ứng dụng lý thuyết thống kê và mô hình kinh tế lượng trong phân tích mức sống của các hộ gia đình ở việt nam

Trang 1

1.1 Lời mở đầu

Để đánh giá chất lượng cuộc sống của các hộ gia đình, các Bộ, Ban, Nghành thường tiến hành các cuộc điều tra khảo sát mức sống dân cư, phân

tích thực trạng thu nhập và chỉ tiêu của các hộ gia đình thơng qua các đề tài nghiên cứu Là một học viên nghành Toán chuyên nghành Xác suất và

thống kê, được sự gợi ý và giúp đỡ của các thầy cô, tác giả đã thực hiện đề tài

“Ứng dụng lý thuyết thống kê vào mơ hình kinh tế lượng trong phân tích mức sống cúa các hộ gia đình Việt Nam”

Tác giả xin chân thành cảm ơn PGS-TS Nguyễn Văn Quảng - giảng

viên, chủ nhiệm bộ môn XSTK khoa Toán, khoa sau Đại học, trường Đại học Vinh; TS Hồ Đăng Phúc - Viện Toán Học Việt Nam; đặc biệt là TS Nguyễn

Thị Minh - Chủ nhiệm bộ mơn Tốn kinh tế, khoa Toán kinh tế, trường Đại

học Kinh Tế Quốc Dân Hà Nội đã tận tình giúp đỡ hướng dẫn và chỉ bảo để bài Luận văn được hoàn thành

Toàn bộ nội dung của luận văn gồm 3 chương: Chương 1 Tổng quan về luận văn

Chương 2 Cơ sở lý thuyết Toán học

Chương 3 Ứng dụng phần mềm SPSS và STATA để phân tích đánh giá các

yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập và chỉ tiêu của các hộ gia đình Việt Nam

Trong quá trình nghiên cứu mặc dù có nhiều cố gắng song cũng không thể tránh khỏi những thiếu sót Rất mong nhận được những ý kiến đóng góp từ

phía những người quan tâm đến bài Luận văn để bài Luận văn được hoàn

Trang 2

nâng cao đời sống cho người dân Ngoài ra tác giả cũng muốn kết quả của Luận Văn sẽ gợi ý cho các doanh nghiệp tập trung sản xuất một số mặt hàng, khai thác các thị trường tiềm năng

1.2 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của Luận văn là hộ gia đình và một số chỉ tiêu

kinh tế xã hội của hộ gia đình Việt nam Luận văn sử dụng bộ số liệu điều tra

mức sống dân cư hộ gia đình Việt Nam năm 2006 (VHLSS 2006), là bộ số liệu mới nhất hiện có VHLSS thực hiện bởi Tổng cục Thống kê với sự hỗ trợ kỹ thuật của Ngân hàng Thế giới và các tổ chức quốc tế Mẫu điều tra gồm

hơn 9000 hộ và rất nhiều chỉ tiêu, các đặc điểm liên quan đến hộ gia đình

1.3 Mục đích nghiên cứu

Luận văn hướng tới 4 mục đích:

- Trình bày một cách tổng quát về thực trạng mức sống hộ gia đình Việt Nam, chủ yếu dựa vào thu nhập, chi tiêu; ngồi ra cịn đề cập đến giáo dục, y tế, lao động, việc làm theo các tiêu chí khác nhau dựa vào đặc điểm cộng đồng như khu vực thành thị/nông thôn, theo vùng hoặc theo đặc điểm của hộ gia đình như nghề nghiệp, trình độ học vấn, nhóm chỉ tiêu

- Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của hộ gia đình Việt Nam như

giáo dục, lao động, việc làm, khác biệt vùng địa lý

- Phân tích các đặc điểm hộ, các khác biệt vùng ảnh hưởng như thế nào đến

hành vi chỉ tiêu của hộ gia đình

- Nêu lên cơ sở Toán học (lý thuyết về hôi qui trong thống kê) trong ứng dụng

Trang 3

1 Ước lượng các tham số của hàm hồi quy

2 Kiểm định giả thiết về giá trị của các tham số đó

3 Đánh giá các sai số ước lượng và kiểm tra tính phù hợp hay đúng đắn của hàm hồi quy

4 Dự báo (hay dự đoán) các giá trị của Y theo X,,X, X, 1.4 Phương pháp nghiên cứu

1 Sử dụng phương pháp thống kê mô tả và phân tích tổng hợp để đưa ra cái

nhìn tổng quát về mức sống dân cư các hộ gia đình Việt Nam năm 2006 Phần này thực hiện các bước sau:

Bước 1: Xác định số liệu thu nhập và chỉ tiêu bình quân đầu người/tháng của

mỗi hộ gia đình (ở đây luân văn chỉ điều chỉnh sự khác biệt của các vùng chứ

không điều chỉnh về giá tiêu dùng) Số liệu được lấy từ kết quả điều tra năm

2006 (VHLSS2006)

Bước 2: Sử dụng phương pháp phân tích tổng hợp và thống kê mơ tả để phân tích trên cơ sở các khía cạnh: thu nhập, chỉ tiêu, y tế, giáo dục, nghành nghẻ,

vùng, miễn, khu vực

Bước 3: Lựa chọn các đặc điểm hộ (số người, tuổi, giới tính chủ hộ, nghành nghề chủ hộ )

2 Sử dụng mơ hình hồi quy phân tích tác động của một số yếu tố chính đến thu nhập và chi tiêu của các hộ gia đình

Các phần mềm SPSS và STATA được dùng trong xử lý và phân tích số liệu 1.5 Ý nghĩa của vấn đề nghiên cứu

Trang 4

về thu nhập và chỉ tiêu của các hộ gia đình Kết quả nghiên cứu cũng hy vọng

đưa ra các khuyến nghị về mặt chính sách trong việc giải quyết vấn đề về

nghèo đói và bất bình đẳng trong thu nhập ớ Việt Nam

- Có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo cho sinh viên trong việc áp dung

Trang 5

PHAN TICH HOI QUY

Trong thực tế, nhiều khi cần dự báo giá trị của một biến số hoặc đánh giá tác động của sự thay đổi trong giá trị của một (hay một số) biến số lên một

biến số khác thông qua một công thức nào đó Nói cách khác, chúng ta phải nghiên cứu trực tiếp nhiều chỉ tiêu khác nhau đối với một đối tượng nghiên cứu Các chỉ tiêu này có thể là định lượng (tức là các biến ngẫu nhiên) hay định tính (được gọi là các dấu hiệu nhân tổ ) Các chỉ tiêu này được xác định cụ thể trên đối tượng quan sát (phân biệt đối tượng nghiên cứu và đối tượng quan sát) và được “đo lường” (thu thập thông tỉn) trực tiếp trên các đơn vị quan sát Đó là các phần tử thuộc tập hợp đối tượng quan sát mà ta sẽ trực tiếp thu nhận thông tin từ đó Ví dụ, đối tượng quan sát là cán bộ CNV trong một

công ty chẳng hạn, theo đơn vị quan sát là các công nhân; cán bộ lãnh đạo

Công ty đó Tùy theo vấn đề cần nghiên cứu, phân tích mà các chỉ tiêu có thể

là: tuổi, thời gian làm việc, năng suất lao động (chỉ tiêu định lượng) hay

giới tính, tay nghề, loại hình nghề nghiệp, trình độ văn hóa (chỉ tiêu định tính)

Như vậy để giải quyết vấn đề cụ thể người ta phải nghiên cứu, phân tích

nhiều chỉ tiêu (cũng gọi là chỉ tiêu thống kê) đó là các biến ngẫu nhiên (chỉ tiêu định lượng), các nhân tố, dấu hiệu (chỉ tiêu định tính) Một phương pháp hữu hiệu giúp chúng ta có thể làm rõ bản chất của hiện tượng hay sự việc cần nghiên cứu để tìm ra quy luật, dự đoán được xu thế biến động của hiện tượng, sự việc đó trong tương lai, đó là

phương pháp phân tích hồi quy Cụ thể chúng ta sẽ đề cập đến những vấn đề

Trang 6

chúng tổn tại 2)

2 Mỗi phụ thuộc đó thuộc loại nào? Trong thống kê người ta phân biệt hai loại phụ thuộc sau:

+ Định nghĩa 1: /z¡ biến ngẫu nhiên X và Y được gọi là phụ thuộc hàm nếu ton tại ham f sao cho Y = f(X)

+ Dinh nghia 2: Hai bién ngdu nhién X, Y được gọi là có phụ thuộc thống kê nếu với moi giá trị của X ta đều có thể xác định được quy luật phân phối xác

suất có điều kiện của Y đối với X là:

F4) = P(Y < y/X = x)

3 Xác định biểu thức của hàm mô tả mối phụ thuộc nói trên giữa các biến ngẫu nhiên

Ta có tập hợp các điểm (X,,E(Y/X,)) trên hệ tọa độ Oxy lập thành một hàm

có dạng:

E(Y/X,)= ÑX,) gọi là hàm hỏi quy tổng thể (PRF) Trong khuôn khổ của bài luận văn này tác giả chỉ đề cập dén ham f(x,) 1a hàm tuyến tính đối với tham số (ngoài ra cũng có dạng phi tuyến nhưng có thể tuyến tính hóa được) Giả sử rằng: PRF E(Y/X,) là hàm tuyến tính dạng:

E(Y/X,) =B, +B„X,, + + B,X «i» hay viet dưới dạng ngầu nhiên

Y, = B, + BX), + + BX + Uy

Trong đó, 6, với i=1,k là tham số và U¡ là các sai số ngẫu nhiên độc lập với nhau và tuân theo quy luật phân phối N(0,ø° ) Tuy nhiên trong thực tế việc xác định hay xây dựng PRF là rất khó, vì vậy chỉ có cách xây dựng ham

Trang 7

Trong khuôn khổ của bài luận văn này tác giả xin đưa ra phân tích vấn đề 3, và cũng chính là nội dung của bài toán phân tích hồi quy

I KHÁI NIỆM HAM HOI QUY VÀ PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG BÉ NHÁT

2.1.1 Khái niệm hàm hồi quy

Có nhiều bài tốn trong các lĩnh vực sinh học, kinh tế, giáo dục, khí tượng học, xã hội học khi biết được một số giá trị thực nghiệm của các đại lượng, ví dụ ta có p biến ngẫu nhiên: X,,X,,X, X,.Ta muốn nghiên cứu

rõ hơn sự tác động của một, hay nhiều biến trong số đó đến sự biến động của

một biến nào đó, ví dụ xX, chẳng hạn Có nghĩa là chúng ta muốn giải thích được nhiều hơn và cụ thể hơn sự biến động của X, thông qua sự tác động của

những biến đó Đó chính là mục đích của phương pháp phân tích hồi quy Để

tiện cho việc trình bày, chúng ta xét một tập hợp p biến ngẫu nhiên, nhưng trong đó X, được thay thế bằng Y, tức là ta có: Y,X,,X; X,

Giả sử ta muôn tìm hàm nào đó của X,,X, X, sao cho nó xâp xi Y

tốt nhất theo nghĩa cực tiéu sai số bình phương trung bình, có nghĩa là:

E(Y -f(X,.X X,))” = E(Y - £(X))? = minE(Y - f(X))? NO ( (X))

Trong đó ký hiệu X= X,,X, X, 2.1.2 Định nghĩa

Trang 8

- Với p > 2 theo fy (X,,X, Xp) =B, + BX, + B3X,+- + BpXp, gọi là

hàm hồi quy tuyến tính bội

2.1.3 Phương pháp bình phương nhỏ nhất

Phương pháp bình phương nhỏ nhất do nhà toán học người Đức Carl Friedrich Gauss đưa ra Sử dụng phương pháp này kéo theo một vài giá thiết,

các ước lượng thu được có tính chất đặc biệt 2.1.3.1 Mệnh đề

E(Y- {(X))? > min khi f(X) = E(Y/X,, X, X,)

Ta chứng minh mệnh đề trên cho trường hợp p = 2 nghĩa là: f(X) = E(Y/X) Chứng mình:

E(Y- f(X))? = E(Y-E(Y/X)) + E(Y/X) - f(X))? = E(Y - E(Y/X))? + E(E(Y/X) - f(X))’

+ 2E(Y - E(Y/X)E(Y/X) - f(X))

Số hạng thứ ba bằng 0, cũng hai số hạng cũng lại là > 0 Ta bỏ đi số E(E(Y/X) - f(X))?, nói cách khác, nếu chọn f(X) = E(Y/X) theo số hạng đó

triệt tiêu Vậy ta có:

E(Y- f(X))? ¬ min khi f(X) = E(Y/X)

2.1.4 Các giả thiết cơ bản của phương pháp bình phương nhỏ nhất

Trong phân tích hồi quy, mục đích chúng ta là ước lượng, dự báo về tổng thể, tức là ước lượng E(Y/X,) Tuy nhiên chúng ta chỉ có các ước lượng của nó, và trong thực tế chúng ta dùng các ước lượng này để suy diễn cho tổng thể Do đó để các suy diễn này đáng tin cậy thì các ước lượng này phải là các đại

diện tốt cho các hệ số của tổng thể Chất lượng của các ước lượng phụ thuộc

Trang 9

- Phụ thuộc vào kích thước mẫu

Đề các suy diễn thống kê trên là đáng tin cậy, mô hình cần thỏa mãn các giả thiết cơ bản sau đây:

Giá thiết 1: Biến (các biến) giải thích là phi ngẫu nhiên, tức là các giá trị của chúng là các số đã được xác định

Giả thiết này khơng có gì mới, vì phân tích hồi quy được đề cập là phân tích hồi quy có điều kiện, phụ thuộc vào các giá trị X đã cho

Giả thiết 2: Kỳ vọng của các yếu tố ngẫu nhiên U bằng không, tức là: E(U/X,)=0

Giả thiết này có nghĩa là các yếu tố khơng có trong mơ hình, U, đại diện cho chúng, khơng có ảnh hưởng hệ thống lên giá trị trung bình của Y

Về mặt hình học giả thiết này được mô tả bằng đồ thị như sau:

ía trị trung bình

Trang 10

Đồ thị chỉ ra rằng với mỗi giá trị của X, các giá trị có thể có của Y xoay quanh giá trị trung bình Phân bó của phần lớn hơn hay nhỏ hơn giá trị trung bình chính là các U,, theo giả thiết này trung bình của các chênh lệch này bằng 0 Chú ý: Giả thiết E(U,/X,) = 0 kéo theo E(Y,/X,) = B, + B,X,,-

Giả thiết 3: Phuong sai bằng nhau (phương sai thuần nhất) của các U,

Var(U,/X,) = Var(U /X ) = o Vizj

Giả thiết 3 có nghĩa là phân bố có điều kiện của Y với giá trị đã cho của X có phương sai bằng nhau, các giá trị cá biệt của Y xoay quanh giá trị trung bình với phương sai như nhau

Giả thiết 3 kéo theo Var(Y,/X,) = ø? Giá thiết 4:

Khơng có sự tương quan giữa các U,:

Cov(U,U,)=0 Vi#j

Giả thiết này có nghĩa là U, là ngẫu nhiên Về mặt hình học có nghĩa là nếu

như có một giá trị U nào đó lớn hơn hay nhỏ hơn giá trị trung bình khơng có nghĩa là giá trị khác cũng lớn hơn hay nhỏ hơn giá trị trung bình

Giả thiết 5: U, và X, không tương quan với nhau: Cov(U,,X,) = 0

Các tính chất của các ước lượng bình phương nhỏ nhất được thê hiện qua định

lý Sau:

2.1.5 Định lý Gauss-Markov: Với các giả thiết 1-5 của phương pháp ước lượng bình phương bộ nhất, các ước lượng bình phương nhỏ nhất là các ước lượng tuyến tính, khơng chệch và có phương sai nhỏ nhất trong các ước lượng tuyến tính khơng chệch

Trang 11

Ta chứng minh x e,X, = 0, thật vậy:

i=l

` eX, = 0= Š W.(, +B„Xj)

i=l i=l

E(B) =B, = Wi + Boe WX,

Do B, là ước lượng không chệch: E(B,) =B, Cho nên Š W,=0

n

WX, =1

i=l

Var(B, ) = Var(S: W,X,) => W2Var(Y,) = 07S W?

i=l i=l i=l

Do Var(Y,)= Var(U,)= 67 5 n xX, X, Var(B))= ø? % (W, - =1 i yx? > xX? i=l i=l 8 X > x? x X =o ¥ (W,-= 1)? + 6? 4+=1_ + 267(w, - a > MG) im i= 1 sx? (yx?) =1 vl EX} YX mm

=o yw, i-t 1 - boy eo y xX? y xX?

¡=1 1 ¡=1

>ơ? =1 = Var(B, ) xX;

Trang 12

II MƠ HÌNH HỎI QUY TUYẾN TÍNH k - BIEN BANG PHUONG PHAP MA TRAN

Giả sử hàm hồi quy có dạng:

Y, =B, + B,X,, + + BX, + U, (1)

Trong dé p, 14 hé sé tu do (hé sé chan)

B, id= 2,k là các hệ số hồi quy riêng

Giả sử có n quan sát thực tế, mỗi quan sát gồm k giá trị (Y,-Xg,-X Gy) Vậy ta có:

Yị =Bị¡ +B¿X¿i + t B Xu + U, Y, = B, +B, X 2 + + BX FU,

% | |B | (Us | } Xo Xap o Xu |

|Y; | |B, | |U,| h Xo Xị co Xia |

Ký hiệu Y=| |: ð=| |; Us| fs X=] - "

Scene 7

Lyn} [Bal LU] Xan Xan Bea]

Khi đó ta có: Y = XB +U

Giả thiết 4 nói rằng giữa các biến độc lập khơng có quan hệ tuyến tính

với nhau, khi đó các cột của ma trận X là độc lập tuyến tính Do đó hạng của

ma trận X bằng số cột của ma trận này tức là R(X) = k, ma trận X không suy

biến

Như trình bày ở trên, trong thực tế việc sử dụng phương trình hồi quy

tổng thể theo số liệu tơng qt là rất khó khăn, vì vậy cũng như hồi quy 2 hay

3 biến, việc ước lượng phải dựng đến hàm hồi quy mẫu SRF

Trang 13

Từ hàm hồi quy tổng quát (1), hàm hồi quy mẫu có dạng: ¥ = B + BX i Thử BX, Y,= B, + B,X,, + + B,X,, +e, Hay Y = X +e Trong đó e=

Ta tìm § theo phương pháp bình phương nhỏ nhất, tức là tìm ơ sao cho:

>ỚY,- Y) = XY - B, -B;X¿¡- BX.)

=Dep = mind (Y - B, - BX,,- + BX) =min S(B,B, Bp)

Hoặc viết dưới dạng vectơ:

^ 2 ^JI2

»ớŒ,-Ÿ) =|Y-Ÿ| = lel = min i

Ta thu được B, lñy Bn là nghiệm của hệ phương trình tuyến tính sau:

(2S(B,.B.„ ơ§(BỊ.B; -.Bp) _

l J= lp

Bằng cách sử dụng phương pháp hình học và một số phép tính cơ bản của ma

trận ta có:

Nếu coi ÿ như một vectơ biến theo F = XB chính là phương trình của một

Trang 14

là ta cũng phải gia thiét rang (1, X ;›.›X„ ) là độc lập tuyến tính hay ma trận X cơ sở hạng là p

2 ~IẾ š ˆ Los ˆ

Vì lv - vỗ| = lv - | = min nén tasuyrarang Y là hình chiêu của Y lên siêu phẳng F Tức là ta có: (Y - Ý ) trực giao với F Vì (1, X,, Xa ) là cơ sở của F do đó (Y - Ÿ ) cũng trực giao với tất cả những vectơ đó

Ta có hình vẽ mơ tả sau:

Vì (Y - Ÿ ) vng góc với (I, X,, X„) nên tích vơ hướng của (Y - Y ) voi những vectơ đó phải bằng khơng Tức là ta có:

(X,Y-Ÿ)=šX.(Y.-Ÿ)=0 (j=2.p) J 1J 1 J và (,Y-Ÿ) =XƠ, -Y)) =0

Sử dụng ký hiệu ma trận ta có thể viết lại như sau:

(X,, Y-Y)= XY, - Y) =0 G=2,p)

va

,Y-Ÿ) =I'W,-Ÿ) =0

Hay: (X',Y-Ÿ)=0 Thay Y = X$ vao ta

(X', Y-Y) = (X'" Y- XB) = 0> X'Y = X'xB

Trang 15

Vì hạng của X bằng p nên (X'X) cũng có hạng bằng p, do đó sẽ tồn tại ma trận

nghịch đảo (xxY" (theo giả thiết 4, X không suy biến nên (XX) cũng khơng suy biến) Ta có: (X'X) X'Y = (X'X}X'Xô

Vậy B =(XX) 'XY

2.2.2 Ma trận hiệp phương sai của Š

Để kiểm định giả thiết, tìm khoảng tin cậy, cũng như thực hiện các suy

luận thống kê khác cần phải tìm Var(8,) i=l,k Và CoviB,.B,) Phuong phap ma tran cho phép ching ta tim mét cach dé dang

Ta có ma trận hiệp phương sai của Ệ :

[ Vart(Š) CovÐ,Š;) Covi, By.) |

ICovjl¿) - Var¿) Covi 8

Cov(8)=| |

- a

[Cov(B,.B,) CovB,B,) varB,) |

Trong đó Š = (x'xy!x'y

Y =XB +U suy ra Š = (X X)'X (XB +U)= B +(XX) 'XU

©-B=(XX)'XU

Cov(Š) = ELfB-B)fB-B) ] = E{((X X) 'XU][Œ X}'X U])

Trang 16

Vậy Cov(Š) = ø?(X X) 1

Trong công thức trên (X X)”' là ma trận nghịch đảo của ma trận (X X), ø? là Var(U,) Vì ø? chưa biết, chúng ta thay nó bằng ước lượng khơng chệch:

n-k n-k n-k

Các phần tử nằm trên đường chéo của ma trận hiệp phương sai {0,5} = 62(x'x)! chinh là các phương sai của các ước lượng ô, :

2.2.3 Hệ số xae dinh béi R? va hệ số xác định bội đó hiệu chỉnh R?

Trong mơ hình hồi quy hai biến, rˆ đo độ thích hợp của hàm hồi quy Nó

chính là tỷ lệ của toàn bộ sự biến đổi của biến phụ thuộc Y do biến giải thích

X gây ra Trong mơ hình hồi quy bội tỷ lệ của toàn bộ sự khác biệt của biến Y do tất cả các biến giải thích X,,X; X, gây ra, được gọi là hệ số xác định bội, ký hiệu Rˆ

Từ hình vẽ trên ta thấy rằng:

—I2 ^II2 ˆ —IJ2

ly -š[ ~jr-Y[ : l -Y|

Hay >(Y, -Y)?= SƠ, -Y)? +x(¥ -Y)? =TSS

Đặt ESS = y(Ÿ -Y)? (Explained sum of squares)

RSS = EY, - Y)? (Residual sum of squares)

Trang 17

= Dax, + Y -4X-Y)? = (L(x, -x)?

= @?|> X? -n@) |

Chia hai về cho TSS ta thu được:

1= 100% = BSS, ESS TSS TSS ~ —I2 - | pat r?= 288 FT | RSS TSS ly 7} TSS

R7 chính là tí lệ (số %) sự biến động của Y xung quanh giá trị trung bình Y được giải thích bởi mơ hình hồi quy Mặt khác, từ ý nghĩa hình học ta thấy

R? cũng chính là cosin của góc tạo bởi hai vectơ (Ÿ - Y) và (Y - Y) Góc đó

càng nhỏ theo độ chính xác của ước lượng càng cao Tức là R? càng lớn thì mơ hình càng IỗI

Cụ thể: 0<R? <1 Nếu R? = 1, có nghĩa là đường hồi quy giải thích 100% sự

thay đổi của Y Nếu R? = 0, có nghĩa là mơ hình khơng giải thích sự thay đổi

nào đo của Y

Một tính chất quan trọng của R? là nếu là hàm không giảm của số biến

~ z x n

giải thích có trong mơ hình Dê thây rang > I= Ji => (Vi-Y)” không phụ i=

L L n

thuộc vào số biên giải thích có trong mơ hình, nhung >

i=l e là hàm giảm của số này

Do đó, nếu tăng số biến giải thích trong mơ hình theo R 2 cting tang Van đề đặt ra là khi nào thì nên đưa thêm biến giải thích vào mơ hình ?

Trang 18

bậc tự do của Š (Y,-#' )? và

=1 Ì 1 = (Y, -Y)? tương ứng là (n-k) va (n-1) Trong

i=l

ic

đó k là số các tham số (kể cả hệ số chặn ) của mơ hình

2 2 IMs e7/(n-k) = |- X=) -(-R2) 8 $7 n-k Y wn è II Y?((n-1) TMs ¬ R? có các tính chất sau:

1 Nếu k>l, R?<RŸ” <1, điều này có nghĩa là nếu số biến giải thích tăng lên

theo R7 tăng chậm hơn so với RỶ

2 R’> 0, nhung Rˆ có thể bé hơn Như vậy khi R? cũng tăng theo, ta cũng

phải đưa thêm biến mới R? cũng có thé tăng khi mà hệ số của biến mới trong

hàm hồi quy khác không Lúc đó các giả thiết bị bác bỏ

2.2.4 Đánh giá mơ hình qua việc kiểm định các giải thiết thống kê

Hệ số tương quan bội R của phương trình hồi quy chưa nói lên đầy đủ được chất lượng của mơ hình

-_ Nếu hai mơ hình có các biến mô tả khác nhau xuất hiện trong phương trình hồi quy theo dựng hệ số tương quan bội không kết luận được mơ hình nao tét hơn

-_ Có thể việc loại bỏ bớt một số biến nào đó ra khỏi phương trình hồi quy tuy làm thay đổi hệ số tương quan bội, song về thực chat lại không làm giám đáng kế chất lượng của mơ hình

- Trong thực hành, nhiều khi bỏ bớt biến mơ tá trong phương trình hồi quy thì sẽ “kinh tế” hơn, mặc dù sai số ước lượng có thê lớn hơn

Trang 19

2.2.5 Dw bao

Chúng ta có thể sử dụng mơ hình hồi quy vào dự báo: Dự báo giá trị trung bình và dự báo giá trị cá biệt, nhằm đưa ra những thơng tin chính xác định hướng cho việc phát triển những vấn đề cần thống kê trong tương lai

Cho vectơ chuyển vị: X? = (1 X°.X) XE) - Dự báo giá trị trung bình: E(Y/X')

Y=b 1 + b, x g tet by X, = xb

Voi X= X" tacé (¥,/X°) = X°b => Var(¥,/X,) = X°Var(b)X° Var(Ÿ,/X;) =s?X°(X%X)!'X° vì Var(6)=s@XX)

Nhưng ø ? chưa biết nên phải dùng ước lượng không chệch 6? néu:

Var(Y/X°) = 8X °(X'X) 1X? Se(Y,/X°) = \R?X'9(XX) 1X?

Suy ra: Ÿ, -t,„(n-k)Se(Ÿ,/X”) < E(V/X,) < Ÿ, +t „(n-k)Se(Ý,/X?)

- Dự báo giá trị cá biệt:

Với Y, = Xb+ = Var(¥,/X°) = Var(X °6) + s2 Var(Y,/X")= §?[I + X°@X'X) 'XỈ];

Se(Y,/X°) = (vary, /X°)

Trang 20

II HÒI QUY VỚI BIẾN GIÁ

Trong mơ hình hồi quy, ngoài các biến số lượng ra theo người ta cũng dựng đến biến chất lượng Trong trường hợp này để mơ hình có thể đồng bộ hóa người ta phải dùng đến biến giả

Biến chất lượng thường chỉ ra có hoặc khơng có một thuộc tính nào đó,

chẳng hạn nam hay nữ; khu vực tư nhân hay nhà nước Các biến này nhiều

khi cũng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Để đánh giá được các tác động này, người ta sử dụng phương pháp biến giả

Trang 21

Chuong II

PHAN I

SU DUNG MO HINH HOI QUY PHAN TICH ANH HUONG CUA MOT SO YEU TO CHINH LEN HANH VI CHI TIEU VA TIET KIEM CUA HO

GIA DINH

3.1.1 Số liệu

Luận văn sử dụng bộ số liệu điều tra mức sống dân cư hộ gia đình Việt Nam năm 2006 (VHLSS 2006) VHLSS thực hiện bởi cơ quan phát triển và UNDP tài trợ với sự hỗ trợ kỹ thuật của Ngân hàng Thế giới Mẫu điều tra

gồm hơn 9000 hộ và rất nhiều chỉ tiêu, các đặc điểm liên quan đến hộ gia

đình, rất hữu ích trong việc phân tích và xây dựng mơ hình

Luận văn chủ yếu quan tâm đến chỉ tiêu thu nhập và chỉ tiêu của hộ gia

đình nên để hiểu rõ hơn các tính tốn và kết quả đưa ra của mơ hình sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu cách tính thu nhập và chỉ tiêu 1 người/1 tháng của hộ gia

đình trong bộ số liệu điều tra Các số liệu về thu nhập và chỉ tiêu được lấy chủ

yếu ở trong phần điều tra về thu nhập và chỉ tiêu của chủ hộ, chỉ có một vải khoản thu và chỉ tiêu từ giáo dục, y tế là được lấy từ phần điều tra về giáo dục, y tế chăm sóc sức khỏe

Trang 22

Bảng 1: Cách tính thu nhập bình quân đầu người/một tháng của hộ gia đình u MS Tông thu 1 Tổng thu

2 Trị giá các khoản trợ giúp, học bổng, thưởng từ giáo dục

3 Trị giá các khoản trợ giúp từ y tế

4 Thu từ tiền lương, tiền công các thành viên

5 Thu từ trồng trọt

6 Thu từ chăn nuôi

7 Thu từ dịch vụ nông nghiệp

8 Thu từ săn bắt, thuần đưỡng và nuôi chim thú

9 Thu từ lâm nghiệp

10 | Thu từ nuôi trồng thủy sản

11 Thu từ phi nông nghiệp

12 Thu khác tính vào thu nhập

13 Thu khác khơng tính vào thu nhập

14_ | Thu từ cho thuê đất/nhà

Trang 23

Cách tính thu nhập và chỉ tiêu từ các số liệu: Tổng thu: l =mã 2 + 3 +4 + 13 + 14

Thu nhập = mã 2 + 3 + 4 + (5 - 18) + (6 - 19) + (7 - 20) + (§ - 21) + (9 - 22) + (10 - 23) + (11-24) + 12 + 14

Thu nhập bình quân/người/tháng = thu nhập/(số nhân khâu của hộ * 12) Tổng chỉ: 15 = mã 16 + 17 + 18 + + 34 + 35

Chỉ tiêu bình quân/người/tháng = chỉ tiêu/(số nhân khẩu của hộ * 12)

Bang 2: Cách tính chỉ tiêu bình quân đầu người một tháng cúa hộ gia

đình MS Tổng chỉ 15 Tổng chỉ

16 Trị giá các khoản chỉ cho giáo dục

17 Trị giá các chỉ cho y tế

18 Chỉ cho trồng trọt

19 Chi cho chan nuôi

20 Chi cho các dịch vụ nông nghiệp

21 Chỉ cho săn bắt, thuần đưỡng và nuôi chim thú

22 Chi cho lâm nghiệp

Trang 24

24 Chị cho phi nông nghiệp

25 Chỉ cho ăn uống lễ Tết

26 Chỉ cho ăn uống thường xuyên

27 Chỉ không phải lương thực thực phâm hàng ngày

28 Chi không phải lương thực thực phẩm hàng năm 29 Chi khác tính vào chi tiêu

30 Chi khác khơng tính vào chi tiêu 31 Chỉ sữa chữa lớn tài sản có định

32 Chỉ mua tài sản có định 33 Chi mua đồ dùng lâu bền

34 Chi mua đất nhà, mua sắm, sữa chữa, xây mới

35 Chi điện, nước, thuê nhà, gas

Nguôn: Bộ câu hỏi điều tra nức sống dân cư VHLSS 2006

3.1.2 Các biến số

Các biến sử dụng trong cả hai mô hình bao gồm thu nhập, chi tiêu, các đặc điểm của chủ hộ, các đặc điểm hộ và các đặc điểm vùng sẽ được trình bảy sau

đây Trong mỗi tập hợp biến mô tả như phân loại vùng thì một vùng bị bỏ qua

xem như nhóm tham khảo Ví dụ như vùng Tây Bắc Bộ là nhóm bị bỏ qua cho

biên “reg”, vì thê hệ sô vùng khác phản ánh tác động của mức sông của vùng

Trang 25

Lax: logarit thụ nhập bình quân/người /tháng (nghìn đồng/người/tháng) Lay: logarit chỉ tiêu bình quân/người /tháng (nghìn đồng/người/tháng)

Nhóm các biến đại diện cho đặc điểm của chủ hộ như: trình độ học vấn, tuổi, giới tính, tình trạng hơn nhân, dân tộc, việc làm Cụ thể gồm 17 biến sau:

Edu0 Không bằng cấp 1 nếu chủ hộ đã tốt nghiệp THCS Edul =

0 nếu ngược lại

1 nếu chủ hộ tôt nghiệp THPT Edu2 =

0 néu ngược lại

1 nếu chủ hộ tốt nghiệp trung cấp KT, dạy nghề ngắn và

Edu3 = dai han

0 néu ngược lại

1 nếu chủ hộ có trình độ Cao đẳng, Đại học và sau Đại học

Edu4 =

Age: tuổi của chủ hộ (năm)

Agesa = ti * tuổi (bình phương tuôi của chủ hộ)

Trang 26

1 nếu chủ hộ làm việc trong thành phần kinh tế nhà nước

stat =

0 nêu ngược lại

1 nếu chủ hộ làm việc trong thành phần kinh tế có vốn nước fore= ngoai

1 nếu chủ hộ tự sx kinh doanh hoặc dịch vụ

priv=

Nhóm các yếu tô vùng địa lý:

Urban = 1 nếu hộ gia đình sống ở vùng nơng thôn

0 nếu hộ gia đình sống ở thành thị

Regl = 1 nếu hộ gia đình sống ở vùng đồng bằng sông Hồng

0 nếu hộ sống ở vùng khác

Reg2 = 1 nếu hộ gia đình sống ở vùng Đông Bắc Bộ

Reg3 = 1 nếu hộ gia đình sống ở vùng Tây Bắc Bộ

Reg4 = 1 nếu hộ gia đình sống ở vùng Bắc Trung Bộ

Trang 27

Regs = 1 nếu hộ gia đình sống ở vùng duyén hai mién Trung 0 nếu hộ sống ở vùng khác

Reg6 = 1 nếu hộ gia đình sống ở vùng Tây Nguyên

Reg7 = 1 nếu hộ gia đình sống ở vùng Đông Nam Bộ 0 nếu hộ sống ở vùng khác

Reg8 = 1 nếu hộ gia đình sống ở vùng đồng bằng sông Cửu Long

Trong nội dung nghiên cứu của đề tài biến giả được đặt như sau:

Tên biến giả được | „

TT Y nghĩa

gan

1 nếu hộ ở thành thị

1 | URBAN ;

0 nêu hộ ở nông thôn

1 nếu chủ hộ là người dân tộc kinh

2_ |ETHNIC „

0 nêu là các dân tộc khác 1 là nam

3 |SEX

0 là nữ

4 Jold 1 nếu thành viên của hộ trên 60 tuôi

Trang 28

1 nếu thành viên của hộ dưới 15 tuổi

5 | child „

1 nếu chủ hộ khơng có bằng cấp hoặc

6 |EDUO không đi học

I1 nếu chủ hộ đã có bằng tiểu học hoặc

7 |EDUI trung học cơ sở

1 nếu chủ hộc đã có bằng PTTH

8 EDU2 „

1 nếu chủ hộ có trình độ cao đẳng, đại học

9 | EDU3 `

và bang 0 nêu ngược lại

1 nếu chủ hộ có trình độ trên Đại học

10 | EDU4 „

1 nếu chủ hộ làm việc trong ngành nông,

II |AGR lâm nghiệp

1 nếu chủ hộ làm việc trong ngành công

12 |INDS nghiệp, xây dựng cơ bản

Trang 29

1 nếu chủ hộ làm việc trong ngành dịch vụ

13 |SER ;

1 nếu chủ hộ làm trong thành phần kinh tế 14 |STAT Nhà nước, kinh tế tập thé

1 nếu chủ hộ làm trong thành phần kinh tế 15 |PRIV tư nhân hoặc cá thé, tiểu chủ

1 nếu chủ hộ làm trong thành phần kinh tế

16 | FORE có vốn đầu tư nước ngoài

3.1.3 Mơ hình đánh giá các yếu tố ảnh hướng đến thu nhập - chỉ tiêu của các hộ gia đình và kết quả ước lượng

3.1.3.1 Mơ hình

Trang 30

TT | Tén bién Mô tả biến

1 |LnX Logarit thu nhập bình quân đầu người (biến phụ

thuộc)

2 Edu0 - Edu4 | Trình độ học vấn của chủ hộ

3 |Age Tuôi của chủ hộ

4 |Agesq Bình phương tuổi của chủ hộ 5 | Ethnic Chủ hộ có là dân tộc thiểu số 6 Sex Giới tính của chủ hộ

7 |Maricd Tình trạng hôn nhân của chủ hộ

8 | tpkt Thành phần kinh tế chính mà chủ hộ tham gia 9_ | nganh Nghề nghiệp chính của chủ hộ

10 | Hhsize Quy mô hộ gia đình

11 |old Tý lệ người già (trên 60 tuôi) trong hộ

12 | child Tý lệ người trẻ (dưới 15 tuổi) trong hộ 13 |Urban Vùng nông thôn/thành thị

14 | Regl-Reg8 | Vùng địa lý

Bảng 3: Các biến dùng đánh giá thu nhập và chỉ tiêu

Trang 31

làm cho một số giả thiết cơ bản của mơ hình hồi quy khơng cịn đúng nữa Biến phụ thuộc do vậy trở thành logarit của thu nhập bình quân đầu người

Ta có phương trình sau:

Ln(X,)= B, + B,X,, ++ BYX,, + U;

Trong đó x, là thu nhập bình quân đầu người của hộ thứ ¡ X,, là vectơ các đặc điểm của hộ thứ

8, là vectơ các hệ số ước lượng

U, là sai số ngẫu nhiên

3.1.3.2 Kết quả ước lượng mơ hình

Sau khi dùng phần mềm STATA để xử lý và nối các File số liệu lại với nhau thành 1 File thống nhất, sử dụng chương trình chuyển File chuyên dụng để Import File sang phần mềm SPSS để phân tích, các kết quả thu được như sau: a Phân tích thống kê

Số hộ tham gia điều tra trong bộ số liệu phân tích gồm 6080 hộ - Phân tích số hộ chia theo khu vực, dân tộc của chủ hộ và vùng

Khu vue Cumulative Frequency |Percent |Valid Percent|Percent

Valid Nong thon [4493 [73.9 73.9 [73.9

Thanh thí |1587 26.1 26.1 100.0

Trang 32

Frequency |Percent |Valid Percent|Percent

Valid INong thon |4493 73.9 73.9 73.9

Thanh thi |1587 26.1 26.1 100.0

Total 6080 100.0 100.0

Dan toc

Trang 34

Khu vuc

fhong thon

IfThanh thí

Hình 1 - Biểu đồ phân chia khu vực Thành thị - Nông thôn

Dan toc

khac Bkinh

Trang 35

Vung [bb song Hong Dong Bac Bo [Tay Bac Bo [Bac Trung Bo (Nam Trung Bo Tay Nguyen Dong Nam Bo

[Db song Cuu Long

Hinh 3 - Biéu dé phan chia ving Phân tích tổng số người trong hộ ta thấy:

- Số người trung bình trong hộ gia đình là 4, trung vị và mod đều là 4

chứng tỏ mơ hình gia đình ở Việt Nam là mô hình gia đình có 1, 2 thế hệ sống

cùng nhau Qui mơ gia đình không lớn Tổng số người trong hộ nhiều nhất là

Trang 36

Statistics

Tong so nguoi trong ho

Trang 37

Statistics

Trang 38

Frequency |Percent Valid Percent }Cumulative Percent

Trang 39

Frequency |Percent [Valid Percent {Cumulative Percent

Trang 40

Tong so nguoi trong ho 2,500 2,000~] 15007 Frequency 1,000- 5004 1 2 3 4 5 6 7 8 8 10 11 12 13 15

Hình 4 — Biểu đồ phân chia tổng số người trong hộ

- Phân tích tỷ lệ người già và trẻ em (thành phần phụ thuộc trong gia đình, chưa đi làm công ăn lương) ta thấy: tỷ lệ trẻ em trung bình trong các hộ gia đình là khá lớn chiếm 25,634% còn tỷ lệ người già thì ít hơn chỉ có 7,466%

Định dạng
Số trang	71
Dung lượng	6,97 MB