Bài tập Phân tích định lượng MBA-08 TRƯỜNG Đ ẠI HỌ C MỞ TP.HCM LỚ P CAO HỌC Q UẢN TRỊ KINH DOANH KHÓA TIỂU LUẬN MÔN HỌC: PHÂN TÍCH Đ ỊNH LƯỢNG ĐỀ TÀI TIỂU LUẬN: NHÓM THỰC HIỆN: Đào Hùng Anh Võ Phương H ồng Cúc Lê Trọng Đoan Cao Văn Tuấn TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2009 Bài tập Phân tích định lượng MBA-08 ĐẠI HỌC MỞ TP HỐ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨ A VI ỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh ph úc - - ĐỀ KIỂM TRA MÔN: LỚP: Ghi ch ú: PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG MBA8 Sinh viên làm theo nhóm Yêu cầu: Sử dụn g liệu file World 95 Tieng Viet.sav đính k èm, bạn tự xây dựn g cho m ô hình hồi quy giải thích khác biệt tuổi thọ ph ụ nữ quố c gia giới Bạn tự lựa chọn biến giải thích để đưa vào m ô hình cũn g tự định dạng thức liên hệ biến giải thích biến kết Hãy mô tả chi tiết trình xây dựng mô hình bạn tăng tính thuyết phục m ô hình bằn g côn g cụ chẩn đoán đánh giá m ô hình Giải thích ý ngh ĩa kết mô hình rút Sản phẩm nộp: Bài làm dạn g fi le Word ( có ghi tên thành viên nhóm trang đầu) File output SP SS Cả file đặt tên sau MBA8_KT_nhom X (X số thứ tự nhóm ) Hình thức: File Word định dạn g khổ giấy A4 (canh lề 2cm m ỗi phía), font chữ Time New Roman, cỡ 12 points Cách đoạn ( Spacin g before) points, giãn dòng ( line spa cin g) 1.2 Chúc thành c ông! Bài tập Phân tích định lượng MBA-08 Lời nói đầu: Phân tích định lượng m ôn học nh ằm trang bị kiến thức phương ph áp việc xây dựn g m ô hình, thu thập thông tin thị t rường đời sốn g xã hộ i, phân tích số liệu, đánh giá số liệu nhằm khái quát hóa vấn đề n ghiên cứu mô hình xây dựng Đằn g sau nhữn g kiến thức cần có kiến thức thống kê toánvà c ác kỹ sử dụn g loạ i phần mềm ch uyên n gh iệp cho m ôn SPSS, E VIEW S hay Excel Qua ta thấy m ột lĩnh vực rộn g lớn cần có trau dồi tích lũy kiến thức lâu dài yêu nghề để đạt hiểu biết tường tận thực tốt công việc Trong hệ thống kiến thức rộng lớn kỹ thuật hồi quy ến tính kỹ thuật hay m ô hình quan trọng để tìm tương quan biến nguy ên nhân kết để ta hình dun g tương đối mối liên kết đó, giúp ta ứn g dụng mô hình thực tế đời sốn g xã hộ i hay kinh tế Trong tiểu luận ch úng ta n ghiên cứu t uổi thọ ph ụ nữ kh ác nh giới thông qua biến nguyên nhân GDP, học vấn hay số lượn g sinh sản … sau đánh giá mô hình thông qua số liên k ết, ch ỉ số v ề xác tươn g quan biến n ghiên cứu Nhóm xin chân thành biết ơn cảm t thầy Hoàng Trọng, hết lòng truyền thụ kiến thức chia sẻ kinh nghiệm quý báu trình hướng dẫn lớp MBA-08 môn học phân tích định lượn g Kính ch úc thầy nhiều sức khỏ e để tiếp tục truyền th ụ hiểu biết cho khóa đàn em mai sau Bài tập Phân tích định lượng MBA-08 MỤC LỤC I Lý thuyết hồi quy ến tính Hệ số tương quan đơn Xây dựn g ph ươn g trình hồi quy tuyến tính Đánh giá phù hợp m ô hình Kiểm định giả thuyết độ ph ù hợp m ô hình ý nghĩa c h ệ số hồi quy Hồi quy bội, vấn đề cần quan tâm thực II Ứ ng dụn g Hồi quy tuyến tính vào để xây dựn g m ột m ô hình hồi quy giải thích khác biệt tuổi thọ phụ nữ quốc gia giới Xác định biến n guy ên nhân k ết Xây dựn g m ô hình hồi quy t uyến tính Đánh giá phù hợp kiểm định mô hình Mô hình đa biến, chọn lựa biến nguyên nh ân, xây dựn g đánh giá Kết luận Bài tập Phân tích định lượng MBA-08 I.Lý thuyết tổng quát hồi quy đơn biến H ệ số tương quan.( correlatio n co efficient) - Hệ số tươn g quan r nhằm nói lên liên kết chặt chẽ h biến - Hệ số tương quan cho m ẫu ước lượn g hệ số tương quan r để đo lường mối liên k ết tuyến chặt chẽ biến mẫ u - Hệ số đơn vị - Hệ số có giá trị biến thiên từ -1 đến - Khi có giá trị âm hệ hai biến có tươn g quan nghịch biến - Khi có giá trị dương hệ hai biến có tươn g quan đồn g biến - Khi gía trị khôn g hai biến khôn g có liên k ết Nghịch biến - Đồng biến Khôn g có mối liên hệ Côn g thức tính toán hệ số tươn g quan mẫu: Trong đó: r: hệ số tương quan, X : gía trị hệ số nguyên nhân, Y: giá trị hệ số kết quả, X: hệ số trun g bình biến nguyên nh ân, Y: giá trị trung bình biến k ết quả, n : độ lớn mẫ u - Giá trị r hai biến r ất thấp chưa hẳn hai biến hoàn toàn khôn g có mối liên hệ, lại có dạn g liên quan khác liên hệ phi tuyến - Giá trị r cao có gần bằn g thực tế khôn g có liên quan nào, n gười ta gọi tươn g quan giả, ví dụ n gười ta ngh iên cứu số lượng trẻ sơ sinh phụ thuộc vào dân số c thành phố HCM có tươn g quan cao vào năm 200x thực tế hai biến có tương quan giả, khoản thời gian k inh tế suy giảm n ăm gần tỷ lệ sinh giảm, đặc biệt năm năm Bài tập Phân tích định lượng MBA-08 may mắn nên gia đình quy ết định sinh nhiề u Nh t a thất tương quan thật phải số lượn g trẻ sơ sinh n ăm t ốt - Như h ệ số tương quan ch ỉ coi m ột số nói lên chặt chẽ biến 2.Xây d ựng phương trình hồi quy tuyến tính: Sau nghiên cứu hệ số tươn g quan r, ta thấy hai biến có hệ số tương quan chặt chẽ cách tuyến tính thực tế liên hệ thực chất, để xây dựn g phương trình hồi quy ến tính biến với xem ta nghiên cứu thấu đáo liên quan chúng thực tế, có xét đến hệ số tươn g quan cần thiết cao Sau ta tiến hành xây dựng mô hình Lý thuyết thông thường người ta đặt biến Y biến k ết biết X nguyên nhân, X đặt trục hoành Y đặt trục tung Trong phần nghiên cứu c tiểu luận ta chi khảo sát m ối liên quan tuyến tính theo đường thẳng đố i với m ối liên hệ theo hình khác p ara bol hay hình gấp kh úc không đề cập Phươn g trình hồi quy tuyến tính tổng thể mẫu có dạn g đườn g thẳng sau: Yi = 0 +  1Xi + , Yi = B0 + B1Xi +  Trong Y biến kết dự đoán thứ i, Xi biến nguyên nhân thứ i, B0 hệ số tươn g quan tun g độ góc giá trị Y X bằn g khôn g, B1 hệ số tươn g quan độ dốc đường thẳng biểu diễn m ô hình hồi quy,  gía trị khác biệt hồi quy giá trị thực tế Ý nghĩa hệ số : - B0 nói lên giá trị biến dự đoán kh i gía trị n guyên nh ân bằn g khôn g - B1 độ dốc đường hồi quy nhằm nói lên r ằn g giá trị X thay đổi đơn vị giá trị Y thay đổi X B1 đơn v ị -  nói lên khác biệt giá trị hồ i quy v gía trị thực tế, ví dụ biến kết ảnh h ưởn g nhiều biến n guyên nhân nh ưn g ta lại khảo sát biến n guyên nhân nhất, điều đưa đến có giá trị khác biệt này, giá trị  nhỏ ảnh hưởng biến n guyên nhân càn g lớn càn g có xác kh i áp dụng mô hình hồi quy - Ví dụ ta khảo sát chi ều c ao của đứa trẻ tuổi t heo chế độ dinh dưỡn g ta có gía trị  lớn, có nghỉa rằn g chiề u cao đứa trẻ ph ụ th uộc v dinh dưỡn g v phụ thuộc v biến khác chiều cao cha mẹ, nơi ăn chốn hay cách chăm sóc… hay nói cách khác gía trị  nhằm nói đến sai lệch ta ch ưa khảo sát hết tất biến ảnh hưởn g đến biến phụ thuộc mà ta khảo sát - Sau có mô hình hồi quy tuyến tính ta t ính gía trị biến phụ thuộ c thông qua giá trị biến không ph ụ thuộc với giá trị chênh lệch  mà ta chưa biết, nhưn g giá trị nhỏ Bài tập Phân tích định lượng MBA-08 giá trị sai biệt ta t ính trị trung bình so với giá trị thực tế cần khảo sát Để hiểu ta đến m ục sau: Đánh giá phù hợp m ô hình hồi quy ến tính 3.Đánh giá phù hợp m ô hình: Vấn đề quan trọng tron g c ác m ô hình hồi quy phải ch ứng minh phù hợp m ô hình mà ta đan g khảo sát, hầu nh khôn g có đườn g thẳng hồi quy hoàn t oàn phù hợp với tập liệu khảo sát có gía trị sai lệch trị dự báo từ hồi quy v giá trị thực tế, sai lệch thể qua phần dư  Do người ta phải n ghỉ đến thước đo để mức độ ph ù hợp mô hình Thông thường thước đo cho mô hình tuyến tính dùn g hệ số xác định R2 R2 tính theo công thức: Trong SSR xem giá trị sai lệch gía t rị dự đo án theo hồi quy so với giá trị trung bình tập liệu, nói lên ph ần giá trị m ta ước lượng gần với thực tế có ph ươn g pháp hồi quy so với ta t ính giá trị trun g bình tổng thể tập mẫu Ví dụ ta tính thu nhập theo đầu người thành phố HCM giá trị triệu đồn g/n gười gia đình có người làm ta có t hể hiểu gia đình n ày thu nhập 15 triệu đồn g Nhưng ta biết lươn g bổn g ph ụ thuộc vào nhi ều vấn đề trình độ học thức, năm kinh nghi ệm , loại công ty hay quan h ệ vớ i cấp … v ậy ta dùn g m ô hình hồi quy để tính lươn g m ột người theo trình độ học v ấn ta tính sau: Lương = B0 + B1*t rình độ = + 2.5*trình độ, xét đến người có học vị đại học có gía trị trình độ Lương =1 +2.5*3 =8.5 triệu Như khoản chênh lệch 3.5 triệu giá trị trung bình giá trị tính theo hồi SSR Giá trị SST định nghĩa đơn giản giá trị sai lệch giá trị trun g bình tập khảo sát giá thị thực tế giá trị thực tế Như t công thức ta thấy giá trị R2 nằm khoảng từ đến R2 gần mô hình không ph ù hợp m ô hình hồi quy tác dụng làm sai lệch nhỏ m cũn g giốn g tính trung bình mà Khi R2 gần m ô hình càn g ph ù hợp m ô hình hồi quy, làm gía trị dự đoán ch ính xác với gía trị thực tế Ngoài SST SSR người ta có SSE giá trị chênh lệch giá trị thực tế giá trị hồi quy, giá trị sai số 