XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN TRƯỜNG ĐH KINH TẾ ĐHQG.

Dependent Variable: YMethod: Least Squares Date: 12/01/18 Time: 08:05 Sample adjusted: 1 60 Included observations: 60 after adjustments Variable Coefficient Std.. Ta tiếp tục chạy lại mô

Trang 1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NÔI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

BÀI TẬP NHÓM MÔN KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN TRƯỜNG ĐH KINH TẾ - ĐHQG.

Hà Nội, tháng 11 năm 2018

Trang 3

DANH SÁCH THÀNH VIÊN VÀ PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ

của mô hình và khắc phục

Trang 4

A CHỌN BIẾN VÀ LẬP MÔ HÌNH DỰ KIẾN

Điểm trung bình tích lũy của mỗi sinh viên phần nào đã phản đánh được kết quả học tập của sinh viên trong kì học Khi nghiên cứu vấn đề này, tìm hiểu và trao đổi với 1 số sinh viên nhóm đã rút ra được một số yếu tố ảnh hưởng đến việc làm thêm của sinh viên như sau:

- Yi: trung bình tích lũy hệ số 4 học kì II năm 2017- 2018

- Xi: số h tự học ở nhà

- Zi : số giờ tham gia hoạt động ngoại khóa

- Ti: số giờ lên mạng xã hội

B ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY MẪU

I Ước lượng mô hình hồi quy mẫu

Trang 5

Mô hình hồi quy mẫu có dạng :

Included observations: 60 after adjustments

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared 0.683018 S.D dependent var 0.495656

S.E of regression 0.279060 Akaike info criterion 0.408785

Sum squared resid 4.049469 Schwarz criterion 0.688031

Log likelihood -4.263550 Hannan-Quinn criter 0.518013

F-statistic 19.16153 Durbin-Watson stat 1.725460

Prob(F-statistic) 0.000000

Từ đó ta thu được mô hình sau:

Y=2.127150+0.183572*X +βX +0.008858*X +βZ- 0.099038*X +βT- 0.490890*X +βLT+ 0,128672*X +βX*X +βLT + 0.033947*X +βZ*X +βLT+ 0.068984*X +βT*X +βLT

Từ bảng trên ta thấy được giá trị xác suất của biến Z là lớn nhất và lớn hơn 0,4 (P(Z)=0,8445> 0,4) , nên ta sẽ bỏ biến giải thích Z đi và chạy lại mô hình Sau khi bỏ biến Z và chạy lại mô hình thì ta được bảng sau:

Trang 6

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/01/18 Time: 08:05

Sample (adjusted): 1 60

C 2.137324 0.180658 11.83076 0.0000

X 0.184940 0.035595 5.195712 0.0000

T -0.098969 0.029772 -3.324211 0.0016

LT -0.501064 0.227542 -2.202075 0.0320X*LT 0.127304 0.051356 2.478839 0.0164Z*LT 0.042805 0.031699 1.350348 0.1826T*LT 0.068914 0.037959 1.815481 0.0751R-squared 0.720418 Mean dependent var 2.286167

Kiểm định bỏ biến:

{ H 0: βjj=0(biến giờ đã chọn không cần thiết ) H 1 : βjj≠ 0(biến đã chọnlà cần thiết )

Từ bảng trên, ta thấy biến Z*X +βLT có P(Z*X +βLT)=0.1826 > α=5%

 Không có cơ sở bác bỏ Ho

 Nên bỏ biến Z*X +βLT ra khỏi mô hình.

Trang 7

Ta tiếp tục chạy lại mô hình sau khi bỏ biến Z*X +βLT

Date: 12/01/18 Time: 08:11

C 2.137324 0.182030 11.74158 0.0000

X 0.184940 0.035865 5.156545 0.0000

T -0.098969 0.029998 -3.299151 0.0017

LT -0.447343 0.225739 -1.981685 0.0526X*LT 0.127470 0.051746 2.463357 0.0170T*LT 0.071120 0.038212 1.861188 0.0682R-squared 0.710799Mean dependent var 2.286167

Adjusted R-squared 0.684021S.D dependent var 0.495656

S.E of regression 0.278618Akaike info criterion 0.376691

Sum squared resid 4.191919Schwarz criterion 0.586126

Log likelihood -5.300734Hannan-Quinn criter 0.458612

F-statistic 26.54424Durbin-Watson stat 1.550679

 Nên bỏ biến T*X +βLT ra khỏi mô hình.

Ta tiếp tục chạy lại mô hình sau khi bỏ biến T*X +βLT

Trang 8

Date: 12/01/18 Time: 08:13

C 1.914222 0.140024 13.67064 0.0000

X 0.204361 0.035074 5.826658 0.0000

T -0.055138 0.018994 -2.902946 0.0053

LT -0.126356 0.148878 -0.848723 0.3997X*LT 0.112766 0.052273 2.157268 0.0354R-squared 0.692247 Mean dependent var 2.286167

Sau khi bỏ biến thì ta thu được mô hình cuối cùng là:

Y= 1.914222+0.204361*X +βX-0.055138*X +βT-0.126356*X +βLT+0.112766*X +βX*X +βLT

II KIỂM TRA KHUYẾT TẬT

Mô hình cuối cùng mà ta thu được:

Y= 1.914222+0.204361*X +βX-0.055138*X +βT-0.126356*X +βLT+0.112766*X +βX*X +βLT

1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Ta sẽ kiểm tra xem mô hình này có mắc phải khuyết tật nào không.

KiỂM định dựa trên phương pháp đồ thị:

-Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa X và phần dư E

Trang 11

-Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa T và bình phương phần dư (E2)

Trang 12

 Bằng phương pháp đồ thị thì ta thấy mô hình sau khi bỏ biến không có khuyết tật PSSSTĐ

Kiểm định Harvey:

Heteroskedasticity Test: Harvey

F-statistic 1.972723 Prob F(4,55) 0.1115

Obs*R-squared 7.528172 Prob Chi-Square(4) 0.1105

Scaled explained SS 5.999994 Prob Chi-Square(4) 0.1991

Test Equation:

Dependent Variable: LRESID2

Trang 13

-Kiểm định White:

Heteroskedasticity Test: White

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 12/01/18 Time: 08:31

Sample: 1 60

Included observations: 60

Collinear test regressors dropped from specification

C 0.008336 0.194434 0.042873 0.9660X^2 -0.005518 0.008075 -0.683346 0.4976X*T -0.004559 0.011832 -0.385279 0.7017X*LT -0.120921 0.103401 -1.169433 0.2479X*X*LT 0.010908 0.012469 0.874812 0.3859

X 0.043343 0.079832 0.542931 0.5896T^2 -0.002161 0.003079 -0.701971 0.4860T*LT -0.035318 0.037537 -0.940880 0.3514T*X*LT 0.014591 0.014874 0.980988 0.3314

T 0.020740 0.048729 0.425623 0.6722LT^2 0.221287 0.203013 1.090017 0.2810R-squared 0.109939 Mean dependent var 0.074347

Adjusted R-squared -0.071707 S.D dependent var 0.104226

S.E of regression 0.107898 Akaike info criterion -1.451120

Sum squared resid 0.570456 Schwarz criterion -1.067157

Log likelihood 54.53359 Hannan-Quinn criter -1.300931

Trang 14

Kiểm định Glejser:

Heteroskedasticity Test: Glejser

Test Equation:

Dependent Variable: ARESID

Trang 15

Kiểm định B-P-G

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Adjusted R-squared -0.013805 S.D dependent var 0.104226

Trang 16

2 KIỂM ĐỊNH TỰ TƯƠNG QUAN

Trang 17

Kiểm định Durbin- Waston

Từ mô hình hồi quy ta thấy d=1.499312

Mô hình hồi quy đã chạy có số quan sát là 60, số biến giải thích là 2, và giả định với mức ý nghĩa = 5%

Tra bảng ta được giá trị dL= 1,514; giá trị dU=1,652

D=1.499312 < dl=1.514

 Có hiện tượng tự tương quan

Trang 18

Kiểm định Breusch- Godfrey

Kiểm định tự tương quan bậc 1

Dependent Variable: RESID

Date: 12/01/18 Time: 09:45

Sample: 1 60

Presample missing value lagged residuals set to zero

C -0.046022 0.139129 -0.330787 0.7421

X 0.008845 0.034625 0.255440 0.7994

T 0.003386 0.018663 0.181434 0.8567

LT 0.049239 0.147955 0.332795 0.7406X*LT -0.012099 0.051528 -0.234796 0.8153RESID(-1) 0.253095 0.135181 1.872269 0.0666R-squared 0.060958Mean dependent var -9.85E-17

Adjusted R-squared -0.025991S.D dependent var 0.274968

- Kiểm định Breusch- Godfrey cho ta thấy rằng không có khuyết tật

tự tương quan bậc 1trong mô hình

Trang 19

Date: 12/05/18 Time: 09:49

Sample: 1 60

C -0.099614 0.134940 -0.738210 0.4636

X 0.017238 0.033313 0.517448 0.6070

T 0.010734 0.018112 0.592663 0.5559

LT 0.061945 0.141686 0.437200 0.6637X*LT -0.013261 0.049314 -0.268908 0.7890RESID(-1) 0.185783 0.132269 1.404583 0.1660RESID(-2) 0.328393 0.134469 2.442138 0.0180R-squared 0.155939Mean dependent var -9.85E-17

Trang 20

Date: 12/01/18 Time: 09:51

Sample: 1 60

C -0.120926 0.134861 -0.896667 0.3740

X 0.026503 0.033774 0.784730 0.4362

T 0.008448 0.018056 0.467893 0.6418

LT 0.082022 0.141412 0.580017 0.5644X*LT -0.017374 0.049039 -0.354286 0.7246RESID(-1) 0.247512 0.139080 1.779633 0.0810RESID(-2) 0.359600 0.135464 2.654578 0.0105RESID(-3) -0.192721 0.143415 -1.343794 0.1848R-squared 0.184267Mean dependent var -9.85E-17

Trang 21

 Tuy rằng kiểm định cho thấy có tự tương quan bậc 3 nhưng thực chất là nó tồn tại ở dạng bậc 2

- Kiểm định tự tương quan bậc 4

-Giả thuyết: Ho: mô hình không

có khuyết tật

PSSSTĐ H1: Mô hình có khuyết tật PSSSTĐ

Date: 12/01/18 Time: 09:52

Sample: 1 60

C -0.120818 0.136134 -0.887493 0.3790

X 0.027251 0.034334 0.793679 0.4311

T 0.008078 0.018338 0.440508 0.6614

LT 0.080514 0.142981 0.563110 0.5758X*LT -0.016942 0.049557 -0.341874 0.7339RESID(-1) 0.252092 0.142593 1.767917 0.0831RESID(-2) 0.351260 0.144096 2.437676 0.0183RESID(-3) -0.199551 0.149475 -1.335007 0.1878RESID(-4) 0.026624 0.145092 0.183497 0.8551R-squared 0.184805 Mean dependent var -9.85E-17

Trang 22

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Date: 12/01/18 Time: 09:52

Sample: 1 60

C -0.117930 0.137916 -0.855083 0.3966

X 0.026814 0.034702 0.772689 0.4433

T 0.007087 0.018950 0.373986 0.7100

LT 0.079872 0.144342 0.553353 0.5825X*LT -0.015428 0.050404 -0.306089 0.7608RESID(-1) 0.253396 0.144025 1.759380 0.0846RESID(-2) 0.344527 0.148044 2.327192 0.0240RESID(-3) -0.189933 0.155947 -1.217933 0.2290RESID(-4) 0.035111 0.150531 0.233249 0.8165RESID(-5) -0.036164 0.148358 -0.243761 0.8084R-squared 0.185772 Mean dependent var -9.85E-17

 Tuy rằng kiểm định cho thấy có tự tương quan bậc 5 nhưng thực chất là nó tồn tại ở dạng bậc 2

KHẮC PHỤC:

Trang 23

-khắc phục dựa trên phương pháp sử dụng vòng lặp:

Convergence achieved after 7 iterations

Coefficient covariance computed using outer product of gradients

C 1.778980 0.137202 12.96617 0.0000

X 0.231243 0.029272 7.899917 0.0000

T -0.034811 0.016661 -2.089356 0.0417

LT -0.017885 0.122865 -0.145568 0.8848X*LT 0.072176 0.041777 1.727642 0.0901AR(1) 0.161395 0.131411 1.228170 0.2250AR(2) 0.379354 0.131134 2.892869 0.0056R-squared 0.746339 Mean dependent var 2.291897

 Không có hiện tượng tự tương quan

 Ta đã khắc phục được hiện tượng tự tương quan bằng cách sử dụng phương pháp lặp

III: ĐA CỘNG TUYẾN:

III.1.Phát hiện đa cộng tuyến bằng tương quan cặp giữa các biến trong

mô hình:

Sử dụng eview ta có ma trận tương quan cặp giữa các biến như sau:

Trang 24

Y X Z T LT

Y 1 0.7802605030323299 0.1403114036249235

0.27881297271

-90864 0.1543548633955141

X 0.7802605030323299 1 0.09273505989655102

0.12183146077

-3017 0.003881410302712915Z

0.1403114036249235

0.09273505989

655102 1

0.01938106281209677

0.03130410964508951T

0.2788129727190864

0.12183146077

-3017 0.01938106281209677 1 0.003519673911967739

LT 0.1543548633955141 0.003881410302712915

0.03130410964

-508951 0.003519673911967739 1

từ ma trận tựu tương quan trên ta thấy giữ các biến giải thích không có mối quan hệ tương quan

 Không có hiện tượng đa cộng tuyến

III.2 Sử dụng phương pháp hồi quy phụ

a Hồi quy X theo các biến khác:

Dependent Variable: X

Date: 12/01/18 Time: 13:29

C 2.979797 0.355049 8.392645 0.0000

T -0.129949 0.070252 -1.849759 0.0696

LT -2.513674 0.457074 -5.499488 0.0000

X*LT 1.022469 0.144900 7.056356 0.0000

R-squared 0.478527 Mean dependent var 2.466667

K iểm định giả thiết: H0 : R2=0

¿ 0

Định dạng
Số trang	28
Dung lượng	266,42 KB