text:
Bài tiểu luận "Mô hình hồi quy bội"
Chia sẻ: Trần Thị Hoài Thanh | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:18
232
lượt xem 93
download
lượt xem 93
download
Bài tiểu luận "Mô hình hồi quy bội"
Mô tả tài liệu
Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
Mô hình hồi quy hai biến mà chúng ta đã nghiên cứu ở chương 3 thường không đủ khả năng giải thích hành vi của biến phụ thuộc. Ở chương 3 chúng ta nói tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập khả dụng, tuy nhiên có nhiều yếu tố khác cũng tác động lên tiêu dùng, ví dụ độ tuổi, mức độ lạc quan vào nền kinh tế, nghề nghiệp…
Chủ đề:
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài tiểu luận "Mô hình hồi quy bội"
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Chương I - Nội dung mô hình hồi quy bội 1 .Xây dựng mô hình 1.1 .Giới thiệu Mô hình hồi quy hai biến mà chúng ta đã nghiên cứu ở chương 3 thường không đủ khả năng giải thích hành vi của biến phụ thuộc. Ở chương 3 chúng ta nói tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập khả dụng, tuy nhiên có nhiều yếu tố khác cũng tác động lên tiêu dùng, ví dụ độ tuổi, mức độ lạc quan vào nền kinh tế, nghề nghiệp… Vì thế chúng ta cần bổ sung thêm biến giải thích(biến độc lập) vào mô hình hồi quy. Mô hình với một biến phụ thuộc với hai hoặc nhiều biến đ ộc l ập được gọi là hồi quy bội. Chúng ta chỉ xem xét hồi quy tuyến tính bội với mô hình tuyến tính với trong tham số, không nhất thiết tuyến tính trong biến số. Mô hình hồi quy bội cho tổng thể Yi = β1 + β 2 X 2,i + β 3 X 3,i + ... + β k X k ,i +ε i (4.1) Với X2,i, X3,i,…,Xk,i là giá trị các biến độc lập ứng với quan sát i β2 , β 2 , β 3 ,…, β k là các tham số của hồi quy εi là sai số của hồi quy Với một quan sát i, chúng ta xác định giá trị kỳ vọng của Yi E[ Y X' s] = β1 + β 2 X 2,i + β 3 X 3 ,i + ... + β k X k ,i (4.2) 1.2.Ý nghĩa của tham số Các hệ số β được gọi là các hệ số hồi quy riêng ∂ Y X's =β (4.3) m ∂X m βk đo lường tác động riêng phần của biến Xm lên Y với điều kiện các biến số khác trong mô hình không đổi. Cụ thể hơn nếu các biến khác trong mô hình không đổi, giá trị kỳ vọng của Y sẽ tăng βm đơn vị nếu Xm tăng 1 đơn vị. 1.3. Giả định của mô hình Sử dụng các giả định của mô hình hồi quy hai biến, chúng ta bổ sung thêm giả định sau: (1) Các biến độc lập của mô hình không có sự phụ thuộc tuyến tính hoàn hảo, nghĩa là không thể tìm được bộ số thực (λ1 ,λ2 ,...,λk) sao cho λ1 + λ 2 X 2,i + λ 3 X 3 ,i + ... + λ k X k ,i = 0 với mọi i. Giả định này còn được được phát biểu là “ không có sự đa cộng tuyến hoàn hảo trong mô hình”. (2) Số quan sát n phải lớn hơn số tham số cần ước lượng k. (3) Biến độc lập Xi phải có sự biến thiên từ quan sát này qua quan sát khác hay Var(Xi)>0. 2.Ước lượng tham số của mô hình hồi quy bội 2.1.Hàm hồi quy mẫu và ước lượng tham số theo phương pháp bình phương tối thiểu Trong thực tế chúng ta thường chỉ có dữ liệu từ mẫu. Từ số liệu mẫu chúng ta ước lượng hồi quy tổng thể. SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 1
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Hàm hồi quy mẫu ˆ ˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β 2 X 2,i + β 3 X 3 ,i + ... + β k X k ,i +e i (4.4) ˆˆ ˆ ˆ ˆ e = Y − Y = Y − β − β X − β X − ... − β X i i i i 1 2 2 ,i 3 3,i k k ,i ˆ ˆ Với các β m là ước lượng của tham số βm. Chúng ta trông đợi β m là ước lượng không chệch của βm, hơn nữa phải là một ước lượng hiệu quả. Với một số giả định chặt chẽ như ở mục 3.3.1 chương 3 và phần bổ sung ở 4.1, thì phương pháp tối thiểu tổng bình phương phần dư cho kết quả ước lượng hiệu quả βm. Phương pháp bình phương tối thiểu Chọn β1 , β 2 , …, β k sao cho ( ) 2 n n ∑e =∑ ˆ ˆ ˆ ˆ Yi − β1 − β 2 X 2,i − β 3 X 3,i − ... − β k X k ,i 2 (4.5) i i =1 i =1 đạt cực tiểu. Điều kiện cực trị của (4.5) n ∂ ∑ e i2 ( ) n = −2∑ Yi − β1 − β 2 X 2,i − β 3 X 3,i − ... − β K X K ,i = 0 ˆ ˆ ˆ ˆ i =1 ∂β1 i =1 n ∂ ∑ e i2 ( ) n = −2∑ Yi − β1 − β 2 X 2,i − β 3 X 3,i − ... − β K X K ,i X 2,i = 0 (4.6) ˆ ˆ ˆ ˆ i =1 ∂β 2 i =1 ... n ∂ ∑ e i2 ( ) n = −2∑ Yi − β1 − β 2 X 2,i − β 3 X 3,i − ... − β K X K ,i X k ,i = 0 ˆ ˆ ˆ ˆ i =1 ∂β k i =1 Hệ phương trình (4.6) được gọi là hệ phương trình chuẩn của hồi quy mẫu (4.4). Cách giải hệ phương trình (4.4) gọn gàng nhất là dùng ma trận. Do giới hạn của chương trình, bài giảng này không trình bày thuật toán ma trận mà chỉ trình bày kết quả tính toán cho hồi quy bội đơn giản nhất là hồi quy ba biến với hai biến độc lập. Một số tính chất của hồi quy ta thấy được ở hồi quy hai biến đ ộc l ập có thể áp dụng cho hồi quy bội tổng quát. 2.2.Ước lượng tham số cho mô hình hồi quy ba biến Hàm hồi quy tổng thể Yi = β1 + β 2 X 2,i + β3 X 3,i + ε i (4.7) Hàm hồi quy mẫu ˆˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β 2 X 2,i + β3 X 3,i + e i (4.8) Nhắc lại các giả định (1) Kỳ vọng của sai số hồi quy bằng 0: E ( e i X 2,i , X 3,i ) = 0 (2) Không tự tương quan: cov( e i , e j ) = 0 , i≠j (3) Phương sai đồng nhất: var( e i ) = σ 2 (4) Không có tương quan giữa sai số và từng Xm: cov( e i , X 2,i ) = cov( e i , X 3,i ) = 0 (5) Không có sự đa cộng tuyến hoàn hảo giữa X2 và X3. SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 2
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội (6) Dạng hàm của mô hình được xác định một cách đúng đắn. Với các giả định này, dùng phương pháp bình phương tối thiểu ta nhận được ước lượng các hệ số như sau. ˆ ˆ ˆ β1 = Y − β 2 X 2 − β 3 X 3 (4.10) n n n n ∑ y i x 2,i ∑ x 2,i − ∑ y i x 3,i ∑ x 2,i x 3,i β 2 = i=1 i =1 i=1 i =1 3 ˆ (4.11) 2 2 2 n n n ∑ x 2 ,i ∑ x 3,i − ∑ x 2,i x 3,i i =1 i =1 i=1 n n n n ∑ y i x 3,i ∑ x 2,i − ∑ y i x 2,i ∑ x 2,i x 3,i β 3 = i =1 i=1 i =1 i =1 2 ˆ (4.12) 2 2 2 n n n ∑ x 2 ,i ∑ x 3,i − ∑ x 2,i x 3,i i =1 i =1 i=1 2.3. Phân phối của ước lượng tham số ˆ Trong phần này chúng ta chỉ quan tâm đến phân phối của các hệ số ước lựơng β 2 ˆ và β 3 . Hơn nữa vì sự tương tự trong công thức xác định các hệ số ước lượng nên ˆ chúng ta chỉ khảo sát β 2 . Ở đây chỉ trình bày kết quả1. () ˆ ˆ β 2 là một ước lượng không chệch : E β 2 = β 2 (4.13) n ∑x 2 () 3,i ˆ var β 2 = σ 2 (4.14) i =1 2 2 n n n ∑ x 2,i ∑ x 3,i − ∑ x 2,i x 3,i 2 i =1 i =1 i =1 n ∑x x 3,i 2 ,i Nhắc lại hệ số tương quan giữa X2 và X3 : rX X = i =1 n 2 n 2 2 3 ∑ x 2,i ∑ x 3,i i =1 i=1 Đặt rX X = r23 biến đổi đại số (4.14) ta được 2 3 () 1 ˆ var β 2 = σ2 ∑ x (1 − r ) n (4.15) 2 2 2 ,i 23 i =1 Từ các biểu thức (4.13) và (4.15) chúng ta có thể rút ra một số kết luận như sau: 2 (1) Nếu X2 và X3 có tương quan tuyến tính hoàn hảo thì r23 =1. Hệ quả là () ˆ var β 2 vô cùng lớn hay ta không thể xác định được hệ số của mô hình hồi quy. (2) Nếu X2 và X3 không tương quan tuyến tính hoàn hảo nhưng có tương ˆ quan tuyến tính cao thì ước lượng β 2 vẫn không chệch nhưng không hiệu quả. Những nhận định trên đúng cho cả hồi quy nhiều hơn ba biến. 1 SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 3
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội 3. R 2 và R 2 ESS RSS Nhắc lại khái niệm về R 2 : R = = 1− 2 TSS TSS Một mô hình có R 2 lớn thì tổng bình phương sai số dự báo nhỏ hay nói cách khác độ phù hợp của mô hình đối với dữ liệu càng lớn. Tuy nhiên một tính chất đặc trưng quan trọng của là nó có xu hướng tăng khi số biến giải thích trong mô hình tăng lên. Nếu chỉ đơn thuần chọn tiêu chí là chọn mô hình có R 2 cao, người ta có xu hướng đưa rất nhiều biến độc lập vào mô hình trong khi tác động riêng phần của các biến đưa vào đối với biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê. Để hiệu chỉnh phạt việc đưa thêm biến vào mô hình, người ra đưa ra trị thống kê R 2 hiệu chỉnh(Adjusted R 2 )2 n −1 R 2 = 1 − (1 − R 2 ) (4.16) n−k Với n là số quan sát và k là số hệ số cần ước lượng trong mô hình. Qua thao tác hiệu chỉnh này thì chỉ những biến thực sự làm tăng khả năng gi ải thích của mô hình mới xứng đáng được đưa vào mô hình. 4. Kiểm định mức ý nghĩa chung của mô hình Trong hồi quy bội, mô hình được cho là không có sức mạnh giải thích khi toàn bộ các hệ số hồi quy riêng phần đều bằng không. Giả thiết H0: β2 = β3 = … = βk = 0 H1: Không phải tất cả các hệ số đồng thời bằng không. Trị thống kê kiểm định H0: ESS (k - 1) F= ~ F( k −1,n −k ) RSS (n - k) Quy tắc quyết định Nếu Ftt > F(k-1,n-k,α) thì bác bỏ H0. Nếu Ftt ≤ F(k-1,n-k,α) thì không thể bác bỏ H0. 5.Quan hệ giữa R2 và F ESS (n − k )ESS (n − k ) ESS (k − 1) F= = = RSS (k - 1)RSS (k − 1)(TSS − ESS) (n − k) R2 (n − k ) ESS/TSS (n − k )R (k − 1) 2 = = = (k − 1)(1 − ESS/TSS) (k − 1)(1 − R ) (1 − R ) 2 2 (n − k ) 6. Ước lượng khoảng và kiểm định giả thiết thống kê cho hệ số hồi quy Ước lượng phương sai của sai số n ∑e 2 i (4.17) sε = i =1 2 n−k 2 SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 4
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Người ta chứng minh được s ε là ước lượng không chệch của σ2, hay E( s ε ) = σ . 2 2 2 (n − k )s ε2 ~ χ (2n −k ) . Nếu các sai số tuân theo phân phối chuẩn thì σ 2 ˆ −β β ˆ Ký hiệu s.e(β m ) = s βm = σβm . Ta có trị thống kê m ˆ m ~ t ( n −k ) ˆˆ ˆ s.e(β m ) Ước lượng khoảng cho βm với mức ý nghĩa α là ˆ ˆ ˆ ˆ β m − t ( n −k ,1−α / 2 ) s.e(β m ) ≤ β m ≤ β m + t ( n −k ,1−α / 2 ) s.e(β m ) (4.18) Thông thường chúng ta muốn kiểm định giả thiết H 0 là biến Xm không có tác động riêng phần lên Y. H0 : βm = 0 H1 : βm ≠ 0 Quy tắc quyết định Nếu /t-stat/ > t(n-k,α/2) thì ta bác bỏ H0. Nếu /t-stat/≤ t(n-k,α/2) thì ta không thể bác bỏ H0. 7. Biến phân loại (Biến giả-Dummy variable) Trong các mô hình hồi quy mà chúng ta đã khảo sát từ đầu chương 3 đến đây đều dựa trên biến độc lập và biến phụ thuộc đều là biến định lượng. Thực ra mô hình hồi quy cho phép sử dụng biến độc lập và cả biến phụ thuộc là biến định tính. Trong giới hạn chương trình chúng ta chỉ xét biến phụ thuộc là biến đ ịnh lượng. Trong phần này chúng ta khảo sát mô hình hồi quy có biến định tính. Đối với biến định tính chỉ có thể phân lớp, một quan sát chỉ có thể rơi vào một lớp. Một số biến định tính có hai lớp như: Biến định tính Lớp 1 Lớp 2 Giới tính Nữ Nam Thành thị Vùng Nông thôn Tôn giáo Có Không Tốt nghiệp đại học Chưa Đã Bảng 4.1. Biến nhị phân Người ta thường gán giá trị 1 cho một lớp và giá trị 0 cho lớp còn lại. Ví dụ ta ký hiệu S là giới tính với S =1 nếu là nữ và S = 0 nếu là nam. Các biến định tính được gán giá trị 0 và 1 như trên đ ược gọi là bi ến gi ả(dummy variable), biến nhị phân, biến phân loại hay biến định tính. 7.1. Hồi quy với một biến định lượng và một biến phân loại Ví dụ 4.1. Ở ví dụ này chúng ta hồi quy tiêu dùng cho gạo theo quy mô hộ có xem xét hộ đó ở thành thị hay nông thôn. Mô hình kinh tế lượng như sau: Yi = β1 + β2X i+ β3Di + εi(4.19)Y: Chi tiêu cho gạo, ngàn đồng/năm X : Quy mô hộ gia đình, người D: Biến phân loại, D = 1 nếu hộ ở thành thị, bằng D = 0 nếu hộ ở nông thôn. Chúng ta muốn xem xét xem có sự khác biệt trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn hay không ứng với một quy mô hộ gia đình Xi xác định. Đối với hộ ở nông thôn E[ Yi X i , D i = 0] = β1 + β 2 X i (4.20) SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 5
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Đối với hộ ở thành thị E[ Yi X i , D i = 1] = (β1 + β3 ) + β 2 X i (4.21) Vậy sự chênh lệch trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn như sau E[ Yi X i , D i = 1] − E[ Yi X i , D i = 0] = β 3 (4.22) Sự khác biệt trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn chỉ có ý nghĩa thống kê khi β3 khác không có ý nghĩa thống kê. Chúng ta đã có phương trình hồi quy như sau Y = 187 + 508*X - 557*D (4.23) t-stat [0,5] [6,4] [-2,2] R hiệu chỉnh = 0,61 2 ˆ Hệ số hồi quy β3 = −557 khác không với độ tin cậy 95%. Vậy chúng ta không thể bác bỏ được sự khác biệt trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn. Chúng ta sẽ thấy tác động của làm cho tung độ gốc của phuơng trình hồi quy của thành thị và nông thôn sai biệt nhau một khoảng β3 = -557 ngàn đồng/năm. Cụ thể ứng với một quy mô hộ gia đình thì hộ ở thành thị tiêu dùng gạo ít hơn hộ ở nông thôn 557 ngàn đồng/năm.Chúnggạo và quy ấy hộ ềia đnày một cách trực quan qua đồ thị Chi tiêu cho ta sẽ th mô đi g u ình sau: 6000 Nông thôn 5000 Thành thị Hồi quy nông thôn 4000 Hồi quy thành thị 3000 Chi tiêu cho g o (Ngàn đ ng/năm) 2000 ồ ạ 1000 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Quy mô hộ gia đình (Người) Hình 4.1. Hồi quy với một biến định lượng và một biến phân loại. 7.2. Hồi quy với một biến định lượng và một biến phân loại có nhi ều hơn hai phân lớp Ví dụ 4.2. Giả sử chúng ta muốn ước lượng tiền lương được quyết định bởi số năm kinh nghiệm công tác và trình độ học vấn như thế nào. Gọi Y : Tiền lương X : Số năm kinh nghiệm D: Học vấn. Giả sử chúng ta phân loại học vấn như sau : chưa tốt nghiệp đ ại học, đại học và sau đại học. Phuơng án 1: Di = 0 nếu chưa tốt nghiệp đại học Di = 1 nếu tốt nghiệp đại học Di =2 nếu có trình độ sau đại học SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 6
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Cách đặt biến này đưa ra giả định quá mạnh là phần đóng góp của học vấn vào tiền lương của người có trình độ sau đại học lớn gấp hai lần đóng góp c ủa học vấn đối với người có trình độ đại học. Mục tiêu của chúng ta khi đ ưa ra biến D chỉ là phân loại nên ta không chọn phương án này. Phương án 2: Đặt bộ biến giả D1iD2i Học vấn 00 Chưa đại học 10 Đại học 01 Sau đại học Mô hình hồi quy Yi = β1 + β2X + β3D1i + β4D2i + εi(4.24) Khai triển của mô hình (4.24) như sau Đối với người chưa tốt nghiệp đại học E(Yi )= β1 + β2X (4.25) Đối với người có trình độ đại học E(Yi )= (β1 + β3)+ β2X3(4.26) Đối với người có trình độ sau đại học E(Yi )= (β1 + β3+ β4 )+ β2X (4.27) 7.3. Cái bẩy của biến giả Số lớp của biến phân loạiSố biến giả Trong ví dụ 4.1. 21 Trong ví dụ 4.232 Điều gì xảy ra nếu chúng ta xây dựng số biến giả đúng bằng số phân lớp? Ví dụ 4.3. Xét lại ví dụ 4.1. Giả sử chúng ta đặt biến giả như sau D1iD2iVùng 10Thành thị 01Nông thôn Mô hình hồi quy là Yi = β1 + β2X i+ β3D1i + β4D2i +εi(4.28) Chúng ta hãy xem kết quả hồi quy bằng Excel Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept 2235,533 0 65535 #NUM! X 508,1297 80,36980143 6,322396 1,08E-06 D1 -2605,52 0 65535 #NUM! D2 -2048 0 65535 #NUM! Kết quả hồi quy rất bất thường và hoàn toàn không có ý nghĩa kinh tế. Lý do là có sự đa cộng tuyến hoàn hảo giữa D1, D2 và một biến hằng X2 =-1. D1i + D2i + X2 = 0 ∀i . Hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo này làm cho hệ phương trình chuẩn không có lời giải. Thực tế sai số chuẩn tiến đến vô cùng chứ không phải tiến đ ến 0 như kết quả tính toán của Excel. Hiện tượng này được gọi là cái bẩy của biến giả. Quy tắc: Nếu một biến phân loại có k lớp thì chỉ sử dụng (k-1) biến giả. 7.4. Hồi quy với nhiều biến phân loại SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 7
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Ví dụ 4.4. Tiếp tục ví dụ 4.2. Chúng ta muốn khảo sát thêm có sự phân biệt đối xử trong mức lương giữa nam và nữ hay không. Đặt thêm biến và đặt lại tên biến GTi: Giới tính, 0 cho nữ và 1 cho nam. TL : Tiền lương KN: Số năm kinh nghiệm làm việc ĐH: Bằng 1 nếu tốt nghiệp đại học và 0 cho chưa tốt nghiệp đại học SĐH: Bằng 1 nếu có trình độ sau đại học và 0 cho chưa. Mô hình hồi quy TLi = β1 + β2KNi + β3ĐHi + β4SĐHi +β5GTi+ εi(4.29) Chúng ta xét tiền lương của nữ có trình độ sau đại học E(TLi /SĐH=1∩GT=0)= (β1 + β4)+ β2KNi 7.5. Biến tương tác Xét lại ví dụ 4.1. Xét quan hệ giữa tiêu dùng gạo và quy mô hộ gia đình.Đ ể cho đơn giản trong trình bày chúng ta sử dụng hàm toán như sau. Nông thôn: Y = α1 + β1X Thành thị: Y = α2 + β2X D : Biến phân loại, bằng 1 nếu hộ ở thành thị và bằng 0 nếu hộ ở nông thôn. Có bốn trường hợp có thể xảy ra như sau (1) α1=α2 và β1= β2, hay không có sự khác biệt trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn. Mô hình : Y = a + b X Trong đó α1=α2 = a và β1= β2 = b. (2) α1≠α2 và β1= β2, hay có sự khác biệt về tung độ gốc Mô hình: Y = a + bX + cD Trong đó α1 = a, α2 = a + c và β1 = β2 = b. (3) α1=α2 và β1≠ β2, hay có sự khác biệt về độ dốc Mô hình: Y = a + bX + c(DX) Trong đó DX = X nếu nếu D =1 và DX = 0 nếu D = 0 α1 = α2 = a , β1 = b và β2 = b + c. (4) α1≠α2 và β1≠ β2, hay có sự khác biệt hoàn toàn về cả tung độ gốc và độ dốc. Mô hình: Y = a + bX + cD + d(DX) α1 = a , α2 = a + c, β1 = b và β2 = b + d. SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 8
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Tiêu dùng gạo, Y Tiêu dùng gạo, Y β= β1 = 11 α1 = α2 β α β2 α 2 1 Quy mô hộ, X Quy mô hộ, X 2 a. Mô hình đồng nhất b. Mô hình song song Tiêu dùng gạo, Y Tiêu dùng gạo, Y β β1 β1 β 2 α1 = α2 α α 2 2 Quy mô hộ X Quy mô hộ, X 1 c. Mô hình đồng quy d. Mô hình phân biệt Hình 4.2. Các mô hình hồi quy Biến DX được xây dựng như trên được gọi là biến tương tác. Tổng quát nếu X p là một biến định lượng và Dq là một biến giả thì XpDq là một biến tương tác. Một mô hình hồi quy tuyến tổng quát có thể có nhiều biến định lượng, nhiều biến định tính và một số biến tương tác. SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 9
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Chương II - Phương pháp lập mô hình , phân tích và dự báo hiện tượng kinh tế bằng Eviews Bảng dưới đây cho các giá trị quan sát về thu nhập (Y-USD/đầu người ), tỉ lệ lao động nông nghiệp (X1 - %) và số năm trung bình được đào tạo đối với những người trên 25 tuổi (X2 – năm ) Y X1 X2 6 9 8 8 10 13 8 8 11 7 7 10 7 10 12 12 4 16 9 5 10 8 5 10 9 6 12 10 8 14 10 7 12 11 4 16 9 9 14 10 5 10 11 8 12 Khởi động Eviews , từ cửa sổ Eviews chọn File – New – Workfile Hộp thoại mở Workfiel như sau : SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 10
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Trong Workfile Range ta chọn Undated or irregular . Trong phần Range : Start date nhập 1 và End date nhập 15 . Sau đó click Ok cửa sổ mới sẽ xuất hi ện là Workfile Untitled . Để nhập dữ liệu , từ cửa sổ Eview chọn Quick/Empty group, một cửa sổ sẽ xuất hiện với tên Group: Untitled –Workfile : Untitled. Sau đó nhập số liệu của 3 biến Y,X1,X2 vào và lưu tên là Group 1 . 1). Tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu của Y theo X1 và X2 Từ cửa sổ Eviews chọn Quick rồi chọn tiếp Estimate Equation .Sau khi nhấp chuột chọn Estimate Equation , màn hình sẽ xuất hiện cửa sổ Equation Specification . Trong khung Equation Specification gõ Y c X1 X2 . Gõ xong lệnh này thì cửa sổ như sau : SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 11
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội nhấp Ok , kết quả phân tích hồi quy sẽ xuất hiện như sau : Từ kết quả trên ta biết được các hệ số hồi quy : ˆ ˆ ˆ β 0 = 6.20298 , β1 = -0.376164 , β 2 = 0.452514 từ cửa sổ Equation : Untitled Workfile : Untiled ta chọn View Representations . Một cửa sổ mới xuất hiện là SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 12
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội ^ Phương Trình : Yi =6.202979516 - 0.3761638734*X1 + 0.4525139665*X2 chính là phương trình hồi quy tuyến tính mẫu . 2). Tìm ước lượng phương sai của sai số ngẫu nhiên Từ bảng Equation : untitled Workfile Untitled ta có S.E. of regression 1.01126491828 ^ ˆ Đây chính là se( β ) =1.011265. Từ đây ta suy ra σ 2 = (1.011265) 2 =1.0226569 3) Ước lượng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy Từ bảng Equation : untitled Workfile :Untitled ta có : Variable Std. Error C 1.86225321921 X1 0.132723756455 X2 0.119511151331 ˆ ) = 1.862253 , se( β ) = 0.132724 , se( β ) = 0.129511 ˆ ˆ Suy ra : se( β 0 1 2 4)Khoảng tin cậy đối xứng của các hệ số hồi quy với độ tin cậy 95% Để tìm cận trên và cận dưới của dự báo khoảng các hệ số hồi quy . Ta vào excel sau đó gõ lệnh: tα /2 (n − k ) = t0.025(12)= 2.178813 Ta có khoảng ước lượng của β 0 là : ^ ^ β 0 ± tα /2 (n − k ) se( β 0 ) =6.20298 ± 2.178813*1.862253=(2.145478,10.26048) Tương tự ta có khoảng ước lượng của β1 là (-0.6653441, -0.0869837) và β 2 là (0.1921215,0.7129064) 5)Kiểm định các giả thiết H 0 : β1 = 0, H 0 : β 2 = 0 với mức ý nghĩa 5% SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 13
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội TH1 : đặt giả thiết : H 0 : β1 = 0 , H1 : β1 ≠ 0 với mức ý nghĩa 5% thì ta bác bỏ giả thiết H 0 : β1 = 0 vì Prob = 0.01505829972 <0.05 TH2: đặt giả thiết : H 0 : β 2 = 0 , H1 : β 2 ≠ 0 với mức ý nghĩa 5% thì ta cũng bác bỏ giả thiết H 0 : β 2 = 0 vì Prob= 0.00259331120962<0.05 6) Tìm hệ số R 2 và R 2 TỪ Equation : untitled Workfile : Untitled ta có R-squared : R 2 0.693202979516 0.642070142768 Adjusted R-squared =: R 2 7). Phải chăng cả 2 yếu tố “ tỉ lệ lao động nông nghiệp “ và “số năm đ ược đào tạo “đều không ảnh hưởng tới thu nhập ? Gỉa thiết : H 0 : β1 = β 2 = 0 H1 : β1 = β 2 ≠ 0 Từ bảng Equation : untitled Workfile :untitled ta có : F-statistic :F 13.5569044006 Prob(F-statistic) : 0.000833886274214 P(F>13.5569044006) Do p=0.000833886274214 rất nhỏ nên ta bác bỏ giả thiết H 0 : β1 = β 2 = 0 Như vậy không phải cả 2 yếu tố ‘tỷ lệ lao động nông nghiệp “ và “số năm được đào tạo “đều không ảnh hưởng tới thu nhập . 8)Tìm Ma trận tương quan để tìm ma trận tương quan từ cửa sổ Workfile ta đánh dấu khối vào 3 biến Y,X1,X2 sau đó chọn Quick/ Group Statistics/ Correlations . Nhấp chuột ta được kết quả sau : 9) Tìm Ma trận hiệp phương sai để tìm ma trận hiệp phương sai của hệ số hồi quy , ta tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu sau đó chọn View -> Covariances Matrix . Nhấp chuột ta được kết quả sau : SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 14
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội 10) Kiểm định White (có phương sai thay đổi trong mô hình không ) Giả thiết : H 0 : σ là hằng số 2 H1 : σ 2 không phải là hằng số để thực hiện kiểm định White ,sau khi ước lượng hàm hồi quy tuyến tính mẫu từ cửa số Equation : EQ01 ta chọn View/residual tests/*White Heteroskedasticity (cross terms) .Sau khi nhấp chuột , bảng kiểm định White xuất hiện như sau với mức ý nghĩa 5% ta có n R 2 =2.404736 VÀ p-value là 0.790769 lớn hơn nhiều so với mức ý nghĩa α =5% nên ta không có cơ sở công nhận giả thiết H1nên ta chấp nhận giả thiết H0 tức là σ 2 là một hằng số ( nghĩa lá ko có hiện tượng phương sai thay đổi ). 11)Kiểm định phân phối chuẩn Giả thiết : H 0 : mô hình đang xét có phân phối chuẩn H1 : mô hình đang xét không có phân phối chuẩn View -> Residual Test -> Histogram-Normality Test SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 15
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Từ bảng trên ta có JB=3.545399 và xác suất p-value = 0.169874 khá lớn nên ta không có cơ sở công nhân giả thiết H1 nên ta tạm thời chấp nhận giả thiết H 0 . Nghĩa là mô hình ta đang xét có phân phối chuẩn . 12) Kiểm định BG ( có hiện tượng tự tương quan bậc 1 hay không ) giả thiết : H 0 : mô hình đang xét có hiện tượng tự tương quan bậc 1 H1 : mô hình đang xét có hiện tượng tương quan bậc 2 Sau khi có mô hình hồi quy tuyến tính ta chọn View/Residual Tests/Correlation LM Test . Nhấp chuột một cửa sổ sẽ xuất hiện : Trong khung Lag to include của cửa sổ Lag Sprecification ta cần chọn bậc tự tương quan .Trong mô hình này ta chọn bằng 1 .Rồi nhấp Ok ,bảng kết quả sẽ xuất hiện : SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 16
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Ta có n R 2 =5.972927 , và có xác suất p-value là 0.050466 xấp xỉ bằng mức ý nghĩa α =5% nên ta ko có cơ sở công nhận giả thiết H1 nên ta tạm thời chấp nhận giả thiết H 0 . nghĩa là tồn tại tương quan bậc 1 . SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 17
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Tài liệu tham khảo 1 . Giáo trình Kinh tế lượng , trường Đại học Kinh tế TP.HCM . 2 . Bài tập Kinh tế lượng , trường Đại học Kinh tế TPHCM . 3. Diễn đàn sinh viên Đại học Kinh tế TP.HCM http://ueh.vn SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 18
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

markdown:
# Bài tiểu luận "Mô hình hồi quy bội"
Chia sẻ: Trần Thị Hoài Thanh | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:18
![](images/blank.gif)
![](images/blank.gif)
232
lượt xem 93
download
lượt xem 93
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2011/20110421/nauthanh/80x100/bai_lam_1692.jpg)
##
Bài tiểu luận "Mô hình hồi quy bội"
Mô tả tài liệu
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Mô hình hồi quy hai biến mà chúng ta đã nghiên cứu ở chương 3 thường không đủ khả năng giải thích hành vi của biến phụ thuộc. Ở chương 3 chúng ta nói tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập khả dụng, tuy nhiên có nhiều yếu tố khác cũng tác động lên tiêu dùng, ví dụ độ tuổi, mức độ lạc quan vào nền kinh tế, nghề nghiệp…
Chủ đề:
![](images/graphics/blank.gif)
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Bài tiểu luận "Mô hình hồi quy bội"
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Chương I - Nội dung mô hình hồi quy bội 1 .Xây dựng mô hình 1.1 .Giới thiệu Mô hình hồi quy hai biến mà chúng ta đã nghiên cứu ở chương 3 thường không đủ khả năng giải thích hành vi của biến phụ thuộc. Ở chương 3 chúng ta nói tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập khả dụng, tuy nhiên có nhiều yếu tố khác cũng tác động lên tiêu dùng, ví dụ độ tuổi, mức độ lạc quan vào nền kinh tế, nghề nghiệp… Vì thế chúng ta cần bổ sung thêm biến giải thích(biến độc lập) vào mô hình hồi quy. Mô hình với một biến phụ thuộc với hai hoặc nhiều biến đ ộc l ập được gọi là hồi quy bội. Chúng ta chỉ xem xét hồi quy tuyến tính bội với mô hình tuyến tính với trong tham số, không nhất thiết tuyến tính trong biến số. Mô hình hồi quy bội cho tổng thể Yi = β1 + β 2 X 2,i + β 3 X 3,i + ... + β k X k ,i +ε i (4.1) Với X2,i, X3,i,…,Xk,i là giá trị các biến độc lập ứng với quan sát i β2 , β 2 , β 3 ,…, β k là các tham số của hồi quy εi là sai số của hồi quy Với một quan sát i, chúng ta xác định giá trị kỳ vọng của Yi E[ Y X' s] = β1 + β 2 X 2,i + β 3 X 3 ,i + ... + β k X k ,i (4.2) 1.2.Ý nghĩa của tham số Các hệ số β được gọi là các hệ số hồi quy riêng ∂ Y X's =β (4.3) m ∂X m βk đo lường tác động riêng phần của biến Xm lên Y với điều kiện các biến số khác trong mô hình không đổi. Cụ thể hơn nếu các biến khác trong mô hình không đổi, giá trị kỳ vọng của Y sẽ tăng βm đơn vị nếu Xm tăng 1 đơn vị. 1.3. Giả định của mô hình Sử dụng các giả định của mô hình hồi quy hai biến, chúng ta bổ sung thêm giả định sau: (1) Các biến độc lập của mô hình không có sự phụ thuộc tuyến tính hoàn hảo, nghĩa là không thể tìm được bộ số thực (λ1 ,λ2 ,...,λk) sao cho λ1 + λ 2 X 2,i + λ 3 X 3 ,i + ... + λ k X k ,i = 0 với mọi i. Giả định này còn được được phát biểu là “ không có sự đa cộng tuyến hoàn hảo trong mô hình”. (2) Số quan sát n phải lớn hơn số tham số cần ước lượng k. (3) Biến độc lập Xi phải có sự biến thiên từ quan sát này qua quan sát khác hay Var(Xi)>0. 2.Ước lượng tham số của mô hình hồi quy bội 2.1.Hàm hồi quy mẫu và ước lượng tham số theo phương pháp bình phương tối thiểu Trong thực tế chúng ta thường chỉ có dữ liệu từ mẫu. Từ số liệu mẫu chúng ta ước lượng hồi quy tổng thể. SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 1
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Hàm hồi quy mẫu ˆ ˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β 2 X 2,i + β 3 X 3 ,i + ... + β k X k ,i +e i (4.4) ˆˆ ˆ ˆ ˆ e = Y − Y = Y − β − β X − β X − ... − β X i i i i 1 2 2 ,i 3 3,i k k ,i ˆ ˆ Với các β m là ước lượng của tham số βm. Chúng ta trông đợi β m là ước lượng không chệch của βm, hơn nữa phải là một ước lượng hiệu quả. Với một số giả định chặt chẽ như ở mục 3.3.1 chương 3 và phần bổ sung ở 4.1, thì phương pháp tối thiểu tổng bình phương phần dư cho kết quả ước lượng hiệu quả βm. Phương pháp bình phương tối thiểu Chọn β1 , β 2 , …, β k sao cho ( ) 2 n n ∑e =∑ ˆ ˆ ˆ ˆ Yi − β1 − β 2 X 2,i − β 3 X 3,i − ... − β k X k ,i 2 (4.5) i i =1 i =1 đạt cực tiểu. Điều kiện cực trị của (4.5) n ∂ ∑ e i2 ( ) n = −2∑ Yi − β1 − β 2 X 2,i − β 3 X 3,i − ... − β K X K ,i = 0 ˆ ˆ ˆ ˆ i =1 ∂β1 i =1 n ∂ ∑ e i2 ( ) n = −2∑ Yi − β1 − β 2 X 2,i − β 3 X 3,i − ... − β K X K ,i X 2,i = 0 (4.6) ˆ ˆ ˆ ˆ i =1 ∂β 2 i =1 ... n ∂ ∑ e i2 ( ) n = −2∑ Yi − β1 − β 2 X 2,i − β 3 X 3,i − ... − β K X K ,i X k ,i = 0 ˆ ˆ ˆ ˆ i =1 ∂β k i =1 Hệ phương trình (4.6) được gọi là hệ phương trình chuẩn của hồi quy mẫu (4.4). Cách giải hệ phương trình (4.4) gọn gàng nhất là dùng ma trận. Do giới hạn của chương trình, bài giảng này không trình bày thuật toán ma trận mà chỉ trình bày kết quả tính toán cho hồi quy bội đơn giản nhất là hồi quy ba biến với hai biến độc lập. Một số tính chất của hồi quy ta thấy được ở hồi quy hai biến đ ộc l ập có thể áp dụng cho hồi quy bội tổng quát. 2.2.Ước lượng tham số cho mô hình hồi quy ba biến Hàm hồi quy tổng thể Yi = β1 + β 2 X 2,i + β3 X 3,i + ε i (4.7) Hàm hồi quy mẫu ˆˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β 2 X 2,i + β3 X 3,i + e i (4.8) Nhắc lại các giả định (1) Kỳ vọng của sai số hồi quy bằng 0: E ( e i X 2,i , X 3,i ) = 0 (2) Không tự tương quan: cov( e i , e j ) = 0 , i≠j (3) Phương sai đồng nhất: var( e i ) = σ 2 (4) Không có tương quan giữa sai số và từng Xm: cov( e i , X 2,i ) = cov( e i , X 3,i ) = 0 (5) Không có sự đa cộng tuyến hoàn hảo giữa X2 và X3. SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 2
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội (6) Dạng hàm của mô hình được xác định một cách đúng đắn. Với các giả định này, dùng phương pháp bình phương tối thiểu ta nhận được ước lượng các hệ số như sau. ˆ ˆ ˆ β1 = Y − β 2 X 2 − β 3 X 3 (4.10) n n n n ∑ y i x 2,i ∑ x 2,i − ∑ y i x 3,i ∑ x 2,i x 3,i β 2 = i=1 i =1 i=1 i =1 3 ˆ (4.11) 2 2 2 n n n ∑ x 2 ,i ∑ x 3,i − ∑ x 2,i x 3,i i =1 i =1 i=1 n n n n ∑ y i x 3,i ∑ x 2,i − ∑ y i x 2,i ∑ x 2,i x 3,i β 3 = i =1 i=1 i =1 i =1 2 ˆ (4.12) 2 2 2 n n n ∑ x 2 ,i ∑ x 3,i − ∑ x 2,i x 3,i i =1 i =1 i=1 2.3. Phân phối của ước lượng tham số ˆ Trong phần này chúng ta chỉ quan tâm đến phân phối của các hệ số ước lựơng β 2 ˆ và β 3 . Hơn nữa vì sự tương tự trong công thức xác định các hệ số ước lượng nên ˆ chúng ta chỉ khảo sát β 2 . Ở đây chỉ trình bày kết quả1. () ˆ ˆ β 2 là một ước lượng không chệch : E β 2 = β 2 (4.13) n ∑x 2 () 3,i ˆ var β 2 = σ 2 (4.14) i =1 2 2 n n n ∑ x 2,i ∑ x 3,i − ∑ x 2,i x 3,i 2 i =1 i =1 i =1 n ∑x x 3,i 2 ,i Nhắc lại hệ số tương quan giữa X2 và X3 : rX X = i =1 n 2 n 2 2 3 ∑ x 2,i ∑ x 3,i i =1 i=1 Đặt rX X = r23 biến đổi đại số (4.14) ta được 2 3 () 1 ˆ var β 2 = σ2 ∑ x (1 − r ) n (4.15) 2 2 2 ,i 23 i =1 Từ các biểu thức (4.13) và (4.15) chúng ta có thể rút ra một số kết luận như sau: 2 (1) Nếu X2 và X3 có tương quan tuyến tính hoàn hảo thì r23 =1. Hệ quả là () ˆ var β 2 vô cùng lớn hay ta không thể xác định được hệ số của mô hình hồi quy. (2) Nếu X2 và X3 không tương quan tuyến tính hoàn hảo nhưng có tương ˆ quan tuyến tính cao thì ước lượng β 2 vẫn không chệch nhưng không hiệu quả. Những nhận định trên đúng cho cả hồi quy nhiều hơn ba biến. 1 SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 3
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội 3. R 2 và R 2 ESS RSS Nhắc lại khái niệm về R 2 : R = = 1− 2 TSS TSS Một mô hình có R 2 lớn thì tổng bình phương sai số dự báo nhỏ hay nói cách khác độ phù hợp của mô hình đối với dữ liệu càng lớn. Tuy nhiên một tính chất đặc trưng quan trọng của là nó có xu hướng tăng khi số biến giải thích trong mô hình tăng lên. Nếu chỉ đơn thuần chọn tiêu chí là chọn mô hình có R 2 cao, người ta có xu hướng đưa rất nhiều biến độc lập vào mô hình trong khi tác động riêng phần của các biến đưa vào đối với biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê. Để hiệu chỉnh phạt việc đưa thêm biến vào mô hình, người ra đưa ra trị thống kê R 2 hiệu chỉnh(Adjusted R 2 )2 n −1 R 2 = 1 − (1 − R 2 ) (4.16) n−k Với n là số quan sát và k là số hệ số cần ước lượng trong mô hình. Qua thao tác hiệu chỉnh này thì chỉ những biến thực sự làm tăng khả năng gi ải thích của mô hình mới xứng đáng được đưa vào mô hình. 4. Kiểm định mức ý nghĩa chung của mô hình Trong hồi quy bội, mô hình được cho là không có sức mạnh giải thích khi toàn bộ các hệ số hồi quy riêng phần đều bằng không. Giả thiết H0: β2 = β3 = … = βk = 0 H1: Không phải tất cả các hệ số đồng thời bằng không. Trị thống kê kiểm định H0: ESS (k - 1) F= ~ F( k −1,n −k ) RSS (n - k) Quy tắc quyết định Nếu Ftt > F(k-1,n-k,α) thì bác bỏ H0. Nếu Ftt ≤ F(k-1,n-k,α) thì không thể bác bỏ H0. 5.Quan hệ giữa R2 và F ESS (n − k )ESS (n − k ) ESS (k − 1) F= = = RSS (k - 1)RSS (k − 1)(TSS − ESS) (n − k) R2 (n − k ) ESS/TSS (n − k )R (k − 1) 2 = = = (k − 1)(1 − ESS/TSS) (k − 1)(1 − R ) (1 − R ) 2 2 (n − k ) 6. Ước lượng khoảng và kiểm định giả thiết thống kê cho hệ số hồi quy Ước lượng phương sai của sai số n ∑e 2 i (4.17) sε = i =1 2 n−k 2 SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 4
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Người ta chứng minh được s ε là ước lượng không chệch của σ2, hay E( s ε ) = σ . 2 2 2 (n − k )s ε2 ~ χ (2n −k ) . Nếu các sai số tuân theo phân phối chuẩn thì σ 2 ˆ −β β ˆ Ký hiệu s.e(β m ) = s βm = σβm . Ta có trị thống kê m ˆ m ~ t ( n −k ) ˆˆ ˆ s.e(β m ) Ước lượng khoảng cho βm với mức ý nghĩa α là ˆ ˆ ˆ ˆ β m − t ( n −k ,1−α / 2 ) s.e(β m ) ≤ β m ≤ β m + t ( n −k ,1−α / 2 ) s.e(β m ) (4.18) Thông thường chúng ta muốn kiểm định giả thiết H 0 là biến Xm không có tác động riêng phần lên Y. H0 : βm = 0 H1 : βm ≠ 0 Quy tắc quyết định Nếu /t-stat/ > t(n-k,α/2) thì ta bác bỏ H0. Nếu /t-stat/≤ t(n-k,α/2) thì ta không thể bác bỏ H0. 7. Biến phân loại (Biến giả-Dummy variable) Trong các mô hình hồi quy mà chúng ta đã khảo sát từ đầu chương 3 đến đây đều dựa trên biến độc lập và biến phụ thuộc đều là biến định lượng. Thực ra mô hình hồi quy cho phép sử dụng biến độc lập và cả biến phụ thuộc là biến định tính. Trong giới hạn chương trình chúng ta chỉ xét biến phụ thuộc là biến đ ịnh lượng. Trong phần này chúng ta khảo sát mô hình hồi quy có biến định tính. Đối với biến định tính chỉ có thể phân lớp, một quan sát chỉ có thể rơi vào một lớp. Một số biến định tính có hai lớp như: Biến định tính Lớp 1 Lớp 2 Giới tính Nữ Nam Thành thị Vùng Nông thôn Tôn giáo Có Không Tốt nghiệp đại học Chưa Đã Bảng 4.1. Biến nhị phân Người ta thường gán giá trị 1 cho một lớp và giá trị 0 cho lớp còn lại. Ví dụ ta ký hiệu S là giới tính với S =1 nếu là nữ và S = 0 nếu là nam. Các biến định tính được gán giá trị 0 và 1 như trên đ ược gọi là bi ến gi ả(dummy variable), biến nhị phân, biến phân loại hay biến định tính. 7.1. Hồi quy với một biến định lượng và một biến phân loại Ví dụ 4.1. Ở ví dụ này chúng ta hồi quy tiêu dùng cho gạo theo quy mô hộ có xem xét hộ đó ở thành thị hay nông thôn. Mô hình kinh tế lượng như sau: Yi = β1 + β2X i+ β3Di + εi(4.19)Y: Chi tiêu cho gạo, ngàn đồng/năm X : Quy mô hộ gia đình, người D: Biến phân loại, D = 1 nếu hộ ở thành thị, bằng D = 0 nếu hộ ở nông thôn. Chúng ta muốn xem xét xem có sự khác biệt trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn hay không ứng với một quy mô hộ gia đình Xi xác định. Đối với hộ ở nông thôn E[ Yi X i , D i = 0] = β1 + β 2 X i (4.20) SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 5
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Đối với hộ ở thành thị E[ Yi X i , D i = 1] = (β1 + β3 ) + β 2 X i (4.21) Vậy sự chênh lệch trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn như sau E[ Yi X i , D i = 1] − E[ Yi X i , D i = 0] = β 3 (4.22) Sự khác biệt trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn chỉ có ý nghĩa thống kê khi β3 khác không có ý nghĩa thống kê. Chúng ta đã có phương trình hồi quy như sau Y = 187 + 508*X - 557*D (4.23) t-stat [0,5] [6,4] [-2,2] R hiệu chỉnh = 0,61 2 ˆ Hệ số hồi quy β3 = −557 khác không với độ tin cậy 95%. Vậy chúng ta không thể bác bỏ được sự khác biệt trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn. Chúng ta sẽ thấy tác động của làm cho tung độ gốc của phuơng trình hồi quy của thành thị và nông thôn sai biệt nhau một khoảng β3 = -557 ngàn đồng/năm. Cụ thể ứng với một quy mô hộ gia đình thì hộ ở thành thị tiêu dùng gạo ít hơn hộ ở nông thôn 557 ngàn đồng/năm.Chúnggạo và quy ấy hộ ềia đnày một cách trực quan qua đồ thị Chi tiêu cho ta sẽ th mô đi g u ình sau: 6000 Nông thôn 5000 Thành thị Hồi quy nông thôn 4000 Hồi quy thành thị 3000 Chi tiêu cho g o (Ngàn đ ng/năm) 2000 ồ ạ 1000 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Quy mô hộ gia đình (Người) Hình 4.1. Hồi quy với một biến định lượng và một biến phân loại. 7.2. Hồi quy với một biến định lượng và một biến phân loại có nhi ều hơn hai phân lớp Ví dụ 4.2. Giả sử chúng ta muốn ước lượng tiền lương được quyết định bởi số năm kinh nghiệm công tác và trình độ học vấn như thế nào. Gọi Y : Tiền lương X : Số năm kinh nghiệm D: Học vấn. Giả sử chúng ta phân loại học vấn như sau : chưa tốt nghiệp đ ại học, đại học và sau đại học. Phuơng án 1: Di = 0 nếu chưa tốt nghiệp đại học Di = 1 nếu tốt nghiệp đại học Di =2 nếu có trình độ sau đại học SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 6
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Cách đặt biến này đưa ra giả định quá mạnh là phần đóng góp của học vấn vào tiền lương của người có trình độ sau đại học lớn gấp hai lần đóng góp c ủa học vấn đối với người có trình độ đại học. Mục tiêu của chúng ta khi đ ưa ra biến D chỉ là phân loại nên ta không chọn phương án này. Phương án 2: Đặt bộ biến giả D1iD2i Học vấn 00 Chưa đại học 10 Đại học 01 Sau đại học Mô hình hồi quy Yi = β1 + β2X + β3D1i + β4D2i + εi(4.24) Khai triển của mô hình (4.24) như sau Đối với người chưa tốt nghiệp đại học E(Yi )= β1 + β2X (4.25) Đối với người có trình độ đại học E(Yi )= (β1 + β3)+ β2X3(4.26) Đối với người có trình độ sau đại học E(Yi )= (β1 + β3+ β4 )+ β2X (4.27) 7.3. Cái bẩy của biến giả Số lớp của biến phân loạiSố biến giả Trong ví dụ 4.1. 21 Trong ví dụ 4.232 Điều gì xảy ra nếu chúng ta xây dựng số biến giả đúng bằng số phân lớp? Ví dụ 4.3. Xét lại ví dụ 4.1. Giả sử chúng ta đặt biến giả như sau D1iD2iVùng 10Thành thị 01Nông thôn Mô hình hồi quy là Yi = β1 + β2X i+ β3D1i + β4D2i +εi(4.28) Chúng ta hãy xem kết quả hồi quy bằng Excel Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept 2235,533 0 65535 #NUM! X 508,1297 80,36980143 6,322396 1,08E-06 D1 -2605,52 0 65535 #NUM! D2 -2048 0 65535 #NUM! Kết quả hồi quy rất bất thường và hoàn toàn không có ý nghĩa kinh tế. Lý do là có sự đa cộng tuyến hoàn hảo giữa D1, D2 và một biến hằng X2 =-1. D1i + D2i + X2 = 0 ∀i . Hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo này làm cho hệ phương trình chuẩn không có lời giải. Thực tế sai số chuẩn tiến đến vô cùng chứ không phải tiến đ ến 0 như kết quả tính toán của Excel. Hiện tượng này được gọi là cái bẩy của biến giả. Quy tắc: Nếu một biến phân loại có k lớp thì chỉ sử dụng (k-1) biến giả. 7.4. Hồi quy với nhiều biến phân loại SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 7
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Ví dụ 4.4. Tiếp tục ví dụ 4.2. Chúng ta muốn khảo sát thêm có sự phân biệt đối xử trong mức lương giữa nam và nữ hay không. Đặt thêm biến và đặt lại tên biến GTi: Giới tính, 0 cho nữ và 1 cho nam. TL : Tiền lương KN: Số năm kinh nghiệm làm việc ĐH: Bằng 1 nếu tốt nghiệp đại học và 0 cho chưa tốt nghiệp đại học SĐH: Bằng 1 nếu có trình độ sau đại học và 0 cho chưa. Mô hình hồi quy TLi = β1 + β2KNi + β3ĐHi + β4SĐHi +β5GTi+ εi(4.29) Chúng ta xét tiền lương của nữ có trình độ sau đại học E(TLi /SĐH=1∩GT=0)= (β1 + β4)+ β2KNi 7.5. Biến tương tác Xét lại ví dụ 4.1. Xét quan hệ giữa tiêu dùng gạo và quy mô hộ gia đình.Đ ể cho đơn giản trong trình bày chúng ta sử dụng hàm toán như sau. Nông thôn: Y = α1 + β1X Thành thị: Y = α2 + β2X D : Biến phân loại, bằng 1 nếu hộ ở thành thị và bằng 0 nếu hộ ở nông thôn. Có bốn trường hợp có thể xảy ra như sau (1) α1=α2 và β1= β2, hay không có sự khác biệt trong tiêu dùng gạo giữa thành thị và nông thôn. Mô hình : Y = a + b X Trong đó α1=α2 = a và β1= β2 = b. (2) α1≠α2 và β1= β2, hay có sự khác biệt về tung độ gốc Mô hình: Y = a + bX + cD Trong đó α1 = a, α2 = a + c và β1 = β2 = b. (3) α1=α2 và β1≠ β2, hay có sự khác biệt về độ dốc Mô hình: Y = a + bX + c(DX) Trong đó DX = X nếu nếu D =1 và DX = 0 nếu D = 0 α1 = α2 = a , β1 = b và β2 = b + c. (4) α1≠α2 và β1≠ β2, hay có sự khác biệt hoàn toàn về cả tung độ gốc và độ dốc. Mô hình: Y = a + bX + cD + d(DX) α1 = a , α2 = a + c, β1 = b và β2 = b + d. SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 8
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Tiêu dùng gạo, Y Tiêu dùng gạo, Y β= β1 = 11 α1 = α2 β α β2 α 2 1 Quy mô hộ, X Quy mô hộ, X 2 a. Mô hình đồng nhất b. Mô hình song song Tiêu dùng gạo, Y Tiêu dùng gạo, Y β β1 β1 β 2 α1 = α2 α α 2 2 Quy mô hộ X Quy mô hộ, X 1 c. Mô hình đồng quy d. Mô hình phân biệt Hình 4.2. Các mô hình hồi quy Biến DX được xây dựng như trên được gọi là biến tương tác. Tổng quát nếu X p là một biến định lượng và Dq là một biến giả thì XpDq là một biến tương tác. Một mô hình hồi quy tuyến tổng quát có thể có nhiều biến định lượng, nhiều biến định tính và một số biến tương tác. SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 9
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Chương II - Phương pháp lập mô hình , phân tích và dự báo hiện tượng kinh tế bằng Eviews Bảng dưới đây cho các giá trị quan sát về thu nhập (Y-USD/đầu người ), tỉ lệ lao động nông nghiệp (X1 - %) và số năm trung bình được đào tạo đối với những người trên 25 tuổi (X2 – năm ) Y X1 X2 6 9 8 8 10 13 8 8 11 7 7 10 7 10 12 12 4 16 9 5 10 8 5 10 9 6 12 10 8 14 10 7 12 11 4 16 9 9 14 10 5 10 11 8 12 Khởi động Eviews , từ cửa sổ Eviews chọn File – New – Workfile Hộp thoại mở Workfiel như sau : SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 10
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Trong Workfile Range ta chọn Undated or irregular . Trong phần Range : Start date nhập 1 và End date nhập 15 . Sau đó click Ok cửa sổ mới sẽ xuất hi ện là Workfile Untitled . Để nhập dữ liệu , từ cửa sổ Eview chọn Quick/Empty group, một cửa sổ sẽ xuất hiện với tên Group: Untitled –Workfile : Untitled. Sau đó nhập số liệu của 3 biến Y,X1,X2 vào và lưu tên là Group 1 . 1). Tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu của Y theo X1 và X2 Từ cửa sổ Eviews chọn Quick rồi chọn tiếp Estimate Equation .Sau khi nhấp chuột chọn Estimate Equation , màn hình sẽ xuất hiện cửa sổ Equation Specification . Trong khung Equation Specification gõ Y c X1 X2 . Gõ xong lệnh này thì cửa sổ như sau : SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 11
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội nhấp Ok , kết quả phân tích hồi quy sẽ xuất hiện như sau : Từ kết quả trên ta biết được các hệ số hồi quy : ˆ ˆ ˆ β 0 = 6.20298 , β1 = -0.376164 , β 2 = 0.452514 từ cửa sổ Equation : Untitled Workfile : Untiled ta chọn View Representations . Một cửa sổ mới xuất hiện là SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 12
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội ^ Phương Trình : Yi =6.202979516 - 0.3761638734*X1 + 0.4525139665*X2 chính là phương trình hồi quy tuyến tính mẫu . 2). Tìm ước lượng phương sai của sai số ngẫu nhiên Từ bảng Equation : untitled Workfile Untitled ta có S.E. of regression 1.01126491828 ^ ˆ Đây chính là se( β ) =1.011265. Từ đây ta suy ra σ 2 = (1.011265) 2 =1.0226569 3) Ước lượng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy Từ bảng Equation : untitled Workfile :Untitled ta có : Variable Std. Error C 1.86225321921 X1 0.132723756455 X2 0.119511151331 ˆ ) = 1.862253 , se( β ) = 0.132724 , se( β ) = 0.129511 ˆ ˆ Suy ra : se( β 0 1 2 4)Khoảng tin cậy đối xứng của các hệ số hồi quy với độ tin cậy 95% Để tìm cận trên và cận dưới của dự báo khoảng các hệ số hồi quy . Ta vào excel sau đó gõ lệnh: tα /2 (n − k ) = t0.025(12)= 2.178813 Ta có khoảng ước lượng của β 0 là : ^ ^ β 0 ± tα /2 (n − k ) se( β 0 ) =6.20298 ± 2.178813*1.862253=(2.145478,10.26048) Tương tự ta có khoảng ước lượng của β1 là (-0.6653441, -0.0869837) và β 2 là (0.1921215,0.7129064) 5)Kiểm định các giả thiết H 0 : β1 = 0, H 0 : β 2 = 0 với mức ý nghĩa 5% SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 13
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội TH1 : đặt giả thiết : H 0 : β1 = 0 , H1 : β1 ≠ 0 với mức ý nghĩa 5% thì ta bác bỏ giả thiết H 0 : β1 = 0 vì Prob = 0.01505829972 <0.05 TH2: đặt giả thiết : H 0 : β 2 = 0 , H1 : β 2 ≠ 0 với mức ý nghĩa 5% thì ta cũng bác bỏ giả thiết H 0 : β 2 = 0 vì Prob= 0.00259331120962<0.05 6) Tìm hệ số R 2 và R 2 TỪ Equation : untitled Workfile : Untitled ta có R-squared : R 2 0.693202979516 0.642070142768 Adjusted R-squared =: R 2 7). Phải chăng cả 2 yếu tố “ tỉ lệ lao động nông nghiệp “ và “số năm đ ược đào tạo “đều không ảnh hưởng tới thu nhập ? Gỉa thiết : H 0 : β1 = β 2 = 0 H1 : β1 = β 2 ≠ 0 Từ bảng Equation : untitled Workfile :untitled ta có : F-statistic :F 13.5569044006 Prob(F-statistic) : 0.000833886274214 P(F>13.5569044006) Do p=0.000833886274214 rất nhỏ nên ta bác bỏ giả thiết H 0 : β1 = β 2 = 0 Như vậy không phải cả 2 yếu tố ‘tỷ lệ lao động nông nghiệp “ và “số năm được đào tạo “đều không ảnh hưởng tới thu nhập . 8)Tìm Ma trận tương quan để tìm ma trận tương quan từ cửa sổ Workfile ta đánh dấu khối vào 3 biến Y,X1,X2 sau đó chọn Quick/ Group Statistics/ Correlations . Nhấp chuột ta được kết quả sau : 9) Tìm Ma trận hiệp phương sai để tìm ma trận hiệp phương sai của hệ số hồi quy , ta tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu sau đó chọn View -> Covariances Matrix . Nhấp chuột ta được kết quả sau : SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 14
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội 10) Kiểm định White (có phương sai thay đổi trong mô hình không ) Giả thiết : H 0 : σ là hằng số 2 H1 : σ 2 không phải là hằng số để thực hiện kiểm định White ,sau khi ước lượng hàm hồi quy tuyến tính mẫu từ cửa số Equation : EQ01 ta chọn View/residual tests/*White Heteroskedasticity (cross terms) .Sau khi nhấp chuột , bảng kiểm định White xuất hiện như sau với mức ý nghĩa 5% ta có n R 2 =2.404736 VÀ p-value là 0.790769 lớn hơn nhiều so với mức ý nghĩa α =5% nên ta không có cơ sở công nhận giả thiết H1nên ta chấp nhận giả thiết H0 tức là σ 2 là một hằng số ( nghĩa lá ko có hiện tượng phương sai thay đổi ). 11)Kiểm định phân phối chuẩn Giả thiết : H 0 : mô hình đang xét có phân phối chuẩn H1 : mô hình đang xét không có phân phối chuẩn View -> Residual Test -> Histogram-Normality Test SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 15
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Từ bảng trên ta có JB=3.545399 và xác suất p-value = 0.169874 khá lớn nên ta không có cơ sở công nhân giả thiết H1 nên ta tạm thời chấp nhận giả thiết H 0 . Nghĩa là mô hình ta đang xét có phân phối chuẩn . 12) Kiểm định BG ( có hiện tượng tự tương quan bậc 1 hay không ) giả thiết : H 0 : mô hình đang xét có hiện tượng tự tương quan bậc 1 H1 : mô hình đang xét có hiện tượng tương quan bậc 2 Sau khi có mô hình hồi quy tuyến tính ta chọn View/Residual Tests/Correlation LM Test . Nhấp chuột một cửa sổ sẽ xuất hiện : Trong khung Lag to include của cửa sổ Lag Sprecification ta cần chọn bậc tự tương quan .Trong mô hình này ta chọn bằng 1 .Rồi nhấp Ok ,bảng kết quả sẽ xuất hiện : SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 16
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Ta có n R 2 =5.972927 , và có xác suất p-value là 0.050466 xấp xỉ bằng mức ý nghĩa α =5% nên ta ko có cơ sở công nhận giả thiết H1 nên ta tạm thời chấp nhận giả thiết H 0 . nghĩa là tồn tại tương quan bậc 1 . SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 17
- Tiểu luận Kinh tế lượng Đề tài : Mô hình hồi quy bội Tài liệu tham khảo 1 . Giáo trình Kinh tế lượng , trường Đại học Kinh tế TP.HCM . 2 . Bài tập Kinh tế lượng , trường Đại học Kinh tế TPHCM . 3. Diễn đàn sinh viên Đại học Kinh tế TP.HCM http://ueh.vn SVTH : Nguyễn Thế Hùng – KHĐT3 18
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Server: Apache/2.2.15 (CentOS)


text:
Giáo án Tiếng Việt lớp 1 - TẬP VIẾT - TÔ CHỮ HOA: Q, R
Chia sẻ: Nguyen Hoang Phuong Uyen | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5
202
lượt xem 14
download
lượt xem 14
download
Giáo án Tiếng Việt lớp 1 - TẬP VIẾT - TÔ CHỮ HOA: Q, R
Mô tả tài liệu
Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
Biết tô đúng mẫu chữ, cỡ chữ các chữ hoa Q, R. - Viết nhanh, đẹp, đúng các vần: ăt, ăc . Các từ ngữ: màu sắc, dìu dắt. - Có ý thức giữ gìn sách vở sạch đẹp. II.Đồ dùng dạy - học: - GV: Mẫu chữ, bảng phụ - HS: Bảng con, phấn. Khăn lau bảng, vở tập viết.
Chủ đề:
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Giáo án Tiếng Việt lớp 1 - TẬP VIẾT - TÔ CHỮ HOA: Q, R
- TẬP VIẾT TÔ CHỮ HOA: Q, R I.Mục đích yêu cầu: - Biết tô đúng mẫu chữ, cỡ chữ các chữ hoa Q, R. - Viết nhanh, đẹp, đúng các vần: ăt, ăc . Các từ ngữ: màu sắc, dìu dắt. - Có ý thức giữ gìn sách vở sạch đẹp. II.Đồ dùng dạy - học: - GV: Mẫu chữ, bảng phụ - HS: Bảng con, phấn. Khăn lau bảng, vở tập viết. III. Các hoạt động dạy - học: Nội dung Cách thức tiến hành A. Kiểm tra bài cũ: (3’) HS: Viết bảng con - Viết: Ô, Ơ, O, P H+GV: Nhận xét, bổ sung, đánh giá. B. Bài mới: GV: Giới thiệu nội dung bài viết 1.Giới thiệu bài: (2’) GV: Gắn mẫu chữ lên bảng 2.Hướng dẫn viết: HS: Quan sát, nêu nhận xét về độ cao, chiều
- a. HD tô chữ hoa: (6’) rộng, cỡ chữ…. Q, P GV: Hướng dẫn qui trình viết( Vừa nói vừa thao tác ). HS: Tập viết vào bảng con lần lượt từng chữ.( Cả lớp ) b. HD viết từ ngữ ứng dụnGV: (5’) GV: Quan sát, uốn nắn. ăt, ăc HS: Đọc vần và từ ứng dụng màu sắc, dìu dắt - Quan sát mẫu chữ và nhận xét về độ cao, chiều rộng, cỡ chữ…. HS: Tập viết vào bảng con lần lượt từng vần và từ.( Cả lớp ) ’ c.HD tô, viết vào vở (18 ) GV: Quan sát, uốn nắn. H+GV: Nhận xét, chữa lỗi. GV: Nêu rõ yêu cầu, hướng dẫn viết từng ’ 3. Chấm chữa bài: (4 ) dòng. HS: Viết từng dòng theo mẫu và HD của 4. Củng cố, dặn dò: (2’) giáo viên. ( Mỗi dòng 3 chữ) GV: Quan sát, uốn nắn tư thế, cách cầm bút GV: Chấm bài của 1 số học sinh.
- - Nhận xét, chữa lỗi trước lớp, GV: Nhận xét chung giờ học. HS: Viết hoàn thiện bài và chuẩn bị bài học sau. Rèn viết: Ngưỡng cửa I.Mục đích yêu cầu: - Củng cố cách viết: ngưỡng cửa, nơi này, quen, dắt vòng, đi men, lúc nào - Biết viết đúng mẫu chữ, cỡ chữ, viết chính xác, đảm bảo tốc độ khổ thơ 1 của bài Ngưỡng cửa - Rèn tính cẩn thận cho HS. II. Đồ dùng dạy – học: - GV: Chữ mẫu, bảng phụ - HS: Vở ô li, bảng con, phấn.
- III. Các hoạt động dạy - học: Nội dung Cách thức tiến hành A.Kiểm tra bài cũ: (3’) HS: Viết bảng con( 1 lượt) - Viết: ngượng nghịu, nằm, sửa lại GV: Nhận xét, đánh giá. B.Bài mới: 1.Giới thiệu bài: (1 ’) GV: Giới thiệu qua KTBC 2. Luyện tập: HS: Nhắc lại cách viết. a)Luyện viết bảng con (4’) - Viết bài bảng con lần lượt từng chữ. ngưỡng cửa, nơi này, quen, H+GV: Nhận xét, sửa sai dắt vòng, đi men, lúc nào GV: Nêu rõ yêu cầu, HD cách viết HS: Viết vào vở theo HD của GV b)Luyện viết vở ô li (15 ’) GV: Quan sát, uốn nắn. Ngưỡng cửa Nơi này ai cũng quen Ngay từ thời tấm bé GV:Chấm bài của HS ( 8 em) Khi tay bà, tay mẹ - Nhận xét, bổ sung trước lớp. Còn dắt vòng đi men. GV: Nhận xét chung giờ học c) Đánh giá (5 ’) HS: Nhắc lại nội dung bài.
- GV: Nhận xét chung giờ học 3. Củng cố, dặn dò: (2’)
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

markdown:
# Giáo án Tiếng Việt lớp 1 - TẬP VIẾT - TÔ CHỮ HOA: Q, R
Chia sẻ: Nguyen Hoang Phuong Uyen | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5
![](images/blank.gif)
![](images/blank.gif)
202
lượt xem 14
download
lượt xem 14
download
![](http://image1.tlvnimg.com/document/thumbnail/2010/20101129/umeox1209/80x100/tieng_viet_1_19_2714.jpg)
##
Giáo án Tiếng Việt lớp 1 - TẬP VIẾT - TÔ CHỮ HOA: Q, R
Mô tả tài liệu
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Biết tô đúng mẫu chữ, cỡ chữ các chữ hoa Q, R. - Viết nhanh, đẹp, đúng các vần: ăt, ăc . Các từ ngữ: màu sắc, dìu dắt. - Có ý thức giữ gìn sách vở sạch đẹp. II.Đồ dùng dạy - học: - GV: Mẫu chữ, bảng phụ - HS: Bảng con, phấn. Khăn lau bảng, vở tập viết.
Chủ đề:
![](images/graphics/blank.gif)
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Giáo án Tiếng Việt lớp 1 - TẬP VIẾT - TÔ CHỮ HOA: Q, R
- TẬP VIẾT TÔ CHỮ HOA: Q, R I.Mục đích yêu cầu: - Biết tô đúng mẫu chữ, cỡ chữ các chữ hoa Q, R. - Viết nhanh, đẹp, đúng các vần: ăt, ăc . Các từ ngữ: màu sắc, dìu dắt. - Có ý thức giữ gìn sách vở sạch đẹp. II.Đồ dùng dạy - học: - GV: Mẫu chữ, bảng phụ - HS: Bảng con, phấn. Khăn lau bảng, vở tập viết. III. Các hoạt động dạy - học: Nội dung Cách thức tiến hành A. Kiểm tra bài cũ: (3’) HS: Viết bảng con - Viết: Ô, Ơ, O, P H+GV: Nhận xét, bổ sung, đánh giá. B. Bài mới: GV: Giới thiệu nội dung bài viết 1.Giới thiệu bài: (2’) GV: Gắn mẫu chữ lên bảng 2.Hướng dẫn viết: HS: Quan sát, nêu nhận xét về độ cao, chiều
- a. HD tô chữ hoa: (6’) rộng, cỡ chữ…. Q, P GV: Hướng dẫn qui trình viết( Vừa nói vừa thao tác ). HS: Tập viết vào bảng con lần lượt từng chữ.( Cả lớp ) b. HD viết từ ngữ ứng dụnGV: (5’) GV: Quan sát, uốn nắn. ăt, ăc HS: Đọc vần và từ ứng dụng màu sắc, dìu dắt - Quan sát mẫu chữ và nhận xét về độ cao, chiều rộng, cỡ chữ…. HS: Tập viết vào bảng con lần lượt từng vần và từ.( Cả lớp ) ’ c.HD tô, viết vào vở (18 ) GV: Quan sát, uốn nắn. H+GV: Nhận xét, chữa lỗi. GV: Nêu rõ yêu cầu, hướng dẫn viết từng ’ 3. Chấm chữa bài: (4 ) dòng. HS: Viết từng dòng theo mẫu và HD của 4. Củng cố, dặn dò: (2’) giáo viên. ( Mỗi dòng 3 chữ) GV: Quan sát, uốn nắn tư thế, cách cầm bút GV: Chấm bài của 1 số học sinh.
- - Nhận xét, chữa lỗi trước lớp, GV: Nhận xét chung giờ học. HS: Viết hoàn thiện bài và chuẩn bị bài học sau. Rèn viết: Ngưỡng cửa I.Mục đích yêu cầu: - Củng cố cách viết: ngưỡng cửa, nơi này, quen, dắt vòng, đi men, lúc nào - Biết viết đúng mẫu chữ, cỡ chữ, viết chính xác, đảm bảo tốc độ khổ thơ 1 của bài Ngưỡng cửa - Rèn tính cẩn thận cho HS. II. Đồ dùng dạy – học: - GV: Chữ mẫu, bảng phụ - HS: Vở ô li, bảng con, phấn.
- III. Các hoạt động dạy - học: Nội dung Cách thức tiến hành A.Kiểm tra bài cũ: (3’) HS: Viết bảng con( 1 lượt) - Viết: ngượng nghịu, nằm, sửa lại GV: Nhận xét, đánh giá. B.Bài mới: 1.Giới thiệu bài: (1 ’) GV: Giới thiệu qua KTBC 2. Luyện tập: HS: Nhắc lại cách viết. a)Luyện viết bảng con (4’) - Viết bài bảng con lần lượt từng chữ. ngưỡng cửa, nơi này, quen, H+GV: Nhận xét, sửa sai dắt vòng, đi men, lúc nào GV: Nêu rõ yêu cầu, HD cách viết HS: Viết vào vở theo HD của GV b)Luyện viết vở ô li (15 ’) GV: Quan sát, uốn nắn. Ngưỡng cửa Nơi này ai cũng quen Ngay từ thời tấm bé GV:Chấm bài của HS ( 8 em) Khi tay bà, tay mẹ - Nhận xét, bổ sung trước lớp. Còn dắt vòng đi men. GV: Nhận xét chung giờ học c) Đánh giá (5 ’) HS: Nhắc lại nội dung bài.
- GV: Nhận xét chung giờ học 3. Củng cố, dặn dò: (2’)
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache

Vary: Accept-Encoding

Content-Encoding: gzip

Content-Type: text/html; charset=UTF-8

Connection: close


text:
- Nhạc Hàn Quốc
- Nhạc chờ theo tên
- Nhạc cực hay chọn lọc
- Nhạc trẻ hay nhất
- Nhạc không lời hay nhất
- Nhạc chế hay nhất
- Nhạc hướng về biển Đông
- Nhạc chờ hot tháng 3
- Nhạc chờ Hot nhất tháng
- Nhạc chờ Hot nhất tuần
- Nhạc chờ Hot nhất hiện nay
- Nhạc hot chọn lọc
- Nhạc trẻ hot nhất
- Nhạc chờ hot tháng 2
- Nhạc chờ 12 cung hoàng đạo
- Nhạc RAP
- Nhạc độc đáo
- Nhạc chờ hài hước
- Nhạc chờ vui
- Nhạc chờ cười
- Nhạc chế
- Nhạc remix
- Nhạc cho vợ yêu
- Nhạc cho chồng yêu
- Nhạc cho đại ca
- Nhạc kinh dị - ma
- Nhạc VIP
- Âm thanh cuộc sống
- Nhạc thể thao
- Nhạc Trịnh Công Sơn
- Nhạc trẻ em
- Nhạc bà bầu
- Nhạc quảng cáo
- Nhạc game
- Nhạc Thiên Chúa giáo
- Nhạc Phật
- Nhạc chờ phim
- Nhạc trẻ
- Việt Nam Idol
- Nhạc trữ tình
- Nhạc thiếu nhi
- Nhạc cách mạng - nhạc đỏ
- Nhạc không lời - cổ điển
- Love song
- Nhạc quốc tế
- Nhạc Việt
- Nhạc vàng
- Dân ca-chèo-cải lương
- Mừng sinh nhật
- Tết - năm mới
- Nhạc vui đón tết
- Nhạc đám cưới
- Nhạc chờ mùa xuân
- Valentine 14-2
- QT phụ nữ 8-3
- Cá tháng tư 1-4
- Quốc tế thiếu nhi 1-6
- Trung thu 15-8
- Halloween 31-10
- Phụ nữ VN 20-10
- Nhà giáo Việt Nam 20-11
- Giáng sinh - noel 25-12
Yesterday once more- Viettel Imuzik
Lượt nghe: 24429 Mã số: 86194
Cài làm NHẠC CHỜ (trực tiếp), soạn: CAI 86194 gửi 8377
Tặng bạn bè, soạn: CAI 86194 SốĐT gửi 8377
Tặng bạn bè, soạn: CAI 86194 SốĐT
Tải bài này làm NHẠC CHUÔNG, soạn HNC 86194 gửi 8377
Bình luận:
Nội dung:
Lời bài hát "Yesterday once more"
I'd list℮n to th℮ rɑdio
Wɑitin' ƒor mу ƒɑνorit℮ songs
Wh℮n th℮у ρlɑу℮d
I'd sing ɑlong
It mɑd℮ m℮ smil℮.
Ƭhos℮ w℮r℮ such hɑρρу tim℮s
Ąnd not so long ɑgo
How I wond℮r℮d wh℮r℮ th℮у'd gon℮
ßut th℮у'r℮ bɑcƙ ɑgɑin
Just liƙ℮ ɑ long lost ƒri℮nd
Ąll th℮ songs
I loν℮d so w℮ll.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Wh℮n th℮у g℮t to th℮ ρɑrt
Wh℮r℮ h℮'s br℮ɑƙin' h℮r h℮ɑrt
It cɑn r℮ɑllу mɑƙ℮ m℮ crу
Just liƙ℮ b℮ƒor℮
It's у℮st℮rdɑу onc℮ mor℮. (Ѕhoo bi doo ling ling)
Ļooƙ in' bɑcƙ on how it wɑs
In у℮ɑrs gon℮ bу
Ąnd th℮ good tim℮s thɑt I hɑd
Mɑƙ℮s todɑу s℮℮m rɑth℮r sɑd
Ѕo much hɑs chɑng℮d.
It wɑs songs oƒ loν℮ thɑt I would sing to th℮m
Ąnd I'd m℮moriz℮ ℮ɑch word
Ƭhos℮ old m℮lodi℮s
Ѕtill sound so good to m℮
Ąs th℮у m℮lt th℮ у℮ɑrs ɑwɑу.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Ąll mу b℮st m℮mori℮s
Ϲom℮ bɑcƙ cl℮ɑrlу to m℮
Ѕom℮ cɑn ℮ν℮n mɑƙ℮ m℮ crу.
Just liƙ℮ b℮ƒor℮
It's у℮st℮rdɑу onc℮ mor℮.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Eν℮rу.....
Xem toàn bộ
Nhạc chờ cùng từ khóa "Yesterday once more" - Viettel Imuzik
HD tải nhạc chờ "Yesterday once more" (Viettel)
Để lấy mã số nhạc chờ bài Yesterday once more - Hòa tấu (mạng Viettel) và hướng dẫn cài đặt làm nhạc chờ cho điện thoại, đồng thời tải bài nhạc chuông tương ứng về điện thoại, click vào nút "Tải và cài làm nhạc chờ" phía dưới player (công cụ nghe nhạc). Đưa chuột vào biểu tượng sao đánh giá 1 - 2 - 3 - 4 hay 5 sao cho bài hát đang nghe.
Để nghe nhạc chờ Yesterday once more, ca sĩ Hòa tấu - mạng Viettel Imuzik, trình duyệt/ browser của bạn cần hỗ trợ window media, flash và javascript.
Để tải nhạc chờ Yesterday once more mạng Viettel miễn phí về máy tính, click vào nút download từ danh sách nhạc hoặc click nút save ở trang nghe nhạc. Nhạc chờ tải về có thể thuộc 1 trong các dạng: mp3, wav hoặc wma.
Lời bài hát Yesterday once more được cập nhật ngay khi đưa bài hát lên website, nếu lyric bài Yesterday once more chưa có chúng tôi sẽ đưa lên sớm nhất.
Chú ý: Lời bài hát Yesterday once more chỉ mang tính tham khảo, có thể không chính xác. Bạn có thể liên hệ và đóng góp lyric/ lời bài hát cho tainhaccho.vn.
Để bình luận cho bài nhạc chờ này, vui lòng nhập tên & nội dung lời bình của bạn sau đó click vào nút "Gửi lời bình".
Bạn có thể tìm kiếm trang này theo các từ khóa sau đây:
Download/ tải nhạc chờ Yesterday once more Viettel Imuzik, ca sĩ Hòa tấu miễn phí về điện thoại, mobile, máy tính, pc, computer;
Mã số nhạc chờ Yesterday once more - ca sĩ Hòa tấu - mạng Viettel Imuzik; Cài nhạc chờ Yesterday once more Viettel Imuzik; Nghe nhạc chờ Yesterday once more ca sĩ Hòa tấu (Viettel Imuzik);
Lyric/ Lời bài hát Yesterday once more
Tai nhac cho Yesterday once more Viettel Imuzik, ca si Hoa tau mien phi ve dien thoai, mobile, may tinh, pc, computer;
Ma so nhac cho Yesterday once more - ca si Hoa tau - mang Viettel Imuzik; Cai nhac cho Yesterday once more Viettel Imuzik; Nghe nhac cho Yesterday once more ca si Hoa tau (Viettel Imuzik);
Lyric/ Loi bai hat Yesterday once more

markdown:
[Nhạc Hàn Quốc](/viettel/nhac-cho-han-quoc/) [Nhạc chờ theo tên](/viettel/nhac-cho-theo-ten/) [Nhạc cực hay chọn lọc](/viettel/nhac-cho-cuc-hay-chon-loc/) [Nhạc trẻ hay nhất](/viettel/nhac-cho-tre-hay-nhat/) [Nhạc không lời hay nhất](/viettel/nhac-cho-khong-loi-hay-nhat/) [Nhạc chế hay nhất](/viettel/nhac-cho-che-hay-nhat/) [Nhạc hướng về biển Đông](/viettel/nhac-cho-huong-ve-bien-dong/) [Nhạc chờ hot tháng 3](/viettel/nhac-cho-hot-thang-3/) [Nhạc chờ Hot nhất tháng](/viettel/nhac-cho-hot-nhat-thang/) [Nhạc chờ Hot nhất tuần](/viettel/nhac-cho-hot-nhat-tuan/) [Nhạc chờ Hot nhất hiện nay](/viettel/nhac-cho-hot-nhat-hien-nay/) [Nhạc hot chọn lọc](/viettel/nhac-cho-hot-chon-loc/) [Nhạc trẻ hot nhất](/viettel/nhac-cho-tre-hot-nhat/) [Nhạc chờ hot tháng 2](/viettel/nhac-cho-hot-thang-2/) [Nhạc chờ 12 cung hoàng đạo](/viettel/nhac-cho-12-cung-hoang-dao/) [Nhạc RAP](/viettel/nhac-cho-rap/) [Nhạc độc đáo](/viettel/nhac-cho-doc-dao/) [Nhạc chờ hài hước](/viettel/nhac-cho-hai-huoc/) [Nhạc chờ vui](/viettel/nhac-cho-vui/) [Nhạc chờ cười](/viettel/nhac-cho-cuoi/) [Nhạc chế](/viettel/nhac-cho-che/) [Nhạc remix](/viettel/nhac-cho-remix/) [Nhạc cho vợ yêu](/viettel/nhac-cho-vo-yeu/) [Nhạc cho chồng yêu](/viettel/nhac-cho-chong-yeu/) [Nhạc cho đại ca](/viettel/nhac-cho-dai-ca/) [Nhạc kinh dị - ma](/viettel/nhac-cho-kinh-di-ma/) [Nhạc VIP](/viettel/nhac-cho-vip/) [Âm thanh cuộc sống](/viettel/nhac-cho-am-thanh-cuoc-song/) [Nhạc thể thao](/viettel/nhac-cho-the-thao/) [Nhạc Trịnh Công Sơn](/viettel/nhac-cho-trinh-cong-son/) [Nhạc trẻ em](/viettel/nhac-cho-tre-em/) [Nhạc bà bầu](/viettel/nhac-cho-ba-bau/) [Nhạc quảng cáo](/viettel/nhac-cho-quang-cao/) [Nhạc game](/viettel/nhac-cho-game/) [Nhạc Thiên Chúa giáo](/viettel/nhac-cho-thien-chua-giao/) [Nhạc Phật](/viettel/nhac-cho-phat/) [Nhạc chờ phim](/viettel/nhac-cho-phim/) [Nhạc trẻ](/viettel/nhac-cho-tre/) [Việt Nam Idol](/viettel/nhac-cho-viet-nam-idol/) [Nhạc trữ tình](/viettel/nhac-cho-tru-tinh/) [Nhạc thiếu nhi](/viettel/nhac-cho-thieu-nhi/) [Nhạc cách mạng - nhạc đỏ](/viettel/nhac-cho-cach-mang-nhac-do/) [Nhạc không lời - cổ điển](/viettel/nhac-cho-khong-loi-co-dien/) [Love song](/viettel/nhac-cho-love-song/) [Nhạc quốc tế](/viettel/nhac-cho-quoc-te/) [Nhạc Việt](/viettel/nhac-cho-viet/) [Nhạc vàng](/viettel/nhac-cho-vang/) [Dân ca-chèo-cải lương](/viettel/nhac-cho-dan-ca-cheo-cai-luong/) [Mừng sinh nhật](/viettel/nhac-cho-mung-sinh-nhat/) [Tết - năm mới](/viettel/nhac-cho-tet-nam-moi/) [Nhạc vui đón tết](/viettel/nhac-cho-vui-don-tet/) [Nhạc đám cưới](/viettel/nhac-cho-dam-cuoi/) [Nhạc chờ mùa xuân](/viettel/nhac-cho-mua-xuan/) [Valentine 14-2](/viettel/nhac-cho-valentine-14-2/) [QT phụ nữ 8-3](/viettel/nhac-cho-qt-phu-nu-8-3/) [Cá tháng tư 1-4](/viettel/nhac-cho-ca-thang-tu-1-4/) [Quốc tế thiếu nhi 1-6](/viettel/nhac-cho-quoc-te-thieu-nhi-1-6/) [Trung thu 15-8](/viettel/nhac-cho-trung-thu-15-8/) [Halloween 31-10](/viettel/nhac-cho-halloween-31-10/) [Phụ nữ VN 20-10](/viettel/nhac-cho-phu-nu-vn-20-10/) [Nhà giáo Việt Nam 20-11](/viettel/nhac-cho-nha-giao-viet-nam-20-11/) [Giáng sinh - noel 25-12](/viettel/nhac-cho-giang-sinh-noel-25-12/)
## Yesterday once more-
*Viettel Imuzik* **Ca sĩ:** [Hòa tấu](/viettel/ca-si-hoa-tau/) **Lượt nghe:**24429 **Mã số:**86194
Cài làm NHẠC CHỜ (trực tiếp), soạn: CAI 86194 gửi 8377
Tặng bạn bè, soạn: CAI 86194 SốĐT gửi 8377
Tặng bạn bè, soạn: CAI 86194 SốĐT
**gửi**8377 **Chú ý:**Số ĐT được tặng nhạc chờ phải cùng mạng điện thoại với bạn và đang sử dụng dịch vụ nhạc chờ [Tải bài này làm NHẠC CHUÔNG](http://tainhacchuong.org/timkiem/?search=Yesterday+once+more), soạn *HNC 86194*gửi *8377* **Bình luận** [Xem toàn bộ](#) **Bình luận:** **Tên bạn:** **Nội dung:** [Lời bài hát "Yesterday once more"](/loi-bai-hat/lyric/cok/yesterday-once-more.htm)
I'd list℮n to th℮ rɑdio
Wɑitin' ƒor mу ƒɑνorit℮ songs
Wh℮n th℮у ρlɑу℮d
I'd sing ɑlong
It mɑd℮ m℮ smil℮.
Ƭhos℮ w℮r℮ such hɑρρу tim℮s
Ąnd not so long ɑgo
How I wond℮r℮d wh℮r℮ th℮у'd gon℮
ßut th℮у'r℮ bɑcƙ ɑgɑin
Just liƙ℮ ɑ long lost ƒri℮nd
Ąll th℮ songs
I loν℮d so w℮ll.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Wh℮n th℮у g℮t to th℮ ρɑrt
Wh℮r℮ h℮'s br℮ɑƙin' h℮r h℮ɑrt
It cɑn r℮ɑllу mɑƙ℮ m℮ crу
Just liƙ℮ b℮ƒor℮
It's у℮st℮rdɑу onc℮ mor℮. (Ѕhoo bi doo ling ling)
Ļooƙ in' bɑcƙ on how it wɑs
In у℮ɑrs gon℮ bу
Ąnd th℮ good tim℮s thɑt I hɑd
Mɑƙ℮s todɑу s℮℮m rɑth℮r sɑd
Ѕo much hɑs chɑng℮d.
It wɑs songs oƒ loν℮ thɑt I would sing to th℮m
Ąnd I'd m℮moriz℮ ℮ɑch word
Ƭhos℮ old m℮lodi℮s
Ѕtill sound so good to m℮
Ąs th℮у m℮lt th℮ у℮ɑrs ɑwɑу.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Ąll mу b℮st m℮mori℮s
Ϲom℮ bɑcƙ cl℮ɑrlу to m℮
Ѕom℮ cɑn ℮ν℮n mɑƙ℮ m℮ crу.
Just liƙ℮ b℮ƒor℮
It's у℮st℮rdɑу onc℮ mor℮.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Eν℮rу Ѕhɑ lɑ lɑ lɑ
Eν℮rу Wo o wo o
Ѕtill shin℮s
Eν℮rу shing ɑ ling ɑ ling
Ƭhɑt th℮у'r℮ stɑrtin' to sing
Ѕo ƒin℮.
Eν℮rу.....
[Xem toàn bộ](#lyric)
### Nhạc chờ cùng từ khóa "Yesterday once more" - Viettel Imuzik
**HD tải nhạc chờ "Yesterday once more" (Viettel)**
Để lấy mã số nhạc chờ bài Yesterday once more - Hòa tấu (mạng Viettel) và hướng dẫn cài đặt làm nhạc chờ cho điện thoại, đồng thời tải bài nhạc chuông tương ứng về điện thoại, click vào nút "Tải và cài làm nhạc chờ" phía dưới player (công cụ nghe nhạc). Đưa chuột vào biểu tượng sao đánh giá 1 - 2 - 3 - 4 hay 5 sao cho bài hát đang nghe.
**Để nghe nhạc chờ Yesterday once more, ca sĩ Hòa tấu - mạng Viettel Imuzik**, trình duyệt/ browser của bạn cần hỗ trợ window media, flash và javascript.
Để tải nhạc chờ Yesterday once more mạng Viettel miễn phí về máy tính, click vào nút download từ danh sách nhạc hoặc click nút
**save** ở trang nghe nhạc. Nhạc chờ tải về có thể thuộc 1 trong các dạng: mp3, wav hoặc wma.
Lời bài hát Yesterday once more được cập nhật ngay khi đưa bài hát lên website, nếu lyric bài Yesterday once more chưa có chúng tôi sẽ đưa lên sớm nhất.
**Chú ý**: Lời bài hát Yesterday once more chỉ mang tính tham khảo, có thể không chính xác. Bạn có thể liên hệ và đóng góp lyric/ lời bài hát cho tainhaccho.vn.
Để bình luận cho bài nhạc chờ này, vui lòng nhập tên & nội dung lời bình của bạn sau đó click vào nút "Gửi lời bình".
**Bạn có thể tìm kiếm trang này ** theo các từ khóa sau đây:
Download/ tải nhạc chờ Yesterday once more Viettel Imuzik, ca sĩ Hòa tấu miễn phí về điện thoại, mobile, máy tính, pc, computer;
Mã số nhạc chờ Yesterday once more - ca sĩ Hòa tấu - mạng Viettel Imuzik; Cài nhạc chờ Yesterday once more Viettel Imuzik; Nghe nhạc chờ Yesterday once more ca sĩ Hòa tấu (Viettel Imuzik);
Lyric/ Lời bài hát Yesterday once more
Tai nhac cho Yesterday once more Viettel Imuzik, ca si Hoa tau mien phi ve dien thoai, mobile, may tinh, pc, computer;
Ma so nhac cho Yesterday once more - ca si Hoa tau - mang Viettel Imuzik; Cai nhac cho Yesterday once more Viettel Imuzik; Nghe nhac cho Yesterday once more ca si Hoa tau (Viettel Imuzik);
Lyric/ Loi bai hat Yesterday once more
|Nhạc chờ cùng thể loại|
|
|
Dang Muoi 31/12/12 14:36

Cache-Control: max-age=3600, public

Set-Cookie: provider=hviettel; Expires=Sat, 26-Mar-2016 22:05:57 GMT; Path=/

Accept-Ranges: bytes


text:
Phim cách nhiệt SolarZone khuyến mãi 10% và tặng ĐTDĐ --- Mua DVD tặng camera lùi cao cấp --- Lắp nệm ghế da thật tặng ĐTDĐ --- Phim 3M siêu rẻ 785k --- Khuyến mãi 100% công lắp đặt --- Xem chi tiết hơn tại mục Tin khuyến mãi
Hỗ trợ online
Bán hàng qua mạng : otothanhbinh@gmail.com
Hướng dẫn mua hàng qua mạng
Bán hàng cả tuần, từ thứ 2 đến CN
Giờ mở cửa : 8h đến 18h (trừ có hẹn trước)
----------------------
Khai trương 2 chi nhánh
ThanhBinhAuto BigC - Hà Nội
ThanhBinhAuto Văn Quán - Hà Nội
Hotline : 0913. 51 00 33
Liên hệ qua điện thoại
Đồng loạt khai trương 2 chi nhánh
ThanhBinhAuto BigC - 96 Nguyễn Chánh - Cầu Giấy - Hà Nội
ThanhBinhAuto Văn Quán - 26 Nguyễn Khuyến - Văn Quán - Hà Đông - Hà Nội
Ngày vàng Siêu KM 30% hàng tuần - ThanhBinhAuto
1, SolaZone - Phim cách nhiệt cho ôtô hàng đầu thế giới
5 chỗ (4.399.000) – 7 chỗ ( 4.999.000)
(Giảm giá 10% và Tặng 01 điện thoại di động )
2, Phim kính cách nhiệt 3M
5 chỗ = 7 chỗ = 785.000vnđ
3, Ghế da thật Singapo
(Tặng 01 điện thoại di động)
4. Âm thanh xe hơi BOSSAUDIO - Khuyến mãi lớn
5, Màn hình DVD SKAUDIO SK-6276
Siêu khuyến mãi 3.695K + tặng camera 1.000.000vnd
6. Classis - Phim cách nhiệt Classis cho ô tô - nhà kính - Giá điên
(Giá siêu khuyến mãi chỉ có tại ThanhBinhAuto )
7. Pioneer, JVC chính hãng , giá gốc
Màn hình DVD Pioneer - Loa Pioneer các loại ...
8. Phủ gầm chống ồn, chống rỉ Liqui Moly : Tặng Voucher 500k
9. Mua DVD liền màn hình
Tặng camera lùi cao cấp trị giá 1.000.000vnđ
10. Tới Thanh Bình ring quà tặng
Tất cả khách hàng đến mua hàng tại ThanhBinhAuto đều có quà tặng *
Siêu khuyến mãi chỉ có tại ThanhBinhAuto
Xem thêm chi tiết tại đây :
http://thanhbinhauto.com/431/type-57-ThanhBinhAuto_sieu_khuyen_mai.htm
* Chi tiết quà tặng mời liên hệ với các cửa hàng của ThanhBinhAuto
ThanhBinhAuto.com
Nguyễn Thanh Bình
Địa chỉ: 623 Nguyễn Trãi – Thanh Xuân – Hà nội
• Ngân hàng Ngoại Thương Việt Nam (VCB)
Số tài khoản: 0011.0015.86058
• Ngân hàng TECHCOMBANK Số tài khoản: 11020.14166.1011
2. PHƯƠNG THỨC THANH TOÁN - ĐỊA CHỈ NGÂN HÀNG
a. Thanh toán trực tiếp : Khách mua hàng trực tiếp tại cửa hàng, hoặc khách mua hàng qua ĐT trong khu vực nội thành Hà nội - TP.HCM - Đà Nẵng thì thanh toán trực tiếp khi nhận hàng. Tại cửa hàng chúng tôi không nhận thanh toán qua thẻ Connect 24, Visa, MasterCard ...
b. Thanh toán qua tài khoản ngân hàng : quý khách có thể chọn thanh toán qua bất cứ tài khoản ngân hàng nào của ThanhBinhAuto dưới đây thuận tiện cho quý khách
Ngân hàng và số tài khoản:
• Ngân hàng TECHCOMBANK Số tài khoản: 11020.14166.1011
Lưu ý: sau khi chuyển tiền xong quí khách gọi số Hotline: 0913. 51 0033 để cty chúng tôi nhanh chóng kiểm tra tiền đến và chuyển hàng cho quí khách.
Lưu ý: sau khi chuyển tiền xong quí khách gọi số Hotline: 0913. 51 0033 để cty chúng tôi nhanh chóng kiểm tra tiền đến và chuyển hàng cho quí khách.
3. PHƯƠNG THỨC CHUYỂN HÀNG, GIAO HÀNG
- Đối với khách hàng thuộc khu vực nội thành Hà Nội - TP.HCM và Đà Nẵng * Khách hàng điện thoại cho cửa hàng gần nhất , tuỳ theo loại hàng hoá và giá trị hàng hoá ThanhBinhAuto có thể vận chuyển miễn phí hoặc có thể tính một khoản phí nhỏ từ 20.000 đến 50.000vnđ
- Đối với khách hàng ở các tỉnh khác : Chúng tôi sẽ chuyển hàng qua dịch vụ chuyển phát nhanh EMS(Cty CP Chuyển phát nhanh Bưu điện): * Khách hàng ở Thành phố - Thị xã : Quý khách có thể nhận được hàng sau 24h. * Khách hàng ở các Huyện, vùng xa : Quý khách có thể nhận được hàng sau 48h. ٭ Khách hàng ở khu vực không có dịch vụ chuyển phát nhanh, chúng tôi sẽ chuyển qua xe khách . * Phí vận chuyển : tuỳ theo từng đơn hàng phí vận chuyển do người mua trả cho Bưu điện hoặc cho xe khách khi nhận hàng.
Chúng tôi ở Cà Mau muốn mua hàng ở ThanhBinhAuto thì có mua được không? phương thức chuyển hàng và thanh toán cụ thể như thế nào? Nếu tiền gửi rồi mà hàng không đến nơi thì sao? mua hàng từ xa chất lượng hàng có được đảm bảo không? ThanhBinhAuto có chi nhánh tại các tỉnh thành khác không?
Chúng tôi xin trả lời : * ThanhBinhAuto là Công ty bán hàng online sớm nhất trong làng ôtô VN (từ năm 2005). Chúng tôi đã thực hiện hàng trăm giao dịch mua bán trong ngày mà chưa từng xảy ra sự cố nào nên chúng tôi có thể khẳng định để quý khách hoàn toàn an tâm việc thất thoát, nhầm lẫn tiền, hàng không thể xảy ra. Công ty chúng tôi có bộ phận bán hàng Online riêng, chuyên trách việc nhận - xử lý thông tin đi đến - kiểm tra đóng gói trước khi gửi hàng. Về chất lượng hàng hóa cty cũng lưu tâm hơn thông thường, luôn kiểm tra kỹ trước khi gửi và cam kết với khách hàng là: chúng tôi sẽ đổi ngay nếu khách hàng không hài lòng khi nhận hàng. * Quí khách hoàn toàn yên tâm khi giao dịch mua hàng tại website của chúng tôi vì ThanhBinhAuto coi chữ tín là điều quan trọng nhất - làm khách hàng hài lòng là nhiệm vụ hàng ngày của tất cả nhân viên ThanhBinhAuto.
THANHBINHAUTO - có 12 chi nhánh tại Hà Nội , TP.HCM , Đà Nẵng và Huế
Mời xem chi tiết bản đồ đường đến từng cửa hàng ThanhBinhAuto TẠI ĐÂY
16 Trần Quốc Hoàn - TPHCM
265 Trần Bình Trọng - TPHCM
623 Nguyễn Trãi - HN
82 Nguyễn Phong Sắc - HN

markdown:
|
|![]()
|
|
![]()
![]()
|
|![]()
|
|![]()
|
|
|
|Hà Nội
26 Nguyễn Khuyến 04. 3354 0741
96 Nguyễn Chánh 04. 3783 6591
684 Nguyễn Văn Cừ 04. 3652 1282
371a Trần Khát Chân 04. 3972 7399
82 Nguyễn Phong Sắc 04. 3793 2190
623 Nguyễn Trãi 04. 3552 1980
|
|TPHCM
16 Trần Quốc Hoàn 08. 3948 3511
265 Trần Bình Trọng 08. 3938 1230
290 Nguyễn Văn Linh 08. 3775 5352
258 Điện Biên Phủ 08. 35 127123
Đà Nẵng
92 Triệu Nữ Vương 05113. 868 665
|
|Hotline
Hà nội 0913. 51 0033
Sài Gòn 0918. 018 970
Đà Nẵng 0912. 595 664
Huế 0905. 622 149
Huế
10 Đống Đa 054.393 6761
|
|
Nguyễn Thanh Bình, số 623 đường Nguyễn Trãi, phường Thanh Xuân Nam, quận Thanh Xuân, Hà Nội
Điện thoại : 04.35521980 ; Email :
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|

Cache-Control: private

Content-Type: text/html


text:
Trang chủ
Tin tức
Góc kỹ thuật
Catalogue
Sơ đồ web
Giỏ hàng
Liên hệ
Thiet Bi Plaza
Máy cắt sắt Hitachi CC14SF (2000W)
Búa thoát hiểm ô tô, tàu du lịch BTH1
Máy đánh bóng Dewalt DWP849X
Máy thổi hơi nóng Makita HG6002
Máy soi Maktec MT370
Máy khoan vặn vít bosch GSR Bitdrive (3.6V)
Máy lọc không khí và tạo Ion cho xe hơi SHARP IG-BC2V
Máy khoan đục bê tông Makita HR4013C (1100W)
Máy mài Metabo W6-100 (100mm)
Máy cắt bê tông chạy xăng Stihl TS420
DANH MỤC SẢN PHẨM
Máy và dụng cụ điện
Máy khoan
Bosch
Makita
Metabo
Hitachi
FEG
Maktec
Gomes
PIT
Skil
Stanley
Dremel
Hilti
Dewalt
Ryobi
Ramset
Black Decker
Keyang
Pigeon
Ken
Tosan
Ozito
DCA
Heli
Crown
King
Safun
AEG
Sencan
ES
Flex
GMC
Fein
Máy mài
Bosch
Makita
Metabo
Maktec
Hitachi
PIT
Shinetool
Tiến Đạt
Hồng Ký
Ryobi
FEG
Gomes
Dewalt
Skil
Keyang
Stanley
Black Decker
Fein
Sencan
Ken
Kosoku
Pigeon
Ozito
Tosan
Crown
Dremel
D&D
AEG
Asaki
DCA
Flex
Máy cưa
Bosch
Makita
Keyang
Maktec
Hitachi
Ryobi
FEG
Gomes
Skil
Metabo
PIT
GMC
Dewalt
Stanley
Máy cắt
Bosch
Makita
Keyang
Maktec
Hitachi
Tiến Đạt
Hồng Ký
Ryobi
FEG
Gomes
Skil
Dewalt
Stanley
Metabo
GMC
PIT
Husqvarna
Ken
Pigeon
D&D
Crown
Máy đục bê tông
Bosch
Makita
Metabo
Hitachi
Ryobi
FEG
PIT
Keyang
Dewalt
Hilti
Gomes
Ozito
Crown
GMC
Ken
Heli
Pigeon
Máy thổi
Bosch
Makita
Metabo
Maktec
Skil
Dewalt
PIT
FEG
Stanley
Máy chà nhám
Bosch
Makita
Metabo
Maktec
Hitachi
Skil
FEG
Ryobi
Gomes
Dewalt
Ken
Asaki
Black Decker
Keyang
Flex
PIT
Stanley
Máy đánh bóng
Makita
Bosch
Skil
FEG
Ryobi
Dewalt
Hitachi
Keyang
Black Decker
Metabo
Eibenstock
Ken
PIT
Pigeon
Crown
Flex
Kipor
HCC
Máy phay
Bosch
Makita
Maktec
Hitachi
Máy bào
Bosch
Makita
Maktec
Hitachi
Ryobi
FEG
SKil
Metabo
PIT
Gomes
Dewalt
Máy ghép mộng
Máy đánh cạnh
Makita
Maktec
Máy vặn ốc bulông
Dewalt
Makita
Hitachi
Keyang
Crown
Ken
Máy vặn vít
Bosch
Makita
Metabo
Hitachi
FEG
AEG
PIT
Máy cắt cỏ
Bosch
Black Decker
Stihl
Máy soi
FEG
Ryobi
Gomes
Maktec
Makita
Dewalt
Safun
Black Decker
Pigeon
PIT
Máy phun sơn
Súng bắn keo
Súng bắn đinh
Động cơ điện
Máy điêu khắc
Máy và dụng cụ chạy pin
Máy khoan
Bosch
Makita
Metabo
Maktec
Hitachi
AEG
Dewalt
Black Decker
Ken
Ozito
Crown
Hilti
Keyang
Máy mài
Makita
Metabo
Bosch
Máy cưa
Makita
Metabo
Máy cắt
Makita
Skil
Keyang
Máy vặn ốc bulông
Makita
Bosch
AEG
Dewalt
Máy vặn vít
Makita
Bosch
Metabo
Maktec
Ryobi
FEG
Skil
Keyang
GMC
AEG
Hitachi
Máy hút bụi
Máy dò kim loại
Bosch
Super Scanner
Máy phun sơn
Máy thổi
Máy và dụng cụ khí nén
Máy khoan
Gison
Kawasaki
Daikoku
Kuken
Topac
Atlas Copco
Onpin
Nitto
Toku
Máy khoan đá
Máy đục bê tông
Toku
Kawasaki
Topac
Khai sơn
Máy chà nhám
Crossman
Kawasaki
Puncham
Daikoku
Shinano
Kuken
Yunica
Toku
Nitto
Khác
Máy đánh bóng
Kuken
Gison
Kawasaki
Shinano
Daikoku
Nitto
Máy vặn ốc bulông
Kuken
Kawasaki
Daikoku
Metabo
Onpin
Atlas Copco
Firebird
Shinano
Vessel
Kocu
Kingtony
Máy vặn vít
Kuken
Onpin
Kawasaki
Daikoku
Yunica
Puncham
Toku
Shinano
Atlas Copco
Máy cưa
Máy cắt
Máy mài
Kawasaki
Nitto
Shinano
Onpin
Kuken
Daikoku
Metabo
Atlas Copco
Yunica
Toku
Khác
Súng bắn đinh
Makita
Crossman
CYT
Casar
Meite
Puncham
Yunica
Bex
Gison
Mars
Ramset
Trelawny
FEG
Skil
JIT
Súng rút Rivê
Kawasaki
Onpin
CYT
Súng bơm keo
Súng phun sơn
Iwata
Ken
Prona
Devilbiss
Crossman
Graco
Fiac
Air brush
Máy đánh gỉ
Kuken
Daikoku
Kawasaki
Atlas Copco
Toku
Máy đầm hơi
Máy và động cơ xăng
Máy bơm nước
Makita
Honda
Kama
Koshin
MEG
Diesel
Máy phát điện
Kama
Elemax
Yamaha
Hyundai
Honda
Kipor
Tiger
Daishin
Hitachi
Saiko
Denyo
Cummins
PIT
Máy cắt cỏ
Ergen
Honda
Makita
PIT
Maktec
Husqvarna
Mitsubishi
Kawashima
Poulan
Keyang
Stihl
Hitachi
Máy cưa xích
Stihl
Echo
Shindaiwa
New West
Makita
Hitachi
Ergen
Topsun
Oleo Mac
Goodluck
Oshima
Husqvarna
PIT
Tanaka
Máy cắt bê tông
Stihl
Makita
Mikasa
Máy phun hóa chất
Honda
Kawashima
Makita
Stihl
Máy phun áp lực
Karcher
Lavor
Kocu
Máy đầm
Máy đầm cóc
Máy đầm bàn
Máy đầm thước
Máy đầm dùi
Máy vặn ốc
Máy khoan
Máy thổi
Động cơ xăng
Máy cơ khí xây dựng
Máy Khoan bàn
KTK
D&D
Hồng Ký
Tiến Đạt
Asaki
Skil
Máy khoan từ
Powerbor
AGP
Magtron
Nitto
Fein
Metabo
Revo
Ken
Ruko
BDS
Euroboor
Flex
Skil
Máy khoan rút lõi bê tông
Husqvarna
Ramset
Ken
Eibenstock
Keyang
Hilti
Cabel
AGP
Wansan
Skil
Máy mài bê tông
Máy đục bê tông
Máy trộn bê tông
Máy cắt bê tông
Máy bơm vữa
Máy xoa nền bê tông
Máy tạo nhám bê tông
Máy uốn sắt
Máy cắt sắt
Máy duỗi sắt
Máy cắt rãnh tường
Máy tiện ren
Máy taro tự động
Máy phay trục đứng
Máy đầm
Máy đột thủy lực
Máy khoét lỗ
Máy nén khí
Máy hàn và vật liệu hàn
Máy Hàn Tig
Jasic
Muller
Hutong
Autowel
WIM
Nagoya
Riland
Mealer
Yinxiang
Miller
Kinglong
Weldcom
Easy
Sunrise
Hero
Asea
Máy Hàn Mig
Jasic
Autowel
Miller
Hutong
Mealer
Riland
WIM
Easy
Donsun
Sunrise
Hansen
CEA
Taeshin
Telwin
Fumak
Weldcom
Panasonic
Máy Hàn Que
Hutong
Weldcom
Jasic
Sunrise
FEG
WIM
CEA
Riland
Autowel
Muller
LG
Fumak
Máy hàn Hồ Quang
Jasic
Autowel
Hutong
Donsun
Mealer
Máy hàn ống
Máy hàn thiếc
Máy hàn Tiến Đạt
Máy hàn Tân Thành
Máy hàn tig
Máy hàn mig
Máy hàn que
Máy hàn Hồng ký
Máy hàn tig
Máy hàn mig
Máy hàn que
Máy biến thế hàn
Máy hàn điểm
Máy cắt Plasma
Máy cắt rùa
Máy phát hàn
Máy tẩy mối hàn
Phụ kiện máy hàn
Máy bơm và phụ kiện
Máy bơm nước
Hanil
Panasonic
Wilo
Sena
Selton
Sealand
Pentax
Ebara
Shimizu
Shinil
APP
DAB
Lepono
Máy bơm định lượng
Hanna
Pulsafeeder
Blue White
Máy phun rửa áp lực
Bosch
Makita
Skil
Karcher
Kocu
Promac
Lutian
Ryobi
Arwa
Black Decker
Hiclean
Lucky
Lavor
IZI
Projet
VJet
Ergen
Homelite
Kranzle
Hitachi
Puny
Stihl
Máy bơm dầu mỡ
Máy bơm dầu
Máy bơm mỡ
Máy bơm nước thải
Wilo
Nation
APP
Máy nén khí và thiết bị
Puma
Fusheng
ABAC
D&D
Ergen
Khai Sơn
Ngân Triều
Jucai
Swan
Keyang
Pegasus
Wanbao
Danfoss
Matsushita
Copeland
Tuco Asian
Máy sấy khí
Đầu nén khí
Máy thiết bị rửa xe
Dụng cụ đo chính xác
Máy đo khoảng cách
Bosch
Makita
Leica
Fluke
Kapro
Hilti
Máy đo nhiệt độ
Fluke
Kaise
Kyoritsu
Lutron
Time
Máy đo độ ẩm
Nakata
Prometer
Lutron
Hobo
Wagner
Máy cân bằng laser
Bosch
Black Decker
Kapro
Laica
Máy thủy bình laser
Sokkia
Bosch
Kolida
Laisai
Laica
Sincon
Máy quét tia laser
Đo cường độ ánh sáng
Máy đo tốc độ gió
Máy đo độ ồn âm thanh
Máy đo nồng độ Oxy ph
Thiết bị đo điện
Ampe Kìm
Kyoritsu
Hioki
Fluke
Extech
Sanwa
Kaise
Agilent
Đồng hồ vạn năng
Kyoritsu
Hioki
Fluke
Extech
Kaise
Sanwa
Agilent
Đồng hồ chỉ thị pha
Đồng hồ đo trở cách điện
Hioki
Kyoritsu
Fluke
Kaise
Lutron
Sanwa
Đồng hồ đo điện trở đất
Hioki
Kyoritsu
Fluke
Thiết bị kiểm tra dòng dò
Vật tư thiết bị điện
Ổn áp
Lioa 1 pha
Lioa 3 pha khô
Lioa 3 pha dầu
Standa 1 pha
Standa 3 pha
Robot 1 pha
Robot 3 pha
Bộ lưu điện
Ups APC
UPS Huyndai
Ups Upselect
Ups Ecostore
Máy kích điện
Saiko
Apollo
ENSO
Điện máy gia dụng
Máy hút ẩm
Edison
Daiwa
Winix
CHkawai
Fujie
Dehutech
Aikyo
Harison
Olimpia
Toshiba
Panasonic
Felix
Sharp
Nagakawa
Máy hút bụi
Bosch
Makita
Panasonic
Hitachi
Camry
Hiclean
IZI
LG
Stihl
Toshiba
Mitsubishi
National
Philips
Karcher
Saiko
Twinbird
Zelmer
Stanley
Skil
Amtek
Electrolux
Máy sưởi
Tủ chống ẩm
Máy sấy quần áo
Máy ép nước mía
Máy làm kem
Myota
Philips
Komasu
Máy làm sữa chua
Saiko
Myota
Máy lọc không khí
Winix
Smover
Sharp
Lifepro
Coway
Máy tạo ẩm
Aikyo
Saiko
Tiross
Cuckoo
Laica
Hãng khác
Bảo quản đóng gói
Máy hút chân không
Thiết bị phun sơn
Súng phun sơn
Nồi trộn sơn
Cây khuấy sơn
Máy bơm sơn
Bút vẽ air brush
Máy chà sàn giặt thảm
Máy chấm công
Vận chuyển nâng đỡ
Xe nâng tay thấp
Meditek
Noblelift
Eoslift
Inchimens
OPK
Bishamon
Toyota
Hulift
Mitsubishi
Xe nâng tay cao
Meditek
Noblelift
Eoslift
OPK
Inchimens
Bishamon
Xe nâng động cơ điện
Xe nâng động cơ dầu
Xe nâng động cơ xăng
Xe nâng kẹp phuy
Xe nâng mặt bàn
Xe đẩy tay
Xe rùa
Xe đẩy Prestar
Xe đẩy Jumbo
Xe đẩy Goldcaster
Xe đẩy khác
Kích thủy lực
Pa lăng xích
Asaki
Nitto
Tractel
Thiết bị quảng cáo
Giá chữ x standy
Giá cuốn banner
Khung backdrop
Kệ để brochure
Quầy bán hàng
Bảng menu chỉ dẫn
Biển hộp đèn
Cột dây lan can
Máy cắt decal
Mimaki
Rabbit
Puma
CutOk
Thiết bị phòng cháy
Bình cứu hỏa
Đầu rò khí gas
Búa thoát hiểm
Bộ dụng cụ đồ nghề
Bộ tuýp
Bộ khóa
Bộ cảo
Bộ đột chữ
Thước đo cơ khí chính xác
Thước kẹp caliper
Insize
Mitutoyo
Moore & Wright
Starret
Thước Panme
Insize
Mitutoyo
Moore & Wright
Thước thủy Nivo
Bosch
Ebisu Diamond
Kapro
Insize
Starret
Thước đo mối hàn
Phụ kiện vật tư kim khí
Mũi khoan đục
Đá mài đá cắt
Lưỡi cưa lưỡi cắt
Pin và sạc pin
Keo Silicon
Phụ kiện khác
Dịch vụ sửa chữa
Cho thuê máy và thiết bị
Sản phẩm bán chạy
Máy khoan Bosch GSB 500RE (bộ dụng cụ 100 món)
Giá
:
1490000
VND
Bộ máy khoan Bosch GSB 13RE hộp nhựa 104 chi tiết
Giá
:
1790000
VND
Máy bơm nước tăng áp Panasonic A 130JAK (125W)
Giá
:
1490000
VND
Máy Khoan Bosch GSB 16RE (701W)
Giá
:
1610000
VND
Bộ máy khoan Bosch đa năng GSB 1300
Giá
:
1590000
VND
Đối tác
PIT
Giá tăng dần ↑
Giá giảm dần ↓
Mới nhất trước ↓
In báo giá
Gửi báo giá
Máy đục bê tông PIT P23802 (1450W)
Giá
:
0
VND
Chi tiết
Giỏ hàng
Máy đục bê tông PIT P26503 (2150W)
Giá
:
0
VND
Chi tiết
Giỏ hàng
Máy đục bê tông PIT P23801 (1200W)
Giá
:
0
VND
Chi tiết
Giỏ hàng
Máy đục bê tông PIT P26504 (2150W)
Giá
:
3.990.000
VND
Chi tiết
Giỏ hàng
Máy đục bê tông PIT P26501 (2150W)
Giá
:
4.650.000
VND
Chi tiết
Giỏ hàng
Trang
1
Tư vấn trực tuyến
Hotline
: 0979398051
Kinh doanh 01
: 0988968044
Kinh doanh 02
: 0915650156
Kinh doanh 03
: 0983018010
Kinh doanh 04
: 0936390588
Hỗ trợ kỹ thuật
: 04.36612541
Skype Support
: 04.39965613
Giỏ hàng của bạn
Không có sản phẩm nào
Sản phẩm khuyến mại
Máy hút bụi công nghiệp Camry BF 570 (15L)
Giá
:
2250000
VND
Súng phun sơn gỗ Devilbiss JGX-508-343-1.4-G
Giá
:
3980000
VND
Súng phun sơn ô tô Devilbiss JJ-243-1.3G
Giá
:
3680000
VND
Máy đầm cóc Mikasa MT55
Giá
:
34800000
VND
Máy chà nhám Bosch GSS 1400 (180W)
Giá
:
1650000
VND
Tin mới
» Tuyển nhân viên kỹ thuật giao lắp điện máy
» Địa chỉ bán máy xây dựng giá rẻ tại Hà Nội
» Hướng dẫn mua hàng tại Thiết Bị Plaza
» Phương thức thanh toán tại Thiết bị plaza
» Thiết bị Plaza khuyến mãi giảm giá điện máy
» Mua máy hàn nào tốt
» Mua Ampe kìm Kyoritsu ở đâu giá rẻ
» Mua máy bơm tăng áp tự động loại nào tốt
» Mua máy mài Bosch chính hãng ở đâu giá rẻ
» Mua máy mài Makita chính hãng ở đâu giá rẻ
Đối tác
Thông tin công ty
»
Giới thiệu công ty
»
Tầm nhìn công ty
»
Quan điểm kinh doanh
»
Cơ hội nghề nghiệp
Chính sách công ty
»
Chính sách bảo mật
»
Chính sách bảo hành
»
Chinh sách đổi trả hàng
»
Chính sách vận chuyển
Hỗ trợ khách hàng
»
Hướng dẫn đặt hàng
»
Hướng dẫn thanh toán
»
Các hình thức mua hàng
»
Sơ đồ đường đi
Đối tác nhà cung cấp
»
Quan điểm hợp tác
»
Hình thức hợp tác
»
Chính sách hợp tác
Lượt truy cập: 3817787
Hiện đang có 32 khách online
Copyright 2009 - 2015 by Thiet bi Plaza.All right reserved.
THIẾT BỊ PLAZA
-----------------------------------
CÔNG TY TNHH
MINH THIÊN LONG
- MST: 0105892276
Địa chỉ:
Số 143 Phố Nguyễn Chính, Thịnh Liệt, Hoàng Mai, Hà Nội
PGD bán hàng:
202 B7, Ngõ 238 Phố Tân Mai, Hoàng Mai, Hà Nội
Điện thoại:
04.3996.5613 * Fax: 04.36612541 * Hotline: 0979398051
Email:
thietbiplaza@gmail.com
| Yahoo / Skype: thietbiplaza
Máy khoan
Bosch
Makita
Metabo
Hitachi
FEG
Maktec
Gomes
PIT
DeWalt
Skil
Blackdecker
Ryobi
Keyang
Stanley
Kawasaki
Daikoku
Kuken
Topac
Onpin
Máy mài
Bosch
Makita
Metabo
Maktec
Hitachi
Ryobi
FEG
Gomes
Skil
Keyang
PIT
DeWalt
Stanley
Blackdecker
Shinetool
Kawasaki
Shinano
Onpin
Kuken
Daikoku
Tiến Đạt
Hồng Ký
Máy cưa
Bosch
Makita
Metabo
Maktec
Hitachi
Ryobi
FEG
Gomes
Skil
DeWalt
PIT
Keyang
Shindaiwa
Stihl
Máy cắt
Bosch
Makita
Metabo
Maktec
Hitachi
Ryobi
FEG
Gomes
Skil
PIT
Keyang
DeWalt
Tiến Đạt
Hồng Ký
Máy đục
Bosch
Makita
Metabo
Hitachi
Ryobi
FEG
DeWalt
Gomes
PIT
Hilti
Toku
Kawasaki
Topac
Chà nhám
Bosch
Makita
Metabo
Maktec
Hitachi
Skil
FEG
DeWalt
Ryobi
Gomes
PIT
Kawasaki
Daikoku
Shinano
Kuken
Vặn ốc vít
Makita
Ken
Keyang
Hitachi
Bosch
Metabo
Kuken
Kawasaki
Daikoku
Onpin
Kocu
Shinano
KingTony
Firebird
Shinano
Vessel
Kocu
Máy cơ khí xây dựng
Máy đầm
Máy cắt bê tông
Máy mài bê tông
Máy đục bê tông
Khoan rút lõi bê tông
Máy trộn bê tông
Máy xoa nền bê tông
Máy tạo nhám bê tông
Máy bơm vữa
Máy cắt sắt
Máy uốn sắt
Máy duỗi sắt
Máy khoan bàn
Máy khoan từ
Máy cắt rãnh tường
Máy tiện ren ống
Máy taro
Máy phát điện
Động cơ xăng
Máy phát hàn
Máy đo khoảng cách
Máy cân bằng laser
Nén khí
Puma
Fusheng
D&D
ABAC
Ergen
Danfoss
Copeland
Pegasus
Swan
Khai sơn
Ngân triều
Máy sấy khí
Đầu nén
Máy hàn
Jasic
Riland
Muller
Tiến đạt
Hồng ký
Tân thành
Hutong
Autowel
Panasonic
Fumak
Wim
CEA
Hàn điểm
Cắt plasma
Rùa cắt hơi
Máy bơm
Hanil
Panasonic
Wilo
Sena
Selton
Sealand
Pentax
Ebara
Honda
Koshin
Shimizu
Makita
Shinil
APP
Bơm dầu

markdown:
|
|![]()
|Trang
|1
|
|Máy khoan |
|Máy mài |
|Máy cưa |
|Máy cắt |
|Máy đục |
|Chà nhám |
|
Vặn ốc vít
|
|Máy cơ khí xây dựng |
|Nén khí |
|Máy hàn |
|Máy bơm

Vary: Accept-Encoding,User-Agent


text:
Sáng 17/12/2011 vừa qua tôi đi xe máy dung tích dưới 175cc tham gia giao thông và bị công an giao thông kiểm tra nhưng tôi quên không mang giấy tờ xe gồm: Bằng lái xe, giấy tờ xe bảo hiểm xe máy và bị thu xe về đồn. Trong giấy biên bản vi pham của CSGT lập cũng ghi ba lỗi tôi vi phạm đó là: không có bằng lái xe, không giấy tờ xe và không bảo hiểm xe máy.
Vậy tôi xin hỏi: Với hành vi vi phạm như trên tôi bị phạt tiền từ là bao nhiêu?, Và tôi muốn hỏi thêm nữa là tôi chỉ quên không mang các loại giấy tờ trên chứ không phải là không có, Nhưng CSGT lạ ghi trên bb vi phạm là không có. Vậy liệu có ảnh hưởng gì không?
Trả lời:
Điều 24. Xử phạt các hành vi vi phạm quy định về điều kiện của người điều khiển xe cơ giới
2. Phạt tiền từ 60.000 đồng đến 80.000 đồng đối với một trong các hành vi vi phạm sau đây:
b) Người điều khiển xe mô tô, xe gắn máy không mang theo Giấy đăng ký xe;
c) Người điều khiển xe mô tô không mang theo Giấy phép lái xe.
3. Phạt tiền từ 80.000 đồng đến 120.000 đồng đối với người điều khiển xe mô tô, xe gắn máy, các loại xe tương tự mô tô và các loại xe tương tự xe gắn máy không có hoặc không mang theo Giấy chứng nhận bảo hiểm trách nhiệm dân sự của chủ xe cơ giới còn hiệu lực.
4. Phạt tiền từ 120.000 đồng đến 200.000 đồng đối với một trong các hành vi vi phạm sau đây:
a) Người điều khiển xe mô tô không có Giấy phép lái xe hoặc sử dụng Giấy phép lái xe không do cơ quan có thẩm quyền cấp, Giấy phép lái xe bị tẩy xóa, trừ các hành vi vi phạm quy định tại điểm b khoản 8 Điều này;
Tại thời điểm bạn vi phạm, việc không mang theo các loại giấy tờ trên chỉ là theo lời khai của bạn. Còn CSGT chưa có cơ sở để xác định là bạn không mang theo hay bạn không có các loại giấy tờ đó nên CSGT phải lập biên bản vi phạm với lỗi không có các loại giấy tờ đó và tạm thời giữ xe của bạn. Nếu trong thời hạn theo hẹn của CSGT mà bạn xuất trình được các giấy tờ trên thì biên bản này sẽ được hủy và lập biên bản khác với lỗi không mang theo giấy tờ, ra quyết định xử phạt với lỗi này và trả lại xe cho bạn.
Tin cùng chủ đề
Tin mới
- Mức xử phạt khi không có bằng lái xe, giấy tờ xe, bảo hiểm xe - xem 21184 lần
- Gây tai nạn giao thông chết người: việc xác định lỗi do ai và cách xử lý khi bồi thường, truy cứu trách nhiệm hình sự - xem 178 lần
- Tai nạn giao thông khi tránh chướng ngại vât - xem 190 lần
- Thủ tục làm lại giấy phép lái xe bị mất - xem 222 lần
- Vay thế chấp giấy chứng nhận QSDĐ tại ngân hàng nhưng không có thể trả nợ thì làm sao - xem 186 lần
Các tin khác
- Đòi nợ, án phí khởi kiện đòi nợ bao nhiêu - xem 755 lần
- Thủ tục khởi kiện đòi nợ tại tòa - xem 527 lần
- Đòi tiền, thủ tục khởi kiện đòi nợ - xem 431 lần
- Cho vay tiền, đòi nợ làm sao - xem 525 lần
- Đòi tiền khi con nợ vỡ nợ - xem 538 lần
- Khởi kiện đòi nợ nộp hồ sơ ở đâu - xem 387 lần
- Khởi kiện ra tòa có thể đòi tiền nợ được không - xem 410 lần
- Không có giấy vay tiền có đòi tiền đã cho vay được không - xem 383 lần
- Đòi nợ khi quá hạn không trả - xem 347 lần

markdown:
Sáng 17/12/2011 vừa qua tôi đi xe máy dung tích dưới 175cc tham gia giao thông và bị công an giao thông kiểm tra nhưng tôi quên không mang giấy tờ xe gồm: Bằng lái xe, giấy tờ xe bảo hiểm xe máy và bị thu xe về đồn. Trong giấy biên bản vi pham của CSGT lập cũng ghi ba lỗi tôi vi phạm đó là: không có bằng lái xe, không giấy tờ xe và không bảo hiểm xe máy.
Vậy tôi xin hỏi: Với hành vi vi phạm như trên tôi bị phạt tiền từ là bao nhiêu?, Và tôi muốn hỏi thêm nữa là tôi chỉ quên không mang các loại giấy tờ trên chứ không phải là không có, Nhưng CSGT lạ ghi trên bb vi phạm là không có. Vậy liệu có ảnh hưởng gì không?
**Trả lời:** **Điều 24. Xử phạt các hành vi vi phạm quy định về điều kiện của người điều khiển xe cơ giới**
2. Phạt tiền từ 60.000 đồng đến 80.000 đồng đối với một trong các hành vi vi phạm sau đây:
b) Người điều khiển xe mô tô, xe gắn máy không mang theo Giấy đăng ký xe;
c) Người điều khiển xe mô tô không mang theo Giấy phép lái xe.
3. Phạt tiền từ 80.000 đồng đến 120.000 đồng đối với người điều khiển xe mô tô, xe gắn máy, các loại xe tương tự mô tô và các loại xe tương tự xe gắn máy không có hoặc không mang theo Giấy chứng nhận bảo hiểm trách nhiệm dân sự của chủ xe cơ giới còn hiệu lực.
4. Phạt tiền từ 120.000 đồng đến 200.000 đồng đối với một trong các hành vi vi phạm sau đây:
a) Người điều khiển xe mô tô không có Giấy phép lái xe hoặc sử dụng Giấy phép lái xe không do cơ quan có thẩm quyền cấp, Giấy phép lái xe bị tẩy xóa, trừ các hành vi vi phạm quy định tại điểm b khoản 8 Điều này;
Tại thời điểm bạn vi phạm, việc không mang theo các loại giấy tờ trên chỉ là theo lời khai của bạn. Còn CSGT chưa có cơ sở để xác định là bạn không mang theo hay bạn không có các loại giấy tờ đó nên CSGT phải lập biên bản vi phạm với lỗi không có các loại giấy tờ đó và tạm thời giữ xe của bạn. Nếu trong thời hạn theo hẹn của CSGT mà bạn xuất trình được các giấy tờ trên thì biên bản này sẽ được hủy và lập biên bản khác với lỗi không mang theo giấy tờ, ra quyết định xử phạt với lỗi này và trả lại xe cho bạn.
**Tin cùng chủ đề**
**Tin mới** [Mức xử phạt khi không có bằng lái xe, giấy tờ xe, bảo hiểm xe - xem 21184 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/4190-muc-xu-phat-khong-mang-giay-to-xe.html) [Gây tai nạn giao thông chết người: việc xác định lỗi do ai và cách xử lý khi bồi thường, truy cứu trách nhiệm hình sự - xem 178 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8464-gay-tai-nan-giao-thong-chet-nguoi-viec-xac-dinh-loi-do-ai-va-cach-xu-ly-khi-boi-thuong-truy-cuu-trach-nhiem-hinh-su.html) [Tai nạn giao thông khi tránh chướng ngại vât - xem 190 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8463-tai-nan-giao-thong-khi-tranh-chuong-ngai-vat.html) [Thủ tục làm lại giấy phép lái xe bị mất - xem 222 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8439-thu-tuc-lam-lai-giay-phep-lai-xe-bi-mat.html) [Vay thế chấp giấy chứng nhận QSDĐ tại ngân hàng nhưng không có thể trả nợ thì làm sao - xem 186 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8211-tin-chap-giay-chung-nhan-qsdd.html)
**Các tin khác** [Đòi nợ, án phí khởi kiện đòi nợ bao nhiêu - xem 755 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8179-doi-no-an-phi-khoi-kien-doi-no-bao-nhieu.html) [Thủ tục khởi kiện đòi nợ tại tòa - xem 527 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8178-thu-tuc-khoi-kien-doi-no.html) [Đòi tiền, thủ tục khởi kiện đòi nợ - xem 431 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8177-doi-tien-thu-tuc-khoi-kien-doi-no.html) [Cho vay tiền, đòi nợ làm sao - xem 525 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8176-cho-vay-tien-doi-no-lam-sao.html) [Đòi tiền khi con nợ vỡ nợ - xem 538 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8175-doi-tien-khi-con-no-vo-no.html) [Khởi kiện đòi nợ nộp hồ sơ ở đâu - xem 387 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8174-khoi-kien-doi-no-nop-ho-so-o-dau.html) [Khởi kiện ra tòa có thể đòi tiền nợ được không - xem 410 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8173-khoi-kien-ra-toa-co-the-doi-tien-no-duoc-khong.html) [Không có giấy vay tiền có đòi tiền đã cho vay được không - xem 383 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8172-khong-co-giay-vay-tien-co-doi-tien-da-cho-vay-duoc-khong.html) [Đòi nợ khi quá hạn không trả - xem 347 lần](/dan-su-hinh-su/dan-su/8171-doi-no-khi-qua-han-khong-tra.html)

WARC-Truncated: length

Server: LiteSpeed

P3P: CP="NOI ADM DEV PSAi COM NAV OUR OTRo STP IND DEM"

Vary: User-Agent

Content-Encoding: x-gzip

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
MerLion – biểu tượng của đảo quốc Singapore
Lịch sử và nguồn gốc
Tượng Merlion lần đầu tiên được thiết kế như là một biểu tượng của Hiệp hội Quảng bá Du lịch Singapore vào năm 1964 – hình ảnh con thú đầu sư tử, mình cá đang cưỡi trên ngọn sóng – nhanh chóng trở thành biểu tượng của đảo quốc Singapore trên thế giới.
Tượng Merlion được thiết kế vào năm 1964 bởi ông Fraser Brunner, thành viên của Ủy ban Lưu niệm và là người quản lý bể cá Van Kleef. Đầu sư tử tượng trưng cho con sư tử mà Hoàng tử Sang Nila Utama phát hiện khi ông quay trở lại để khám phá Singapura vào thế kỷ 11 sau Công nguyên, như được ghi chép trong ‘Biên niên sử Malay’. Đuôi cá của Merlion tượng trưng cho thành phố biển cổ xưa Temasek (trong tiếng Java có nghĩa là "biển"), tên gọi của Singapore trước khi Hoàng tử đặt tên mới là "Singapura" (có nghĩa là Thành phố (Pura) Sư tử (Singa) trong tiếng Phạn), và biểu thị cho sự khởi đầu khiêm tốn của Singapore từ một làng chài ven biển.
Tượng Merlion với chiều cao 8,6m và trọng lượng 70 tấn, được đúc bằng xi-măng fondue bởi nghệ nhân Singapore quá cố, ông Lim Nang Seng. Bức tượng Merlion thứ hai có kích thước nhỏ hơn với chiều cao 2m và nặng 3 tấn, cũng do nghệ nhân này thực hiện. Thân tượng được đúc bằng xi-măng fondue, lớp áo bên ngoài được làm từ những chiếc dĩa bằng sứ và đôi mắt của Merlion là hai tách trà nhỏ màu đỏ.
Địa điểm đầu tiên
Trước tiên, tượng Merlion lớn và nhỏ được đặt tại cửa sông Singapore, đối diện với khu dạo bộ Elizabeth Walk, chỉ cách địa điểm hiện nay 120m. Còn được gọi là Công viên Merlion, khu vực này nhanh chóng trở thành điểm tham quan nổi tiếng đối với du khách và trở thành một trong những điểm mốc nổi tiếng của những thành phố lớn trên thế giới. Ông Lee Kuan Yew, Thủ tướng Singapore thời bấy giờ, đã chủ trì buổi lễ đặt tượng Merlion vào ngày 15 tháng 9 năm 1972. Một tấm bảng đồng được dựng lên để kỷ niệm sự kiện tốt đẹp này với câu đề tặng, "Tượng Merlion được lắp đặt tại đây như là một biểu tượng chào đón tất cả các du khách đến tham quan Singapore".
Ngày nay, tượng Merlion thu hút hơn một triệu du khách đến Công viên Merlion mỗi năm để chụp hình biểu tượng nổi tiếng thế giới này tại vị trí mới, đối diện với khu hộp đêm One Fullerton.
Vị trí hiện nay của tượng Merlion (Sư tử biển) nằm bên cạnh khu hộp đêm One Fullerton, trên một công viên mới xây có diện tích 2.500 m2. Khu hộp đêm này quy tụ nhiều điểm vui chơi về đêm để bạn lựa chọn như các nhà hàng cạnh bờ sông, các quán bar sang trọng và câu lạc bộ khiêu vũ.
Khu vực này còn có một doi đất với những bậc thềm bên sông và chỗ ngồi ngắm cảnh với sức chứa đến 300 người và chỗ cập bến cho du khách lên bờ khi di chuyển bằng loại tàu đưa đón khách bằng đường sông. Từ vị trí những bậc thềm ngắm cảnh, các bác “phó nhòm” có thể chụp được những góc độ đẹp nhất của biểu tượng Sư tử biển in trên nền trời và Vịnh Marina tuyệt đẹp, bao gồm những điểm mốc như Khách sạn Fullerton Singapore và Esplanade - Nhà hát trên Vịnh.
Tượng Merlion Cub (Sư tử con) nằm cách sau tượng Merlion khoảng 28m. Các hệ thống máy bơm đã được lắp đặt để tượng Merlion lớn và nhỏ có thể phun nước suốt ngày đêm.
Theo Visitsingapore
Phản hồi (0)
Viết phản hồi
Lưu ý: Ban biên tập website THVL hoan nghênh ý kiến của bạn đọc. Ban biên tập sẽ biên tập các ý kiến trước khi đăng tải và từ chối bất cứ lời bình nào không hợp thuần phong mỹ tục, các ý kiến cực đoan, không tôn trọng người khác. Các quảng cáo, ngôn ngữ html và đường link đều không được đăng. Các ý kiến phải được viết bằng tiếng Việt có dấu đầy đủ. Cám ơn sự đóng góp của bạn đọc!

markdown:
[MerLion – biểu tượng của đảo quốc Singapore](#) **Lịch sử và nguồn** **gốc** **Tượng Merlion lần đầu tiên được thiết kế như là một biểu tượng của Hiệp hội Quảng bá Du lịch Singapore vào năm 1964 – hình ảnh con thú đầu sư tử, mình cá đang cưỡi trên ngọn sóng – nhanh chóng trở thành biểu tượng của đảo quốc Singapore trên thế giới**.
Tượng Merlion được thiết kế vào năm 1964 bởi ông Fraser Brunner, thành viên của Ủy ban Lưu niệm và là người quản lý bể cá Van Kleef. Đầu sư tử tượng trưng cho con sư tử mà Hoàng tử Sang Nila Utama phát hiện khi ông quay trở lại để khám phá Singapura vào thế kỷ 11 sau Công nguyên, như được ghi chép trong ‘Biên niên sử Malay’. Đuôi cá của Merlion tượng trưng cho thành phố biển cổ xưa Temasek (trong tiếng Java có nghĩa là "biển"), tên gọi của Singapore trước khi Hoàng tử đặt tên mới là "Singapura" (có nghĩa là Thành phố (Pura) Sư tử (Singa) trong tiếng Phạn), và biểu thị cho sự khởi đầu khiêm tốn của Singapore từ một làng chài ven biển.
|
|![]()
|Tượng Merlion|
Tượng Merlion với chiều cao 8,6m và trọng lượng 70 tấn, được đúc bằng xi-măng fondue bởi nghệ nhân Singapore quá cố, ông Lim Nang Seng. Bức tượng Merlion thứ hai có kích thước nhỏ hơn với chiều cao 2m và nặng 3 tấn, cũng do nghệ nhân này thực hiện. Thân tượng được đúc bằng xi-măng fondue, lớp áo bên ngoài được làm từ những chiếc dĩa bằng sứ và đôi mắt của Merlion là hai tách trà nhỏ màu đỏ.
**Địa điểm đầu tiên**
Trước tiên, tượng Merlion lớn và nhỏ được đặt tại cửa sông Singapore, đối diện với khu dạo bộ Elizabeth Walk, chỉ cách địa điểm hiện nay 120m. Còn được gọi là Công viên Merlion, khu vực này nhanh chóng trở thành điểm tham quan nổi tiếng đối với du khách và trở thành một trong những điểm mốc nổi tiếng của những thành phố lớn trên thế giới. Ông Lee Kuan Yew, Thủ tướng Singapore thời bấy giờ, đã chủ trì buổi lễ đặt tượng Merlion vào ngày 15 tháng 9 năm 1972. Một tấm bảng đồng được dựng lên để kỷ niệm sự kiện tốt đẹp này với câu đề tặng, "Tượng Merlion được lắp đặt tại đây như là một biểu tượng chào đón tất cả các du khách đến tham quan Singapore".
Ngày nay, tượng Merlion thu hút hơn một triệu du khách đến Công viên Merlion mỗi năm để chụp hình biểu tượng nổi tiếng thế giới này tại vị trí mới, đối diện với khu hộp đêm One Fullerton.
|
|![]()
|Tượng Merlion dưới ánh đèn đêm|
Vị trí hiện nay của tượng Merlion (Sư tử biển) nằm bên cạnh khu hộp đêm One Fullerton, trên một công viên mới xây có diện tích 2.500 m2. Khu hộp đêm này quy tụ nhiều điểm vui chơi về đêm để bạn lựa chọn như các nhà hàng cạnh bờ sông, các quán bar sang trọng và câu lạc bộ khiêu vũ.
Khu vực này còn có một doi đất với những bậc thềm bên sông và chỗ ngồi ngắm cảnh với sức chứa đến 300 người và chỗ cập bến cho du khách lên bờ khi di chuyển bằng loại tàu đưa đón khách bằng đường sông. Từ vị trí những bậc thềm ngắm cảnh, các bác “phó nhòm” có thể chụp được những góc độ đẹp nhất của biểu tượng Sư tử biển in trên nền trời và Vịnh Marina tuyệt đẹp, bao gồm những điểm mốc như Khách sạn Fullerton Singapore và Esplanade - Nhà hát trên Vịnh.
Tượng Merlion Cub (Sư tử con) nằm cách sau tượng Merlion khoảng 28m. Các hệ thống máy bơm đã được lắp đặt để tượng Merlion lớn và nhỏ có thể phun nước suốt ngày đêm.
Theo
** Visitsingapore**
## Phản hồi (0)
## Viết phản hồi
Lưu ý: Ban biên tập website THVL hoan nghênh ý kiến của bạn đọc. Ban biên tập sẽ biên tập các ý kiến trước khi đăng tải và từ chối bất cứ lời bình nào không hợp thuần phong mỹ tục, các ý kiến cực đoan, không tôn trọng người khác. Các quảng cáo, ngôn ngữ html và đường link đều không được đăng. Các ý kiến phải được viết bằng tiếng Việt có dấu đầy đủ. Cám ơn sự đóng góp của bạn đọc!

Set-Cookie: wphc_seen=1; expires=Sat, 28-Mar-2015 21:59:20 GMT

Vary: Cookie,User-Agent