Đánh giá sự tác động của các yếu tố lên nhu cầu mua sắm của sinh viên lớp QTKDTH 16a trường đại học kinh tế quốc dân

GIỚI THIÊU.
“ Mua sắm trong tầm tay của sinh viên “
Ngày nay, tình hình kinh tế đất nước ngày càng phát triển, đời sống con người ngày
càng được nâng cao. Một trong những vấn đề được tất cả mọi người quan tâm đến đó
là chi tiêu hàng tháng của mình sao cho hợp lý với mức thu nhập hiện có. Đối với mỗi
người có một mức thu nhập khác nhau do đó việc chi tiêu của họ cũng là khác nhau và
mức chi tiêu đó cũng sẽ thay đổi khác nhau ở những nhóm người khác nhau . Đối với
sinh viên, đa phần có thu nhập thấp và sống xa nhà, các hoạt động sinh hoạt , mua sắm
đều phải tự lập nên việc chi tiêu cho cả sinh hoạt và mua sắm sao cho phù hợp với điều
kiện kinh tế của mình là không dễ . Việc mua sắm của sinh viên luôn chịu nhiều tác
động của các yếu tố như : thu nhập, chi phí sinh hoạt, thời gian làm việc,… Bởi vậy ,
đây luôn là vẫn đề làm cho sinh viên lo lắng là làm sao để có thể : “ Mua sắm trong
tầm tay của sinh viên “. Vậy thực tế thì ra sao, với mức thu nhập là có hạn như thế
trong khi có rất nhiều khoản phải chi tiêu cần phải lo thì hàng tháng các bạn phải phân
bổ thu nhập cho chi tiêu của mình ra sao? hành vi mua sắm của sinh viên có những
đặc điểm gì ? các yếu tố nào ảnh hưởng đến hành vi mua sắm và quá trình ra quyết
định mua sắm của sinh viên như thế nào ? Để trả lời cho câu hỏi đó, nhóm sinh viên
chúng tôi đi tìm hiểu ngẫu nhiên mức thu nhập và chi tiêu hàng tháng của 30 bạn sinh
viên lớp QTKDTH 16A trường Đại học Kinh tế Quốc dân. Với các số liệu thu thập
được qua việc khảo sát điều tra được nhóm chúng em sử dụng phương pháp OLS của
mô hình kinh tế lượng và phần mềm EVIEWS để đưa ra phân tích định lượng về tác
động của các nhân tố lên mức chi tiêu hàng tháng của sinh viên dành cho việc mua


sắm để từ đó đưa ra được các thảo luận và một số lời khuyên cho các bạn về việc phân
bổ thu nhập cho chi tiêu sao cho hợp lý nhất.


1. Dữ liệu và phương pháp
• Dữ liệu

Mẫu là 1 nhóm gồm 30 bạn sinh viên được phỏng vấn ngẫu nhiên từ lớp QTKDTH
16A của trường ĐH KTQD về khoản tiền dành cho mua sắm mà sinh viên đó đã bỏ ra
trong tháng 7 năm 2016
Trong đó :
Tên biến

Nội dung biến

MS

Số tiền sinh viên dùng để chi cho việc Định lượng
mua sắm trong tháng 7

Nghìn đồng

CP

Số tiền mà sinh viên đó sử dụng cho việc Định lượng
chi trả cho các khoản sinh hoạt hàng ngày
( tiền thuê nhà, tiền ăn )
Thu nhập của sinh viên đó ( tiền trợ cấp Định lượng
của bố mẹ , tiền làm thêm )

Nghìn đồng

G1

Số giờ sinh viên đó sử dụng cho việc học Định lượng
( tự học + trên lớp ) trong 1 ngày

Giờ / Ngày

G2

Số giờ SV đó sử dụng để đi làm thêm Định lượng
trong 1 ngày

Giờ / Ngày

TN

Loại biến

Đơn vị

Nghìn đồng

Giải thích :
CP:

các khoản chi phí hàng tháng của sinh viên tăng lên ( giảm đi ) so với tháng

trước trong khi thu nhập của sinh viên không thay đổi -> số tiền dư ra sẽ giảm đi
( tăng lên ) => số tiền sinh viên dành cho mua sắm sẽ giảm đi ( tăng lên ) .
TN : thu nhập tháng 7 của sinh viên tăng lên ( giảm đi ) so với tháng trước thì số tiền
dư ra của sinh viên sau khi chi trả các khoản chi phí cũng tăng lên ( giảm đi ) => sinh
viên sẽ mua sắm nhiều hơn


G1 : sinh viên dành nhiều thời gian cho học hành ít hoặc không đi làm thêm nên sẽ

giới hạn mức chi tiêu => sinh viên ít đầu tư cho mua sắm
G2 : sinh viên có đi làm thêm -> gặp gỡ + giao lưu với đồng nghiệp -> sinh viên đầu
tư cho mua sắm nhiều hơn

•

Phương pháp

Nhóm sử dụng phương pháp ước lượng OLS và sử dụng phần mềm EVIEWS để phân
tích sự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc (ở đây là chi tiêu cho mua
sắm), xây dựng hàm hồi quy phù hợp và kiểm định các khuyết tật của mô hình.
Từ các biến trên lập mô hình hồi quy tổng thể , mẫu như sau :
Mô hình hồi quy tổng thể :
MS = β1 + β2*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + u
Hàm hồi quy tổng thể :
E(MS/CP,TN,G) = β1 + β2*CP + β3*TN + β4*G1 + β5*G2
Mô hình hồi quy mẫu :
MS = β1^ + β2^*CP + β3^*TN + β4^*G1 + β5^*G2 + e
Hàm hồi quy mẫu :
MS^ = β1^ + β2^*CP + β3^*TN + β4^*G1 + β5^*G2



2. Kết quả và phân tích
2.1. ước lượng mô hình hồi quy
Sau khi sử dụng phần mềm EVIEWS4.0 để ước lượng và có được kết quả :
Dependent Variable: MS
Method: Least Squares
Date: 10/03/16 Time: 02:16
Sample: 1 30

Included observations: 30
Variable
Coefficien

Std. Error

t
C
-1.648418
CP
-0.369961
TN
0.497110
G1
-3.984192
G2
-5.009942
R-squared
0.745717
Adjusted R-squared 0.705032
S.E. of regression
195.5069
Sum squared resid
955573.4
Log likelihood
-198.1012
Durbin-Watson stat 1.986269

327.1378 -0.005039
0.149329 -2.477494

0.130341 3.813919
2.254235 -1.767425
44.47425 -0.112648
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

t-Statistic

Prob.

0.9960
0.0203
0.0008
0.0894
0.9112
746.0000
359.9770
13.54008
13.77361
18.32896
0.000000


Từ bảng kết quả eviews trên ta có được mô hình hồi quy mẫu :
MS= -1.648418 – 0.369961*CP + 0.497110*TN – 3.984192*G1 – 5.009942*G2+e (1)
Từ mô hình hồi quy mẫu trên ta rút ra được những kết luận sau :

Với β1^ = -1.648418 : khi CP,TN,G đồng thời bằng 0 thì số tiền trung bình mà sinh
viên chi cho việc mua sắm tháng 7 là -1.648418 => nhân viên không đầu tư cho mua
sắm khi không có thu nhập.
Với β2^ = -0.369961 : khi chi phí sinh hoạt tăng lên (giảm đi) 1000 đồng trong khi thu
nhập và số giờ sử dụng không đổi thì trung bình số tiền chi tiêu mà sinh viên dành cho
mua sắm tháng 7 giảm đi (tăng lên) 0.369961 nghìn đồng. Phù hợp với kỳ vọng vì chi
phí sinh hoạt tăng thì chi phí cho mua sắm sẽ giảm đi.
Với β3^ = 0.497110 : khi thu nhập của sinh viên tăng lên ( giảm đi ) 1000 đồng trong
khi chi phí sinh hoạt và số giờ sử dụng trong ngày không đổi thì trung bình số tiền mà
sinh viên sử dụng dành cho mua sắm tăng lên ( giảm đi ) 0.497110 nghìn đồng. Phù
hợp với kì vọng vì thu nhập tang thì sinh viên sẽ có nhiều tiền hơn cho các chi phí
khác.
Với β4^ = -3.984192 : khi số giờ mà sinh viên sử dụng cho việc học trong 1 ngày tăng
lên ( giảm đi ) 1 giờ trong khi chi phí sinh hoạt , thu nhập và giờ làm thêm không đổi
thì trung bình số tiền mà sinh viên dành cho mua sắm giảm đi ( tăng lên ) 3.984192
nghìn đồng. Phù hợp với kì vọng vì số giờ học tăng thì sinh viên có ít thời gian đi mua
sắm hơn, chi phí mua sắm sẽ giảm.


Với β^5 = -5.009942 : khi số giờ làm thêm của sinh viên tăng lên ( giảm đi ) 1 giờ
trong khi chi phí sinh hoạt , thu nhập và thời gian dành cho việc học không thay đổi thì
trung bình số tiền mà sinh viên dành cho mua sắm tăng lên ( giảm đi ) 5.009942 nghìn
đồng. Phù hợp với kì vọng vì số giờ làm tang lên thì sinh viên ít có thời gian đi mua
sắm hơn.
R² = 0.705032 hay 70.5032% => mức độ phù hợp của mô hình đạt 70.5032%
2.2. Tiến hành kiểm định : với độ tin cậy 95%
2.2.1. Kiểm định độ phù hợp của hệ số hồi quy
•

Xét cặp giả thiết :

Ho : β2 = 0
H1 : β2 ≠ 0
 Theo mô hình ta có Prob = 0.0203 < 0.05 => có cơ sở bác bỏ Ho
Vậy độ tin cậy 95% , có cơ sở để cho rằng β2 ≠ 0 hay biến chi phí của sinh
viên là có ý nghĩa thống kê .

•

Xét cặp giả thiết :
Ho : β3 = 0
H1 : β3 ≠ 0
Theo mô hình ta có Prob = 0.0008 < 0.05 => có cơ sở bác bỏ Ho
Vậy với độ tin cậy 95% , có cơ sở để cho rằng β3 ≠ 0 hay biến thu nhập của

sinh viên là có ý nghĩa thống kê.
• Xét cặp giả thiết :
Ho : β4 = 0
H1 : β4 ≠ 0
Theo mô hình ta có Prob = 0.0894 > 0.05 => chưa có cơ sở bác bỏ Ho
Vậy với độ tin cậy 95% , chưa có cơ sở để cho rằng β4 ≠ 0 hay biến giờ dành
cho việc học của sinh viên là không có ý nghĩa thống kê. Số giờ dành cho việc


học của sinh viên không tác động tới mức chi tiêu dành cho mua sắm của sinh
viên .
• Xét cặp giả thiết :
Ho : β5 = 0
H1 : β5 ≠ 0
Theo mô hình ta có Prob = 0.9112 > 0.05 => chưa có cơ sở để bác bỏ Ho
Vậy với độ tin cậy 95% , chưa có cơ sở để cho rằng β5 ≠ 0 hay biến giờ dành

cho làm thêm của sinh viên là không có ý nghĩa thống kê . Số giờ làm thêm
không tác động tới mức chi tiêu dành cho mua sắm của sinh viên.
 Kết luận : từ những kiểm định ở trên , khẳng định lại rằng biến “ chi tiêu dành
cho mua sắm hay mức mua sắm của sinh viên bị ảnh hưởng bởi 2 biến đó là chi
phí và thu nhập “ .
 Với Prob ( C ) = 0.9960 > 0.05 => β1 không có ý nghĩa thống kê


Kết quả EVIEW mới :
Dependent Variable: MS
Method: Least Squares
Date: 10/23/16 Time: 00:24
Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable
Coefficien

Std. Error

t
CP
-0.320242
TN
0.476202
C
-107.0059
R-squared
0.699189
Adjusted R-squared 0.676906
S.E. of regression

204.6157
Sum squared resid
1130425.
Log likelihood
-200.6218
Durbin-Watson stat 1.855315

0.138569 -2.311064
0.061443 7.750305
270.9847 -0.394878
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

t-Statistic

Prob.

0.0287
0.0000
0.6960
746.0000
359.9770
13.57478
13.71490
31.37862
0.000000

Mô hình hồi quy mẫu mới :
MS = -107.0059 – 0.320242*CP + 0.476202 * TN + e

( 1.1)


Kết luận :
Với β1 = -107.0059 và Prob(C) = 0.696 > 0.05 => β1 không có ý nghĩa thống kê
Với β2 = -0.320242 : thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa chi phí sinh hoạt và chi
phí mua sắm khi thu nhập không đổi , với 1 nghìn đồng chi phí tăng thêm thì trung
bình mức mua sắm của sinh viên giảm 0.320242 nghìn đồng. Phù hợp với kỳ vọng vì
chi phí sinh hoạt tăng thì chi phí cho mua sắm sẽ giảm đi.
Với β3 = 0.476202 : thể hiện mối quan hệ cùng chiều giữa chi phí mua sắm và thu
nhập khi chi phí sinh hoạt không thay đổi , với 1 nghìn đồng tiền thu nhập của sinh
viên tăng thêm thì trung bình mức mua sắm của sinh viên tăng 0.476202 nghìn đồng.
Phù hợp với kì vọng vì thu nhập tăng thì sinh viên sẽ có nhiều tiền hơn cho các chi phí
khác.
2.2.2. Kiểm định các giả thiết và độ phù hợp của mô hình (1.1)
a. Kiểm định RAMSEY (kỳ vọng sai số ngẫu nhiên)

Xét cặp giả thiết :

Ho : Mô hình ( 1.1 ) không thiếu biến độc lập ( dạng đúng )
H1 : Mô hình ( 1.1 ) thiếu biến độc lập ( dạng sai )

Kết quả kiểm định :
Ramsey RESET Test:
F-statistic
2.923713

Log likelihood ratio 6.305324
Test Equation:
Dependent Variable: MS
Method: Least Squares
Date: 10/23/16 Time: 00:47
Sample: 1 30

Probability
Probability

0.072279
0.042738


Included observations: 30
Variable
Coefficien

Std. Error

t
CP
-1.508459
TN
2.362903
C
-1633.206
FITTED^2
-0.005009
FITTED^3

1.87E-06
R-squared
0.756210
Adjusted R-squared 0.717204
S.E. of regression
191.4306
Sum squared resid
916142.2
Log likelihood
-197.4691
Durbin-Watson stat 1.850483

0.788573 -1.912898
1.178868 2.004383
994.7652 -1.641801
0.002761 -1.813809
9.42E-07 1.986179
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

t-Statistic

Prob.

0.0673
0.0560

0.1132
0.0817
0.0581
746.0000
359.9770
13.49794
13.73147
19.38685
0.000000

Kết luận : ta có Prob(F-statistic) = 0.072279 > 0.05 => chưa có cơ sở bác bỏ Ho .
Vậy với mức ý nghĩa 5% , có cơ sở cho rằng mô hình (1.1) có dạng hàm đúng .
b. Kiểm định WHITE (phương sai SSNN)
o Kiểm định White có quan tâm tích chéo :

Mô hình hồi quy gốc ( mẫu ) : MS = β1^ + β2^*CP + β3^*TN + e
Xét cặp giả thiết :
Ho : mô hình không có phương sai sai số thay đổi
H1 : mô hình có phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định :


White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
1.397850
Obs*R-squared
6.766137

Probability
Probability

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 10/23/16 Time: 00:31
Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable
Coefficien

Std. Error

t
C
-132673.3
CP
-440.5579
CP^2
0.207431
CP*TN
-0.153124
TN
389.8368
TN^2
-0.003746
R-squared
0.225538
Adjusted R-squared 0.064192
S.E. of regression
55564.49

Sum squared resid 7.41E+10
Log likelihood
-366.9800
Durbin-Watson stat 1.624229

429115.7 -0.309178
479.2402 -0.919284
0.143984 1.440655
0.075762 -2.021110
232.0973 1.679626
0.022511 -0.166427
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.260514
0.238622

t-Statistic

Prob.

0.7599
0.3671
0.1626
0.0546
0.1060

0.8692
37680.84
57438.60
24.86533
25.14557
1.397850
0.260514

Kết luận : ta có Prob(F-statistic) = 0.260514 > 0.05 => chưa có cơ sở bác bỏ Ho .
Vậy với mức ý nghĩa 5% , có cơ sở để cho rằng mô hình (1.1 ) không có phương sai
sai số thay đổi .
o

Kiểm định White không có tích chéo

Xét cặp giả thiết :
Ho : mô hình không có phương sai sai số thay đổi
H1 : mô hình có phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định :


White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
0.646337
Obs*R-squared
2.811652

Probability
Probability

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 10/23/16 Time: 00:43
Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable
Coefficien

Std. Error

t
C
-57528.81
CP
-18.39637
CP^2
-0.001556
TN
58.24389
TN^2
-0.004230
R-squared
0.093722
Adjusted R-squared -0.051283
S.E. of regression
58893.00
Sum squared resid 8.67E+10
Log likelihood
-369.3377

Durbin-Watson stat 1.786208

453110.9 -0.126964
457.1637 -0.040240
0.106198 -0.014652
174.0048 0.334726
0.023858 -0.177301
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.634649
0.589823

t-Statistic

Prob.

0.9000
0.9682
0.9884
0.7406
0.8607
37680.84
57438.60
24.95584
25.18938

0.646337
0.634649

Kết luận : ta có Prob(F-statistic) = 0.634649 > 0.05 => chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho .
Vậy với mức ý nghĩa 5% , có thể cho rằng mô hình (1.1) không có phương sai sai số
thay đổi .
c. Kiểm định đa cộng tuyến

Để kiểm định mô hình (1.1) có đa cộng tuyến không ta sẽ xét tới các hệ số tương quan
giữa các biến độc lập, chạy Eviews ta có bảng hệ số tương quan sau:
CP

TN

C

CP

0.0192014021579

-0.00411604719055

-28.2327447182

TN

-0.00411604719055

0.00377524715133

-3.34515891704

C

-28.2327447182

-3.34515891704

73432.7247514


Ta có hệ số tương quan giữa các biến độc lập :

=> chưa đủ cơ sở để khẳng định mô hình có đa cộng tuyến cao
•

Hồi quy CP theo TN :

Dependent Variable: CP
Method: Least Squares
Date: 11/06/16 Time: 21:36
Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable
Coefficien

Std. Error

t
TN

0.214362
C
1470.348
R-squared
0.233713
Adjusted R-squared 0.206345
S.E. of regression
279.0574
Sum squared resid
2180445.
Log likelihood
-210.4758
Durbin-Watson stat 1.260573

0.073354 2.922297
243.6639 6.034329
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

t-Statistic

Prob.

0.0068
0.0000
2166.667

313.2404
14.16505
14.25847
8.539821
0.006802

Hàm hồi quy phụ: CP^ = 1470,348 + 0,214362TN
Với R2 = 0,206345 < 0,8 => CP không có đa cộng tuyến cao với biến TN.
•

Hồi quy TN theo CP:

Dependent Variable: TN
Method: Least Squares
Date: 11/06/16 Time: 21:39
Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable
Coefficien

Std. Error

t-Statistic

Prob.

t
1.090272
886.0768

0.373087
816.4814

2.922297
1.085238

0.0068
0.2871

CP
C


R-squared
0.233713
Adjusted R-squared 0.206345
S.E. of regression
629.3429
Sum squared resid 11090029
Log likelihood
-234.8735
Durbin-Watson stat 1.744947

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

3248.333
706.4339
15.79157
15.88498
8.539821
0.006802

Hàm hồi quy phụ: TN^ = 886,0768 + 1,090272*CP
Với R2 = 0.206345 < 0,8 => TN không có đa cộng tuyến cao đối với biến CP.
 Mô hình không có đa cộng tuyến hoàn hảo
d. Kiểm định tính phân phối chuẩn của yếu tố ngẫu nhiên

Xét cặp giả thiết :
Ho : sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn
H1: sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn
Kết quả kiểm định :


8

Series: Residuals
Sample 1 30
Observations 30

7
6
5
4
3
2

1
0
-400

-200

0

200

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

-4.55E-14
-9.096876
479.0043
-419.2179
197.4340
0.249952
3.246174

Jarque-Bera
Probability

0.388132

0.823604

400

Kết luận : Prob = 0.823604 > 0.05 => chưa đủ điều kiện bác bỏ Ho . Vậy sai số ngẫu
nhiên phân phối chuẩn .
2.3. ước lượng khoảng tin cậy cho hệ số hồi quy
Khoảng tin cậy cho một hệ số hồi quy ( với độ tin cậy 95%)
•

Khoảng tin cậy cho hệ số của biến CP

Ta có : β2^ = -0.320242 ; Se(β2^) = 0.138569 ; n=30 ; (n-k) = 25 ; t0,025(25) = 2,060
Khoảng tin cậy đối xứng β2 là:
(β2^ - tα/2(n-k)*Se(β2^)) < β2 < (β2^ - tα/2(n-k) * Se(β2^) = -0,60569 < β2 < -0.03479
Như vậy với độ tin cậy 95% khi chi phí sinh hoạt của sinh viên trong tháng 7 tăng
(giảm) thêm 1 nghìn đồng thì trung bình mức chi tiêu dành cho mua sắm sẽ giảm
(tăng) trong khoảng từ 0.03479 đến 0.60569 nghìn đồng.


•

Khoảng tin cậy cho hệ số của biến TN

Ta có : β3^ = 0,476202; Se(β3^) = 0, 061443 , n=30 ; (n-k) = 25 ; t0,025(25) = 2,060
Khoảng tin cậy đối xứng β3 là:
(β3^ - tα/2(n-k)*Se(β3^)) < β3 < (β3^ - tα/2(n-k) * Se(β3^) = 0,349629 < β3 < 0,62775
Kết luận: với độ tin cậy 95% khi thu nhập của sinh viên trong tháng 7 tăng (giảm)
thêm 1 nghìn đồng thì trung bình mức chi tiêu dành cho mua sắm của sinh viên sẽ tăng
(giảm) trong khoảng từ 0,349629 đến 0,62775 nghìn đồng.

3. Kết luận
Từ kết quả kiểm định chúng ta có thể thấy:
Biến CP và TN có ảnh hưởng tới chi tiêu dành cho mua sắm của sinh viên lớp
QTKDTH 16A.
Không có đa cộng tuyến cao giữa 2 biến TN và CP, mô hình không có đa cộng tuyến
hoàn hảo.
Mô hình có ước lượng không chệch và suy diễn thống kê đáng tin cậy, với phương sai
sai số không đổi sẽ làm cho sai số của mức mua sắm do tác động của CP và TN thấp.
Ban đầu nhóm có ước lượng mô hình có thêm biến G1,G2 nhưng trong quá trình chạy
ước lượng mô hình thì nhóm nhận thấy rằng biến G1,G2 chưa thực sự tác động tới khả
năng mua sắm của sinh viên. Nhóm đã bỏ biến G1,G2 khỏi mô hình và thấy kết quả
chỉ chạy 2 biến là CP và TN. Tại kiểm định Ramsey đã khẳng định lại lần nữa là hàm
không bị thiếu biến khi chạy 2 biến TN và CP.


Từ kết quả nghiên cứu trên cho thấy khả năng mua sắm của sinh viên chịu tác động
trực tiếp từ CP và TN. Các bạn sinh viên cần tự điều chỉnh các khoản chi cho sinh hoạt
và chi cho nhu cầu mua sắm của bản thân phù hợp với mức thu nhập đó . Đối với sinh
viên đã đi làm thêm ( hay gia đình có điều kiện hơn ) sẽ có yêu cầu đối với cuộc sống
cá nhân cao hơn => chi phí sinh hoạt cũng cao hơn , sinh viên “ mạnh tay “ chi cho
mua sắm nhiều hơn hoặc hàng hóa mua cũng chất lượng hơn .
Kết quả trên của nhóm còn nhiều hạn chế về mặt số liệu và mẫu điều tra, vì nghiên cứu
của nhóm là kết quả điều tra cả biến giờ học và giờ làm thêm nhưng có sinh viên đi
làm thêm có mức thu nhập cao hơn tuy không có nhiều thời gian dành cho mua sắm
nhưng sinh viên đầu tư vào mua đồ “hàng hiệu” nhiều hơn, mức mua sắm cũng cao
hơn. Việc này dẫn tới nhóm phải bỏ biến G1,G2 khỏi mô hình.
Phụ lục:
Bảng số liệu thu thập được
STT

Mua sắm

CP sinh hoạt

TN

Giờ học (giờ)=
trên lớp+tự học

Giờ đi làm thêm
( giờ /ngày )

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

500
300

500
2000
500
1000
1000
700
550
1100
400
530
1100
1000
500

2500
2200
1500
2000
1700
2300
2000
1500
1700
2500
2500
1870
2700
2000
2000

3000
2500
2000
5000
3000
4500
3500
2500
2500
4000
3000
2700
4000
3000
2700

10
11
13
8
9
8
9
14
13
9
10
13
9
11

13

2
0
0
7
2
5
1
0
0
4
0
0
3
1
0


16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

27
28
29
30

300
1000
500
1000
800
500
800
400
500
500
500
1000
1000
700
1200

2500
2300
2380
2500
2250
1850
2200
2100
2000

2150
2200
2300
2500
2500
2300

2800
3800
3000
4000
3300
2500
3000
2650
3500
3000
3000
3500
3000
4000
4500

Thành viên nhóm :
Nguyễn Thị Huyền Trang ( 13150328 )
Đào Quang Thanh ( 13150308 )
Nguyễn Văn Minh ( 13150278 )
Lương Thị Yến

( 13150139 )

Nguyễn Thị Huyền (13150269 )

15
11
14
10
12
14
13
15
11,5
10
10
12
12
9
10

0
1
0
1
0
0
0
0
0,5
0
0

2
0
3
4