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

Header Page 1 of 145.

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
LỚP :
ECO 251D
SVTH :
1.Lê Thị Điểm
2.Lê Thị Nga
3.Trần Thị Mỹ Linh
4.Nguyễn Thị Thùy Loan
5.Phạm Thị Thu Trang
6.Võ Thị Trang
7.Nguyễn Thị Ngọc Bích Trâm
8.Đào Trần Khánh Vân
Đà Nẵng, tháng 5 năm 2013

Footer Page 1 of 145.

:

:
:
:
:
:
:
:

172348319
172348386
172348366
172348370
172348454
172359038
172348449
172348478


Header Page 2 of 145.

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

Footer Page 2 of 145.


Header Page 3 of 145.

Vấn đề nghiên cứu:
Điều tra sự ảnh hưởng của tiền chu cấp, tiền trọ ,tiền ăn, giới tính và tình trạng quan
hệ tình cảm tới tiền đi chơi hàng tháng của sinh viên đại học ( tại khoa quản trị kinh
doanh- đại học Duy Tân )

I.

II.

Bộ số liệu :

Y
200000

1000000
500000
300000
350000
200000
500000
100000
200000
200000
150000
100000
100000
200000
200000
200000
300000
200000
600000
700000
300000
400000
600000

Footer Page 3 of 145.

X1
800000
2500000
2000000
2500000

3000000
2000000
3000000
1200000
1500000
2000000
700000
800000
2000000
2000000
1200000
1000000
2500000
1800000
2000000
2000000
2000000
1500000
2500000

X2
0
0
400000
1000000
1500000
0
550000
400000
400000

600000
0
0
700000
300000
0
0
700000
500000
400000
400000
450000
0
600000

X3
400000
400000
800000
900000
1000000
1000000
1000000
700000
800000
1000000
400000
400000
1000000
500000

600000
600000
900000
800000
400000
500000
800000
500000
1000000

D1

D2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
1
0

0
1
1
0
1
0

0
1
1
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
0
1

Header Page 4 of 145.

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 :
Tên

Diễn giải

Đơn vị tính

Kì vọng
dấu

X1

Tiền ba mẹ
chu cấp

đồng/tháng

+

X2

Tiền ở trọ

đồng/tháng

-

X3

Tiền ăn

đồng/tháng

-

Ý nghĩa kinh tế
Tiền ba mẹ chu cấp càng nhiều thì
tiền đi chơi càng nhiều
Tiền ở trọ càng ít thì tiền đi chơi
càng nhiều
Tiền ăn càng ít thì tiền đi chơi càng
nhiều.

 Biến định tính :
Tên

Diễn giải

D1

Giới tính

D2

Tình cảm
( người yêu)

Lựa chọn
0
1

Kì vọng
dấu

Nữ

Nam

+/-

Không

Có

-/+

Ý nghĩa kinh tế
Giới tính có thể hoặc không thể

làm tăng ( giảm) tiền đi chơi.
Tình cảm có thể làm tăng hoặc
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 Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/26/13 Time: 16:26
Sample: 1 23

Footer Page 4 of 145.


Header Page 5 of 145.

Included observations: 23
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

X1
X2
X3
D1
D2

120274.2
0.271731
-0.146192
-0.433499
51924.81
197719.8

102517.0
0.067827
0.095897
0.140563
53626.45
65891.02

1.173213
4.006236
-1.524471
-3.084020
0.968269
3.000710

0.2569
0.0009
0.1458

0.0067
0.3465
0.0080

0.838684
0.791238
103261.5
1.81E+11
-294.6948
17.67665
0.000003

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

330434.8
226002.4
26.14738

26.44359
26.22187
1.636138

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

Footer Page 5 of 145.


Header Page 6 of 145.

 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 <0, B4=-0.433499 <0 => phù hợp với lý thuyết kinh tế
R2 =0,786260 cho biết 78,626% sự biến động của tiền đi chơi của sinh viên (Y) là do tiền
chu cấp hàng tháng(X1), tiền trọ(X2), tiền ăn( X3), giới tính (D1) và việc có người yêu hay
chưa (D2) của sinh viên trong mô hình gây ra.
3.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy :
KĐGT : Ho : β2 = β3 = β4 = β5= β 6=0
H1 : β2 # β3 # β4 # β5# β6# 0
Từ báo cáo 1 ta có : Fo = 17,67665
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

Footer Page 6 of 145.


Header Page 7 of 145.

Wald Test:
Equation: EQ03
Test Statistic
F-statistic
Chi-square

Value
1.506644
3.013287

df

Probability

(2, 17)
2

0.2498
0.2217

Value

Std. Err.

Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0)
C(3)
C(5)

-0.146192

51924.81

0.095897
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

Footer Page 7 of 145.


Header Page 8 of 145.

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares
Date: 05/27/13 Time: 14:20
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X1
X3
D2

241999.7
0.206420
-0.512185
237285.8

75933.89
0.056605
0.136510
63320.96

3.186979

3.646680
-3.751986
3.747350

0.0049
0.0017
0.0013
0.0014

0.810090
0.780105
105979.3
2.13E+11
-296.5714
27.01587
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic

Prob(F-statistic)

330434.8
226002.4
26.13665
26.33412
26.18631
1.770299

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 Variable: X1
Method: Least Squares
Date: 05/27/13 Time: 14:49
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable
C
Footer Page 8 of 145.

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

390326.7

286983.7

1.360101

0.1889


Header Page 9 of 145.

X3
D2

1.732875
729048.4

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic

Prob(F-statistic)

0.644392
0.608831
418650.9
3.51E+12
-328.7586
18.12082
0.000032

0.375043
189718.5

4.620475
3.842791

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

0.0002
0.0010
1847826.
669375.3
28.84857
28.99668
28.88582

2.112635

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 Variable: X3
Method: Least Squares
Date: 05/27/13 Time: 22:33
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable
X1
C
R-squared
Adjusted R-squared
Footer Page 9 of 145.

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.219698
307079.2

0.061001
119584.8

3.601540
2.567878

0.0017
0.0179

0.381827
0.352391

Mean dependent var
S.D. dependent var

713043.5
237992.3


Header Page 10 of 145.

S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic

Prob(F-statistic)

-

191522.3
7.70E+11
-311.3329
12.97109
0.001677

Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

27.24634
27.34508
27.27117
1.909111

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 Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/27/13 Time: 22:41
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable

Footer Page 10 of 145.

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


Header Page 11 of 145.

X3
D2
C

-0.154486

387775.9
322570.9

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.120649
61031.39
92321.07

-1.280453
6.353712
3.494012

0.677171 Mean dependent var
0.644888 S.D. dependent var
134677.7 Akaike info criterion
3.63E+11 Schwarz criterion
-302.6730 Hannan-Quinn criter.
20.97615 Durbin-Watson stat
0.000012

0.2150
0.0000
0.0023

330434.8
226002.4
26.58026
26.72837
26.61751
1.797767

Kiểm định đa cộng tuyến của mô hình mới :

Dependent Variable: X3
Method: Least Squares
Date: 05/27/13 Time: 22:48
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

1785.714
712500.0

110386.7
60897.83

0.016177
11.69992

0.9872
0.0000

D2
C
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
Ta có : KĐGT:

0.000012 Mean dependent var
-0.047606 S.D. dependent var
243591.3 Akaike info criterion
1.25E+12 Schwarz criterion
-316.8641 Hannan-Quinn criter.
0.000262 Durbin-Watson stat
0.987246
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

Footer Page 11 of 145.

713043.5
237992.3
27.72731
27.82605
27.75215
1.603921


Header Page 12 of 145.

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 Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.162232
0.205445

Prob. F(1,18)
Prob. Chi-Square(1)

0.6919
0.6504

Test Equation:

Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 05/27/13 Time: 14:52
Sample: 1 23
Included observations: 23
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X1
X3
D2
RESID(-1)

7167.509
0.002206
-0.010798
-9842.747
0.107818

79678.02
0.058154

0.142174
69221.80
0.267683

0.089956
0.037927
-0.075952
-0.142191
0.402781

0.9293
0.9702
0.9403
0.8885
0.6919

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.008932
-0.211305
108396.0
2.11E+11
-296.4682
0.040558

0.996577

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

-1.01E-11
98488.71
26.21463
26.46148
26.27671
1.961459

 Ta thấy P_value = 0.6504> 0,05 => không có sự tự tương quan trong mô hình.
3. Kiểm định phương sai thay đổi :
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Footer Page 12 of 145.

2.736336

Prob. F(8,14)

0.0477


Header Page 13 of 145.

Obs*R-squared
Scaled explained SS

14.02831
12.40172

Prob. Chi-Square(8)
Prob. Chi-Square(8)

0.0810
0.1342

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/27/13 Time: 14:53
Sample: 1 23
Included observations: 23
Collinear test regressors dropped from specification
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X1
X1^2
X1*X3
X1*D2
X3
X3^2
X3*D2
D2

-5.66E+09
54514.88
0.015664
-0.135988
-7451.865
-80087.22
0.187109
126326.1
-7.98E+10

3.53E+10
30285.08
0.018181
0.073643
28784.11
125092.0
0.119298
59065.83
4.21E+10

-0.160314
1.800057
0.861569
-1.846584
-0.258888
-0.640227
1.568420
2.138734
-1.896279

0.8749
0.0934
0.4034
0.0861
0.7995
0.5324
0.1391
0.0506
0.0788

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.609927
0.387028

1.20E+10
2.00E+21
-560.6291
2.736336
0.047744

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

9.28E+09
1.53E+10
49.53297
49.97729
49.64471
1.929689

Nhận thấy P_value =0.0810 > 0,05 nên không có phương sai thay đổi trong mô hình

Footer Page 13 of 145.


Header Page 14 of 145.

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!

Footer Page 14 of 145.

Header Page 15 of 145.

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

Footer Page 15 of 145.