- Trang Chủ
- Ngân hàng - Tín dụng
- Tên đề tài: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả sản xuất kinh doanh (GDP) ngành thủy sản tại thành phố HCM thời kỳ 2000 - 2009
Xem mẫu
- KHOA: QUẢN TRỊ KINH
DOANH
Tiểu luận môn:
KINH TẾ LƯỢNG
Tên đề tài: Phân tích các nhân
tố ảnh hưởng đến kết quả sản
xuất kinh doanh (GDP) ngành
thủy sản tại thành phố HCM
thời kỳ 2000 - 2009
- NHÓM BANK CURRENCY
Đỗ Đức Đông 11011327
Chu Thị Thúy Nga 11009287
Trần Trọng Nghĩa 11011187
Nguyễn Tiến Sáu 11010727
Nguyễn Trọng Quý 11009217
Kiều Duy Đại 11010397
- ĐẶT VẤN ĐỀ
- TRÌNH BÀY
CHƯƠNG 1 CHƯƠNG 2 CHƯƠNG 3 CHƯƠNG 4
PHƯƠNG
PHÁP
NGHIÊN
CỨU, THU NHẬN
THẬP SỐ THIẾT ĐỊNH,
LIỆU VÀ LẬP MÔ ĐÁNH GIÁ
THỰC HÌNH THỰC V À ĐỀ
HIỆN ĐỀ TỔNG HIỆN DỰ XUẤT –
TÀI QUÁT HẠN CHẾ
BÁO
- CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU, THU THẬP SỐ
LIỆU VÀ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI
Phương pháp nghiên cứu
q
Phương pháp thu thập số liệu
q
và thực hiện đề tài
2000 2001 … 2008
2009
- Phương pháp nghiên cứu
q
Dựa trên các cơ sở…
Sau khi thu thập số liệu từ 10 năm
Thiết lập mô hình các nhân tố ảnh hưởng
kết quả sản xuất kinh doanh ngành thủy sản
Kết quả sản xuất kinh doanh là một
v
yếu tố định lượng có được sau quá
trình hoàn thành sản xuất.
- Phương pháp thu thập số liệu và thực hiện đề
q
tài
Nhóm đã tiến hành thu thập số liệu của thành phố Hồ Chí
Ø
Minh trên trang web của Tổng cục thống kê.
Nhóm đã tiến hành chọn lọc thông tin và số liệu, tiến hành hồi
Ø
quy, kiểm định hệ số hồi quy và sự phù hợp của mô hình, hệ số
xác định và thực hiện dự báo dựa trên 10 mẫu quan sát thu thập
được.
Trong quá trình tiến hành thực hiện đề tài, nhóm đã sử
Ø
dụng kiến thức của môn kinh tế lượng cùng với sự hỗ trợ
của các phần mềm như: word, excel, spss để hoàn thành
đề tài.
- CHƯƠNG 2: THIẾT LẬP MÔ HÌNH
TỔNG QUÁT
Mô hình tổng quát:
v
Y = C1 + C2X2i + C3X3i + C4X4i + C5X5i + C6X6i + C7X7i + Ui
Mô hình hồi quy gốc:
v
Mô hình hồi quy sửa đổi lần 1:
v
Mô hình hồi quy sửa đổi lần 2:
v
Mô hình hồi quy cuối cùng được chấp nhận:
v
- Mô hình hồi quy gốc:
v
Y = -553,952 + 22,587X2i – 6,211X3i + 3,404X4i + 0,003X5i + 0,000X6i + 0,119X7i
- Mô hình hồi quy gốc:
v
Kiểm định độ chặt chẽ của mô hình
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R2 = 0).
H1: Tồn tại mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R2 ≠ 0).
Theo kết quả báo cáo, ta có F = 125,812 > F(α, 6, n-7) = 8,9406=> Bác b ỏ H0,
chấp nhận H1.
Vậy, mô hình có ý nghĩa với độ tin cậy là 95%.
Sig là mức ý nghĩa của hàm số hồi quy sig = 0,001 < 0,05 là hàm số được ch ấp
nhận.
Model Summary
Adjusted R Std. Error of the
Model R R Square Square Estimate
1
.998a .996 .988 10.4928869
- Mô hình hồi quy gốc:
v
Kiểm định độ chặt chẽ của mô hình
ANOVAb
Sum of Mean
Model Squares df Square F Sig.
1 Regressio 125.81
83112.034 6 13852.006 .001a
n 2
Residual
330.302 3 110.101
Total
83442.336 9
- Mô hình hồi quy gốc:
v
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các tham số:
+ Kiểm định C2:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X2i (C2 = 0).
H1: Biến X2i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C2 ≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có tc2 = 3,198 > t(α/2;n-7) = 3,1824 => Bác bỏ H0,
chấp nhận H1.
Vậy, biến X2i có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy là 95%.
+ Kiểm định C3:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X3i (C3 = 0).
H1: Biến X3i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C3 ≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có tc3 = -2,551 > - t(α/2;n-7) = -3,1824 => Ch ấp
nhận H0, bác bỏ H1.
Vậy, biến X3i không có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy 95%.
- Mô hình hồi quy gốc:
v
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các tham số:
+ Kiểm định C4:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X4i (C4 = 0).
H1: Biến X4i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C4 ≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có tc4 = 3,490 > t(α/2;n-7) = 3,1824 => Bác b ỏ H0, ch ấp
nhận H1.
Vậy, biến X4i có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy 95%.
+ Kiểm định C5:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X5i (C5 = 0).
H1: Biến X5i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C5 ≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có tc5 = 1,249 < t(α/2;n-7) = 3,1824 => Chấp nh ận H0,
bác bỏ H1.
Vậy, biến X5i không có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy 95%.
- Mô hình hồi quy gốc:
v
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các tham số:
+ Kiểm định C6:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X6i (C6 = 0).
H1: Biến X6i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C6 ≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có tc6 = -0,352 > - t(α/2;n-7) = -3,1824 => Ch ấp nh ận
H0, bác bỏ H1.
Vậy, biến X6i không có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy 95%.
+ Kiểm định C7:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X7i (C7 = 0).
H1: Biến X7i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C7 ≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có tc7 = 5,726 > t(α/2;n-7) = 3,1824 => Bác bỏ H0,
chấp nhận H1.
Vậy, biến X7i có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy 95%.
- Mô hình hồi quy sửa đổi lần 1
v
Y = -426,904 + 14,293X2i +2,008X4i + 0,109X7i
- Mô hình hồi quy sửa đổi lần 1
v
Kiểm định độ chặt chẽ của mô hình:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R2 = 0).
H1: Tồn tại mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R2 ≠ 0).
Theo kết quả báo cáo, ta có F = 85,039 > F(α, 3, n-4) = 4,7571=> Bác b ỏ H0, ch ấp
nhận H1.
Vậy, mô hình có ý nghĩa với độ tin cậy là 95%.
Sig là mức ý nghĩa của hàm số hồi quy sig = 0,000 < 0,05 là hàm số đ ược ch ấp
nhận.
Model Summary
Std. Error of the
Model R R Square Adjusted R Square Estimate
1
.988a .977 .966 17.8762628
- Mô hình hồi quy sửa đổi lần 1
v
Kiểm định độ chặt chẽ của mô hình:
ANOVAb
Sum of Mean
Model Squares df Square F Sig.
1 Regressio
81524.97 27174.99
n 3 85.039 .000a
1 0
Residual
1917.365 6 319.561
Total
83442.33
9
6
- Mô hình hồi quy sửa đổi lần 1
v
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các tham số:
+ Kiểm định C2:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X2i (C2 = 0).
H1: Biến X2i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C2 ≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có tc2 = 1,558 < t(α/2;n-4) = 2,4469 => Chấp nhận H0, bác bỏ
H1. Vậy, biến X2i không có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy là 95%.
+ Kiểm định C4:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X4i (C4 = 0).
H1: Biến X4i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C4 ≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có tc4 = 4,336 > t(α/2;n-4) = 2,4469 => Bác bỏ H0, chấp nhận
H1. Vậy, biến X4i có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy 95%.
- Mô hình hồi quy sửa đổi lần 1
v
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các tham số:
+ Kiểm định C7:
H0: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và
biến X7i (C7 = 0).
H1: Biến X7i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C7 ≠
0).
Theo kết quả hồi quy, ta có tc7 = 3,109 > t(α/2;n-4) =
2,4469 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Vậy, biến X7i có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ
tin cậy 95%.
- Mô hình hồi quy sửa đổi lần 2
v
Y = -684,857 + 2,639X4i + 0,161X7i
nguon tai.lieu . vn