tiểu luận đề tài mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ g và sản lượng quốc gia gdp

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.45 MB, 18 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

ĐỀ TÀI:

LƯỢNG QUỐC GIA (GDP)

GVHD: Nguyễn Tấn Minh

Lớp: DHQTLOG18CTT – 422000102918 Nhóm thực hiện: 05

Thành phố Hồ Chí Minh, Ngày 12 tháng 10 năm 2023

</div>Trang 2<div class="page_container" data-page="2">

4.4. Kiểm định hàm hồi quy tổng thể (PRF): F (nhìn vào Sig của F kết luận)5

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

ẬỦẢNG VIÊN HƯỚẪ

ọ

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

DANH SÁCH THÀNH VIÊN

1 Nguyễn Thị Kim Ngân 226884812 Lê Nguyễn Ngọc Trà Mi 226914513 Nguyễn Lê Thảo Tiên 226900214 Đỗ Nguyễn Yến Nhi 22691871

6 Nguyễn Thị Hồng Thắm 226960217 Nguyễn Thị Thúy Bạn 22686501

Too long to read onyour phone? Save

to read later onyour computer

Save to a Studylist

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

NỘI DUNG

1.Bảng số liệu

NămSản lượng quốc gia ( Tỷ USD) Y

Chi tiêu chính phủ ỷ (TUSD) X

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

Ý nghĩa của hệ số hồi quy:

• 𝛽󰆹1 = 7.007 khi chi tiêu chính phủ (G) bằng 0 thì sản lượng quốc gia (GDP) là 7.007 tỷ USD.

• 𝛽󰆹2 = 5.452 khi chi tiêu chính phủ (G) tăng 1 tỷ USD thì sản lượng quốc gia (GDP) tăng 5.452 tỷ USD hoặc khi chi tiêu chính phủ giảm 1 tỷ USD thì sản lượng quốc gia giảm 5.452 tỷ USD.

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

4. Kiểm định

4.1. Kiểm định hàm hồi quy mẫu (SRF): TSS, ESS, RSS R , → 2 𝒓𝑿𝒀 và kết luận• TSS (Total Sum of Squares): Tổng bình phương biến thiên của biến phụ thuộc Y,

đo lường độ lệch của giá trị 𝑌𝑖so với giá trị trung bình 𝑌

• ESS (Explained Sum of Squares): Tổng bình phương phần biến thiên của biến phụ

thuộc đư c giải thích bợ ằng hàm hồi quy

• RSS (Residual Sum of Squares): Tổng bình phương phần biến thiên của biến phụ thuộc khơng giải thích được bằng hàm hồi quy hay tổng bình phương phần dư. Đây chính là sai số hồi quy, thể hiện mức chênh lệch của biến Y giữa thực tế với tính tốn

Từ kết quả SPSS chúng ta có được:

• Dịng Regression cho biết ESS = 549268.891• Dịng Residual cho biết RSS = 3492.571• Dịng Total cho biết TSS = 552761.462

Hệ số điều chỉnh R là thướ2 c đo độ phù hợp của mơ hình hồi quy mẫu từ ước lượng số ệu quan sát.li

▪ R2 càng cao thì hàm hồi quy càng có ý nghĩa▪ 0 ≤ R ≤ 12

Từ kết quả SPSS chúng ta có được R2 = 0.994 và R2 ≥ 0.8. Tức là độ phù hợp của mơ hình đ i vố ới dữ liệu nhỏ và là hàm hồi quy mẫu (SRF) có ý nghĩa thống kê.

Adjusted R Square (hệ số R hiệu chỉnh): cũng giống R 2 2là phản ánh mức độ phù hợp của mơ hình tuy nhiên nó thường đươc sử dụng với mơ hình hồi quy đa biến hơn.

Chỉ số này phản ánh mức độ giải thích của các biến độ ập với các biến phụ thuộc l c trong mơ hình hồi quy.

Từ kết quả SPSS chúng ta có được: R2 ệu chỉnh = 0.994hi . Tức là chi tiêu chính phủ (G) ảnh hưởng 99.4% thì sự thay đổi của sản lượng quốc gia (GDP) là 0.6% còn l i ạảnh hưởng đến sự sai số ngẫu nhiên và biến ngồi mơ hình.

▪ 𝐫𝐗𝐘 ệ số tương quan)(h : là chỉ số đo lường kết hợp chặt chẽ giữa hai biến.▪ Có thể âm hoặc dương phụ thuộc dấu hệ số góc.

4.2. Kiểm định hệ số hàm hồi quy mẫu (SRF): Se của các beta mũ và kết luận

Se của các beta mũ là sai s chuố ẩn của các hệ số hồi quy.

Sai số chuẩn thể hiện mức đ tin cộ ậy của hệ số hồi quy. Sai số chuẩn càng nhỏ thì độ tin cậy càng cao và ngược lại.

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

5 Từ kết quả SPSS chúng ta có được:

4.3. Kiểm định hệ số hàm hồi quy tổng thể (PRF): Khoảng tin cậy của các hệ số beta, kiểm định (nhìn vào Sig của các β kết luận).

Khoảng tin cậy là khái niệm trong thống kê biểu diễn xác suất tham số tổng thể sẽ nằm giữa hai giá trị được đặt trong mộ ỉ lệ th i gian nh t đt t ờ ấ ịnh.

Từ kết quả SPSS chúng ta có được khoảng tin cậy của 𝛽󰆹1 và 𝛽󰆹2.• Khoảng tin cậy của 𝛽1 là: 2.493 ≤ ≤ 11.522𝛽1

• Khoảng tin cậy của 𝛽2 là: 5.303 ≤ 𝛽2≤ 5.601

4.4. Kiểm định hàm hồi quy tổng thể (PRF): F (nhìn vào Sig của F kết luận)

Từ kết quả SPSS chúng ta có được kết quả kiểm định F để đánh giá giải thuyết sự phù hợp của mơ hình hồi quy.

Giá trị Sig kiểm định bằng F0.000 < 0,05. Do đó mơ hình hồi quy là phù hợp nên chấp nhận hàm hồi quy (hàm hồi quy có ý nghĩa thống kê).

5. Dự báo

Chi tiêu chính phủ (G) của Việt Nam được dự báo sẽ đạt 83.36 vào năm 2023 Ta có: X0 = 83.36 (Nguồn: )

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

6 Ở cột LMCI_I và UMCI_I: cho ta biế ự báo khoảng của Y là t d

451.5442 ≤ Y ≤ 471.4782

Ý nghĩa: Khi chi tiêu chính phủ là 83.36 tỷ USD thì sản lượng quốc gia là 461.48572 tỷ USD hay là dao động trong khoảng 451.5442 ≤ Y ≤ 471.4782.

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">