Tiểu luận Kinh tế lượng: Điều tra ảnh hưởng của tiền chu cấp, tiền trọ, tiền ăn tới tiền đi chơi hàng tháng của sinh viên

Chia sẻ: Diem Le | Ngày: | Loại File: DOCX | Số trang:14

Thêm vào BST

Báo xấu

776
lượt xem 137
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tiểu luận Kinh tế lượng: Điều tra ảnh hưởng của tiền chu cấp, tiền trọ, tiền ăn tới tiền đi chơi hàng tháng của sinh viên nhằm nghiên cứu, điều tra sự ảnh hưởng của tiền chu cấp, tiền trọ ,tiền ăn, giới tính và tình trạng quan hệ tình cảm tới tiền đi chơi hàng tháng của sinh viên đại học (tại khoa quản trị kinh doanh - đại học Duy Tân).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tiểu luận Kinh tế lượng: Điều tra ảnh hưởng của tiền chu cấp, tiền trọ, tiền ăn tới tiền đi chơi hàng tháng của sinh viên

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH --------------------------- BÀI TIỂU LUẬN MÔN: KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: “ĐIỀU TRA ẢNH HƯỞNG CỦA TIỀN CHU CẤP, TIỀN TRỌ, TIỀN ĂN TỚI TIỀN ĐI CHƠI HÀNG THÁNG CỦA SINH VIÊN” GVHD : Nguyễn Lệ Quyên LỚ P : ECO 251D SVTH : 1.Lê Thị Điểm : 172348319 2.Lê Thị Nga : 172348386 3.Trần Thị Mỹ Linh : 172348366 4.Nguyễn Thị Thùy Loan : 172348370 5.Phạm Thị Thu Trang : 172348454 6.Võ Thị Trang : 172359038 7.Nguyễn Thị Ngọc Bích Trâm : 172348449 8.Đào Trần Khánh Vân : 172348478 Đà Nẵng, tháng 5 năm 2013
MỤC LỤC Mục lục..................................................................................................................1 Nội dung chính: I.Vấn đề nghiên cứu....................................................................................2 II.Bộ số liệu..................................................................................................2 III.Mô hình hồi quy – Kiểm định và khắc phục mô hình.....................3 A.Mô hình hồi quy....................................................................................3 1.Mô hình tổng quát...........................................................................3 2.Giải thích các biến..........................................................................3 3. Tiến hành xây dựng mô hình.........................................................3 3.1.Mô hình gốc...........................................................................3 3.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy.....................5 3.3.Sự ảnh hưởng của các biến độc lập vào biến phụ thuộc 5 3.4 Mô hình sau khi loại bỏ các biến không cần thiết.............6 B. Kiểm định và khắc phục mô hình 1.Kiểm định đa cộng tuyến...............................................................7 2.Kiểm định tự tương quan.............................................................11 3.Kiểm định phương sai thay đổi...................................................11 Phụ lục Phiếu khảo sát.........................................................................................13 Tài liệu tham khảo.............................................................................................14
I. Vấn đề nghiên cứu: Điều tra sự ảnh hưởng của tiền chu cấp, tiền trọ ,tiền ăn, giới tính và tình tr ạng quan hệ tình cảm tới tiền đi chơi hàng tháng của sinh viên đại học ( tại khoa quản tr ị kinh doanh- đại học Duy Tân ) II. Bộ số liệu : Y X1 X2 X3 D1 D2 200000 800000 0 400000 0 0 1000000 2500000 0 400000 0 1 500000 2000000 400000 800000 0 1 300000 2500000 1000000 900000 0 0 350000 3000000 1500000 1000000 0 0 200000 2000000 0 1000000 0 0 500000 3000000 550000 1000000 0 1 100000 1200000 400000 700000 0 0 200000 1500000 400000 800000 0 0 200000 2000000 600000 1000000 1 0 150000 700000 0 400000 1 0 100000 800000 0 400000 0 0 100000 2000000 700000 1000000 0 0 200000 2000000 300000 500000 0 0 200000 1200000 0 600000 0 0 200000 1000000 0 600000 1 0 300000 2500000 700000 900000 0 1 200000 1800000 500000 800000 0 0 600000 2000000 400000 400000 1 1 700000 2000000 400000 500000 1 1 300000 2000000 450000 800000 0 0 400000 1500000 0 500000 1 0 600000 2500000 600000 1000000 0 1 III. Mô hình hồi quy – Kiểm định và khắc phục mô hình:
A. Mô hình hồi quy: 1. Mô hình tổng quát : Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3 + C(5)*D1 + C(6)*D2 + e1 2. Giải thích các biến :  .Biến phụ thuộc : Y : tiền đi chơi của sinh viên ( Đvt : đồng / tháng)  Biến độc lập : • Biến định lượng : Kì vọng Tên Diễn giải Đơn vị tính Ý nghĩa kinh tế dấu Tiền ba mẹ Tiền ba mẹ chu cấp càng nhiều thì X1 đồng/tháng + chu cấp tiền đi chơi càng nhiều Tiền ở trọ càng ít thì tiền đi chơi X2 Tiền ở trọ đồng/tháng - càng nhiều Tiền ăn càng ít thì tiền đi chơi càng X3 Tiền ăn đồng/tháng - nhiều. • Biến định tính : Kì vọng Lựa chọn Tên Diễn giải dấu Ý nghĩa kinh tế 0 1 Giới tính có thể hoặc không D1 Giới tính Nữ Nam +/- thể làm tăng ( giảm) tiền đi chơi. Tình cảm Tình cảm có thể làm tăng hoặc D2 Không Có -/+ ( người yêu) giảm tiền đi chơi. 3. Tiến hành xây dựng mô hình : 3.1 Mô hình gốc Với số liệu từ mẫu trên, sử dụng phần mềm EVIEW để ước lượng, ta thu được kết quả sau: Mô hình 1 Dependent Method: Least Date: 05/26/13 Sample: 1 23 Included Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 120274.2 102517.0 1.173213 0.2569 X1 0.271731 0.067827 4.006236 0.0009
X2 -0.146192 0.095897 -1.524471 0.1458 X3 -0.433499 0.140563 -3.084020 0.0067 D1 51924.81 53626.45 0.968269 0.3465 D2 197719.8 65891.02 3.000710 0.0080 R-squared 0.838684 Mean dependent 330434.8 Adjusted R- 0.791238 S.D. dependent 226002.4 S.E. of regression 103261.5 Akaike info 26.14738 Sum squared resid 1.81E+11 Schwarz 26.44359 Log likelihood -294.6948 Hannan-Quinn 26.22187 F-statistic 17.67665 Durbin-Watson 1.636138 Prob(F-statistic) 0.000003 Từ mô hình1 ta có : B1 = 120274.2 : 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 120274,2 đồng. 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= 51924.81: Vấn đề chi tiêu cho việc đi chơi của sinh viên nữ và sinh viên nam chênh lệch nhau 51924.81 đồng B6= 197719.8 : Vấn đề chi tiêu cho việc đi chơi giữa sinh viên có người yêu và đang độc thân là 197719.8 đồng. Và hàm hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế như sau: Y = 120274.24252 + 0.271731493277*X1 - 0.146191710023*X2 - 0.433498635615*X3 + 51924.8110291*D1 + 197719.847839*D2 + ei • 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 =120274.2 > 0, B2= 0.271731 > 0 => phù hợp với lý thuyết kinh tế B3 = -0.146192
Fα(k-1,n-k) = F0.05(3,19) = 2,11 Ta thấy Fo = 17,67665 > Fα(k-1,n-k) =2,11 , Fo thuộc miền bác bỏ Ho => bác bỏ Ho, chấp nhận H1. Kết luận : với mức ý nghĩa α= 0,05 thì mô hình hồi qui trên là phù hợp. 3.3 Sự ảnh hưởng của biến độc lập vào biến phụ thuộc :  Kiểm định sự phù hợp của các biến độc lập trong mô hình. 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  Kiểm định các biến bị loại bỏ ta sử dụng kiểm định Wald : C(3)=C(5)=0 Wald Test: Equation: EQ03 Test Statistic Value df Probability F-statistic 1.506644 (2, 17) 0.2498 Chi-square 3.013287 2 0.2217 Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) -0.146192 0.095897 C(5) 51924.81 53626.45 Restrictions are linear in coefficients.  Loại bỏ biến khỏi mô hình : X2 và D1 Như vậy các yếu tố về tiền trọ và giới tính ( Nữ hay Nam ) không ảnh hưởng đến tiền đi chơi hằng tháng của sinh viên . 3.4. Mô hình sau khi loại bỏ các biến không cần thiết : 3.4.1 Phương trình hồi quy : Estimation Command: ========================= LS Y C X1 X3 D2 Estimation Equation: ========================= Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X3 + C(4)*D2 Substituted Coefficients: ========================= Y = 241999.727724 + 0.206419906723*X1 - 0.512185370034*X3 + 237285.756453*D2 3.4.2 Mô hình 2 Dependent Method: Least Date: 05/27/13 Sample: 1 23 Included Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 241999.7 75933.89 3.186979 0.0049 X1 0.206420 0.056605 3.646680 0.0017 X3 -0.512185 0.136510 -3.751986 0.0013 D2 237285.8 63320.96 3.747350 0.0014 R-squared 0.810090 Mean dependent 330434.8 Adjusted R- 0.780105 S.D. dependent 226002.4 S.E. of regression 105979.3 Akaike info 26.13665 Sum squared resid 2.13E+11 Schwarz 26.33412 Log likelihood -296.5714 Hannan-Quinn 26.18631 F-statistic 27.01587 Durbin-Watson 1.770299 Prob(F-statistic) 0.000000
Ý nghĩa : - B1= 241999.7 : 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 241999.7 - 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=237285.8 : Tiền chi cho việc đi chơi của sinh viên độc thân và sinh viên đang có người yêu chênh lệch nhau 237285.8 đồng B. Kiểm định và khắc phục: 1. Kiểm định đa cộng tuyến: Dependent Method: Least Date: 05/27/13 Sample: 1 23 Included Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 390326.7 286983.7 1.360101 0.1889 X3 1.732875 0.375043 4.620475 0.0002 D2 729048.4 189718.5 3.842791 0.0010 R-squared 0.644392 Mean 1847826. Adjusted R- 0.608831 S.D. dependent 669375.3 S.E. of regression 418650.9 Akaike info 28.84857 Sum squared resid 3.51E+12 Schwarz 28.99668 Log likelihood -328.7586 Hannan-Quinn 28.88582 F-statistic 18.12082 Durbin-Watson 2.112635 Prob(F-statistic) 0.000032 KĐGT: H0 : R2 = 0 H1 : R2 # 0
Từ mô hình 3 ta có Fst = 18,12082 F(α,k-1,n-k)= 2,11 Ta thấy Fst = 18,12082> F(α,k-1,n-k)= 2,11 => 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. Dependent Method: Least Date: 05/27/13 Sample: 1 23 Included Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.219698 0.061001 3.601540 0.0017 C 307079.2 119584.8 2.567878 0.0179 R-squared 0.381827 Mean dependent 713043.5 Adjusted R-squared 0.352391 S.D. dependent 237992.3 S.E. of regression 191522.3 Akaike info 27.24634 Sum squared resid 7.70E+11 Schwarz 27.34508 Log likelihood -311.3329 Hannan-Quinn 27.27117 F-statistic 12.97109 Durbin-Watson 1.909111 Prob(F-statistic) 0.001677 - KĐGT: H0 : R2 = 0 H1 : R2 # 0 Từ mô hình 3 ta có Fst = 12,97109 F(α,k-1,n-k)= F(0.05 ;1,21)=4.325 Ta thấy Fst = 12,97109> F(α,k-1,n-k)= 4.325 => 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 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. Dependent Method: Least Date: 05/27/13 Sample: 1 23 Included Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 -0.154486 0.120649 -1.280453 0.2150 D2 387775.9 61031.39 6.353712 0.0000 C 322570.9 92321.07 3.494012 0.0023 R-squared 0.677171Mean dependent 330434.8 Adjusted R- 0.644888S.D. dependent 226002.4 S.E. of regression 134677.7Akaike info 26.58026 Sum squared resid 3.63E+11Schwarz criterion 26.72837 Log likelihood -302.6730Hannan-Quinn 26.61751 F-statistic 20.97615Durbin-Watson 1.797767 Prob(F-statistic) 0.000012 Kiểm định đa cộng tuyến của mô hình mới : Dependent Method: Least Date: 05/27/13 Sample: 1 23 Included Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D2 1785.714 110386.7 0.016177 0.9872 C 712500.0 60897.83 11.69992 0.0000 R-squared 0.000012Mean dependent 713043.5 Adjusted R- -0.047606S.D. dependent 237992.3 S.E. of regression 243591.3Akaike info 27.72731 Sum squared resid 1.25E+12Schwarz criterion 27.82605 Log likelihood -316.8641Hannan-Quinn 27.75215 F-statistic 0.000262Durbin-Watson 1.603921 Prob(F-statistic) 0.987246 Ta có : KĐGT: H0 : R2 = 0
H1 : R2 # 0 Từ mô hình 3 ta có Fst = 0.000262 F(α,k-1,n-k)= F(0.05,1,21)=4.325 Ta thấy Fst = 0.000262 < F(α,k-1,n-k)= 4,325 => chấp nhận H0 Vậy mô hình không tồn tại đa cộng tuyến. 2. Kiểm định tự tương quan: Breusch-Godfrey F-statistic 0.162232 Prob. F(1,18) 0.6919 Obs*R-squared 0.205445 Prob. Chi- 0.6504 Test Equation: Dependent Method: Least Date: 05/27/13 Sample: 1 23 Included Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7167.509 79678.02 0.089956 0.9293 X1 0.002206 0.058154 0.037927 0.9702 X3 -0.010798 0.142174 -0.075952 0.9403 D2 -9842.747 69221.80 -0.142191 0.8885 RESID(-1) 0.107818 0.267683 0.402781 0.6919 R-squared 0.008932 Mean -1.01E-11 Adjusted R- -0.211305 S.D. dependent 98488.71 S.E. of regression 108396.0 Akaike info 26.21463 Sum squared resid 2.11E+11 Schwarz 26.46148 Log likelihood -296.4682 Hannan-Quinn 26.27671 F-statistic 0.040558 Durbin-Watson 1.961459 Prob(F-statistic) 0.996577  Ta thấy P_value = 0.6504> 0,05 => không có sự tự tương quan trong mô hình. 3. Kiểm định phương sai thay đổi : Heteroskedasticit
F-statistic 2.736336 Prob. F(8,14) 0.0477 Obs*R-squared 14.02831 Prob. Chi- 0.0810 Scaled explained 12.40172 Prob. Chi- 0.1342 Test Equation: Dependent Method: Least Date: 05/27/13 Sample: 1 23 Included Collinear test regressors dropped from specification Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -5.66E+09 3.53E+10 -0.160314 0.8749 X1 54514.88 30285.08 1.800057 0.0934 X1^2 0.015664 0.018181 0.861569 0.4034 X1*X3 -0.135988 0.073643 -1.846584 0.0861 X1*D2 -7451.865 28784.11 -0.258888 0.7995 X3 -80087.22 125092.0 -0.640227 0.5324 X3^2 0.187109 0.119298 1.568420 0.1391 X3*D2 126326.1 59065.83 2.138734 0.0506 D2 -7.98E+10 4.21E+10 -1.896279 0.0788 R-squared 0.609927 Mean 9.28E+09 Adjusted R- 0.387028 S.D. dependent 1.53E+10 S.E. of regression 1.20E+10 Akaike info 49.53297 Sum squared 2.00E+21 Schwarz 49.97729 Log likelihood -560.6291 Hannan-Quinn 49.64471 F-statistic 2.736336 Durbin-Watson 1.929689 Prob(F-statistic) 0.047744 Nhận thấy P_value =0.0810 > 0,05 nên không có phương sai thay đổi trong mô hình
Phụ lục Nội dung phiếu điều tra CÁC KHOẢN CHI TIÊU HẰNG THÁNG CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN Họ Và Tên: Giới Tính: Lớp: Quê quán: Tình cảm: Có người yêu:  Chưa có người yêu:   Các khoản chi tiêu hằng tháng: - Tiền gia đình chu cấp: - Tiền trọ ( nếu có): - Tiền ăn: - Tiền đi chơi: Chúng tôi xin chân thành cảm ơn những thông tin trên của bạn!
Tài liệu tham khảo (1). Hoàng Ngọc Nhậm Kinh tế lượng, Nhà xuất bản Thống kê, 2003 (2). Nguyễn Quang Dong Bài tập “Kinh tế lượng” với sự trợ giúp của phần mềm Eviews, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2005 (3).Bùi Dương Hải Hướng dẫn thực hành phần mềm Eviews, Nhà xuất bản khoa học & kĩ thuật ,2011