bai tieu luan kinh te luong
TRANSCRIPT
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG ĐẠI HỌC HOA SENKHOA KINH TẾ THƯƠNG MẠI
Đề án:
KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài:
Chi tiêu cho việc đi lại bằng xe máy trong một tháng
Nhóm 11:
Huỳnh Lệ Phương Thanh (092097)
Phạm Lê Thuý Ngọc (092081)
Huỳnh Tấn Phú (091867)
Lê Thị Diễm My (092075)
Nguyễn Thị Diệp Liên (092069)
GV: Nguyễn Lưu Bảo Đoan
Ngày: 26/06/2011
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Ở Việt Nam, trong khi người dân chưa tạo được thói quen sử dụng những phương tiện
đi lại công cộng , các loại xe du lịch nhiều chỗ lại là món hàng xa xỉ thì xe máy được xem là
phương tiện giao thông phổ biến và được ưa chuộng nhất.Tuy nhiên, trong tình hình giá cả ngày
càng leo thang thì chỉ việc chi tiêu cho việc đi lại để học hành, làm việc.. như thế nào cho hợp lý
cũng là một bài toán khó. Mặc dù chính phủ đã có những biện pháp nhằm ổn định giá xăng dầu
so với thế giới nhưng việc giá xăng dầu cứ mỗi ngày một tăng như hiện nay đã ít nhiều ảnh
hưởng đến cuộc sống của người dân. Cứ hễ giá xăng tăng thì những mặt hàng khác cũng được
dịp tăng đến chống mặt như giá gạo, giá giữ xe…. Đặc biệt, thành phố Hồ Chí Minh việc đi lại
là thường xuyên và xa, cũng như tình trạng kẹt xe diễn ra hằng ngày , nên vấn đề về giá xăng
vẫn luôn được đặt lên hàng đầu. Cũng là người chịu sự tác động trên, chúng tôi thấu hiểu được
mối quan tâm của người dân về vấn đề chi tiêu nhạy cảm này vì thế nhóm chúng tôi quyết định
chọn đề tài chi tiêu cho việc đi lại bằng xe máy trong một tháng. Chúng tôi hy vọng sẽ tìm ra
được những yếu tố nào có tác động mạnh mẽ đến việc chi tiêu cho phương tiện đi lại bằng xe
máy từ đó sẽ giúp mọi người hạn chế được những chi phí không cần thiết.Các yếu tố chúng tôi
xem xét đến là độ tuổi của xe, giá của xe, độ tuổi của người sử dụng, hãng xe và nghề nghiệp
của người sử dụng.
ii
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
LỜI CẢM ƠN
Chúng tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn đến thầy Nguyễn Lưu Bảo Đoan - giảngviên bộ môn Kinh tế lượng đã cung cấp những kiến thức căn bản và tận tìnhhướng dẫn giúp nhóm thực hiện tốt đề án này.
iii
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
MỤC LỤC
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI..........................................................................................ii
LỜI CẢM ƠN....................................................................................................... iii
MỤC LỤC.............................................................................................................iv
1. Phương pháp nghiên cứu và thực hiện đề tài................................................1
2. Giải thích các biến............................................................................................1
3. Thống kê mô tả kết quả khảo sát....................................................................2
4. Vẽ đồ thị scatter và linear của mô hình..........................................................4
5. Hệ số tương quan giữa các mô hình................................................................5
6. Ước lượng mô hình hồi quy mẫu và kiểm định sự phù hợp của mô hình...5
6.1. Ước lượng mô hình hồi qui mẫu..................................................................5
6.2. Đánh giá kết quả của mô hình hồi qui:........................................................6
7. Kiểm định khuyết tật.......................................................................................6
7.1. Hiện tượng đa cộng tuyến............................................................................6
7.2. Hiện tượng phương sai thay đổi...................................................................9
7.3. Kiểm định giả thuyết sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.....................15
8. Phát hiện sự có mặt của các biến không cần thiết.......................................16
9. Kiểm định khuyết tật cho mô hình mới........................................................18
9.1. Hiện tượng phương sai thay đổi.................................................................18
10. Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy.......................................22
11. Dự báo...........................................................................................................23
KẾT LUẬN..........................................................................................................26
v
1. Phương pháp nghiên cứu và thực hiện đề tài
- Thu thập số liệu: nhóm đã phát phiếu khảo sát để thu thập thông tin, ý kiến và
số liệu trực tiếp từ các bạn sinh viên trường đại học Hoa Sen, các công nhân viên chức cũng như
những người dân ở các khu dân cư.
- Xử lý số liệu: dùng sự trợ giúp của các phần mềm như Eview 5.0, MS Excel
- Tổng hợp kết quả và hoàn chỉnh bài viết. Kết quả khảo sát :
Số phiếu phát ra 250
Số phiếu thu lại 250
Số phiếu hợp lệ 250
2. Giải thích các biến
Biến phụ thuộc
Tên biến Ý nghĩa Đơn vị
Y Chi tiêu cho việc đi lại bằng xe gắn máy 1000 VND
Biến độc lập - định lượng
Tên biến
Ý nghĩa
Đơn
vị
tính
Dấu
kỳ
vọng
Diễn giải
X1Độ tuổi của xe
Năm +-Sự hao mòn máy móc (bố nồi , bình xăng con…) sẽ ảnh
hưởng đến chi phí tiền xăng, bảo trì. Ngoài ra, xe sử dụng lâu năm thì chi phí sửa chữa cũng xe lớn hơn.
X2Giá mua xe
Triệu
VND+/-
-Xe tay ga thường có giá cao hơn nhưng tốn nhiên liệu hơn- Chất lượng của các bộ phận máy móc tốt hơn do dó không
tốn nhiều tiền để sửa chữa, thay đổi.Tuy nhiên, giá phụ tùng của chính hãng thường cao hơn nên dẫn đến chi phí sửa chữa, thay thế cao.
X3
Tuổi của người sử dụng
Tuổi -
-Người lớn tuổi chăm sóc xe kĩ hơn nên sẽ chi cho khoảng sửa chữa ít hơn.
- Giới trẻ thường tân trang xe theo phong cách riêng , tốn nhiều cho việc mua phụ tùng xe.
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Biến độc lập - định tính
Tên
biến Ý nghĩa
Lựa chọn Dấu
kì
vọng Diễn giải1 0
D1 Hãng xe Hãng xe HondaHãng xe
khác +/-Sự tiêu hao nhiên
liệu và độ bền của các hãng xe khác nhau ảnh hưởng đến chi tiêu đi lại trong tháng.
D2 Hãng xe Hãng xe YamahaHãng xe
khác +/-
D3 Hãng xe Hãng xe SuzukiHãng xe
khác +/-
D4 Nghề nghiệp Công nhân viên chứcNgành
nghề khác +/- Tùy vào đặc thù của ngành nghề của người sử dụng mà chi tiêu cho việc đi lại sẽ khác nhau
D5 Nghề nghiệp Sinh viênNgành
nghề khác +/-
D6 Nghề nghiệp Dịch vụNgành
nghề khác +/-
3. Thống kê mô tả kết quả khảo sát
Biến định lượng
Y X1 X2 X3 Mean 387.0000 3.586387 28.09600 24.18400 Median 300.0000 2.000000 23.00000 20.50000 Maximum 1600.000 27.00000 110.0000 53.00000 Minimum 100.0000 0.000000 5.500000 18.00000 Std. Dev. 256.9535 3.619464 15.34678 7.767075 Skewness 2.799893 2.918914 2.546489 1.976975 Kurtosis 12.16898 14.81552 11.80239 6.263872
Jarque-Bera 1202.373 1809.238 1077.298 273.8185 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
Sum 96750.00 896.5967 7024.000 6046.000 Sum Sq. Dev. 16440250 3262.029 58645.36 15021.54
1
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Observations 250 250 250 250 Dựa vào bảng số liệu trên ta có thể rút ra kết luận cho mẫu quan sát được như sau:
- Trung bình người ta chi cho phương tiện đi lại trong 1 tháng là 387000 VND
- Độ tuổi trung bình của người sử dụng xe gắn máy là 24 tuổi
- Độ tuổi của xe trung bình là 3.5 năm
- Giá xe trung bình là 28 triệu VND
Biến định tính
Hãng xe:
hon da yamaha suzuki khác0
20
40
60
80
100
120
140125
65
31 29
Nghề nghiệp của người sử dụng xe:
cnvc dịch vụ sinh viên khác0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
37
18
160
35
Dựa vào biểu đồ dễ thấy Honda là hãng xe được ưa chuộng nhất và sinh viên là đối tượng
được khảo sát nhiều nhất (theo số liệu mẫu mà chúng tôi thu thập được).
Ta có hàm hồi qui tổng quát sau đây :
Yi = β1 + β2X1i + β3X2i + β4X3i + β5D1i + β6D2i + β7D3i + β8D4i + β9D5i + β10D6i
2
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
4. Vẽ đồ thị scatter và linear của mô hình
Quan sát đồ thị ta nhận thấy X2, X3 đều có quan hệ tuyến tính đồng biến với Y trong khi X1
lại không có mối quan hệ rõ ràng với Y.
3
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
5. Hệ số tương quan giữa các mô hình
Nhìn vào ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình, ta thấy chỉ có hệ số tương quan
giữa X2 với Y là 0.312506 cao nhất nên có thể nói biến X2 có quan hệ chặc chẽ nhất với Y,
ảnh hưởng nhiều nhất đến Y. Còn hệ số tương quan còn lại với biến Y rất nhỏ nên có thể
nói các biến đó không giải thích nhiều cho biến Y, không ảnh hưởng nhiều đến biến Y.
6. Ước lượng mô hình hồi quy mẫu và kiểm định sự phù hợp của mô hình
6.1. Ước lượng mô hình hồi qui mẫu
4
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Ta có kết quả hồi qui sau:
Khi độ tuổi của xe tăng lên 1 năm thì chi tiêu trung bình cho việc đi lại bằng xe máy
giảm là 1.8 nghìn đồng. Điều này trái với kỳ vọng ban đầu của chúng tôi. Có thể khi xe
càng được sử dụng lâu năm thì người ta sẽ hạn chế mức độ sử dụng (do xe hay chết máy
hoặc không thích do xe đã quá cũ…). Tuy nhiên với mức ý nghĩa 5% thì X1 không có ý
nghĩa về mặt thống kê, nghĩa là không ảnh hưởng nhiều đến vấn đề đang xét.
Gía mua xe tăng lên 1 triệu VND thì chi tiêu trung bình sẽ tăng 4.87 nghìn đồng. Gía
mua xe cao thường các phụ tùng máy móc cũng chất lượng hơn và chỉ do chính hãng
cung cấp nên giá mua các phụ tùng đó sẽ cao hơn. Hiện nay, xe có giá cao trên thị
trường thường là xe tay ga, được đánh giá là tiêu hao nhiên liệu nhiều hơn, chi phí cho
tiền xăng do đó cũng nhiều hơn.
Khi độ tuổi người sử dụng tăng 1 tuổi thì chi tiêu trung bình cho việc đi lại bằng xe sẽ
tăng 8.24 nghìn đồng, trái với kỳ vọng ban đầu. Người lớn tuổi sẽ đòi hỏi mức độ an
toàn cao do đó sẽ thường xuyên đi kiểm tra xe hơn tránh trường hợp bị mòn thắng, mềm
bánh, bể bánh do quá cũ…
6.2.Đánh giá kết quả của mô hình hồi qui:
- Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế là R2 = 19.7078%, khá thấp.
- Dựa vào bảng hồi quy gốc ta thấy các biến X1, D1, D2, D3, D4, D5, D6 không có ý
nghĩa về mặt thống kê → Không có ảnh hưởng đến biến Y.
7. Kiểm định khuyết tật
7.1.Hiện tượng đa cộng tuyến
Cách 1: Dựa trên hệ số R2 và t
5
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Ta biết rằng khi có đa cộng tuyến gần hoàn hảo, hậu quả quan sát được, thể hiện ở sự mâu
thuẫn giữa các kiểm định. Nếu có mâu thuẫn giữa các kiểm định T về các hệ số góc và kiểm
định F về sự phù hợp của hàm hồi quy, có thể nói có đa cộng tuyến. Trong mô hình trên ta
nhận thấy :
o R2 = 0.197078 (<0.8) rất nhỏ, Kiểm định F có F-statistic = 6.545352 nhỏ, và P-value
của kiểm định F rất nhỏ độ phù hợp của mô hình không cao.
o Đa số các T_ratio nhỏ, P_value của kiểm định T lớn các hệ số góc không có ý
nghĩa về mặt thống kê
Không có mâu thuẫn giữa kiểm định T và Kiểm định F
Không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Cách 2 : Tương quan giữa các cặp biến giải thích
6
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Từ bảng số liệu trên cho ta thấy hệ số tương quan giữa các biến giải thích không cao(<0.7)
nên có thể kết luận không không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến
Cách 3 : Sử dụng mô hình hồi quy phụ
Dùng eview hồi quy biến Gía mua xe theo các biến còn lại ta được hàm hồi quy sau
7
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 06/16/11 Time: 10:43
Sample: 1 250
Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 38.53621 5.638603 6.834355 0.0000
X1 -0.691097 0.283802 -2.435139 0.0156
X3 -0.035306 0.168048 -0.210096 0.8338
D1 -5.387436 3.121385 -1.725976 0.0856
D2 -4.684981 3.384786 -1.384129 0.1676
D3 -9.815259 3.957823 -2.479964 0.0138
D4 1.548592 3.284699 0.471456 0.6377
D5 -3.355292 2.682851 -1.250644 0.2123
D6 -1.089428 4.076754 -0.267229 0.7895
R-squared 0.059316 Mean dependent var 28.09600
Adjusted R-squared0.028090 S.D. dependent var 15.34678
S.E. of regression 15.12969 Akaike info criterion 8.306532
Sum squared resid55166.74 Schwarz criterion 8.433304
Log likelihood -1029.316 F-statistic 1.899575
Durbin-Watson stat1.525897 Prob(F-statistic) 0.060748
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Mô hình hồi qui phụ có dạng như sau:(giá mua xe) = 38.53621 – 0.691097 (độ tuổi của xe) - 0.035306 (tuổi người sử dụng) -
5.387436 D1 – 4.684981D2 - 9.815259 D3 + 1.548592 D4 - 3.355292 D5 - 1.089428 D6
Ta cần kiểm định giả thiết: H0: R2 = 0 (không có đa cộng tuyến)H1: R2 ≠ 0 (có đa cộng tuyến)
Ta có: Prob(F-statistic)=0.060748 >α= 0.05 →Chấp nhận H0 (với mức ý nghĩa 5%)
Kết luận: Biến X2 không tương quan tuyến tính với các biến khác.
Cách 4: Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
Vì đây là mô hình hồi quy đa biến nên ta sử dụng: R2
VIF =1
1−R2 = 1.063 < 10
Kết luận: không có hiện tượng đa cộng tuyến
7.2.Hiện tượng phương sai thay đổi
Cách 1: Quan sát đồ thị phần dư e theo Y i (Yf)
Trên Eviews, thực hiện lệnh vẽ đồ thị phân tán của e theo Yf ta được kết quả như hình trên
Quan sát đồ thị ta thấy sự phân bố của e có khuynh hướng tăng giảm không đồng đều khi
Y i tăng. Ta kết luận giả thiết có hiện tượng phương sai thay đổi.
Cách 2: Sử dụng kiểm định Park
8
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Ta hồi quy lne2 theo lnY i được kết quả sau:
Dependent Variable: LOG(RESID^2)Method: Least SquaresDate: 06/29/11 Time: 19:56Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
-8.603793 3.004410 -2.863721 0.0045LOG(YF) 2.973502 0.506952 5.865454 0.0000
R-squared 0.121824 Mean dependent var 8.999977Adjusted R-squared 0.118283 S.D. dependent var 2.314896S.E. of regression 2.173683 Akaike info criterion 4.398691Sum squared resid 1171.774 Schwarz criterion 4.426862Log likelihood -547.8363 F-statistic 34.40355Durbin-Watson stat 1.863584 Prob(F-statistic) 0.000000
Ta cần kiểm định giả thiết: H0:β2=0 (không có phương sai thay đổi)
H1:β2≠0 (có phương sai thay đổi)
Ta thấy xác suất để chấp nhận giả thiết H0 p_value = 0% < α = 5% →Ta bác bỏ giả thiết H0
→ Có hiện tượng phương sai thay đổi
Cách 3: Kiểm định Gleijer
Hồi quy |ei| theo Yf ta được kết quả hồi quy sau
Dependent Variable: ABS(RESID)Method: Least SquaresDate: 06/29/11 Time: 20:05Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
-124.4110 34.10317 -3.648077 0.0003YF 0.715080 0.084540 8.458479 0.0000
R-squared 0.223899 Mean dependent var 152.3249Adjusted R-squared 0.220769 S.D. dependent var 172.3861S.E. of regression 152.1722 Akaike info criterion 12.89587Sum squared resid 5742781. Schwarz criterion 12.92404
9
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Log likelihood -1609.984 F-statistic 71.54587Durbin-Watson stat 1.736398 Prob(F-statistic) 0.000000
Ta cần kiểm định giả thiết: H0:β2=0 (không có hiện tượng phương sai thay đổi)
H1:β2≠0 (có phương sai thay đổi)
Xác suất để chấp nhận giả thiết H0 p_value= 0% < α = 5% →Ta bác bỏ giả thiết H0→ Có
hiện tượng phương sai thay đổi
Hồi quy |ei| theo√Yf ta được kết quả hồi quy sau
Dependent Variable: ABS(RESID)Method: Least SquaresDate: 06/24/11 Time: 23:17Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -113193.2 53427.58 -2.118628 0.0351
SQR(YF) 8209.308 2715.877 3.022710 0.0028
R-squared 0.035533 Mean dependent var 46737.44Adjusted R-squared0.031644 S.D. dependent var 119239.1S.E. of regression 117337.3 Akaike info criterion 26.19146Sum squared resid 3.41E+12 Schwarz criterion 26.21963Log likelihood -3271.933 F-statistic 9.136777Durbin-Watson stat 1.991125 Prob(F-statistic) 0.002768
Ta cần kiểm định giả thiết:H0:β2=0 (không có hiện tượng phương sai thay đổi)
H1:β2≠0 (có phương sai thay đổi)Xác suất để chấp nhận giả thiết H0 p_value= 0.002768 < α = 0.05 → Ta bác bỏ giả thiết H0
→ Có hiện tượng phương sai thay đổi
Hồi quy ei theo 1
YF ta được kết quả hồi quy sau
Dependent Variable: ABS(RESID)Method: Least SquaresDate: 06/24/11 Time: 23:20Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 97282.52 27023.24 3.599957 0.0004YF^-1 -20892179 9389490. -2.225060 0.0270
R-squared 0.019573 Mean dependent var 39160.98Adjusted R-squared 0.015619 S.D. dependent var 110331.4S.E. of regression 109466.3 Akaike info criterion 26.05259
10
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Sum squared resid 2.97E+12 Schwarz criterion 26.08076Log likelihood -3254.574 F-statistic 4.950892Durbin-Watson stat 2.017434 Prob(F-statistic) 0.026977
Ta cần kiểm định giả thiết: H0:β2=0 (không có hiện tượng phương sai thay đổi)
H1:β2≠0 (có phương sai thay đổi)
Xác suất để chấp nhận giả thiết H0 p_value= 0.026977< α = 0.05 →Ta bác bỏ giả thiết H0
→ Có hiện tượng phương sai thay đổi
Hồi quy |ei| theo1
√Yf ta được kết quả hồi quy sau
Dependent Variable: ABS(RESID)Method: Least SquaresDate: 06/26/11 Time: 11:57Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 254.5152 47.21176 5.390928 0.0000YF^(-1/2) -3596.935 895.1041 -4.018455 0.0001
R-squared 0.061132 Mean dependent var 66.45365Adjusted R-squared 0.057347 S.D. dependent var 101.3886S.E. of regression 98.43852 Akaike info criterion 12.02471Sum squared resid 2403155. Schwarz criterion 12.05288Log likelihood -1501.089 F-statistic 16.14798Durbin-Watson stat 1.842150 Prob(F-statistic) 0.000078
Ta cần kiểm định giả thiết:H0:β2=0 (không có hiện tượng phương sai thay đổi)H1:β2≠0 (có phương sai thay đổi)
P_value = 0% < α = 5%→Ta bác bỏ giả thiết H0 → Có hiện tượng phương sai thay đổi
Cách 4: Sử dụng kiểm định White
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 3.587506 Probability 0.000062
11
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Obs*R-squared 38.43069 Probability 0.000131
Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/24/11 Time: 23:41Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -76025.23 162825.7 -0.466912 0.6410X1 -7965.344 6938.527 -1.147988 0.2521X1^2 269.9184 341.0415 0.791453 0.4295X2 -1414.579 1990.719 -0.710587 0.4780X2^2 42.20679 19.71868 2.140447 0.0333X3 7832.861 10648.23 0.735602 0.4627X3^2 -29.19270 157.3486 -0.185529 0.8530D1 -12758.30 31060.38 -0.410758 0.6816D2 -53222.83 33716.60 -1.578535 0.1158D3 -48288.14 39536.38 -1.221360 0.2232D4 -48883.01 33493.29 -1.459487 0.1458D5 18593.95 26849.34 0.692529 0.4893D6 -31663.40 42462.11 -0.745686 0.4566
R-squared 0.153723 Mean dependent var 52800.97Adjusted R-squared 0.110873 S.D. dependent var 157392.8S.E. of regression 148411.2 Akaike info criterion 26.70396Sum squared resid 5.22E+12 Schwarz criterion 26.88708Log likelihood -3324.995 F-statistic 3.587506Durbin-Watson stat 1.886799 Prob(F-statistic) 0.000062
Ta cần kiểm định giả thiết:
H0: không có phương sai thay đổi
H1: có phương sai thay đổi
Từ kết quả bảng trên ta thấy p_value rất bé → Bác bỏ H0
→ Có phương sai thay đổi
Kết luận:
Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi do những nguyên nhân sau:
- Trong mẫu chúng tôi quan sát được có những giá trị quá lớn và quá bé so với giá trị
của các quan sát khác.Ví dụ quan sát biến độ tuổi của xe ta thấy xe sử dụng lâu nhất là 27
12
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
năm trong khi đó có xe chỉ sử dụng được nửa năm.Có sự biến thiện rất lớn quanh với giá trị
trung bình là 3.5 năm.
- Do tính chất công việc cũng như khoảng cách từ nơi ở đến nơi làm việc khác nhau
nên chi tiêu của những người cùng nhóm công việc sống ở các quận khác nhau sẽ có sự
biến thiên không giống nhau.Ví dụ anh A và B cùng làm dịch vụ ở quận 1.Nhưng do nhà
anh A ở quận 3 nên chi tiêu cho việc đi lại sẽ ít hơn anh B nhà ở quận 12 trong khi giá cả
luôn tăng cao. Nếu các yếu tố sai số ngẫu nhiên khác không đổi và không ảnh hưởng nhiều
đến phương sai của Ui thì chính sự biến thiên của yếu tố khoảng cách này sẽ làm phương sai
của Ui. Và chúng tôi đã bỏ xót yếu tố này,xem nó như một yêu tố sai số ngẫu nhiên không
đáng kể trong khi sự biến thiên của chúng lại có tác động mạnh mẽ đến biến Y.
- Do hạn chế nhiều mặt(thời gian,…) nên đối tượng chúng tôi khảo sát nhiều nhất là
sinh viên, nên sai số khi tính toán sẽ rất lớn.
13
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
7.3.Kiểm định giả thuyết sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
RESID Mean 1.69E-14 Median -40.28532 Maximum 1239.985 Minimum -537.2748 Std. Dev. 230.2456 Skewness 2.099238 Kurtosis 9.850042
Jarque-Bera 672.3987 Probability 0.000000
Sum 2.35E-12 Sum Sq. Dev. 13200241
Observations 250
Xét giả thiết : H0: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩnH1: Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn
Với α=5% thì X 2 = 18.3 vì JB = 672.3987 > X 2 nên có thể bác bỏ giả thiết H0 .Vậy sai số
ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.
14
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
8. Phát hiện sự có mặt của các biến không cần thiết
Ta dùng kiểm định Wald để phát hiện sự có mặt của các biến không cần thiết trong mô hình
hồi quy gốc.
Ta có giả thiết: H0: C2=C5=C6=….=C10=0
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 1.631517 (7, 240) 0.1272
Chi-square 11.42062 7 0.1213
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(2) -1.807152 4.452963
C(5) 8.240063 48.68221
C(6) -43.80584 52.67516
C(7) -119.4921 62.12745
C(8) -71.12323 50.93906
C(9) -31.25481 41.72117
C(10) -52.45613 63.20247
Restrictions are linear in coefficients.
Theo kết quả ở bảng trên, ta có F = 1.631517 có p-value là 0.1272 > 0.05 nên tachấp nhận giả thiết H0. Tức là các biến X1, D1, D2, D3…, D6 đều không cần thiếtđưa vào mô hình.-Biến hãng xe không có ảnh hưởng đến sự thay đổi của Y có lẽ do không có sự khác biệt về chất lượng cũng như việc tiêu hao nhiên liệu hoặc các hãng bù trừ tính năng cho nhau.Ví dụ hãng Yamaha có chất lượng phụ tùng, máy móc tốt hơn hãng Honda nhưng lại tiêu hao nhiên liệu hơn Honda.
15
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
-Biến nghề nghiệp người sử dụng không cần thiết đưa vào mô hình tức không có sự chênh lệch cao trong việc chi tiêu trong tháng cho việc đi lại giữa các nhóm ngành nghề.Trên thực tế sinh viên không chỉ sử dụng xe cho việc đi học mà còn đi chơi, đi làm thêm,… ngược lại người làm trong lĩnh vực dịch vụ không hẳn phải chi tiêu cho việc này nhiều nhất nếu người đó làm bán thời gian hoặc nơi làm việc gần nơi ở của họ…
Vì những lý do kể trên chúng tôi đề nghị một mô hình mới như sau
Ước lượng mô hình hồi quy mới:
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/25/11 Time: 23:42Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 42.64099 56.07442 0.760436 0.4477X2 5.211232 0.977071 5.333525 0.0000X3 8.184925 1.930571 4.239640 0.0000
R-squared 0.158870 Mean dependent var 387.0000Adjusted R-squared 0.152059 S.D. dependent var 256.9535S.E. of regression 236.6123 Akaike info criterion 13.78265Sum squared resid 13828387 Schwarz criterion 13.82491Log likelihood -1719.831 F-statistic 23.32630Durbin-Watson stat 1.152774 Prob(F-statistic) 0.000000
Đánh giá mô hình
Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế là R2 = 15.8870%, khá thấp.
Dựa vào bảng hồi quy gốc ta thấy các biến X2 , X3 có p_value =0 <α=0.05 có ý
nghĩa về mặt thống kê
16
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
9. Kiểm định khuyết tật cho mô hình mới
9.1.Hiện tượng phương sai thay đổi
Chủ quan
Dựa vào đồ thị ta thấy phần dư có xu hướng giảm dần khi Y i tăng , ta kết luận có hiện
tượng phương sai thay đổi.
Kiểm định park
Dependent Variable: LOG(RESID^2)Method: Least SquaresDate: 06/26/11 Time: 12:06Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -15.29415 3.971749 -3.850733 0.0001LOG(YF) 4.088209 0.669315 6.108051 0.0000
R-squared 0.130765 Mean dependent var 8.947184Adjusted R-squared 0.127260 S.D. dependent var 2.611807S.E. of regression 2.439965 Akaike info criterion 4.629812Sum squared resid 1476.450 Schwarz criterion 4.657984Log likelihood -576.7265 F-statistic 37.30829Durbin-Watson stat 1.667392 Prob(F-statistic) 0.000000
Ta cần kiểm định giả thiết: H0: = 0 (không có phương sai thay đổi)
H1: 0 (có phương sai thay đổi)
Xác suất để ủng hộ giả thiết H0 =0% → Không chấp nhận giả thiết H0 với mức ý nghĩa 5%.
Vậy có hiện tượng phương sai thay đổi.
17
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Cách 3: Kiểm định GlejserHồi quy│ei│theo Y i ta được kết quả như sau
Dependent Variable: ABS(RESID)
Method: Least Squares
Date: 06/26/11 Time: 13:56
Sample: 1 250
Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.951200 0.422941 6.977806 0.0000
YF -0.003222 0.001057 -3.049311 0.0025
R-squared 0.036138 Mean dependent var 1.704279
Adjusted R-squared0.032252 S.D. dependent var 1.735882
S.E. of regression 1.707660 Akaike info criterion 3.916093
Sum squared resid723.1937 Schwarz criterion 3.944265
Log likelihood -487.5116 F-statistic 9.298297
Durbin-Watson stat1.907569 Prob(F-statistic) 0.002542
Ta cần kiểm định giả thiết: H0: = 0 (không có phương sai thay đổi)H1: 0 (có phương sai thay đổi)
P_value = 0.0025 <α=¿0.05 → Ta bác bỏ giả thiết H0.Vậy kết luận có phương sai thay đổi
Hồi quy│ei│theo √ Y i ta được kết quả như sau
Dependent Variable: ABS(RESID)Method: Least SquaresDate: 06/26/11 Time: 13:59Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.540998 0.647328 3.925365 0.0001SQR(YF) -0.071398 0.032906 -2.169789 0.0310
R-squared 0.018630 Mean dependent var 1.146933Adjusted R-squared 0.014673 S.D. dependent var 1.258433S.E. of regression 1.249166 Akaike info criterion 3.290797Sum squared resid 386.9832 Schwarz criterion 3.318969
18
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Log likelihood -409.3497 F-statistic 4.707985Durbin-Watson stat 1.781087 Prob(F-statistic) 0.030973
Ta cần kiểm định giả thiết: H0: = 0 (không có phương sai thay đổi)H1: 0 (có phương sai thay đổi)
P_value = 0.03<α=¿0.05 → Ta bác bỏ giả thiết H0.Vậy kết luận có phương sai thay đổi
Hồi quy│ei│theo 1Y i
ta được kết quả như sau
Dependent Variable: ABS(RESID)Method: Least SquaresDate: 06/26/11 Time: 14:01Sample: 1 250
Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.018007 0.311076 0.057886 0.9539YF^-1 263.6978 111.7665 2.359364 0.0191
R-squared 0.021953 Mean dependent var 0.736760Adjusted R-squared 0.018009 S.D. dependent var 1.004567S.E. of regression 0.995480 Akaike info criterion 2.836784Sum squared resid 245.7631 Schwarz criterion 2.864956Log likelihood -352.5980 F-statistic 5.566598Durbin-Watson stat 1.767842 Prob(F-statistic) 0.019082
Ta cần kiểm định giả thiết: H0: = 0 (không có phương sai thay đổi)H1: 0 ( có phương sai thay đổi)
P_value=0.019 <α=¿0.05 → Ta bác bỏ giả thiết H0.Vậy kết luận có phương sai thay đổi
Hồi quy│ei│theo 1
√Y i ta được kết quả như sau
Dependent Variable: ABS(RESID)Method: Least SquaresDate: 06/26/11 Time: 14:04Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.446935 0.491741 -0.908882 0.3643YF^(-1/2) 18.63042 9.418898 1.977983 0.0490
R-squared 0.015531 Mean dependent var 0.520014Adjusted R-squared 0.011561 S.D. dependent var 0.845872S.E. of regression 0.840968 Akaike info criterion 2.499442Sum squared resid 175.3924 Schwarz criterion 2.527614Log likelihood -310.4303 F-statistic 3.912415Durbin-Watson stat 1.756000 Prob(F-statistic) 0.049038
Ta cần kiểm định giả thiết: H0: = 0 (không có phương sai thay đổi)
19
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
H1: 0 (có phương sai thay đổi)P_value=0.049 <α=¿0.05 →Ta bác bỏ giả thiết H0.Vậy kết luận có phương sai thay đổi
Cách 4: Kiểm định White
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 8.386678 Probability 0.000002Obs*R-squared 30.10869 Probability 0.000005
Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/26/11 Time: 14:06Sample: 1 250Included observations: 250
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 105794.1 141250.3 0.748983 0.4546X2 -1368.264 2071.861 -0.660403 0.5096X2^2 44.28072 20.65868 2.143444 0.0331X3 -6801.206 9256.421 -0.734756 0.4632X3^2 166.0598 143.8259 1.154589 0.2494
R-squared 0.120435 Mean dependent var 55313.55Adjusted R-squared 0.106075 S.D. dependent var 167656.2S.E. of regression 158515.0 Akaike info criterion 26.80488Sum squared resid 6.16E+12 Schwarz criterion 26.87531Log likelihood -3345.610 F-statistic 8.386678Durbin-Watson stat 1.837847 Prob(F-statistic) 0.000002
Ta cần kiểm định giả thiết H0: không có phương sai thay đổi
H1: có phương sai thay đổi
Từ kết quả bảng trên ta thấy p-value rất nhỏ →Ta bác bỏ giả thiết H0 với mức ý nghĩa 5%.
Nghĩa là có phương sai thay đổi
10.Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy20
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy:
Với mô hình hồi quy sau khắc phục khuyết tật, ta có :
Y = 42.64099 + 5.211232X2 + 8.184925X3
Ước lượng khoảng tin cậy của β1:
Se(β1) = 56.07442, tra Excel ta có được t 0.025(247) = 1.969615
Khoảng tin cậy của mức ý nghĩa 5% của β1 là :
-67.804 <β1 < 153.086
Ước lượng khoảng tin cậy của β2 :
Se(β2) = 0.977071, tra Excel ta có được t 0.025(247) = 1.969615
Khoảng tin cậy của mức ý nghĩa 5% của β2 là :
3.286778 <β2 < 7.135685
Ước lượng khoảng tin cậy của β3:
Se(β3) = 1.930571, tra Excel ta có được t 0.025 ( 247) = 1.969615
Khoảng tin cậy của mức ý nghĩa 5% của β3 là :
4.382444 <β3 < 1198741
11.
21
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
12.Dự báo
Với hàm hồi quy mới ta thực hiện dự báo chi tiêu cho việc đi lại bằng xe máy trong một tháng
với giá mua xe là 30 triệu VND và độ tuổi của người sử dụng là 18 tuổi.
Dự báo điểm
Dùng phương pháp dự báo điểm Y 0 trên Eview ta có kết quả dự báo sau
Dựa vào kết quả dự báo được,ta có Y251 =346.3066 nghìn đồng ,tức người này sẽ phải chi số
tiền là 346.3066 nghìn đồng cho việc đi lại trong 1 tháng
Dự báo khoảng
Ta đã dự báo đượcY251
se1=(Y ¿¿0−Y 0)¿=237.3932
22
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
Se=(Y 0)=19.2393 và TINV(0.05,247)=1.969615
Dự báo chi tiêu cho việc đi lại bằng xe máy trong tháng sẽ trong khoảng
(308.4126;384.2006)
23
Đề án Kinh Tế Lượng _ Nhóm11 L8
KẾT LUẬN
Từ những kết quả nhận được ta thấy hai yếu tố có tác động đến việc chi tiêu cho phương tiện
đi lại bằng xe máy là giá của xe và độ tuổi người sử dụng.Theo đó, giá xe càng cao thì việc
chi tiêu cũng càng nhiều.Nếu bạn đặt vấn đề tiết kiệm lên trên những nhu cầu khác như kiểu
dáng, mẫu mã, tính năng,… thì nên chọn loại xe có giá cả trung bình từ đó sẽ tiết kiệm một
số chi phí như thay thế, sữa chữa máy móc, phụ tùng chính hãng,… cũng như là sự tiêu hao
nhiên liệu. Các hãng xe không có sự khác biệt nhiều về chất lượng và tiêu hao nhiên
liệu.Ngoài ra, người sử dụng càng lớn tuổi thì chi tiêu càng nhiều.Điều này có thể là do tính
chát nghề nghiệp, sinh hoạt thường ngày ( đưa con đi học, họp mặt bạn bè….) nên có mức độ
đi lại thường xuyên hoặc do tính cẩn thận nên sẽ thường xuyên chăm sóc, bảo trì…Tuy
nhiên, do sự phù hợp của mô hình là không cao nên những yếu tố trên không phải là nguyên
nhân tác động mạnh mẽ đến chi tiêu cho việc đi lại bằng xe máy trong tháng.
24