tiểu luận kinh tế lượng các yếu tố ảnh hưởng đến việc cúp tiết của sinh viên ngoại thương

Dựa vàocác mô hình kinh tế lượng, các biến, các số liệu thu thập được, ta hoàn toàn cóthể giải thích được quy luật biến đổi của một sự vật, hiện tượng, qua đó xa hơnnữa là dự đoán sự biế

MỤC LỤC

CHƯƠNG I: LỜI NÓI ĐẦU 4

CHƯƠNG II: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 5

1 Giới thiệu đề tài: 5

2 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu: 5

3 Mục tiêu, ý nghĩa của đề tài: 5

4 Quy trình thực hiện, công cụ hỗ trợ: 6

CHƯƠNG III: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 7

1 Kinh tế lượng: 7

2 Toán thống kê, phân tích hồi quy: 9

CHƯƠNG IV: MÔ HÌNH VÀ CÁC BIẾN CỦA MÔ HÌNH 10

1 Mô hình tổng quát 10

2 Giải thích biến 10

3 Mô tả số liệu 11

a) Nguồn số liệu 11

b) Mô tả số liệu bằng biểu đồ 14

c) Mô tả số liệu qua Stata 17

4 Ma trận tương quan giữa các biến 19

CHƯƠNG V: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH 20

1 Mô hình ước lượng: 20

a) Chạy mô hình hồi quy và viết phương trình: 20

b) Phân tích kết quả 21

2 Kiểm định: 21

a) Kiểm định sự phù hợp kết quả với lí thuyết: 21

b) Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy: 23

c) Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy: 24

d) Đa cộng tuyến 24

e) Tự tương quan 25

f) Phương sai thay đổi 25

CHƯƠNG VI: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 26

1 Kết luận 26

2 Đề xuất 26

CHƯƠNG VII: HẠN CHẾ VÀ KHÓ KHĂN TRONG QUÁ TRÌNH THỰC HIỆN ĐỀ TÀI 28

CHƯƠNG I: LỜI NÓI ĐẦU

Kinh tế lượng là một bộ môn có tính ứng dụng thực tế rất cao không chỉtrong Kinh tế học mà còn trong nhiều lĩnh vực khác trong cuộc sống Dựa vàocác mô hình kinh tế lượng, các biến, các số liệu thu thập được, ta hoàn toàn cóthể giải thích được quy luật biến đổi của một sự vật, hiện tượng, qua đó xa hơnnữa là dự đoán sự biến đổi của sự vật, hiện tượng đó trong tương lai Bên cạnh

đó, kinh tế lượng còn có nhiệm vụ kiểm tra tính thực tế của các lý thuyết kinh

tế, nhằm giảm thiểu rủi ro khi đưa lý thuyết vào thực tiễn

Như vậy, việc nắm rõ Kinh tế lượng là một nhiệm vụ rất quan trọng đốivới sinh viên kinh tế, đặc biệt là sinh viên đang theo chuyên ngành Kinh tế quốc

tế - một chuyên ngành mà việc phân tích kinh tế được đặt lên hàng đầu Nhậnthức được điều này, nhóm chúng em đã chọn đề tài là một vấn đề thực tiễn, gầngũi với tất cả các bạn sinh viên Sau khi được giảng viên – cô Vũ Thị PhươngMai hướng dẫn và cùng nhau xây dựng mô hình, nhóm 23 xin được trình bàykết quả thông qua tiểu luận thú vị này

Sau khi cùng nhau thực hiện đề tài, cả nhóm đã có một trải nghiệm mớitrong việc áp dụng kiến thức kinh tế lượng được học trên lớp vào giải quyết vấn

đề quen thuộc đối với sinh viên: Tình trạng bỏ tiết của sinh viên Ngoại thương.Đối với chúng em, kinh tế lượng đã không còn là nỗi ám ảnh mà trở thành một

bộ môn thú vị, một công cụ hữu dụng trong thực tế Mong rằng thông qua tiểuluận, các bạn có thể hiểu biết thêm một số thông tin về môn học, nắm rõ thựctrạng của sinh viên, từ đó rút ra những biện pháp giúp các bạn đi học đầy đủhơn, học tốt hơn, không chỉ môn Kinh tế lượng mà còn những môn học khác

Chúng em chân thành cảm ơn cô đã giúp nhóm chúng em hoàn thành đềtài

CHƯƠNG II: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1 Giới thiệu đề tài:

Chắc hẳn trong đời sinh viên, chúng ta ai cũng từng có lần trốn học, không chỉ một, hai lần mà có thể rất nhiều lần Vậy đâu là lí do khiến sinh viên nghỉ học nhiều như thế? Chúng ta sẽ không đề cập đến các yếu tố khách quan (môn học, giờ học) mà chỉ đề cập tới các yếu tố chủ quan đến từ phía sinh viên, để thông qua đó rút ra các giải pháp nhằm giúp các bạn giảm thiểu được tình trạng trốn học

Qua đề tài này, nhóm hy vọng có thể đưa ra một cái nhìn tổng quan vềthực trạng trốn học của sinh viên Đại học Ngoại thương, về nguyên nhân chínhkhiến các bạn nghỉ học và các giải pháp khắc phục thực trạng này

2 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu:

- Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố chủ quan ảnh hưởng tới việc cúp học

của sinh viên trường Đại học Ngoại thương

- Phạm vi nghiên cứu: sinh viên trường Đại học Ngoại thương các khóa 56,

55, 54, 53

3 Mục tiêu, ý nghĩa của đề tài:

- Mục tiêu của đề tài: Ứng dụng kiến thức về kinh tế lượng đã được học để

thực hành nghiên cứu, thu thập số liệu, chạy mô hình và chỉ ra nhữngnguyên nhân chính dẫn đến thực trạng trốn học của sinh viên Đại họcNgoại thương Thông qua đó, đưa ra những giải pháp giúp khắc phục vàdần loại bỏ tình trạng xấu này

- Ý nghĩa của đề tài: Giúp giảm thiểu tình trạng trốn học của sinh viên Đại

học Ngoại thương, giúp cải thiện thời gian, chất lượng học của sinh viên,thông qua đó tác động tích cực tới thành tích học tập của sinh viên

4 Quy trình thực hiện, công cụ hỗ trợ:

- Quy trình thực hiện:

 Xây dựng cơ sở lý thuyết

 Chọn các biến: 3 biến định lượng + 3 biến định tính

 Tiến hành lập phiếu khảo sát lấy số liệu

 Xử lí số liệu và chạy mô hình

 Kết luận

 Đưa ra giải pháp

- Công cụ hỗ trợ:

 Giáo trình Kinh tế lượng

 Phần mềm: Excel, Word, Stata

 Internet

CHƯƠNG III: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1 Kinh tế lượng:

Kinh tế lượng (Econometrics), nghĩa là “đo lường kinh tế”, là môn khoa học về

đo lường các mối quan hệ kinh tế diễn ra trong thực tế Kinh tế lượng ngày nay

là sự kết hợp giữa lý thuyết kinh tế hiện đại, thống kê toán và máy vi tinnhs, nhằm định lượng các mối quan hệ kinh tế, dự báo khả năng phát triển hay diễn biến của các hiện tượng kinh tế và phân tích nó, làm cơ sở cho việc hoạch định các chính sách kinh tế

Kinh tế lượng là môn học nhằm giới thiệu các vấn đề sau:

- Cách thiết lập các mô hình toán học để mô tả mối quan hệ kinh tế, tức là nêu

ra các giả thiết hay giả thiết về các mối quan hệ này giữa các biến số kinh tế

- Ước lượng các tham số nhằm nhận được số đo về sự ảnh hưởng của các biến

độc lập khác nhau

- Kiểm định tính vững chắc của các giả thiết đó.

 Các bước xây dựng mô hình Kinh tế Lượng

Bước 1: Nêu vấn đề lý thuyết cần phân tích và các giả thuyết về mối quan hệ

giữa các biến kinh tế

Bước 2: Thiết lập các mô hình toán học để mô tả quan hệ giữa các biến kinh tế

Lý thuyết kinh tế học cho biết quy luật về mối quan hệ giữa các chi tiêu kinh tế, nhưng không nêu rõ dạng hàm Kinh tế lượng phải dựa vào các học thuyết để định dạng các mô hình cho các trường hợp cụ thể

Bước 3: Thu thập số liệu Khác với các mô hình kinh tế dạng tổng quát, các mô

hình kinh tế lượng được xây dựng từ các số liệu thực tế

Bước 4: Ước lượng các tham số của mô hình Các ước lượng này là các giá trị

thực nghiệm cảu các tham số trong mô hình, thỏa mãn các điều kiện, các tính chất mô hình đòi hỏi Trong trường hợp đơn giản các tham số được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS)

Bước 5: Phân tích kết quả: dựa trên lý thuyết kinh tế để phân tích và đánh giá

kết quả nhận được xem có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không Kiểm định các giả thuyết thống kê đối với các ước lượng nhận được

Bước 6: Dự báo: nếu như mô hình phù hợp với lý thuyết kinh tế thì có thể sử

dụng mô hình để dự báo sự phát triển của biến phụ thuộc trong các chu kỳ tiếp theo với sự thay đổi của biến độc lập

Bước 7: Sử dụng mô hình để kiểm tra hoặc đề ra các chính sách kinh tế.

Sơ đồ minh hoạ quá trình phân tích kinh tế như sau :

2 Toán thống kê, phân tích hồi quy:

- Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân

tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu Chúng ta áp dụng thống kê để

nghiên cứu các lĩnh vực khoa học, công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội.

- Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê mà giá trị kỳ vọng của một

hay nhiều biến ngẫu nhiên được dự đoán dựa vào điều kiện của các biến ngẫu nhiên (đã tính toán) khác Cụ thể, có hồi quy tuyến tính, hồi quy lôgic, hồi quy Poisson và học có giám sát Phân tích hồi quy không chỉ là trùng khớp đường cong (lựa chọn một đường cong mà vừa khớp nhất với một tập điểm

dữ liệu); nó còn phải trùng khớp với một mô hình với các thành phần ngẫu nhiên và xác định (deterministic and stochastic components) Thành phần xác

định được gọi là bộ dự đoán (predictor) và thành phần ngẫu nhiên được gọi

là phần sai số (error term) Nói cách khác, phân tích hồi quy là tìm quan hệ

phụ thuộc của một biến được gọi là biến phụ thuộc vào một hoặc nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập, nhằm mục đích ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập Qua đó

có thể đánh giá tác động ảnh hưởng, thực hiện các dự báo và đưa ra các khuyến nghị về chính sách

CHƯƠNG IV: MÔ HÌNH VÀ CÁC BIẾN CỦA MÔ HÌNH

X2 Khoảng cách từ nhà

đến trường

khả năng cúp học càng cao

X3 Số giờ dành cho

hoạt động ngoại khóa ở trường

khóa ở trường càng nhiều thì khả năng cúp học càng cao

D2 Có người yêu hay

chưa

0: chưa1: có rồi

+/- Việc có người yêu hay

không có thể tác động đếnkhả năng nghỉ học của sinh viên

D3 Thời tiết như thế

nào có thể khiến

1: Thời tiết xấu

+/- Thời tiết có thể ảnh hưởng

đến khả năng muốn đi học

bạn nghỉ học 0: Khác của sinh viên

3 Mô tả số liệu

a) Nguồn số liệu

Sử dụng phương pháp thu thập số liệu, thực hiện khảo sát bằng phiếu hỏi trên Google biểu mẫu với sinh viên các khóa K56, K55, K54, K53 trường đại học Ngoại Thương Hà Nội nhóm đã thu về bảng số liệu sau:

- Thời gian làm thêm trung bình của 1 SV ngoại thương là 10,47 h/tuần và

giao động trong khoảng từ 0-84 h/tuần

- Số SV không đi làm thêm chiếm 35,56% (chiếm 48/135)

- Số SV đi làm thêm ở mức độ thấp (từ 1 – 10 h/tuần) chiếm 26,67%

(chiếm 36/135)

- Số SV đi làm thêm ở mức độ thường xuyên ( trên 10 h/tuần) chiếm

37,78% (chiếm 51/135)

- Số SV cách trường 5km trở lên chiếm 25,19% (chiếm 34/135)

- Số SV không hoạt động ngoại khóa chiếm 54,07% (0 h/tuần)

- Số SV hoạt động ngoại khóa ở mức độ thỉnh thoảng 20% (từ 1-4 h/tuần)

- Số SV hoạt động ngoại khóa ở mức độ thường xuyên là: 25,93% (từ 4

h/tuần trở lên)

IV.3.b.5 Sinh viên năm thứ i (D1)

SV năm 1 SV năm 2 SV năm 3 SV năm 4

- SV năm 1 chiếm 25,18%

- SV năm 2 chiếm 42,96%

- SV năm 3 chiếm 22,96%

- SV năm 4 chiếm 8,9%

- Số SV có người người yêu chiếm 50,37%

- Số SV cúp tiết do thời tiết xấu chiếm 71,19%

c) Mô tả số liệu qua Stata

Dùng hàm sum để mô tả Lệnh sum cho biết số lượng quan sát (Obs), giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Std.dev.), giá trị lớn nhất (Max) và giá trị nhỏ nhất (Min) của các biến Kết quả được thể hiện ở bảng sau đây:

4 Ma trận tương quan giữa các biến

Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình:

Dựa vào bảng phân tích tương quan trên, ta thấy:

- Tất cả 6 biến độc lập đều tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc số ca nghỉ học

- Trong mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau, hệ số tương quan luôn ở mức an toàn (<50%) nên mô hình đạt được sự hiệu quả, tránh hiện tượng cácbiến độc lập tự tương quan làm sai lệch tác động lên biến phụ thuộc ban đầu

 Kết quả tương quan trên phù hợp với kỳ vọng của giữa các biến trong mô hình

CHƯƠNG V: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

1 Mô hình ước lượng:

a) Chạy mô hình hồi quy và viết phương trình:

Trong Stata dùng lệnh “reg’” để chạy hồi quy mối quan hệ giữa biến phụthuộc và các biến độc lập, ta nhận được kết quả như sau:

Dựa vào kết quả chạy hồi quy, ta có bảng sau:

a) Kiểm định sự phù hợp kết quả với lí thuyết:

Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình:

 C^1= -0.3248257

Khi giá trị các biến độc lập bằng 0 thì số ca nghỉ trong là 0.3248257, với điều kiện các yếu tố khác không đổi

- C^2 = 0.0548619

Thời gian làm thêm tỉ lệ thuận với số tiết nghỉ học Khi giờ làmthêm tăng lên 1 đơn vị thì số ca nghỉ tăng 0.0548619 đơn vị, với điềukiện các yếu tố khác không đổi

 C^3= 0.009231

Khoảng cách từ nhà đến trường tỉ lệ thuận với số tiết nghỉ học Khikhoảng cách từ nhà tới trường tăng lên 1 đơn vị thì số ca nghỉ tăng0.009231 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi

 C^4= 0.0711843

Thời gian hoạt động ngoại khóa tỉ lệ thuận với số tiết nghỉ học Khi

số giờ hoạt động ngoại khóa tăng lên 1 đơn vị thì số ca nghỉ tăng0.0711843đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi

 C^5= 0.1892972

Số năm học của sinh viên tỉ lệ thuận với số tiết nghỉ học Khi sốnăm học của sinh viên tăng lần lượt từ 1-4 thì số ca nghỉ tăng0.1892972 đơn vị theo từng năm, với điều kiện các yếu tố khác khôngđổi

 C^6= 0.8305189

Nếu sinh viên có người yêu thì số ca nghỉ học sẽ tăng 0.8305189.

 C^7= 0.4868081

Nếu thời tiết quá nóng hoặc quá lạnh thì số ca nghỉ học sẽ tăng0.4868081

b) Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy:

kê ở mức ý nghĩa 1%

Biến không có ý nghĩa thống kê

c) Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy:

Kiểm định này nhằm xem xét trường hợp các tham số của biến độc lập Ci đồng thời bằng 0 có thể xảy ra hay không

F = ESS/(k−1) F (k −1,n−k )

=> Bác bỏ H0

d) Đa cộng tuyến

Ta sử dụng câu lệnh vif:

 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 3 nên có thể xem như mô

hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

e) Tự tương quan

Với kiểu dữ liệu chéo trong mô hình này, thứ tự các quan sát có thể thay đổi được, không tuân theo chuỗi quan sát thứ tự (kiểu dữ liệu chuỗi thời gian) do đó ta không cần quan tâm đến hiện tượng này

f) Phương sai thay đổi

Ta có thể dùng kiểm định White để phát hiện, với giả thuyết H0: không

có hiện tượng phương sai thay đổi.

 Với mức ý nghĩa 5%, ta có: Prob= 0.000 < 5% nên bác bỏ giả thuyết

H0 => mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.

CHƯƠNG VI: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT

có nhiều sinh viên dù dành nhiều thời gian cho hoạt động ngoại khóa vẫn

những sinh viên chưa có người yêu

 Về thời tiết: sinh viên có xu hướng nghỉ học khi thời tiết xấu

2 Đề xuất

 Sinh viên nên cân bằng hơn giữa việc làm thêm, hoạt động ngoại khóa và việc học: nên sắp xếp thời gian hợp lí để việc làm thêm và hoạt động ngoại khóa không khiến sinh viên phải bỏ học

 Sinh viên cần tự giác đi học cho dù khoảng cách từ nhà có xa, hoặc nếu khó khăn trong việc đó thì họ có thể lựa chọn chuyển trọ đến vị trí thuận tiện hơn

 Sinh viên càng gần năm cuối thì độ “lầy” càng cao, vì thế họ nên giữ thói quen đi học đúng giờ và đầy đủ ngay từ đầu để tránh tình trạng ngày càng

 Từ phía giảng viên, có thể sử dụng hình thức điểm danh chặt chẽ để quản

lí sinh viên việc đến lớp

CHƯƠNG VII: HẠN CHẾ VÀ KHÓ KHĂN TRONG QUÁ TRÌNH

THỰC HIỆN ĐỀ TÀI

 Khó khăn trong việc lựa chọn biến: việc lựa chọn biến cho phù hợp với đềtài rất khó khăn, việc tìm ra biến không khó nhưng để xem liệu nó có khả năng ảnh hưởng đến mô hình không để làm khảo sát lại là vấn đề mà các thành viên trong nhóm đã tranh luận rất nhiều Do tính chất xã hội của vấn đề và bản chất đặc thù của từng yếu tố ảnh hưởng đến việc xác định biến định tính hay định lượng khá nhập nhằng

 Do trường rất đông sinh viên (gồm cả ở trong kí túc xá và ở trọ) nên nhómchỉ có thể khảo sát được một phần nhỏ số lượng sinh viên, thêm vào đó còn một số phiếu không hợp lệ bởi các bạn không đọc kĩ câu hỏi Vì vậy

số lượng quan sát trong mô hình hồi quy còn nhiều hạn chế, chỉ phản ánh một bộ phận nhỏ sinh viên

 Việc chọn các biến độc lập để đưa vào mô hình còn nhiều thiếu sót chỉ dựa vào ý kiến chủ quan của nhóm

 Kinh nghiệm làm tiếu luận chưa nhiều dẫn đến thiếu sót trong cách trình bày và sắp xếp ý

 Thời gian học tập và nghiên cứu môn Kinh tế lượng chưa nhiều nên kiến thức của các thành viên trong nhóm còn nhiều hạn chế Vì thế có thể dẫn đến những sai sót trong khâu chọn đề tài, chọn biến,…

 Do bản chất khách quan từ số liệu khảo sát thực tế nên khi đưa vào mô hình hồi quy đã cho ra R – square khá thấp Nhóm cũng gặp một số khó khăn trong kĩ thuật vì kinh nghiệm còn hạn chế trong việc sử dụng Stata