Bài thực hành eview trong thực tế Kinh tế lượng

BÀI THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG:NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TIỀN LƯƠNG  THÀNH VIÊN NHÓM:... Với : + Tiền lương là thu nhập hàng tháng triệu đồng/tháng + Số năm đi học năm + Số năm

Trang 1

BÀI THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG:

NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TIỀN LƯƠNG



THÀNH VIÊN NHÓM:

Trang 2

Với :

+ Tiền lương là thu nhập hàng tháng (triệu đồng/tháng)

+ Số năm đi học (năm)

+ Số năm kinh nghiệm (năm)

+ Tuổi (năm)

Số năm đi học

( năm)

Số năm kinh nghiệm (năm)

Tiền lương ( nghìn đồng/tháng)

Tuổi

Trang 3

6 15 2165 59

* Chọn biến:

- Biến phụ thuộc: Tiền lương

- Biến độc lập: Số năm đi học, số năm kinh nghiệm, tuổi

- Chọn mức ý nghĩa α

=0.1

- Đặt Tiền lương là Y, Số năm đi học là X2, Số năm kinh nghiệm là X3 , Tuổi X4

Trang 4

1.Thống kê mô tả của tất cả các biến được sử dụng

Jarque-Bera 2.404873 3.530244 24.22530 2.737863

Probability 0.300461 0.171166 0.000005 0.254379

Sum Sq Dev 270.5306 1878.694 20172112 5141.388

2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Trang 5

3 Kết quả hồi quy bằng OLS

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 04/27/16 Time: 19:34

Sample: 1 49

Included observations: 49

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared 0.277025 S.D dependent var 648.2687 S.E of regression 551.2095 Akaike info criterion 15.54021 Sum squared resid 13672434 Schwarz criterion 15.69465

Durbin-Watson stat 1.618027 Prob(F-statistic) 0.000510

4 Kiểm định

4.1 Kiểm tra ý nghĩa thống kê các hệ số hồi quy

Kiểm định cặp giả thiết:

H0: Không có ý nghĩa thống kê(βj =0)

H1: Có ý nghĩa thống kê (βj # 0)

- Đối với β1: Prob = 0,1423 > α

=0.1

=> β1 không có ý nghĩa thống kê.

- Đối với β2: Prob = 0,0002 < α

=0.1

=> β2 có ý nghĩa thống kê

- Đối với β3: Prob = 0,0041 < α

=0.1

Trang 6

=> β3 có ý nghĩa thống kê

- Đối với β4 : Prob = 0,8207 > α

=0.1

=> β4 không có ý nghĩa thống kê.

4.2 Kiểm định bỏ biến nếu hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê

Mô hình hồi qui mẫu: Y = β1 + β2X2 + β3 X3+ β4X4 + vt (với mọi t)

Kiểm định cặp giả thiết:

H0: β4 =0 : có thể bỏ biến X4

H1: β4 ≠ 0 : không thể bỏ biến X4

Redundant Variables: X4

Test Equation:

Date: 04/27/16 Time: 20:11

Sample: 1 49

Adjusted R-squared 0.291925 S.D dependent var 648.2687 S.E of regression 545.4998 Akaike info criterion 15.50055 Sum squared resid 13688221 Schwarz criterion 15.61638

Fqs = 0.051962 , F0.1(k-1,n-k) = F0.1(3,49) = 5,16

Kết quả: Fqs < F0.1(3,49)

=> chấp nhận giả thiết H0

Vậy có thể bỏ biến X4

Trang 7

4.3 Kiểm định độ phù hợp mô hình hồi quy sau khi bỏ biến

Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : mô hình hồi qui không phù hợp

H1 : mô hình hồi qui phù hợp

Prob(F-statistic) = 0.000134 < α

=0.1

=> bác bỏ Ho , chấp nhận H1

Vậy mô hình hồi qui phù hợp

5 Kiểm tra khuyết tật của mô hình:

5.1 Khuyết tật đa cộng tuyến

Hồi quy mô hình phụ :

Dependent Variable: X2

Date: 04/27/16 Time: 20:51

Sample: 1 49

C 7.142663 0.574431 12.43432 0.0000

X3 -0.103904 0.053236 -1.951751 0.0569

R-squared 0.074973 Mean dependent var 6.224490

Adjusted R-squared 0.055292 S.D dependent var 2.374038

S.E of regression 2.307472 Akaike info criterion 4.550142

Sum squared resid 250.2481 Schwarz criterion 4.627359

Log likelihood -109.4785 F-statistic 3.809332

Trang 8

Ho : mô hình hồi qui gốc không có khuyết tật

H1 : mô hình hồi qui gốc có khuyết tật

Prob(F-statistic) = 0.056941 < α

=0.1

Vậy mô hình hồi quy gốc có khuyết tật đa cộng tuyến

5.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Hồi quy mô hình:

e2

i = α

1 + α

2 X2i + α

3 X22

i + α

4X3i + α

5X32

i + Vi

Ho : phương sai sai số đồng đều

H1 : phương sai sai số không đồng đều

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 9.588830 Probability 0.000012

Obs*R-squared 22.82076 Probability 0.000138

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 04/30/16 Time: 00:35

Sample: 1 49

X2 -265642.1 115138.0 -2.307164 0.0258

X2^2 27611.98 8331.646 3.314109 0.0018

X3 -25225.28 33127.65 -0.761457 0.4504

X3^2 1444.896 1516.713 0.952650 0.3460

Sum squared resid 5.68E+12 Schwarz criterion 28.71048

Trang 9

từ kết quả báo cáo ta có: : χ

2

qs =22.82076 Với n=49, α

=0.1, m= 4 ta có χ

2(4) 0.1 = 7.77944

ta thấy : χ

2

qs > χ

2(4) 0.1 => bác bỏ giả thuyết H0

Vậy mô hình có phương sai sai số thay đổi

5.3.Khắc phục phương sai sai số thay đổi :

Khắc phục theo biến X2

Dependent Variable: Y/X2

Date: 04/30/16 Time: 00:49

Sample: 1 49

1/X2 929.7995 140.5351 6.616136 0.0000

C 79.42439 20.39226 3.894830 0.0003

X3/X2 41.29819 10.15902 4.065174 0.0002

Kiểm tra lại bằng kiểm định white

White Heteroskedasticity Test:

từ kết quả báo cáo ta có: : χ

2

qs =0.757347 Với n=49, α

=0.1, m= 4 ta có χ

2(4) 0.1 = 7.77944

ta thấy : χ

2

qs < χ

2(4) 0.1 nên mô hình đã khắc phục khuyết tật phương sai sai số thay đổi

5.4.Khuyết tật tự tương quan

Trang 10

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 04/30/16 Time: 01:15

Presample missing value lagged residuals set to zero

C -15.92567 280.3524 -0.056806 0.9550

X2 -0.070451 34.33276 -0.002052 0.9984

X3 1.731252 13.10996 0.132056 0.8955

RESID(-1) 0.175740 0.148289 1.185117 0.2422

R-squared 0.030267 Mean dependent var 1.71E-13

Adjusted R-squared -0.034382 S.D dependent var 534.0143

Ho : ρ = 0 (không có tự tương quan bậc 1)

H1 : ρ ≠ 0 (có tự tương quan bậc 1)

Theo kết quả hồi quy ta có: χ

2

qs = 1.483059 < χ

2(1) 0.1 = 2.70554

=> chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Vậy mô hình không có tự tương quan

5.5 Khuyết tật về chỉ định dạng hàm

Kiểm tra bằng kiểm định Ramsey

Hồi quy mô hình : Y = β1 + β2X2 + β3X3+ β4 FITTED^2+ vt

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 0.971628 Probability 0.324275

Test Equation:

Date: 04/30/16 Time: 01:26

Trang 11

Sample: 1 49

C 1113.607 646.9001 1.721452 0.0920

X2 -84.13840 241.4743 -0.348436 0.7291

X3 -25.70994 72.49845 -0.354627 0.7245

FITTED^2 0.000423 0.000446 0.949324 0.3475

Sum squared resid 13419469 Schwarz criterion 15.67597

Ho : β4 = 0 (mô hình không bỏ sót biến)

H1 : βi ≠ 0 (mô hình bỏ sót biến)

Ta có Fqs =0.901217, F0,1(1,45) = 62,5 => Fqs < F0,1(1,45)

Kết luận : chưa có cơ sở bác bỏ Ho

Vậy mô hình gốc không bị bỏ sót biến

5.6 Khuyết tật về phân phối chuẩn

Ho : U phân phối chuẩn

H1 : U không phân bố chuẩn

Trang 12

2

4

6

8

10

Series: Residuals Sample 1 49 Observations 49

Jarque-Bera 5.799636

Ta thấy JB = 5.799636 >(2)= 4.60517 => bác bỏ Ho

Vậy U trong mô hình không phân bố chuẩn

6 Mô hình cuối cùng:

6.1 Kết quả mô hình sau khi khắc phục

Date: 05/04/16 Time: 19:37

Sample: 1 49

1/X2 929.7995 140.5351 6.616136 0.0000

C 79.42439 20.39226 3.894830 0.0003

X3/X2 41.29819 10.15902 4.065174 0.0002

6.2 Kiểm định F

Trang 13

Ho : R2 = 0 (Hàm hồi qui không phù hợp)

H1 : R2 ≠ 0 (Hàm hồi qui phù hợp)

Ta có Fqs = 135,4823 , F0,1(2,46) = 9,47 => Fqs > F0,1(2,46)

=> Hàm hồi qui phù hợp

6.3 Nhận xét ý nghĩa R2

R2= 0,854873 cho biết hàm hồi qui giải thích 85,4873% sự sai lệch giữa giá trị thực

tế và giá trị trung bình của tiền lương

6.4 Nhận xét ý nghĩa kinh tế các hệ số hồi qui của mô hình

năm kinh nghiệm và số năm đi học là 929,7995 nghìn đồng/tháng.

* β2= 79.42439 > 0 => khi số năm đi học tăng 1 năm thì tiền lương trung bình tăng 79.42439 nghìn đồng/tháng.

* β3= 41.29819 > 0 => khi số năm kinh nghiệm tăng 1 năm thì tiền lương trung bình tăng 41,29819 nghìn đồng /tháng.

7 Mở rộng mô hình.

* Nhận thấy có sự khác biệt về tiền lương giữa nam và nữ nên thêm vào mô hình biến độc lập GIOITINH, có ý kiến cho rằng tiền lương phụ thuộc vào số năm kinh nghiệm của nữ nhiều hơn nam , hãy lập mô hình và nêu cách kiểm tra

=> Chọn D = 1 nếu giới tính là nam

D = 0 nếu giới tính là nữ

X2

( năm)

X3 (năm)

Y ( nghìn đồng/tháng)

GIOITINH

Trang 14

6 4 1715 1

Trang 15

4 14 1839 1

Mô hình hồi qui gốc : Y = β1 + β2 X2 + β3 X3+ β5DX3 + vt (với mọi t)

Mô hình số năm kinh nghiệm với nam ( D=1)

Y = β1 + β2 X2 + (β3+ β5)X3 + vt (với mọi t)

Mô hình số năm kinh nghiệm với nữ ( D=0)

Y = β1 + β2 X2 + β3 X3 + vt (với mọi t)

Kiểm định giả thuyết :

H0: β5 0

H1: β5 > 0

* Hồi qui mô hình sau khi thêm biến giả ta được bảng kết quả sau

Date: 05/05/16 Time: 12:34

Sample: 1 49

C 107.3441 21.04827 5.099904 0.0000

1/X2 660.0860 158.3357 4.168903 0.0001

X3/X2 33.81047 9.718889 3.478841 0.0011

GIOITINH/X2 341.5046 114.6876 2.977695 0.0047

Nhận thấy : Prob của các β đều <0,1 => các β đều có ý nghĩa

Trang 16

Cảm ơn cô đã xem bài thực hành của nhóm! 

Định dạng
Số trang	16
Dung lượng	76,5 KB