title of the essay phân tích một số yếu tố gây ảnh hưởng đến tỷ lệ gia tăng dân số tự nhiên năm 2018

DANH SÁCH THÀNH VIÊN TRONG NHÓMTTHỌ VÀ TÊNMÃ SINHVIÊNCÔNG VIỆC THAM GIAĐIỂM23 Đinh Minh Hạnh DDP0501021 Ước lượng mô hình hồi quy, dự 82 Huỳnh Mai Anh DDP0502061Thu thập và xử lí số liệu

HỌC VIỆN TÀI CHÍNH

VIỆN ĐÀO TẠO QUỐC TẾ

Institute of International Finance Education

D U A L D E G RE E P R O GR A M M E - D D P

ESSAY | BÀI TẬP THỰC HÀNH

Title of the essay:

PHÂN TÍCH MỘT SỐ YẾU TỐ GÂY ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ GIA TĂNG DÂNSỐ TỰ NHIÊN NĂM 2018

Course name: QUANTITATIVE ANALYSIS ANDSYSTEMS

(PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG VÀ HỆTHỐNG)

Academic Year (Semester): 2020-2021 (Semester 2)

Class Code: QUAN0503 Mentor: TS CÙ THU THỦY

Hanoi, July 2021

DANH SÁCH THÀNH VIÊN TRONG NHÓMTTHỌ VÀ TÊNMÃ SINH

VIÊNCÔNG VIỆC THAM GIAĐIỂM23 Đinh Minh Hạnh DDP0501021 Ước lượng mô hình hồi quy, dự

82 Huỳnh Mai Anh DDP0502061

Thu thập và xử lí số liệu, Kiểm định tự tương quan, Kiểm định bỏ sót biến, Kiểm định phân phối chuẩn.

Trần Phương

Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy, kiểm định đa cộng tuyến, Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên.

Page of 224

MỤC LỤC

Mở đầu 4

1 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu 4

2 Tổng quan nghiên cứu 4

3 Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu 5

4 Phương pháp nghiên cứu 5

5 Đề cương 5

Phần 1 Thiết lập mô hình kinh tế lượng 7

1 Độ tin cậy của nghiên cứu 7

2 Các biến nghiên cứu 7

Phần 3 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu 12

1 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu 12

2 Mô hình hồi quy mẫu 12

2 Ý nghĩa kinh tế các hệ số hồi quy trong mô hình 12

Phần 4 Thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy 13

1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy: 13

2 Kiểm định xem các biến độc lập có thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trongmô hình hay không? 13

2.1 Đối với β2 13

2.2 Đối với β3 13

2.3 Đối với β4 14

Phần 5 Thực hiện kiểm định khuyết tật 15

1 Khuyết tật đa cộng tuyến 15

2 Khuyết tật phương sai sai số ngẫu nhiên 16

3 Khuyết tật tự tương quan 17

3.1 Kiểm định Durbin – Waston 17

3.2 Kiểm định Breusch Godfrey 18

MỞ ĐẦU1 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu

Tỷ lệ dân số là một trong những bộ phận quan trọng trong việc phát triểnđất nước, ảnh hưởng trực tiếp đến nền kinh tế - xã hội Yếu tố cơ bản của sự pháttriển của mỗi đất nước là nguồn nhân lực – gắn liền với sự biến đổi dân số cả vềsố lượng và chất lượng Do đó, để đảm bảo quá trình phát triển lâu dài và vữngchắc, hầu hết các quốc gia trên thế giới đều hướng tới sự phát triển dân số phùhợp với điều kiện kinh tế - xã hội của mình, Việt Nam cũng không phải là mộtngoại lệ Đặc biệt, nước ta cũng đang trong quá trình hội nhập kinh tế, gần nhất,Việt Nam đã trở thành thành viên chính thức của Tổ chức thương mại thế giới(WTO), điều đó có nghĩa nước ta sẽ có nhiều cơ hội phát triển, tuy nhiên cũng cóthêm không ít thách thức như việc điều chỉnh dân số sao cho đáp ứng được yêucầu của xu thế phát triển

Sự gia tăng dân số tự nhiên là sự biến động của dân số tăng lên hay giảmđi được quyết định bởi hai nhân tố chủ yếu quyết định: sinh đẻ và tử vong Tỉ suấtgia tăng dân số tự nhiên là sự chênh lệch giữa tỉ suất sinh thô và tỉ suất tử thô,được tính bằng đơn vị phần trăm (%), đây cũng chính là nhân tố quan trọng nhất,có ảnh hưởng quyết định đến biến động dân số, được coi là động lực phát triểndân số.

Có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ gia tăng dân số tự nhiên, theo dựbáo của Liên Hợp Quốc, sự biến động về dân số là điều rất khó lường Vì vậy, việctìm hiểu về phân tích về những yếu tố ảnh hưởng đến sự gia tăng tự nhiên củadân số ở Việt Nam là điều rất cần thiết, điều này cũng có thể là công cụ trợ giúpcác nhà quản lý, các nhà nghiên cứu căn cứ vào đó để xây dựng các chương trình,chiến lược và chính sách dân số phù hợp với sự phát triển của đất nước.

2 Tổng quan nghiên cứu

Tổng điều tra dân số và nhà ở năm 2019 thu thập thông tin cơ bản về dânsố và nhân khẩu học trên lãnh thổ Việt Nam vào thời điểm 0 giờ ngày 01/4/2019.Địa chỉ bài viết:

https://www.gso.gov.vn/su-kien/2019/12/thong-cao-bao-chi-ket-qua-tong-dieu-Nghiên cứu thống tin về quy mô và cơ cấu dân số; mức sinh; mức chết; dicư và đô thị hóa; giáo dục và đào tạo; lao động và việc làm; điều kiện ở và sinhhoạt của hộ dân cư Địa chỉ bài viết:

Page of 424

Nghiên cứu về tình trạng hôn nhân đối với tất cả những người từ 15 tuổi trởlên theo hai nhóm: đã từng kết hôn và chưa từng kết hôn Địa chỉ bài viết:

http://consosukien.vn/thuc-trang-hon-nhan-tai-viet-nam-nhin-tu-ket-qua-tong-Tỷ lệ gia tăng dân số Việt Nam từ 1950 – 2020 Địa chỉ bài viết:

https://www.vietdata.vn/info-toan-canh-dan-so-viet-nam-moi-nhat-2-vung-co-3 Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu

Ước lượng giá trị trung bình của Tỷ lệ tăng tự nhiên khi biết giá trị xác địnhcủa Tỷ lệ giới tính, Độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình và Số cuộc kết hôn theotừng địa phương.

Kiểm định các giả thuyết về bản chất của mối quan hệ giữa Tỷ lệ tăng tựnhiên và Tỷ lệ giới tính, Độ tuổi kết hôn lần đầu trung bình, Số cuộc kết hôn theotừng địa phương mà lí thuyết kinh tế đưa ra.

Dự báo giá trị của biến phụ thuộc ứng với giá trị dự đoán của các biến độclập phù hợp với mẫu.

4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp logic.Phương pháp phân tích.Phương pháp lịch sử.

Phần 3 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu: Sử dụng phương pháp bìnhphương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) để đưa ra kết quả phù hợp với môhình đã nêu.

Phần 4 Thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy.

Phần 5 Thực hiện kiểm định khuyết tật: Tìm các khuyết tật của mô hình.Phần 6 Dự báo.

Page of 624

PHẦN 1 THIẾT LẬP MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG1 Độ tin cậy của nghiên cứu

Độ tin cậy của nghiên cứu là 95% Tức là mức ý nghĩa 5%.

2 Các biến nghiên cứu

2.1 Biến phụ thuộc

TN % Tỷ lệ tăng tự nhiên Được tính bằng hiệu của Tỷ lệsinh thô và Tỷ lệ tử thô của địa phương đượcnghiên cứu.

2.2 Biến độc lập

KH Cuộc Số cuộc kết hôn phân theo từng địa phương đượcnghiên cứu.

TU Tuổi Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu của dân cư địaphương được nghiên cứu.

GT % Tỷ lệ giới tính Được tính bằng thương của Số dânmang giới tính nam và Số dân mang giới tính nữrồi nhân với 100 của từng địa phương đượcnghiên cứu.

2.3 Mẫu nghiên cứu

Số liệu chi tiết theo các biến nghiên cứu của 65 tỉnh thành Việt Nam.

3 Giả thuyết

Số cuộc kết hôn càng nhiều, kết hôn càng sớm thì số dân tăng càng nhanh.

4 Thiết lập hàm hồi quy tổng thể

Population Regression Function – PRF có dạng tuyến tính đối với các thamsố:

E(TNi/KHi,TUi,¿i)=β1+β2KHi+ β3TUi+β4¿

Page of 724

5 Dấu kỳ vọng

β2 > 0: Khi Số cuộc kết hôn tăng, trong điều kiện Độ tuổi kết hôn trung

bình lần đầu Tỷ lệ giới tính và không đổi thì Tỷ lệ tăng tự nhiên sẽ tăng.

β3 < 0: Khi Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu tăng, trong điều kiện Số

cuộc kết hôn Tỷ lệ giới tínhvà không đổi thì Tỷ lệ tăng tự nhiên sẽ giảm.

β4 > 0: Khi Tỷ lệ giới tính tăng, trong điều kiện Số cuộc kết hôn và Độ tuổi

kết hôn trung bình lần đầu không đổi thì Tỷ lệ tăng tự nhiên sẽ tăng.

Page of 824

PHẦN 2 THU THẬP VÀ XỬ LÍ SỐ LIỆU1 Số liệu + Nguồn số liệu

Địa chỉ trang web: https://www.gso.gov.vn/so-lieu-thong-ke/

PHẦN 3 ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY MẪU1 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu

Dependent Variable: TNMethod: Least SquaresDate: 07/02/21 Time: 00:38Sam ple: 1 65Included observations : 65

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb GT0.5787730.1437954.0249810.0002TU-0.9894080.224553-4.4061160.0000KH6.78E-052.35E-052.8876800.0054C-25.9767616.99524-1.5284730.1316R-squared0.463005 Mean dependent var7.850769Adjusted R-squared0.436596 S.D dependent var3.476174S.E of regress ion2.609225 Akaike info criterion4.815547Sum s quared resid415.2915 Schwarz criterion4.949356Log likelihood-152.5053 Hannan-Quinn criter.4.868343F-statistic17.53173 Durbin-Watson s tat1.468129Prob(F-statistic)0.000000

2 Mô hình hồi quy mẫu

TNi=−25.97676+0.0000678 KHi−0.989408TUi+0.578773¿i+e

2 Ý nghĩa kinh tế các hệ số hồi quy trong mô hình

β1 = - 25.97676 không có ý nghĩa về mặt kinh tế.

β2 = 0.0000678: Khi Số cuộc kết hôn tăng/ giảm 1 cuộc, trong điều kiện

Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu Tỷ lệ giới tính và không đổi thì Tỷ lệ tăng tự

nhiên trung bình sẽ tăng/ giảm 0.0000678%

Phù hợp với lý thuyết kinh tế.

β3 = - 0.989408: Khi Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu tăng/ giảm 1tuổi, trong điều kiện Số cuộc kết hôn và Tỷ lệ giới tính không đổi thì Tỷ lệ tăng tự

nhiên trung bình sẽ giảm/ tăng 0.989408%

Phù hợp với lý thuyết kinh tế.

β4 = 0.578773: Khi Tỷ lệ giới tính tăng/ giảm 1%, trong điều kiện Số cuộc

kết hôn Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu và không đổi thì Tỷ lệ tăng tự nhiên

trung bình sẽ tăng/ giảm 0.578773%

Phù hợp với lý thuyết kinh tế.

Page 12 of 24

PHẦN 4 THỰC HIỆN KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦAMÔ HÌNH HỒI QUY

1 Kiểm định s† ph‡ hợp của mô hình hồi quy:

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: R = 0 (Mô hình hồi quy không phù hợp)2

H1: R > 0 (Mô hình hồi quy phù hợp)2

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%.

Theo báo cáo: P – value(F) = 0 < α = 0.05 Bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình hồi quy phù hợp.

2 Kiểm định xem các biến độc lập có th†c s† ảnh hưởngđến biến phụ thuộc trong mô hình hay không?

2.1 Đối với β2Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: β = 0 2

H1: β ≠ 0 2

Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%.

Theo báo cáo: P – value (T) = 0.0054 < α = 0.05 Bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, Số cuộc kết hôn có ảnh hưởng đến Tỷ lệ tăng tự nhiên.

2.2 Đối với β3Kiểm định cặp giả thuyết:

Vậy với mức ý nghĩa 5%, Độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu có ảnh hưởng đến Tỷ lệ tăng tự nhiên.

Page 13 of 24

2.3 Đối với β4Kiểm định cặp giả thuyết:

Vậy với mức ý nghĩa 5%, Tỷ lệ giới tính có ảnh hưởng đến Tỷ lệ tăng tự nhiên.

Page 14 of 24

PHẦN 5 THỰC HIỆN KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT1 Khuyết tật đa cộng tuyến

Dependent Variable: GTMethod: Least SquaresDate: 07/02/21 Tim e: 00:40Sample: 1 65

Phát hiện khuyết tật đa cộng tuyến của mô hình bằng phương pháp hồi quy phụ:

¿i=α1+α2KHi+α3TUi+VKiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có đa cộng tuyến.H1: Mô hình ban đầu có đa cộng tuyến.Tiêu chuẩn kiểm định:

F=R1((k −1)−1)

Page 15 of 24

2 Khuyết tật phương sai sai số ngẫu nhiên

Heteroskedasticity Test: WhiteNull hypothesis: Homoskedasticity

Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 07/06/21 Time: 22:13Sample: 1 65Included observations: 65

2+ViKiểm định cặp giả thuyết:

H0: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi H1: Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%.Theo báo cáo:

Page 16 of 24

P – value = 0.9350 > α = 0.05 Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định White, mô hình có phươngsai sai số ngẫu nhiên không đổi.

3 Khuyết tật t† tương quan

3.1 Kiểm định Durbin – Waston

Dependent Variable: TNMethod: Least SquaresDate: 07/02/21 Time: 00:38Sam ple: 1 65Included observations : 65

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb GT0.5787730.1437954.0249810.0002TU-0.9894080.224553-4.4061160.0000KH6.78E-052.35E-052.8876800.0054C-25.9767616.99524-1.5284730.1316R-squared0.463005 Mean dependent var7.850769Adjusted R-squared0.436596 S.D dependent var3.476174S.E of regress ion2.609225 Akaike info criterion4.815547Sum s quared resid415.2915 Schwarz criterion4.949356Log likelihood-152.5053 Hannan-Quinn criter.4.868343F-statistic17.53173 Durbin-Watson s tat1.468129Prob(F-statistic)0.000000

Phát hiện tự tương quan bậc 1 bằng phương pháp kiểm định Durbin – Waston:Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: ρ=0 (Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 1)H1: ρ ≠ (Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 1)Sử dụng thống kê d:

(ei−¿ i−1)2

Với n = 65, k’ = k – 1 = 3, α = 0.05, ta có:dL = 1.480

dU = 1.689

4 - d = 4 - 1.480 = 2.520L

4 - d = 4 - 1.689 = 2.311U

Page 17 of 24

Tự tươngquan (+)

Không có kếtluận

Không có tựtương quan

Không có kếtluận

Tự tươngquan (-)

Included observations: 65

Presam ple miss ing value lagged residuals s et to zero.

ei=α1+α2KHi+α3TUi+α4¿i+α5ei−1+α6 i−2e +ViKiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2.H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2.Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%.Theo báo cáo:

P – value = 0.0674 > α = 0.05 Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Breusch Godfrey, mô hìnhkhông có tự tương quan bậc 2.

Included observations : 65

Presam ple miss ing value lagged res iduals set to zero.

ei=α1+α2KHi+α3TUi+α4¿i+α5ei−1+α6ei−2+α7ei−3+ViKiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 3.H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 3.Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%.Theo báo cáo:

P – value = 0.1475 > α = 0.05 Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Breusch Godfrey, mô hìnhkhông có tự tương quan bậc 3.

Page 20 of 24

Phát hiện khuyết tật mô hình bỏ sót biến bằng phương pháp kiểm định Ramsey:Hồi quy mô hình:

TNi=α1+α2KHi+α3TUi+α4¿i+α5TN^2i+α6^TNi3+VKiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến.H1: Mô hình ban đầu có bỏ sót biến.Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%.Theo báo cáo:

P – value = 0.7685 > α = 0.05

Page 21 of 24

Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Ramsey, mô hình không bỏsót biến.

5 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Trong các mô hình hồi quy, khi tiến hành phương pháp OLS, ta luôn giảthiết sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn Tuy nhiên trong thực tế giả thiết nàycó thể bị vi phạm, ta có thể sử dụng phương pháp kiểm định Jarque Bera để kiểmtra điều này.

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.H1: Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn.Sử dụng Eviews để lấy báo cáo kiểm định Jarque Bera:

Series: ResidualsSample 1 65Observations 65Mean -6.35e-15Median 0.061858Maximum 5.707026Minimum -5.653108Std Dev 2.547338Skewness 0.044874Kurtosis 2.698666Jarque-Bera 0.267737Probability 0.874705Sử dụng giá trị P – value với mức ý nghĩa α = 5%.

Theo báo cáo:

P – value = 0.874705 > α = 0.05 Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Jarque Bera, sai số ngẫunhiên có phân phối chuẩn.

Page 22 of 24

PHẦN 6 DỰ BÁO

Khi Việt Nam có thêm một tỉnh thành với số cuộc kết hôn (KH) là 6500cuộc, độ tuổi kết hôn trung bình lần đầu (TU) là 30 tuổi và tỷ lệ giới tính (GT) là104% thì tỷ lệ gia tăng tự nhiên nằm trong khoảng từ 3.768897% đến12.54157%.

Ta có đồ thị dự báo:

TYLETANGTN± 2 S.E.

Forecast: TYLETANGTNActual: TNForecast sample: 1 66Included observations: 66Root Mean Squared Error 2.527667Mean Absolute Error 1.988469Mean Abs Percent Error NATheil Inequality Coef 0.150733 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.190161 Covariance Proportion 0.809839Theil U2 Coefficient NASymmetric MAPE 29.47261

Page 23 of 24

Kiểm định bỏ sót biến thích hợp bằng kiểm định Ramsey, ta thấy được môhình ban đầu không bỏ sót biến

Kiểm định phân phối chuẩn bằng kiểm định Jarque Bera cho thấy mô hìnhban đầu có phân phối chuẩn.

Do là lần đầu chúng em thực hiện nghiên cứu nên bài làm còn có nhiều saisót Em mong thầy cô thông cảm và góp ý để chúng em có thể hoàn thiện bàitiếp theo tốt hơn.

Em xin trân trọng cảm ơn!

Page 24 of 24