Sinh viên và số bộ quần áo mặc trong tuần

Sinh viên và số bộ quần áo mặc trong tuần

Bài tập nhóm: Kinh tế lượng

SINH VIÊN VÀ SỐ BỘ QUẦN ÁO MẶC

2 Phương pháp thu thập số liệu và chọn lọc đề tài 2

II.XÂY DỰNG MÔ HÌNH 5

1.Mô hình tổng quát 5

2 Ý nghĩa các biến trong mô hình 5

III.MÔ HÌNH HỒI QUY – KIỂM ĐỊNH – KHẮC PHỤC 6

6

A.Mô hình hồi quy 6

1.Mô hình hồi quy gốc 6

2.Kiểm định biến thừa 7

3.Kiểm định biến thiếu 8

B.Kiểm định – Khắc phục bệnh của mô hình 11

7

1 Kiểm định Đa cộng tuyến 11

2 Kiểm định Tự tương quan 12

3 Kiểm định Phương sai thay đổi 14

IV KHÓ KHĂN KHI THỰC HIỆN ĐỀ TÀI VÀ HẠN CHẾ CỦA MÔ HÌNH14

Phiếu khảo sát 15

I.GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.Ý nghĩa của việc chọn đề tài

Đã là sinh viên chắc hẳn ai trong chúng ta cũng gặp phải không ít vấn đề khó khăn, trong đó tài chính luôn được xem là vấn đề nhức nhối hàng đầu Vấn đề này thường xuyên xuất hiện và là một

trở ngại cho cuộc sống của sinh viên trên các khía cạnh như nơi trọ, ăn uống, học phí, trang phục….Các bạn phải tính toán kĩ lưỡng sao cho số tiền cha mẹ chu cấp và số tiền lương mà các bạn phải cậtlực làm thêm mà có, được sử dụng như thế nào là hợp lý nhất.

“Các nhân tố ảnh hưởng đến số bộ quần áo sinh viên mặc trong 1 tuần” Một đề tài rất thực

tế nhưng cũng không kém phần hóm hỉnh và thú vị Trong đề tài này, chúng tôi làm việc với các số liệu, tìm hiểu về các nhân tố ảnh hưởng đến số lượng quần áo sinh viên thay mặc trong một tuần

Từ đó có thể hiểu được vấn đề thời trang có nằm trong phạm vi quan tâm của các bạn sinh viên hay

không một khi xoay quanh nó là vô vàn các nhân tố ảnh hưởng, từ giới tính, tình yêu cho đến số tiền có trong túi và ngay cả nơi ở, gia đình,…

Với đề tài này, nhóm nghiên cứu muốn mang đến cho mọi người một cái nhìn thực sự mới mẻ

về vấn đề ăn mặc của sinh viên hiện nay Sự phân tích giải đáp sẽ nằm trong các phần sau của bài nghiên cứu này

2.Phương pháp thu thập số liệu và thực hiện đề tài

Để thực hiện đề tài, chúng tôi đã tiến hành khảo sát trong phạm vi các trường đại học trong địa bàn TpHCM: Đại học Ngoại thương, Đại học Khoa học xã hội & Nhân văn, Đại học Kinh tế Đối tượng nghiên cứu là các bạn sinh viên nam nữ năm 1, 2, 3, 4.

Các bước thực hiện đề tài:

•

Xác định các biến

Bướ

•

Nhận xét , k

Để tiến hành, nhóm đã phát 200 phiếu khảo sát, thu về 140 phiếu, chọn lọc được 120 phiếu hợp

lệ ( là phiếu trả lời hết tất cả các câu hỏi và hợp lý)

Phương pháp nghiên cứu:

-Thu thập số liệu đã được khảo sát

-Xử lý số liệu: tiến hành hồi quy với sự trợ giúp của Eviews 6, MS Excel, MS Word

-Tổng kết và hoàn thành bài viết

 Số bộ quần áo mặc trong tuần:

 Số lần giặt đồ trong tuần (X4):

 Số bộ quần áo có trong tủ (X3):

1.28 3 0

1. Mô hình tổng quát:

Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*X5 + C(6)*X6 + C(7)*X7 + C(8)*X8 + C(9)*D1 + C(10)*D2 + C(11)*D3 + C(12)*D4 + C(13)*D5 + C(14)*D6 +Ui

 Biến định lượng:

X2: Sinh viên năm mấyX3: Số bộ quần áo có trong tủ X4: Số lần giặt đồ trong tuầnX5: Số ngày đến trường trong tuầnX6: Số lần đi chơi trong tuầnX7: Số lần tắm trong ngàyX8: Số anh chị em trong gia đình

 Biến định tính:

D1: Giới tính

D1=0 : NữD1=1 : NamD2: Nơi ở

D2=0 : Ở cùng gia đình/ người quenD2=1 : Ở trọ/ktx

D3=1 : Chưa cóD4: Tính cách “chú trọng bề ngoài”

D4=0 : KhôngD4=1 : CóD5: Phương tiện giặt đồ

D5=0 : Bằng tayD5=1 : Bằng máy giặtD6: Đi làm thêm

D6=0 : KhôngD6=1 : Có

III MÔ HÌNH HỒI QUY- KIỂM ĐỊNH- KHẮC PHỤC

A MÔ HÌNH HỒI QUY

1.Mô hình hồi quy gốc

a.Phương trình hồi quy gốc

Estimation Equation:

=========================

Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*X5 + C(6)*X6 + C(7)*X7 + C(8)*X8 + C(9)*D1 + C(10)*D2 + C(11)*D3 + C(12)*D4 + C(13)*D5 + C(14)*D6

Substituted Coefficients:

=========================

Y = 5.80692608955 + 0.0708204318654*X2 + 0.10302643725*X3 - 0.036573409522*X4 + 0.947250747367*X5 - 0.102381256566*X6 + 0.0777720351891*X7 - 0.0888211844073*X8 - 1.66230254292*D1 + 0.12377988528*D2 - 0.892551309242*D3 + 3.08937242169*D4 + 0.19877343435*D5 - 0.319956532144*D6

Adjusted R-squared 0.339403 S.D dependent var 3.326997

S.E of regression 2.704088 Akaike info criterion 4.936687

Sum squared resid 775.0815 Schwarz criterion 5.261894

Log likelihood -282.2012 Hannan-Quinn criter 5.068755

F-statistic 5.703079 Durbin-Watson stat 2.110290

-Dựa vào bảng hồi quy gốc nhận thấy các biến X3, X5, D1, D4 có p_value< α = 0.05 nên các biến này có ý nghĩa thống kê Các biến còn lại có p_value> α = 0.05 nên không có ý nghĩa thống kê.

c Phát hiện sự có mặt của các biến không cần thiết- sử dụng kiểm định Wald

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err.

Restrictions are linear in coefficients.

*Nhận xét:

Vì kiểm định Wald có p_value=0,4657> α = 0,05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0 tức các biến X2 X4 X6 X7 X8 D2 D3 D5 D6 không ảnh hưởng tới biến phụ thuộc y  các biến này không mang ý nghĩa thống kê, không cần thiết đưa vào mô hình do đó ta có thể loại bỏ chúng ra khỏi mô hình

 Như vậy, các yếu tố tuổi tác(sinh viên năm mấy), số lần giặt đồ, số lần tắm, đi chơi, số anh chị em trong gia đình hay nơi ở, phương tiện giặt đồ, việc đi làm thêm, có người yêu hay chưa không ảnh hưởng đến số bộ quần áo sinh viên thay mặc trong tuần.

2 Mô hình sau khi đã loại bỏ các biến không cần thiết

a Phương trình hồi quy

Method: Least Squares

R-squared 0.392111 Mean dependent var 13.80000

Adjusted R-squared 0.370967 S.D dependent var 3.326997

S.E of regression 2.638695 Akaike info criterion 4.819220

Sum squared resid 800.7118 Schwarz criterion 4.935365

Log likelihood -284.1532 Hannan-Quinn criter 4.866387

F-statistic 18.54480 Durbin-Watson stat 2.031145

Ramsey RESET Test:

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.404316 Mean dependent var 13.80000

Adjusted R-squared 0.372686 S.D dependent var 3.326997

S.E of regression 2.635086 Akaike info criterion 4.832271

Sum squared resid 784.6354 Schwarz criterion 4.994875

Log likelihood -282.9363 Hannan-Quinn criter 4.898305

F-statistic 12.78296 Durbin-Watson stat 2.042106

Prob(F-statistic) 0.000000

d Phát hiện thừa biến với Redundant Test:

f Nhận xét mô hình:

nào trong tuần và đặc biệt “không chú trọng bề ngoài” trung bình 1 tuần thay mặc chỉ 4.893981 bộ quần áo (tức xấp xỉ 5 bộ/tuần)

C3=0.112693 >0 nên số bộ quần áo sv có, tác động cùng chiều tới số bộ sv mặc, cụ

thể nếu sv có thêm 1 bộ vào tủ quần áo của mình thì trong tuần trung bình sv mặc

thêm 0.112693 bộ (nghĩa là nếu có thêm 9 bộ trong tủ số bộ sv mặc trong tuần tăng lên 1 bộ) trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

C5=0.891213 >0 nên số ngày đến trường tỉ lệ thuận với số bộ quần áo, cụ thể, nếu sv

đến trường thêm 1 ngày nữa trong tuần thì số bộ quần áo thay mặc trung bình sẽ tăng0.891213 bộ( xấp xỉ 1 bộ/tuần) trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

C9= -1.496597 <0 nên một sv nam sẽ thay mặc ít hơn 1 sv nữ 1.496597 bộ trong

tuần trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

• Tác động của tính cách “chú trọng bề ngoài” (D4 ) tới số bộ quần áo sv mặc trong tuần:

C12=3.150727 >0 nên tác động cùng chiều tới số bộ sv mặc trong tuần, cụ thể sv

chú trọng bề ngoài mặc nhiều hơn sv nào không chú trọng bề ngoài 3.150727 bộ quần áo trong 1 tuần

*Nhận xét : Trị tuyệt đối các hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0.8 nên mô hình không

bị hiện tượng đa cộng tuyến.

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 12/13/10 Time: 15:45

Sample: 1 120

Included observations: 120

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.000509 Mean dependent var 8.07E-16

Adjusted R-squared -0.043328 S.D dependent var 2.593968

S.E of regression 2.649568 Akaike info criterion 4.835377

Sum squared resid 800.3042 Schwarz criterion 4.974752

Log likelihood -284.1226 Hannan-Quinn criter 4.891978

F-statistic 0.011610 Durbin-Watson stat 1.983242

Prob(F-statistic) 0.999956

*Nhận xét : Chỉ số p_value = 0.8048> α = 0.05 nên mô hình không bị hiện tượng tự tương quan.

Obs*R-squared 12.16831 Prob Chi-Square(12) 0.4323

Scaled explained SS 4.109738 Prob Chi-Square(12) 0.9814

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/13/10 Time: 15:50

Sample: 1 120

Included observations: 120

Collinear test regressors dropped from specification

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.101403 Mean dependent var 6.672598

Adjusted R-squared 0.000625 S.D dependent var 5.746486

S.E of regression 5.744689 Akaike info criterion 6.436432

Sum squared resid 3531.156 Schwarz criterion 6.738411

Log likelihood -373.1859 Hannan-Quinn criter 6.559067

F-statistic 1.006205 Durbin-Watson stat 1.882425

Prob(F-statistic) 0.448517

*Nhận xét: chỉ số P_value = 0.4323 >α = 0.05 kết luận mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.

IV NHỮNG KHÓ KHĂN KHI THỰC HIỆN ĐỀ TÀI

Việc lựa chọn đề tài đã gây ra những khó khăn ban đầu cho các thành viên trong nhóm khi mọi người chưa thể thống nhất với nhau Có rất nhiều ý kiến hay được ra nhưng vì hạn chế về điều kiện cũng như khả năng thực hiện nên cuối cùng cả nhóm quyết định chọn đề tài này Tuy là một đề

tài khó thực hiện do khá nhạy cảm và kết quả có thể không đúng với thực tế nhưng nhóm đã quyết tâm thực hiện cho đến cùng, không bỏ dở giữa chừng hay thay đổi đề tài.

Do chưa nắm rõ về việc xây dựng một bản khảo sát hoàn chỉnh nên ban đầu nhóm đưa ra bản khảo sát thiếu mất một biến quan trọng nhất- biến y nhưng nhờ tham khảo bản khảo sát của các nhóm thực hiện trước nên nhóm đã sửa chữa kịp thời

Với thời gian gặp nhau rất ít (chỉ 1 lần trong tuần khi đến lớp) cộng với việc họp nhóm khi không có đầy đủ sự góp mặt của các thành viên nên nhóm chủ yếu liên lạc và làm việc qua mail vì vậy công việc chưa thực sự hiệu quả

Qúa trình chọn biến còn nhiều sai sót vì thế hệ số R2 không cao, có quá nhiều biến không có

ý nghĩa thống kê phải loại bỏ ra khỏi mô hình, khiến đề tài chỉ mang tính tham khảo chứ không thựctế

Kiến thức Eviews khá rộng, thời gian học tập và nghiên cứu môn kinh tế lượng chưa nhiều

vì thế chưa nắm rõ cách thức chạy chương trình nên còn gặp nhiều khó khăn đặc biệt là trong việc kiểm định bệnh mô hình

Mặc dù mô hình không xảy ra các bệnh như đa cộng tuyến, tự tương quan hay phương sai thay đổi nhưng các hệ số hồi quy không mang ý nghĩa thống kê cao vì vậy dẫn đến mô hình không chính xác.

Mặc dù còn gặp nhiều khó khăn trong việc thực hiện đề tài nhưng tất cả các thành viên trongnhóm đều đã cố gắng hết mình và hoàn thành tốt công việc Đây cũng là lần đầu tiên xây dựng đề tài của nhóm nên dẫn đến không tránh khỏi những sai sót, nhưng với sự hướng dẫn của cô Trần Thị Tuấn Anh và sự tham khảo các nhóm khác nên nhóm đã hiểu hơn về môn kinh tế lượng và tính ứng dụng thực tế của nó

Phiếu khảo sát

Số bộ quần áo bạn mặc trong một tuần: … bộ

1 Giới tính  Nam  Nữ

 15  610  1015 1520  >20 7.Trong một tuần bạn giặt đồ

 1  2  3  4  5