bài nhóm kinh tế lượng bài tập nhóm

Cơ sở lý thuyết Với sự phát triển của xã hội và nhu cầu tuyển dụng nhân viên ngày càng cao, các doanh nghiệp đang quan tâm đến việc tìm hiểu và đánh giá các yếu tô này để có thê tạo ra m

Báo cáo thực hành Kinh Tế Lượng

DAI HOC QUOC GIA THÀNH PHỎ HỎ CHÍ MINH TRUONG DAI HOC KINH TE - LUAT

KHOA TAI CHINH NGAN HANG

BAO CAO THUC HANH KINH TE LUQNG

Đề Tai: CAC NHAN TO ANH HUONG DEN

TIEN LUONG HIEN NAY

Nhóm thực hiện:

Lớp học phần: 222KT0229

Giảng viên: Võ Thị Lệ Uyễn

DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM

Họ và tên MSSV

Báo cáo thực hành Kinh Tế Lượng

MỤC LỤC

L CƠ SỞ LÝ THUYÉT

1 Cơ sở lý thuyết

Với sự phát triển của xã hội và nhu cầu tuyển dụng nhân viên ngày càng cao, các doanh nghiệp đang quan tâm đến việc tìm hiểu và đánh giá các yếu tô này để có thê tạo ra một môi trường làm việc hap dan, céng bang va thu hút nhân tài Đề tài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương hiện nay là một chủ để rất quan trọng trong lĩnh vực quán trị nhân sự Đề tài này sẽ tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương của nhân viên, bao gồm giáo dục,

gid lam viéc, IQ

Dé tai nay sẽ sử dụng phương pháp phân tích số liệu thống kê để đánh giá tác động của các yếu

tố này đến tiền lương của nhân viên Nghiên cứu sẽ tập trung vào các công ty trong các ngành công nghiệp khác nhau, từ đó đưa ra các khuyến nghị cụ thể cho các nhà quán lý và doanh

nghiệp về cách tăng cường hiệu quả quản lý nhân sự, tạo ra một môi trường làm việc thu hút và

giữ chân nhân tài, từ đó giúp cải thiện năng suất và tăng trưởng kinh tế cho doanh nghiệp Với việc tập trung vào các yêu tô như giáo dục,giờ làm việc, IQ đề tài này sẽ cung cấp thông tin quan trọng cho các doanh nghiệp và các nhà quản lý để họ có thể tối ưu hóa chiến lược quản

lý nhân sự của mình và tăng cường hiệu quả hoạt động kinh doanh.Ngoài ra, để tài còn sẽ nghiên cứu sâu hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố này và tiền lương của nhân viên, từ đó đưa ra những khuyến nghị cụ thê dé giúp các doanh nghiệp nâng cao chất lượng quản lý nhân sự và cái thiện động lực lao động Điều này có thể giúp cho các doanh nghiệp thu hút được những ứng viên tài

năng và có kinh nghiệm, từ đó cải thiện năng suất và hiệu quả hoạt động kinh doanh

Bên cạnh đó, dé tài nghiên cứu này cũng có thể giúp cho các chính phủ và tổ chức quản lý nguồn nhân lực định hướng chính sách về tiền lương và quản lý nhân sự phù hợp với thực tế va tinh

hình kinh tế xã hội của đất nước

Vi vay, dé tài nghiên cứu nhóm chúng em về các yêu tố ánh hưởng đến tiền lương hiện nay là một chủ để rất quan trọng và có tính ứng dụng cao Nhóm 9 chúng em hy vọng rằng thông qua nghiên cứu này, sẽ đưa ra những giải pháp hiệu quả để cải thiện quan lý nhân sự, giúp tăng cường năng suất và tăng trưởng kinh tế của các doanh nghiệp

2 Mô hình nghiên cứu đề xuất:

1 Giải thích các biến:

W=Bi+ BoH+ B3IQ+ ByE + ej

Trong đó:

Biến phụ thuộc:

W= Thu nhập hàng tháng ( Ngàn đồng/ tháng )

Báo cáo thực hành Kinh Tế Lượng

Biến độc lập:

H= Gio lao động

1Q= Chi số thông minh

E= Trình độ học vấn

II VẤN ĐÈ NGHIÊN CỨU:

C¡ GiảiLIthíchf1eácLIbiền

Biến phụ thuộc:

W: Thu nhập cá nhân (Đơn vị: ngàn đồng/tháng)

Biến độc lập:

e Biến định lượng:

T Ý nghĩa Don vi Dau ki Diễn giải

é tinh vong

n

Số giờ lao động càng nhiều

H Số giờ lao Giờ + thì thu nhập càng

e Biến định tính:

kì vọng

thông thấp minh cao lam minh tang thu nhap

E Trinh d6 Trinh d6 cao dang hay trinh + Trình độ học

tăng thu nhập

IV KIEM DINH CAC KHUYET TAT CUA MO HiNH:

1 Đa cộng tuyến:

Đề phát hiện đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy, ta sử dụng mô hình hồi phụ sau:

HOURS=a,+a,1Q,;+a, EDUC, +U,

Theo phan mềm Stata ta thu được báo cáo sau:

reg HOURS IQ EDUC

Adj R-squared = @.0071

HOURS Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

Dựa theo Eview ta thu được:

|View|Proc | Object| | Print| Name | Freeze| | Estimate | Forecast| Stats | Resids |

Coefficient Covariance Matrix

HOURS | IQ | EDUC | |

HOURS 1.920627 -0.465631 -2.663662

IQ -0.465631 0.741171 -4.014090

EDUC -2.663662 -4.014090 39.06765

Báo cáo thực hành Kinh Tế Lượng

(=) Equation: UNTITLED Workfile: DATA.XLS::Untitled\ -ox

| View| Proc| Object] | Print] Name | Freeze | | Estimate | Forecast | Stats | Resids |

Dependent Variable: HOURS

Method: Least Squares

Date: 05/05/23 Time: 14:55

Sample: 1 935

Included observations: 935

Log likelihood -3170.764 Hannan-Quinn criter 6.794723

Prob(F-statistic) 0.013044

Từ cả 2 kiểm định trên, ta thu được mô hình hồi quy:

HOURS=38,95378+0,01759 IQ,,+0,23714 EDUC,,+U,

Xét cặp giả thuyết:

H0 :mô hình không có ãa cộng tuyến và H L_: mô hình có đa cộng tuyế

Ta thấy: P_value =0,013044 < 5%

Bác bỏ H0, chấp nhận HI

=> Kết luận: Đã xảy ra đa cộng tuyến trong dữ liệu

*Cách khắc phục:

Nhìn vào kiểm định stata của mô hình:

reg WAGE HOURS IQ EDUC

F(3, 931) = 48.74

Adj R-squared = @.1330

WAGE Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

Rasninn (0,1357) >Ragninnhai quypru( 0,0093) => Có thể bỏ qua đa cộng tuyến

2 Phương sai sai số thay đổi

*Cách 1: Vẽ đồ thị phan du theo WAGE

10

Báo cáo thực hành Kinh Tế Lượng

6) File Edit Object View Proc Quick Options Add-ins Window Help

2,500

2,000 - Po

-500 4

-1,000 T T T T T

500 600 700 800 900 1,000 1,200 1,400

WAGEF

Kết luận: Đồ thi phan du theo WAGEthay déi, khi WAGE tang biến động càng tăng => Có thể kết luận mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đối Để chắc chắn hơn, chúng ta tiến hành kiêm định mô hình

*Cách 2: Dựa vào kiểm định Bruesch-Pagan để kiểm định xem mô hình có phương sai sai số

thay đổi hay không?

Xét mô hình hồi quy phụ:

Ê!=ơi+ø; HOURS;,¿+~œ;IQ:r+x,EDUC,¡+v,

Ta thu được số liệu theo phần mém Stata:

estat hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity

Ho: Constant variance

Variables: fitted values of WAGE

chi2(1) = 37.61

Prob > chi2 @.0000

11

(=) File Edit Object View Proc Quick Options Add-ins Window Help View| Proc | Object| | Print | Name | Freeze| | Estimate | Forecast| Stats | Resids |

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 9.024612 Prob F(3,931) 0.0000 Obs*R-squared 26.42180 Prob Chi-Square(3) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID“2

Method: Least Squares

Date: 05/05/23 Time: 13:20

Sample: 1 935

Included observations: 935

Cc -337725.7 9630105 -3 506978 0.0005 HOURS 4219418 1450 327 2 909288 0.0037 1Q 810.6156 809.0505 1.001935 0.3166 EDUC 15683.53 5551 948 2.824870 0.0048

S.E of regression 318720.7 Akaike info criterion 28.18629

F-statistic 9.024612 Durbin-Watson stat 2.056227

Ca 2 cach trén, ta déu thay thay P_value =0 < 5% => Bác bỏ Hạ, chấp nhận H;

=> Có ít nhất 1 trong số các biến HOURS, IQ, EDUC có ánh hưởng đến WAGE Hay e”phụ

thuộc vào các biến độc lập

=> Mô hình hồi quy phụ phù hợp

Kết luận: Vậy mô hình trên có phương sai sai số thay đổi

#Tính sai sô chuẩn vững:

3 Phát hiện chỉ định hàm:

Dùng kiểm định Reset của Ramsey để kiểm định xem mô hình có bỏ sót biến thích hợp không

Xét mô hình:

WAGE=B.+B; HOURS+B: IQ+B„.EDU+B; Ÿ°+B,.Ÿ°+u,

12

Báo cáo thực hành Kinh Tế Lượng

» ovtest

Ramsey RESET test for omitted variables

Omitted: Powers of fitted values of wage

H@: Model

Prob > F = 9.6253

has no omitted variables

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: WAGE C HOURS IQ EDU

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value dt Probability

F-test summary:

Sum of Sq at Mean Squares

Unrestricted SSR 1.32E+10 9:29 14172403

LR test summary:

Restricted LogL -9022 429 931

Unrestricted Test Equation:

Dependent Variable: WAGE

Method: Least Squares

Date: OS/OS/23 Time: 06:16

Sample: 1 935

Included observations: 935

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Cc -12119.65 23596.84 -0.513613 0.6076

FITTED*2 -0.000444 0.000721 -0.616448 0.5377

R-squared 0.136666 Mean dependent var 9582.973 Adjusted R-squared 0.132020 S.D dependent var 4040.795 S.E of regression 3764.625 Akaike info criterion 19.31108 Sum squared resid 1.32E+10 Schwarz criterion 19.34214

Prob(F-statistic) 0.000000

13

Xét mô hình theo bao cao cua Eview:

WAGE=-12119,65—120,7278 HOURS+251,827 IQ+2046,228 EDU-0,000444 Ÿ°+(1,67E-08) Ÿ°+u i

Kiém dinh gia thiét:

Ho: Bs = B, =0

HI: 38, # 0 tới j = {5; 6}

CáchL11:

Tiêu chuẩn kiểm định:

(I—-R®ˆ )xm new

=> F =0,495567

= Gia tri toi han Fo05(2,929) =3

> F< Fo95(2,929)

Vay , chap nhận Ho, tức là mô hình không bỏ sót biến

CáchL l2:

P value= 0.6253 > œ =5%

=> Chấp nhận Ho, tức là mô hình không bỏ sót biến

4 Tự tương quan:

Dựa vào kiểm định Breusch — Godfrey để kiêm định xem mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không, xét mô hình:

Dựa theo phần mêm Eview, ta có báo cáo:

14

Báo cáo thực hành Kinh Tế Lượng

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Sample: 1 935

Included observations: 935

Presample missing value lagged residuals set to zero

Xét mô hình:

WAGE=B.,+B; HOURS+; IQ+B, EDDŨ tu, vớiu,=p¡u, ¡+V,

Kiểm định giả thiết:

Ho: p, =0

H1:p, #0

P_value = 0.0094 < œ=5%

=> Chap nhan Ho, nghia 1a cé hién twong ty twong quan trong mé hinh héi quy mau

V KET LUAN

1 Mô hình nghiên cứu

Mô hình tông quát xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương hiện nay có dạng như sau:

WAGE= ổ, +8; HOURS1ổ, IQ+f,EDUC + ñ

15

- Biến phụ thuộc : Tiền lương của nhân viên (Kí hiệu: WAGE)

- Biến độc lập :

® Số giờ làm việc (Kí hiệu: HOURS)

@ Chỉ số thông minh của nhân viên (Kí hiệu: IQ)

® Số năm đi học (Kí hiệu: EDUC)

2 Ý nghĩa các hệ số hồi quy

(=) Equation: UNTITLED Workfile: DATA (1)::Untitled\

- 8x

| View| Proc Object| | Print| Name | Freeze| | Estimate | Forecast| Stats | Resids |

Dependent Variable: WAGE

Method: Least Squares

Date: 05/05/23 Time: 00:13

Sample: 1935

Included observations: 935

Hệ số hăng số (C) là -298.3636 Điều này có nghĩa là khi tất cá các biến độc lập đều bằng 0, giá

trị trung bình của biến phụ thuộc W AGE sẽ là -298.3636 Tuy nhiên, hệ số này không đạt mức ý

nghĩa thống kê, vì p-value của nó là 0.7930, lớn hơn ngưỡng ý nghĩa 0.05

Hệ số cho biến HOURS (83, 1a -25.09015, voi p-value là 0.1431 Điều này có nghĩa là khi các

biến độc lập khác giữ nguyên, mỗi giờ làm việc mỗi tuần tăng 1 giờ, giá trị trung bình của WAGE sẽ giám khoáng 25.09 đơn vị Tuy nhiên, hệ số này không đạt mức ý nghĩa thống kê, vi p-value của nó lớn hơn ngưỡng ý nghĩa 0.05

Hệ số cho biến IQ (›¿, là 51.90994, với p-value là 0.0000 Điều này có nghĩa là khi các biến độc

lập khác giữ nguyên, mỗi điểm trí tuệ tăng 1 đơn vị, giá trị trung bình của W AGE sẽ tăng khoảng 51.91 đơn vị Hệ số này đạt mức ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 0.05

1ó

Báo cáo thực hành Kinh Tế Lượng

Hệ số cho biến EDUC (;¿, là 425.1396, với p-value 1a 0.0000 Điều này có nghĩa là khi các biến

độc lập khác giữ nguyên, mỗi nãm học tập tăng 1 đơn vị, giá trị trung bình của WAGE sé ting khoảng 425.14 đơn vị Hệ số này cũng đạt mức ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 0.05 R-squared là 0.135745, điều này có nghĩa là 13.57% phương sai của biến phụ thuộc WAGE có thê được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình

3 Khoảng tin cậy

Khoảng ttn cậy với:

D6 tin cay: 0.95

toosirmtooas = 1.962

Khoảng tin cậy của B;

Ê; tạnạ; SEÍỆ.)<B:< Ê;+ ba; SH.)

©51.90994—1.962 x9.551060<;<51.90994+1.962 x9.55106C

©33.17076028<8,<70.64911972

Khi chi sé IQ tăng (giám) lên I đơn vị trong khi yếu tố khác không đổi thì lương trung bình tăng (giảm) từ 33.17076028 đến 70.64911972 đơn vị

Khoảng tin cậy của By

By—tooos SE(Bs)<Bu<By+ toons SEB)

©425.1396—1.962 x65.54225<B,<425.1396+1.962 x 65,5422

296.5457055 <B,<553.7334945

Khi chỉ số educ tăng (giám) lên 1 đơn vị trong khi yếu tố khác không đổi thì lương trung bình tăng (giảm) từ 296.5457055đến 553.7334945 đơn vị

17