Đang tải... (xem toàn văn)
kinh tế lượng
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG TIỂU LUẬN ĐỀ TÀI: Tác động của các yếu tố đến lượng thuốc lá được tiêu thụ. Nhóm 17 – Lớp [309.2]: 1. Nguyễn Thị Hồng Phúc – 1001011282 2. Vương Thị Quỳnh Ngân - 1111330037 3. Hà Thị Lệ Xuân – 1113330016 Hà Nội – 2013 MỤC LỤC MỤC LỤC 1 LỜI MỞ ĐẦU .3 GIỚI THIỆU CHUNG .4 PHÂN TÍCH MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG CIGARS – SMOKE .7 I. Mô hình hồi quy và kiểm định giả thuyết .7 1. Mô hình hồi quy 7 2. Hệ số hồi quy có ý nghĩa hay không? 8 3. Mô hình có ý nghĩa hay không? .9 II. Kiểm định các khuyết tật của mô hình .9 1. Đa cộng tuyến .9 Nhận dạng: .9 Tương quan cặp giữa các biến giải thích 10 Nhân tử phóng đại phương sai .10 2. Phương sai sai số thay đổi 11 Kiểm định bằng phương pháp đồ thị .11 Kiểm định White ( không có tích chéo) .12 Kiểm định White (có tích chéo) 13 Kiểm định BP .14 Kiểm định Park 15 Kiểm định Glejser 16 Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc .17 Khắc phục .18 Giả định 1: phương sai của sai số bình phương với tỉ lệ của biến giải thích 18 Giả thiết 2: phương sai của sai số tỉ lệ với biến giải thích X .20 Giả thiết 3: hạng hàm sai 21 2 Giả thiết 4: phương sai của sai số tỷ lệ với bình phương của giá trị kì vọng của Y .21 Robust standard errors .21 3. Tự tương quan 22 Kiểm định d.Durbin-Watson: .22 Kiểm định Breusch – Godfrey (BG): .23 III. Kết luận .24 IV. Thông tin khác 25 LỜI KẾT .26 TÀI LIỆU THAM KHẢO .26 3 LỜI MỞ ĐẦU Hiện nay, chúng ta đều có những hiểu biết nhất định về tác hại của thuốc lá, hút thuốc lá có tác động rất lớn đến sức khỏe con người, không chỉ gây ảnh hưởng đến bản thân người hút mà còn ảnh hưởng đến những người xung quanh – những người hút thuốc lá thụ động. Lượng thuốc lá tiêu thụ đang là mối quan tâm lớn của nhiều người. Bằng việc phân tích, chạy mô hình với bộ số liệu Cigars_smoke được cho, chúng em muốn có được cái nhìn rõ nét để đưa ra những chính sách phù hợp nhằm cải thiện tình hình hiện tại về lượng thuốc lá được tiêu thụ đang ngày càng tăng cao. Chính vì vậy, chúng em xin chọn đề tài “ tác động của các yếu tố đến lượng thuốc lá được tiêu thụ” Do kiến thức còn hạn hẹp và thời gian thực hiện gấp rút, chúng em khó tránh khỏi những sai sót. Rất mong nhận được sự góp ý, hỗ trợ từ phía thầy giáo và các bạn. Chúng em xin chân thành cảm ơn! 4 GIỚI THIỆU CHUNG Các nhà nghiên cứu xem xét 6 yếu tố trong việc quyết định cigs (cigs smoked per day) - lượng hút thuốc mỗi ngày của con người để tìm ra nguyên nhân chính quyết định và tìm cách giải quyết tình trạng hút thuốc của người dân. Sáu yếu tố đó là: “educ”(years of schooling) - số năm đi học, “cigpric” (state cigarette price) - giá thành của thuốc, “age” (in years) - độ tuổi (“agesq” (age^2) – bình phương độ tuổi), “income” (annual income, $) - thu nhập hàng năm, “restaurn” (=1 if state restaurant smoking restrictions) - quy định hạn chế hút thuốc tại quán ăn. Qua quá trình cân nhắc, xem xét kĩ lưỡng, chúng em lựa chọn Cigs là biến phụ thuộc, chọn 5 biến educ, cigpric, income, age, restaurn là biến giải thích. Có thể thấy 5 biến giải thích chính là 5 nhân tố chính tác động mạnh đến lượng hút thuốc. Nhân tố đầu tiên là educ - số năm đi học. Chúng ta có thể thấy khi số năm đi học càng lớn thì nhận thức của người đó càng cao, họ sẽ hiểu biết hơn về tác hại của thuốc lá đối với sức khỏe con người và khi đó, lượng hút thuốc của họ sẽ ít hơn so với những người có số năm đi học ít - nhận thức kém. Như vậy, mối quan hệ giữa biến educ - số năm đi học và cigs - lượng thuốc được hút mỗi ngày là mối quan hệ ngược chiều. Nhân tố thứ hai cần xem xét đến trong mô hình trên là cigpric - giá thuốc lá. Để xem xét mối quan hệ của giá thuốc lá và lượng thuốc được hút mỗi ngày, chúng ta cần sử dụng lý thuyết cầu được học trong bộ môn Kinh tế vi mô. Luật cầu khẳng định số lượng hàng hóa hay dịch vụ được cầu trong một khoảng thời gian nhất định sẽ tăng khi giá giảm và sẽ giảm khi giá tăng. Cụ thể P↑ → Q↓, P↓ → Q↑. 5 Do đó, mối quan hệ giữa giá của thuốc lá và lượng thuốc lá được tiêu thụ mỗi ngày là mối quan hệ ngược chiều. Nhân tố thứ ba gây ra sự thay đổi cigs - lượng thuốc lá được hút mỗi ngày là age–độ tuổi. Độ tuổi ảnh hưởng rất lớn tới thói quen hút thuốc lá. Thực tế, chúng ta khó có thể kết luận được mối quan hệ giữa tuổi tác và lượng hút thuốc lá , đó có thể là mối quan hệ cùng chiều nếu mẫu được xem xét ở đây là những đối tượng đang trong độ tuổi thanh niên và trung niên, nhưng cũng có thể đó là mối quan hệ ngược chiều nếu mẫu được xem xét là những đối tượng người cao tuổi, người già có xu thế giảm thiểu lượng thuốc lá họ hút mỗi ngày vì lý do sức khỏe. Nhân tố thứ tư cần xem xét về mối quan hệ với biến phụ thuộc trong mô hình trên là income - thu nhập hàng năm. Chúng ta cần xem xét mối quan hệ này dựa trên quy luật Engel đã được học trong Kinh tế vi mô đề cập đến mối quan hệ giữa thu nhập và lượng cầu về một loại hàng hóa, dịch vụ trong thực tiễn. Quy luật Engel khẳng định: Ở mỗi mức thu nhập khác nhau, người tiêu dùng có những nhận định khác nhau về cùng một loại hàng hóa hay dịch vụ. Khi đó, người tiêu dùng sẽ có quyết định về lượng hàng hóa, dịch vụ sẽ mua. Hơn nữa, thuốc lá được đánh giá là hàng hóa thông thường nên khi thu nhập càng tăng, lượng thuốc lá được tiêu thụ càng lớn và ngược lại. Như vậy, mối quan hệ giữa income - thu nhập hàng năm và cigs - lượng thuốc lá tiêu thụ mỗi ngày là mối quan hệ tỷ lệ thuận. Nhân tố cuối cùng có ảnh hưởng đến cigs - lượng thuốc lá được tiêu thụ mỗi ngày là restaurn - quy định hạn chế hút thuốc trong quán ăn. Tại một số địa phương, quốc gia, chính phủ ra quy định hạn chế việc hút thuốc tại những nơi công cộng, một trong số đó là nhà hàng, quán ăn.Với quy định này, chính phủ đã giúp phần nào hạn chế lượng thuốc lá được tiêu thụ mỗi ngày. Như vậy, mối quan hệ giữa restaurn - quy định hạn chế hút thuốc trong quán ăn với cigs - lượng thuốc lá được tiêu thụ mỗi ngày được xem xét là mối quan hệ tỷ lệ nghịch. Quy định hạn chế 6 hút thuốc có sức ảnh càng mạnh trong dân cư thì lượng thuốc lá được tiêu thụ mỗi ngày sẽ càng giảm. PHÂN TÍCH MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG CIGARS-SMOKE • Mô hình hồi quy và kiểm định giả thuyết • Mô hình hồi quy • Mô hình hổi quy tổng thể Y i = β 1 + β 2 X 1i + β 3 X 2i + β 4 X 3i + β 5 X 4i + β 6 X 5i + U i • Mô hình hồi quy mẫu Yi=b 1 + b 2. educ + b 3 .cigpric +b 4 .age +b 5 .income +b 6 .restaurn + e i Chạy mô hình OLS 7 Thay các hệ số ước lượng được từ mô hình OLS vào ta được: = 12,6867 - 0,363464 educ + 0,00915107 cigpric – 0,0432898 age + 0,000130291 income – 3,01551 restaurn Ý nghĩa của các hệ số với mức ý nghĩa α=5%: • β1 =12.6867>0 , chứng tỏ nhu cầu hút thuốc khi các biến khác bằng 0 vẫn dương. • β 2 = -0,363464<0, chứng tỏ khi số năm đi học tăng lên 1 đơn vị thị số thuốc hút/ ngày giảm 0,363464 đơn vị • β 3 = 0,00915107 >0, chứng tỏ khi giá một bao thuốc tăng 1 đơn vị thì số thuốc hút/ ngày tăng 0,00915107 đơn vị • β 4 = -0,0432898 <0, có nghĩa khi tăng thêm 1 tuổi, lượng thuốc hút/ ngày giảm 0,0432898 đơn vị • β 5 = 0,000130291 >0, có nghĩa khi thu nhập tăng thêm 1 đơn vị thì số thuốc hút/ ngày tăng 0,000130291 đơn vị 8 • β 6 = -3,01551 <0, có nghĩa khi các nhà hàng liên bang hạn chế hút thuốc thì lượng thuốc hút/ ngày giảm 3,01551 đơn vị. • Hệ số hồi quy có ý nghĩa hay không? Kiểm định: H 0 : β j = 0 ( hệ số không có ý nghĩa) H 1 : β 2 ≠ 0 ( hệ số có ý nghĩa) • Cách 1 : sử dụng kiểm định T Ta kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5% t 0.05/2 (810-6) = t 0.025 804 = 1.96 Tính toán thu được các giá trị t educ = -2.15, t cigpric = 0.0896, t age = -1.512, t income = 2.332, t restaurn = -2.681. Vậy kết luận theo cơ sở lý thuyết thì các biến educ, income, restaurn có ý nghĩa; biến age, cigpric không có ý nghĩa • Cách 2 : sử dụng giá trị p-value: nếu p-value <α thì bác bỏ H 0 Từ kết quả chạy mô hình ta thu được: p-value(educ) = 0.0316 < α; p- value(cigpric) = 0.9286 >α; p-value(age) = 0.1310 < α;p-value(income) = 0.0199 < α; p-value(restaurn) = 0.0075 < α • Kết luận tương tự cách kiểm định trên. Có thể thấy, biến Cigpric, age ở đây không có ý nghĩa trên cơ sở lý thuyết với mô hình song ta không loại bỏ biến này đi, bởi trên thực tế, giá thành của thuốc và tuổi của người sử dụng có ảnh hưởngrõ ràng đến lượng thuốc hút. • Mô hình có ý nghĩa hay không? Kiểm định: H 0 : R 2 = 0 (mô hình không có ý nghĩa) H 1 : R 2 > 0 (mô hình có ý nghĩa) Tính toán =>=3,118223 =0,05=2,21. 9 Bác bỏ H 0 , mô hình có ý nghĩa. • Kiểm định các khuyết tật của mô hình • Đa cộng tuyến • Nhận dạng: R-squared thấp (R 2 =0,019023) và t-ration cao. Như vậy, khả năng mô hình không bị mắc lỗi đa cộng tuyến • Tương quan cặp giữa các biến giải thích r(cigpric,educ)=0,0312<0,8 r(age,educ)=-0,1798<0,8 r(age,cigpric)=0,0296<0,8 r(income,educ)=0,3353<0,8 r(income,cigpric)=0,0471<0,8 10 . giá của thuốc lá và lượng thuốc lá được tiêu th mỗi ngày là mối quan hệ ngược chiều. Nhân tố th ba gây ra sự thay đổi cigs - lượng thuốc lá được hút. chúng em xin chọn đề tài “ tác động của các yếu tố đến lượng thuốc lá được tiêu th ” Do kiến th c còn hạn hẹp và th i gian th c hiện gấp rút, chúng em
