Tiểu luận
Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến
kết quả sản xuất kinh doanh (GDP)
của ngành thủy sản tại thành phố Hồ
Chí Minh trong giai đoạn 10 năm từ
năm 2000 đến năm 2009
trang 1
MỤC LỤC
ĐẶT VẤN ĐỀ 2
Chương 1: Phương pháp nghiên cứu, thu thập số liệu
và thực hiện đề tài 4
1.1 Phương pháp nghiên cứu 4
1.2 Phương pháp thu thập số liệu và thực hiện đề tài 4
Chương 2: Thiết lập mô hình tổng quát 6
2.1 Mô hình tổng quát 6
2.2 Mô hình hồi quy gốc 6
2.3 Mô hình hồi quy sửa đổi lần 1 8
2.4 Mô hình hồi quy sửa đổi lần 2 9
2.5 Mô hình hồi quy cuối cùng được chấp nhận 10
Chương 3: Thực hiện dự báo 11
3.1 Dự báo điểm 11
3.2 Dự báo khoảng 11
Chương 4: Nhận định, đánh giá và đề xuất – hạn chế 12
4.1 Nhận định, đánh giá 12
4.2 Đề xuất 13
4.3 Hạn chế 13
Phụ lục 1 14
Phụ lục 2 15
Phụ lục 3 18
Phụ lục 4 20
Phụ lục 5 22

(GDP) của ngành thủy sản tại thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 10 năm
từ năm 2000 đến năm 2009” để có thể đưa ra kết luận, giải pháp nhằm cải thiện
và nâng cao kết quả sản xuất kinh doanh ngành thủy sản tại thành phố Hồ Chí
Minh.
trang 3
trang 4
trang 5
Chương 1
PHƯ
ƠNG
PHÁ
P
NGH
IÊN
CỨU
,
THU
THẬ
P SỐ
LIỆ
U VÀ
THỰ
C
HIỆ
trang 6
N ĐỀ
TÀI
1 Phương pháp nghiên cứu
Sau khi thu thập số liệu từ 10 năm, chúng tôi thiết lập mô hình các nhân tố
ảnh hưởng đến kết quả sản xuất kinh doanh (GDP) của ngành thủy sản ở

0
: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R
2
= 0).
H
1
: Tồn tại mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R
2
≠ 0).
Theo kết quả báo cáo, ta có F = 125,812 > F
(α, 6, n-7)
= 8,9406=> Bác bỏ H
0
, chấp
nhận H
1
. 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 chấp
nhận.
 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các tham số:
+ Kiểm định C
2
:
H
0
: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X2i (C
2
= 0).
H
1

= -2,551 > - t
(α/2;n-7)
= -3,1824 => Chấp nhận H
0
,
bác bỏ H
1
. Vậy, biến X3i không có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin
cậy 95%.
+ Kiểm định C
4
:
H
0
: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X4i (C
4
= 0).
H
1
: Biến X4i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C
4
≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có t
c4
= 3,490 > t
(α/2;n-7)
= 3,1824 => Bác bỏ H
0
, chấp
nhận H

0
: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X6i (C
6
= 0).
H
1
: Biến X6i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C
6
≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có t
c6
= -0,352 > - t
(α/2;n-7)
= -3,1824 => Chấp nhận H
0
,
bác bỏ H
1
. Vậy, biến X6i không có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin
cậy 95%.
trang 10
+ Kiểm định C
7
:
H
0
: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X7i (C
7
= 0).
H

(α, 3, n-4)
= 4,7571=> Bác bỏ H
0
, chấp
nhận H
1
. 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 được chấp
nhận.
 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các tham số:
+ Kiểm định C
2
:
H
0
: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X2i (C
2
= 0).
H
1
: Biến X2i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C
2
≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có t
c2
= 1,558 < t
(α/2;n-4)
= 2,4469 => Chấp nhận H
0
, bác

:
H
0
: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X7i (C
7
= 0).
H
1
: Biến X7i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C
7
≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có t
c7
= 3,109 > t
(α/2;n-4)
= 2,4469 => Bác bỏ H
0
, chấp
nhận H
1
. Vậy, biến X7i có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy 95%.
5 Mô hình hồi quy sửa đổi lần 2:
(Xem phụ lục 5)
Y = -684,857 + 2,639X4i + 0,161X7i
 Kiểm định độ chặt chẽ của mô hình:
H
0
: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R
2
= 0).

Theo kết quả hồi quy, ta có t
c4
= 10,643 > t
(α/2;n-3)
= 2,3646 => Bác bỏ H
0
, chấp
nhận H
1
. Vậy, biến X4i có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy 95%.
+ Kiểm định C
7
:
H
0
: Không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến X7i (C
7
= 0).
H
1
: Biến X7i có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (C
7
≠ 0).
Theo kết quả hồi quy, ta có t
c7
= 13,853 > t
(α/2;n-4)
= 2,3646 => Bác bỏ H
0
, chấp

Y = -684,857 + 2,639X4i + 0,161X7i +Ui
 Phân tích:
- Ý nghĩa của các tham số trong mô hình:
+ C
4
= 2,639 Cho biết với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi số
tàu đánh bắt hải sản xa bờ tăng (giảm) 1 chiếc thì kết quả sản xuất kinh
doanh ngành thủy sản ở thành phố Hồ Chí Minh tăng (giảm) 2,639 tỷ
đồng.
+ C
7
= 0,161 Cho biết với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi dân
số trung bình ở thành phố Hồ Chí Minh tăng (giảm) 1 nghìn người thì
kết quả sản xuất kinh doanh ngành thủy sản ở thành phố Hồ Chí Minh
tăng (giảm) 0,161 tỷ đồng.
- Ý nghĩa của R
2
:
R
2
= 0, 968 Cho biết rằng mức độ phù hợp của mô hình là tương đối chặt
chẽ, các yếu tố: diện tích mặt nước nuôi trồng thủy sản, tổng công suất
trang 13
các tàu đánh bắt hải sản xa bờ, số tàu đánh bắt hải sản xa bờ, dân số
trung bình ở thành phố Hồ Chí Minh đã giải thích được 96,8% sự thay
đổi của kết quả sản xuất kinh doanh ngành thủy sản ở thành phố Hồ Chí
Minh.
Chương 2
THỰC HIỆN DỰ BÁO
7 Dự báo điểm:

sản xuất kinh doanh ngành thủy sản tại tp.HCM, tuy nhiên tác động lơn nhất
vẫn là việc ứng dụng công nghệ hiện đại vào ngành thủy sản, cả trong nuôi
trồng, khai thác lẫn chế biến…Điều này theo thực tế là rất đúng vì hiện nay ở
tp.HCM nói riêng và cả nước nói chung phần lớn chưa ứng dụng các công nghệ
hiện đại vào hoạt động sản xuất ngành thủy sản . Nguyên nhân nằm ở chính
trình độ lao động và sự phát triển nền khoa học công nghệ của nước ta. Mặt
khác do nguồn tài chính còn hạn hẹp chưa đủ để đáp ứng cho việc cung cấp các
nguồn lực cho việc đầu tư sản xuất.
- Dân số cũng chính là một nhân tố có ảnh hưởng đến kết quả sản xuất
kinh doanh của ngành thủy sản tp.HCM, tuy mức độ ảnh hưởng không lớn
nhưng cũng làm tăng phần nào giá trị sản xuất ngành thủy sản, bởi dân số
chính là nguồn lao động sản xuất và cũng chính là nguồn tiêu thụ sản phẩm .
- Ngoài các nhân tố chủ quan ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh ngành
thủy sản ở tp.HCM thì còn tác động của khá nhiều các nhân tố khách quan
khác như sự biến đổi của khí hậu, mực nước biển, các thiên tai như bão lũ, mưa
lớn, ngập lụt…Tuy nhiên , do lấy các tiêu chí thống kê theo năm nên việc
nghiên cứu về các nhân tố định tính nhóm chưa khảo sát được.
10 Đề xuất:
Qua các nhận định đánh giá trên, nhóm có 1 số đề xuất để tp.HCM nói riêng
và cả nước nói chung có thể cải thiện và nâng cao kết quả sản xuất kinh doanh
ngành thủy sản:
trang 15
- Học hỏi, tiếp thu các sản phẩm khoa học công nghệ tiên tiến của các
nước trên thế giới, phát triển nền khoa học công nghệ đất nước.
- Nâng cao trình độ của lược lượng lao động để có thể phát huy hết khả
năng lao động, ứng dụng một cách nhanh chóng và hiệu quả khoa học công
nghệ hiện đại vào hoạt động sản xuất của ngành.
- Phát triển kinh tế để tăng cường vốn đầu tư, nguyên vật liệu…vào sản
xuất, nhất tăng số tàu đánh bắt hải sản xa bờ.
- Sản xuất đi đôi với việc bảo vệ môi trường nhằm hạn chế các thiên tai,

ha
+ Giá trị sản xuất thủy sản tăng
nếu diện tích mặt nước nuôi
trồng thủy sản tăng.
X3i Tổng công suất
các tàu đánh bắt
hải sản xa bờ
CV - Giá trị sản xuất thủy sản tăng
nếu tổng công suất các tàu
đánh bắt hải sản xa bờ giảm
X4i Số tàu đánh bắt
hải sản xa bờ
Chiếc + Giá trị sản xuất thủy sản tăng
nếu số tàu đành bắt hải sản
xa bờ tăng
X5i Sản lượng thủy
sản khai thác
Tấn + Giá trị sản xuất thủy sản tăng
nếu sản lượng thủy sản khai
thác tăng
X6i Sản lượng thủy
sản nuôi trồng
Tấn + Giá trị sản xuất thủy sản
tăng nếu sản lượng thủy sản
nuôi trồng tăng
X7i Dân số trung
bình
Nghìn
người
+ Giá trị sản xuất thủy sản tăng

81.8 121 33
Sản lượng thủy sản khai thácở thành phố HCM trung bình mỗi năm (X5i)
Trung bình Cao nhất Thấp nhất
20819 25612 14404
trang 19
Sản lượng thủy sản nuôi trồngở thành phố HCM trung bình mỗi năm (X6i)
Trung bình Cao nhất Thấp nhất
30334.7 38610 19809
Dân số trung bình ở thành phố HCM trung bình mỗi năm (X7i)
Trung bình Cao nhất Thấp nhất
6174.65 7196.1 5274.9
trang 20
PHỤ LỤC 3
MÔ HÌNH HỒI QUY GỐC
GET
FILE='C:\Users\AminBee\Desktop\HOAN [email protected]'.
DATASET NAME DataSet0 WINDOW=FRONT.
REGRESSION
/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS CI R ANOVA
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT Y
/METHOD=ENTER X2I X3I X4I X5I X6I X7I.
Regression
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate

Regression
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate
1 .988
a
.977 .966 17.8762628
a. Predictors: (Constant), DIEN TICH MAT NUOC NUOI TRONG(NGHIN
HA), SO TAU(CHIEC), DAN SO (NGHIN NGUOI)
ANOVA
b
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 81524.971 3 27174.990 85.039 .000
a
Residual 1917.365 6 319.561
Total 83442.336 9
a. Predictors: (Constant), DIEN TICH MAT NUOC NUOI TRONG(NGHIN HA), SO TAU(CHIEC),
DAN SO (NGHIN NGUOI)
b. Dependent Variable: GIA TRI SAN XUAT THUY SAN (TY DONG)
trang 23
trang 24
PHỤ LỤC 5
MÔ HÌNH HỒI QUY SỬA ĐỔI LẦN 2
REGRESSION
/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS CI R ANOVA
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN