tiểu luận kinh tế lượng PHÂN TÍCH các yếu tố ẢNH HƯỞNG đến CHI TIÊU CHO VUI CHƠI của SINH VIÊN

Tuy nhiên có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến giỏhàng tiêu dùng này của sinh viên, xuất phát từ thực tế khách quan, nhóm chúng emtiến hành khảo sát mô hình hồi quy để tìm ra sự phụ thuộc của s

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

-*** -TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

ĐẾN CHI TIÊU CHO VUI CHƠI CỦA SINH VIÊN.

Lớp KTE309(1-1718).3_LT GVHD: Ths Nguyễn Thúy Quỳnh

Nhóm sinh viên thực hiện

Hà Nội, ngày 10 tháng 12 năm 2017.

MỤC LỤC

Contents

LỜI NÓI ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2

1.1 Lịch sử hình thành của kinh tế lượng 2

1.2 Bản chất của kinh tế lượng 2

1.3 Hai mô hình hồi quy 4

CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH 7

2.1 Vấn đề nghiên cứu 7

2.2 Mô hình nghiên cứu 7

2.3 Bộ số liệu 8

2.3 Xây dựng mô hình 8

2.4 Tìm khoảng tin cậy : 10

CHƯƠNG 3 : KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY ĐIỄN THỐNG KÊ 12

3.1 Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy 12

3.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy 12

3.3 Kiểm định thu hẹp hồi quy 13

3.4 Phát hiện và khắc phục đa cộng tuyến 14

3.5 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 17

3.6 Dự báo 17

KẾT LUẬN 19

TÀI LIỆU THAM KHẢO 20

LỜI NÓI ĐẦU

Nền kinh tế nước ta ngày càng có những bước phát triển mạnh mẽ trongnhững năm gần đây, tác động của nó đã có mặt trong mọi lĩnh vực đời sống xã hội.Tiêu biểu nhất là thói quen tiêu dùng của người dân, từ việc mong muốn đáp ứngnhững nhu cầu thiết yếu để tồn tại, giờ chúng ta đã sẵn sang chi tiêu thêm chonhững khoản vui chơi giải trí khác để phục vụ cho nhu cầu tinh thần

Điều này được thể hiện rõ rang nhất tại các thành phố lớn, nơi mà có số dânđông đúc, đa số là người dân từ các tỉnh lân cận đến sinh sống Trong số đó đôngđảo nhất có lẽ là sinh viên lên học tại các trường đại học ở thành phố Hà Nội Tuyphụ thuộc vào bố mẹ nhưng tiêu dùng của đối tượng này cũng có tác dụng kích cầuđáng kể cho thành phố nói riêng và cho cả nước nói chung Ngoài các nhu cầu thiếtyếu ra, sinh viên còn dành một khoản chi tiêu cho nhu cầu vui chơi giải trí, điểunày khiến cho một số ngành kinh tế cũng phát triển theo, … (như rạp chiếu phim,shop quần áo, quán trà sữa, ….) Tuy nhiên có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến giỏhàng tiêu dùng này của sinh viên, xuất phát từ thực tế khách quan, nhóm chúng emtiến hành khảo sát mô hình hồi quy để tìm ra sự phụ thuộc của số tiền cho như cầuvui chơi vào các yếu tố xung quanh như số tiền trợ cấp, đi làm thêm, …

Vì thời gian và kiến thức có hạn nên trong quá trình thực hành và khảo sátnhóm không tránh khỏi sai sót Nhóm chúng em rất mong cô và các bạn có thể góp

ý để bài làm của chúng em được hoàn thiện hơn

Chúng em chân thành cảm ơn cô Ths Nguyễn Thúy Quỳnh đã hướng dẫnchúng em hoàn thành bài nghiên cứu này

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 Lịch sử hình thành của kinh tế lượng

Hiện nay hầu hết các nhà nghiên cứu kinh tế, các doanh nghiệp, chínhphủ các quốc gia, các tổ chức kinh tế sử dụng công cụ toán học để lượng hóacác vấn đề kinh tế nhằm làm sang tỏ chân lý của các lý thuyết kinh tế hiệnđại từ đó, các lý thuyết này ứng dụng vào cuộc sống một cách thiết thực.công việc này được gọi là kinh tế lượng

“Kinh tế lượng” được dịch từ chữ “Econometrics” có nghĩa là “Đolường kinh tế” thuật ngữ này do A.K Ragnar Frisch (Giáo sư kinh tế người

Na Uy, được giải Nobel về kinh tế năm 1969) sử dụng lần đầu tiên vàokhoảng năm 1930

Năm 1936, Tinbergen, người Hà Lan trình bày trước hội đồng kinh tế

Hà Lan một mô hình kinh tế lượng đầu tiên, mở đầu cho một phương phápnghiên cứu mới về phân tích kinh tế năm 1937, ông xây dựng một số môhình tương tự cho nước Mỹ…

Năm 1950, nhà kinh tế được giải thưởng Nobel là Lawrance Klein đãđưa ra một só mô hình mới cho nước Mỹ và từ đó kinh tế lượng được pháttriển trên phạm vi toàn thế giới

Kinh tế lượng trước đây thường dung công cụ toán học thuần túy để

đo lường các mói quan hệ kinh tế, công việc này rất phức tạp Ngày nay, với

xu thế phát triển công nghệ thông tin các nhà nghiên cứu kinh tế lượng đã sửdụng các phần mềm ứng dụng để giải bài toán kinh tế này Do đó bài toán trởnên rất đơn giản dù nó có mối quan hệ phức tạp đến đâu đi chăng nữa

Ở Việt Nam, những năm gần đây kinh tế lượng cũng được xem làcông cụ hữu hiệu để đo lường kinh tế Các nhà khoa học, doanh nghiệp,chính phủ đều sử dụng công cụ này để thực hiện các nghiên cứu nhằm địnhlượng các mối quan hệ kinh tế để đưa ra các quyết định chính và nhằm giảmthiểu các rủi ro, cũng như đem lại hiệu quả cao cho các quyết định của nhàlàm chính sách

1.2 Bản chất của kinh tế lượng

 Kinh tế lượng có thể được xem như một môn khoa học xã hội trong đócác công cụ của lý thuyết kinh tế, toán học và suy đoán thống kê được ápdụng để phân tích các vấn đề kinh tế

 Kinh tế lượng quan tâm tới việc xác định các luật kinh tế

Có những định nghĩa, quan niệm khác nhau về kinh tế lượng bắt nguồn từthực tế: Các nhà kinh tế lượng trước hết và phần lớn họ là các nhà kinh tế

nghiệm về các vấn đề mà họ đặt ra Họ đồng thời là các nhà kinh tế kếtoán_mô hình hóa lý thuyết kinh tế theo các làm cho lý thuyết kinh tế phùhợp với kiểm định giả thuyết thống kê Họ cũng là những nhà kế toán_tìmkiếm, thu nhập các số liệu kinh tế, gắn các biến kinh tế lý thuyết với cácbiến quan sát được Họ cũng là các nhà thống kê thực hành sử dụng kỹthuật tính toán để ước lượng quan hệ kinh tế hoặc dự báo các hiện tượngkinh tế.

Trên các lĩnh vực khác nhau, người ta có quan niệm khác nhau về kinh tếlượng và kinh tế lượng có thể coi là mô hình toán học các mối quan hệkinh tế từ đó dung nó để đưa ra chính sách kinh tế trong tương lai Trướckhi nghiên cứu kinh tế lượng, ta cần

- Biết được các mối quan hệ kinh tế: Nhà nghiên cứu phải có kiến thức

về kinh tế để từ đó nhà nghiên cứu xây dựng các mối quan hệ đó Nếungười nghiên cứu cưa vững về lý thuyết kinh tế hiện đại, chưa nắmvững các mối quan hệ trong kinh tế sẽ dẫn đến sai lầm trong nghiêncứu

- Trên cơ sở hiểu biết về lý thuyết nắm bắt các mối quan hệ Nhà nghiêncứu phải biết các phương pháp thống kê kinh tế: Công việc này liênquan đến quá trình thu thập và xử lý số liệu, kiểm tra và đánh giá được

bộ số liệu trong quá trình này người nghiên cứu phải làm việc hếtmình và thật trung thực khi thống kê số liệu

- Người nghiên cứu phải đưa ra mô hình toán học và giải bài toán chocác mối quan hệ, sau đó phải kiểm định mô hình có phù hợp haykhông bằng nhiều phương pháp kiểm định toán học

- Sau khi có kết quả mô hình toán, nhà nghiên cứu phải sử dụng chúng

để dự báo và đưa ra chính sách cho kỳ kế tiếp

 Các bước thực hiện ước lượng kinh tế

Các bước xây dựng và áp dụng mô hình kinh tế lượng

1.3 Hai mô hình hồi quy

1.3.1 Mô hình hồi quy tổng thể PRF (Population Regression Function)

Cho biết giá trị trung bình của biến Y khi các biến X thay đổi

Hàm tổng thể có một biến X thì gọi là hàm hồi quy đơn, nếu có nhiều biến Xgọi là hàm hồi quy bội

Trong thực tế nghiên cứu, chúng thường thấy hàm hồi quy ở dạngtuyến tính và dạng phi tuyến tính

Y i = β1 + β2 X i + u i

Trong đó:

 β1: Là hệ số tự do (hệ số tung độ gốc), giá trị trung bình của biến phụthuộc Y khi biến độc lập X bằng O

 β2: Là hệ số góc, hệ số đo độ dốc đường hồi quy

 Ui: Là sai số ngẫu nhiên của tổng thể ứng với quan sát thứ i, có giá trị âmhoặc dương

- Ui đại diện cho tất cả các biến không đưa vào mô hình

- Ngoài các biến đã giải thích còn có một số biến khác ảnh hưởng đến

mô hình nhưng có ảnh hưởng rất nhỏ

- Cần một mô hình đơn giản nhất có thể được, dùng Ui để thay thế chocác biến có thể loại bỏ khỏi mô hình.

- Sai số ngẫu nhiên hình thành từ nguyên nhân:

+ Bỏ sót biến giải thích

+ Sai số khi đo lường biến phụ thuộc

+ Dạng hàm hồi quy không phù hợp

+ Các tác động không tiên đoán được

1.3.2 Mô hình hàm hồi quy mẫu SRF (Sample Regresstion Function)

Hàm hồi quy mẫu được xây dựng trên cơ sở chúng ta thống kê số liệu ngẫunhiên, số liệu mẫu

Hàm hồi quy mẫu sẽ giải thích hàm hồi hồi quy tổng thể, chúng ta có dạnghàm hồi quy mẫu như sau:

2 là ước lượng của β2

 ei là ước lượng của ui

1.4 Phân biệt mô hình hồi quy và quan hệ hàm số

 Phân biệt hồi quy và quan hệ hàm số

- Phân tích hồi quy là phân tích sự phụ thuộc của biến phụ thuộc vàomột hay nhiều biến độc lập

+ Biến phụ thuộc (hay còn gọi là biến được giải thích): là đại lượngngẫu nhiên có phân bố xác suất

+ Biến độc lập (hay còn gọi là biến giải thích): Là giá trị được xácđịnh trước

- Quan hệ hàm số: Biến phụ thuộc không phải là đại lượng ngẫu nhiên,ứng với một giá trị của biến độc lập ta xác định được duy nhất mộtbiến phụ thuộc

 Hàm hồi quy và quan hệ nhân quả

- Phân tích hồi quy là nghiên cứu quan hệ một biến phụ thuộc với mộthay nhiều biến độc lập, điều này không đòi hỏi giữa biên độc lập vàbiến phụ thuộc phải có mối quan hệ nhân quả

- Quan hệ nhân quả là một biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến độclập, điều này đòi hỏi giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải có quan

hệ nhân quả

 Phân tích hồi quy và phân tích tương quan

- Phân tích hồi quy với mục đích ước lượng hoặc dự baos một hay nhiềubiến trên cơ sở giá trị đã cho của một hay nhiều biến khác Còn về kỹthuật thì không có tính.

- Phân tích tương quan với mục đích đo lường mức độ kết hợp tuyếntính giữa) 2 biến Về kỹ thuật, chúng có tính đối xứng

CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH 2.1 Vấn đề nghiên cứu

Như chúng ta đã biết, giá cả là một trong những vấn đề nhạy cảm, đặc biệt làđối với những người có thu nhập thấp như sinh viên Mọi chi tiêu tại thành phố lớnđều được đối tượng này quan tâm, phân chia thành các giỏ hàng khác nhau sao chotiêu dùng là tối ưu nhất đối với số tiền mình có Ngoài những giỏ hàng cho nhu cầuthiết yếu của bản thân, nhóm đối tượng này cũng phải dành ra một khoản để cungcấp cho nhu cầu đi chơi của mình

Khi nghiên cứu vấn đề này, dựa trên cơ sở các lý thuyết về hành vi ngườitiêu dùng, bọn em đã tìm ra được một số yếu tố ảnh hưởng đến số tiền đi chơi hàngtháng của sinh như sau:

 Tiền ba mẹ chu cấp: Bố mẹ chu cấp càng nhiều tiền thì càng có nhiều tiền

để đi chơi Đây là điều dễ hiểu bởi nếu được bố mẹ cho nhiều tiền thìchúng ta càng cảm thấy thoải mái, dễ dãi hơn trong chi tiêu

 Tiền nhà trọ: Tiền nhà trọ càng thấp thì càng thừa được nhiều tiền choviệc đi chơi (Điều này còn phụ thuộc vào thêm nhiều yếu tố khác nhưdiện tích căn phòng, số lượng người trong phòng, vị trí của phòng trọ, anninh tốt hay không, …)

 Tiền ăn hàng tháng: Nhiều người sẵn sàng chọn ăn ít đi để dành tiền đichơi và ngược lại (Tuy nhiên chúng em muốn nói ở đây là số tiền ăn phảiđảm bảo cho bạn ý có thể sống được)

 Giới tính: Việc đi chơi nhiều có thể phụ thuộc vào giới tính hoặc không

 Tình cảm (có người yêu hay chưa): Có người yêu hay không có thể hoặckhông ảnh hưởng đến số tiền ăn chơi hàng tháng của sinh viên

 Công việc làm thêm: nếu có công việc làm thêm thì số tiền ăn chơi hàngtháng có thể được tăng lên

 Tham gia câu lạc bộ: Nếu tham gia câu lạc bộ có thể hoặc không thể ảnhhưởng đến số tiền ăn chơi hàng tháng

2.2 Mô hình nghiên cứu gồm các biến

Trong các yếu tố có thể ảnh hưởng đến số tiền ăn chơi của sinh viên, nhómchúng em xin được chọn ra vài yếu tố tiêu biểu ảnh hưởng đến số tiền ăn chơi củasinh viên:

 Biến phụ thuộc:

Y: Tiền đi chơi của sinh viên (đvt: đồng/tháng)

Từ mô hình1 ta có :

B1 = 120274 : khi các yếu tố tiền ăn tiền trọ tiền chu cấp không ảnh hưởng thì tiền

đi chơi hằng tháng của một sinh viên nữ, chưa có người yêu là 120274đồng

B2= 0.271731 : Khi tiền chu cấp tăng (giảm) 1 đơn vị thì chi tiêu cho việc đichơi sẽ tăng ( giảm) 0.271731 đơn vị

B3 = -0.146192 : Khi tiền trọ tăng (giảm) 1 đơn vị thì chi tiêu cho việc đi chơi củasinh viên sẽ giảm( tăng) 0,146192 đơn vị

B4= -0.433499: Khi tiền ăn tăng( giảm) 1 đơn vị thì chi tiêu cho việc đi chơi củasinh viên sẽ giảm( tăng) 0.433499 đơn vị

B5= 51924.8: Vấn đề chi tiêu cho việc đi chơi của sinh viên nữ và sinh viên namchênh lệch nhau 51924.8 đồng

B6= 197720 : Vấn đề chi tiêu cho việc đi chơi giữa sinh viên có người yêu vàđang độc thân là 197720 đồng

Và hàm hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế như sau:

Y = 120274 + 0.271731*X1 - 0.146192*X2 - 0.433499*X3 + 51924.8*D1 +197720*D2 + ei

 Nhận xét : Theo lý thuyết kinh tế, khi tiền gia đình chu cấp hàng tháng tăng

và tiền trọ, tiền ăn giảm thì số tiền chi tiêu cho việc đi chơi của mỗi sinh viên

sẽ tăng lên

Từ mô hình 1 ta có :

B1 =120274 > 0, B2= 0.271731 > 0 => phù hợp với lý thuyết kinh tế

B3 = -0.146192 <0, B4=-0.433499 <0 => phù hợp với lý thuyết kinh tế

R2 =0,838684 cho biết 83,8684% sự biến động của tiền đi chơi của sinh viên (Y) là

do tiền chu cấp hàng tháng(X1), tiền trọ(X2), tiền ăn( X3), giới tính (D1) và việc cóngười yêu hay chưa (D2) của sinh viên trong mô hình gây ra Vậy các yếu tố ngoàicác biến này giải thích được 16,1316% sự biến động của biến phụ thuộc

2.4 Tìm khoảng tin cậy :

Với độ tin cậy là 95% => α=100% - 95% = 5%

Với α = 0,05 => t(0,025 ;17) = 2,110

Khoảng tin cậy của các hệ số như sau :

 -96017,87 ≤ β1 ≤ 336566 => Khi X1, X2, X3, D1, D2 = 0 thì Y sẽ trongkhoảng

 -61217 ≤ β5 ≤ 336738 => Khi D1 tăng 1 đơn vị thì Y sẽ tăng tương ứng trongkhoảng (-61217 ; 336738)

 58701,9 ≤ β6 ≤ 336738 => Khi D2 tăng 1 đơn vị thì Y sẽ tăng tương ứngtrong khoảng (58701,9 ;336738)

CHƯƠNG 3 : KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY ĐIỄN THỐNG KÊ

3.1 Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy

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 ra biến X2 không ảnh hưởng đếnbiến phụ thuộc Y

+ Giá trị p ứng với biến D1=0.3465 >0.05, suy ra biến D1 không ảnh hưởng đếnbiến phụ thuộc Y

Ta thấy :P_value của các biến X1, X3, và D2 < 0,05 => biến X1, X3, và D2 ảnhhưởng đến biến phụ thuộc Y

3.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

Kết luận : với mức ý nghĩa α= 0,05 thì mô hình hồi qui trên là phù hợp.

3.3 Kiểm định thu hẹp hồi quy (kiểm định ràng buộc về các hệ số hồi quy)

Nhìn vào kết quả hồi quy ta thấy được X2 và D1 không ảnh hưởng đến biến phụthuộc Y vì P-value > 0,05

Ta có test statistic = 1,50664 > α = 0,05 nên biến X2, D1 không cần thiết trong môhình

Như vậy tiền trọ và giới tính không không ảnh hưởng tới số tiền đi chơi hàng thángcủa sinh viên

Mô hình sau khi bỏ hai biến X2 và D1

Ý nghĩa:

- B1 = 242000: Tiền chi tiêu cho việc đi chơi của một sinh viên độc thânhàng tháng khi không có sự trợ cấp của gia đình và không chi tiêu cho việc ănuống là 242000

- B2 = 0.206420: Tiền trợ cấp của gia đình tăng (giảm) 1 đơn vị thì chi tiêucho việc đi chơi của sinh viên tăng (giảm) 0.206420 đơn vị

- B3 = -0.512185: Tiền chi cho việc ăn uống của sinh viên tăng (giảm) 1 đơn

vị thì tiền chi cho việc đi chơi sẽ giảm (tăng) 0.512185 đơn vị

- D2 = 237286: Tiền chi cho việc đi chơi của sinh viên độc thân và sinhviên đang có người yêu chênh lệch nhau 237285.8 đồng

3.4 Phát hiện và khắc phục đa cộng tuyến

* Phát hiện đa cộng tuyến

KĐGT H0: R2 = 0

H1: R2 # 0

Từ mô hình 3 ta có Fqs = 18,12082

F(α,k-1,n-k)= 3,49

Ta thấy Fst = 18,12082> F(α,k-1,n-k)= 3,49 => bác bỏ H0 , chấp nhận H1.

 Có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình

 Cách khắc phục :

Ta thấy giữa 2 biến X1, X3 có sự tương quan chặt chẽ với nhau

Mô hình hồi quy giữa biến X1 và biến X3

 Biện pháp khắc phục : dùng biện pháp bỏ bớt biến.

Ta có mô hình hồi quy khi bỏ bớt 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 cóbiến X1 trong mô hình thì mức độ phù hợp của mô hình hồi quy không tốt bằngviệc không có biến x3

Mô hình hồi quy khi không có biến X1

 Kiểm định đa cộng tuyến của mô hình mới:

Kiểm định giả thuyết : H0 : R2 = 0

H1 : R2 # 0

Từ mô hình trên ta có Fts = 0.000012

F(α,k-1,n-k)= F(0.05,1,21)=4.35