Xây dựng mô hình nghiên cứu về mức chi tều của các bạn sinh viên đại học thương mại

Nội dung

Cơ sở lý thuyết

Kinh tế lượng là một lĩnh vực nghiên cứu kết hợp giữa kinh tế học, thống kê học và toán học Môn học này đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các mô hình toán học nhằm mô tả và phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế.

 Mô hình hồi quy tổng thể

Biến phụ thuộc Y được xem là ngẫu nhiên với quy luật xác định, trong khi các biến độc lập Xj là phi ngẫu nhiên với giá trị cố định Do đó, hàm hồi quy tổng quát (PRF) có thể được biểu diễn theo dạng tổng quát.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về hàm hồi quy, trong đó j = 1, m và i = 1, n Nếu hàm hồi quy chỉ có một biến giải thích, nó được gọi là MHHQ đơn Ngược lại, nếu hàm hồi quy có nhiều hơn một biến giải thích, nó sẽ được gọi là hàm hồi quy đa biến.

+ Hàm (1) được gọi là tuyến tính nếu nếu nó tuyến tính đối với tham số, đối với các biến tùy ý.

 Mô hình hồi quy mẫu

Mô hình hồi quy mẫu(hàm hồi quy mẫu – SRF) có thể được biểu diễn như sau:

Y  f X (2) Trong đó: Y i là ước lượng của E Y X ( / ji ) f là ước lượng của f

 Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến mức chi tiêu của SV ĐHTM:

2.1.2 Bảng ma trận tương quan.

Bảng 1: Mô tả các biến

STT Các biến quan sát

Mã hóa biến quan sát

Mô tả, cách đo Gán giá trị

Mức chi tiêu trung bình một tháng của sinh viên ĐHTM đo bằng VNĐ (đơn vị: triệu đồng)

2 Hỗ trợ từ gia đình HT

Số tiền gia đình hỗ trợ hàng tháng đo bằng VNĐ (đơnvị: triệu đồng)

3 Thu nhập làm thêm TNLT

Thu nhập làm thêm của sinh viên ĐHTM đo bằngVNĐ (đơn vị: triệu đồng) -

Giới tính của sinh viên

5 Nơi ở HOME Nơi ở Nếu sống 0

Mức chi tiêu của sinh viên ĐHTM hiện tại của sinh viên khi theo học đại học cùng gia đình, người thân; không phải trả tiền thuê trọ

Sinh viên đang thuê trọ 1

Mối quan hệ về mặt tình cảm của sinh viên Đang có người yêu 1

Bảng 2: Ma trận hệ số tương quan

Probability MCT HT TNLT GT HOME MQH

Nhận xét: Nhìn vào bảng ma trận hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (MCT) và các biến (HT, HOME, TNLT, GT, MQH) ta có thể thấy được:

Hệ số tương quan giữa mức chi tiêu trung bình hàng tháng của sinh viên (MCT) và hỗ trợ từ gia đình (HT) là 0.563814, với P-value = 0.0000, nhỏ hơn 5% Điều này cho thấy có mối tương quan thuận giữa hai biến quan sát này.

 Biến độc lập HT được chọn để đưa vào mô hình hồi quy.

Hệ số tương quan giữa mức chi tiêu trung bình một tháng của sinh viên (MCT) và thu nhập làm thêm (TNLT) là 0.262687, với P-value = 0.0426, nhỏ hơn 5% Điều này cho thấy có mối tương quan thuận giữa hai biến quan sát này, chỉ ra rằng mức chi tiêu của sinh viên có liên quan tích cực đến thu nhập từ công việc làm thêm.

 Biến độc lập TNLT được chọn để đưa vào mô hình hồi quy.

Hệ số tương quan giữa mức chi tiêu trung bình một tháng của sinh viên (MCT) và giới tính của sinh viên (GT) là -0.124948 với P-value là 0.3415, cho thấy không có mối tương quan đáng kể giữa hai biến này.

 Biến độc lập GT bị loại và không được đưa vào mô hình hồi quy.

Hệ số tương quan giữa mức chi tiêu trung bình hàng tháng của sinh viên và nơi ở hiện tại của họ khi theo học đại học là 0.377648, với P-value = 0.0029, nhỏ hơn 5% Điều này cho thấy có mối tương quan thuận giữa hai biến quan sát này.

 Biến HOME được chọn để đưa vào mô hình hồi quy.

Hệ số tương quan giữa mức chi tiêu của sinh viên (MCT) và mối quan hệ tình cảm (MQH) là 0.012041, với P-value là 0.9272, cho thấy không có mối tương quan đáng kể giữa hai biến này.

 Biến độc lập MQH bị loại và không được đưa vào mô hình hồi quy.

Sau khi loại các biến độc lập không phù hợp ta có bảng ma trận trận tương quan sau:

Probability MCT HT TNLT HOME

=> Như vậy, Mô hình nghiên cứu về mức chi tiêu của các bạn sinh viên ĐHTM được xây dựng từ 3 nhân tố: HT, TNLT, HOME.

2.1.3 Các khuyết tật a Đa cộng tuyến

Giả thiết của LS: các biến giải thích không có quan hệ cộng tuyến (mô hình có k ≥ 3).

- Nếu giả thiết bị vi phạm → mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinerity)

 Có 2 loại đa cộng tuyến

 Nguyên nhân và hậu quả

- ĐCT hoàn hảo thường do lập mô hình sai: ít khi xảy ra → không giải được nghiệm

ĐCT không hoàn hảo thường xảy ra do bản chất kinh tế - xã hội của mối quan hệ cũng như quá trình thu thập và xử lý số liệu Mặc dù ĐCT không hoàn hảo vẫn cho phép giải nghiệm và tìm ra các giá trị duy nhất, nhưng kết quả thu được thường không đạt chất lượng tốt, với sai số lớn trong các ước lượng.

+ Các ước lượng LS không còn là ước lượng tốt nhất.

+ Khoảng tin cậy của các hệ số rộng hơn

+ Kiểm định T không đáng tin cậy, có thể cho nhận định sai lầm

Khi đối mặt với dữ liệu có ĐCT nặng, các kiểm định T và F có thể dẫn đến những kết luận mâu thuẫn Điều này có thể khiến cho các hệ số ước lượng thu được không phù hợp với lý thuyết kinh tế.

- ĐCT không hoàn hảo là hiện tượng gặp với hầu hết các mô hình, nếu gây hậu quả nghiêm trọng thì cần phải khắc phục.

+ Hệ số xác định bội R 2 cao, tỷ số t thấp

Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi:

Nếu R cao 2 và tất cả các giá trị của t tn thấp thì có cơ sở để khẳng định là mô hình xảy ra đa cộng tuyến.

+ Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao Đặt x jt = X jt - X j

Hệ số tương quan giữa cặp giữa X vs X j s

1, n jt st t js n n jt st t t x x r vs t n x x

= ồ ồ ồ js 0.8 r ³ thì có cơ sở để khẳng định mô hình có ĐCT.

+ Phương pháp xét hồi quy phụ

Bước 1: Chọn một biến X j để hồi quy theo các biến còn lại

+ Nhân tử phóng đại phương sai (VIF)

- là hệ số xác định bội trong mô hình hồi quy phụ

Nếu VIF >10 thì có xảy ra đa cộng tuyến.

 Cách khắc phục khuyết tật

- Bỏ bớt biến độc lập gây đa cộng tuyến

- Lấy thêm quan sát hoặc thu thập mẫu mới

- Thay đổi dạng mô hình

- Sử dụng thông tin tiên nghiệm biến đổi mô hình b Phương sai sai số thay đổi

- Phương sai các yếu tố ngẫu nhiên là đồng nhất, Var( Ui) = σ ( ∀i ) không đổi → giả thiết của LS

- Nếu giả thiết được thỏa mãn → Phương sai của sai số đồng đều (không đổi - homoscocedasticity)

- Khi giả thiết không thỏa mãn: ∃i ≠ j mà Var( Ui) ≠ Var(Uj) → Phương sai của sai số thay đổi (heterscocedasticity) Kí hiệu Var(Ui) = σ 2

- Bản chất KTXH của mối quan hệ: sự dao động của biến phụ thuộc trong những điều kiện khác nhau không giống nhau.

Quá trình thu thập số liệu có thể gặp phải vấn đề về độ chính xác, dẫn đến số liệu không phản ánh đúng bản chất của hiện tượng Mặc dù các ước lượng có thể không bị chệch, nhưng chúng không đạt hiệu quả tối ưu Hơn nữa, các kiểm định T và F có khả năng sai sót, tạo ra khoảng tin cậy rộng hơn.

Bước 1: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được e i ® e i 2

Bước 2: Vẽ đồ thị của e i 2 theo chiều tăng của X j nào đó

Bước 3: Khi X j tăng mà e i 2 biến động tăng hoặc giảm thì có nghi ngờ về psss thay đổi.

Bước 1: Sắp xếp các giá trị quan sát theo chiều tăng của biến X j nào đó

Bước 2: Bỏ c quan sát ở giữa theo quy tắc

Các quan sát còn lại chia 2 nhóm, mỗi nhóm có (n-c)/2 quan sát

Bước 3: Ước lượng mô hình với (n-c)/2 quan sát đầu và cuối thu được RSS1 và RSS2 với bậc tự do là

Nếu Ho đúng thì F: F ( df df 2 , 1 )

Bước 1: Ước lượng hồi quy để thu được các phần dư ei

Bước 2: Ước lượng hồi quy ln = + ln Xij + vi

Nếu cú nhiều biến giải thớch thỡ ước lượng hồi quy này với từng biến giải thớch hoặc với à

. i ji i i ji i i i ji i ji i i ji i i ji i e X v v

Bước 1: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được các phần dư ei

Bước 2: Ước lượng mô hình :

+ Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc

Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được e i  e Y YF i 2 ;  i  

Bước 2: Ước lượng e i 2    1  2   Y  i 2  V thu được R  2

- Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát GLS.

- Nếu biết, σi 2 chia hai vế mô hình cho σi

- Nếu chưa biết, dựa trên giả thiết về sự thay đổi của mà có cách khắc phục tương ứng. c Tự tương quan

Hiện tượng thường gặp với số liệu theo thời gian nên sử dụng chỉ số t thay cho chỉ số

MH ban đầu : Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + + βkXkt + Ut

Giả thiết của phương pháp LS: các sai số ngẫu nhiên không tương quan với nhau

Cov(ui ,uj ) = 0 (∀ i ≠ j) hoặc Cov( ut, ut-p) = 0 (p≠0)

Nếu giả thiết bị vi phạm mô hình có khuyết tật tự tương quan bậc p (Autocorrelation Order p)

Xét trường hợp p=1 →tự tương quan bậc 1

Ut = ρUt-1 + εt (-1≤ ρ ≤1) ε thỏa mãn các giả thiết của phương pháp LS ρ được gọi là hệ số tự tương quan bậc 1

+ TH1: −1 ≤ ρ < 0 : mô hình có tự tương quan âm

+ TH2: 0 < ρ ≤ 1: mô hình có tự tương quan dương

+ TH3: ρ = 0: mô hình không có tự tương quan

Tổng quát: Tự tương quan bậc p:

Ut = ρ1Ut-1 + ρ2Ut-2 + +ρpUt-p + εt với ρp ≠ 0

- Do bản chất của mối quan hệ

- Tính quán tính trong các chuỗi số liệu

- Quá trình xử lý, nội suy, ngoại suy số liệu

- Mô hình thiếu biến hoặc dạng hàm sai

→ Các ước lượng LS là ước lượng không chệch nhưng không phải ước lượng hiệu quả không phải ước lượng tốt nhất

Bước 1: Hồi quy mô hình gốc thu được e t :

Với n, k’=k-1 xác định được dU, dL và biểu diễn trên trục số.

Bước 3: Xác định khoảng chứa d, và kết luận theo quy tắc kiểm định.

+ d (1) : Có tự tương quan dương

+ d (2) hoặc (4) : Không có kết luận về tự tương quan

+ d (3) : Không có tự tương quan

+ dCó tự tương quan âm

Bước 1: Ước lượng mô hình ban đầu bằng PPBPNN thông thường

Bước 2: Cũng bằng PPBPNN ước lượng mô hình để thu đc hệ số xác định bội R 2 ei= β1 + β2 X2t +…+ βk Xkt + ρ1 et-1+ +ρp et-p+Vt

Nếu Ho đúng thì: χ 2 ~ χ 2(p) => Miền bác bỏ H0:

 Khắc phục tự tương quan

- Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát GLS dựa trên mô hình dạng sai phân

Biến đổi mô hình ban đầu sang mô hình mới với các hệ số tương ứng giống như mô hình cũ nhưng loại bỏ khuyết tật tự tương quan là một bước quan trọng Đồng thời, việc tính toán chuẩn sai số cũng cần được thực hiện để đảm bảo độ chính xác của mô hình.

Tính Pvalue or W a => Kết luận

Bài tập áp dụng

2.2.1 Mô hình hồi quy ban đầu

Bảng 2.2.1a: Mô hình hồi quy gốc

Sử dụng phần mền eviews để ước lượng mô hình ta thu dược mô hình hồi quy: i = 0.273617 + 0.825578HTi + 0.308123TNLTi+ 0.777064HOMEi + Ui

2.2.1.1 Kiểm định hệ số hồi quy mô hình ban đầu

Với mức ý nghĩa α = 5% Kiểm định giả thuyết

Nếu H0 đúng thì T T~ 56 Đặt giả thiết:

Kết quả ước lượng từ bảng 2.2.1a cho thấy P_value ≈ 0.0000, nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho Điều này chứng tỏ rằng số tiền hỗ trợ hàng tháng từ gia đình có ảnh hưởng đáng kể đến chi tiêu trung bình hàng tháng của sinh viên với độ tin cậy 95%.

Theo kết quả ước lượng từ bảng 2.2.1a, với P_value = 0.0001 nhỏ hơn 0.05, giả thuyết H0 bị bác bỏ Điều này cho thấy rằng số tiền thu nhập làm thêm có ảnh hưởng đáng kể đến chi tiêu trung bình hàng tháng của sinh viên với độ tin cậy 95%.

Kết quả ước lượng từ bảng 2.2.1a cho thấy P_value = 0.0152, nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Điều này chứng tỏ rằng nơi ở có ảnh hưởng đáng kể đến chi tiêu trung bình hàng tháng của sinh viên với độ tin cậy 95%.

2.2.1.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Với mức ý nghĩa α = 5% Kiểm định giả thuyết:

Theo kết quả bảng 2.2.1a, ta có P_value ≈ 0.00000 < 0.05.

=> Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Tức là, mô hình hồi quy phù hợp với độ tin cậy là 95%

2.2.2 Kiểm tra khuyết tật của mô hình

2.2.2.1 Phương sai sai số thay đổi a Kiểm định White

Obs*R-squared 4.322679 Prob Chi-Square(8) 0.8269

Scaled explained SS 7.859518 Prob Chi-Square(8) 0.4473

Collinear test regressors dropped from specification

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

S.E of regression 1.075182 Akaike info criterion 3.120338

Sum squared resid 58.95684 Schwarz criterion 3.434490

Log likelihood -84.61014 Hannan-Quinn criter 3.243220

⇒ Chấp nhận Ho, bác bỏ H1

Kết luận: Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. b Kiểm định Glejser

Scaled explained SS 3.706038 Prob Chi-Square(3) 0.2950

S.E of regression 0.495212 Akaike info criterion 1.496678

Sum squared resid 13.73315 Schwarz criterion 1.636301

Log likelihood -40.90034 Hannan-Quinn criter 1.551292

⇒ Chấp nhận Ho, Bác bỏ H1

Kết luận: Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. c Kiểm định G-Q

Các quan sát còn lại chia cho 2 nhóm, mỗi nhóm 25 quan sát.

R-squared 0.660826 Mean dependent var 3.020000 Adjusted R-squared 0.612373 S.D dependent var 1.380519 S.E of regression 0.859508 Akaike info criterion 2.680732 Sum squared resid 15.51382 Schwarz criterion 2.875753 Log likelihood -29.50916 Hannan-Quinn criter 2.734823 F-statistic 13.63837 Durbin-Watson stat 1.493734 Prob(F-statistic) 0.000037

R-squared 0.659780 Mean dependent var 3.217200Adjusted R-squared 0.611177 S.D dependent var 0.889698S.E of regression 0.554777 Akaike info criterion 1.805146Sum squared resid 6.463329 Schwarz criterion 2.000166

Log likelihood -18.56432 Hannan-Quinn criter 1.859236 F-statistic 13.57493 Durbin-Watson stat 1.417934 Prob(F-statistic) 0.000038

Do tra bảng ta không thấy giá trị của mà chỉ có giá trị = 2,39 và = 2,35 nên Với α=5%, ta được

Kết luận : Phương sai sai số không bị thay đổi.

2.2.2.2 Tự tương quan a Kiểm định Durbin Watson

Adjusted R-squared 0.546137 S.D dependent var 1.090394 S.E of regression 0.734591 Akaike info criterion 2.285335 Sum squared resid 30.21896 Schwarz criterion 2.424958 Log likelihood -64.56006 Hannan-Quinn criter 2.339950 F-statistic 24.66510 Durbin-Watson stat 1.113040 Prob(F-statistic) 0.000000

Vì 0 < d < dL => Có tự tương quan thuận chiều b Kiểm đinh BG

Presample missing value lagged residuals set to zero.

R-squared 0.202019 Mean dependent var 3.48E-16Adjusted R-squared 0.143984 S.D dependent var 0.715672S.E of regression 0.662147 Akaike info criterion 2.092998Sum squared resid 24.11414 Schwarz criterion 2.267526Log likelihood -57.78993 Hannan-Quinn criter 2.161265F-statistic 3.480996 Durbin-Watson stat 1.889283Prob(F-statistic) 0.013225

P-value=0,0005 < 5% => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1

=> Mô hình có tự tương quan bậc 1

Presample missing value lagged residuals set to zero.

R-squared 0.212684 Mean dependent var 3.48E-16 Adjusted R-squared 0.139784 S.D dependent var 0.715672 S.E of regression 0.663770 Akaike info criterion 2.112876 Sum squared resid 23.79187 Schwarz criterion 2.322311 Log likelihood -57.38629 Hannan-Quinn criter 2.194798 F-statistic 2.917492 Durbin-Watson stat 1.970455 Prob(F-statistic) 0.021056

P-value=0,0017 < 5%=> Bác bỏ Ho, chấp nhận H1

=> Mô hình có tự tương quan bậc 2.

 Bác bỏ Ho, chấp nhận H1

KL: Vậy mô hình có đa cộng tuyến.

=> Bác bỏ Ho chấp nhận H1

=> Mô hình không có phân phối chuẩn.

2.2.3 Chọn ĐCT để khắc phục và đưa ra mô hình mới

Để khắc phục tình trạng đa cộng tuyến (ĐCT) trong mô hình cũ, cần thực hiện kiểm định và loại bỏ các biến độc lập không cần thiết Việc này giúp cải thiện tính chính xác và độ tin cậy của mô hình phân tích.

+ Bỏ biến HT hồi quy MCT theo HOME và TNLT:

Kiểm định hiện tượng ĐCT của mô hình khi loại bỏ biến HT (phương pháp xét hồi quy phụ)

P_value = 0.037937 < 0.05 => Mô hình có ĐCT

+ Bỏ biến TNLT rồi hồi quy MCT theo HOME và HT :

Kiểm định hiện tượng ĐCT của mô hình khi loại bỏ biến TNLT (phương pháp xét hồi quy phụ)

P_value = 0.653143 > 0.05 => Mô hình không có ĐCT.

+ Bỏ biến HOME rồi hồi quy MCT theo TNLT và HT:

Kiểm định hiện tượng ĐCT của mô hình khi loại bỏ biến HOME( phương pháp xét hồi quy phụ)

P_value = 0.021093< 0.05 => Mô hình có ĐCT.

Vậy có thể loại bỏ biến TNLT ra khỏi mô hình để khắc phục hiện tượng ĐCT

Vậy mô hình mới là:

2.2.4 Kiểm tra mô hình mới

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi:

Nhận thấy từ bảng Eviews, P-value = 0.1947 > α(5%)

 Mô hình mới không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

 Hiện tượng Đa cộng tuyến:

Nhận thấy từ bảng Eviews, P-value=0.653143 > α(5%)

 Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

P_value = 0.213932 > 0.05 => Mô hình có phân phối chuẩn.

Hiện tượng tự tương quan:

Với n = 60 ; K’= 2 dL = 1.514; dU = 1.652 => 4dL = 2.486; 4dU = 2.348

Từ bảng Eviews, ta thấy d = 1.318332 (0;1.514)

 Mô hình có hiện tượng tự tương quan dương.

=> Bác bỏ Ho, chấp nhận H1

KL: Mô hình có tự tương quan bậc 1.

2.2.5 Khắc phục tự tương quan

Chạy mô hình hồi quy mới:

Phương trình sai phân tổng quát:

Ta được mô hình cuối cùng theo các biến mới: MCT1, HT1, HOME1

Mô hình hồi quy có dạng:

2.2.6 Kiểm tra khuyết tật của mô hình cuối cùng a Phương sai sai số thay đổi: Kiểm định white

=> Chấp nhận Ho, bác bỏ H1.

KL: Mô hình không có PSSS thay đổi. b Đa cộng tuyến: hồi quy phụ

=> Chấp nhận Ho, bác bỏ H1

=> Mô hình không có đa cộng tuyến. c Tự tương quan: kiểm định B-G

=> Chấp nhận H0, bác bỏ H1 Tức là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 1. d Tính chuẩn sai số

=> Chấp nhận Ho, bác bỏ H1

=> Mô hình có phân phối chuẩn.

Như vậy, mô hình cuối cùng không còn khuyết tật.

2.2.7 Ý nghĩa hệ số hồi quy mô hình cuối cùng

Mô hình cuối cùng: Ý nghĩa các hệ số hồi quy:

Nếu sinh viên ĐHTM không thay đổi nơi ở, việc tăng thêm 1 triệu đồng hỗ trợ từ gia đình sẽ dẫn đến mức chi tiêu trung bình hàng tháng của họ tăng lên 0.720308 triệu đồng.

- = 1.233768: Nếu số tiền gia đình hỗ trợ hàng tháng không thay đổi, mức chi tiêu trung bình 1 tháng của những người thuê trọ cao hơn người ở nhà1.233768 trđ.

Đề xuất giải pháp về vấn đề chi tiêu của sinh viên Đại học Thương Mại

Thế kỷ XXI đánh dấu sự phát triển vượt bậc của văn minh trí tuệ và khoa học công nghệ, đòi hỏi mỗi cá nhân, đặc biệt là sinh viên ĐHTM, phải nhanh chóng tiếp cận và thích ứng với những xu hướng mới Để hoàn thiện bản thân, việc hình thành thói quen tốt và kỹ năng sống cần thiết là rất quan trọng, trong đó cân đối chi tiêu đóng vai trò then chốt Nhóm nghiên cứu đã đề xuất một số giải pháp nhằm hỗ trợ sinh viên trong quá trình này.

Theo dõi chi tiêu hàng tháng là một bước quan trọng giúp bạn quản lý tài chính hiệu quả Hãy liệt kê các danh mục chi tiêu cần thiết để tối ưu hóa ngân sách, từ đó tránh lãng phí vào những thứ không cần thiết Việc này không chỉ giúp bạn kiểm soát tốt hơn các khoản chi mà còn đảm bảo rằng bạn sử dụng nguồn lực tài chính một cách hợp lý.

Để quản lý ngân sách cá nhân hiệu quả, bạn cần tính toán chi tiêu ngắn hạn và dài hạn một cách hợp lý Hãy theo dõi chi tiêu hàng tháng để đảm bảo bạn đang kiểm soát ngân sách chặt chẽ Từ đó, bạn có thể điều chỉnh và phân bổ lại ngân sách cho các tháng tiếp theo nếu cần thiết.

Định dạng
Số trang	48
Dung lượng	1,33 MB