tiểu luận kinh tế lượng nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng tiêu thụ xăng ở mỹ

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

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SẢN
LƯỢNG TIÊU THỤ XĂNG Ở MỸ

Nhóm

: KTĐN – K55

Lớp

: KTE309(2-1718).3_LT

Người hướng dẫn : ThS. Nguyễn Thúy Quỳnh

Hà Nội, tháng 05 năm 2018


ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN

MSV

Họ và tên

1611110480

Phạm Thị Phượng

1611110387

Đỗ Thị Mai

10

1611110305

Nguyễn Thị Ngọc Khánh

10

10

1611110571

Trần Thị Hồng Thúy

10

10

10

10

10

10

Điểm TB cá nhân

Phượng

Mai

Khánh

Thúy

10

10

10

10

10
10

10


MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU...........................................................................................................1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HÀM CẦU VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG
ĐẾN SẢN LƯỢNG TIÊU THỤ XĂNG...................................................................3
1. Lý thuyết kinh tế về hàm cầu.............................................................................3
2. Lý thuyết kinh tế về các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng tiêu thụ xăng...........4

2.1. Sản lượng tiêu thụ xăng..............................................................................4
2.2. Giá xăng.....................................................................................................4
2.3. Giá xe ô tô..................................................................................................4
2.4. Thu nhập khả dụng bình quân đầu người....................................................5
2.5. Dân số.........................................................................................................5
3. Tình hình nghiên cứu về hàm cầu và các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng tiêu
thụ xăng................................................................................................................. 5
3.1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước...............................................................5
3.2. Tình hình nghiên cứu trong nước................................................................6
CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU & XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI
QUY.......................................................................................................................... 8
1. Phương pháp nghiên cứu...................................................................................8
1.1. Mô hình......................................................................................................8
1.2. Phương pháp nghiên cứu............................................................................8
2. Xây dựng mô hình lý thuyết..............................................................................8
2.1. Xác định dạng mô hình...............................................................................8
2.2. Giải thích các biến số và dấu kì vọng các biến...........................................9
3. Mô tả số liệu......................................................................................................9
3.1. Nguồn số liệu..............................................................................................9
3.2. Mô tả thống kê..........................................................................................10


3.3. Ma trận tương quan các biến.....................................................................11
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ..................13
1. Kết quả ước lượng ban đầu..............................................................................13
2. Kiểm định khuyết tật và khắc phục khuyết tật.................................................14
2.1. Kiểm định dạng đúng của mô hình:..........................................................14
2.2. Kiểm định đa cộng tuyến..........................................................................14
2.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi.......................................................16
2.4. Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu......................................................16

2.5. Kiểm định sự tự tương quan.....................................................................18
3. Kết quả ước lượng đã khắc phục khuyết tật.....................................................18
4. Kiểm định giả thuyết.......................................................................................20
4.1. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy...................................20
4.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình..........................................................20
4.3. Kiểm định độ phù hợp của kết quả với giả thuyết.....................................20
5. Khuyến nghị, giải pháp....................................................................................21
KẾT LUẬN.............................................................................................................23
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................24
PHỤ LỤC................................................................................................................ 25

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1: Giải thích các biến số sử dụng trong mô hình............................................10
Bảng 2: Dấu kì vọng và giả thuyết của các biến......................................................10
Bảng 3: Mô tả thống kê số liệu................................................................................11
Bảng 4: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình.......................................12


Bảng 5: Kết quả ước lượng các nhân tố tác động đến sản lượng xăng.....................14
Bảng 6: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến...............................................................16
Bảng 7: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với mô hình mới....................................17
Bảng 8: Kết quả ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng xăng sau khi đã
khắc phục khuyết tật................................................................................................20
Bảng 9: Mô tả thống kê số liệu................................................................................26
Bảng 10: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình.....................................26
Bảng 11: Kết quả ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng tiêu thụ xăng....26
Bảng 12: Kết quả kiểm định bỏ sót biến..................................................................27
Bảng 13: Mô hình hồi quy phụ biến Y theo các biến độc lập khác..........................27
Bảng 14: Mô hình hồi quy phụ biến Pg theo các biến độc lập khác........................28
Bảng 15: Mô hình hồi quy phụ biến Pnc theo các biến độc lập khác.......................28

Bảng 16: Mô hình hồi quy phụ biến Pop theo các biến độc lập khác......................29
Bảng 17: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến bằng VIF.............................................29
Bảng 18: Kết quả ước lượng mô hình sau khi đã khắc phục khuyết tật...................30
Bảng 19: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến bằng VIF cho mô hình mới.................30
Bảng 20: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi..........................................31
Bảng 21: Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu.........................................31
Bảng 22: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan...........................................32
Bảng 23: Kết quả hồi quy bằng phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh.....................32

DANH MỤC HÌNH
Y
Hình 1: Đồ thị phân phối của phần dư theo biến phụ thuộc.....................................17
Hình 2: Đồ thị kiểm tra quy luật phân phối chuẩn của nhiễu...................................18
Hình 3: Đồ thị phân bố phần dư theo thời gian........................................................19


LỜI MỞ ĐẦU
Lí do chọn đề tài
Xăng là một loại dung dịch nhẹ được chưng cất từ dầu mỏ có chứa hydrocacbon, dễ
bay hơi, dễ bốc cháy đồng thời là một loại nhiên liệu hữu hiệu với rất nhiều tính
năng và công dụng như trong việc sử dụng làm chất đốt cho các loại động cơ đốt
trong cũng như dùng trong sinh hoạt hàng ngày, dùng làm dung môi hòa tan một số
chất, dùng để tẩy một số vết bẩn bám trên vải, kim loại, kính, nhựa; có trong một số
loại vũ khí như súng phun lửa, bom, mìn.
Nhật Bản, Trung Quốc, Mỹ là ba nước tiêu thụ lượng xăng lớn mỗi năm. Đặc biệt
Mỹ là quốc gia có nền kinh tế mang tầm ảnh hưởng mạnh mẽ trên thế giới nên sự
tiêu thụ xăng ở Mỹ có tác động sâu sắc đến các nước khác. Hơn nữa, trong môi
trường kinh tế như hiện nay, có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến sự tiêu thụ xăng tại
Mỹ.
Hiểu được tầm quan trọng của việc tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng cũng như nắm

được tính hiệu quả khi sử dụng các mô hình kinh tế lượng để phân tích mối quan hệ
của các biến số và đánh giá được nhân tố nào ảnh hưởng nhiều và quan trọng nhất
trong các nhân tố có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc của mô hình nên chúng em xin
chọn đề tài “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng tiêu thụ xăng ở
Mỹ” làm đề tài tiểu luận.
Trong quá trình thực hiện bài tiểu luận, dù đã rất cố gắng nhưng không thể tránh
khỏi sai sót, nhóm chúng em mong nhận được lời góp ý của cô để bài tiểu luận
được hoàn thiện hơn. Chúng em xin chân thành cảm ơn cô!
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung
Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự tiêu thụ xăng ở Mỹ
Mục tiêu cụ thể
Bài nghiên cứu được thực hiện để đánh giá một cách chi tiết và toàn diện các yếu tố
ảnh hưởng đến sự tiêu thụ xăng ở Mỹ. Từ đó, thấy được yếu tố nào ảnh hưởng
nhiều nhất, yếu tố nào ảnh hưởng ít nhất đến hoạt động tiêu thụ xăng ở Mỹ. Qua đó,
có những điều chỉnh biến số phù hợp với mục đích kinh tế khi xảy ra những bất ổn
trong lượng tiêu thụ xăng tại Mỹ.
1


Đối tượng nghiên cứu
Thực trạng về sự tiêu thụ xăng ở Mỹ
Các nhân tố ảnh hưởng đến sự tiêu thụ xăng ở Mỹ
Mô hình hồi quy của các nhân tố trên
Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi không gian: nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi lãnh thổ của Mỹ
Hạn chế và khó khăn khi thực hiện
Phạm vi của bài nghiên cứu ở Mỹ – là một phạm vi khá lớn và việc chọn lọc các số
liệu, cũng như các biến sao cho phù hợp là một trong những khó khăn của quá trình
thực hiện tiểu luận. Hơn nữa, với kiến thức còn tương đối hạn hẹp nên khó tránh

khỏi những sai sót trong bài tiểu luận.
Nội dung và cấu trúc của tiểu luận
Tiểu luận bao gồm 3 phần:
Chương 1: Tổng quan về hàm cầu và các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng tiêu thụ
xăng
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và xây dựng mô hình hồi quy
Chương 3: Kết quả ước lượng và suy diễn thống kê

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HÀM CẦU VÀ CÁC
YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SẢN LƯỢNG TIÊU THỤ
XĂNG
1. Lý thuyết kinh tế về hàm cầu
Hàm cầu Marshall (hàm cầu Walras) là hàm số biểu diễn quan hệ phụ thuộc
của lượng cầu về một mặt hàng vào giá cả của mặt hàng đó và của các mặt hàng
2


khác trong tổ hợp hàng mà người mua phải chọn lựa để tối đa hóa thỏa dụng, và
vào thu nhập của người mua.
Về mặt công thức toán, hàm cầu Marshall có thể được biểu diễn như sau:
Trong đó:
là lượng cầu về một mặt hàng
giá của mặt hàng đó
là giá của các mặt hàng khác
M là thu nhập của người mua.
T là thị hiếu của người tiêu dùng.
O là các nhân tố khác
Giá cả của các mặt hàng khác và thu nhập được xem là biến ngoại sinh.
 Dạng hàm tuyến tính
 Dạng hàm phi tuyến tính

 Dạng hàm tuyến tính logarite
Khi biểu diễn hàm cầu Marshall bằng hình vẽ, các nhà kinh tế học sử dụng đường
cầu Marshall. Đây là một đường dốc xuống phía phải trên đồ thị hai chiều mà trục
hoành là tập hợp các lượng cầu và trục tung là tập hợp các mức giá của mặt hàng
đó. Ở đây giả định mặt hàng đang xem xét là hàng hóa thông thường.
Khi giá mặt hàng tăng lên, lượng cầu giảm đi; như có thể thấy qua sự dịch chuyển
dọc theo đường cầu. Khi thu nhập của người mua tăng lên, người ta tiêu dùng nhiều
hơn; đường cầu dịch chuyển hẳn sang phải và lượng cầu tăng lên đối với mỗi mức
giá. Khi giá cả của mặt hàng khác tăng lên, đường cầu cũng sẽ dịch chuyển, song
dịch sang hướng nào còn phụ thuộc vào việc mặt hàng khác đó là hàng bổ
sung hay hàng thay thế cho mặt hàng đang xem xét. Nếu là hàng bổ sung, thì đường
cầu dịch sang trái, lượng cầu giảm đi đối với mỗi mức giá của mặt hàng đang xem
xét. Còn nếu là hàng thay thế, thì đường cầu dịch sang phải, lượng cầu tăng lên với
mỗi mức giá của mặt hàng đang xem xét.
3


2. Lý thuyết kinh tế về các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng
tiêu thụ xăng
2.1. Sản lượng tiêu thụ xăng
Xăng dầu là một trong những nguồn năng lượng quan trọng mang tính chiến lược
cho sự phát triển đất nước, phục vụ cho tiêu dùng, giao thông vận tải và sản xuất
kinh doanh.
Chính vì tính cần thiết và nhu cầu tiêu dùng xăng dầu lớn đối với mỗi quốc gia, sản
lượng tiêu thụ xăng dầu hay mức độ tiêu thụ xăng dầu là một biến quan trọng trong
nghiên cứu.
2.2. Giá xăng
Theo lý thuyết cầu, khi giá cả của một mặt hàng thay đổi thì dẫn đến sự thay đổi
lượng cầu của hàng hóa đó. Đối với một hàng hóa thông thường, mối quan hệ giữa
giá và lượng cầu là mối quan hệ tỷ lệ nghịch. Giá cả tăng thì lượng cầu giảm, giá cả

giảm thì lượng cầu sẽ tăng. Tuy nhiên, hàng hóa Giffen sẽ không tuân theo quy tắc
này. Khi giá cả của chúng tăng, người ta sẽ mua chúng nhiều hơn.
Vì vậy, giá xăng có tác động trực tiếp tới nhu cầu tiêu dùng xăng của người tiêu
dùng, do đó ảnh hưởng tới mức độ tiêu thụ xăng.
2.3. Giá xe ô tô
Giá ô tô tác động đến hành vi mua xe của người tiêu dùng. Nếu giá mua xe mới cao
thì người tiêu dùng quyết định không mua và ngược lại.
Người tiêu dùng có thể chuyển sang sử dụng một phương tiện khác (mặt hàng thay
thế - hàng hóa cùng thỏa mãn một nhu cầu, cùng công dụng, chức năng) để có mức
độ thỏa mãn cao hơn. Trong dài hạn, việc chuyển từ xe máy sang ô tô, hoặc mua ô
tô mới sẽ kích thích tiêu thụ xăng mạnh hơn vì một số loại xe tiêu thụ nhiều xăng
hơn các xe khác (Mức tiêu thụ nhiên liệu của xe ô tô là dung tích nhiên liệu mà xe
sử dụng trong một đơn vị quãng đường đi nhất định. Cách tính mức tiêu thụ nhiên
liệu của xe dựa vào thể tích nhiên liệu đã sử dụng chia cho quãng đường đi được).
2.4. Thu nhập khả dụng bình quân đầu người
Thu nhập khả dụng là thu nhập mà các hộ gia đình và doanh nghiệp cá thể còn lại
sau khi hòan thành nghĩa vụ nộp thuế cho chính phủ. Nó bằng thu nhập cá nhân trừ
thuế thu nhập cá nhân và các khoản thanh toán ngoài thuế khác.
4


Khi thu nhập tăng, cầu đối với hầu hết các hàng hóa đều tăng, vì với thu nhập cao
hơn người tiêu dùng thường có xu hướng mua nhiều hàng hóa hơn. Tuy nhiên, điều
đó còn phụ thuộc vào tính chất của hàng hóa. Đối với hàng hóa thông thường, cầu
sẽ tăng khi thu nhập của người tiêu dùng tăng. Đối với hàng hóa thứ cấp, cầu sẽ
giảm khi thu nhập của người tiêu dùng tăng vì mọi người sẽ không thích mua những
mặt hàng rẻ tiền khi thu nhập cao hơn.
Một loại hàng hóa có thể vừa là hàng hóa thông thường, vừa là hàng hóa thứ cấp.
Một hàng hóa, dịch vụ thông thường có thể trở thành một hàng hóa cấp thấp trong
tương lai bởi sự gia tăng thu nhập của người tiêu dùng.

Do đó, thu nhập khả dụng thay đổi sẽ tác động đến hành vi mua xăng dầu, và từ đó
tác động đến sản lượng tiêu thụ xăng dầu.
2.5. Dân số
Dân số là tập hợp những con người đang sống ở một vùng địa lý hoặc một không
gian nhất định, thường được đo bằng cuộc điều tra dân số.
Dân số vừa là lực lượng sản xuất và cũng là lực lượng tiêu dùng. Vì vậy quy mô cơ
cấu và sự gia tăng dân số liên quan đến mức độ tiêu thụ xăng dầu của quốc gia.
3. Tình hình nghiên cứu về hàm cầu và các yếu tố ảnh
hưởng đến sản lượng tiêu thụ xăng
3.1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
Trên thế giới đã có nhiều công trình nghiên cứu tập trung vào thị trường xăng dầu
và các nhân tố tác động. Điển hình là nghiên cứu của Weiwei Liu (2012) về sự co
giãn nhu cầu xăng dầu ở Hoa Kì khi giá cả thay đổi, khi giá cao thì nhu cầu xăng có
xu hướng giảm xuống, và ngược lại khi giá giảm thì nhu cầu tăng lên.
Weiwei Liu sử dụng 2 mô hình hồi quy sau:
Trong đó:
Git là lượng tiêu thụ xăng trên đầu người trong 1 quốc gia i ở thời gian t
Pit là giá xăng trong 1 quốc gia trong thời gian t
Q1it, Q2it và Q3it là biến giả theo thời gian (quý)
NE, MW và S là biến giả theo vùng (Tây Bắc, Tây Trung B ộ, và miền Nam)
là ảnh hưởng của các quốc gia không nằm trong số liệu quan sát này
là sai số của i.i.d
5


Giá cả và sự gia tăng lượng tiêu thụ xăng (lần lượt là peit và ieit) có thể xuất
phát từ mô hình sau:
(2)
Trong đó là một vecto của các biến thuộc tính không chỉ ảnh
hưởng trực tiếp đến việc tiêu thụ xăng, mà còn ảnh hưởng đến sự

đáp ứng của nhu cầu xăng. Độ co giãn về giá và độ co giãn của
thu nhập là hàm của giá cả, thu nhập và tất cả các biến thuộc tính.

Kết quả nghiên cứu của tác giả:
- Ước lượng ngẫu nhiên được sử dụng cho mô hình tham số bán log.Tham số ước
lượng cho biến giá và thu nhập dao động ở mức ý nghĩa 1% so với giá trị kì vọng.
Các biến được sử dụng trong hàm bao gồm chi tiêu chính phủ vào phương tiện công
cộng, tỷ lệ xa tải, tỷ lệ dân số thành thị và năm. Hệ số của 2 biến đầu khá lớn ở mức
ý nghĩa 5%, cho thấy rằng lượng tiêu thụ xăng trung bình ở 1 quốc gia chịu ảnh
hưởng lớn bởi chi tiêu chính phủ vào phương tiện công cộng và tỷ lệ xe tải. Không
thấy có sự khác biệt lớn trong lượng tiêu thụ xăng trung bình ở các quốc gia có tỷ lệ
dân số thành thị cao hơn các quốc gia khác do hệ số của biến tỷ lệ dân số thành thị
không cao.
- Một ưu điểm lớn của mô hình hệ số trơn (Smooth coefficient model) so với mô
hình bán log là thay vì sử dụng hệ số cố định, mô hình ước lượng hàm hệ số trơn ở
mỗi hồi quy để phát hiện tính không thuần nhất tiềm ẩn. Điều này rất quan trọng
trong việc nghiên cứu tính co giãn không đồng nhất, bởi vì các hệ số (e.g. βP, βY ,
βPY , βPP, and βYY ) là những yếu tố cần thiết, quyết định đến tính co giãn.
- Các quan sát về độ co giãn của giá và thu nhập được tính toán dựa trên phương
trình (2) và (4) lần lượt cho mô hình bán log và mô hình hệ số trơn bán tham số. Đối
với độ co giãn của giá, ước lượng đạt được từ 2 mô hình không khác nhau nhiều
nhưng cường độ nhỏ cho thấy rằng lượng cầu về xăng ở nước Mỹ nhìn chung không
nhạy cảm đối với sự thay đổi của giá. Mặt khác, độ co giãn của thu nhập cho thấy
6


nhiều biến động: các giá trị thu được từ mô hình bán tham số nhỏ hơn rất nhiều so
với mô hình bán log. Do các biến được sử dung trong 2 mô hình là hoàn toàn giống
nhau, chỉ có 1 yếu tố có thể gây nên kết quả ước lượng khác nhau là sự xây dựng
mô hình. Kiểm định qua mô hình phụ sẽ bác bỏ mô hình tham số bán log thay bằng

mô hình hệ số trơn bán tham số, bỏ qua sự không đồng nhất trong kết quả của các
hệ số trong việc ước lượng tổng thể về ảnh hưởng của thu nhập lên lượng tiêu thụ
xăng.
Ngoài ra, còn rất nhiều công trình nghiên cứu của các tác giả khác như:
- Noureddine Krichene (2008) nghiên cứu về chính sách tiền tệ tác động đến thị
trường xăng dầu. Tác giả chỉ ra: khi đồng tiền mất giá và điều kiện tài chính suy yếu
thì giá dầu có xu hướng tăng, nguy cơ gây ra suy thoái kinh tế thế giới, ngoài ra lạm
phát cũng là vấn đề lớn làm cho quốc gia lo lắng và tìm cách đối phó.
- Stephen A. Holditch, Russel R. Chianelli (2008) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng
đến cung và cầu dầu khí trong thế kỉ 21. Đây là nghiên cứu có quy mô lớn, các tác
giả đã đưa nhiều số liệu về trữ lượng dầu mỏ trên thế giới.
- Paul Cashin, Kamiar Mohaddes, Maziar Raissi và Mehdi Raissi (2012) nghiên cứu
ảnh hưởng của các cú sốc kinh tế toàn cầu đối với nguồn cung và nhu cầu tiêu dùng
xăng dầu. Các tác giả đã chỉ ra hai nguyên nhân chính dẫn đến giá dầu trên thị
trường quốc tế tăng cao, là so nền kinh tế thế giới phát triển và OPEC cắt giảm sản
lượng.
3.2. Tình hình nghiên cứu trong nước
Nhiều công trình nghiên cứu trong nước đã phân tích đánh giá một số lĩnh vực liên
quan đến thị trường xăng dầu Việt Nam:
- Trần Hiệp Thương (2008) trong Luận án Tiến sĩ kinh tế “Phát triển thị trường xăng
dầu ở Việt Nam đến năm 2020” đã tập trung phân tích thực trạng thị trường xăng
dầu ở Việt Nam và đưa ra các giải pháp để phát triển thị trường xăng dầu ở Việt
Nam đến năm 2020.
- Viện kinh tế - tài chính, Học viện Tài chính (2011) trong “Đổi mới cơ chế giá xăng
dầu ở Việt Nam” đã chỉ rõ: Bên cạnh việc đảm bảo giữ cho giá xăng dầu trong nước
tương đối ổn định, góp phần ổn định kinh tế vĩ mô thì cơ chế này vẫn còn nhiều bất

7

cập cần sửa đổi, hoàn thiện để đảm bảo mối quan hệ giữa giá cả xăng dầu trong
nước và giá thế giới.
- Bùi Hồng Việt (2012) trong Luận án Tiến sĩ kinh tế “Chính sách quản lí nhà nước
đối với kinh doanh xăng dầu ở Việt Nam” đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến kinh
doanh xăng dầu chính là các yếu tố ảnh hưởng đến cung và cầu về xăng dầu. Tác
giả đề xuất một số giải pháp, kiến nghị để hoàn thiện chính sách quản lí Nhà nước
đối với kinh doanh xăng dầu.

CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU & XÂY
DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY
1. Phương pháp nghiên cứu
1.1. Mô hình
Dựa vào lý thuyết kinh tế hàm cầu Marshall:
Và nghiên cứu trong nước và ngoài nước về các yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến
tổng sản lượng tiêu thụ xăng như: giá xăng, giá xe ô tô, thu nhập bình quân đầu
người, dân số.
Mô hình được đề xuất nghiên cứu như sau:
Tổng sản lượng tiêu thụ xăng = f (giá xăng, giá xe ô tô, thu nhập bình quân đầu
người, dân số)
1.2. Phương pháp nghiên cứu
Nhóm sử dụng các phương pháp nghiên cứu định lượng với sự hỗ trợ của phần
mềm Gretl và Excel. Cụ thể:
Thứ nhất, nhóm sử dụng phương pháp thống kê: quan sát và chọn mẫu rồi xử lí số
liệu thông qua đó đưa ra các kết luận cho tổng thể.
Thứ hai, phương pháp phân tích hồi quy để đánh giá tác động của một hay nhiều
biến số (được gọi là biến độc lập) đến một biến số khác (biến phụ thuộc) nhằm mục
đích ước lượng hoặc tiên đoán
8

Cuối cùng, để ước lượng các hệ số của mô hình thể hiện mối quan hệ giữa sự tiêu
thụ xăng ở Mỹ với các nhân tố: giá xăng, giá xe ô tô, thu nhập bình quân đầu người,
dân số, nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp OLS.
2. Xây dựng mô hình lý thuyết
2.1. Xác định dạng mô hình
Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên:
Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên:
Trong đó:
, , , , lần lượt là các ước lượng của , , , ,
là ước lượng của
2.2. Giải thích các biến số và dấu kì vọng các biến
2.2.1. Giải thích các biến số
Bảng 1: Giải thích các biến số sử dụng trong mô hình
Loại biến
Biến phụ thuộc
Biến độc lập
Biến độc lập
Biến độc lập
Biến độc lập
2.2.2. Dấu kì

Tên và cách đo biến
Lượng tiêu thụ xăng ở Mỹ được tính
bằng tổng chi tiêu chia cho giá
Giá xăng
Giá xe ô tô
Thu nhập bình quân đầu người
Dân số
vọng các biến

Kí hiệu

Đơn vị

G
Pg
Pnc
Y
Pop

USD/gallon
USD
USD
Triệu người

Bảng 2: Dấu kì vọng và giả thuyết của các biến
Biến

Dấu kì vọng

Giá xăng (Pg)

-

Giá xe ô tô
(Pnc)
Thu nhập bình

-

Giả thuyết
Giá xăng càng cao thì lượng tiêu thụ xăng ở
Mỹ càng giảm
Xe ô tô tăng giá làm lượng xăng tiêu thụ giảm
Thu nhập bình quân đầu người tăng thúc đẩy

quân đầu người

+

sự tăng lên trong việc tiêu thụ xăng

(Y)
Dân số (Pop)

+

Dân số tăng lên làm lượng tiêu thụ xăng ở Mỹ
9


tăng
3. Mô tả số liệu
3.1. Nguồn số liệu
Bộ số liệu của bài tiểu luận gồm các số liệu về lượng tiêu thụ xăng ở Mỹ (G), chỉ số
giá xăng (Pg), giá xe ô tô (Pnc), thu nhập bình quân đầu người (Y) và dân số (Pop)
của nước Mỹ trong 40 năm từ 1960 – 1999 được lấy từ dữ liệu mẫu của phần mềm
Gretl: Greenne7_8. Bên cạnh đó, để làm cho bộ dữ liệu thêm phong phú, số lượng
quan sát lớn để tăng tính chính xác cho ước lượng nhóm đã tìm, xử lí và bổ sung
thêm dữ liệu từ 1 số nguồn sau:

 William Greene, Econometric Analysis, Seventh Edition, Pearson, 2011
 U.S. Energy Information Administration (EIA) data
 Data were compiled by Professor Chris Bell, Department of Economics,
University of North Carolina, Asheville.
 www.bls.gov
 www.bea.gov
3.2. Mô tả thống kê
Mô tả thống kê số liệu được thể hiện như sau:
Bảng 3: Mô tả thống kê số liệu
Biến
Pg
Y
Pnc
Pop
G

GT trung bình
2,4668
9552,1
1,7947
226,56
234,30

Độ lệch chuẩn
1,2706
1951,7
0,70867
26,729
54,044

GT nhỏ nhất
0,91400
6036,0
0,99100
180,70
129,70

GT lớn nhất
4,1090
12743
2,9680
271,20
313,90

Nguồn: Nhóm tự tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl

Biến tổng sản lượng tiêu thụ xăng (G) có giá trị trung bình là 234,30; giá trị nhỏ
nhất là 129,70; giá trị lớn nhất là 313,90 và độ lệch chuẩn là 54,044. Có thể thấy
biến G có sự chênh lệch tương đối lớn giữa mức cao nhất và mức thấp nhất thể hiện
tổng sản lượng tiêu thụ xăng có sự biến động tương đối lớn
Biến giá xăng (Pg) có giá trị trung bình là 2,4668; giá trị nhỏ nhất là 0.91400; giá trị
lớn nhất là 4.1090 cho thấy mức giá xăng ở thời điểm cao nhất có thể gấp khoảng 4
lần mức ở thời điểm thấp nhất
Biến thu nhập bình quân đầu người (Y) trung bình 9552.1 cho thấy thu nhập bình
quân đầu người ở Mỹ đạt mức cao; có giá trị nhỏ nhất là 6036 và giá trị lớn nhất là
10


12743. Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất là lớn, gấp khoảng 2
lần, có sự chênh lệch đáng kể giữa 2 mức này.

Biến giá xe ô tô (Pnc) có giá trị trung bình là 1,7947; giá trị nhỏ nhất là 0,99100 và
giá trị lớn nhất là 2,9680
Biến dân số (Pop) có giá trị nhỏ nhất là 180,70; giá trị lớn nhất là 271,20 cho thấy
không có sự dân số ở Mỹ không có sự thay đổi nhiều qua các năm.
3.3. Ma trận tương quan các biến
Ta có ma trận tương quan giữa các biến như sau:
Bảng 4: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
G
1,0000

Pg
0,8028
1,0000

Y
0,9801
0,8886
1,0000

Pnc
0,8770
0,9214
0,9443
1,0000

Pop
0,9552
G
0,9077
Pg

0,9915
Y
0,9728
Pnc
1,0000
Pop
Nguồn: Nhóm tự tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl

3.3.1. Hệ số tương quan giữa các biến độc lập:
r(Y, Pg)=0,8886 > 0,8
r(Pnc,Pg)= 0,9214 > 0,8
r(Pnc,Y)= 0,9443 > 0,8
r(Pop,Pg)= 0,9077 > 0,8
r(Pop,Y)= 0,9915 > 0,8
r(Pop,Pnc)= 0,9728 > 0,8
Ta thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau đều là tương quan cùng
chiều và mức độ tương quan khá cao. Vì vậy ta có thể dự đoán rằng mô hình khả
năng cao mắc khuyết tật đa cộng tuyến.
3.3.2. Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc
r(Pg, G) = 0,8028: giá xăng và sản lượng xăng tiêu thụ có tương quan cùng chiều và
mức độ tương quan cao. Trái với các lí thuyết cầu mà nhóm đã đề cập giá và sản
lượng đối với các mặt hàng thông thường biến đổi ngược chiều. Tuy nhiên, theo
nhóm tìm hiểu được trong giai đoạn 1960-1999 ngành công nghiệp ô tô ở Mĩ phát
triển cùng với sự gia nhập của các ông lớn nước ngoài như Honda – Nhật Bản, mỗi

11


người dân Mĩ đều sở hữu ít nhất 1 chiếc ô tô, do đó sản lượng tăng có mức tương
quan cùng chiều với mức giá.

r(Y, G) = 0,9801: thu nhập bình quân đầu người và sản lượng xăng tiêu thụ có tương
quan cùng chiều và mức độ tương quan cao.
r(Pnc, G) = 0,8770: giá ô tô và sản lượng xăng tiêu thụ có tương quan cùng chiều và
mức độ tương quan cao. Kết quả này không giống như kì vọng vì ô tô và xăng dầu
là 2 sản phẩm bổ sung, giá ô tô tăng sẽ làm cho sản lượng xăng giảm và ngược lại.
Cũng như đã phân tích ở trên, giá ô tô tăng nhưng vẫn nằm trong khả năng thu nhập
của người Mỹ nên nó không ảnh hưởng ngược chiều đến sản lượng xăng như các lí
thuyết kinh tế chỉ ra.
r(Pop, G) = 0,9552: dân số và sản lượng xăng tiêu thụ tương quan cùng chiều ở mức
độ cao.

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN
THỐNG KÊ
1. Kết quả ước lượng ban đầu
Ta có mô hình ước lượng mẫu ngẫu nhiên tổng quát:
Kết quả ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) với số quan sát n
= 40 được thể hiện trong bảng sau.
Bảng 5: Kết quả ước lượng các nhân tố tác động đến sản lượng xăng
Hệ số hồi quy ước lượng
−62,9761
−9,02648
0,0416469
−19,5210
−0,190849

const
Pg
Y
Pnc
Pop

Hệ số xác định
0,989147
Hệ số xác định hiệu chỉnh
0,987907
Nguồn: Nhóm tự tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl

Từ đó ta có mô hình hồi quy mẫu sau:
Từ kết quả ước lượng với phương pháp bình phương tối thiểu với 40 quan sát và sự
trợ giúp của phần mềm Gretl, nhóm đưa ra một số nhận xét sau:
12


 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy ước lượng trong mô hình:
nghĩa là với điều kiện thu nhập bình quân đầu người, giá ô tô và dân số không đổi
thì khi giá xăng tăng thêm 1 đơn vị thì sản lượng xăng trung bình ước lượng được
giảm đi 9,02648 đơn vị.
nghĩa là với điều kiện giá xăng, giá ô tô và dân số không đổi thì khi thu nhập bình
quân đầu người tăng thêm 1 đơn vị thì sản lượng xăng trung bình ước lượng được
tăng lên 0,0416469 đơn vị.
nghĩa là với điều kiện giá xăng, thu nhập bình quân đầu người và dân số không đổi
thì khi giá ô tô tăng thêm 1 đơn vị thì sản lượng xăng trung bình ước lượng được
giảm đi 19,5214 đơn vị.
nghĩa là với điều kiện giá xăng, thu nhập bình quân đầu người và giá ô tô không
đổi thì khi dân số tăng thêm 1 đơn vị thì sản lượng xăng trung bình ước lượng được
giảm đi 0,190849 đơn vị.
 Ý nghĩa của các thông số liên quan
Hệ số xác định = 0,989147 có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình: giá xăng, thu
nhập bình quân đầu người, giá ô tô và dân số giải thích được khoảng 98,9147% cho
sự biến động trong sản lượng xăng tiêu thụ tại Hoa Kỳ. Tuy nhiên, là hàm tăng theo

số biến độc lập trong mô hình nên khi thêm biến độc lập vào thì sẽ tăng dù biến đó
có thật sự quan trọng hay không, dẫn đến khả năng thừa biến và khó có thể so sánh
độ phù hợp của các mô hình có chung biến phụ thuộc những số biến độc lập khác
nhau.
Hệ số xác định hiệu chỉnh = 0,987907 thường được dùng để cân nhắc việc đưa
thêm biến mới vào mô hình và so sánh độ phù hợp của các mô hình có chung biến
phụ thuộc những số biến độc lập khác nhau (biến mới đưa vào phải thỏa mãn làm
tăng).
2. Kiểm định khuyết tật và khắc phục khuyết tật
2.1. Kiểm định dạng đúng của mô hình
Ta có mô hình tổng thể ngẫu nhiên:
Sử dụng kiểm định Ramsey Reset, ta có:
++
13


Đối với kiểm định dạng đúng của mô hình, ta có cặp giả thuyết:
Từ kiểm định Ramsey’s Reset (bảng 12), ta có kết quả:
p-value nên không bác bỏ
Vậy mô hình không mắc bệnh bỏ sót biến với mức ý nghĩa 5%
2.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Dấu hiệu 1: Hệ số xác định cao trong khi giá trị t-ratio của các biến độc lập thấp
Từ bảng số liệu 11 ta thấy = 0,98147 cao (lớn hơn 0.8) và t-ratio của các biến phụ
thuộc đều thấp nên có thể mô hình mắc bệnh đa cộng tuyến.
Dấu hiệu 2: Sự tương quan mạnh giữa các biến độc lập:
Như đã phân tích ở phần 3.3 chương 2 (bảng 10 PHỤ LỤC), hệ số tương quan giữa
các biến độc lập đều cao (> 0,8) nên có thể mô hình mắc bệnh đa cộng tuyến.
Dấu hiệu 3: Thực hiện hồi quy phụ :
 Hồi quy Y theo các biến Pg, Pnc và Pop, ta có :
Theo bảng số liệu 13, = 0,990670 > 0,9 nên mô hình có đa cộng tuyến.

 Hồi quy Pg theo Y, Pnc và Pop, ta có :
Theo bảng số liệu 14, 0,852436 < 0,9 nên chưa có kết luận.
 Hồi quy Pnc theo Y, Pg và Pop, ta có:
Theo bảng số liệu 15, 0,973944 > 0,9 nên mô hình có đa cộng tuyến.
 Hồi quy Pop theo các biến Pg, Y và Pnc, ta có:
Theo bảng số liệu 16, 0,995344 > 0,9 nên xuất hiện đa cộng tuyến.
Dấu hiệu 4: Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF:
Bảng 6: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Biến độc lập
Pg
Y
Pnc
Pop

VIF
6,777
107,185
38,378
214,787
Nguồn: Nhóm tự tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl

Do tồn tại VIF>10 nên mô hình mắc đa cộng tuyến
Kết luận: Mô hình mắc bệnh đa cộng tuyến
 Khắc phục khuyết tật đa cộng tuyến:
14


Có thể khắc phục đa cộng tuyến bằng nhiều cách nhưng vì xét thấy VIF(Pop) =
214,787 rất cao và dựa trên các lý thuyết kinh tế về ảnh hưởng của các yếu tố đang
xét đến sản lượng xăng, nhóm đề xuất biện pháp khắc phục là bỏ bớt biến Pop ra

khỏi mô hình và thay biến Pnc thành .
Ta có mô hình tổng thể ngẫu nhiên mới:
Ước lượng mô hình mới theo phương pháp bình phương tối thiểu OLS với số quan
sát n = 40 và kiểm định đa cộng tuyến mô hình mới, sử dụng thừa số tăng phương
sai VIF, ta có:
Bảng 7: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với mô hình mới
Biến
Pg
Y

VIF
5,295
8,434
7,727
Nguồn: Nhóm tự tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl

Ta thấy không tồn tại VIF >10 nên mô hình mới không có khuyết tật đa cộng tuyến

15


2.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
2.3.1. Phương pháp định tính:
Hình 1: Đồ thị phân phối của phần dư theo biến phụ thuộc

Regression residuals (= observed - fitted G)
8

6

4

2

residual

0

-2

-4

-6

-8

-10

-12
140

160

180

200

220

240

260

280

300

G

Nguồn: Nhóm tự tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl

Dựa vào đồ thị ta thấy khả năng để mô hình có khuyết tật phương sai sai số là rất
nhỏ.
2.3.2. Phương pháp định lượng:
Theo kiểm định White test (bảng 20 PHỤ LỤC) p-value = 0,671060 > = 0,05 nên
mô hình không mắc phương sai sai số thay đổi với mức ý nghĩa 5%
16


2.4. Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Hình 2: Đồ thị kiểm tra quy luật phân phối chuẩn của nhiễu
0,09

uhat11
N(-9,9476e-015 5,4406)

Test statistic for normality:
Chi-square(2) = 4,903 [0,0862]
0,08

0,07

Density

0,06

0,05

0,04

0,03

0,02

0,01

0
-15

-10

-5

0

5

10

15

uhat11

Nguồn: Nhóm tự tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl

Kết hợp quan sát đồ thị và theo bảng 21 có p-value = 0,08617 > = 0,05 nên mô
hình không mắc bênh phân phối chuẩn của nhiễu với mức ý nghĩa 5%.

17


2.5. Kiểm định sự tự tương quan
Hình 3: Đồ thị phân bố phần dư theo thời gian

Regression residuals (= observed - fitted G)
8

6

4

2

residual

0

-2

-4

-6

-8

-10

-12
1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

Nguồn: Nhóm tự tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl

Theo đồ thị của phần dư theo thời gian ta thấy phần dư biến đổi có chu kì, có
những giai đoạn giá trị của nó tăng dần đến 1 mức nhất định rồi giảm và lặp lại như

thế sau nhiều lần. Do đó, mô hình có khả năng mắc khuyết tật tự tương quan.
Theo bảng số liệu 25, các giá trị p-value đều < =0,05 nên mô hình mắc khuyết tật
tự tương quan.
18


 Khắc phục khuyết tật tự tương quan
Để khắc phục những hạn chế do hiện tượng tự tương quan gây ra, nhóm đã sử dụng
phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh và thu được kết quả như bảng 26.
3. Kết quả ước lượng đã khắc phục khuyết tật
Ta có mô hình ước lượng mẫu ngẫu nhiên tổng quát:

Bảng 8: Kết quả ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng xăng sau khi
đã khắc phục khuyết tật
Hệ số hồi quy ước lượng
−100,629
−11,0183
0,0398281
−4,94096

const
Pg
Y

Hệ số xác định
0,990645
Hệ số xác định hiệu chỉnh
0,989865
Nguồn: Nhóm tự tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl

Từ đó ta có mô hình hồi quy mẫu sau:
Từ kết quả ước lượng trên, nhóm đưa ra một số nhận xét sau:
 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy ước lượng trong mô hình:
nghĩa là với điều kiện thu nhập bình quân đầu người, giá ô tô không đổi thì khi giá
xăng tăng thêm 1 đơn vị thì sản lượng xăng trung bình ước lượng được giảm đi
11,0183 đơn vị.
nghĩa là với điều kiện giá xăng, giá ô tô không đổi thì khi thu nhập bình quân đầu
người tăng thêm 1 đơn vị thì sản lượng xăng trung bình ước lượng được tăng lên
0,0416469 đơn vị.
nghĩa là với điều kiện giá xăng, thu nhập bình quân đầu người không đổi thì khi
giá ô tô tăng thêm 1 đơn vị thì sản lượng xăng trung bình ước lượng được giảm đi
đơn vị.
 Ý nghĩa của các thông số liên quan

19


Hệ số xác định = 0,990645 có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình: giá xăng, thu
nhập khả dụng, giá ô tô giải thích được khoảng 99,0645% cho sự biến động trong
sản lượng xăng tiêu thụ tại Hoa Kỳ.
Hệ số xác định hiệu chỉnh = 0,989865 cao hơn hệ số xác định hiệu chỉnh của mô
hình ban đầu nên mô hình mới ta thu được là hợp lí hơn.
4. Kiểm định giả thuyết
4.1. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy
4.1.1. Kiểm định hệ số chặn β1
Ta xây dựng cặp giả thuyết:
Với mức ý nghĩa α = 0.05, theo bảng 23 p-value = < α
 Bác bỏ H0, tức là hệ số chặn có ý nghĩa thống kê.
4.1.2. Kiểm định hệ số riêng phần
 Kiểm định β2

Ta xây dựng cặp giả thuyết:
Với mức ý nghĩa α=0.05, theo bảng 23 p-value = < α
 Bác bỏ H0, tức là hệ số ước lượng của biến Pg có ý nghĩa thống kê
 Kiểm định β3
Ta xây dựng cặp giả thuyết:
Với mức ý nghĩa α = 0.05, theo bảng 23 p-value = < α
 Bác bỏ H0, tức là hệ số ước lượng của biến Y có ý nghĩa thống kê
 Kiểm định β4
Ta xây dựng cặp giả thuyết:
Với mức ý nghĩa α = 0.05, theo bảng 23 p-value = < α
 Bác bỏ H0, tức là hệ số ước lượng của biến có ý nghĩa thống kê
4.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Ta xây dựng cặp giả thuyết:
Sử dụng Gretl thu được kết quả (bảng 23):
F(3, 36) = 897,6642 và p-value(F) = < 
 Bác bỏ H0, tức là mô hình phù hợp

20