- Trang Chủ
- Kinh tế - Thương mại
- Tiểu luận Kinh tế lượng: Điều tra ảnh hưởng của tiền chu cấp, tiền trọ, tiền ăn tới tiền đi chơi hàng tháng của sinh viên
Xem mẫu
- 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
LỚ P : ECO 251D
SVTH :
1.Lê Thị Điểm : 172348319
2.Lê Thị Nga : 172348386
3.Trần Thị Mỹ Linh : 172348366
4.Nguyễn Thị Thùy Loan : 172348370
5.Phạm Thị Thu Trang : 172348454
6.Võ Thị Trang : 172359038
7.Nguyễn Thị Ngọc Bích Trâm : 172348449
8.Đào Trần Khánh Vân : 172348478
Đà Nẵng, tháng 5 năm 2013
- MỤC LỤC
Mục lục..................................................................................................................1
Nội dung chính:
I.Vấn đề nghiên cứu....................................................................................2
II.Bộ số liệu..................................................................................................2
III.Mô hình hồi quy – Kiểm định và khắc phục mô hình.....................3
A.Mô hình hồi quy....................................................................................3
1.Mô hình tổng quát...........................................................................3
2.Giải thích các biến..........................................................................3
3. Tiến hành xây dựng mô hình.........................................................3
3.1.Mô hình gốc...........................................................................3
3.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy.....................5
3.3.Sự ảnh hưởng của các biến độc lập vào biến phụ thuộc 5
3.4 Mô hình sau khi loại bỏ các biến không cần thiết.............6
B. Kiểm định và khắc phục mô hình
1.Kiểm định đa cộng tuyến...............................................................7
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 sự ảnh hưởng của tiền chu cấp, tiền trọ ,tiền ăn, giới tính và tình tr ạng
quan hệ tình cảm tới tiền đi chơi hàng tháng của sinh viên đại học ( tại khoa quản tr ị
kinh doanh- đại học Duy Tân )
II. Bộ số liệu :
Y X1 X2 X3 D1 D2
200000 800000 0 400000 0 0
1000000 2500000 0 400000 0 1
500000 2000000 400000 800000 0 1
300000 2500000 1000000 900000 0 0
350000 3000000 1500000 1000000 0 0
200000 2000000 0 1000000 0 0
500000 3000000 550000 1000000 0 1
100000 1200000 400000 700000 0 0
200000 1500000 400000 800000 0 0
200000 2000000 600000 1000000 1 0
150000 700000 0 400000 1 0
100000 800000 0 400000 0 0
100000 2000000 700000 1000000 0 0
200000 2000000 300000 500000 0 0
200000 1200000 0 600000 0 0
200000 1000000 0 600000 1 0
300000 2500000 700000 900000 0 1
200000 1800000 500000 800000 0 0
600000 2000000 400000 400000 1 1
700000 2000000 400000 500000 1 1
300000 2000000 450000 800000 0 0
400000 1500000 0 500000 1 0
600000 2500000 600000 1000000 0 1
III. Mô hình hồi quy – Kiểm định và
khắc phục mô hình:
- A. Mô hình hồi quy:
1. Mô hình tổng quát :
Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3 + C(5)*D1 + C(6)*D2 + e1
2. Giải thích các biến :
.Biến phụ thuộc :
Y : tiền đi chơi của sinh viên ( Đvt : đồng / tháng)
Biến độc lập :
• Biến định lượng :
Kì vọng
Tên Diễn giải Đơn vị tính Ý nghĩa kinh tế
dấu
Tiền ba mẹ Tiền ba mẹ chu cấp càng nhiều thì
X1 đồng/tháng +
chu cấp tiền đi chơi càng nhiều
Tiền ở trọ càng ít thì tiền đi chơi
X2 Tiền ở trọ đồng/tháng -
càng nhiều
Tiền ăn càng ít thì tiền đi chơi càng
X3 Tiền ăn đồng/tháng -
nhiều.
• Biến định tính :
Kì vọng
Lựa chọn
Tên Diễn giải dấu Ý nghĩa kinh tế
0 1
Giới tính có thể hoặc không
D1 Giới tính Nữ Nam +/- thể làm tăng ( giảm) tiền đi
chơi.
Tình cảm Tình cảm có thể làm tăng hoặc
D2 Không Có -/+
( người yêu) giảm tiền đi chơi.
3. 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 được kết quả
sau:
Mô hình 1
Dependent
Method: Least
Date: 05/26/13
Sample: 1 23
Included
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 120274.2 102517.0 1.173213 0.2569
X1 0.271731 0.067827 4.006236 0.0009
- X2 -0.146192 0.095897 -1.524471 0.1458
X3 -0.433499 0.140563 -3.084020 0.0067
D1 51924.81 53626.45 0.968269 0.3465
D2 197719.8 65891.02 3.000710 0.0080
R-squared 0.838684 Mean dependent 330434.8
Adjusted R- 0.791238 S.D. dependent 226002.4
S.E. of regression 103261.5 Akaike info 26.14738
Sum squared resid 1.81E+11 Schwarz 26.44359
Log likelihood -294.6948 Hannan-Quinn 26.22187
F-statistic 17.67665 Durbin-Watson 1.636138
Prob(F-statistic) 0.000003
Từ mô hình1 ta có :
B1 = 120274.2 : 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 120274,2 đồng.
B2= 0.271731 : Khi tiền chu cấp tăng (giảm) 1 đơn vị thì chi tiêu cho việc đi chơi 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 của sinh 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 của sinh viên
sẽ giảm( tăng) 0.433499 đơn vị.
B5= 51924.81: Vấn đề chi tiêu cho việc đi chơi của sinh viên nữ và sinh viên nam chênh
lệch nhau 51924.81 đồng
B6= 197719.8 : Vấn đề chi tiêu cho việc đi chơi giữa sinh viên có người yêu và đang độc
thân là 197719.8 đồng.
Và hàm hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế như 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, 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 =120274.2 > 0, B2= 0.271731 > 0 => phù hợp với lý thuyết kinh tế
B3 = -0.146192
- Fα(k-1,n-k) = F0.05(3,19) = 2,11
Ta thấy Fo = 17,67665 > 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 thì mô hình hồi qui trên là phù hợp.
3.3 Sự ảnh hưởng của biến độc lập vào biến phụ thuộc :
Kiểm định sự phù hợp của các biến độc lập trong 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 ra biến X2 không ảnh hưởng đến biến phụ
thuộc Y.
+ Giá trị p ứng với biến D1=0.3465 >0.05, suy ra biến D1 không ảnh hưởng đến biến phụ
thuộc Y
Ta thấy :P_value của các biến X1, X3, và D2 < 0,05 => biến X1, X3, và D2 ảnh hưởng đến
biến phụ thuộc Y
Kiểm định các 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 2 0.2217
Null Hypothesis
Summary:
- Normalized Restriction
(= 0) Value Std. Err.
C(3) -0.146192 0.095897
C(5) 51924.81 53626.45
Restrictions are linear in coefficients.
Loại bỏ biến khỏi mô hình : X2 và D1
Như vậy các yếu tố về tiền trọ và giới tính ( Nữ hay Nam ) không ảnh hưởng đến
tiền đi chơi hằng tháng của sinh viên .
3.4. Mô hình sau khi loại bỏ các 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 2
Dependent
Method: Least
Date: 05/27/13
Sample: 1 23
Included
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 241999.7 75933.89 3.186979 0.0049
X1 0.206420 0.056605 3.646680 0.0017
X3 -0.512185 0.136510 -3.751986 0.0013
D2 237285.8 63320.96 3.747350 0.0014
R-squared 0.810090 Mean dependent 330434.8
Adjusted R- 0.780105 S.D. dependent 226002.4
S.E. of regression 105979.3 Akaike info 26.13665
Sum squared resid 2.13E+11 Schwarz 26.33412
Log likelihood -296.5714 Hannan-Quinn 26.18631
F-statistic 27.01587 Durbin-Watson 1.770299
Prob(F-statistic) 0.000000
- Ý nghĩa :
- B1= 241999.7 : Tiền chi tiêu cho việc đi chơi của một sinh viên độc thân hàng
tháng khi không có sự trợ cấp của gia đình và không chi tiêu cho việc ăn uống là 241999.7
- B2=0.206420: Tiền trợ cấp của gia đình tăng (giảm) 1 đơn vị thì chi tiêu cho 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=237285.8 : Tiền chi cho việc đi chơi của sinh viên độc thân và sinh viên đang
có người yêu chênh lệch nhau 237285.8 đồng
B. Kiểm định và khắc phục:
1. Kiểm định đa cộng tuyến:
Dependent
Method: Least
Date: 05/27/13
Sample: 1 23
Included
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 390326.7 286983.7 1.360101 0.1889
X3 1.732875 0.375043 4.620475 0.0002
D2 729048.4 189718.5 3.842791 0.0010
R-squared 0.644392 Mean 1847826.
Adjusted R- 0.608831 S.D. dependent 669375.3
S.E. of regression 418650.9 Akaike info 28.84857
Sum squared resid 3.51E+12 Schwarz 28.99668
Log likelihood -328.7586 Hannan-Quinn 28.88582
F-statistic 18.12082 Durbin-Watson 2.112635
Prob(F-statistic) 0.000032
KĐGT: H0 : R2 = 0
H1 : R2 # 0
- Từ mô hình 3 ta có Fst = 18,12082
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 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.
Dependent
Method: Least
Date: 05/27/13
Sample: 1 23
Included
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 0.219698 0.061001 3.601540 0.0017
C 307079.2 119584.8 2.567878 0.0179
R-squared 0.381827 Mean dependent 713043.5
Adjusted R-squared 0.352391 S.D. dependent 237992.3
S.E. of regression 191522.3 Akaike info 27.24634
Sum squared resid 7.70E+11 Schwarz 27.34508
Log likelihood -311.3329 Hannan-Quinn 27.27117
F-statistic 12.97109 Durbin-Watson 1.909111
Prob(F-statistic) 0.001677
- KĐGT: H0 : R2 = 0
H1 : R2 # 0
Từ mô hình 3 ta có Fst = 12,97109
F(α,k-1,n-k)= F(0.05 ;1,21)=4.325
Ta thấy Fst = 12,97109> F(α,k-1,n-k)= 4.325 => bác bỏ H0 , chấp nhận H1.
vậy mô hình tồn tại đa cộng tuyến giữa biến X1 và 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 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
Method: Least
Date: 05/27/13
Sample: 1 23
Included
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 -0.154486 0.120649 -1.280453 0.2150
D2 387775.9 61031.39 6.353712 0.0000
C 322570.9 92321.07 3.494012 0.0023
R-squared 0.677171Mean dependent 330434.8
Adjusted R- 0.644888S.D. dependent 226002.4
S.E. of regression 134677.7Akaike info 26.58026
Sum squared resid 3.63E+11Schwarz criterion 26.72837
Log likelihood -302.6730Hannan-Quinn 26.61751
F-statistic 20.97615Durbin-Watson 1.797767
Prob(F-statistic) 0.000012
Kiểm định đa cộng tuyến của mô hình mới :
Dependent
Method: Least
Date: 05/27/13
Sample: 1 23
Included
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D2 1785.714 110386.7 0.016177 0.9872
C 712500.0 60897.83 11.69992 0.0000
R-squared 0.000012Mean dependent 713043.5
Adjusted R- -0.047606S.D. dependent 237992.3
S.E. of regression 243591.3Akaike info 27.72731
Sum squared resid 1.25E+12Schwarz criterion 27.82605
Log likelihood -316.8641Hannan-Quinn 27.75215
F-statistic 0.000262Durbin-Watson 1.603921
Prob(F-statistic) 0.987246
Ta có : KĐGT: H0 : R2 = 0
- H1 : R2 # 0
Từ mô hình 3 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 tại đa cộng tuyến.
2. Kiểm định tự tương quan:
Breusch-Godfrey
F-statistic 0.162232 Prob. F(1,18) 0.6919
Obs*R-squared 0.205445 Prob. Chi- 0.6504
Test Equation:
Dependent
Method: Least
Date: 05/27/13
Sample: 1 23
Included
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7167.509 79678.02 0.089956 0.9293
X1 0.002206 0.058154 0.037927 0.9702
X3 -0.010798 0.142174 -0.075952 0.9403
D2 -9842.747 69221.80 -0.142191 0.8885
RESID(-1) 0.107818 0.267683 0.402781 0.6919
R-squared 0.008932 Mean -1.01E-11
Adjusted R- -0.211305 S.D. dependent 98488.71
S.E. of regression 108396.0 Akaike info 26.21463
Sum squared resid 2.11E+11 Schwarz 26.46148
Log likelihood -296.4682 Hannan-Quinn 26.27671
F-statistic 0.040558 Durbin-Watson 1.961459
Prob(F-statistic) 0.996577
Ta thấy P_value = 0.6504> 0,05 => không có sự tự tương quan trong mô hình.
3. Kiểm định phương sai thay đổi :
Heteroskedasticit
- F-statistic 2.736336 Prob. F(8,14) 0.0477
Obs*R-squared 14.02831 Prob. Chi- 0.0810
Scaled explained 12.40172 Prob. Chi- 0.1342
Test Equation:
Dependent
Method: Least
Date: 05/27/13
Sample: 1 23
Included
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -5.66E+09 3.53E+10 -0.160314 0.8749
X1 54514.88 30285.08 1.800057 0.0934
X1^2 0.015664 0.018181 0.861569 0.4034
X1*X3 -0.135988 0.073643 -1.846584 0.0861
X1*D2 -7451.865 28784.11 -0.258888 0.7995
X3 -80087.22 125092.0 -0.640227 0.5324
X3^2 0.187109 0.119298 1.568420 0.1391
X3*D2 126326.1 59065.83 2.138734 0.0506
D2 -7.98E+10 4.21E+10 -1.896279 0.0788
R-squared 0.609927 Mean 9.28E+09
Adjusted R- 0.387028 S.D. dependent 1.53E+10
S.E. of regression 1.20E+10 Akaike info 49.53297
Sum squared 2.00E+21 Schwarz 49.97729
Log likelihood -560.6291 Hannan-Quinn 49.64471
F-statistic 2.736336 Durbin-Watson 1.929689
Prob(F-statistic) 0.047744
Nhận thấy P_value =0.0810 > 0,05 nên không có phương sai thay đổi trong 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 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 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
nguon tai.lieu . vn