1 Dữ liệu từ Worldbank_Chỉ số về số tiền đầu tư vào quân sự của Việt Nam qua các năm

1.1 Giới thiếu Indicator

  • MIL: Đây là mã loại chỉ số, trong trường hợp này nó đại diện cho dữ liệu liên quan đến quân sự.

  • XPND: Đây là từ viết tắt của “expenditure”, tức là số tiền chi tiêu.

  • GD: Đây là từ viết tắt của “Gross Domestic”, tức là trong phạm vi GDP.

  • ZS: Đây là từ viết tắt của “percent of GDP”, tức là phần trăm của GDP.

  • Như vậy, “MS.MIL.XPND.GD.ZS” có nghĩa là “Số tiền đầu tư vào quân sự tính theo phần trăm của GDP” của mỗi quốc gia. Điều này cho biết tỷ lệ chi tiêu của mỗi quốc gia vào quân sự so với GDP của họ, cung cấp một cái nhìn về mức độ chi tiêu quân sự so với quy mô kinh tế của quốc gia đó.

library(WDI)
vn <- WDI(country = "VN", indicator = "MS.MIL.XPND.GD.ZS" , start = 2000, end = 2020)
hh <- vn %>% select(year,MS.MIL.XPND.GD.ZS)
d <- na.omit(hh)
names(d) <- c("Năm", "Chỉ số")
head(d)
##    Năm   Chỉ số
## 3 2018 2.284570
## 4 2017 2.267970
## 5 2016 2.442961
## 6 2015 2.361156
## 7 2014 2.285508
## 8 2013 2.176850

1.2 Phân tích bằng đồ thị

library(ggplot2)
ggplot(data = vn, aes(x = year, y = MS.MIL.XPND.GD.ZS )) +
  geom_line() +
 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE ) +   
  labs(title = "% theo GDP chỉ tiền đầu tư cho quân sự của Việt Nam (2003 - 2018)",
       x = "năm",
       y = "% theo GDP") +
  theme_minimal()
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
## Warning: Removed 5 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).
## Warning: Removed 5 rows containing missing values (`geom_line()`).

Nhận xét

  • Trend chung: Biểu đồ cho thấy một trend tăng dần trong chi phí quân sự của Việt Nam từ năm 2003 đến năm 2018.

  • Điều này cho thấy sự tăng cường đầu tư vào lĩnh vực quốc phòng trong thời kỳ này.

  • Biến động năm: Có một số biến động trong chi phí quân sự qua các năm, nhưng trend chung vẫn là tăng dần. Có thể có những sự biến động này do các sự kiện đặc biệt hoặc thay đổi trong chính sách quốc phòng.

  • Có thể so sánh với các quốc gia khác: Để đánh giá tốt hơn về vị thế của Việt Nam trong khu vực và trên thế giới, có thể so sánh dữ liệu chi phí quân sự của Việt Nam với các quốc gia khác.

d2 <- vn[(14:18),]
d2
##     country iso2c iso3c year MS.MIL.XPND.GD.ZS
## 14 Viet Nam    VN   VNM 2007          2.304757
## 15 Viet Nam    VN   VNM 2006          1.938365
## 16 Viet Nam    VN   VNM 2005          1.780961
## 17 Viet Nam    VN   VNM 2004          2.014380
## 18 Viet Nam    VN   VNM 2003          2.128641
library(ggplot2)
ggplot(data = d2, aes(x = year, y = MS.MIL.XPND.GD.ZS )) +
  geom_line() +
 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE ) +   
  labs(title = "% theo GDP chỉ tiền đầu tư cho quân sự của Việt Nam (2003 - 2007)",
       x = "năm",
       y = "% theo GDP") +
  theme_minimal()
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Nhận xét - Trong giai đoạn từ 2003 đến 2007, có một số nhận xét có thể được thực hiện dựa trên biểu đồ chi phí quân sự của Việt Nam:

  • Tăng trưởng đáng kể: Trong giai đoạn này, có một tăng trưởng đáng kể trong chi phí quân sự của Việt Nam. Điều này có thể phản ánh cam kết của chính phủ đối với việc tăng cường năng lực quốc phòng, có thể do mối lo ngại về tình hình an ninh khu vực hoặc các yếu tố khác như mục tiêu phát triển quân sự.

  • Sự ổn định: Trong giai đoạn này, không có biến động lớn trong chi phí quân sự so với những năm tiếp theo. Sự ổn định này có thể phản ánh sự ổn định chính trị và kinh tế trong nước trong thời kỳ này.

  • Tính chất chính sách: Có thể có các quyết định chính sách quốc phòng đặc biệt trong giai đoạn này, dẫn đến sự tăng cường đầu tư vào lĩnh vực quốc phòng. Các sự kiện đặc biệt hoặc thay đổi trong môi trường an ninh khu vực có thể đã ảnh hưởng đến việc xác định chiến lược này.

d3 <- vn[(9:13),]
d3
##     country iso2c iso3c year MS.MIL.XPND.GD.ZS
## 9  Viet Nam    VN   VNM 2012          2.156886
## 10 Viet Nam    VN   VNM 2011          1.982100
## 11 Viet Nam    VN   VNM 2010          2.305049
## 12 Viet Nam    VN   VNM 2009          2.265209
## 13 Viet Nam    VN   VNM 2008          2.156373
library(ggplot2)
ggplot(data = d3, aes(x = year, y = MS.MIL.XPND.GD.ZS )) +
  geom_line() +
 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE ) +   
  labs(title = "% theo GDP chỉ tiền đầu tư cho quân sự của Việt Nam (2008 - 2012)",
       x = "năm",
       y = "% theo GDP") +
  theme_minimal()
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Nhận xét

  • Trong giai đoạn từ 2008 đến 2012, có một số nhận xét có thể được thực hiện dựa trên biểu đồ chi phí quân sự của Việt Nam:

  • Tăng trưởng ổn định: Trong giai đoạn này, có sự tăng trưởng ổn định trong chi phí quân sự của Việt Nam. Dù không có sự tăng trưởng đột ngột như trong một số giai đoạn khác, nhưng chi phí vẫn duy trì một mức độ tăng trưởng ổn định.

  • Ảnh hưởng của sự kiện toàn cầu: Giai đoạn từ 2008 đến 2012 là thời kỳ của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu (2008) và sau đó là một số biến động kinh tế toàn cầu. Những sự kiện này có thể đã ảnh hưởng đến sự tăng trưởng của chi phí quân sự, có thể dẫn đến sự điều chỉnh trong chiến lược quốc phòng của Việt Nam.

  • Ổn định chính trị và an ninh: Trong giai đoạn này, có sự ổn định chính trị và an ninh trong nước, điều này có thể đã ảnh hưởng tích cực đến việc duy trì mức độ tăng trưởng ổn định của chi phí quân sự.

  • Chính sách quốc phòng và chiến lược: Có thể đã có sự điều chỉnh trong chính sách quốc phòng và chiến lược của Việt Nam trong giai đoạn này, dẫn đến sự ổn định hoặc điều chỉnh trong chi phí quân sự.

library(ggplot2)
d4 <- vn[(3:8),]
ggplot(data = d4, aes(x = year, y = MS.MIL.XPND.GD.ZS )) +
  geom_line() +
 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE ) +   
  labs(title = "% theo GDP chỉ tiền đầu tư cho quân sự của Việt Nam (2013 - 2018)",
       x = "năm",
       y = "% theo GDP") +
  theme_minimal()
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Nhận xét

  • Dựa vào đồ thị ta thấy được, % theo GDP chỉ số tiền đầu tư vào quân sự cho sự suy giảm đáng đáng kể từ 2016.

Tuy nhiên, không thể hoàn toàn dựa vào % GDP mà đánh giá số tiền đầu tư của nhà nước vào quân sự được, bởi vì Việt Nam ta là một quốc gia đang phát triển, nên GDP tăng theo mỗi năm. Do đó,Phần % theo GDP có thể giảm, nhưng số tiền đầu tư vào quân có thể sẽ tăng.

Chỉ số % GDP đầu tư vào quân sự của một quốc gia có thể bị ảnh hưởng bởi một loạt các yếu tố, bao gồm:

  • Tình hình an ninh và quốc phòng: Mức độ đe dọa an ninh và quốc phòng của một quốc gia có thể tăng cường hoặc giảm bớt sự đầu tư vào lĩnh vực quân sự. Sự xuất hiện của các mối đe dọa như xung đột biên giới, mối quan hệ quốc tế căng thẳng hoặc nguy cơ xâm lược có thể thúc đẩy việc tăng chi tiêu quân sự.

  • Chính sách quốc phòng: Sự ưu tiên của chính phủ đối với ngành quốc phòng cũng có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ đầu tư vào quân sự. Một chính phủ có chính sách quốc phòng mạnh mẽ có thể dành nhiều nguồn lực cho việc tăng cường lực lượng vũ trang và cơ sở hạ tầng quốc phòng.

  • Tình hình kinh tế: Sức khỏe kinh tế của một quốc gia cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng và ý chí đầu tư vào lĩnh vực quân sự. Khi kinh tế phát triển và ổn định, quốc gia có thể dễ dàng chi trả cho quân sự hơn.

  • Áp lực quốc tế: Áp lực từ cộng đồng quốc tế, như các hiệp định về kiểm soát vũ khí, có thể làm giảm sự gia tăng trong đầu tư vào quân sự.

  • Chính sách quốc tế: Mối quan hệ với các quốc gia khác cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định đầu tư vào quân sự. Một quốc gia có quan hệ giao thương và hòa bình với các nước láng giềng có thể giảm chi tiêu quân sự.

  • Các yếu tố địa lý và chiến lược: Vị trí địa lý của quốc gia, đặc biệt là trong mối quan hệ với các quốc gia khác trong khu vực, cũng có thể ảnh hưởng đến việc đầu tư vào quân sự.

2 Dữ liệu từ IMF

tmp1 <- load_datasets('FDI') 
FDI <- tmp1$get_series(freq = 'A', ref_area = c('VN', 'TL'), indicator = 'FD_FD_IX')
names(FDI) <- c('ThoiGian','FDI_TL','FDI_VN')
FDI <- (tail(FDI, 20))

Giải thích chunk:

2.1 Giải thích bộ dữ liệu:

FDI
##    ThoiGian             FDI_TL            FDI_VN
## 23     2002 0.0721581354737282  0.35074570775032
## 24     2003 0.0739179328083992 0.342065870761871
## 25     2004 0.0804163441061974 0.306085616350174
## 26     2005 0.0915858596563339 0.379498094320297
## 27     2006 0.0923969373106956 0.390927076339722
## 28     2007 0.0858446955680847 0.406712234020233
## 29     2008 0.0829415544867516 0.409372210502625
## 30     2009 0.0809106603264809 0.457757085561752
## 31     2010 0.0805918872356415 0.441467791795731
## 32     2011 0.0865331217646599 0.345612317323685
## 33     2012 0.0966805517673492  0.34198409318924
## 34     2013  0.101540222764015  0.31557285785675
## 35     2014  0.103743351995945 0.393433481454849
## 36     2015 0.0940467864274979 0.361113339662552
## 37     2016 0.0923313647508621 0.361222118139267
## 38     2017  0.100959815084934 0.371686726808548
## 39     2018  0.102531664073467 0.381712466478348
## 40     2019 0.0971045196056366 0.347871840000153
## 41     2020  0.101687669754028 0.378649830818176
## 42     2021  0.102469384670258 0.382404714822769

Bộ dữ liệu về FDI của Việt Nam và Thái Lan từ những năm 2002 đến 2021.

  • FDI là viết tắt của “Foreign Direct Investment”, trong tiếng Việt dịch là “Đầu tư trực tiếp nước ngoài”.

  • FDI đề cập đến việc một tổ chức hoặc cá nhân từ một quốc gia đầu tư tiền, tài sản hoặc nguồn lực khác vào một quốc gia khác.

  • Điều quan trọng là FDI cho phép nhà đầu tư nước ngoài tham gia vào quản lý và hoạt động của doanh nghiệp hoặc dự án tại quốc gia đích mà họ đầu tư.

2.2 FDI Việt Nam theo thời gian:

library(ggplot2)
ggplot(data = FDI, aes(x = ThoiGian, y = FDI_VN)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "yellow") +  
  labs(title = "Dòng FDI qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "FDI")

Biểu đồ về FDI của Việt Nam cho ta thấy:

  • Giai đoạn 2002-2004 dòng vốn bị giảm liên tục.

  • Giai đoạn 2005-2010 đà tăng trưởng nhanh chóng. Trong giai đoạn này, Việt Nam đã chứng kiến một tăng trưởng đáng kể trong dòng FDI. Các chính sách hỗ trợ đầu tư nước ngoài, cải thiện môi trường kinh doanh và mở cửa thị trường đã thu hút một lượng lớn vốn đầu tư từ các nhà đầu tư quốc tế.

  • Giai đoạn 2011-2015 biến động và ổn định: Trong giai đoạn này, dòng FDI của Việt Nam có những biến động nhất định do ảnh hưởng của tình hình kinh tế thế giới và chính sách nội địa. Tuy nhiên, vẫn có sự ổn định và tổng thể, dòng FDI vẫn duy trì ở mức cao.

  • Giai đoạn 2016 - 2018 tăng trưởng mạnh mẽ: Trong giai đoạn này, Việt Nam tiếp tục thu hút một lượng lớn vốn đầu tư từ các nhà đầu tư quốc tế. Các chính sách cải cách kinh doanh, hạ tầng và lao động phát triển đã tạo ra một môi trường đầu tư hấp dẫn.

  • Giai đoẠN 2018 - 2021: Ổn định trong bối cảnh đại dịch: Trong bối cảnh đại dịch COVID-19, dòng FDI của Việt Nam vẫn duy trì ở mức ổn định, mặc dù có những thách thức mới từ sự biến động của thị trường thế giới và các yếu tố kinh tế xã hội nội địa.

Nhìn chung: dòng FDI của Việt Nam đã trải qua một hành trình đáng kể từ năm 2002 đến 2022, với những biến động và thách thức, nhưng vẫn giữ được sự ổn định và tăng trưởng. Việt Nam tiếp tục là một điểm đến hấp dẫn cho các nhà đầu tư quốc tế và có triển vọng tốt trong tương lai.

2.3 FDI Thái Lan qua thời gian:

library(ggplot2)
ggplot(data = FDI, aes(x = ThoiGian, y = FDI_TL)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "red") +  # Sử dụng stat = "identity" để biểu diễn giá trị FDI
  labs(title = "Dòng FDI qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "FDI")

Đây là biểu đồ về FDI của Thái Lan từ 2002 đến 2021:

  • Năm 2002 - 2006: Tăng trưởng ổn định: Trong giai đoạn này, Thái Lan đã thu hút một lượng lớn FDI từ các nhà đầu tư quốc tế, nhất là trong các lĩnh vực như công nghệ thông tin, dịch vụ tài chính và sản xuất. Chính sách thu hút đầu tư của Thái Lan đã thuận lợi cho các nhà đầu tư nước ngoài.

  • Năm 2007 - 2008: Tăng trưởng đột ngột: Trong giai đoạn này, Thái Lan đã gặp phải cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu, ảnh hưởng đến dòng FDI. Sự bất ổn chính trị và kinh tế đã làm giảm sự tự tin của các nhà đầu tư quốc tế và gây ra sự gián đoạn trong việc đầu tư vào Thái Lan.

  • Năm 2009 - 2013: Phục hồi và ổn định: Thái Lan đã bắt đầu phục hồi từ khủng hoảng tài chính, và dòng FDI đã trở lại ổn định. Chính phủ Thái Lan đã thực hiện các biện pháp khích lệ kinh tế và cải thiện môi trường đầu tư để thu hút lại sự quan tâm của các nhà đầu tư quốc tế.

  • Năm 2014 - 2021: Biến động và thách thức: Trong giai đoạn này, Thái Lan tiếp tục đối mặt với các thách thức từ môi trường kinh doanh và chính trị không ổn định. Sự bất ổn chính trị và biến động chính sách đã tạo ra sự không chắc chắn cho các nhà đầu tư quốc tế và làm giảm sự hấp dẫn của Thái Lan đối với FDI.

Nhận xét chung: dòng FDI của Thái Lan từ năm 2002 đến 2021 đã trải qua nhiều biến động và thách thức, nhưng vẫn giữ được sự ổn định và có tiềm năng phát triển trong tương lai nếu các vấn đề chính trị và kinh tế được giải quyết.

Các yếu tố ảnh hưởng đến FDI:

Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến dòng FDI (Foreign Direct Investment - Đầu tư trực tiếp nước ngoài) của một quốc gia. Dưới đây là một số yếu tố quan trọng:

  • Chính sách đầu tư và hỗ trợ: Chính sách đầu tư của một quốc gia, bao gồm các biện pháp khuyến khích, bảo vệ và hỗ trợ đầu tư, đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút FDI. Một môi trường đầu tư ổn định, dễ dàng tiếp cận và hỗ trợ cho các nhà đầu tư nước ngoài sẽ làm tăng sự hấp dẫn của một quốc gia.

  • Tài chính và thị trường tài chính: Sự ổn định tài chính và các cơ sở hạ tầng tài chính, cùng với tính thanh khoản và tính minh bạch của thị trường tài chính, cũng là yếu tố quan trọng cho sự thu hút FDI.

  • Kích thước thị trường và tiềm năng tăng trưởng: Kích thước của thị trường và tiềm năng tăng trưởng kinh tế của một quốc gia là một yếu tố quan trọng trong việc thu hút FDI. Các nhà đầu tư thường tìm kiếm thị trường lớn và có tiềm năng phát triển để đầu tư.

  • Lao động và nhân lực: Sự sẵn có và chất lượng của lao động cũng là một yếu tố quan trọng. Các nhà đầu tư thường tìm kiếm các quốc gia có nguồn nhân lực giá rẻ và có kỹ năng phù hợp với yêu cầu sản xuất.

  • Kỹ thuật và Công nghệ: Sự phát triển của kỹ thuật và công nghệ là một yếu tố quyết định trong việc thu hút FDI, vì các công ty thường tìm kiếm các quốc gia có cơ sở hạ tầng kỹ thuật và công nghệ tiên tiến.

  • Chính sách thương mại và thuế: Chính sách thương mại và thuế ảnh hưởng đến chi phí sản xuất và lợi nhuận của các nhà đầu tư nước ngoài, và do đó cũng ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của họ.

---
title: "Nhiệm vụ 6"
author: "Nhhao"
date: "16/03/2024"
output:
  html_document: 
    code_download: true
    code_folding: hide
    toc_float: true
    toc: true
    number_sections: true
---


```{r setup, include=FALSE}
library(WDI)
library(tidyverse)
library(scales)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(datasets)
```
 
<style>
body {
  font-family: "Times New Roman", sans-serif;
  font-size: 17px;
}
 
h2 {
  color: red;
}
h3 {
  color: green;
}
</style>

# **Dữ liệu từ Worldbank_Chỉ số về số tiền đầu tư vào quân sự của Việt Nam qua các năm **

## **Giới thiếu Indicator**

- MIL: Đây là mã loại chỉ số, trong trường hợp này nó đại diện cho dữ liệu liên quan đến quân sự.

- XPND: Đây là từ viết tắt của "expenditure", tức là số tiền chi tiêu.

- GD: Đây là từ viết tắt của "Gross Domestic", tức là trong phạm vi GDP.

- ZS: Đây là từ viết tắt của "percent of GDP", tức là phần trăm của GDP.

- Như vậy, **"MS.MIL.XPND.GD.ZS"** có nghĩa là "Số tiền đầu tư vào quân sự tính theo phần trăm của GDP" của mỗi quốc gia. Điều này cho biết tỷ lệ chi tiêu của mỗi quốc gia vào quân sự so với GDP của họ, cung cấp một cái nhìn về mức độ chi tiêu quân sự so với quy mô kinh tế của quốc gia đó.


```{r}
library(WDI)
vn <- WDI(country = "VN", indicator = "MS.MIL.XPND.GD.ZS" , start = 2000, end = 2020)
hh <- vn %>% select(year,MS.MIL.XPND.GD.ZS)
d <- na.omit(hh)
names(d) <- c("Năm", "Chỉ số")
head(d)



```

## **Phân tích bằng đồ thị**


```{r}
library(ggplot2)
ggplot(data = vn, aes(x = year, y = MS.MIL.XPND.GD.ZS )) +
  geom_line() +
 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE ) +   
  labs(title = "% theo GDP chỉ tiền đầu tư cho quân sự của Việt Nam (2003 - 2018)",
       x = "năm",
       y = "% theo GDP") +
  theme_minimal()
```

**Nhận xét**

- Trend chung: Biểu đồ cho thấy một trend tăng dần trong chi phí quân sự của Việt Nam từ năm 2003 đến năm 2018. 

- Điều này cho thấy sự tăng cường đầu tư vào lĩnh vực quốc phòng trong thời kỳ này.

- Biến động năm: Có một số biến động trong chi phí quân sự qua các năm, nhưng trend chung vẫn là tăng dần. Có thể có những sự biến động này do các sự kiện đặc biệt hoặc thay đổi trong chính sách quốc phòng.

- Có thể so sánh với các quốc gia khác: Để đánh giá tốt hơn về vị thế của Việt Nam trong khu vực và trên thế giới, có thể so sánh dữ liệu chi phí quân sự của Việt Nam với các quốc gia khác.


```{r}
d2 <- vn[(14:18),]
d2
```



```{r}
library(ggplot2)
ggplot(data = d2, aes(x = year, y = MS.MIL.XPND.GD.ZS )) +
  geom_line() +
 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE ) +   
  labs(title = "% theo GDP chỉ tiền đầu tư cho quân sự của Việt Nam (2003 - 2007)",
       x = "năm",
       y = "% theo GDP") +
  theme_minimal()
```
 
**Nhận xét**
- Trong giai đoạn từ 2003 đến 2007, có một số nhận xét có thể được thực hiện dựa trên biểu đồ chi phí quân sự của Việt Nam:

- Tăng trưởng đáng kể: Trong giai đoạn này, có một tăng trưởng đáng kể trong chi phí quân sự của Việt Nam. Điều này có thể phản ánh cam kết của chính phủ đối với việc tăng cường năng lực quốc phòng, có thể do mối lo ngại về tình hình an ninh khu vực hoặc các yếu tố khác như mục tiêu phát triển quân sự.

- Sự ổn định: Trong giai đoạn này, không có biến động lớn trong chi phí quân sự so với những năm tiếp theo. Sự ổn định này có thể phản ánh sự ổn định chính trị và kinh tế trong nước trong thời kỳ này.

- Tính chất chính sách: Có thể có các quyết định chính sách quốc phòng đặc biệt trong giai đoạn này, dẫn đến sự tăng cường đầu tư vào lĩnh vực quốc phòng. Các sự kiện đặc biệt hoặc thay đổi trong môi trường an ninh khu vực có thể đã ảnh hưởng đến việc xác định chiến lược này.

```{r}
d3 <- vn[(9:13),]
d3
```


```{r}
library(ggplot2)
ggplot(data = d3, aes(x = year, y = MS.MIL.XPND.GD.ZS )) +
  geom_line() +
 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE ) +   
  labs(title = "% theo GDP chỉ tiền đầu tư cho quân sự của Việt Nam (2008 - 2012)",
       x = "năm",
       y = "% theo GDP") +
  theme_minimal()
```

**Nhận xét**

- Trong giai đoạn từ 2008 đến 2012, có một số nhận xét có thể được thực hiện dựa trên biểu đồ chi phí quân sự của Việt Nam:

- Tăng trưởng ổn định: Trong giai đoạn này, có sự tăng trưởng ổn định trong chi phí quân sự của Việt Nam. Dù không có sự tăng trưởng đột ngột như trong một số giai đoạn khác, nhưng chi phí vẫn duy trì một mức độ tăng trưởng ổn định.

- Ảnh hưởng của sự kiện toàn cầu: Giai đoạn từ 2008 đến 2012 là thời kỳ của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu (2008) và sau đó là một số biến động kinh tế toàn cầu. Những sự kiện này có thể đã ảnh hưởng đến sự tăng trưởng của chi phí quân sự, có thể dẫn đến sự điều chỉnh trong chiến lược quốc phòng của Việt Nam.

- Ổn định chính trị và an ninh: Trong giai đoạn này, có sự ổn định chính trị và an ninh trong nước, điều này có thể đã ảnh hưởng tích cực đến việc duy trì mức độ tăng trưởng ổn định của chi phí quân sự.

- Chính sách quốc phòng và chiến lược: Có thể đã có sự điều chỉnh trong chính sách quốc phòng và chiến lược của Việt Nam trong giai đoạn này, dẫn đến sự ổn định hoặc điều chỉnh trong chi phí quân sự.


```{r}
library(ggplot2)
d4 <- vn[(3:8),]
ggplot(data = d4, aes(x = year, y = MS.MIL.XPND.GD.ZS )) +
  geom_line() +
 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE ) +   
  labs(title = "% theo GDP chỉ tiền đầu tư cho quân sự của Việt Nam (2013 - 2018)",
       x = "năm",
       y = "% theo GDP") +
  theme_minimal()
```

**Nhận xét**

- Dựa vào đồ thị ta thấy được, % theo GDP chỉ số tiền đầu tư vào quân sự cho sự suy giảm đáng đáng kể từ 2016.

**Tuy nhiên, không thể hoàn toàn dựa vào % GDP mà đánh giá số tiền đầu tư của nhà nước vào quân sự được**, bởi 
vì Việt Nam ta là một quốc gia đang phát triển, nên GDP tăng theo mỗi năm. Do đó,Phần % theo GDP có thể giảm, nhưng số tiền đầu tư vào quân có thể sẽ tăng.

**Chỉ số % GDP đầu tư vào quân sự của một quốc gia có thể bị ảnh hưởng bởi một loạt các yếu tố, bao gồm:**

- Tình hình an ninh và quốc phòng: Mức độ đe dọa an ninh và quốc phòng của một quốc gia có thể tăng cường hoặc giảm bớt sự đầu tư vào lĩnh vực quân sự. Sự xuất hiện của các mối đe dọa như xung đột biên giới, mối quan hệ quốc tế căng thẳng hoặc nguy cơ xâm lược có thể thúc đẩy việc tăng chi tiêu quân sự.

- Chính sách quốc phòng: Sự ưu tiên của chính phủ đối với ngành quốc phòng cũng có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ đầu tư vào quân sự. Một chính phủ có chính sách quốc phòng mạnh mẽ có thể dành nhiều nguồn lực cho việc tăng cường lực lượng vũ trang và cơ sở hạ tầng quốc phòng.

- Tình hình kinh tế: Sức khỏe kinh tế của một quốc gia cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng và ý chí đầu tư vào lĩnh vực quân sự. Khi kinh tế phát triển và ổn định, quốc gia có thể dễ dàng chi trả cho quân sự hơn.

- Áp lực quốc tế: Áp lực từ cộng đồng quốc tế, như các hiệp định về kiểm soát vũ khí, có thể làm giảm sự gia tăng trong đầu tư vào quân sự.

- Chính sách quốc tế: Mối quan hệ với các quốc gia khác cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định đầu tư vào quân sự. Một quốc gia có quan hệ giao thương và hòa bình với các nước láng giềng có thể giảm chi tiêu quân sự.

- Các yếu tố địa lý và chiến lược: Vị trí địa lý của quốc gia, đặc biệt là trong mối quan hệ với các quốc gia khác trong khu vực, cũng có thể ảnh hưởng đến việc đầu tư vào quân sự.


# **Dữ liệu từ IMF**

```{r include=FALSE}
library(imf.data)
```

```{r}
tmp1 <- load_datasets('FDI') 
FDI <- tmp1$get_series(freq = 'A', ref_area = c('VN', 'TL'), indicator = 'FD_FD_IX')
names(FDI) <- c('ThoiGian','FDI_TL','FDI_VN')
FDI <- (tail(FDI, 20))
```

Giải thích chunk:

## Giải thích bộ dữ liệu:

```{r}
FDI
```

Bộ dữ liệu về FDI của Việt Nam và Thái Lan từ những năm 2002 đến 2021. 

- **FDI** là viết tắt của "Foreign Direct Investment", trong tiếng Việt dịch là "Đầu tư trực tiếp nước ngoài". 

- FDI đề cập đến việc một tổ chức hoặc cá nhân từ một quốc gia đầu tư tiền, tài sản hoặc nguồn lực khác vào một quốc gia khác. 

- Điều quan trọng là FDI cho phép nhà đầu tư nước ngoài tham gia vào quản lý và hoạt động của doanh nghiệp hoặc dự án tại quốc gia đích mà họ đầu tư.

## FDI Việt Nam theo thời gian:

```{r}
library(ggplot2)
ggplot(data = FDI, aes(x = ThoiGian, y = FDI_VN)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "yellow") +  
  labs(title = "Dòng FDI qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "FDI")
```

Biểu đồ về FDI của Việt Nam cho ta thấy:

- Giai đoạn 2002-2004 dòng vốn bị giảm liên tục. 

- Giai đoạn 2005-2010 đà tăng trưởng nhanh chóng. Trong giai đoạn này, Việt Nam đã chứng kiến một tăng trưởng đáng kể trong dòng FDI. Các chính sách hỗ trợ đầu tư nước ngoài, cải thiện môi trường kinh doanh và mở cửa thị trường đã thu hút một lượng lớn vốn đầu tư từ các nhà đầu tư quốc tế.

- Giai đoạn 2011-2015 biến động và ổn định: Trong giai đoạn này, dòng FDI của Việt Nam có những biến động nhất định do ảnh hưởng của tình hình kinh tế thế giới và chính sách nội địa. Tuy nhiên, vẫn có sự ổn định và tổng thể, dòng FDI vẫn duy trì ở mức cao.

- Giai đoạn 2016 - 2018 tăng trưởng mạnh mẽ: Trong giai đoạn này, Việt Nam tiếp tục thu hút một lượng lớn vốn đầu tư từ các nhà đầu tư quốc tế. Các chính sách cải cách kinh doanh, hạ tầng và lao động phát triển đã tạo ra một môi trường đầu tư hấp dẫn.

- Giai đoẠN 2018 - 2021: Ổn định trong bối cảnh đại dịch: Trong bối cảnh đại dịch COVID-19, dòng FDI của Việt Nam vẫn duy trì ở mức ổn định, mặc dù có những thách thức mới từ sự biến động của thị trường thế giới và các yếu tố kinh tế xã hội nội địa.

**Nhìn chung**: dòng FDI của Việt Nam đã trải qua một hành trình đáng kể từ năm 2002 đến 2022, với những biến động và thách thức, nhưng vẫn giữ được sự ổn định và tăng trưởng. Việt Nam tiếp tục là một điểm đến hấp dẫn cho các nhà đầu tư quốc tế và có triển vọng tốt trong tương lai.

## FDI Thái Lan qua thời gian:

```{r}
library(ggplot2)
ggplot(data = FDI, aes(x = ThoiGian, y = FDI_TL)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "red") +  # Sử dụng stat = "identity" để biểu diễn giá trị FDI
  labs(title = "Dòng FDI qua các năm",
       x = "Năm",
       y = "FDI")
```

Đây là biểu đồ về FDI của Thái Lan từ 2002 đến 2021:

- Năm 2002 - 2006: Tăng trưởng ổn định: Trong giai đoạn này, Thái Lan đã thu hút một lượng lớn FDI từ các nhà đầu tư quốc tế, nhất là trong các lĩnh vực như công nghệ thông tin, dịch vụ tài chính và sản xuất. Chính sách thu hút đầu tư của Thái Lan đã thuận lợi cho các nhà đầu tư nước ngoài.

- Năm 2007 - 2008: Tăng trưởng đột ngột: Trong giai đoạn này, Thái Lan đã gặp phải cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu, ảnh hưởng đến dòng FDI. Sự bất ổn chính trị và kinh tế đã làm giảm sự tự tin của các nhà đầu tư quốc tế và gây ra sự gián đoạn trong việc đầu tư vào Thái Lan.

- Năm 2009 - 2013: Phục hồi và ổn định: Thái Lan đã bắt đầu phục hồi từ khủng hoảng tài chính, và dòng FDI đã trở lại ổn định. Chính phủ Thái Lan đã thực hiện các biện pháp khích lệ kinh tế và cải thiện môi trường đầu tư để thu hút lại sự quan tâm của các nhà đầu tư quốc tế.

- Năm 2014 - 2021: Biến động và thách thức: Trong giai đoạn này, Thái Lan tiếp tục đối mặt với các thách thức từ môi trường kinh doanh và chính trị không ổn định. Sự bất ổn chính trị và biến động chính sách đã tạo ra sự không chắc chắn cho các nhà đầu tư quốc tế và làm giảm sự hấp dẫn của Thái Lan đối với FDI.

**Nhận xét chung**: dòng FDI của Thái Lan từ năm 2002 đến 2021 đã trải qua nhiều biến động và thách thức, nhưng vẫn giữ được sự ổn định và có tiềm năng phát triển trong tương lai nếu các vấn đề chính trị và kinh tế được giải quyết.

**Các yếu tố ảnh hưởng đến FDI:**

Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến dòng FDI (Foreign Direct Investment - Đầu tư trực tiếp nước ngoài) của một quốc gia. Dưới đây là một số yếu tố quan trọng:

- Chính sách đầu tư và hỗ trợ: Chính sách đầu tư của một quốc gia, bao gồm các biện pháp khuyến khích, bảo vệ và hỗ trợ đầu tư, đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút FDI. Một môi trường đầu tư ổn định, dễ dàng tiếp cận và hỗ trợ cho các nhà đầu tư nước ngoài sẽ làm tăng sự hấp dẫn của một quốc gia.

- Tài chính và thị trường tài chính: Sự ổn định tài chính và các cơ sở hạ tầng tài chính, cùng với tính thanh khoản và tính minh bạch của thị trường tài chính, cũng là yếu tố quan trọng cho sự thu hút FDI.

- Kích thước thị trường và tiềm năng tăng trưởng: Kích thước của thị trường và tiềm năng tăng trưởng kinh tế của một quốc gia là một yếu tố quan trọng trong việc thu hút FDI. Các nhà đầu tư thường tìm kiếm thị trường lớn và có tiềm năng phát triển để đầu tư.

- Lao động và nhân lực: Sự sẵn có và chất lượng của lao động cũng là một yếu tố quan trọng. Các nhà đầu tư thường tìm kiếm các quốc gia có nguồn nhân lực giá rẻ và có kỹ năng phù hợp với yêu cầu sản xuất.

- Kỹ thuật và Công nghệ: Sự phát triển của kỹ thuật và công nghệ là một yếu tố quyết định trong việc thu hút FDI, vì các công ty thường tìm kiếm các quốc gia có cơ sở hạ tầng kỹ thuật và công nghệ tiên tiến.

- Chính sách thương mại và thuế: Chính sách thương mại và thuế ảnh hưởng đến chi phí sản xuất và lợi nhuận của các nhà đầu tư nước ngoài, và do đó cũng ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của họ.







