai phân tổng quát (2.4) quy về phương pháp sai phân

cấp 1:
𝑌𝑡 - 𝜌. 𝑌𝑡−1 = 𝛽2.( 𝑋𝑡 - 𝜌𝑋𝑡−1) + (𝑈𝑡 - 𝑈𝑡−1 ) = 𝛽2.( 𝑋𝑡 - 𝜌𝑋𝑡−1 ) + 𝜀1
Hay ∆𝑌𝑡 = 𝛽2 . ∆𝑋𝑡 +𝜀1

(2.8)

Trong đó ∆ là tốn tử sai cấp 1 . Để ước lượng hồi quy (2.8) thì cần ước lượng các sai
phân cấp 1 của biến phụ thuộc và biến giải thích và sử dụng chúng làm đầu vào trong phân
tích hồi quy.
Giả sử mơ hình ban đầu là:
𝑌𝑡 =𝛽1+𝛽2.𝑋𝑡 + 𝛽3 𝑡 + 𝑈𝑡

(2.9)

Trong đó t là biến xu thế còn 𝑈𝑡 theo sơ đồ tự hồi quy bậc nhất .Thực hiện phép biến
đổi sai phân cấp 1 đối với (2.8) ta được:
∆𝑌𝑡 = 𝛽2 . ∆𝑋𝑡 +𝛽3 +𝜀1
Trong đó : ∆𝑌𝑡 = 𝑌𝑡 - 𝑌𝑡−1 và ∆𝑋𝑡 = 𝑋𝑡 - 𝑋𝑡−1

(2.10)


 Nếu 𝜌 = -1 nghĩa là có tương quan chuỗi âm hồn tồn, ta sử dụng mơ hình trung
bình trượt.
Phương trình sai phân khi đó có dạng:
𝑌𝑡 + 𝑌𝑡−1 = 2𝛽1+ 𝛽2.( 𝑋𝑡 + 𝑋𝑡−1) + 𝜀𝑡
Hay

𝑌𝑡 + 𝑌𝑡−1
2


= 𝛽1 + 𝛽2.

𝑋𝑡 + 𝑋𝑡−1
2

+

𝜀𝑡

(2.11)

2

Mơ hình này được gọi là mơ hình hồi quy trung bình trượt (2 thời kỳ) vì chúng ta hồi
quy của một trung bình trượt đối với một trung bình trượt khác .
 Ước lượng dựa trên thống kê d- Durbin – Watson
Trong phần kiểm định d chúng ta đã thiết lập các công thức :
d~ 2(1- 𝜌̂ )

hoặc : 𝜌̂ = 1 -

𝑑
2

Đẳng thức này gợi cho ta cách thức đơn giản để thu được ước lượng của 𝜌 từ thống kê
d . Từ (2.11) chỉ ra rằng sai phân cấp 1 và 𝜌 = ± 1 chỉ đúng khi d=0 hoặc xấp xỉ =0 . Cũng
vậy khi d=2 thì 𝜌̂ =0 và khi d=4 thì 𝜌̂ =-1 . Do đó thống kê d cung cấp cho ta 1 phương
pháp có sẵn để thu được ước lượng của 𝜌
Khi 𝜌 được ước lượng thì có thể biến đổi tập số liệu như đã chỉ ra ở (2.7) và tiến hành

ước lượng theo phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường .
 Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng 𝜌
Phương pháp này sử dụng các phần dư 𝑒𝑡 đã ước lượng để thu được thơng tin về 𝜌 chưa
biết .Ta xét phương trình này thơng qua mơ hình 2 biến :
𝑌𝑡 = 𝛽1+𝛽2.𝑋𝑡 + 𝑈𝑡

(2.14)

Trong đó 𝑈𝑡 = 𝜌. 𝑈𝑡−1 + 𝜀𝑡
Các bước tiến hành như sau:
 Bước 1: Ước lượng mơ hình 2 biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng
thường và thu được các phần dư 𝜀𝑡 .
 Bước 2 : Sử dụng các phần dư đã ước lượng để ước lượng hồi quy:
𝑒𝑡 = 𝜌̂.𝑒𝑡−1 + 𝑣𝑖
(2.15)
 Bước 3 : Sử dụng 𝜌̂ thu được từ (2.15) để ước lượng phương trình sai phân tổng
quát (2.15) cụ thể lập phương trình :
𝑌𝑡 - 𝜌̂. 𝑌𝑡−1 = 𝛽1(1-𝜌̂ ) + 𝛽2(𝑋𝑡 - 𝜌̂𝑋𝑡−1) + (𝑈𝑡 -𝜌̂ . 𝑈𝑡−1 )
Đặt 𝑌𝑡 * = 𝑌𝑡 - 𝜌̂. 𝑌𝑡−1
𝛽1* = 𝛽1(1-𝜌̂ )


𝛽2* = 𝛽2
Ta ước lượng hồi quy : 𝑌𝑡 *= 𝛽1* + 𝛽2*.𝑋𝑡 * + 𝑒𝑡 *
(2.16)
 Bước 4 : Vì chưa biết trước rằng 𝜌̂ thu được từ (2.15) có phải là ước lượng tốt nhất
̂1* = 𝛽
̂1(1-𝜌̂ ) và 𝛽
̂2* thu được từ (2.16) vào hồi
của 𝜌 hay không , ta thế giá trị 𝛽

quy gốc ban đầu (2.14) và thu được phần dư mới e**
̂1* - 𝛽
̂2*.𝑋𝑡
êt ** = 𝑌𝑡 - 𝛽
Ước lượng phương trình hồi quy tương tự với (2.15)
𝑒𝑡 ∗∗ = 𝜌̂̂ . 𝑒𝑡−1** + 𝑊𝑡
𝜌̂̂ là ước lương vòng 2 của 𝜌 Thủ tục này tiếp tục cho đến khi các ước lượng kế tiếp của 𝜌
khác nhau một lượng rất nhỏ chẳng hạn bé hơn 0,01 hoặc 0,005.
 Thủ tục Cochrane – Orcutt 2 bước :
Đây là một kiểu rút gọn quá trình lặp . Trong bước 1 ta ước lượng 𝜌 từ bước lặp đầu
tiên nghĩa là từ phép hồi quy (2.14) và trong ước 2 ta sử dụng ước lượng của 𝜌 để ước
lượng phương trình sai phân tổng quát .
 Phương pháp Durbin – Watson 2 bước để ước lượng 𝜌 :
Phương trình sai phân tổng qt có dạng như sau :
𝑌𝑡 = 𝛽1 ( 1- 𝜌) +𝛽2.𝑋𝑡 + 𝜌𝛽2 𝑋𝑡−1 + 𝜌. 𝑌𝑡−1 + 𝜀𝑡

(2.17)

Thực hiện ước lượng 𝜌 theo 2 bước :
-Bước 1 : Coi (2.17) như là 1 mơ hình hồi quy bội , hồi quy 𝑌𝑡 theo 𝑋𝑡 , 𝑋𝑡−1 , 𝑌𝑡−1 và
coi giá trị ước lượng được của hệ số hồi quy 𝑌𝑡−1(=𝜌̂) là ước lượng của 𝜌.
-Bước 2: Sau khi thu được 𝜌̂ biến đổi 𝑌𝑡 * = 𝑌𝑡 - 𝜌̂. 𝑌𝑡−1 và 𝑋𝑡 * = .𝑋𝑡 -𝜌̂𝑋𝑡−1 và ước
lượng hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường trên các biến đã
biến đổi đó như ở (2.7).
Như vậy , theo phương pháp này thì bưới 1 là ước lượng 𝜌 cịn bước 2 để thu được các
ước lượng tham số.
 Các phương pháp khác ước lượng 𝜌
Ngoài các phương pháp ước lượng 𝜌 nêu trên cịn có thể sử dụng phương pháp hợp
lý cực đại để ước lượng trực tiếp các tham số (2.17) mà không cần dùng đến thủ
tục lặp . Tuy nhiên phương pháp này liên quan đến thủ tục phi tuyến và thủ tục của

Hildreth-Lu nhưng thurtucj này tốn thời gian và không hiệu quả nên không được
dùng nhiều.


2.3. Phương pháp khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến


Sử dụng phương pháp tiên nghiệm

Thơng tin tiên nghiệm có thể từ các cơng việc thực tế trước đây trong đó đã xảy ra hiện tượng
cộng tuyến nhưng ít nghiêm trọng hoặc từ các lý thuyết tương ứng trong lĩnh vực nghiên cứu.
Ví dụ: mơ hình sản xuất Cobb-Douglas:
Ln(Yi)= 1 + 2ln(Ki) + 3(Li) + Ui
Có thể xảy ra đa cộng tuyến do K và L cùng tang theo quy mô sản xuất. Nếu biết hiệu suất
không đổi theo quy mô tức là 2+3=1 thì:
Ln(Yi)= 1 + 2 + (1- 2 ) ln(Li) + Ui
Ln(Yi) – Ln(Li) = 1 + 2 [ln(Ki) -ln(Li)] + Ui
𝑌

𝑌

Ln( 𝐿 𝑖 ) = 1 + 2 ln(𝐿 𝑖 ) + Ui
𝑖

𝑖

→ Mất đa cộng tuyến


Loại trừ biến giải tích ra khỏi mơ hình


Bước 1: Xem cặp biến có quan hệ chặt chẽ. Giả sử X3 và X4 có tương quan chặt chẽ với nhau.
Bước 2: Tính R2 đối với các hàm hồi quy: có mặt cả 2 biến; khơng có mặt 1 trong 2 biến.
Bước 3: Loại biến mà giá trị R2 tính được khi khơng có mặt biến đó lớn hơn. VD: R2 của hàm có
mặt 2 biến là 0.94; R2 của mơ hình khơng có biến X3 là 0.92; R2 của mơ hình khơng có biến X4 là
0.87 khi đó loại biế n X3 ra khỏi mơ hình.


Thu thập thêm số liệu hoặc lấy mẫu mới

Vấn đề đa cộng tuyến là một đặc tính của mẫu, có thể là trong một mẫu khác, các biến cộng
tuyến có thể khơng nghiêm trọng như trong mẫu đầu tiên. Vì vậy, tăng cỡ mẫu có thể làm giảm
bớt vấn đề cộng tuyến.


Sử dụng sai phân cấp một

Ví dụ từ hàm hồi quy : Y= α1 + 1X1t +2X2t + Ut
→ Yt-1 = α1 + 1X1(t-1) +2X2(t-1) + Ut-1 , trừ hai vế cho nhau ta được:
Yt – Yt-1 = 1( X1t - X1(t-1)) +2( X2t - X2(t-1)) + (Ut - Ut-1)
Hay ∆Yt = 1∆X1t + 2∆X2t + et
Mặc dù X1 và X2 có quan hệ tuyến tính nhưng khơng có nghĩa sai phân của chúng cũng như
vậy


Giảm tương quan trong hàm hồi quy đa thức


Trong thực hành, để giảm tương quan trong hồi quy đa thức, người ta sử dụng dạng độ lệch (
lệch so với giá trị trung bình).

Nếu sử dụng độ lệch mà vẫn khơng giảm đa cộng tuyến thì người ta có thể xem xét đến kỹ thuật
“ đa thức trực giao”.

CHƯƠNG III: TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Mơ tả bộ số liệu
Năm

Giá trị xuất
khẩu gạo (triệu
USD)
GT

Năng suất
(tạ/ha)
N

Diện tích gieo
trồng (nghìn
ha)
DT

Sản
lượng trong
nước
(nghìn tấn)
Q

GDP (tỉ
USD)
GDP


Tỉ lệ lạm
phát (%)
LP

2005
2006
2007

1400
1300
1500

48.9
48.9
49.9

7329.2
7324.8
7207.4

35832.9
35849.5
35942.7

57.63
66.37
77.41

8.4

6.6
12.6

2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

2900
2670
3200
3700
3670
2900
2960
2680
2200
2620
3060
2810
3070


52.3
52.4
53.4
55.4
56.4
55.7
57.5
57.6
55.8
55.5
58.2
58.2
58.7

7400.2
7437.2
7489.4
7655.4
7761.2
7902.5
7816.2
7828.0
7737.1
7708.7
7570.9
7470.1
7280.1

38729.8

38950.2
40005.6
42398.5
43737.8
44039.1
44974.6
45091.0
43165.1
42738.9
44046.0
43448.2
42690.1

99.13
106
115.9
135.5
155.8
171.2
186.2
193.2
205.3
223.8
245.2
261.9
271.2

19.9
6.52
9.19

18.8
9.21
6.6
4.09
0.63
2.66
3.53
3.54
2.79
2.31

(Nguồn: Tổng cục thống kê)


-Thống kê mô tả số liệu:
GT

N

DT

Q

GDP

LP

2665.000

54.67500


7557.400

41352.50

160.7338

7.335625

2855.000
3700.000

55.60000
58.70000

7530.150
7902.500

42714.50
45091.00

163.5000
271.2000

6.560000
19.90000

1300.000

48.90000


7207.400

35832.90

57.63000

0.630000

727.7912
-0.676878
2.594449

3.326961
-0.584033
2.046631

219.5114
0.010775
1.680593

3308.776
-0.672556
1.974703

69.89863
0.072256
1.770051

5.651027

1.098983
3.283139

Jarque-Bera
Probability

1.331419
0.513909

1.515528
0.468713

1.160866
0.559656

1.907042
0.385382

1.022439
0.599764

3.274151
0.194548

Tổng
Sum Sq. Dev.

42640.00
7945200.


874.8000
166.0300

120918.4
722778.7

661640.0
1.64E+08

2571.740
73287.28

117.3700
479.0116

Số quan sát

16

16

16

16

16

16

Trung bình

cộng
Trung vị
Giá trị lớn
nhất
Giá trị nhỏ
nhất
Độ lệch chuẩn
Độ nghiêng
Giá trị nhọn

3.2. Xây dựng hàm hồi quy mẫu
̂1 + 𝜷
̂ 2 *Ni + 𝜷
̂ 3*DTi + 𝜷
̂ 4*Qi + 𝜷
̂ 5*GDPi + 𝜷
̂ 6*LPi
̂ i= 𝜷
𝑮𝑻

- Từ bảng kết quả trên Eview, ta có hàm hồi quy mẫu như sau:


̂ i = -233277,6 + 4270,967*Ni + 29,22368*DTi – 5,240592*Qi – 12,25917*GDPi + 34,69109*LPi
𝐆𝐓

- Ý nghĩa các hệ số hồi quy:
̂ 1 = -233277,6: khi khơng có năng suất, khơng có diện tích gieo trồng, khơng có sản lượng,
𝜷
khơng có GDP và khơng có tỷ lệ lạm phát thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình là -233277,6 triệu

USD. Tuy nhiên, điều này không phù hợp với thực tế.
̂ 2 = 4270,967: khi diện tích gieo trồng, sản lượng trong nước, GDP và tỷ lệ lạm phát không
𝜷
đổi, năng suất tăng lên 1 tạ/ha thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình tăng 4270,967 triệu USD.
̂ 3 = 29,22368: khi năng suất, sản lượng trong nước, GDP và tỷ lệ lạm phát khơng đổi, diện
𝜷
tích gieo trồng tăng 1 nghìn ha thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình tăng 29,22368 triệu USD.
̂ 4= – 5,240592: khi năng suất, diện tích gieo trồng, GDP và tỷ lệ lạm phát khơng đổi, sản
𝜷
lượng trong nước tăng 1 nghìn tấn thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình giảm 5,240592 triệu USD.
̂ 5 = – 12,25917 khi năng suất, diện tích gieo trồng, sản lượng trong nước và tỷ lệ lạm phát
𝜷
không đổi, GDP tăng 1 tỉ USD thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình giảm 12,25917 triệu USD.
̂ 6 = 34,69109 khi năng suất, diện tích gieo trồng, sản lượng và GDP khơng đổi, lạm phát
𝜷
tăng 1% thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình tăng 34,69109 triệu USD.
 Khoảng tin cậy 95% của các hệ số hồi quy:
Chọn thống kê: T =

̂𝑗 −𝛽𝑗
𝛽
~ T (n-6)
̂
̂
𝑆𝑒𝛽
𝑗

Ta có bảng eviews sau:
Coefficient Confidence Intervals
Date: 10/21/21 Time: 20:39

Sample: 2005 2020
Included observations: 16

Variable Coefficient

95% CI
Low
High

C
-233277.6 -342508.8 -124046.3
N
4270.967 2307.001 6234.933
DT
29.22368 14.54801 43.89935
Q
-5.240592 -7.859746 -2.621439
GDP -12.25917 -18.82436 -5.693975
LP
34.69109 3.485055 65.89712
Từ kết quả trong bảng eview trên, ta có:
- Khoảng tin cậy 95% của β2 là (2307,001; 6234,933).


Vậy với độ tin cậy 95%, có thể nói rằng khi diện tích gieo trồng, sản lượng trong nước, GDP
và tỷ lệ lạm phát đều không đổi, năng suất tăng thêm 1 tạ/ha thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình
tăng từ 2307,001 đến 6234,933 triệu USD.

- Khoảng tin cậy 95% của β3 là (14,54801; 43,89935).
Vậy với độ tin cậy 95%, có thể nói rằng khi năng suất, sản lượng trong nước, GDP và tỷ lệ

lạm phát đều không đổi, diện tích gieo trồng tăng thêm 1 nghìn ha thì giá trị xuất khẩu gạo trung
bình tăng từ 14.54801 đến 43.89935 triệu USD

- Khoảng tin cậy 95% của β4 là (-7,859746; -2,621439).
Vậy với độ tin cậy 95%, khi năng suất, diện tích gieo trồng, GDP và tỷ lệ lạm phát khơng đổi,
sản lượng trong nước tăng thêm 1 nghìn tấn thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình giảm từ
2,621439 đến 7,859746 triệu USD.
- Khoảng tin cậy 95% của β5 là (-18,82436; -5,693975).
Vậy với độ tin cậy 95%, khi năng suất, diện tích gieo trồng, sản lượng trong nước và tỷ lệ lạm
phát không đổi, GDP tăng thêm 1 tỷ USD thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình giảm từ 5,693975
đến 18,82436 triệu USD.
- Khoảng tin cậy 95% của β6 là ( 3.485055; 65.89712).
Vậy với độ tin cậy 95%, khi năng suất, diện tích gieo trồng, sản lượng trong nước, GDP
không đổi, tỷ lệ lạm phát tăng lên 1% thì giá trị xuất khẩu gạo trung bình tăng từ 3,485055 đến
65,89712 triệu USD.
 Kiểm tra thiếu biến
Có hàm hồi quy mẫu:
̂ i = -233277,6 + 4270,967*Ni + 29,22368*DTi – 5,240592*Qi – 12,25917*GDPi + 34,69109*LPi (1)
𝐆𝐓

Kiểm định RESET của RAMSEY, ta có bảng số liệu eviews:
Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Specification: GT C N DT Q GDP LP
Omitted Variables: Squares of fitted values

t-statistic
F-statistic
Likelihood ratio


Value
0.470930
0.221775
0.389488

df
9
(1, 9)
1

Probability
0.6489
0.6489
0.5326

Sum of Sq.

df

Mean
Squares

F-test summary:


Test SSR
Restricted SSR
Unrestricted SSR

9646.411

401113.2
391466.7

1
10
9

9646.411
40111.32
43496.30

LR test summary:
Restricted LogL
Unrestricted LogL

Value
-103.7383
-103.5436

Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: GT
Method: Least Squares
Date: 10/31/21 Time: 20:28
Sample: 2005 2020
Included observations: 16
Variable

Coefficient

Std. Error


t-Statistic

Prob.

C
N
DT
Q
GDP
LP
FITTED^2

-289798.4
5304.199
36.25485
-6.505317
-15.45699
44.12931
-4.81E-05

130425.4
2378.285
16.43044
2.951400
7.451464
24.78655
0.000102

-2.221947

2.230263
2.206566
-2.204146
-2.074355
1.780373
-0.470930

0.0534
0.0527
0.0548
0.0550
0.0679
0.1087
0.6489

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

α=0,05, {

0.950729
0.917882
208.5577
391466.7
-103.5436

28.94397
0.000022

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

2665.000
727.7912
13.81794
14.15595
13.83525
2.217920

𝐻0 : 𝑀𝐻(1)𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑖ế𝑢 𝑏𝑖ế𝑛
𝐻1 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ (1) 𝑡ℎ𝑖ế𝑢 𝑏𝑖ế𝑛

TCKĐ:
𝐹𝑞𝑠 =

2
2
(𝑅(𝑛𝑒𝑤)
−𝑅(𝑜𝑙𝑑)
)/𝑚
2
(1−𝑅(𝑛𝑒𝑤)

)/(𝑛−𝑘)

. Nếu 𝐻𝑜 đú𝑛𝑔 𝐹𝑞𝑠 ~ 𝐹 (𝑚.𝑛−𝑘)

Từ bảng kết quả trên ta thấy: Probability(F-statistic)=0,6489 > α =0,05.
=> Chấp nhận H0, bác bỏ H1.
=> Mơ hình (1) khơng thiếu biến với mức ý nghĩa 5%.
 Kiểm tra thừa biến
 Biến LP:


Theo hàm hồi quy mẫu, biến LP có 𝑃𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0327 khá cao. Nghi ngờ mơ hình thừa biến
LP, sử dụng kiểm định Wald, ta có bảng eviews:
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic
t-statistic
F-statistic
Chi-square

Value

df

Probability

2.476975
6.135405
6.135405


10
(1, 10)
1

0.0327
0.0327
0.0133

Value

Std. Err.

34.69109

14.00543

Null Hypothesis: C(6)=0
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0)
C(6)
Restrictions are linear in coefficients.

Với mức ý nghĩa α = 0.05 cần kiểm định:
𝐻 : 𝑏𝑖ế𝑛 𝐿𝑃 𝑙à 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑐ầ𝑛 𝑡ℎ𝑖ế𝑡
{ 0
𝐻1 : 𝑏𝑖ế𝑛 𝐿𝑃 𝑙à 𝑐ầ𝑛 𝑡ℎ𝑖ế𝑡

<=>

𝐻 :𝛽 =0

{ 0 6
𝐻1 : 𝛽6 ≠ 0

̂
𝛽

TCKĐ: 𝑇 = 𝑆𝑒(𝛽6̂ ) ~𝑇 (𝑛−𝑘) nếu 𝐻𝑜 đú𝑛𝑔
6

Từ bảng Eviews ta có:
Prob(F-statistic) = 0.0327 < α= 0.05.
=> Bác bỏ 𝐻0, chấp nhận 𝐻1.
Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 0.05, ta đưa ra kết luận biến LP là cần thiết.


Biến N, DT, Q:

Nghi ngờ 3 biến N, DT, Q có tương quan với nhau vì khi năng suất và diện tích gieo trồng
cùng tăng thì sản lượng trong nước cũng sẽ tăng (theo phân tích phần 1.2). Ta có:

Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic
F-statistic

Value

df

Probability


27.59298

(3, 10)

0.0000


Chi-square

82.77894

3

0.0000

Value

Std. Err.

4270.967
29.22368
-5.240592

881.4380
6.586515
1.175489

Null Hypothesis: C(2)=C(3)=C(4)=0
Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)
C(2)
C(3)
C(4)
Restrictions are linear in coefficients.

Với mức ý nghĩa α = 0.05 cần kiểm định:
𝐻 : 𝑏𝑖ế𝑛 𝑁, 𝐷𝑇, 𝑄 𝑙à 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑐ầ𝑛 𝑡ℎ𝑖ế𝑡
{ 0
𝐻1 : 𝑏𝑖ế𝑛 𝑁, 𝐷𝑇, 𝑄 𝑙à 𝑐ầ𝑛 𝑡ℎ𝑖ế𝑡
𝐻0 : 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4 = 0
<=> {
𝐻1 : 𝛽2 ≠ 0 𝑣à 𝛽3 ≠ 0 𝑣à 𝛽4 ≠ 0
TCKĐ: 𝑇 =

̂𝑗
𝛽
(𝑛−𝑘)
nếu 𝐻𝑜 đú𝑛𝑔 ( j= 2,3,4)
̂𝑗 ) ~𝑇
𝑆𝑒(𝛽

Từ bảng Eviews ta có:
Prob(F-statistic) = 0.0000 < α= 0.05.
=> Bác bỏ 𝐻0, chấp nhận 𝐻1.
Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 0.05, ta đưa ra kết luận biến N, DT, Q là cần thiết.


Biến GDP:


Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic
t-statistic
F-statistic
Chi-square

Value

df

Probability

-4.160598
17.31057
17.31057

10
(1, 10)
1

0.0019
0.0019
0.0000

Value

Std. Err.

-12.25917


2.946492

Null Hypothesis: C(5)=0
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0)
C(5)
Restrictions are linear in coefficients.


Với mức ý nghĩa α = 0.05 cần kiểm định:
𝐻 : 𝑏𝑖ế𝑛 𝐺𝐷𝑃 𝑙à 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑐ầ𝑛 𝑡ℎ𝑖ế𝑡
{ 0
𝐻1 : 𝑏𝑖ế𝑛 𝐺𝐷𝑃 𝑙à 𝑐ầ𝑛 𝑡ℎ𝑖ế𝑡
TCKĐ: 𝑇 =

̂5
𝛽
(𝑛−𝑘)
nếu 𝐻𝑜 đú𝑛𝑔
̂5 ) ~𝑇
𝑆𝑒(𝛽

<=>

𝐻 :𝛽 =0
{ 0 5
𝐻1 : 𝛽5 ≠ 0

Từ bảng Eviews ta có:

Prob(F-statistic) = 0.0019 < α=0.05.
=> Bác bỏ 𝐻0, chấp nhận 𝐻1.
Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 0.05, ta đưa ra kết luận biến GDP là cần thiết.
 Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy:
Ta có bảng eview sau:

Dependent Variable: GT
Method: Least Squares
Date: 10/21/21 Time: 20:24
Sample: 2005 2020
Included observations: 16
Variable

Coefficient Std. Error

C
N
DT
Q
GDP
LP

-233277.6
4270.967
29.22368
-5.240592
-12.25917
34.69109

R-squared

Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.949515
0.924273
200.2781
401113.2
-103.7383
37.61575
0.000004

t-Statistic

49023.54 -4.758481
881.4380 4.845454
6.586515 4.436895
1.175489 -4.458222
2.946492 -4.160598
14.00543 2.476975

Prob.
0.0008
0.0007
0.0013
0.0012
0.0019

0.0327

Mean dependent var 2665.000
S.D. dependent var 727.7912
Akaike info criterion 13.71729
Schwarz criterion
14.00701
Hannan-Quinn criter. 13.73212
Durbin-Watson stat 2.196521




Với mức ý nghĩa α= 5%, kiểm định giả thuyết cho rằng năng suất không ảnh hưởng
đến giá trị xuất khẩu gạo.

𝐻 :𝛽 = 0
𝛼 = 0.05, KĐGT { 0 2
𝐻1 : 𝛽2 ≠ 0
TCKĐ : T =

̂2
𝛽
̂)
̂
𝑆𝑒(𝛽

Nếu 𝐻0 đúng thì T ~ 𝑇 (𝑛−6)

2


Theo kết quả trong bảng eview, ta thấy 𝛽2 𝑐ó 𝑃𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0007 < 𝛼 = 0,05.
→ Bác bỏ 𝐻0 , chấp nhận 𝐻1 .
Vậy với mức ý nghĩa 5% có thể kết luận rằng năng suất có ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu
gạo.


Với mức ý nghĩa α= 5%, kiểm định giả thuyết cho rằng diện tích gieo trồng khơng
ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu gạo.
𝐻 :𝛽 = 0
𝛼 = 0.05, KĐGT { 0 3
𝐻1 : 𝛽3 ≠ 0

TCKĐ : T =

̂3
𝛽
̂
𝑆𝑒(𝛽̂
3)

Nếu 𝐻0 đúng thì T ~ 𝑇 (𝑛−6)

Theo kết quả trong bảng eview, ta thấy 𝛽3 𝑐ó 𝑃𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0013 < 𝛼 = 0,05.
→ Bác bỏ 𝐻0 , chấp nhận 𝐻1 .
Vậy với mức ý nghĩa 5 %, có thể kết luận rằng diện tích gieo trồng có ảnh hưởng đến giá trị
xuất khẩu gạo.


Với mức ý nghĩa α= 5%, kiểm định giả thuyết cho rằng sản lượng gạo trong nước

không ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu gạo.
𝐻 :𝛽 = 0
𝛼 = 0.05, KĐGT { 0 4
𝐻1 : 𝛽4 ≠ 0
TCKĐ : T =

̂4
𝛽
̂
𝑆𝑒(𝛽̂
4)

Nếu 𝐻0 đúng thì T ~ 𝑇 (𝑛−6)

Theo kết quả trong bảng eview, ta thấy 𝛽4 𝑐ó 𝑃𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0012 < 𝛼 = 0,05.
→ Bác bỏ 𝐻0 , chấp nhận 𝐻1 .
Vậy với mức ý nghĩa 5 %, có thể kết luận rằng sản lượng gạo trong nước có ảnh hưởng
đến giá trị xuất khẩu gạo.




Với mức ý nghĩa α= 5% kiểm định giả thuyết cho rằng GDP không ảnh hưởng đến
giá trị xuất khẩu gạo.
𝐻 :𝛽 = 0
𝛼 = 0.05, KĐGT { 0 5
𝐻1 : 𝛽5 ≠ 0
TCKĐ : T =

̂5

𝛽
̂
𝑆𝑒(𝛽̂
5)

Nếu 𝐻0 đúng thì T ~ 𝑇 (𝑛−6)

Theo kết quả trong bảng eview, ta thấy 𝛽5 𝑐ó 𝑃𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0019 < 𝛼 = 0,05.
→ Bác bỏ 𝐻0 , chấp nhận 𝐻1 .
Vậy với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng GDP có ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu
gạo.


Với mức ý nghĩa α= 5% kiểm định giả thuyết cho rằng tỉ lệ lạm phát không ảnh
hưởng đến giá trị xuất khẩu gạo.
𝐻 :𝛽 = 0
𝛼 = 0.05, KĐGT { 0 6
𝐻1 : 𝛽6 ≠ 0
TCKĐ : T =

̂6
𝛽
̂
𝑆𝑒(𝛽̂

Nếu 𝐻0 đúng thì T ~ 𝑇 (𝑛−6)

6)

Theo kết quả trong bảng eview, ta thấy 𝛽6 𝑐ó 𝑃𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0327 < 𝛼 = 0,05.

→ Bác bỏ 𝐻0 , chấp nhận 𝐻1 .
Vậy với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận rằng tỉ lệ lạm phát có ảnh hưởng đến giá trị xuất
khẩu gạo.

3.3. Phát hiện các khuyến tật của mơ hình
3.3.1. Tự tương quan
Kiểm định Breusch- Godfrey (BG):


Hiện tượng tự tương quan bậc 1

Kiểm định B-G có kết quả chạy từ eviews:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.393385
0.670063

Prob. F(1,9)
Prob. Chi-Square(1)

0.5461
0.4130


Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares

Date: 10/21/21 Time: 23:38
Sample: 2005 2020
Included observations: 16
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.185893
-0.167414
-0.203920
0.188948
-0.157669
0.105548
-0.627204

0.8567
0.8707
0.8430
0.8543
0.8782
0.9183
0.5461

C
N

DT
Q
GDP
LP
RESID(-1)

9845.168
-157.9872
-1.465430
0.240331
-0.495239
1.547301
-0.269957

52961.34
943.6926
7.186290
1.271941
3.141010
14.65965
0.430413

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)


0.041879
-0.596868
206.6438
384315.0
-103.3960
0.065564
0.998238

Mean dependent var 1.28E-11
S.D. dependent var 163.5264
Akaike info criterion 13.79951
Schwarz criterion
14.13751
Hannan-Quinn criter. 13.81681
Durbin-Watson stat 1.889853

𝐻 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑘ℎơ𝑛𝑔 𝑐ó 𝑡ự 𝑡ươ𝑛𝑔 𝑞𝑢𝑎𝑛 𝑏ậ𝑐 1
𝛼 = 0.05, KĐGT: { 0
𝐻1 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑐ó 𝑡ự 𝑡ươ𝑛𝑔 𝑞𝑢𝑎𝑛 𝑏ậ𝑐 1
𝐻 :𝜌 = 0
{ 0 1
𝐻1 : 𝜌1 ≠ 0
Theo bảng kiểm định Breush-Godfrey ta có Prob. Chi-Square = 0.4130 > 𝛼 = 0,05
=> Chấp nhận H0, bác bỏ H1.
Kết luận: Mơ hình khơng có tự tương quan bậc 1.



Hiện tượng tự tương quan bậc 2


Kiểm định B-G có kết quả chạy từ eviews:


Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic

1.445806

Prob. F(2,8)

0.2911

Obs*R-squared

4.247838

Prob. Chi-Square(2)

0.1196

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 10/21/21 Time: 23:40
Sample: 2005 2020
Included observations: 16
Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable


Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

2207.450

49426.91

0.044661

0.9655

N

39.84714

885.5071

0.044999

0.9652

DT

-0.913529


6.683110 -0.136692

0.8947

Q

0.073117

1.186073

0.061646

0.9524

GDP

-3.124967

3.368719 -0.927642

0.3807

LP

0.981845

13.61891

0.072094


0.9443

RESID(-1)

-0.642294

0.465505 -1.379778

0.2050

RESID(-2)

-0.645866

0.413857 -1.560604

0.1572

R-squared

0.265490

Mean dependent var 1.28E-11

Adjusted R-squared -0.377207

S.D. dependent var

S.E. of regression


191.9055

Akaike info criterion 13.65874

Sum squared resid

294621.7

Schwarz criterion

Log likelihood
F-statistic

163.5264
14.04503

-101.2699

Hannan-Quinn criter. 13.67852

0.413088

Durbin-Watson stat 2.290812