Bài thực hành eview trong thực tế Kinh tế lượng

BÀI THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG: NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TIỀN LƯƠNG  THÀNH VIÊN NHÓM: Bộ liệu : Với : + Tiền lương thu nhập hàng tháng (triệu đồng/tháng) + Số năm học (năm) + Số năm kinh nghiệm (năm) + Tuổi (năm) Số năm học ( năm) Số năm kinh nghiệm (năm) Tiền lương ( nghìn đồng/tháng) Tuổi 6 4 4 9 11 11 18 4 23 15 14 16 20 10 10 17 15 11 1 1345 2435 1715 1461 1639 1345 1602 1144 1566 1496 1234 1345 1345 3389 1839 981 1345 1566 1187 1345 1345 2167 1402 2115 2218 3575 1972 38 52 45 58 30 43 30 33 51 37 45 55 57 36 60 35 34 28 25 43 42 47 46 52 64 39 39 1234 40 1926 53 15 2165 59 12 2365 35 1345 45 14 1839 37 14 2613 37 11 2533 43 1602 32 18 1839 40 2218 49 10 1529 43 10 1461 31 22 3307 45 11 3833 31 14 1839 55 1461 30 4 15 13 1433 2115 1839 1288 1288 28 60 32 58 29 * Chọn biến: - Biến phụ thuộc: Tiền lương - Biến độc lập: Số năm học, số năm kinh nghiệm, tuổi α - Chọn mức ý nghĩa =0.1 - Đặt Tiền lương Y, Số năm học X2, Số năm kinh nghiệm X3 , Tuổi X4 1.Thống kê mô tả tất biến sử dụng X2 X3 Y X4 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 6.224490 6.000000 11.00000 1.000000 2.374038 0.475491 2.476998 8.836735 9.000000 23.00000 1.000000 6.256153 0.470426 2.081361 1820.204 1602.000 3833.000 981.0000 648.2687 1.477121 4.771413 42.36735 42.00000 64.00000 25.00000 10.34950 0.325179 2.041861 Jarque-Bera Probability 2.404873 0.300461 3.530244 0.171166 24.22530 0.000005 2.737863 0.254379 Sum Sum Sq Dev 305.0000 270.5306 433.0000 1878.694 89190.00 20172112 2076.000 5141.388 Observations 49 49 49 49 Ma trận hệ số tương quan biến X2 X3 Y X4 X2 1.000000 -0.273812 0.411813 -0.135701 X3 -0.273812 1.000000 0.262013 0.400571 Y 0.411813 0.262013 1.000000 0.065731 X4 -0.135701 0.400571 0.065731 1.000000 Kết hồi quy OLS Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/27/16 Time: 19:34 Sample: 49 Included observations: 49 Variable C X2 X3 X4 Coefficient 632.2442 142.5099 43.22531 -1.913322 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood 0.322211 0.277025 551.2095 13672434 -376.7353 Durbin-Watson stat 1.618027 Std Error 423.3785 34.85946 14.30354 8.393527 t-Statistic 1.493331 4.088128 3.022001 -0.227952 Prob 0.1423 0.0002 0.0041 0.8207 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic 1820.204 648.2687 15.54021 15.69465 7.130784 Prob(F-statistic) 0.000510 Kiểm định 4.1 Kiểm tra ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Kiểm định cặp giả thiết: H0: Không có ý nghĩa thống kê(βj =0) H1: Có ý nghĩa thống kê (βj # 0) - Đối với β1: Prob = 0,1423 > α =0.1 => β1 ý nghĩa thống kê - Đối với β2: Prob = 0,0002 < α =0.1 => β2 có ý nghĩa thống kê - Đối với β3: Prob = 0,0041 < α =0.1 => β3 có ý nghĩa thống kê - Đối với β4 : Prob = 0,8207 > α =0.1 => β4 ý nghĩa thống kê 4.2 Kiểm định bỏ biến hệ số hồi quy ý nghĩa thống kê Mô hình hồi qui mẫu: Y = β1 + β2X2 + β3 X3+ β4X4 + vt (với t) Kiểm định cặp giả thiết: H0: β4 =0 : bỏ biến X4 H1: β4 ≠ : bỏ biến X4 Redundant Variables: X4 F-statistic Log likelihood ratio 0.051962 0.056548 Test Equation: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/27/16 Time: 20:11 Sample: 49 Included observations: 49 Variable C X2 X3 Coefficient 560.7100 142.7446 41.98180 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.321428 0.291925 545.4998 13688221 -376.7635 1.647325 Probability Probability Std Error 281.2586 34.48333 13.08547 0.820716 0.812037 t-Statistic 1.993574 4.139524 3.208276 Prob 0.0521 0.0001 0.0024 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 1820.204 648.2687 15.50055 15.61638 10.89473 0.000134 Fqs = 0.051962 , F0.1(k-1,n-k) = F0.1(3,49) = 5,16 Kết quả: Fqs < F0.1(3,49) => chấp nhận giả thiết H0 Vậy bỏ biến X4 4.3 Kiểm định độ phù hợp mô hình hồi quy sau bỏ biến Kiểm định cặp giả thuyết: Ho : mô hình hồi qui không phù hợp H1 : mô hình hồi qui phù hợp Prob(F-statistic) = 0.000134 < α =0.1 => bác bỏ Ho , chấp nhận H1 Vậy mô hình hồi qui phù hợp Kiểm tra khuyết tật mô hình: 5.1 Khuyết tật đa cộng tuyến Hồi quy mô hình phụ : Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 04/27/16 Time: 20:51 Sample: 49 Included observations: 49 Variable Coefficient C 7.142663 X3 -0.103904 R-squared 0.074973 Adjusted R-squared 0.055292 S.E of regression 2.307472 Sum squared resid 250.2481 Log likelihood -109.4785 Durbin-Watson stat 2.123932 Std Error t-Statistic 0.574431 12.43432 0.053236 -1.951751 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob 0.0000 0.0569 6.224490 2.374038 4.550142 4.627359 3.809332 0.056941 Kiểm định cặp giả thuyết: Ho : mô hình hồi qui gốc khuyết tật H1 : mô hình hồi qui gốc có khuyết tật Prob(F-statistic) = 0.056941 < α =0.1 => bác bỏ Ho , chấp nhận H1 Vậy mô hình hồi quy gốc có khuyết tật đa cộng tuyến 5.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi kiểm định White Hồi quy mô hình: e2i = α + α X2i + α X22i + α X3i + α X32i + Vi Kiểm định cặp giả thuyết: Ho : phương sai sai số đồng H1 : phương sai sai số không đồng White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared 9.588830 22.82076 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/30/16 Time: 00:35 Sample: 49 Included observations: 49 Variable Coefficient C 765267.3 X2 -265642.1 X2^2 27611.98 X3 -25225.28 X3^2 1444.896 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.465730 0.417160 359171.0 5.68E+12 -693.6772 2.308652 Probability Probability Std Error 405819.6 115138.0 8331.646 33127.65 1516.713 0.000012 0.000138 t-Statistic 1.885733 -2.307164 3.314109 -0.761457 0.952650 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob 0.0659 0.0258 0.0018 0.4504 0.3460 279351.5 470464.1 28.51744 28.71048 9.588830 0.000012 từ kết báo cáo ta có: : Với n=49, ta thấy : χ α qs χ =0.1, m= ta có > χ 2(4) 0.1 qs χ =22.82076 2(4) 0.1 = 7.77944 => bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mô hình có phương sai sai số thay đổi 5.3.Khắc phục phương sai sai số thay đổi : Khắc phục theo biến X2 Dependent Variable: Y/X2 Method: Least Squares Date: 04/30/16 Time: 00:49 Sample: 49 Included observations: 49 Variable Coefficient 1/X2 929.7995 C 79.42439 X3/X2 41.29819 Std Error 140.5351 20.39226 10.15902 R-squared 0.854873 Adjusted R-squared 0.848564 S.E of regression 78.33864 Sum squared resid 282299.4 Log likelihood -281.6711 Durbin-Watson stat 1.449963 Kiểm tra lại kiểm định white White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.172686 Obs*R-squared 0.757347 từ kết báo cáo ta có: : Với n=49, ta thấy : đổi χ α qs χ < χ 2(4) 0.1 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Probability Probability qs =0.1, m= ta có t-Statistic 6.616136 3.894830 4.065174 χ Prob 0.0000 0.0003 0.0002 335.6011 201.3079 11.61923 11.73505 135.4823 0.000000 0.951235 0.944073 =0.757347 2(4) 0.1 = 7.77944 nên mô hình khắc phục khuyết tật phương sai sai số thay 5.4.Khuyết tật tự tương quan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.404502 Probability Obs*R-squared 1.483059 Probability 0.242192 0.223297 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/30/16 Time: 01:15 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -15.92567 280.3524 -0.056806 X2 -0.070451 34.33276 -0.002052 X3 1.731252 13.10996 0.132056 RESID(-1) 0.175740 0.148289 1.185117 R-squared 0.030267 Mean dependent var Adjusted R-squared -0.034382 S.D dependent var S.E of regression 543.1171 Akaike info criterion Prob 0.9550 0.9984 0.8955 0.2422 1.71E-13 534.0143 15.51063 Kiểm định cặp giả thuyết: Ho : ρ = (không có tự tương quan bậc 1) H1 : ρ ≠ (có tự tương quan bậc 1) Theo kết hồi quy ta có: χ qs = 1.483059 < χ 2(1) 0.1 = 2.70554 => chưa có sở để bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mô hình tự tương quan 5.5 Khuyết tật định dạng hàm Kiểm tra kiểm định Ramsey Hồi quy mô hình : Y = β1 + β2X2 + β3X3+ β4 FITTED^2+ vt Ramsey RESET Test: F-statistic Log likelihood ratio 0.901217 0.971628 Probability Probability 0.347526 0.324275 Test Equation: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/30/16 Time: 01:26 10 Sample: 49 Included observations: 49 Variable Coefficient C 1113.607 X2 -84.13840 X3 -25.70994 FITTED^2 0.000423 R-squared 0.334751 Adjusted R-squared 0.290401 S.E of regression 546.0865 Sum squared resid 13419469 Log likelihood -376.2777 Durbin-Watson stat 1.757502 Std Error t-Statistic 646.9001 1.721452 241.4743 -0.348436 72.49845 -0.354627 0.000446 0.949324 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob 0.0920 0.7291 0.7245 0.3475 1820.204 648.2687 15.52154 15.67597 7.547962 0.000341 Kiểm định cặp giả thuyết: Ho : β4 = (mô hình không bỏ sót biến) H1 : βi ≠ (mô hình bỏ sót biến) Ta có Fqs =0.901217, F0,1(1,45) = 62,5 => Fqs < F0,1(1,45) Kết luận : chưa có sở bác bỏ Ho Vậy mô hình gốc không bị bỏ sót biến 5.6 Khuyết tật phân phối chuẩn Kiểm định cặp giả thuyết: Ho : U phân phối chuẩn H1 : U không phân bố chuẩn 11 10 Series: Residuals Sample 49 Observations 49 -1000 -500 500 1000 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 1.71E-13 -113.6336 1576.154 -920.2290 534.0143 0.747448 3.778409 Jarque-Bera Probability 5.799636 0.055033 1500 Ta thấy JB = 5.799636 >(2)= 4.60517 => bác bỏ Ho Vậy U mô hình không phân bố chuẩn Mô hình cuối cùng: 6.1 Kết mô hình sau khắc phục Dependent Variable: Y/X2 Method: Least Squares Date: 05/04/16 Time: 19:37 Sample: 49 Included observations: 49 Variable Coefficient 1/X2 929.7995 C 79.42439 X3/X2 41.29819 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.854873 0.848564 78.33864 282299.4 -281.6711 1.449963 Std Error 140.5351 20.39226 10.15902 t-Statistic 6.616136 3.894830 4.065174 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob 0.0000 0.0003 0.0002 335.6011 201.3079 11.61923 11.73505 135.4823 0.000000 6.2 Kiểm định F 12 Kiểm định cặp giả thuyết: Ho : R2 = (Hàm hồi qui không phù hợp) H1 : R2 ≠ (Hàm hồi qui phù hợp) Ta có Fqs = 135,4823 , F0,1(2,46) = 9,47 => Fqs > F0,1(2,46) => bác bỏ Ho , chấp nhận H1 => Hàm hồi qui phù hợp 6.3 Nhận xét ý nghĩa R2 R2= 0,854873 cho biết hàm hồi qui giải thích 85,4873% sai lệch giá trị thực tế giá trị trung bình tiền lương 6.4 Nhận xét ý nghĩa kinh tế hệ số hồi qui mô hình * β1= 929.7995 > => giá trị trung bình tiền lương không phụ thuộc vào số năm kinh nghiệm số năm học 929,7995 nghìn đồng/tháng * β2= 79.42439 > => số năm học tăng năm tiền lương trung bình tăng 79.42439 nghìn đồng/tháng * β3= 41.29819 > => số năm kinh nghiệm tăng năm tiền lương trung bình tăng 41,29819 nghìn đồng /tháng Mở rộng mô hình * Nhận thấy có khác biệt tiền lương nam nữ nên thêm vào mô hình biến độc lập GIOITINH, có ý kiến cho tiền lương phụ thuộc vào số năm kinh nghiệm nữ nhiều nam , lập mô hình nêu cách kiểm tra => Chọn D = giới tính nam D = giới tính nữ X2 ( năm) X3 (năm) 18 Y ( nghìn đồng/tháng) 1345 2435 GIOITINH 13 6 4 4 9 11 11 4 6 11 4 23 15 14 16 20 10 10 17 15 11 1 15 12 14 14 18 10 1715 1461 1639 1345 1602 1144 1566 1496 1234 1345 1345 3389 1839 981 1345 1566 1187 1345 1345 2167 1402 2115 2218 3575 1972 1234 1926 2165 2365 1345 1839 2613 2533 1602 1839 2218 1529 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 10 1461 11 22 3307 3833 1 14 4 14 15 13 1839 1461 1433 2115 1839 1288 1288 1 1 Mô hình hồi qui gốc : Y = β1 + β2 X2 + β3 X3+ β5DX3 + vt (với t) Mô hình số năm kinh nghiệm với nam ( D=1) Y = β1 + β2 X2 + (β3+ β5)X3 + vt (với t) Mô hình số năm kinh nghiệm với nữ ( D=0) Y = β1 + β2 X2 + β3 X3 + vt (với t) Kiểm định giả thuyết : H0: β5 H1: β5 > * Hồi qui mô hình sau thêm biến giả ta bảng kết sau Dependent Variable: Y/X2 Method: Least Squares Date: 05/05/16 Time: 12:34 Sample: 49 Included observations: 49 Variable Coefficient C 107.3441 1/X2 660.0860 X3/X2 33.81047 GIOITINH/X2 341.5046 R-squared 0.878762 Adjusted R-squared 0.870679 S.E of regression 72.39272 Sum squared resid 235831.8 Log likelihood -277.2648 Durbin-Watson stat 1.488014 Std Error t-Statistic 21.04827 5.099904 158.3357 4.168903 9.718889 3.478841 114.6876 2.977695 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob 0.0000 0.0001 0.0011 0.0047 335.6011 201.3079 11.48020 11.63463 108.7234 0.000000 Nhận thấy : Prob β β có ý nghĩa 15 Cảm ơn cô xem thực hành nhóm!  16 ... lệch giá trị thực tế giá trị trung bình tiền lương 6.4 Nhận xét ý nghĩa kinh tế hệ số hồi qui mô hình * β1= 929.7995 > => giá trị trung bình tiền lương không phụ thuộc vào số năm kinh nghiệm số... thuộc: Tiền lương - Biến độc lập: Số năm học, số năm kinh nghiệm, tuổi α - Chọn mức ý nghĩa =0.1 - Đặt Tiền lương Y, Số năm học X2, Số năm kinh nghiệm X3 , Tuổi X4 1.Thống kê mô tả tất biến sử... thu nhập hàng tháng (triệu đồng/tháng) + Số năm học (năm) + Số năm kinh nghiệm (năm) + Tuổi (năm) Số năm học ( năm) Số năm kinh nghiệm (năm) Tiền lương ( nghìn đồng/tháng) Tuổi 6 4 4 9 11 11