Thông tin tài liệu
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ -*** - TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: Phân tích tình hình tiêu thụ thuốc qua yếu tố ảnh hưởng (File data: SMOKE) Nhóm sinh viên thực hiện: Tên thành viên Mã sinh viên Lớp: Giảng viên hướng dẫn: Hà Nội, MỤC LỤC % đóng góp LỜI MỞ ĐẦU NỘI DUNG PHẦN I: QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI Nội dung nghiên cứu .4 Quy trình thu thập số liệu Phương pháp nghiên cứu PHẦN II: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU I MÔ TẢ SỐ LIỆU II CHẠY HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN CHO MƠ HÌNH III MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH .9 Kiểm định với hệ số hồi quy Kiểm định tổ hợp tuyến tính hệ số hồi quy .11 Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính 12 IV KHUYẾT TẬT MƠ HÌNH VÀ SỬA CHỮA .13 Hiện tượng đa cộng tuyến 13 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi 15 Hiện tượng tự tương quan 16 KẾT LUẬN 18 LỜI MỞ ĐẦU Như biết, thuốc sản phẩm vô nguy hiểm sức khỏe người, không với người hút thuốc mà với người xung quanh Tuy nhiên, số lượng người hút thuốc giới khơng thun giảm, khơng cịn có xu hướng tăng lên nước phát triển, đặc biệt độ tuổi thiếu niên từ 17-24 tuổi Việt Nam nước có số lượng người hút thuốc cao giới, 50% nam giới 3.4% nữ giới (theo thống kê Tổ chức Sức khỏe Thế giới cao Châu Á) Nghiêm trọng hơn, số lượng người tử vong hút thuốc nhiều số nười tử vong HIV/AIDS, lao, tai nạn giao thông tự tử cộng lại vào năm 2020 Do đó, việc tìm biện pháp để giảm thiểu tình trạng hút thuốc cộng đồng việc làm vô cấp thiết không riêng cá nhân mà tồn xã hội Sau q trình học tập mơn “Kinh tế lượng” hướng dẫn giảng viên, TS Đinh Thị Thanh Bình, để vận dụng kiến thức học thao tác thực hành phần mềm Stata, nhóm chúng em tìm hiểu, đánh giá chọn đề tài không theo đánh giá chủ quan nhóm cần thiết để nghiên cứu, “Phân tích tình hình tiêu thụ thuốc qua yếu tố ảnh hưởng” để làm bước đệm cho việc tìm cách giải phù hợp Trong trình thực hiện, viết khó tránh khỏi thiếu sót, chúng em mong nhận đóng góp từ thầy để tiểu luận nhóm hồn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn! NỘI DUNG PHẦN I: QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI Nội dung nghiên cứu Trước nghiên cứu chuyên sâu vào việc làm để giảm thiểu tình trạng hút thuốc lá, chúng em tiến hành tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng đến lượng thuốc trung bình mà người hút ngày, từ lấy tảng để nghiên cứu sâu Quy trình thu thập số liệu Nhóm xác định yếu tố ảnh hưởng đến lượng thuốc trung bình mà người hút ngày như: học vấn, tuổi tác, thu nhập… tiến hành điều tra thu thập số liệu 807 mẫu, sau đem phân tích số liệu qua phần mềm Stata để đến kết luận cuối Phương pháp nghiên cứu a Phương pháp thu thập số liệu - Kích cỡ mẫu: 807 người - Phạm vi: Chủ yếu tập trung vào nhóm người từ 17 tuổi trở lên - Hình thức: Thảo khảo sát thu thập số liệu nơi tập trung đông người cơng viên b Phương pháp phân tích số liệu - Phương pháp thu thập số liệu - Phương pháp tương quan hồi quy - Phương pháp phân tích phương sai PHẦN II: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU I MÔ TẢ SỐ LIỆU Các biến sử dụng để phân tích gồm có: educ, cigpric, age, income, restaurn cigs, cigs – số điếu thuốc hút ngày chọn làm biến độc lập Y, biến lại biến phụ thuộc Xi Để nắm đặc điểm biến, ta sử dụng lệnh ‘sum’: sum educ cigpric age income restaurn cigs Variable Obs Mean educ cigpric age income restaurn 807 807 807 807 807 12.47088 60.30041 41.23792 19304.83 2465923 cigs 807 8.686493 Std Dev Min Max 3.057161 4.738469 17.02729 9142.958 4312946 44.004 17 500 18 70.129 88 30000 13.72152 80 Kết cho thấy: - Đối với biến cigs (cigs smoked per day): số điếu thuốc trung bình hút ngày 8.686493 điếu thuốc, số điếu thuốc hút ngày 1, nhiều 80 điếu → Đánh giá mật độ qua đồ thị (đồ thị histogram) 05 Density 15 histogram cigs (bin=28, start=0, width=2.8571429) 20 40 cigs smoked per day 60 80 Nhìn vào đồ thị ta thấy mật độ tập trung giá trị thấp lớn (rất nhiều người không hút thuốc hút ít) phận giá trị cao phân tán tạo thành đuôi dài phía phải Ta khẳng định phân bố lệch nhiều phía phải - Đối với biến educ (years of schooling): số năm học vấn trung bình 12.47088 tương đương với bậc trung học, số năm học vấn thấp tương đương với bậc tiểu học, số năm học vấn cao 18 tương đương với bậc thạc sỹ Density histogram educ (bin=28, start=6, width=.42857143) 10 years of schooling 15 20 Nhìn vào đồ thị ta thấy mật độ tập trung giá trị trung bình lớn (số lượng người có số năm học vấn trung bình cao) phận giá trị thấp cao phân tán phía tương đối cân Ta khẳng định phân bố không lệch - Đối với biến cigpric (state cig price, cents/pack): giá trung bình bao thuốc 60.30041 cents/pack, thấp 44.004 cents/pack cao 70.129 cents/pack 05 Density 15 histogram cigpric (bin=28, start=44.004002, width=.93303558) 45 50 55 60 state cig price, cents/pack 65 70 Nhìn vào đồ thị ta thấy mật độ giá trị trung bình lớn, giá trị thấp phân tán so với giá trị mức cao - Đối với biến age (in years): độ tuổi trung bình 41.23792, độ tuổi thấp 17 tuổi, độ tuổi cao 88 tuổi 01 Density 02 03 04 histogram age (bin=28, start=17, width=2.5357143) 20 40 60 in years 80 100 Nhìn vào đồ thị ta thấy giá trị phân tán khơng tập trung nhìn chung giá trị mức thấp có mật độ dày giá trị mức cao, ta thấy xu hướng phân bố lệch phải - Đối với biến income (annual income, $): mức thu nhập trung bình 19304.83$ chênh lệch lớn với mức thu nhập thấp 500$, chênh lệch không lớn với mức thu nhập cao 30000$ 2.0e-04 Density 4.0e-04 6.0e-04 histogram income (bin=28, start=500, width=1053.5714) 10000 annual income, $ 20000 30000 Nhìn vào đồ thị ta thấy mật độ tập trung giá trị lớn thu nhập lớn Các giá trị thấp phân tán thành phía trái → phân bố lệch nhiều phía trái - Đối với biến restaurn (=1 if rest smk restrictions): sum restaurn if restaurn==1 Variable Obs Mean restaurn 199 Std Dev Min Max 1 Trong số 807 quan sát, có 199 quan sát gắn giá trị nghĩa 199/807 người hỏi đến khu vực nhà hàng hạn chế hút thuốc Còn lại 608 người chưa đến khu vực ứng với 608 quan sát gắn giá trị II CHẠY HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN CHO MƠ HÌNH Sử dụng lệnh ‘corr’ để xét tương quan biến: corr cigs educ cigpric age income restaurn (obs=807) cigs educ cigpric age income restaurn cigs educ cigpric age 1.0000 -0.0487 -0.0114 -0.0415 0.0532 -0.0871 1.0000 0.0310 -0.1806 0.3344 0.0605 1.0000 0.0293 0.0480 0.1392 1.0000 -0.0640 -0.0389 income restaurn 1.0000 0.1060 1.0000 Nhìn vào bảng kết trên, ta thấy biến độc lập ảnh hưởng tương đối đến biến phụ thuộc chủ yếu tương quan ngược chiều (ngoại trừ biến income – thu nhập tăng số điếu thuốc hút ngày tăng) Dùng lệnh ‘reg’ để chạy hồi quy: reg cigs educ cigpric age income restaurn Source SS df MS Model Residual 2888.63535 148865.047 801 577.72707 185.848998 Total 151753.683 806 188.280003 cigs Coef educ cigpric age income restaurn _cons -.3680468 0046741 -.0438986 0001306 -2.982192 13.01946 Std Err .169172 1024819 028707 000056 1.130995 6.551227 t -2.18 0.05 -1.53 2.33 -2.64 1.99 Number of obs F( 5, 801) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.030 0.964 0.127 0.020 0.009 0.047 807 3.11 0.0087 0.0190 0.0129 13.633 [95% Conf Interval] -.7001196 -.1964908 -.1002484 0000207 -5.202256 1598616 Từ bảng trên, ta lập phương trình hồi quy tuyến tính sau: = = = = = = -.0359739 2058389 0124512 0002405 -.7621274 25.87906 (1) đó: X1 – educ, X2 – cigpric, X3 – age, X4 – income, X5 – restaurn Ý nghĩa hệ số R2: Với R2 =0.0190 ta nhận thấy độ chặt chẽ mơ hình chưa cao, nghĩa việc điều tra số năm học, giá thuốc lá, độ tuổi, thu nhập, việc hạn chế hút thuốc nhà hàng khơng nói lên nhiều ý nghĩa, chúng giải thích 1.9% biến động biến độc lập Y Ý nghĩa hệ số hồi quy: = 13.01946 cho biết ảnh hưởng yếu tố nằm ngồi mơ hình đến giá trị trung - bình Y yếu tố Xi = = -0.3680468 cho biết số năm học tăng lên năm số điếu thuốc hút - giảm trung bình 0.3680468 đơn vị, với điều kiện yếu tố khác không đổi = 0.0046741 cho biết giá gói thuốc tăng cent số điếu thuốc hút - tăng trung bình 0.0046741 đơn vị, với điều kiện yếu tố khác không đổi = -0.0438968 cho biết số tuổi tăng lên tuổi số điếu thuốc hút giảm trung - bình 0.0438968 đơn vị, với điều kiện yếu tố khác không đổi = 0.0001306 cho biết thu nhập năm tăng lên la số điếu thuốc - hút tăng trung bình 0.0001306 đơn vị, với điều kiện yếu tố khác không đổi = -2.982192 cho biết khu vực nhà hàng hạn chế hút thuốc lá, số điếu - thuốc hút trung bình nhỏ khơng khu vực 2.982192, với điều kiện yếu tố khác khơng đổi • = nhà hàng hạn chế hút thuốc lá, 10.037268; • III , , , = nhà hàng không hạn chế hút thuốc lá, MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH Kiểm định với hệ số hồi quy Ta có Kiểm định = 13.01946 – 2.982192 = : , , , , : - Cách 1: Theo bảng |t|= 1.99 > 1.96, loại H0 Suy - Cách 2: P-value = 0.047 < α (=0.05), loại H0 Suy Kiểm định có ý nghĩa thống kê có ý nghĩa thống kê : : - Cách 1: Theo bảng |t| = 2.18 > 1.96, loại H0 Suy - Cách 2: P-value = 0.03 < α, loại H0 Suy Kiểm định có ý nghĩa thống kê có ý nghĩa thống kê : : - Cách 1: Theo bảng |t| = 0.05 < 1.96, khơng có sở loại H0 Cách 2: P-value = 0.964 > α, khơng có loại H0 Kiểm định : : - Cách 1: Theo bảng, |t| = 1.53 < 1.96, khơng có sở loại H0 Cách 2: p-value = 0.127 > α khơng có sở loại bỏ H0 Kiểm định : : - Cách 1: Theo bảng, |t| = 2.33 > 1.96, loại bỏ H0 Suy - Cách 2: P-value = 0.02 < α loại H0 Suy Kiểm định (hệ số biến giả): 10 có ý nghĩa thống kê có ý nghĩa thống kê : - Cách 1: Theo bảng, |t| = 2.64 > 1.96, loại bỏ H0 Suy - Cách 2: P-value = 0.009 < α loại bỏ H0 Suy có ý nghĩa thống kê có ý nghĩa thống kê Kiểm định tổ hợp tuyến tính hệ số hồi quy Trước tiên ta kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy: (1) Giả thuyết cần kiểm định: Tiêu chuẩn kiểm định: F= Tiến hành kiểm định: test educ cigpric age income restaurn ( ( ( ( ( 1) 2) 3) 4) 5) educ = cigpric = age = income = restaurn = F( 5, 801) = Prob > F = 3.11 0.0087 Kết kiểm định cho thấy: F(5, 801) = 3.11 Tra bảng thống kê F ta có giá trị tới hạn F(5, 801) > = 2.23 → Bác bỏ H0 Kết luận: Từ kiểm định tổ hợp tuyến tính hệ số hồi quy, với mức ý nghĩa 5% thấy biến độc lập educ, cigpric, age, income, restaurn có yếu tố ảnh hưởng tới biến động biến phụ thuộc cigs 11 Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính Dưạ vào kết kiểm định trên, ta nhận định biến độc lập cigpric age không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc cigs Ta tiếp tục tiến hành kiểm định đa ràng buộc tuyến tính xét xem loại hai biến khỏi mơ hình hay khơng Giả thuyết cần kiểm định: Tiêu chuẩn kiểm định: F= F = Tiến hành kiểm định: test cigpric age ( 1) ( 2) cigpric = age = F( 2, 801) = Prob > F = 1.17 0.3111 Ta có: Fqs = 1.17 Tra bảng thống kê F, với mức ý nghĩa 0.05, ta có giá trị tới hạn Fqs < = 3.01 → Chấp nhận H0, loại biến cigpric age khỏi mơ hình → Ta chạy hồi quy với biến lại: reg cigs educ income restaurn Source SS df MS Model Residual 2453.99514 149299.688 803 817.99838 185.927382 Total 151753.683 806 188.280003 cigs Coef educ income restaurn _cons -.3243288 0001308 -2.926764 10.92859 Std Err .1667578 000056 1.12031 2.056444 t -1.94 2.34 -2.61 5.31 Phương trình hồi quy là: 12 Number of obs F( 3, 803) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.052 0.020 0.009 0.000 = = = = = = 807 4.40 0.0044 0.0162 0.0125 13.636 [95% Conf Interval] -.6516614 0000209 -5.125846 6.891949 0030037 0002406 -.7276817 14.96523 đó: X1 – educ, X2 – income, X3 – restaurn restaurn IV KHUYẾT TẬT MƠ HÌNH VÀ SỬA CHỮA Hiện tượng đa cộng tuyến Xét mối quan hệ tuyến tính biến giải thích: X1, X2, X3, X4, X5 Cách 1: Chạy tương quan cho mơ hình biến phụ thuộc ta được: corr educ cigpric age income restaurn (obs=807) educ cigpric age income restaurn educ cigpric age 1.0000 0.0310 -0.1806 0.3344 0.0605 1.0000 0.0293 0.0480 0.1392 1.0000 -0.0640 -0.0389 income restaurn 1.0000 0.1060 1.0000 Từ bảng thấy tương quan cặp biến giải thích thấp ( mơ hình (1) khơng có tượng đa cộng tuyến hồn hảo Cách 2: Chạy hồi quy biến X lên biến độc lập khác: - X1 lên X2, X3, X4, X5 reg educ cigpric age income restaurn Source - SS df MS Model Residual 1039.20197 6493.86371 802 259.800492 8.09708692 Total 7533.06568 806 9.34623533 educ Coef cigpric age income restaurn _cons 0114531 -.0286972 0001075 1257927 10.85799 Std Err .0213872 0059057 0000111 2360305 1.312584 t 0.54 -4.86 9.72 0.53 8.27 X2 lên X1, X3, X4, X5 13 Number of obs F( 4, 802) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.592 0.000 0.000 0.594 0.000 = = = = = = 807 32.09 0.0000 0.1380 0.1337 2.8455 [95% Conf Interval] -.0305284 -.0402897 0000858 -.3375178 8.281488 0534345 -.0171048 0001292 5891032 13.4345 reg cigpric educ age income restaurn Source - SS df MS Model Residual 401.568997 17695.6175 802 100.392249 22.0643609 Total 18097.1865 806 22.4530849 cigpric Coef educ age income restaurn _cons 0312093 0111549 0000152 1.498422 58.78738 Std Err .0582796 0098834 0000193 3860876 8866825 t 0.54 1.13 0.79 3.88 66.30 Number of obs F( 4, 802) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.592 0.259 0.429 0.000 0.000 = = = = = = 807 4.55 0.0012 0.0222 0.0173 4.6973 [95% Conf Interval] -.0831892 -.0082456 -.0000226 7405605 57.04689 1456078 0305554 0000531 2.256284 60.52787 X3 lên X1, X2, X4, X5 reg age educ cigpric income restaurn Source - SS df MS Model Residual 8162.36044 225519.959 802 2040.59011 281.196957 Total 233682.32 806 289.928436 age Coef educ cigpric income restaurn _cons -.9966023 1421627 -4.75e-06 -1.315678 45.51008 Std Err .2050939 1259586 0000689 1.390413 7.896519 t -4.86 1.13 -0.07 -0.95 5.76 X4 lên X1, X2, X3, X5 14 Number of obs F( 4, 802) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.259 0.945 0.344 0.000 = = = = = = 807 7.26 0.0000 0.0349 0.0301 16.769 [95% Conf Interval] -1.399187 -.1050847 -.0001399 -4.044955 30.0098 -.594018 3894102 0001304 1.413599 61.01037 reg income educ cigpric age restaurn Source - SS df MS Model Residual 8.0764e+09 5.9300e+10 802 2.0191e+09 73940346.3 Total 6.7377e+10 806 83593686.3 income Coef educ cigpric age restaurn _cons 981.3698 51.09074 -1.248886 1745.784 3606.5 Std Err t 100.9224 64.61579 18.10702 710.7123 4130.256 9.72 0.79 -0.07 2.46 0.87 Number of obs F( 4, 802) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.429 0.945 0.014 0.383 = = = = = = 807 27.31 0.0000 0.1199 0.1155 8598.9 [95% Conf Interval] 783.2666 -75.7453 -36.79163 350.7079 -4500.888 1179.473 177.9268 34.29386 3140.86 11713.89 X5 lên X1, X2, X3, X4 reg restaurn educ cigpric age income Source SS df MS Model Residual 4.6371386 145.29099 802 1.15928465 181160836 Total 149.928129 806 186015048 restaurn Coef educ cigpric age income _cons 0028144 0123029 -.0008476 4.28e-06 -.5779944 Std Err t 0052808 00317 0008958 1.74e-06 2035175 0.53 3.88 -0.95 2.46 -2.84 Number of obs F( 4, 802) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.594 0.000 0.344 0.014 0.005 = = = = = = 807 6.40 0.0000 0.0309 0.0261 42563 [95% Conf Interval] -.0075515 0060804 -.002606 8.59e-07 -.9774842 0131803 0185254 0009107 7.70e-06 -.1785046 Nhìn vào kết chạy hồi quy ta thấy hệ số xác định R hồi quy riêng nhỏ 0.8 (R21,2345 = 0.138, R22,1345 = 0.0222, R23,1245 = 0.0349, R24,1235 = 0.1199, R25,1234 = 0.0309) nên mô hình (1) khơng có đa cộng tuyến hồn hảo Hiện tượng phương sai sai số thay đổi Ta lập cặp giả thuyết cho mơ hình (1): H0: Phương sai H1: Phương sai sai số thay đổi Nếu giá trị P-value nhỏ (được ngầm định nhỏ 0.05), bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết thay H1 15 imtest, white White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(19) Prob > chi2 = = 38.00 0.0059 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source chi2 df p Heteroskedasticity Skewness Kurtosis 38.00 57.26 8.24 19 0.0059 0.0000 0.0041 Total 103.51 25 0.0000 Kết kiểm định cho thấy P-value = Prob > chi2 = 0.0059, ta bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa có tượng phương sai sai số thay đổi mơ hình Với tượng này, khắc phục cách chạy hồi quy với lệnh robust: reg cigs educ cigpric age income restaurn, robust Linear regression Number of obs F( 5, 801) Prob > F R-squared Root MSE cigs Coef educ cigpric age income restaurn _cons -.3680468 0046741 -.0438986 0001306 -2.982192 13.01946 Robust Std Err .1647903 1074171 0235419 0000537 1.045631 6.985614 t -2.23 0.04 -1.86 2.43 -2.85 1.86 P>|t| 0.026 0.965 0.063 0.015 0.004 0.063 = = = = = 807 3.55 0.0035 0.0190 13.633 [95% Conf Interval] -.6915185 -.2061783 -.0901098 0000252 -5.034693 -.6928091 -.044575 2155264 0023126 000236 -.929691 26.73173 Sau sửa chữa, mô hình hồi quy cho ta ước lượng hiệu Hiện tượng tự tương quan Ta xét xem mơ hình có tượng tự tương quan hay không cách quan sát đồ thị thể độ phân tán phần dư Vẽ đồ thị: rvfplot 16 80 60 Residuals 20 40 -20 Fitted values 10 15 Kết vẽ đồ thị cho thấy phần dư quan sát phân bố không theo xu định, nói mơ hình hồi quy khơng có tượng tự tương quan 17 KẾT LUẬN Qua trình điều tra phân tích số liệu, nhóm đến số kết luận sau: - Độ tuổi ảnh hưởng lớn đến số lượng điếu thuốc hút ngày đặc tính cơng việc, tâm lý độ tuổi khác khác - Số năm học vấn yếu tố ảnh hưởng đến số lượng thuốc hút ngày, cho thấy tất đối tượng hút thuốc, từ người trình độ tiểu học đến bậc đại học, thạc sỹ, tiến sỹ,… - Với tất mức thu nhập người dân hút thuốc số lượng điếu thuốc phụ thuộc không nhiều vào thu nhập, giá thuốc Việt Nam không - Việc nhà hàng hạn chế hút thuốc ảnh hưởng lớn đến số lượng hút thuốc ngày, cho thấy ý thức người hút thuốc tốt bị hạn chế, nhà hàng nơi có số lượng thuốc hút lớn Từ kết luận trên, chúng em thảo luận đưa số đề nghị để cải thiện tình trạng hút thuốc gia tăng: - Giảm áp lực công việc đối tượng thường xuyên làm việc môi trường áp lực cao - Đẩy mạnh công tác tuyên truyền giáo dục đối tượng người dân tác hại việc hút thuốc tới sức khỏe người để ngăn chặn việc hút thuốc gia tăng - Cần có lệnh cấm hút thuốc nơi công cộng, cửa hàng, siêu thị có hình thức chế tài xử lí người vi phạm việc hút thuốc nơi cơng cộng - Tăng giá thuốc để hạn chế số lượng đối tượng thu nhập thấp ý thức giảm số lượng thuốc hút vào ngày - Yêu cầu hạn chế hút thuốc nhà hàng Nhóm hi vọng ý kiến có tác dụng định chiến dịch đẩy lùi tác hại thuốc cộng đồng 18
Ngày đăng: 05/07/2023, 11:48
Xem thêm:
