TIỂU LUẬN - KINH TẾ LƯỢNG VÀ DỰ BÁO

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HỒ CHÍ MINH ……  TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG VÀ DỰ BÁO GVHD: Ths. Đinh Kiệm. SVTH: Trần Hào Quang. Tiểu luận số 12. TP HỒ CHÍ MINH 28/11 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG VÀ DỰ BÁO TL SỐ 12 Phần I : trên Excel Sử dụng dữ liệu Data BT 6 trên Excel, dùng Regression trên Data Analysis để ước lượng hàm hồi quy mẫu có dạng sau : WAGE = B1 + B2*MAINT + B3*EXPER +B4*GENDER + B5*CRAFT + B6*CLERICAL WAGE mức lương tháng của công nhân (USD) MAINT = 1 cho công nhân bảo trì, = 0 cho công nhân khác GENDER = 1 cho nam giới , = 0 cho nữ EXPER = Số năm làm việc cho công ty này CRAFTS = 1 nếu làm trong nghề thủ công, =0 nghề khác CLERICAL =1 cho công nhân văn phòng, = 0 cho công nhân khác Phần II : trên Eviews a/ Hãy chuyển dữ liệu từ file Excel ở phần 1 sang thành dữ liệu dưới dạng workfile của Eviews và lưu lại dưới tên : Data TL 12. Sau đó dùng công cụ Eviews để: - Lập bảng các tham số thống kê của các biến độc lập, vẽ đồ thị các biến độc lập trên cùng một bảng. - Lập ma trận Correlation Matrix gồm cả biến phụ thuộc và tất cả các biền độc lập. - Ước lượng phương trình hồi quy dưới dạng như ở câu phần I b/ Hãy kiểm định Wald ( biến thừa ) cho 5 biến độc lập nêu trên c/ Từ mô hinh câu a phần II hãy kiểm định White và BG cho mô hình này d/ Hãy dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt mức lương tháng của công nhân theo mô hình sau: WAGE = B1 + B2*MAINT + B3*EXPER +B4*GENDER + B5*CRAFT + B6*CLERICAL Cho biết EXPER = 24 năm, MAINT = 1, GENDER = 0, CRAFT = 1, CLERICAL = 0, Và độ tin cậy 1- α = 95% . Biểu diễn trực quan đồ thị dự báo bằng cách vẽ đồ thị khoảng dự báo trung bình, dự báo cá biệt, tương ứng với các cận trên và cận dưới theo số quan sát làm biến trên trục hoành chung cho các đại lượng khác Trang 2 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm PHẦN TRÌNH BÀY 1. Giới thiệu Sử dụng chương trình Excel và phần mềm Eviews để tiến hành ước lượng, phân tích về hàm hồi quy cho mô hình chứa dừ liệu chéo là mức lương tháng của công nhân (WAGE) với các biến độc lập đó là MAINT (công nhân bảo trì / công nhân khác), GENDER (giới tính), EXPER (số năm làm việc), CRAFTS (nghề làm việc), CLERICAL (công nhân văn phòng / công nhân khác). Có hàm hồi quy mẫu dạng như sau: WAGE = B1 + B2*MAINT + B3*EXPER +B4*GENDER + B5*CRAFT + B6*CLERICAL 2. Nội dung: 2.1. Bảng số liệu thống kê: Với: • WAGE: mức lương hàng tháng của công nhân. • MAINT: = 1 cho công nhân bảo trì, = 0 cho công nhân khác. • GENDER: = 1 cho nam giới , = 0 cho nữ. • EXPER: Số năm làm việc cho công ty này. • CRAFTS: = 1 nếu làm trong nghề thủ công, =0 nghề khác. • CLERICAL: =1 cho công nhân văn phòng, = 0 cho công nhân khác. Trang 3 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm Trang 4 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm 2.2. Nội dung đề tài: 2.2.1. Phần 1: Thực hiện trên Excel Ta dùng Regression trên Data Analysis để ước lượng hàm hồi quy mẫu có dạng: WAGE = B1 + B2*MAINT + B3*EXPER +B4*GENDER + B5*CRAFT + B6*CLERICAL Ta được bảng sau: Ta được các kết quả sau: Giá trị hệ số chặn B 1 (Inter cept): 2093.843991. Giá trị hệ số hồi quy riêng B 2 (biến MAINT): -1353.919978. Giá trị hệ số hồi quy riêng B 3 (biến EXPER): 25.49901114. Giá trị hệ số hồi quy riêng B 4 (biến GENDER): 629.4966388. Giá trị hệ số hồi quy riêng B 5 (biến CRAFTS): -855.6487246. Gía trị hệ số hồi quy riêng B 6 (biến CLERICAL): -917.282458 Trang 5 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm Suy ra phương trình hồi quy như sau: WAGE = 2093.843991 – 1353.919978*MAINT + 25.49901114*EXPER + 629.4966388*GENDER – 855.6487246*CRAFTS – 917.282458*CLERICAL. 2.2.2. Phần 2: Thực hiện trên Eviews 2.2.2.1. Bảng các tham số thống kê của các biến độc lập: 2.2.2.2. Đồ thị các biến độc lập: 2.2.2.3. Ma trận Correlation Matrix gồm cả biến phụ thuộc và tất cả các biền độc lập: Trang 6 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm 2.2.2.4. Ước lượng phương trình hồi quy dưới dạng: WAGE = B1 + B2*MAINT + B3*EXPER +B4*GENDER + B5*CRAFT + B6*CLERICAL Chạy hồi quy sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (Least Squarees) với biến phụ thuộc là WAGE và các biến giải thích là MAINT, EXPER, GENDER, CRAFTS, CLERICAL và hằng số c. Số lượng biến quan sát là 49 ta được: Hệ số hồi quy thu được: B 1 = 2093.843991, B 2 = -1353.919978, B 3 = 25.49901114, B 4 = 629.4966388, B 5 = -855.6487246, B 6 = -917.282458. Vậy phương trình hồi quy có dạng: WAGE = 2093.843991 – 1353.919978*MAINT + 25.49901114*EXPER + 629.4966388*GENDER – 855.6487246*CRAFTS – 917.282458*CLERICAL. 2.2.2.5. Kiểm định Wald cho 5 biến MAINT, EXPER, GENDER, CRAFTS và CLERICAL. Trang 7 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm • Kiểm định Wald cho biến MAINT: Từ kết quả ở bảng trên ta thấy giá trị p-value (xác suất Prob) = 0.0000 < α = 0.05 cho nên biến MAINT không phải là biến thừa. • Kiểm định Wald cho 2 biến EXPER và GENDER: Từ kết quả ở bảng trên ta thấy giá trị p-value(xác suất Prob) = 0.0002 < α = 0.05 cho nên hai biến EXPER và GENDER kiểm định ở trên không phải là biến thừa. • Kiểm định Wald cho 2 biến CRAFTS và CLERICAL: Trang 8 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm Từ kết quả ở bảng trên ta thấy giá trị p-value(xác suất Prob) = 0.0000 < α = 0.05 cho nên hai biến CRAFTS và CLERICAL kiểm định ở trên không phải là biến thừa. 2.2.2.6. Kiểm định White: Trang 9 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm Từ kết quả ở bảng trên ta thấy: Obr*R-squared = nR 2 = 23.09802 > 2 0.05 (5) 22.3620324948x = Vậy có thể kết luận phương sai thay đổi. Trang 10 [...].. .Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm 2.2.2.7 Kiểm định BG: Theo bảng kết quả trên thì (n-p)R2 = 0.001928 có xác suất (p-value) là 0.9650 lớn hơn mức ý nghĩa α = 0.05 nên chấp nhận giả thiết H0 tức là không có sự tương quan bậc nhất 2.2.2.8 Dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của mức lương tháng của công nhân Trang 11 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12... mức lương tháng của công nhân Trang 11 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm Theo bảng trên ta có kết quả: Khoảng dự báo giá trị trung bình là: [0 ; 1064.499] Khoảng dự báo giá trị cá biệt là : [0 ; 1458.562] Trang 12 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm 2.2.2.9 Đồ thị biểu diễn khoảng giá trị trung bình mức lương tháng của công nhân: _ Đồ thị biểu diễn khoảng .  TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG VÀ DỰ BÁO GVHD: Ths. Đinh Kiệm. SVTH: Trần Hào Quang. Tiểu luận số 12. TP HỒ CHÍ MINH 28/11 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm TIỂU LUẬN MÔN. nhân văn phòng, = 0 cho công nhân khác. Trang 3 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm Trang 4 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm 2.2. Nội dung đề. Dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của mức lương tháng của công nhân. Trang 11 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 12 GVHV: Ths Đinh Kiệm Theo bảng trên ta có kết quả: Khoảng dự báo