các yếu tố ảnh hưởng tới giờ đi làm thêm của sinh viên các trường đại học ở hà nội

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM HỌC VIỆN NGÂN HÀNG ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU MÔN KINH TẾ LƯỢNG CHỦ ĐỀ: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI GIỜ ĐI LÀM THÊM CỦA SINH VIÊN CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC Ở HÀ NỘI Giáo viên hướng dẫn: TS Bùi Duy Phú Sinh viên thực hiện: Phạm Ngọc Vân Nguyễn Thị Minh Nguyệt Hà Nội, tháng 4 năm 2012 MỤC LỤC Phần 1: Lý do chọn đề tài Phần 2: Cơ sở lý luận Phần 3: Chọn biến và lập mô hình 1: Chọn biến 2: Mô hình dự kiến 3: Số liệu Phần 4: Phân tích số liệu 1: Hồi qui mô hình gốc 1.1. Ý nghĩa thống kê 1.2. Độ phù hợp của mô hình 1.3. Kiểm tra độ phù hợp của mô hình 1.4. Loại trừ những biến thừa trong mô hình 1.5. Nhận xét 2: Kiểm định và khắc phục khuyết tật 2.1. Đa cộng tuyến 2.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi 2.3. Tự tương quan 2.4. Kiểm định bỏ sót biến Phần 5: Kết luận PHẦN 1 : LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI “Làm thêm” hay sinh viên thường gọi với cái tên là “part-time job” có lẽ là 1 chủ đề được sự quan tâm của rất nhiều bạn sinh viên khi được đề cập. Hiện nay ở nước ta có khoảng gần 900000 sinh viên ở các trường đại học và cao đẳng trên cả nước, con số này không dừng lại ở đó mà tăng theo hằng năm. 2/3 trong số này là sinh viên ngoại tỉnh, đối với các sinh viên này để có thể yên tâm học hành mỗi tháng họ phải trang trải tiền ăn ở, đi lại, chưa kể tiền học phí. Đã cũng là mối lo chung của tất cả các sinh viên khác. Do đó hiện nay ngoài 1 buổi học trên trường nửa số thời gian còn lại sinh viên dồn vào việc làm thêm. Ta có thể thấy bất cứ chỗ nào có việc làm là xuất hiện sinh viên. Hiện tượng các sinh viên đua nhau đi làm thêm giờ đây không còn xa lạ hay hiếm thấy nữa. Lí do chính là để cải thiện tình hình tài chính, đỡ đần 1 phần nào cho gia đình. Nhưng giờ đây các bạn sinh viên không phải chỉ để kiếm tiền ăn học mà làm thêm còn là cơ hội đào luyện mình giữa thực tế, cọ xát với cuộc sống xã hội. Vậy những yếu tố cơ bản nào đã tác động đến số giờ đi làm thêm của sinh viên và mức độ tác động của chúng như thế nào. Đây chính là lí do để nhóm thực hiện đề tài này với hi vọng sẽ giải quyết được những vấn đề nêu trên. Đề tài được thực hiện trong thời gian ngắn và do năng lực của nhóm còn nhiều hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của thầy cô và các bạn! PHẦN 2 : CƠ SỞ LÍ LUẬN Vấn đề làm thêm của sinh viên đang ngày được sinh viên quan tâm nhiều hơn. Khi nghiên cứu vấn đề này, tìm hiểu và trao đổi với 1 số sinh viên nhóm đã rút ra được 1 số yếu tố ảnh hưởng đến số giờ sinh viên đi làm thêm trong 1 tuần như sau : 1. Số tiền bố mẹ cho hàng tuần : rất dễ hiểu vì như chúng ta thấy các bạn sinh viên nếu được bố mẹ cho tiền nhiều thì nhu cầu đi làm thêm rất ít. 2. Sinh viên đang học năm thứ mấy : các bạn sinh viên năm cuối thường có nhu cầu đi làm thêm nhiều hơn các bạn mới vào trường để lấy kinh nghiệm. Trong khi các bạn sinh viên năm nhất do vẫn còn bỡ ngỡ, chưa quen với môi trường mới nên nhu cầu đi làm thêm chưa nhiều, thậm chí là còn sợ đi làm thêm. 3. Số giờ đi học trên học trên lớp : nếu bạn nào số giờ học trên lớp nhiều thì số giờ đi làm thêm sẽ bị hạn chế. 4. Giới tính : các bạn nam có sức khỏe hơn nên thường có nhu cầu làm thêm nhiều hơn các bạn nữ. Từ những kì vọng trên chúng tôi đưa ra mô hình ước lượng về các nhân tố ảnh hưởng đến giờ đi làm thêm của sinh viên. Từ những yêu cầu đó chúng tôi sử dụng lí thuyết kinh tế để phân tích. Hy vọng với những giả thuyết này có thể giúp chúng tôi tìm ra những câu trả lời hợp lí nhất cho những câu hỏi mà tình hình đi làm đi làm thêm của sinh viên. PHẦN 3 : CHỌN BIẾN VÀ LẬP MÔ HÌNH 1. Chọn biến: - PTJ (giờ/tuần): là số giờ đi làm thêm của sinh viên trong 1 tuần. - MON (nghìn/tuần): là số tiền bố mẹ cho trong 1 tuần. Đây là biến quan trọng ảnh hưởng đến số giờ đi làm thêm của mỗi sinh viên. Kì vọng mang dấu (-). - STU (giờ/tuần): là số giờ đi học trên lớp. Kì vọng mang dấu (-). - D1 (biến giả): sinh viên đó là nam hay nữ. D1=1: sinh viên là nam, D1=0: sinh viên là nữ. Kì vọng mang dấu (+) - D2 (biến giả): sinh viên đó có phải năm nhất hay không. D2=1: sinh viên đó là năm nhất. D2=0: sinh viên đó không phải là sinh viên năm nhất. Kì vọng mang dấu (-) - D3(biến giả): sinh viên đó có phải năm 2 hay không. D3=1: sinh viên đó là năm 2. D3=0: sinh viên đó không phải là năm 2. Kì vọng mang dấu (-) - D4(biến giả): sinh viên đó có phải là năm 3 hay không. D4=1: sinh viên đó là năm 3. D4=0: sinh viên đó không phải là năm 3. Kì vọng mang dấu (-) Trong điều kiện thực tế có thể có nhiều yếu tố khác tác động đến số giờ đi làm thêm của sinh viên tuy nhiên trong giới hạn đề tài, nhóm chỉ muốn nhấn mạnh đến những yếu tố quan trọng nhất và nổi trội. 2. Mô hình dự kiến như sau: PTJ = β 1 +β 2 MON +β 3 STU +β 4 D1 +β 5 D2 +β 6 D3 +β 7 D4 +U i (-) (-) (+) (-) (-) (-) 3. Số liệu: a) Phạm vi thu thập số liệu: Số liệu sơ cấp được điều tra từ 50 sinh viên đại học ở Học Viện Ngân Hàng, đại học Kinh tế Quốc dân, đại học Thủy Lợi tháng 4 năm 2012. b) Nguồn số liệu: Nhóm đã tiến hành điều tra số liệu tại kí túc xá của sinh viên các trường Học Viện Ngân Hàng, đại học Kinh tế Quốc dân, đại học Thủy Lợi. c) Bảng số liệu: STT PTJ D1 D2 D3 D4 MON STU 1 0 0 0 1 0 400 24 2 5 0 0 1 0 400 15 3 4 1 0 1 0 500 12 4 6 1 0 1 0 500 15 5 0 0 0 0 1 400 20 6 2 1 0 1 0 500 15 7 0 1 0 0 1 1000 12 8 0 1 0 1 0 1000 22 9 0 1 1 0 0 400 15 10 4 1 0 1 0 500 18 11 6 1 0 0 1 300 24 12 28 1 0 0 0 300 12 13 0 1 0 1 0 1000 15 14 0 1 0 1 0 500 24 15 0 1 0 1 0 450 15 16 6 1 0 0 1 400 18 17 4 1 0 0 1 400 14 18 10 1 0 0 1 500 22 19 0 0 1 0 0 400 18 20 0 0 1 0 0 450 15 21 16 0 1 0 0 200 10 22 0 0 1 0 0 300 20 23 0 0 1 0 0 500 10 24 4 0 1 0 0 250 12 25 0 0 0 1 0 500 24 26 6 0 0 1 0 500 18 27 0 0 0 1 0 500 15 28 0 0 0 1 0 1000 18 29 6 0 0 1 0 350 15 30 14 1 0 0 0 300 17 31 10 1 0 0 1 300 12 32 6 0 0 0 0 400 12 33 0 0 0 0 0 700 15 34 6 1 0 1 0 500 15 35 0 0 1 0 0 600 15 36 42 1 0 0 0 300 12 37 14 0 0 0 1 350 15 38 56 1 0 0 0 0 12 39 28 1 0 0 1 200 15 40 0 1 0 0 0 1000 12 41 21 0 0 0 1 300 12 42 6 1 0 1 0 400 15 43 10 0 0 1 0 200 15 44 30 1 0 0 1 300 12 45 0 1 1 0 0 800 27 46 56 0 0 0 0 200 12 47 6 1 0 0 1 400 15 48 4 0 1 0 0 400 20 49 12 1 0 1 0 300 18 50 4 0 1 0 0 300 20 PHẦN 4: PHÂN TÍCH SỐ LIỆU KHẢO SÁT 1. Hồi quy mô hình gốc: Mô hình 1: Dependent Variable: PTJ Method: Least Squares Date: 05/15/12 Time: 00:15 Sample: 1 50 Included observations: 50 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 40.84832 5.679707 7.191977 0.0000 D1 3.195451 2.759861 1.157830 0.2533 D2 -19.13156 4.427630 -4.320948 0.0001 D3 -15.94754 4.000004 -3.986881 0.0003 D4 -12.93872 4.135025 -3.129054 0.0031 MON -0.029061 0.005868 -4.952147 0.0000 STU -0.459301 0.331598 -1.385114 0.1732 R-squared 0.621167 Mean dependent var 8.640000 Adjusted R-squared 0.568307 S.D. dependent var 13.36575 S.E. of regression 8.781750 Akaike info criterion 7.312406 Sum squared resid 3316.123 Schwarz criterion 7.580089 Log likelihood -175.8101 Hannan-Quinn criter. 7.414341 F-statistic 11.75108 Durbin-Watson stat 1.522130 Prob(F-statistic) 0.000000 Estimation Command: ========================= LS PTJ C D1 D2 D3 D4 MON STU Estimation Equation: ========================= PTJ = C(1) + C(2)*D1 + C(3)*D2 + C(4)*D3 + C(5)*D4 + C(6)*MON + C(7)*STU Substituted Coefficients: ========================= PTJ = 40.8483245589 + 3.19545056559*D1 - 19.1315610194*D2 - 15.9475364337*D3 - 12.9387155047*D4 - 0.0290614362082*MON - 0.459300513776*STU 1.1. Ý nghĩa thống kê: Kiểm định cặp giả thiết: Ho: β i = 0 (β i có ý nghĩa thống kê) H1: β i # 0 (β i không có ý nghĩa thống kê) Các biến D1, STU có p-value > 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê. Còn các biến D2, D3, D4, MON có p-value < 0,05 nên có ý nghĩa thống kê. 1.2. Độ phù hợp của mô hình: Kết quả hồi quy cho ta R 2 =0.621167, nghĩa là các biến đưa vào mô hình giải thích được 62.1167 % sự biến thiên của số giờ đi làm thêm của sinh viên HVNH trong tuần, còn lại là 37.8833% là chưa giải thích được. 1.3. Kiểm tra độ phù hợp của mô hình: Kiểm định cặp giả thiết: H 0 : R 2 = 0 (mô hình không phù hợp). H 1 : R 2 # 0 ( mô hình phù hợp). Kiểm định F có p-value = 0.000000< 0.05 Bác bỏ H 0 , thừa nhận H 1 . Vậy mô hình phù hợp. 1.4. Loại trừ những biến thừa trong mô hình: Mô hình 2: Kiểm tra việc đưa biến STU vào mô hình có cần thiết hay không: Kiểm định cặp giả thiết: H 0 : β 7 = 0 H 1 : β 7 # 0 Ta dùng kiểm định thừa biến của hình. Kết quả như sau: Redundant Variables: STU F-statistic 1.918541 Prob. F(1,43) 0.1732 Log likelihood ratio 2.182526 Prob. Chi-Square(1) 0.1396 Test Equation: Dependent Variable: PTJ Method: Least Squares Date: 05/15/12 Time: 11:17 Sample: 1 50 Included observations: 50 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 35.39089 4.133318 8.562342 0.0000 D1 3.116973 2.787931 1.118023 0.2696 D2 -20.77366 4.310258 -4.819586 0.0000 D3 -17.76256 3.818521 -4.651687 0.0000 D4 -14.26369 4.064630 -3.509223 0.0010 MON -0.030222 0.005869 -5.149870 0.0000 R-squared 0.604264 Mean dependent var 8.640000 Adjusted R-squared 0.559295 S.D. dependent var 13.36575 S.E. of regression 8.872940 Akaike info criterion 7.316056 Sum squared resid 3464.079 Schwarz criterion 7.545499 Log likelihood -176.9014 Hannan-Quinn criter. 7.403429 F-statistic 13.43707 Durbin-Watson stat 1.616423 Prob(F-statistic) 0.000000 Nhận thấy Prob. F(1,43)= 0,1732>0,05 nên chấp nhận giả thiết H o . Việc bỏ biến STU ra khỏi mô hình là cần thiết. Mô hình 3: Kiểm tra việc đưa biến D1 vào mô hình có cần thiết hay không: Kiểm định cặp giả thiết: H 0 : β 2 = 0 H 1 : β 2 # 0 Ta dùng kiểm định thừa biến của mô hình. Kết quả như sau: [...]... (i=1÷ 50) a Ý nghĩa kinh tế của mô hình: - Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm nhất đi làm thêm ít hơn sinh viên năm 4 là 22,17405 (giờ/ tuần) - Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm 2 đi làm thêm ít hơn sinh viên năm 4 là 18,03816 (giờ/ tuần) - Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm 3 đi làm thêm ít hơn sinh viên năm 4 là 13,87843 (giờ/ tuần) - Với các yếu tố khác không đổi, nếu số tiền... tuần tăng thêm 1000 đồng thì số giờ đi làm thêm của sinh viên 1tuần giảm 0,029177 (giờ) b Ứng dụng của mô hình: Với mô hình này, chúng ta có thể giải thích được lí do phần nào việc mỗi sinh viên đi làm thêm nhiều hay ít, qua đó giúp cho sinh viên có thể xác định được số giờ đi làm thêm phù hợp, vừa đủ để cọ xát với thực tế vừa cân bằng giữa việc đi học và đi làm, giảm thiểu tối đa việc ảnh hưởng sức... tăng học phí ở mức hợp lí, ngành giáo dục và đào tạo cần phải tính đến việc đi u chỉnh các chính sách hỗ trợ sinh viên trong diện ưu tiên và sinh viên nghèo, đi u chỉnh chế độ học bổng nói chung và học bổng đặc biệt cho sinh viên nghèo có thành tích xuất sắc d Hạn chế của mô hình: - Hạn chế lớn nhất của mô hình trên là chưa thể hiện được hết tất cả các biến có tác động, ảnh hưởng đến giờ đi làm thêm của. .. cho sinh viên, được nhà nước đảm bảo giúp cho các bạn sinh viên có thể yên tâm lựa chọn công việc phù hợp với mình Ngoài ra, trong các trường đại học nên lập những câu lạc bộ làm cầu nối việc làm cho sinh viên - Tất cả các trường đại học cao đẳng hiện nay trên cả nước cũng đã có ít nhiều các biện pháp hỗ trợ sinh viên nghèo Tuy nhiên sự hỗ trợ đó còn quá ít ỏi mà số lượng sinh viên thì đông Rõ ràng đi. .. chí những nhu cầu đi làm thêm quá lớn của các bạn đã châm ngòi cho những trung tâm môi giới việc làm “lởm” mọc lên ngày càng nhiều Khiến cho các bạn sinh viên không những không kiếm được tiền, không tích lũy được kinh nghiệm mà còn tốn thời gian, tốn tiền bạc vào những đi u vô bổ Do vậy, chúng tôi có 1 số kiến nghị sau: - Ở khu vực thành phố thì nên mở các trung tâm giới thiệu việc làm bán thời gian... sức khỏe và kết quả học tập c Kiến nghị: Từ kết quả nghiên cứu, ta thấy 1/3 sinh viên thụ động dựa vào nguồn tài chính chu cấp của bố mẹ cho hàng tháng khá cao mà quên mất việc tích lũy kinh nghiệm từ đời sống và những lợi ích từ việc đi làm thêm mang lại Nhưng bên cạnh đó cũng có không ít những sinh viên lại dành quá nhiều thời gian cho việc đi làm thêm mà quên mất việc học hành của các bạn hiện tại... trên các ràng buộc về mức ý nghĩa và sự phù hợp của mô hình thì mô hình 3 là “tốt nhất” và là mô hình được lựa chọn để diễn dịch Để có những kết luận chính xác cần kiểm tra các khuyết tật của mô hình và đưa ra các khắc phục 2 Kiểm định và khắc phục khuyết tật: 2.1 Đa cộng tuyến: Ta thấy mô hình chỉ còn 1 biến giải thích là MON và các biến giả nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến... hình: - Hạn chế lớn nhất của mô hình trên là chưa thể hiện được hết tất cả các biến có tác động, ảnh hưởng đến giờ đi làm thêm của sinh viên như: cách sắp xếp thời gian học trên lớp; do ý thích của bản thân là muốn tự lập, khẳng định mình,… - Số quan sát còn hạn chế (5 0sinh viên) nên mô hình còn hạn chế - Quá trình thu thập dữ liệu và phân tích còn nhiều sai sót 6: Phụ lục 1 Ma trận hiệp phương sai:... χ2α(2)} 2.5 Kiểm định về tính phân phối chuẩn của U: Kiểm định cặp giả thiết: H0: U có phân phối chuẩn H1: U không có... kiểm định cặp giả thiết: Ho: β2 =1 H1: β2 #1 TCKĐ: t = (β2^ - 1)/se(β2^) MBB: Wα: |t|> tα/2(n-k) Tqs = -1.23018 |tqs| < t0,025(45)=2,041  Chưa có cơ sở bác bỏ Ho => β2 =1 Vậy mô hình có phương sai của sai số tỉ lệ với biến giải thích MON Chia 2 vế của phương trình (2) cho MONi, thu được: Yi/ = 36,92083/ 13,87843D4i/ - 22,17405D2i/ - 0,029177X1i/ + Ui / - 18,03816D3i/ - Hay Y*I = 36,92083X*i – 22,17405D2*i . NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM HỌC VIỆN NGÂN HÀNG ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU MÔN KINH TẾ LƯỢNG CHỦ ĐỀ: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI GIỜ ĐI LÀM THÊM CỦA SINH VIÊN CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC Ở HÀ NỘI Giáo viên hướng. kinh tế của mô hình: - Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm nhất đi làm thêm ít hơn sinh viên năm 4 là 22,17405 (giờ/ tuần). - Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm 2 đi làm thêm. làm thêm ít hơn sinh viên năm 4 là 18,03816 (giờ/ tuần) - Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm 3 đi làm thêm ít hơn sinh viên năm 4 là 13,87843 (giờ/ tuần) - Với các yếu tố khác không đổi,