Đang tải... (xem toàn văn)
BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: về số lượng mua hàng qua mạng Những năm gần đây, khi Internet ngày càng phát triển, mua hàng qua mạng đã quá quen thuộc với hầu hết tất cả mọi người. Mua hàng qua mạng giúp cho mọi người đỡ tốn thời gian, công sức, đồng thời có thể được hưởng nhiều khuyến mãi nhất. Đặc biệt là với những người bận rộn, thời gian mua hàng trực tiếp là rất hạn hẹp.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN SAU ĐẠI HỌC BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Học viên: NGUYỄN PHƯƠNG ANH Mã số: 210357 Lớp: CH21D Số thứ tự: 04 PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: về số lượng mua hàng qua mạng. Số quan sát:104 Số biến số: 8 Loại số liệu: Số liệu chéo Hà Nội, 01 / 2013 Những năm gần đây, khi Internet ngày càng phát triển, mua hàng qua mạng đã quá quen thuộc với hầu hết tất cả mọi người. Mua hàng qua mạng giúp cho mọi người đỡ tốn thời gian, công sức, đồng thời có thể được hưởng nhiều khuyến mãi nhất. Đặc biệt là với những người bận rộn, thời gian mua hàng trực tiếp là rất hạn hẹp. Cho nên bán hàng qua mạng đã và đang được các doanh nghiệp hết sức lưu tâm và ngày càng đầu tư phát triển. Vậy, yếu tố nào sẽ quyết định lượng mua hàng qua mạng của mọi người? Bài viết dưới sẽ đi phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc mua hàng qua mạng. Mô hình gồm các biến: - Biến phụ thuộc: Time (số lần mua hàng qua mạng) - Biến độc lập: • Inc : thu nhập. • Age: tuổi • Job: bằng 1 nếu đã đi làm, bằng 0 nếu chưa đi làm • Pay: bằng 1 nếu là hình thức trả tiền trước, bằng 0 nếu là hình thức trả tiền sau • Trust: mức độ tin tưởng việc mua hàng qua mạng, giá trị từ 1 đến 10. Giá trị càng lớn thì mức độ tin tưởng càng cao. • Search: số lần tìm kiếm thông tin qua mạng • Cloth: bằng 1 nếu mua quần áo, giày dép, túi xách. Bằng 0 với các mặt hàng còn lại. - Dữ liệu gồm 104 số liệu thông qua khảo sát các bạn sinh viên, công nhân viên chức thành phố Hà Nội năm 2012. I. Thống kê mô tả các biến: INC JOB PAY SEARCH TIME TRUST CLOTH AGE Mean 3.304808 0.259615 0.250000 4.408654 3.798077 7.057692 0.480769 22.66346 Median 2.000000 0.000000 0.000000 3.000000 2.000000 7.000000 0.000000 21.00000 Maximum 30.00000 1.000000 1.000000 21.00000 30.00000 10.00000 1.000000 49.00000 Minimum 1.000000 0.000000 0.000000 0.500000 1.000000 3.000000 0.000000 17.00000 Std. Dev. 4.040989 0.440547 0.435110 3.984049 3.981461 1.392260 0.502050 5.358254 Skewness 3.768303 1.096586 1.154701 2.069053 3.427334 -0.602159 0.076980 2.427687 Kurtosis 21.35077 2.202501 2.333333 8.461275 20.02561 3.022429 1.005926 9.606840 Jarque-Bera 1705.388 23.59937 25.03704 203.4476 1459.717 6.287166 17.33349 291.3082 Probability 0.000000 0.000008 0.000004 0.000000 0.000000 0.043128 0.000172 0.000000 Sum 343.7000 27.00000 26.00000 458.5000 395.0000 734.0000 50.00000 2357.000 Sum Sq. Dev. 1681.948 19.99038 19.50000 1634.882 1632.760 199.6538 25.96154 2957.221 Observations 104 104 104 104 104 104 104 104 Ma trận hiệp phương sai: INC JOB PAY SEARCH TIME TRUST CLOTH AGE INC 16.17257 1.194906 0.172837 5.185055 4.641355 0.421838 -0.430196 16.91412 JOB 1.194906 0.192215 0.012019 0.350638 0.081268 -0.053439 -0.067123 1.837371 PAY 0.172837 0.012019 0.187500 0.210337 0.281250 -0.014423 0.014423 0.141827 SEARCH 5.185055 0.350638 0.210337 15.72002 8.433478 0.918732 -0.052237 3.517335 TIME 4.641355 0.081268 0.281250 8.433478 15.69961 2.453957 0.597078 0.710891 TRUST 0.421838 -0.053439 -0.014423 0.918732 2.453957 1.919749 0.174186 -0.144046 CLOTH -0.430196 -0.067123 0.014423 -0.052237 0.597078 0.174186 0.249630 -0.847818 AGE 16.91412 1.837371 0.141827 3.517335 0.710891 -0.144046 -0.847818 28.43482 Ma trận tương quan: INC JOB PAY SEARCH TIME TRUST CLOTH AGE INC 1.000000 0.677720 0.099253 0.325190 0.291280 0.075707 -0.214106 0.788741 JOB 0.677720 1.000000 0.063311 0.201715 0.046783 -0.087972 -0.306427 0.785919 PAY 0.099253 0.063311 1.000000 0.122515 0.163926 -0.024040 0.066667 0.061423 SEARCH 0.325190 0.201715 0.122515 1.000000 0.536829 0.167240 -0.026370 0.166365 TIME 0.291280 0.046783 0.163926 0.536829 1.000000 0.446993 0.301605 0.033646 TRUST 0.075707 -0.087972 -0.024040 0.167240 0.446993 1.000000 0.251619 -0.019496 CLOTH -0.214106 -0.306427 0.066667 -0.026370 0.301605 0.251619 1.000000 -0.318221 AGE 0.788741 0.785919 0.061423 0.166365 0.033646 -0.019496 -0.318221 1.000000 II. Xây dựng các mô hình 1. Mô hình gốc: Time = C(11) + C(12)*Inc + C(13)*Age + C(14)* Trust + C(15)*Search + C(16)*Cloth + C(17)*Job + C(18)*Job*Inc +C(19)*Pay Dependent Variable: TIME Method: Least Squares Date: 01/05/13 Time: 17:17 Sample: 1 104 Included observations: 104 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3.074116 2.661819 -1.154893 0.2510 INC 1.176916 0.513628 2.291380 0.0242 AGE -0.189565 0.103508 -1.831400 0.0702 TRUST 0.835927 0.211206 3.957867 0.0001 SEARCH 0.392725 0.075579 5.196197 0.0000 CLOTH 1.603882 0.623493 2.572416 0.0116 JOB 1.490703 1.380941 1.079483 0.2831 JOB*INC -0.827479 0.521611 -1.586389 0.1160 PAY 0.753674 0.643235 1.171693 0.2443 R-squared 0.545469 Mean dependent var 3.798077 Adjusted R-squared 0.507192 S.D. dependent var 3.981461 S.E. of regression 2.794997 Akaike info criterion 4.976102 Sum squared resid 742.1407 Schwarz criterion 5.204943 Log likelihood -249.7573 F-statistic 14.25080 Durbin-Watson stat 1.665423 Prob(F-statistic) 0.000000 Với mức ý nghĩa 10%, hệ số chặn, hệ số của biến Job, (Job*Inc), Pay đều không có ý nghĩa thống kê. Hệ số xác định lại khá thấp (~54.5%), cho thấy mô hình có thể đã bỏ bớt 1 số biến có ý nghĩa. 2. Mô hình biến đổi: Có 2 hướng xử lý mô hình 1 như sau: a) Bỏ bớt các biến không có ý nghĩa thống kê: Mô hình 2: Time = C(11) + C(12)*Inc + C(13)*Age + C(14)* Trust + C(15)*Search + C(16)*Cloth Dependent Variable: TIME Method: Least Squares Date: 01/05/13 Time: 17:39 Sample: 1 104 Included observations: 104 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.441323 2.353520 -0.612411 0.5417 INC 0.392209 0.118227 3.317433 0.0013 AGE -0.197785 0.087792 -2.252885 0.0265 TRUST 0.806616 0.209713 3.846287 0.0002 SEARCH 0.410605 0.075048 5.471201 0.0000 CLOTH 1.919107 0.602330 3.186137 0.0019 R-squared 0.526629 Mean dependent var 3.798077 Adjusted R-squared 0.502477 S.D. dependent var 3.981461 S.E. of regression 2.808336 Akaike info criterion 4.959023 Sum squared resid 772.9018 Schwarz criterion 5.111584 Log likelihood -251.8692 F-statistic 21.80511 Durbin-Watson stat 1.754160 Prob(F-statistic) 0.000000 Với mức ý nghĩa 10%, ngoài hệ số chặn, các biến khác đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, hệ số xác định lại thấp hơn so với mô hình ban đầu (~52.66%) b) Thêm biến để tỷ lệ hệ số xác định cao hơn, đồng thời xác định lại ý nghĩa thống kê của các biến trong mô hình mới: Nhìn vào 7 biến độc lập, ta nhận thấy biến Search và biến Cloth còn có mối quan hệ tác động lẫn nhau. Mối quan hệ của 2 biến này có thể được thể hiện thông qua các biến mới sau: - Mô hình 3: thêm biến Cloth*Search: Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.049388 2.498808 -0.419955 0.6755 INC 1.189837 0.473259 2.514135 0.0136 AGE -0.217114 0.095593 -2.271236 0.0254 TRUST 0.742198 0.195859 3.789449 0.0003 SEARCH 0.158753 0.088922 1.785307 0.0774 CLOTH -0.757703 0.800964 -0.945989 0.3466 JOB 1.478316 1.272382 1.161849 0.2482 JOB*INC -0.737870 0.481072 -1.533805 0.1284 PAY 0.715684 0.592735 1.207426 0.2303 CLOTH*SEARCH 0.587271 0.138796 4.231173 0.0001 Với mức ý nghĩa 10%, mô hình có tới 5 biến không có ý nghĩa thống kê (hệ số chặn, Cloth, Job, Job*Inc, Pay) - Mô hình 4: Thêm biên Cloth_Sea = Cloth*(Search^2) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.438283 2.126821 -0.206074 0.8372 INC 1.226682 0.405050 3.028472 0.0032 AGE -0.229821 0.081785 -2.810052 0.0060 TRUST 0.716197 0.167268 4.281741 0.0000 SEARCH 0.074049 0.072655 1.019191 0.3107 CLOTH 0.296364 0.520359 0.569537 0.5704 JOB 1.667944 1.089124 1.531454 0.1290 JOB*INC -0.741852 0.411445 -1.803041 0.0746 PAY 0.901094 0.507558 1.775353 0.0791 CLOTH_SEA 0.050313 0.006561 7.667920 0.0000 Với mức ý nghĩa 10%, mô hình vẫn có tới 4 biến không có ý nghĩa thống kê (hệ số chặn, search, cloth, job) - Mô hình 5: Thêm biên Ecloth = cloth * (exp(search)) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.409795 1.880132 -0.749838 0.4552 INC 1.258169 0.361431 3.481071 0.0008 AGE -0.214238 0.072861 -2.940367 0.0041 TRUST 0.756006 0.148803 5.080564 0.0000 SEARCH 0.151887 0.058474 2.597502 0.0109 CLOTH 1.281419 0.439837 2.913394 0.0045 JOB 1.692802 0.971710 1.742085 0.0848 JOB*INC -0.816571 0.366957 -2.225253 0.0285 PAY 1.242834 0.455208 2.730253 0.0076 ECLOTH 4.50E-08 4.55E-09 9.897066 0.0000 R-squared 0.777413 Mean dependent var 3.798077 Adjusted R-squared 0.756102 S.D. dependent var 3.981461 S.E. of regression 1.966287 Akaike info criterion 4.281383 Sum squared resid 363.4307 Schwarz criterion 4.535651 Log likelihood -212.6319 F-statistic 36.47858 Durbin-Watson stat 1.848938 Prob(F-statistic) 0.000000 Với mức ý nghĩa 10%, ngoài hệ số chặn, thì tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê. Hệ số xác định ~77.7%, cho thấy mô hình này có mức độ giải thích cao nhất trong tất cả các mô hình trên. Mô hình lựa chọn: Time = 1.258 * Inc – 0.214 * Age + 0.756 * Trust + 0.152 * Search + 1.281 * Cloth + 1.693 * Job – 0.817 * (Job*Inc) + 1.243 * Pay + (4.5*10^-8) * Ecloth. 3. Ý nghĩa kinh tế của mô hình: Mô hình đã thể hiện được đúng ý nghĩa kinh tế. - Hệ số các biến thu nhập (Inc), niềm tin vào hàng bán qua mạng (Trust), số lần tìm kiếm thông tin qua mạng (Search) dương là điều rất dễ hiểu. Khi thu nhập, niềm tin vào việc bán hàng qua mạng, số lần tìm kiếm thông tin qua mạng càng cao thì số lần mọi người chấp nhận việc mua hàng qua mạng lại càng tăng. - Hệ số biến Job dương cho thấy: những người đã đi làm có xu hướng mua hàng qua mạng nhiều hơn người chưa đi làm. Do những người đã đi làm, thời gian mua hàng trực tiếp là thường hạn chế, do đó mọi người mua hàng qua mạng sẽ tiết kiệm được nhiều thời gian và công sức hơn. - Hệ số biến (Job*Inc) âm có thể giải thích như sau: với những người đã đi làm và có thu nhập ngày càng cao đến một mức độ nào đó, thì việc mua hàng qua mạng để tiết kiệm thời gian, đồng thời được hưởng khuyến mại là điều không cần thiết nữa. - Hệ số của biến Cloth và Ecloth dương chứng tỏ những người thường hay mua quần áo, giày dép, túi xách qua mạng có số lần mua hàng nhiều hơn những người thường mua những hàng hóa khác ( sách, hàng điện tử, đồ lưu niệm…). Và những người mua Cloth (quần áo, giày dép, túi xách) qua mạng nếu tìm hiểu thông tin về Cloth càng nhiều thì sẽ mua càng nhiều. - Hệ số của biến Pay dương cũng được hiểu như sau: người mua hàng ưa thích hình thức trả tiền trước hơn. Do hành hóa trả tiền trước thường rẻ hơn hàng hóa trả tiền sau. Điều này làm cho những người mua tin tưởng hình thức trả tiền trước có nhiều hàng hóa rẻ hơn và nhiều sự lựa chọn hơn so với những người mua không tin tưởng hình thức trả tiền trước. Với một số trang wed bán hàng qua mạng nổi tiếng, việc trả tiền trước còn giúp cho người mua cảm giác an toàn là sản phẩm mình đặt mua đã thành công. Qua mô hình nhận thấy, việc thanh toán bằng hình thức trả tiền trước cũng là một yếu tố quan trọng quyết định đến việc mua hàng qua mạng mà thường bị các doanh nghiệp bỏ qua không tính đến. Đặc biệt với hệ số biến Pay là 1.243, cao thứ 4 trong tổng số 9 biến độc lập, cho thấy mức ảnh hưởng quan trọng của biến số này lên số lần mua hàng qua mạng. Do đó các doanh nghiệp muốn đẩy mạnh việc bán hàng qua mạng cần chú trọng nhiều vào chỉ tiêu này. Ngoài ra, tính đến hiện tại thì quần áo, giầy dép, túi xách vẫn là các mặt hàng được mọi người ưa chuộng mua qua mạng. Nên các doanh nghiệp kinh doanh 3 mặt hàng trên nên đẩy mạnh việc bán hàng qua mạng để có thể thu được nhiều lợi nhuận nhất. 4. Kiểm định mô hình: a. Kiểm định tự tương quan: Giả thuyết kiểm định: Ho: Mô hình không có tự tương quan bậc nhất H1: Mô hình có tự tương quan bậc nhất Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.417698 Probability 0.519680 Obs*R-squared 0.465014 Probability 0.495290 Theo kết quả kiểm định này, P-vaule của kiểm định F là 0,51968 > α = 0,1: chấp nhận Ho tức là mô hình không có tự tương quan bậc nhất. b. Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Giả thuyết kiểm định: Ho: Mô hình có phương sai sai số không đổi H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.154237 Probability 0.322602 Obs*R-squared 17.09760 Probability 0.313063 Theo kết quả kiểm định này, P-vaule của kiểm định F là 0,3226 > α = 0,1: chấp nhận Ho tức là mô hình có phương sai sai số không đổi. Vậy, mô hình này chấp nhận được. . 1681.948 19.99038 19.50000 1634.882 1632.760 199.6538 25.96154 2957.221 Observations 104 104 104 104 104 104 104 104 Ma trận hiệp phương sai: INC JOB PAY SEARCH TIME TRUST CLOTH AGE INC 16.17257 1.194906. 9.606840 Jarque-Bera 1705.388 23.59937 25.03 704 203.4476 1459.717 6.287166 17.33349 291.3082 Probability 0.000000 0.000008 0.000 004 0.000000 0.000000 0 .043 128 0.000172 0.000000 Sum 343.7000 27.00000. LIỆU Học viên: NGUYỄN PHƯƠNG ANH Mã số: 210357 Lớp: CH21D Số thứ tự: 04 PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: về số lượng mua hàng qua mạng. Số quan sát: 104 Số biến số: 8 Loại số liệu: Số liệu chéo Hà Nội,