các yếu tố ảnh hưởng tới giờ đi làm thêm của sinh viên các trường đại học ở hà nội

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM
HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU MÔN KINH TẾ
LƯỢNG
CHỦ ĐỀ:
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI GIỜ ĐI LÀM
THÊM CỦA SINH VIÊN CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC
Ở HÀ NỘI
Giáo viên hướng dẫn: TS Bùi Duy Phú
Sinh viên thực hiện: Phạm Ngọc Vân
Nguyễn Thị Minh Nguyệt
Hà Nội, tháng 4 năm 2012
MỤC LỤC
Phần 1: Lý do chọn đề tài
Phần 2: Cơ sở lý luận
Phần 3: Chọn biến và lập mô hình
1: Chọn biến
2: Mô hình dự kiến
3: Số liệu
Phần 4: Phân tích số liệu
1: Hồi qui mô hình gốc
1.1. Ý nghĩa thống kê
1.2. Độ phù hợp của mô hình
1.3. Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
1.4. Loại trừ những biến thừa trong mô hình
1.5. Nhận xét
2: Kiểm định và khắc phục khuyết tật
2.1. Đa cộng tuyến
2.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi
2.3. Tự tương quan
2.4. Kiểm định bỏ sót biến

Phần 5: Kết luận
PHẦN 1 : LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI
“Làm thêm” hay sinh viên thường gọi với cái tên là “part-time job” có
lẽ là 1 chủ đề được sự quan tâm của rất nhiều bạn sinh viên khi được đề cập.
Hiện nay ở nước ta có khoảng gần 900000 sinh viên ở các trường đại học và
cao đẳng trên cả nước, con số này không dừng lại ở đó mà tăng theo hằng
năm. 2/3 trong số này là sinh viên ngoại tỉnh, đối với các sinh viên này để có
thể yên tâm học hành mỗi tháng họ phải trang trải tiền ăn ở, đi lại, chưa kể
tiền học phí. Đã cũng là mối lo chung của tất cả các sinh viên khác. Do đó
hiện nay ngoài 1 buổi học trên trường nửa số thời gian còn lại sinh viên dồn
vào việc làm thêm. Ta có thể thấy bất cứ chỗ nào có việc làm là xuất hiện
sinh viên.
Hiện tượng các sinh viên đua nhau đi làm thêm giờ đây không còn xa
lạ hay hiếm thấy nữa. Lí do chính là để cải thiện tình hình tài chính, đỡ đần 1
phần nào cho gia đình. Nhưng giờ đây các bạn sinh viên không phải chỉ để
kiếm tiền ăn học mà làm thêm còn là cơ hội đào luyện mình giữa thực tế, cọ
xát với cuộc sống xã hội. Vậy những yếu tố cơ bản nào đã tác động đến số
giờ đi làm thêm của sinh viên và mức độ tác động của chúng như thế nào.
Đây chính là lí do để nhóm thực hiện đề tài này với hi vọng sẽ giải quyết
được những vấn đề nêu trên.
Đề tài được thực hiện trong thời gian ngắn và do năng lực của nhóm
còn nhiều hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Rất mong nhận
được sự đóng góp ý kiến của thầy cô và các bạn!
PHẦN 2 : CƠ SỞ LÍ LUẬN
Vấn đề làm thêm của sinh viên đang ngày được sinh viên quan tâm
nhiều hơn. Khi nghiên cứu vấn đề này, tìm hiểu và trao đổi với 1 số sinh
viên nhóm đã rút ra được 1 số yếu tố ảnh hưởng đến số giờ sinh viên đi làm
thêm trong 1 tuần như sau :
1. Số tiền bố mẹ cho hàng tuần : rất dễ hiểu vì như chúng ta thấy
các bạn sinh viên nếu được bố mẹ cho tiền nhiều thì nhu cầu đi làm

thêm rất ít.
2. Sinh viên đang học năm thứ mấy : các bạn sinh viên năm cuối
thường có nhu cầu đi làm thêm nhiều hơn các bạn mới vào trường
để lấy kinh nghiệm. Trong khi các bạn sinh viên năm nhất do vẫn
còn bỡ ngỡ, chưa quen với môi trường mới nên nhu cầu đi làm
thêm chưa nhiều, thậm chí là còn sợ đi làm thêm.
3. Số giờ đi học trên học trên lớp : nếu bạn nào số giờ học trên lớp
nhiều thì số giờ đi làm thêm sẽ bị hạn chế.
4. Giới tính : các bạn nam có sức khỏe hơn nên thường có nhu cầu
làm thêm nhiều hơn các bạn nữ.
Từ những kì vọng trên chúng tôi đưa ra mô hình ước lượng về các nhân tố
ảnh hưởng đến giờ đi làm thêm của sinh viên. Từ những yêu cầu đó chúng
tôi sử dụng lí thuyết kinh tế để phân tích. Hy vọng với những giả thuyết này
có thể giúp chúng tôi tìm ra những câu trả lời hợp lí nhất cho những câu hỏi
mà tình hình đi làm đi làm thêm của sinh viên.
PHẦN 3 : CHỌN BIẾN VÀ LẬP MÔ HÌNH
1. Chọn biến:
- PTJ (giờ/tuần): là số giờ đi làm thêm của sinh viên trong 1 tuần.
- MON (nghìn/tuần): là số tiền bố mẹ cho trong 1 tuần. Đây là biến
quan trọng ảnh hưởng đến số giờ đi làm thêm của mỗi sinh viên.
Kì vọng mang dấu (-).
- STU (giờ/tuần): là số giờ đi học trên lớp. Kì vọng mang dấu (-).
- D1 (biến giả): sinh viên đó là nam hay nữ. D1=1: sinh viên là nam,
D1=0: sinh viên là nữ. Kì vọng mang dấu (+)
- D2 (biến giả): sinh viên đó có phải năm nhất hay không. D2=1:
sinh viên đó là năm nhất. D2=0: sinh viên đó không phải là sinh
viên năm nhất. Kì vọng mang dấu (-)
- D3(biến giả): sinh viên đó có phải năm 2 hay không. D3=1: sinh
viên đó là năm 2. D3=0: sinh viên đó không phải là năm 2. Kì
vọng mang dấu (-)

- D4(biến giả): sinh viên đó có phải là năm 3 hay không. D4=1: sinh
viên đó là năm 3. D4=0: sinh viên đó không phải là năm 3. Kì
vọng mang dấu (-)
Trong điều kiện thực tế có thể có nhiều yếu tố khác tác động đến
số giờ đi làm thêm của sinh viên tuy nhiên trong giới hạn đề tài,
nhóm chỉ muốn nhấn mạnh đến những yếu tố quan trọng nhất và
nổi trội.
2. Mô hình dự kiến như sau:
PTJ
=
β
1
+β
2
MON +β
3
STU +β
4
D1 +β
5
D2
+β
6
D3
+β
7
D4 +U
i
(-) (-) (+) (-) (-) (-)
3. Số liệu:

a) Phạm vi thu thập số liệu:
Số liệu sơ cấp được điều tra từ 50 sinh viên đại học ở Học Viện
Ngân Hàng, đại học Kinh tế Quốc dân, đại học Thủy Lợi tháng 4
năm 2012.
b) Nguồn số liệu:
Nhóm đã tiến hành điều tra số liệu tại kí túc xá của sinh viên các
trường Học Viện Ngân Hàng, đại học Kinh tế Quốc dân, đại học
Thủy Lợi.
c) Bảng số liệu:
STT PTJ D1 D2 D3 D4 MON STU
1 0 0 0 1 0 400 24
2 5 0 0 1 0 400 15
3 4 1 0 1 0 500 12
4 6 1 0 1 0 500 15
5 0 0 0 0 1 400 20
6 2 1 0 1 0 500 15
7 0 1 0 0 1 1000 12
8 0 1 0 1 0 1000 22
9 0 1 1 0 0 400 15
10 4 1 0 1 0 500 18
11 6 1 0 0 1 300 24
12 28 1 0 0 0 300 12
13 0 1 0 1 0 1000 15
14 0 1 0 1 0 500 24
15 0 1 0 1 0 450 15
16 6 1 0 0 1 400 18
17 4 1 0 0 1 400 14
18 10 1 0 0 1 500 22
19 0 0 1 0 0 400 18
20 0 0 1 0 0 450 15

21 16 0 1 0 0 200 10
22 0 0 1 0 0 300 20
23 0 0 1 0 0 500 10
24 4 0 1 0 0 250 12
25 0 0 0 1 0 500 24
26 6 0 0 1 0 500 18
27 0 0 0 1 0 500 15
28 0 0 0 1 0 1000 18
29 6 0 0 1 0 350 15
30 14 1 0 0 0 300 17
31 10 1 0 0 1 300 12
32 6 0 0 0 0 400 12
33 0 0 0 0 0 700 15
34 6 1 0 1 0 500 15
35 0 0 1 0 0 600 15
36 42 1 0 0 0 300 12
37 14 0 0 0 1 350 15
38 56 1 0 0 0 0 12
39 28 1 0 0 1 200 15
40 0 1 0 0 0 1000 12
41 21 0 0 0 1 300 12
42 6 1 0 1 0 400 15
43 10 0 0 1 0 200 15
44 30 1 0 0 1 300 12
45 0 1 1 0 0 800 27
46 56 0 0 0 0 200 12
47 6 1 0 0 1 400 15
48 4 0 1 0 0 400 20
49 12 1 0 1 0 300 18
50 4 0 1 0 0 300 20

PHẦN 4: PHÂN TÍCH SỐ LIỆU KHẢO SÁT
1. Hồi quy mô hình gốc:
Mô hình 1:
Dependent Variable: PTJ
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 00:15
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 40.84832 5.679707 7.191977 0.0000
D1 3.195451 2.759861 1.157830 0.2533
D2 -19.13156 4.427630 -4.320948 0.0001
D3 -15.94754 4.000004 -3.986881 0.0003
D4 -12.93872 4.135025 -3.129054 0.0031
MON -0.029061 0.005868 -4.952147 0.0000
STU -0.459301 0.331598 -1.385114 0.1732
R-squared 0.621167 Mean dependent var 8.640000
Adjusted R-squared 0.568307 S.D. dependent var 13.36575
S.E. of regression 8.781750 Akaike info criterion 7.312406
Sum squared resid 3316.123 Schwarz criterion 7.580089
Log likelihood -175.8101 Hannan-Quinn criter. 7.414341
F-statistic 11.75108 Durbin-Watson stat 1.522130
Prob(F-statistic) 0.000000
Estimation Command:
=========================
LS PTJ C D1 D2 D3 D4 MON STU
Estimation Equation:
=========================
PTJ = C(1) + C(2)*D1 + C(3)*D2 + C(4)*D3 + C(5)*D4 + C(6)*MON + C(7)*STU
Substituted Coefficients:

=========================
PTJ = 40.8483245589 + 3.19545056559*D1 - 19.1315610194*D2 - 15.9475364337*D3 -
12.9387155047*D4 - 0.0290614362082*MON - 0.459300513776*STU
1.1. Ý nghĩa thống kê:
Kiểm định cặp giả thiết:
Ho: β
i
= 0 (β
i
có ý nghĩa thống kê)
H1: β
i
# 0 (β
i
không có ý nghĩa thống kê)
Các biến D1, STU có p-value > 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê.
Còn các biến D2, D3, D4, MON có p-value < 0,05 nên có ý nghĩa thống kê.
1.2. Độ phù hợp của mô hình:
Kết quả hồi quy cho ta R
2
=0.621167, nghĩa là các biến đưa vào mô
hình giải thích được 62.1167 % sự biến thiên của số giờ đi làm thêm của
sinh viên HVNH trong tuần, còn lại là 37.8833% là chưa giải thích được.
1.3. Kiểm tra độ phù hợp của mô hình:
Kiểm định cặp giả thiết:
H
0
: R
2
= 0 (mô hình không phù hợp).

H
1
: R
2
# 0 ( mô hình phù hợp).
Kiểm định F có p-value = 0.000000< 0.05
Bác bỏ H
0
, thừa nhận H
1
.
Vậy mô hình phù hợp.
1.4. Loại trừ những biến thừa trong mô hình:
Mô hình 2:
Kiểm tra việc đưa biến STU vào mô hình có cần thiết hay không:
Kiểm định cặp giả thiết:
H
0
: β
7
= 0
H
1
: β
7
# 0
Ta dùng kiểm định thừa biến của hình. Kết quả như sau:
Redundant Variables: STU
F-statistic 1.918541 Prob. F(1,43) 0.1732
Log likelihood ratio 2.182526 Prob. Chi-Square(1) 0.1396

Test Equation:
Dependent Variable: PTJ
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 11:17
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 35.39089 4.133318 8.562342 0.0000
D1 3.116973 2.787931 1.118023 0.2696
D2 -20.77366 4.310258 -4.819586 0.0000
D3 -17.76256 3.818521 -4.651687 0.0000
D4 -14.26369 4.064630 -3.509223 0.0010
MON -0.030222 0.005869 -5.149870 0.0000
R-squared 0.604264 Mean dependent var 8.640000
Adjusted R-squared 0.559295 S.D. dependent var 13.36575
S.E. of regression 8.872940 Akaike info criterion 7.316056
Sum squared resid 3464.079 Schwarz criterion 7.545499
Log likelihood -176.9014 Hannan-Quinn criter. 7.403429
F-statistic 13.43707 Durbin-Watson stat 1.616423
Prob(F-statistic) 0.000000
Nhận thấy Prob. F(1,43)= 0,1732>0,05 nên chấp nhận giả thiết H
o
.
Việc bỏ biến STU ra khỏi mô hình là cần thiết.
Mô hình 3:
Kiểm tra việc đưa biến D1 vào mô hình có cần thiết hay không:
Kiểm định cặp giả thiết:
H
0
: β

2
= 0
H
1
: β
2
# 0
Ta dùng kiểm định thừa biến của mô hình. Kết quả như sau:
Redundant Variables: STU D1
F-statistic 1.597306 Prob. F(2,43) 0.2142
Log likelihood ratio 3.583152 Prob. Chi-Square(2) 0.1667
Test Equation:
Dependent Variable: PTJ
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 11:17
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 36.92083 3.911036 9.440166 0.0000
D2 -22.17405 4.135687 -5.361637 0.0000
D3 -18.03816 3.821125 -4.720641 0.0000
D4 -13.87843 4.061230 -3.417297 0.0014
MON -0.029177 0.005810 -5.022139 0.0000
R-squared 0.593022 Mean dependent var 8.640000
Adjusted R-squared 0.556846 S.D. dependent var 13.36575
S.E. of regression 8.897551 Akaike info criterion 7.304069
Sum squared resid 3562.488 Schwarz criterion 7.495271
Log likelihood -177.6017 Hannan-Quinn criter. 7.376880
F-statistic 16.39278 Durbin-Watson stat 1.570273
Prob(F-statistic) 0.000000

Ta thấy Prob. F(2,43)= 0,2142>0,05 nên chấp nhận giả thiết H
o.
Vậy việc loại bỏ biến D1 ra khỏi mô hình là cần thiết.
Kết quả thu được sau khi loại biến STU, D1 ra khỏi mô hình cho ta hệ số
xác định đã hiệu chỉnh là 0,556846. Các biến trong mô hình đều có ý nghĩa
thống kê (dựa vào giá trị p-value đều nhỏ hơn 0,05).
Estimation Command:
=========================
LS PTJ C D2 D3 D4 MON
Estimation Equation:
=========================
PTJ = C(1) + C(2)*D2 + C(3)*D3 + C(4)*D4 + C(5)*MON
Substituted Coefficients:
=========================
PTJ = 36.920829149 - 22.1740532205*D2 - 18.0381592161*D3 - 13.878428863*D4 -
0.0291770728724*MON
1.5. Nhận xét:
Như vậy dựa trên các ràng buộc về mức ý nghĩa và sự phù hợp của
mô hình thì mô hình 3 là “tốt nhất” và là mô hình được lựa chọn để diễn
dịch. Để có những kết luận chính xác cần kiểm tra các khuyết tật của mô
hình và đưa ra các khắc phục.
2. Kiểm định và khắc phục khuyết tật:
2.1. Đa cộng tuyến:
Ta thấy mô hình chỉ còn 1 biến giải thích là MON và các biến giả nên mô
hình không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích.
2.2 Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi:
Đồ thị phần dư:
-20
-10
0

10
20
30
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
PTJ Residuals
Sử dụng kiểm định White để kiểm tra khuyết tật phương sai sai số ngẫu
nhiên thay đổi của mô hình 3:
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 8.365943 Prob. F(8,41) 0.0000
Obs*R-squared 31.00577 Prob. Chi-Square(8) 0.0001
Scaled explained SS 35.05741 Prob. Chi-Square(8) 0.0000
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 11:23
Sample: 1 50
Included observations: 50
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 412.0231 60.76820 6.780242 0.0000
D2 -361.9521 83.45524 -4.337080 0.0001
D2*MON 0.335040 0.179862 1.862757 0.0697
D3 -376.3814 80.62298 -4.668414 0.0000
D3*MON 0.361006 0.142905 2.526191 0.0155
D4 -240.8553 77.61954 -3.103024 0.0035
D4*MON 0.143331 0.161121 0.889583 0.3789
MON -0.519510 0.240440 -2.160667 0.0366
MON^2 0.000227 0.000210 1.085154 0.2842
R-squared 0.620115 Mean dependent var 71.24977
Adjusted R-squared 0.545992 S.D. dependent var 120.2573

S.E. of regression 81.02956 Akaike info criterion 11.78905
Sum squared resid 269197.3 Schwarz criterion 12.13322
Log likelihood -285.7264 Hannan-Quinn criter. 11.92011
F-statistic 8.365943 Durbin-Watson stat 1.801200
Prob(F-statistic) 0.000001
Dựa vào đồ thị phần dư do đồ thị biến động ra ngoài dải nằm ngang nên
phương trình có khuyết tật phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi. Mặt khác
dựa vào trên ta thấy F = 8,365943 và χ
2
= 31,00577 đều có P_ value < 0.05
nên mô hình có khuyết tật phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi.
Cách khắc phục khuyết tật:
Hồi quy mô hình (3) thu được phần dư e
i
. Dựa vào kiểm định Park ta hồi
quy mô hình
Dependent Variable: LOG(E2)
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 11:52
Sample: 1 50
Included observations: 49
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.571656 4.899398 0.524892 0.6021
LMON 0.005071 0.808764 0.006270 0.9950
R-squared 0.000001 Mean dependent var 2.602301
Adjusted R-squared -0.021276 S.D. dependent var 2.347665
S.E. of regression 2.372508 Akaike info criterion 4.605732
Sum squared resid 264.5534 Schwarz criterion 4.682950
Log likelihood -110.8404 Hannan-Quinn criter. 4.635028
F-statistic 3.93E-05 Durbin-Watson stat 2.074768

Prob(F-statistic) 0.995024
Ta kiểm định cặp giả thiết:
Ho: β
2
=1
H1: β
2
#1
TCKĐ: t = (β
2
^ - 1)/se(β
2
^)
MBB: W
α:
|t|> t
α/2
(n-k)
T
qs
= -1.23018
|t
qs
| < t
0,025
(45)=2,041
 Chưa có cơ sở bác bỏ H
o
=> β
2

=1
Vậy mô hình có phương sai của sai số tỉ lệ với biến giải thích MON
Chia 2 vế của phương trình (2) cho MON
i
, thu được:
Y
i
/ = 36,92083/ - 22,17405D2
i
/ - 18,03816D3
i
/ -
13,87843D4
i
/ - 0,029177X1
i
/ + U
i
/
Hay Y*
I
= 36,92083X*
i
– 22,17405D2*
i
– 18,03816D3*
i
–
13,87843D4*
i

– 0,029177X1*
i
+ U*
i
(i= 1÷50)
2.3.Tự tương quan
Sử dụng kiểm định Breusch – goldfrey xem mô hình có mắc khuyết tật
tương quan chuỗi bậc một giữa các sai số ngẫu nhiên hay không.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.032495 Prob. F(1,44) 0.1610
Obs*R-squared 2.207674 Prob. Chi-Square(1) 0.1373
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 12:01
Sample: 1 50
Included observations: 50
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.313732 3.873182 0.081001 0.9358
D2 -0.724019 4.120459 -0.175713 0.8613
D3 -0.042737 3.778148 -0.011312 0.9910
D4 -0.537738 4.033102 -0.133331 0.8945
MON -3.90E-05 0.005744 -0.006785 0.9946
RESID(-1) 0.213296 0.149612 1.425656 0.1610
R-squared 0.044153 Mean dependent var -1.55E-15
Adjusted R-squared -0.064465 S.D. dependent var 8.526655
S.E. of regression 8.797200 Akaike info criterion 7.298911
Sum squared resid 3405.192 Schwarz criterion 7.528353
Log likelihood -176.4728 Hannan-Quinn criter. 7.386284

F-statistic 0.406499 Durbin-Watson stat 2.019166
Prob(F-statistic) 0.841685

F – statistic có giá trị p_value > 0.05 nên mô hình không mắc phải khuyết tật
tương quan chuỗi bậc 1.
2.4. Kiểm định bỏ sót biến:
Dùng kiểm định Ramsey để kiểm tra sự bỏ sót biến trong mô hình 1 ta thu
được kết quả.
Ramsey RESET Test:
F-statistic 36.87018 Prob. F(1,44) 0.0000
Log likelihood ratio 30.43278 Prob. Chi-Square(1) 0.0000
Test Equation:
Dependent Variable: PTJ
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 12:02
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1.562142 6.976951 -0.223900 0.8239
D2 7.489135 5.777747 1.296203 0.2017
D3 8.586626 5.229822 1.641858 0.1077
D4 10.32816 5.007025 2.062733 0.0451
MON -0.011144 0.005254 -2.121124 0.0396
FITTED^2 0.044047 0.007254 6.072082 0.0000
R-squared 0.778571 Mean dependent var 8.640000
Adjusted R-squared 0.753408 S.D. dependent var 13.36575
S.E. of regression 6.637164 Akaike info criterion 6.735413
Sum squared resid 1938.285 Schwarz criterion 6.964856
Log likelihood -162.3853 Hannan-Quinn criter. 6.822786
F-statistic 30.94181 Durbin-Watson stat 1.819695

Prob(F-statistic) 0.000000
Dễ dàng thấy F – statistic có p_value <0.05 nên mô hình đã bỏ sót một số
biến. Đây là một trong những hạn chế của mô hình.
2.5. Kiểm định về tính phân phối chuẩn của U:
Kiểm định cặp giả thiết:
H
0
: U có phân phối chuẩn
H
1
: U không có phân phối chuẩn
Tiêu chuẩn kiểm định :JB = [S
2
/6 + (K – 3)
2
.24]
Miền bác bỏ W
α
= { JB: JB>χ
2
α
(2)}
2.5. Kiểm định về tính phân phối chuẩn của U:
Kiểm định cặp giả thiết:
H
0
: U có phân phối chuẩn
H
1
: U không có phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định :JB = [S
2
/6 + (K – 3)
2
.24]
Miền bác bỏ W
α
= { JB: JB>χ
2
α
(2)}
0
2
4
6
8
10
-20 -10 0 10 20
Series: RESID
Sample 1 50
Observations 50
Mean -1.55e-15
Median -1.414467
Maximum 24.91459
Minimum -19.25000
Std. Dev. 8.526655
Skewness 0.534578
Kurtosis 3.791787
Jarque-Bera 3.687541
Probability 0.158220

Ta có JB = 3.687541
Với α = 0.05 => χ
2
0.05
(2) = 5.991
JB < χ
2
α
(2) , không thuộc miền bác bỏ
Vậy chưa có cơ sở bác bỏ H
0
.
Vậy U có phân phối chuẩn.
PHẦN 5: KẾT LUẬN:
1. Mô hình tối ưu:
Dependent Variable: PTJ
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 23:35
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 36.92083 3.911036 9.440166 0.0000
D2 -22.17405 4.135687 -5.361637 0.0000
D3 -18.03816 3.821125 -4.720641 0.0000
D4 -13.87843 4.061230 -3.417297 0.0014
MON -0.029177 0.005810 -5.022139 0.0000
R-squared 0.593022 Mean dependent var 8.640000
Adjusted R-squared 0.556846 S.D. dependent var 13.36575
S.E. of regression 8.897551 Akaike info criterion 7.304069
Sum squared resid 3562.488 Schwarz criterion 7.495271

Log likelihood -177.6017 Hannan-Quinn criter. 7.376880
F-statistic 16.39278 Durbin-Watson stat 1.570273
Prob(F-statistic) 0.000000
Redundant Variables:
STU D1
F-statistic 1.597306 Prob. F(2,43) 0.214200
Log likelihood ratio 3.583152
Prob. Chi-
Square(2) 0.166700
Heteroskedasticity Test:
White
F-statistic 8.365943 Prob. F(8,41) 0.000000
Obs*R-squared 31.00577
Prob. Chi-
Square(8) 0.000100
Scaled explained SS 35.05741
Prob. Chi-
Square(8) 0.000000
Breusch-Godfrey Serial
Correlation LM Test:
F-statistic 2.032495 Prob. F(1,44) 0.161000
Obs*R-squared 2.207674
Prob. Chi-
Square(1) 0.137300
Ramsey RESET Test:
F-statistic 36.87018 Prob. F(1,44) 0.000000
Log likelihood ratio 30.43278
Prob. Chi-
Square(1) 0.000000
Phương trình hồi quy cuối cùng:

Ŷ
i
= 36.92083– 22.17405D2
i
– 18.03816 D3
i
– 13.87843D4
i
–
0,029177MON
i
+ U
i
(i=1÷ 50)
a. Ý nghĩa kinh tế của mô hình:
- Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm nhất đi làm thêm ít
hơn sinh viên năm 4 là 22,17405(giờ/tuần).
- Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm 2 đi làm thêm ít hơn
sinh viên năm 4 là 18,03816(giờ/tuần)
- Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm 3 đi làm thêm ít hơn
sinh viên năm 4 là 13,87843(giờ/tuần)
- Với các yếu tố khác không đổi, nếu số tiền bố mẹ cho 1 tuần tăng
thêm 1000 đồng thì số giờ đi làm thêm của sinh viên 1tuần giảm
0,029177 (giờ)
b. Ứng dụng của mô hình:
Với mô hình này, chúng ta có thể giải thích được lí do phần nào việc
mỗi sinh viên đi làm thêm nhiều hay ít, qua đó giúp cho sinh viên có thể xác
định được số giờ đi làm thêm phù hợp, vừa đủ để cọ xát với thực tế vừa cân
bằng giữa việc đi học và đi làm, giảm thiểu tối đa việc ảnh hưởng sức khỏe
và kết quả học tập

c. Kiến nghị:
Từ kết quả nghiên cứu, ta thấy 1/3 sinh viên thụ động dựa vào nguồn
tài chính chu cấp của bố mẹ cho hàng tháng khá cao mà quên mất việc tích
lũy kinh nghiệm từ đời sống và những lợi ích từ việc đi làm thêm mang lại.
Nhưng bên cạnh đó cũng có không ít những sinh viên lại dành quá nhiều
thời gian cho việc đi làm thêm mà quên mất việc học hành của các bạn hiện
tại mới là quan trọng nhất. Thậm chí những nhu cầu đi làm thêm quá lớn
của các bạn đã châm ngòi cho những trung tâm môi giới việc làm “lởm”
mọc lên ngày càng nhiều. Khiến cho các bạn sinh viên không những không
kiếm được tiền, không tích lũy được kinh nghiệm mà còn tốn thời gian, tốn
tiền bạc vào những điều vô bổ. Do vậy, chúng tôi có 1 số kiến nghị sau:
- Ở khu vực thành phố thì nên mở các trung tâm giới thiệu việc làm
bán thời gian đáng tin cậy cho sinh viên, được nhà nước đảm bảo
giúp cho các bạn sinh viên có thể yên tâm lựa chọn công việc phù
hợp với mình. Ngoài ra, trong các trường đại học nên lập những
câu lạc bộ làm cầu nối việc làm cho sinh viên.
- Tất cả các trường đại học cao đẳng hiện nay trên cả nước cũng đã
có ít nhiều các biện pháp hỗ trợ sinh viên nghèo. Tuy nhiên sự hỗ
trợ đó còn quá ít ỏi mà số lượng sinh viên thì đông. Rõ ràng đi kèm
với việc tăng học phí ở mức hợp lí, ngành giáo dục và đào tạo cần
phải tính đến việc điều chỉnh các chính sách hỗ trợ sinh viên trong
diện ưu tiên và sinh viên nghèo, điều chỉnh chế độ học bổng nói
chung và học bổng đặc biệt cho sinh viên nghèo có thành tích xuất
sắc.
d.Hạn chế của mô hình:
- Hạn chế lớn nhất của mô hình trên là chưa thể hiện được hết tất cả
các biến có tác động, ảnh hưởng đến giờ đi làm thêm của sinh viên
như: cách sắp xếp thời gian học trên lớp; do ý thích của bản thân là
muốn tự lập, khẳng định mình,…
- Số quan sát còn hạn chế (50sinh viên) nên mô hình còn hạn chế

- Quá trình thu thập dữ liệu và phân tích còn nhiều sai sót.
6: Phụ lục
1. Ma trận hiệp phương sai:
C D1 D2 D3 D4 MON STU
C
32.2590739261
9329
-
3.51385473938
845
-
6.40868753125
8585
-
3.14604640755
6032
-
5.35417188214
237
-
0.00859577945
7925268
-
1.30651623823
6531
D1
-
3.51385473938
845
7.61683050430

7706
3.48781652558
0367
0.74742504247
44134
-
0.88686437920
71091
-
0.00250605990
4527647
-
0.01878772030
713914
D2
-
6.40868753125
8585
3.48781652558
0367
19.6039090507
4165
11.5713517099
6937
10.3536456563
2543
-
0.00075131974
00045087
-

0.39312013346
59873
D3
-
3.14604640755
6032
0.74742504247
44134
11.5713517099
6937
16.0000289466
5
10.8274800309
0875
-
0.00328059667
7998039
-
0.43451903127
85964
D4
-
5.35417188214
237
-
0.88686437920
71091
10.3536456563
2543
10.8274800309

0875
17.0984295086
1517
0.00098046675
20279164
-
0.31720126273
03726
MON
-
0.00859577945
7925268
-
0.00250605990
4527647
-
0.00075131974
00045087
-
0.00328059667
7998039
0.00098046675
20279164
3.44387255892
8784e-05
-
0.00027795564
13430836
STU
-

1.30651623823
6531
-
0.01878772030
713914
-
0.39312013346
59873
-
0.43451903127
85964
-
0.31720126273
03726
-
0.00027795564
13430836
0.10995698615
12097
2. Bảng giá trị và đồ thị phần dư:
obs Actual Fitted Residual Residual Plot
1 0
2.25300131
1302379
-
2.25300131
1302379 | . *| . |
2 5
6.38670593
5285883

-
1.38670593
5285884 | . *| . |
3 4
8.05391442
139012
-
4.05391442
139012 | . * | . |
4 6
6.67601288
0062283
-
0.67601288
00622827 | . * . |
5 0
7.09902429
5421337
-
7.09902429
5421337 | .* | . |
6 2
6.67601288
0062283
-
4.67601288
0062283 | . * | . |
7 0
-
3.46798275

3674147
3.46798275
3674147 | . |* . |
8 0
-
11.0698088
2044878
11.0698088
2044878 | . | .* |
9 0
6.39813191
5104853
-
6.39813191
5104853 | .* | . |
10 4 5.29811133 - | . *| . |
8734449
1.29811133
8734449
11 6
11.3634164
2672573
-
5.36341642
6725734 | . * | . |
12 28
29.8137380
9668894
-
1.81373809

668894 | . *| . |
13 0
-
7.85470522
4017164
7.85470522
4017164 | . | *. |
14 0
2.54230825
6078778
-
2.54230825
6078778 | . *| . |
15 0
8.12908469
0470227
-
8.12908469
0470227 | * | . |
16 6
11.2130758
8856552
-
5.21307588
8565518 | . * | . |
17 4
13.0502779
436693
-
9.05027794

3669298 | * | . |
18 10
6.46973021
2645848
3.53026978
7354152 | . | * . |
19 0
1.82477980
8184731
-
1.82477980
8184731 | . *| . |
20 0
1.74960953
910462
-
1.74960953
910462 | . *| . |
21 16
11.3114711
6002407
4.68852883
9975929 | . | * . |
22 0
3.81232240
1448728
-
3.81232240
1448728 | . * | . |
23 0

2.59304029
7576403
-
2.59304029
7576403 | . *| . |
24 4
8.93979832
2064234
-
4.93979832
2064235 | . * | . |
25 0
-
0.65314230
95135107
0.65314230
95135107 | . * . |
26 6
2.10266077
314216
3.89733922
685784 | . | * . |
27 0
3.48056231
4469994
-
3.48056231
4469994 | . *| . |
28 0
-

12.4280573
3093729
12.4280573
3093729 | . | .* |
29 6
7.83977774
5693828
-
1.83977774
5693828 | . *| . |
30 14
27.5172355
2780921
-
13.5172355
2780921 | * . | . |
31 10
16.8750225
9203708
-
6.87502259
2037077 | .* | . |
32 6
23.7121439
1028077
-
17.7121439
1028076 | * . | . |
33 0
13.6158115

0650527
-
13.6158115
0650527 | * . | . |
34 6
6.67601288
0062283
-
0.67601288
00622827 | . * . |
35 0
-
2.60960589
2119216
2.60960589
2119216 | . |* . |
36 42
29.8137380
9668894
12.1862619
0331106 | . | .* |
37 14
10.8485986
7470901
3.15140132
529099 | . |* . |
38 56
38.5321689
5913662
17.4678310

4086339 | . | . * |
39 28
18.4032646
7152513
9.59673532
8474871 | . | * |
40 0
9.47073275
097772
-
9.47073275
097772 | * | . |
41 21
13.6795720
2644479
7.32042797
3555211 | . | *. |
42 6
9.58215650
0878172
-
3.58215650
0878172 | . * | . |
43 10
12.1989931
7691766
-
2.19899317
6917661 | . *| . |
44 30

16.8750225
9203708
13.1249774
0796292 | . | . * |
45 0
-
10.7380487
3347004
10.7380487
3347004 | . | .* |
46 56
29.5244311
5191255
26.4755688
4808745 | . | . *
47 6
12.5909774
2989335
-
6.59097742
9893352 | .* | . |
48 4
0.90617878
06328408
3.09382121
936716 | . |* . |
49 12
11.1103985
8036623
0.88960141

96337738 | . * . |
50 4
3.81232240
1448728
0.18767759
85512715 | . * . |
3. tính dừng của mô hình
Null Hypothesis: PTJ has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.355978 0.0177
Test critical values: 1% level -3.574446
5% level -2.923780
10% level -2.599925
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(PTJ)
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 12:19
Sample (adjusted): 3 50
Included observations: 48 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
PTJ(-1) -0.645219 0.192260 -3.355978 0.0016
D(PTJ(-1)) -0.303534 0.141583 -2.143851 0.0375
C 5.808251 2.544755 2.282440 0.0272
R-squared 0.511578 Mean dependent var -0.020833
Adjusted R-squared 0.489871 S.D. dependent var 18.45004
S.E. of regression 13.17763 Akaike info criterion 8.055380
Sum squared resid 7814.246 Schwarz criterion 8.172330

Log likelihood -190.3291 Hannan-Quinn criter. 8.099575
F-statistic 23.56676 Durbin-Watson stat 2.074960
Prob(F-statistic) 0.000000
Null Hypothesis: STU has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.238814 0.0000
Test critical values: 1% level -3.571310
5% level -2.922449
10% level -2.599224
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(STU)
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 12:20
Sample (adjusted): 2 50
Included observations: 49 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
STU(-1) -1.151105 0.139717 -8.238814 0.0000
C 18.35954 2.309027 7.951203 0.0000
R-squared 0.590871 Mean dependent var -0.081633
Adjusted R-squared 0.582166 S.D. dependent var 6.140157
S.E. of regression 3.969004 Akaike info criterion 5.634868
Sum squared resid 740.3907 Schwarz criterion 5.712085
Log likelihood -136.0543 Hannan-Quinn criter. 5.664164
F-statistic 67.87806 Durbin-Watson stat 2.022773
Prob(F-statistic) 0.000000