tiểu luận kinh tế lượng những yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thanh toán điện tử của sinh viên đại học ngoại thương

GVHD: TS.Vũ Thị Phương Mai

Nhóm 10_Lớp KTE218.1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

----****----

TIỂU LUẬN
NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHU CẦU THANH TOÁN
ĐIỆN TỬ CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

Giảng viên hướng
dẫn
Lớp
Nhóm thực hiện

:

TS. Vũ Thị Phương
Mai
: KTE 218.1
: Nhóm 10

Hà Nội, ngày 22 tháng 03 năm 2019

ĐÁNH GIÁ CÁC THÀNH VIÊN TRONG NHÓM


GVHD: TS.Vũ Thị Phương Mai

STT

Họ tên

Nhóm 10_Lớp KTE218.1

Mã SV

Nhiệm vụ
-

Làm outline

-

Khảo sát và thu thập số

Điểm

liệu

1

Lê Khánh Huyền

-

Kết quả kỳ vọng

-

Chạy và phân tích kết quả

1713330050

hồi quy
-

10

Kiểm định mô hình hồi
quy

2

3

4

5

Trịnh Ngọc Khánh

Nguyễn Thu Mỹ
Huyền

Nguyễn Phan Quang
Huy

Lê Thị Quỳnh Liên

1711120085

-

Đề xuất và giải pháp

-

Chỉnh sửa và tổng hợp

-

tiểu luận
Kiểm định khuyết tật của
mô hình

-

Chỉnh sửa và tổng hợp tiểu

-

luận
Cơ sở lý thuyết

1713320043

1713310071

1711110367

9,625

9,375
-

Lựa chộn mô hình

-

Phân tích mối quan hệ giữa
các biến

-

Nguồn số liệu

-

Chạy và phân tích kết quả

-

hồi quy
Lời mở đầu

-

Tổng quan nghiên cứu

-

Phân tích định tính

-

Kết luận

9,5

9,75


MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG


LỜI MỞ ĐẦU

Trong thời đại hiện nay, công nghệ thông tin hiện đại, phát triển đã từng bước thay đổi cuộc
sống của con người trên nhiều phương diện, từ sinh hoạt hàng ngày đến các hình thức giải trí, công
việc xây dựng,... Một trong những thay đổi có tác động không nhỏ là sự xuất hiện của hình thức
thanh toán điện tử, thanh toán không tiền mặt. Vậy những yếu tố nào ảnh hưởng đến nhu cầu sử
dụng hình thức này, liệu hình thức này sẽ phát triển như thế nào trong tương lai? Để giải quyết bài
toán này, nhóm đã quyết định vận dụng kiến thức của bộ môn kinh tế lượng – môn khoa học kinh tế
sử dụng các công cụ của lý thuyết kinh tế, toán học và suy toán thống kê để phân tích, suy đoán các

vấn đề. Từ khi xuất hiện, kinh tế lượng đã đem lại cho xã hội nói chung và các nhà kinh tế nói riêng
một công cụ sắc bén đo lường các quan hệ kinh tế.
Sau khi được học kiến thức về kinh tế lượng, về các phương pháp thu thập, phân tích số
liệu, xây dựng mô hình nghiên cứu,... kết hợp với điều kiện, tình hình thực tế, nhóm chúng em đã
quyết định lựa chọn đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thanh toán điện tử của sinh
viên Đại học Ngoại Thương”. Nội dung đề tài sẽ được làm rõ trong 3 phần chính như sau:
Phần 1: Tổng quan nghiên cứu
Phần 2: Cơ sở lý thuyết
Phần 3: Ứng dụng thực tiễn
Phần 4: Đề xuất và giải pháp
Trong quá trình nghiên cứu, xây dựng và chạy mô hình, chúng em đã cố gắng để có thể làm
rõ đề tài một cách tốt nhất. Tuy nhiên, một số thiếu sót là điều không tránh khỏi và nhóm rất mong
nhận được sự góp ý, chỉnh sửa từ phía cô giáo.
Chúng em xin chân thành cảm ơn cô!


Phần 1
1

Tổng quan nghiên cứu

Tính cấp thiết của đề tài

Hình thức thanh toán điện tử hay thanh toán không dùng tiền mặt đã hiện hữu từ lâu trong
hoạt động cuộc sống hàng ngày thông qua các dịch vụ như chuyển khoản ngân hàng, thanh toán
bằng séc,... nhưng phải đến vài năm gần đây, khi công nghệ có những bước phát triển nhảy vọt,
hình thức này mới thực sự phát triển bùng nổ. Thói quen dùng tiền mặt của người dân và bộ phận
lớn là giới trẻ đang dần thay đổi nhờ sự tiện lợi cũng như nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn
mà dịch vụ này mang lại.
Nghiên cứu đề tài này trong phạm vi một bộ phận giới trẻ là sinh viên Đại học Ngoại

Thương, có thể thấy thanh toán trực tuyến đang được sử dụng hàng ngày, đáp ứng hầu hết các yêu
cầu thanh toán của sinh viên. Sự ra đời liên tiếp của các ứng dụng thanh toán trực tuyến, nổi bật
như Ví MoMo, Viettel Pay,... cũng các dịch vụ chuyển khoản trực tiếp qua Mobile Banking trên
điện thoại thông minh giúp cho việc thanh toán trở nên đơn giản, nhanh gọn hơn rất nhiều. Bên
cạnh đó, rất nhiều chương trình khuyến mãi cho lần đầu thanh toán trực tuyến hay sự liên kết, hợp
tác giữa các ứng dụng đem đến nhiều lợi ích, tiết kiệm cho người dùng đang thu hút một lượng lớn
các bạn sinh viên đăng ký sử dụng.
Phát hiện thấy đây là một vấn đề khá mới cũng như có ý nghĩa lớn với sự phát triển xã hội
hiện nay, nhóm chúng em đã quyết định đào sâu tìm hiểu thông qua các phương pháp đã được học
trong bộ môn Kinh tế lượng. Để có thể có nguồn thông tin chính xác, thực tế nhất, đề tài đã được
nghiên cứu, khảo sát, lấy ý kiến trực tiếp của các bạn sinh viên trong trường Đại học Ngoại Thương
thông qua các phương pháp được trình bày sau đây.

2

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

● Mục tiêu


Thực hiện đề tài tìm hiểu nhu cầu sử dụng các hình thức thanh toán điện tử của sinh viên
Đại học Ngoại Thương, nhóm 10 muốn đạt được các mục tiêu cụ thể sau đây:
- Xác định xem các yếu tố nào ảnh hưởng đến nhu cầu này và mức độ ảnh hưởng trong
khoảng bao nhiêu ?
- Giữa các yếu tố nghiên cứu có mối quan hệ tương quan hay không, có tác động đến nhau
hay không ?

● Ý nghĩa
Nhận định hình thức thanh toán điện tử là một hình thức còn khá mới trong xã hội Việt Nam hiện
nay cũng nhue các lợi ích mà dịch vụ này đã và đang mang lại trên thế giới, nhóm 10 mong muốn

sau ki tiến hành nghiên cứu về đề tài sẽ đạt dduowcjmucj tiêu đề ra, có thể phân tích, đânh giá được
các biến ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng các dịch vụ thanh toán điện tử. Từ đó, mô hình được thực
hiện có thể trở thành một nguồn kiểm định và dự báo, định hướng giúp xây dựng chiến lược phù
hợp cho sự phát triển, mở rộng mức đọ phủ sóng của các hình thức thanh toán điện tử hơn nữa
trong xã hội nước ta.

3

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

● Đối tượng nghiên cứu
Trong thời đại công nghệ 4.0, khi trí tuệ nhân tạo dần được đưa vào sử dụng phổ biến thì
bên cạnh đó, các hình thức thanh toán trực tuyến ứng dụng những công nghệ, tính năng mới nhất
hiện nay cũng trở nên quen thuộc với đa số người sử dụng. Chính vì vậy, nhóm chúng em đã quyết
định lựa chọn nhóm đối tượng nghiên cứu là “nhu cầu sử dụng các hình thức thanh toán điện tử”
thông qua biến phụ thuộc “Số tiền bình quân giao dịch qua các hình thức thanh toán điện tử mỗi
tháng”.

● Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu về nhu cầu sử dụng các hình thức thanh toán điện tử đề cập trong đề tài này
được nhóm chúng em thực trên trên khoảng 300 sinh viên đang theo học tại Trường Đại học Ngoại


Thương cơ sở Hà Nội với số tuổi từ 19 đến 23. Toàn bộ thông tin, dữ liệu được thu thập trực tiếp
thông qua một cuộc khảo sát online trên các trang mạng xã hội, các diễn đàn có sự tham gia của các
bạn sinh viên Đại học Ngoại Thương.

Phần 2

Cơ sở lý thuyết

Nhận định hình thức thanh toán điện tử là một hình thức còn khá mới trong xã hội Việt Nam
hiện nay cũng như các lợi ích mà dịch vụ này đã và đang mang lại trên thế giới, nhóm mong muốn
sau khi nghiên cứu về đề tài sẽ đạt được mục tiêu đề ra, có thể phân tích, đánh giá được các biến
ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử này. Từ đó, mô hình được thực hiện có
thể trở thành một nguồn kiểm định và dự báo, định hướng giúp xây dựng chiến lược phù hợp cho sự
phát triển, mở rộng mức độ phủ sóng của hình thức thanh toán điện tử hơn nữa trong xã hội nước
ta.
Để đặt nền tảng và tăng tính chính xác cho mô hình nghiên cứu, nhóm chúng em đã chọn
thuyết hành vi người tiêu dùng.
Thuyết hành vi người tiêu dùng giải thích cho cách mà người tiêu dùng hành động để sao cho
với cùng một lượng tài sản, họ có thể đạt được mức lợi ích tốt nhất. Trong lý thuyết này, ta giả định
rằng tất cả mọi người đều đó đầy đủ thông tin và khi chúng ta thay đổi một yếu tố thì các yếu tố
khác không đổi. Điều đó có nghĩa là có nghĩa là người tiêu dùng hoàn toàn có thể đánh giá được
mức lợi ích mà họ được hưởng khi sử dụng một loại hình thanh toán, mức độ hài lòng của họ khi sử
dụng loại hình thanh toán đó (biến SATIS). Chính vì vậy, biến SATIS được đưa vào nghiên cứu như
một yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thanh toán điền tử của sinh viên Đại học Ngoại thương.
Tuy nhiên, không phải người tiêu dùng nào cũng sử dụng các hình thức thanh toán điện tử
cho các mục đích giống nhau. Với mỗi mục đích nhất định, người tiêu dùng lại có nhu cầu thanh
toán điện tử khác nhau nên biến mục đích sử dụng (PURP) cũng đuọc đưa vào nghiên cứu trong mô
hình.


Phần 3
1

Ứng dụng thực tiễn

Phân tích định tính

● Sử dụng lệnh “sum” để mô tả số liệu ta thu được:

Hình 1. Mô tả số liệu

Giá trị trung

Giá trị nhỏ

Giá trị lớn

nhất

nhất

2.878205

1

5

1.865385

1.865385

1

4

156

2.705128

2.705128

1

4

FREQ

156

2.75641

2.75641

1

4

PURP

156

2.679487

2.679487

1

4

Tên biến

Số quan sát

CONS

156

2.878205

INC

156

SATIS

bình

Độ lệch chuẩn

Bảng 1. Mô tả số liệu

- Obs cho biết số lượng quan sát, cả 5 biến đều có số lượng quan sát là 156
- Mean cho biết giá trị trung bình của các biến
✓ Giá trị trung bình của biến CONS là 2,878205, tương đương 2,878205 triệu/tháng
✓ Giá trị trung bình của biến INC là 1.865385, tương đương với thu nhập 1.865385
triệu/tháng

✓ Giá trị trung bình của biến SATIS là 2,705129, tương đương khá hài lòng với các
hình thức thanh toán điện tử mà họ đang sử dụng

✓ Giá trị trung bình của biến FREQ là 2,75641, tương đương tần suất thỉnh thoảng sử
dụng các giao dịch qua các hình thức thanh toán điện tử

✓ Giá trị trung bình của biến PURP là 2,76984 chứng tỏ phần lớn các mẫu khảo sát sử
dụng các hình thức thanh toán điện tử khi mua sắm online

- Std.Dev cho biết độ lệnh chuẩn của các biến
- Min, Max cho biết giá trị lớn nhất và bé nhất của các biến

2
2.1

Phân tích định lượng
Lựa chọn mô hình kinh tế lượng

Sau một quá trình tìm hiểu, nhóm chúng em đã quyết định lựa chọn mô hình hồi quy tuyến tính cổ
điển để phân tích định lượng.
Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên:
CONS = 1 + 2* INC + 3* SATIS + 4* FREQ + 5* PURP
Trong đó:
: hệ số chặn

1

, , , : các hệ số góc

2 3 4 5

Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên:
CONS = 1 + 2* INC + 3* SATIS + 4* FREQ + 5* PURP + i
Trong đó:
: ước lượng của hệ số chặn 1

1

, ,

2 3 4, 5
1

: ước lượng của các hệ số góc 2, 3, 4, 5

: phần dư tại quan sát thứ i


Trong hoạt động sinh hoạt hàng ngày, có rất nhiều yếu tố tác động đến hành vi tiêu dùng,
thanh toán nói chung và cụ thể là thanh toán điện tử không tiền mặt. Sau khi tiến hành khảo sát,
nghiên cứu, thu thập số liệu, cũng như xem xét ý nghĩa của các biến số, nhóm đã quyết định chọn
mô hình hồi quy gồm các biến như sau:
Biến phụ thuộc: Y: CONS (Consumption)
Biến độc lập: gồm 5 biến : X1: INC (Income)
X2: SATIS (Satisfaction)
X3: FREQ (Frequency)
X4: PURP (Purpose)
Tên biến

Đơn vị

Ý nghĩa biến
Số tiền trung bình giao dịch bằng hình thức thanh toán

CONS

Triệu đồng

điện tử mỗi tháng ?

INC

Triệu đồng

Thu nhập trung bình mỗi tháng ?
Sự hài lòng khi sử dụng hình thức thanh toán điện tử
1 = Không hài lòng

SATIS

2 = Bình thường
3 = Khá hài lòng
4 = Rất hài lòng
Tần suất trung bình sử dụng hình thức thanh toán điện
tử trong 1 tháng

FREQ

1 = Không bao giờ

2 = Hiếm khi
3 = Thỉnh thoảng
4 = Thường xuyên


Mục đích khi sử dụng hình thức thanh toán điện tử
1 = Giao dịch khác
2 = Thanh toán hóa đơn
3 = Mua sắm online
PURP

4 = Chuyển khoản

Bảng 2. Giới thiệu các biến

2.2

Phân tích mối quan hệ giữa các biến

● Sử dụng lệnh “cor” để mô tả sự tương quan giữa các biến

Hình 2. Sự tương quan giữa các biến

CONS
CONS

1.0000

INC

SATIS

FREQ

PURP


INC

0.4419

1.0000

SATIS

0.5592

0.4947

1.0000

FREQ

0.4679

0.2618

0.4757

1.0000

PURP

0.5438

0.4112

0.5122

0.4437

1.0000

Bảng 3. Sự tương quan giữa các biến

- CONS và INC tương quan cùng chiều có độ lớn 0,4419
- CONS và SATIS tương quan cùng chiều có độ lớn 0.5592
- CONS và FREQ tương quan cùng chiều có độ lớn 0.4679
- CONS và PURP tương quan cùng chiều có độ lớn 0,5436
Sau khi rút được các hệ số tương quan như trên, ta có thể nhận xét: trong tất cả các yếu tố
nghiên cứu, biến SATIS có mối tương quan mạnh nhất đến biến CONS (hệ số tương quan của biến
này cao nhất, là 0,5592). Hay nói cách khác, mức độ hài lòng khi sử dụng các hình thức thnah toán
điện tử ảnh hưởng manh nhất đến số tiền trung bình họ giao dịch mỗi tháng qua các hình thức thanh
toán điện tử mỗi tháng.
Ngược lại, biến INC có mối tương quan ít nhất đến biến CONS (hệ số tương quan của biến
này thấp nhất, là 0,4419). Hay nói cách khác, thu nhập bình quân một tháng ảnh hưởng ít nhất đến
số tiền trung bình họ giao dịch mỗi tháng qua các hình thức thanh toán điện tử mỗi tháng.
Tuy nhiên, sự chênh lệnh của mức độ tương quan giữa các biến là không đáng kể, chỉ giao
động từ 0.4419 đến 0.5592.

2.3

Phương pháp ước lượng

Nhóm chúng em chọn chạy phần mềm Stata 14.2 hồi quy mô hình bằng phương pháp bình
phương tối thiểu thông thường (OLS) để ước lượng ra tham số của các mô hình hồi quy đa biến. Từ
phần mềm Stata 14.2, ta dễ dàng: Xét phân tử phóng đại phương sai VIF nhận biết khuyết tật đa
cộng tuyến. Dùng kiểm định White và Breusch Pagan để kiểm định khuyết tật phương sai sai số


thay đổi. Dùng kiểm định P-value nhận xét sự phù hợp của mô hình. Ngoài ra, dùng phương pháp
sai số chuẩn mạnh Robust Standard Error để hạn chế ảnh hưởng của phương sai sai số thay đổi.

2.4

Nguồn số liệu

Số liệu phục vụ cho việc xây dựng và chạy đề tài được nhóm xây dựng trên phương pháp
thu thập số liệu từ thực nghiệm. Về định nghĩa, trong phương pháp này, số liệu được thực hiện bằng
cách quan sát, theo dõi, đo đạc qua các thí nghiệm, trực tiếp tiếp xúc với đối tượng cần nghiên cứu.
Về thực tế, nhóm đã xây dựng một mẫu khảo sát trực tuyến bao gồm các câu hỏi, lựa chọn liên
quan đến các biến, các yếu tố ảnh hưởng đến nội dung đề tài. Sau đó, mẫu khảo sát được đưa lên
các trang ở lớp, của cộng đồng sinh viên Ngoại Thương để số lượng sinh viên có thể tiếp cận với
mẫu khảo sát này là lớn nhất và đồng thời số lượng kết quả nhóm thu về cũng là một con số khá
lớn, đảm bảo tính khách quan, chính xác khi chạy mô hình.
Trong phương pháp này, có 2 loại biến chính là biến độc lập và biến phụ thuộc. Biến độc lập
là các yếu tố, điều kiện khi bị thay đổi trên đối tượng nghiên cứu sẽ ảnh hưởng đến kết quả thí
nghiệm, khảo sát. Đối tượng nghiên cứu chứa một hoặc nhiều yếu tố, điều kiện thay đổi. Biến phụ
thuộc là những chỉ tiêu đo đạc và bị ảnh hưởng trong suốt quá trình thí nghiệm. Nói cách khác kết
quả số liệu của biến phụ thuộc thu thập được thay đổi theo biến độc lập.

Nhóm chúng em đã tiến hành thu thập số liệu bằng Phiếu hỏi. Nội dung Phiếu hỏi gồm:
Câu 1. Giới tính của bạn là gì ?
A. Nam
B. Nữ
Câu 2. Chi tiêu bình quân 1 tháng của bạn là bao nhiêu ?
(Tự điền)


Câu 3. Thu nhập bình quân 1 tháng của bạn là bao nhiêu ?
(Tự điền)
Câu 4. Tần suất thanh toán điện tử của bạn mỗi tháng là ?
A. Thường xuyên (>=10 lần)
B. Thỉnh thoảng (3 – 9 lần)
C. Hiếm khi (1 – 3 lần)
D. Không bao giờ
Câu 5. Bạn sử dụng hình thức thanh toán điện tử vào mục đích gì ?
A. Chuyển khoán
B. Mua sắm online
C. Thanh toán hóa dơn
D. Giao dịch khác
Câu 6. Bạn có hài lòng với các hình thức thanh toán điện tử bạn đang sử dụng không ?
A. Rất hài lòng
B. Khá hài lòng
C. Bình thường
D. Không hài lòng
Câu 7. Số tiền trung bình bạn giao dịch bằng các hình thức thanh toán điện tử mỗi tháng ?
(Tự điền)


2.5

Kết quả kỳ vọng

Dựa vào việc phân tích các cơ sở lý luận cũng như việc lựa chọn các biến, các chỉ số đại
diện, ta có bảng kỳ vọng về dấu theo các biến kinh tế như sau:
Hệ số

Dấu kỳ vọng

Ý nghĩa
Khi thu nhập tăng bình quân
mỗi tháng tăng thì số tiền

2

+

bình quân giao dịch qua các
hình thức thanh toán điện tử
cũng tăng
Khi mức độ hài lòng của
người sử dụng tăng thì số tiền

3

+

bình quân giao dịch qua các
hình thức thanh toán điện tử
cũng tăng

Khi tần suất sử dụng các hình
thức thanh toán điện tử tăng

4

+

thì số tiền bình quân giao
dịch qua các hình thức thanh
toán điện tử cũng tăng
Khi thu nhập tăng bình quân
mỗi tháng tăng thì số tiền

5

+

bình quân giao dịch qua các
hình thức thanh toán điện tử
cũng tăng

Bảng 4. Kết quả kỳ vọng


2.6
2.6.1

Chạy mô hình hồi quy và phân tích kết quả
Chạy mô hình hồi quy

● Sử dụng lệnh “reg” để chạy mô hình hồi quy theo phương pháp OLS

Hình 3. Kết quả chạy mô hình hồi quy

Biến

Hệ số

Hệ số (OLS)
Độ lệch chuẩn

P-value

CONS

0,2263972

0.103054

0.030

INC

0.3137561

0.0972607

0.002

SATIS

0.263244

0.1006157

0.010

Tên biến

Số tiền bình quân
giao dịch qua các
hình thức thương
mại điện tử mỗi
tháng
Thu nhập bình quân
mỗi tháng
Mức độ hài lòng của
người sử dụng các


hình thức thanh
toán điện tử
Tần suất sử dụng các
hình thức thanh
toán điện tử mỗi

FREQ

0.3231564

0.0915155

0.001

PURP

0.0156351

0.2824408

0.956

tháng
Mục đích sử dụng
các hình thức thanh
toán điện tử
R2
Số lượng quan sát

0,4445
156

Bảng 5. Kết quả chạy mô hình hồi quy

Với số liệu đã có, khi chạy mô hình hồi quy trên phần mềm Stata với mức ý nghĩa 5%, ta
thu được kết quả là “Hình 3”
Ta có hàm hồi quy mẫu:
CONS = 0.2263972 INC + 0,3137561 SATIS + 0,263244 FREQ + 0,3231564 PURP

2.6.2

Phân tích kết quả

✓ Hệ số góc 2 = 0,2263972 có ý nghĩa khi các yếu tố khác không đổi, thu nhập bình
quân một tháng tăng lên 1 triệu đồng thì số tiền trung bình giao dịch bằng hình thức
thanh toán điện tử trung bình mỗi tháng tăng 0,2263972 triệu đồng.

✓ Hệ số góc 3 = 0,3137561 có ý nghĩa khi các yếu tố khác không đổi, mức độ hài lòng
tăng lên 1 đơn vị thì số tiền trung bình giao dịch bằng hình thức thanh toán điện tử
mỗi tháng trung bình tăng 0,3137561 triệu đồng.

✓ Hệ số góc 4 = 0,263244 có ý nghĩa khi các yếu tố khác không đổi, tần suất sử dụng
các hình thức thanh toán điện tử mỗi tháng tăng lên 1 đơn vị thì số tiền trung bình


giao dịch bằng hình thức thanh toán điện tử mỗi tháng trung bình tăng 0,263244
triệu đồng.

✓ Hệ số góc 5 = 0,3231564 có ý nghĩa khi các yếu tố khác không đổi, mục đích sử
dụng các hình thức thanh toán điện tử tăng lên 1 đơn vị thì số tiền trung bình giao
dịch bằng hình thức thanh toán điện tử mỗi tháng trung bình tăng 0,3231564 triệu
đồng.

⇨ Sau khi phân tích kết quả, ta thấy mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
đúng như kỳ vọng, thể hiện ý nghĩa về mặt kinh tế của mô hình.

✓ ESS = 116,767733 là độ tin cậy của giá trị ước lượng.
✓ RSS = 145,918164 là tổng bình phương phần dư.
✓ TSS = 262,685897 là độ dao động trong mẫu của biến phụ thuộc..
✓ Number of obs là số quan sát, mô hình này có 156 quan sát.

✓ F(4, 151) = 30,21 là giá trị kiểm định F 4 nhân tố và 151 bậc tự do.
✓ Prob > F = 0.0000 cho biết mức ý nghĩa của kiểm định F, ở đây bé hơn 5% chứng tỏ Rsquare của tổng thể khác 0.

✓ R-squared là hệ số xác định, cho biết các biết độc lập giải thích được 44,45% sự biến động
của biến CONS.

✓ Adj R-squared = 0,4298 là hệ số xác định được hiệu chỉnh. Trong trường hợp nếu ta thêm
biến vào mô hình, hệ số xác định được hiệu chỉnh tăng thì việc đưa biến ấy vào mô hình là
có ý nghĩa và ngược lại.

✓ Root MSE cho biết sai số tiêu chuẩn là 0,98303.
✓ Std.Err cho biết sai số tiêu chuẩn của ước lượng các hệ số.
✓ P >= |t| là giá trị P-value, nếu giá trị này bé hơn 5% thì mói liên hệ giữa biến độc lập và biến
phụ thuộc có ý nghĩa thống kê. Ở mô hình này, cả 4 biến này đều có ý nghĩa thống kê.

✓ 95% Cof. Interval có nghĩa là khoảng tin cậy 95%.


2.1

Kiểm định mô hình hồi quy

1.1.1.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy
Nhóm chúng em tiến hành kiểm định hệ số hồi quy theo phương pháp P-value.

● Kiểm định hệ số β2
Kiểm định cặp giả thiết:
P-value < α= 0,05 => Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1 , có nghĩa là thu nhập bình quân
một tháng có ảnh hưởng tới số tiền bình quân giao dịch qua các hình thức thanh toán điện tử mỗi
tháng với mức ý nghĩa 5%.

● Kiểm định hệ số β3
Kiểm định cặp giả thiết:
P-value < α= 0,05 => Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1 , có nghĩa là mức độ hài lòng của
người sử dụng các hình thức thanh toán điện tử có ảnh hưởng tới số tiền bình quân giao dịch qua
các hình thức thanh toán điện tử mỗi tháng với mức ý nghĩa 5%.

● Kiểm định hệ số β4
Kiểm định cặp giả thiết:
P-value < α= 0,05 => Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1 , có nghĩa là tần suất sử dụng các
hình thức thanh toán điện tử mỗi tháng có ảnh hưởng tới số tiền bình quân giao dịch qua các hình
thức thanh toán điện tử mỗi tháng với mức ý nghĩa 5%.

● Kiểm định hệ số β5
Kiểm định cặp giả thiết:
P-value < α= 0,05 => Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1 , có nghĩa là mục đích sử dụng các
hình thức thanh toán điện tử có ảnh hưởng tới số tiền bình quân giao dịch qua các hình thức thanh
toán điện tử mỗi tháng với mức ý nghĩa 5%.


1.1.1.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm định cặp giả thiết: :
Mô hình phù hợp khi mô hình tồn tại ít nhất một hệ số hồi quy của biến
độc lập khác 0. Mà theo kết quả ở “Hình 4” Prob > F = 0,0000 nhỏ hơn mức ý
nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, chập nhận giả thuyết H1.
=> Các hệ số hồi quy của các biến độc lập không đồng thời bằng 0, mô
hình hồi quy phù hợp.

2.2

Kiểm tra khuyết tật của mô hình và suy diễn thống kê

1.1.2.1 Đa cộng tuyến
Mô hình hồi quy phù hợp là mô hình phải đạt được các tính chất BLUE (tuyến tính, không
chệch, hiệu quả nhất). Tuy nhiên trên thực tế do xây dựng sai mô hình hoặc do bản chất của dữ liệu,
dẫn tới mô hình không đạt được đầy đủ các tính chất trên. Một trong những vấn đề ảnh hưởng đến
mô hình mà ta gọi là vi phạm các giả định, đó là đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến là một lỗi của mô
hình phân tích hồi quy, xảy ra khi giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy đa biến có tương
quan tuyến tính với nhau.
Dấu hiệu của đa cộng tuyến:

● Dấu hiệu 1: cao và thống kê t thấp
Thấy t-ratio của các biến phụ thuộc đều cao (lớn hơn 1.96) nên hệ số hồi quy của các biến phụ
thuộc đều có ý nghĩa thống kê

⇨ Dấu hiệu 1 cho thấy mô hình không có đa cộng tuyến
● Dấu hiệu 2: Tương quan mạnh giữa các biến độc lập


Hình 4. Sự tương quan giữa các biến độc lập

INC

SATIS

FREQ

INC

1.0000

SATIS

0.4947

1.0000

FREQ

0.2618

0.4757

1.0000

PURP

0.4112

0.5122

0.4437

PURP

1.0000

Bảng 6. Sự tương quan giữa các biến

Ta thấy, Cor giữa các biến đều có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0.8 nên mô hình không có đa cộng tuyến

⇨ Dấu hiệu 2 cho thấy mô hình không có đa cộng tuyến
● Dấu hiệu 3: Sử dụng thừa số tăng phương sai VIF
. vif
Variable |

VIF

1/VIF

-------------+---------------------SATIS |

1.73

0.578989

PURG |

1.53

0.655682

FREG |

1.39

0.719097


INC |

1.39

0.721167

-------------+---------------------Mean VIF |

1.51

Hình 5. Kiểm định đa cộng tuyến

Thừa số tăng phương sai VIF của cả 4 biến và Mean VIF đều nhỏ hơn 10

⇨ Dấu hiệu 4 cho thấy mô hình không có đa cộng tuyến
⇨ Kết luận chung: Mô hình không mắc đa cộng tuyến.

1.1.2.2 Phương sai sai số thay đổi

Một vấn đề khác mà mô hình cũng có thể gặp phải, đó là phương sai của sai số thay đổi.
Hậu quả là các ước lượng bình phương nhỏ nhất vẫn là không chệch nhưng không còn hiệu quả
nữa, cùng với đó ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch, như vậy sẽ làm mất hiệu lực của
kiểm định. Điều này làm cho mô hình kém hiệu quả hơn.
Khi giả thiết đó bị vi phạm thì mô hình mắc lỗi phương sai sai số thay đổi. Tên gọi của
lỗi này là Heteroskedasticity

Kiểm định cặp giả thiết: :

● Sử dụng lệnh “imtest, white”

Hình 6. Kết quả kiểm định White

Từ kết quả kiểm định White, ta thấy Prob > chi2 = 0,04 < 5% (mức ý nghĩa) nên bác bỏ H0,
mô hình gặp phải khuyết tật Phương sai sai số thay đổi.

1.1.2.3 Mô hình thiếu biến
Kiểm định cặp giả thiết: :
. ovtest
Ramsey RESET test using powers of the fitted values of Cons
Ho: model has no omitted variables
F(3, 148) =

0.32

Prob > F =

0.8073


Hình 7. Kiểm định Ramsey’s RESET

P-value = 0.8073 > 0.05 (mức ý nghĩa), do đó, với mức ý nghĩa 5% mô hình không mắc khuyết
tật bỏ sót biến

1.1.2.4 Phân phối chuẩn của nhiễu
● Sử dụng lệnh “predict u, residuals”, ”sktest u” kiểm định phân phối chuẩn bằng phương
pháp xem xét các giá trị Skewness và Kurtoris

Kiểm định cặp giả thiết: :

Hình 8. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu

Ta thấy, Prob > chi2 = 0,4418 > 5% (mức ý nghĩa) nên không đủ điều kiện bác bỏ H0 hay
mô hình có nhiễu phân phối chuẩn.

Phần 2

Đề xuất giải pháp

Những năm gần đây, các hình thức thanh toán điện tử đã và đang dần được đưa vào sử dụng
ở Việt Nam, các loại hình ngày càng được đa dạng hóa như chuyển khoản, ví điện tử, mobi
banking, thẻ ghi nợ,… Tuy nhiên, không phải ai cũng biết đến các hình thức thanh toán điện tử và
có nhu cầu sử dụng chúng. Trong quá trình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thanh


toán điện tử, mô hình của nhóm chúng em còn gặp phải một khuyết tật là “Phương sai sai số thay
đổi”. Khuyết tật này là do một số nguyên nhân sau:

➢ Bản chất của các mối quan hệ kinh tế.
➢ Kỹ thuật thu thập dữ liệu của nhóm chúng em chưa phải là chính xác tuyệt đối, dữ liệu chưa
chính xác dẫn đến kết quả không đúng.

➢ Hành vi của con người ngày càng cải thiện, nhu cầu của họ không ngừng tăng lên, họ luôn
đòi hỏi những thứ tốt hơn, tốt hơn nữa. Có thể bây giờ học hài lòng với các hình thức thanh
toán điện tử này nhưng một thời gian sau, với sự phát triển của khoa học công nghệ, những
hình thức mới, hiệu quả hơn sẽ ra đời và thanh toán điện tử sẽ trở nên lạc hậu và ít được sử
dụng hơn.

➢ Trong quá trình nghiên cứu, nhóm em chưa thể tìm hiểu hết được các biến độc lập nên mô
hình còn chưa chính xác.

Nhóm chúng em đã quyết định giải quyết khuyết tật này bằng 2 cách. Cách 1 là sử dụng hồi
quy Robust vì mô hình này dù thay đổi hay không cũng không làm ảnh hưởng kết quả hồi quy.

● Sử dụng lệnh “reg Cons Inc Satis Freq Purp, robust”

. reg Cons Inc Satis Freq Purp, robust
Linear regression

Number of obs

=

156

F(4, 151)

=

38.11

Prob > F

=

0.0000

R-squared

=

0.4445

Root MSE

=

.98303

-----------------------------------------------------------------------------|
CONS |

Robust
Coef.

Std. Err.

t

P>|t|

[95% Conf. Interval]

-------------+---------------------------------------------------------------INC |

.2263972

.124205

1.82

0.070

-.0190069

.4718014

SATIS |

.3137561

.1035215

3.03

0.003

.1092183

.5182938

FREQ |

.263244

.0821256

3.21

0.002

.1009802

.4255077