I Cơ sở lý luận. Hiện nay, tình hình chênh lệch giới tính ở Việt Nam đang ở mức báo động tỷ lệ nam trên nữ ở mức khá cao. Trong những năm gần đây, tổng số namnữ ở nông thôn và thành thị ngày 1 tăng dần . Điều này, ảnh hưởng lớn đến cơ cấu dân số Việt Nam. Hiểu được tầm quan trọng cuả vấn đề này nên nhóm em đã chọn nghiên cứu đề tài: Tỷ số giới tính của dân số phân theo thành thị nông thôn. II. Hồi quy .Các biến kinh tế sử dụng: Y: Tổng số nam100 nữ. X 2 số nam ở nông thôn.
SVTH: Nguyễn Thị Trang( 08/09/1992) Nguyễn Thị Trang(11/10/1992) BÁO CÁO THỰC HÀNH MÔN:KINH TẾ LƯỢNG I Cơ sở lý luận Hiện nay, tình hình chênh lệch giới tính Việt Nam mức báo động tỷ lệ nam nữ mức cao Trong năm gần đây, tổng số nam/nữ nông thôn thành thị ngày tăng dần Điều này, ảnh hưởng lớn đến cấu dân số Việt Nam Hiểu tầm quan trọng cuả vấn đề nên nhóm em chọn nghiên cứu đề tài: Tỷ số giới tính dân số phân theo thành thị nông thôn II Hồi quy Các biến kinh tế sử dụng: Y: Tổng số nam/100 nữ X số nam nông thôn X3 số nam thành thị Bộ số liệu: Tỷ số giới tính nam/100 nữ ĐVT: Người Chỉ tiêu Y X2 X3 Năm 2000 96,7 95 97,3 2001 2002 96,7 96,8 94,8 95,4 97,3 97,1 2003 96,6 96,2 96,9 2004 96,7 96,1 97 2005 96,8 96,1 97,2 2006 96,9 96,4 97,4 2007 96,9 96,2 97,2 2008 97,2 96,3 98,2 2009 97,8 94,4 99,1 2010 97,8 94,4 99,1 Mơ hình lựa chọn: Xét hàm hồi quy tổng thể (PRF) : E(Y/ X2,X3) =ββ1 + β2X2+ β3X3 Trong : Y: biến phụ thuộc X2,X3: biến độc lập β1 : hệ số chặn β2,β3: hệ số góc Trên sở ta có mơ hình hồi quy tổng thể sau: (PRF) : Y =β β1 + β2X2 + β3X3 +Ui Trong :Ui : sai số ngẫu nhiên II Hồi quy Với số liệu từ mẫu trên, sử dụng phần mềm EVIEW4 để ước lượng, ta thu kết sau Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/11/13 Time: 10:41 Sample: 2000 2010 Included observations: 11 Variable Coefficient X2 0.037208 X3 0.543868 C 40.34245 R-squared 0.966158 Adjusted R-squared 0.957697 S.E of regression 0.088443 Sum squared resid 0.062578 Log likelihood 12.82252 Durbin-Watson stat 2.558990 Std Error t-Statistic 0.045844 0.811619 0.042716 12.73225 7.609965 5.301266 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob 0.4405 0.0000 0.0007 96.99091 0.430011 -1.785913 -1.677396 114.1952 0.000001 Nhận xét: Từ mô hình ta có:R2=0.966158 cho biết tỷ lệ nam nơng thơn thành thị giải thích 96.6% thay đổi tỷ số giới tính dân số nước Hàm hồi quy mẫu:y=β40.34245 + 0.037208X2 + 0.543468X3 Theo lý thuyết kinh tế: β1 > Từ mơ hình: β1 =β 40.34245 Phù hợp với lý thuyết kinh tế Theo lý thuyết kinh tế: β2 > o Từ mơ hình :β2 =β 0.037208 Phù hợp với lý thuyết kinh tế Theo lý thuyết kinh tế: β3 > o Từ mơ hình :β3 =β 0.0543468 Phù hợp với lý thuyết kinh tế Kiểm tra xem β1 có ý nghĩa thống kê hay khơng? Ta có : Tqs=β 0.811619 Với mức ý nghĩa α =β 0.05 , ta có t=β 2.306 Ta thấy |Tqs| < t =β> Chưa có sở bác bỏ giả thiết Ho Vậy β1 khơng có ý nghĩa thống kê Kiểm định phù hợp hàm hồi quy: Ta có : Fqs=β114.1952 Với mức ý nghĩa =β 0.05, ta có F( 2,8 )=β4.46 Ta thấy, Fqs > F( 2,8 ) =β> bác bỏ giả thiết H0 Vậy mơ hình hồi quy (1) phù hợp III Kiểm tra khuyết tật mơ hình 3.1 Khuyết tật đa cộng tuyến - Đa cộng tuyến tượng xảy biến độc lập mơ hình có mối quan hệ cơng tuyến với - Có loại đa cộng tuyến: + Đa cộng tuyến hồn hảo +Đa cộng tuyến khơng hoàn hảo - Hậu đa cộng tuyến: + Phương sai, độ lệch chuẩn ước lượng bình phương nhỏ lớn + Khoảng tin cậy hệ số hồi quy rộng + Tỷ số Tqs ý nghĩa + Mâu thuẫn R2 t - Phương pháp phát khuyết tật ĐCT: có phương pháp + Mâu thuẫn R2 t + Xét phù hợp hàm hồi quy phụ + Xét tương quan riêng - Khắc phục khuyết tật ĐCT: + Bỏ biến + Sử dụng thông tin tiên nghiệm + Thu thập thêm biến + Sử dụng hồi quy đa thức + Một số biện pháp khác Để phát mơ hình (1) có khuyết tật đa cộng tuyến hay khơng, ta sử dụng mơ hình hồi quy phụ Sử dụng phần mềm EVIEW4: hồi quy X2 theo X3 ta thu kết sau Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 05/11/13 Time: 13:30 Sample: 2000 2010 Included observations: 11 Variable X3 C R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient Std Error t-Statistic -0.543381 0.252304 -2.153676 148.6439 24.63021 6.035022 0.340095 Mean dependent var 0.266772 S.D dependent var 0.643071 Akaike info criterion 3.721865 Schwarz criterion -9.648137 F-statistic 0.948519 Prob(F-statistic) Từ bảng kết ta có: Giá trị P-value thống kê F 0.059679> mức ý nghĩa =β 0.05 =β>Chưa đủ sở bác bỏ giả thiết H0 Vậy mơ hình (1) khơng có khuyết tật đa cộng tuyến 3.2 Khuyết tật phương sai sai số thay đổi - Kiểm định Park Hồi quy mơ hình (1) ta thu e, e2, lne2 Lne2=β α1 +2lnX2 +3lnX3 + V (2) Hồi quy mơ hình (2) ta kết Prob 0.0597 0.0002 95.60000 0.750999 2.117843 2.190188 4.638322 0.059679 Dependent Variable: LE2 Method: Least Squares Date: 05/11/13 Time: 13:34 Sample: 2000 2010 Included observations: 11 Variable Coefficient Std Error t-Statistic LX2 -21.46059 82.89352 -0.258893 LX3 -45.17926 79.34529 -0.569401 C 302.9541 659.8790 0.459105 R-squared 0.039895 Mean dependent var Adjusted R-squared -0.200132 S.D dependent var S.E of regression 1.674470 Akaike info criterion Sum squared resid 22.43081 Schwarz criterion Log likelihood -19.52729 F-statistic Durbin-Watson stat 1.307473 Prob(F-statistic) Từ bảng ta thấy: Giá trị P-value thống kê F 0.849719> =β0.05 =β>Chưa có sở bác bỏ giả thiết H0.Mơ hình (2) phù hợp Vậy mơ hình (1) khơng có khuyết tật phương sai sai số thay đổi - Kiểm định White Hồi quy mơ hình (1) ta thu e, e2 Sau hồi quy mơ hình sau: e2=β 1+2X2+3X22+4X3+5X32+ V (2) Sử dụng phần mềm EVIEW4 thu kết sau: Prob 0.8023 0.5847 0.6584 -1.877028 1.528492 4.095872 4.204389 0.166210 0.849719 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.625200 Probability Obs*R-squared Probability 5.720338 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/11/13 Time: 13:39 Sample: 2000 2010 Included observations: 11 Variable Coefficient C -182.9607 X2 1.670024 X2^2 -0.008745 X3 2.103772 X3^2 -0.010716 Std Error 85.43305 1.575221 0.008242 0.952018 0.004858 Từ bảng ta thấy: Giá trị P-value thống kê F 0.0695> =β0.05 =β>Chưa có sở bác bỏ giả thiết H0.Mơ hình (2) phù hợp Vậy mơ hình (1) khơng có khuyết tật phương sai sai số thay đổi - Kiểm định Glejser Hồi quy mơ hình (1) ta thu e, e2 Sau hồi quy mơ hình sau: e2=β 1+2X22+3X32+ V (2) Sử dụng phần mềm EVIEW4 thu kết sau 0.2830 71 0.2210 30 t-Statistic -2.141568 1.060184 -1.061050 2.209803 -2.205938 Prob 0.0760 0.3299 0.3295 0.0692 0.0695 Dependent Variable: TTE Method: Least Squares Date: 05/11/13 Time: 13:45 Sample: 2000 2010 Included observations: 11 Variable X2 X3 C R-squared Adjusted Rsquared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient -0.042842 -0.047754 9.251370 0.010335 -0.237081 Std Error t-Statistic Prob 0.185702 -0.230705 0.8233 0.173030 -0.275986 0.7896 30.82590 0.300117 0.7717 Mean dependent var 0.493995 S.D dependent var 0.322106 0.358259 Akaike info criterion 1.011881 1.026797 Schwarz criterion 1.120398 F-statistic Prob(F-statistic) 0.041771 0.959297 -2.565344 1.590848 Từ bảng ta thấy: Giá trị P-value thống kê F 0.0695> =β0.05 =β>Chưa có sở bác bỏ giả thiết H0.Mơ hình (2) phù hợp Vậy mơ hình (1) khơng có khuyết tật phương sai sai số thay đổi - Kiểm định dựa biến phụ thuộc Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/11/13 Time: 14:46 Sample: 2000 2010 Included observations: 11 Variable Coefficient Std Error t-Statistic YF2 1.000000 0.062386 16.02932 C 0.000000 6.050894 0.000000 R-squared 0.966158 Mean dependent var Adjusted R0.962397 S.D dependent var squared S.E of 0.083385 Akaike info criterion regression Sum squared 0.062578 Schwarz criterion resid Log likelihood 12.82252 F-statistic Durbin-Watson 2.558990 Prob(F-statistic) stat 3.3 Khuyết tật tự tương quan a Kiểm định tự tương quan kiểm định Durbin-Watson Với kích thước n=β11, k’=βk-1=β2, =β0.05 Tra bảng ta có dl=β0.658, du=β1.604 =β>4-dl=β3.342, 4-du=β2.396 Ta có dqs=β2.558990 =β>4-duChưa có sở bác bỏ giả thiết H0.Mơ hình (3) phù hợp Vậy mơ hình (1) khơng có khuyết tật tự tương quan 0.116585 0.060016 Prob 0.0903 0.2083 0.1071 0.0464 0.1365 2.65E-14 0.079106 -2.138654 -1.957792 1.570506 0.295479 Cóp số liệu: Actual 96.7000 96.7000 96.8000 96.6000 96.7000 96.8000 96.9000 96.9000 97.2000 97.8000 Fitted 96.7955 96.7881 96.7016 96.6226 96.6733 96.7821 96.9020 96.7858 97.3334 97.7522 Residual -0.09554 -0.08809 0.09835 -0.02264 0.02670 0.01792 -0.00201 0.11420 -0.13339 0.04783 97.8000 97.7633 0.03667 98.0 97.6 97.2 15 96.8 10 96.4 05 00 -.05 -.10 -.15 00 01 02 03 04 Residual 05 06 Actual 07 08 09 Fitted 10