Tiểu luận kinh tế lượng

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… MỤC LỤC Chương I: Cơ sở lý luận phân tích hồi quy .3 Khái niệm Nhiệm vụ Mục đích 4 Phân biệt mối quan hệ 5 Các loại mơ hình hồi quy Chương II: Điều tra chi tiêu-thu nhập số hộ gia đình Hà Nội năm 2013 10 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ PHÂN TÍCH HỒI QUY Khái niệm - Phân tích hồi quy nghiên cứu phụ thuộc biến (biến phụ thuộc hay biến giải thích), vào hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến giải thích) nhằm ước lượng dự báo giá trị trung bình biến phụ thuộc sở giá trị biết trước biến độc lập - Là kỹ thuật thống kê dùng để ước lượng phương trình phù hợp với tập hợp kết quan sát biến phụ thuộc biến độc lập Nó cho phép đạt kết ước lượng tốt mối quan hệ chân thực biến số Từ phương trình ước lượng này, người ta dự báo biến phụ thuộc (chưa biết) dựa vào giá trị cho trước biến độc lập (đã biết) - Ví dụ: Nếu hệ số hồi quy ước lượng C¯ c 500 0.7, phương trình hồi quy C = 500 + 0.7Y, suy rằng, thu nhập 10 000 đồng, mức chi tiêu cho tiêu dùng bằng: C = 500 + 0.7Y = 500 + 0.7 x 10000 = 7500 Hệ số hồi quy phản ánh độ dốc đường hồi quy tuyến tính c có ý nghĩa đặc biệt quan trọng kinh tế học, cho thấy thay đổi biến phụ thuộc- trường hợp biến tiêu dùng- có thay đổi đơn vị biến độc lập -trong trường hợp thu nhập Ví dụ, giá trị c 0.7 cho thấy người tiêu dùng chi 70% thu nhập sử dụng tăng thêm cho mục đích tiêu dùng - Phương trình hồi quy khơng đem lại dự báo xác biến phụ thuộc biết giá trị biến độc lập Lý hệ số hồi quy ước lượng từ kết quan sát mẫu số ước lượng tốt cho tham số chân thực tổng thể, chúng phụ thuộc vào biến thiên ngẫu nhiên Kết thiết lập phân phối có điều kiện giá trị có khả xuất biến phụ thuộc C phương trình hồi quy dự báo cho giá trị cho trước biến độc lập Y Độ lệch tiêu chuẩn phân phối có điều kiện báo giới hạn mà hy vọng tiêu cho tiêu dùng rơi vào với mức thu nhập cho trước Vấn đề phản ánh đại lượng thống kê có tên sai số chuẩn ước lượng - đại lượng biểu thị giới hạn ước lượng mà hy vọng C rời vào với Y cho trước xác suất cho trước, chẳng hạn 0.95 500, tin tưởng 95% trường hợp, mức tiêu dùng chân thực tính cho mức thu nhập 10000 đồng nằm khoảng 7500đ - 500 7500đ + 500 Để xác nhận tính chất khơng hồn hảo tất phương trình hồi quy ước lượng dựa mẫu xác định mối quan hệ chân thực tổng thể, phương trình hồi quy thường viết thành: C = C¯ + cYd + e tức bổ sung thêm biểu thức biểu thị phần dư sai số e để phản ánh tác động phụ thêm biến thiên ngẫu nhiên tác động biến số độc lập khác, ví dụ lãi suất tín dụng tiêu dùng - yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu cho tiêu dùng, không biểu thị rõ phương trình hồi quy Khi nghĩ khơng p`hải có biến số độc lập tác động mạnh tới biến số phụ thuộc, người ta sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bội Kỹ thuật bao gồm việc thiết lập phương trình hồi quy bội có hai nhiều biến độc lập Chẳng hạn: C = C¯ + bY + di + e Trong đó: i lãi suất tín dụng tiêu dùng d hệ số bội quy bổ sung gắn với biến độc lập bổ sung i Việc ước lượng phương trình hồi quy bội phương pháp bình phương nhỏ thơng thường làm cho đồ thị không gian ba chiều phù hợp với kết quan sát mẫu sử dụng để ước lượng giá trị ba hệ số hồi quy C¯, c d phương trình Khi mối quan hệ biến số độc lập phụ thuộc khơng phải tuyến tính (phi tuyến), phương pháp hồi quy tuyến tính khơng ứng dụng Tuy nhiên, mối quan hệ có dạng cong (phi tuyến) chuyển thành quan hệ tuyến tính cách sử dụng logarit tự nhiên biến số, qua làm cho chúng tuân theo phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính Nhiệm vụ -Ước lượng giá trị trung bình biến phụ thuộc với giá trị cho biến độc lập -Kiểm định giả thiết chất phụ thuộc -Dự đốn giá trị trung bình biến phụ thuộc biết giá trị biến độc lập -Kết hợp vấn đề Mục đích Tưởng tượng có thơng tin thu nhập chi tiêu tiêu dùng, tin tưởng tin tưởng chi tiêu tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập biểu diễn biến lên đồ thị Biểu diễn biến phụ thuộc lên trục tung, cịn biến giải thích (biến độc lập) lên trục hồnh Mục đích phân tích hồi quy qua điểm liệu, kẻ đường phù hợp nhất, sát với quan sát để cho biểu diễn mối quan hệ hai biến thu nhập chi tiêu tiêu dùng cách đáng tin cậy Phân biệt mối quan hệ  Quan hệ thống kê quan hệ hàm số: Thống kê Hàm số - Biến phụ thuộc đại lượng ngẫu - Biến phụ thuộc đại nhiên lượng ngẫu nhiên - Ứng với giá trị biến độc lập - Ứng với giá trị biến độc lập có nhiều giá trị khác có1 giá trị biến phụ thuộc (1 giá trị biến phụ thuộc (1 giá trị X, nhiều giá X, giá trị Y) trị Y) Ví dụ: Doanh thu kinh doanh sản phẩm, dịch vụ phụ thuộc vào giá doanh nghiệp, thị hiếu người tiêu dùng,…là quan hệ thống kê Các biến giá sản phẩm, dịch vụ, thị phần, thị hiếu,…là biến độc lập; doanh thu sản phẩm, dịch vụ biến phụ thuộc, đại lượng ngẫu nhiên Khơng thể dự báo cách xác doanh thu cho năm tương lai đó, vì: - Có thể có sai số dãy số thống kê - Có nhiều nhân tố khác ảnh hưởng đến doanh thu sản phẩm, dịch vụ mà ta khơng thể liệt kê hết có tách ảnh hưởng riêng nhân tố đến biến doanh thu cho dù ta đưa thêm vào biến giải thích khác Trong hình học ta biết chu vi hình vng lần chiều dài cạnh, tức Y=4X Trong Y chu vi hình vng X chiều dài cạnh hình vng Vậy X Y có mối quan hệ hàm số, ứng với giá trị X ta có giá trị Y Phân tích hồi quy không xét quan hệ  Hàm hồi quy quan hệ nhân quả: Phương trình hồi quy khơng địi hỏi biến độc lập biến phụ thuộc có mối quan hệ nhân Ví dụ: Luật cầu nói điều kiện biến (yếu tố) khác khơng thay đổi nhu cầu loại hàng hóa, tỷ lệ nghịch với giá hàng hóa  Hồi quy tương quan: Hồi quy Tương quan Mục đích Ước lượng dự báo giá trị Đo mức độ kết hợp tuyến tính biến sở giá trị cho biến biến khác Kỹ thuật Các biến khơng có tính chất đối Các biến có tính chất đối cứng, xứng, biến phụ thuộc đại lượng phân biệt ngẫu nhiên, biến độc lập giá trị biến biết Ví dụ: Mức độ quan hệ nghiện thuốc ung thư phổi, kết thi mơn lý mơn tốn Nhưng phân tích hồi quy lại ước lượng dự báo biến sở giá trị cho biến khác Các loại mơ hình hồi quy A Mơ hình hồi quy đơn  Hàm hồi quy: a) Hàm hồi quy tổng (PRF) E(Y/Xi) = f(Xi) E(Y/Xi) = + 2.Xi Trong đó: β1, β2 hệ số hồi quy b) Hàm hồi quy mẫu (SRF) i = + 2.Xi Trong đó: i : Ước lượng điểm E(Y/Xi) , : Ước lượng điểm 1, 2  Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy: a) Kiểm định giả thiết – phương pháp khoảng tin cậy Kiểm định giả thiết tương tự - Kiểm định hai phía: KĐGT H0: = * H1: * Với độ tin cậy – α, ta tìm khoảng tin cậy là: - tα/2(n-2).se(2) 2+tα/2(n-2).se(2) Nếu * nằm khoảng khơng bác bỏ giả thiết H0 Nếu * nằm ngồi khoảng bác bỏ giả thiết H0 - Kiểm định phía: Để kiểm định giả thiết ta thường áp dụng phương pháp kiểm định ý nghĩa b) Kiếm định giả thiết – phương pháp kiểm định ý nghĩa (kiểm định t) Loại giả thiết Giả thiết H0 Giả thiết H1 Miền bác bỏ Hai phía = * * Phía phải * * t> Phía trái * < * t< b) Kiếm định giả thiết – phương pháp kiểm định ý nghĩa (kiểm định p-value) Mức ý nghĩa xác: p-value Khi tiến hành kiểm định giả thiết, việc bác bỏ hay không bác bỏ giả thiết không phụ thuộc nhiều vào α nên dễ ắc sai lầm bác bỏ giả thiết (sai lầm loại I) khơng bác bỏ sai (sai lầm loại II) Để khắc phục người ta sử dụng giá trị p (giá trị xác suất) – mức ý nghĩa quan sát hay mức ý nghĩa xác P -value = P() Kiểm định giả thiết phương pháp kiểm định p-value KĐGT: H0: βj=0 H1: βj0 Đây mức ý nghĩa thấp mà giả thiết khơng bị bác bỏ Nếu α>p H0 bị bác bỏ Nếu α

0 H1: β2 Để kiểm định giả thiết ta áp dụng quy tắc kiểm định sau: Tính F theo công thức: F= F= So sánh F với Fα(1,n-2) Nếu F> Fα(1,n-2) bác bỏ giả thiết H0 tức mơ hình phù hợp Ngược lại F< Fα(1,n-2) khơng đủ sở bác bỏ giả thiết H0 tức mơ hình khơng phù hợp B Mơ hình hồi quy bội  Hàm hồi quy: a) Hàm hồi quy tổng (PRF) - Hàm hồi quy tổng thể (PRF) trường hợp biến có dạng: E(Y/X2i, X3i)=β1+β2.X2+β3.X3 Trong đó: Y biến phụ thuộc (biến giải thích) X2, X3 hệ số độc lập (biến giải thích) β1 hệ số tự β2, β3 hệ số hồi quy riêng - Hàm số hồi quy tổng thể ngẫu nhiên (PRF ngẫu nhiên) trường hợp biến có dạng: Yi= E(Y/X2i, X3i)+Ui=β1+β2.X2+β3.X3+Ui Trong đó: Ui: sai số ngẫu nhiên hay yếu tố ngẫu nhiên b) Hàm hồi quy mẫu (SRF) - Hàm hồi quy mẫu (SRF) có dạng: i = + 2.X2i+3.X3i Trong đó: i: Ước lượng điểm E(Y/X2i,X3i) , , : Ước lượng điểm 1, 2,3 - Hàm hồi quy mẫu ngẫu nhiên (SRF ngẫu nhiên) trường hợp biến có dạng: Yi= i +ei=1 + 2.X2i+3.X3i+ei Trong đó: ei: số dư hay phần dư – ước lượng điểm Ui  Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy: Tương tự hồi quy đơn có hai phương pháp kiểm định giả thiết: - Phương pháp khoảng tin cậy (giống hồi quy hai biến) - Phương pháp kiểm định ý nghĩa (giống hồi quy hai biến) Loại giả thiết Giả thiết H0 Hai phía = Giả thiết H1 Phía phải Phía trái Miền bác bỏ < t> t< (Trong đó: j = 1, 2, 3)  Kiểm định phù hợp mơ hình: Kiểm định giả thiết: H0 : R2 = tương đương H0: β2 = β3 = …= βk H1 : R2 > H1: khác Để kiểm định giả thiết ta áp dụng quy tắc kiểm định sau: Tính F theo cơng thức: F= F= So sánh F với Fα(k-1,n-k) Nếu F> Fα(1,n-2) bác bỏ giả thiết H0, tức hệ số hồi quy khơng đồng thời hay mơ hình phù hợp Ngược lại F< Fα(k-1,n-k) ta khơng đủ sở bác bỏ giả thiết H0, tức hệ số hồi quy đồng thời hay mơ hình không phù hợp Chương 02: Điều tra chi tiêu - thu nhập số hộ gia đình Hà Nội năm 2013 * Dữ liệu: Household's number of member Household total income Healthcare expense Education expense Household Consumption Expenditure Householder's age Region (number) (thousand VND) (thousand VND) (thousand VND) (thousand VND) (number) (1 = Urban, = Rural) 4 3 3 4 4 5 4 3 50860 83380 48736 47400 47700 60000 16600 31800 20150 24396 35500 27732 163100 24300 93360 62840 55300 62000 86550 46731 32680 73317 83205 20780 63400 36036 93945 30000 31900 57520 17600 35680 90150 30520 36900 65200 600 1400 4750 1200 460 1000 600 100 270 170 4475 1300 760 2480 460 550 440 200 1130 785 914 2157 3929 1565 2350 634 3100 4420 4210 6130 515 3010 705 325 3100 8730 2250 11200 0 2090 2200 1965 9665 7580 4794 3850 6660 3840 2760 2785 2570 11600 1635 2136 1100 3800 0 6180 4510 3650 2630 79219 73159 48591 25183 27018 25900 16524 135352 35223 24162 34354 27496 115263 19679 93055 56003 49098 34573 85109 41880 30654 68146 78643 20452 59856 34660 95026 25958 28603 46842 14378 31853 46474 24642 28683 58439 48 54 74 77 48 62 49 26 50 46 56 57 53 69 46 49 55 44 46 61 53 55 87 44 52 36 33 75 61 51 55 73 53 48 86 74 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 10 3 4 4 4 55700 27372 51998 48020 50452 58603 39554 39651 39600 89022 16452 60345 29708 15520 400 9907 35 895 970 735 750 37550 4800 1450 90 875 2600 1500 0 3960 3160 790 5800 0 3050 1179 5368 0 45495 26627 29422 44096 52704 49780 54808 74553 39053 86437 15339 75147 29689 21836 52 74 53 38 45 64 42 53 58 45 43 73 70 36  Ta có: -Quy ước: Y chi tiêu gia đình (nghìn đồng) tổng thu nhập gia đình (nghìn đồng) số thành viên gia đình (người) D vùng miền (thành thị, nông thôn) -Mức ý nghĩa: α = 5%  Bảng số liệu: STT 10 11 12 13 14 15 16 17 Chi tiêu gia đình (Y) 79219 73159 48591 25183 27018 25900 16524 135352 35223 24162 34354 27496 115263 19679 93055 56003 49098 Tổng thu nhập gia Số thành viên Vùng miền đình () gia đình ( (D) 50860 83380 48736 47400 47700 60000 16600 31800 20150 24396 35500 27732 163100 24300 93360 62840 55300 11 1 1 0 1 0 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 34573 85109 41880 30654 68146 78643 20452 59856 34660 95026 25958 28603 46842 14378 31853 46474 24642 28683 58439 45495 26627 29422 44096 52704 49780 54808 74553 39053 86437 15339 75147 29689 21836 62000 86550 46731 32680 73317 83205 20780 63400 36036 93945 30000 31900 57520 17600 35680 90150 30520 36900 65200 55700 27372 51998 48020 50452 58603 39554 39651 39600 89022 16452 60345 29708 15520 5 4 3 3 4 4 4 Câu 1: Trong hai mơ hình nên chọn mơ hình để tiến hành dự báo? MH1: = + = 12510,07 + 0,699722 12 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/17/20 Time: 21:46 Sample: 50 Included observations: 50 Y=C(1)+C(2)*X2 Coefficient C(1) 12583.43 X2 0.699792 R-squared 0.497266 Adjusted R-squared 0.486792 S.E of regression 19479.42 Sum squared resid 1.82E+10 Log likelihood -563.7821 Std Error t-Statistic 5793.671 2.171927 0.101560 6.890419 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat Prob 0.0348 0.0000 47702.72 27191.26 22.63128 22.70776 1.760439 Std Error t-Statistic 10006.41 1.668149 0.106863 6.693784 2626.891 -0.505628 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat Prob 0.1019 0.0000 0.6155 47702.72 27191.26 22.66586 22.78058 1.732171 MH2: = + + = Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/17/20 Time: 21:54 Sample: 50 Included observations: 50 Y=C(1)+C(2)*X2+C(3)*X3 Coefficient C(1) 16692.19 X2 0.715317 X3 -1328.229 R-squared 0.499986 Adjusted R-squared 0.478708 S.E of regression 19632.23 Sum squared resid 1.81E+10 Log likelihood -563.6464 = = => > Vậy chọn MH1 để tiến hành dự báo 13 SER05 vs SER04 200000 SER05 160000 120000 80000 40000 0 40000 80000 120000 160000 SER04 Trong mơ hình chọn, giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số hồi quy Kết có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không?  = 12510,07 cho biết ước lượng chi tiêu gia đình Y trung bình 12510,07 nghìn đồng thu nhập hộ gia đình nhận giá trị  0,699722 cho biết ước lượng chi tiêu gia đình Y trung bình tăng giảm 0,699722 nghìn đồng thu nhập hộ gia đình tăng giảm nghìn đồng  Trong MH1: = 0,699722 > phù hợp với lí thuyết kinh tế Trong mơ hình chọn, có tượng vi phạm giả thiết khơng? (phương sai sai số thay đổi, đa cộng tuyến, tự tương quan) - Phương sai sai số thay đổi: 14 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.095267 Obs*R-squared 0.201877 Probability Probability 0.909305 0.903989 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/16/20 Time: 21:09 Sample: 50 Included observations: 50 Variable Coefficient C 5.54E+08 X2 -4340.703 X2^2 0.007314 R-squared 0.004038 Adjusted R-squared -0.038344 S.E of regression 1.46E+09 Sum squared resid 1.00E+20 Log likelihood -1124.430 Durbin-Watson stat 2.129858 Std Error t-Statistic 7.25E+08 0.763442 22573.02 -0.192296 0.149085 0.049062 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob 0.4490 0.8483 0.9611 3.60E+08 1.43E+09 45.09718 45.21191 0.095267 0.909305 KĐGT : = (khơng có tượng phương sai sai số thay đổi) : (có tượng phương sai sai số thay đổi) Nhận thấy: p(F) = 0,909305> = 0,05 Kết luận: Không đủ sở bác bỏ giả thiết Vậy mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi - Đa cộng tuyến: Vì mơ hình mơ hình biến nên khơng có tượng đa cộng tuyến - Tự tương quan: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.425353 Probability Obs*R-squared 0.448445 Probability 15 0.517455 0.503074 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 09/16/20 Time: 21:18 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -470.0159 5837.332 -0.080519 X2 0.009307 0.102541 0.090765 RESID(-1) 0.095641 0.146646 0.652191 R-squared 0.008969 Mean dependent var Adjusted R-squared -0.033203 S.D dependent var S.E of regression 19476.07 Akaike info criterion Sum squared resid 1.78E+10 Schwarz criterion Log likelihood -563.2471 F-statistic Durbin-Watson stat 1.934301 Prob(F-statistic) Prob 0.9362 0.9281 0.5175 1.70E-12 19160.57 22.64988 22.76461 0.212677 0.809191 KĐGT : = (Mơ hình khơng có tự tương quan bậc 1) : (Mơ hình có tự tương quan bậc 1) Có p = 0,517455 > = 0,05 Kết luận: Không đủ sở bác bỏ giả thiết Vậy mơ hình khơng có tự tương quan bậc Câu 2: Viết lại hàm hồi quy ứng với phạm trù Giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số hồi quy Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/16/20 Time: 21:25 Sample: 50 Included observations: 50 Variable Coefficient C -6152.750 X2 1.417394 D1 13596.63 X2*D1 -0.667880 R-squared 0.525673 Std Error t-Statistic 15404.26 -0.399419 0.517899 2.736816 19011.17 0.715191 0.540149 -1.236473 Mean dependent var 16 Prob 0.6914 0.0088 0.4781 0.2226 47625.82 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.494739 19267.13 1.71E+10 -562.1702 1.707065 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 27105.61 22.64681 22.79977 16.99320 0.000000 (MH3): = + + + = -6152,75+ 1,417394 +13596,63.- 0,66788 Hàm hồi quy ứng với phạm trù:  = ứng với thành thị, thu hàm hồi quy: = + + + = -6152,75 + 1,417394 + 13596,63 -0,66788  = ứng với nông thôn, thu hàm hồi quy: = + -6152,75 + 1,417394 Ý nghĩa ước lượng hệ số hồi quy:  = -6152,75 cho biết ước lượng chi tiêu gia đình trung bình Y -6152,75 nghìn đồng thu nhập hộ gia đình nhận giá trị ứng với khu vực nông thôn  = 1,417394 cho biết ước lượng chi tiêu gia đình trung bình tăng giảm 1,417394 nghìn đồng thu nhập hộ gia đình tăng giảm nghìn đồng ứng với khu vực nơng thơn  = 13596,63 cho biết chênh lệch ước lượng chi tiêu gia đình trung bình thành thị nơng thơn 13596,63 nghìn đồng thu nhập hộ gia đình nhận giá trị  = -0,66788 cho biết ước lượng chi tiêu gia đình trung bình thành thị nơng thơn thay đổi chênh lệch 0,66788 nghìn đồng thu nhập hộ gia đình giảm tăng nghìn đồng 17 Liệu có khác hai phạm trù hay không? KĐGT : = : F = = = 1,2297 (m, n - k) = (2, 46) = 3.199582 Nhận thấy F = 1,2297 < (m, n - k) = 3.199582 Kết luận: Không đủ sở bác bỏ giả thiết Vậy khơng có khác phạm trù thành thị nông thôn 18 KẾT LUẬN Chi tiêu hộ gia đình chịu tác động, ảnh hưởng yếu tố: tổng thu nhập gia đình, số lượng thành viên, khu vực Nhưng mức độ ảnh hưởng yếu tố khác Tổng thu nhập gia đình tỉ lệ thuận với chi tiêu hộ gia đình Giữa phạm trù thành thị nông thôn, chi tiêu hộ gia đình khơng có khác Kết phân tích cho thấy,tiêu dùng hộ gia đình khơng tăng mạnh tổng số tiền chi tiêu mà cấu tiêu dùng họ thay đổi theo hướng giảm tỷ trọng tiêu dùng nhóm hàng phục vụ nhu cầu thiết yếu ngày hướng đến nhu cầu đầu tư phát triển hưởng thụ Mặt khác, nhu cầu tiêu dùng hộ gia đình chuyển từ số lượng sang chất lượng Các yếu tố nhân kinh tế có ảnh hưởng định đến thu nhập cấu thu nhập hộ gia đình từ vùng miền Tồn tình trạng chênh lệch bất bình đẳng thu nhập việc làm với lao động thành thị nông thôn, nam nữ.Thu nhập tăng chi tiêu khác tăng theo tỷ lệ thuận Việc chênh lệch điều kiện kinh tế hạ tầng xã hội dẫn tới chênh lệch mức vốn người lao động tỉnh với nhau, lao động thành thị nông thôn, nam nữ 19 ... dùng rơi vào với mức thu nhập cho trước Vấn đề phản ánh đại lượng thống kê có tên sai số chuẩn ước lượng - đại lượng biểu thị giới hạn ước lượng mà hy vọng C rời vào với Y cho trước xác suất cho... SER04 Trong mơ hình chọn, giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số hồi quy Kết có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không?  = 12510,07 cho biết ước lượng chi tiêu gia đình Y trung bình 12510,07 nghìn... phát triển hưởng thụ Mặt khác, nhu cầu tiêu dùng hộ gia đình chuyển từ số lượng sang chất lượng Các yếu tố nhân kinh tế có ảnh hưởng định đến thu nhập cấu thu nhập hộ gia đình từ vùng miền Tồn