CƠ SỞ LÝ LUẬN : TỔNG QUAN VỀ Ô TÔ, CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ Ô TÔ
Tổng quan về thị trường ô tô ở Việt Nam những năm gần đây
Việt Nam đang trở thành thị trường ô tô tiềm năng hàng đầu thế giới với tỷ lệ sở hữu chỉ 23 xe trên 1.000 dân So với Thái Lan, nơi có 204 xe/1.000 dân, và các nước phát triển với mức tối thiểu 400 xe, đặc biệt là Mỹ với 790 xe/1.000 dân, Việt Nam còn nhiều cơ hội để phát triển thị trường ô tô trong tương lai.
Trong giai đoạn 2011 – 2017, tiêu thụ xe ô tô tại Việt Nam ghi nhận mức tăng trưởng bình quân 7,4% mỗi năm Số lượng xe tiêu thụ đã tăng từ 181.545 xe vào năm 2011 lên 350.000 xe vào năm 2015, trước khi giảm xuống còn 272.750 xe vào năm 2017.
Năm 2016, thị trường ôtô Việt Nam ghi nhận doanh số kỷ lục với 304.427 xe được tiêu thụ, tăng 24% so với năm 2015 Tuy nhiên, năm 2017, tổng doanh số bán hàng giảm xuống còn 272.750 xe, giảm 10% so với năm trước Trong đó, xe du lịch chiếm 62% tổng doanh số, tương đương 173.485 xe, giảm 9,9% so với năm 2016, trong khi xe tải và xe khách/bus chiếm gần 35%, khoảng 99.082 xe.
Năm 2018, thị trường ô tô Việt Nam ghi nhận doanh số bán hàng đạt 288.683 xe, tăng gần 6% so với năm 2017 Trong đó, doanh số xe lắp ráp tăng mạnh 10,6%, đạt 215.704 xe, trong khi xe nhập khẩu chỉ đạt gần 73.000 xe, giảm hơn 6% so với năm trước.
Đầu năm 2019, theo báo cáo của Hiệp hội các nhà sản xuất ô tô Việt Nam (VAMA), doanh số bán hàng toàn thị trường đạt 33.484 xe, trong đó xe lắp ráp trong nước đạt 18.799 xe, giảm 12% so với tháng 12/2018, còn xe nhập khẩu nguyên chiếc tăng 14% với 14.685 xe Ngành công nghiệp ô tô Việt Nam gặp khó khăn do thị trường nội địa nhỏ, mức sống thấp và sức mua hạn chế, trong khi có quá nhiều nhà lắp ráp, gồm 12 liên doanh và hơn 160 doanh nghiệp trong nước Thị phần chủ yếu thuộc về các liên doanh với dòng xe cao cấp, trong khi doanh nghiệp Việt Nam chủ yếu tập trung vào xe chuyên dụng và xe phổ thông Mặc dù lý thuyết cho rằng sự tham gia của nhiều doanh nghiệp sẽ tạo ra cạnh tranh, nhưng thực tế ngành ô tô Việt Nam lại cho thấy các nhà sản xuất thường tìm cách tăng giá sản phẩm hoặc tạo ra tình trạng khan hiếm hàng để duy trì lợi nhuận.
Việt Nam đang chứng tỏ tiềm năng lớn từ thị trường ô tô với sự phát triển mạnh mẽ của các tập đoàn sản xuất như THACO và Tập đoàn Thành Công, có công suất từ 100.000-200.000 xe/năm Đặc biệt, nhà máy VINFAST dự kiến sẽ đạt công suất thiết kế 500.000 xe/năm vào năm 2025, hứa hẹn đưa Việt Nam trở thành quốc gia sản xuất ô tô hàng đầu Đông Nam Á.
Các yếu tố ảnh hưởng đến giá ô tô
Xe hạng sang được nâng cấp về thiết kế và trang bị, đến từ các thương hiệu cao cấp hàng đầu thế giới như Mercedes-Benz, Audi, BMW, Lexus, Acura và Infiniti Một số mẫu xe nổi bật trong phân khúc này bao gồm Mercedes-Benz C-Class, Audi A3, A4 và BMW 3-Series.
Xe tiêu chuẩn là loại phương tiện có nội thất và thiết kế cơ bản, thường thiếu những tính năng hiện đại và ưu việt như xe hạng sang Chất lượng và hiệu năng của xe tiêu chuẩn thường kém hơn, nhưng vẫn đáp ứng nhu cầu di chuyển hàng ngày Hiện nay, các hãng xe như Toyota, Mazda và Honda đang chú trọng phát triển và cải tiến dòng xe này để phục vụ thị trường.
Hiện nay, phân khúc xe được phân loại chủ yếu dựa trên kiểu dáng và kích cỡ, như A, B, D, E, mà chưa có sự phân biệt rõ ràng giữa xe sang và xe tiêu chuẩn Tuy nhiên, khảo sát cho thấy hầu hết các mẫu xe có giá trên 1.3 tỷ đồng đều được các hãng xe phân loại vào hạng sang.
Trước đây, khi so sánh các mẫu xe, người ta thường chỉ chú ý đến dung tích động cơ Tuy nhiên, với sự phát triển của động cơ Turbo tăng áp hiện nay, yếu tố này không còn là tiêu chí duy nhất Vì vậy, công suất động cơ đã trở thành một yếu tố quan trọng cần xem xét tiếp theo trong việc đánh giá hiệu suất của xe.
Công suất cao hơn đồng nghĩa với tốc độ tối đa lớn hơn, nhưng không phải lúc nào hai xe cùng công suất cũng có tốc độ tối đa giống nhau Tốc độ tối đa còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như trọng lượng và lực cản khí động học Chẳng hạn, Mazda3 và Mazda CX-5 đều có công suất 153 mã lực, nhưng Mazda3 lại có tốc độ tối đa cao hơn Đơn vị đo công suất phổ biến nhất là mã lực.
Một mã lực tương đương với công suất mà một chú ngựa tạo ra để kéo 550 pound (khoảng 250 kg) lên độ cao 1 foot (khoảng 30 cm) trong một giây Ngoài ra, một mã lực cũng có thể được hiểu là sức mạnh cần thiết để kéo 33.000 pound (khoảng 15.000 kg) lên 1 foot trong 1 phút Trong vật lý, công suất được định nghĩa là tỷ lệ sinh công.
Xe ô tô hiện nay sử dụng nhiều loại động cơ khác nhau, bao gồm động cơ điện, động cơ dùng năng lượng hóa lỏng như diesel và xăng, cùng với động cơ khí ga Tuy nhiên, động cơ điện vẫn chưa phổ biến bằng động cơ xăng/gas và động cơ dầu, do tính linh hoạt và giá cả của hai loại động cơ này, khiến chúng chiếm khoảng 75% tổng số xe nâng hiện có.
Mặc dù động cơ diesel có nhiều ưu điểm, nhưng vẫn tồn tại một số hạn chế so với động cơ xăng Đầu tiên, động cơ diesel nặng hơn động cơ xăng khi so sánh cùng công suất Thứ hai, tỷ số nén của động cơ diesel cao hơn, và vật liệu cùng công nghệ chế tạo hệ thống cung cấp nhiên liệu (bơm cao áp) yêu cầu khắt khe hơn, dẫn đến chi phí sản xuất động cơ diesel cao hơn Thêm vào đó, động cơ diesel có tốc độ thấp hơn và phát ra tiếng ồn lớn hơn, cùng với khí thải chứa nhiều muội than hơn so với động cơ xăng.
Động cơ diesel có hiệu suất vượt trội hơn động cơ xăng/khí khoảng 1,5 lần Về tính tiết kiệm nhiên liệu, động cơ diesel cũng tiết kiệm hơn, với 1 lít dầu diesel cung cấp khoảng 8.755 calo khi được đốt cháy hoàn toàn.
1 lít xăng khi bị đốt cháy hoàn toàn về 8.140 calo Công suất tiêu thụ nhiên liệu diesel là 200-285g/kWh động cơ xăng nhỏ hơn là 260-380g/kWh.
2.4 Mức nhiên liệu tiêu thụ (lít)/100km
Trong bối cảnh giao thông và kinh tế còn nhiều khó khăn, mức tiêu hao nhiên liệu trở thành tiêu chí quan trọng mà khách hàng chú ý khi mua ô tô Chi phí nhiên liệu chiếm từ 40-60% tổng chi phí vận tải, ảnh hưởng lớn đến giá cước Do đó, các hãng taxi và chủ sở hữu phương tiện luôn ưu tiên yếu tố này nhằm tiết kiệm chi phí vận hành xe.
Mỗi loại xe ô tô được chế tạo từ những nguyên liệu khác nhau và mỗi hãng sản xuất cũng thiết kế động cơ riêng biệt cho từng mẫu xe Định mức tiêu hao nhiên liệu của xe ô tô phụ thuộc vào chất lượng sản phẩm, cấu trúc và công suất vận hành của thiết bị.
Chính sách bảo hành: Có tính phí, không tính phí, thời hạn bảo hành phụ tùng…
Tổng lượng cung, cầu của xe ô tô trên trị trường.
Mô hình đề nghị nghiên cứu
Công suất động cơ Nhiên liệu hoạt động Đẳng cấp
Tiêu thụ nhiên liệu/100km
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Các nghiên cứu có liên quan trong và ngoài nước
Nghiên cứu của sinh viên Đại học Ngoại Thương TP HCM đã đo lường ảnh hưởng của các yếu tố như công suất động cơ, mô-men xoắn, dung tích buồng đốt, xuất xứ, nhiên liệu hoạt động, truyền động hộp số, đẳng cấp và tình trạng đến giá bán ô tô Kết quả cho thấy các biến độc lập chỉ giải thích được 62.7213% sự biến động của giá xe ô tô trên thị trường Việt Nam, cho thấy chỉ số này khá thấp và khó phản ánh chính xác tác động của các yếu tố này.
Các nghiên cứu nước ngoài chưa tìm thấy một nghiên cứu cụ thể nào về các yếu tố ảnh hưởng đến giá niêm yết của xe Mặc dù có một số bài viết tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến giá cả ô tô, nhưng chúng chưa phân tích sâu về tác động của từng yếu tố Các báo cáo chỉ nêu lên một số nhân tố như kiểu dáng, thiết bị, màu sắc, công nghệ, loại nhiên liệu và thương hiệu, mà chưa đi vào chi tiết về cách thức chúng quyết định giá cả của ô tô.
Do thời gian có hạn, nhóm chưa thể tìm kiếm thêm các nghiên cứu liên quan đến đề tài đã chọn Tuy nhiên, nhóm sẽ nỗ lực tìm kiếm các nghiên cứu trước đây để rút ra những điểm tích cực để học hỏi, đồng thời nhận diện các hạn chế nhằm tránh mắc phải sai sót.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH
Phương pháp nghiên cứu
Hồi quy, phương pháp chính trong kinh tế lượng, được giới thiệu lần đầu bởi nhà khoa học Francis Galton vào năm 1886 thông qua nghiên cứu mối quan hệ giữa chiều cao của cha và con trai Thuật ngữ "Regression to mediocrity" (quy về giá trị trung bình) do Galton đặt ra đã trở thành nền tảng cho phân tích hồi quy mà các nhà nghiên cứu sử dụng ngày nay.
Về toán học: Phân tích hồi quy nói lên mối quan hệ phụ thuộc giữa một biến với một hay nhiều biến khác
Biến phụ thuộc vào biến khác được gọi là biến phụ thuộc: biến Y
Biến xác định sẵn, giá trị cho trước: biến X
Về kinh tế: Phân tích hồi quy nói lên mối quan hệ giữa một yếu tố kinh tế bị tác động bởi một hay nhiều nhân tố tác động
Yếu tố bị tác động: biến Y
Các nhân tố tác động: biến X
Về kỹ thuật: Phân tích hàm hồi quy là:
Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với giá trị đã cho của biến độc lập nhằm tìm ra các hệ số hồi quy
Kiểm định các kết quả hồi quy tìm được như kiểm định hệ số hồi quy, kiểm định hàm hồi quy.
Mô hình hồi quy tổng thể cho thấy sự thay đổi của giá trị trung bình biến Y khi các biến X thay đổi Nếu hàm hồi quy chỉ có một biến X, nó được gọi là hàm hồi quy đơn; ngược lại, nếu có nhiều biến X, nó được gọi là hàm hồi quy bội Bài viết này sẽ tập trung vào mô hình hồi quy tuyến tính với k biến.
Hệ số hồi quy β1 đại diện cho giá trị trung bình của biến Y khi tất cả các biến giải thích X2i đến Xki bằng 0 Các hệ số hồi quy riêng βjj=2,k phản ánh ảnh hưởng của từng biến giải thích đến giá trị trung bình của biến phụ thuộc, trong khi các biến giải thích khác trong mô hình giữ nguyên.
Trong mô hình nghiên cứu này, chúng ta sẽ xem xét các biến giải thích bao gồm cả biến số lượng và biến giả, cụ thể là biến "Dang cap" và "Nhien lieu hoat dong" Biến giả "Dang cap" có thể nhận một trong hai giá trị, ảnh hưởng đến sai số ngẫu nhiên của tổng thể ứng với quan sát thứ i.
●Dang cap = 1 nếu ô tô thuộc xe hạng sang
Đối với ô tô thuộc hạng tiêu chuẩn, giá trị dang cap sẽ bằng 0 Hàm hồi quy mẫu được phát triển dựa trên việc thống kê số liệu ngẫu nhiên và số liệu mẫu Các quan sát được thực hiện là những dòng xe ô tô khác nhau từ các hãng nổi tiếng trên thị trường Việt Nam.
1.2 Phương pháp ước lượng OLS
Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu OLS là một công cụ phổ biến trong phân tích dữ liệu nghiên cứu nhờ vào tính đơn giản và khả năng cung cấp ước lượng tối ưu khi thỏa mãn các giả thiết Các giả thiết này bao gồm: các biến giải thích không ngẫu nhiên, kỳ vọng của các yếu tố ngẫu nhiên bằng 0, phương sai của các yếu tố này đồng nhất, không có sự tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên, cũng như giữa các yếu tố này và biến độc lập Hơn nữa, mô hình phải được xác định chính xác và không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo Với những giả định này, OLS đảm bảo kết quả ước lượng tối ưu với các tính chất tuyến tính, không chệch và có phương sai nhỏ nhất trong các lớp ước lượng tuyến tính không chệch.
Xây dựng mô hình lý thuyết
Dựa trên phương pháp luận, nghiên cứu này xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính nhằm phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến giá xe ô tô trên thị trường Việt Nam trong quý I năm 2019.
Biến phụ thuộc: Gia niem yet Các biến độc lập: Cong suat dong co, tieu hao nhien lieu, Nhien lieu hoat dong, Dang cap
Sử dụng lệnh des để mô tả tổng quát các biến
Bảng 1 Mô tả tổng quát các biến
Tên biến Ký hiệu Dạng dữ liệu Đơn vị Ý Nghĩa
Công suất động cơ lớn hay nhỏ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng vận hành và tốc độ tối đa của một chiếc ô tô Điều này cũng liên quan đến mức tiêu hao năng lượng của xe, quyết định hiệu suất sử dụng nhiên liệu và trải nghiệm lái xe.
Float Lít/km Mức độ tiêu thụ nhiên liệu trên quãng đường dài 100km Nhiên liệu hoạt động
Byte Xăng hoặc dầu Xe oto hoạt động bằng nhiên liệu là xăng hoặc dầu
=0 nếu là dầu Đẳng cấp Dang cap Byte Loại cao cấp hoặc
Xe thuộc phân khúc nào
=1 nếu là xe hạng sang
=0 nếu là xe tiêu chuẩnGiá niêm yết Gia niem yet Float Tỷ VND Giá niêm yết của oto trên thị trường
Thước đo Công suất động cơ và Tiêu hao năng lượng
Công thức tính công suất động cơ :
Công suất (P) được tính bằng tích của moment (M) và tốc độ góc (ω) tại số vòng quay xác định Để tính tiêu thụ nhiên liệu của một chiếc xe ô tô, ta sử dụng công thức: Mc = K1 L/100 + K2 P/100 + nK3, trong đó K1, K2, K3 là các hệ số và L là quãng đường di chuyển.
Mc: Tổng số nhiên liệu được cấp cho 1 chuyến xe (lít) K1: Định mức kỹ thuật (lít/100 km)
K2: Phụ cấp cho xe có tải và hành khách tính theo lít K3: Phụ cấp áp dụng khi xe dừng đỗ để xếp dỡ hàng hóa và hành khách L: Tổng quãng đường xe chạy, bao gồm cả khi có và không có hàng hóa, được quy đổi ra đường cấp 1 tính bằng km.
P: Tổng khối lượng hàng hóa luân chuyển tính theo (T.km) hoặc (HK.km) sau khi đã quy đổi ra đường loại 1 n: Số lần xếp dỡ hàng hóa hoặc số lần dừng đỗ xe (trên 1 phút)
Công suất động cơ và tiêu hao nhiên liệu đều có ảnh hưởng trực tiếp đến giá cả ô tô Khi cả hai yếu tố này tăng lên, giá của xe ô tô cũng sẽ tăng theo.
Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):
Gia niem yet= β 1 + β 2 congsuatdongco + β 3 tieuhaonhienlieu + β 4 nhienlieuhoatdong +β 5 dangcap
Mô hình hồi quy mẫu
Gia niem yet ^ ROA = ^ β 1 + ^ β 2.congsuatdongco+ ^ β 3tieuhaonhienlieu+ ^ β 4 nhienlieuhoatdong + ^ β 5.dangcap + ei
Mô tả số liệu
Nghiên cứu này dựa trên mẫu 129 dòng xe từ hơn 20 hãng xe phổ biến, với dữ liệu thu thập từ bảng giá các loại ô tô đang được bán tại thị trường Việt Nam vào quý I năm 2019 Mẫu xe bao gồm cả các nhãn hiệu cao cấp như Audi, BMW và các hãng bình dân hơn.
Nguồn thu thập thông tin về giá xe được lấy từ các trang web điện tử chính thức của các hãng xe như Honda, Ford, cùng với các trang tổng hợp giá xe như giaxeoto.vn, giaxetot.vn, xeotogiadinh.com và muasamxe.com.
3.2 Mô tả thống kê số liệu
Sau quá trình phân tích chủ quan về số liệu, nhóm nghiên cứu đã chạy mô hình hồi quy gồm các biến như sau:
- Biến phụ thuộc: gia niem yet
- Biến độc lập (bao gồm có 4 biến): congsuatdongco, tieuhaonhienlieu, nhienlieuhoatdong,
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng lệnh sum trong phần mềm Stata để phân tích số liệu, cung cấp thông tin về số lượng quan sát (Obs), giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Std.Dev.), giá trị lớn nhất (Max) và giá trị nhỏ nhất (Min) của các biến.
Tên biến Số quan Giá trị trung Độ lệch Giá trị nhỏ Giá trị lớn nhất sát bình chuẩn nhất
Kết quả được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 2 Mô tả số liệu
Trong 129 quan sát, công suất động cơ trung bình đạt 176.5271 mã lực (Hp), cho thấy sự chênh lệch lớn giữa xe có công suất cao nhất là 380 Hp và thấp nhất là 51 Hp, với tỷ lệ gấp 7.5 lần Điều này cho thấy tốc độ tối đa của các loại xe không đồng đều.
Mức tiêu hao nhiên liệu trung bình là 7.708527 lít/100km, với sự chênh lệch lớn giữa mẫu xe tiêu thụ nhiều nhất (18 lít) và ít nhất (4.3 lít), lên đến 4 lần Điều này cho thấy sự đa dạng trong hiệu suất tiêu thụ nhiên liệu của các mẫu xe hiện có trên thị trường.
-Giá niêm yết của ô tô trung bình là 1.615058 tỷ VNĐ, mức chênh lệch giữa giá lớn nhất ( 8.888 tỷ VNĐ ) và nhỏ nhất ( 0.29 tỷ VNĐ) rất lớn(gấp hơn 30 lần).
Bên cạnh đó để miêu tả chi tiết các biến có trong mô hình, ta dùng lệnh tab
Bảng 3 Mô tả chi tiết
=1 nếu xe thuộc hạng sang Freq Precen t
Qua bảng trên ta có thể thấy, trong 129 quan sát thì có 78 xe thuộc loại xe hạng tiêu chuẩn, 51 xe thuộc loại xe hạng sang.
Mô tả tương quan các biến
Nhóm nghiên cứu sử dụng lệnh corr để tìm ra sự tương quan giữa các biến qua phần mềm Stata Kết quả được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4 Mô tả tương quan các biến
Gia niem yet 1.0000 Cong suat dong co
Trong lý thuyết xác suất thống kê, hệ số tương quan r phản ánh độ mạnh của mối tương quan tuyến tính giữa hai biến số ngẫu nhiên Nếu hệ số tương quan bằng 1, điều này cho thấy có sự đồng biến hoàn hảo, trong khi giá trị -1 chỉ ra sự nghịch biến hoàn toàn Các giá trị nằm trong khoảng (-1; 1) cho biết mức độ phụ thuộc tuyến tính giữa các biến số.
Tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập
Kết quả phân tích cho thấy hệ số r (gianiemyet, congsuatdongco) đạt 0.8383, cho thấy mối tương quan tích cực giữa giá niêm yết và công suất động cơ Điều này cho thấy công suất động cơ có ảnh hưởng cùng chiều với giá niêm yết, kỳ vọng β2 sẽ dương.
Kết quả phân tích cho thấy tỷ lệ r (gianiemyet, tieuhaonhienlieu) là 0.7634, lớn hơn 0, cho thấy kỳ vọng β3 dương Điều này chỉ ra rằng có mối tương quan tích cực giữa giá niêm yết và mức tiêu hao nhiên liệu Cụ thể, khi giá niêm yết tăng, tiêu hao nhiên liệu cũng có xu hướng tăng theo.
Kỳ vọng về độ lớn: biến có ý nghĩa thống kê
Kỳ vọng về chiều: phù hợp với lý thuyết kinh tế
Tương quan giữa các biến độc lập
-r(congsuatdongco, tieuhaonhienlieu)= 0.7282, tương quan trung bình và cùng chiều
Ngoài ra, ma trận hệ số tương quan giúp phát hiện đa cộng tuyến giữa các biến giải thích Mô hình không xảy khuyết tật đa cộng tuyến khi r F= 0.0000 R-squared = 0.7794 Adj R-squared = 0.7723 Root MSE = 67286 Gia niem yet
P>t Khoảng tin cậy ứng với mức ý nghĩa 95%
Từ kết quả ước lượng, ta có mô hình hồi quy mầu:
Từ kết quả hồi quy trên ta có thể thấy
- Số quan sát đưa vào phân tích Obs9
- Sai số chuẩn của ước lượng Root MSE=0.67286
Mô hình có mức độ phù hợp cao với R² = 0.7794, cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích được 77.94% sự biến động của giá niêm yết trung bình trong quý 1 năm 2019.
- Hệ số xác định điều chỉnh (Adj R-squared)= 0.7723
- Ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình:
^ β 1 = -1.681543 có nghĩa là khi các biến độc lập =0 thì giá niêm yết trung bình của ô tô sẽ là -1.681543 tỷ đồng
^ β 2 =0.0091192 có nghĩa là công suất động cơ tăng 1 đơn vị và các biến khác không đổi thì giá niêm yết trung bình sẽ tăng 0.0091192 tỷ đồng
^ β 3 = 0.1875704 có nghĩa là tiêu hao nhiên liệu tăng 1 đơn vị và các biến khác không đổi thì giá niêm yết trung bình sẽ tăng 0.1875704 tỷ đồng
^ β 4 = -0.02489 có nghĩa là khi các biến độc lập khác không đổi thì nhiên liệu hoạt động bằng xăng sẽ ít hơn 0.02489 tỷ so với nhiên liệu chạy bằng dầu.
^ β 5 = 0.6557685có nghĩa là khi các biến độc lập khác không đổi thì xe đẳng cấpsẽ nhiều tiền hơn 0.6557685 tỷ so với xe tiêu chuẩn.
Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
2.1.1 Kiểm định bỏ sót biến ( Ramsey Reset)
Sau khi chạy mô hình thu được kết quả hồi quy,ta thực hiện kiểm định bỏ sót biến bằng kiểm định Ramsey.
H0: Mô hình không bỏ sót biến
H1: Mô hình có bỏ sót biến Kiểm định Ramsey Reset ta thu được kết quả:
Bảng 6 Kiểm định Ramsey Reset
Ta thấy P-value= 0.0000 rất nhỏ, suy ra chấp nhận H0, mô hình ban đầu bỏ sót biến.
2.1.2 Sửa lỗi bỏ sót biến
Chúng ta sẽ điều chỉnh mô hình bằng cách tạo ra một biến phụ thuộc mới, sử dụng biến định tính mới tương ứng với biến cũ thông qua lệnh gen cụ thể.
Lngia=ln(gia niem yet) Lncongsuat=ln(congsuatdongco) Lntieuhao=ln(tieuhaonangluong) Hồi quy lại mô hình theo biến mới bằng lệnh reg
Mô hình mới là : Lngia= β 1 + β 2 lncongsuat + β 3 lntieuhao + β 4 nhienlieuhoatdong +β 5 dangcap Kiểm định lại Ramsey Reset ta có:
Bảng 7 Kiểm định lại Ramsey Reset
Ta thấy P-value= 0.0894>0.05 , suy ra bác bỏ H0, mô hình ban đầu không còn bỏ sót biến.
2.1.3 Kiểm định đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là một khuyết tật của mô hình tuyến tính bội (nhiều biến độc lập) là hiện tượng mà trong mô hình hồi quy tuyến tính có sự phụ thuộc tuyến tính cao giữa các biến độc lập.
Hiện tượng đa cộng tuyến có thể dẫn đến nhiều hệ lụy nghiêm trọng, bao gồm việc làm sai lệch phương sai và sai số của các ước lượng thống kê, cũng như các ước lượng OLS Điều này khiến cho sai số tiêu chuẩn trở nên nhạy cảm với những thay đổi nhỏ trong dữ liệu hoặc khi thêm bớt các biến giải thích.
Cách 1: Tính hệ số tương quan r giữa các biến
Nếu các biến giải thích có tương quan cao với nhau (r > 0.8) thì có thể xảy ra đa cộng tuyến.
Sử dụng lệnh Corr trong stata cho kết quả sau:
Bảng 8 Hệ số tương quan r giữa các biến lncongsuat Lntieuhao Nhien lieuhoatdong Dangcap
Kết quả phân tích cho thấy hệ số tương quan giữa các biến giải thích đều nhỏ hơn 0.8, từ đó có thể khẳng định rằng mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến.
Cách 2: Sử dụng thừa số tăng phương sai VIF
Sử dụng lệnh Vif trong stata cho kết quả sau:
Bảng 9 Bảng thừa số tăng phương sai VIF
Khi VIF nhỏ hơn 10, chúng ta có thể kết luận rằng mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến Trong trường hợp này, với VIF = 10, hiện tượng đa cộng tuyến sẽ xuất hiện, nhưng vì tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, mô hình được xác nhận là không có vấn đề này.
Như vậy hai kiểm định đều cho cùng một kết luận: Mô hình không mắc khuyết tật đa cộng tuyến.
2.1.4 Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Trong các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính, có một giả định quan trọng đó là ui
Mô hình U(0;σ²) thường bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, dẫn đến việc phân phối của ui không còn chuẩn xác Điều này làm giảm độ tin cậy của các kiểm định và độ chính xác của dự báo Do đó, cần tiến hành kiểm định để xác định xem mô hình có gặp phải vấn đề về phân phối không chuẩn, cả đối với u và biến phụ thuộc hay không.
Cặp giả thiết: { H 0 : Phần dư có phân phối chuẩn
H 1 : Phần dư không phân phối chuẩn
Gọi phần dư u, dùng lệnh predict predict u,residuals
Sử dụng lệnh sktest trong Stata để kiểm định
Kết quả kiểm định sktest cho thấy p-value = 0.0000, nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Điều này chỉ ra rằng có dấu hiệu phần dư không phân phối chuẩn trong mô hình Tuy nhiên, với cỡ mẫu 129 quan sát, lớn hơn 120, phân phối của các ước lượng chuẩn và nhiễu không chuẩn không ảnh hưởng đến kết quả ước lượng.
2.1.5 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Một trong những giả thuyết cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là:
“Ui có phương sai là không đổi, nghĩa là Var(Ui/Xi)=i 2, i=1, 2, 3, …… n.”
Tuy nhiên, thực tế cho thấy rằng do bản chất kinh tế xã hội, quá trình thu thập và xử lý số liệu, cũng như mô hình định dạng không chính xác, đã dẫn đến việc vi phạm giả thiết này, gây ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Hiện tượng phương sai sai số thay đổi gây ra nhiều hệ lụy, bao gồm việc ước lượng OLS vẫn giữ tính tuyến tính và không chệch, nhưng trở nên không hiệu quả Điều này cũng ảnh hưởng đến độ tin cậy của các dự báo và khiến việc sử dụng các kiểm định T và F không còn đáng tin cậy Để phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi, có thể áp dụng hai phương pháp.
Phương pháp định tính: dùng đồ thị để đáng giá sự tương quan giữa ei và ei 2.
Phương pháp định lượng: một trong các phương pháp đó là kiểm định White.
Thực hiện kiểm định White trên phần mềm Stata ta thu được kết quả:
Bảng 10 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định bằng lệnh imtest và white cho thấy P-value = 0.0000 < 0.05, từ đó chúng ta có thể kết luận rằng mô hình gặp phải vấn đề về phương sai sai số không đồng nhất.
2.1.6 Khắc phục phương sai sai số thay đổi
Hồi quy với theo phương trình mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors): thêm chữ robust vào câu lệnh hồi quy.
Ta thu được kết quả
Bảng 11 Kết quả hồi quy với theo phương trình mô hình sai số chuẩn mạnh
R-squared = 0.7304 Adj R-squared = 0.7133 lngia Hệ số hồi quy
T quan sát P>t Khoảng tin cậy ứng với mức ý nghĩa 95% lncongsuat 1.120967 1849389 6.06 0.000 751396 ; 1.490538 lntieuhao 2514391 2082874 1.21 0.232 -.1647902 ; 6676683 Nhienlieu hoatdong
2.1.7 Kiểm định tự tương quan
Do mô hình sử dụng số liệu chéo nên không mắc khuyết tật tự tương quan
Kết quả ước lượng đã khắc phục khuyết tật
Mô hình mới là :Lngia= β 1 + β 2 lncongsuat + β 3 lntieuhao + β 4 nhienlieuhoatdong +β 5 dangcap
Kiểm định giả thuyết
4.1 Kiểm định sự phù hợp của kết quả
Các phân tích cho thấy công suất động cơ, tiêu hao nhiên liệu và đẳng cấp đều ảnh hưởng tích cực đến giá niêm yết; khi các biến này tăng, giá niêm yết cũng tăng theo Tuy nhiên, biến nhiên liệu hoạt động không có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng động cơ chạy bằng xăng hay dầu có ít sự chênh lệch về giá thực tế.
4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
=0.0199 => Bác bỏ H 0.Mmô hình hồi quy tìm được là phù hợp.
4.3 Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy
Cặp giả thuyết thống kê: { H H 0 1 : : β β J J =0 ≠ 0
Sử dụng thống kê T = ^ β j− β ¿ se ( ^ β j) , giá trị của kiểm định này chính là cột t trong bảng kết quả chạy hồi quy.
Bác bỏ H0 β 2 =0 β 2 ≠ 0 0.000 Bác bỏ H0 β 3 =0 β 3 ≠ 0 0.232 Chấp nhận H0 β 4 =0 β 4 ≠ 0 0.316 Chấp nhận H0 β 5 =0 β 5 ≠ 0 0.000 Bác bỏ H0
Hệ số hồi quy của biến nhienlieuhoatdong và lntieuhao không có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng hai biến này không ảnh hưởng đến giá ô tô trên thị trường Việt Nam trong quý I năm 2019.
