Bài tập lớn môn Kinh tế lượng phân tích về kết quả ước lượng đa cộng tuyến

Bài tập lớn môn Kinh tế lượng phân tích về kết quả ước lượng đa cộng tuyến Tiền lương là biểu hiện bằng tiền của giá trị sức lao động mà người lao động đã bỏ ra trong quá trình sản xuất kinh doanh và được thanh toán theo kết quả cuối cùng. Tiền lương là nguồn thu nhập chủ yếu của người lao động, vừa là một yếu tố chi phí cấu thành nên giá trị các loại sản phẩm, lao vụ, dịch vụ.

Trang 1

MỞ BÀI

Tiền lương là biểu hiện bằng tiền của giá trị sức lao động mà người lao động đã bỏ ra trong quá trình sản xuất kinh doanh và được thanh toán theo kết quả cuối cùng Tiền lương là nguồn thu nhập chủ yếu của người lao động, vừa là một yếu tố chi phí cấu thành nên giá trị các loại sản phẩm, lao vụ, dịch vụ

Do đo việc chi trả tiền lương hợp lý, phù hợp có tác dụng tích cực thúc đẩy người lao động hăng say trong công việc, tăng năng suất lao động, đẩy nhanh tiến bộ khoa học kỹ thuật Các DN sử dụng có hiệu quả sức lao động nhằm tiết kiệm chi phí tăng tích lũy cho đơn vị.

Hiện nay, việc tính trả lương cho người lao động được tiến hành theo hai hình thức chủ yếu : hình thức trả lương theo thời gian và hình thức trả lương theo sản phẩm.

 Tiền lương tính theo thời gian:

Tiền lương tính theo thời gian là tiền lương tính trả cho người lao động theo thời gian làm việc, cấp bậc công việc và thang lương cho người lao động Tiền lương tính theo thời gian có thể thực hiện tính theo tháng, ngày hoặc giờ làm việc của người lao động tuỳ theo yêu cầu và trình độ quản lý thời gian lao động của doanh nghiệp Trong mỗi thang lương, tuỳ theo trình độ thành thạo nghiệp vụ, kỹ thuận chuyên môn và chia làm nhiều bậc lương, mỗi bậc lương có một mức tiền lương nhất định.Tiền lương trả theo thời gian có thể thực hiện tính theo thời gian giản đơn hay tính theo thời gian có thưởng.

 Hình thức trả lương theo sản phẩm:

Tiền lương tính theo sản phẩm là tiền lương tính trả cho người lao động theo kết quả lao động, khối lượng sản phẩm và lao vụ đã hoàn thành, bảo đảm đúng tiêu chuẩn, kỹ thuật, chất lượng đã quy định

và đơn giá tiền lương tính cho một đơn vị sản phẩm, lao vụ đó

 Cách tính lương trong một số trường hợp đặc biệt :

Doanh nghiệp phải trả lương khi người lao động làm ngoài giờ có thể là trả lương làm thêm giờ Như vậy có nhiều phương pháp để tính tiền lương cũng như có nhiều yếu tố cấu thành tiền lương Các nhân tố ảnh hưởng đến tiền lương là trình độ, kinh nghiệm, thâm niên công tác, hiệu quả…Theo quan sát thì kinh nghiệm công tác và số năm được đào tạo cũng là những yếu tố đóng góp rất quan trọng trong tính toán tiền lương của lao động Do vậy em đã xây dựng mô hình về tiền lương tính theo giờ theo hai nhân tố kinh nghiệm công tác và số năm được đào tạo với điều kiện các nhân tố khác không đổi và tiến hành hồi qui mô hình sẽ được trình bày như dưới đây.

I Nguồn dữ liệu và mô tả dữ liệu

Số liệu được tổng hợp từ các bài nghiên cứu của dự án 0050577 về Hỗ trợ chiến lược xây dựng- phát triển kinh tế xã hội Việt Nam giai đoạn 2011-2020 của The Asia Foundation.

Bảng số liệu quan sát như sau:

Trong đó: Y: Thu nhập trung bình(USD/giờ)

X1: Kinh nghiệm công tác(Năm)

X2: Số năm được đào tạo(Năm)

Trang 2

5 4 1 3.27 30 28 4 22.52

II Ước lượng mô hình và kiểm định các giả thiết

1 Phương trình hồi qui và ước lượng (MH01)

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/12 Time: 12:04

Sample: 1 50

Included observations: 49

Excluded observations: 1

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C -1.564296 3.104352 -0.503904 0.6167

X1 0.402819 0.094044 4.283289 0.0001

X2 1.478936 0.552847 2.675125 0.0103

R-squared 0.335564 Mean dependent var 11.94755

Adjusted R-squared 0.306675 S.D dependent var 11.10702

S.E of regression 9.248386 Akaike info criterion 7.346045

Sum squared resid 3934.501 Schwarz criterion 7.461871

Log likelihood -176.9781 F-statistic 11.61582

Durbin-Watson stat 2.092565 Prob(F-statistic) 0.000082

Nhận thấy các kết quả hồi quy phù hợp với lý thuyết Kinh nghiệm công tác và số năm đào tào có quan hệ tỷ lệ thuận với thu nhập trung bình Tuy nhiên, mức độ giải thích của các biến độc lập cho biến phụ thuộc là 34%, điều đó cũng phản ánh đúng thực trạng ở Việt Nam khi người lao động sau khi được đào tạo thì thường không được làm đúng với chuyên ngành của mình đã học và một yếu tố nhức nhối khác đó là các vị trí công việc tốt với mức thu nhập lớn chủ yếu là do các mối quan hệ mang lại.

2 Các phân tích về kết quả ước lượng

Diễn giải về mô hình (MH02)

Trang 3

Estimation Command:

=====================

LS Y C X1 X2

Estimation Equation:

=====================

Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2

Substituted Coefficients:

=====================

Y = -1.564295889 + 0.4028185821*X1 + 1.478936104*X2

Các giá trị quan sát, giá trị ước lượng biến phụ thuộc và phần dư (MH03)

obs Actual Fitted Residual Residual Plot

1 4.71000 7.30932 -2.59932 | *| |

2 3.60000 3.27533 0.32467 | * |

3 4.37000 -0.75866 5.12866 | | * |

4 4.64000 5.55990 -0.91990 | * |

5 3.27000 1.52591 1.74409 | |* |

6 4.26000 0.44980 3.81020 | |* |

7 6.14000 11.2052 -5.06517 | * | |

8 6.74000 8.65011 -1.91011 | *| |

9 6.11000 1.65825 4.45175 | | * |

10 5.53000 4.61612 0.91388 | * |

11

Ma trận hiệp phương sai và các ước lượng (MH04)

C 9.637000 -0.226480 -0.943404

X1 -0.226480 0.008844 0.005811

X2 -0.943404 0.005811 0.305640

3 Kiểm định về các hệ số

Kiểm định bớt biến số (MH05)

Wald Test:

Equation: Untitled

Null Hypothesis: C(3) = 0

F-statistic 7.156294 Probability 0.010311

Chi-square 7.156294 Probability 0.007470

Date: 12/23/12 Time: 12:46

Sample: 1 50

C 3.00065997041 2.75788371617 1.08802990961 0.282129945601 X1 0.37469885594 0.0993872303062 3.77009053161 0.000455412345184 R-squared 0.23219654869 Mean dependent var 11.9475510204 Adjusted R-squared 0.215860305045 S.D dependent var 11.1070219026 S.E of regression 9.83545256028 Akaike info criterion 7.44982395519 Sum squared resid 4546.59797207 Schwarz criterion 7.52704111022 Log likelihood -180.520686902 F-statistic 14.2135826165 Durbin-Watson stat 2.09795786156 Prob(F-statistic) 0.000455412345184

Kết quả kiểm định F- Pvalue = 0.013 < 0.05 bác bỏ giả thuyết Ho hay không nên bỏ biến X2 khỏi

mô hình.

Trang 4

4 Kiểm định các khuyết tật của mô hình

4.1 Kiểm định tự tượng quan

Phương pháp dùng kiểm định Breush - Godfrey

Tự tương quan bậc 1 (MH06)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 2.167028 Probability 0.140999

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 12/23/12 Time: 12:50

Presample and interior missing value lagged residuals set to zero

C 0.270630 3.074193 0.088033 0.9302

X1 -0.000652 0.092958 -0.007014 0.9944

X2 -0.095346 0.550437 -0.173219 0.8633

RESID(-1) -0.219438 0.152072 -1.442988 0.1559

R-squared 0.044225 Mean dependent var -4.35E-16

Adjusted R-squared -0.019493 S.D dependent var 9.053661

P-value =0.1559 > 0.05, chưa có cơ sơ bác bỏ Ho Mô hình không có tự tương quan bậc 1

Kiểm định tự tương quan bằng hồi quy phần dư theo trễ của nó (MH07)

Dependent Variable: E

Date: 12/23/12 Time: 13:17

Sample(adjusted): 2 50

Excluded observations: 2 after adjusting endpoints

C -0.651043 1.113259 -0.584808 0.5616

E(-1) -0.216098 0.126040 -1.714519 0.0933

R-squared 0.061318 Mean dependent var -0.655199

Vậy P- value = 0.0933>0,05 chưa có cơ sở bác bỏ Ho Mô hình không có tự tương quan bậc nhất.

4.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Kiểm định White no cross terms (MH08)

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 12/23/12 Time: 13:07

Sample: 1 50

Trang 5

C -6.044191 72.98208 -0.082817 0.9344

X1 -5.385275 6.566786 -0.820078 0.4166

X1^2 0.228933 0.135543 1.689011 0.0983

X2 50.38211 32.67284 1.542018 0.1302

X2^2 -7.392440 4.865953 -1.519217 0.1359

Sum squared resid 1128968 Schwarz criterion 13.28000

Nhận thấy p – value = 0.006438 < 0.05 nên bác bỏ Ho.

Vậy ta thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Kiểm định White cross terms (MH09)

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 12/23/12 Time: 13:10

Sample: 1 50

C 3.811130 93.65245 0.040694 0.9677

X1 -6.005583 7.567360 -0.793617 0.4318

X1^2 0.235454 0.142273 1.654944 0.1052

X1*X2 0.128153 0.749726 0.170933 0.8651

X2 46.82265 39.05417 1.198915 0.2371

X2^2 -7.255815 4.985033 -1.455520 0.1528

Sum squared resid 1128202 Schwarz criterion 13.35874

Nhận thấy p – value = 0.013763 < 0.05 nên bác bỏ Ho.

Vậy ta thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Kiểm định Park

Kiểm dịnh phương sai sai số thay đổi bằng hồi quy phụ theo biến độc lập

Dependent Variable: LOG(E^2) (MH10)

Date: 12/23/12 Time: 13:51

Trang 6

C -0.940612 1.061278 -0.886301 0.3801

LOG(X1) 1.194294 0.347859 3.433267 0.0013

Nhận thấy p – value = 0.0013 < 0.05 nên bác bỏ Ho,

Date: 12/23/12 Time: 13:54

C 2.535460 0.864651 2.932351 0.0061

LOG(X2) -0.051824 0.668502 -0.077522 0.9387

P = 0.9387 > 0.05 chưa cơ sơ bác bỏ Ho, hiện tượng phương sai sai số không thay đổi Kiểm dịnh phương sai sai số thay đổi bằng hồi quy phụ theo biến phụ thuộc

Date: 12/23/12 Time: 13:55

Sample: 1 50

C 0.970393 1.041218 0.931978 0.3561

LOG(Y) 0.718085 0.453816 1.582327 0.1203

Nhận thấy p – value = 0.01203 < 0.05 nên bác bỏ Ho,

4.3 Kiểm định dạng phương trình hồi quy

Sử dụng phương pháp kiểm định Ramsey RESET (MH13)

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 2.846850 Probability 0.091553

Test Equation:

Trang 7

Date: 12/23/12 Time: 14:02

Sample: 1 50

C 5.063363 5.060923 1.000482 0.3224

X1 -0.079709 0.308260 -0.258576 0.7971

X2 -0.301518 1.213430 -0.248484 0.8049

FITTED^2 0.052272 0.031859 1.640700 0.1078

Theo kết quả kiểm định P-value = 0.107 > 0.05 chưa có cơ sở bác bỏ Ho như vậy mô hình có dạng hàm đúng và không thiếu biến.

Kiểm định dạng hàm bằng kiểm định nhân tử Lagrange (MH14)

Dependent Variable: E

Date: 12/23/12 Time: 14:08

Sample: 1 50

C 6.627659 5.060923 1.309575 0.1970

X1 -0.482527 0.308260 -1.565324 0.1245

X2 -1.780454 1.213430 -1.467290 0.1493

YF^2 0.052272 0.031859 1.640700 0.1078

R-squared 0.056443 Mean dependent var -4.35E-16

Theo kết quả kiểm định trên P- value = 0.1078 > 0.05, không bác bỏ Ho Mô hình có dạng hàm đúng.

4.4 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Phương pháp hồi qui phụ (MH15)

Dependent Variable: X1

Date: 12/23/12 Time: 14:14

Sample: 1 50

C 26.18244 2.967284 8.823705 0.0000

X2 -0.776139 0.840621 -0.923293 0.3605

Trang 8

Ta có p – value =0.3605 > 0.05 nên chấp nhận Ho Mô hình gốc không có hiện tượng đa cộng tuyến

III Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + u biến đổi thành Y/X1 = C(1)/X1 + C(2)*X1/X1 +

C(3)*X2/X1 + U/X1 (MH16)

Dependent Variable: Y/X1

Date: 12/23/12 Time: 14:29

1/X1 2.845355 0.433884 6.557872 0.0000

C 0.352415 0.046753 7.537829 0.0000

X2/X1 0.168478 0.139663 1.206324 0.2340

Tự tương quan bậc 1

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Ta có P-value = 0.128>0.05, chưa có cơ sở bác bỏ Ho Mô hình Không có tự tương quan bậc

Dùng kiểm định White không tích chéo

P- value = 0.34 > 0.05 Mô hình có phương sai sai số không thay đổi.

Dùng kiểm định White có số hạng tích chéo

Ta có p – value =0.407324> 0.05 nên chấp nhận Ho Vậy không còn hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Kiểm định Ramsey bậc 1

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 0.234863 Probability 0.627941

P- value = 0.6445 > 0.05 chưa có cơ sở bác bỏ Ho Mô hình có dạng hàm đúng, không thiếu biến.

KẾT LUẬN

Dựa trên phần mềm Eview với điều kiện các nhân tố khác không đổi ta cũng nhận thấy được sự tác động nhất định của hai nhân tố số năm công tác và số năm được đào tạo vào tiền lương

Do kiến thức còn hạn hẹp nên bài viết không thể tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế nhất định Vậy rất mong được sự góp ý của thầy giáo Bùi Dương Hải để bài làm được hoàn thiện hơn!

Định dạng
Số trang	8
Dung lượng	316 KB