Bài tiểu luận kinh tế lượng gretl những nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu đi lại bằng xe bus của người dân

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
=====000=====

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Đề Tài

NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
NHU CẦU ĐI LẠI BẰNG XE BUS CỦA NGƯỜI DÂN
Giảng viên hướng dẫn: Th. S Nguyễn Thúy Quỳnh
Lớp tín chỉ: KTE309.2
Người thực hiện: Kiều Ngọc Ánh – 1611120016
Nguyễn Thị Dịu – 1611120023
Nguyễn Thị Hoàn – 1611120014

HÀ NỘI – THÁNG 5 NĂM 2018


MỤC LỤC

MỞ ĐẦU
1.CƠ SỞ LÍ THUYẾT
1.1. Mối quan hệ giữa cầu hàng hóa và giá cả thị trường

1
3

1.2. Hàm cầu Marshall.

3

1.3. Lý thuyết về hành vi người tiêu dùng

4

2. XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1. Phương pháp luận của nghiên cứu.

4
4

2.2. Xây dựng mơ hình.

4

2.3. Giải thích biến.

5

2.4. Mơ tả số liệu.

6

2.5. Nhận xét về sự tương quan giữa các biến.

7

3. ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ
3.1. Ước lượng mơ hình.

7

7

3.1.1. Kết quả ước lượng mơ hình.

7

3.1.2. Giải thích kết quả và ý nghĩa các chỉ số

9

3.1.3. Mức độ phù hợp của mơ hình.

9

3.2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mơ hình.

3.2.1. Kiểm định bỏ sót biến.

9
9

3.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến.

10

3.2.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi.

11

3.2.4. Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên.

13

3.3. Kiểm định giả thiết.

13

3.3.1. Kiểm định hệ số hồi quy.

13

3.3.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình.

16

KẾT LUẬN
TÀI LIỆU THAM KHẢO

17.
18
DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1. Giải thích các biến trong mơ hình.
Bảng 2.2. Mơ tả thống kê của các biến.

5
6

Bảng 2.3. Mô tả tương quan giữa các biến.

Bảng 3.1. Giải thích kết quả và ý nghĩa các hệ số hồi quy.

6
9

DANH MỤC HÌNH
Hình 3.1. Kết quả mơ hình hồi quy bằng phương pháp OLS
Hình 3.2. Kết quả chạy kiểm định RESET.
Hình 3.3. Kiểm định Collinearity Test.
Hình 3.4. Kết quả kiểm định White’s Test.
Hình 3.5. Kết quả kiểm định Normality of residual.
Hình 3.6. Ước lượng t của hệ số hồi quy.

8
10
11
12
13
14



MỞ ĐẦU
Tính cấp thiết của đề tài
Phương tiện giao thơng là thứ góp mặt trong đời sống hàng ngày của mỗi chúng ta,
và là nhu cầu thiết yếu để giúp con người di chuyển nhanh chóng, thuận tiện và dễ dàng
hơn. Cuộc sống càng hiện đại kéo theo sự phát triển tiến bộ của phương tiện giao thơng,
con người có sự lựa chọn đa dạng hơn từ xe đạp, xe đạp điện, xe máy, đến otơ, xe bus…
trong đó sự ra đời của phương tiện giao thông công cộng mà điển hình là xe bus đã góp
phần quan trọng vào việc đáp ứng nhu cầu đi lại của học sinh, sinh viên và những người

có thu nhập thấp. Hơn nữa với sự tăng vọt của dân số, việc đi xe bus cũng góp phần giải
quyết nạn kẹt xe và bảo vệ mơi trường.
Hiện nay chính phủ ngày càng đề cao và khuyến khích người dân tích cực sử dụng
phương tiện công cộng và hạn chế sử dụng các phương tiện cá nhân như xe máy, ơtơ, với
mong muốn góp phần tích cực trong việc bảo vệ mơi trường và giảm thiểu tình hình tắc
nghẽn giao thơng đơ thị. Hơn thế nữa, việc sử dụng xe bus còn giúp đảm bảo an tồn khi
tham gia giao thơng, tránh những tai nạn đau thương khơng đáng có. Nhận thấy những tác
động tích cực đến từ việc sử dụng phương tiện xe bus của người dân, chúng ta cần có
những biện pháp cụ thể để gia tăng số lượng sử dụng xe bus mỗi ngày. Chính vì thế nhóm
chúng em đã lựa chọn để tài “Phân tích sự ảnh hưởng của một số nhân tố đến nhu cầu
đi lại bằng xe bus của người dân”. Thơng qua việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến
nhu cầu sử dụng xe bus của người dân, ta sẽ xác định được đâu là những yếu tố có ảnh
hưởng và tác động của chúng như thế nào. Từ đó có thể đề ra những biện pháp hữu ích
nhất cho việc nâng cao hiệu quả sử dụng xe bus.
Dù đã cố gắng hết sức để hoàn thành nghiên cứu một cách tốt nhất, song do hạn chế
về mặt thời gian và cịn ít kinh nghiệm nên bài làm của chúng em vẫn cịn nhiều thiếu sót.
Kính mong cơ xem xét, góp ý để giúp chúng em hồn thành nghiên cứu ở mức tốt hơn.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu là từ bộ số liệu đã có chúng ta đi xây dựng mơ hình hồi quy
tốt nhất và sau đó phân tích các ảnh hưởng của các yếu tố: Thu nhập ( Income), Giá cả
(Fare), Quy mô dân số (Pop), Giá xăng dầu (Gas Price) đến nhu cầu đi lại bằng xe
bus(Bus Travel).
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: ảnh hưởng của thu nhập, giá cả, quy mô dân số và giá xăng dầu
lên nhu cầu đi lại bằng xe bus.


Phạm vi nghiên cứu: chỉ nghiên cứu ảnh hưởng của bốn yếu tố thu nhập, giá cả, quy
mô dân số và giá xăng dầu.
Bố cục bài tiểu luận

Bên cạnh các phần yêu cầu như lời mở đầu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo,
phần nội dung chính của tiểu luận được chia làm ba phần:
Chương I : Cơ sở lý thuyết
Chương II : Xây dựng mơ hình nghiên cứu
Chương III : Ước lượng, kiểm định mơ hình và suy diễn thống kê


1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1. Mối quan hệ giữa cầu hàng hóa và giá cả thị trường
Mối quan hệ giữa cầu hàng hóa và giá cả thị trường
Theo lý thuyết kinh tế, cầu của một hàng hóa dịch vụ là số lượng của hàng hóa và
dịch vụ đó mà người tiêu dùng sẵn lòng mua tương ứng với các mức giá khác nhau
trong một khoảng thời gian xác định.
Nhóm đã tiến hành nghiên cứu sự phụ thuộc của nhu cầu sử dụng xe bus với bốn yếu
tố sau: Thu nhập (Income), Giá cả (Fare), Quy mô dân số (Pop), Giá xăng dầu (Gas
Price). Trong đó:
•Income - Thu nhập của người dân: Theo lý thuyết thì thu nhập có thể tỷ lệ thuận hoặc
tỷ lệ nghịch với lượng cầu về hàng hóa tùy theo hàng hóa đó là hàng hóa thong
thường hay hàng hóa thấp cấp. Nếu là hàng hóa thơng thường thì thu nhập tăng cầu
tăng, nếu là hàng hóa thấp cấp thì thu nhập tăng cầu giảm. Xe bus là hàng hóa thứ cấp,
khi thu nhập càng tăng sẽ kéo theo sự giảm nhu cầu sử dụng xe bus, chuyển sang sử
dụng phương tiện khác. Do đó cầu về xe bus và thu nhập của người dân có mối tương
quan nghịch.
• Fare - Giá vé: Theo lý thuyết thì khi giá cả của hàng hóa tăng lên (trong điều kiện
các yếu tố khác khơng đổi) thì lượng cầu hàng hóa đó sẽ giảm xuống. Vậy khi giá vé
xe bus tăng lên nó sẽ làm giảm nhu cầu sử dụng xe bus của người dân và ngược lại,
khi các yếu tố khác khơng đổi.
• Gas Price - Giá cả của các loại hàng hóa có liên quan (hàng hóa thay thế và hàng
hóa bổ sung): Giá cả của hàng hóa thay thế tăng dẫn đến lượng cầu của hàng hóa thay
thế giảm dẫn đến lượng cầu của hàng hóa đang xét sẽ tăng và ngược lại. Trong bài

nghiên cứu này, những phương tiện giao thông thay thế cho xe bus là ơ tơ, xe máy, …
chi phí của những phương tiện này là xăng ( Gas Price) nên nếu giá xăng tăng thì nhu
cầu sử dụng xe bus sẽ tăng lên.
• POP - Dân số: nghiên cứu cụ thể trong bài này là quy mô dân số POP. Quy mô dân
số tỷ lệ thuận với lượng cầu về hàng hóa, dân số tăng => nhu cầu sử dụng xe bus tăng.
1.2. Hàm cầu Marshall
Về mặt cơng thức tốn, hàm cầu Marshall có thể được biểu diễn như sau:
X = X(PX,PY,M)
Trong đó:


X là lượng cầu về một mặt hàng (Nhu cầu sử dụng xe bus)
PX là giá của mặt hàng đó (giá vé Fare), PY là giá của các mặt hàng khác (Giá xăng
Gasprice)
M là thu nhập của người mua (Income)
Giá cả của các mặt hàng khác và thu nhập được xem là biến ngoại sinh
1.3. Lý thuyết về hành vi người tiêu dùng
Lý thuyết về hành vi người tiêu dùng
Theo lý thuyết này, các nhân tố ảnh hưởng đến cầu về một hàng hóa gồm 2 loại: các
nhân tố bên trong (biến nội sinh) và các nhân tố bên ngoài (biến ngoại sinh).
− Biến nội sinh gồm có: Giá cả chính hàng hóa đó.
− Biến ngoại sinh gồm có:
• Giá cả hàng hóa thay thế
• Thu nhập của người tiêu dùng
• Quy mơ thị trường
• Ngồi ra cịn một số nhân tố khác không xét đến trong nghiên cứu này.
2. XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1. Phương pháp luận của nghiên cứu
Để kiểm định sự tác động của bốn yếu tố là Thu nhập (Income), Giá cả (Fare), Quy
mô dân số (Pop), Giá xăng dầu (Gasprice) lên nhu cầu sử dụng xe bus của người dân,

nhóm chúng em đi xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính và sử dụng phương pháp
bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Lquares - OLS). Chúng em sử dụng bộ số
liệu gồm 40 quan sát trong phần mềm Gretl – datafiles – Ramanathan – data4-4:
Demand for bus travel and determinants. Chúng em sử dụng phần mềm gretl để phân
tích, kiểm tra số liệu, từ đó rút ra các kết luận cho bài nghiên cứu.
2.2. Xây dựng mơ hình
Mơ hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên:


BUSTRAVL= β1 + β2FARE+ β3GASPRICE + β4INCOME + β5POP + ui
Mô hinhhh̀ hồi quy mẫu:
BUSTRAVL = + FARE+ GASPRICE + INCOME + POP
2.3. Giải thích biến

Bảng 2.1. Giải thích các biến trong mơ hình
2.4. Mơ tả số liệu


Bộ số liệu được lấy ở kho dữ liệu Ramanathan data 4-4, Gretl.
Mô tả thống kê cho các biến được thể hiện ở trong bảng dưới đây:
(Nguồn: Tác giả tự tính tốn dựa trên số liệu phần 4-4 Ramanathan trong Gretl)

Bảng 2.2. Mô tả thống kê của các biến
Bên cạnh đó, sử dụng phần mềm Gretl, mơ tả tương quan giữa các biến BUSTRAVL,
FARE, GASPRICE, INCOME và POP được thể hiện trong bảng 2.3 dưới đây:
(Nguồn: Tác giả tự tính toán dựa trên số liệu phần 4-4 Ramanathan trong Gretl)

Bảng 2.3. Mô tả tương quan giữa các biến

2.5. Nhận xét về sự tương quan giữa các biến
• Hệ số tương quan giữa “FARE” và “BUSTRAVL” là -0.048, mức độ tương quan khá
thấp, và ngược chiều.
Kì vọng dấu là âm và giá vé bus không ảnh hưởng nhiề u tới lượng cầu đi lại bằng xe
bus…
• Hệ số tương quan giữa “GASPRICE” và BUSTRAVL” là 0.3787, tương quan ở mức t
rung bình, và cùng chiều.
Kì vọng dấu là dương và giá xăng ảnh hưởng trung bình tới lượng cầu đi bus.
• Hệ số tương quan giữa “INCOME” và “BUSTRAVL” là 0.2287, mức độ tương quan ở
mức trung bình và cùng chiều.
Kì vọng dấu là dương và Thu nhập có ảnh hưởng trung bình tới lượng cầu đi bus.
• Hệ số tương quan giữa “POP” và “BUSTRAVL” là 0.9313, mức độ tương quan lớn và
cùng chiều.
Kì vọng dấu ̂ là dương và Dân số ở thành phố ảnh hưởng rất lớ n tới lượng cầu đi lại bằng
xe bus.
• Ngồi ra, Từ bảng ta thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập là đều nhỏ hơn 0.8
nên khơng có tương quan cao giữa các biến độc lập
Kỳ vọng mơ hình ít có khả năng xảy ra vấn đề đa cộng tuyến.
3. ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ
3.1. Ước lượng mơ hình
3.1.1. Kết quả ước lượng mơ hình
Sử dụng phần mềm Gretl, hồi quy mơ hình bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất
OLS, ta được kết quả như sau: Phương pháp bình phương tối thiểu OLS, sử dụng quan
sát 1-40
Biến phụ thuộc: BUSTRAVL


Ước lượng

Sai số

chuẩn

p-value

const

-647.61

Sai số
chuẩn
4285.83

FARE

-1088.59

-0.11992

1.83284

GASPRIC
E
INCOME

2810.85

496.61

2852.16

0.0701137

0.123517

-0.3873

-1.3041

1.5027

-1.7104

14.8388

POP

0.70089

0.20072

0.14190

0.09605

2.905986

BUSTRAVL = 0.0688 > α =0.05
Nên: Không bác bỏ Ho
KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình ban đầu khơng bỏ sót biến.
3.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến

➢ Nguyên nhân dẫn đến đa cộng tuyến:
- Do phương pháp thu thập số liệu, mẫu không đặc trưng cho tổng thể
- Bản chất của các biến kinh tế xã hội: luôn tự ngầm chứa các hiện tượng đa cộng
tuyến
- Số quan sát nhỏ hơn số tham số: các biến số biểu diễn được qua nhau
➢ Dấu hiệu nhận biết đa cộng tuyến:
a)Dấu hiệu 1: Dựa vào R cao và giá trị thống kê t-ratio thấp
Dựa vào hình 3.1 (trang 8), ta có thể thấy các giá trị của t thấp vì hầu hết nhỏ hơn 2 ( trừ t
– ratio của POP là lớn hơn 2) và R = 0.887273 > 0.8.
Kết luận 1: Mơ hình có thể mắc đa cộng tuyến
b) Dấu hiệu 2: Xét hệ số tương quan giữa các biến độc lập
Theo lý thuyết thì nếu hệ số tương quan riêng giữa các biến độc lập >0.8 thì có đa cộng
tuyến.
Nhìn vào bảng 2.3 (trang 6), ta có hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn


0.8, nên khơng có tương quan cao giữa các biến độc lập.
Kết luận 2: Mơ hình khơng mắc đa cộng tuyến
c) Dấu hiệu 3: Thừa số tăng phương sai VIF
✓ VIF(Fare)=1.010
✓ VIF(Gasprice) = 1.123
✓ VIF(Pop) = 1.239
✓ VIF(Income) = 1.136
VIF(j) < 10
Kết luận 3: Mơ hình khơng có Đa cộng tuyến
Hình 3.3. Kiểm định Collinearity Test
Nguồn: Nhóm tác giả tự tính tốn với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl
KẾT LUẬN: Dựa vào 3 dấu hiệu nhận biết ở trên, có nhiều dấu hiệu cho thấy mơ hình
khơng mắc đa cộng tuyến nên ta kết luận Mơ Hình ước lượng ban đầu không mắc Đa
cộng tuyến với mức ý nghĩa 5%.

3.2.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
➢ Lý thuyết
- Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng mỗi sai số ngẫu nhiên u i có một phương sai
riêng: var (ui) = σi
- Nguyên nhân: do bản chất mối quan hệ kinh tế, do kỹ thuật thu thập số liệu khơng đồng
đều nên số liệu có chất lượng khác nhau; do hành vi của con người trong các hoạt động
ngày càng hoàn thiện; hay do dạng hàm sai cũng có thể dẫn đến phương sai sai số thay
đổi.
- Hậu quả:
• Các ước lượng OLS khơng cịn tính chất BLUE
• Các dự báo cũng sẽ khơng hiệu quả
• Việc sử dụng thống kê t và F để kiểm định khơng cịn đáng tin cậy nữa.
➢ Nhận dạng
Để nhận biết mơ hình có mắc bệnh phương sai sai số thay đổi hay khơng, ta có thể dùng
phương pháp định tính hoặc phương pháp định lượng.


• Phương pháp định lượng Kiểm định White:
Xét cặp giả thuyết {Ho: βi = 0 (phương sai sai số đồng nhất)
H1: βi ≠ 0 (phương sai sai số thay đổi)
Hình 3.4. Kết quả kiểm định White’s Test
Chạy kiểm định White’s Test trên phần mềm Gretl , ta có kết quả p-value = 0.525971 >
0.05
=> Không bác bỏ H0
KẾT LUẬN: Phương sai sai số không thay đổi với mức ý nghĩa 5%.
3.2.4. Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên
Hình 3.5. Kết quả kiểm định Normality of residual
Nguồn: Nhóm tác giả tự tính tốn với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl
Xét cặp giả thuyết: {Ho:
Nhiễu phân phối chuẩn

H1: Nhiễu không phân phối chuẩn
Ta tiến hành kiểm định Normality of residual trên phần mềm Gretl
Dựa vào số liệu trong hình 3.5 ở trên, ta có thể thấy:
giá trị p – value = 0.844128 > 0.05
=> Không Bác bỏ H0
KẾT LUẬN: Mơ hình có phân phối của nhiễu chuẩn với mức ý nghĩa 5%.
3.3. Kiểm định giả thiết
3.3.1. Kiểm định hệ số hồi quy
Để kiểm định ý nghĩa thống kê của các biến độc lập ta xem xét hệ số hồi quy của các biến
độc lập có khác 0 hay không.
Ho: βi = 0
Sử dụng cặp giả thiết:
{ H1: βi ≠ 0 Có 3 cách
kiểm tra là :
• Sử dụng khoảng tin cậy


• Sử dụng kiểm định t
• Sử dụng giá trị p-value
➢ Khoảng tin cậy
Với mức ý nghĩa α=0,05, khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy là:
(n – k) ;
(n – k) )
̂ ̂
( βi – Se(βi). tα/2
βi + Se(βi).tα/2
Trong đó:
̂ ̂
– : hệ số ước lượng.
βi – Se( ): sai số tiêu chuẩn của hệ số ước lượng.

βi – tα/2(n – k): giá trị tới hạn mức ý nghĩa α bậc tự do (n – k).
Nếu giá trị so sánh 0 không thuộc khoảng tin cậy, ta bác bỏ H0, biến đó có ý nghĩa thống
kê.
Áp dụng cho các hệ số:
Hình 3.6. Ước lượng t của hệ số hồi quy
Từ hình 3.6 ta thấy:
- Khoảng tin cậy 95% của các biến FARE, GASPRICE và INCOME đều chứa giá trị 0,
từ đó khơng bác bỏ giả thiết H0, các biến này khơng có ý nghĩa thống kê.
- Khoảng tin cậy 95% của biến POP không chứa giá trị 0, từ đó bác bỏ Ho, chứng tỏ biến
POP có ý nghĩa thống kê đối với cầu đi lại bằng xe bus.
➢ Kiểm định t
Thống kê t sử dụng cho cặp giả thiết trên là: tqs
= βi Se(βi) Miền bác bỏ H0: |tqs| > |tα/2(n – k)| =
|t0.025(40)| ≈ 2.021
Nếu giá trị tqs thuộc miền bác bỏ, ta bác bỏ H0, biến đó có ý nghĩa thống kê
Áp dụng cho các hệ số:


Biến
FARE
GASPRICE
INCOME
POP

Thống
kê t
-1,304
1,503
-1,710
14,84

Giá trị thống kê t của các biến FARE, GASPRICE, INCOME đều khơng thuộc miền bác
bỏ, từ đó khơng bác bỏ Ho, các biến này khơng có ý nghĩa thống kê. Giá trị thống kê của
biến POP thuộc miền bác bỏ, từ đó bác bỏ Ho, biến POP có ý
nghĩa thống kê.
➢ Giá trị P–value
Xét giá trị p–value trong kiểm định t
– Nếu p–value nhỏ hơn mức ý nghĩa, ta bác bỏ H0, biến đó có ý nghĩa thống kê.
– Nếu p–value lớn hơn mức ý nghĩa, ta chưa đủ cơ sở để bác bỏ H 0, biến đó có thể
khơng có ý nghĩa thống kê
Áp dụng cho các hệ số:

Biến
FARE
GASPRICE
INCOME
POP

p-value
0,2007
0,1419
0,0961
1,14e016

Giá trị p-value của các biến FARE, GASPRICE, INCOME đều lớn hơn mức ý nghĩa 5%,
nên không bác bỏ Ho, các biến này khơng có ý nghĩa thống kê.
Giá trị p-value của biến POP nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, nên ta bác bỏ Ho, biến POP có ý
nghĩa thống kê.
TỪ KẾT QUẢ TRÊN TA CÓ KẾT LUẬN:
Các biến FARE, GASPRICE và INCOME đều khơng có ý nghĩa thống kê đối với biến

BUSTRAVL. Duy chỉ có biến POP là có ý nghĩa thống kê với biến BUSTRAVL.
Ý nghĩa thống kê của POP: Với các yếu tố khác không đổi, nếu dân số tăng 1000 người
thì cầu đi laị bằng xe bus tăng 1,83284 nghìn người/giờ.
3.3.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
❖ Cặp giả thiết để kiểm định sự phù hợp của mơ hình là


{Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 (mơ hình khơng phù hợp)
❖ Fqs =
Với cặp giả thiết này, sử dụng kiểm định F với giá trị quan sát:
( n là số quan sát, k là số hệ số hồi quy)
❖ So sánh Fqs với Fα(k-1;n-k), ta có:
✓ Nếu Fqs < Fα, thì khơng bác bỏ H0, Mơ hình khơng phù hợp
✓ Nếu Fqs > Fα , thì bác bỏ H0, Mơ hình phù hợp
❖ Dựa theo kết quả chạy mơ hình OLS trên Gretl phần 4.1.1 ta có giá trị:
Bác bỏ H0
Mơ hình phù hợp
KẾT LUẬN : Với mức ý nghĩa 5%, mơ hình hồi quy là phù hợp.


KẾT LUẬN
Dựa trên cơ sở lí thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến sự biến động của biến số Mức độ
giao thông bằng xe bus ở đô thị (Nhu cầu đi lại bằng xe bus của người dân) cũng như các
kết quả nghiên cứu thực nghiệm, bài tiểu luận đã chọn ra các biến: Giá Vé, Giá xăng dầu,
Thu nhập bình qn đầu người, Dân số.
Qua việc chạy mơ hình ta thấy được mối quan hệ gắn bó giữa biến phụ thuộc và các biến
cịn lại trong mơ hình. Theo kết quả nghiên cứu, số lượng cư dân có ảnh hưởng rất lớn
đến nhu cầu sử dụng xe bus làm phương tiện đi lại của người dân. Điều này rất có ý nghĩa
đối với nhà nước trong việc quy hoạch giao thông đô thị, với các doanh nghiệp trong
ngành chun chở bằng xe bus.

Mơ hình kinh tế lượng về "Phân tích sự ảnh hưởng của một số nhân tố đến nhu cầu đi lại
bằng xe bus của người dân" đã lượng hóa các yếu tố để chúng ta có thể có những biện
pháp, chiến lược nhằm quy hoacḥ tốt giao thông đô thị, giảm ùn tắc giao thông, giúp cho
nền kinh tếcónhững chuyển biến mới hiêụ quảhơn. Ngồi ra, mơ hình vẫn cịn nhiều
khiếm khuyết như khơng thể hiện được hết các yếu tố ảnh hưởng: mức độ an tồn, thời
gian chờ xe… để có kết quả chính xác hơn.
Qua đây, nhóm chúng em cũng xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn và giảng dạy nhiệt
tình của cơ Nguyễn Thúy Quỳnh đã tạo điều kiện cho chúng có dịp ̣ tiếp xúc với một đề
tài nghiên cứu khoa học giúp chúng em có thêm nhiều hiểu biết trong việc hoàn thiện các
kỹ năng - kiến thức quan trọng về kinh tế lượng.
Do vốn kiến thức và kĩ năng cịn hạn chế nên bản báo cáo này khơng thể tránh khỏi sai
sót, chúng em rất mong nhận được sự góp ý của cơ để chúng em có thể hồn thiện hơn,
áp dụng tốt hơn trong các công việc sau này.
Chúng em xin chân thành cảm ơn cô!
17


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. PGS.TS. Nguyễn Quang Dong, Giáo trình Bài giảng kinh tế lượng, NXB Giao
thông vận tải, 1998.
2. PGS.TS. Nguyễn Quang Dong, Bài tập Kinh tế lượng, NXB Khoa học kỹ thuật, 1998.
3. PGS.TS. Nguyễn Cao Văn, TS. Trần Thái Ninh, Giáo trình Lý thuyết xác suất và thống
kê toán, NXB Thống kê, 2006.
4. Ph. D Lawrence C Hamilton, Statistics with Stata: Version 10, Cengage Learning, 7
edition, 2008.
5. TS. Hồng Xn Bình, Giáo trình Kinh tế vĩ mơ cơ bản, NXB Khoa học và Kỹ thuật,
2015.
6. PGS.TS. Nguyễn Văn Dần, TS. Đỗ Thị Thục, Giáo trình kinh tế vĩ mô 2,
7. buyt-cua-sinh-vien-dh-555742.html

BẢNG ĐÁNH GIÁ NHĨM
Nguyễn Thị
Hồn
Nguyễn Thị
Hồn
Nguyễn Thị Dịu
Kiều Ngọc Ánh

10
10

Nguyễn Thị
Dịu
10

10

Kiều Ngọc
Ánh
10

ĐT
B
10

10

10
10

THƠNG TIN LIÊN HỆ:
Nếu cịn bất kỳ thắc mắc nào hoặc muốn tìm kiếm thêm nhiều tài liệu luận văn, tiểu luận mới mẻ
khác của Trung tâm Tri Thức Cộng Đồng,
Liên hệ dịch vụ viết tiểu luận thuê: />Hoặc qua SĐT: 0946 88 33 50 hoặc email: để được giúp đỡ nhé!