phân tích tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế của ấn độ giai đoạn 2008 2022

1 BỘ TÀI CHÍNHBÁO CÁO THỰC HÀNHMÔN: KINH TẾ LƯỢNGVấn đề nghiên cứu:Phân tích tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế của Ấn Độ giai đoạn 2008-2022Giảng viên hướng dẫn:

1

BỘ TÀI CHÍNH

BÁO CÁO THỰC HÀNHMÔN: KINH TẾ LƯỢNG

Vấn đề nghiên cứu:

Phân tích tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế của Ấn Độ giai đoạn 2008-2022

Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Quỳnh Châm

Lớp: CQ60/21.2_LT – Nhóm 8

Nhiệm vụ của từng thành viên:

62 Nguyễn Thị Hồng Nhung - Vấn đề nghiên cứu - Xây dựng mô hình hồi quy 63 Nguyễn Phương Thảo - Thu thập và xử lý số liệu

- Dự báo: Khoảng dự báo GTTB của biến phụ thuộc GROWTH

64 Nông Phương Thùy - Kiểm định sự phù hợp của mô hình - Dự báo: Khoảng dự báo GTCB của biến phụ thuộc GROWTH

65 Nguyễn Thị Trúc - Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi quy

- Kiểm định mô hình bỏ sót biến thích hợp 66 Cao Thị Hồng Chuyên - Kiểm định PSSSNN thay đổi

- Kiểm định tự tương quan 67 Phạm Thị Ngọc Dung - Kiểm định đa cộng tuyến

- Kết luận và một số kiến nghị

68 Nguyễn Thị Thu Hiền - Kiểm định tính phân phối chuẩn của SSNN - Xác định khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy

69 Nguyễn Minh Huệ - Xác định khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy

- Xác định khoảng tin cậy của PSSSNN 70 Lê Quang Huy - Xác định khoảng tin cậy của PSSSNN

- Lý thuyết kinh tế

1.3 T ng quan tình hình nghiên cổứu đề tài 5

1.4 Phương pháp nghiên cứu 6

II Xây d ng mô hình h i quy mô t m i quan h ựồảốệ giữa các biến kinh tế 6

2.1 Lý thuy t kinh tếế 6

2.2 Xây d ng mô hình h i quy 7 ựồIII Thu th p s ậố liệu 8

V Ti n hành m t s ếộ ố kiểm định và xác định kho ng tin cảậy liên quan đến mô hình h i quyồ 10

5.1 Kiểm định s phù h p c a mô hình và các h s hựợủệ ố ồi quy 10

5.1.1 Kiểm định s phù h p c a mô hình 10 ựợủ5.1.2 Kiểm định s phù h p c a các h s hựợủệ ố ồi quy 11

5.2 Kiểm định các khuy t t t c a mô hìnhế ậ ủ 12

5.2.1 Kiểm định mô hình b sót biỏến thích h p 12 ợ5.2.2 Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi 14

5.2.3 Kiểm định t ự tương quan 17

5.2.4 Kiểm định đa cộng tuy n 18 ế5.2.5 Kiểm định tính phân ph i chu n c a sai s ng u nhiên 21 ốẩủốẫ5.3 Xác định khoảng tin c y c a các hậủệ s h i quyố ồ 22

5.3.1 Kho ng tin cảậy của β1 22

5.3.2 Kho ng tin cảậy của β2 23

5.3.3 Kho ng tin cảậy của β3 24

5.3.4 Kho ng tin cảậy của β4 26

5.4 Xác định khoảng tin c y cậủa phương sai sai số ngẫu nhiên 27

5.4.1 Kho ng tin cảậy hai phía của 𝜎2 27

5.4.2 Kho ng tin cảậy tối đa của 𝜎2 28

5.4.3 Kho ng tin cảậy t i thiốểu của 𝜎2 28

5.5 M t s tình huộ ốống kiểm đị 29 nh5.6 D báoự 30

5.6.1 Kho ng d báo giá tr trung bình c a bi n ph thu c GROWTH 32 ảựịủếụộ5.6.2 Kho ng d báo giá tr cá bi t c a bi n ph thuảựịệ ủếụộc GROWTH 32

VI K t lu n và m t s ếậộ ố kiến nghị 33

6.1 Nh ng thành tữựu đạt được 33

- Tăng trưởng kinh tế có vai trò vô cùng quan trọng, là mối quan tâm nhiều nhất của chính phủ các nước bởi vì tăng trưởng kinh tế là điều kiện vật chất để tạo việc làm, giảm tỷ lệ thất nghiệp, nâng cao thu nhập của người dân, xóa đói giảm nghèo,…Do đó, nền kinh tế của mỗi quốc gia có tăng trưởng và phát triển hợp lý hay không thường dựa vào chỉ số GDP để nhận định mà còn phụ thuộc vào nhiều chỉ số khác như FDI …

- Nắm rõ được sự quan trọng của tăng trưởng kinh tế, chúng em quyết định nghiên cứu đề tài: “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh tế của Ấn Độ từ năm 200 đến năm 2022”8 để phân tích tác động của ba yếu tố đầu tư trực tiếp từ nước ngoài, tốc độ đô thị hoá và đầu tư về kỹ thuật – công nghệ ảnh hưởng tới tốc độ tăng trưởng kinh tế của Ấn Độ trong thời gian qua, từ đó đưa ra những giái pháp chính sách cho quá trình phát triển của Ấn Độ trong tương lai

5 1.3 T ng quan tình hình nghiên cổ ứu đề tài

Tăng trưởng kinh tế được định nghĩa là sự tăng vốn và sự tiện nghi của các hoạt động kinh tế trong suốt một khoảng thời gian nhất định Nó bao gồm sự tăng trưởng về sản xuất hàng hóa và dịch vụ, tăng trưởng về doanh thu, lợi nhuận và sự tăng trưởng về số lượng và mức độ phân phối của những người làm việc Tăng trưởng kinh tế thường được đo bằng chỉ số GDP, hoặc GNP

Nhận định theo lý thuy t kinh tế ế, Tăng trưởng kinh t (GROWTH) ph thu c vào ế ụ ộđầu tư trực tiếp t ừ nước ngoài (FDI), tốc độ đô thị hóa (URBAN) và đầu tư ề ỹ v kthuật – công ngh (TECH) ệ

FDI thúc đẩy tăng trưởng kinh t bế ằng cách: tăng vốn đầu tư, chuyển giao công ngh , t o vi c làm và m r ng th ệ ạ ệ ở ộ ị trường Ngược l i, FDI có th c n tr ạ ể ả ở tăng trưởng kinh t ế như: gây cạnh tranh cho doanh nghiệp trong nước, gây th t thoát tài nguyên ấ

và gây ô nhiễm môi trường Do đó, FDI có thể vừa có m i quan h cùng chiốệều vừa

có m i quan hốệ ngược chi uề với tăng trưởng kinh t (ph thu c vào nhi u y u t ế ụ ộ ề ế ốnhư: loại hình FDI, chính sách c a chính phủ ủ, …)

Tốc độ đô thị hóa có th giúp ể tăng năng suất lao động, thu hút đầu tư, phát triển các ngành d ch v và m rị ụ ở ộng thị rườ t ng Tuy nhiên, tốc độ đô thị hóa c n trả ở tăng trưởng kinh tế như: gây áp lực lên cơ sở ạ tầng, gây b h ất bình đẳng và gây ô nhiễm môi trường Do đó, tốc độ đô thị hóa có th ể vừa có mối quan h cùng chi u v a có ệềừ

m i quan h ốệ ngược chiều với tăng trưởng kinh t ế

Đầu tư vào kỹ thuật – công ngh có nhiệ ều ưu điểm lớn như: tăng năng suất lao động, nâng cao chất lượng s n ph m, gi m chi phí s n xu t và t o ra các ngành công ả ẩ ả ả ấ ạnghi p m i Bên c nh nhệ ớ ạ ững ưu điểm đó, đầu tư vào kỹ thuật – công ngh có th ệ ểgây th t nghiấ ệp, gia tăng bất bình đẳng và gây ra các vấn đề ề v xã hội Do đó, đầu

tư vào kỹ thuật – công nghệ vừa có m i quan h cùng chi u v a có m i quan h ốệềừốệngược chiều với tăng trưởng kinh t ế

Tóm l i, chính ph c n có m t chiạ ủ ầ ộ ến lược hợp lý để ối đa hóa lợi ích và giảm tthiểu tác động tiêu c c c a các nhân t ự ủ ố ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh tế 1.4 Phương pháp nghiên cứu

1.4.1 Phương pháp thu thập thông tin

Dữ liệu phân tích được nhóm chúng em th c hi n thu thự ệ ập qua b d ộ ữ liệu World Development Indicators (WDI) phát hành b i Ngân hàng Th ở ế giới (World Bank) qua 15 năm nghiên cứu (từ năm 2008 đến năm 2022).

Sau đó, nhóm chúng em sử dụng phần mềm Eviews để thực hi n h i quy và các ệ ồkiểm định cần thi ết.

1.4.2 Phương pháp xử lý và phân tích thông tin

Nghiên c u s dứ ử ụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng trong mô hình h i quy bi n ph thu c GROWTH theo các biồ ế ụ ộ ến độ ậc l p bao gồm Đầu tư trực tiếp từ nước ngoài (FDI), Tốc độ đô thị hóa (URBAN) và Đầu tư về kỹ thuật – công ngh (TECH) ệ

t ế

2.1 Lý thuy t kinh t ế ếMô hình đựa ra gồm các biến:

STT Kí hi u ệDiễn gi i ả Cách tính Ngu n ồ K v ng ỳ ọ

d u ấ

Biến ph ụ thuộc GROWTH Tăng trưởng

kinh t ế

Tốc độ tăng trưởng GDP thực

World Bank

7

bình quân đầu người (đơn vị: %) Biến độc lập

Đầu tư trực tiế ừp t nước ngoài

Tỷ l ệ phần trăm tổng dòng vốn FDI trên GDP

(đơn vị: %)

World

Bank (+/-)

2 URBAN Tốc độ đô thịhóa

Tốc độ tăng trưởng dân số

thành th ị(đơn vị: %)

World

Bank (+/-)

Đầu tư về kỹ thuật – công

ngh ệ

Tài tr cợ ủa nước ngoài v k thuề ỹ ật – công nghệ (đơn

vị: tỷ USD)

World

Bank (+/-)

Độ tin c y của nghiên c u là 95%, mậ ứ ức ý nghĩa 5% Mô hình h i quy t ng th : ồ ổ ể

𝑃𝑅𝑀: 𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖= 𝛽1+ 𝛽2 𝐹𝐷𝐼𝑖+ 𝛽3 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁𝑖+ 𝛽4 𝑇𝐸𝐶𝐻𝑖+ 𝑈𝑖Hàm h i quy t ng th : ồ ổ ể

𝑃𝑅𝐹: 𝐸(𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖) = 𝛽1+ 𝛽2 𝐹𝐷𝐼𝑖+ 𝛽3 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁𝑖+ 𝛽4 𝑇𝐸𝐶𝐻𝑖Trong đó:

+) 𝛽1: là h s ệ ố chặn, không có ý nghĩa kinh tế

+) 𝛽2: cho biết khi FDI tăng 1% thì GROWTH sẽ thay đổi 𝛽2%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không thay đổi

+) 𝛽3: cho biết khi URBAN tăng 1% thì GROWTH sẽ thay đổi 𝛽3%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không thay đổi

+) 𝛽4: cho biết khi TECH tăng 1 tỷ USD thì GROWTH s ẽ thay đổi 𝛽4%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không thay đổi

+) 𝑈𝑖: sai s ố ngẫu nhiên

III Thu th p s u ậố liệ

Sau khi thu th p s u, nhóm em h ậ ố liệ ệ thống được b ng sau: ả

2008 [YR2008] 3.08669806 2.552873022 3.620523235 0.276 2009 [YR2009] 7.861888832 2.512308892 2.651590332 0.266 2010 [YR2010] 8.497584702 2.49274629 1.635034094 0.283 2011 [YR2011] 5.241315002 2.474032431 2.002063463 0.329 2012 [YR2012] 5.456388753 2.470338202 1.31293453 0.356 2013 [YR2013] 6.386106401 2.457264391 1.516276467 0.37 2014 [YR2014] 7.410227601 2.423844627 1.69565959 0.404 2015 [YR2015] 7.99625379 2.394052977 2.092115214 0.389 2016 [YR2016] 8.256305499 2.413097263 1.937364122 0.353 2017 [YR2017] 6.795383423 2.407475136 1.507315833 0.495 2018 [YR2018] 6.453851341 2.359169975 1.558214838 0.41 2019 [YR2019] 3.871436939 2.315801985 1.78482634 0.491

9

2020 [YR2020] -5.831053221 2.263634557 2.409135936 0.535 2021 [YR2021] 9.050277909 2.125468465 1.419775274 0.514 2022 [YR2022] 7.239693281 2.024671217 1.461675015 0.49

Ngu n s ồ ố liệu: indicators#

https://databank.worldbank.org/source/world-development-IV Ước lượng mô hình h i quy s d ng ph n m m Eviews ồử ụầề

Với s ố liệu t d ừ ữ liệu trên, chúng em s dử ụng phần mềm Eviews để ước lượng và thu được báo cáo k t qu ế ả ước lượng như sau:

Ma tr n hiậ ệp phương sai giữa các hệ số ồ h i quy:

Mô hình h i quy mồ ẫu:

𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖= 55,89908 − 3,771569 𝐹𝐷𝐼𝑖− 11,49431 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁𝑖− 39,02618 𝑇𝐸𝐶𝐻𝑖+ 𝑒𝑖

Hàm h i quy mồ ẫu:

𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻 𝑖= 55,89908 − 3,771569 𝐹𝐷𝐼𝑖− 11,49431 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁𝑖− 39,02618 𝑇𝐸𝐶𝐻𝑖

đến mô hình hồi quy

5.1 Kiểm định s phù h p c a mô hình và các h s h i quy ự ợ ủ ệ ố ồ5.1.1 Kiểm định s phù h p c a mô hình ự ợ ủ

11 Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻0: 𝑅2= 0

𝐻1: 𝑅2> 0Ta có: 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,032100 < 0,05 = 𝛼=> bác b ỏ𝐻0, ch p nhấ ận 𝐻1

Vậy hàm h i quy phù h p v i mồ ợ ớ ức ý nghĩa 5% 5.1.2 Kiểm định s phù h p c a các h s h i quy ự ợ ủ ệ ố ồ5.1.2.1 Kiểm định 𝛽1

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻0: 𝛽1= 0𝐻1: 𝛽1≠ 0Ta có: 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0478 < 0,05 = 𝛼=> bác b ỏ𝐻0, ch p nhấ ận 𝐻1

Vậy v i mớ ức ý nghĩa 5%, hệ số chặn có ý nghĩa thống kê 5.1.2.2 Kiểm định 𝛽2

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻0: 𝛽2= 0𝐻1: 𝛽2≠ 0Ta có: 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0197 < 0,05 = 𝛼=> bác b ỏ𝐻0, ch p nhấ ận 𝐻1

Vậy v i mớ ức ý nghĩa 5%, biến FDI có tác động đến bi n ph ế ụ thuộc GROWTH 5.1.2.3 Kiểm định 𝛽3

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻0: 𝛽3= 0𝐻1: 𝛽3≠ 0Ta có: 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,2111 > 0,05 = 𝛼

Vậy v i mớ ức ý nghĩa 5%, biến TECH có tác động đến biến ph thu c GROWTH ụ ộ5.2 Kiểm định các khuy t t t c a mô hình ế ậ ủ

5.2.1 Kiểm định mô hình b sót bi n thích h p ỏ ế ợHồi quy mô hình c a kiủ ểm định Ramsey:

𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖= 𝛼1+ 𝛼2 𝐹𝐷𝐼𝑖+ 𝛼3 𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁𝑖+ 𝛼4 𝑇𝐸𝐶𝐻𝑖+ 𝛼5 𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖2+ 𝑣𝑖

23 => 𝛽1≤ 55,89908 + ,10955.1,796 25=> 𝛽1≤ 100,995862

Vậy với độ tin c y 95%, h s ậ ệ ố chặ ối đa là 100,995862 n t5.3.1.3 Kho ng tin cả ậy ốt i thi u cể ủa 𝛽1

𝛽1≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽1 ).𝑡1𝛼(𝑛−𝑘)Trong đó: 𝛽 = 55,89908; 𝑆𝑒(𝛽1 ) = 25,10955 1Tra b ng: ả 𝑡(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝑡0,05(11)= 1,796

=> 𝛽1≥ 55,89908 − ,10955.1,796 25=> 𝛽1≥ 10,802328

Vậy với độ tin c y 95%, h s ậ ệ ố chặ ốn t i thi u là 10,802328 ể5.3.2 Kho ng tin c y cả ậ ủa β2

5.3.2.1 Kho ng tin c y hai phía cả ậ ủa 𝛽2

 − 𝑆𝑒(𝛽).𝑡2 (𝑛−𝑘)𝛼 ≤ 𝛽2≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽2 ).𝑡2𝛼(𝑛−𝑘)Trong đó: 𝛽 = −3,771569; 𝑆𝑒(𝛽2 ) = 1,382982 2

Tra b ng: ả 𝑡(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝑡0,025(11) = 2,201

=> −3,771569 − 1,382982.2,201 ≤ 𝛽2≤ −3,771569 + 1,382982.2,201 −6,815512 ≤ 𝛽2≤ −0,727626

Vậy với độ tin c y 95%, n u FDI ậ ế tăng 1% thì GROWTH giảm trong kho ng t ả ừ0,727626% đến 6,815512%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

5.3.2.2 Kho ng tin cả ậy ối đa ủa t c 𝛽2

𝛽2≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽2 ).𝑡2 𝛼(𝑛−𝑘)Trong đó: 𝛽 = −3,771569; 𝑆𝑒(𝛽2 ) = 1,382982 2Tra b ng: ả 𝑡(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝑡0,05(11)= 1,796

=> 𝛽2≥ −3,771569 − 1,382982.2,201 => 𝛽2≥ −6,815512

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu FDI tăng 1% thì GROWTH giảm tối đa 6,815512%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không đổi

5.3.2.3 Kho ng tin cả ậy ốt i thi u cể ủa 𝛽2

𝛽2≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽2 ).𝑡2 𝛼(𝑛−𝑘)Trong đó: 𝛽 = −3,771569; 𝑆𝑒(𝛽2 ) = 1,382982 2Tra b ng: ả 𝑡(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝑡0,05(11)= 1,796

=> 𝛽2≤ −3,771569 + 1,382982.2,201 => 𝛽2≤ −0,727626

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu FDI tăng 1% thì GROWTH giảm t i thi u 0,727626%, ố ểtrong điều kiện các y u t ế ố khác không đổi

5.3.3 Kho ng tin c y cả ậ ủa β3

25 5.3.3.1 Kho ng tin c y hai phía cả ậ ủa 𝛽3

 − 𝑆𝑒(𝛽).𝑡3𝛼2

(𝑛−𝑘)≤ 𝛽3≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽3 ).𝑡3𝛼2

Trong đó: 𝛽 = −11,49431; 𝑆𝑒(𝛽3 ) = 8,655013 3Tra b ng: ả 𝑡𝛼

𝛽3≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽3 ).𝑡3 𝛼(𝑛−𝑘)Trong đó: 𝛽 = −11,49431; 𝑆𝑒(𝛽3 ) = 8,655013 3Tra b ng: ả 𝑡(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝑡0,05(11)= 1,796

=> 𝛽3≥ − ,49431 − 8,655013.1,79611=> 𝛽3≥ − ,03871327

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu URBAN tăng 1% thì GROWTH giảm tối đa 27,038713%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

5.3.3.3 Kho ng tin cả ậy ốt i thi u cể ủa 𝛽3

𝛽3≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽3 ).𝑡3 𝛼(𝑛−𝑘)

Trong đó: 𝛽 = −11,49431; 𝑆𝑒(𝛽3 ) = 8,655013 3Tra b ng: ả 𝑡(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝑡0,05(11)= 1,796

=> 𝛽3≤ − ,49431 + 8,655013.1,79611=> 𝛽3≤ 4,050093

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu URBAN tăng 1% thì GROWTH tăng tối thiểu 4,050093%, trong điều kiện các yếu t ố khác không đổi

5.3.4 Kho ng tin c y cả ậ ủa β4

5.3.4.1 Kho ng tin c y hai phía cả ậ ủa 𝛽4𝛽4

 − 𝑆𝑒(𝛽).𝑡4 𝛼2

(𝑛−𝑘)≤ 𝛽4≤ 𝛽 + 𝑆𝑒(𝛽4 ).𝑡4 𝛼2(𝑛−𝑘)

Trong đó: 𝛽 = −39,02618; 𝑆𝑒(𝛽4 ) = 14,11972 4Tra b ng: ả 𝑡𝛼

(𝑛−𝑘)= 𝑡0,025(11) = 2,201

=> − ,02618 − ,11972.2,201 ≤ 𝛽39 14 4≤ − ,02618 + ,11972.2,20139 14=> − ,103684 ≤ 𝛽70 4≤ −7,948676

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu TECH tăng 1 tỷ USD thì GROWTH gi m trong khoả ảng từ 7,948676% đến 70,103684%, trong điều kiện các y u t ế ố khác không đổi

5.3.4.2 Kho ng tin cả ậy ối đa ủa t c 𝛽4

𝛽4≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽4 ).𝑡4𝛼(𝑛−𝑘)Trong đó: 𝛽 = −39,02618; 𝑆𝑒(𝛽4 ) = 14,11972 4Tra b ng: ả 𝑡(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝑡0,05(11)= 1,796

27 => 𝛽4≥ − ,02618 − ,11972.1,79639 14=> 𝛽4≥ − ,38519764

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu TECH tăng 1 tỷ USD thì GROWTH gi m tả ối đa 64,385197%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

5.3.4.3 Kho ng tin cả ậy ốt i thi u cể ủa 𝛽4

𝛽4≥ 𝛽 − 𝑆𝑒(𝛽4 ).𝑡4 𝛼(𝑛−𝑘)Trong đó: 𝛽 = −39,02618; 𝑆𝑒(𝛽4 ) = 14,11972 4Tra b ng: ả 𝑡(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝑡0,05(11)= 1,796

=> 𝛽4≤ − ,02618 + ,11972.1,79639 14=> 𝛽4≤ − ,66716313

Vậy với độ tin c y 95%, nậ ếu TECH tăng 1 tỷ USD thì GROWTH gi m t i thiả ố ểu 13,667163%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

5.4 Xác định kho ng tin c y cả ậ ủa phương sai sai số ngẫu nhiên

5.4.1 Kho ng tin c y hai phía cả ậ ủa 𝜎2(𝑛 − 𝑘 𝜎) 2

𝜒𝛼2(𝑛−𝑘) ≤ 𝜎2≤(𝑛 − 𝑘 𝜎) 2𝜒

1−𝛼22(𝑛−𝑘)Trong đó: (𝑛 − 𝑘 𝜎) 2= 𝑅𝑆𝑆 = 86,32127

Tra b ng: ả 𝜒𝛼2

2(𝑛−𝑘)= 𝜒0,0252(11)= 21,9200

𝜒1−𝛼2

2(𝑛−𝑘)= 𝜒0,9752(11)= 3,8157

=> 86,3212721,9200 ≤ 𝜎2≤86,321273,8157=> 3,938014 ≤ 𝜎2≤ 22,622656

Vậy với độ tin cậy 95%, phương sai sai số ngẫu nhiên nằm trongg kho ng t ả ừ3,938014 đến 22,622656 (%)2

5.4.2 Kho ng tin c y tả ậ ối đa của 𝜎2

𝜎2≤(𝑛 − 𝑘) 𝜎2𝜒1−𝛼2(𝑛−𝑘)Trong đó: (𝑛 − 𝑘 𝜎) 2= 𝑅𝑆𝑆 = 86,32127Tra b ng: ả 𝜒2(𝑛−𝑘)1−𝛼 = 𝜒0,952(11)= 4,5748

=> 𝜎2≤86,321274,5748

=> 𝜎2≤ 18,868862

Vậy với độ tin c y 95%, phương sai sai số ngẫu nhiên tậ ối đa là 18,868862 (%)2.5.4.3 Kho ng tin c y t i thi u cả ậ ố ể ủa 𝜎2

𝜎2≥(𝑛 − 𝑘) 𝜎2𝜒𝛼2(𝑛−𝑘)Trong đó: (𝑛 − 𝑘 𝜎) 2= 𝑅𝑆𝑆 = 86,32127Tra b ng: ả 𝜒2(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝜒0,052(11)= 19,6751

=> 𝜎2≥86,3212719 6751,

29 => 𝜎 ≥ 4,3873362

Vậy với độ tin cậy 95%, phương sai sai số ngẫu nhiên tối thi u là 4,387336 ể (%)2.5.5 M t s tình hu ng kiộ ố ố ểm định

*Tình hu ng 1:ố Có ý ki n cho rế ằng trong điều ki n các y u tệ ế ố khác không đổi, khi FDI tăng 2% thì GROWTH giảm 7%?

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻0: 𝛽2= −3,5𝐻1: 𝛽2≠ −3,5Tiêu chu n kiẩ ểm định:

𝑇 =𝛽 − (−3,5)2𝑆𝑒(𝛽) ~𝑇2 (𝑛−𝑘)Miền bác bỏ:

𝑊𝛼= {𝑡:|𝑡|> 𝑡𝛼(𝑛−𝑘)} Ta có: 𝑇𝑞𝑠=−3,771569 − (−3,5)1,382982 = −0,196365 Tra b ng: ả 𝑡(𝑛−𝑘)𝛼 = 𝑡0,025(11) = 2,201

Thấy: |𝑇𝑞𝑠| < 𝑡0,025(17) => 𝑇𝑞𝑠∉ 𝑊𝛼

=> chưa đủ cơ sở bác b ỏ𝐻0, tạm ch p nh n ấ ậ 𝐻0Vậy v i mớ ức ý nghĩa 5%, ý kiến đề bài đúng.

*Tình hu ng 2:ố Có ý ki n cho rế ằng trong điều ki n các y u tệ ế ố khác không đổi, khi URBAN tăng 3% thì GROWTH giảm tối thiểu 9%?

Kiểm định c p gi thuy t: ặ ả ế {𝐻0: 𝛽3≥ −3𝐻1: 𝛽3< −3Tiêu chu n kiẩ ểm định:

𝑇 = − (−3)𝛽3𝑆𝑒(𝛽) ~𝑇3 (𝑛−𝑘)