26 trang 5 lượt tải

bai thao luan triet hoc mac lenin

9

bai thao luan triet hoc mac leninbai thao luan triet hoc mac leninbai thao luan triet hoc mac leninbai thao luan triet hoc mac lenin

Môn: triết học(th) 182 tài liệu

Trường: Trường Đại học Thương Mại 3 K tài liệu

Tác giả:

Profile

Khánh Ly

3 ngày trước
Tải xuống
Báo cáo
Danh sách Quiz
Tải xuống
/26



 !
"
#$%&'()*+,-(,(),./(012345(,,67()089:,2(,;<=.>?*
:,/*@:AB0C<:D).9=-(,3?<,6E():.F(=.>G.>/(0,.:./2089H.(,3./(
*I.:,J()K
,L*:,'0,.F( ,L*M
N,O0<,P(QQ RMSTUMSSTSV
.5()3./().5()&G% )2%W(,X2Y(,A$*
AX(,,X6Z()
[\RURM
S
1
1
MỤC LỤC
[KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKS
S ]""^_KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKS
1.1. Vấn đề nghiên cứu.........................................................................................1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu......................................................................................2
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.................................................................2
1.4. Mô tả mẫu nghiên cứu...................................................................................2
1.5. Các biến khảo sát............................................................................................2
R ^_KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK`
2.1. Mô tả số liệu....................................................................................................3
2.2. Xây dựng mô hình hồi quy kinh tế lượng.....................................................5
2.2.1. Chọn mức ý nghĩa.......................................................................................5
2.2.2. Xác định biến phụ thuộc và biến độc lập....................................................5
2.2.3. Thiết lập mô hình........................................................................................6
2.3. Phân tích kết quả............................................................................................7
2.3.1. Hàm hồi quy mẫu và ý nghĩa của các hệ số hồi quy...................................7
2.3.2. Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy với độ tin cậy 95%........8
2.3.3. Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy.................................................9
2.3.4. Kiểm định sự phù hợp của mô hình..........................................................10
2.3.5. Kiểm tra các khuyết tật của mô hình........................................................11
2.3.5.1. Phương sai của sai số thay đổi............................................................11
2.3.5.2. Tự tương quan.....................................................................................12
2.3.5.3. Đa cộng tuyến......................................................................................16
` a"^_KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKSb
cdKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKSV
cKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKRU
efdcggKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKRS
[
S ]""^_
SKSKC(=4(),./(012
Cuộc sống sinh viên hiện đại là một chuỗi những trải nghiệm vừa thú vị
vừa đầy thử thách. Bên cạnh việc học tập, sinh viên còn phải đối mặt với nhiều
vấn đề thực tế, trong đó có vấn đề tài chính. Việc cân đối thu nhập và chi tiêu
hàng tháng là một bài toán nan giải mà hầu hết sinh viên đều phải đối mặt.
Trong những năm gần đây, xu hướng sinh viên đi làm thêm ngày càng phổ
biến. Đây không chỉ là cách để kiếm thêm thu nhập mà còn là cơ hội để rèn
luyện kĩ năng, tích luỹ kinh nghiệm và mở rộng mối quan hệ xã hội. Tuy nhiên,
việc có thêm thu nhập từ làm thêm liệu có đồng nghĩa với việc sinh viên chi tiêu
nhiều hơn?
Bên cạnh thu nhập làm thêm, trợ cấp từ gia đình cũng đóng vai trò quan
trọng trong việc đảm bảo cuộc sống sinh hoạt của sinh viên. Mức độ trợ cấp này
thường phụ thuộc vào điều kiện kinh tế của gia đình và chính sách hỗ trợ của
mỗi gia đình. Câu hỏi đặt ra là: Liệu trợ cấp từ gia đình có tác động như thế nào
đến hành vi chi tiêu của sinh viên? Sinh viên có xu hướng chi tiêu nhiều hơn khi
nhận được nhiều trợ cấp của gia đình hay không?
Một yếu tố khác không thể bỏ qua đó là phương tiện đi lại. Việc lựa chọn
phương tiện đi lại nào ảnh hưởng trực tiếp tới chi phí sinh hoạt hàng tháng của
sinh viên. Sinh biên đi xe máy thường phải đối mặt với chi phí xăng xe, bảo
dưỡng, trong khi sinh viên không đi xe máy lại tiết kiệm được một khoản chi phí
đáng kể.
Nhận thấy tầm quan trọng của vấn đề này, nhóm 4 đã tiến hành nghiên
cứu đề tài “#$%&'()*+,-(,(),./(012345(,,67()089:,2(,;<=.
>?*:,/*@:AB0C<:D).9=-(,3?<,6E():.F(=.>G.>/(0,.:./2089H.(,3./(
*I.:,J()”. Nghiên cứu này nhằm mục tiêu khám phá sâu hơn về mối quan hệ
1
phức tạp giữa các yếu tố này và hành vi chi tiêu của sinh viên, từ đó góp phần
vào việc hiểu rõ hơn về lối sống và thói quen tiêu dùng của thế hệ trẻ.
SKRKh0:./2(),./(012
Nghiên cứu sự ảnh hưởng của thu nhập từ việc làm thêm, trợ cấp từ gia
đình, phương tiện đi lại: là xe máy hoặc không đi xe máy tới chi tiêu của sinh
viên (triệu đồng/tháng) đối với 30 bạn sinh viên. Từ đó đề xuất mô hình phân
tích dự báo về mức chi tiêu hàng tháng của sinh viên khu vực đang học tại
Trường Đại học Thương mại bằng phương pháp ước lượng OLS.
SK`Ki.:6B()3?<,G*3.(),./(012
Đối tượng nghiên cứu: Sinh viên học trường Đại học Thương Mại, đặc
biệt đến từ các tỉnh thành khác đang học tập và sinh sống tại thành phố.
Mục tiêu là tìm hiểu mức độ ảnh hưởng của thu nhập từ việc làm thêm,
trợ cấp từ gia đình và phương tiện đi lại đến mức chi tiêu hàng tháng của
họ.
Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu tập trung vào nhóm sinh viên đang theo
học tại trường Đại học Thương Mại, thời gian khảo sát chủ yếu từ năm
học hiện tại với biến động kinh tế và thói quen tiêu dùng của nhóm sinh
viên trong khu vực.
SKMK+:5*j2(),./(012
Mẫu nghiên cứu bao gồm 30 quan sát, khách thể nghiên cứu là sinh viên
học tại trường Đại học Thương Mại.
SKkKJ0l.m(n,5oHJ:
Biến phụ thuộc: Mức chi tiêu hàng tháng của sinh viên (đơn vị: 1 triệu
đồng/tháng).
Các biến độc lập:
o Thu nhập từ làm thêm: Phản ánh mức thu nhập hằng tháng sinh
viên kiếm được từ công việc bán thời gian, đơn vị tính là 1 triệu
đồng/tháng.
2
o Trợ cấp gia đình: Khoản tiền sinh viên nhận được từ gia đình hàng
tháng, đơn vị tính là 1 triệu đồng/tháng.
o Phương tiện đi lại: Loại phương tiện di chuyển chính của sinh viên,
mã hóa dưới dạng biến giả (1 = Đi xe máy, 0 = Không đi xe máy).
R ^_
RKSK+:5Hi>.F2
Nhóm 4 đã tiến hành thu thập dữ liệu về chi tiêu của sinh viên, thu nhập
từ việc đi làm thêm, trợ cấp từ gia đình và phương tiện đi lại của sinh viên trung
bình mỗi tháng năm 2024.
STT
Họ và
tên
Y
(triệu
đồng/tháng)
X
(triệu
đồng/tháng
)
Z
(triệu
đồng/tháng)
T
1 LTTL 4 3 2 Đi xe máy
2 TTPL 1.5 0 4.7 Đi xe máy
3 NKL 3.7 1 3
Không đi xe
máy
4 VLNM 5.7 0 5
Không đi xe
máy
5 PTT 3 0 3
Không đi xe
máy
6 NTPT 1.356 1.8 0.7 Đi xe máy
7 MTTP 2 0 4
Không đi xe
máy
8 VTH 3.5 2 3
Không đi xe
máy
9 NTTH 1.5 0 3
Không đi xe
máy
10 ĐNTT 3 0 4 Không đi xe
3
máy
11 BTT 2 0 2.4 Đi xe máy
12 ĐTHL 3 5 3 Đi xe máy
13 NĐM 4.5 0 5
Không đi xe
máy
14 LMV 2 0 2
Không đi xe
máy
15 NVL 1 0 3 Đi xe máy
16 ĐTHY 13.547 0 15
Không đi xe
máy
17 ĐTL 1.7 1.2 3 Đi xe máy
18 LTHG 1 0 2 Đi xe máy
19 ĐTBL 6 4 3 Đi xe máy
20 PDK 4 0 4
Không đi xe
máy
21 PTL 2 0 2 Đi xe máy
22 LTKN 4 0 5 Đi xe máy
23 LTM 8 8 5 Đi xe máy
24 TTTL 2.5 0 3
Không đi xe
máy
25 NTT 2 0 2
Không đi xe
máy
26 BTTT 4 2 5 Đi xe máy
27 ĐNS 1 3.5 0 Đi xe máy
28 CTM 3 2 0 Đi xe máy
29 NTP 1 1 3
Không đi xe
máy
30 PV 10 0 10
Không đi xe
máy
Bảng 2.1: Số liệu thống kê
4
Ao()=L
X là thu nhập từ việc đi làm thêm của sinh viên (triệu đồng/tháng)
Z là khoản trợ cấp từ gia đình cho sinh viên (triệu đồng/tháng)
T là phương tiện đi lại của sinh viên
Y là chi tiêu của sinh viên (triệu đồng/tháng)
RKRK#$%&'()*+,-(,,p.q2%n.(,:m>6B()
2.2.1. Chọn mức ý nghĩa
Mức ý nghĩa (còn được gọi là alpha) là ngưỡng mà bạn chọn để quyết
định ý nghĩa. Nếu giá trị p nhỏ hơn hay bằng mức ý nghĩa, số liệu được coi là có
ý nghĩa thống kê.
Theo quy tắc chung, mức ý nghĩa (hay alpha) thường được chọn ở mức
0,05 - nghĩa là khả năng kết quả quan sát sự khác biệt được nhìn thấy trên số liệu
là ngẫu nhiên chỉ là 5%. Mức tin cậy càng cao (và do đó, giá trị p càng thấp), kết
quả càng có ý nghĩa.
Nếu đòi hỏi số liệu một độ tin cậy cao hơn, hãy hạ giá trị p xuống 0,01.
Giá trị p thấp thường được dùng trong sản xuất để phát hiện lỗi của sản phẩm.
Độ tin cậy cao là rất quan trọng để có thể chấp nhận rằng mọi phần sẽ hoạt động
đúng như chức năng thiết kế của chúng.
Với hầu hết thực nghiệm dựa trên giả thuyết, mức ý nghĩa 0,05 là chấp
nhận được. Vậy nên nhóm 4 chọn mức ý nghĩa 0,05 để kiểm định các giả thuyết
thống kê.
2.2.2. Xác định biến phụ thuộc và biến độc lập
Mô hình gồm 4 biến:
Biến phụ thuộc Y: Chi tiêu của sinh viên (triệu đồng/tháng)
5
Biến độc lập:
o X: Thu nhập từ việc đi làm thêm của sinh viên (triệu
đồng/tháng)
o Z: Khoản trợ cấp từ gia đình cho sinh viên (triệu đồng/tháng)
o T: Là biến giả biểu thị phương tiện đi lại của sinh viên
Trong đó: T =
{
1 nếu sinh viênđi xemáy
0 nếu sinh viên khôngđi xe máy
2.2.3. Thiết lập mô hình
Hàm hồi quy mẫu:
^
Y
i
=
^
β
1
+
^
β
2
X
i
+
^
β
3
Z
i
+
^
β
4
T
i
Nhập dữ liệu từ Excel vào Eviews:
6
Bảng 2.2: Số liệu nhập vào Eviews
RK`K,$(:r0,nm:q25
2.3.1. Hàm hồi quy mẫu và ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Bảng 2.3: Kết quả phân tích hồi quy Eviews
7
.m:,?*,p.q2%*j2
^
Y
i
= -0,066553 + 0,548811
X
i
+ 0,880436
–
0,540415
T
i
s(),t9,FHi,p.q2% 
^
β
2
: Với cùng số tiền trợ cấp từ gia đình và cùng phương tiện đi lại, khi thu
nhập đi làm thêm tăng 1 triệu đồng/tháng thì chi tiêu tăng trung bình 0,54881
triệu đồng/tháng.
^
β
3
: Với cùng thu nhập đi làm thêm và cùng phương tiện đi lại, khi tiền trợ
cấp của gia đình tăng thêm 1 triệu đồng/tháng thì chi tiêu tăng trung bình
0,880436 triệu đồng/tháng.
^
β
4
: Với cùng số tiền trợ cấp từ gia đình và thu nhập đi làm thêm, thì chi
tiêu khi không đi xe máy tăng 0,540415 triệu đồng/tháng so với chi tiêu khi đi
xe máy.
2.3.2. Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy với độ tin
cậy 95%
Bảng 2.4: Ước lượng khoảng tin cậy
Ta có:
^
β
j
~
N (β
j
, var (
^
β
j
))
nên:
Xây dựng thống kê T =
(
^
β
j
− 0)
se(
^
β
j
)
T
(n−k)
Khoảng tin cậy của hệ số hồi quy
β
j
là:
8
(
^
β
j
−t
α /2
n−k
.
se
(
^
β
j
)
;
^
β
j
+t
α/2
n−k
.
se
(
^
β
j
)
¿
Với độ tin cậy 95%,
^
β
2
có khoảng tin cậy là (0.285302, 0.812321)
Với độ tin cậy 95%,
^
β
3
có khoảng tin cậy là (0.715124, 1.045747)
Với độ tin cậy 95%,
^
β
4
có khoảng tin cậy là (-0.573683, 0.492853)
2.3.3. Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy
Bảng 2.3: Kết quả phân tích hồi quy Eviews
Với α = 5%, kiểm định cặp giả thuyết:
{
H
0
: β
2
=0
H
1
: β
2
≠ 0
Ta có: P_value = 0.0002 < α = 0.05 à Bác bỏ
H
0
, chấp nhận
H
1
.
m:>2;( Với mức ý nghĩa 5%, thu nhập đi làm thêm có ảnh hưởng đến
chi tiêu hàng tháng.
Với α = 5%, kiểm định cặp giả thuyết:
9
{
H
0
: β
3
=0
H
1
: β
3
≠ 0
Ta có: P_value = 0.0000 < α = 0.05 à Bác bỏ
H
0
, chấp nhận
H
1
.
m:>2;( Với mức ý nghĩa 5%, trợ cấp từ gia đình có ảnh hưởng đến chi
tiêu hàng tháng.
Với α = 5%, kiểm định cặp giả thuyết:
{
H
0
: β
4
=0
H
1
: β
4
≠ 0
Ta có: P_value = 0.2922 > α = 0.05 à Chưa đủ cơ sở bác bỏ
H
0
, bác bỏ
H
1
.
m:>2;( Với mức ý nghĩa 5%, phương tiện đi lại không ảnh hưởng đến
chi tiêu hàng tháng.
2.3.4. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.3: Kết quả phân tích hồi quy Eviews
Với α = 0.05, kiểm định cặp giả thuyết:
10
{
H
0
: β
2
=β
3
= β
4
=0
H
1
:∃ β
j
≠ 0
Dựa vào kết quả từ bảng Eviews ta có: P_value (F) = 0.000000 < α= 0.05
à Bác bỏ
H
0
, chấp nhận
H
1
.
m:>2;( Với mức ý nghĩa 5%, mô hình trên là phù hợp.
2.3.5. Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
2.3.5.1. Phương sai của sai số thay đổi
J0,S .u*=X(,>vwHvA
Bảng 2.5: Kiểm định Glejser
Với mức ý nghĩa 5% kiểm định cặp giả thuyết:
{
H
0
: Không có phương sai sai số thay đổi
H
1
:Có phương sai s ai số thay đổi
Ta có P_value = 0.7389 > α = 0.05†à Chưa đủ cơ sở bác bỏ H
0†
†
m:>2;( Với mức ý nghĩa 5%, mô hình chưa phát hiện hiện tượng
phương sai số thay đổi.
J0,R .u*=X(,x,.:v
Bảng 2.6: Kiểm định White
11
Với mức ý nghĩa 5% kiểm định cặp giả thuyết:
{
H
0
: Không có phương sai sai số thay đổi
H
1
:Có phương sai s ai số thay đổi
Ta có P_value = 0.8135 > α = 0.05†à Chưa đủ cơ sở bác bỏ H
0
†
m:>2;( Với mức ý nghĩa 5%, mô hình chưa phát hiện hiện tượng
phương sai sai số thay đổi.
Như vậy, qua kiểm tra khuyết tật phương sai sai số thay đổi với các
phương pháp khác nhau, chưa phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay
đổi của mô hình.
Ngoài ra, có thể kiểm tra khuyết tật phương sai sai số thay đổi bằng
phương pháp sử dụng mô hình hồi quy phụ, đồ thị phần dư
e
i
hay kiểm định
Park.
2.3.5.2. Tự tương quan
J0,S .u*=X(,&y2Al.(\x9:Ho(z
Bảng 2.7: Kiểm định d
12
Từ kết quả Eviews ta có: d = 2.572689
Với mức ý nghĩa 5%, n = 30, k’ = 3 ta có:
d
l
= 1.214 à 4-
d
l
= 2,786
d
u
= 1.650 à 4-
d
u
= 2.35
,;(:,C% DÎ(4): Không xác định tự tương quan trong mô hình hồi quy.
J0,R .u*=X(,
Bậc 1:
Bảng 2.8: Kiểm định BG (1)
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định cặp giả thuyết:
{
H
0
: Không tồntại tương quan bậc 1
H
1
:Tồntại tương quan bậc 1
Từ kết quả Eviews, ta có P_value = 0,0558 > α = 0,05
à Chưa đủ cơ sở bác bỏ
H
0
m:2;( Với mức ý nghĩa 5%, mô hình không tồn tại tự tương quan bậc
1.
Bậc 2:
13
Bảng 2.9: Kiểm định BG (2)
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định cặp giả thuyết:
{
H
0
: Không tồntại tương quan bậc 2
H
1
:Tồntại tương quan bậc 2
Từ kết quả Eviews, ta có P_value = 0,1560 > α = 0,05
à Chưa đủ cơ sở bác bỏ
H
0
m:2;( Với mức ý nghĩa 5%, mô hình không tồn tại tư tương quan bậc
2.
Bậc 3:
Bảng 2.10: Kiểm đinh BG (3)
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định cặp giả thuyết:
{
H
0
: Không tồntại tương quan bậc 3
H
1
:Tồntại tương quan bậc 3
Từ kết quả Eviews, ta có P_value = 0,1971 > α = 0,05
à Chưa đủ cơ sở bác bỏ
H
0
m:2;(  Với mức ý nghĩa 5%, mô hình không tồn tại tự tương quan
bậc 3.
Bậc 4:
14
Bảng 2.12: Kiểm định BG (4)
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định cặp giả thuyết:
{
H
0
: Không tồntại tương quan bậc 4
H
1
:Tồntại tương quan bậc 4
Từ kết quả Eviews, ta có P_value = 0.1547 > α = 0,05
à Chưa đủ cơ sở bác bỏ
H
0
m:2;(  Với mức ý nghĩa 5%, mô hình không tồn tại tương tự quan
bậc 4.
Bậc 5:
Bảng 2.13: Kiểm định BG (5)
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định cặp giả thuyết:
{
H
0
: Không tồntại tương quan bậc 5
H
1
:Tồntại tương quan bậc 5
Từ kết quả Eviews, ta có P_value = 0.2247 > α = 0,05
à Chưa đủ cơ sở bác bỏ
H
0
m:2;(  Với mức ý nghĩa 5%, mô hình không tồn tại tương tự quan
bậc 5.
15
Như vậy, qua kiểm tra khuyết tật tự tương quan với các phương pháp
khác nhau, mô hình không tồn tại tự tương quan.
Ngoài ra, có thể kiểm tra khuyết tật tự tương quan bằng phương pháp đồ
thị
e
i
, …
2.3.5.3. Đa cộng tuyến
J0,S Phương pháp
R
2
cao, tỷ số t thấp
Bảng 2.14: Phương pháp
R
2
cao, tỷ số t thấp
Với mức ý nghĩa 5%, dựa vào kết quả từ bảng Eviews ta có:
R
2
= 0.848397 > 0.8
P_value của
^
β
2
=0.0002<α=0.05
P_value của
^
β
3
=0.0000<α =0.05
P_value của
^
β
4
=0.2922>α=0.05
16

Tài liệu khác của Trường Đại học Thương Mại

Tài liệu liên quan: