BÀI TIỂU LUẬN KINH tế LƯỢNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐÊN CHI PHÍ MUA GẠO TRUNG BÌNH CỦA CÁC HỘ GIA ĐÌNH THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (271.69 KB, 25 trang )
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN – ĐẠI HỌC KINH TẾ ĐÀ NẴNG
TIỂU LUẬN KINH TẾ
LƯỢNG
ĐỀ TÀI : CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG
ĐẾN CHI PHÍ MUA GẠO TRUNG BÌNH
CỦA CÁC HỘ GIA ĐÌNH THÀNH PHỐ
ĐÀ NẴNG
GVHD: GS.TS Trương Bá Thanh
Nhóm thực hiện:
1.
2.
3.
4.
5.
Nguyễn Tấn Văn
Phùng Hoàng Việt
Nguyễn Văn Tiến
Phạm Đức Lâm
Hoàng Thanh Hòa
Đà Nẵng 05, 2014
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
BÀI THUYẾT TRÌNH KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐÊN CHI PHÍ MUA GẠO TRUNG BÌNH CỦA
CÁC HỘ GIA ĐÌNH THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG
A. Ý nghĩa của việc lựa chọn đề tài:
Tình hình giá cả lương thực thực phẩm tăng nhanh đang là đề tài nóng bỏng của thế
giới hiện nay. Việt Nam với vai trò là một trong những nước cung cấp lương thực lớn
trên thế giới cũng không tránh khỏi khó khăn khi gạo - mặt hàng lương thực không thể
thiếu trong bữa ăn của mỗi gia đình đã tăng giá đột biến trong những tháng gần đây, từ
đó đẩy chi phí cho việc mua gạo để đảm bảo bữa ăn cho mỗi gia đình cao hơn trước
rất nhiều. Điều đó ảnh hưởng rất lớn đến đời sống của người dân ta, nhất là đối với
tầng lớp lao động khi thu nhập của họ vẫn như cũ mà chi phí cho việc ăn uống tăng
như vậy. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của việc giá gạo tăng đối với số tiền chi để
mua gạo là khác nhau do sự khác nhau về thu nhập, số thành viên, thói quen ăn uống
… của mỗi gia đình. Do đó, nhóm chúng tôi đã chọn đề tài nghiên cứu là “Chi phí
mua gạo trung bình của các hộ gia đình ở thành phố Đà Nẵng” để khảo sát các
nhân tố tác động đến chi phí mua gạo trung bình trong 1 tháng của người dân ở thành
phố Đà Nẵng.
B. Phương pháp thu thập số liệu và thực hiện đề tài:
Nhóm đã tiến hành thu thập số liệu trực tiếp bằng cách phát phiếu thăm dò trực tiếp
đến các hộ gia đình cư trú ở các quận ở thành phố Đà Nẵng. Trên 70 phiếu phát ra thì
có 40 phiếu hợp lệ và nhóm đã căn cứ vào số liệu trên các phiếu hợp lệ đã thu thập
được, tiến hành hồi quy - kiểm định đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và cách khắc
phục…Trong quá trình thực hiện đề tài, nhóm đã sử dụng những kiến thức đã được
học trên lớp cùng với sự trợ giúp của các phần mềm như: Excel, Eviews, SPSS để
hoàn thành đề tài.
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang2
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
C. Xây dựng mô hình
I.
Thiết lập mô hình tổng quát
1. Giải thích các biến:
Biến phụ thuộc:
• Y_CPTB : Chi phí mua gạo trung bình của một hộ gia đình ở thành phố Đà Nẵng
trong 1 tháng ( ĐVT: đồng).
Biến độc lập:
• X2_TN : Thu nhập bình quân 1 tháng của 1 hộ gia đình ( ĐVT: đồng).
• X3_STV : Số thành viên của hộ gia đình ( ĐVT: người).
• X4_SLNAM : Số lượng nam của hộ gia đình ( ĐVT: người).
• X5_SBA : Số bữa ăn cúa hộ gia đình ( ĐVT: bữa).
• X6_NK : Gạo nhập (gạo Thái, gạo thơm của Lào…)
- X6_NK = 1: hộ gia đình ăn gạo thơm, dẻo có nguồn gốc Thái/ Lào
- X6_NK = 0: hộ gia đình ăn gạo khác.
• X7_GG : Giá gạo ( ĐVT: đồng).
• X8 _MDAT : Mức độ ăn tiệm
- X8 _ MDAT = 1: Rất nhiều
- X8 _ MDAT = 2: Nhiều
- X8 _ MDAT = 3: Vừa
- X8 _ MDAT = 4: Ít
- X8_ MDAT = 5: Rất ít
2. Mô hình tổng quát:
Y_CPTB = β1 + β2 X2_TN +β3 X3_STV +β4 X4_SLNAM +β5 X5_SBA + β6
X6_GNK +β7 X7_GG + β8 X8 _MDAT + ei
Các hệ số trên được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất, chất
lượng của các ước lượng phụ thuộc vào:
o Các Xi Và ei;
o Kính thước mẫu lựa chọn.
Để các ước lượng tìm được bằng phương pháp bình phương bé nhất là các ước
lượng tuyến tính, không chệch, có phương sai nhỏ nhất, các giả thiết sau đây phải thỏa
mãn:
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang3
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
o
Giả thiết 1: Các biến giải thích là phi ngẫu nhiên, tức là các giá trị của chúng là
các số đã được xác định.
o
Giả thiết 2: Phương sai bằng nhau (phương sai không thay đổi) của các ei.
Var(ei/Xi) = Var(ej/Xj) = σ2 với mọi i khác j.
Có nghĩa là phân bố có điều kiện của Y với giá trị đã cho của X có phương sai bằng
nhau, các giá trị cá biệt của Y xoay quanh giá trị trung bình với phương sai như
nhau. Điều này kéo theo Var(Yi/Xi)= σ2.
o
Giả thiết 3: Kỳ vọng của các yếu tố ngẫu nhiên e bằng không, tức là:
E(ei/Xi) = 0, giả thiết này có nghĩa là các yếu tố không có trong mô hình, ei đại
diện cho chúng không có ảnh hưởng hệ thống đến giá trị trung bình của Y.
o
Giả thiết 4: Không có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là gữa các X i không có
quan hệ tuyến tính.
o
Giả thiết 5: Không có sự tương quan giữa các ei (hiện tượng tự tương quan).
3. Kỳ vọng về dấu của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc:
Bảng 1
Kỳ vọng về dấu của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc
Biến độc lập
X2_TN
Dấu kì vọng
+/-
X3_STV
+
X4_SLNAM
+
X5_SBA
+
X6_GNK
+
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang4
Diễn giải
Thu nhập càng tăng thì có
thể là số tiền chi mua gạo
tăng. Nhưng ngày nay khi
mà mức sống nâng cao
hơn, mọi người chú trọng
đến ăn ngon hơn và cuộc
sống bận rộn nên số bữa ăn
cơm tại gia đình cũng ít
hơn.Thay vào đó là ăn tiệm
để tiết kiệm thời gian.
Hộ gia đình có số thành
viên càng nhiều thì số gạo
tiêu thụ càng nhiều dẫn
đến chi phí mua gạo tăng.
Hộ dân có số thành viên
nam càng nhiều thì số gạo
tiêu thụ càng nhiều dẫn
đến chi phí mua gạo tăng
Số bữa ăn trong 1 ngày
càng nhiều thì số gạo tiêu
thụ càng nhiều dẫn đến chi
phí mua gạo tăng
Loại gạo ngon thì chi phí
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
X7_GG
+
X8_MDAT
-
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
mua gạo tăng
Giá gạo càng cao thì chi
phí mua gạo tăng.
Nếu mức độ ăn tiệm càng
nhiều thì hộ gia đình ít ăn
cơm ở nhà hơn, dẫn đến số
gạo tiêu thụ ít nên chi phí
mua gạo thấp hơn.
Trang5
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
II. Phân tích dữ liệu
1. Bảng số liệu
Cơ sở dữ liệu (mẫu) của mô hình được chọn có n = 40 và 7 biến, cụ thể như sau:
Bảng 2: dữ thiệu thu thập qua phiếu điều tra
STT
Y_CPT
B
1
570000
2
3
4
5
750000
765000
525000
720000
6
7
8
852500
756000
455000
9
10
660000
450000
11
12
13
660000
607500
360000
14
15
350000
210000
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
X2_TN
2250000
0
1750000
0
7000000
6000000
7000000
2000000
0
6000000
6500000
1000000
0
6000000
2000000
0
6000000
5000000
1000000
0
5000000
Trang6
X3_ST
V
X4_SLNA
M
X5_SB
A
X6_GN
K
X7_G
G
X8_MDA
T
4
2
2
1
19000
2
5
5
3
5
4
2
1
3
3
2
1
2
0
0
1
1
15000
17000
17500
16000
4
4
4
3
7
4
4
4
2
2
3
3
2
1
0
0
15500
16800
13000
1
4
3
6
5
2
2
2
2
0
0
16500
12000
2
5
4
5
4
2
2
2
2
2
2
1
0
0
16500
13500
12000
5
4
4
4
3
2
1
3
2
0
1
11000
14000
3
2
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
16
350000
17
270000
18
19
285000
160000
20
577500
21
22
280000
240000
23
24
666500
475000
25
26
896000
467200
27
28
709500
456000
29
30
31
32
682500
472500
462000
462000
33
34
675000
675000
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
1050000
0
1900000
0
1500000
0
8000000
1300000
0
1000000
0
6500000
1000000
0
5500000
1600000
0
9000000
1500000
0
9000000
1100000
0
6500000
8500000
7000000
1000000
0
8000000
Trang7
4
3
2
0
14000
3
2
1
1
1
18000
1
3
2
1
1
1
1
1
1
19000
16000
3
1
3
2
2
1
16500
3
4
5
2
0
1
2
0
0
14000
12000
3
3
5
4
2
2
2
2
0
0
15500
12500
5
3
8
4
4
1
3
2
1
1
16000
14600
5
3
6
5
3
2
2
2
1
0
16500
12000
5
3
5
3
4
3
2
2
2
2
2
2
3
2
1
0
0
0
17500
13500
13200
14000
4
3
5
1
6
6
2
3
2
2
1
0
15000
13500
3
3
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
35
36
360000
368000
37
175000
38
39
40
350000
180000
520000
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
6000000
5000000
1500000
0
1000000
0
8000000
5000000
Trang8
4
3
2
2
3
2
0
0
12000
11500
5
3
3
1
1
0
17500
1
4
2
4
2
1
2
2
1
3
0
1
0
14000
18000
13000
5
3
1
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
2.
Bảng thống kê mô tả
Nhận xét trị thống kê mô tả:
Số quan sát của chúng tôi là 40 hộ gia đình ở các quận: Quận Hải Châu, Cẩm Lệ,
Thanh Khê và Ngũ Hành Sơn tại thành phố Đà Nẵng. Trong 40 hộ đó thì chi phí mua
gạo trung bình của 1 hộ gia đình là 497.640 đồng/tháng. Hộ có chi phí mua gạo cao
nhất là 896.000 đồng/tháng, và chi phí mua gạo thấp nhất là 160.000 đồng/tháng.
Khoảng chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất là 736.000đồng/tháng, khoảng
chênh lệch này khá lớn chủ yếu là do có sự khác biệt về thành viên trong mỗi gia đình,
số lượng nam, số bữa ăn, giá gạo.
- Biến X2-TN: thu nhập bình quân của một hộ gia đình là 10.025.000 đồng/ tháng, cao
nhất là 22.500.000đồng/ tháng, thấp nhất là 5.000.000đồng/ tháng.
- Biến X3-STV: trong 40 hộ gia đình được khảo sát, số người bình quân trong 1 hộ
khoảng 4 người (4,25), nhà ít nhất có 2 người và nhà nhiều nhất là 8 người.
- Biến X4-SLNAM: qua khảo sát thấy số nam trong 1 hộ gia đình khoảng 2
người, hộ có nhiều nam nhất là 4 nam, ít nhất là không có nam trong gia đình.
- Biến X5-SBA: số bữa ăn trung bình là 2 bữa/ ngày của 1 hộ gia đình (2,025), nhiều
nhất là 3 bữa, ít nhất là 1 bữa.
- Biến X6-GNK: trong 40 hộ gia đình có 16 hộ sử dụng loại gạo nhập (gạo Thái/ gạo
thơm của Lào…)
- Biến X7-GG: giá gạo trung bình mà các hộ gia đình sử dụng là 14.865 đồng/ kg,
giá gạo cao nhất là 19.000 đồng/ kg, giá gạo thấp nhất là 11.000đồng/ kg.
- Biến X8-MDAT: số lần ăn tiệm bình quân của các hộ gia đình là 3 lần, trong 40 hộ
gia đình có 8 hộ đi ăn tiệm rất nhiều lần trong 1tháng, 7 hộ đi ăn tiệm cũng khá nhiều,
16 hộ ở mức độ vừa, 3 hộ ít khi đi ăn tiệm, còn lại hộ chủ yếu là ăn ở nhà.
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang9
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Descriptive Statistics
N
Statistic
Y_CPTB
X2_TN
X3_STV
X4_SLNAM
X5_SBA
X6_GNK
X7_GG
X8_MDAT
Valid N (listwise)
40
40
40
40
40
40
40
40
40
Range
Statistic
7.36E5
1.75E7
6.00
4.00
2.00
1.00
8000.00
4.00
Minimum Maximum
Statistic
Statistic
1.60E5
5.00E6
2.00
.00
1.00
.00
11000.00
1.00
Mean
Std. Deviation Variance
Statistic Std. Error
Statistic
Statistic
8.96E5 4.9764E5 3.12880E4
2.25E7 1.0025E7 7.57431E5
8.00
4.2500
.20801
4.00
2.0000
.13397
3.00
2.0250
.09798
1.00
.4000
.07845
19000.00 1.4865E4 3.49368E2
5.00
3.2000
.20318
Bảng 3: Bảng mô tả thống kê
(Có dữ liệu tương tự khi chạy phần mềm Eview – Phụ lục 1)
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang10
1.97883E5 3.916E10
4.79042E6 2.295E13
1.31559
1.731
.84732
.718
.61966
.384
.49614
.246
2209.60027 4.882E6
1.28502
1.651
S
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
III.
Bảng hồi qui gốc
1. Kết quả hồi qui khi sử dụng phần mềm SPSS (Kết quả tương tự khi sử dụng
phần mềm Eview- Phụ lục 2)
ANOVAa
Model
1
Sum of Squares
Regression
Residual
Total
df
Mean Square
1256520812249.778
7
179502973178.540
270626465500.222
32
8457077046.882
1527147277750.000
39
F
21.225
Sig.
.000b
a. Dependent Variable: Y_CPTB
b. Predictors: (Constant), X8_MDAT, X2_TN, X5_SBA, X6_GNK, X3_STV, X4_SLNAM, X7_GG
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
B
1(Constant)
Coefficients
Std. Error
-818313.460
168011.769
-.010
.004
X3_STV
66537.883
X4_SLNAM
Collinearity Statistics
Beta
t
Sig.
Tolerance
VIF
-4.871
.000
-.241
-2.300
.028
.505
1.981
15860.072
.442
4.195
.000
.498
2.008
79342.584
26759.131
.340
2.965
.006
.422
2.371
X5_SBA
101838.902
34112.920
.319
2.985
.005
.485
2.061
X6_GNK
7740.084
39847.599
.019
.194
.847
.555
1.802
49.257
10.561
.550
4.664
.000
.398
2.511
10227.646
12457.614
.066
.821
.418
.846
1.182
X2_TN
X7_GG
X8_MDAT
a. Dependent Variable: Y_CPTB
Model Summaryb
Model
R
1
R Square
.907
a
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.823
.784
Durbin-Watson
91962.3676
1.962
a. Predictors: (Constant), X8_MDAT, X2_TN, X5_SBA, X6_GNK, X3_STV, X4_SLNAM,
X7_GG
b. Dependent Variable: Y_CPTB
2. Phương trình hồi qui mẫu:
Y_CPTB
=
-
818313,460
-
0.01*X2_TN
+
66537,883*X3_STV
+
79342,584*X4_SLNAM + 101838,902*X5_SBA + 7740,084*X6_GNK +
49,257*X7_GG + 10227,646*X8_MDAT ( mô hình 1)
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang11
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
3. Kiểm định giả thiết các tham số β:
- Kiểm định Student:
Kiểm định cặp giả thiết
H0 : βj = 0 (biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình)
H1: βj
0 (biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình)
Tra bảng phân phối Student, với mức ý nghĩa 5%: T 400,025
2,02108 , từ kết
quả chạy phần mềm SPSS ta thấy:
|T1*| = 4,871 > T400,025 ⇒ β1
> T400,025 ⇒ β2
|T2*| = 2,3
|T3*| = 4,195 > T400,025 ⇒
0 , X2_TN có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
β3 0 , X3_STV có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
|T4*| = 2,965 > T400,025 ⇒ β4
|T5*| = 2,985 > T400,025 ⇒
0 , có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
β5
0 , X4_SLNAM có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
0, X5_SBA có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
|T6*| = 0,194 < T400,025⇒ β6 = 0, X6_GNK không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
|T7*| = 4,664 > T400,025 ⇒
β7
0, X7_GG có ý nghĩa thống kê trong mô hình
|T8*| =0,821 < T400,025 ⇒ β8 =0, X8_MDAT không có ý nghĩa thống kê trong mô hình
Nhận xét:
Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế là R2=82,3%, dựa vào kiểm định trên
các biến X2_TN, X3_STV, X4_SLNAM, X5_SBA, X7_GG có ý nghĩa thống kê.
Các biến còn lại X6_GNK và X8_MDAT không có ý nghĩa thống kê nên loại ra
khỏi mô hình.
Mô hình tổng quát:
Y_CPTB = β1 + β2*X2_TN + β3*X3_STV + β4*X4_SLNAM + β5*X5_SBA +
β7*X7_GG
IV.
(mô hình 2)
Kiểm định Mô hình 2
Sử dụng phần mềm SPSS ta có kết quả:
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang12
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
(Constant)
Standardized Coefficients
Std. Error
Beta
t
Sig.
-816256,191
153788,196
-,010
,004
-,251
-2,511 ,017
X3_STV
69588,343
15135,440
,463
4,598 ,000
X4_SLNAM
79359,913
26124,189
,340
3,038 ,005
104547,671
33256,970
,327
3,144 ,003
50,553
9,270
,564
5,453 ,000
X2_TN
X5_SBA
X7_GG
-5,308 ,000
a. Dependent Variable: Y_CPTB
Ta có kết quả /t-stat/ > T400,025 nên các biến X2_TN, X3_STV, X4_SLNAM, X5_SBA,
X7_GG có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình 2:
Kiểm định cặp giả thiết:
H0: không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R2=0)
H1: tồn tại mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R2#0)
Để xác định sự tồn tại của mô hình, sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F qua phần mềm
SPSS (với mức ý nghĩa α = 5%; k = 6, n = 40). Kết quả như sau:
ANOVAb
Model
1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
1,251E12
5
2,501E11
Residual
2,766E11
34
8,134E9
Total
1,527E12
39
F
Sig.
30,749 ,000a
a. Predictors: (Constant), X7_GG, X4_SLNAM, X3_STV, X2_TN, X5_SBA
b. Dependent Variable: Y_CPTB
Theo kết quả ở trên ta có P-value (Sig) của R 2=0,000<0,05 Bác bỏ giả thiết H0, chấp
nhận H1. Vậy mô hình tồn tại.
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang13
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Model Summary
Model
R
,905a
1
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
R Square
,819
,792
90189,62828
a. Predictors: (Constant), X7_GG, X4_SLNAM, X3_STV, X2_TN,
X5_SBA
Qua bảng Model Summary ta thấy mô hình có hệ số xác định là R 2=81,9%
chứng tỏ các biến X2, X3, X4, X5, X7 giải thích được 81,9% sự biến đổi của biến phụ
thuộc Y. Đồng thời hệ số xác định điều chỉnh R2 = 0,792 lớn hơn 0,7 nên ta thấy mô hình
có sự phù hợp và có ý nghĩa về mặt thống kê, các biến có mức độ thích hợp cao.
Vậy mô hình hồi quy 2 có dạng:
Y_CPTB = - 816256,191 - 0,010* X2_TN +
69588,343 *X3_STV +
79359,913*X4_SLNAM + 104547,671*X5_SBA + 50,553*X7_GG
V.
Kiểm định các hiện tượng trong mô hình:
1. Hiện tượng đa cộng tuyến
a. Bảng ma trận tương quan (Phụ lục 3)
Tiến hành đánh giá sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Phương
pháp đánh giá được lựa chọn là giá trị hệ số tương quan |ryxi| có giá trị gần 1 nhất .
Bảng4 : Bảng ma trận tương quan
Y_CPTB
X2_TN
X3_STV
X4_SLNAM
X5_SBA
X7_GG
Y_CPTB
1.000000
0.265783
0.753138
0.718644
0.538221
0.206647
X2_TN
0.265783
1.000000
0.192240
0.312695
-0.017492
0.579042
X3_STV
X4_SLNAM
X5_SBA
X7_GG
0.753138 0.718644 0.538221 0.206647
0.192240 0.312695 -0.017492 0.579042
1.000000 0.667063 0.526841 -0.107171
0.667063 1.000000 0.586029 -0.076694
0.526841 0.586029 1.000000 -0.418832
-0.107171 -0.076694 -0.418832 1.000000
Nhận xét ma trận tương quan với đầy đủ biến:
Qua bảng ma trận tương quan, ta thấy các biến: số thành viên, số lượng
nam có tương quan cao với biến phụ thuộc chi phí trung bình, biến: số bữa ăn có
mức tương quan vừa phải và các biến còn lại thì có mức tương quan tương đối hơi
thấp. Trong đó, biến số thành viên có mức độ tương quan cao nhất: 0,75.
Qua ma trận tương quan, tương quan giữa 2 biến X3-STV và X4-SLNAM là
cao nhất, rX3X4 = 0,667063.
b. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang14
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình người ta thường sử dụng hệ
số tương quan cặp giữa các biến giải thích hoặc sử dụng nhân tử phóng đại phương sai
VIF. Nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích < 0,8 hoặc nhân tử phóng đại
phương sai VIF < 5 thì sẽ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại.
Sử dụng phần mềm SPSS ta có kết quả sau:
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
B
1
(Constant)
Coefficients
Std. Error
Beta
-816256.191
153788.196
X2
-.010
.004
X3
69588.343
X4
Collinearity Statistics
T
Sig.
Tolerance
-5.308
.000
-.251
-2.511
.017
.535
1.870
15135.440
.463
4.598
.000
.526
1.901
79359.913
26124.189
.340
3.038
.005
.426
2.349
X5
104547.671
33256.970
.327
3.144
.003
.491
2.036
X7
50.553
9.270
.564
5.453
.000
.497
2.012
a. Dependent Variable: Y
Theo bảng ta thấy:
Các rxixj < 0,8
Các hệ số VIF đều < 5
Vậy mô hình 2 không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
2. Hiện tượng tự tương quan
Để kiểm tra tính tự tương quan, sử dụng phương pháp kiểm định Durbin-Watson.
Từ phần mềm SPSS ta tính được d = 1,85.
Model Summaryb
Model
1
VIF
R
R Square
.905a
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.819
.792
90189.62828
a. Predictors: (Constant), X7, X4, X3, X2, X5
b. Dependent Variable: Y
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang15
Durbin-Watson
1.850
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với mức ý nghĩa α=5%; n=40, k’=k-1=5, ta có:
dL
Du
4-du
4-dL
1,23
1,79
2,21
2,77
Ta thấy du < d < 4-du : theo quy tắc kiểm định d Durbin – Watson mô hình 2 không
tồn tại hiện tượng tự tương quan
3. Hiện tượng phương sai không đồng nhất
Sử dụng kiểm định White để kiểm định phương sai không đồng nhất của mô hình.
Từ mô hình hồi quy mẫu :
Y_CPTB = - 818313,460 – 0.01*X2_TN + 66537,883*X3_STV +
79342,584*X4_SLNAM + 101838,902*X5_SBA + 49,257*X7_GG
(2)
Uớc lượng mô hình trên ta được các phần dư ei , ta tính được ei2, ta xây dựng mô hình
hồi quy phần dư như sau :
ei2 = α1 + α2X2 + α3X3 + α4X4 +α5X5 + +α6X7 + α7X22 + α8X32 + α9X42 + α10X52+
α11X72 + Vi
Ước lượng mô hình bằng phần mềm Eview ( View/Residual Test/White
Heteroscedasticity) cho kết quả như sau :
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
0.807683
Obs*R-squared
8.713617
Probability
Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 07/21/13 Time: 14:50
Sample: 1 40
Included observations: 40
Variable
Coefficient
C
-7.58E+10
X7
12416807
X7^2
-411.6306
X5
1.05E+10
X5^2
-2.40E+09
X4
-1.40E+08
X4^2
-1.98E+08
X3
-8.77E+09
Std. Error
7.96E+10
11239855
381.6420
1.73E+10
3.90E+09
6.74E+09
1.66E+09
7.11E+09
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang16
0.623175
0.559481
t-Statistic
-0.951852
1.104712
-1.078578
0.605531
-0.615897
-0.020800
-0.118901
-1.233885
Prob.
0.3490
0.2784
0.2897
0.5495
0.5428
0.9835
0.9062
0.2272
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
X3^2
X2
X2^2
R-squared
Adjusted Rsquared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson
stat
6.65E+08
700.9714
-9.26E-06
0.217840
-0.051870
7.53E+08 0.884067
0.3839
1878.572 0.373141
0.7118
7.31E-05 -0.126581
0.9001
Mean dependent var
6.91E+09
S.D. dependent var
8.66E+09
8.89E+09
2.29E+21
-966.6386
2.021672
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
48.88193
49.34637
0.807683
0.623175
Cách 1:
Qua bảng trên ta thấy Obs*R-squared = Xtt = nR2 = 8,713617
Xây dựng cặp giả thiết :
- Ho :α1=α2=α3=α4=α5=α6=α7=α8=α9=α10=α11 =0 (Phương sai đồng
nhất)
- H1 : Phương sai không đồng nhất
Với mức ý nghĩa 5%, tra bảng chi bình phương (χ2) với df=k-1= 11-1 = 10
χ2(10) = 18,31
So sánh Xtt với χ2(10) ta thấy Xtt<χ2(10) nghĩa là chấp nhận Ho, bác bỏ giả thiết H1
nghĩa là mô hình 2 không tồn tại hiện tượng phương sai không đồng nhất.
Cách 2: nhìn vào bảng ta thấy P_value = 0.559481> 0.05 nên mô hình không có
phương sai sai số thay đổi.
Nhận xét: Vì mô hình bài toán trên không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
nên ta không cần phải khắc phục hiện tượng này.
D. Đánh giá lại mô hình bằng phương pháp Stepwsise:
Sử dụng phương pháp stepwsise
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ
phù hợp của mô hình. Vì R 2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng
R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R 2 hiệu chỉnh càng
lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang17
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Model Summaryf
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,753a
,567
,556
1,31881E5
2
,807b
,651
,633
1,19938E5
3
,858c
,736
,714
1,05786E5
4
,886d
,785
,761
96782,00760
5
,905e
,819
,792
90189,62828
Durbin-Watson
1,850
R2 hiệu chỉnh của mô hình số 5 là 0,792 79,2% sự biến thiên của chi phí mua
gạo một tháng của hộ gia đình được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến
độc lập. Mức độ phù hợp của mô hình tương đối cao. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ
đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực
hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Giả thuyết H0: βi = 0.
H1 : βi ≠ 0
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy bội ta dùng giá trị F ở bàng phân tích
ANOVA sau:
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang18
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
ANOVAf
Model
1
2
3
4
5
Sum of Squares
Df
Mean Square
Regression
8,662E11
1
8,662E11
Residual
6,609E11
38
1,739E10
Total
1,527E12
39
Regression
9,949E11
2
4,974E11
Residual
5,322E11
37
1,439E10
Total
1,527E12
39
Regression
1,124E12
3
3,748E11
Residual
4,029E11
36
1,119E10
Total
1,527E12
39
Regression
1,199E12
4
2,998E11
Residual
3,278E11
35
9,367E9
Total
1,527E12
39
Regression
1,251E12
5
2,501E11
Residual
2,766E11
34
8,134E9
Total
1,527E12
39
F
Sig.
49,804 ,000a
34,581 ,000b
33,489 ,000c
32,010 ,000d
30,749 ,000e
Giá trị sig. của trị F của mô hình số 5 rất nhỏ (< mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết H0
mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.
Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang19
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
(Constant)
3
113282,593
16052,101
351,890
65092,445
X3_STV
74189,133
19595,120
,493
X4_SLNAM
90993,398
30424,315
,390
-409562,601
133525,904
X3_STV
78633,115
17332,344
,523
X4_SLNAM
91634,502
26835,068
26,219
7,711
-663257,057
151520,332
X3_STV
68741,349
16237,725
,457
X4_SLNAM
60695,801
26874,788
36,530
Sig.
Tolerance
VIF
,227 ,822
1,000
1,000
3,786 ,001
,555
1,802
2,991 ,005
,555
1,802
4,537 ,000
,552
1,812
,392
3,415 ,002
,555
1,802
,293
3,400 ,002
,988
1,012
4,233 ,000
,526
1,900
,260
2,258 ,030
,463
2,159
7,940
,408
4,601 ,000
,780
1,281
100907,253
35653,942
,316
2,830 ,008
,492
2,032
-816256,191
153788,196
X3_STV
69588,343
15135,440
,463
4,598 ,000
,526
1,901
X4_SLNAM
79359,913
26124,189
,340
3,038 ,005
,426
2,349
50,553
9,270
,564
5,453 ,000
,497
2,012
104547,671
33256,970
,327
3,144 ,003
,491
2,036
-,251
-2,511 ,017
,535
1,870
(Constant)
(Constant)
(Constant)
X7_GG
X5_SBA
5
Collinearity Statistics
t
71337,099
X7_GG
4
Beta
16191,481
X3_STV
2
Std. Error
Coefficients
(Constant)
X7_GG
X5_SBA
X2_TN
-,010 ,004
,753
7,057 ,000
,005 ,996
-3,067 ,004
-4,377 ,000
-5,308 ,000
a. Dependent Variable: Y_CPTB
- Ý nghĩa của hệ số riêng phần là β đo lường sự thay đồi giá trị trung bình Y khi Xi
thay đổi 1 đơn vị, giữ các biến độc lập còn lại không đổi.
- Hệ số Beta (cột thứ 4 từ bên trái) được dùng để so sánh khi các biến độc lập không
cùng đơn vị đo lường.
Giải thích mô hình:
Phương trình hồi quy bội được phương pháp stepwise ước lượng cho chi phí mua gạo
một tháng của hộ gia đình phụ thuộc các yếu tố: số thành viên trong hộ gia đình, số
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang20
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
thành viên nam trong hộ gia đình, số bữa ăn, giá gạo có tác động tỷ lệ thuận với chi
phí mua gạo một tháng của hộ gia đình.
Yếu tố thu nhập tỷ lệ nghịch với chi phí mua gạo của hộ gia đình.
E. Kết quả hồi quy
Y_CPTB
=
-
818313,460
–
0.01*X2_TN
+
66537,883*X3_STV
79342,584*X4_SLNAM + 101838,902*X5_SBA + 49,257*X7_GG
+
(mô hình 2)
Nhận xét:
- Mô hình giải thích được 81,9% các quan sát
- Dựa vào bảng hồi quy gốc ta thấy /t-stat/ của các biến X2_TN; X3_ STV;
X4_SLNAM; X5_ SBA; X7_GG là lớn hơn 2 nên các biến này có ý nghĩa thống kê.
+ X2_TN: có tác động khá nhỏ (β 2= -0,01) so với các biến khác lên biến phụ thuộc chi
phí mua gạo trung bình của các hộ gia đình vì gạo là mặt hàng thiết yếu nên không dù
thu nhập có tăng hay giảm cũng không ảnh hưởng lớn. Ở đây, mô hình cho thấy thu
nhập tác động ngược chiều đến chi phí mua gạo cho thấy khi thu nhập tăng tức là mọi
người bận rộn hơn trong công việc, cũng như mọi người cố gắng làm việc để tăng
mức sống nên số bữa ăn cũng sẽ ít hơn và tìm kiếm các thực phẩm thay thế khác
nhanh chóng tiện lợi hơn.
+ X3_STV: tác động cùng chiều với chi phí mua gạo trung bình, có nghĩa là khi số
thành viên tăng thêm 1 người thì chi phí mua gạo trung bình hàng tháng tăng lên
66537,883 đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).
+ X4_SLNAM: tác động cùng chiều với chi phí mua gạo trung bình, có nghĩa là khi
số lượng nam tăng thêm 1 người thì chi phí mua gạo trung bình hàng tháng tăng lên
79342,584 đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).
+ X5_SBA: tác động cùng chiều với chi phí mua gạo trung bình, có nghĩa là nếu tăng
thêm 1 bữa ăn trong 1 ngày thì chi phí mua gạo trung bình hàng tháng tăng lên
101838,902 đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).
+ X7_GG: tác động cùng chiều với chi phí mua gạo trung bình, có nghĩa là khi giá
gạo tăng 1000 đồng/kg thì chi phí mua gạo trung bình hàng tháng tăng 49257 đồng
(trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang21
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
F. Khó khăn trong quá trình thực hiện
Nhóm đã tiến hành chọn lọc thông tin, tiến hành hồi quy, kiểm định đa cộng tuyến, tự
tương quan, phương sai thay đổi dựa trên 40 mẫu quan sát thu thập được. Với mô hình
ước lượng trên, do số lượng quan sát còn hạn chế và chất lượng dữ liệu chưa được
chính xác lắm vì số liệu được thu thập chủ yếu thông qua điều tra tuy nhiên mức độ
trung thực của các phiếu trả lời không cao nên thông tin không được chính xác tuyệt
đối. Do đó, mức ý nghĩa các trị thống kê tương đối cao và có 1 số biến đưa ra ban đầu
bị loại khỏi mô hình. Việc chọn các biến độc lập để đưa vào mô hình chủ yếu dựa trên
ý kiến chủ quan và có thể còn thiếu sót.
Kết luận:
Qua kết quả hồi quy cuối cùng, nhóm rút ra kết luận: chi phí cho việc mua gạo của
mỗi hộ gia đình phụ thu ộc vào các nhân tố: thu nhập, số thành viên, số lượng nam, số
bữa ăn, giá gạo.
Với đề tài nghiên cứu này, chúng tôi hy vọng sẽ góp phần giúp các bạn hiểu rõ hơn về
sự ảnh hưởng của các nhân tố đến chi phí mua gạo mà các hộ dân ở TP.Hồ Chí Minh
nói riêng và cả nước nói chung. Từ đó, chúng ta sẽ có kế hoạch chi phí cho việc mua
gạo sao cho hợp lý và phù hợp với thu nhập, thói quen, sở thích, số thành viên… của
gia đình; với giá gạo tăng cao như hiện nay…để đảm bảo cho kinh tế gia đình ít bị xáo
trộn nhất. Nhóm chúng em xin chân thành cám ơn sự hướng dẫn tận tình của GS.TS
Trương Bá Thanh cùng với những tài liệu mà giảng viên bộ môn cung cấp đã giúp
nhóm hoàn thành đề tài này. Tuy nhiên, đề tài nghiên cứu của nhóm cũng không tránh
khỏi những thiếu xót và sai lầm do những khó khăn mà nhóm gặp phải. Vì vậy, nhóm
rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của giáo viên hướng dẫn và các bạn !
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang22
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Bảng thống kê mô tả bằng phần mềm Eview
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
Y_CPTB
497642.5
469850.0
896000.0
160000.0
197882.9
0.066089
2.047239
X2_TN
10025000
8750000.
22500000
5000000.
4790415.
1.064371
3.090042
X3_STV
X4_SLNAM
X5_SBA
X6_GNK
4.250000 2.000000 2.025000 0.400000
4.000000 2.000000 2.000000 0.000000
8.000000 4.000000 3.000000 1.000000
2.000000 0.000000 1.000000 0.000000
1.315587 0.847319 0.619657 0.496139
0.555967 0.512241 -0.013506 0.408248
3.439506 3.877551 2.667766 1.166667
Jarque-Bera 1.542039 7.566079 2.382604
Probability 0.462541 0.022753 0.303825
Observation
s
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
40
40
Trang23
40
3.032764
0.219505
40
X7_GG
14865.00
14800.00
19000.00
11000.00
2209.600
0.101461
1.937120
X8_MDAT
3.200000
3.000000
5.000000
1.000000
1.285022
-0.232028
2.253462
0.185182 6.712963 1.951485 1.287776
0.911566 0.034858 0.376912 0.525246
40
40
40
40
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Phụ lục 2: Sử dụng phần mềm Eview cho mô hình gốc
Phụ lục 3: Bảng ma trận tương quan
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang24
TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Correlations
Y_CPTB
Y_CPTB
Pearson Correlation
X2_TN
1 ,266
Sig. (2-tailed)
,097
N
X2_TN
40
,000
,000
,000
,201
40
40
Sig. (2-tailed)
,097
,235
,049
40
40
40
,915
40
,192
1 ,667**
,527**
Sig. (2-tailed)
,000
,235
,000
,000
40
40
,719**
,313*
,667**
1 ,586**
Sig. (2-tailed)
,000
,049
,000
,000
Pearson Correlation
,538**
Sig. (2-tailed)
,000
40
-,017 ,527**
,915
40
,207
,579**
Sig. (2-tailed)
,201
,000
40
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng
Trang25
-,107
,510
40
-,077
,638
40
40
1
-,419**
,000
,007
40
40
40
40
-,107
-,077
-,419**
1
40
40
,510
40
40
,586**
,000
40
Pearson Correlation
N
40
40
40
Pearson Correlation
40
,000
40
,753**
40
40
-,017 ,579**
Pearson Correlation
N
X7_GG
,207
,313*
N
X5_SBA
,538**
1 ,192
40
X7_GG
,719**
40
40
X5_SBA
,753**
,266
N
X4_SLNAM
X4_SLNAM
Pearson Correlation
N
X3_STV
X3_STV
,638
40
,007
40
