Tiểu luận kinh tế lượng

LỜI MỞ ĐẦU Kinh tế lượng kết hợp kinh tế học, toán học thống kê toán nhằm lượng hóa, kiểm định dự báo quan hệ kinh tế Nó khoa học độc lập Mục đích Kinh tế lượng là: - Thiết lập mơ hình tốn học để mơ tả mối quan hệ kinh tế - Ước lượng tham số nhằm nhận số đo ảnh hưởng biến số - Kiểm định tính vững giả thuyết - Sử dụng mơ hình kiểm định để đưa dự báo, dự đốn mơ tượng kinh tế - Đề xuất sách dựa phân tích dự báo Kinh tế lượng sử dụng công cụ để đo lường quan hệ kinh tế, nhằm cung cấp cho nhà kinh tế “con mắt mới” để suy xét tượng kinh tế Cùng với phát triển tin học, sức mạnh Kinh tế lượng tăng lên đáng kể năm gần làm cho số “biết nói” hơn, giúp lý thuyết kinh tế thích hợp có chỗ dựa vững mặt thực nghiệm, cung cấp sở đáng tin cậy cho trình định hoạt động sản xuất kinh doanh hoạch định sách, chiến lược kinh tế xã hội Việc áp dụng kinh tế lượng vào lĩnh vực liên quan đến doanh nghiệp cần thiết Điều giúp ta đo lường, tính tốn yếu tố mà trước khó để định lượng Mơ hình tiểu luận đưa : “Đánh giá phụ thuộc thu nhập vào số năm công tác phân biệt đối xử giới thu nhập cán cơng nhân viên chức thuộc cơng ty khí Hà Nội” NỘI DUNG I Phân tích định tính 1.1 Giới thiệu chung cơng ty Cơ khí Hà Nội Cơng ty Cơ khí Hà nội thành lập từ năm 1958, cơng ty khí chế tạo lớn hàng đầu Việt Nam Công ty chuyên sản xuất sản phẩm khí, luyện kim phục vụ ngành cơng nghiệp như: thủy điện, nhiệt điện, mía đường, xi măng, dầu khí…; tư vấn kỹ thuật lĩnh vực công nghiệp chế tạo máy - Tên thường gọi: Cơng ty Cơ khí Hà Nội - Tên giao dịch quốc tế: Hanoi Mechanical Company - Tên viết tắt: HAMECO - Trụ sở chính: 76 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội - Điện thoại: (84) 4.38584416 – 38594354 – 38584475 - Fax: (84) 4.38583268 - Website: http:www.hameco.com.vn 1.2 Nguồn tiền quan doanh nghiệp Nguồn vốn công ty chủ yếu vốn nhà nước cổ đông nhỏ góp vốn kinh doanh 1.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập người lao động(sửa) 1.4 Giới hạn nghiên cứu đề tài Đánh giá phụ thuộc thu nhập vào số năm công tác phân biệt đối xử giới thu nhập cán công nhân viên chức thuộc cơng ty khí Hà Nội II Phân tích định lượng 2.1 Số liệu thu thập Bảng số liệu cho mơ hình hồi quy với 22 cán công nhân viên STT Thu nhập (Triệu đồng/ tháng) Năm cơng tác Giới tính 12.04 nam 9.5 6.5 nam 8.47 5.5 nữ 8.47 5.5 nữ 7.56 4.2 nam 7.56 4.2 nữ 7.56 4.2 nam 7.2 nữ 7.2 nam 10 6.5 3.5 nữ 11 6.5 3.5 12 6.5 3.5 nam nam 13 6.22 3.2 nam 14 6.22 3.2 nam 15 6.22 3.2 nữ 16 5.2 nam 17 5.2 nữ 18 5.2 19 4.1 2.5 nữ nam 20 4.1 2.5 nam 21 3.5 nữ 22 3.5 nữ 2.2 Lựa chọn mơ hình hồi quy 2.2.1 Chọn biến cho mơ hình hồi quy Tiến hành chọn biến cho mơ hình hồi quy sau: a, Biến phụ thuộc Thu nhập hàng tháng cán nhân viên : Y ( triệu đồng/ năm) b, Biến độc lập Tên Ý nghĩa X₂ Kinh nghiệm công tác D₃ Đơn vị tính Dấu kì vọng Năm + Diễn giải Số năm kinh nghiệm nhiều thu nhập cao : nam Giới tính : nữ 2.2.2 Mơ hình hồi quy Mơ hình hồi quy có dạng : Yi = ß₁ + ß₂ * X₂ + ß₃ * D₃ + ui Các yếu tố khác khơng đổi E(ui) = Khi đó: - Tiền lương trung bình nhân viên nữ: E(YiǀXi; D3 = 0) = β1 + β2*X2 - Tiền lương trung bình nhân viên nam: E(YiǀXi; D3 = 1) = (β1 + β3) + β2*Xi Dấu (+) trước hệ số β2 cho thấy số năm cơng tác nhiều thu nhập cao Hàm hồi quy mẫu có dạng: ∧ ∧ ∧ ∧ Yi = β + β X2 + β3 D3 Hàm hồi quy tuyến tính log có dạng: ∧ ∧ ∧ Log() = Log(C)/ β1 + β Log(X2) + β3 D3 Trong đó: ∧ Yi ước lượng E(Y│Xi), ∧ β1 ước lượng β1, ∧ β ước lượng β2 ∧ β3 ước lượng β3 Khị ta bảng số liệu cho mơ hình hồi quy với 22 cán công nhân viên sau: STT Y X₂ D₃ 12.04 9.5 6.5 8.47 5.5 8.47 5.5 7.56 4.2 7.56 4.2 7.56 4.2 7.2 7.2 10 6.5 3.5 11 6.5 3.5 12 6.5 3.5 13 6.22 3.2 14 6.22 3.2 15 6.22 3.2 16 5.2 17 5.2 18 5.2 19 4.1 2.5 20 4.1 2.5 21 3.5 22 3.5 2.4 Chạy chương trình Eview 2.4.1 Chạy chương trình hồi quy tuyến tính Eview Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/02/17 Time: 23:30 Sample: 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std Error X2 1.245738284789965 0.06523496244853052 D3 -0.08137714417496056 0.2043253722085882 C 1.958947214562018 0.2659735101726247 t-Statistic Prob 19.09617539479439 7.369433848547105e-14 -0.3982723403135937 0.6948693692749519 7.365196681769561 5.594674026255045e-07 R-squared 0.9520497760410316 Mean dependent var 6.569090909090909 Adjusted R-squared 0.9470023840453508 S.D dependent var 2.029829711578944 S.E of regression 0.4672913824480008 Akaike info criterion 1.442396323742004 Schwarz criterion 1.591174840109047 Hannan-Quinn criter 1.477444068531572 Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 4.148863486093112 -12.86635956116204 188.6221194739209 Durbin-Watson stat 2.934344362751609e-13 0.7824675003707267 Bảng 2.4.1 : Bảng kết hồi quy tuyến tính 2.4.2 Chạy chương trình hồi quy tuyến tính hai log Eview Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 01/03/17 Time: 00:45 Sample: 22 Included observations: 22 Variable Coefficient LOG(X2) D3 C Std Error t-Statistic 0.6146200003413517 0.05036008898645984 12.2045058440346 1.946562222180426e-10 -0.04298165807881082 0.04843696512587369 -0.8873730624351442 0.3859733766534554 1.110748096944816 0.06463725006593809 17.18433404595205 Prob 4.925386779444855e-13 R-squared 0.8903775424262059 Mean dependent var 1.836434313207495 Adjusted R-squared 0.8788383363658065 S.D dependent var 0.3141388310140525 S.E of regression 0.1093463365130925 Akaike info criterion -1.462469204686673 Sum squared resid 0.227175804867855 Log likelihood 19.0871612515534 F-statistic 77.16107484048081 Prob(F-statistic) Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 7.569123194256051e-10 Bảng 2.4.2: Bảng kết hồi quy tyến tính log 2.5 Đánh giá, kiểm định kết 2.5.1 Đánh giá kết theo bảng 2.4.2 (Hồi quy tuyến tính) Phương trình hồi quy có dạng : Yi = 1.958947 + 1.245738 * X2 – 0.081377* D3 Qua kết từ bảng trên, ước lượng có giá trị ∧ β1 = 1.958947 ∧ β = 1.245738 -1.31369068831963 -1.427421459897105 0.837190852954307 ∧ β3 = 0.081377 Sai số chuẩn: ∧ Se ( β1 ) = 0.265974 ∧ Se( β ) = 0.065235 ∧ Se( β3 ) = 0.204325 T-ration:thống kê Tqs1 = 7.365197 Tqs2 = 19.09618 Tqs3 = - 0.398272 Kiểm định T hệ số: P1 = 0,0000 P2 = 0,0000 P3 = 0,6949 R-squared: hệ số xác định: R2 = 0.952950 Tổng bình phương phần dư RSS = 4.148863 Trung bình biến phụ thuộc: Y = 6,569091 Nhận xét: - Mối quan hệ số năm công tác tiền lương cán nhân viên mối quan hệ hồi quy ∧ - Dấu (+) trước X2 hệ số β thể quy luật kinh tế, số năm cơng tác tăng lên kinh nghiệm làm việc nhiều dẫn tới hiệu công việc tăng lên làm cho tiền lương tăng lên ∧ - Hệ số β = 1.245738 cho thấy số năm cơng tác tăng lên 1% tiền lương cán nhân viên nhận tăng lên tương ứng 1.245738% - R2 = 0.952950 cho biết số năm công tác ảnh hưởng 95.29 % tới biến phụ thuộc (Y: tiền lương), lại ảnh hưởng yếu tố khác 2.5.1 Đánh giá kết theo bảng 2.4.2 (Hồi quy tuyến tính log) Phương trình hồi quy tuyến tính log có dạng : Log (Yi) = log(c)+ 0.61462* log(X2)/ –0.042982* D3 Qua kết từ bảng trên, ước lượng có giá trị ∧ β1 = 1/1.110748 ∧ β = 0.61462 ∧ β3 = 0.042982 Sai số chuẩn: ∧ Se ( β1 ) = ∧ Se( β ) = ∧ Se( β3 ) = T-ration:thống kê Tqs1 = Tqs2 = Tqs3 = Kiểm định T hệ số: P1 = P2 = P3 = R-squared: hệ số xác định: R2 = Tổng bình phương phần dư RSS = Trung bình biến phụ thuộc: Y = Nhận xét: - Mối quan hệ số năm công tác tiền lương cán nhân viên mối quan hệ hồi quy ∧ - Dấu (+) trước X2 hệ số β thể quy luật kinh tế, số năm cơng tác tăng lên kinh nghiệm làm việc nhiều dẫn tới hiệu công việc tăng lên làm cho tiền lương tăng lên ∧ - Hệ số β = 1.245738 cho thấy số năm cơng tác tăng lên 1% tiền lương cán nhân viên nhận tăng lên tương ứng 1.245738% - R2 = 0.952950 cho biết số năm công tác ảnh hưởng 95.29 % tới biến phụ thuộc (Y: tiền lương), lại ảnh hưởng yếu tố khác 2.6 Kiểm định 2.6.1 Số năm công tác Kiểm định H0: β2 = 0, số năm công tác không ảnh hưởng đến tiền lương H1: β2 ≠ 0, số năm cơng tác có ảnh hưởng đến tiền lương Tqs2 = 19.09618 Với mức ý nghĩa α = 0,05, số mẫu n = 22, hàm hồi quy biến tra bảng phân phối T ta có Tα/2(22-3) = T0,025(19) = 2.096 Do Tqs2 = 19.09618 > T0,025(19) = 2.096 nên giá trị T tính tốn từ mẫu rơi vào miền bác bỏ nên bác bỏ H0, chấp nhận H1, β2 có ý nghĩa thống kê Kết luận: Số năm cơng tác có ảnh hưởng tới tiền lương cán nhân viên Thanh tra Sở 2.6.2 Phân biệt giới Kiểm định H0: β3 = 0, phân biệt giới không ảnh hưởng tới tiền lương nhân viên H1: β3 ≠ 0, phân biệt giới có ảnh hưởng đến tiền lương nhân viên Ta có Tqs3 = -0.398272 Với mức ý nghĩa α = 0,05, số mẫu n = 22, hàm hồi quy biến tra bảng phân phối T ta có Tα/2(22-3) = T0,025(19) = 2.096 Do Tqs3 = - 0.398272 < T0,025(22) = 2,074 nên giá trị T tính tốn từ mẫu không rơi vào miền bác bỏ Do ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: phân biệt giới không ảnh hưởng tới tiền lương cán nhân viên 2.7 Chạy lại chương trình Theo kết kiểm định mục 2.6.2 tiền lương cán nhân viên công ty phụ thuộc vào số năm cơng tác khơng có ảnh hưởng phân biệt giới (khi yếu tố khác không đổi) Như vậy, hệ số β ý nghĩa thống kê Khi đó, phương trình hổi quy mẫu có dạng sau: ∧ ∧ ∧ Yi = β + β X2 2.7.1 Số liệu đầu vào kết chạy chương trình Số thứ tự Y X₂ 12.04 10 9.5 6.5 8.47 5.5 8.47 5.5 7.56 4.2 7.56 4.2 7.56 4.2 7.2 7.2 10 6.5 3.5 11 6.5 3.5 12 6.5 3.5 13 6.22 3.2 14 6.22 3.2 15 6.22 3.2 16 5.2 17 5.2 18 5.2 19 4.1 2.5 20 4.1 2.5 21 3.5 22 3.5 - Chạy chương trình phần mềm Eview ta kết qủa 11 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/04/17 Time: 14:32 Sample: 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std Error X2 1.240470932010469 0.06252212510266011 C 1.934240426760882 0.2531391618860761 t-Statistic Prob 1.258273792369512e14 2.351734824044068e7.641016160239072 07 19.84051133856439 R-squared 0.9516494652188981 Mean dependent var 6.569090909090909 Adjusted R-squared 0.9492319384798431 S.D dependent var 2.029829711578944 S.E of regression 0.4573565421262352 Akaike info criterion Sum squared resid 4.183500132513334 Schwarz criterion 1.458986720875988 Log likelihood -12.95781147627755 Hannan-Quinn criter 1.383166206491005 F-statistic 393.6458901756998 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 1.35980104329796 0.8227967358302108 1.25827379236958e-14 Qua kết chạy phần mềm Eview ta thu được: Giá trị ước lượng hệ số: ∧ β1 = 1.934240 ∧ β = 1.240471 Sai số chuẩn: ∧ se( β1 ) = 0.253139 - ∧ Se( β ) = 0,062522 Ước lượng phương trình hồi quy lúc là: Y = 1.934240 + 1.240471 *X2  Giải thích ý nghĩa: Giữa tiền lương số năm công tác mối quan hệ tuyến tính ∧ Dấu (+) hệ số β cho thấy số năm công tác tăng lương cán nhân viên cao (quy luật chiều) 12 - ∧ Hệ số β = 1.240471 cho biết số năm công tác trung bình tăng lên 1% lương cán nhân viên tăng lên 1.240471 % R2 = 0.951649 cho biết số năm công tác ảnh hưởng 95.16 % tới biến phụ thuộc (Y: tiền lương), lại ảnh hưởng yếu tố khác 2.7.2 Tìm khoảng tin cậy 95% β2 - Khoảng tin cậy βi có dạng: ∧ ∧ ∧ ∧ ( β i - t α2 (n − 2) Se( β i ); β i + tα2 (n− 2).Se( β i ) - Khoảng tin cậy β2 với mức tin cậy 95% là: ∧ ( β2 - t α (n − 2) ∧ ∧ ∧ Se( β ); β + tα2 (n− 2).Se( β ) ∧ ∧ - Từ kết chạy phần mềm Eview ta có: β = 1.240471 , Se( β ) = 0.062522 - Với cỡ mẫu n = 22, hồi quy biến nên ta có Tα/2(22-2) = T 0,025(20), tra bảng phân phối T kết quả: T 0,025(20) = 2.086 - Khi khoảng tin cậy 95% β2 là: (1.240471 – 2.086*0.062522 ; 1.240471+ 2.086*0.062522) = (1.11; 2.54) - Như khoảng tin cậy 95% β2 : (1.11; 2.54) 13 2.7.3.Dự báo kết sau 20 năm a, Dự báo giá trị trung bình Với X0 = 20 năm muốn dự báo E(Y│X0=20) Từ phương trình Y = 1.934240 + 1.240471 *X2 cho ta ước lượng điểm dự báo giá trị trung bình là: ∧ Y0 ∧ ∧ = β1 + β Xo = 1.934249 + 1.24047* 20= 26.74 (triệu đồng/tháng) Kiểm định E(Y│X0) =β1 + β2 Xo với khoảng tin cậy 95% ∧ ∧ ∧ ∧ ( Y0 - t α2 (n − 2) Se( Y0 ) ; ( Y0 + tα (n− 2).Se( Y0 ) 2 Từ kết chạy phần mềm Eview ta có σ∧ = 0.457357 nên σ = σ∧ = 0.209 Giá trị số năm cơng tác trung bình tính tốn từ số mẫu ban đầu X = 3.74 năm RSS tổng bình phương phần dư thu chạy phần mềm Eview là: RSS = ∑ei2 = 4.183500 Ta có: TSS = ESS + RSS Mà: TSS = RSS/(1-R2) = 4.183500/(1-0.951649) = 86.52354 ESS = TSS – RSS = 86.52354 – 4.183500= 82.34004 ∧ 2 Do ESS = β - ∑x i =1 i ∧ ∧ Với β = 1.240471 nên β 22 = 1.53876 n Nên n ∑x i =1 i ∧ = ESS/ β 22 = 82.52354/1.53876 = 53.63 Số mẫu n = 22, hàm biến, σ∧ = 0.209 nên: ∧ ∧ Suy ra: var( Y0 ) = 0.209 *(1/22+( (20-3.74)²/108.97)) = 2.55 se( Y0 ) = 1.60 14 Do đó, khoảng tin cậy 95% cho giá trị thật E(Y│X0) =β1 + β2 Xo cho bởi: 26.74 – 2.086*1.60 ≤ E(Y│X=20 ) ≤ 26.74+ 2,086*1,60 Tức là: 23.40 ≤ E(Y│X =20) ≤ 30.08 b, Dự báo giá trị cá biệt Ta có ∧ ∧ ∧ ∧ ( Y0 - t α2 (n − 2) Se( Y0 ) ; ( Y0 + tα (n− 2).Se( Y0 ) 2 Từ kết chạy phần mềm Eview ta có σ∧ = 0.457357 nên σ = σ∧ = 0.209 trị số năm cơng tác trung bình tính tốn từ số mẫu ban đầu X = 3.74 năm ∧ Var(Y/X=20) = var( Y0 ) + σ∧ = 2.55 + 0.209 = 2.759 Se( Y/X=20)=√2.759 = 1.66 Nên: 26.74 - 2,086*1,66 ≤ E(Y│X=20) ≤ 26.74+ 2,086*1.66 23.28 ≤ E(Y│X =20) ≤ 30.2 15 KẾT LUẬN Qua trình đánh giá cho thấy tiền lương cán nhân viên Cơng ty khí Hà Nội chịu ảnh hưởng số năm công tác, số năm công tác nhiều lương cao (khi yếu tố khác không đổi) Đồng thời, phân biệt giới không ảnh hưởng tới tiền lương Kết phù hợp với thực tế chế phân bổ tiền lương 16 ... dạng: ∧ ∧ ∧ Log() = Log(C)/ β1 + β Log(X2) + β3 D3 Trong đó: ∧ Yi ước lượng E(Y│Xi), ∧ β1 ước lượng β1, ∧ β ước lượng β2 ∧ β3 ước lượng β3 Khị ta bảng số liệu cho mơ hình hồi quy với 22 cán công nhân... lương cán nhân viên mối quan hệ hồi quy ∧ - Dấu (+) trước X2 hệ số β thể quy luật kinh tế, số năm công tác tăng lên kinh nghiệm làm việc nhiều dẫn tới hiệu công việc tăng lên làm cho tiền lương tăng... lương cán nhân viên mối quan hệ hồi quy ∧ - Dấu (+) trước X2 hệ số β thể quy luật kinh tế, số năm công tác tăng lên kinh nghiệm làm việc nhiều dẫn tới hiệu công việc tăng lên làm cho tiền lương tăng