Tài liệu Đề tài : Những nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu đi siêu thị của sinh viên docx

Siêu thị là một nơi rất đáng chú ý đối với sinh viên với nhiều lí do khácnhau; sản phẩm đa dạng, giá cả cũng phải chăng… Chính vì để hiểu thêm về nhu cầu đi siêu thị của sinh viên mà Nhó

Luận văn Những nhân tố ảnh hưởng đến nhu

cầu đi siêu thị của sinh viên

LỜI MỞ ĐẦU

Tất cả các sinh viên đều có những nhu cầu khác nhau cho cuộc sống củamình ngoài vấn đề học tập Những nhu cầu đó đều xuất phát dựa trên các suy nghĩkhác nhau cũng như cách cảm nhận về các vấn đề hàng ngày của bản thân Xuấtphát trên cơ sở đó mà các sản phẩm tiêu dùng hàng ngày của sinh viên cũng đadạng và phong phú không kém

Siêu thị là một nơi rất đáng chú ý đối với sinh viên với nhiều lí do khácnhau; sản phẩm đa dạng, giá cả cũng phải chăng…

Chính vì để hiểu thêm về nhu cầu đi siêu thị của sinh viên mà Nhóm quyết địnhnghiên cứu về: “ Những nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu đi siêu thị của sinh viên”

Và Nhóm đã phát 150 phiếu điều tra về vấn đề trên cho các sinh viên Duy Tân tại

209 Phan Thanh

Vấn đề nghiên cứu rộng và phức tạp nên trong quá trình làm Nhóm cũngmắc không ít thiếu sót mong thầy và các nhóm khác góp ý để đề tài của nhómhoàn thiện hơn Nhóm xin chân thành cảm ơn!

4 Dự đoán kì vọng giữa các biến

5 Mô hình hồi quy mẫu

6 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy

1 Khoảng tin cậy của β1

2 Khoảng tin cậy của β2

3 Khoảng tin cậy của β3

4 Khoảng tin cậy của β4

5 Khoảng tin cậy của β5

6 Khoảng tin cậy của β6

7 Khoảng tin cậy của β7

8 Khoảng tin cậy của β8

III KIỂM ĐỊNH

1 Kiểm định sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc

2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình SRF so với số liệu của mẫu

3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

4 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi

5 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

1 Ý nghĩa các hệ số hồi quy

2 Khoảng tin cậy

a. Khoảng tin cậy của β1

b. Khoảng tin cậy của β2

c. Khoảng tin cậy của β3

d. Khoảng tin cậy của β4

e. Khoảng tin cậy của β5

f. Khoảng tin cậy của β6

g. Khoảng tin cậy của β7

3 Kiểm định

a Kiểm định sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc

b Kiểm định sự phù hợp của mô hình SRF so với số của liệu mẫu

BIẾN Y

BIẾN SL

BIẾN PT

BIẾN CT

VIII HẠN CHẾ

C LỜI CẢM ƠN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

a Giáo trình Kinh tế lượng, Nguyễn Quang Cường, Khoa KHTN, Trường ĐH Duy Tân

b Tài liệu: Hướng dẫn làm tiểu luận Kinh tế lượng và các đề thi tham khảo - Nguyễn Quang Cường

c Bài tiểu luận Nhóm Olalani – K13KNH9, ĐH Duy Tân

d Bài tiểu luận nhóm của lớp K13QTC1, ĐH Duy Tân

e Bài tiểu luận của SV Nguyễn Thế Hùng – KHDDT3, ĐH Ngoại Thương

4 Dự đoán kì vọng giữa các biến

β3 dương: Khi số lần đi siêu thị càng nhiều thì nhu cầu càng cao

β4 âm: Khi phương tiện ảnh hưởng càng nhiều thì nhu cầu càng giảm

β5 âm: Khi chi tiêu 1 tuần cho việc đi siêu thị vượt mức thì nhu cầu tăng

β6 dương: Khi mặt hàng ưa thích trong siêu thị tăng thì nhu cầu càng cao

β7 dương: Khi vị trí càng thuận lợi thì nhu cầu càng cao

β8 dương: Khi sản phẩm trong siêu thị càng đa dạng thì nhu cầu càng cao

5 Mô hình hồi quy mẫu

Yi = 0.519595 + 0.034669GT + 0.778062SL – 0.156217PT

– 0.026714CT – 0.017447MH + 0.094180VT + 1.225895SP + ei

6 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy

β1^: Khi các yếu tố GT, SL, PT, CT, MH, VT, SP bằng 0 thì nhu cầu đi siêu thịcủa sinh viên đạt giá trị nhỏ nhất là 0.519595

β2^: Khi các yếu tố khác không đổi thì nhu cầu của nữ đi siêu thị nhiều hơnnam 0.034669 lần

β3^: Khi các yếu tố khác không đổi, số lần đi siêu thị tăng giảm 1 lần thì nhucầu đi siêu thị của sinh viên tăng giảm 0.778062 lần

β4^: Khi phương tiện tăng giảm 1 mức độ và các yếu tố còn lại không đổi thìnhu cầu đi siêu thị của sinh viên tăng giảm 0.778602 lần

β5^: Khi các yếu tố khác không đổi, chi tiêu cho 1 tuần tăng giảm 1 mức độ thìnhu cầu giảm tăng 0.026714 lần

β6^: Khi mặt hàng tăng giảm 1 mặt hàng và các yếu tố khác không đổi thì nhucầu đi siêu thị của sinh viên giảm tăng 0.017447 lần

β7^: Khi các yếu tố khác không đổi, nếu vị trí của siêu thị thích hợp thì nhu cầu

đi siêu thị của sinh viên lớn hơn 0.094180 lần so với vị trí không thích hợp

β8^: Khi các yếu tố khác không đổi, sản phẩm trong siêu thị tăng giảm 1 sảnphẩm thì nhu cầu đi siêu thị của sinh viên tăng giảm 1.225895 lần

II KHOẢNG TIN CẬY:

Βj^ - tα/2(n-k)*Se(βn-k)*Se(βSe(n-k)*Se(ββj^)≤ βj ≤ βj^ + tα/2(n-k)*Se(βn-k)*Se(βSe(n-k)*Se(ββj)

(n-k)*Se(βvới tα/2(n-k)*Se(βn-k) = t0.025(n-k)*Se(β142) = 1.976811)

1 Khoảng tin cậy của β 1 :

Với β1^ = 0.519595

Se(n-k)*Se(ββ1^) = 0.230367

Thì khoảng tin cậy của β1:

0.064203 ≤ β1 ≤ 0.974987

Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không đổi thì nhu cầu đi siêu thị của sinh viên

chênh lệch trong khoảng từ 0.064203 đến 0.974987

2 Khoảng tin cậy của β 2 :

Với β2^ = 0.034669

Se(n-k)*Se(ββ2^) = 0.046718

Thì khoảng tin cậy của β2 là:

-0.057684 ≤ β2 ≤ 0.127022

Ý nghĩa: Khi các yếu tố khác không thay đổi thì nhu cầu đi siêu thị của sinh

viên nam nhận giá trị trong khoảng từ -0.057684 đến 0.127022

3 Khoảng tin cậy của β 3 :

Với β3^ = 0.778062

Se(n-k)*Se(ββ3^) = 0.046214

Thì khoảng tin cậy của β3 là:

0.686706 ≤ β3 ≤ 0.869418

Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không đổi và số lần đến siêu thị của sinh viên

tăng giảm một mức độ thì nhu cầu đi siêu thị của sinh viên nhận giá trị trongkhoảng từ 0.686706 đến 0.869418

4 Khoảng tin cậy của β 4 :

5 Khoảng tin cậy của β 5 :

6 Khoảng tin cậy của β 6 :

Với β6^ = -0.017447

Se(n-k)*Se(ββ6^) = 0.014153

Thì khoảng tin cậy của β6 là:

-0.045425 ≤ β6 ≤ 0.010531

Ý nghĩa:

Khi các yếu tố khác không đổi và mặt hàng trong siêu thị tăng giảm một mặthàng thì nhu cầu đi siêu thị của sinh viên nhận giá trị trong khoảng từ -0.045425 đến 0.010531

7 Khoảng tin cậy của β 7 :

 Prob(n-k)*Se(β4) = 0.0027 <  = 0.05  Phương tiện ảnh hưởng đến nhu cầu

đi siêu thị của sinh viên

 Prob(n-k)*Se(β5) = 0.2856 >  = 0.05  Chi tiêu không ảnh hưởng đến nhucầu đi siêu thị của sinh viên

 Prob(n-k)*Se(β6) = 0.2197 >  = 0.05  Mặt hàng không ảnh hưởng đến nhucầu đi siêu thị của sinh viên

 Prob(n-k)*Se(β7) = 0.0842 > = 0.05  Vị trí không ảnh hưởng đến nhu cầu đisiêu thị của sinh viên

 Prob(n-k)*Se(β8) = 0.0000 <  = 0.05  Sản phẩm ảnh hưởng đến nhu cầu đisiêu thị của sinh viên

2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình SRF so với số liệu của mẫu:

Prob(n-k)*Se(βF-statistic) = 0.000000 <  = 0.05

 Mô hình phù hợp

3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

a Phát hiện đa cộng tuyến:

Xem xét qua ma trận tương quan giữa các biến (n-k)*Se(βBảng 2 phần PHỤLỤC), ta thấy 2 biến SL và PT có mức tương quan cao: 0.840358 nêntồn tại hiện tượng đa cộng tuyến

Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến nhóm đã xây dựng mô hình hồiquy phụ trong đó lần lượt các biến độc lập sẽ trở thành biến phụ thuộc

và hồi quy chúng với các biến còn lại

Bảng hồi quy phụ theo biến PT và SL (n-k)*Se(β Bảng phụ lục 5 và 6 )

Mô hình hồi quy chính:

 Mô hình hồi quy phụ phù hợp

Vậy mô hình ban đầu tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến

b Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyếnLoại bỏ biến PT hoặc SL ra khỏi mô hình ban đầu

 Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến PT (n-k)*Se(β Bảng phụ lục 7)

Mô hình hồi quy đã bỏ PT:

Yi = - 0.126090 + 0.053443GT + 0.896041SL – 0.013772CT –0.015944MH + 0.104884VT + 1.223553SP + ei

 R2

 Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến Sl (n-k)*Se(β Bảng phụ lục 8 )

Mô hình hồi quy đã bỏ SL:

Yi = 3.758749 – 0.004568GT – 0.874772PT – 0.046171CT –0.030340MH – 0.027607VT + 1.256329SP + ei

4 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi TH1: Mô hình gốc.

a Phát hiện hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi:

Theo bảng 9 phần PHỤ LỤC, ta thấy Probability = 0.000000 < α = 0.05

 Tồn tại hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi

b Khắc phục hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi

Xét MHHQ:

Yi = β1 + β2GT + β3SL + β4PT + β5CT + β6MH + β7VT + β8SP + Ui (n-k)*Se(β1)

Ta có: Var(n-k)*Se(βUi) = σi2PT2 =

k n

8 7

6 5

4 3

2 1

PT

U PT

SP PT

VT PT

MH PT

CT PT

SL PT

GT PT

*Se(β 7 6

*Se(β 6 5

*Se(β 5 1

*Se(β 4 3

*Se(β 3 2

*Se(β 2 4

*Se(β

Mô hình (n-k)*Se(β2) được viết lại như sau:

TH2: Mô hình đã khắc phục đa cộng tuyến

a Phát hiện hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi:

Theo bảng phụ lục 11, ta thấy Probability = 0.000003 < α = 0.05

 Tồn tại phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi

b Khắc phục hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi:

RSS SL

k n

e i2

0.153636SLChia 2 vế của (n-k)*Se(β1) cho SLta được:

SL

U SL

SP SL

VT SL

MH SL

CT SL

SL

GT SL

SL

MH MH

SL

CT CT

SL

GT GT

SL

U V SL

SP

i

 5*Se(β   5 ;  6*Se(β   6 ;  7*Se(β   7

MH(n-k)*Se(β2) được viết lại như sau:

Vậy: MH (n-k)*Se(β3) có phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi

5 Kiểm định hiện tượng tự tương quan:

TH1: Đối với mô hình gốc.

a Phát hiện hiện tượng tự tương quan

Ta có k’= k – 1 = 8 – 1 = 7; n = 150

 Không bác bỏ H0, tức là không tồn tại hiện tượng tự tương quan.

TH2: Mô hình đã khắc phục đa cộng tuyến

a Phát hiện hiện tượng tự tương quan:

 Không bác bỏ H0, tức là không tồn tại hiện tượng tự tương quan

IV KIỂM ĐỊNH BIẾN KHÔNG CẦN THIẾT:

Redundant Variables: VT

Dựa vào bảng ta thấy F = 3.024199 có xác suất Prob= 0.084198 > α = 0.05Nên VT là biến không cần thiết trong mô hình hồi quy

V. KIỂM ĐỊNH BIẾN BỊ BỎ SÓT:

Omitted Variables: PT

Dựa vào bảng ta thấy F = 9.344247 có xác suất Prob= 0.002673 < α = 0.05Nên PT là biến bị bỏ sót

VI MÔ HÌNH HOÀN CHỈNH:

Yi = - 0.126090 + 0.053443GT + 0.896041SL – 0.013772CT –0.015944MH + 0.104884VT + 1.223553SP + ei

1 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy

β1^: Khi các yếu tố GT, SL, PT, CT, MH, VT, SP bằng 0 thì nhu cầu đi siêu thịcủa sinh viên đạt giá trị lớn nhất là 0.126090

β2^: Khi các yếu tố khác không đổi thì nhu cầu của nữ đi siêu thị nhiều hơnnam 0.053443 lần

β3^: Khi các yếu tố khác không đổi, số lần đi siêu thị tăng giảm 1 lần thì nhucầu đi siêu thị của sinh viên tăng giảm 0.896041 lần

β4^: Khi các yếu tố khác không đổi, chi tiêu cho một tuần tăng giảm 1 mức độthì nhu cầu giảm tăng 0.013772 lần

β5^: Khi mặt hàng tăng giảm 1 mặt hàng và các yếu tố khác không đổi thì nhucầu đi siêu thị của sinh viên giảm tăng 0.015944 lần

β6^: Khi các yếu tố khác không đổi và vị trí của siêu thị thích hợp thì nhu cầu

đi siêu thị của sinh viên lớn hơn 0.104884 lần so với vị trí không thích hợp

β8^: Khi các yếu tố khác không đổi, sản phẩm trong siêu thị tăng giảm 1 sảnphẩm thì nhu cầu đi siêu thị của sinh viên tăng giảm 1.223553 lần

2 Khoảng tin cậy

Βj^ - tα/2(n-k)*Se(βn-k)*Se(βSe(n-k)*Se(ββj^)≤ βj ≤ βj^ + tα/2(n-k)*Se(βn-k)*Se(βSe(n-k)*Se(ββj)

(n-k)*Se(βvới tα/2(n-k)*Se(βn-k) = t0.025(n-k)*Se(β143) = 1.976692)

a Khoảng tin cậy của β1 :

Với β1^ = -0.126090

Se(n-k)*Se(ββ1^) = 0.094579

Thì khoảng tin cậy của β1:

-0.313044 ≤ β1 ≤ 0.060864

Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không đổi thì nhu cầu đi siêu thị của sinh viên

chênh lệch trong khoảng từ -0.313044 đến 0.060864

b Khoảng tin cậy của β2 :

Với β2^ = 0.053443

Se(n-k)*Se(ββ2^) = 0.047645

Thì khoảng tin cậy của β2 là:

-0.040736 ≤ β2 ≤ 0.147623

Ý nghĩa: Khi các yếu tố khác không thay đổi thì nhu cầu đi siêu thị của sinh

viên nam nhận giá trị trong khoảng từ -0.040736 đến 0.147623

c Khoảng tin cậy của β3 :

Với β3^ = 0.896041

Se(n-k)*Se(ββ3^) = 0.02615

Thì khoảng tin cậy của β3 là:

0.844351 ≤ β3 ≤ 0.947732

Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không đổi và số lần đến siêu thị của sinh viên

tăng giảm một mức độ thì nhu cầu đi siêu thị của sinh viên nhận giá trị trongkhoảng từ 0.844351 đến 0.947732

d Khoảng tin cậy của β4 :

e Khoảng tin cậy của β5 :

Với các yếu tố khác không đổi và mặt hàng tăng giảm 1 mặt hàng thì nhu cầu

đi siêu thị của sinh viên nhận giá trị trong khoảng từ -0.044709 đến 0.012821

f Khoảng tin cậy của β6 :

Với β6^ = 0.104885

3 KIỂM ĐỊNH

a Kiểm định sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc:

 Prob(n-k)*Se(β2) = 0.2639 >  = 0.05  Giới tính không ảnh hưởng đến nhucầu đi siêu thị của sinh viên

 Prob(n-k)*Se(β3) = 0.0000 <  = 0.05  số lần ảnh hưởng đến nhu cầu đi siêuthị của sinh viên

 Prob(n-k)*Se(β4) = 0.5866 >  = 0.05  Chi tiêu không ảnh hưởng đến nhucầu đi siêu thị của sinh viên.

 Prob(n-k)*Se(β5) = 0.2751 >  = 0.05  Mặt hàng không ảnh hưởng đến nhucầu đi siêu thị của sinh viên

 Prob(n-k)*Se(β6) = 0.0613 >  = 0.05  Vị trí không ảnh hưởng đến nhu cầu

đi siêu thị của sinh viên

 Prob(n-k)*Se(β7) = 0.0000 <  = 0.05  Sản phẩm ảnh hưởng đến nhu cầu đisiêu thị của sinh viên

b Kiểm định sự phù hợp của mô hình SRF so với số liệu của mẫu:

LỜI CẢM ƠN

Nhóm Sunflowers xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới thầy Nguyễn

Quang Cường, người đã nhiệt tình giúp đỡ nhóm trong quá trình làm tiểu luậncũng như đã giải đáp tất cả các thắc mắc của nhóm và cũng đã trang bị cho nhómnhững kiến thức cần thiết cho nhóm trong môn kinh tế lượng

Bên cạnh đó, giúp cho nhóm chúng em có thêm nhiều hiểu biết về việcthu thập, xử lí số liệu và cách sử dụng các phầm mềm như Eviews, Excel,…trongmôn Kinh tế lượng nói riêng và các môn học sau này nói chung

Bài tiểu luận này chắc chắn còn có nhiều hạn chế và thiếu sót nhưng

nhóm Sunflowers hi vọng rằng sẽ nhận được nhiều ý kiến đóng góp của các bạn để

bài tiểu luận này hoàn thiện hơn Nhóm xin chân thành cảm ơn!