Bài tập lớn mô hình Kinh tế lượng

0
111
Bài tập lớn mô hình Kinh tế lượng

Bài tập lớn mô hình Kinh tế lượng

Mọi ý kiến đóng góp xin gửi vào hòm thư: hotroontap@gmail.com

Tổng hợp các đề cương đại học hiện có của Đại Học Hàng HảiĐề Cương VIMARU 

Kéo xuống để Tải ngay đề cương bản PDF đầy đủ: Sau “mục lục” và “bản xem trước”

(Nếu là đề cương nhiều công thức nên mọi người nên tải về để xem tránh mất công thức)

Đề cương liên quan: Tiểu Luận Kinh Tế Đầu Tư


Mục Lục

Tải ngay đề cương bản PDF tại đây: Bài tập lớn mô hình Kinh tế lượng

I.                  ĐẶT VẤN ĐỀ

Nông nghiệp là một ngành kinh tế quan trọng trong nền kinh tế quốc dân nhất là đối với một nước nông nghiệp như Việt Nam thì ngành Nông nghiệp lại càng có vị trí quan trọng hơn nữa. Ngành nông nghiệp cung cấp lương thực thực phẩm đảm bảo an ninh lương thực, cung cấp nguyên vật liệu cho các ngành công nghiệp, bảo vệ môi trường… và quan trọng hơn là tạo việc làm cho hơn 70% dân số sống ở khu vực nông thôn và làm nông nghiệp ở nước ta.

Trong ngành nông nghiệp thì trồng trọt nói chung và trồng lúa nói riêng chiếm vị trí rất quan trọng. Để trồng lúa đạt năng suất cao thì một trong các yếu tố quan trọng là có nguồn phân bón tốt, nhất là phân NPK, là loại phân được sử dụng phổ biến hiện nay. Tuy nhiên nhu cầu sử dụng phân NPK của các hộ lại không giống nhau, phụ thuộc vào thu nhập của hộ, giá phân, diện tích trồng lúa.

Vậy tôi chọn nghiên cứu đề tài: nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố thu nhập của hộ nông dân, giá phân NPK, diện tích trồng lúa đến cầu của phân NPK.

II.               PHƯƠNG PHÁP

2.1. Phương pháp thu thập số liệu

– Điều tra bằng phương pháp phỏng vấn

– Thông tin điều tra:

Cầu và giá phân NPK cho lúa, thu nhập hộ nông dân, diện tích trồng lúa của hộ điều tra.

  • Chọn hộ điều tra:

Trong xã có tỷ lệ hộ nghèo, hộ trung bình, hộ khá- giàu như sau: hộ nghèo: 16.2 %, hộ trung bình: 52.1 %, hộ khá – giàu: 31.7 % nên tôi chọn số hộ điều tra là 25 hộ, gồm 4 hộ nghèo, 13 hộ trung bình, 8 hộ khá- giàu.

2.2. Phương pháp phân tích:

Tôi sử dụng mô hình hồi quy để phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố trên đến cầu phân NPK.

Gọi:      Yi là cầu về phân NPK của các hộ điều tra ( kg)

                    X1 là thu nhập của hộ điều tra ( triệu đồng / năm)

                    X2 là giá phân NPK ( nghìn đồng / kg)

                    X3 là diện tích trồng lúa của hộ điều tra ( sào)

Ta có mô hình tổng quát:

                                          Yi = β0 + β1 X1 + β X2 + β3 X3 + Ui

III.           KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1.         Tình hình chung

Sau khi trực tiếp điều tra, nghiên cứu đề tài tôi nhận thấy:

Cầu về phân NPK trung bình là 14.32 kg, thu nhập trung bình của các hộ nghiên cứu là 8.132 triệu đồng/ năm, giá phân NPK trung bình là 3.5 nghìn đồng/ kg.

3.2.         Kết quả và giải thích mô hình   

Bảng 3.1 Các thông tin điều tra được

STT

Yi

X1

X2

X3

1

9.4

4.3

4.7

4.2

2

9.7

5.2

4.5

4.6

3

10.3

5.6

4.6

5.2

4

10.5

4.9

4.4

5.5

5

10.9

6.4

4.3

5.8

6

11.7

6.8

4

6

7

12.1

6.5

4.1

6.2

8

12.4

7

4.2

6.3

9

12.2

7.2

3.9

6.1

10

12.9

7.5

3.6

6.4

11

13.4

7.8

3.8

6.9

12

13.7

7.6

3.7

7

13

13.9

8.1

3.5

7.2

14

14.9

8.3

3.4

7.6

15

14.2

8.6

3.3

7.4

16

15.3

8.9

3.1

7.9

17

15.8

9.3

3.2

8.2

18

16.3

9.7

2.9

8.6

19

17.5

9.5

3

9.1

20

16.9

9.8

2.8

8.9

21

18.7

10.2

2.3

9.5

22

18.1

10.5

2.6

9.1

23

18.6

10.8

2.5

9.4

24

18.9

11.2

2.7

9.8

25

19.7

11.6

2.4

10.2

Sau khi chạy mô hình trên phần mềm excel ta có kết quả sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R

0.9957504

R Square

0.9915188

Adjusted R Square

0.9903072

Standard Error

0.3095768

Observations

25

ANOVA

 

df

SS

MS

F

Significance F

Regression

3

235.2874062

78.4291354

818.35283

6.68667E-22

Residual

21

2.012593808

0.0958378

Total

24

237.3

 

Coefficients

Standard Error

t Stat

P-value

Lower 95%

Upper 95%

Lower 95.0%

Upper 95.0%

Intercept

6.9449215

2.711499803

2.561284161

0.0181912

1.306048988

12.58379401

1.306048988

12.58379401

X1

0.0532633

0.187956968

0.283380083

0.7796603

-0.33761465

0.444141173

-0.33761465

0.444141173

X2

-0.9242324

0.413411223

-2.23562481

0.0363651

-1.783968087

-0.064496687

-1.78396809

-0.06449669

X3

1.3895078

0.229648716

6.050579381

5.272E-06

0.911927138

1.867088432

0.911927138

1.867088432

Sau khi chạy mô hình trên phần mềm excel ta có kết quả sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R

0.9957504

R Square

0.9915188

Adjusted R Square

0.9903072

Standard Error

0.3095768

Observations

25

ANOVA

 

df

SS

MS

F

Significance F

Regression

3

235.2874062

78.4291354

818.35283

6.68667E-22

Residual

21

2.012593808

0.0958378

Total

24

237.3

Nhìn vào kết quả chạy mô hình trên excel ta có mô hình:

Yi = 6.945 + 0.053 X1 – 0.924 X2 + 1.389 X3

* Thống kê hồi quy

– Hệ số tương quan của mô hình: R2 = 0.9915188 dần tiến tới + 1 ta có thể nói mô hình có độ chặt chẽ cao.

– Sai số chuẩn của mô hình: Se = 0.3095768 là nhỏ, chứng tỏ sự tác động của các yếu tố khác ngoài các biến của mô hình tới cầu phân NPK là nhỏ.

* Bảng phân tích phương sai

–           Giả thuyết H0 : mô hình không có ý nghĩa thống kê tại α = 5 %

             Giả thuyết H1 : mô hình có ý nghĩa thống kê tại α = 5 %

Ta có Fqs = 818.35283

F= 3.072

Ta có Fqs > Fc chấp nhận giả thuyết H1, bác bỏ giả thuyết H0

Vậy, mô hình có ý nghĩa thống kê tại α = 5 %.

* Kiểm định các hệ số của mô hình

– Kiểm định β0

            Giả thuyết H0 : hệ số β0  không có ý nghĩa tại α = 5 %.

            Giả thuyết H1 : hệ số β0 có ý nghĩa tại α = 5 %.

Tkd = 2.561

0.025, 21 = 2.08

Ta có Tkd > Tc chấp nhận giả thuyết H1, bác bỏ giả thuyết H0

Vậy, β0 có ý nghĩa thống kê tại α = 5 %.

– Kiểm định β1

            Giả thuyết H0 : hệ số β1  không có ý nghĩa tại α = 5 %.

            Giả thuyết H1 : hệ số β1 có ý nghĩa tại α = 5 %.

Tkd = 0.283

T0.025, 21 = 2.08

Ta có Tkd < Tc chấp nhận giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1

Vậy, β1 không có ý nghĩa thống kê tại α = 5 %.

– Kiểm định β2

Giả thuyết H0 : hệ số β2  không có ý nghĩa tại α = 5 %.

            Giả thuyết H1 : hệ số β2 có ý nghĩa tại α = 5 %.

Tkd = | – 2.236| = 2.236

T0.025, 21 = 2.08

Ta có Tkd > Tc chấp nhận giả thuyết H1, bác bỏ giả thuyết H0

Vậy, β2 có ý nghĩa thống kê tại α = 5 %.

– Kiểm định β3

            Giả thuyết H0 : hệ số β3  không có ý nghĩa tại α = 5 %.

            Giả thuyết H1 : hệ số β3 có ý nghĩa tại α = 5 %.

Tkd = 6.051

0.025, 21 = 2.08

Ta có Tkd > Tc chấp nhận giả thuyết H1, bác bỏ giả thuyết H0

Vậy, β3 có ý nghĩa thống kê tại α = 5 %.

* Giải thích ý nghĩa các tham số của mô hình

Mô hình hồi quy: Yi = 6.945 + 0.053 X1 – 0.924 X2 + 1.389 X3

Ta có   β0 = 6.945 nghĩa là các yếu tố bên ngoài không được đưa vào mô hình có ảnh hưởng tới mức cầu phân NPK.

β 2 = – 0.924 nghĩa là khi giá phân NPK tăng lên 1 nghìn đồng/ kg thì cầu về phân NPK của hộ giảm đi 0.924 kg.

β 3 = 1.389 nghĩa là khi diện tích trồng lúa của hộ điều tra tăng lên 1 sào thì cầu về phân NPK của hộ tăng lên 1.389 kg.

IV.            KẾT LUẬN

Qua kết quả nghiên cứu đề tài ta thấy diện tích trồng lúa của hộ nông dân là yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất, thu nhập của hộ là yếu tố ảnh hưởng ít nhất đến cầu về phân NPK. Hộ nào có diện tích trồng lúa càng nhiều thì cầu về phân NPK sẽ càng cao, tuy nhiên, hộ có thu nhập cao thì cầu về phân NPK cũng không tăng hơn nhiều so với hộ có thu nhập thấp hơn.

Tuy nhiên, khi sử dụng phân NPK cần chú ý sử dụng hợp lý, tránh sử dụng lãng phí phân bón, vừa làm tăng chi phí sản xuất vừa làm ô nhiễm môi trường.


Tải xuống tài liệu học tập PDF miễn phí

Tải Xuống Tại Đây

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here