(TIỂU LUẬN) lập mô hình phân tích sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến tiền lương của CEO lập mô hình phân tích sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến điểm trung bình môn tích lũy của sinh viên

BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG - - BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Đề tài : “Lập mơ hình phân tích ảnh hưởng số yếu tố đến tiền lương CEO” (file data: 19_CEOSAL2) Đề tài : “Lập mơ hình phân tích ảnh hưởng số yếu tố đến điểm trung bình mơn tích lũy sinh viên” (file data : 41_GPA3) Giáo viên hướng dẫn: TS Đinh Thị Thanh Bình Lớp: KTE309(2-1314).11_LT Hà Nội, ngày 09 tháng 04 năm 2014 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 DANH SÁCH NHÓM VÀ PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC STT Họ tên Nguyễn Thu Trang Nguyễn Ngọc Trâm Lê Khánh Toàn – Nhóm trưởng Nguyễn Khắc Tơn Hồng Thị Thùy Trang Tống Minh Trang LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU PHẦN I: FILE 19_CEOSAL2 I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU II THIẾT LẬP, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH LỖI, SỬA LỖI MƠ HÌNH THIẾT LẬP MƠ HÌNH a Chọn biến phụ thuộc biến độc lập b Mơ hình hồi quy tổng thể hàm hồi quy mẫu c Miêu tả biến d Lập bảng tương quan 18 e Chạy mơ hình diễn giải ý nghĩa hệ số hồi quy 19 KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH 21 a Kiểm định ý nghĩa ý nghĩa thống kê biến: 21 b Kiểm định phù hợp mô hình 22 c Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính 23 PHÂN TÍCH MƠ HÌNH 24 a Kiểm định đa cộng tuyến 24 b Kiểm định phương sai sai số thay đổi 26 c Kiểm định định dạng mơ hình 27 SỬA CÁC LỖI CỦA MƠ HÌNH 28 III ĐÁNH GIÁ MƠ HÌNH 31 Mơ hình hồi quy mẫu : 31 Mơ hình hồi quy sau thực phép biến đổi logarit 31 PHẦN II: FILE 41_GPA3 32 I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 32 II THIẾT LẬP, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH LỖI, SỬA LỖI MƠ HÌNH .32 THIẾT LẬP MƠ HÌNH 32 a Chọn biến phụ thuộc biến độc lập 32 b Mơ hình hồi quy tổng thể hàm hồi quy mẫu 33 c Miêu tả biến 34 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 d Lập bảng tương quan 46 e Chạy mơ hình diễn giải ý nghĩa hệ số hồi quy 47 KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH 49 a Kiểm định ý nghĩa thống kê biến 49 b Kiểm định phù hợp mơ hình 50 c Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính 51 PHÂN TÍCH MƠ HÌNH 51 a Kiểm định đa cộng tuyến 51 b Kiểm định phương sai sai số thay đổi 53 c Kiểm định định dạng mơ hình 55 SỬA LỖI MƠ HÌNH 56 III ĐÁNH GIÁ MƠ HÌNH 58 Mơ hình hồi quy mẫu : 58 Mơ hình hồi quy sau thực phép biến đổi logarit 59 KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 LỜI MỞ ĐẦU Kinh tế lượng (Econometrics) môn khoa học xã hợi cơng cụ của lý thuyết kinh tế, toán học suy đoán thống kê áp dụng để phân tích vấn đề kinh tế Kinh tế lượng sử dụng công cụ phương pháp của thống kê toán để tìm bản chất của số liệu thống kê, đưa kết luận về số liệu thống kê thu thập từ đưa dự báo về tượng kinh tế Từ đời đến nay, kinh tế lượng đã đem lại cho nhà kinh tế một công cụ đo lường sắc bén để đo quan hệ kinh tế Là những sinh viên theo học khối ngành kinh tế, chúng em nhận thấy sự cần thiết của việc học tập tìm hiểu về Kinh tế lượng việc phân tích logic nghiên cứu vấn đề Để hiểu sâu về việc đưa Kinh tế lượng vào thực tế cuộc sống áp dụng Kinh tế lượng cho đúng hiệu quả, nhóm em xin xây dựng BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG dưới sự hướng dẫn của TS Đinh Thị Thanh Bình Trong tiểu luận, nhóm đã sử dụng cơng cụ phân tích kinh tế lượng phần mềm stata để phân tích, nghiên cứu dựa số liệu của file dữ liệu: • 19_CEOSAL2: "Phân tích ảnh hưởng số yếu tố đến tiền lương CEO” • 41_GPA3: "Phân tích ảnh hưởng yếu tố tới điểm trung bình mơn tích lũy sinh viên" Đây lần đầu tiên nhóm nghiên cứu vấn đề việc ứng dụng dụng phương pháp kinh tế lượng Do những hạn chế về kiến thức thực tế, phương pháp nghiên cứu, thời gian nghiên cứu nên tiểu luận khơng tránh khỏi những thiếu sót Rất mong nhận đóng góp từ TS Đinh Thị Thanh Bình để nghiên cứu hoàn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn cơ! LỚP KTE309.11 _ NHĨM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 PHẦN I: FILE 19_CEOSAL2 I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Nghiên cứu cho thấy có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng tới tiền lương của người lao động.sự tác động của yếu tố khác nhau.tại việt nam niên có đợ tuổi từ 18 tới 25 có nhiều đóng góp họ khơng phải những người giàu có.ngược lại những người có đợ tuổi >= 50 lại những người có thu nhập cao nhất Người có học vấn cao thì thu nhập cao Hay nghiên cứu gần của Caponi Plesca (2007) những người tốt nghiệp đại học thu nhập cao người tốt nghiệp phổ thông trung học từ 30 tới 40%.yếu tố ngành nghề một nhũng yếu tố định về tiền lương của người lao động Trên sở những lý thuyết liên quan, đề tài nghiên cứu của nhóm “Các yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương CEO” phân tích, nghiên cứu xu hướng mức độ tác động của nhân tố: lsales lmktval ceoten age comten grad lên lsalary II THIẾT LẬP, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH LỖI, SỬA LỖI MƠ HÌNH THIẾT LẬP MƠ HÌNH a Chọn biến phụ thuộc biến độc lập Từ file số liệu 19_CEOSAL2 sử dụng lệnh “des” phần mềm stata, ta thu kết quả sau: des Contains data from D:\tailieu\ktl\file data\filedata\19_CEOSAL2.DTA obs: vars: size: storage display value variable name type format label variable label salary age college grad LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 int byt byte byte BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 comten ceoten sales profits mktval lsalary lsales lmktval comtensq ceotensq profmarg Sorted by: File 19_CEOSAL2 lập vào 23:44 ngày 17/08/1999 bao gồm 15 biến, 177 quan sát Dựa vào những lý thuyết nêu dự liệu của file 19_CEOSAL2, nhóm định chọn biến lsalary biến phụ tḥc, biến lsales lmktval ceoten age comten grad biến đợc lập b − Mơ hình hồi quy tổng thể hàm hồi quy mẫu Mô hình hồi quy tổng thể: (PRF): =+∗ +∗ +∗ + ∗ +∗+∗+ − Hàm hồi quy mẫu: ̂̂ (SRF): = Trong đó: : yếu tố ngẫu nhiên (nhiễu) Biến phụ thuộc lsalary age LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 comten ceoten lmktval lsales grad BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 c • Miêu tả biến Sử dụng lệnh “des lsales lmktval ceoten age comten grad” ta thu kết sau: des lsales lmktval ceoten age comten grad storage display value variable name type format label variable label lsales lmktval ceoten age comten grad Giải thích biến: Tên biến lsalary age grad comten lsales ceoten lmktval floa floa byte byte byte byte LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 Nhận xét: Từ ma trận tương quan, ta rút một số điểm sau: - Mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc cumgpa với biến độc lập sat, frstsem, trmgpa, hsrank, female, football không đồng đều, tương quan của cumgpa với frstsem tương đối lớn (r = - 0.8224), tương quan của cumgpa với female, football lại yếu nhiều (r= 0.1084 r = - 0.0161) - Tương quan của biến độc lập với khơng lớn, có tương quan của sat với trmgpa cao cả (r= 0.4941) - Kỳ vọng dấu: • • • • • • e • r(cumgpa, sat) = 0.1516 > nên kỳ vọng có giá trị dương r(cumgpa, frstsem) = - 0.8224 < nên kỳ vọng có giá trị âm r(cumgpa, trmgpa) = 0.3255 > nên kỳ vọng có giá trị dương r(cumgpa, hsrank) = - 0.1786 < nên kỳ vọng có giá trị âm r(cumgpa, female) = 0,1084 > nên kỳ vọng có giá trị dương r(cumgpa, football) = - 0.0161 < nên kỳ vọng có giá trị âm Chạy mơ hình diễn giải ý nghĩa hệ số hồi quy Hồi quy biến cumgpa theo biến sat, frstsem, trmgpa, hsrank, female, football lệnh reg, ta có: reg cumgpa sat frstsem trmgpa hsrank female football - R - - - LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 female | football | _cons | - Từ kết quả chạy hồi quy, ta có phương trình hồi quy mẫu: ̂= ∗ ∗ • - + − ∗+ ∗+ ∗ − ∗ + Phân tích kết hồi quy: Số quan sát đưa vào phân tích obs = 732 Phần tổng bình phương độ lệch giữa giá trị cumgpa với giá trị trung bình của SST = 715.898555 - Tổng bình phương tất cả sai lệch giữa giá trị của biến cumgpa nhận từ hàm hồi quy mẫu với giá trị trung bình của chúng SSE = 553.69403 - Tổng bình phương phần dư SSR = 162.204525 - Sai số chuẩn của ước lượng Root MSE = 0.473, nhỏ đợ lệch chuẩn của biến phụ thuộc là: S.D=√ Vậy ước lượng hồi quy chấp nhận - Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế R = 0.7734 có nghĩa tính phù hợp của mơ hình cao Nó thể biến đợc lập mô hình giải thích 77.34% sự thay đổi của điểm trung bình mơn tích lũy của sinh viên • Với độ tin cậy 95% ta có khoảng tin cậy phía hệ số hồi quy: Hệ số hồi quy LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 • Giải thích ý nghĩa tham số: ̂̂ Với giả thiết yếu tố khác không đổi, điếm SAT tăng thêm điểm = 0.0006075 > ∶ khiến cho điểm trung bình môn tích lũy của học sinh tăng thêm 0.0006075 điểm ̂̂ Với giả thiết yếu tố khác không đổi, điểm trung bình môn tích lũy = − 2.383864 < 0: học sinh theo học kỳ đầu tiên thấp điểm trung bình môn tích lũy của học sinh theo học từ kỳ thứ hai trở 2.383864 điểm ̂̂ Với giả thiết yếu tố khác không đổi, điểm trung bình môn của kỳ học = 0.2617042 > 0: tăng thêm điểm khiến cho điểm trung bình môn tích lũy của học sinh tăng thêm 0.2617042 điểm ̂̂ < 0: Với giả thiết yếu tố khác không đổi, thứ hạng của học sinh lớp = − 0.0005978 giảm bậc khiến cho điểm trung bình môn tích lũy giảm 0.0005978 điểm ̂̂ > 0: Với giả thiết yếu tố khác không đổi, điểm trung bình môn tích lũy của = 0.2022468 học sinh nữ cao điểm trung bình môn tích lũy của học sinh nam 0.2022468 điểm ̂̂ >0: Với giả thiết yếu tố khác không đổi, điểm trung bình môn tích lũy của =0.1288797 học sinh cầu thủ bóng đá cao của học sinh không cầu thủ 0.1288797 điểm KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH a Kiểm định ý nghĩa thống kê biến Với mô hình thiết lập trên, chúng ta tiến hành kiểm định ý nghĩa thống kê của biến độc lập Giả thuyết kiểm định: { 0: =0 ≠0 1: Sử dụng thống kê: t = LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 - Phương pháp kiểm định: kiểm định phương pháp p-value Quy tắc kiểm định: giá trị p-value lớn mức ý nghĩa α = 0,05 thì ta có sở bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Từ kết quả chạy hồi quy, giá trị p-value của biến độc lập đều nhỏ mức ý nghĩa α = 0,05 Kết luận: Tất cả biến độc lập mơ hình đều có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% b - Kiểm định phù hợp mơ hình Phương pháp kiểm định: kiểm định phương pháp p-value 0: 1= 2= 3= 4= 5= 6=0 - Giả thuyết kiểm định: { Giả thuyết tương đương với: - Tiêu chuẩn kiểm định: = Trong đó: k số biến độc lập, k = n: - số quan sát, n = 732 Quy tắc kiểm định: Nếu giá trị p-value nhỏ mức ý nghĩa = 0.05 thì bác bỏ H0, chấp nhận H1 Dùng lệnh“test” kết quả thu được: test sat frstsem trmgpa hsrank female football ( 1) ( 2) ( 3) sat = ( 4) ( 5) hsrank = frstsem = trmgpa = female = LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 ( 6) football = F( 6, Prob > F Kết quả trả về cho thấy giá trị Prob > F = 0.0000 < 0.05 nên có sở bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Mô hình hồi quy phù hợp c Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính ̂ ̂ Sau chạy hồi qui hàm hồi qui mẫu, nhận thấy giá trị ước lượng có giá trị rất nhỏ (0.0006075 -0.0005978) Đặt vấn đề : Có thể bỏ biến sat hsrank khỏi mô hình hồi qui không? H0:β1=β4=0 - Xây dựng giả thuyết kiểm định:{H :tồn β - Phương pháp kiểm định: Sử dụng phương pháp p-value - Quy tắc kiểm định: giá trị p-value nhỏ mức ý nghĩa α=0.05 thì bác bỏ H0, chấp nhận H1 - Ta sử dụng lệnh test với biếnsat hsrank test ( 1) ( 2) Vì giá trị Prob > F = 0.0000 < 0.05 nên bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Không thể bỏ đồng thời biến sat hsrankra khỏi mô hình hồi qui vì có ít nhất biến có ảnh hưởng tới biến cumgpa PHÂN TÍCH MƠ HÌNH a Kiểm định đa cộng tuyến Để kiểm định mơ hình có mắc phải lỗi đa cợng tuyến hay khơng, nhóm đã sử dụng cách LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 khác trình bày dưới đây: • Cách 1: R cao tỉ số |t| thấp 2 Nguyên tắc kiểm định: Trong trường hợp R cao (thường R > 0,8) mà tỉ số t thấp (thường |t|< 1) thì mơ hình có dấu hiệu của đa cộng tuyến - Kết chạy hồi quy: reg cumgpa sat frstsem trmgpa hsrank female football - R sat | - 0006075 f Từ kết quả hồi qui ta thấy, R = 0,7734< 0,8 giá trị |t| đều lớn Kết luận: Không phát lỗi đa cộng tuyến mô hình • Cách : Tương quan cặp biến độc lập cao - Nguyên tắc kiểm định: hệ số tương quan cặp giữa biến độc lập cao (r > 0.8) thì có khả tồn tại đa cộng tuyến - Kết bảng tương quan biến độc lập: corr sat frstsem trmgpa hsrank female football (obs=732) LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 female | 0.0585 0.0482 0.3202 -0.2062 1.0000 football | -0.2596 -0.0648 -0.3097 0.0961 -0.3964 1.0000 Từ bảng tương quan trên, nhận thấy tất cả giá trị tương quan cặp của biến độc lập đều nhỏ 0,8 Kết luận : Không phát lỗi đa cợng tuyến mơ hình • Cách : Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai - Nguyên tắc kiểm định: Nếu Mean VIF > 10 thì mơ hình có khả mắc lỗi đa cợng tuyến - Sử dụng lệnh “vif” ta có kết quả: vif - Từ kết quả phân tích trên, ta thấy giá trị VIF Mean VIF đều nhỏ nhiều so với 10 Kết luận : Không phát lỗi đa cộng tuyến mô hình Kết luận chung lỗi đa cộng tuyến mơ hình: Với cách kiểm định lỗi đa cợng tuyến đều cho kết quả không phát lỗi Ta kết luận mơ hình khơng mắc đa cộng tuyến b Kiểm định phương sai sai số thay đổi Để kiểm định mơ hình có lỗi phương sai sai số thay đổi hay khơng, nhóm sử dụng cách kiểm định sau : ̂ (định tính) • Cách : Xem xét biểu đồ phần dư giá trị dự đoán thỏa mãn Nguyên tắc kiểm định: độ rộng của biểu đồ rải của phần dư tăng giảm LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 ̂ tăng thì giả thiết về phương sai sai số khơng đổi khơng BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 : ̂ - Sử dụng lệnh “rvfplot, yline(0)” ta thu đồ thị phần dư của giá trị dự đoán - Từ biểu đồ trên, nhận thấy độ rộng của biểu đồ rải của phần dư ̂ phân tán không đồng đều Kết luận: Mơ hình có khả có lỗi phương sai sai số thay đổi • Cách 2: Sử dụng kiểm định White - :Giảℎươ thuyết kiểm định: { ố ℎô đổ : ℎươ ố ℎ đổ - Nguyên tắc kiểm định: với mức ý nghĩa = 0.05, giá trị p-value chi2 = 0,0440 < 0,05 =>bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Mơ hình có lỗi phương sai sai số thay đổi • Cách : sử dụng kiểm định Breusch-Pagan : ℎươ ố ℎô - Giả thuyết kiểm định:{ 1: ℎươ ố ℎ đổ đổ - Nguyên tắc kiểm định: với mức ý nghĩa = 0.05, giá trị p-value chi2 - Từ kết quả trên, nhận thấy Prob > chi2 = 0,0046 < 0,05 => bác bỏ H0 chấp nhận H1 Kết luận: Mơ hình có lỗi phương sai sai số thay đổi Kết luận chung lỗi phương sai sai số thay đổi: Với cách kiểm định ta nhận thấy mô hình mắc lỗi phương sai sai số thay đổi c • Kiểm định định dạng mơ hình Kiểm định thừa biến Theo kết quảở phần chạy hồi quy thì tất cả hệ số hồi quy đều cóý nghĩa thống kêở mứcý nghĩa 5% nên biếnđưa vào mô hình cần thiết khơng thể loại bỏ khỏi mơ hình • Kiểm định thiếu biến LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 Để kiểm tra mơ hình có lỗiđịnh dạng sai thiếu biến hay khơng, nhómđã sử dụng kiểmđịnh Ramsey - Cặp giả thuyết cần kiểm định: { : ℎì ℎ ℎơ ℎ ế ế 1: ℎì ℎ ℎ ế ế - Nguyên tắc kiểm định: với mức ý nghĩa = 0.05, giá trị p-value F = 0,0000 < 0,05 nên có sở để bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận H1 Kết luận: Mô hình đã bỏ sót biến SỬA LỖI MƠ HÌNH Sửa lỗi phương sai sai số thay đổi mơ hình hồi quy mẫu Trong phần này, để sửa lỗi phương sai sai số thay đổi nhóm sử dụng phương pháp biến đổi logarit (Theo giả thiết : Hạng hàm sai) Bởi vì, việc ước lượng hồi quy làm giảm phương sai của sai số thay đổi tác đợng của phép biến đổi logarit Trong mơ hình có biến đợc lập, để logarit hóa, thì biến phải ln dương, vì nhóm định chọn biến hsrank để thực logarit hóa Thực phép biến đổi logarit với biến hsrank ta thu mô hình : = =+∗+∗ +∗ + ∗ ∗ + ∗ Trong : logrank = ln(hsrank) LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 + + ( ∗ ∗ )+∗+∗+ + + ∗ ∗ + + BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 Tạo biến logrank Stata : gen logrank = ln(hsrank) Chạy hồi quy ta thu kết quả : reg cumgpa sat frstsem trmgpa logrank female football Mơ hình hồi quy : ̂ = + ∗ − ∗ + ∗ − ∗ ∗+ ∗+ Sau chạy hồi quy mô hình mới, mức độ phù hợp của mô hình R = 0.7758, tăng lên mợt chút so với trước R = 0.7734 Đồng thời giá trị p-value đều nhỏ 0,05 nên biến độc lập mô hình đều có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Nhóm tiến hành kiểm tra lỗi phương sai sai số thay đổi mô hình hồi quy sau thêm trọng số kiểm định White: imtest, white White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(23) Prob > chi2 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test - - Kết quả kiểm định có p-value = 0.0599 > 0.05 => có sở chấp nhận giả thuyết phương sai sai số không đổi Kết luận: lỗi phương sai sai số thay đổi mô hình hồi quy mẫu ban đầu đã sửa • Tiến hành kiểm định lỗi đa cộng tuyến mơ hình : vif Từ kết quả nhận thấy tất cả giá trị vif đều nhỏ 10 => mơ hình sau logarit hóa biến hsrank không bị mắc lỗi đa cộng tuyến III ĐÁNH GIÁ MƠ HÌNH Mơ hình hồi quy mẫu : ̂= + ∗ - ∗ − ∗ + − ∗+ ∗+ ∗ Tất cả biến độc lập đưa vào mơ hình đều có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 - Các biến độc lập giải thích 77.34% sự biến động của điểm tích lũy học tập - Không có lỗi đa cợng tuyến, khơng có lỗi thừa biến mô hình biến Tuy nhiên mô hình hồi quy mẫu mắc lỗi phương sai sai số thay đổi, lỗi thiếu Mơ hình tương đối tốt Mơ hình hồi quy sau thực phép biến đổi logarit ̂= − + ∗ ∗ ∗ + − ∗ + ∗ ∗ - Tất cả biến đợc lập đều có ý nghĩa thống kê mức 5% - Các biến độc lập giải thích 77.58% mức trung bình phần trăm lương/lương khởi điểm biến Mô hình không bị mắc lỗi: đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, thừa - Tuy nhiên, mô hình vẫn bị lỗi thiếu biến Mô hình rất tốt, tương đối hồn hảo LỚP KTE309.11 _ NHĨM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 KẾT LUẬN Sau thực hành chạy mô hình kinh tế lương với file dữ liệu 19_CEOSAL2 41_GPA3, nhóm chúng em đã có thêm nhiều kiến thức bổ ích cả về lý thuyết thực hành môn kinh tế lượng ứng dụng của thực tiễn áp dụng vào phân tích tượng kinh tế Bài tiểu luận môn Kinh tế lượng của chúng em đến kết thúc Chúng em xin cám ơn sự giúp đỡ hướng dẫn của TS Đinh Thị Thanh Bình qua những giờ học bổ ích lớp đã giúp chúng em có thêm kiến thức về mơn Kinh tế lượng Điều giúp chúng em thêm nhiều trình học tập tới tại Trường Đại học Ngoại thương cho việc làm sau của chúng em Chúng em xin chân thành cám ơn cơ! LỚP KTE309.11 _ NHĨM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Quang Dong, 1998 Bài giảng kinh tế lượng Đại học kinh tế quốc dân Hà Nội: Nhà xuất bản Giao Thông Vận Tải Kenneth L.Simons Useful Stata Commands (for Stata Version 12) 25-Jan-2013 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 ... tiễn, mô hình “Các yếu tố ảnh hưởng đến điểm trung bình môn tích lũy của sinh viên? ?? thiết lập Điểm trung bình môn tích lũy mô? ?t yếu tố định lượng có sau mợt loạt kỳ học của sinh viên. .. liệu: • 19_CEOSAL2: "Phân tích ảnh hưởng số yếu tố đến tiền lương CEO? ?? • 41_GPA3: "Phân tích ảnh hưởng yếu tố tới điểm trung bình mơn tích lũy sinh viên" Đây lần đầu tiên nhóm nghiên cứu vấn... “Các yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương CEO? ?? phân tích, nghiên cứu xu hướng mức độ tác động của nhân tố: lsales lmktval ceoten age comten grad lên lsalary II THIẾT LẬP, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH