Lập mô hình kinh tế phân tích sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến lượng tiêu thụ xì-gà

Header Page of 161 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ - - TIỀU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI “Lập mô hình kinh tế phân tích ảnh hưởng số yếu tố đến lượng tiêu thụ xì-gà” Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng Nhóm sinh viên thực (Nhóm 19): Bùi Văn Tâm (1214410172) Đinh Thế Hội (1214410075) Cao Minh Hải (121441054) Trần Ngọc Tùng (1214410218) Mai Thanh Lịch (1214410091) Hà Nội, 2013 I Lời mở đầu Hiện nay, xì-gà mặt hàng ưa chuộng nhiều quốc gia giới Tuy nhiên cũng đáp ứng sở thích của chính với tình hình kinh tế tài Footer Page of 161 Header Page of 161 chính cá nhân Cá nhân cần dựa vào lực kinh tế của để đánh giá tổng quan tài chính, cân bằng với mức chi hợp lí cho sở thích “xì-gà” của mình, cũng đưa dự đoán chi phí thời gian cho sau Việc chi tiêu cho xì gà có những tác động đến người tiêu dùng sau: Thứ nhất, xì-gà tạo khoản chi tiêu vào nguồn tích trữ của người tiêu dùng Điều làm kích thích chi tiêu cá nhân Với những người giàu có (quí tộc, hoàng gia, thương nhân) để thể địa vị, xì-gà mặt hàng ưa chuộng Thứ hai, vào thời điểm tại mà số người chơi xì-gà ngày tăng, điều kích thích công ty đầu tư vào thị trường này, để cung ứng hàng hóa đáp ứng nhu cầu của thị trường Cá nhân với vai trò chủ thể chi tiêu chủ động, phán đoán đưa những cân nhắc, lựa chọn phù hợp với tài chính cá nhân sở thích của đồng thời cá nhân tránh tình trạng bị động đưa những thay đổi hợp lí với sự biến động giá xì-gà thị trường Xì-gà vật phẩm trung gian giữa cá nhân với thị trương tiêu dùng hay nói cách khác, xì-gà phương tiện chuyển hóa nguồn tiền của người tiêu dùng vào thị trường, kinh tế … Vậy những yếu tố ảnh hượng đến mặt hàng xì-gà thị trường? Và nghiên cứu ảnh hưởng của từng yếu tố giúp người tiêu dùng đưa những định chính xác hay không? Chính vậy, chạy mô hình kinh tế lượng giúp ta xác định ảnh hưởng cụ thể của từng yếu tố Sau đây, phần trình bày của chúng em mô hình kinh tế lượng với đề tài “Cigarette’s smoked” Với vốn kiến thức còn chưa hoàn chỉnh, chúng em mong cô xem xét tạo điều kiện cho chúng em ạ! II Cơ sở lý thuyết A Giới thiệu mối quan hệ biến:  Biến phụ thuộc: Lượng xì-gà hút ngày  Biến độc lập: Footer Page of 161 Header Page of 161 + Số năm học: Học tập đem lại hiểu biết cho người việc có hút xì-gà hay không, hút hút nhiều hay ít + Tuổi: Độ tuổi cho biết sự trưởng thành nhận thức, cho biết khả tự định việc làm, cụ thể hút xì-gà Tùy theo khả nhận thức mà lượng xì-gà hút thay đổi + Thu nhập hàng năm: Thu nhập cho biết số tiền mà người bỏ để chi tiêu cho việc cá nhân, cụ thể hút xì-gà Tùy theo thu nhập mà số lượng xì-gà hút thay đổi theo B Dự đoán dấu kỳ vọng số yếu tố ảnh hưởng đến lượng tiêu thụ xì-gà:  Ảnh hưởng giáo dục: Trong điều kiện học vấn ngày nâng cao sự hiểu biết xì gà cải thiện hiểu rõ mặt hại của việc hút xì gà ít hút xì gà Ảnh hưởng âm  Ảnh hưởng tuổi tác: Trong điều kiện tuổi tác ngày lớn sức khỏe giảm đi, hiểu biết nhiều hiểu hại của hút xì gà rõ hơn, cũng không hút nhiều sức khỏe giảm hút xì gà ít Ảnh hưởng âm  Ảnh hưởng thu nhập: Trong điều kiện thu nhập ngày cao lên những người vốn hút xì gà tiếp tục hút nhiều lên điều kiện kinh tế tăng cao Ảnh hưởng dương III Mô tả liệu A Đồ thị: Từ bảng dữ liệu cho, ta có đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa biến phụ thuộc biến giải thích sau: Footer Page of 161 20 40 60 80 Header Page of 161 10 years of schooling cigs smoked per day 15 20 Fitted values 20 40 60 80 Đồ thị mối quan hệ giữa cigs (lượng xì-gà hút ngày) educ (số năm học) 20 40 60 in years cigs smoked per day 80 100 Fitted values Đồ thị mối quan hệ giữa cigs (lượng xì-gà hút ngày) age (tuổi) Footer Page of 161 20 40 60 80 Header Page of 161 10000 20000 annual income, $ cigs smoked per day 30000 Fitted values Đồ thị mối quan hệ giữa cigs (lượng xì-gà hút ngày) income (thu nhập hàng năm) B Mô tả liệu: Giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, min, max (Bảng 1: Phụ lục, trang 13) Hiệp phương sai hệ số tương quan: Hiệp phương sai: Hệ số tương quan: Ta có kết quả: cov(educ,cigs) cov(age,cigs) cov(income,cigs) -2.0077 -9.5121 6616.2024 (educ,cigs) (age,cigs) (income,cigs) -0.0480 -0.0408 0.0529 IV Xây dựng mô hình A Thiết lập mô hình tổng quát Footer Page of 161 Header Page of 161 Mô hình có dạng: Biến phụ thuộc: Tên biến cigs Biến giải thích: Ý nghĩa cigars smoked per day Tên biến Dấu kỳ vọng Đơn vị educ year age year income + USD Mô tả dữ liệu: Bảng 1, 2, 3, (Phụ lục, trang 13) Ý nghĩa years of schooling in years annual income, $ Ước lượng kết của hồi quy mẫu: B Diễn giải mô hình: • Hệ số chặn β1= 12.7846 rằng số năm học, tuổi, thu nhập bằng số điếu xì- gà đạt giá trị thấp 12.7846 • Hệ số β2= - 0.3731 rằng: biến giải thích khác không đổi, tăng số năm học thêm năm số điếu xì-gà trung bình giảm 0.3731 điếu • Hệ số β3= - 0.0409 rằng: biến giải thích khác không đổi, tuổi tăng thêm số điếu xì-gà trung bình giảm 0.0409 điếu • Hệ số β4= 0.0001chỉ rằng: biến giải thích khác không đổi, thu nhập hàng năm tăng thêm 1$ số điếu xì-gà trung bình tăng thêm 0.0001 điếu • Chỉ số: R-squared 0.0102 Chỉ rằng: 1.02% sự biến động của lượng xì-gà hút ngày giải thích biến: số năm học, tuổi, thu nhập C Kiểm định chữa lỗi mô hình Kiếm định ý nghĩa của hệ số hồi quy: Mô tả dữ liệu: Bảng (Phụ lục, trang 13) Với giả thiết U~N(0,2) ta kiểm định giả thiết cho hệ số hồi quy riêng: N(, 2(XTX)1 ) Thành phần có phân phối chuẩn với kỳ vọng phương sai bằng T nhân với phần tử nằm -1 phía dòng thứ i cột i của ma trận (X X) hay chính phàn tử thứ i đường chéo Footer Page of 161 Header Page of 161 chính của ma trận cov() Tuy nhiên chưa biết, nên ta phải dùng ước lượng không chệch của là: Khi đó: , =5% • Khoảng tin cậy với hệ số tin cậy 1- của i xác định: Giả thiết: • Kiểm định theo p-value: p-value(i) < , bác bỏ H0 p-value(i) > , chưa có sở bác bỏ H0 • Kiểm định theo miền bác bỏ: ta dùng tiêu chuẩn kiểm định: Miền bác bỏ: = = a Kiểm định ( ): Giả thiết  Khoảng tin cậy với hệ số tin cậy - của xác định: Theo mô tả dữ liệu thu từ bảng (Phụ lục, trang 13) Vì nên bác bỏ H0  Kiểm định theo p-value: p-value(1)= 0.000< = 0.05 nên bác bỏ H0  Kiểm định theo miền bác bỏ: Miền bác bỏ: Giá trị quan sát: 4.98 thuộc miền bác bỏ, suy bác bỏ H Hệ số coi có ý nghĩa thống kê mức 5% b Kiểm định ( ): Giả thiết Footer Page of 161 Header Page of 161  Khoảng tin cậy với hệ số tin cậy 1- của xác định: xác định: Theo mô tả dữ liệu thu từ bảng (Phụ lục, trang 13) Vì 0(-0.7054, -0.0408) nên bác bỏ H0  Kiểm định theo p-value: p-value(2)= 0.028 < = 0.05 nên bác bỏ H0  Kiểm định theo miền bác bỏ: Miền bác bỏ: Giá trị quan sát: -2.20 thuộc miền bác bỏ, suy bác bỏ H Tồn tại mối quan hệ giữa biến cigs biến educ (có ý nghĩa thống kê) c Kiểm định ( ): Giả thiết  Khoảng tin cậy với hệ số tin cậy 1- của Theo mô tả dữ liệu thu từ bảng (Phụ lục, trang 13) Vì nên chưa có sở bác bỏ H0  Kiểm định theo p-value: p-value(3)= 0.154 > = 0.05 nên chưa có sở bác bỏ H0  Kiểm định theo miền bác bỏ: Miền bác bỏ: Giá trị quan sát: -1.43 không thuộc miền bác bỏ, suy chưa có sở bác bỏ H Có thể không tồn tại mối quan hệ giữa biến cigs biến age ( ý nghĩa thống kê) d Kiểm định (): Giả thiết  Khoảng tin cậy với hệ số tin cậy 1- của xác định: Theo mô tả dữ liệu thu từ bảng (Phụ lục, trang 13) Vì nên bác bỏ H0  Kiểm định theo p-value: p-value(1)= 0.038 < = 0.05 nên bác bỏ H0 Footer Page of 161 Header Page of 161  Kiểm định theo miền bác bỏ: Miền bác bỏ: Giá trị quan sát: 0.038 thuộc miền bác bỏ, suy bác bỏ H Tồn tại mối quan hệ giữa biến cigs biến income (có ý nghĩa thống kê) Xác định khoảng tin cậy của phương sai: Mô tả dữ liệu Bảng 2, Phụ lục, trang 13 Do khoảng tin cậy - của xác định từ: Khoảng tin cậy của Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình Giả thiết: H0: β2=β3=β4=0 (hay R2 = 0) H1: có ít βi0 (hay R2 > 0) Ta có: F 2.7686 (R2= 0.0102; n=810; k=4) F(3,806) = 2.76 F F(3,806) Bác bỏ H0 Có ít yếu tố ảnh hưởng đến lượng xì-gà hút ngày Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu: a Kiểm định quy luật chuẩn bằng phương pháp đồ thị: Footer Page of 161 05 Density 15 Header Page 10 of 161 -20 20 Residuals 40 60 80 Đồ thị phân bố của phần dư (Residuals) Từ đồ thị ta thấy: ei phân phối chuẩn b Kiểm định Jarque-Beta: Do tổng thể chưa biết ta cũng biết U i cần phải thông qua e i để đoán nhận Để kiểm định ei có phân bố chuẩn hay không, ta dùng – sử dụng kiểm định Jarque-Beta (JB): JB= ~ Xét cặp giả thiết: H0: U có phân phối chuẩn H1: U phân phối chuẩn Ta có: Hệ số bất đối xứng: Hệ số nhọn: Theo bảng (Phụ lục, trang 14): JB=303.75 Với =5%, = 5.99147 < JB Bác bỏ H0, U phân phối chuẩn Footer Page 10 of 161 Header Page 11 of 161 Kiểm định sự thừa biến của mô hình: Dựa vào phần kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy, loại biến age khỏi mô hình không? Khi bỏ biến age ta thu mô hình gồm biến phụ thuộc cigs hai biến độc lập educ, income Mô tả dữ liệu của mô hình mới: Bảng 5, 6, 7, (Phụ lục, trang 14) Ước lượng mô hình có đủ ba biến educ, age income có (Bảng 3, Phụ lục, trang 13) Khi bỏ biến age chúng ta thu mô hình có Giả thiết với số biến bị loại khỏi mô hình Tiêu chuẩn kiểm định giả thiết Ta có: Chưa có sở bác bỏ , hay loại biến age khỏi mô hình Từ mô tả dữ liệu của mô hình mới: Bảng 5, 6, 7, (Phụ lục, trang 14) ta ước lượng phương trình hồi quy mẫu của mô hình mới: a Kiểm định hệ số hồi quy theo p-value: Kiểm định 2: Giả thiết p-value() = 0.047 < = 0.05 nên bác bỏ Kiểm định 3: Giả thiết p-value() = 0.037 < = 0.05 nên bác bỏ Suy biến educ income có ảnh hưởng tới biến cigs, hay chúng có ý nghĩa với mô hình b Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình: Giả thiết: H0: β2=β3=0 (hay R2 = 0) H1: có ít βi0 (hay R2 > 0) Ta có: F3.1311 (R2= 0.0077; n=810; k=3) F(2,806) = 3.12 F F(2,806) Bác bỏ H0 Có ít yếu tố ảnh hưởng đến lượng xì-gà hút ngày c Diễn giải mô hình: Footer Page 11 of 161 Header Page 12 of 161 • Hệ số chặn β1 = 10.5846 rằng số năm học thu nhập bằng số điếu xì-gà đạt giá trị thấp 10.5846 • Hệ số β2 = - 0.3325 rằng: biến giải thích khác không đổi, tăng số năm học thêm năm số điếu xì-gà trung bình giảm 0.3325 điếu • Hệ số β3 = 0.0001 rằng: biến giải thích khác không đổi, thu nhập hằng năm tăng thêm $1 số điếu xì-gà trung bình tăng 0.0001 điếu • Chỉ số: R-squared 0.0077 Chỉ rằng: 0.77% sự biến động của lượng xì-gà hút ngày giải thích biến: số năm học, thu nhập V Kết luận A Tổng kết: Qua việc chạy mô hình ta thấy những nguyên nhân ảnh hưởng đến xì-gà tác động chiều ngược chiều đến cung cầu của xì-gà, từ có nhìn khách quan lượng tiêu thụ cho mặt hàng xì-gà Thu nhập yếu tố chính ảnh hưởng đến mức cầu của xì-gà … trực tiếp ảnh hưởng đến thị trường Mô hình còn nhiều khiếm khuyết: hết yếu tố ảnh hưởng, còn phương sai số thay đổi Nhưng phần lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc cigs giải thích biến độc lập cho ta thấy mô hình phần đúng mang ý nghĩa Footer Page 12 of 161 Header Page 13 of 161 B Phụ lục: Variable cigs educ age income Bảng Mean 8.690123 12.47531 41.20988 19327.16 Obs 810 810 810 810 Std Dev 13.70307 3.054107 17.01153 9138.26 Bảng Bảng Source Model Residual Total cigs educ age income _cons Min 17 500 Max 80 18 88 31000 Number of obs 810 SS df MS F(3,806) 2.76 1544.78395 150364.437 151909.221 806 809 514.927982 186.556374 187.774068 Prob > F 0.0412 R-squared 0.0102 Adj R-squared 0.0065 Root MSE 13.659 Bảng Std Err t 0.1693095 -2.20 0.0286965 -1.43 0.0000558 2.08 2.569578 4.98 Coef -0.3730916 -0.0409196 0.0001162 12.78461 Variable cigs educ income p>|t| 0.028 0.154 0.038 0.000 Bảng Mean 8.690123 12.47531 19327.16 Obs 810 810 810 [95% Conf Interval] -0.7054311 -0.040752 -0.0972483 0.015409 6.73e-06 0.0002257 7.740756 17.82847 Std Dev 13.70307 3.054107 9138.26 Min 500 Max 80 18 31000 Bảng Bảng cigs Coef - educ 0.33247 inco 19 0.00011 me _con 66 10.5845 Footer Page 13 of 161 Std p>| [95% Conf Number of obs 810 3.12 0.0000 2.0 0.0 F(2,806) Interval] Prob > F R-squared 0.66028 0.00466 Adj R-squared 28 09 7.03e- 0.00022 Root MSE 558 2.0561 5.1 37 0.0 06 6.54855 Err 0.1670 027 t 1.9 t| 0.0 47 0.0447 0.0077 0.0052 13.667 61 14.6205 Header Page 14 of 161 s 36 00 Bảng Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable ei Obs 810 Pr(Skewness) 0.0000 Pr(Kurtosis) 0.0000 chi2(2) 249.58 Prob>chi2 0.0000 C Lời cảm ơn: Trên phần trình bày mô hinh kinh tế lượng của nhóm em Bài làm của chúng em còn nhiều thiếu sót không tránh khỏi những lỗi sai, với sự nỗ lực hết mình: nhóm 19 hi vọng đề tài nêu lên cách nhìn tổng quan sự tác động của tuổi, thu nhập hàng năm trình độ học vấn tới lượng xì-gà tiêu thụ hàng ngày Nhóm 19 chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô Phí Minh Hồng tạo điều kiện để nhóm có dịp tiếp xúc với đề tài nghiên cứu khoa học, giúp nhóm có thêm nhiều hiểu biết việc hoàn thiện kĩ - kiến thức quan trọng kinh tế lượng Kính mong cô góp ý cho nhóm em, để chúng em có sở học tập nghiên cứu môn học bổ ích ạ D Tài liệu tham khảo: Phí Minh Hồng, Slide Bài giảng Kinh tế lượng Nguyễn Quang Dong, Bài giảng Kinh tế lượng, Nhà xuất Giao thông Vận tải Footer Page 14 of 161 ... nhân, cụ thể hút xì-gà Tùy theo thu nhập mà số lượng xì-gà hút thay đổi theo B Dự đoán dấu kỳ vọng số yếu tố ảnh hưởng đến lượng tiêu thụ xì-gà:  Ảnh hưởng giáo dục: Trong điều kiện học vấn... chạy mô hình ta thấy những nguyên nhân ảnh hưởng đến xì-gà tác động chiều ngược chiều đến cung cầu của xì-gà, từ có nhìn khách quan lượng tiêu thụ cho mặt hàng xì-gà Thu nhập yếu tố chính ảnh. .. hay không? Chính vậy, chạy mô hình kinh tế lượng giúp ta xác định ảnh hưởng cụ thể của từng yếu tố Sau đây, phần trình bày của chúng em mô hình kinh tế lượng với đề tài “Cigarette’s