KTL ứng dụng cá nhân

Microsoft Word Nguyễn Bảo Châu 31201020197 docx 1 KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG BÀI TẬP CÁ NHÂN Hồi quy cơ bản và dạng hàm Họ và tên Nguyễn Bảo Châu MSSV 31201020197 Lớp HP 22D1ECO50106701 BÀI LÀM Câu 1 (5 đ.

KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG BÀI TẬP CÁ NHÂN Hồi quy dạng hàm Họ tên: Nguyễn Bảo Châu MSSV: 31201020197 Lớp HP: 22D1ECO50106701 BÀI LÀM: Câu (5 điểm) Khai báo cho R đường dẫn tới thư mục chứa liệu (thư mục làm việc – working directory) Nhập file liệu cho vào R gán liệu cho đối tượng tên wage Sau chạy lệnh với số thứ tự danh sách lớp để tạo data frame có tên “data” với 2500 quan sát ngẫu nhiên từ liệu wage mà sinh viên dùng để trả lời câu hỏi sau Câu (5 điểm) Trong liệu data: - Tạo biến tên hr_wage đo tiền lương làm việc quan sát ($/giờ) - Tạo biến n_wife_inc đo phần thu thập hàng năm lại gia đình ngồi phần thu nhập từ tiền lương người phụ nữ với đơn vị $1,000/năm (= [thu nhập hàng năm gia đình – 52*thu nhập hàng tuần quan sát lao động nữ]/1000); phần thu nhập âm thay giá trị - Tạo biến ln_hr_wage có giá trị logarit số tự nhiên biến hr_wage Câu (10 điểm) - Sử dụng lệnh describe package “psych” để thống kê mô tả biến: hours, earns, educ, faminc, hr_wage n_wife_inc diễn giải kết thống kê mô tả - Thống kê mô tả biến hr_wage, educ n_wife_inc theo hai nhóm: (i) người da đen, người gốc Latin Tây Ban Nha (ii) người thuộc chủng tộc cịn lại (ví dụ: da trắng, gốc Á, …) - Lập bảng tần số/tần suất (một chiều) biến kidge6, kidlt6, black hispanic diễn giải kết - Có quan sát khơng có mẫu? Nhận xét: Có tổng cộng 2500 quan sát với giá trị trung bình (mean) biến hours, earns, educ, faminc, hrwage, n_wife_inc có giá trị 35.54, 367.34, 13.39, 44446.30, 10.43, 517.38 Bên cạnh độ lệch chuẩn (sd) 11.22, 235.53, 2.45, 29607.32, 7.39, 370.62 Nhận xét: - Trong số 2500 quan sát số quan sát mà có tuổi khơng có 1646 quan sát 854 người có từ tuổi trở lên - Trong số 2500 quan sát số quan sát có tuổi có tất 621 quan sát 1879 quan sát có từ tuổi trở lên khơng có - Trong số 2500 quan sát có 2348 người da đen 152 quan sát người da đen - Trong số 2500 quan sát có 2356 người là người gốc Latin hay người Tây Ban Nha 144 người gốc Latin người Tây Ban Nha Nhận xét: Số quan sát khơng có 2500 – số người người có từ tuổi trở xuống – số người có từ tuổi trở lên Có tổng 1025 người khơng có Câu (10 điểm) - Vẽ histogram biến hours nhận xét phân phối - Vẽ biểu đồ scatter (có thể dùng lệnh scatterplot() để có đồ thị chi tiết hơn) thể quan hệ cặp biến hours hr_wage, hours educ, hours n_wife_inc; nhận xét quan hệ chúng Nhận xét: Số làm việc tuần người phụ nữ chiếm đa số 30 - 40h tuần, dựa vào biểu đồ histogram ta dễ dàng thấy người phụ nữ lao động từ 10h - 50h chiếm đa số cao 30 - 40h Nhận xét: Nhìn vào sơ đồ phân tán Scatter Plot dễ dàng thấy có gắn kết hay tương quan biến hours hr_wage Tuy có hội tụ mà hội tụ biến theo hàng ngang Khơng có nghĩa số làm việc nhiều thu nhập cao Hai biến khả gần giống Nhận xét: Dễ dàng nhận có tương quan biến hours n_wide_inc nói số làm việc lao động nữ phần thu nhập lại cao Nhận xét: Biểu đồ phân tán hours educ cho thấy mối liên hệ số làm việc lao động nữ học vấn Câu (10 điểm) Hồi quy mơ hình sau: ℎ𝑜𝑢𝑟𝑠! = 𝛽" + 𝛽# log (ℎ𝑟_𝑤𝑎𝑔𝑒)! + 𝛽$ 𝑒𝑑𝑢𝑐! + 𝛽% 𝑘𝑖𝑑𝑔𝑒6! + 𝛽& 𝑘𝑖𝑑𝑙𝑡6! + 𝛽' 𝑏𝑙𝑎𝑐𝑘! + 𝛽( ℎ𝑖𝑠𝑝𝑎𝑛𝑖𝑐! + 𝛽) ℎ𝑢𝑠ℎ𝑟𝑠! + 𝛽* 𝑛_𝑤𝑖𝑓𝑒_𝑖𝑛𝑐! + 𝑒! diễn giải kết hồi quy với mức ý nghĩa 𝛼 = 5% Lưu ý: Các nội dung thường đề cập báo cáo kết hồi quy: - Tác động biến độc lập lên biến phụ thuộc; - Ý nghĩa hệ số hồi quy; - Các thước đo độ phù hợp mơ hình 10 Nhận xét: - Tác động biến độc lập lên biến phụ thuộc: + ln_hr_wage có hệ số sig < 0.05 nên có ý nghĩa thống kê mức 5% + educ có hệ số sig < 0.1 nên có ý nghĩa thống kê mức 10% mà yêu cầu 5% nên ý nghĩa thống kê + earns có hệ số sig < 0.05 nên có ý nghĩa thống kê mức 5% + kidge6 có hệ số sig < 0.05 nên có ý nghĩa thống kê mức 5% + kidge6 có hệ số sig < 0.05 nên có ý nghĩa thống kê mức 5% + faminic có hệ số sig < 0.05 nên có ý nghĩa thống kê mức 5% + Các biến black, hispanic, hushrs có hệ số sig > 0.1 nên khơng có ý nghĩa thống kê - Hệ số hồi quy: + Hệ số hồi quy ln_hr_wage - 2.281e + 01 điều có ý nghĩa tiền lương lao động nữ tăng đơn vị số làm việc lao động nữ giảm 2.281e - 01 lần ngược lại + Hệ số hồi quy earns 4.739e - 02 có nghĩa thu nhập hàng tuần tăng đơn vị số lao động tăng 4.739e - 02 lần ngược lại + Hệ số hồi quy kidge6 - 1.292e + 00 có nghĩa người có tuổi tăng đơn vị số làm việc giảm 1.292e + 00 đơn vị ngược lại + Hệ số hồi quy kidlt6 - 1.176e + 00 có nghĩa người có tuổi tăng đơn vị số làm việc giảm 1.176e + 00 đơn vị ngược lại + Hệ số hồi quy faminic 6.413e - 03 có nghĩa thu nhập hàng năm gia đình tăng đơn vị số làm việc tăng 6.413e - 03 đơn vị ngược lại - Kiểm định mức độ phù hợp: Hệ số p-value kiểm định F < 0.05 nên mơ hình phù hợp Câu (10 điểm) - Hồi quy mơ hình sau: log (ℎ𝑜𝑢𝑟𝑠)! = 𝛽" + 𝛽# log (ℎ𝑟_𝑤𝑎𝑔𝑒)! + 𝛽$ 𝑒𝑑𝑢𝑐! + 𝛽% 𝑘𝑖𝑑𝑔𝑒6! + 𝛽& 𝑘𝑖𝑑𝑙𝑡6! + 𝛽' 𝑏𝑙𝑎𝑐𝑘! + 𝛽( ℎ𝑖𝑠𝑝𝑎𝑛𝑖𝑐! + 𝛽) ℎ𝑢𝑠ℎ𝑟𝑠! + 𝛽* 𝑛_𝑤𝑖𝑓𝑒_𝑖𝑛𝑐! + 𝑒! diễn giải kết hồi quy biến hr_wage, educ black với mức ý nghĩa 𝛼 = 5% 11 12 Nhận xét: - Hệ số sig hr_wage < 0.05 nên có ý nghĩa thống kê mức 5% 13 Hệ số hồi quy - 8.304e - 01 nghĩa biến tiền lương tăng 1% số lao động nữ giảm 8.304e + 01(%) ngược lại - Hệ số sig educ < 0.05 nên có ý nghĩa thống kê mức 5% Hệ số hồi quy 3.437e - 03 nghĩa số năm học tăng % số lao động nữ tăng 3.437e - 03(%) ngược lại - Hệ số sig black > 0.05 nên khơng có ý nghĩa thống kê mức 5% Câu (5 điểm) Sử dụng công cụ phù hợp để kiểm tra mức độ đa cộng tuyến mơ hình Câu đề xuất cách giải mơ hình có tượng đa cộng tuyến cao - Có tượng đa cộng tuyến biến earns, faminc n_wife_inc có hệ số vif >10 - Cách khắc phục loại bỏ biến chạy lại mơ hình - Đa cộng tuyến khắc phục Câu (15 điểm) Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan kiểm định White lệnh phù hợp gói “lmtest” để kiểm định tượng phương sai thay đổi mơ hình Câu Diễn giải kết đề xuất hướng xử lý phù hợp mơ hình có tượng phương sai thay đổi 14 15 Nhận xét: - Kiểm định Breush-Pagan Nhìn vào hệ số R-square ta thấy hệ số khác Vậy nên có tượng phương sai thay đổi - Kiểm định white Nhìn vào hệ số p-value kiểm định F < 0.05 có ý nghĩ thống kê, nên có tượng phương sai thay đổi Cách khắc phục: Ta lấy log giá trị có ý nghĩa thống kê mức 5% sau thực hồi quy lại thực lại kiểm định Breush-pagan White để kiểm tra 16 ... hồi quy với mức ý nghĩa