Đang tải... (xem toàn văn)
LỜI MỞ ĐẦU Hiện nay, xe buýt đã trở thành phương tiện đi lại công cộng mang tính phổ biến và tiện lợi không chỉ tại các thành phố lớn mà còn tại các tỉnh thành khác trên cả nước. Với các đặc tính như giá thành hợp lý, an toàn, dễ tiếp cận, có thể nói, dịch vụ xe buýt đã trở thành một phương tiện công cộng không thể thiếu trong giao thông đô thị của mỗi quốc gia. Nhu cầu đi lại bằng xe buýt của người dân một nước là một trong những chỉ tiêu để đánh giá về văn minh đô thị ở mỗi quốc gia. Việc người dân sử dụng phương tiện công cộng như xe buýt để đi lại đã góp phần làm giảm ách tắc giao thông và giảm ô nhiễm môi trường và đặc biệt là giảm tỉ lệ tai nạn giao thông một cách đáng kể. Vì vậy chính phủ các nước đều mong muốn gia tăng nhu cầu sử dụng xe buýt của người dân. Từ đó thấy được việc nghiên cứu những yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng xe buýt của người dân, cụ thể hơn là sinh viên trên địa bàn Hà Nội là đặc biệt quan trọng. Ngoài ra việc nghiên cứu trên cũng sẽ đem lại lợi ích cho các doanh nghiệp trong ngành vận tải xe buýt và cả các phương tiện chuyên chở khác, là cơ sở để mỗi doanh nghiệp định hướng phát triển dựa theo xu thế thị trường. Với những sự cần thiết đó đã có một số nghiên cứu trước đây, nhóm chúng em kì vọng sẽ góp phần bổ sung để hoàn thiện hơn kết quả nghiên cứu đem lại lợi ích cho những ngiời quan tâm đến vấn đề này. Với những lí do trên, trong khuôn khổ một tiểu luận, chúng em lựa chọn nghiên cứu đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu đi lại bằng xe buýt của sinh viên Hà Nội” với hi vọng sẽ góp phần đưa ra được các giải pháp để cải thiện dịch vụ đi lại công cộng của một quốc gia nói chung và của Việt Nam nói riêng. Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu sự ảnh hưởng của 4 yếu tố bao gồm: Thu nhập, quãng đường, thời gian chờ và số năm học của sinh viên. Từ đó đưa ra các giải pháp giúp cải thiện, nâng cao chất lượng phục vụ cũng như tăng sự thỏa mãn về nhu cầu sử dụng xe buýt đối với các quốc gia, mà cụ thể nhất là Việt Nam. Đối tượng nghiên cứu Thu nhập (Income) Quãng đường (Distance) 3 Thời gian chờ (Time) Số năm học (Year) Phương pháp nghiên cứu: Phương pháp Định lượng với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl. Cấu trúc bài tiểu luận: gồm ba phần chính: Chương I. Cơ sở lí thuyết Chương II. Mô hình và dữ liệu nghiên cứu Chương III. Kết quả ước lượng và suy diễn thống kê Nhóm xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ của Ths. Nguyễn Thúy Quỳnh, giảng viên khoa Kinh tế quốc tế đã hướng dẫn nhóm hoàn thành bài tiểu luận này.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ -*** TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: PHÂN TÍCH NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHU CẦU ĐI XE BUÝT CỦA SINH VIÊN HÀ NỘI Giảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thúy Quỳnh Lớp: KTE309(1-1718).7_LT Nhóm sinh viên thực hiện: Phạm Thị Thu Ngân 1511120036 Nguyễn Ngọc Vân 1511120060 Trần Khánh Linh 1513330060 Nguyễn Thị Ngọc Trâm 1511110805 Hà Nội, 01/10/2017 DANH SÁCH THÀNH VIÊN STT HỌ VÀ TÊN MÃ SINH VIÊN Phạm Thị Thu Ngân 1511120036 Nguyễn Ngọc Vân 1511120060 Trần Khánh Linh 1513330060 Nguyễn Thị Ngọc Trâm 1511110805 ĐÁNH GIÁ TỪNG CÁ NHÂN TRONG NHÓM Người đánh giá Phạm Thị Nguyễn Trần Khánh Nguyễn Thị Thu Ngân Ngọc Vân Linh Ngọc Trâm 10 10 10 10 10 Người đánh giá Phạm Thị Thu Ngân Nguyễn Ngọc Vân 10 Trần Khánh Linh 10 10 Nguyễn Thị Ngọc Trâm 10 10 10 Điểm TB cá nhân 10 10 10 10 10 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ NHU CẦU CÁ NHÂN 1.2 Lý thuyế t nghiên cứu: “Ảnh hưởng thu nhập đến cầu cá nhân” Lý thuyết hành vi người tiêu dùng 1.3 Lý thuyết động thúc đẩy Maslow 1.1 CHƯƠNG II XÂY DỰNG MƠ HÌNH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐỂN NHU CẦU ĐI XE BUÝT CỦA SINH VIÊN HÀ NỘI 2.1 Phương pháp luận nghiên cứu 2.2 Xây dựng mô hình 2.2.1 Xây dựng mơ hình lý thuyết 2.2.2 Giải thích biến, thước đo biến đơn vị biến 2.3 Mô tả số liệu 2.4 Ma trận tương quan biến: 13 CHƯƠNG III ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ 15 3.1 Mơ hình ước lượng 15 3.1.1 Kết ước lượng 15 3.1.2 Mô hình hồi quy mẫu (SRF) 16 3.2 Kiểm định khuyết tật mơ hình hồi quy 18 3.2.1 Kiểm định mơ hình bỏ sót biến thích hợp 18 3.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến 19 3.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 20 3.2.4 Kiểm định tự tương quan 23 3.2.5 Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu 23 3.3 Kiểm định mơ hình hồi quy 26 3.3.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy 26 3.3.2 Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy 27 3.4 Khuyến nghị/ giải pháp để cải thiện vấn đề 27 KẾT LUẬN 30 TÀI LIỆU THAM KHẢO 31 PHỤ LỤC 32 LỜI MỞ ĐẦU Hiện nay, xe buýt trở thành phương tiện lại công cộng mang tính phổ biến tiện lợi khơng thành phố lớn mà tỉnh thành khác nước Với đặc tính giá thành hợp lý, an tồn, dễ tiếp cận, nói, dịch vụ xe buýt trở thành phương tiện công cộng thiếu giao thông đô thị quốc gia Nhu cầu lại xe buýt người dân nước tiêu để đánh giá văn minh đô thị quốc gia Việc người dân sử dụng phương tiện công cộng xe buýt để lại góp phần làm giảm ách tắc giao thơng giảm ô nhiễm môi trường đặc biệt giảm tỉ lệ tai nạn giao thơng cách đáng kể Vì phủ nước mong muốn gia tăng nhu cầu sử dụng xe buýt người dân Từ thấy việc nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng xe buýt người dân, cụ thể sinh viên địa bàn Hà Nội đặc biệt quan trọng Ngoài việc nghiên cứu đem lại lợi ích cho doanh nghiệp ngành vận tải xe buýt phương tiện chuyên chở khác, sở để doanh nghiệp định hướng phát triển dựa theo xu thị trường Với cần thiết có số nghiên cứu trước đây, nhóm chúng em kì vọng góp phần bổ sung để hồn thiện kết nghiên cứu đem lại lợi ích cho ngiời quan tâm đến vấn đề Với lí trên, khn khổ tiểu luận, chúng em lựa chọn nghiên cứu đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu lại xe buýt sinh viên Hà Nội” với hi vọng góp phần đưa giải pháp để cải thiện dịch vụ lại công cộng quốc gia nói chung Việt Nam nói riêng Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu ảnh hưởng yếu tố bao gồm: Thu nhập, quãng đường, thời gian chờ số năm học sinh viên Từ đưa giải pháp giúp cải thiện, nâng cao chất lượng phục vụ tăng thỏa mãn nhu cầu sử dụng xe buýt quốc gia, mà cụ thể Việt Nam Đối tượng nghiên cứu - Thu nhập (Income) - Quãng đường (Distance) - Thời gian chờ (Time) - Số năm học (Year) Phương pháp nghiên cứu: Phương pháp Định lượng với hỗ trợ phần mềm Gretl Cấu trúc tiểu luận: gồm ba phần chính: - Chương I Cơ sở lí thuyết - Chương II Mơ hình liệu nghiên cứu - Chương III Kết ước lượng suy diễn thống kê Nhóm xin chân thành cảm ơn giúp đỡ Ths Nguyễn Thúy Quỳnh, giảng viên khoa Kinh tế quốc tế hướng dẫn nhóm hồn thành tiểu luận CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ NHU CẦU CÁ NHÂN 1.1 Lý thuyế t nghiên cứu: “Ảnh hưởng thu nhập đến cầu cá nhân” Đường cầu loại hàng hoá dịch chuyển mức giá, lượng cầu tương ứng hàng hoá thay đổi Cầu hàng hoá tăng lên phản ánh lượng hàng hố mà người tiêu dùng sẵn lịng mua mức giá tăng lên Ngược lại, cầu hàng hoá coi giảm xuống lượng cầu mức giá giảm Gắn với đường cầu, trước giả định tất yếu tố khác giữ nguyên Khi thể đường cầu, quan tâm đến thay đổi mức giá hàng hoá hành ảnh hưởng đến lượng cầu Thật ra, lượng hàng hoá mà người tiêu dùng muốn sẵn sàng mua bị chi phối yếu tố khác Khi yếu tố thay đổi, lượng cầu hàng hoá mức giá thay đổi Đây nguyên nhân làm đường cầu thị trường dịch chuyển Những yếu tố là: thu nhập, sở thích, dự kiến mức giá tương lai người tiêu dùng, giá hàng hố khác có liên quan, số lượng người tiêu dùng tham gia vào thị trường Và cụ thể nghiên cứu yếu tố làm dịch chuyển đường cầu xe buýt thu nhập, quãng đường, thời gian chờ số năm học Thu nhập Thu nhập yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến định người tiêu dùng Tuy nhiên, ảnh hưởng thu nhập đến cầu hàng hố khác nhau, tuỳ theo tính chất hàng hố mà ta xem xét Đối với hàng hố thơng thường (thịt bị, ô tô, xe máy, giáo dục ), cầu loại hàng hoá tăng thu nhập người tiêu dùng tăng lên Đường cầu tương ứng dịch sang bên phải Trong trường hợp ngược lại, thu nhập giảm, cầu người tiêu dùng hàng hoá giảm Đường cầu tương ứng dịch chuyển sang trái (hình 1.1) Hình 1.1: Đối với hàng hóa thông thường, thu nhâp tăng làm đường cầu dịch chuyển sang phải Đối với số loại hàng hoá khác mà người ta gọi hàng hố thứ cấp, tình hình lại diễn theo chiều hướng ngược lại Cụ thể việc xe buýt, thu nhập người dân tăng lên điều khơng đồng nghĩa với việc người dân xe buýt nhiều mà họ đổi sang di chuyển xe máy hay ô tô để họ linh hoạt mặt thời gian Vì thu nhập thấp, cầu người tiêu dùng hàng hoá tương đối cao Khi thu nhập tăng lên, cầu người tiêu dùng chúng giảm xuống, đồ thị ta biểu thị cách dịch chuyển đường cầu sang trái (hình 1.2) Hình 1.2: Đường cầu loại hàng hóa thứ cấp dịch chuyển sang trái thu nhập tăng 1.2 Lý thuyết hành vi người tiêu dùng Theo lý thuyết này, nhân tố ảnh hưởng đến cầu hàng hóa gồm loại: Các nhân tố bên nhân tố bên ngồi - Biến nội sinh: Giá hàng hóa - Biến ngoại sinh: gồm Thu nhập người tiêu dùng Quãng đường Thời gian chờ Số năm học 1.3 Lý thuyết động thúc đẩy Maslow Hình 1.3: Tháp nhu cầu Maslow (Nguồn: sưu tầm) Từ hình vẽ, ta phân tích nhu cầu đầu tiên: - Nhu cầu sinh lý (physiological needs): nhu cầu người, giúp cho người có cảm giác thoải mái, dễ chịu thỏa mãn như: ăn, uống, ngủ, vui chơi… Khi người không thỏa mãn nhu cầu nhu cầu cao khơng xuất hiện, thay vào thể tìm cách thúc đẩy để đạt nhu cầu Theo lý thuyết lại nhu cầu thiết người, sinh viên, với việc hạn chế mặt tài xe bt lựa chọn tối ưu để thỏa mãn nhu cầu lại họ Nhu cầu lại sinh viên cao, học trường, học thêm, chơi… xe buýt lựa chọn số một, đặc biệt với sinh viên xa trường, giá rẻ lại tiện lợi - Nhu cầu an toàn (safety, security needs): Khi người đáp ứng phần lớn nhu cầu nhu cầu an toàn đến họ An toàn hai phương diện, vật chất lẫn tinh thần Con người muốn sống ổn định nơi có an ninh đảm bảo, cịn họ tìm đến tơn giáo, thần thánh hay đặt niềm tin vào triết lý cách che chở tinh thần họ Theo lý thuyết cho thấy, an toàn nhu cầu thiết, với tỉ lệ tai nạn giao thông ngày tăng Việt Nam, với quãng đường di chuyển dài xe buýt đáp ứng nhu cầu sinh viên, an toàn, tiện lợi, bảo đảm tuyến đường, xác suất xảy rủi ro nhỏ Dựa vào lý thuyết nhóm chúng tơi tiến hành nghiên cứu ảnh hưởng yếu tố tác động đến nhu cầu lại xe buýt sinh viên CHƯƠNG II XÂY DỰNG MƠ HÌNH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐỂN NHU CẦU ĐI XE BUÝT CỦA SINH VIÊN HÀ NỘI 2.1 Phương pháp luận nghiên cứu Có thể dùng nhiều phương pháp để nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến yếu tố ảnh hưởng nhu cầu xe buýt sinh viên FEM, REM, GMM, OLS, phân tích I/O, …Trong tiểu luận này, nhóm tác giả định sử dụng Phương pháp Pình phương tối thiểu thông thường OLS (Ordinary Least Squares) Qua nghiên cứu, ta thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu xe buýt sinh viên như: thu nhập, độ dài quãng đường, thời gian di chuyển, giá vé xe,… Mức độ ảnh hưởng yếu tố khác thời điểm điều kiện sinh viên Mỗi mơ hình có ưu điểm hạn chế khác Tuy nhiên, phạm vi chương trình học, nhóm sử dụng phương pháp OLS để phân tích vấn đề Quy trình thực phân tích vấn đề: 3.2 Kiểm định khuyết tật mơ hình hồi quy 3.2.1 Kiểm định mơ hình bỏ sót biến thích hợp Bước 1: Hồi quy Yi theo Xi thu 𝑌̂𝑖 𝑌̂𝑖 = 31.9464 − 4.96165 INC𝑖 + 1.43356 DIST𝑖 − 0.974621 YEAR 𝑖 − 0.362779 TIME𝑖 Bước 2: Hồi quy Y theo biến độc lập ban đầu 𝑌̂𝑖 , 𝑌̂𝑖 : 𝑌̂𝑖 = β1 + β2 INC𝑖 + β3 DIST𝑖 + β4 YEAR 𝑖 + β5 TIME𝑖 + β6 𝑌̂𝑖 + β7 𝑌̂𝑖 Bước 3: Xét cặp giả thuyết thống kê: { 𝐻0 : 𝛽6 = 𝛽7 = 𝐻1 : 𝐶ó í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝑚ộ𝑡 𝑔𝑖á 𝑡𝑟ị 𝛽 ≠ Bước 4: Kiểm định RESET Ramsey gretl ta được: Auxiliary regression for RESET specification test OLS, using observations 1-100 Dependent variable: BUS coefficient std error t-ratio p-value -const 16,5177 15,0365 1,099 0,2748 INC −1,24488 2,94413 −0,4228 0,6734 DIST −0,0432122 0,844999 −0,05114 0,9593 YEAR 0,00391616 1,34810 0,002905 0,9977 TIME −0,130699 0,302634 −0,4319 0,6668 yhat^2 0,0252596 0,0208083 1,214 0,2279 yhat^3 −0,000181627 0,000227721 −0,7976 0,4271 Test statistic: F = 2,100688, with p-value = P(F(2,93) > 2,10069) = 0,128 (Nguồn: Nhóm tác giả tự tính tốn tổng hợp với hỗ trợ phần mềm Gretl) Với mức ý nghĩa 𝛼 = 5% = 0,05 , ta thấy p-value = 0,128 > 𝛼 Suy khơng bác bỏ giả thiết 𝐻0 Kết luận: Mơ hình khơng có tượng bỏ sót biến thích hợp 18 3.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến a) Bản chất Mô hình tốt mơ hình phải đạt tính chất BLUE (tuyến tính, khơng chệch, hiệu nhất) Tuy nhiên thực tế xây dựng mơ hình chất liệu, dẫn tới mơ hình khơng đạt đầy đủ tính chất Một vấn đề ảnh hưởng đến mơ hình mà ta gọi vi phạm giả định, đa cộng tuyến Đa cộng tuyến khuyết tật mơ hình tuyến tính bội (nhiều biến độc lập), xảy mơ hình hồi quy tuyến tính có phụ thuộc tuyến tính cao biến giải thích b) Ngun nhân - Đa cộng tuyến hồn hảo xảy đặt mơ hình sai - Đa cộng tuyến khơng hồn hảo xảy chất tượng kinh tế xã hội mà biến độc lập có sẵn mối quan hệ cộng tuyến với - Đa cộng tuyến khơng hồn hảo xảy số điều tra không đủ lớn, hay số liệu điều tra không ngẫu nhiên c) Phát đa cộng tuyến Chạy lệnh Collinearity Gretl ta có: 19 Variance Inflation Factors Minimum possible value = 1.0 Values > 10.0 may indicate a collinearity problem INC 1,484 DIST 1,300 YEAR 1,511 TIME 1,341 VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), where R(j) is the multiple correlation coefficient between variable j and the other independent variables Belsley-Kuh-Welsch collinearity diagnostics: - variance proportions lambda cond const INC DIST 4,443 1,000 0,002 0,004 0,006 0,319 3,733 0,003 0,007 0,305 0,132 5,795 0,004 0,052 0,003 0,079 7,514 0,031 0,486 0,103 0,027 12,824 0,960 0,451 0,582 YEAR TIME 0,006 0,006 0,046 0,080 0,352 0,594 0,570 0,070 0,025 0,250 lambda = eigenvalues of X'X, largest to smallest cond = condition index note: variance proportions columns sum to 1.0 (Nguồn: Nhóm tác giả tự tính tốn tổng hợp với hỗ trợ phần mềm Gretl) Nhận xét: Biến độc lập VIF INC 1,484 DIST 1,300 YEAR 1,511 TIME 1,341 Các giá trị VIF tương ứng với biến độc lập: INC, DIST, YEAR, TIME mơ hình nhỏ 10 Kết luận: Mơ hình không mắc khuyết tật đa cộng tuyến 3.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi a) Bản chất: Phương sai ngẫu nhiên Ui, điều kiện cho biến giải thích Xi khơng đổi, nghĩa là: 20 Var(Ui | Xi) = E[Ui – E(Ui)]2 = E(Ui)2 = σ2 ; i = 1,2,3 n Khi giả thiết bị vi phạm mơ hình mắc lỗi phương sai sai số thay đổi, hay gọi Heteroskedasticity b) Nguyên nhân: - Khi người học hỏi, sai lầm họ nhỏ theo thời gian, phương sai sai số giảm dần - Kỹ thuật thu thập số liệu cải thiện - Do chất mối quan hệ kinh tế (tiết kiệm – thu nhập, chi tiêu – thu nhập) - Do xuất quan sát ngoại lai, quan sát khác, nhỏ lớn so với quan sát khác mẫu - Do dạng hàm sai bị thiếu biến quan trọng c) Phát phương sai sai số thay đổi: Cách 1: Phương pháp định tính: Đồ thị phân tán phần dư theo BUS sau: Ta thấy giá trị phần dư ei phân bố xoay quanh giá trị cân nên: Về mặt định tính, nhận định mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi 21 Cách 2: Phương pháp định lượng: Kiểm định White Bước 1: Xét mô hình hồi quy gốc 𝑌𝑖 = 31.9464 − 4.96165 INC𝑖 + 1.43356 DIST𝑖 − 0.974621 YEAR 𝑖 − 0.362779 TIME𝑖 + 𝑒𝑖 Bước 2: Thực hồi quy phụ mô hình (𝑒𝑖 )2 = 𝛼1 + 𝛼2 𝑋2𝑖 + 𝛼3 𝑋3𝑖 + 𝛼4 𝑋4𝑖 + 𝛼5 𝑋5𝑖 + 𝛼6 𝑋2𝑖 + 𝛼7 𝑋2𝑖 𝑋3𝑖 + 𝛼8 𝑋2𝑖 𝑋4𝑖 + 𝛼9 𝑋2𝑖 𝑋5𝑖 + 𝛼10 𝑋3𝑖 + 𝛼11 𝑋3𝑖 𝑋4𝑖 + 𝛼12 𝑋3𝑖 𝑋5𝑖 + 𝛼13 𝑋4𝑖 + 𝛼14 𝑋4𝑖 𝑋5𝑖 + 𝛼15 𝑋5𝑖 Với 𝑋2𝑖 , 𝑋3𝑖 , 𝑋4𝑖 , 𝑋5𝑖 biến INC, DIST, YEAR, TIME Bước 3: Xét cặp giả thuyết thống kê { 𝐻0 : Mơ hình có phương sai số đồng 𝐻1 : Mơ hình có phương sai sai số thay đổi Bước 4: Sử dụng kiểm định White Gretl ta White's test for heteroskedasticity OLS, using observations 1-100 Dependent variable: uhat^2 coefficient std error t-ratio p-value const 180,745 708,265 0,2552 0,7992 INC −246,131 218,312 −1,127 0,2627 DIST −0,165294 37,7167 −0,004383 0,9965 YEAR 173,078 203,360 0,8511 0,3971 TIME 24,3750 43,5238 0,5600 0,5769 sq_INC 34,9762 25,6022 1,366 0,1755 X2_X3 9,86976 6,34902 1,555 0,1238 X2_X4 −45,4126 38,5855 −1,177 0,2425 X2_X5 −5,70465 7,16692 −0,7960 0,4283 sq_DIST 0,160755 0,604527 0,2659 0,7909 X3_X4 −8,46777 4,86343 −1,741 0,0853 * X3_X5 −1,10979 1,01488 −1,094 0,2773 sq_YEAR 15,6204 26,4399 0,5908 0,5562 X4_X5 2,27593 5,82524 0,3907 0,6970 sq_TIME 0,276980 0,804243 0,3444 0,7314 Unadjusted R-squared = 0,172637 Test statistic: TR^2 = 17,263683, with p-value = P(Chi-square(14) > 17,263683) = 0,242398 22 Với mức ý nghĩa 𝛼 = 5% = 0,05 , ta thấy p-value = 0,242398 > 𝛼 Suy không bác bỏ giả thiết 𝐻0 Kết luận: Mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi 3.2.4 Kiểm định tự tương quan Do tiểu luận sử dụng liệu chéo nên không tồn tự tương quan sai số ngẫu nhiên ui 3.2.5 Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu a) Bản chất: Trong giả định mơ hình hồi quy tuyến tính có giả định quan trọng ui ~ U(0, σ2) Tuy nhiên thực tế có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến phân phối ui, làm cho phân phối chuẩn Phân phối không chuẩn khiến cho kiểm định suy diễn thống kê khơng cịn đáng tin cậy b) Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Xét cặp giả thuyết thống kê: { 𝐻0 : Sai số có phân phối chuẩn 𝐻1 : Sai số khơng có phân phối chuẩn Chạy lệnh Test → Normality of residual Gretl ta có: 23 (Nguồn: Nhóm tác giả tự tính tốn tổng hợp với hỗ trợ phần mềm Gretl) Chỉ số P – value = 0,0002 < α = 0.05 Suy bác bỏ 𝐻0 Kết luận: Sai số khơng có phân phối chuẩn c) Khắc phục khuyết tật sai số khơng có phân phối chuẩn: Nếu sai số ngẫu nhiên khơng có phân phối chuẩn với n số quan sát lớn kết kiểm định, dự báo đáng tin cậy Cách khắc phục: Nhóm tiến hành thu thập thêm số liệu để tăng kích thước mẫu, tổng số quan sát 150 Số quan sát thu thập thêm: 24 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 55 22 68 55 10 29 44 60 16 19 35 27 60 50 55 24 21 50 29 21 10 10 80 24 16 24 10 15 30 12 25 12 16 26 44 38 16 10 2.1 2.6 1.7 3.1 4.2 3.5 3.7 2.5 1.4 1.1 3.5 2.9 4.7 1.1 5.5 2.1 2.7 3.3 3.6 2.5 2.6 3.1 4.5 1.2 3.5 2.7 5.7 1.5 3.2 2.4 1.9 1.8 4.3 2.5 1.8 2.7 2.2 3.6 5.5 3.1 3.3 2.9 3.1 19 15 11 23 12 20 23 11 10 22 15 18 20 22 21 13 17 19 11 28 15 18 19 21 19 25 21 26 22 16 12 12 14 15 17 18 1 3 1 2 1 3 2 3 3 2 3 1 10 11 21 15 17 11 11 13 14 12 11 10 23 15 22 15 26 13 16 13 10 23 26 12 16 22 11 13 11 16 25 Sau tăng kích thước mẫu số liệu, thực kiểm định Test → Normality of residual Gretl thu được: Chỉ số P – value = 0,0854 > α = 0.05 => Chấp nhận 𝐻0 Kết luận: Sai số có phân phối chuẩn 3.3 Kiểm định mơ hình hồi quy 3.3.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Phương pháp: Kiểm định dùng P-value Xét cặp giả thuyết thống kê: { 𝐻0 : 𝛽𝑖 = 𝐻1 : 𝛽𝑖 ≠ Dùng kết phân tích hồi quy phần mềm Gretl ta có: 26 Model 1: OLS, using observations 1-150 Dependent variable: BUS Coefficient Std Error t-ratio p-value const 43,4669 6,11553 7,108