mô hình hóa lại đồ thị nếu dữ liệu biến độc lập dạng định tính

Ở báo cáo đề tài lần I, nhóm đã thực hiện phân tích và đánh giá các yếu tố tác động đến việc chí tiêu của sinh viên, qua đó góp phân tìm hiểu về mỗi quan hệ giữa các hoạt động học tập, g

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ LUẬT

BÁO CÁO ĐỀ TÀI LẦN 2

KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài: Hoạt động ảnh hưởng đến chỉ tiêu hàng tháng của sinh viên

Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh

Mã học phần : 232KT0204

Thành viên nhóm MSSV Lớp

Nguyễn Thị Linh Chi K224020223 | K2240201C Nguyễn Đăng Khuê K224020235 | K2240201C

Pham Hai Linh K224020237 | K2240201C

Nguyen Thi Kim Ngan | K224020239 | K2240201C Pham Ky Anh Thu K224020251 | K2240201C

Ở báo cáo đề tài lần I, nhóm đã thực hiện phân tích và đánh giá các yếu tố tác

động đến việc chí tiêu của sinh viên, qua đó góp phân tìm hiểu về mỗi quan hệ giữa

các hoạt động học tập, giải trí, nhà ở, ăn uỗng với mẫu số chỉ tiêu hàng tháng của sinh

viên Tuy nhiên, nhóm nhận thấy rằng việc lựa chọn mô hình hồi quy ban đầu vẫn tổn

tại các biến không có ý nghĩa thống kê chưa được tối ưu và có khả năng dẫn đến kết

quả chưa chính xác Do đó, trong báo cáo này, nhóm sẽ tiến hành mô hình hóa lại đỗ

thị, nêu đữ liệu biến độc lập dạng định tính; mô hình hóa lại dữ liệu, đặc biệt chú trọng

đến việc xử lý các biến phụ thuộc dạng định tính băng cách sử đụng các phương pháp

phân tích như mô hình logit và mô hình probit Nhóm cũng sẽ kiêm tra và khắc phục

các vi phạm của mô hình hỏi quy, như hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai s6

thay đổi, phân phối chuân của phần dư để đảm bảo tính ôn định và chính xác của mô

hình Bên cạnh đó, việc bổ sung các biến giả sẽ giúp kiêm soát các yếu tô nhiễu, từ đó

cải thiện khả năng giải thích va dự báo của mô hình Mục tiêu cuối cùng của nghiên

cứu là cung cấp một bức tranh toàn diện và chính xác về các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ

tiêu của sinh viên, từ đó hỗ trợ các quyết định tài chính cả nhân và hoạch định chính

sách giáo dục một cách hiệu quả

Bên cạnh những ưu điểm thì đề tài nghiên cứu không tránh khỏi những thiếu

sót và hạn chế trong việc tìm kiếm tài liệu nghiên cứu, nhóm chúng em đã nỗ lực hết

mình nhằm vận dụng những lý thuyết, kiến thức đã được học đề hoàn thành bai

nghiên cứu một cách trọn vẹn nhất Trong thời quan qua, chúng em đã có cơ hội thành

thạo hơn về quá trình chạy mô hình kinh tế lượng, tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến

trong mô hình và phân tích mô hình Bên cạnh đó chúng em cùng đặt mục tiêu nâng

cao nhận thức cá nhân, nắm bắt rõ hơn về các vấn đề liên quan đến chỉ tiêu của bản

thân từ đó rút ra được bài học cho cá nhân đê thảo luận cùng nhau hiệu rõ hơn vân đề

Nhóm chúng em xin chan thanh cam on TS Lé Thanh Hoa vi đã giúp đỡ và

hướng dẫn chúng em trong quá trình hoàn thiện bài tiêu luận này Mong cô sẽ đưa ra

lời nhận xét và góp ý đề bài tiêu luận của chúng em được hoàn thiện nhật

MỤC LỤC

TP na na 4

2 Thực hiện mô hình bóa lại đồ thị, nếu dữ liệu biến độc lập dạng định tính 5

1.1 Mô hình hóa dang ÏOgI: 0 n1 19H ng To 9 7 1.2 Mô hinh hóa dang probit cecssscrsssetetscesesscsesesessesnsesssscssesesessssesesssessssssaeenees 8 Ill — Phat hién các vi pham ctia m6 hinh hi Quy c.cecccccsescsecssesssscsecssesssscsscssecssessesscscssessecaseseases 9

A NOI DUNG DE TAI

1 Nhận xét mô hình ban đầu

Mô hình tông quát dự định:

CT= B+ B2.TN + B3.NO + Bs.GT+ Bs.AU +u

Bién phy thuéc: CT: Chi tiéu

Biến độc lập:

TN: Thu nhập

NO: Tiền nhà

GT: Hoạt động vui chơi giải trí

AU: Ăn uống

Kỳ vọng về dâu của các hệ số:

Thứ nhất: Thu nhập (TN) Thu nhập ở đây được tính bằng số tiền có thế là do

sinh viên kiếm được qua việc làm thêm hoặc là do phụ huynh gửi lên Trong 4 biến trên thì đây chính là biến quan trọng nhất để xác định được biến động chỉ tiêu trong | tháng của sinh viên Thu nhập càng nhiều thì chỉ tiêu sẽ càng lớn

Kỳ vọng dấu đương (+)

Thứ hai, tiền nhà (NO) Giá tiền nhà sẽ phụ thuộc vào giá của chủ nhà đưa ra Tiền nhà càng cao thì chi tiêu càng lớn Kỳ vọng đấu đương (+)

Thứ ba, hoạt động vui chơi giải trí (GT) Sinh viên cảng đi chơi, đi xem

phim càng nhiều thi chi tiêu bỏ ra cũng sẽ lớn hơn nhiều so với các bạn không Kỳ vọng dẫu dương (+)

Thứ tư, ăn uống (AU) Sinh viên càng ăn uống nhiều hoặc ăn ít nhưng giá tiền cho một bữa ăn lớn thì chị tiêu của sinh viên cho bữa ăn đó càng lớn Kỳ vọng dâu dương (+)

Kêt quả ước lượng của mô hinh

» reg ct tn no gt au

F(4, 36) = 319.63 Model 399 687733 4 99.9219332 Prob > F = 8.0000

Residual 11.254217 36 312617139 R-squared = 9.9726

Adj R-squared = 9.9696 Total 410.94195 49 10.2735487 Root MSE = -55912

ct | Coefficient Std err t P»|t| [95% conf interval]

tn «2643111 0772595 3.42 0.002 „1976216 „43219096

no „8735401 „1212581 7.20 8.008 „6276172 1.119463

gt -8964981 1726743 5.19 6.006 „5462984 1.246698

au +6329449 1571658 4.03 0.000 „3141978 „9516919

_cons -.4828366 „1775745 -2.72 9.010 -.8429744 -.1226987/

Mô hình giải thích được 97,26% sự biến thiên của chỉ tiêu của một sinh viên

Mô hình hồi quy tổng thể:

CT= B+ B2.TN + B3.NO + Bs.GT+ B;.AU + u

Hàm hồi quy mẫu có dạng:

CT= -0.4828366 + 0.2643111.TN + 0.8735401.NO + 0.8964981.GT+ 0.6329449.AU

Hạ:B,=0

®© Ta có giả thuyết: H,:B,z0

1*F0

Dựa vào bảng đữ liệu, ta có thé thay:

P aye =0.01<0.05=> B, co y nghĩa thống kê;

Hạ:B,=0 H,:B,z0

®© Ta cĩ giả thuyết:

Dựa vào bảng đữ liệu, ta cĩ thé thay:

P„„„=0.002<0.05=> ; cĩ ý nghĩa thống kê;

Hạ:B,=0 H,:P,z0

®© Ta cĩ giả thuyết:

Dựa vào bảng đữ liệu, ta cĩ thé thay:

P„„„=0<0.05=> ; cĩ ý nghĩa thống kê;

Hg:B;=0 H,:P:z0

®© Ta cĩ giả thuyết:

Dựa vào bảng đữ liệu, ta cĩ thé thay:

P sane =0<0.05=> B; co y nghia thong ké;

Hạ:B,=0 H,:B,z0

®© Ta cĩ giả thuyết:

Dựa vào bảng dự liệu, ta cĩ thé thay:

Pu =0<0.05=> Ba cĩ ý nghĩa thống kê;

=> Mơ hình khơng cĩ biến nào khơng cĩ ý nghĩa thống kê

=> Nhận thấy các con số khơng hợp với lý thuyết và trên thực tế nên bác bỏ kết quả

mơ hình Xây dựng mơ hình mới: Mơ hình lò — log

1.2 Mô hình mới

+» "eg lnct lntn lnno lngt lnau

F(4, 36) 186.24

Model 21.0688242 4 5.26720604 Prob > F = 0.0000 Residual 1.01815801 36 028282167 R-squared = 9.9539

Adj R-squared = 9.9488

Total 22 0869822 49 552174555 Root MSE = „16817

Inct | Coefficient Std err t P>|t| [95% conf interval]

1ntn „7974148 „8990062 8.05 0.000 „596621 „9982087 inno - 0811023 8598425 1.68 0.119 -.822011 1842157 lngt „1068319 „8471721 2.26 0.030 „8111625 „2025013 1nau „8372818 „9718444 9.52 9.607 - 1084254 „1829891 _cons „1113628 „1292314 9.86 9.395 - 1507306 + 3734562

Trong mô hình mới:

Hàm hồi quy mẫu:

LN(CT) = 0.1113628+ 0.7974148LN(TN) + 0.0811023LN(NO) +

0.1068319LN(GT) + 0.0372818LN(AU)

Mô hình giải thích được 95,39% sự biến thiên của chỉ tiêu của một sinh viên

2 Thực hiện mô hình hóa lại đồ thị, nếu dữ liệu biến độc lập dạng định tính Với mức ý nghĩa 5%, thực hiện kiêm định:

H0:ln(no)=0

H 1:In(no)#0

Ta co: p-value = 0.119 > 0.05 Suy ra, chấp nhận Ho Vay, bién In(no) khéng c6 y nghia thong ké

H0:In(au)=0

H 1:In(au)#0

Ta co: p-value = 0.607 > 0.05 Suy ra, chap nhan Hy Vay, bién In(au) khéng c6 y nghia thong ké

Vi 2 biến In(no) và In(au) không có ý nghĩa thông kê, ta thực hiện bước tạo biến gia với một trong hai biển không có ý nghĩa thống kê ở trên Nhóm thực hiện chọn ln(no)

để tiến hành mô hình hóa lại mô hình ban đầu

Với biến In(no) giả sử tổn tại mức giới hạn Ï“ = 0.5 sao cho:

e y=lnếul>= 045

Ta thu được mô hình hồi quy mới dựa trên kết quả từ phần mềm Stata như sau

"eøg lnct Intn Inno1 lngt lnau

F(4, 36) 185.26

Model 21.0637101 4 5.26592753 Prob > F 0.0000

Residual 1.02327207 36 028424224 R-squared 6.9537

Adj R-squared 9.9485 Total 222.0869822 49 552174555 Root MSE „16859

inct | Coefficient Std err t P>|t| [95% conf interval]

intn „8282691 - 088281 9.38 8.000 - 6492268 1.007311 1nno1 1129262 8736348 1.53 6.134 - Đ36412 2622644

1ngt ‹1134414 -0484002 2.34 6.025 „9152812 „2116916

1nau „8196587 „8697602 9.28 90.789 -.1218215 „1611388 _cons ‹9494715 -1118212 9.44 9.661 -.1773125 ‹2762554

3 Nêu ý nghĩa của các hệ số kinh tế trong mô hình mới

- "eg lnct Intn Innol lngt lnau

Model 21.0637101 4 5.26592753 Prob > F = 9.0000

Residual 1.02327207 36 028424224 R-squared = 9.9537

Adj R-squared = 9.9485 Total 22.0869822 4A9 552174555 Root MSE = „16859

Inct | Coefficient Std err t P>|t| [95% conf interval]

intn „8282691 „888281 9.38 6.000 - 6492268 1.007311

1nno1 1129262 0736348 1.53 0.134 - „936412 „2622644

1ngt „1134414 -0484062 2.34 6.025 -@152812 „2116916 inau „9196587 „9697692 90.28 0.789 -.1218215 „1611388 _cons .8494715 1118212 9.44 0.661 -.1773125 „2762554

Inct = 0.0494715 ~ 0.8282691Intn + 0.1129262lnnol + 0.1134414lngt ~ 0.196587Inau

Ý nghĩa:

« - Bạ=0.0494715 : Khi các yếu tổ thu nhập, chi tiêu cho ăn uống, chỉ tiêu cho nhà

6, chi tiêu cho việc giải trí đồng thời bằng 0 thì, tổng chỉ tiêu hằng tháng bằng

0.0494715 triệu đồng

« _ Bi=0.8282691: Nếu thu nhập tăng lên I triệu đồng thì chỉ tiêu tăng 0.8282691

triệu đồng

« _ B;=0.1129262: Nếu số tiền sinh viên chỉ cho nhà ở hàng tháng tăng lên I triệu đồng thì chỉ tiêu tăng 0.I 129262triệu đồng

« _ B;=0.1134414: Nếu số tiền số tiền sinh viên chỉ việc giải trí hàng tháng tăng lên I triệu đồng thì chỉ tiêu tăng 0.1 134414 triệu đồng

« _ B;=0.196587: Nếu số tiền sinh viên chỉ cho việc ăn uống hàng tháng tăng lên

I triệu đồng thì chỉ tiêu tăng 0.196587 triệu đồng

IH Mô hình hoá lại dữ liệu, nếu biến phụ thuộc dạng định tính

1 Mô hình hóa lại dạng Logit/Probit

Voi bién Inct gia str ton tại mức giới hạn ï“ = | sao cho:

® y=lnếul>= I

e y=0nếul< I

‹ logit lnctl lntn Inno lngt lnau

Iteration @: log likelihood = -26.322057

Iteration 1: log likelihood = -9.941886

Iteration 2: log likelihood = -7.4895963

Iteration 3: log likelihood = -7.2361384

Iteration 4: log likelihood = -7.2319815

Iteration 5: log likelihood = -7.2319805

Iteration 6: log likelihood = -7.2319805

Prob > chi2 = 0.0000

1nct1 | Coefficient Std err z P>|z| [95% conf interval]

1ntn 7.813947 4.265189 1.83 0.067 -.5456697 16.17356 inno 1.451318 1.863435 90.78 9.436 -2.299947 5.103584

lngt -8208386 1.422286 9.58 90.564 -1.96679 3.608468

lnau -1.788969 2.462613 -90.73 0.468 -6.615601 3.037663 _cons -8.220159 5.210727 -1.58 @.115 -18.433 1.992678

Mô hình hồi quy có dạng:

Inctl = -8.220159 + 7.813947Intn + 1.451318Inno + 0.8208356lngt —

1.788696lnau

© Voi gia trị x cho trước, thì xác suất y=l xảy ra bằng bao nhiêu

Hàm hồi quy mẫu:

Inct= —8.220159 + 7.813947lntn + 1.451318lnno + 0.8208386lngt — 1.788969 Inau

Gia su chon: tn=5; no=2.5; øt=0.5; au=0.8, thé vao Inct, ta được:

Inct = —8.220159 + 7.813947ln(5) + 1.45 1318lIn(2.5) + 0.82083861n(0.5)

— 1.788969 In(0.8) = 5.51597

Vậy với giá trị x cho trước, xác suất y=l là 99,6%

Với biến Inctl giả sử tồn tai mirc gidi han I‘ = | sao cho:

e y=Inéul’>=1

e y=0néul’< 1

Inct 1ˆ = -4.869584 + 4.631329Intn + 0.9045354Inno + 0.5133007Ingt — 1.157138Inau

HH Phát hiện các vĩ phạm của mô hình hồi quy

1 Da cộng tuyến

Đa cộng tuyến là một khuyết tật của mô hình tuyến tính bội, xảy ra khi trong mô hình

có sự phụ thuộc tuyến tính cao giữa các biến giải thích

Thiết lập cặp giả thuyết:

® H0: Mô hình không tồn tại đa cộng tuyến

© HI: Mô hình tổn tại đa cộng tuyến

Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình băng lệnh vif: Ta có kết quả như

sau:

Từ kết quả trên, VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10

Kết luận: Chấp nhận H0 => Mô hình không có đa cộng tuyến

2 Kiểm định phương sai sai số thay doi

Thuc hién kiém dinh White trén phan mềm Stata, thu được kết quả như sau:

Kiểm định giả thuyết:

H0: Không xảyra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

HT: Có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Ta thấy, với mức ý nghĩa 5%, mô hình nhận giá trị p_value=0.3350 > 0.05 Suy ra, chấp nhận Hụ Vậy bài toán không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay

đôi

10

3 Phân phối chuẩn phần dư

Xét cặp giả thuyết:

Hạ: Sais ố ngẫunhi êncó phân phố ¡ chu ä n( skeness=0, kurtosis =3) H,: Sai số ngẫunhi ên khôngcó phân phố ¡ chu ẩ n(skeness #0, kurtosis# 3)

Tiến hành kiêm định Jarque — Bera, ta thu được kết quả:

® Mức ý nghĩa 1%

Nhận giá trị p-value= 0.0103 > o= 0,01 > Chấp nhận Hạ

Vậy phân dư tuân theo phân phối chuẩn với mức ý nghĩa 1%

© Mức ý nghĩa 5%

Nhận giá trị p-value= 0.0103 < œ= 0,05 > Bac bd Ay

Vậy phần dư không tuân theo phân phối chuân với mức ý nghĩa 5%

® Mức ý nghĩa 10%

Nhận giá trị p-value= 0.0103 < a=0,1 > Bac bo Ap

Vậy phân dư không tuân theo phân phối chuẩn với mức ý nghĩa 10%

11

B KÉT LUẬN

lai, đóng góp chủ chốt cho công cuộc công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước Thế kỷ

21 là thời đại bùng nỗ của khoa học kỹ thuật và trí tuệ, đòi hỏi cần có thé hé trẻ tài năng, sáng tạo, có khả năng tiếp thu nhanh chóng, thích nghĩ linh hoạt với nhịp sống hiện đại Họ chính là đại diện cho thế hệ tiên tiến, thế hệ mới

Bên cạnh kiến thức chuyên môn, mỗi sinh viên cần rèn luyện thói quen tốt và

kỹ năng sống cần thiết Kỹ năng quản lý tài chính là một trong những kỹ năng mềm quan trọng giúp sinh viên hoàn thiện bản thân trong bối cảnh đời sống ngày cảng cao, tránh xa lỗi chỉ tiêu hoang phi

Nhằm góp phân xây dựng thói quen chỉ tiêu hợp lý cho sinh viên, nhóm nghiên

cứu đã tiến hành khảo sát chỉ tiêu hàng tháng cơ bản của sinh viên Đại học Kinh tế -

Luật, ĐHQG TP Hồ Chí Minh, từ đó xác định mức chỉ tiêu trung bình và mức chỉ tiêu

hợp lý nhất

Kết quả khảo sát cho thấy chí tiêu của sinh viên phụ thuộc chủ yếu vào hai

khoản chính: giải trí và nhà ở Trong đó, chỉ tiêu cho giải trí có thê thay đổi linh hoạt

tùy theo nhu cầu và khả năng tài chính của mỗi sinh viên Do chỉ phí nhà ở thường cố định và khó thay đôi, sinh viên có thê cân nhắc giảm chỉ tiêu cho hoạt động giải trí dé tiết kiệm hoặc đáp ứng các nhu cầu khác Ngoài ra, việc làm thêm cũng là một giải pháp đề sinh viên có thêm thu nhập trang trải chi phí cá nhân, giảm bớt gánh nặng cho gia dinh

Tuy nhiên, do số lượng mẫu khảo sát còn hạn chế, kết quả nghiên cứu có thể chưa đại diện cho toàn bộ sinh viên Nghiên cứu chỉ tập trung vào khảo sát chị tiêu của sinh viên thông qua mạng xã hội, do đó kết quả thu được có thể chưa chính xác và mang tính tông quát thấp

Nếu khắc phục những hạn chế trên, nghiên cứu có thê cung cấp thông tin chi tiết và chính xác hơn về chị tiêu của sinh viên, từ đó đề xuât các giải pháp phủ hợp đê øIúp sinh viên quản lý tài chính hiệu quả

12