Sự thay đổi xác suất do tác
động biên Xác suất mới
P0 Khi có đầu tư Khi tỷ lệ phụ thuộc tăng thêm 1%
Khi có đầu
tư Khi tỷ lệ phụ thuộctăng thêm 1%
0 0 0 0 0 0.1 0.37272 -0.00370 0.47272 0.09630 0.2 0.46857 -0.00660 0.66857 0.19340 0.3 0.47569 -0.00870 0.77569 0.29130 0.4 0.44324 -0.00998 0.84324 0.39002 0.5 0.38973 -0.01044 0.88973 0.48956 0.6 0.32368 -0.01007 0.92368 0.58993 0.7 0.24956 -0.00884 0.94956 0.69116 0.8 0.16995 -0.00677 0.96995 0.79323 0.9 0.08642 -0.00382 0.98642 0.89618 Nguồn: Khảo sát và tính tốn (2014)
Hình 13. Sự thay đổi xác suất do tác động biên của các nhân tố theo xác suất ban đầu
Nguồn: Khảo sát và tính tốn (2014)
Nếu sử dụng tiền đền bù để tái đầu tư thì xác suất tăng thu nhập tăng lên, sử dụng càng nhiều tiền để đầu tư thì xác suất thu nhập tăng lên càng cao (hình 13).
Hộ có tỉ lệ phụ thuộc càng cao thì tỉ lệ làm giảm xác suất tăng thu nhập càng cao (nằm dưới trục hồnh).
4.5.3 Mơ hình dự báo thay đổi thu nhập:
Các biến khơng có ý nghĩa đồng loạt bị loại ra và ta sử dụng mơ hình hồi quy như sau:
Mơ hình hồi quy áp đặt
Ms Lan
2015-06-23 09:11:19
------------------------------------------- - 4.4.3
STTTên biếnHệ số hồi quyGiá trị biến
Biến số
Các biến của mơ hình
95.0% C.I.for EXP(β)
β S.E. Wald df Sig. Exp (β) Lower Upper
Step 1a Dependent -4.177 0.918 20.720 1 0.000 0.015 0.003 0.093
Invest 2.088 0.633 10.869 1 0.001 8.072 2.332 27.935
Constant 2.862 0.596 23.043 1 0.000 17.498
Hình 14. Kết quả hệ số hồi quy
Hàm hồi quy Binary logit có dạng như sau: Ln Oo = β0 + β1 Depend + β2 Invest + u (1)
Thế các hệ số hồi quy từ hình 9, ta có phương trình (1): Ln Oo = 2.862 + 2.088 Invest - 4.177 Depend + u
Phương trình ước lượng khả năng xuất hiện thay đổi thu nhập như sau: E(Y/X)= eLogOdds/1+ eLogOdds
E(Y/X): Xác suất để Y=1 xuất hiện khi biến độc lập X có giá trị cụ thể Xi