Mô hình 1 Dependent Variable: WAGE Method: Least Squares... b Kiểm định hệ số Với mức ý nghĩa 5%, với đi `âI kiện số năm học không đổi, khi kinh nghiệm thay đổi thì thu nhập mỗi giờ có
Trang 1Sai sai số thay đổi
Đỗ Phạm Kim |030838220284 - Kiểm định tự 100%
- Chạy mô hình 1
Bing Ngec | 030838220289 ~ Kiểm định hiện 100%
tuyến
- Chạy mô hình 4
Trần Thị Thúy | 030838220280 ngẫu nhiên không 100%
chuẩn
1 Mô hình 1
Dependent Variable: WAGE
Method: Least Squares
Trang 2Mean dependent vai23.8641!
S.D dependent var 15.11387 Akaike info criterion 8.01149€
EDUC (Số năm di học): năm;
EXPER (Kinh nghiệm làm việc): năm
H Hệ số xác định: R?=0.2462: Số năm đi học và kinh nghiệm làm việc giải thích được
24,62% sự biến động của ti ân lương theo giở xung quanh giá trị trung bình Còn lại 7538% sự biến động của tỉ ân lương là do các yếu tố khác gây ra
Trang 3b) Bài toán kiểm định sự phù hợp
Kiểm định sự phù hợp của hàm hd quy trên, với mức ý nghĩa 5%?
Hy: R? = 0
{ 0
H,: R? + 0
Ta có: P-value = 0.0000 < œ = 0.05 > Bác bỏ Hạ, thừa nhận H¡ Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5% nên mô hình h 'ä quy là phù hợp
2 Mô hình 2
Dependent Variable: LOG(WAGE)
Method: Least Squares
R-squared 0.30577: Mean dependent va 3.00311¢
Adjusted R-square 0.298721 S.D dependent var 0.57360:
S.E of regression 0.48034( Akaike info criterion 1.386268 Sum squared resid 45.4543! Schwarz criterion 1.43574 Log likelihood -135.626§ Hannan-Quinn criter 1.40629¢ F-statistic 43.3846( Durbin-Watson stat 2.161756 Prob(F-statistic) 0.000001
Bang 2 M6 hinh 2
Trang 4a) Giải thích ý nghĩa hệ Số
Hàm h'ä quy mấu (SRF): In WAGE = 1,2626 + 0,0082EXPER + 0,1105EDUC
WAGE (Thu nhập trong mỗi giờ): $/giờ;
EXPER (Kinh nghiệm): năm;
EDUC (Số năm di học): năm
O eq 1,2626: Nếu không có kinh nghiệm và số năm đi học bằng không thì trung bình
thu nhập trong mỗi giờ là e!?62° - 3,5346§
1 tr 0,0082: Nếu kinh nghiệm tăng lên 1 năm, số năm học giữ nguyên thì trung bình thu nhập trong mdi gic tang 082%
O = 0,1105: Néu kinh nghiém git nguyên, số năm học tăng lên 1 năm thì trung bình thu nhập trong mỗi giờ tăng 11,05%
b) Kiểm định hệ số
Với mức ý nghĩa 5%, với đi `âI kiện số năm học không đổi, khi kinh nghiệm thay đổi thì thu nhập mỗi giờ có thay đổi không? Thu nhập trung bình trong mỗi giờ có phụ thuộc vào kinh nghiệm hay không?
Giải:
Nếu EXPER thay đổi > Trung bình WAGE thay đổi B2
H Cặp gi thiết: Ho: B2 = 0: Thu nhập trong mỗi giở không phụ thuộc kinh nghiệm
H;: B2 z0: Thu nhập trong mỗi giở phụ thuộc vào kinh nghiệm
Dependent Variable: WAGE
Method: Least Squares
Date: 01/04/24 Time: 17:53
Sample: 183 382
Included observations: 200
Trang 5C -10.0779§ 4.690411 -2.14863¢€ 0.0321
EDUC 2.58808 0.32775' 789631: 0.000(
FEMALE -5.37220: 1.87524' -2.86479¢ 0.004€
R-squared 0.25166 Mean dependent vai 23.8641!
Adjusted R-squarec 0.24406 S.D dependent var 15.11387
S.E of regression 13.1406 Akaike info criterion 8.00418:
Sum squared resid 34017.4( Schwarz criterion 8.05366:
Log likelihood -797.418; Hannan-Quinn criter 8.024205
F-statistic 33.1253! Durbin-Watson stat 2.08986
Prob(F-statistic) 0.000001
Bang 3 Mô hình 3
PRF: E (WAGEIEDUC, FEMALE) = đy + 8; x EDUC + 8; ‹ FEMALE
Hay
SRF: WAGE10.07798 + 2.5881*EDUC - 5.3722*FEMALE
(WAGIDUC, FEMALE = 0) = -10 07798 + 2.5881 « EDUC (1)
(W4AGEDUC, FEMALE = 1) = (-10 07798 — 5.3722) + 2.5881 « EDUC (2)
a) Ý nghĩa các hệ Số
BỊ = - 10.07798: Nếu là nam và số năm đi học bằng 0 thì thu nhập trung bình là
-10.07798 $/ giờ
Trang 6B-2.5881: Nếu số năm đi học tăng 1 năm và giới tính là nam thì thu nhập trung bình tăng 2.5881 $/ gic
Bl-5.3722: Nếu có cùng số năm đi học, thu nhập trung bình của người nữ so với thu nhập trung bình của người nam ít hơn 5.3722 $/ giờ
b) Ước lượng mức thay đổi của thu nhập trung bình của người nữ so với nam khi có cùng số năm đi học, với độ tin cậy 95%
Khoảng tin cay cho a làt46;: 5 se(#8); BỊ+ „5® se(B)
Thay sốFÿr -5.3722: se(El)= 1.8752; 1%" = t, 0) = 1 hY = 1.9721
Khoang tin cay cu thé cho Bs la: (-9.0703; -1.6741)
Kết luận: Vậy với độ tin cậy 95%, khi có cùng số năm di hoc, thu nhập trung bình của người
nữ so với thu nhập trung bình của người nam thấp hơn trong khoảng từ 1.6741 $/ giờ đến 9.0703 $/ giờ
4 Mô hình 4
Dependent Variable: WAGE
Method: Least Squares
Trang 7S.E of regression 13.1600! Akaike info criterion 8.01204! Sum squared resid 33944.6° Schwarz criterion 8.078011 Log likelihood -797.204£ Hannan-Quinn criter 8.03874: F-statistic 22.1587 Durbin-Watson stat 2.10829: Prob(F-statistic) 0.000001
Bang 4 Mô hình 4
WAGE: thu nhập ($/giở)
EDUC: số năm đi học (năm)
FEMALE { = 1 néu la ne
= Onéu lanam
a/ Giải thích ý nghĩa các hệ số ước lượng
SRF: WZhGE7 8849 + 2.4289*EDUC - 11.669*FEMALE + 0.4436*EDUC*FEMALE
Ý nghĩa của các hệ số ước lượng:
O lẩr -7.8849: Nếu lao động là nam, không có trình độ học vân thì trung bình thu nhập
là -7, 8849 $/ giờ
O lẩz 2.4289: Nếu lao động là nam có số năm đi học tăng 1 năm thì trung bình thu nhập tăng 2.4289 S/giờ
Tẩy -11.669: Cùng không có trình độ học vãn thì trung bình thu nhập của lao động nữ
so với trung bình thu nhập của lao động nam ít hơn là 11.669 %/giở
O tđ£ 0.4436: Nếu cùng tăng 1 năm đi học thì mức tăng của trung bình thu nhập của lao
động nữ so với lao động nam nhi `âi hơn là 0.4436 $/giờ
b/_ Kiểm định ý kiến cho rằng mức tăng thu nhập của lao động nữ nhi`âi hơn lao động nam khi số năm đi học của họ tăng như nhau, với mức ý nghĩa 5%
Kiểm định cặp giả thuyết: {f9 ổ: =0
Hi: B, = 0
Pyaiue = 0.5176 > 0.05 => Chưa đủ cờ sở để bác bỏ Họ
Kêt luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, chưa thể cho răng mức tăng thu nhập của lao động nữ
nhi`âi hơn lao động nam khi số năm đi học của họ tăng như nhau
Trang 85 Kiểm định giả thuyết (chọn mô hình 1, với mức ý nghĩa 5%)
5.1 Đa cộng tuyến (dùng hệ số VIF)
Variance Inflation Factors
Date: 01/18/24 Time: 20:44
Sample: 183 382
Included observations: 200
Coefficient Uncentere Centered
>> Không phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến ở mô hình 1
Kêt luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng mô hình 1 không vi phạm giả thiêt số 4 của phương pháp OLS: Giữa các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến 5.2 Kiểm định mô hình bị thiếu biến (kiểm định Ramsey-Reset):
Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Omitted Variables: Squares of fitted values
Specification: WAGE C EDUC EXPER
Value df Probability t-statistic 2.176313 196 0.0307
Trang 9LR test summary:
Value Restricted LogL -798.149€
Unrestricted LogL -795.7621
Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: WAGE
Method: Least Squares
Trang 10FITTED^2 0.02086 0.00958L 217631: 0.030;
Adjusted R-squared 0.25269 S.D dependent var 15.1138:
S.E of regression 13.0654 Akaike info criterion 7.99762:
Sum squared resid 33458.5( Schwarz criterion 8.06358;
Log likelihood -795.7621 Hannan-Quinn crite 8.0243 1€
F-statistic 23.4298( Durbin-Watson stat 2.14855!
Prob(F-statistic) 0.00000(
Bang 5.2.1 Kiém dinh Ramsay-Reset
Ta có:
Mo hinh gscWAGED Goa,” EDUCQ GG," EXPER
Mô hình phu WAGE ggqog,* EDUG og,” EXPERod( WAGE o,
Ho 00 (M6 hinh khéng bé sot bién, dang ham diing) Kiém dinh cap gia thuyét: {
H,:4 00 (Mô hình bỏ sót biến, dạng hàm sai)
(F gtatistiỳ rØ.030 <rz7L0.05 3® Bác bỏ Hạ, thờa nhận H,
H
Ta có: F= 4.7363 vớP value
Kêt luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng mô hình đã bị bỏ sót biến
* Khắc phục: Thêm biến giả “FEMALE” vào mô hình, ta được:
WAGE [/7r7,' EDUCrr7," EXPEHRr,7,” FEMALEn,
Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Omitted Variables: Squares of fitted values
Specification: WAGE C EDUC EXPER FEMALE
Value df Probability t-statistic 1.682416 195 0.0941
Trang 11F-statistic 2.830522 (1,195) 0.0941
Likelihood ratio 2.882231 1 0.0896
F-test summary:
Mean Sum of Sq df Squares
Restricted SSR 32570.11 196 166.1740 Unrestricted SSR 32104.11 195 164.6364
LR test summary:
Value Restricted LogL -793.071C
Unrestricted LogL -791.6299
Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: WAGE
Method: Least Squares
Trang 12Log likelihood -791.629€ Hannan-Quinn crite 7.999668
F-statistic 20.2762 Durbin-Watson stat 2.132226
Prob(F-statistic) 0.00000(
Bang 5.2.2 Kiém dinh Ramsey-Reset voi mé hinh da thém bién
Hạ:/¿ HÔ(Mô hình không bỏ sót biến, dạng hàm đúng) Kiểm định cặp giả thuyết: {
Hy: ta oO
(Mô hình bỏ sót biến, dạng ham sai)
Ta có: F = 2.8305 vớP , (F LEtatisti [Ø.094> r7LH0.05 3 Chưa đủ cơ sở để bác bỏ
value
Ho
Kêt luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng mô hình không bỏ sót biến (Dạng hàm đúng)
Như vậy, mô hình đã khấc phục được vi phạm
5.3 Kiém định Phương sai sai số thay đổi (2 Test)
5.3.1 Kiểm định Phương sai sai số thay đổi bằng White Test (no crossterms)
Heteroskedasticity Test: White
Null hypothesis: Homoskedasticity
F-statistic 4.67734 Prob F(2,197) 0.010¢
Obs*R-squared 9.066611 Prob Chi-Square(2) 0.010;
Trang 13Scaled explained€ 24.3058 Prob Chi-Square(2) 0.000(
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Adjusted R-square 0.03564 S.D dependent var 403.781:
S.E of regression 396.5201 Akaike info criterion 14.81822 Sum squared resid 30974031 Schwarz criterion 14.8676 Log likelihood -1478.822 Hannan-Quinn criter 14.8382¢ F-statistic 4.67734 Durbin-Watson stat 1.98287- Prob(F-statistic) 0.01036
Bang 5.3.1 Kiém dinh White (no crossterms)
Ta có:
Mo hinh goc WAGE qn,” EDUCO a" EXPER]
Trang 14Kiểm định cặp giả thuyết:
Hạ: Mô hình gốc có Phương sai sai so dg dau
{
H,: M6 hình gốc có Phương sai sai số thay đổi
P.u„(F PBtatistiè LØ.010< r7T0.05>% Bác bỏ Hạ, thừa nhận H;
Kêt luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng mô hình có Phương sai sai số thay đổi 5.3.2 Kiểm định Phương sai sai số thay đổi bằng BPG Test
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
Null hypothesis: Homoskedasticity
F-statistic 4.30352( Prob F(2,197) 0.014t
Obs”H-squared 8.37232 Prob Chi-Square(2) 0.0152
Scaled explained € 22.4445! Prob Chi-Square(2) 0.000(
Test Equation:
Dependent Variable: RESID“2
Method: Least Squares
Trang 15Adjusted R-square 0.03213 S.D dependent var 403.781:
S.E of regression 397.240! Akaike info criterion 14.8218:
Sum squared resid 31086661 Schwarz criterion 14.8713:
Log likelihood -1479.18§ Hannan-Quinn criter 14.8418;
F-statistic 4.303521 Durbin-Watson stat 1.96927:
Prob(F-statistic) 0.01481
Bang 5.3.2 Kiém dinh Breusch-Pagan-Godfrey
Ta có:
Mô hình gốc: WAGE #7 +43 EDUC +7 EXPER + u
M6 hinh phu:e? og, oy ,* EDUC oy * EXPERH,
Kiểm định cặp giả thuyết:
Ho: M6 hinh géc cé Phuong sai sai s6 dng dG
H,: M6 hình gốc có Phương sai sai số thau đổi
Cách 1: Phương pháp ước lượng đi `â1 chỉnh sai số chuẩn Robust SE
Dependent Variable: WAGE
Method: Least Squares
Trang 16Variable Coefiicient Std Ero tStatistc | Prob
Cc -17.3363€ 5.46776! -3.17064€ 0.001
EDUC 2.60889: 0.333151 7.830851 0.000(
EXPER 0.19788 0.08533! 2.31883! 0.021:
R-squared 0.24617: Mean dependent va 23.8641
Adjusted R-square 0.23852( $S.D dependent var 15.1138;
S.E of regression 13.1887! Akaike info criterion 8.01149€
Sum squared resid 34267.0: Schwarz criterion 8.06097¢
Log likelihood -798.149§ Hannan-Quinn criter 8.03152¢
F-statistic 32.1665! Durbin-Watson stat 2.083715
Prob(F-statistic) 0.000001 Wald F-statistic 31.4630¢
Prob(Wald F-
statistic) 0.000001
Bang 5.3.3 Phương pháp ước lượng sai số chuẩn Robust SE
Cách 2: Phương pháp bình phương nhỏ nhất có trọng số (WLS - Weighted Least Squares)
Dependent Variable: WAGE
Method: Least Squares
Trang 17Weight type: Inverse standard deviation (EViews default scalii
Variable Coefficient Std Erro t-Statistic Prob
Cc -5.13612& 3.13443 -1.63861: 0.102 EDUC 1.73570! 0.181281 9.57440° 0.0006 EXPER 0.18474 0.058831 3.14026 0.0011
Thực hiện kiểm định White trên mô hình vừa hổ quy, ta được:
Heteroskedasticity Test: White
Trang 18Null hypothesis: Homoskedasticity
F-statistic 0.05234!
Obs*R-squared 0.10622!
Scaled explained € 0.25225
Test Equation:
Dependent Variable: WGT_RESID“2
Method: Least Squares
Std Erro t-Statistic Prob
26.6680! 5.29080: 0.000( 0.00734! 0.01853: 0.9852 17.9226 -0.212212 0.832%
Mean dependent va 136.746( S.D dependent var 303.307(
Akaike info criterion 14.2918: Schwarz criterion 14.3413( Hannan-Quinn criter 14.3118!
Trang 19Prob(F-statistic) 0.94901:
Bang 5.3.5 Kiểm định White (no crossterms) cho phương pháp WLS
Kiểm định cặp giả thuyệt: Ho: Mô hình có phương sai sai so dg dau
H;: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
B„u¿ 0.949 >/7T0.05 >3 Chưa đủ cơ sở bác bỏ Hạ
P.„ 10.948: >z7T0.05 >3 Chưa đủ cơ sở bác bỏ Hạ
Pus 10-8815 >7790.05 >3 Chưa đủ cơ sở bác bỏ Họ
Kêt luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng mô hình có phương sai sai so dmg dau Như vậy, mô hình đã khắc phục được hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Trang 20Sample: 183 382
Included observations: 200
Presample missing value lagged residuals set to zero
Variable Coefficient Std Error t-Statistic | Prob
C 0.587158 5376642 0.109205 0.9132 EDUC -0.038815 0.336963 -0.115191 0.9084 EXPER -0.001692 0.076740 -0.022048 0.9824 RESID(-1) -0.047259 0.072827 -0.648918 0.5172 RESID(-2) 0.008201 0.071861 0.114124 0.9093
R-squared 0.002255 Meandependent var 6.71E-15 Adjusted R-squared -0.018211 $.D.dependent var 13.12235 S.E of regression 13.24130 Akaike info criterion 8.029240 Sum squared resid 34189.73 Schwarz criterion 8.111698 Log likelihood -797,.9240 Hannan-Quinn criter 8.062610
F-statistic 0.110202 Durbin-Watson stat 1.991476 Prob(F-statistic) 0.978846
Bang 5.4 Kiém dinh Breusch-Godfrey
Ta có:
Mô hình gốc: WAGE = 6 + 6,EDUC + 8;EXPER + U
Mô hình phụ: e, = a, + a,EDUC, + a;EXPER, + Âi@_¡ + Âs;_; + Ủy Kiểm định giả thuyết:
Ho: Mô hình gốc không có tự tương quan
H;¡: Mô hình gốc có tự tương quan