ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
KHOA 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:
1.
2.
3.
4.
5.

Nguyễn Tấn Văn
Phùng Hoàng Việt
Nguyễn Văn Tiến
Phạm Đức Lâm
Hoàng Thanh Hòa

Đà Nẵng 05, 2014


TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

BÀI THUYẾT TRÌNH KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài



TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
C. Xây dựng mô hình
I.
Thiết lập mô hình tổng quát
1. Giải thích các biến:

Biến phụ thuộc:
• Y_CPTB : Chi phí mua gạo trung bình của một hộ gia đình ở thành phố Đà Nẵng
trong 1 tháng ( ĐVT: đồng).
Biến độc lập:
• 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.
• X7_GG : Giá gạo ( ĐVT: đồng).
• X8 _MDAT : Mức độ ăn tiệm
- X8 _ MDAT = 1: Rất nhiều
- X8 _ MDAT = 2: Nhiều
- X8 _ MDAT = 3: Vừa
- X8 _ MDAT = 4: Ít
- X8_ MDAT = 5: Rất ít
2. Mô hình tổng quát:
Y_CPTB = β1 + β2 X2_TN +β3 X3_STV +β4 X4_SLNAM +β5 X5_SBA + β6
X6_GNK +β7 X7_GG + β8 X8 _MDAT + ei
Các hệ số trên được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất, chất

E(ei/Xi) = 0, giả thiết này có nghĩa là các yếu tố không có trong mô hình, ei đại
diện 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 X i không có
quan 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:
Bảng 1
Kỳ vọng về dấu của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc
Biến độc lập
X2_TN

Dấu kì vọng
+/-

X3_STV

+

X4_SLNAM

+

X5_SBA

Số bữa ăn trong 1 ngày
càng nhiều thì số gạo tiêu
thụ càng nhiều dẫn đến chi
phí mua gạo tăng
Loại gạo ngon thì chi phí


TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

X7_GG

+

X8_MDAT

-

Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

mua gạo tăng
Giá gạo càng cao thì chi
phí mua gạo tăng.
Nếu mức độ ăn tiệm càng
nhiều thì hộ gia đình ít ăn
cơm ở nhà hơn, dẫn đến số
gạo tiêu thụ ít nên chi phí
mua gạo thấp hơn.

Trang5


852500
756000
455000

9
10

660000
450000

11
12
13

660000
607500
360000

14
15

350000
210000

Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

X2_TN
2250000
0
1750000

K

X7_G
G

X8_MDA
T

4

2

2

1

19000

2

5
5
3
5

4
2
1
3


2

1
0
0

15500
16800
13000

1
4
3

6
5

2
2

2
2

0
0

16500
12000

2

1

3
2

0
1

11000
14000

3
2


TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

16

350000

17

270000

18
19

285000
160000

30
31
32

682500
472500
462000
462000

33
34

675000
675000

Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

1050000
0
1900000
0
1500000
0
8000000
1300000
0
1000000
0
6500000
1000000

2

1

1

1

18000

1

3
2

1
1

1
1

1
1

19000
16000

3
1


5
4

2
2

2
2

0
0

15500
12500

5
3

8
4

4
1

3
2

1
1


2
2
2

2
2
3
2

1
0
0
0

17500
13500
13200
14000

4
3
5
1

6
6

2
3


520000

Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

6000000
5000000
1500000
0
1000000
0
8000000
5000000

Trang8

4
3

2
2

3
2

0
0

12000
11500



14000
18000
13000

5
3
1


TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
2.

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 mua
gạo trung bình của 1 hộ gia đình là 497.640 đồng/tháng. Hộ có chi phí mua gạo cao
nhất 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, khoảng
chênh 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, cao
nhất 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 hộ
khoảng 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 2
người, 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), nhiều

40
40
40
40
40
40
40

Range
Statistic
7.36E5
1.75E7
6.00
4.00
2.00
1.00
8000.00
4.00

Minimum Maximum
Statistic
Statistic
1.60E5
5.00E6
2.00
.00
1.00
.00
11000.00
1.00


Trang10

1.97883E5 3.916E10
4.79042E6 2.295E13
1.31559
1.731
.84732
.718
.61966
.384
.49614
.246
2209.60027 4.882E6
1.28502
1.651

S


TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
III.
Bảng hồi qui gốc
1. Kết quả hồi qui khi sử dụng phần mềm SPSS (Kết quả tương tự khi sử dụng

phần mềm Eview- Phụ lục 2)
ANOVAa
Model
1



a. Dependent Variable: Y_CPTB
b. Predictors: (Constant), X8_MDAT, X2_TN, X5_SBA, X6_GNK, X3_STV, X4_SLNAM, X7_GG
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model

B

1(Constant)

Coefficients

Std. Error

-818313.460

168011.769

-.010

.004

X3_STV

66537.883

X4_SLNAM


4.195

.000

.498

2.008

79342.584

26759.131

.340

2.965

.006

.422

2.371

X5_SBA

101838.902

34112.920

.319


4.664

.000

.398

2.511

10227.646

12457.614

.066

.821

.418

.846

1.182

X2_TN

X7_GG
X8_MDAT

a. Dependent Variable: Y_CPTB
Model Summaryb


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)
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

Trang11


0 , có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

β5

0 , X4_SLNAM có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
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 trên
các 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 ra
khỏi mô hình.
Mô hình tổng quát:
Y_CPTB = β1 + β2*X2_TN + β3*X3_STV + β4*X4_SLNAM + β5*X5_SBA +
β7*X7_GG
IV.

(mô hình 2)

Kiểm định Mô hình 2

Sử dụng phần mềm SPSS ta có kết quả:


,004

-,251

-2,511 ,017

X3_STV

69588,343

15135,440

,463

4,598 ,000

X4_SLNAM

79359,913

26124,189

,340

3,038 ,005

104547,671

33256,970

ANOVAb
Model
1

Sum of Squares

df

Mean Square

Regression

1,251E12

5

2,501E11

Residual

2,766E11

34

8,134E9

Total

1,527E12



Std. Error of the

Square

Estimate

R Square
,819

,792

90189,62828

a. Predictors: (Constant), X7_GG, X4_SLNAM, X3_STV, X2_TN,
X5_SBA

Qua bảng Model Summary ta thấy mô hình có hệ số xác định là R 2=81,9%
chứng tỏ các biến X2, X3, X4, X5, X7 giải thích được 81,9% sự biến đổi của biến phụ
thuộc Y. Đồng thời hệ số xác định điều chỉnh R2 = 0,792 lớn hơn 0,7 nên ta thấy mô hình
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
a. Bảng ma trận tương quan (Phụ lục 3)


0.753138 0.718644 0.538221 0.206647
0.192240 0.312695 -0.017492 0.579042
1.000000 0.667063 0.526841 -0.107171
0.667063 1.000000 0.586029 -0.076694
0.526841 0.586029 1.000000 -0.418832
-0.107171 -0.076694 -0.418832 1.000000

Nhận xét ma trận tương quan với đầy đủ biến:
Qua bảng ma trận tương quan, ta thấy các biến: số thành viên, số lượng
nam có tương quan cao với biến phụ thuộc chi phí trung bình, biến: số bữa ăn có
mức tương quan vừa phải và các biến còn lại thì có mức tương quan tương đối hơi
thấp. 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 là
cao nhất, rX3X4 = 0,667063.
b. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

Trang14


TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
 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.
Sử dụng phần mềm SPSS ta có kết quả sau:

Coefficientsa
Standardized


Collinearity Statistics
T

Sig.

Tolerance

-5.308

.000

-.251

-2.511

.017

.535

1.870

15135.440

.463

4.598

.000


.491

2.036

X7

50.553

9.270

.564

5.453

.000

.497

2.012

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.


Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

Trang15

Durbin-Watson
1.850


TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

Tra bảng thống kê Durbin-Watson với mức ý nghĩa α=5%; n=40, k’=k-1=5, ta có:
dL

Du

4-du

4-dL

1,23

1,79

2,21

2,77

Ta thấy du < d < 4-du : theo quy tắc kiểm định d Durbin – Watson mô hình 2 không
tồn tại hiện tượng tự tương quan

Variable
Coefficient
C
-7.58E+10
X7
12416807
X7^2
-411.6306
X5
1.05E+10
X5^2
-2.40E+09
X4
-1.40E+08
X4^2
-1.98E+08
X3
-8.77E+09

Std. Error
7.96E+10
11239855
381.6420
1.73E+10
3.90E+09
6.74E+09
1.66E+09
7.11E+09

Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

X2^2
R-squared
Adjusted Rsquared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson
stat

6.65E+08
700.9714
-9.26E-06
0.217840
-0.051870

7.53E+08 0.884067
0.3839
1878.572 0.373141
0.7118
7.31E-05 -0.126581
0.9001
Mean dependent var
6.91E+09
S.D. dependent var
8.66E+09

8.89E+09
2.29E+21
-966.6386
2.021672

phù hợp của mô hình. Vì R 2 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. R 2 hiệu chỉnh càng
lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

Trang17


TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Model Summaryf
Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1

,753a

,567

,556

1,31881E5


5

,905e

,819

,792

90189,62828

Durbin-Watson

1,850

R2 hiệu chỉnh của mô hình số 5 là 0,792  79,2% sự biến thiên của chi phí mua
gạo một tháng của hộ gia đình được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến
độc lập.  Mức độ phù hợp của mô hình tương đối cao. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ
đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực
hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Kiểm 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 tích
ANOVA sau:

Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

Trang18




38

1,739E10

Total

1,527E12

39

Regression

9,949E11

2

4,974E11

Residual

5,322E11

37

1,439E10

Total

1,527E12


2,998E11

Residual

3,278E11

35

9,367E9

Total

1,527E12

39

Regression

1,251E12

5

2,501E11

Residual

2,766E11

34



TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1

B
(Constant)

3

113282,593

16052,101

351,890

65092,445

X3_STV

74189,133

19595,120

,493


-663257,057

151520,332

X3_STV

68741,349

16237,725

,457

X4_SLNAM

60695,801

26874,788

36,530

Sig.

Tolerance

VIF

,227 ,822
1,000

1,000


,988

1,012

4,233 ,000

,526

1,900

,260

2,258 ,030

,463

2,159

7,940

,408

4,601 ,000

,780

1,281

100907,253


79359,913

26124,189

,340

3,038 ,005

,426

2,349

50,553

9,270

,564

5,453 ,000

,497

2,012

104547,671

33256,970

,327

X7_GG
4

Beta

16191,481

X3_STV
2

Std. Error

Coefficients

(Constant)

X7_GG
X5_SBA
X2_TN

-,010 ,004

,753

7,057 ,000
,005 ,996

-3,067 ,004

-4,377 ,000

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 (β 2= -0,01) so với các biến khác lên biến phụ thuộc chi
phí mua gạo trung bình của các hộ gia đình vì gạo là mặt hàng thiết yếu nên không dù
thu nhập có tăng hay giảm cũng không ảnh hưởng lớn. Ở đây, mô hình cho thấy thu
nhập tác động ngược chiều đến chi phí mua gạo cho thấy khi thu nhập tăng tức là mọi
người bận rộn hơn trong công việc, cũng như mọi người cố gắng làm việc để tăng
mức sống nên số bữa ăn cũng sẽ ít hơn và tìm kiếm các thực phẩm thay thế khác
nhanh chóng tiện lợi hơn.
+ X3_STV: tác động cùng chiều với chi phí mua gạo trung bình, có nghĩa là khi số
thành viên tăng thêm 1 người thì chi phí mua gạo trung bình hàng tháng tăng lên
66537,883 đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).

bữa ăn, giá gạo.
Với đề tài nghiên cứu này, chúng tôi hy vọng sẽ góp phần giúp các bạn hiểu rõ hơn về
sự ảnh hưởng của các nhân tố đến chi phí mua gạo mà các hộ dân ở TP.Hồ Chí Minh
nói riêng và cả nước nói chung. Từ đó, chúng ta sẽ có kế hoạch chi phí cho việc mua
gạo sao cho hợp lý và phù hợp với thu nhập, thói quen, sở thích, số thành viên… của
gia đình; với giá gạo tăng cao như hiện nay…để đảm bảo cho kinh tế gia đình ít bị xáo
trộn nhất. Nhóm chúng em xin chân thành cám ơn sự hướng dẫn tận tình của GS.TS
Trương Bá Thanh cùng với những tài liệu mà giảng viên bộ môn cung cấp đã giúp
nhóm hoàn thành đề tài này. Tuy nhiên, đề tài nghiên cứu của nhóm cũng không tránh
khỏi những thiếu xót và sai lầm do những khó khăn mà nhóm gặp phải. Vì vậy, nhóm
rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của giáo viên hướng dẫn và các bạn !

Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

Trang22


TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Bảng thống kê mô tả bằng phần mềm Eview
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

Y_CPTB

Probability 0.462541 0.022753 0.303825
Observation
s

Tiểu Luận Kinh Tế Lượng

40

40

Trang23

40

3.032764
0.219505
40

X7_GG
14865.00
14800.00
19000.00
11000.00
2209.600
0.101461
1.937120

X8_MDAT
3.200000
3.000000

Y_CPTB

Pearson Correlation

X2_TN
1 ,266

Sig. (2-tailed)

,097

N
X2_TN

40

,000

,000

,000

,201

40

40

Sig. (2-tailed)



40

40

,719**

,313*

,667**

1 ,586**

Sig. (2-tailed)

,000

,049

,000

,000

Pearson Correlation

,538**

Sig. (2-tailed)

,000


40

1

-,419**

,000

,007

40

40

40

40

-,107

-,077

-,419**

1

40

40


40

-,017 ,579**

Pearson Correlation

N
X7_GG

,207

,313*

N
X5_SBA

,538**

1 ,192

40

X7_GG

,719**

40

40