Điều tra ảnh hưởng của tiền chu cấp, tiền trọ, tiền ăn tới tiền đi chơi hàng tháng của sinh viên

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH  - BÀI TIỂU LUẬN MÔN: KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: “ĐIỀU TRA ẢNH HƯỞNG CỦA TIỀN CHU CẤP, TIỀN TRỌ, TIỀN ĂN TỚI TIỀN ĐI CHƠI HÀNG THÁNG CỦA SINH VIÊN” GVHD : Nguyễn Lệ Quyên LỚP : ECO 251D SVTH : 1.Lê Thị Điểm 2.Lê Thị Nga 3.Trần Thị Mỹ Linh 4.Nguyễn Thị Thùy Loan 5.Phạm Thị Thu Trang 6.Võ Thị Trang 7.Nguyễn Thị Ngọc Bích Trâm 8.Đào Trần Khánh Vân Đà Nẵng : : : : : : : : 172348319 172348386 172348366 172348370 172348454 172359038 172348449 172348478 MỤC LỤC Mục lục Nội dung chính: I.Vấn đề nghiên cứu II.Bộ số liệu .2 III.Mô hình hồi quy – Kiểm định khắc phục mô hình A.Mô hình hồi quy .3 1.Mô hình tổng quát .3 2.Giải thích biến 3 Tiến hành xây dựng mô hình .3 3.1.Mô hình gốc .3 3.2 Kiểm định phù hợp mô hình hồi quy 3.3.Sự ảnh hưởng biến độc lập vào biến phụ thuộc 3.4 Mô hình sau loại bỏ biến không cần thiết B Kiểm định khắc phục mô hình 1.Kiểm định đa cộng tuyến 2.Kiểm định tự tương quan 11 3.Kiểm định phương sai thay đổi 11 Phụ lục Phiếu khảo sát .13 Tài liệu tham khảo 14 I Vấn đề nghiên cứu: Điều tra ảnh hưởng tiền chu cấp, tiền trọ ,tiền ăn, giới tính tình trạng quan hệ tình cảm tới tiền chơi hàng tháng sinh viên đại học ( khoa quản trị kinh doanh- đại học Duy Tân ) II Bộ số liệu : Y 200000 1000000 500000 300000 350000 200000 500000 100000 200000 200000 150000 100000 100000 200000 200000 200000 300000 200000 600000 700000 300000 400000 600000 X1 800000 2500000 2000000 2500000 3000000 2000000 3000000 1200000 1500000 2000000 700000 800000 2000000 2000000 1200000 1000000 2500000 1800000 2000000 2000000 2000000 1500000 2500000 X2 0 400000 1000000 1500000 550000 400000 400000 600000 0 700000 300000 0 700000 500000 400000 400000 450000 600000 X3 400000 400000 800000 900000 1000000 1000000 1000000 700000 800000 1000000 400000 400000 1000000 500000 600000 600000 900000 800000 400000 500000 800000 500000 1000000 D1 D2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 III Mô hình hồi quy – Kiểm định khắc phục mô hình: A Mô hình hồi quy: Mô hình tổng quát : Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3 + C(5)*D1 + C(6)*D2 + e1 Giải thích biến :  Biến phụ thuộc : Y : tiền chơi sinh viên ( Đvt : đồng / tháng)  Biến độc lập : • Biến định lượng : Tên Diễn giải Đơn vị tính Kì vọng dấu X1 Tiền ba mẹ chu cấp đồng/tháng + X2 Tiền trọ đồng/tháng - X3 Tiền ăn đồng/tháng - Ý nghĩa kinh tế Tiền ba mẹ chu cấp nhiều tiền chơi nhiều Tiền trọ tiền chơi nhiều Tiền ăn tiền chơi nhiều • Biến định tính : Tên Diễn giải Lựa chọn Kì vọng dấu Ý nghĩa kinh tế D1 Giới tính D2 Tình cảm ( người yêu) Nữ Nam +/- Không Có -/+ Giới tính làm tăng ( giảm) tiền chơi Tình cảm làm tăng giảm tiền chơi Tiến hành xây dựng mô hình : 3.1 Mô hình gốc Với số liệu từ mẫu trên, sử dụng phần mềm EVIEW để ước lượng, ta thu kết sau: Mô hình Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/26/13 Time: 16:26 Sample: 23 Included observations: 23 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X1 X2 X3 D1 D2 120274.2 0.271731 -0.146192 -0.433499 51924.81 197719.8 102517.0 0.067827 0.095897 0.140563 53626.45 65891.02 1.173213 4.006236 -1.524471 -3.084020 0.968269 3.000710 0.2569 0.0009 0.1458 0.0067 0.3465 0.0080 0.838684 0.791238 103261.5 1.81E+11 -294.6948 17.67665 0.000003 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 330434.8 226002.4 26.14738 26.44359 26.22187 1.636138 Từ mô hình1 ta có : B1 = 120274.2 : yếu tố tiền ăn tiền trọ tiền chu cấp không ảnh hưởng tiền chơi tháng sinh viên nữ, chưa có người yêu 120274,2 đồng B2= 0.271731 : Khi tiền chu cấp tăng (giảm) đơn vị chi tiêu cho việc chơi tăng ( giảm) 0.271731 đơn vị B3 = -0.146192 : Khi tiền trọ tăng (giảm) đơn vị chi tiêu cho việc chơi sinh viên giảm( tăng) 0,146192 đơn vị B4= -0.433499: Khi tiền ăn tăng( giảm) đơn vị chi tiêu cho việc chơi sinh viên giảm( tăng) 0.433499 đơn vị B5= 51924.81: Vấn đề chi tiêu cho việc chơi sinh viên nữ sinh viên nam chênh lệch 51924.81 đồng B6= 197719.8 : Vấn đề chi tiêu cho việc chơi sinh viên có người yêu độc thân 197719.8 đồng Và hàm hồi quy mô tả mối quan hệ biến kinh tế sau: Y = 120274.24252 + 0.271731493277*X1 - 0.146191710023*X2 - 0.433498635615*X3 + 51924.8110291*D1 + 197719.847839*D2 + ei • Nhận xét : Theo lý thuyết kinh tế, tiền gia đình chu cấp hàng tháng tăng tiền trọ, tiền ăn giảm số tiền chi tiêu cho việc chơi sinh viên tăng lên Từ mô hình ta có : B1 =120274.2 > 0, B2= 0.271731 > => phù hợp với lý thuyết kinh tế B3 = -0.146192 Fα(k-1,n-k) =2,11 , Fo thuộc miền bác bỏ Ho => bác bỏ Ho, chấp nhận H1 Kết luận : với mức ý nghĩa α= 0,05 mô hình hồi qui phù hợp 3.3 Sự ảnh hưởng biến độc lập vào biến phụ thuộc :  Kiểm định phù hợp biến độc lập mô hình Sử dụng phương pháp P_value : - Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy + Giá trị p ứng với biến X2=0.1458>0.05, suy biến X2 không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y + Giá trị p ứng với biến D1=0.3465 >0.05, suy biến D1 không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y Ta thấy :P_value biến X1, X3, D2 < 0,05 => biến X1, X3, D2 ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y  Kiểm định biến bị loại bỏ ta sử dụng kiểm định Wald : C(3)=C(5)=0 Wald Test: Equation: EQ03 Test Statistic Value df Probability F-statistic 1.506644 (2, 17) 0.2498 Chi-square 3.013287 0.2217 Value Std Err Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) C(3) -0.146192 0.095897 C(5) 51924.81 53626.45 Restrictions are linear in coefficients  Loại bỏ biến khỏi mô hình : X2 D1 Như yếu tố tiền trọ giới tính ( Nữ hay Nam ) không ảnh hưởng đến tiền chơi tháng sinh viên 3.4 Mô hình sau loại bỏ biến không cần thiết : 3.4.1 Phương trình hồi quy : Estimation Command: ========================= LS Y C X1 X3 D2 Estimation Equation: ========================= Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X3 + C(4)*D2 Substituted Coefficients: ========================= Y = 241999.727724 + 0.206419906723*X1 - 0.512185370034*X3 + 237285.756453*D2 3.4.2 Mô hình Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/27/13 Time: 14:20 Sample: 23 Included observations: 23 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X1 X3 D2 241999.7 0.206420 -0.512185 237285.8 75933.89 0.056605 0.136510 63320.96 3.186979 3.646680 -3.751986 3.747350 0.0049 0.0017 0.0013 0.0014 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.810090 0.780105 105979.3 2.13E+11 -296.5714 27.01587 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 330434.8 226002.4 26.13665 26.33412 26.18631 1.770299 Ý nghĩa : - B1= 241999.7 : Tiền chi tiêu cho việc chơi sinh viên độc thân hàng tháng trợ cấp gia đình không chi tiêu cho việc ăn uống 241999.7 - B2=0.206420: Tiền trợ cấp gia đình tăng (giảm) đơn vị chi tiêu cho việc chơi sinh viên tăng( giảm) 0.206420 đơn vị - B3=-0.512185: Tiền chi cho việc ăn uống sinh viên tăng (giảm) đơn vị tiền chi cho việc chơi giảm( tăng) 0.512185 đơn vị - D2=237285.8 : Tiền chi cho việc chơi sinh viên độc thân sinh viên có người yêu chênh lệch 237285.8 đồng B Kiểm định khắc phục: Kiểm định đa cộng tuyến: Dependent Variable: X1 Method: Least Squares Date: 05/27/13 Time: 14:49 Sample: 23 Included observations: 23 Variable C X3 D2 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error t-Statistic Prob 390326.7 1.732875 729048.4 286983.7 0.375043 189718.5 1.360101 4.620475 3.842791 0.1889 0.0002 0.0010 0.644392 0.608831 418650.9 3.51E+12 -328.7586 18.12082 0.000032 KĐGT: H0 : R2 = H : R2 # Từ mô hình ta có Fst = 18,12082 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 1847826 669375.3 28.84857 28.99668 28.88582 2.112635 F(α,k-1,n-k)= 2,11 Ta thấy Fst = 18,12082> F(α,k-1,n-k)= 2,11 => bác bỏ H0 , chấp nhận H1  Có tượng đa cộng tuyến xảy mô hình  Cách khắc phục : Ta thấy biến X1,X3 có tương quan chặt chẽ với Mô hình hồi quy biến X1 biến X3 Dependent Variable: X3 Method: Least Squares Date: 05/27/13 Time: 22:33 Sample: 23 Included observations: 23 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob X1 C 0.219698 307079.2 0.061001 119584.8 3.601540 2.567878 0.0017 0.0179 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.381827 0.352391 191522.3 7.70E+11 -311.3329 12.97109 0.001677 - Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat KĐGT: H0 : R2 = H1 : R # Từ mô hình ta có Fst = 12,97109 F(α,k-1,n-k)= F(0.05 ;1,21)=4.325 713043.5 237992.3 27.24634 27.34508 27.27117 1.909111 Ta thấy Fst = 12,97109> F(α,k-1,n-k)= 4.325 => bác bỏ H0 , chấp nhận H1 mô hình tồn đa cộng tuyến biến X1 X3  Biện pháp khắc phục : dùng biện pháp bỏ bớt biến Ta có mô hình hồi quy bỏ bớt biến X1 có R2 = 0.677171 Ta có mô hình hồi quy bỏ bớt biến X3 có R2 =0.669383 Ta thấy 0.677171 > 0.669383 nên ta loại biến X1 khỏi mô hình Vì biến X1 mô hình mức độ phù hợp mô hình hồi quy không tốt việc biến x3 Mô hình hồi quy biến X1 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/27/13 Time: 22:41 Sample: 23 Included observations: 23 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob X3 D2 C -0.154486 387775.9 322570.9 0.120649 61031.39 92321.07 -1.280453 6.353712 3.494012 0.2150 0.0000 0.0023 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.677171Mean dependent var 0.644888S.D dependent var 134677.7Akaike info criterion 3.63E+11Schwarz criterion -302.6730Hannan-Quinn criter 20.97615Durbin-Watson stat 0.000012 Kiểm định đa cộng tuyến mô hình : Dependent Variable: X3 330434.8 226002.4 26.58026 26.72837 26.61751 1.797767 Method: Least Squares Date: 05/27/13 Time: 22:48 Sample: 23 Included observations: 23 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob 1785.714 712500.0 110386.7 60897.83 0.016177 11.69992 0.9872 0.0000 D2 C R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Ta có : KĐGT: 0.000012Mean dependent var -0.047606S.D dependent var 243591.3Akaike info criterion 1.25E+12Schwarz criterion -316.8641Hannan-Quinn criter 0.000262Durbin-Watson stat 0.987246 713043.5 237992.3 27.72731 27.82605 27.75215 1.603921 H : R2 = H : R2 # Từ mô hình ta có Fst = 0.000262 F(α,k-1,n-k)= F(0.05,1,21)=4.325 Ta thấy Fst = 0.000262 < F(α,k-1,n-k)= 4,325 => chấp nhận H0 Vậy mô hình không tồn đa cộng tuyến Kiểm định tự tương quan: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/27/13 Time: 14:52 Sample: 23 Included observations: 23 0.162232 0.205445 Prob F(1,18) Prob Chi-Square(1) 0.6919 0.6504 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X1 X3 D2 RESID(-1) 7167.509 0.002206 -0.010798 -9842.747 0.107818 79678.02 0.058154 0.142174 69221.80 0.267683 0.089956 0.037927 -0.075952 -0.142191 0.402781 0.9293 0.9702 0.9403 0.8885 0.6919 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.008932 -0.211305 108396.0 2.11E+11 -296.4682 0.040558 0.996577 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -1.01E-11 98488.71 26.21463 26.46148 26.27671 1.961459  Ta thấy P_value = 0.6504> 0,05 => tự tương quan mô hình Kiểm định phương sai thay đổi : Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 2.736336 14.02831 12.40172 Prob F(8,14) Prob Chi-Square(8) Prob Chi-Square(8) 0.0477 0.0810 0.1342 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/27/13 Time: 14:53 Sample: 23 Included observations: 23 Collinear test regressors dropped from specification Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X1 X1^2 X1*X3 X1*D2 X3 X3^2 X3*D2 -5.66E+09 54514.88 0.015664 -0.135988 -7451.865 -80087.22 0.187109 126326.1 3.53E+10 30285.08 0.018181 0.073643 28784.11 125092.0 0.119298 59065.83 -0.160314 1.800057 0.861569 -1.846584 -0.258888 -0.640227 1.568420 2.138734 0.8749 0.0934 0.4034 0.0861 0.7995 0.5324 0.1391 0.0506 D2 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) -7.98E+10 0.609927 0.387028 1.20E+10 2.00E+21 -560.6291 2.736336 0.047744 4.21E+10 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -1.896279 0.0788 9.28E+09 1.53E+10 49.53297 49.97729 49.64471 1.929689 Nhận thấy P_value =0.0810 > 0,05 nên phương sai thay đổi mô hình Phụ lục Nội dung phiếu điều tra CÁC KHOẢN CHI TIÊU HẰNG THÁNG CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN Họ Và Tên: Giới Tính: Lớp: Quê quán: Tình cảm: Có người yêu:  Chưa có người yêu:   Các khoản chi tiêu tháng: - Tiền gia đình chu cấp: - Tiền trọ ( có): - Tiền ăn: - Tiền chơi: Chúng xin chân thành cảm ơn thông tin bạn! Tài liệu tham khảo (1) Hoàng Ngọc Nhậm Kinh tế lượng, Nhà xuất Thống kê, 2003 (2) Nguyễn Quang Dong Bài tập “Kinh tế lượng” với trợ giúp phần mềm Eviews, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2005 (3).Bùi Dương Hải Hướng dẫn thực hành phần mềm Eviews, Nhà xuất khoa học & kĩ thuật ,2011 [...]... đổi trong mô hình Phụ lục Nội dung phiếu đi u tra CÁC KHOẢN CHI TIÊU HẰNG THÁNG CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN Họ Và Tên: Giới Tính: Lớp: Quê quán: Tình cảm: Có người yêu:  Chưa có người yêu:   Các khoản chi tiêu hằng tháng: - Tiền gia đình chu cấp: - Tiền trọ ( nếu có): - Tiền ăn: - Tiền đi chơi: Chúng tôi xin chân thành cảm ơn những thông tin trên của bạn! Tài liệu tham khảo (1) Hoàng Ngọc... Prob(F-statistic) 0.677171Mean dependent var 0.644888S.D dependent var 134677.7Akaike info criterion 3.63E+11Schwarz criterion -302.6730Hannan-Quinn criter 20.97615Durbin-Watson stat 0.000012 Kiểm định đa cộng tuyến của mô hình mới : Dependent Variable: X3 330434.8 226002.4 26.58026 26.72837 26.61751 1.797767 Method: Least Squares Date: 05/27/13 Time: 22:48 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient... biến X1 có R2 = 0.677171 Ta có mô hình hồi quy khi bỏ bớt biến X3 có R2 =0.669383 Ta thấy 0.677171 > 0.669383 nên ta loại biến X1 ra khỏi mô hình Vì khi không có biến X1 trong mô hình thì mức độ phù hợp của mô hình hồi quy không tốt bằng việc không có biến x3 Mô hình hồi quy khi không có biến X1 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/27/13 Time: 22:41 Sample: 1 23 Included observations:... tôi xin chân thành cảm ơn những thông tin trên của bạn! Tài liệu tham khảo (1) Hoàng Ngọc Nhậm Kinh tế lượng, Nhà xuất bản Thống kê, 2003 (2) Nguyễn Quang Dong Bài tập “Kinh tế lượng” với sự trợ giúp của phần mềm Eviews, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2005 (3).Bùi Dương Hải Hướng dẫn thực hành phần mềm Eviews, Nhà xuất bản khoa học & kĩ thuật ,2011