TRUONG DAI HOC THUONG MAI
KHOA QUAN TRI KINH DOANH Ÿ[I BÀI THẢO LUẬN KINH TE LUONG DE TAI: Tién hành khảo sát điều tra mẫu để từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu chỉ tiêu cua cac ban sinh vién hang thang thong qua it nhất 4 nhân tổ ảnh hưởng từ đó điều tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình (
Giảng viên hướng dẫn: Mai Hải An
Lớp hoc phan: 2104CEMG0411
Nhom 4
Trang 2
Hà Nội, 2021
DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM
ST | TÊN THÀNH VIÊN CÔNG VIỆC ĐÁNH GIÁ T 28 Vũ Thị Loan ( thư kí) Chay eview, lam - bai tap
29 Nguyên Thị Lý Lam bai tap
30 | Nguyên Xuân Nam (nhóm trưởng) Làm bài tập
31 Dinh Thi Ngoc Lam word, lam bai
tap
32 Nguyễn Thị Hỗng Nhung Làm powerpoint
33 Lương Thị Việt Phương Làm powerpoint
34 Phan Ngoc Quang Lam bai tap
35 Vi Viet Quang Thuyết trình
36 Định Thị Chúc Quyên Khảo sát, làm bài tập
Trang 3MUC LUC
LOI MO DAU
Trang 5KET LUAN
Trang 6LOI MO DAU
Lời đầu tiên, nhóm 4 xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Trường Dai hoc Thương Mại đã đưa môn học Kinh Tế Lượng vào chương trình giảng dạy Đặc biệt, chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến giảng viên bộ môn - thầy Mai Hải An đã dạy dỗ, truyền đạt những kiến thức vô cùng quý báu cho chúng em trong suốt thời gian học tập vừa qua Trong thời gian tham gia lớp học Kinh Tế Lượng của thầy, chúng em đã có thêm cho mình nhiều kiến thức bé ich, tinh thần học tập hiệu quả, nghiêm túc Đây chắc chắn sẽ là những kiến thức quý báu, là hành trang để chúng em có thê vững bước Sau này
Học phần Kinh Tế Lượng là môn học thú vị, vô cùng bồ ích và có tính thực tế
cao, đảm bảo cung cấp đủ kiến thức, gắn liền với nhu cầu thực tiễn của sinh viên Tuy nhiên, do vốn kiến thức bản thân có nhiều hạn chế và khả năng tiếp thu thực tế còn nhiều bỡ ngỡ nên mặc dù chúng em đã cố gắng hết sức nhưng chắc chắn bài thảo luận khó có thể tránh khỏi những thiếu sót và nhiều chỗ còn chưa chính xác, kính mong thầy xem xét và góp ý đề bài thảo luận của chúng em được hoàn thành một cách tốt
nhất
Trang 7TONG QUAN VE DE TAI NGHIEN CUU
1 Vấn đề nghiên cứu
Điều mà mỗi một sinh viên khi bước chân lên Hà Nội hay các tỉnh thành khác học tập quan tâm có thế là quãng đường từ quê đến trường, phải tự lập khi phải xa gia đình hay sợ rằng kiến thức trên trường đại học không phù hợp với mỉnh, có rất nhiều thứ đề chúng ta quan tâm Nhưng bên cạnh đó cũng còn có điều mà mỗi chúng ta khi trải qua đời sinh viên đều bận tậm đó chính là việc chỉ tiêu, ăn uống của chúng ta Sinh viên phải tự mình cân đối chuyện tiền nong, việc mà trước đây ít khi ta đề tâm tới Biết được vấn đề này, nhóm 4 thực
hiện nghiên cứu dé tai:
“Tiến hành khảo sát điều tra mẫu đề từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu về chỉ tiêu của các bạn sinh viên Đại học Thương Mại thông qua 4 nhân tố ảnh hưởng Từ đó khắc phục những khuyết tật của mô hình.”
2 Mục tiêu nghiên cứu
Với đề tài “ Tiến hành khảo sát điều tra mẫu đề từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu về chỉ tiêu của các bạn sinh viên Đại học Thương Mại thông qua 4
nhân tố ảnh hưởng Từ đó khắc phục những khuyết tật của mô hình”, nhóm 4
xác định rõ mục tiêu:
- Xác định 4 nhân tố chính ảnh hưởng đến vấn đề chỉ tiêu của sinh viên, từ đó lập phiếu khảo sát mức độ chi tiêu và sự ảnh hưởng của các nhân tố đến vấn đề chỉ tiêu trên
- Đưa ra mô hình
- Kiểm tra khuyết tật mô hình:
Trang 8a) Đối tượng nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu của mô hình là: sự chí tiêu của sinh viên b) Phạm vì nghiên cứu:
Trang 9PHAN I: CO SO LY THUYET
1.1 Mô hình hồi quy nhiều biến 1.1.1 Mô Hình hồi quy tổng thể
Cho Y là biến phụ thuộc ngẫu nhiên và có quy luật nhất định
là biến độc lập, phí ngẫu nhiên với giá trị xác định
Mô hình hồi quy tông thế có dạng:
Trong đó: : Giá trị của biến phụ thuộc Y (i= ) : Hệ số chặn (hệ số tự do) : Hệ số góc của biến giải thích (j = ) : Sai số ngẫu nhiên
Y nghĩa thực tế:
- là hệ số co dan cua Y theo , điều này có nghĩa khi các yếu tô khác không đối mà thay đổi L đơn vị thì giá trị trung bình của Y sẽ thay đổi đơn vị
1.1.2 Mô hình hồi quy mẫu
Hàm hồi quy mẫu xây dựng dựa trên mẫu ngẫu nhiên kích thước n: Hàm hồi quy mẫy có đạng:
Trong đó: : Ước lượng cla E(Y/) (i= )
: Ước lượng của hệ số hồi quy tông thể (j= )
1.1.3 Các giả thuyết cơ bản của mô hình hồi quy nhiều biến
Trang 10Gia thiét 2: Kỳ vọng có điều kiện của sai số ngẫu nhiên bằng 0
E(U/)=E0=0 Giả thiết 3: Var() = Var(U/) = Giả thiết 4: Cov() = 0
Giả thiết 5: Hạng ma trận x bằng k: Rank(X) =k Giả thiết 6:
1.2 Các khuyết tật của mô hình
1.2.1 Phương sai sai số thay doi
Xây ra khi giả thiết Var() = bi vi pham tire Var() = (i
Có 2 kĩ thuật là phương pháp đồ thị và tiêu chuân kiểm định
1.2.1.1 Phương pháp đồ thị
- Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được
- Bước 2: Vẽ đồ thị của theo chiều tăng của nào đó (hoặc ) Từ đó thu được l trong 5 đồ thị
- Bước 3: Kết luận: Nếu khi tăng mà biến động theo nghi ngờ có PSSS thay đổi và ngược lại
1.2.1.2 Các tiêu chuẩn kiểm định * Kiểm định G — Q
- Bước 1: Sắp xếp các giá trị quan sát được theo chiều tăng của - Bước 2: Loại bỏ các quan sát ở giữa theo quy tắc
Nếu n=30 lay c =4 hoac 6
Néu n = 60 lay c = 10
Trang 11- Bước 3: Xây dựng mô hình trên 2 nhóm số liệu đề thu được - Bước 4: Kiểm định giả thiết
BTKĐ:
TCKĐ: F=_ Nếu đúng thì
=>
- Bước 5: Kết luận * Kiểm định Park
- Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được
- Bước 2: Ước lượng mô hình Ln =
- Bước 3: Kiểm định giả thiết
BIKĐ: ©
TCKĐ: T= Nếu đúng thì
=>
- Bước 4: Kết luận * Kiểm định Glejser
- Bước 1: Ước lượng mô hình bằng phương pháp OLS, tìm được phần dư - Bước 2: Ước lượng mô hình:
(y= (2) 3) = (4)
Trang 13- Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được - Bước 2: Ước lượng mô hình thu được - Bước 3: Kiểm định giả thiết BIKĐ: © TCKĐ: T= Nếu đúng thì Hoặc Nếu đúng thì => - Bước 4: Kết luận 1.2.2 Tự tương quan
Là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát theo thời gian hay không gian Nếu có tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên thì:
Cov
* Kiếm định D (Durbin — Watson ) - Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được - Bước 2: Kiểm định giả thiết
BTKD: TCKD: d=
Với n, , số biên giải thích ta tìm được
| (1) | Q) | 3) | (4) | 6)
Tự tương quan | Không có kết | Không có tự | Không có kết | Tự tương quan
dương luận tương quan luận âm ) dL dU 4—dU 4—dL +
- Bước 3: Kết luận
Trang 14* Kiém dinh BG (Breush — Godfreys) M6 hinh :
Gia su:
- Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được
- Bước 2: Ước lượng mô hình thu được - Bước 3: Kiểm định giả thiết BIKĐ: © TCKĐ: Nếu đúng thì => - Bước 4: Kết luận 1.2.3 Đa cộng tuyến
Xét mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển nhiều biến:
- Hiện tượng đa cộng tuyến toàn phần hay hoàn hảo xảy ra giữa các biến giải thích nếu tồn tại không đồng thời bằng 0 sao cho:
- Hiện tượng đa cộng tuyến khơng tồn phần, gọi chung là đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến giải thích nếu tồn tại không đồng thời băng 0 sao cho:
Với là nhiều ngẫu nhiên
* Hệ số xác định bội cao nhưng t thấp
Trang 15cao néu t thap néu
Khi cao và tất cả t ( chứa biến) mà thấp thì mô hình CÓ đa cộng tuyến * Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao
Nếu thì mô hình CÓ đa công tuyến giữa và * Hồi quy phụ - Bước 1: Xét mô hình hồi quy phụ: thu được - Bước 2: Kiếm định giả thiết BIKD: â ôđ TCK: F= Nu ỳng thì F => - Bước 3: Kết luận 1.2.4 Tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên - Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được - Bước 2: Kiểm định giả thiết: BIKĐ: © & TCKĐ:JB=n .Nếu đúng thì JB => - Bước 3: Kết luận 1.2.5 Lựa chọn mô hình
Trang 16* Bỏ sót biến giải thích
THI: Nếu có số liệu thì viết lại mô hình và chạy lại
TH2: Chưa có số liệu
- Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được
- Bước 2: Ước lượng mô hình thu được - Bước 3: Kiểm định giả thiết BIKĐ: © TCKĐ: Nếu đúng thì F => - Bước 4: Kết luận
* Đưa biến không thích hợp vào mô hình
Sử dụng 2 bài toán là kiểm tra hệ số và kiếm tra một nhóm hệ số (điều kiện ràng buộc/ thu hẹp hàm hôi quy/ loại bỏ biến) bằng 0
* Chọn dạng hàm không đúng
Nêu chọn hàm không đúng thì mọi ước lượng và kết quả nhận được đêu trở nên vô nghĩa
Trang 17PHAN II: KÉT QUÁ NGHIÊN CỨU
Trang 180 4 l l 2,5 0,7 0 1,2 0,3 l 2,5 l l 2,5 0,6 l 2,5 0,8 l 7 2,5 0 4.5 1,2 0 2 1,5 l 1,5 1,5 0 0,5 2 l 3,5 l 0 3 2 l 4 1,5 0 5 2,5 l 2 2 0 4 2 0 3 l l 2,5 2 l 2,5 2 0 3 l l 5,5 2 0 4 l 0 1,5 2 0 3,5 0,8 0 4 1,5 0 1,2 0,3 0 2,5 l l 3 l 0 3 l l 5,5 2 0 2,5 l l 2,5 l 0 2,5 l
Trong đó: Y là tổng chỉ tiêu (triệu đồng)
X là thu nhập trung bình (triệu đồng)
1,2 0,6
Z là tổng chỉ tiêu cho ăn uống (triệu đồng) T là tổng chỉ tiêu cho nhà trọ(triệu đồng)
18
Trang 19G là giới tính
2.2 Đưa ra mô hình và phân tích ý nghĩa các hệ số
[view | Proc] Object | Print| Name] Freeze ff Estimate Forecast) Stats) Resid:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/20/21 Time: 17:10 Sample: 172 Included observations: 72 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob Cc 0.431962 0.202052 2.137871 0.0362 X 0.194529 0.047486 4.096571 0.0001 z 0.746940 0 100656 7 420691 0.0000 T 0.673652 0.105868 6.363128 0.0000 G 0.178978 0.119570 1.496845 0.1391
R-squared 0.750602 Mean dependent var 2 954861
Adjusted R-squared 0.735712 S$D dependentvar 0.946348
S.E of regression 0.486507 Akaike info criterion 1.463785
Sum squared resid 1585818 Schwarz criterion 1.621887
Log likelihood -47.69626 Hannan-Quinn criter 1.526726
F-statistic 50.41170 Durbdin-Watson stat 1.543202
Prob(F-statistic) 0.000000
Từ bảng trên ta có:
+ Mô hình hồi quy tổng thê:
+ Mô hình hồi quy mẫu:
Ý nghĩa:
e - =có nghĩa là khi các yêu tô khác không đổi, nếu thu nhập trung bình tăng lên | đơn vị thì chị tiêu trung bình tăng lên đơn vị
e© = có nghĩa là khi các yếu tổ khác không đổi, nếu chỉ tiêu trung bình cho ăn
uống tăng lên 1 đơn vị thì chỉ tiêu trung bình tăng lên đơn vị
e = có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu chỉ tiêu trung bình cho nhà
Trang 20¢ cénghia la khi cdc yêu tố khác không đổi, thì chỉ tiêu trung bình của nam hơn nữ đươn vị
2.3 Kiểm tra và khắc phục (nếu có) các khuyết tật của mô hình với mức ý nghĩa
2.3.1 Kiếm định thừa biến
| View | Proc | object Print | Name] Freeze || Estimate Forecast |stats] Resids J
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/20/21 Time: 17:10 Sample: 1 72 Included observations: 72 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob Cc 0.431962 0.202052 2.137871 0.0362 X 0.194529 0.047486 4.096571 0.0001 z 0.746940 0.100656 7.420691 0.0000 T 0.673652 0.105868 6.363128 0.0000 Giả sử mô hình đúng là: * Có nên loại bỏ biển X ra khỏi mô hình không? BTKD: TCKD: T= Néu dung thi Ta có => Bác bỏ , chấp nhận Kết luận: Không nên loại bỏ biến X ra khỏi mô hình *Có nên loại bỏ biến Z, ra khỏi mô hình không? BTKD:
Trang 21TCKD: T= Néu dung thi
Ta có
=> Bác bỏ , chấp nhận
Kết luận: Không nên loại bỏ biến Z ra khỏi mô hình *Có nên loại bỏ biến T ra khỏi mô hình không? BTKD:
TCKD: T= Néu dung thi
Ta có
=> Bác bỏ , chấp nhận
Kết luận: Không nên loại bỏ biến T ra khỏi mô hình
*Có nên loại bỏ biến G ra khỏi mô hình không?
BTKD:
TCKD: T= Néu dung thi
Ta có
=> Bác bỏ , chấp nhận
Kết luận: Nên loại bỏ biến Œ ra khỏi mô hình
Kết luận: Sau khi kiếm tra về thừa biến ta thấy nên loại bỏ biến G ra khỏi mô
hình, khi đó mô hình còn lại biến Y, X, Z„ T
Trang 22Method: Least Squares Date: 04/20/21 Time: 17:18 Sample: 172
Included observations: 72
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob Cc 0.436867 0.203860 2.142972 0.0357 X 0.202245 0.047634 4.245814 0.0001 z 0.768508 0.100524 7.644998 0.0000 T 0.695869 0.105774 6.578801 0.0000 Từ bảng trên ta có:
+ Mô hình hồi quy tổng thê:
+ Mô hình hồi quy mẫu: Ý nghĩa: e _ =0,220245 có nghĩa là khi các yếu tổ khác không đổi, nếu thu nhập trung bình tăng lên I đơn vị thì tông chỉ tiêu tăng lên 0,220245 đơn vị e _ =0,768508 có nghĩa là khi các yếu tố khác không đối, nếu tổng chỉ tiêu cho ăn uống tăng lên | don vi thi tông chi tiêu tăng lên 0,768508 đơn vị
e _ =0,69587 có nghĩa là khi các yêu tố khác không đổi, nếu tông chỉ tiêu cho nhà
trọ tăng lên I đơn vị thì tông chỉ tiêu tăng lên 0,69587 đơn vị
2.3.2 Bỏ sót biến giải thích
a Xét thiếu 1 biến
Trang 23Xét m6 hinh: Thu được =0,7441
Kiểm định giả thiết BIKD: ©
TCKĐ: Nếu đúng thì F
Trang 24=>
=> Bac bo , chap nhan
Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình không thiếu biến
b Xét thiếu nhiều biến
Xét mô hình:
Trang 26f> Bác bỏ, chấp nhận
Kết luận: Vậy với mic ý nghĩa 5%, mô hình có phù hợp 2.3.4 Tự tương quan
a Kiếm định Durbin Watson
Kiểm định giả thiết
BTKD: TCKD: d=
Voi n, , 86 bién giai thich ta tim duoc
> 4- ;4-
0 1,525 1,703 2,297 2,475
Trang 29Kết luận: Vậy với ước ý nghĩa 5%, mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2
2.3.5 Đa cộng tuyến
a Phát hiện đa cộng tuyến bằng phương pháp cao nhưng t thấp
[t(X)| = 4,828 > 1,995 [t(Z)|=9,11 > 1,995 It(T)| = 6,503 > 1,995
t cao
Kết luận: Với mức ÿ nghĩa 5%, mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
b Phát hiện đa cộng tuyến bằng phương pháp hệ số tương quan cặp giữa các biên giải thích cao