Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 39 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
39
Dung lượng
1,08 MB
Nội dung
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG -*** - BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 3- THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU BỘDỮLIỆU SỐ30 - 78 Danh sách thành viên: CuuDuongThanCong.com Vũ Đức Huy (Trưởng nhóm) - 1213330038 Nguyễn Thị Hường - 1211330035 Nguyễn Thị Hường - 1211330036 Trần Thị Ánh Huyền - 1213310045 Phạm Thị Khánh Huyền - 1211110315 Vũ Thị Ngọc Huyền - 1213310048 Hà Nội, tháng 04 năm 2014 https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM MỤC LỤC Lời mở đầu Bộ số 30 I Mơ hình lý thuyết: Vấn đề nghiên cứu mơ hình lý thuyết: Mục đích lý lựa chọn biến: Mối quan hệ biến độc lập với biến phụ thuộc: II Chạy mơ hình: 11 Mơ hình hồi quy: 11 III Kiểm định mơ hình: 13 Ý nghĩa hệ số hồi quy 13 Kiểm định toàn hệ số hồi quy 14 Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính: 14 Kiểm tra khuyết tật mơ hình : 16 a Kiểm định đa cộng tuyến: 16 b Kiểm định phương sai sai số thay đổi: 17 c Kiểm định phân phối chuẩn sai số: 19 d Kiểm định tự tương quan: 21 IV Sửa lỗi mơ hình: 21 KẾT LUẬN 23 BỘ SỐ 78 24 I Mơ hình lý thuyết: 24 Vấn đề nghiên cứu mơ hình lý thuyết: 24 Mối quan hệ biến độc lập với biến phụ thuộc 26 II Chạy mơ hình: 29 Mơ hình hồi quy: 29 III Kiểm định mơ hình: 31 Ý nghĩa hệ số hồi quy: 31 Kiểm định toàn hệ số hồi quy 32 Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính: 32 Kiểm tra khuyết tật mơ hình : 33 a Kiểm định đa cộng tuyến: 33 b Kiểm định phân phối chuẩn sai số: 35 c Kiểm định phương sai sai số thay đổi: 36 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM d IV Kiểm định tự tương quan: 37 Sửa lỗi mô hình: 38 KẾT LUẬN 39 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM Lời mở đầu Trong bối cảnh xã hội ngày phát triển, kinh tế lượng môn khoa học có nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt vấn đề liên quan đến kinh tế Kinh tế lượng cung cấp công cụ đắc lực giúp nhà kinh tế học phân tích số liệu thống kê thu thập từ đưa dự báo tượng kinh tế Xét phạm vi trường đại học thuộc khối ngành kinh tế, môn kinh tế lượng trở thành số môn quan trọng cung cấp kiến thức lý thuyết thực hành giúp cho sinh viên học tập nghiên cứu chuyên ngành hẹp Là sinh viên khối ngành kinh tế, chúng em ý thức rõ cần thiết việc học tập nghiên cứu mơn kinh tế lượng Để hiểu rõ hơn, nhóm chúng em xin xây dựng Báo cáo kinh tế lượng phân tích số liệu thống kê nằm số liệu số 30 tiền lương số liệu số 78 chi tiêu hộ gia đình nhằm đưa phân tích dự báo yếu tố ảnh hưởng đến hai vấn đề kinh tế Chúng em xin chân thành cảm ơn Đinh Thị Thanh Bình giúp đỡ chúng em thực báo cáo Do kiến thức nhiều hạn chế nên báo cáo nhiều sai sót, chúng em mong nhận góp ý phê bình để báo cáo nhóm chúng em hồn thiện CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHĨM BỘSỐ30 Bộ số 30 I Mơ hình lý thuyết: Vấn đề nghiên cứu mơ hình lý thuyết: Trong bối cảnh kinh tế giai đoạn phục hồi, có nhiều hội tìm việc làm.Đi với đó, mức lương vấn đề người có mong muốn tìm việc làm quan tâm tới.Có nhiều yếu tố tác động đến mức lương người Trong số liệu số 30, nhóm chọn biến sau để nghiên cứu bao gồm: des lwage lswage exper highgrad college grad polytech storage display variable name value type format label variable label lwage float %9.0g log(wage) lswage float %9.0g log(swage) exper byte %8.0g years on current job highgrad byte %8.0g =1 if high school graduate college byte %8.0g =1 if college graduate grad byte %8.0g =1 if some graduate school polytech byte %8.0g =1 if a polytech Các biến mô tả chi tiết bảng sau: CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ30 Tên biến Biến phụ lwage Ý nghĩa Dấu vọng kì Diễn giải Logarit số e mức lương thuộc(Y) lswage Logarit số e mức lương khởi đầu Mức lương khởi đầu cao + dẫn đến mức lương cao exper Số năm kinh nghiệm công việc highgrad Tốt nghiệp trung học phổ thông (biến giả =1 tốt nghiệp phổ thông,=0 với Các biến độc lập (Xi) college nhiều năm kinh nghiệm lương cao Tốt nghiệp trung học có + mức lương cao người chưa tốt nghiệp trung học Tốt nghiệp đại học (biến giả Tốt nghiệp đại học có học,=0 với trường hợp + mức lương cao người chưa tốt nghiệp trung lại) học Tốt nghiệp cao học (biến Tốt nghiệp cao học có giả, =1 tốt nghiệp cao học, =0 với trường hợp + lại) polytech Càng trường hợp lại) =1 tốt nghiệp đại grad + Tốt nghiệp cao đẳng (biến giả, =1 tốt nghiệp cao mức lương cao người chưa tốt nghiệp trung học + Tốt nghiệp cao đẳng có mức lương cao CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ30 đẳng,=0 với trường hợp người chưa tốt nghiệp trung lại) học summarize lwage lswage exper highgrad college grad polytech Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ -lwage | lswage | exper | 403 10.36319 403 9.678186 403 highgrad | 13.51365 403 college | 4119107 403 1191067 4018362 3551116 9.674074 11.54974 9.185022 1.751101 11.0021 17 4927909 3243167 1 -+ -grad | polytech | 403 1191067 403 2704715 3243167 4447555 1 Mục đích lý lựa chọn biến: Mục đích việc lựa chọn mơ hình nhằm tìm hiểu tác động mức lương khởi đầu, số năm kinh nghiệm mức lương với việc tìm hiểu khác mức lương người tốt nghiệp cấp cao với người chưa tốt nghiệp cấp Vì thực tế, mối quan hệ tượng kinh tế hầu hết mối quan hệ phi tuyến Do đó, nhóm lựa chọn sử dụng hàm log thay cho việc sử dụng hàm tuyến tính để kết phân tích xác Mối quan hệ biến độc lập với biến phụ thuộc: CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM 10.5 Mối quan hệ lwage lswage 9.5 10 log(wage) 11 11.5 BỘSỐ30 9.5 10 log(swage) 10.5 11 10 10.5 Mối quan hệ lwage exper 9.5 log(wage) 11 11.5 10 15 20 years on current job CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM 10.5 Mối quan hệ lwage highrad 9.5 10 log(wage) 11 11.5 BỘSỐ30 =1 if high school graduate 10 10.5 Mối quan hệ lwage college 9.5 log(wage) 11 11.5 0 =1 if college graduate CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM 10.5 Mối quan hệ lwage grad 9.5 10 log(wage) 11 11.5 BỘSỐ30 =1 if some graduate school 10 10.5 Mối quan hệ lwage polytech 9.5 log(wage) 11 11.5 0 =1 if a polytech 10 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ78 Ý nghĩa Tên biến Biến phụ cons Dấu kì Diễn giải vọng Chi tiêu hàng năm hộ gia đình thuộc(Y) inc Thu nhập hàng năm hộ gia đình size + Số thành viên hộ gia đình Thu nhập cao chi tiêu cao Càng + nhiều thành viên chi tiêu nhiều age Các độc biến educ Tuổi chủ hộ Trình độ học vấn chủ hộ lập - Tuổi cao chi tiêu Người có trình độ học - vấn cao chi tiêu (Xi) black Màu da chủ hộ Người da màu có xu (biến giả, hướng chi tiêu chủ hộ da màu, - chủ hộ da màu) 25 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ78 10000 20000 30000 Mối quan hệ biến độc lập với biến phụ thuộc: -10000 Mối quan hệ cons inc 10000 20000 annual income, $ 30000 26 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM 20000 30000 BỘSỐ78 -10000 10000 Mối quan hệ cons size family size 10 10000 20000 30000 -10000 Mối quan hệ cons age 10 years educ, household head 15 20 27 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM 20000 30000 BỘSỐ78 -10000 10000 Mối quan hệ age cons 30 40 age of household head 50 60 20000 30000 20 -10000 10000 Mối quan hệ black cons =1 if household head is black 28 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHĨM II BỘSỐ78 Chạy mơ hình: Mơ hình hồi quy: Hàm hồi quy Tổng thể: Hàm hồi quy Mẫu reg cons inc size educ age black Source | SS df MS Number of obs = -+ -Model | 2.2701e+09 454017597 Residual | 979841351 94 10423844.2 F( -+ -Total | 3.2499e+09 99 32827569 5, 100 94) = 43.56 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.6985 Adj R-squared = 0.6825 Root MSE 3228.6 = -cons | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -inc | 890545 0714317 12.47 0.000 7487158 1.032374 size | -67.66119 222.9642 -0.30 0.762 -510.3619 375.0395 educ | -151.8235 117.2487 -1.29 0.199 -384.6235 80.97646 age | black | -.2857217 50.03108 -518.3934 _cons | -0.01 1308.063 1605.416 -0.40 2830.707 0.995 0.693 0.57 -99.62361 99.05217 -3115.583 0.572 2078.796 -4015.019 7225.851 29 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ78 Ta hàm hồi quy mẫu SRF: =1605.416+0.890545*inc–67.66119*size–151.8235*educ–0.2857217*age– 518.3934*black - Phân tích kết hồi quy: Ý nghĩa hệ số hồi quy: 1= 0.890545 > 0, thu nhập tăng $1 mức chi tiêu năm gia đình tăng $0.890545 = -67.66119 < 0, kích cỡ hay số thành viên gia đình tăng đơn vị mức chi tiêu năm hộ gia đình giảm $67.66119 = -151.8235 < 0, trình độ học vấn chủ hộ tăng đơn vị chi tiêu năm hộ gia đình giảm $151.8235 = -0.2857217 < 0, tuổi chủ hộ tăng đơn vị chi tiêu năm hộ gia đình giảm $ 0.2857217 chủ hộ người da đen chi tiêu năm hộ gia đình thấp $518.3934 so với trường hợp màu da khác : ảnh hưởng yếu tố khơng đưa vào mơ hình đến chi tiêu hàng năm hộ gia đình Độ phù hợp hàm hồi quy: R2(R-squared) = 0.6985 cho thấy biến độc lập inc, size, educ, age, black giải thích 69,85% biến động biến phụ thuộc cons 30 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHĨM BỘSỐ78 III Kiểm định mơ hình: Ý nghĩa hệ số hồi quy: Giả thuyết: Sử dụng giá trị tới hạn: Có 1,96 +β0 tqsO=0,57< 1,96 ==> Chấp nhận Ho + β1 tqs = 12,47 Có sở thống kế để bác bỏ H0 Vậy β1 có ý nghĩa thống kê mức 5% +β2 tqs =-0,3 Chấp nhận H0 + β3: tqs =-1,29 Chấp nhận Ho +β4: tqs = -0,01 Chấp nhận Ho 31 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ78 +β5: Tqs5 = -0,4 Chấp nhận Ho Kết luận: Vậy hệ số góc hồi quy, có hệ số β1 có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Kiểm định toàn hệ số hồi quy Giả thuyết: Từ kết stata ta thấy : F=43,56>2,315 Bác bỏ Ho Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính: Ta tiến hành chạy mơ hình bị ràng buộc với q= biến độc lập size, educ, age, black bị loại khỏi mơ hình trên, tức chạy lênh hồi quy với biến độc lập inc reg cons inc Source | SS df MS -+ -Model | 2.2480e+09 2.2480e+09 Residual | 1.0019e+09 98 10223460.8 -+ -Total | 3.2499e+09 99 32827569 Number of obs F( 1, 98) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 100 219.89 0.0000 0.6917 0.6886 3197.4 -cons | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -inc | 8533717 0575488 14.83 0.000 739168 9675753 _cons | -124.8424 655.3931 -0.19 0.849 -1425.449 1175.764 32 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ78 Xét mơ hình: (UR): Y = (R): Y= 0+ 1*inc+ 2*size+ 3*educ+ 4*age+ 5*black + 1*inc Giả thuyết: Từ bảng hồi quy ta có: (UR) gồm tham số, có SSR = 979841351; R2 = 0.6985, n-k-1 = 100-5-1=94 bậc tự (R) gồm k-q = 5-4=1 tham số, có SSR = 1.0019; R2 = 0.6917 Áp dụng cơng thức kiểm định Wald, ta có: (R R ) /q ~ F(q,n-k-1) (mức ý nghĩa =5%) F= (1 R ) / (n k 1) F0 = = 0.53 < F(4,94) = 2,47 chấp nhận Ho Nên biến inc khơng thể loại khỏi mơ hình, cịn biến cịn lại loại khỏi mơ hình Kiểm tra khuyết tật mơ hình : a Kiểm định đa cộng tuyến: Mơ hình tốt mơ hình phải đạt tính chất BLUE (tuyến tính, khơng chệch, hiệu nhất) Tuy nhiên thực tế xây dựng sai mơ hình chất liệu, dẫn tới mơ hình khơng đạt đầy đủ tính chất Một vấn đề ảnh hưởng đến mơ hình mà ta gọi vi phạm giả định, Đa cộng tuyến Bây khảo sát xem, mơ hình có bị đa cộng tuyến hay khơng 33 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHĨM BỘSỐ78 Cách 1:Tương quan cao biến: Nếu biến có tương quan cao với (r > 0.8) xảy đa cộng tuyến Sử dụng Stata để tính hệ số tương quan biến: corr inc size educ age black (obs=100) | inc size educ age black -+ inc | 1.0000 size | -0.1024 1.0000 educ | 0.4568 0.0033 age | black | 0.2523 -0.2157 -0.1570 1.0000 -0.2137 -0.0119 1.0000 -0.2415 -0.0127 1.0000 Có thể thấy hệ số tương quan biến tương đối thấp, có sở để kết luận khơng có đa cộng tuyến mơ hình Cách 2:Sử dụng VIF: Chúng ta biết rằng, VIF > 10 xảy đa cộng tuyến Sử dụng Stata để tính VIF: vif Variable | VIF 1/VIF -+ -educ | 1.54 0.648986 inc | 1.51 0.661791 age | 1.30 0.768373 black | size | 1.07 1.05 0.935814 0.949854 -+ -Mean VIF | 1.29 Ta thấy VIF tương đối nhỏ, có sở để kết luận mơ hình khơng có đa cộng tuyến 34 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ78 Như cách kiểm định cho kết luận: mơ hình khơng có đa cộng tuyến b Kiểm định phân phối chuẩn sai số: Trong giả định mô hình hồi quy tuyến tính, có giả định quan trọng ui ~ U(0;σ2) Tuy nhiên thực tế có nhiều nhân tố ảnh hưởng tới phân phối ui, làm cho khơng cịn phân phối chuẩn nữa.Phân phối không chuẩn khiến cho kiểm định suy diễn thống kê khơng cịn đáng tin cậy Bây ta kiểm định xem mơ hình có gặp phải vấn đề phân phối không chuẩn (đối với u biến phụ thuộc) hay không Cách 1:Sử dụng đồ thị: Sử dụng Stata vẽ đồ thị phân phối phần dư mơ hình: 0002 0001 Density 0003 Kernel density estimate -30000 -20000 -10000 Residuals 10000 Kernel density estimate Normal density kernel = epanechnikov, bandwidth = 435.3461 Nhìn đồ thị thấy phân phối phần dư bị chệch so với phân phối chuẩn.Như có sở để kết luận mơ hình mắc phải vấn đề phân phối khơng chuẩn Cách 2:Kiểm định Skewness-Kurtosis: Cặp giả thiết: Sử dụng Stata để kiểm định: 35 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ78 sktest r Skewness/Kurtosis tests for Normality - joint -Variable | Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2 -+ r | 100 0.0000 0.0000 0.0000 Ta thấy p-value = 0.0000 F = 0.4768 Định dạng hàm IV Sửa lỗi mơ hình: Từ việc kiểm định trên, ta thấy có nhiều biến khơng có ý nghĩa thống kê mơ hình Ta tiến hành chạy lại mơ hình sau reg cons inc Source | SS df MS -+ -Model | 2.2480e+09 2.2480e+09 Residual | 1.0019e+09 98 10223460.8 -+ -Total | 3.2499e+09 99 32827569 Number of obs F( 1, 98) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 100 219.89 0.0000 0.6917 0.6886 3197.4 -cons | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -inc | 8533717 0575488 14.83 0.000 739168 9675753 _cons | -124.8424 655.3931 -0.19 0.849 -1425.449 1175.764 38 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ78 KẾT LUẬN Từ việc chạy mơ hình kiểm định mơ hình trên, nhóm chúng em nhận thấy số liệu cịn có nhiều khiếm khuyết có biến inc có ảnh hưởng đến cons Do cần phải nghiên cứu thêm yếu tố khác tác động đến việc chi tiêu địa điểm sống gia đình thành thị hay nơng thơn… để có đánh giá vào đưa dự báo xác 39 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... log(swage) exper byte %8.0g years on current job highgrad byte %8.0g =1 if high school graduate college byte %8.0g =1 if college graduate grad byte %8.0g =1 if some graduate school polytech byte %8.0g... Fitted values 36 CuuDuongThanCong. com https://fb .com/ tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ78 Cách 2:Kiểm định White: Cặp giả thiết: Ta sử dụng lệnh imtest, white Stata để kiểm định: imtest,white White''s... Stata để kiểm định: imtest,white 18 CuuDuongThanCong. com https://fb .com/ tailieudientucntt NHÓM BỘSỐ30 White''s test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(17)