NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG GPA, THỜI GIAN LÀM VIỆC HÀNG TUẦN, VIỆC LÀM THEO ĐÚNG NGÀNH HỌC ĐẾN THU NHẬP CỦA SINH VIÊN MỚI TỐT NGHIỆP CỦA TRƯỜNG HÀNG HẢI

BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM

BÀI TIỂU LUẬN CUỐI KÌ
ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG GPA, THỜI GIAN
LÀM VIỆC HÀNG TUẦN, VIỆC LÀM THEO ĐÚNG
NGÀNH HỌC ĐẾN THU NHẬP CỦA SINH VIÊN MỚI
TỐT NGHIỆP CỦA TRƯỜNG HÀNG HẢI

HỌC PHẦN : KINH TẾ LƯỢNG
NHÓM : 03
LỚP HỌC PHẦN: N02
Hải Phòng, tháng 6/2022

1


Contents

CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA GPA, THỜI GIAN LÀM VIỆC
HÀNG TUẦN, VIỆC LÀM THEO ĐÚNG NGÀNH HỌC ĐẾN THU NHẬP CỦA SINH
VIÊN...........................................................................................................................................................
1.1 Giới thiệu về các biến trong mơ hình.............................................................................................
1.2 Mối quan hệ của các biến thơng qua lý thuyết kinh tế..................................................................
CHƯƠNG 2: MƠ TẢ SỐ LIỆU THỐNG KÊ.........................................................................................
2.1 Phân tích số liệu...............................................................................................................................
2.2 Vẽ và biểu thị mối quan hệ giữa các biến bằng đồ thị...................................................................
CHƯƠNG III: NGHIÊN CỨU SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA THU NHẬP, CHI CHO SỨC KHỎE
VÀ ĐỊA PHƯƠNG ĐẾN ĐẾN TỔNG CHI TIÊU HỘ GIA ĐÌNH.......................................................
3.1 Nghiên cứu sự ảnh hưởng của X2 đến Y [MH1]...........................................................................
3.2 Nghiên cứu sự ảnh hưởng của X2, X3 đến Y MH2.......................................................................

3.3 Nghiên cứu sự ảnh hưởng của X2, X3, D1 đến Y MH3.................................................................
3.4 Lựa chọn mơ hình đánh giá khuyết tật và dự báo.......................................................................



Kiểm định hiện tượng tự tương quan......................................................................................



Kiểm định phương sai sai số thay đổi......................................................................................



Kiểm định đa cộng tuyến..........................................................................................................

KẾT LUẬN:.............................................................................................................................................

2


CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA GPA, THỜI GIAN
LÀM VIỆC HÀNG TUẦN, VIỆC LÀM THEO ĐÚNG NGÀNH HỌC ĐẾN
THU NHẬP CỦA SINH VIÊN
1.1 Giới thiệu về các biến trong mơ hình
Mơ hình gồm 1 biến độc lập: Tổng thu nhập hàng tháng của sinh viên trường đại
học Hàng Hải mới tốt nghiệp (Đặt tên biến là Y) – đơn vị là triệu đồng/tháng
Ba biến phụ thuộc gồm
+ GPA- điểm số tốt nghiệp của sinh viên (Đặt tên biến là X2)
+ Biến thời gian làm việc hàng tuần của sinh viên mới đi làm (đặt tên biến X3) –
đơn vị giờ/tuần

+ Biến D1 – là biến giả với D1= 0 sinh viên chọn việc làm trái ngành và D1 = 1
nếu sinh viên làm đúng ngành
Số liệu nghiên cứu là số liệu chéo điều tra 50 sinh viên mới tốt nghiệp năm 2021
của trường đại học Hàng Hải, Hình thức thu thập số liệu: Khảo sát bằng bảng hỏi
1.2 Mối quan hệ của các biến thông qua lý thuyết kinh tế
 Thu nhập của sinh viên mới tốt nghiệp được dự đốn sẽ tỷ lệ thuận với GPA
vì với sinh viên mới tốt nghiệp, kinh nghiệm làm việc cịn ít thì nhà tuyển
dụng sẽ đánh giá năng lực qua GPA của sinh viên do đó GPA càng cao thì
nhà tuyển dụng sẽ sẵn sàng trả mức lương cao cho sinh viên mới ra trường
 Thời gian làm việc thực tế hàng tuần cũng được dự đoán tỷ lệ thuận với thu
nhập của sinh viên, vì có nhiều doanh nghiệp chỉ làm 5 ngày trong tuần, có
doanh nghiệp làm 5,5 – 6 ngày. Tuy nhiên đối với những bạn muốn tăng ca
kiếm thêm thu nhập thì có thể làm thêm giờ, do đó số giờ làm việc hàng tuần
cũng ảnh hưởng đến thu nhâp của sinh viên
3


 Nếu sinh viên theo đúng ngành thì sẽ khơng bị mất nhiều thời gian học việc
mới do đó em dự đốn sinh viên sẽ có được mức lương cao hơn nếu theo
đúng ngành học

4


CHƯƠNG 2: MƠ TẢ SỐ LIỆU THỐNG KÊ
2.1 Phân tích số liệu
Thu thập số liệu
Y
7
8

9
10
12
7
6
9
6
7.5
9.5
10
12
15.5
11
10
7
8
9.5
10
11
13
14
12
12.5
11
14
16
13
7
8
9.5

X2
2.56
2.9
3.11
3.31
3.4
2.87
2.92
3.05
2.16
3
3.05
2.91
2.1
3.6
3.2
3.1
2.89
2.95
3.01
3.3
3.45
3.5
3.55
3.2
3.21
2.98
3.5
3.71

3.15
2.78
3.05
3.2

X3
40
44
48
48
48
40
40
40
40
44
48
48
48
52
44
44
40
40
44
40
44
44
48
42

44
40
48
52
50
40
40
44

D
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
0
0
0
0
1

1
1
1
1
1
0
1
1
1
0
0
0
5


8
8
10
10.5
7
7.5
9
10
12
11
13
16
13
12
9

7.5
8.5
9

2.8
2.72
3.02
3.33
2.76
2.89
3.02
3.45
3.55
3.12
3.51
3.68
3.42
3.15
3.12
2.65
3
3.14

44
44
48
44
40
40
44

44
48
44
48
52
48
48
44
44
44
52

0
0
1
1
0
0
0
1
1
1
0
1
1
1
0
1
0
1

Thống kê mô tả các biến
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

Y
10.12000
10.00000
16.00000
6.000000
2.570555
0.508360
2.557194

X3
44.72000
44.00000
52.00000
40.00000
3.741876
0.297237
2.127551

X2
3.100000

3.105000
3.710000
2.100000
0.339285
-0.626990
3.932416

D1
0.480000
0.000000
1.000000
0.000000
0.504672
0.080064
1.006410

Jarque-Bera
Probability

2.562077
0.277749

2.322011
0.313171

5.087223
0.078582

8.333419
0.015503

Sum
Sum Sq. Dev.

506.0000
323.7800

2236.000
686.0800

155.0000
5.640600

24.00000
12.48000

Observations

50

50

50

50

Hệ số tương quan giữa các biên
Y

Y

1.000000

X3
0.724949

X2
0.726798

6

D1
0.670473


X3
X2
D1

0.724949
0.726798
0.670473

1.000000
0.508290
0.591359

0.508290
1.000000
0.493436

0.591359
0.493436
1.000000

Từ bảng hệ số tương quan giữa các biến, ta nhận thấy X2, X3 có mối tương quan
mạnh với Y, ngược lại X2, X3 lại có mối tương quan yếu với nhau
Kết luận về mối tương quan có thể có giữa các biến
 X2 và Y có tương quan dương
 X3 và Y có tương quan dương
 D1 và Y có tương quan dương
2.2 Vẽ và biểu thị mối quan hệ giữa các biến bằng đồ thị
Đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa Y và X2
20
16
12
8
4
0

5

10

15

20

25
Y

30

35

40

45

50

X2

Nhận xét: Nhận thấy Y và X2 biến động cùng chiều, tức là X2 tăng thì Y tăng do
đó có thể dự đốn X2 và Y biến động cùng chiều
Đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa X3 và Y

7


60
50
40
30
20
10
0

5

10

15

20

25
Y

30

35

40

45

50

X3

Nhận xét: Mối quan hệ của Y và X3 cũng là mối quan hệ thuận chiều, khi X3
tăng thì Y cũng tăng

8


CHƯƠNG III: NGHIÊN CỨU SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA THU NHẬP,
CHI CHO SỨC KHỎE VÀ ĐỊA PHƯƠNG ĐẾN ĐẾN TỔNG CHI TIÊU
HỘ GIA ĐÌNH
3.1 Nghiên cứu sự ảnh hưởng của X2 đến Y [MH1]

[MH1] Y^ i= β^ 1 + ^β 2 . X 2 i
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/10/22 Time: 04:40
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable
Coefficient
X2
5.506506
C
-6.950170
R-squared
0.528235
Adjusted R-squared
0.518407
S.E. of regression
1.783886
Sum squared resid
152.7479
Log likelihood
-98.86607
Durbin-Watson stat
1.017659

Mơ hình hồi quy mẫu

Std. Error
t-Statistic
0.751111

7.331144
2.342072 -2.967530
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0047
10.12000
2.570555
4.034643
4.111124
53.74568
0.000000

Y 𝑖 = -6.950170+ 5.506506* X2

Ý nghĩa hệ số ước lượng của mơ hình
^β =¿-6.950170Nếu GPA của sinh viên = 0 thì thu nhập trung bình của họ khi ra
1

trường là -6.950170 triệu đồng
^β 2=¿5.506506 Khi GPA của sinh viên tăng 1 điểm thì thu nhâp trung bình của sv

sau khi ra trường tăng 5.506506 (tr đồng)
Nhận thấy ^β 2> 0=> Khi GPA tăng thì thu nhập tăng phù hợp với lý thuyết kinh tế

Xét cặp giả thuyết
: βj=0
(j =1,2)
{Ho
H 1 : βj≠ 0

Ta có Prob ( ^β 1 ¿ = 0.0047 < 0.05=α => hệ số chặn có ý nghĩa thống kê
9


Ta có Prob ( ^β 2 ¿ = 0,0000 < 0.05=α => hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê
R2 = 0.528235=> Mơ hình có X2 giải thích được 52.8235% sự biến động của Y
Kiểm định cặp giả thuyết:

{

Ho: R2=0( Mơ hình1 khơng phù hợp )
2
H 1 : R ≠ 0(Mơ hình 1 phù hợp)

- Ta có : pvalue ( F )=0.0000<0.05=α → bác bỏ H 0 , chấp nhận H1
Vậy MH1 phù hợp
3.2 Nghiên cứu sự ảnh hưởng của X2, X3 đến Y MH2
[MH2] Y 𝒊 = β 𝟏 + β 𝟐.X3i + ui
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/10/22 Time: 04:45
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable

Coefficient
C
-12.15135
X3
0.498018
R-squared
0.525550
Adjusted R-squared
0.515666
S.E. of regression
1.788955
Sum squared resid
153.6173
Log likelihood
-99.00796
Durbin-Watson stat
0.591394

Mơ hình hồi quy mẫu

Std. Error
t-Statistic
3.064776 -3.964843
0.068299
7.291766
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic

Prob(F-statistic)

Prob.
0.0002
0.0000
10.12000
2.570555
4.040319
4.116799
53.16985
0.000000

Y^ i = -12.15135+ 0.498018* X3

Ý nghĩa hệ số ước lượng của mơ hình
^β =¿-12.15135 Nếu số giờ làm việc sau khi tốt nghiệp của sinh viên = 0 thì thu
1

nhập trung bình của họ là -12.15135 triệu đồng

10


^β =¿0.498018 Khi thời gian làm việc hàng tuần của sinh viên tăng 1 giờ/tuần thì
2

thu nhâp trung bình của sv sau khi ra trường tăng 0.498018 (tr đồng/tháng)
Nhận thấy ^β 2> 0=> Khi thời gian làm việc tăng thì thu nhập tăng phù hợp với lý
thuyết kinh tế
Xét cặp giả thuyết

: βj=0
(j =1,2)
{Ho
H 1 : βj≠ 0

Ta có Prob ( ^β 1 ¿ = 0.0002 < 0.05=α => hệ số chặn có ý nghĩa thống kê
Ta có Prob ( ^β 2 ¿ = 0.0000 < 0.05=α => hệ số góc có ý nghĩa thống kê
R2 = 0.525550=> Mơ hình có X2 giải thích được 52.555% sự biến động của Y
Kiểm định cặp giả thuyết:

{

2

Ho: R =0( Mơ hình1 khơng phù hợp )
2
H 1 : R ≠ 0(Mơ hình 1 phù hợp)

- Ta có : pvalue ( F )=0.0000<0.05=α → bác bỏ H 0 , chấp nhận H1
Vậy MH1 phù hợp
3.3 Nghiên cứu sự ảnh hưởng của X2, X3, D1 đến Y MH3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/10/22 Time: 04:50
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable
Coefficient
C
-11.55475

X2
3.172635
X3
0.251213
D1
1.261131
R-squared
0.735456
Adjusted R-squared
0.718203
S.E. of regression
1.364568

Std. Error
t-Statistic
Prob.
2.995185 -3.857776
0.0004
0.694484
4.568332
0.0000
0.067919
3.698697
0.0006
0.498608
2.529302
0.0149
Mean dependent var
10.12000
S.D. dependent var

2.570555
Akaike info criterion
3.536171

11


Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

85.65411
-84.40428
0.907788

Mơ hình hồi quy mẫu

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

3.689133
42.62800
0.000000

Y^ i = -11.55475+ 3.172635* X2+ 0.251213*X3+ 1.261131*D1

Ý nghĩa ước lượng hệ số hồi quy
^β =¿-11.55475, trong trường hợp X2 và X3 và D1 đồng thời bằng 0 thì thu nhập
1

hàng tháng của sinh viên mới tốt nghiệp là -11.55475 trđ/tháng
^β = 3.172635, Khi GPA của sinh viên tăng 1 điểm thù thu nhập trung bình sau
2

khi tốt nghiệp tăng 3.172635 trđ/tháng
^β = 0.251213, khi số giờ làm việc của sinh viên mới tốt nghiệp tăng 1 giờ thì thu
3

nhập tăng trung bình 0.251213 trđ/tháng
^β = 1.261131, sinh viên tốt nghiệp làm đúng ngành sẽ có mức thu nhập cao hơn
4

so với sinh viên làm trái ngành trung bình 1.261131 trđ/tháng
Hệ số hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế vì
^β > 0 Khi điểm GPA cao thì thu nhập của sinh viên mới ra trường cao
2
^β 3 >0 Nếu sinh viên chăm chỉ làm thêm giờ thù thu nhập sẽ tăng phù hợp với lý

thuyết kinh tế
^β >0 Sinh viên làm đúng ngành sẽ có thu nhập cao hơn do họ thích nghi với cơng
4

việc tốt hơn
Xét cặp giả thuyết
: βj=0
(j =1,2,3,4)
{Ho
H 1 : βj≠ 0

12


Nhận thấy
Prob( ^β 2) = 0.000 <0,05 = α => bác bỏ Ho
Prob( ^β 3) = 0.0004 <0,05 = α => bác bỏ Ho
Prob( ^β 4) = 0.0149 <0,05 = α => bác bỏ Ho
 Cả X2 và X3 và D1 đều có ý nghĩa thống kê
R2 = 0.735456
 Mơ hình X2, X3, D1 giải thích được 73.5456% sự biến động của Y
Kiểm định cặp giả thuyết:

{

2

Ho: R =0( Mô hình 3 khơng phù hợp )
2
H 1 : R ≠ 0(Mơ hình 3 phù hợp )

- Ta có: pvalue (F )=0.0000<0.01=α → bác bỏ H 0 , chấp nhận
 Mô hình hồi quy 3 phù hợp

3.4 Lựa chọn mơ hình đánh giá khuyết tật và dự báo
Lựa chọn mơ hình 3 vì trong 3 mơ hình, mơ hình 3 có hệ số R 2 lớn nhất, tức là
các biến độc lập giải thích nhiều nhất sự biến động của biến phụ thuộc

 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Kiểm định tự tương quan bậc 1 của mơ hình 1 bằng kiểm định Breusch Godfrey
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic
16.64874 Probability
Obs*R-squared
13.50290 Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 06/10/22 Time: 04:59
Presample missing value lagged residuals set to zero.

13

0.000182
0.000238


Variable
C
X2
X3
D1
RESID(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient

1.757101
-0.266621
-0.021826
0.004261
0.582069
0.270058
0.205174
1.178724
62.52252
-76.53452
1.720898

Std. Error
t-Statistic
2.622856
0.669919
0.603449 -0.441829
0.058913 -0.370482
0.430703
0.009892
0.142654
4.080287
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.

0.5063
0.6607
0.7128
0.9922
0.0002
-5.81E-15
1.322136
3.261381
3.452583
4.162185
0.005940

Kiểm định cặp gải thiết

{

Ho: Mơ hình khơng c ó hiệntượng tự tương quanbậc 1
H 1 : Mơ hình có hiện tượngtự tương quanbậc 1

Nhận thấy

Prob(F-statistic) = 0.000182 < α = 0.05

Prob (Obs*R-squared) = 0.000238 < α = 0.05
 bác bỏ H0
 Với mức ý nghĩa 5%, mơ hình mắc khuyết tật tự tương quan bậc 1

 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
* Ta sử dụng kiểm định White (Kiểm định white khơng có tích chéo), tiến hành
hồi quy bằng eviews ta được kết quả:

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
4.119046
Obs*R-squared
15.94176

Probability
Probability

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/10/22 Time: 05:00
Sample: 1 50
Included observations: 50

14

0.003730
0.007012


Variable
C
X2
X2^2
X3
X3^2
D1
R-squared

Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Coefficient
92.33304
-0.851846
-0.577344
-3.999676
0.047485
1.842134
0.318835
0.241430
2.536640
283.1198
-114.2931
1.883035

Std. Error
t-Statistic
53.13386
1.737744
13.85482 -0.061484
2.375025 -0.243090
2.406080 -1.662321
0.026627
1.783312
0.976649

1.886179
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0893
0.9513
0.8091
0.1036
0.0814
0.0659
1.713082
2.912467
4.811724
5.041167
4.119046
0.003730

Kiểm định cặp gải thuyết:
tồn tại PSSS thay đổi
{Ho:H Mơ: Mơhìnhhìnhkhơng
có tồn tại PSSS thay đổi
1

Nhận thấy

Prob(F-statistic) = 0.003730 ¿ α = 0.05

Prob (Obs*R-squared ) = 0.007012 < α = 0.05
 Bác bỏ Ho => Vậy với mức ý nghĩa 5%, Mô hình tồn tại phương sai sai số

thay dổi
 Kiểm định đa cộng tuyến
Hồi quy X2 theo X3 ta có
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 06/10/22 Time: 05:01
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable
Coefficient
X3
0.046088
C
1.038948
R-squared
0.258359
Adjusted R-squared
0.242908
S.E. of regression
0.295215
Sum squared resid
4.183300
Log likelihood
-8.923862

Std. Error
t-Statistic
0.011271
4.089174
0.505753
2.054262
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic

15

Prob.
0.0002
0.0454
3.100000
0.339285
0.436954
0.513435
16.72134


Durbin-Watson stat

1.378630

Prob(F-statistic)

0.000164

Kiểm định cặp giả thuyết:

{

Ho: R2=0
2
H 1 :R ≠ 0

- Ta có: pvalue ( F )=0.000164> 0.05=α →bác bỏ H 0
Mơ hình hồi quy phụ phù hợp, mơ hình ban đầu mắc đa cộng tuyến

16


KẾT LUẬN:
Bài viết đã tiến hành hồi quy thu nhập của sinh viên mới tốt nghiệp theo GPA,
thời gian làm việc và sinh viên có theo đúng ngành học hay không
Các biến X2, X3 và D đều thực sự ảnh hưởng đến Y và có ý nghĩa thống kê
Các biến X2, X3 ảnh hưởng thuận chiều đến Y, trong đó biến X2 tác động mạnh
nhất đến biến Y và biến X3 tác động yếu nhất đến Y
Biến D là biến giả, có tác động thuận chiều đến Y thể hiện việc sinh viên đi làm
theo đúng ngành học sẽ làm tăng thu nhập của sinh viên

17