Sử dụng kinh tế lượng để phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến giá phòng trọ ở khu vực Thủ Đức

ĐỀ TÀI :

SỬ DỤNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG ĐỂ PHÂN TÍCH NHỮNG
NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ PHÒNG TRỌ Ở KHU VỰC THỦ
ĐỨC




Danh sách thành viên trong nhóm:
1.Phí Thị Nga (nhóm trưởng)
2.Vũ Thị Ánh Nguyệt
3.Nguyễn Thị Kim Phượng
4.Trần Hoàng Long
5.Nguyễn Ngọc Tân

MỤC LỤC

PHẦN I: CƠ SỞ LÝ LUẬN 1
1. Vấn đề nghiên cứu 1
2. Lý do chọn đề tài 1
PHẦN II: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH 2
1. Xây dựng mô hình 2
2. Mô tả số liệu 2
3. Phân tích kết quả thực nghiệm 5
4. Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy và đánh giá mức độ phù hợp của
mô hình 6
4.1. Kiểm định hệ số hồi quy riêng 6
4.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình 7
5. Ước lượng khoảng tin cậy của hệ số hồi quy riêng 7
PHẦN III: PHÁT HIỆN VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ
HÌNH HỒI QUY 8
1. Hiện tượng đa cộng tuyến 8
1.1. Phát hiện đa cộng tuyến 8
2. Phương sai thay đổi 9
2.1. Phát hiện phương sai thay đổi 9
3. Tự tương quan 10
3.1. Phát hiện tự tương quan 10
4. Kiểm định các biến bị bỏ sót 11
5. Kiểm định thừa biến 12
5.1. Kiểm định thừa biến X
2

12
5.2. Kiểm định thừa biến X
3
12
5.3. Kiểm định thừa biến X
4
13
5.4. Kiểm định thừa biến D
i
14
6. Kiểm định giả thiết phân phối chuẩn 15
PHẦN IV: KẾT LUẬN 15
1. Từ những kiểm định ở trên rút ra một số kết luận. 15
2. Hạn chế của mô hình. 16
3. Ý nghĩa của mô hình 16
4. Lời cảm ơn 17
Tài liệu tham khảo 17
Phụ lục 18
B
B
á
á
o
o


c
c
á
á

o
o


k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 1 / 21

PHẦN I: CƠ SỞ LÝ LUẬN
1. Vấn đề nghiên cứu
Sử dụng mô hình kinh tế lượng để phân tích những ảnh hưởng của số người,
diện tích, khoảng cách từ phòng tới trường, wifi hay dây mạng tới giá phòng trọ.
2. Lý do chọn đề tài
Ngày nay kinh tế tri thức đã không còn là một vấn đề gì xa lạ và quan điểm
của người dân Việt Nam cũng đã thay đổi rất nhiều. Người ta đã hiểu ra rằng học là
cách tốt nhất để thoát khỏi cái nghèo, để giúp mình và cũng là để giúp quê hương.
Chính vì vậy mà phần lớn các gia đình đều quyết tâm cho con mình được đi học.
Tuy nhiên để làm được điều này thì không hề đơn giản, đặc biệt những gia đình có
con học ở xa nhà. Và một trong những vấn đề đáng lo ngại đối với những học sinh,
sinh viên ở xa nhà là phòng trọ.
Cuộc sống của người dân Việt còn gặp rất nhiều khó khăn trong khi giá
phòng trọ cho sinh viên thì lại tăng khá nhanh. Đã có ai từng đặt ra một dấu “?’ cho
vấn đề giá phòng trọ chưa? Và đã có ai từng tự hỏi rằng những nhân tố nào sẽ ảnh
hưởng đến giá phòng trọ hay nó ảnh hưởng như thế nào? Đó cũng là lý do tại sao
nhóm chúng tôi laị chọn đề tài nghiên cứu về giá phòng trọ của sinh viên. Phạm vi
nghiên cứu là các phòng trọ của sinh viên ở khu vực Thủ Đức.
Để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các nhân tố tới giá phòng trọ, chúng tôi đã
kết hợp lý thuyết kinh tế lượng vào thực tiễn, sử dụng các phần mềm như Excel,
Eviews để từ đó “SỬ DỤNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG ĐỂ PHÂN TÍCH
NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ PHÒNG TRỌ Ở KHU VỰC THỦ
ĐỨC”, và đề xuất một số ý kiến nhằm giúp các bạn có những lựa chọn tốt hơn
trong việc thuê phòng trọ, tạo điều kiện ổn định việc sinh hoạt và học tập.
B
B
á

á
o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l

l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 2 / 21

PHẦN II: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
1. Xây dựng mô hình
Mô hình gồm 4 biến:
- Biến phụ thuộc (Y
i
): giá phòng trọ (triệu đồng /tháng).
- Biến độc lập:
+ X
2i
: Số người .
+ X
3i
: Diện tích phòng trọ (m
2
).
+X
4i
: Khoảng cách từ phòng trọ đến trường (m).

+ D
i
: Phòng có wifi hay mạng sẵn không (internet)
D
i
=1: Có.
D
i
=0: Không.
2. Mô tả số liệu
Nguồn số liệu: Nhóm tự điều tra và thu thập
Bảng số liệu:
Stt
số người
diện tích (m2)
khoảng
cách(m)
internet
giá(triệu/tháng)
1.
6
50
20
1
4
2.
1
15
50
1

1.5
3.
2
14
20
0
1.5
4.
4
30
20
0
2
5.
1
10
30
0
0.85
6.
4
20
50
1
1.8
7.
2
25
50
1

2.2
8.
1
12
100
1
1.2
9.
2
25
100
1
2
10.
8
30
100
1
3
11.
3
30
100
0
1.6
12.
2
14
120
0

1.2
13.
3
12
200
0
1
14.
1
10
200
1
1
B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o


k

k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 3 / 21

Stt
số người

diện tích (m2)
khoảng
cách(m)
internet
giá(triệu/tháng)
15.
1
12
200
1
1.05
16.
2
15
200
0
1.4
17.
4
16
200
0
1.8
18.
4
22
200
1
2
19.

3
50
200
1
2.1
20.
4
60
200
1
3
21.
3
16
250
1
1.5
22.
3
12
300
0
1
23.
1
15
300
1
1.2
24.

4
20
300
0
2
25.
8
80
300
0
4.5
26.
3
15
400
0
1.2
27.
2
16
400
1
2
28.
3
20
400
0
1.5
29.

5
24
400
1
2
30.
3
10
500
0
1
31.
3
12
500
1
1.15
32.
3
12
500
0
0.8
33.
3
14
500
0
1
34.

3
15
500
1
1.5
35.
4
15
500
0
1
36.
4
15
500
1
1.3
37.
5
16
500
0
1.5
38.
4
16
500
1
1.5
39.

3
16
500
0
0.9
40.
1
16
500
0
0.75
41.
3
20
500
1
1.5
42.
4
20
500
0
1.5
43.
5
20.2
500
1
2
44.

3
25
500
1
2
45.
6
36
500
1
2.5
46.
4
40
500
1
3.2
47.
3
100
500
1
3.9
48.
3
12
600
0
1
49.

3
20
600
0
1.5
B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h

t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 4 / 21

Stt
số người
diện tích (m2)
khoảng
cách(m)
internet
giá(triệu/tháng)
50.
3
20

600
1
1.7
51.
3
12
700
1
1.5
52.
6
15
700
0
2
53.
1
15
700
0
1
54.
3
25
700
1
1.6
55.
2
12

800
0
0.85
56.
3
12
800
1
1
57.
2
15
800
0
1
58.
3
16
800
0
1.1
59.
2
16
800
0
1
60.
4
20

800
0
1.4
61.
2
24
800
1
1.5
62.
4
30
900
1
2
63.
2
9.5
1000
1
0.8
64.
1
12
1000
0
0.8
65.
3
12

1000
1
1
66.
2
12
1000
1
1.1
67.
2
13
1000
1
1.3
68.
1
15
1000
0
1.1
69.
2
16
1000
1
1.25
70.
1
20

1000
1
1.2
71.
4
20
1000
1
1.5
72.
8
20
1000
0
1.04
73.
3
20
1000
1
1.5
74.
4
24
1000
0
1.3
75.
5
28

1000
0
1.17
76.
4
30
1000
1
2.8
77.
2
30
1000
1
1.5
78.
4
36
1000
1
3
79.
2
40
1000
1
2
80.
8
40

1000
0
2.4

B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h

t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 5 / 21

3. Phân tích kết quả thực nghiệm
Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews:


Dependent Variable: Y


Method: Least Squares


Date: 04/19/13 Time: 01:12

Sample: 1 80



Included observations: 80












Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.

C
0.459491
0.104125
4.412891
0.0000
X2
0.136510
0.023216
5.880070
0.0000
X3
0.034065
0.002637
12.92052
0.0000
X4
-0.000407
0.000104
-3.891105
0.0002
DI
0.334298
0.071057
4.704659
0.0000

R-squared
0.845194
Mean dependent var
1.612625
Adjusted R-squared
0.836937
S.D. dependent var
0.754654
S.E. of regression
0.304737
Akaike info criterion
0.521726
Sum squared resid
6.964849
Schwarz criterion
0.670603
Log likelihood
-15.86905
Hannan-Quinn criter.
0.581415
F-statistic

102.3691
Durbin-Watson stat
1.952943
Prob(F-statistic)
0.000000














 Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):
Y
i
=β
1
+β
2
X
2i
+β
3

X
3i
+β
4
X
4i
+B
5
D
i
+U
i

 Mô hình hồi quy mẫu (SRF):
Y
i
=

1
+

2
X
2i
+

3
X
3i
+


4
X
4i
+

5
D
i
+e
i

Y
i
=0.459491+0.136510X
2i
+0.034065X
3i
0.000407X
4i
+0.334298D
i
+e
i

 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng:
Đối với 

2
: Trong điều kiện yếu tố diện tích, khoảng cách và internet không đổi , khi số

người tăng lên 1 thì giá phòng trọ tăng 0.136510 triệu đồng / tháng.
Đối với 

3 :
Trong điều kiện các yếu tố số người trong một phòng trọ, khoảng cách từ
phòng trọ tới trường và internet không đổi, khi diện tích phòng trọ tăng lên 1m
2
thì giá
phòng trọ tăng 0.034065 triệu đồng/ tháng.
B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n

n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 6 / 21

Đối với 

4
: Trong điều kiện các yếu tố số người trong một phòng trọ, diện tích phòng trọ
và internet không đổi, khi khoảng cách từ phòng trọ tới trường tăng 1m thì giá phòng trọ
giảm 0.000407 triệu đồng/ tháng.

Đối với 

5
:
- Giá trung bình của phòng trọ khi phòng có wifi, dây mạng sẵn ( D
i
=1)
E(Y
i
/D
i
= 1, X
i
)= 0.459491+0.136510X
2i
+0.034065X
3i
0.000407X
4i
+0.334298
- Giá trung bình của phòng trọ khi phòng không có wifi, dây mạng sẵn( D
i
=0)
E(Y
i
/D
i
=0, X
i
)= 0.459491+0.136510X

2i
+0.034065X
3i
0.000407X
4i
 

5
: chênh lệch giữa giá trung bình của phòng trọ khi phòng có wifi, dây mạng sẵn với
phòng không có wifi, dây mạng sẵn là 0.334298 triệu đồng/ tháng.
 Ý nghĩa của hệ số xác định R
2

R
2
= 0.845194: Các biến trong mô hình giải thích được 84,5194% sự thay đổi của giá
phòng trọ.
4. Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy và đánh giá mức độ phù hợp
của mô hình
Sử dụng phương pháp kiểm định p-value, với mức ý nghĩa 5% dựa vào bảng kết quả chạy
phần mềm Eviews, ta có:
4.1. Kiểm định hệ số hồi quy riêng
- Kiểm định giả thiết: H
0
: 

=0 H
1
: 


0
p-value= 0.0000< 0.05: bác bỏ H
0

Vậy biến X
2
có ảnh hưởng đến biến Y với mức ý nghĩa 5%
- Kiểm định giả thiết: H
0
: 

=0 H
1
: 

 
p-value =0.0000<0.05: bác bỏ H
0

Vậy biến X
3
có ảnh hưởng đến biến Y với mức ý nghĩa 5%
- Kiểm định giả thiết: H
0
: 

=0 H
1
: 


 
p-value =0.0002<0.05: bác bỏ H
0

Vậy biến X
4
có ảnh hưởng đến biến Y với mức ý nghĩa 5%
- Kiểm định giả thiết: H
0
: 

=0 H
1
: 

 
B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o

k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 7 / 21

p-value =0.0000<0.05: bác bỏ H
0
Vậy biến D

có ảnh hưởng đến biến Y với mức ý nghĩa 5%
4.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
- Kiểm định giả thiết: H
0
: R
2
=0 H
1
: R
2
≠ 0
p-value =0.000000<0.05: bác bỏ H
0

Vậy mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5%
5. Ước lượng khoảng tin cậy của hệ số hồi quy riêng
Ta có: 




  

 





  

1.992
+ Khoảng tin cậy của 

:


2
 




  

 

2
)  

<

2
 





  

 

2
)
 0.136510     

     
 0.090264< 

< 0.182756
+ Khoảng tin cậy của 

:


3
 




  

 

3

)  

<

3
 




  

 

3
)
 0.034065  1.992   

     
 0.028812< 

<0.039318
+ Khoảng tin cậy của 

:


4
 





  

 

4
)  

<

4
 




  

 

4
)
 -0.000407  1.992 <

<-0.000407  1.992 
 -0.00061< 

<-0.0002

+ Khoảng tin cậy của 

:


5
 




  

 

5
)  

<

5
 




  

 


5
)
 0.3342981.992 <

<0.3342981.992 
 0.192752< 

<0.475844


B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i

n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 8 / 21

 Ý nghĩa của các khoảng ước lượng
 Đối với 

2
: nếu giữ diện tích phòng trọ, khoảng cách từ phòng trọ tới trường và

yếu tố biến giả không thay đổi, khi số người trong phòng trọ tăng lên 1 người thì
giá phòng trọ trung bình tăng trong khoảng từ 0.090264 đến 0.182756 triệu
đồng/tháng.
 Đối với 

3
: nếu giữ số người trong phòng trọ, khoảng cách từ phòng trọ tới trường
và yếu tố biến giả không thay đổi, khi diện tích phòng trọ tăng lên 1 m
2
thì giá
phòng trọ trung bình tăng trong khoảng từ 0.028812 đến 0.039318 triệu
đồng/tháng.
 Đối với 

4
: nếu giữ số người trong phòng trọ, diện tích phòng trọ và yếu tố biến
giả không thay đổi, khi khoảng cách từ phòng trọ tới trường tăng 1m thì giá phòng
trọ trung bình giảm trong khoảng từ 0.0002 đến 0.00061 triệu đồng/tháng.
 Đối với 

5
: nếu giữ số người trong phòng trọ, diện tích phòng trọ và khoảng cách
từ phòng trọ tới trường không thay đổi, khi phòng có wifi hay dây mạng sẵn
(D
i
=1), giá phòng trọ trung bình tăng trong khoảng từ 0.192752 đến 0.475844 triệu
đồng/tháng.
PHẦN III: PHÁT HIỆN VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ
HÌNH HỒI QUY
1. Hiện tượng đa cộng tuyến

1.1. Phát hiện đa cộng tuyến
Sử dụng sự tương quan giữa các biến giải thích để phát hiện đa cộng tuyến.
Ta có kết quả chạy eviews sau:
Correlation

Y
X2
X3
X4
DI
Y
1.000000
0.556265
0.850207
-0.219756
0.314760
X2
0.556265
1.000000
0.416480
0.015690
-0.088525
B
B
á
á
o
o

c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ

n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 9 / 21

X3
0.850207
0.416480
1.000000
-0.079391
0.186313
X4
-0.219756
0.015690
-0.079391
1.000000
0.029827
DI
0.314760
-0.088525
0.186313
0.029827
1.000000

Kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập, ta thấy các tương quan thấp (r< 0.6), cho
thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
2. Phương sai thay đổi
2.1. Phát hiện phương sai thay đổi

Sử dụng kiểm định white
Kiểm định giả thiết:
H
0
: phương sai không thay đổi
H
1
: phương sai thay đổi

Heteroskedasticity Test: White











F-statistic
2.792481
Prob. F(13,66)
0.0031
Obs*R-squared
28.38823
Prob. Chi-Square(13)
0.0080
Scaled explained SS

41.49694
Prob. Chi-Square(13)
0.0001















Test Equation:



Dependent Variable: RESID^2


Method: Least Squares


Date: 04/24/13 Time: 09:50

Sample: 1 80



Included observations: 80


Collinear test regressors dropped from specification










Variable
Coefficient
Std. Error
T-Statistic
Prob.

C
0.127969
0.146772
0.871885
0.3864
X2
-0.026507
0.053431
-0.496105
0.6215
X2^2
-0.002163
0.005783
-0.374015
0.7096
X2*X3
0.001288
0.001126
1.144152
0.2567
X2*X4
8.32E-05
3.81E-05
2.182249
0.0327
X2*DI

-0.017659
0.031121
-0.567413
0.5724
X3
-0.000994
0.009296
-0.106920
0.9152
X3^2
-6.97E-05
4.46E-05
-1.560988
0.1233
X3*X4
-7.68E-06
5.76E-06
-1.333840
0.1868
X3*DI
0.012111
0.005164
2.345420
0.0220
X4
-0.000246
0.000245
-1.001526
0.3202
X4^2

1.74E-07
1.99E-07
0.874054
0.3853
B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h

t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 10 / 21

X4*DI
5.36E-05
0.000116
0.463915
0.6442
DI
-0.189431
0.114267
-1.657794
0.1021

R-squared
0.354853
Mean dependent var
0.087061
Adjusted R-squared
0.227778
S.D. dependent var
0.159785
S.E. of regression
0.140413
Akaike info criterion
-0.930832
Sum squared resid
1.301240
Schwarz criterion
-0.513978
Log likelihood
51.23329
Hannan-Quinn criter.
-0.763703
F-statistic

2.792481
Durbin-Watson stat
2.250046
Prob(F-statistic)
0.003145














Ta có prob = 0.008 < 0.05 : bác bỏ H
0
: mô hình có phương sai thay đổi
3. Tự tương quan
3.1. Phát hiện tự tương quan
Dùng kiểm định Breusch- Godfrey(BG)
Giả thiết:
H
0
: mô hình không có tự tương quan
H

1
: mô hình có tự tương quan
Kết quả:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:











F-statistic
1.090299
Prob. F(2,73)
0.3415
Obs*R-squared
2.320384
Prob. Chi-Square(2)
0.3134

Test Equation:



Dependent Variable: RESID


Method: Least Squares


Date: 04/24/13 Time: 09:16


Sample: 1 80



Included observations: 80


Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable
Coefficient
Std. Error
T-Statistic
Prob.










C
0.005540
0.104316
0.053106
0.9578
X2

-0.000605
0.023457
-0.025775
0.9795
X3
-0.000156
0.002748
-0.056831
0.9548
X4
-2.23E-06
0.000104
-0.021344
0.9830
DI
0.001445
0.070981
0.020358
0.9838
RESID(-1)
-0.007974
0.120594
-0.066122
0.9475
RESID(-2)
0.170462
0.115734
1.472884
0.1451

R-squared
0.029005
Mean dependent var
9.19E-17
Adjusted R-squared
-0.050803
S.D. dependent var
0.296922
B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o

o


k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 11 / 21

S.E. of regression
0.304371
Akaike info criterion
0.542293
Sum squared resid
6.762835
Schwarz criterion
0.750720
Log likelihood
-14.69170
Hannan-Quinn criter.
0.625857
F-statistic
0.363433
Durbin-Watson stat
1.930252
Prob(F-statistic)
0.899724

Ta có prob =0.3134> 0.05: chấp nhận H
0
=> mô hình không có tự tương quan
4. Kiểm định các biến bị bỏ sót
Dùng kiểm định RESET của Ramsey
Giả thiết:
H
0
: biến không bị bỏ sót
H
1
: biến bị bỏ sót
Kết quả Eviews
Ramsey RESET Test:

F-statistic
0.099872
Prob. F(1,74)
0.7529
Log likelihood ratio
0.107897
Prob. Chi-Square(1)
0.7426















Test Equation:



Dependent Variable: Y

Method: Least Squares


Date: 04/24/13 Time: 09:57


Sample: 1 80



Included observations: 80












Variable
Coefficient
Std. Error
T-Statistic
Prob.

C
0.428341
0.143839
2.977916
0.0039
X2
0.142902
0.030896
4.625246
0.0000
X3
0.037438
0.010997
3.404381
0.0011
X4
-0.000434
0.000136
-3.188636
0.0021
DI
0.347404

0.082645
4.203552
0.0001
FITTED^2
-0.018294
0.057887
-0.316026
0.7529










R-squared
0.845402
Mean dependent var
1.612625
Adjusted R-squared
0.834957
S.D. dependent var
0.754654
S.E. of regression
0.306582
Akaike info criterion
0.545378

Sum squared resid
6.955461
Schwarz criterion
0.724030
Log likelihood
-15.81510
Hannan-Quinn criter.
0.617004
F-statistic
80.93241
Durbin-Watson stat
1.952308
Prob(F-statistic)
0.000000














B
B

á
á
o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế

l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 12 / 21

Ta có F=0.099872 có p- value= 0.7529>0.05: chấp nhận H
0
 mô hình không bị bỏ sót
biến.
5. Kiểm định thừa biến
5.1. Kiểm định thừa biến X
2

H
0
: mô hình thừa biến X
2
H
1
: mô hình không thừa biến X
2
Redundant Variables: X2

F-statistic
34.57523
Prob. F(1,75)
0.0000
Log likelihood ratio
30.32986
Prob. Chi-Square(1)
0.0000

Test Equation:



Dependent Variable: Y


Method: Least Squares


Date: 04/24/13 Time: 10:13


Sample: 1 80



Included observations: 80

Variable
Coefficient
Std. Error
T-Statistic
Prob.










C
0.765661
0.108272
7.071660
0.0000
X3
0.040976
0.002834
14.45945
0.0000

X4
-0.000368
0.000125
-2.935824
0.0044
DI
0.255373
0.083785
3.047962
0.0032










R-squared
0.773828
Mean dependent var
1.612625
Adjusted R-squared
0.764900
S.D. dependent var
0.754654
S.E. of regression
0.365910

Akaike info criterion
0.875850
Sum squared resid
10.17567
Schwarz criterion
0.994951
Log likelihood
-31.03398
Hannan-Quinn criter.
0.923601
F-statistic
86.67562
Durbin-Watson stat
2.102623
Prob(F-statistic)
0.000000

Ta có prob = 0.0000 < 0.05 : bác bỏ H
0
=> mô hình không bị thừa biến X2
5.2. Kiểm định thừa biến X
3

Giả thiết:
H
0
:mô hình thừa biến X
3
H
1
: mô hình không thừa biến X
3

B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o

k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 13 / 21

Redundant Variables: X3












F-statistic
166.9398
Prob. F(1,75)
0.0000
Log likelihood ratio
93.69608
Prob. Chi-Square(1)
0.0000

Test Equation:



Dependent Variable: Y


Method: Least Squares


Date: 04/24/13 Time: 10:30


Sample: 1 80



Included observations: 80

Variable
Coefficient
Std. Error
T-Statistic
Prob.










C
0.736108
0.181811
4.048746
0.0001
X2
0.270221
0.037079

7.287773
0.0000
X4
-0.000549
0.000185
-2.961785
0.0041
DI
0.564427
0.122733
4.598816
0.0000










R-squared
0.500616
Mean dependent var
1.612625
Adjusted R-squared
0.480904
S.D. dependent var
0.754654

S.E. of regression
0.543716
Akaike info criterion
1.667927
Sum squared resid
22.46766
Schwarz criterion
1.787029
Log likelihood
-62.71709
Hannan-Quinn criter.
1.715678
F-statistic
25.39584
Durbin-Watson stat
1.539947
Prob(F-statistic)
0.000000

Ta có prob = 0.0000 < 0.05 : bác bỏ H
0
=> mô hình không bị thừa biến X3.
5.3. Kiểm định thừa biến X
4

H
0
: mô hình thừa biến X
4
H
1
: mô hình không thừa biến X
4
Redundant Variables: X4












F-statistic
15.14070

Prob. F(1,75)
0.0002
Log likelihood ratio
14.71069
Prob. Chi-Square(1)
0.0001















Test Equation:



Dependent Variable: Y


Method: Least Squares

Date: 04/24/13 Time: 10:34


Sample: 1 80



Included observations: 80












Variable
Coefficient
Std. Error
T-Statistic
Prob.

C
0.241365
0.095562
2.525745
0.0136
X2
0.130779
0.025232
5.182964
0.0000
X3
0.035148
0.002855
12.30978
0.0000
DI
0.318640
0.077261
4.124189
0.0001
B
B
á
á

o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l

ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 14 / 21











R-squared
0.813942
Mean dependent var
1.612625
Adjusted R-squared
0.806598
S.D. dependent var
0.754654
S.E. of regression

0.331878
Akaike info criterion
0.680610
Sum squared resid
8.370884
Schwarz criterion
0.799711
Log likelihood
-23.22440
Hannan-Quinn criter.
0.728361
F-statistic
110.8250
Durbin-Watson stat
1.649550
Prob(F-statistic)
0.000000

Ta có prob = 0.0002 < 0.05 : bác bỏ H
0
=> mô hình không bị thừa biến X4
5.4. Kiểm định thừa biến D
i

H
0
: mô hình thừa biến D
i
H
1
: mô hình không thừa biến D
i
Redundant Variables: DI












F-statistic
22.13382

Prob. F(1,75)
0.0000
Log likelihood ratio
20.68812
Prob. Chi-Square(1)
0.0000















Test Equation:



Dependent Variable: Y


Method: Least Squares

Date: 04/24/13 Time: 10:40


Sample: 1 80



Included observations: 80












Variable
Coefficient
Std. Error
T-Statistic
Prob.

C
0.625458
0.110753
5.647298
0.0000
X2
0.115878
0.025773
4.496051
0.0000
X3
0.037174
0.002885
12.88324
0.0000
X4
-0.000379
0.000118
-3.211353
0.0019

R-squared
0.799508
Mean dependent var
1.612625
Adjusted R-squared
0.791594
S.D. dependent var
0.754654
S.E. of regression
0.344511
Akaike info criterion
0.755328
Sum squared resid
9.020298
Schwarz criterion
0.874429
Log likelihood
-26.21311
Hannan-Quinn criter.
0.803079
F-statistic
101.0223
Durbin-Watson stat
1.949053

Prob(F-statistic)
0.000000














Ta có prob = 0.0000 < 0.05 : bác bỏ H
0
=> mô hình không bị thừa biến Di
B
B
á
á
o
o


c
c
á

á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g

g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 15 / 21

6. Kiểm định giả thiết phân phối chuẩn
Sử dụng kiểm định Jarque- Bera (JB)
Giả thiết:
H
0
: U theo phân phối chuẩn
H
1
: U không theo phân phối chuẩn

Ta có p-value =0.009271<0.05: bác bỏ H
0
 U không theo phân phối chuẩn.
PHẦN IV: KẾT LUẬN
1. Từ những kiểm định ở trên rút ra một số kết luận.
- Tất cả các biến trong mô hình đều ảnh hưởng đến giá phòng trọ ở khu vực Thủ
Đức.
- Trong các biến kể trên có 2 biến có ảnh hưởng nhiều nhất tới giá phòng trọ đó là
yếu tố diện tích và internet.
- Mô hình lựa chọn phù hợp với lý thuyết kinh tế.
0
2
4
6
8
10

12
14
-0.75 -0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50 0.75
Series: E
Sample 1 80
Observations 80
Mean 1.72e-16
Median -0.009478
Maximum 0.844789
Minimum -0.786303
Std. Dev. 0.296922
Skewness 0.512186
Kurtosis 4.326328
Jarque-Bera 9.361622
Probability 0.009271
B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o

k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 16 / 21

- Mô hình không thừa biến cũng không thiếu biến, không bị đa cộng tuyến và tự
tương quan.
 Mô hình khá đẹp.
2. Hạn chế của mô hình.
Mẫu 80 được lấy trong mô hình là một mẫu tiêu biểu, từ đó đưa ra kết luận tổng thể nên
cũng có một vài vấn đề đó là:
- Phương sai thay đổi: trường hợp phương sai không đồng đều thường gặp khi thu
thập số liệu theo không gian( số liệu chéo). Do hoàn cảnh gia đình, sở thích, bạn
bè… của mỗi sinh viên không giống nhau nên giá phòng trọ sẽ biến động không
giống nhau. Trên thực tế, phương sai thay đổi là hiện tượng phổ biến mà các
nghiên cứu gặp phải và vì mức độ ảnh hưởng không quan trọng của nó nên nhóm
không khắc phục hiện tượng này.
- U không theo phân phối chuẩn: dựa theo đồ thị ta có thể đoán rằng mô hình sẽ tuân
theo phân phối T- student chứ không phải phân phối chuẩn. Nguyên nhân là do
mẫu có n bé, n=80.
- Trong quá trình điều tra bằng bảng hỏi, thường gặp phải tình trạng không nhận
được câu trả lời đúng hoặc trả lời cho có, nên điều tra 200 phiếu nhưng chỉ xử lý
được 80 phiếu, điều này làm cho mô hình không được hoàn hảo và nhiều hạn chế.
3. Ý nghĩa của mô hình
Việt Nam là một nước đang phát triển, nền kinh tế gặp nhiều khó khăn, đời sống nhân dân
còn thiếu thốn. Nếu giá cả phòng trọ sinh viên được cải thiện thì không những cuộc sống
của chính những sinh viên đó bớt được phần nào khó khăn mà còn giúp cho cuộc sống gia
đình có con em là sinh viên sẽ bớt đi phần nào gánh nặng về kinh tế.
Thủ Đức là khu vực tập trung nhiều trường đại học với số lượng sinh viên tập trung đông
đúc, nên vấn đề thuê và cho thuê phòng trọ với giá cả biến động khá phức tạp. Với bài
báo cáo này, chúng tôi cũng muốn nhắc nhở tới những bạn tân sinh viên hoặc ngay cả
những bạn sinh viên đã từng học tập và sinh sống ở Thủ Đức có nhu cầu tìm phòng trọ,
B
B
á

á
o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h


t
t
ế
ế


l

l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 17 / 21

cần xem xét mối liên hệ giữa giá phòng và các nhân tố được nêu trong bài, ví dụ như với
giá phòng trọ cao, các bạn nên cân nhắc về vấn đề internet của phòng ốc, kiểm tra diện
tích phòng và chú ý tới cả vấn đề an toàn, để chắc rằng các bạn được ở một căn phòng có
giá hợp lý nhất.
Gía cả phòng trọ ngày càng tăng cao ngay cả khi mức giá chung trong nền kinh tế không
còn cao như trước nữa. Đây không chỉ là vấn đề của tầng lớp sinh viên phải sống xa nhà
mà các cơ quan chức năng cũng cần có biện pháp nhất định. Các cơ quan chức năng cần
phối hợp chặt chẽ với các trường học, thông qua đó nắm rõ giá cả nhà trọ mà các sinh
viên đang thuê, có biện pháp xử lí và kiểm tra thường xuyên với những nhà trọ cho thuê
với giá cả bất hợp lí. Đảm bảo một môi trường học tập và sinh hoạt lành mạnh cho sinh
viên- những người thợ xây đất nước sau này.
Khuyến nghị tới các trường đại học nên mở rộng và nâng cấp thêm mô hình kí túc xá
trong trường, tạo điều kiện thuận lợi nhất về chỗ ở và học tập cho sinh viên, giảm bớt áp
lực tăng giá phòng của những người kinh doanh phòng trọ.
4. Lời cảm ơn

Nhóm chúng em xin chân thành cảm cô- Ths. Hoàng Oanh đã tận tình giúp đỡ và trang bị
cho chúng em những kiến thức, kỹ năng cần thiết. Cảm ơn tất cả các bạn sinh viên đã bớt

chút thời gian làm khảo sát của nhóm, đó là yếu tố quan trọng, là nền tảng cho toàn bài
báo cáo được hoàn thành một cách tốt đẹp.

Tài liệu tham khảo
Giáo trình kinh tế lượng của trường đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh.
Trang báo cáo, luận văn tham khảo updatebook.com
B
B
á
á
o
o


c
c
á
á
o
o


k
k
i
i
n
n
h
h

t
t
ế
ế


l
l
ư
ư
ợ
ợ
n
n
g
g GVHD: Cô Hoàng Oanh

Trang 18 / 21

Phụ lục
Đính kèm phiếu khảo sát của nhóm

Thân chào bạn! Nhóm chúng tôi đang tiến hành một báo cáo nghiên cứu khoa học
với đề tài: sử dụng mô hình kinh tế lượng để phân tích những nhân tố ảnh hưởng
đến giá phòng trọ ở khu vực Thủ Đức. Sự kiên nhẫn và trung thực trả lời những
câu hỏi dưới đây của các bạn là yếu tố quan trọng giúp chúng tôi hoàn thành bài
báo cáo một cách tốt đẹp.  Rất mong nhận được chút thời gian rảnh và sự quan
tâm của các bạn tới phiếu khảo sát. Xin cảm ơn!!

BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT
1. Bạn là sinh viên năm:
 1  2  3  4
2. Phòng trọ của bạn có bao nhiêu người? :
3. Diện tích phòng trọ khoảng: ( 


)
4. Khoảng cách từ phòng tới trường: m
5. Phòng trọ bạn ở có wifi hay dây mạng sẵn không?
 Có  Không
6. Gía phòng trọ: /tháng