Lập mô hình phân tích sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến tiền lương của CEO

BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG - - BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Đề tài : “Lập mơ hình phân tích ảnh hưởng số yếu tố đến tiền lương CEO” (file data: 19_CEOSAL2) Đề tài : “Lập mơ hình phân tích ảnh hưởng số yếu tố đến điểm trung bình mơn tích lũy sinh viên” (file data : 41_GPA3) Giáo viên hướng dẫn: TS Đinh Thị Thanh Bình Lớp: KTE309(2-1314).11_LT Hà Nội, ngày 09 tháng 04 năm 2014 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 DANH SÁCH NHÓM VÀ PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC STT Họ tên Mã sinh viên Nguyễn Thu Trang 1211110687 File 41 : Thiết lập mơ hình Nguyễn Ngọc Trâm 1213310118 File 41 : Kiểm định phát lỗi mơ hình Lê Khánh Tồn – Nhóm trưởng 1213310117 File 41 : Sửa lỗi đánh giá mơ hình Nguyễn Khắc Tơn 1111210061 File 19 : Thiết lập mơ hình Hoàng Thị Thùy Trang 1212230068 File 19 : Kiểm định phát lỗi mơ hình Tống Minh Trang 1213310125 File 19 : Sửa lỗi đánh giá mô hình LỚP KTE309.11 _ NHĨM 19 Cơng việc BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU PHẦN I: FILE 19_CEOSAL2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU I THIẾT LẬP, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH LỖI, SỬA LỖI MƠ HÌNH II THIẾT LẬP MƠ HÌNH a Chọn biến phụ thuộc biến độc lập b Mơ hình hồi quy tổng thể hàm hồi quy mẫu c Miêu tả biến d Lập bảng tương quan 18 e Chạy mơ hình diễn giải ý nghĩa hệ số hồi quy 19 KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH 21 a Kiểm định ý nghĩa ý nghĩa thống kê biến: 21 b Kiểm định phù hợp mơ hình 22 c Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính 23 PHÂN TÍCH MƠ HÌNH 24 a Kiểm định đa cộng tuyến 24 b Kiểm định phương sai sai số thay đổi 26 c Kiểm định định dạng mơ hình 27 SỬA CÁC LỖI CỦA MƠ HÌNH 28 III ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH 31 Mơ hình hồi quy mẫu : 31 Mơ hình hồi quy sau thực phép biến đổi logarit 31 PHẦN II: FILE 41_GPA3 32 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 32 I THIẾT LẬP, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH LỖI, SỬA LỖI MƠ HÌNH 32 II THIẾT LẬP MƠ HÌNH 32 a Chọn biến phụ thuộc biến độc lập 32 b Mơ hình hồi quy tổng thể hàm hồi quy mẫu 33 c Miêu tả biến 34 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 d Lập bảng tương quan 46 e Chạy mơ hình diễn giải ý nghĩa hệ số hồi quy 47 KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH 49 a Kiểm định ý nghĩa thống kê biến 49 b Kiểm định phù hợp mô hình 50 c Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính 51 PHÂN TÍCH MƠ HÌNH 51 a Kiểm định đa cộng tuyến 51 b Kiểm định phương sai sai số thay đổi 53 c Kiểm định định dạng mơ hình 55 SỬA LỖI MƠ HÌNH 56 III ĐÁNH GIÁ MƠ HÌNH 58 Mơ hình hồi quy mẫu : 58 Mơ hình hồi quy sau thực phép biến đổi logarit 59 KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 LỜI MỞ ĐẦU Kinh tế lượng (Econometrics) môn khoa học xã hợi cơng cụ của lý thuyết kinh tế, toán học suy đoán thống kê áp dụng để phân tích vấn đề kinh tế Kinh tế lượng sử dụng công cụ phương pháp của thống kê toán để tìm bản chất của số liệu thống kê, đưa kết luận về số liệu thống kê thu thập từ đưa dự báo về tượng kinh tế Từ đời đến nay, kinh tế lượng đã đem lại cho nhà kinh tế một công cụ đo lường sắc bén để đo quan hệ kinh tế Là những sinh viên theo học khối ngành kinh tế, chúng em nhận thấy sự cần thiết của việc học tập tìm hiểu về Kinh tế lượng việc phân tích logic nghiên cứu vấn đề Để hiểu sâu về việc đưa Kinh tế lượng vào thực tế cuộc sống áp dụng Kinh tế lượng cho đúng hiệu quả, nhóm em xin xây dựng BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG dưới sự hướng dẫn của TS Đinh Thị Thanh Bình Trong tiểu luận, nhóm đã sử dụng cơng cụ phân tích kinh tế lượng phần mềm stata để phân tích, nghiên cứu dựa số liệu của file dữ liệu: • 19_CEOSAL2: "Phân tích ảnh hưởng số yếu tố đến tiền lương CEO” • 41_GPA3: "Phân tích ảnh hưởng yếu tố tới điểm trung bình mơn tích lũy sinh viên" Đây lần đầu tiên nhóm nghiên cứu vấn đề việc ứng dụng dụng phương pháp kinh tế lượng Do những hạn chế về kiến thức thực tế, phương pháp nghiên cứu, thời gian nghiên cứu nên tiểu luận khơng tránh khỏi những thiếu sót Rất mong nhận đóng góp từ TS Đinh Thị Thanh Bình để nghiên cứu hoàn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn cơ! LỚP KTE309.11 _ NHĨM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 PHẦN I: FILE 19_CEOSAL2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU I Nghiên cứu cho thấy có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng tới tiền lương của người lao động.sự tác động của yếu tố khác nhau.tại việt nam niên có đợ tuổi từ 18 tới 25 có nhiều đóng góp họ khơng phải những người giàu có.ngược lại những người có đợ tuổi >= 50 lại những người có thu nhập cao nhất Người có học vấn cao thu nhập cao Hay nghiên cứu gần của Caponi Plesca (2007) những người tốt nghiệp đại học thu nhập cao người tốt nghiệp phổ thông trung học từ 30 tới 40%.yếu tố ngành nghề một nhũng yếu tố định về tiền lương của người lao động Trên sở những lý thuyết liên quan, đề tài nghiên cứu của nhóm “Các yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương CEO” phân tích, nghiên cứu xu hướng mức độ tác động của nhân tố: lsales lmktval ceoten age comten grad lên lsalary II THIẾT LẬP, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH LỖI, SỬA LỖI MƠ HÌNH THIẾT LẬP MƠ HÌNH a Chọn biến phụ thuộc biến độc lập Từ file số liệu 19_CEOSAL2 sử dụng lệnh “des” phần mềm stata, ta thu kết quả sau: des Contains data from D:\tailieu\ktl\file data\filedata\19_CEOSAL2.DTA obs: 177 vars: 15 17 Aug 1999 23:14 size: 6,549 storage display value variable name type format label variable label salary int %9.0g 1990 compensation, $1000s age byte %9.0g in years college byte %9.0g =1 if attended college grad byte %9.0g =1 if attended graduate school LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 comten byte %9.0g years with company ceoten byte %9.0g years as ceo with company sales float %9.0g 1990 firm sales, millions profits int %9.0g 1990 profits, millions mktval float %9.0g market value, end 1990, mills lsalary float %9.0g log(salary) lsales float %9.0g log(sales) lmktval float %9.0g log(mktval) comtensq int %9.0g comten^2 ceotensq int %9.0g ceoten^2 profmarg float %9.0g profits as % of sales Sorted by: File 19_CEOSAL2 lập vào 23:44 ngày 17/08/1999 bao gồm 15 biến, 177 quan sát Dựa vào những lý thuyết nêu dự liệu của file 19_CEOSAL2, nhóm định chọn biến lsalary biến phụ thuộc, biến lsales lmktval ceoten age comten grad biến đợc lập b Mơ hình hồi quy tổng thể hàm hồi quy mẫu − Mơ hình hồi quy tổng thể: (PRF): 𝒍𝒔𝒂𝒍𝒂𝒓𝒚 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 ∗ 𝒍𝒔𝒂𝒍𝒆𝒔 + 𝜷𝟐 ∗ 𝒍𝒎𝒌𝒕𝒗𝒂𝒍 + 𝜷𝟑 ∗ 𝒄𝒆𝒐𝒕𝒆𝒏 + 𝜷𝟒 ∗ 𝒄𝒐𝒎𝒕𝒆𝒏 + 𝜷𝟓 ∗ 𝒈𝒓𝒂𝒅 + 𝜷𝟔 ∗ 𝒂𝒈𝒆 + 𝒖𝒊 − Hàm hồi quy mẫu: ̂ = 𝜷 ̂𝟎 + 𝜷 ̂𝟏 𝒍𝒔𝒂𝒍𝒆𝒔 ∗ +𝜷 ̂𝟐 𝒍𝒎𝒌𝒕𝒗𝒂𝒍 ∗ +𝜷 ̂𝟑 ∗ 𝒄𝒆𝒐𝒕𝒆𝒏 + (SRF): 𝒍𝒔𝒂𝒍𝒂𝒓𝒚 ̂𝟒 ∗ 𝒄𝒐𝒎𝒕𝒆𝒏 + 𝜷 ̂𝟓 ∗ 𝒈𝒓𝒂𝒅 + 𝜷 ̂𝟔 ∗ 𝒂𝒈𝒆 𝜷 Trong đó: 𝒖𝒊 : yếu tố ngẫu nhiên (nhiễu) Biến độc lập Biến phụ thuộc Biến định lượng lsalary age LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 comten ceoten lmktval Biến định tính lsales grad BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 c Miêu tả biến • Sử dụng lệnh “des lsales lmktval ceoten age comten grad” ta thu kết sau: des lsales lmktval ceoten age comten grad storage display value variable name type format label variable label lsales float %9.0g log(sales) lmktval float %9.0g log(mktval) ceoten byte %9.0g years as ceo with company age byte %9.0g in years comten byte %9.0g years with company grad byte %9.0g =1 if attended graduate school Giải thích biến: Tên biến Hiển thị dạng Ý nghĩa Kiểu liệu Logarit của tiền lương trung bình năm 1990 lsalary 9% Số thực age 9% Số nguyên Tuổi của CEO grad 9% Số nguyên =1 tốt nghiệp đại học comten 9% Số nguyên Số năm làm việc công ty lsales 9% Số nguyên Logarit của doanh thu công ty năm 1990 ceoten 9% Số nguyên Số năm làm CEO công ty lmktval 9% Số nguyên Logarit của giá trị thị trường cơng ty LỚP KTE309.11 _ NHĨM 19 Đơn vị của CEO Tuổi Năm Năm BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 • Sử dụng lệnh sum: sum lsalary lsales lmktval ceoten comten grad age Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ -lsalary | 177 6.582848 6060594 4.60517 8.575274 lsales | 177 7.231025 1.432086 3.367296 10.84545 lmktval | 177 7.39941 1.133414 5.958425 10.72327 ceoten | 177 7.954802 7.150826 37 comten | 177 22.50282 12.29473 58 -+ -grad | 177 5310734 5004492 age | 177 56.42938 8.42189 33 86 Số lượng Tên biến Số quan Trung Độ lệch Giá trị Giá trị lớn quan sát sát bình chuẩn nhỏ nhất thiếu giá trị lsalary 177 6.582848 0.6060594 4.60517 8.575274 grad 177 0.5310734 0.5004492 age 177 56.42938 8.42189 33 86 Comten 177 22.50282 12.29473 58 Ceoten 177 7.954802 7.150826 37 lsales 177 7.231025 1.133414 3.367296 10.84545 lmktval 177 7.39941 1.133414 5.958425 10.72327 • Sử dụng lệnh “tab1 lsales lmktval ceoten comten grad age” để xem xét bảng phân phối tần suất giá trị biến: tab1 lsales lmktval ceoten comten grad age -> tabulation of lsales LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 log(sales) | Freq Percent Cum + 3.367296 | 0.56 0.56 3.583519 | 0.56 1.13 3.912023 | 0.56 1.69 4.077538 | 0.56 2.26 4.174387 | 0.56 2.82 4.356709 | 0.56 3.39 4.59512 | 0.56 3.95 4.867535 | 0.56 4.52 4.905275 | 0.56 5.08 4.962845 | 0.56 5.65 5.003946 | 0.56 6.21 5.010635 | 0.56 6.78 5.068904 | 0.56 7.34 5.075174 | 0.56 7.91 5.129899 | 0.56 8.47 5.198497 | 0.56 9.04 5.347107 | 0.56 9.60 5.42495 | 0.56 10.17 5.442418 | 0.56 10.73 5.47227 | 0.56 11.30 5.517453 | 0.56 11.86 5.56452 | 0.56 12.43 5.624018 | 0.56 12.99 5.645447 | 0.56 13.56 5.652489 | 0.56 14.12 5.811141 | 0.56 14.69 5.817111 | 0.56 15.25 5.849325 | 0.56 15.82 5.860786 | 0.56 16.38 5.9428 | 0.56 16.95 5.961005 | 0.56 17.51 6.011267 | 0.56 18.08 6.045005 | 0.56 18.64 6.068426 | 0.56 19.21 6.084499 | 0.56 19.77 6.169611 | 0.56 20.34 6.216606 | 0.56 20.90 6.222576 | 0.56 21.47 6.240276 | 1.13 22.60 6.280396 | 0.56 23.16 6.284134 | 0.56 23.73 6.287858 | 0.56 24.29 6.327937 | 0.56 24.86 6.329721 | 0.56 25.42 6.33328 | 0.56 25.99 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 10 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 Nhận xét: Từ ma trận tương quan, ta rút một số điểm sau: - Mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc cumgpa với biến độc lập sat, frstsem, trmgpa, hsrank, female, football không đồng đều, tương quan của cumgpa với frstsem tương đối lớn (r = - 0.8224), tương quan của cumgpa với female, football lại yếu nhiều (r= 0.1084 r = - 0.0161) - Tương quan của biến độc lập với khơng lớn, có tương quan của sat với trmgpa cao cả (r= 0.4941) - Kỳ vọng dấu: • r(cumgpa, sat) = 0.1516 > nên kỳ vọng 𝛽1 có giá trị dương • r(cumgpa, frstsem) = - 0.8224 < nên kỳ vọng 𝛽2 có giá trị âm • r(cumgpa, trmgpa) = 0.3255 > nên kỳ vọng 𝛽3 có giá trị dương • r(cumgpa, hsrank) = - 0.1786 < nên kỳ vọng 𝛽4 có giá trị âm • r(cumgpa, female) = 0,1084 > nên kỳ vọng 𝛽5 có giá trị dương • r(cumgpa, football) = - 0.0161 < nên kỳ vọng 𝛽6 có giá trị âm e Chạy mơ hình diễn giải ý nghĩa hệ số hồi quy • Hồi quy biến cumgpa theo biến sat, frstsem, trmgpa, hsrank, female, football lệnh reg, ta có: reg cumgpa sat frstsem trmgpa hsrank female football Source | SS df MS -+ -Model | 553.69403 92.2823383 Residual | 162.204525 725 223730379 -+ -Total | 715.898555 731 979341389 Number of obs F( 6, 725) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 732 412.47 0.0000 0.7734 0.7716 473 cumgpa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ sat | 0006075 0001241 4.89 0.000 0003638 0008513 frstsem | -2.383864 0522033 -45.67 0.000 -2.486352 -2.281377 trmgpa | 2617042 0289609 9.04 0.000 2048469 3185614 hsrank | -.0005978 0001699 -3.52 0.000 -.0009313 -.0002643 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 47 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 female | 2022463 0467115 4.33 0.000 1105404 2939523 football | 1288797 0423934 3.04 0.002 0456513 2121081 _cons | 1.213671 1146507 10.59 0.000 9885841 1.438758 - Từ kết quả chạy hồi quy, ta có phương trình hồi quy mẫu: ̂ = 𝟏 𝟐𝟏𝟑𝟔𝟕𝟏 + 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟔𝟎𝟕𝟓 ∗ 𝒔𝒂𝒕 − 𝟐 𝟑𝟖𝟑𝟖𝟔𝟒 ∗ 𝒇𝒓𝒔𝒕𝒔𝒆𝒎 + 𝟎 𝟐𝟔𝟏𝟕𝟎𝟒𝟐 𝒄𝒖𝒎𝒈𝒑𝒂 ∗ 𝒕𝒓𝒎𝒈𝒑𝒂 − 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟓𝟗𝟕𝟖 ∗ 𝒉𝒔𝒓𝒂𝒏𝒌 + 𝟎 𝟐𝟎𝟐𝟐𝟒𝟔𝟖 ∗ 𝒇𝒆𝒎𝒂𝒍𝒆 + 𝟎 𝟏𝟐𝟖𝟖𝟕𝟗𝟕 ∗ 𝒇𝒐𝒐𝒕𝒃𝒂𝒍𝒍 • Phân tích kết hồi quy: - Số quan sát đưa vào phân tích obs = 732 - Phần tổng bình phương độ lệch giữa giá trị cumgpa với giá trị trung bình của SST = 715.898555 - Tổng bình phương tất cả sai lệch giữa giá trị của biến cumgpa nhận từ hàm hồi quy mẫu với giá trị trung bình của chúng SSE = 553.69403 - Tổng bình phương phần dư SSR = 162.204525 - Sai số chuẩn của ước lượng Root MSE = 0.473, nhỏ độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc là: S.D = √ 𝑆𝑆𝑇 𝑛−1 715.898555 =√ 732−1 = 0.979341 Vậy ước lượng hồi quy chấp nhận - Mức đợ phù hợp của mơ hình so với thực tế R2 = 0.7734 có nghĩa tính phù hợp của mơ hình cao Nó thể biến đợc lập mơ hình giải thích 77.34% sự thay đổi của điểm trung bình mơn tích lũy của sinh viên • Với độ tin cậy 95% ta có khoảng tin cậy phía hệ số hồi quy: Hệ số hồi quy Khoảng tin cậy phía với độ tin cậy 95% 𝛽0 0.9885841 1.438758 𝛽1 0.000363 0.0008513 𝛽2 -2.486352 -2.281377 𝛽3 0.2048469 0.3185614 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 48 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 • 𝛽4 -0.0009313 -0.0002643 𝛽5 0.1105404 0.2939523 𝛽6 0.0456513 0.2121081 Giải thích ý nghĩa tham số: ̂𝟏 = 0.0006075 > ∶ Với giả thiết yếu tố khác không đổi, điếm SAT tăng thêm điểm 𝜷 khiến cho điểm trung bình môn tích lũy của học sinh tăng thêm 0.0006075 điểm ̂𝟐 = − 2.383864 < 0: Với giả thiết yếu tố khác không đổi, điểm trung bình môn tích lũy 𝜷 học sinh theo học kỳ đầu tiên thấp điểm trung bình môn tích lũy của học sinh theo học từ kỳ thứ hai trở 2.383864 điểm ̂𝟑 = 0.2617042 > 0: Với giả thiết yếu tố khác khơng đổi, điểm trung bình mơn của kỳ học 𝜷 tăng thêm điểm khiến cho điểm trung bình môn tích lũy của học sinh tăng thêm 0.2617042 điểm ̂𝟒 = − 0.0005978< 0: Với giả thiết yếu tố khác không đổi, thứ hạng của học sinh lớp 𝜷 giảm bậc khiến cho điểm trung bình môn tích lũy giảm 0.0005978 điểm ̂𝟓 = 0.2022468> 0: Với giả thiết yếu tố khác không đổi, điểm trung bình môn tích lũy của 𝜷 học sinh nữ cao điểm trung bình môn tích lũy của học sinh nam 0.2022468 điểm ̂𝟔 =0.1288797>0: Với giả thiết yếu tố khác không đổi, điểm trung bình môn tích lũy của 𝜷 học sinh cầu thủ bóng đá cao của học sinh không cầu thủ 0.1288797 điểm KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH a Kiểm định ý nghĩa thống kê biến Với mô hình thiết lập trên, tiến hành kiểm định ý nghĩa thống kê của biến độc lập - 𝐻0 : 𝛽𝑗 = Giả thuyết kiểm định: { 𝐻1 : 𝛽𝑗 ≠ Sử dụng thống kê: t = ̂𝑗 − 𝛽𝑗 𝛽 ̂𝑗 ) 𝑆𝑒 (𝛽 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 ~T (n-k-1) 49 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 - Phương pháp kiểm định: kiểm định phương pháp p-value - Quy tắc kiểm định: giá trị p-value lớn mức ý nghĩa α = 0,05 thì ta có sở bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Từ kết quả chạy hồi quy, giá trị p-value của biến độc lập đều nhỏ mức ý nghĩa α = 0,05 Kết luận: Tất cả biến độc lập mơ hình đều có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% b Kiểm định phù hợp mơ hình - Phương pháp kiểm định: kiểm định phương pháp p-value - 𝐻0 : 𝛽1 = 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4 = 𝛽5 = 𝛽6 = Giả thuyết kiểm định: { ̅̅̅̅) 𝐻1 : 𝑐óí𝑡𝑛ℎấ𝑡 𝛽𝑗 ≠ (𝑗 = 1,6 Giả thuyết tương đương với: - 𝐻 : 𝑅2 = 𝑂 { 𝐻1 : 𝑅 > Tiêu chuẩn kiểm định: 𝑅2 𝑛−𝑘−1 𝐹= × ~𝐹(𝑘, 𝑛 − 𝑘 − 1) (1 − 𝑅2) 𝑘 Trong đó: k số biến đợc lập, k = n: số quan sát, n = 732 - Quy tắc kiểm định: Nếu giá trị p-value nhỏ mức ý nghĩa 𝛼 = 0.05 bác bỏ H0, chấp nhận H1 Dùng lệnh“test” kết quả thu được: test sat frstsem trmgpa hsrank female football ( 1) ( 2) sat = frstsem = ( 3) trmgpa = ( 4) ( 5) hsrank = female = LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 50 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 ( 6) football = F( 6, 725) = Prob > F = 412.47 0.0000 Kết quả trả về cho thấy giá trị Prob > F = 0.0000 < 0.05 nên có sở bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Mơ hình hồi quy phù hợp c Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính Sau chạy hồi qui hàm hồi qui mẫu, nhận thấy giá trị ước lượng 𝛽̂ 𝛽̂ có giá trị rất nhỏ (0.0006075 -0.0005978) Đặt vấn đề : Có thể bỏ biến sat hsrank khỏi mô hình hồi qui khơng? H0 : β1 = β4 = H1 : tồn βj ≠ (j = 1,4) - Xây dựng giả thuyết kiểm định:{ - Phương pháp kiểm định: Sử dụng phương pháp p-value - Quy tắc kiểm định: giá trị p-value nhỏ mức ý nghĩa α=0.05 bác bỏ H0, chấp nhận H1 - Ta sử dụng lệnh test với biếnsat hsrank test sat hsrank ( 1) sat = ( 2) hsrank = F( 2, 725) = Prob > F = 20.53 0.0000 Vì giá trị Prob > F = 0.0000 < 0.05 nên bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Không thể bỏ đồng thời biến sat hsrankra khỏi mơ hình hồi qui có nhất biến có ảnh hưởng tới biến cumgpa PHÂN TÍCH MƠ HÌNH a Kiểm định đa cộng tuyến Để kiểm định mơ hình có mắc phải lỗi đa cợng tuyến hay khơng, nhóm đã sử dụng cách LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 51 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 khác trình bày dưới đây: • Cách 1: R2 cao tỉ số |t| thấp - Nguyên tắc kiểm định: Trong trường hợp R2 cao (thường R2 > 0,8) mà tỉ số t thấp (thường |t|< 1) mơ hình có dấu hiệu của đa cộng tuyến - Kết chạy hồi quy: reg cumgpa sat frstsem trmgpa hsrank female football Source | SS df MS -+ -Model | 553.69403 92.2823383 Residual | 162.204525 725 223730379 -+ -Total | 715.898555 731 979341389 Number of obs F( 6, 725) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 732 412.47 0.0000 0.7734 0.7716 473 cumgpa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ sat | 0006075 0001241 4.89 0.000 0003638 0008513 frstsem | -2.383864 0522033 -45.67 0.000 -2.486352 -2.281377 trmgpa | 2617042 0289609 9.04 0.000 2048469 3185614 hsrank | -.0005978 0001699 -3.52 0.000 -.0009313 -.0002643 female | 2022463 0467115 4.33 0.000 1105404 2939523 football | 1288797 0423934 3.04 0.002 0456513 2121081 _cons | 1.213671 1146507 10.59 0.000 9885841 1.438758 - Từ kết quả hồi qui ta thấy, R2 = 0,7734< 0,8 giá trị |t| đều lớn Kết luận: Không phát lỗi đa cợng tuyến mơ hình • Cách : Tương quan cặp biến độc lập cao - Nguyên tắc kiểm định: hệ số tương quan cặp giữa biến độc lập cao (r > 0.8) có khả tồn tại đa cợng tuyến - Kết bảng tương quan biến độc lập: corr sat frstsem trmgpa hsrank female football (obs=732) | sat frstsem trmgpa hsrank female football -+ -sat | 1.0000 frstsem | 0.0673 1.0000 trmgpa | 0.4941 -0.0547 1.0000 hsrank | -0.2252 0.0203 -0.3003 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 1.0000 52 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 female | 0.0585 0.0482 0.3202 -0.2062 1.0000 football | -0.2596 -0.0648 -0.3097 0.0961 -0.3964 1.0000 Từ bảng tương quan trên, nhận thấy tất cả giá trị tương quan cặp của biến độc lập đều nhỏ 0,8 Kết luận : Không phát lỗi đa cộng tuyến mơ hình • Cách : Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai - Nguyên tắc kiểm định: Nếu Mean VIF > 10 mơ hình có khả mắc lỗi đa cộng tuyến - Sử dụng lệnh “vif” ta có kết quả: vif Variable | VIF 1/VIF -+ -trmgpa | 1.58 0.634665 sat | 1.42 0.701968 female | 1.32 0.755400 football | 1.29 0.775062 hsrank | 1.13 0.881984 frstsem | 1.02 0.975653 -+ -Mean VIF | 1.30 - Từ kết quả phân tích trên, ta thấy giá trị VIF Mean VIF đều nhỏ nhiều so với 10 Kết luận : Khơng phát lỗi đa cợng tuyến mơ hình Kết luận chung lỗi đa cộng tuyến mô hình: Với cách kiểm định lỗi đa cợng tuyến đều cho kết quả không phát lỗi Ta kết luận mơ hình khơng mắc đa cộng tuyến b Kiểm định phương sai sai số thay đổi Để kiểm định mơ hình có lỗi phương sai sai số thay đổi hay khơng, nhóm sử dụng cách kiểm định sau : • ̂ (định tính) Cách : Xem xét biểu đồ phần dư giá trị dự đoán 𝒄𝒖𝒎𝒈𝒑𝒂 - Nguyên tắc kiểm định: độ rộng của biểu đồ rải của phần dư tăng giảm 𝑐𝑢𝑚𝑔𝑝𝑎 ̂ tăng thì giả thiết về phương sai sai số khơng đổi khơng thỏa mãn LỚP KTE309.11 _ NHĨM 19 53 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 - Sử dụng lệnh “rvfplot, yline(0)” ta thu đồ thị phần dư của giá trị dự đoán𝑐𝑢𝑚𝑔𝑝𝑎 ̂ : - Từ biểu đồ trên, nhận thấy độ rộng của biểu đồ rải của phần dư 𝑐𝑢𝑚𝑔𝑝𝑎 ̂ phân tán khơng đồng đều Kết luận: Mơ hình có khả có lỗi phương sai sai số thay đổi • Cách 2: Sử dụng kiểm định White - 𝐻 : 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑘ℎô𝑛𝑔 đổ𝑖 Giả thuyết kiểm định: { 𝐻1 : 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 - Nguyên tắc kiểm định: với mức ý nghĩa 𝛼 = 0.05, giá trị p-value chi2 = 0,0440 < 0,05 =>bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Mơ hình có lỗi phương sai sai số thay đổi • Cách : sử dụng kiểm định Breusch-Pagan - Giả thuyết kiểm định:{ - Nguyên tắc kiểm định: với mức ý nghĩa 𝛼 = 0.05, giá trị p-value chi2 - = = 8.04 0.0046 Từ kết quả trên, nhận thấy Prob > chi2 = 0,0046 < 0,05 => bác bỏ H0 chấp nhận H1 Kết luận: Mơ hình có lỗi phương sai sai số thay đổi Kết luận chung lỗi phương sai sai số thay đổi: Với cách kiểm định ta nhận thấy mơ hình mắc lỗi phương sai sai số thay đổi c Kiểm định định dạng mơ hình • Kiểm định thừa biến Theo kết quảở phần chạy hồi quy tất cả hệ số hồi quy đều cóý nghĩa thống kêở mứcý nghĩa 5% nên biếnđưa vào mô hình cần thiết khơng thể loại bỏ khỏi mơ hình • Kiểm định thiếu biến LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 55 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 Để kiểm tra mơ hình có lỗiđịnh dạng sai thiếu biến hay khơng, nhómđã sử dụng kiểmđịnh Ramsey 𝐻𝑜: 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑘ℎơ𝑛𝑔𝑡ℎ𝑖ế𝑢𝑏𝑖ế𝑛 𝐻1: 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑖ế𝑢𝑏𝑖ế𝑛 - Cặp giả thuyết cần kiểm định: { - Nguyên tắc kiểm định: với mức ý nghĩa 𝛼 = 0.05, giá trị p-value F = - 0.0000 Từ kết quả thu trên, nhận thấy giá trị Prob > F = 0,0000 < 0,05 nên có sở để bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận H1 Kết luận: Mơ hình đã bỏ sót biến SỬA LỖI MƠ HÌNH Sửa lỗi phương sai sai số thay đổi mơ hình hồi quy mẫu Trong phần này, để sửa lỗi phương sai sai số thay đổi nhóm sử dụng phương pháp biến đổi logarit (Theo giả thiết : Hạng hàm sai) Bởi vì, việc ước lượng hồi quy làm giảm phương sai của sai số thay đổi tác động của phép biến đổi logarit Trong mơ hình có biến đợc lập, để logarit hóa, biến phải ln dương, vì nhóm định chọn biến hsrank để thực logarit hóa Thực phép biến đổi logarit với biến hsrank ta thu mơ hình : 𝒄𝒖𝒎𝒈𝒑𝒂 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 ∗ 𝒔𝒂𝒕 + 𝜷𝟐 ∗ 𝒇𝒓𝒔𝒕𝒔𝒆𝒎 + 𝜷𝟑 ∗ 𝒕𝒓𝒎𝒈𝒑𝒂 + 𝜷𝟒 ∗ 𝒍𝒐𝒈(𝒉𝒔𝒓𝒂𝒏𝒌) + 𝜷𝟓 ∗ 𝒇𝒆𝒎𝒂𝒍𝒆 + 𝜷𝟔 ∗ 𝒇𝒐𝒐𝒕𝒃𝒂𝒍𝒍 + 𝒖𝒊 𝒄𝒖𝒎𝒈𝒑𝒂 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 ∗ 𝒔𝒂𝒕 + 𝜷𝟐 ∗ 𝒇𝒓𝒔𝒕𝒔𝒆𝒎 + 𝜷𝟑 ∗ 𝒕𝒓𝒎𝒈𝒑𝒂 + 𝜷𝟒 ∗ 𝒍𝒐𝒈𝒓𝒂𝒏𝒌 + 𝜷𝟓 ∗ 𝒇𝒆𝒎𝒂𝒍𝒆 + 𝜷𝟔 ∗ 𝒇𝒐𝒐𝒕𝒃𝒂𝒍𝒍 + 𝒖𝒊 Trong : logrank = ln(hsrank) LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 56 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 Tạo biến logrank Stata : gen logrank = ln(hsrank) Chạy hồi quy ta thu kết quả : reg cumgpa sat frstsem trmgpa logrank female football Source | SS df MS -+ -Model | 555.360773 92.5601288 Residual | 160.537782 725 221431423 -+ -Total | 715.898555 731 979341389 Number of obs F( 6, 725) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 732 418.01 0.0000 0.7758 0.7739 47057 -cumgpa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -sat | 0005407 0001255 4.31 0.000 0002943 000787 frstsem | -2.388602 0519206 -46.00 0.000 -2.490534 -2.286669 trmgpa | 253668 0289519 8.76 0.000 1968285 3105075 logrank | -.0649351 014505 -4.48 0.000 -.0934119 -.0364584 female | 1870567 0467993 4.00 0.000 0951785 278935 football | 1206646 0422728 2.85 0.004 0376728 2036564 _cons | 1.497875 14428 10.38 0.000 1.214618 1.781131 Mô hình hồi quy : ̂ = 𝟏 𝟒𝟗𝟕𝟖𝟕𝟓 + 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟓𝟒𝟎𝟕 ∗ 𝒔𝒂𝒕 − 𝟐 𝟑𝟖𝟖𝟔𝟎𝟐 ∗ 𝒇𝒓𝒔𝒕𝒔𝒆𝒎 + 𝟎 𝟐𝟓𝟑𝟔𝟔𝟖 𝒄𝒖𝒎𝒈𝒑𝒂 ∗ 𝒕𝒓𝒎𝒈𝒑𝒂 − 𝟎 𝟎𝟔𝟒𝟗𝟑𝟓𝟏 ∗ 𝐥𝐨𝐠𝐫𝐚𝐧𝐤 + 𝟎 𝟏𝟖𝟕𝟎𝟓𝟔𝟕 ∗ 𝐟𝐞𝐦𝐚𝐥𝐞 + 𝟎 𝟏𝟐𝟎𝟔𝟔𝟒𝟔 ∗ 𝐟𝐨𝐨𝐭𝐛𝐚𝐥𝐥 Sau chạy hồi quy mơ hình mới, mức đợ phù hợp của mơ hình R2 = 0.7758, tăng lên mợt chút so với trước R2 = 0.7734 Đồng thời giá trị p-value đều nhỏ 0,05 nên biến đợc lập mơ hình đều có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Nhóm tiến hành kiểm tra lỗi phương sai sai số thay đổi mơ hình hồi quy sau thêm trọng số kiểm định White: imtest, white White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(23) Prob > chi2 = = LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 34.37 0.0599 57 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source | chi2 df p -+ Heteroskedasticity | 34.37 23 0.0599 Skewness | 31.02 0.0000 Kurtosis | 13.75 0.0002 -+ Total | 79.14 30 0.0000 - Kết quả kiểm định có p-value = 0.0599 > 0.05 => có sở chấp nhận giả thuyết phương sai sai số không đổi Kết luận: lỗi phương sai sai số thay đổi mơ hình hồi quy mẫu ban đầu đã sửa • Tiến hành kiểm định lỗi đa cộng tuyến mơ hình : vif Variable | VIF 1/VIF -+ -trmgpa | 1.59 0.628536 sat | 1.47 0.680112 female | 1.34 0.744836 football | 1.30 0.771478 logrank | 1.24 0.804669 frstsem | 1.02 0.976171 -+ -Mean VIF | 1.33 Từ kết quả nhận thấy tất cả giá trị vif đều nhỏ 10 => mô hình sau logarit hóa biến hsrank khơng bị mắc lỗi đa cợng tuyến III ĐÁNH GIÁ MƠ HÌNH Mơ hình hồi quy mẫu : ̂ 𝒄𝒖𝒎𝒈𝒑𝒂 = 𝟏 𝟐𝟏𝟑𝟔𝟕𝟏 + 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟔𝟎𝟕𝟓 ∗ 𝒔𝒂𝒕 − 𝟐 𝟑𝟖𝟑𝟖𝟔𝟒 ∗ 𝒇𝒓𝒔𝒕𝒔𝒆𝒎 + 𝟎 𝟐𝟔𝟏𝟕𝟎𝟒𝟐 ∗ 𝒕𝒓𝒎𝒈𝒑𝒂 − 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟓𝟗𝟕𝟖 ∗ 𝒉𝒔𝒓𝒂𝒏𝒌 + 𝟎 𝟐𝟎𝟐𝟐𝟒𝟔𝟖 ∗ 𝒇𝒆𝒎𝒂𝒍𝒆 + 𝟎 𝟏𝟐𝟖𝟖𝟕𝟗𝟕 ∗ 𝒇𝒐𝒐𝒕𝒃𝒂𝒍𝒍 - Tất cả biến độc lập đưa vào mô hình đều có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 58 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 - Các biến độc lập giải thích 77.34% sự biến động của điểm tích lũy học tập - Khơng có lỗi đa cợng tuyến, khơng có lỗi thừa biến mơ hình - Tuy nhiên mơ hình hồi quy mẫu mắc lỗi phương sai sai số thay đổi, lỗi thiếu biến Mơ hình tương đối tốt Mơ hình hồi quy sau thực phép biến đổi logarit ̂ = 𝟏 𝟒𝟗𝟕𝟖𝟕𝟓 + 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟓𝟒𝟎𝟕 ∗ 𝒔𝒂𝒕 − 𝟐 𝟑𝟖𝟖𝟔𝟎𝟐 ∗ 𝒇𝒓𝒔𝒕𝒔𝒆𝒎 + 𝟎 𝟐𝟓𝟑𝟖 ∗ 𝒕𝒓𝒎𝒈𝒑𝒂 𝒄𝒖𝒎𝒈𝒑𝒂 − 𝟎 𝟎𝟔𝟒𝟗𝟑𝟓𝟏 ∗ 𝒍𝒐𝒈𝒓𝒂𝒏𝒌 𝟎 𝟏𝟖𝟕𝟎𝟓𝟔𝟕 ∗ 𝒇𝒆𝒎𝒂𝒍𝒆 + 𝟎 𝟏𝟐𝟎𝟔𝟔𝟒𝟔 ∗ 𝒇𝒐𝒐𝒕𝒃𝒂𝒍𝒍 - Tất cả biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê mức 5% - Các biến đợc lập giải thích 77.58% mức trung bình phần trăm lương/lương khởi điểm - Mơ hình khơng bị mắc lỗi: đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, thừa biến - Tuy nhiên, mơ hình vẫn bị lỗi thiếu biến Mơ hình rất tốt, tương đối hồn hảo LỚP KTE309.11 _ NHĨM 19 59 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 KẾT LUẬN Sau thực hành chạy mơ hình kinh tế lương với file dữ liệu 19_CEOSAL2 41_GPA3, nhóm chúng em đã có thêm nhiều kiến thức bổ ích cả về lý thuyết thực hành môn kinh tế lượng ứng dụng của thực tiễn áp dụng vào phân tích tượng kinh tế Bài tiểu luận môn Kinh tế lượng của chúng em đến kết thúc Chúng em xin cám ơn sự giúp đỡ hướng dẫn của TS Đinh Thị Thanh Bình qua những giờ học bổ ích lớp đã giúp chúng em có thêm kiến thức về mơn Kinh tế lượng Điều giúp chúng em thêm nhiều trình học tập tới tại Trường Đại học Ngoại thương cho việc làm sau của chúng em Chúng em xin chân thành cám ơn cơ! LỚP KTE309.11 _ NHĨM 19 60 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG April 9, 2014 TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Quang Dong, 1998 Bài giảng kinh tế lượng Đại học kinh tế quốc dân Hà Nội: Nhà xuất bản Giao Thông Vận Tải Kenneth L.Simons Useful Stata Commands (for Stata Version 12) 25-Jan-2013 LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 61 ... nguyên Logarit của doanh thu công ty năm 1990 ceoten 9% Số nguyên Số năm làm CEO công ty lmktval 9% Số nguyên Logarit của giá trị thị trường công ty LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19 Đơn vị của CEO Tuổi... thực tiễn, mô hình “Các yếu tố ảnh hưởng đến điểm trung bình môn tích lũy của sinh viên” thiết lập Điểm trung bình môn tích lũy một yếu tố định lượng có sau mợt loạt kỳ học của sinh viên... môn tích lũy của