(TIỂU LUẬN) bài báo cáo môn KINH tế LƯỢNG đề tài PHÂN TÍCH các yếu tố ẢNH HƯỞNG tới kết QUẢ của SINH VIÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐÀ NẴNGKHOA QUẢN LÝ DỰ ÁN BÀI BÁO CÁO MÔN KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI KẾT QUẢ CỦA SINH VIÊN GVHD: Th.s NGUYỄN THỊ PHƯƠNG QUYÊN NHÓM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐÀ NẴNG

KHOA QUẢN LÝ DỰ ÁN

BÀI BÁO CÁO MÔN KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI

KẾT QUẢ CỦA SINH VIÊN

GVHD: Th.s NGUYỄN THỊ PHƯƠNG QUYÊN

NHÓM THỰC HIỆN: NGUYỄN TRỌNG HIẾU

THÁI VĂN NGỌC TRÀ TẤN DÂN NGUYỄN VĂN LINH NGUYỄN ĐỨC XUÂN SƠN

NHÓM HỌC PHẦN: 19.85

Lời mở đầu

Lý do chọn đề tài

Việt Nam chúng ta đang đổi mới và hướng tới một đất nước Công

nghiệp hóa - Hiện đại hóa Vì vậy yêu cầu một lượng lớn trí thức trẻ có năng lực lẫn chuyên môn cao Và sinh viên thì phải không ngừng nỗ lực phấn đấu rèn luyện trau dồi kiến thức để có một công việc ổn định , góp phần xây dựng đất nước phát triển

Một thực tế cho thấy: môi trường đại học yêu cầu sinh viên phải có sự tự giác và nỗ lực cá nhân rất nhiều Nhưng hiện nay, có nhiều sinh viên có kết quả học tập không mấy khả quan mặc dù là chăm chỉ hay có thể do ý thức học chưa được tốt Và hiện nay, các doanh nghiệp tuyển dụng có những yêu cầu khắt khe về kết quả học tập GPA của sinh viên tốt nghiệp

Vì vậy , với một tấm bằng trung bình thì rất khó để có thể xin được việc làm và cơ hội sẽ cao hơn khi họ cầm tấm bằng khá giỏi trên tay Còn đối với sinh viên đang theo học thì kết quả học tập mỗi kỳ sẽ đánh giá sinh viên xếp loại gì và có bị thôi học hay không

Nhận thấy được vấn đề đó, nhóm chúng em tiến hành phân tích vấn đề

“ Các yếu tố ảnh hưởng tới kết quả học tập của sinh viên”, từ đó có thể đưa ra những kết luận và đề xuất giúp cải thiện kết quả học tập tốt hơn

Mục lục

1.1 Bảng số liệu

1.2 Lập mô hình hồi quy và kiểm định các hệ số hồi quy

1.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

1.4 Kiểm định sự khuyết tật của mô hình

1.4.1 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

1.4.1.1 Dự đoán đa cộng tuyến

1.4.1.2 Kiểm định lại đa cộng tuyến

1.4.2 Phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi

1.4.3 Phát hiện tính tự tương quan

1.5 Kết luận

1.6 Đề xuất đưa ra

1.1 Bảng số liệu

Nhóm đã tiến hành khảo sát theo các yếu tố: điểm TB, số giờ tự học, số buổi nghỉ học trong kỳ, thời gian giải trí & dùng mạng xã hội trong 1

ngày, giới tính, thời gian làm thêm, thời gian tham gia nghiên cứu khoa học, thời gian tham gia hoạt động tình nguyện Qua khảo sát thu về được

37 kết quả, trong đó nhóm đã chọn ra 25 kết quả phù hợp Sau đây là

bảng số liệu tổng hợp:

Mô hình hồi quy: Y^

= ^β0 +^β1 X 1 +^β2 X 2+: ^

β3 X 3 +^β4 X 4 +^β5 X 5 +^β6 X 6 +^β7 X 7 Trong đó:

Biến phụ thuộc là:

Y: Điểm trung bình của sinh viên( thang 10) Các biến độc lập là:

X1: Thời gian tự học 1 ngày( giờ)

X2: Số buổi nghỉ học trong kỳ( buổi)

X3: Thời gian giải trí & dùng mạng xã hội 1 ngày( giờ)

X4: Giới tính ( 1- nam; nữ-0)

X5: Thời gian làm thêm 1 ngày( giờ)

X6: Thời gian tham gia nghiên cứu khoa học( giờ/tuần)

X7: Thời gian tham gia hoạt động tình nguyện(giờ/ tuần)

1.1 Lập mô hình hồi quy & Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi quy

Nhập số liệu vào phần mềm Eview, thu được kết quả như sau:

Y=6.140558+ 0.41761X1 - 0.274379X2 +

0.064381X3+0.14065X4+0.010075X5- 0.026876X6+

0.092646X7 Giả thiết kiểm định:

{H0 : β i=0

H1 : β i Với i=1;2;3;4

0

 Mức ý nghĩa 0,05

 Tiêu chuẩn kiểm định

SE ββ i

Với miền bác bỏ W0=( l Ti l > t βα2 (n-k) = t0.025(20) =2.086

Từ bảng kết quả trên ta có:

lT1l= 2.837468 > 2.086 , bác bỏ H0 => Biến X1 có ý nghĩa thống kê

lT2l= 2.728302 > 2.086 , bác bỏ H0 => Biến X2 có ý nghĩa thống kê

lT3l= 0.345402 < 2.086 , chấp nhận H0 => Biến X3 không có ý

nghĩa thống kê

lT4l= 0.409175 < 2.086 , chấp nhận H0 => Biến X4không có ý nghĩa thống kê

lT5l= 0.1744 < 2.086 , chấp nhận H0 => Biến X5 không có ý nghĩa

thống kê

lT6l= 0.171042 < 2.086 , chấp nhận H0 => Biến X6 không có ý nghĩa thống kê

lT7l= 1.120655 < 2.086 , chấp nhận H0 => Biến X7 không có ý

nghĩa thống kê

 Qua kiểm định, ta loại bỏ biến X3 ,X4,X5,X6,X7 ra khỏi mô hình Với các biến còn lại là Y, X1,X2, ta có mô hình hồi quy mới như sau:

Ta thấy 2 giá trị P-value của 2 biến X 1 và X2 là rất nhỏ( 0.00025< 0.05

và 0.0021<0.05), R2=0,834552> 0.8 nên mô hình hồi quy là khá phù hợp Hàm hồi quy có dạng:

Y=6.535591+0.44417X1-0.267084X2

1.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

{H0: R2 =0

Giả thiết kiểm định: H1 : R2

0

 Với mức ý nghĩa là 0.05  Tiêu chuẩn kiểm định

F=

R2∗(n−k )

=

0.834552∗(25−3)

= 55.48619

(1−R2)∗(k −1) (1−0.834552)∗(3−1)

F ∝(k-1, n-k)= F0.05(3-1, 25-3) = F0.05(2, 22) = 3.44 Miền bác bỏ của mô

hình:

F > F ∝(k-1, n-k), ta thấy 55.48619 > 3.44

Vì vậy, bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận H1 => Mô hình hồi quy

hoàn toàn phù hợp với R2= 0.834552

1.3 Kiểm định sự khuyết tật của mô hình

1.3.1 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

1.4.1.1 Dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến

Dự đoán qua việc đánh giá sự tương quan giữa 2 biến X1 và X2

Kết quả trên View cho thấy, hệ số tương quan giữa X1 và X2 là

r23=-0.739646

Ta thấy l r23 l= 0.73946 < 0.834554 , vì vậy dự đoán không có hiện

tượng đa cộng tuyến cho mô hình trên

1.4.1.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

 Kiểm tra lại xem mô hình hồi quy trên có hiện tượng đa cộng tuyến hay

không thông qua việc đánh giá mô hình hồi quy phụ của 2 biến

X1 và X2:

X1= α1 + α2X2

X1 = 4.213231 - 0.5237X2

Đánh giá:

Ta thấy mô hình hồi quy phụ có R2=0.547076< 0.83455

Vì vậy ta coi như mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

Mô hình hồi quy ban đầu là hoàn toàn phù hợp, không vi phạm

nguyên tắc OLS

 Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai

VIFj= 1 2 , theo kết quả mô hình hồi quy phụ ta có: R2j= 0.547076

1−R β j

1

=> VIFj= 1−0.547076 = 2.21

Đánh giá : VIFj= 2.21 < 10 Vì vậy ta coi như mô hình không có hiện

tượng đa cộng tuyến

Mô hình hồi quy ban đầu là hoàn toàn phù hợp, không vi phạm

nguyên tắc OLS

1.3.2 Phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi

Phương pháp thực hiện: kiểm định park Mô hình

hồi quy phụ:

Ln(ei2) = β1+ β2 ln (Y^

)+U i

{H0 : β2=0( phươngsai βkhông βđổi)

Giả thiết kiểm định: H1 : β2

0( phương βsaithay βđổi)

P-value= 0.0886 > 0.05 , chấp nhận H0 (không đủ cơ sở để bác bỏ H0) Biến ln(Y^

i) không ảnh hưởng tới biến ln(e2i) trong mô hình hồi quy phụ => Mô hình gốc : Y=6.535591+0.44417X1-0.267084X2 không có hiện tượng phương sai thay đổi Do đó mô hình hồi quy ban đầu là hoàn toàn phù hợp, không vi phạm nguyên tắc OLS

1.3.3 Phát hiện tính tự tương quan

Tra bảng Eviews trên ta có: d = ∑ β β(

β β e

β β i

β β−

β β e

β β i

β β− β β1

β β)

β β2

β β =2.029743

∑e2i

Vì với mức ý nghĩa 5%, n=25, k= 2 thì các giá trị tới hạn tra bảng là: dL=1.206; dU=1.55

Ta thấy dU < d < 4-dU 1.55<2.029743<2.45 nên không có tương quan bậc nhất

Do đó mô hình hồi quy ban đầu là hoàn toàn phù hợp, không vi

phạm nguyên tắc OLS

1.5 Kết luận:

Mô hình hồi quy là phù hợp Hàm hồi quy có dạng:

Y=6.535591+0.44417X1-0.267084X2

Với:

R2=0.834552 tức 83.4552% sự thay đổi của biến Y có thể được giải

thích bởi 2 biến X1 và X 2 Còn lại 16.5448% sự thay đổi của Y không

thể giải thích thông qua mô hình trên

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:

 β0=6.535591 cho thấy khi các điều kiện khác không đổi, đồng thời số giờ

tự học và số buổi nghỉ học bằng 0 thì điểm trung bình là 6.535591

 β1=0.44417 có nghĩa với những sinh viên có số buổi nghỉ học trong kỳ bằng nhau, nếu thời gian tự học tại nhà tăng lên 1 giờ thì điểm trung bình sẽ tăng 1 lượng là 0.44417

 β2=-0.267084 có nghĩa với những sinh viên có cùng số giờ tự học tại nhà, nếu nghỉ thêm 1 buổi đồng nghĩa với việc điểm trung bình sẽ bị

giảm 1 lượng là 0.26704

Ước lượng khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy

Khoảng tin cậy của hệ số β βj với mức ý nghĩa 0.05 hay độ tin cậy 95% :

SE(

β^

j)∗

t (n−3 ,αα / 2)

t

(25−3 ,α0.05 /2) = t (22 ,α0.025)= ¿

2.074 Với j= 0, 1, 2

^β β j + ε

^β β j −ε

Theo bảng kết quả Eview, ta có :

^

ε0=0.483718∗2.074=1.003

SE (β1 )=0.483718

^

=> ε1=0.108102∗2.074=0.2242

SE (β2 )=0.108102

{SE( β^

β1=0.44417

β2 =−0.267084

Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy

6.535591 - 1.003 < β0 < 6.535591 +1.003

0.44417 - 0.2242 < β1 < 0.44417 + 0.2242

-0.267084 - 0.158 < β2 < -0.267084 + 0.158

{β ∈(5.5326 ; 7.5386) => β 1

∈(0.22 ;0.668)

β2 ∈(−0.425 ;−0.109)

1.6 Đề xuất đưa ra

Qua quá trình khảo sát, phân tích và kiểm định cho thấy rằng kết quả học tập của sinh viên hiện nay chưa cao Vì vậy để cải thiện điều đó sinh viên cần :

 Tăng thêm số giờ tự học trung bình 1 ngày ở nhà

 Hạn chế nghỉ học trong kỳ

 Ngoài ra sinh viên cần trau dồi tích lũy kiến thức cho bản thân nhằm cải thiện kết quả học tập của mình, tăng cơ hội việc làm cho tương lai