TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA
KINH TẾ QUỐC TẾ =====000=====

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
Đề Tài
NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
NHU CẦU ĐI LẠI BẰNG XE BUS CỦA NGƯỜI DÂN
Giảng viên hướng dẫn
Lớp tín chỉ

: Th.s Nguyễn Thúy Quỳnh
: KTE309.2

Người thực hiện

: Kiều Ngọc Ánh – 1611120016
Nguyễn Thị Dịu – 1611120023
Nguyễn Thị Hoàn – 1611120014

HÀ NỘI – THÁNG 5 NĂM 2018


MỤC LỤC

MỞ ĐẦU........................................................................................................................................1
1.

2.

3.


2.5.

Nhận xét về sự tương quan giữa các biến.................................................................... 7

ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ.......................7
3.1.

Ước lượng mô hình......................................................................................................7

3.1.1.

Kết quả ước lượng mô hình.................................................................................. 7

3.1.2.

Giải thích kết quả và ý nghĩa các chỉ số................................................................9

3.1.3.

Mức độ phù hợp của mô hình...............................................................................9

3.2.

Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình...................................................9

3.2.1.

Kiểm định bỏ sót biến...........................................................................................9

3.2.2.

Bảng 2.3. Mô tả tương quan giữa các biến.................................................................... 6
Bảng 3.1. Giải thích kết quả và ý nghĩa các hệ số hồi quy............................................. 9

DANH MỤC HÌNH
Hình 3.1. Kết quả mô hình hồi quy bằng phương pháp OLS......................................... 8
Hình 3.2. Kết quả chạy kiểm định RESET.................................................................. 10
Hình 3.3. Kiểm định Collinearity Test......................................................................... 11
Hình 3.4. Kết quả kiểm định White’s Test................................................................... 12
Hình 3.5. Kết quả kiểm định Normality of residual..................................................... 13
Hình 3.6. Ước lượng t của hệ số hồi quy..................................................................... 14


MỞ ĐẦU
Tính cấp thiết của đề tài
Phương tiện giao thông là thứ góp mặt trong đời sống hàng ngày của mỗi chúng
ta, và là nhu cầu thiết yếu để giúp con người di chuyển nhanh chóng, thuận tiện và dễ
dàng hơn. Cuộc sống càng hiện đại kéo theo sự phát triển tiến bộ của phương tiện giao
thông, con người có sự lựa chọn đa dạng hơn từ xe đạp, xe đạp điện, xe máy, đến otô,
xe bus… Trong đó sự ra đời của phương tiện giao thông công cộng mà điển hình là xe
bus đã góp phần quan trọng vào việc đáp ứng nhu cầu đi lại của học sinh, sinh viên và
những người có thu nhập thấp. Hơn nữa với sự tăng vọt của dân số, việc đi xe bus
cũng góp phần giải quyết nạn kẹt xe và bảo vệ môi trường.
Hiện nay chính phủ ngày càng đề cao và khuyến khích người dân tích cực sử dụng
phương tiện công cộng và hạn chế sử dụng các phương tiện cá nhân như xe máy, otô, với
mong muốn góp phần tích cực trong việc bảo vệ môi trường và giảm thiểu tình hình tắc
nghẽn giao thông đô thị. Hơn thế nữa, việc sử dụng xe bus còn giúp đảm bảo an toàn khi
tham gia giao thông, tránh những tai nạn đau thương không đáng có. Nhận thấy những tác
động tích cực đến từ việc sử dụng phương tiện xe bus của người dân, chúng ta cần có
những biện pháp cụ thể để gia tăng số lượng sử dụng xe bus mỗi ngày. Chính vì thế nhóm
chúng em đã lựa chọn để tài “Phân tích sự ảnh hưởng của một số nhân



1. CƠ SỞ LÍ THUYẾT
1.1. Mối quan hệ giữa cầu hàng hóa và giá cả thị trường
Mối quan hệ giữa cầu hàng hóa và giá cả thị trường
Theo lý thuyết kinh tế, cầu của một hàng hóa dịch vụ là số lượng của hàng hóa và
dịch vụ đó mà người tiêu dùng sẵn lòng mua tương ứng với các mức giá khác nhau
trong một khoảng thời gian xác định.
Nhóm đã tiến hành nghiên cứu sự phụ thuộc của nhu cầu sử dụng xe bus với bốn
yếu tố sau: Thu nhập ( Income), Giá cả (Fare), Quy mô dân số (Pop), Giá xăng dầu
(Gasprice). Trong đó:
•

Income - Thu nhập của người dân: Theo lý thuyết thì thu nhập có thể tỷ lệ
thuận hoặc tỷ lệ nghịch với lượng cầu về hàng hóa tùy theo hàng hóa đó là
hàng hóa thong thường hay hàng hóa thấp cấp. Nếu là hàng hóa thông thường
thì thu nhập tăng cầu tăng, nếu là hàng hóa thấp cấp thì thu nhập tăng cầu
giảm. Xe bus là hàng hóa thứ cấp, khi thu nhập càng tăng sẽ kéo theo sự giảm
nhu cầu sử dụng xe bus, chuyển sang sử dụng phương tiện khác. Do đó cầu
về xe bus và thu nhập của người dân có mối tương quan nghịch.

•

Fare - Giá vé: Theo lý thuyết thì khi giá cả của hàng hóa tăng lên (trong điều
kiện các yếu tố khác không đổi) thì lượng cầu hàng hóa đó sẽ giảm xuống.
Vậy khi giá vé xe bus tăng lên nó sẽ làm giảm nhu cầu sử dụng xe bus của
người dân và ngược lại, khi các yếu tố khác không đổi.

•


− Biến ngoại sinh gồm có:
•

Giá cả hàng hóa thay thế

•

Thu nhập của người tiêu dùng

•

Quy mô thị trường

•

Ngoài ra còn một số nhân tố khác không xét đến trong nghiên cứu này.

2. XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1. Phương pháp luận của nghiên cứu
Để kiểm định sự tác động của bốn yếu tố là Thu nhập ( Income), Giá cả (Fare),
Quy mô dân số (Pop), Giá xăng dầu (Gasprice) lên nhu cầu sử dụng xe bus của người
dân, nhóm chúng em đi xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và sử dụng phương pháp
bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Lquares - OLS). Chúng em sử dụng bộ số liệu
gồm 40 quan sát trong phần mềm Gretl – datafiles – Ramanathan – data4-4: Demand
for bus travel and determinants. Chúng em sử dụng phần mềm gretl để phân tích,
kiểm tra số liệu, từ đó rút ra các kết luận cho bài nghiên cứu.
2.2. Xây dựng mô hình
Mô hinhh̀ hồi quy tổng thểngẫu nhiên:
4


nghìn

Nhu cầu đi lại bằng xe bus của người

thông bằng xe
bus ở đô thị

người/giờ

dân

BIẾN ĐỘC LẬP
Tên biến

Diễn giải

Đơn vị tính

Dấu kỳ

Ghi chú

vongg
FARE

Giávé

USD

-


Dân số

Nghin người

+

h̀

h̀
ngươi tăng dẫn đến cầu
h̀
đi laịbằng xe bus giam
̉

Dân sốtăng dẫn đến cầu
đi laịbằng xe bus tăng

Bảng 2.1. Giải thích các biến trong mô hình

5


2.4. Mô tả số liệu
Bộ số liệu được lấy ở kho dữ liệu Ramanathan data 4-4, Gretl.
Mô tả thống kê cho các biến được thể hiện ở trong bảng dưới đây:
(Nguồn: Tác giả tự tính toán dựa trên số liệu phần 4-4 Ramanathan trong Gretl)
Biến

Giá trị lớn nhất


21886.0

12349.0

17116.0

POP

7323.3

167.0

555.8

Bảng 2.2. Mô tả thống kê của các biến
Bên cạnh đó, sử dụng phần mềm Gretl, mô tả tương quan giữa các biến
BUSTRAVL, FARE, GASPRICE, INCOME và POP được thể hiện trong bảng 2.3
dưới đây:
(Nguồn: Tác giả tự tính toán dựa trên số liệu phần 4-4 Ramanathan trong Gretl)
BUSTRAVL FARE GASPRICE INCOME

POP

1.0000 -0.048 0.3787

0.2287

0.9313 BUSTRAVL



̂

Kì vọng dấu là âm và giá vé bus không ảnh hưởng nhiề u tới lượng cầu đi

2

lại bằng xe bus..
•

Hệ số tương quan giữa “GASPRICE” và BUSTRAVL” là 0.3787, tương quan ở
mức trung bình, và cùng chiều.


̂

Kì vọng dấu là dương và giá xăng ảnh hưởng trung bình tới lượng cầu đi

3

bus.
•

Hệ số tương quan giữa “INCOME” và “BUSTRAVL” là 0.2287, mức độ tương
quan ở mức trung bình và cùng chiều.


̂

Kì vọng dấu là dương và Thu nhập có ảnh hưởng trung bình tới lượng

Biến phụ thuộc: BUSTRAVL

7


Ước lượng Sai số chuẩn Thống kê t
của các hệ của ước
số

p-value

lượng các
hệ số

const

-1088.59

2810.85

-0.3873

0.70089

FARE

-647.61

496.61


0.123517

14.8388



Hình 3.1. Kết quả mô hình hồi quy bằng phương pháp OLS
Dựa vào kết quả trên ta có phương trình hàm hồi quy mẫu SRF :
̂

= −1088.59 − 647.61 ∗ + 4285.83 ∗ − 0.11992 ∗ + 1.83284 ∗

8


3.1.2. Giải thích kết quả và ý nghĩa các chỉ số
Hệ số hồi quy

Ý nghĩa

= - 647.61

Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu Giá vé tăng thêm

̂

1

một đơn vị thì mức độ di chuyển bằng xe buýt trung bình sẽ giảm
647.61 nghìn người/giờ.
̂

2

= 4285.83

quy mẫu là tương đối lớn. Bên cạnh đó, giá trị 0.887273 còn thể hiện tỷ lệ phần trăm biến
động tổng mức độ di chuyển bằng xe buýt được giải thích bởi các biến độc lập gồm: “Giá
vé”, “Giá nhiên liệu”, “Thu nhập bình quân đầu người”, “Dân số” là 88.73%.

3.2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
3.2.1. Kiểm định bỏ sót biến
Chúng ta sử dụng kiểm định RESET với cặp giả thuyết:
Mô hình
{Ho:
H1: Mô hình bỏ sót biến

không bỏ sót biến

Chạy trên phần mềm Gretl, ta được kết quả:
9


Hình 3.2. Kết quả chạy kiểm định RESET
Nhìn vào hình 3.2, ta thấy: p-value= P (F(2,33) > 2.905986) = 0.0688 > α =0.05
Nên: Không bác bỏ Ho
KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình ban đầu không bỏ sót biến.
3.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến
➢

Nguyên nhân dẫn đến đa cộng tuyến:

- Do phương pháp thu thập số liệu, mẫu không đặc trưng cho tổng thể
- Bản chất của các biến kinh tế xã hội: luôn tự ngầm chứa các hiện tượng đa cộng
tuyến
- Số quan sát nhỏ hơn số tham số: các biến số biểu diễn được qua nhau

✓

VIF(Fare)=1.010

✓

VIF(Gasprice) = 1.123

✓

VIF(Pop) = 1.239

✓

VIF(Income) = 1.136

VIF(j) < 10
Kết luận 3: Mô hình không có Đa cộng tuyến

Hình 3.3. Kiểm định Collinearity Test
Nguồn: Nhóm tác giả tự tính toán với sự hỗ trợ của phần mềm
Gretl
KẾT LUẬN: Dựa vào 3 dấu hiệu nhận biết ở trên, có nhiều dấu hiệu cho thấy mô
hình không mắc đa cộng tuyến nên ta kết luận Mô Hình ước lượng ban đầu không
mắc Đa cộng tuyến với mức ý nghĩa 5%.
3.2.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
➢ Lý thuyết
- Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng mỗi sai số ngẫu nhiên u i có một phương

sai riêng: var (ui) = σi



Không bác bỏ H0

KẾT LUẬN: Phương sai sai số không thay đổi với mức ý nghĩa 5%.
12


3.2.4. Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Hình 3.5. Kết quả kiểm định Normality of residual
Nguồn: Nhóm tác giả tự tính toán với sự hỗ trợ của phần mềm
Gretl
Xét cặp giả thuyết: {Ho:

Nhiễu phân phối chuẩn
H1: Nhiễu không phân phối chuẩn

Ta tiến hành kiểm định Normality of residual trên phần mềm Gretl
Dựa vào số liệu trong hình 3.5 ở trên, ta có thể thấy:
giá trị p – value = 0.844128 > 0.05

Không Bác bỏ H0
KẾT LUẬN: Mô hình có phân phối của nhiễu chuẩn với mức ý nghĩa 5%.
3.3. Kiểm định giả thiết
3.3.1. Kiểm định hệ số hồi quy
Để kiểm định ý nghĩa thống kê của các biến độc lập ta xem xét hệ số hồi quy của
các biến độc lập có khác 0 hay không.
13


Trong đó:
̂

– : hệ số ước lượng.
βi

̂

– Se( ): sai số tiêu chuẩn của hệ số ước lượng.
βi

– tα/2(n – k): giá trị tới hạn mức ý nghĩa α bậc tự do (n – k).

Nếu giá trị so sánh 0 không thuộc khoảng tin cậy, ta bác bỏ H0, biến đó có ý
nghĩa thống kê.
Áp dụng cho các hệ số:

Hình 3.6. Ước lượng t của hệ số hồi quy

14


Từ hình 3.6 ta thấy:
- Khoảng tin cậy 95% của các biến FARE, GASPRICE và INCOME đều chứa
giá trị 0, từ đó không bác bỏ giả thiết H0, các biến này không có ý nghĩa thống kê.
- Khoảng tin cậy 95% của biến POP không chứa giá trị 0, từ đó bác bỏ Ho,

chứng tỏ biến POP có ý nghĩa thống kê đối với cầu đi lại bằng xe bus.
➢ Kiểm định t
̂


14,84

Giá trị thống kê t của các biến FARE, GASPRICE, INCOME đều không thuộc
miền bác bỏ, từ đó không bác bỏ Ho, các biến này không có ý nghĩa thống kê.
Giá trị thống kê của biến POP thuộc miền bác bỏ, từ đó bác bỏ Ho, biến POP có ý
nghĩa thống kê.
➢

Giá trị P–value

Xét giá trị p–value trong kiểm định t
– Nếu p–value nhỏ hơn mức ý nghĩa, ta bác bỏ H0, biến đó có ý nghĩa thống kê.
– Nếu p–value lớn hơn mức ý nghĩa, ta chưa đủ cơ sở để bác bỏ H 0, biến đó có
thể không có ý nghĩa thống kê
Áp dụng cho các hệ số:

15


Biến

p-value

FARE

0,2007

GASPRICE


Với cặp giả thiết này, sử dụng kiểm định F với giá trị quan sát:
( n là số quan sát, k là số hệ số hồi quy)
2

×

n−k

k−1

1−

2

❖

So sánh Fqs với Fα(k-1;n-k), ta có:

✓
❖

Nếu Fqs < Fα, thì không bác bỏ H0, Mô hình không phù hợp

✓

Nếu Fqs > Fα , thì bác bỏ H0, Mô hình phù hợp
Dựa theo kết quả chạy mô hình OLS trên Gretl phần 4.1.1 ta có giá trị:

Bác bỏ H0
Mô hình phù hợp



TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.

PGS.TS. Nguyễn Quang Dong, Giáo trình Bài giảng kinh tế lượng, NXB

Giao thông vận tải, 1998.
2.

PGS.TS. Nguyễn Quang Dong, Bài tập Kinh tế lượng, NXB Khoa học kỹ

thuật, 1998.
3.

PGS.TS. Nguyễn Cao Văn, TS.Trần Thái Ninh, Giáo trình Lý thuyết xác

suất và thống kê toán, NXB Thống kê, 2006.
4.

Ph.D Lawrence C Hamilton, Statistics with Stata: Version 10, Cengage
th

Learning, 7 edition, 2008.
5.

TS. Hoàng Xuân Bình, Giáo trình Kinh tế vĩ mô cơ bản, NXB Khoa học

và Kỹ thuật, 2015.
6.


10

10
10

10
10
10

10
10

10

19