Đánh giá sự tác động của các yếu tố lên nhu cầu mua sắm của sinh viên lớp QTKDTH 16a trường đại học kinh tế quốc dân

Đối với sinh viên, đa phần có thu nhập thấp và sống xa nhà, các hoạt động sinh hoạt , mua sắm đều phải tự lập nên việc chi tiêu cho cả sinh hoạt và mua sắm sao cho phù hợp với điều kiện

Trang 1

GIỚI THIÊU.

“ Mua sắm trong tầm tay của sinh viên “

Ngày nay, tình hình kinh tế đất nước ngày càng phát triển, đời sống con người ngày càng được nâng cao Một trong những vấn đề được tất cả mọi người quan tâm đến đó

là chi tiêu hàng tháng của mình sao cho hợp lý với mức thu nhập hiện có Đối với mỗi người có một mức thu nhập khác nhau do đó việc chi tiêu của họ cũng là khác nhau và mức chi tiêu đó cũng sẽ thay đổi khác nhau ở những nhóm người khác nhau Đối với sinh viên, đa phần có thu nhập thấp và sống xa nhà, các hoạt động sinh hoạt , mua sắm đều phải tự lập nên việc chi tiêu cho cả sinh hoạt và mua sắm sao cho phù hợp với điều kiện kinh tế của mình là không dễ Việc mua sắm của sinh viên luôn chịu nhiều tác động của các yếu tố như : thu nhập, chi phí sinh hoạt, thời gian làm việc,… Bởi vậy , đây luôn là vẫn đề làm cho sinh viên lo lắng là làm sao để có thể : “ Mua sắm trong tầm tay của sinh viên “ Vậy thực tế thì ra sao, với mức thu nhập là có hạn như thế trong khi có rất nhiều khoản phải chi tiêu cần phải lo thì hàng tháng các bạn phải phân

bổ thu nhập cho chi tiêu của mình ra sao? hành vi mua sắm của sinh viên có những đặc điểm gì ? các yếu tố nào ảnh hưởng đến hành vi mua sắm và quá trình ra quyết định mua sắm của sinh viên như thế nào ? Để trả lời cho câu hỏi đó, nhóm sinh viên chúng tôi đi tìm hiểu ngẫu nhiên mức thu nhập và chi tiêu hàng tháng của 30 bạn sinh viên lớp QTKDTH 16A trường Đại học Kinh tế Quốc dân Với các số liệu thu thập được qua việc khảo sát điều tra được nhóm chúng em sử dụng phương pháp OLS của

mô hình kinh tế lượng và phần mềm EVIEWS để đưa ra phân tích định lượng về tác động của các nhân tố lên mức chi tiêu hàng tháng của sinh viên dành cho việc mua

Trang 2

sắm để từ đó đưa ra được các thảo luận và một số lời khuyên cho các bạn về việc phân

bổ thu nhập cho chi tiêu sao cho hợp lý nhất

Trang 3

1 Dữ liệu và phương pháp

 Dữ liệu

Mẫu là 1 nhóm gồm 30 bạn sinh viên được phỏng vấn ngẫu nhiên từ lớp QTKDTH 16A của trường ĐH KTQD về khoản tiền dành cho mua sắm mà sinh viên đó đã bỏ ra trong tháng 7 năm 2016

Trong đó :

MS Số tiền sinh viên dùng để chi cho việc

mua sắm trong tháng 7

Định lượng Nghìn đồng

CP Số tiền mà sinh viên đó sử dụng cho việc

chi trả cho các khoản sinh hoạt hàng

ngày ( tiền thuê nhà, tiền ăn )

TN Thu nhập của sinh viên đó ( tiền trợ cấp

của bố mẹ , tiền làm thêm )

G1 Số giờ sinh viên đó sử dụng cho việc

học ( tự học + trên lớp ) trong 1 ngày

Định lượng Giờ / Ngày

G2 Số giờ SV đó sử dụng để đi làm thêm

trong 1 ngày

Định lượng Giờ / Ngày

Giải thích :

CP: các khoản chi phí hàng tháng của sinh viên tăng lên ( giảm đi ) so với tháng trước trong khi thu nhập của sinh viên không thay đổi -> số tiền dư ra sẽ giảm đi ( tăng lên ) => số tiền sinh viên dành cho mua sắm sẽ giảm đi ( tăng lên )

Trang 4

TN : thu nhập tháng 7 của sinh viên tăng lên ( giảm đi ) so với tháng trước thì số tiền

dư ra của sinh viên sau khi chi trả các khoản chi phí cũng tăng lên ( giảm đi ) => sinh viên sẽ mua sắm nhiều hơn

G1 : sinh viên dành nhiều thời gian cho học hành ít hoặc không đi làm thêm nên sẽ giới hạn mức chi tiêu => sinh viên ít đầu tư cho mua sắm

G2 : sinh viên có đi làm thêm -> gặp gỡ + giao lưu với đồng nghiệp -> sinh viên đầu

tư cho mua sắm nhiều hơn

 Phương pháp

Nhóm sử dụng phương pháp ước lượng OLS và sử dụng phần mềm EVIEWS để phân tích sự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc (ở đây là chi tiêu cho mua sắm), xây dựng hàm hồi quy phù hợp và kiểm định các khuyết tật của mô hình

Từ các biến trên lập mô hình hồi quy tổng thể , mẫu như sau :

Mô hình hồi quy tổng thể :

MS = β1 + β2*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uCP + β3*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uTN + β4*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG1 +β5*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG2 + u

Hàm hồi quy tổng thể :

E(MS/CP,TN,G) = β1 + β2*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uCP + β3*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uTN + β4*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG1 + β5*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG2

Mô hình hồi quy mẫu :

Trang 5

MS = β1^ + β2^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uCP + β3^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uTN + β4^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG1 + β5^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG2 + e

Hàm hồi quy mẫu :

MS^ = β1^ + β2^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uCP + β3^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uTN + β4^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG1 + β5^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG2

Trang 6

2 Kết quả và phân tích

2.1 ước lượng mô hình hồi quy

Sau khi sử dụng phần mềm EVIEWS4.0 để ước lượng và có được kết quả :

Dependent Variable: MS

Method: Least Squares

Date: 10/03/16 Time: 02:16

Sample: 1 30

Included observations: 30

Variable Coefficien

t Std Error t-Statistic Prob

C -1.648418 327.1378 -0.005039 0.9960

CP -0.369961 0.149329 -2.477494 0.0203

TN 0.497110 0.130341 3.813919 0.0008

G1 -3.984192 2.254235 -1.767425 0.0894

G2 -5.009942 44.47425 -0.112648 0.9112

R-squared 0.745717 Mean dependent var 746.0000

Adjusted R-squared 0.705032 S.D dependent var 359.9770

S.E of regression 195.5069 Akaike info criterion 13.54008

Sum squared resid 955573.4 Schwarz criterion 13.77361

Log likelihood -198.1012 F-statistic 18.32896

Durbin-Watson stat 1.986269 Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 7

Từ bảng kết quả eviews trên ta có được mô hình hồi quy mẫu :

MS= -1.648418 – 0.369961*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uCP + 0.497110*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uTN – 3.984192*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG1 – 5.009942*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uG2+e (1)

Từ mô hình hồi quy mẫu trên ta rút ra được những kết luận sau :

Với β1^ = -1.648418 : khi CP,TN,G đồng thời bằng 0 thì số tiền trung bình mà sinh viên chi cho việc mua sắm tháng 7 là -1.648418 => nhân viên không đầu tư cho mua sắm khi không có thu nhập

Với β2^ = -0.369961 : khi chi phí sinh hoạt tăng lên (giảm đi) 1000 đồng trong khi thu nhập và số giờ sử dụng không đổi thì trung bình số tiền chi tiêu mà sinh viên dành cho mua sắm tháng 7 giảm đi (tăng lên) 0.369961 nghìn đồng Phù hợp với kỳ vọng vì chi phí sinh hoạt tăng thì chi phí cho mua sắm sẽ giảm đi

Với β3^ = 0.497110 : khi thu nhập của sinh viên tăng lên ( giảm đi ) 1000 đồng trong khi chi phí sinh hoạt và số giờ sử dụng trong ngày không đổi thì trung bình số tiền mà sinh viên sử dụng dành cho mua sắm tăng lên ( giảm đi ) 0.497110 nghìn đồng Phù hợp với kì vọng vì thu nhập tang thì sinh viên sẽ có nhiều tiền hơn cho các chi phí khác

Với β4^ = -3.984192 : khi số giờ mà sinh viên sử dụng cho việc học trong 1 ngày tăng lên ( giảm đi ) 1 giờ trong khi chi phí sinh hoạt , thu nhập và giờ làm thêm không đổi thì trung bình số tiền mà sinh viên dành cho mua sắm giảm đi ( tăng lên ) 3.984192 nghìn đồng Phù hợp với kì vọng vì số giờ học tăng thì sinh viên có ít thời gian đi mua sắm hơn, chi phí mua sắm sẽ giảm

Trang 8

Với β^5 = -5.009942 : khi số giờ làm thêm của sinh viên tăng lên ( giảm đi ) 1 giờ trong khi chi phí sinh hoạt , thu nhập và thời gian dành cho việc học không thay đổi thì trung bình số tiền mà sinh viên dành cho mua sắm tăng lên ( giảm đi ) 5.009942 nghìn đồng Phù hợp với kì vọng vì số giờ làm tang lên thì sinh viên ít có thời gian đi mua sắm hơn

R² = 0.705032 hay 70.5032% => mức độ phù hợp của mô hình đạt 70.5032%

2.2 Tiến hành kiểm định : với độ tin cậy 95%

2.2.1 Kiểm định độ phù hợp của hệ số hồi quy

 Xét cặp giả thiết :

Ho : β2 = 0

H1 : β2 ≠ 0

 Theo mô hình ta có Prob = 0.0203 < 0.05 => có cơ sở bác bỏ Ho

Vậy độ tin cậy 95% , có cơ sở để cho rằng β2 ≠ 0 hay biến chi phí của sinh viên là có ý nghĩa thống kê

Ho : β3 = 0

H1 : β3 ≠ 0

Theo mô hình ta có Prob = 0.0008 < 0.05 => có cơ sở bác bỏ Ho

Vậy với độ tin cậy 95% , có cơ sở để cho rằng β3 ≠ 0 hay biến thu nhập của sinh viên là có ý nghĩa thống kê

Trang 9

Ho : β4 = 0

H1 : β4 ≠ 0

Theo mô hình ta có Prob = 0.0894 > 0.05 => chưa có cơ sở bác bỏ Ho

Vậy với độ tin cậy 95% , chưa có cơ sở để cho rằng β4 ≠ 0 hay biến giờ dành cho việc học của sinh viên là không có ý nghĩa thống kê Số giờ dành cho việc học của sinh viên không tác động tới mức chi tiêu dành cho mua sắm của sinh viên

Ho : β5 = 0

H1 : β5 ≠ 0

Theo mô hình ta có Prob = 0.9112 > 0.05 => chưa có cơ sở để bác bỏ Ho

Vậy với độ tin cậy 95% , chưa có cơ sở để cho rằng β5 ≠ 0 hay biến giờ dành cho làm thêm của sinh viên là không có ý nghĩa thống kê Số giờ làm thêm không tác động tới mức chi tiêu dành cho mua sắm của sinh viên

 Kết luận : từ những kiểm định ở trên , khẳng định lại rằng biến “ chi tiêu dành

cho mua sắm hay mức mua sắm của sinh viên bị ảnh hưởng bởi 2 biến đó là chi phí và thu nhập “

 Với Prob ( C ) = 0.9960 > 0.05 => β1 không có ý nghĩa thống kê

Trang 10

Kết quả EVIEW mới :

Date: 10/23/16 Time: 00:24

Sample: 1 30

Variable Coefficien

CP -0.320242 0.138569 -2.311064 0.0287

TN 0.476202 0.061443 7.750305 0.0000

C -107.0059 270.9847 -0.394878 0.6960 R-squared 0.699189 Mean dependent var 746.0000 Adjusted R-squared 0.676906 S.D dependent var 359.9770 S.E of regression 204.6157 Akaike info criterion 13.57478 Sum squared resid 1130425 Schwarz criterion 13.71490 Log likelihood -200.6218 F-statistic 31.37862 Durbin-Watson stat 1.855315 Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình hồi quy mẫu mới :

MS = -107.0059 – 0.320242*CP + 0.476202 * TN + e ( 1.1)

Trang 11

Kết luận :

Với β1 = -107.0059 và Prob(C) = 0.696 > 0.05 => β1 không có ý nghĩa thống kê

Với β2 = -0.320242 : thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa chi phí sinh hoạt và chi phí mua sắm khi thu nhập không đổi , với 1 nghìn đồng chi phí tăng thêm thì trung bình mức mua sắm của sinh viên giảm 0.320242 nghìn đồng Phù hợp với kỳ vọng vì chi phí sinh hoạt tăng thì chi phí cho mua sắm sẽ giảm đi

Với β3 = 0.476202 : thể hiện mối quan hệ cùng chiều giữa chi phí mua sắm và thu nhập khi chi phí sinh hoạt không thay đổi , với 1 nghìn đồng tiền thu nhập của sinh viên tăng thêm thì trung bình mức mua sắm của sinh viên tăng 0.476202 nghìn đồng Phù hợp với kì vọng vì thu nhập tăng thì sinh viên sẽ có nhiều tiền hơn cho các chi phí khác

2.2.2 Kiểm định các giả thiết và độ phù hợp của mô hình (1.1)

a Kiểm định RAMSEY (kỳ vọng sai số ngẫu nhiên)

Xét cặp giả thiết : Ho : Mô hình ( 1.1 ) không thiếu biến độc lập ( dạng đúng )

H1 : Mô hình ( 1.1 ) thiếu biến độc lập ( dạng sai )

Kết quả kiểm định :

Ramsey RESET Test:

F-statistic 2.923713 Probability 0.072279

Log likelihood ratio 6.305324 Probability 0.042738

Test Equation:

Date: 10/23/16 Time: 00:47

Sample: 1 30

Trang 12

Variable Coefficien

CP -1.508459 0.788573 -1.912898 0.0673

TN 2.362903 1.178868 2.004383 0.0560

C -1633.206 994.7652 -1.641801 0.1132

FITTED^2 -0.005009 0.002761 -1.813809 0.0817

FITTED^3 1.87E-06 9.42E-07 1.986179 0.0581

Sum squared resid 916142.2 Schwarz criterion 13.73147

Kết luận : ta có Prob(F-statistic) = 0.072279 > 0.05 => chưa có cơ sở bác bỏ Ho

Vậy với mức ý nghĩa 5% , có cơ sở cho rằng mô hình (1.1) có dạng hàm đúng

b Kiểm định WHITE (phương sai SSNN)

o Kiểm định White có quan tâm tích chéo :

Mô hình hồi quy gốc ( mẫu ) : MS = β1^ + β2^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uCP + β3^*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uTN + e

Xét cặp giả thiết :

Ho : mô hình không có phương sai sai số thay đổi

H1 : mô hình có phương sai sai số thay đổi

Trang 13

White Heteroskedasticity Test:

Obs*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uR-squared 6.766137 Probability 0.238622

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 10/23/16 Time: 00:31

Sample: 1 30

Variable Coefficien

C -132673.3 429115.7 -0.309178 0.7599

CP -440.5579 479.2402 -0.919284 0.3671

CP^2 0.207431 0.143984 1.440655 0.1626

CP*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uTN -0.153124 0.075762 -2.021110 0.0546

TN 389.8368 232.0973 1.679626 0.1060

TN^2 -0.003746 0.022511 -0.166427 0.8692

Sum squared resid 7.41E+10 Schwarz criterion 25.14557

Kết luận : ta có Prob(F-statistic) = 0.260514 > 0.05 => chưa có cơ sở bác bỏ Ho

Vậy với mức ý nghĩa 5% , có cơ sở để cho rằng mô hình (1.1 ) không có phương sai sai số thay đổi

o Kiểm định White không có tích chéo

Xét cặp giả thiết :

Ho : mô hình không có phương sai sai số thay đổi

H1 : mô hình có phương sai sai số thay đổi

Trang 14

White Heteroskedasticity Test:

Obs*CP + β3*TN + β4*G1 +β5*G2 + uR-squared 2.811652 Probability 0.589823

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 10/23/16 Time: 00:43

Sample: 1 30

Variable Coefficien

C -57528.81 453110.9 -0.126964 0.9000

CP -18.39637 457.1637 -0.040240 0.9682

CP^2 -0.001556 0.106198 -0.014652 0.9884

TN 58.24389 174.0048 0.334726 0.7406

TN^2 -0.004230 0.023858 -0.177301 0.8607

Adjusted R-squared -0.051283 S.D dependent var 57438.60

Sum squared resid 8.67E+10 Schwarz criterion 25.18938

Kết luận : ta có Prob(F-statistic) = 0.634649 > 0.05 => chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho

Vậy với mức ý nghĩa 5% , có thể cho rằng mô hình (1.1) không có phương sai sai số thay đổi

c Kiểm định đa cộng tuyến

Để kiểm định mô hình (1.1) có đa cộng tuyến không ta sẽ xét tới các hệ số tương quan giữa các biến độc lập, chạy Eviews ta có bảng hệ số tương quan sau:

CP 0.0192014021579 -0.00411604719055 -28.2327447182

TN -0.00411604719055 0.00377524715133 -3.34515891704

C -28.2327447182 -3.34515891704 73432.7247514

Trang 15

Ta có hệ số tương quan giữa các biến độc lập :

¿R2(cp , tn)∨¿0.00411604719055<0.8

=> chưa đủ cơ sở để khẳng định mô hình có đa cộng tuyến cao

 Hồi quy CP theo TN :

Dependent Variable: CP

Date: 11/06/16 Time: 21:36

Sample: 1 30

Variable Coefficien

TN 0.214362 0.073354 2.922297 0.0068

C 1470.348 243.6639 6.034329 0.0000

Sum squared resid 2180445 Schwarz criterion 14.25847

Hàm hồi quy phụ: CP^ = 1470,348 + 0,214362TN

Với R2 = 0,206345 < 0,8 => CP không có đa cộng tuyến cao với biến TN

 Hồi quy TN theo CP:

Dependent Variable: TN

Date: 11/06/16 Time: 21:39

Sample: 1 30

Variable Coefficien

CP 1.090272 0.373087 2.922297 0.0068

C 886.0768 816.4814 1.085238 0.2871

Định dạng
Số trang	20
Dung lượng	57,71 KB