Tình hình giá cả lương thực thực phẩm tăng nhanh đang là đề tài nóng bỏng của thế giới hiện nay. Việt Nam với vai trò là một trong những nước cung cấp lương thực lớn trên thế giới cũng không tránh khỏi khó khăn khi gạo mặt hàng lương thực không thể thiếu trong bữa ăn của mỗi gia đình đã tăng giá đột biến trong những tháng gần đây, từ đó đẩy chi phí cho việc mua gạo để đảm bảo bữa ăn cho mỗi gia đình cao hơn trước rất nhiều. Điều đó ảnh hưởng rất lớn đến đời sống của người dân ta, nhất là đối với tầng lớp lao động khi thu nhập của họ vẫn như cũ mà chi phí cho việc ăn uống tăng như vậy. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của việc giá gạo tăng đối với số tiền chi để mua gạo là khác nhau do sự khác nhau về thu nhập, số thành viên, thói quen ăn uống … của mỗi gia đình. Do đó, nhóm chúng tôi đã chọn đề tài nghiên cứu là “Chi phí mua gạo trung bình của các hộ gia đình ở thành phố Đà Nẵng” để khảo sát các nhân tố tác động đến chi phí mua gạo trung bình trong 1 tháng của người dân ở thành phố Đà Nẵng.
Trang 1KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN – ĐẠI HỌC KINH TẾ ĐÀ NẴNG
TIỂU LUẬN KINH TẾ
LƯỢNG
ĐỀ TÀI : CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHI PHÍ MUA GẠO TRUNG BÌNH CỦA CÁC HỘ GIA ĐÌNH THÀNH PHỐ
ĐÀ NẴNG
GVHD: GS.TS Trương Bá Thanh Nhóm thực hiện:
Trang 2BÀI THUYẾT TRÌNH KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐÊN CHI PHÍ MUA GẠO TRUNG BÌNH CỦA
CÁC HỘ GIA ĐÌNH THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG
A. Ý nghĩa của việc lựa chọn đề tài:
Tình hình giá cả lương thực thực phẩm tăng nhanh đang là đề tài nóng bỏng của thếgiới hiện nay Việt Nam với vai trò là một trong những nước cung cấp lương thực lớntrên thế giới cũng không tránh khỏi khó khăn khi gạo - mặt hàng lương thực không thểthiếu trong bữa ăn của mỗi gia đình đã tăng giá đột biến trong những tháng gần đây, từ
đó đẩy chi phí cho việc mua gạo để đảm bảo bữa ăn cho mỗi gia đình cao hơn trướcrất nhiều Điều đó ảnh hưởng rất lớn đến đời sống của người dân ta, nhất là đối vớitầng lớp lao động khi thu nhập của họ vẫn như cũ mà chi phí cho việc ăn uống tăngnhư vậy Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của việc giá gạo tăng đối với số tiền chi đểmua gạo là khác nhau do sự khác nhau về thu nhập, số thành viên, thói quen ăn uống
… của mỗi gia đình Do đó, nhóm chúng tôi đã chọn đề tài nghiên cứu là “Chi phí
mua gạo trung bình của các hộ gia đình ở thành phố Đà Nẵng” để khảo sát các
nhân tố tác động đến chi phí mua gạo trung bình trong 1 tháng của người dân ở thànhphố Đà Nẵng
B. Phương pháp thu thập số liệu và thực hiện đề tài:
Nhóm đã tiến hành thu thập số liệu trực tiếp bằng cách phát phiếu thăm dò trực tiếpđến các hộ gia đình cư trú ở các quận ở thành phố Đà Nẵng Trên 70 phiếu phát ra thì
có 40 phiếu hợp lệ và nhóm đã căn cứ vào số liệu trên các phiếu hợp lệ đã thu thậpđược, tiến hành hồi quy - kiểm định đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và cách khắcphục…Trong quá trình thực hiện đề tài, nhóm đã sử dụng những kiến thức đã đượchọc trên lớp cùng với sự trợ giúp của các phần mềm như: Excel, Eviews, SPSS đểhoàn thành đề tài
Trang 3• X2_TN : Thu nhập bình quân 1 tháng của 1 hộ gia đình ( ĐVT: đồng)
• X3_STV : Số thành viên của hộ gia đình ( ĐVT: người)
• X4_SLNAM : Số lượng nam của hộ gia đình ( ĐVT: người)
• X5_SBA : Số bữa ăn cúa hộ gia đình ( ĐVT: bữa)
• X6_NK : Gạo nhập (gạo Thái, gạo thơm của Lào…)
- X6_NK = 1: hộ gia đình ăn gạo thơm, dẻo có nguồn gốc Thái/ Lào
- X6_NK = 0: hộ gia đình ăn gạo khác
o Kính thước mẫu lựa chọn
Để các ước lượng tìm được bằng phương pháp bình phương bé nhất là các ướclượng tuyến tính, không chệch, có phương sai nhỏ nhất, các giả thiết sau đây phải thỏamãn:
Trang 4o Giả thiết 1: Các biến giải thích là phi ngẫu nhiên, tức là các giá trị của chúng là
các số đã được xác định
o Giả thiết 2: Phương sai bằng nhau (phương sai không thay đổi) của các ei.
Var(ei/Xi) = Var(ej/Xj) = σ2 với mọi i khác j
Có nghĩa là phân bố có điều kiện của Y với giá trị đã cho của X có phương sai bằngnhau, các giá trị cá biệt của Y xoay quanh giá trị trung bình với phương sai nhưnhau Điều này kéo theo Var(Yi/Xi)= σ2
o Giả thiết 3: Kỳ vọng của các yếu tố ngẫu nhiên e bằng không, tức là:
E(ei/Xi) = 0, giả thiết này có nghĩa là các yếu tố không có trong mô hình, ei đạidiện cho chúng không có ảnh hưởng hệ thống đến giá trị trung bình của Y
o Giả thiết 4: Không có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là gữa các Xi không cóquan hệ tuyến tính
o Giả thiết 5: Không có sự tương quan giữa các ei (hiện tượng tự tương quan)
3 Kỳ vọng về dấu của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc:
để tiết kiệm thời gian
viên càng nhiều thì số gạotiêu thụ càng nhiều dẫnđến chi phí mua gạo tăng
nam càng nhiều thì số gạotiêu thụ càng nhiều dẫnđến chi phí mua gạo tăng
càng nhiều thì số gạo tiêuthụ càng nhiều dẫn đến chiphí mua gạo tăng
Trang 5mua gạo tăng
phí mua gạo tăng
nhiều thì hộ gia đình ít ăncơm ở nhà hơn, dẫn đến sốgạo tiêu thụ ít nên chi phímua gạo thấp hơn
Trang 6II Phân tích dữ liệu
1. Bảng số liệu
Cơ sở dữ liệu (mẫu) của mô hình được chọn có n = 40 và 7 biến, cụ thể như sau:
Bảng 2: dữ thiệu thu thập qua phiếu điều tra STT Y_CPT B X2_TN X3_ST V X4_SLNA M X5_SB A X6_GN K X7_G G X8_MDA T
Trang 92. Bảng thống kê mô tả
Nhận xét trị thống kê mô tả:
Số quan sát của chúng tôi là 40 hộ gia đình ở các quận: Quận Hải Châu, Cẩm Lệ,Thanh Khê và Ngũ Hành Sơn tại thành phố Đà Nẵng Trong 40 hộ đó thì chi phí muagạo trung bình của 1 hộ gia đình là 497.640 đồng/tháng Hộ có chi phí mua gạo caonhất là 896.000 đồng/tháng, và chi phí mua gạo thấp nhất là 160.000 đồng/tháng.Khoảng chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất là 736.000đồng/tháng, khoảngchênh lệch này khá lớn chủ yếu là do có sự khác biệt về thành viên trong mỗi gia đình,
số lượng nam, số bữa ăn, giá gạo
- Biến X2-TN: thu nhập bình quân của một hộ gia đình là 10.025.000 đồng/ tháng, caonhất là 22.500.000đồng/ tháng, thấp nhất là 5.000.000đồng/ tháng
- Biến X3-STV: trong 40 hộ gia đình được khảo sát, số người bình quân trong 1 hộkhoảng 4 người (4,25), nhà ít nhất có 2 người và nhà nhiều nhất là 8 người
- Biến X4-SLNAM: qua khảo sát thấy số nam trong 1 hộ gia đình khoảng 2người, hộ có nhiều nam nhất là 4 nam, ít nhất là không có nam trong gia đình
- Biến X5-SBA: số bữa ăn trung bình là 2 bữa/ ngày của 1 hộ gia đình (2,025), nhiềunhất là 3 bữa, ít nhất là 1 bữa
- Biến X6-GNK: trong 40 hộ gia đình có 16 hộ sử dụng loại gạo nhập (gạo Thái/ gạothơm của Lào…)
- Biến X7-GG: giá gạo trung bình mà các hộ gia đình sử dụng là 14.865 đồng/ kg,giá gạo cao nhất là 19.000 đồng/ kg, giá gạo thấp nhất là 11.000đồng/ kg
- Biến X8-MDAT: số lần ăn tiệm bình quân của các hộ gia đình là 3 lần, trong 40 hộgia đình có 8 hộ đi ăn tiệm rất nhiều lần trong 1tháng, 7 hộ đi ăn tiệm cũng khá nhiều,
16 hộ ở mức độ vừa, 3 hộ ít khi đi ăn tiệm, còn lại hộ chủ yếu là ăn ở nhà
Trang 10Descriptive Statistics
Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std Error Statistic Statistic Statistic
Trang 11III. Bảng hồi qui gốc
1. Kết quả hồi qui khi sử dụng phần mềm SPSS (Kết quả tương tự khi sử dụng
a Dependent Variable: Y_CPTB
b Predictors: (Constant), X8_MDAT, X2_TN, X5_SBA, X6_GNK, X3_STV, X4_SLNAM, X7_GG
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
a Dependent Variable: Y_CPTB
Model R R Square
Adjusted R Square
Std Error of the Estimate Durbin-Watson
1 907 a 823 784 91962.3676 1.962
a Predictors: (Constant), X8_MDAT, X2_TN, X5_SBA, X6_GNK, X3_STV, X4_SLNAM,
X7_GG
b Dependent Variable: Y_CPTB
2. Phương trình hồi qui mẫu:
Y_CPTB = - 818313,460 - 0.01*X2_TN + 66537,883*X3_STV +
79342,584*X4_SLNAM + 101838,902*X5_SBA + 7740,084*X6_GNK +
49,257*X7_GG + 10227,646*X8_MDAT ( mô hình 1)
Trang 123. Kiểm định giả thiết các tham số β:
- Kiểm định Student: Kiểm định cặp giả thiết
H 0 : β j = 0 (biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình)
H 1 : β j 0 (biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình)
Tra bảng phân phối Student, với mức ý nghĩa 5%: T400,025 2,02108 , từ kếtquả chạy phần mềm SPSS ta thấy:
|T1*| = 4,871 > T400,025 ⇒ β1 0 , có ý nghĩa thống kê trong mô hình
|T2*| = 2,3 > T400,025 ⇒ β2 0 , X2_TN có ý nghĩa thống kê trong mô hình
|T3*| = 4,195 > T400,025 ⇒ β3 0 , X3_STV có ý nghĩa thống kê trong mô hình
|T4*| = 2,965 > T400,025 ⇒ β4 0 , X4_SLNAM có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
|T5*| = 2,985 > T400,025 ⇒ β5 0, X5_SBA có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
|T6*| = 0,194 < T400,025⇒ β6 = 0, X6_GNK không có ý nghĩa thống kê trong mô hình
|T7*| = 4,664 > T400,025 ⇒ β7 0, X7_GG có ý nghĩa thống kê trong mô hình
|T8*| =0,821 < T400,025 ⇒ β8 =0, X8_MDAT không có ý nghĩa thống kê trong mô hình
Nhận xét:
Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế là R2=82,3%, dựa vào kiểm định trêncác biến X2_TN, X3_STV, X4_SLNAM, X5_SBA, X7_GG có ý nghĩa thống kê.Các biến còn lại X6_GNK và X8_MDAT không có ý nghĩa thống kê nên loại rakhỏi mô hình
Trang 13a Dependent Variable: Y_CPTB
Ta có kết quả /t-stat/ > T400,025 nên các biến X2_TN, X3_STV, X4_SLNAM, X5_SBA,X7_GG có ý nghĩa thống kê
Kiểm định sự phù hợp của mô hình 2:
Kiểm định cặp giả thiết:
H 0: không có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R2=0)
H 1 : tồn tại mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (R2#0)
Để xác định sự tồn tại của mô hình, sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F qua phần mềmSPSS (với mức ý nghĩa α = 5%; k = 6, n = 40) Kết quả như sau:
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1,251E12 5 2,501E11 30,749 ,000 a
Residual 2,766E11 34 8,134E9
Total 1,527E12 39
a Predictors: (Constant), X7_GG, X4_SLNAM, X3_STV, X2_TN, X5_SBA
b Dependent Variable: Y_CPTB
Theo kết quả ở trên ta có P-value (Sig) của R2=0,000<0,05 Bác bỏ giả thiết H0, chấpnhận H1 Vậy mô hình tồn tại
Trang 14Model Summary
Model R R Square
Adjusted R Square
Std Error of the Estimate
có sự phù hợp và có ý nghĩa về mặt thống kê, các biến có mức độ thích hợp cao
Vậy mô hình hồi quy 2 có dạng:
Y_CPTB = - 816256,191 - 0,010* X2_TN + 69588,343 *X3_STV + 79359,913*X4_SLNAM + 104547,671*X5_SBA + 50,553*X7_GG
V. Kiểm định các hiện tượng trong mô hình:
1. Hiện tượng đa cộng tuyến
Nhận xét ma trận tương quan với đầy đủ biến:
Qua bảng ma trận tương quan, ta thấy các biến: số thành viên, số lượngnam có tương quan cao với biến phụ thuộc chi phí trung bình, biến: số bữa ăn cómức tương quan vừa phải và các biến còn lại thì có mức tương quan tương đối hơithấp Trong đó, biến số thành viên có mức độ tương quan cao nhất: 0,75
Qua ma trận tương quan, tương quan giữa 2 biến X3-STV và X4-SLNAM làcao nhất, rX3X4 = 0,667063
Trang 15 Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình người ta thường sử dụng hệ
số tương quan cặp giữa các biến giải thích hoặc sử dụng nhân tử phóng đại phương sai
VIF Nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích < 0,8 hoặc nhân tử phóng đại
phương sai VIF < 5 thì sẽ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại
a Dependent Variable: Y
Theo bảng ta thấy:
Các rxixj < 0,8
Các hệ số VIF đều < 5 Vậy mô hình 2 không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến
2. Hiện tượng tự tương quan
Để kiểm tra tính tự tương quan, sử dụng phương pháp kiểm định Durbin-Watson
Từ phần mềm SPSS ta tính được d = 1,85
Model R R Square
Adjusted R Square
Std Error of the Estimate Durbin-Watson
1 905 a 819 792 90189.62828 1.850
a Predictors: (Constant), X7, X4, X3, X2, X5
b Dependent Variable: Y
Trang 16Tra bảng thống kê Durbin-Watson với mức ý nghĩa α=5%; n=40, k’=k-1=5, ta có:
Ta thấy du < d < 4-du : theo quy tắc kiểm định d Durbin – Watson mô hình 2 khôngtồn tại hiện tượng tự tương quan
3. Hiện tượng phương sai không đồng nhất
Sử dụng kiểm định White để kiểm định phương sai không đồng nhất của mô hình
Từ mô hình hồi quy mẫu :
Heteroscedasticity) cho kết quả như sau :
White Heteroskedasticity Test:
Obs*R-squared 8.713617 Probability 0.559481
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Trang 17R-squared -0.051870 S.D dependent var 8.66E+09
S.E of regression 8.89E+09 Akaike info criterion 48.88193
Sum squared resid 2.29E+21 Schwarz criterion 49.34637
Log likelihood -966.6386 F-statistic 0.807683
Durbin-Watson
Cách 1:
Qua bảng trên ta thấy Obs*R-squared = Xtt = nR2 = 8,713617
Xây dựng cặp giả thiết :
- Ho :α1=α2=α3=α4=α5=α6=α7=α8=α9=α10=α11 =0 (Phương sai đồng nhất)
- H1 : Phương sai không đồng nhấtVới mức ý nghĩa 5%, tra bảng chi bình phương (χ2) với df=k-1= 11-1 = 10
χ2(10) = 18,31
So sánh Xtt với χ2(10) ta thấy Xtt<χ2(10) nghĩa là chấp nhận Ho, bác bỏ giả thiết H1 nghĩa là mô hình 2 không tồn tại hiện tượng phương sai không đồng nhất
Cách 2: nhìn vào bảng ta thấy P_value = 0.559481> 0.05 nên mô hình không có
phương sai sai số thay đổi
Nhận xét: Vì mô hình bài toán trên không có hiện tượng phương sai sai số thay đổinên ta không cần phải khắc phục hiện tượng này
D Đánh giá lại mô hình bằng phương pháp Stepwsise:
Sử dụng phương pháp stepwsise
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độphù hợp của mô hình Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng
R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình R2 hiệu chỉnh cànglớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao
Trang 18Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Giả thuyết H0: βi = 0
H1 : βi ≠ 0
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy bội ta dùng giá trị F ở bàng phân tíchANOVA sau:
Trang 19ANOVA f
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 8,662E11 1 8,662E11 49,804 ,000 a
Residual 6,609E11 38 1,739E10
Total 1,527E12 39
2 Regression 9,949E11 2 4,974E11 34,581 ,000 b
Residual 5,322E11 37 1,439E10
Total 1,527E12 39
3 Regression 1,124E12 3 3,748E11 33,489 ,000 c
Residual 4,029E11 36 1,119E10
Total 1,527E12 39
4 Regression 1,199E12 4 2,998E11 32,010 ,000 d
Residual 3,278E11 35 9,367E9
Total 1,527E12 39
5 Regression 1,251E12 5 2,501E11 30,749 ,000 e
Residual 2,766E11 34 8,134E9
Total 1,527E12 39
Giá trị sig của trị F của mô hình số 5 rất nhỏ (< mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết H0
mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể
Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình
Trang 20Coefficients a
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
3 (Constant) -409562,601 133525,904 -3,067 ,004
X3_STV 78633,115 17332,344 ,523 4,537 ,000 ,552 1,812 X4_SLNAM 91634,502 26835,068 ,392 3,415 ,002 ,555 1,802 X7_GG 26,219 7,711 ,293 3,400 ,002 ,988 1,012
4 (Constant) -663257,057 151520,332 -4,377 ,000
X3_STV 68741,349 16237,725 ,457 4,233 ,000 ,526 1,900 X4_SLNAM 60695,801 26874,788 ,260 2,258 ,030 ,463 2,159 X7_GG 36,530 7,940 ,408 4,601 ,000 ,780 1,281 X5_SBA 100907,253 35653,942 ,316 2,830 ,008 ,492 2,032
5 (Constant) -816256,191 153788,196 -5,308 ,000
X3_STV 69588,343 15135,440 ,463 4,598 ,000 ,526 1,901 X4_SLNAM 79359,913 26124,189 ,340 3,038 ,005 ,426 2,349 X7_GG 50,553 9,270 ,564 5,453 ,000 ,497 2,012 X5_SBA 104547,671 33256,970 ,327 3,144 ,003 ,491 2,036 X2_TN -,010 ,004 -,251 -2,511 ,017 ,535 1,870
a Dependent Variable: Y_CPTB
- Ý nghĩa của hệ số riêng phần là β đo lường sự thay đồi giá trị trung bình Y khi Xithay đổi 1 đơn vị, giữ các biến độc lập còn lại không đổi
- Hệ số Beta (cột thứ 4 từ bên trái) được dùng để so sánh khi các biến độc lập khôngcùng đơn vị đo lường
Giải thích mô hình:Phương trình hồi quy bội được phương pháp stepwise ước lượng cho chi phí mua gạomột tháng của hộ gia đình phụ thuộc các yếu tố: số thành viên trong hộ gia đình, số
Trang 21thành viên nam trong hộ gia đình, số bữa ăn, giá gạo có tác động tỷ lệ thuận với chiphí mua gạo một tháng của hộ gia đình
Yếu tố thu nhập tỷ lệ nghịch với chi phí mua gạo của hộ gia đình
E Kết quả hồi quy
Y_CPTB = - 818313,460 – 0.01*X2_TN + 66537,883*X3_STV +79342,584*X4_SLNAM + 101838,902*X5_SBA + 49,257*X7_GG (mô hình 2)Nhận xét:
- Mô hình giải thích được 81,9% các quan sát
- Dựa vào bảng hồi quy gốc ta thấy /t-stat/ của các biến X2_TN; X3_ STV;X4_SLNAM; X5_ SBA; X7_GG là lớn hơn 2 nên các biến này có ý nghĩa thống kê + X2_TN: có tác động khá nhỏ (β2= -0,01) so với các biến khác lên biến phụ thuộc chiphí mua gạo trung bình của các hộ gia đình vì gạo là mặt hàng thiết yếu nên không dùthu nhập có tăng hay giảm cũng không ảnh hưởng lớn Ở đây, mô hình cho thấy thunhập tác động ngược chiều đến chi phí mua gạo cho thấy khi thu nhập tăng tức là mọingười bận rộn hơn trong công việc, cũng như mọi người cố gắng làm việc để tăngmức sống nên số bữa ăn cũng sẽ ít hơn và tìm kiếm các thực phẩm thay thế khácnhanh chóng tiện lợi hơn
+ X3_STV: tác động cùng chiều với chi phí mua gạo trung bình, có nghĩa là khi sốthành viên tăng thêm 1 người thì chi phí mua gạo trung bình hàng tháng tăng lên66537,883 đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)
+ X4_SLNAM: tác động cùng chiều với chi phí mua gạo trung bình, có nghĩa là khi
số lượng nam tăng thêm 1 người thì chi phí mua gạo trung bình hàng tháng tăng lên79342,584 đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)
+ X5_SBA: tác động cùng chiều với chi phí mua gạo trung bình, có nghĩa là nếu tăngthêm 1 bữa ăn trong 1 ngày thì chi phí mua gạo trung bình hàng tháng tăng lên101838,902 đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)
+ X7_GG: tác động cùng chiều với chi phí mua gạo trung bình, có nghĩa là khi giágạo tăng 1000 đồng/kg thì chi phí mua gạo trung bình hàng tháng tăng 49257 đồng(trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)