Bài tập kinh tế lượng SỐ LẦN HẸN HÒ TRONG MỘT TUẦN CỦA SINH VIÊN KHI YÊU

BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 4: Các thành viên: 1.Phan Thị Quỳnh Liên 588 2.Nguyễn Hoàng Thiên Như 606 3.Đỗ Bảo Như 607 4.Tô Thị Mỹ Phương 615 5.Trương Thị Thu Phương 617 6.Nguyễn Linh Phương 800 Tên đề tài: SỐ LẦN HẸN HÒ TRONG MỘT TUẦN CỦA SINH VIÊN KHI YÊU I. Lý do chọn đề tài • Đời sống của mỗi sinh viên rất phong phú và đa dạng: năng động với những hoạt động đoàn thể, hăng say trong những đề tài học tập và nghiên cứu, với chất xúc tác đặc biệt không thể thiếu trong cuộc sống tươi đẹp đấy chính là: Tình yêu. • Bạn có thể nghĩ rằng, sinh viên có nhiều thời gian để hẹn hò, nhưng liệu có đúng như thế? II. Phương pháp thực hiện • - Mẫu: 300 sinh viên thuộc các trường: Đại học Ngoại thương cơ sở II, Đại học Văn Lang, Đại học Giao thông vận tải, Đại học Hồng Bàng. • - Hình thức: phát phiếu điều tra dưới dạng câu hỏi trắc nghiệm và điền số liệu. • - Số lượng: 300 phiếu, trong đó có 180 phiếu không hợp lệ và 120 phiếu hợp lệ. • - Excel, Eviews để hoàn thành đề tài. III. Thiết lập mô hình • 1. Chọn biến a. Biến phụ thuộc: Y: Số lần hẹn hò trong một tuần của sinh viên khi yêu. (lần/tuần) b. Biến độc lập: LOẠI BIẾN BIẾN KÍ HIỆU ĐƠN VỊ GIÁ TRỊ DIỄN GIẢI Định lượng Thời gian quen nhau X2 tháng Thu nhập hàng tháng X3 Triệu đồng/tháng Thời gian học và làm trong một ngày X4 Giờ/ngày Định tính Giới tính D1 0: nữ 1:nam Khoảng cách nơi ở hiện tại của hai bạn. D2 0: sai 1:đúng Khoảng cách gần D3 0: sai 1:đúng Khoảng cách xa Phương tiện đi lại chính. D4 0: sai 1:đúng Xe đạp D5 0: sai 1:đúng Xe máy Chịu sự quản lý thời gian của gia đình. D6 0: không 1:có 2. Dấu kì vọng: BIẾN ĐỘC LẬP DẤU DIỄN GIẢI X2 + Thời gian quen nhau càng lâu thì mức độ gặp mặt càng nhiều. X3 + Thu nhập càng tăng thì số lần gặp mặt càng nhiều. X4 - Càng bận rộn thì thời gian gặp mặt càng ít. D1 +/- D2 + Khoảng cách càng gần thì thời gian gặp nhau càng nhiều. D3 - Khoảng cách càng xa thì càng ít gặp nhau. D4 - Đi lại bằng xe đạp thì ít gặp nhau. D5 + Đi lại bằng xe máy thì sẽ gặp nhau nhiều hơn D6 - Khi chịu sự quản lý càng nhiều của gia đình thì gặp nhau càng ít. 3. Mô hình tổng quát • Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*D1 + C(6)*D2 + C(7)*D3 + C(8)*D4 + C(9)*D5 + C(10)*D6 Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. C 0.182495 1.212002 0.150573 0.8806 X2 0.027758 0.014342 1.935477 0.0555 X3 0.287276 0.275666 1.042114 0.2996 X4 -0.059938 0.070495 -0.850245 0.3970 D1 0.718563 0.484559 1.482921 0.1410 D2 2.497446 0.543438 4.595639 0.0000 D3 1.017118 0.619486 1.641872 0.1035 D4 0.934535 1.063254 0.878939 0.3814 D5 0.727655 0.898926 0.809471 0.4200 D6 0.846258 0.515878 1.640422 0.1038 4. Bảng hồi quy gốc 4. Bảng hồi quy gốc R-squared 0.261081 Mean dependent var 3.320833 Adjusted R- squared 0.200624 S.D. dependent var 2.638910 S.E. of regression 2.359393 Akaike info criterion 4.634341 Sum squared resid 612.3409 Schwarz criterion 4.866632 Log likelihood -268.0605 F-statistic 4.318449 Durbin-Watson stat 1.825706 Prob(F-statistic) 0.000079 [...]... Ý nghĩa các hệ số hồi quy: • C(X2) = 0.027351: nếu thời gian quen nhau tăng 1 tháng thì số lần gặp nhau trong 1 tuần tăng 0.027351 lần • C(X3) = 0.434136: nếu thu nhập tăng 1 triệu đồng/tháng thì số lần gặp nhau trong 1 tuần tăng 0,434136 lần • C(D1) = 0.973248194: số lần gặp nhau của sinh viên nam nhiều hơn so với sinh viên nữ trong điều kiện các yếu tố khác giống nhau là 0.973248194 lần • C(D2) =... đổi 4 Ưu điểm và nhược điểm • a Ưu điểm Xác định được yếu tố nào tác động đến số lần hẹn hò trong tuần của sinh viên đang yêu • b Nhược điểm - Mô hình có giá trị thực tế chưa cao - Kích thước mẫu nhỏ, không có tính đại diện cao c Hướng khắc phục • Điều tra với mẫu lớn hơn • Đa dạng hóa đối tượng khảo sát, mở rộng thêm sinh viên các trường đại học khác Nhóm 4 xin cảm ơn cô và các bạn đã chú ý quan tâm... 2.892734846: nghĩa là những bạn ở gần thì gặp nhau nhiều hơn so với các bạn ở rất xa trong điều kiện các yếu tố khác giống nhau là 2.892734846 lần • C(D3) = 1.216403549: nghĩa là những bạn ở xa thì gặp nhau nhiều hơn so với các bạn ở rất xa trong điều kiện các yếu tố khác giống nhau là 1.216403549 lần IV Kiểm định 1 Kiểm định sự có mặt của biến không cần thiết Kiểm định Wald test: Wald Test: Equation: EQ03_X2X3D1D2D3... 0.9345348469*D4 + 0.7276548938*D5 + 0.8462581077*D6 Nhận xét • - Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế là R2 =0.261081 • - Ta thấy D2 có p_value < 0.05 => D2 có ý nghĩa thống kê Các biến còn lại có p_value > 0.05 nên các biến này không có ý nghĩa thống kê *** Để tăng mức ý nghĩa của các biến độc lập đối với mô hình, nhóm đã tiến hành giảm bớt số biến ( bỏ biến X4, D4, D5, D6) và sử dụng mô hình hồi quy qua gốc... regression 0.472958 Akaike info criterion 1.379558 Sum resid 21.47417 Schwarz criterion 1.483765 -64.97789 Durbin-Watson stat 1.461101 Adjusted squared R- squared Log likelihood *) Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy phụ theo biến D2: - Từ bảng hồi quy phụ theo D2, ta có F0 = 4,3857 - Tính phân phối F (Fisher_Snédécor) Với α=5% ta tính được F = 2.450570 Nhận thấy F0 =4,3857> F = 2.450570 => không . tài: SỐ LẦN HẸN HÒ TRONG MỘT TUẦN CỦA SINH VIÊN KHI YÊU I. Lý do chọn đề tài • Đời sống của mỗi sinh viên rất phong phú và đa dạng: năng động với những hoạt động đoàn thể, hăng say trong. biến a. Biến phụ thuộc: Y: Số lần hẹn hò trong một tuần của sinh viên khi yêu. (lần/ tuần) b. Biến độc lập: LOẠI BIẾN BIẾN KÍ HIỆU ĐƠN VỊ GIÁ TRỊ DIỄN GIẢI Định lượng Thời gian quen nhau X2. gặp nhau trong 1 tuần tăng 0,434136 lần. • C(D1) = 0.973248194: số lần gặp nhau của sinh viên nam nhiều hơn so với sinh viên nữ trong điều kiện các yếu tố khác giống nhau là 0.973248194 lần. • C(D2)