Kiểm định mô hình

- Đa cộng tuyến

Trong mô hình hồi quy, nếu các biến độc lập có quan hệ chặt với nhau, các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính, nghĩa là các biến độc lập có tương quan chặt, mạnh với nhau thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Ví dụ có hai biến độc lập A và B, khi A tăng thì B tăng, A giảm thì B giảm… thì đó là một dấu hiệu của đa cộng tuyến. Nói một cách khác là hai biến độc lập có quan hệ rất mạnh với nhau, đúng ra hai biến này nó phải là 1 biến nhưng thực tế trong mô hình nhà nghiên cứu lại tách làm 2 biến. Hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm giả định của mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển

là các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính với nhau.

VD: Kết quả cho thấy hệ số VIF < 2 nên kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình này.

Bảng 3.1: Mô hình hiện tượng đa cộng tuyến

. estat vif

Variable VIF 1/VIF

CAMTHONG 1.45 0.690232 TINCAY 1.39 0.719122 DAMBAO 1.21 0.825586 HUUHINH 1.20 0.836548 DAPUNG 1.19 0.838424 MINHBACH 1.16 0.864236 MEAN VIF 1.27

(Nguồn cung cấp từ sưu tầm của tác giả)

-Phương sai thay đổi 1. Định nghĩa:

Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng mà phương sai của các sai số ước lượng không bằng nhau. Hiện tượng này thường hay xảy ra đối với dữ liệu cắt ngang (cross-sectional data)

Nguyên nhân chính dẫn đến sự xuất hiện của hiện tượng này có lẽ là do sự tồn tại của các outliers trong biến. Outliers là các quan sát của biến mà có giá trị quá khác biệt so với các quan sát còn lại. Hoặc là các quan sát của cùng một biến nhưng lại được đo lường với những thang đo khác nhau. Ví dụ khi đo lường thu nhập, bạn dùng đơn vị tỷ đồng cho những người có thu nhập cao, nhưng lại vô tình dùng đơn vị triệu đồng cho những người có thu nhập thấp hơn. Ngoài ra, hiện tượng này cũng có thể xảy ra trong trường hợp sai dạng hàm hoặc sai sót trong quá trình biến đổi dữ liệu.

3. Hậu quả

Nếu như mô hình chỉ xảy ra lỗi phương sai sai số thay đổi thôi thì ước lượng OLS vẫn là ước lượng ko bị thiên lệch và nhất quán (unbiased and consistent), tuy nhiên nó không phải là ước lượng tốt nhất (hiệu quả nhất) nữa. Bởi vì, phương sai của sai số trong trường hợp này không thể đạt được giá trị nhỏ nhất nữa. Khi đó, các kiểm định hệ số hồi quy và kiểm định F của mô hình trở nên không đáng tin cậy.

Vì vậy, việc đưa ra các kết luận dựa trên các kiểm định này sẽ không chính xác.

4. Cách phát hiện

Sau khi thực hiện lệnh hồi quy, bạn dùng câu lệnh estat hettest ngay sau đó thì STATA sẽ báo kết quả của kiểm định này. Ví dụ trong trường hợp này, P-value là 0.0001. Điều này có nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Mô hình phương sai số thay đổi

. estat hettest

Breusch-pagan/ Cook-Wisberg test heteroskedasticity Ho: Constant variance

Variables: fitted values of price Chi2(1) = 14.78

Prob>chi2 = 0.00

TÓM TẮT CHƯƠNG 03

Trong chương 03 đã trình bày khá rõ phương pháp nghiên cứu để thực hiện luận văn. Luận văn sử dụng 02 phương pháp nghiên cứu: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.

Nghiên cứu định tính được tiến hành được tiến hành thông qua tham khảo giả thuyết của các tác giả trước từ đó đề xuất mồ hình nghiên cứu phù hợp, sau đó hoàn chỉnh bảng câu hỏi để thực hiện phỏng vấn và khảo sát online. Phương pháp nghiên cứu định lượng được tiến hành khảo sát với 215 sinh viên BVU, sau đó dữ liệu được phân tích và xử lý bằng phần mềm STATA 13.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thông tin về mẫu khảo sát

- Số phiếu phát ra: 215 phiếu -Số phiếu thu vào: 215 phiếu - Số phiếu hợp lệ: 201 phiếu

- Đối tượng khảo sát: sinh viên Trường Đại học Bà Rịa Vũng Tàu - Thời gian khảo sát: tháng 11/2020

4.2. Giới tính

Tỷ lệ nam chiếm 41.2%, nữ là 58.8% và được mô tả trong biển đồ 3.1 dưới đây:

Biểu đồ 4.1 Cơ cấu giới tính trong mẫu nghiên cứu

Nguồn: kết quả xử lý số liệu phỏng vấn qua bảng khảo sát của 201 sinh viên

4.3. Năm đang học

Tỷ lệ sinh viên năm nhất khóa 2020, năm hai khóa 2019, năm ba khóa 2018, năm tư khóa 2017 lần lượt là 4%; 29%; 44%; 22% được thể hiện trong biểu đồ 4.2 dưới đây:

Nam

Biểu đồ 4.2 Cơ cấu năm sinh viên đang theo học trong mẫu nghiên cứu

Nguồn: kết quả xử lý số liệu phỏng vấn qua bảng khảo sát của 201 sinh viên

4.4 Thống kê mô tả

Đặc điểm các mẫu khảo sát được mô tả chi tiết qua các bảng 4.1 dưới dây.

Bảng 4.1 Mô tả số liệu về tình hình chi phí và thu nhập của sinh viên

Biến quan sát Số quan sát Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn Chi phí học tập 201 1.5 4.5 3 0.698

Chi phí sinh hoạt 201 0.5 5 2.2 1.05

Tổng 2.7 9.1 5.2 1.32

Thu nhập của SV 201 0 6 2 1.85

Nguồn: kết quả xử lý số liệu phỏng vấn qua bảng khảo sát của 201 sinh viên

Từ bảng 4.3 cho thấy, trung bình chi phí học tập sinh viên là 3 triệu đồng/tháng, các chi phí học tập bao gồm học phí chính khóa cũng như các chi phí liên quan như sách vở, tài liệu hỗ trợ, kỹ năng mềm và các môn năng khiếu…Chi phí sinh hoạt trung bình 2.1 triệu đồng/tháng. Như vậy tổng chi phí trung bình hàng tháng của một sinh viên là 5.2 triệu đồng/tháng. Chi phí học tập, chi phí sinh hoạt cao nhất lần lượt là 4.5 triệu đồng/tháng và 5 triệu đồng/tháng, thực tế cho thấy các đối tượng tham gia khảo sát hầu hết đều đi làm thêm với mức thu nhập trung bình là 2 triệu đồng/tháng. Đây

Khóa 2017 Khóa 2018 Khóa 2019 Khóa 2020

là một điều đang ghi nhận cho sinh viên BVU hiện nay, qua phỏng vấn được biết rất nhiều bạn không thuộc gia đình khó khăn vẫn chịu khó đi làm thêm để có thêm thu nhập phục vụ cho việc học và sinh hoạt của mình.

Bảng 4.2 Tổng hợp đặc điểm từ 201 sinh viên khảo sát

Biến độc lập Mô tả Số quan sát Tỷ trọng (%)

Đối tượng hộ gia đình Hộ nghèo, cận nghèo 48 24.8%

Khác 153 75.2%

Nơi ở SV Thuê trọ 67 33.3%

KTX & người thân 134 66.7%

Nguồn kết quả xử lý số liệu phỏng vấn qua bảng khảo sát của 201 sinh viên

Qua khảo sát cho thấy đối tượng gia đình hộ nghèo và cận nghèo 48 SV, trong số này vay vốn 100%, đối tượng sinh viên thuộc hộ gia đình khác 153 SV trong đó không vay vốn là 43 SV chiếm tỷ lệ 21%. Sinh viên đăng ký KTX nhà trường không giới hạn về chính sách nên bất kỳ sinh viên nào đăng ký nếu còn đủ chỗ sẽ được ở. Sinh viên thuê trọ chiếm tỷ lệ 33.3% còn lại SV ở cùng gia đình và người thân 66.7%. BVU hiện có 3 cơ sở theo học. KTX của trường hơi xa trung tâm do vậy ít nhiều cũng ảnh hưởng việc đi lại làm thêm của các bạn sinh viên. Do vậy sinh viên thuê trọ bên ngoài cũng khá nhiều tỷ lệ 33% đây cũng ít nhiều ảnh hưởng làm tăng chi phí sinh hoạt của SV dẫn đến nhu cầu vay vốn của sinh viên cũng tăng theo.

Số lượng thành viên còn đang đi học trong gia đình dao động chủ yếu từ 1 cho đến 4 thành viên, trong đó số gia đình có 2 thành viên đang theo học chiếm tỷ trọng cao nhất 49.2% tương ứng với 99 gia đình của sinh viên. Yếu tố này cũng ảnh hưởng nhiều đến nhu cầu vay vốn.

Nguồn Kết quả xử lý số liệu phỏng vấn qua bảng khảo sát của 201 sinh viên

Biểu đồ 4.3: Tình hình số lượng thành viên đi học trong hộ gia đình

Bảng 4.3: Số lượng sinh viên vay vốn theo phiếu điều tra

Khoản mục Số hộ sinh viên Tỷ trọng

Không có nhu cầu vay 43 21%

Có nhu cầu vay 158 79%

Tổng cộng 201 100%

Nguồn Kết quả xử lý số liệu phỏng vấn qua bảng khảo sát của 201 sinh viên

Trong số 201 sinh viên điều tra có 43 sinh viên không có nhu cầu vay vốn chiếm 21%, có nhu cầu vay vốn chiếm 79% tương ứng với 158 sinh viên.

4.5. Kết quả kiểm định mô hình:

4.5.1. Kết quả hồi quy

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy

Source | SS df MS Number of obs = 201

---+--- F6, 85) = 5.33

Model | 5.8246 25 0.2329 Prob > F = 0.0003

Residual | 1.8581 85 0.0218 R-squared = 0.758

---+--- Adj R-squared = 0.7505

Total | 7.6827 201 0.0384 Root MSE = 1.5e+07

0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4

Số lượng thành viên đi học

56 ---

vonvay | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Giải thích các thông số hồi quy:

Number of obs = 201 Số quan sát là 201 mẫu F (6,201) = 72.12. Giá trị kiểm định F 6 nhân tố và 201 bậc tự do Prob > F = 0.0003. Mức ý nghĩa của kiểm định F, ở đây bé hơn 5% chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Nói cách khác là các hệ số hồi quy của phương trình hồi quy tổng thể không đồng thời bằng 0, R-squared = 0.758 R bình phương Adj R-squared = 0.7505 R bình phương hiệu chỉnh, nghĩa là các biến độc lập giải thích được 75.05% biến thiên của biến phụ thuộc (chuẩn là R2>50%) Root MSE = 0.43288.

Coef: cột này là giá trị hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Std. Err. Sai số chuẩn

P>|t| p-value, nếu giá trị này bé hơn 5% (0.05) thì mối quan hệ giữa biến độc lập này và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê.

Kết quả phân tích hồi quy trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, P>|t| p-value đều bé hơn 5% (0.05) cho thấy các biến sử dụng trong mô hình là phù hợp. Bình phương hệ số tương quan bội hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0,7505, nghĩa là 75,05% sự biến thiên nhu cầu vay vốn của sinh viên có thể được giải thích từ mối liên hệ tuyến tính với các biến được sử dụng trong mô hình. Trong đó có 1 biến nghịch chiều và có 5 biến tác động thuận chiều với nhu cầu vay vốn của HSSV. Phương trình hồi quy có dạng:

NCVAY= 0.77+ 0.239CPHT+ 1.274CPSH - 0.31TNSV+ 0.172SLTV+ 0.253DTGD +0.022NOSV

Trong đó biến phụ thuộc NCVAY, đại diện cho lượng vốn mà sinh viên muốn vay để chi trả cho chi phí cần thiết trong một năm học, có tương quan thuận với chi phí học tập của sinh viên (CPHT), chi phí sinh hoạt của sinh viên (CPSH), số lượng người đang đi học trong một hộ gia đình (SLTV), đối tượng hộ gia đình của sinh viên (DTGD), nơi ở của sinh viên (NOIO) và tỷ lệ nghịch với biến thu nhập (TNSV) của sinh viên. Cụ thể

Biến chi phí học tập của sinh viên (CPHT) có tương quan thuận với nhu cầu vay vốn của sinh viên, cho thấy nếu chi phí học tập của sinh viên tăng thì nhu cầu vay vốn của sinh viên cũng tăng theo. Khi các yếu tố khác không đổi, khi chi phí học tập tăng lên 1 triệu đồng thì nhu cầu vay vốn của sinh viên tăng thêm là 239.000 đ/tháng.

Biến chi phí sinh hoạt của sinh viên (CPSH) cũng có tương quan thuận với nhu cầu vay vốn của sinh viên, nghĩa là nếu chi phí sinh hoạt của sinh viên tăng thì nhu cầu vay vốn cũng tăng. Khi các yếu tố khác không đổi, khi chi phí sinh hoạt tăng lên 1 triệu đồng thì nhu cầu vay vốn tăng 1.274.000 đồng/tháng.

Biến thu nhập của sinh viên (TNSV) có tương quan nghịch với nhu cầu vay vốn của HSSV, điều này cũng dễ hiểu, khi thu nhập của sinh viên tăng lên, thì HSSV có thêm nguồn thu nhập để trang trải chi phí, do đó nhu cầu vay vốn của sinh viên cũng sẽ giảm đi. Cụ thể khi các yếu tố khác không đổi, khi thu nhập sinh viên tăng thêm 1 triệu đồng thì nhu cầu vay vốn của sinh viên sẽ giảm đi 310.000 đ/tháng.

Biến số người đang đi học của hộ gia đình (SLTV) có tương quan thuận với nhu cầu vay vốn của sinh viên với mức ý nghĩa 0.1%. Cụ thể khi hộ gia đình của sinh viên có thêm 1 người đi học thì nhu cầu vay vốn của sinh viên sẽ tăng thêm 172.000 đ/tháng, trong điều kiện các yếu tố khác là không đổi.

Biến đối tượng hộ gia đình (DTGD) có mối tương quan thuận với nhu cầu vay vốn của sinh viên, nghĩa là sinh viên thuộc diện hộ nghèo và cận nghèo do điều kiện kinh tế gia đình khó khăn nên có nhu cầu vay vốn cao hơn sinh viên thuộc các đối tượng khác. Cụ thể là sinh viên thuộc diện hộ nghèo và cận nghèo sẽ có nhu cầu vay

vốn cao hơn sinh viên thuộc diện khác là 253.000 đ/tháng, trong điều kiện các yếu tố khác là không đổi.

Biến nơi ở của sinh viên để đi học (NOSV) có mối tương quan thuận với nhu cầu vay vốn của sinh viên, nghĩa là sinh viên ở ký sẽ có nhu cầu vay vốn ít hơn sinh viên đang ở trọ, điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế, khi sinh viên ở trọ có chi phí hàng tháng sẽ cao hơn sinh viên ở ký túc xá và nhà người thân, do đó nhu cầu vay vốn của sinh viên ở nhà trọ sẽ cao hơn. Cụ thể sinh viên đang ở nhà trọ sẽ có nhu cầu vay tín dụng tăng lên 22.000đ/tháng, trong điều kiện các yếu tố khác là không đổi.

4.5.2. Hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.75 Mô hình đa cộng tuyến

Giá trị VIF < 2, mô hình không bị hiện tượng đa cộng tuyến

4.5.3. Phương sai số

estat hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance

Variables: fitted values of vonvay

Các tổ chức tín dụng

Đặc điểm của tín dụng sinh viên