tiểu luận kinh tế lượng PHÂN TÍCH các yếu tố ẢNH HƯỞNG đến CHI TIÊU CHO VUI CHƠI của SINH VIÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
--------***--------

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài: PHÂN TÍCH

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
CHI TIÊU CHO VUI CHƠI CỦA SINH VIÊN.

Lớp KTE309(1-1718).3_LT
GVHD: Ths. Nguyễn Thúy Quỳnh

Nhóm sinh viên thực hiện
Họ và tên
Đỗ Thị Hoa
Hoàng Thùy Dương
Lê Thị Hải Vân

MSSV
1411110243
1411110125
1411110698

Hà Nội, ngày 10 tháng 12 năm 2017.
1


MỤC LỤC

Contents

2


LỜI NÓI ĐẦU
Nền kinh tế nước ta ngày càng có những bước phát triển mạnh mẽ trong
những năm gần đây, tác động của nó đã có mặt trong mọi lĩnh vực đời sống xã hội.
Tiêu biểu nhất là thói quen tiêu dùng của người dân, từ việc mong muốn đáp ứng
những nhu cầu thiết yếu để tồn tại, giờ chúng ta đã sẵn sang chi tiêu thêm cho
những khoản vui chơi giải trí khác để phục vụ cho nhu cầu tinh thần.
Điều này được thể hiện rõ rang nhất tại các thành phố lớn, nơi mà có số dân
đông đúc, đa số là người dân từ các tỉnh lân cận đến sinh sống. Trong số đó đông
đảo nhất có lẽ là sinh viên lên học tại các trường đại học ở thành phố Hà Nội. Tuy
phụ thuộc vào bố mẹ nhưng tiêu dùng của đối tượng này cũng có tác dụng kích cầu
đáng kể cho thành phố nói riêng và cho cả nước nói chung. Ngoài các nhu cầu thiết
yếu ra, sinh viên còn dành một khoản chi tiêu cho nhu cầu vui chơi giải trí, điểu
này khiến cho một số ngành kinh tế cũng phát triển theo, … (như rạp chiếu phim,
shop quần áo, quán trà sữa, ….). Tuy nhiên có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến giỏ hàng
tiêu dùng này của sinh viên, xuất phát từ thực tế khách quan, nhóm chúng em tiến
hành khảo sát mô hình hồi quy để tìm ra sự phụ thuộc của số tiền cho như cầu vui
chơi vào các yếu tố xung quanh như số tiền trợ cấp, đi làm thêm, …
Vì thời gian và kiến thức có hạn nên trong quá trình thực hành và khảo sát
nhóm không tránh khỏi sai sót. Nhóm chúng em rất mong cô và các bạn có thể góp
ý để bài làm của chúng em được hoàn thiện hơn.
Chúng em chân thành cảm ơn cô Ths. Nguyễn Thúy Quỳnh đã hướng dẫn
chúng em hoàn thành bài nghiên cứu này.

3

1.1.

1.2.

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN
Lịch sử hình thành của kinh tế lượng
Hiện nay hầu hết các nhà nghiên cứu kinh tế, các doanh nghiệp, chính
phủ các quốc gia, các tổ chức kinh tế sử dụng công cụ toán học để lượng hóa
các vấn đề kinh tế nhằm làm sang tỏ chân lý của các lý thuyết kinh tế hiện
đại. từ đó, các lý thuyết này ứng dụng vào cuộc sống một cách thiết thực.
công việc này được gọi là kinh tế lượng.
“Kinh tế lượng” được dịch từ chữ “Econometrics” có nghĩa là “Đo
lường kinh tế”. thuật ngữ này do A.K. Ragnar Frisch (Giáo sư kinh tế người
Na Uy, được giải Nobel về kinh tế năm 1969) sử dụng lần đầu tiên vào
khoảng năm 1930.
Năm 1936, Tinbergen, người Hà Lan trình bày trước hội đồng kinh tế
Hà Lan một mô hình kinh tế lượng đầu tiên, mở đầu cho một phương pháp
nghiên cứu mới về phân tích kinh tế. năm 1937, ông xây dựng một số mô
hình tương tự cho nước Mỹ…
Năm 1950, nhà kinh tế được giải thưởng Nobel là Lawrance Klein đã
đưa ra một só mô hình mới cho nước Mỹ và từ đó kinh tế lượng được phát
triển trên phạm vi toàn thế giới.
Kinh tế lượng trước đây thường dung công cụ toán học thuần túy để
đo lường các mói quan hệ kinh tế, công việc này rất phức tạp. Ngày nay, với
xu thế phát triển công nghệ thông tin các nhà nghiên cứu kinh tế lượng đã sử
dụng các phần mềm ứng dụng để giải bài toán kinh tế này. Do đó bài toán trở
nên rất đơn giản dù nó có mối quan hệ phức tạp đến đâu đi chăng nữa.
Ở Việt Nam, những năm gần đây kinh tế lượng cũng được xem là công
cụ hữu hiệu để đo lường kinh tế. Các nhà khoa học, doanh nghiệp, chính phủ
đều sử dụng công cụ này để thực hiện các nghiên cứu nhằm định lượng các

mối quan hệ kinh tế để đưa ra các quyết định chính và nhằm giảm thiểu các
rủi ro, cũng như đem lại hiệu quả cao cho các quyết định của nhà làm chính
sách.
Bản chất của kinh tế lượng
• Kinh tế lượng có thể được xem như một môn khoa học xã hội trong đó
các công cụ của lý thuyết kinh tế, toán học và suy đoán thống kê được áp
dụng để phân tích các vấn đề kinh tế.
• Kinh tế lượng quan tâm tới việc xác định các luật kinh tế
Có những định nghĩa, quan niệm khác nhau về kinh tế lượng bắt nguồn từ
thực tế: Các nhà kinh tế lượng trước hết và phần lớn họ là các nhà kinh tế
có khả năng sử dụng lý thuyết kinh tế để cải tiến việc phân tích thực
nghiệm về các vấn đề mà họ đặt ra. Họ đồng thời là các nhà kinh tế kế
4


toán_mô hình hóa lý thuyết kinh tế theo các làm cho lý thuyết kinh tế phù
hợp với kiểm định giả thuyết thống kê. Họ cũng là những nhà kế toán_tìm
kiếm, thu nhập các số liệu kinh tế, gắn các biến kinh tế lý thuyết với các
biến quan sát được. Họ cũng là các nhà thống kê thực hành sử dụng kỹ
thuật tính toán để ước lượng quan hệ kinh tế hoặc dự báo các hiện tượng
kinh tế.
Trên các lĩnh vực khác nhau, người ta có quan niệm khác nhau về kinh tế
lượng và kinh tế lượng có thể coi là mô hình toán học các mối quan hệ
kinh tế từ đó dung nó để đưa ra chính sách kinh tế trong tương lai. Trước
khi nghiên cứu kinh tế lượng, ta cần
- Biết được các mối quan hệ kinh tế: Nhà nghiên cứu phải có kiến thức
về kinh tế để từ đó nhà nghiên cứu xây dựng các mối quan hệ đó. Nếu
người nghiên cứu cưa vững về lý thuyết kinh tế hiện đại, chưa nắm
vững các mối quan hệ trong kinh tế sẽ dẫn đến sai lầm trong nghiên
cứu.

- Trên cơ sở hiểu biết về lý thuyết nắm bắt các mối quan hệ. Nhà nghiên
cứu phải biết các phương pháp thống kê kinh tế: Công việc này liên
quan đến quá trình thu thập và xử lý số liệu, kiểm tra và đánh giá được
bộ số liệu. trong quá trình này người nghiên cứu phải làm việc hết
mình và thật trung thực khi thống kê số liệu.
- Người nghiên cứu phải đưa ra mô hình toán học và giải bài toán cho
các mối quan hệ, sau đó phải kiểm định mô hình có phù hợp hay
không bằng nhiều phương pháp kiểm định toán học.
- Sau khi có kết quả mô hình toán, nhà nghiên cứu phải sử dụng chúng
để dự báo và đưa ra chính sách cho kỳ kế tiếp
• Các bước thực hiện ước lượng kinh tế

5


Các bước xây dựng và áp dụng mô hình kinh tế lượng
1.3. Hai mô hình hồi quy
1.3.1. Mô hình hồi quy tổng thể PRF (Population Regression Function)
Cho biết giá trị trung bình của biến Y khi các biến X thay đổi.
Hàm tổng thể có một biến X thì gọi là hàm hồi quy đơn, nếu có nhiều biến X
gọi là hàm hồi quy bội.
Trong thực tế nghiên cứu, chúng thường thấy hàm hồi quy ở dạng
tuyến tính và dạng phi tuyến tính
Yi = 1 + 2 Xi + ui
Trong đó:
• 1: Là hệ số tự do (hệ số tung độ gốc), giá trị trung bình của biến phụ thuộc
Y khi biến độc lập X bằng O
• 2: Là hệ số góc, hệ số đo độ dốc đường hồi quy
• i: Là sai số ngẫu nhiên của tổng thể ứng với quan sát thứ i, có giá trị âm
hoặc dương

- i đại diện cho tất cả các biến không đưa vào mô hình.
- Ngoài các biến đã giải thích còn có một số biến khác ảnh hưởng đến
mô hình nhưng có ảnh hưởng rất nhỏ.
- Cần một mô hình đơn giản nhất có thể được, dùng Ui để thay thế cho
các biến có thể loại bỏ khỏi mô hình.
6


- Sai số ngẫu nhiên hình thành từ nguyên nhân:
+ Bỏ sót biến giải thích.
+ Sai số khi đo lường biến phụ thuộc.
+ Dạng hàm hồi quy không phù hợp.
+ Các tác động không tiên đoán được.
1.3.2. Mô hình hàm hồi quy mẫu SRF (Sample Regresstion Function)
Hàm hồi quy mẫu được xây dựng trên cơ sở chúng ta thống kê số liệu ngẫu
nhiên, số liệu mẫu.
Hàm hồi quy mẫu sẽ giải thích hàm hồi hồi quy tổng thể, chúng ta có dạng
hàm hồi quy mẫu như sau:
Yi = ^1 + ^2 Xi + ei
Trong đó:
• ^1 là ước lượng của 1
• ^2 là ước lượng của 2
• ei là ước lượng của ui
1.4. Phân biệt mô hình hồi quy và quan hệ hàm số
• Phân biệt hồi quy và quan hệ hàm số
- Phân tích hồi quy là phân tích sự phụ thuộc của biến phụ thuộc vào
một hay nhiều biến độc lập
+ Biến phụ thuộc (hay còn gọi là biến được giải thích): là đại lượng
ngẫu nhiên có phân bố xác suất.
+ Biến độc lập (hay còn gọi là biến giải thích): Là giá trị được xác

định trước.
- Quan hệ hàm số: Biến phụ thuộc không phải là đại lượng ngẫu nhiên,
ứng với một giá trị của biến độc lập ta xác định được duy nhất một
biến phụ thuộc.
• Hàm hồi quy và quan hệ nhân quả
- Phân tích hồi quy là nghiên cứu quan hệ một biến phụ thuộc với một
hay nhiều biến độc lập, điều này không đòi hỏi giữa biên độc lập và
biến phụ thuộc phải có mối quan hệ nhân quả.
- Quan hệ nhân quả là một biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến độc
lập, điều này đòi hỏi giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải có quan
hệ nhân quả
• Phân tích hồi quy và phân tích tương quan
- Phân tích hồi quy với mục đích ước lượng hoặc dự baos một hay nhiều
biến trên cơ sở giá trị đã cho của một hay nhiều biến khác. Còn về kỹ
thuật thì không có tính.
- Phân tích tương quan với mục đích đo lường mức độ kết hợp tuyến
tính giữa) 2 biến. Về kỹ thuật, chúng có tính đối xứng.
7


8


CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH
2.1. Vấn đề nghiên cứu
Như chúng ta đã biết, giá cả là một trong những vấn đề nhạy cảm, đặc biệt là
đối với những người có thu nhập thấp như sinh viên. Mọi chi tiêu tại thành phố lớn
đều được đối tượng này quan tâm, phân chia thành các giỏ hàng khác nhau sao cho
tiêu dùng là tối ưu nhất đối với số tiền mình có. Ngoài những giỏ hàng cho nhu cầu
thiết yếu của bản thân, nhóm đối tượng này cũng phải dành ra một khoản để cung

cấp cho nhu cầu đi chơi của mình.
Khi nghiên cứu vấn đề này, dựa trên cơ sở các lý thuyết về hành vi người
tiêu dùng, bọn em đã tìm ra được một số yếu tố ảnh hưởng đến số tiền đi chơi hàng
tháng của sinh như sau:
• Tiền ba mẹ chu cấp: Bố mẹ chu cấp càng nhiều tiền thì càng có nhiều tiền
để đi chơi. Đây là điều dễ hiểu bởi nếu được bố mẹ cho nhiều tiền thì
chúng ta càng cảm thấy thoải mái, dễ dãi hơn trong chi tiêu
• Tiền nhà trọ: Tiền nhà trọ càng thấp thì càng thừa được nhiều tiền cho
việc đi chơi (Điều này còn phụ thuộc vào thêm nhiều yếu tố khác như
diện tích căn phòng, số lượng người trong phòng, vị trí của phòng trọ, an
ninh tốt hay không, …)
• Tiền ăn hàng tháng: Nhiều người sẵn sàng chọn ăn ít đi để dành tiền đi
chơi và ngược lại (Tuy nhiên chúng em muốn nói ở đây là số tiền ăn phải
đảm bảo cho bạn ý có thể sống được)
• Giới tính: Việc đi chơi nhiều có thể phụ thuộc vào giới tính hoặc không
• Tình cảm (có người yêu hay chưa): Có người yêu hay không có thể hoặc
không ảnh hưởng đến số tiền ăn chơi hàng tháng của sinh viên.
• Công việc làm thêm: nếu có công việc làm thêm thì số tiền ăn chơi hàng
tháng có thể được tăng lên.
• Tham gia câu lạc bộ: Nếu tham gia câu lạc bộ có thể hoặc không thể ảnh
hưởng đến số tiền ăn chơi hàng tháng.
2.2. Mô hình nghiên cứu gồm các biến
Trong các yếu tố có thể ảnh hưởng đến số tiền ăn chơi của sinh viên, nhóm
chúng em xin được chọn ra vài yếu tố tiêu biểu ảnh hưởng đến số tiền ăn chơi của
sinh viên:
• Biến phụ thuộc:
Y: Tiền đi chơi của sinh viên (đvt: đồng/tháng)
9

• Biến độc lập:
X1: Tiền ba mẹ chu cấp
X2: Tiền nhà trọ
X3: Tiền ăn tối thiểu hàng tháng
D1: Giới tính (nữ: 0; nam: 1)
D2: Tình cảm (Không có người yêu: 0; Có người yêu 1)
2.3. 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

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

0
0
0
1
0
0
1
1
0
1
0

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

0
1
1
0
0
1

2.3. Xây dựng mô hình
Nhóm xin tiến hành xây dựng mô hình trên phần mềm Gretl, sau đây là kết
quả hồi quy:

10


Từ mô hình1 ta có :
B1 = 120274 : 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 120274đồng.
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= 51924.8: Vấn đề chi tiêu cho việc đi chơi của sinh viên nữ và sinh viên nam
chênh lệch nhau 51924.8 đồng
B6= 197720 : Vấn đề chi tiêu cho việc đi chơi giữa sinh viên có người yêu và
đang độc thân là 197720 đồng.
Và hàm hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế như sau:
Y = 120274 + 0.271731*X1 - 0.146192*X2 - 0.433499*X3 + 51924.8*D1 +
197720*D2 + ei

11


• 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 > 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 =0,838684 cho biết 83,8684% 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. Vậy các yếu tố ngoài
các biến này giải thích được 16,1316% sự biến động của biến phụ thuộc.
2.4

. Tìm khoảng tin cậy :

Với độ tin cậy là 95% => =100% - 95% = 5%
Với = 0,05 => t(0,025 ;17) = 2,110
Khoảng tin cậy của các hệ số như sau :
• -96017,87 ≤ β1 ≤ 336566 => Khi X1, X2, X3, D1, D2 = 0 thì Y sẽ trong
khoảng
(-96017,87;336566)
• 0,128629 ≤ β2 ≤ 0,414834 => Khi X1 tăng 1 đơn vị thì Y sẽ tăng tương ứng
trong khoảng (0,128629; 0,414834)
• -0,348516 ≤ β3 ≤ 0,0561327 => Khi X2 tăng 1 đơn vị thì Y sẽ tăng tương ứng
trong khoảng (-0,348516 ; 0,0561327)
• -0,730060 ≤ β4 ≤ -0,136937 => Khi X3 tăng 1 đơn vị thì Y sẽ tăng tương ứng
trong khoảng (0,730060 ; -0,136937)

12


• -61217 ≤ β5 ≤ 336738 => Khi D1 tăng 1 đơn vị thì Y sẽ tăng tương ứng trong
khoảng (-61217 ; 336738)
• 58701,9 ≤ β6 ≤ 336738 => Khi D2 tăng 1 đơn vị thì Y sẽ tăng tương ứng
trong khoảng (58701,9 ;336738)

13


CHƯƠNG 3 : KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY ĐIỄN THỐNG KÊ
3.1. Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy
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
3.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

KĐGT : Ho : β2 = β3 = β4 = β5= β 6=0 R2 = 0
H1 : β2 # β3 # β4 # β5# β6# 0
Từ mô hình ta có Fqs = 17,67665
Fα(k-1,n-k) = F0.05(5,17) = 3,97
Ta thấy Fqs = 17,67665 > Fα(k-1,n-k) =3,97 , Fqs thuộc miền bác bỏ Ho => bác bỏ Ho,
chấp nhận H1, các biến độc lập giải thích được sự biến động của biến phụ thuộc.
14

Kết luận : với mức ý nghĩa α= 0,05 thì mô hình hồi qui trên là phù hợp.
3.3. Kiểm định thu hẹp hồi quy (kiểm định ràng buộc về các hệ số hồi quy)
Nhìn vào kết quả hồi quy ta thấy được X2 và D1 không ảnh hưởng đến biến phụ
thuộc Y vì P-value > 0,05

Ta có test statistic = 1,50664 > α = 0,05 nên biến X2, D1 không cần thiết trong mô
hình.
Như vậy tiền trọ và giới tính không không ảnh hưởng tới số tiền đi chơi hàng tháng
của sinh viên.
Mô hình sau khi bỏ hai biến X2 và D1

15


Ý nghĩa:
- B1 = 242000: 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 242000
- 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 = 237286: Tiền chi cho việc đi chơi của sinh viên độc thân và sinh viên
đang có người yêu chênh lệch nhau 237285.8 đồng
3.4. Phát hiện và khắc phục đa cộng tuyến
* Phát hiện đa cộng tuyến

KĐGT

H0: R2 = 0
H1: R2 # 0

Từ mô hình 3 ta có Fqs = 18,12082
F(α,k-1,n-k)= 3,49
16


Ta thấy Fst = 18,12082> F(α,k-1,n-k)= 3,49 => 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.

- KĐGT:

H0: R2 = 0
H1: R2 # 0

Từ mô hình trên ta có Fqs = 12,97109
F(α,k-1,n-k)= F(0.05 ;1,21)=4.35
Ta thấy Fst = 12,97109> F(α,k-1,n-k)= 4.35 => 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
17


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

• Kiểm định đa cộng tuyến của mô hình mới:
Kiểm định giả thuyết : H0 : R2 = 0
H1 : R2 # 0
Từ mô hình trên ta có Fts = 0.000012
F(α,k-1,n-k)= F(0.05,1,21)=4.35
Ta thấy Fst = 0.001677 < F(α,k-1,n-k)= 4,35 => chấp nhận H0
18


Vậy mô hình không tồn tại đa cộng tuyến.
3.5.

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Nhận thấy P_value =0.081030 > 0,05 nên không có phương sai thay đổi
trong mô hình.
3.6.

Dự báo
Để dự báo điểm cho giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y thì nhóm
chung em lấy một mẫu ngẫu nhiên có giá trị sau đây:
X1= 2500000 đồng
X2= 750000 đồng
X3= 1000000 đồng
D1: 0

D2: 0
Với mô hình hồi quy gốc là:

Y = 120274 + 0.271731*X1 - 0.146192*X2 - 0.433499*X3 + 51924.8*D1 +
197720*D2
19


 Ta có kết quả dự báo điểm như sau : 256458,5 đồng.

20


KẾT LUẬN
Những kết quả nghiên cứu ở trên đã cho chúng ta một cách nhìn rõ ràng về
những tác động của số tiền trợ cấp của bố mẹ, tiền nhà trọ hàng tháng, tiền ăn hàng
tháng, giới tính nam/nữ, có người yêu hay chưa và số tiền chi tiêu cho vui chơi mỗi
tháng của sinh viên. Nhờ việc chạy mô hình và đưa ra các kiểm định, chúng ta có
những nhận xét đầy đủ về ảnh hưởng của từng biến được đưa vào, Ý nghĩa của
chúng đối với biến phụ thuộc, qua đó giúp các nhà chính sách có thể mở rộng
ngành nghề kinh doanh để kích cầu

21


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. PGS.TS. Nguyễn Quang Dong, Giáo trình Bài giảng kinh tế lượng, NXB
Giao thông vận tải,1998.
2. PGS.TS. Nguyễn Quang Dong, Bài tập kinh tế lượng, NXB Khoa học kỹ
thuật,1998.

3. Slide môn Kinh tế lượng của Ths. Nguyễn Thúy Quỳnh – Trường Đại học
Ngoại thương
4. Một số nguồn tài liệu trên internet.

22