Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và mạng Internet đã thúc đẩy thương mại điện tử trở thành một phương thức mua sắm phổ biến trong xã hội hiện đại. Tại Việt Nam, các sàn giao dịch trực tuyến ngày càng mở rộng, cung cấp đa dạng sản phẩm và dịch vụ đến tay người tiêu dùng. Trong nhóm đối tượng khách hàng tiềm năng, sinh viên là lực lượng tiếp cận công nghệ nhanh chóng, sử dụng thường xuyên các thiết bị thông minh và máy tính xách tay phục vụ nhu cầu học tập, giải trí cũng như mua sắm nhằm tiết kiệm thời gian. Nhận thức được tầm quan trọng của việc lượng hóa hành vi tiêu dùng này, nhóm tác giả tại Trường Đại học Kinh tế TP.HCM (UEH) đã thực hiện đề tài nghiên cứu kinh tế lượng: “Nhân tố ảnh hưởng đến chi tiêu cho việc mua sắm online của sinh viên” (năm 2021) dưới sự hướng dẫn của giảng viên Lê Thị Hồng Hoa.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu được văn bản xác định cụ thể như sau:

  1. Tìm hiểu thói quen chi tiêu mua sắm trực tuyến của sinh viên trong bối cảnh hiện nay.
  2. Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn và chi tiêu của sinh viên đối với sản phẩm trên Internet.
  3. Đánh giá mức độ tác động và tầm quan trọng của từng nhân tố đối với giá trị chi tiêu hàng tháng cho việc mua hàng qua mạng.
  4. Vận dụng phương pháp kinh tế lượng để xây dựng mô hình, lựa chọn dạng hàm tối ưu và thực hiện các kiểm định thống kê chuyên sâu:
    • Mục tiêu 1: Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp thông qua các tiêu chuẩn thống kê.
    • Mục tiêu 2: Tiến hành hồi quy mô hình tổng thể và mô hình mẫu.
    • Mục tiêu 3: Nêu ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy ước lượng được.
    • Mục tiêu 4: Kiểm định giả thuyết thống kê bằng giá trị $t$-test và $p$-value.
    • Mục tiêu 5: Xác định khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy và giá trị dự báo.
    • Mục tiêu 6: Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến và đề xuất hướng cải thiện mô hình.
    • Mục tiêu 7: Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (nếu có sẽ xử lý bằng phương pháp bình phương bé nhất có trọng số - WLS).
    • Mục tiêu 8: Kiểm định dạng hàm và kiểm tra hiện tượng thiếu biến quan trọng bằng kiểm định Ramsey RESET.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là sinh viên tại các trường Đại học trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Phạm vi dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tuyến trong năm 2021 với quy mô phát ra 150 bảng câu hỏi và thu về 139 quan sát hợp lệ sau khi làm sạch các mẫu khảo sát nhiễu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài vận dụng lý thuyết kinh tế lượng thực nghiệm theo định hướng giáo trình "Nhập môn kinh tế lượng cách tiếp cận hiện đại 1". Khái niệm kinh tế lượng được trích dẫn theo lịch sử hình thành từ năm 1910 bởi Pawel Ciompa, là môn khoa học giao thoa giữa kinh tế học, toán kinh tế và thống kê học nhằm kiểm nghiệm lý thuyết, đo lường các mối quan hệ kinh tế và phục vụ dự báo.

Khái niệm mua sắm trực tuyến được định nghĩa là hình thức thương mại điện tử cho phép người tiêu dùng trực tiếp tìm kiếm, so sánh giá cả và đặt mua hàng hóa, dịch vụ trong thời gian thực từ các cửa hàng trực tuyến (eShop, cửa hàng ảo) thông qua trình duyệt web trên điện thoại thông minh hoặc laptop mà không cần qua trung gian vật lý.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa định tính và định lượng:

  • Phương pháp định lượng: Sử dụng khảo sát bảng hỏi trực tuyến với các câu hỏi đo lường bằng thang đo Likert 3 điểm (1: Không đồng ý, 2: Không ý kiến / Trung lập, 3: Đồng ý), kết hợp các biến định danh và thứ bậc.
  • Phương pháp kinh tế lượng: Ứng dụng mô hình hồi quy OLS (Bình phương bé nhất thông thường), ước lượng các dạng hàm tuyến tính, hàm log-log, hàm bán logarit, hàm bậc hai và mô hình hồi quy có biến tương tác giữa biến giả và biến định lượng.
  • Công cụ hỗ trợ xử lý dữ liệu: RStudio, Microsoft Excel, Microsoft Word và hệ thống kiểm tra trùng lặp Turnitin.

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm 139 mẫu quan sát từ sinh viên TP.HCM với các biến số được định nghĩa trong mô hình kinh tế lượng:

Tên biến Ký hiệu Loại biến Đơn vị đo / Thang đo Kỳ vọng dấu
Chi tiêu mua sắm online spend Biến phụ thuộc Nghìn đồng/tháng (hoặc dạng log) —
Thu nhập hàng tháng income Biến độc lập Nghìn đồng/tháng (trợ cấp + làm thêm) Dương (+)
Số lần mua sắm online times Biến độc lập Lần/tháng Dương (+)
Quyết định khi có khuyến mãi discount Biến độc lập Thang đo Likert 3 điểm Dương (+)
Giới tính sinh viên male Biến giả độc lập 1: Nam, 0: Nữ Âm (-)
Tác động của phí vận chuyển ship Biến độc lập Thang đo Likert 3 điểm Dương (+)

Mô hình hồi quy tổng thể (PRF) được thiết lập: $$\text{spend} = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{income} + \beta_2 \cdot \text{times} + \beta_3 \cdot \text{discount} + \beta_4 \cdot \text{male} + \beta_5 \cdot \text{ship} + u$$

Mô hình hồi quy mẫu (SRF) được lựa chọn dưới dạng logarit bán phần hoặc toàn phần: $$\log(\text{spend}) = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 \cdot \log(\text{income}) + \hat{\beta}_2 \cdot \text{times} + \hat{\beta}_3 \cdot \text{discount} + \hat{\beta}_4 \cdot \text{male} + \hat{\beta}_5 \cdot \text{ship} + e$$

Nội dung chính theo từng chương

Phần mở đầu, Trích yếu và Nhập đề

Phần này trình bày lý do tiếp cận môn học Kinh tế lượng, giới thiệu cơ sở khoa học của kinh tế lượng lý thuyết và thực nghiệm, vai trò của việc kiểm định mô hình đối với hành vi kinh tế thực tế. Nhóm nghiên cứu phân công nhiệm vụ cụ thể cho 4 thành viên (Dương Châu Thiên Tú - Nhóm trưởng hoàn thành 100%, Lục Thị Bích Ngọc 100%, Lê Quang Đức 100%, Nguyễn Trần Thuận Phát 70%), đồng thời đề ra 8 mục tiêu kiểm định kinh tế lượng cần hoàn thành.

Chương I: Giới thiệu đề tài

Chương I tập trung làm rõ mục tiêu nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn của đề tài đối với nhận thức của sinh viên trong kỷ nguyên số. Tác giả nêu rõ quy trình thu thập thông tin qua biểu mẫu online với 139 quan sát, bao gồm các câu hỏi về thông tin cá nhân (họ tên, email, năm học, giới tính, khu vực sinh sống) và các thông số tài chính (tổng thu nhập hàng tháng, số lần mua sắm hàng tháng, mức độ quan tâm đến khuyến mãi, tác động của phí ship và chi tiêu bình quân dành cho mua sắm trực tuyến).

Chương II: Vấn đề nghiên cứu

Chương II phân tích tổng quan bối cảnh phát triển thương mại điện tử, các yếu tố tạo nên sự gắn kết giữa sinh viên và phương thức mua sắm online. Nhóm tác giả xây dựng các giả thuyết nghiên cứu và dự đoán dấu kỳ vọng của các nhân tố:

  • Thu nhập hàng tháng dự báo tác động dương (+) đến chi tiêu mua sắm online.
  • Thời gian/số lần mua sắm dự báo tác động dương (+).
  • Khuyến mãi dự báo tác động dương (+).
  • Giới tính Nam dự báo tác động âm (-) so với Nữ (kỳ vọng nữ chi tiêu nhiều hơn).
  • Phí vận chuyển dự báo có tác động dương (+) hoặc cùng chiều đến mức độ quan tâm chi tiêu.

Chương III: Phương pháp nghiên cứu

Chương này mô tả chi tiết phương pháp thiết kế nghiên cứu kết hợp giữa phân tích định tính và mô hình hóa định lượng. Trình bày thang đo Likert 3 điểm áp dụng cho các biến tâm lý/hành vi, định nghĩa biến giả giới tính, mô tả quy trình làm sạch 150 mẫu phát ra để chọn 139 mẫu chuẩn và thiết lập phương trình hồi quy tổng thể PRF cùng phương trình hồi quy mẫu SRF.

Chương IV: Phân tích mô hình hồi quy và kiểm định kinh tế lượng

Chương IV là trọng tâm định lượng của đề tài, bao gồm các bước tính toán và kiểm định thực nghiệm trên phần mềm RStudio:

1. So sánh và lựa chọn mô hình hồi quy đơn biến

Nhóm tác giả tiến hành chạy thử nghiệm 6 dạng mô hình đơn biến giữa spend và income để đánh giá dạng hàm tối ưu:

  • Mô hình (1): $\text{spend} = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{income} + u$
  • Mô hình (2): $\text{spend} = \beta_0 + \beta_1 \cdot \log(\text{income}) + u$
  • Mô hình (3): $\text{spend} = \beta_1 \cdot \text{income} + u$ (không có hệ số chặn)
  • Mô hình (4): $\text{spend} = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{income} + \beta_2 \cdot \text{income}^2 + u$
  • Mô hình (5): $\log(\text{spend}) = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{income} + u$
  • Mô hình (6): $\log(\text{spend}) = \beta_0 + \beta_1 \cdot \log(\text{income}) + u$

Bảng so sánh các tiêu chuẩn thông tin thống kê giữa các mô hình:

Mô hình hồi quy Tiêu chuẩn AIC Tiêu chuẩn BIC Tiêu chuẩn Mallows' $C_p$ Hệ số $R^2$ hiệu chỉnh
(1) Tuyến tính đơn 404.1262 — 85.09832 —
(2) Tuyến tính - Log — 409.0429 78.03745 —
(3) Gốc tọa độ (No Intercept) — — 98.35907 0.5259
(4) Đa thức bậc hai 397.8758 — 73.45343 —
(5) Log - Tuyến tính 346.7643 — 30.05035 Lớn nhất
(6) Log - Log — 368.8184 24.50626 —

Kết quả so sánh chỉ ra các dạng mô hình lấy logarit biến phụ thuộc $\log(\text{spend})$ cho tiêu chuẩn thông tin AIC, BIC và $C_p$ giảm đáng kể so với mô hình giữ biến spend nguyên bản.

2. Ước lượng mô hình hồi quy bội (Multiple Regression)

Mô hình hồi quy đa biến hq2 được ước lượng với biến phụ thuộc $\log(\text{spend})$:

  • Sai số chuẩn phần dư (Residual standard error): $0.8184$ với 133 bậc tự do.
  • Hệ số xác định $R^2$: $0.278$ ($27.8%$).
  • Giá trị kiểm định $F$-statistic toàn mô hình có $p$-value $= 4.683 \times 10^{-6}$, cho thấy mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.

3. Kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy ($t$-test và $p$-value)

  • Kiểm định biến thu nhập $\log(\text{income})$: Giá trị thống kê $t = 2.3442 > 1.98$ với mức ý nghĩa 5%, tương ứng $p$-value $= 0.0205 < 0.05$. Bác bỏ giả thuyết $H_0$, kết luận thu nhập có ảnh hưởng dương có ý nghĩa thống kê đến chi tiêu mua sắm online.
  • Kiểm định biến số lần mua times: Giá trị thống kê $t = -117.1313$, tương ứng $p$-value $= 4.6265 \times 10^{-136} < 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$.

4. Kiểm định giả thuyết đồng thời Wald

Kiểm định ràng buộc đồng thời $H_0: \beta_1 = 0, \beta_2 = 3, \beta_3 = -4$ cho kết quả kiểm định tuyến tính trong RStudio: giá trị $F$-statistic đối chứng $F = 7.278$, giá trị ngưỡng so sánh $F_{0.05; 136} = 2886.5$, từ đó chấp nhận giả thuyết $H_0$ ở mức ý nghĩa 5%.

5. Kiểm định đa cộng tuyến (VIF)

Sử dụng gói lệnh car trong RStudio để tính hệ số nhân tử phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF):

  • $\text{VIF}_{\log(\text{income})} = 1.1320$
  • $\text{VIF}_{\text{times}} = 1.0869$
  • $\text{VIF}_{\text{discount}} = 1.1131$
  • $\text{VIF}_{\text{male}} = 1.0571$
  • $\text{VIF}_{\text{ship}} = 1.1409$

Tất cả các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10 (và đều dưới 1.2), kết luận mô hình có mức độ đa cộng tuyến rất thấp, không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

6. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Thực hiện các kiểm định phân phối chuẩn đối với chuỗi phần dư $e_i$:

  • Kiểm định Shapiro-Wilk: $W = 0.0006619$.
  • Kiểm định Anderson-Darling: $A = 0.03252$.
  • Kiểm định Jarque-Bera: Thống kê $\chi^2 = 22.2667$, $p$-value $= 1.462 \times 10^{-5}$. Vì $p$-value $< 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, kết luận chuỗi phần dư của mô hình không tuân theo phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 5%.

7. Mô hình hồi quy biến tương tác

Nhóm tác giả xây dựng mô hình mở rộng hq3 bổ sung hai biến tương tác giữa biến giả giới tính với các biến định lượng: $\text{male} \times \text{ship}$ và $\text{male} \times \text{times}$. Mô hình hq3 đạt hệ số $R^2 = 0.764$, sai số chuẩn phần dư $0.8137$ trên 131 bậc tự do. Kiểm định Wald đối với nhóm biến tương tác cho giá trị $F = 1.5469$, $p$-value $= 0.005$.

8. Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Sử dụng gói lệnh lmtest để kiểm tra giả định đồng phương sai:

  • Kiểm định White LM: Thống kê $\text{BP} = 5.06207$, $p$-value $> 0.05$.
  • Kiểm định Breusch-Pagan: Thống kê $\text{BP} = 7.2064$, $p$-value $> 0.05$. Cả hai kiểm định đều cho kết quả chấp nhận giả thuyết $H_0$, khẳng định mô hình không bị khuyết tật phương sai sai số thay đổi.

9. Kiểm định dạng hàm Ramsey RESET

Thực hiện kiểm định RESET với các lũy thừa của giá trị khớp:

  • Lũy thừa bậc 2 và 3 ($\hat{y}^2, \hat{y}^3$): $\text{RESET} = 9.926$, $p$-value $= 9.687 \times 10^{-5} < 0.05$.
  • Lũy thừa bậc 2, 3 và 4 ($\hat{y}^2, \hat{y}^3, \hat{y}^4$): $\text{RESET} = 6.7496$, $p$-value $= 0.0002881 < 0.05$. Do $p$-value đều nhỏ hơn 0.05, kiểm định bác bỏ giả thuyết $H_0$, chứng minh mô hình đang có hiện tượng sai dạng hàm hoặc còn thiếu biến giải thích quan trọng.

Chương V: Kết luận và kiến nghị

Chương tổng kết các phát hiện thực nghiệm, trình bày khả năng giải thích của các biến trong mô hình đối với chi tiêu mua sắm trực tuyến của sinh viên, đồng thời đưa ra kiến nghị kinh doanh và nêu rõ hạn chế kỹ thuật của bài nghiên cứu.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Đặc điểm mẫu khảo sát (139 quan sát):

    • Phân bố năm học: Sinh viên năm 1 chiếm 7%, sinh viên năm 2 chiếm đa số với 70%, sinh viên năm 3 chiếm 14%, sinh viên năm 4 chiếm 8%, và các đối tượng khác chiếm 1%.
    • Cơ cấu giới tính: Nữ giới chiếm 74.82%, Nam giới chiếm 25.18%.
    • Khu vực sinh sống: Thành phố chiếm 52.1%, Nông thôn chiếm 34.06%, Miền núi chiếm 13.04%.
    • Thái độ với khuyến mãi: 67.4% Đồng ý mua hàng khi có khuyến mãi, 31.88% Không ý kiến, 0.72% Không đồng ý.
    • Tác động của phí vận chuyển: 74.1% Đồng ý giá tiền ship ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, 23% Không ý kiến, 2.9% Không đồng ý.

  2. Mức độ tác động của các nhân tố trong mô hình kinh tế lượng:

    • Hệ số hồi quy của thu nhập $\log(\text{income})$ cho thấy khi các yếu tố khác không đổi, thu nhập của sinh viên tăng 1% thì chi tiêu cho mua sắm online tăng xấp xỉ 0.4091%.
    • Chi tiêu trung bình theo tháng của sinh viên nam được ước lượng có sự khác biệt so với nữ giới.
    • Mô hình hồi quy bội gồm các biến income, times, discount, male, ship giải thích được khoảng 21.48% đến 27.8% sự biến động của chi tiêu mua sắm trực tuyến của sinh viên. Khoảng 78.52% biến động còn lại do các yếu tố chưa được đưa vào mô hình chi phối.
    • Mô hình đáp ứng tốt giả định không có đa cộng tuyến nghiêm trọng (tất cả VIF đều xấp xỉ 1.05 - 1.14) và không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi qua kiểm định Breusch-Pagan và White.

Đề xuất và kiến nghị của tác giả

  • Các đơn vị kinh doanh thương mại điện tử cần quan tâm nhiều hơn đến nhóm khách hàng nam giới, phát triển các dòng sản phẩm dành riêng cho nam để kích thích chi tiêu và tối ưu hóa lợi nhuận.

Đóng góp của đề tài

  • Ứng dụng quy trình kinh tế lượng hoàn chỉnh từ khâu khảo sát thực địa, làm sạch dữ liệu đến kiểm định chẩn đoán mô hình trên phần mềm chuyên dụng RStudio.
  • Cung cấp minh chứng thực nghiệm về tác động đồng thời của thu nhập, tần suất mua sắm, chính sách khuyến mãi, giới tính và phí vận chuyển đối với sinh viên tại khu vực TP.HCM.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản nêu rõ các hạn chế cụ thể của mô hình:

  • Mô hình hồi quy bội hiện tại mới giải thích được từ 21.48% đến 27.8% sự biến thiên của biến chi tiêu (spend), phần lớn biến động (78.52%) thuộc về các yếu tố chưa được mô hình hóa.
  • Kết quả kiểm định Ramsey RESET chỉ ra mô hình có khuyết tật về dạng hàm (dạng hàm chưa thực sự tối ưu hoặc bị thiếu biến quan trọng).
  • Kiểm định phần dư (Jarque-Bera, Shapiro-Wilk) cho thấy chuỗi sai số chưa đạt phân phối chuẩn.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Có thể bổ sung thêm các biến giải thích mới vào mô hình nhằm nâng cao hệ số xác định $R^2$; tuy nhiên tác giả cũng lưu ý rằng việc mở rộng biến số sẽ làm tăng độ phức tạp của mô hình và có thể làm phát sinh thêm các khuyết tật kinh tế lượng trong quá trình kiểm định.

Giá trị tham khảo

Đề tài là tài liệu thực hành hữu ích dành cho:

  • Sinh viên chuyên ngành Kinh tế, Quản trị kinh doanh, Tài chính, Hệ thống thông tin kinh tế đang học tập và thực hành môn học Kinh tế lượng, Thống kê ứng dụng.
  • Người nghiên cứu cần tài liệu tham khảo về quy trình chạy mã nguồn kiểm định kinh tế lượng trên phần mềm RStudio, bao gồm: hồi quy OLS, lựa chọn tiêu chuẩn AIC/BIC/$C_p$, kiểm định tham số $t$-test, kiểm định Wald, kiểm định đa cộng tuyến VIF, kiểm định phân phối chuẩn phần dư, kiểm định Breusch-Pagan/White và kiểm định Ramsey RESET.

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu nghiên cứu của đề tài được thu thập như thế nào và quy mô mẫu là bao nhiêu?

Dữ liệu được nhóm tác giả thu thập thông qua hình thức khảo sát trực tuyến phát cho sinh viên các trường Đại học trên toàn Thành phố Hồ Chí Minh. Ban đầu phát ra 150 mẫu, sau khi rà soát và loại bỏ các phiếu khảo sát nhiễu, kích thước mẫu đưa vào phân tích kinh tế lượng chính thức là 139 quan sát.

2. Các biến số nào được đưa vào mô hình hồi quy bội chính thức?

Mô hình hồi quy bội sử dụng biến phụ thuộc là chi tiêu mua sắm online $\log(\text{spend})$ và 5 biến độc lập gồm: thu nhập hàng tháng $\log(\text{income})$, số lần mua hàng trong tháng (times), thái độ khi có khuyến mãi (discount), biến giả giới tính (male với Nữ = 0, Nam = 1) và mức độ ảnh hưởng của phí vận chuyển (ship).

3. Mô hình có gặp hiện tượng đa cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi không?

  • Mô hình có mức độ đa cộng tuyến rất thấp vì tất cả các hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều nằm trong khoảng từ 1.0571 đến 1.1409 (đều nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng 10).
  • Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, được khẳng định đồng thời qua kiểm định White LM ($\text{BP} = 5.06207, p > 0.05$) và kiểm định Breusch-Pagan ($\text{BP} = 7.2064, p > 0.05$).

4. Kết quả kiểm định dạng hàm Ramsey RESET cho thấy điều gì về mô hình?

Kiểm định Ramsey RESET với các lũy thừa bậc 2, 3 và bậc 2, 3, 4 đều cho giá trị $p$-value rất nhỏ ($9.687 \times 10^{-5}$ và $0.0002881$, đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%). Kết quả này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết $H_0$, cho thấy mô hình đang bị khuyết tật dạng hàm sai hoặc bị thiếu biến giải thích quan trọng.

Kết luận

Báo cáo nghiên cứu đã xây dựng và kiểm định thành công mô hình kinh tế lượng đo lường các nhân tố tác động đến chi tiêu mua sắm trực tuyến của sinh viên tại TP.HCM trên cơ sở 139 quan sát. Kết quả thực nghiệm khẳng định thu nhập, số lần mua sắm, khuyến mãi, phí vận chuyển và giới tính có ảnh hưởng đến chi tiêu, trong đó mô hình không bị vi phạm các giả định về đa cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi. Mặc dù vẫn còn khuyết tật về dạng hàm và phần dư phân phối chuẩn, đề tài đã cung cấp một quy trình xử lý định lượng bài bản và là tài liệu tham khảo thực hành giá trị cho việc phân tích dữ liệu kinh tế lượng bằng RStudio.