- Trang chủ >>
- Đại cương >>
- Kinh tế lượng
BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Đề tài 1 : “Lập mô hình phân tích sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến tiền lương của CEO”
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (469.65 KB, 56 trang )
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
----------
BÁO
CÁO
THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài 1 : “Lập mô hình phân tích sự ảnh hưởng
của một số yếu tố
đến tiền lương của
CEO”
(file data: 19_CEOSAL2)
Đề tài 2 : “Lập mô hình phân tích sự ảnh hưởng
của một số yếu tố
đến điểm trung bình môn tích lũy của 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
1
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
DANHSÁCH NHÓM VÀ PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC
STT
Họ tên
Mã sinh
viên
Công việc
1 Nguyễn Thu Trang
1211110687
File 41 : Thiết lập mô hình
2 Nguyễn Ngọc Trâm
1213310118
File 41 : Kiểm định và phát
hiện lỗi mô hình
1213310117
File 41 : Sửa lỗi và đánh giá
mô hình
4 Nguyễn Khắc Tôn
1111210061
File 19 : Thiết lập mô hình
5 Hoàng Thị Thùy Trang
1212230068
File 19 : Kiểm định và phát
hiện lỗi mô hình
6 Tống Minh Trang
1213310125
File 19 : Sửa lỗi và đánh giá
mô hình
3
Lê Khánh Toàn – Nhóm
trưởng
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
2
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
MỤC LỤC
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
3
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
LỜI MỞ ĐẦU
Kinh tế lượng (Econometrics) là môn khoa học xã hội trong đó các công cụ của lý thuyết
kinh tế, toán học và suy đoán thống kê được áp dụng để phân tích các vấn đề kinh tế. Kinh tế
lượng sử dụng các công cụ phương pháp của thống kê toán để tìm ra bản chất của các số liệu
thống kê, đưa ra kết luận về các số liệu thống kê thu thập được từ đó có thể đưa ra các dự báo về
các hiện tượng kinh tế.
Từ khi ra đời đến nay, kinh tế lượng đã đem lại cho các nhà kinh tế một công cụ đo lường
sắc bén để đo các quan hệ kinh tế. Là những sinh viên đang theo học khối ngành kinh tế, chúng
em nhận thấy được sự cần thiết của việc học tập và tìm hiểu về Kinh tế lượng trong việc phân
tích logic và nghiên cứu vấn đề. Để hiểu sâu hơn về việc đưa Kinh tế lượng vào trong thực tế
cuộc sống và áp dụng Kinh tế lượng sao cho đúng và hiệu quả, nhóm em xin xây dựng bài BÁO
CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG dưới sự hướng dẫn của TS. Đinh Thị Thanh Bình.
Trong bài tiểu luận, nhóm đã sử dụng công cụ phân tích kinh tế lượng là phần mềm stata để phân
tích, nghiên cứu dựa trên số liệu của 2 file dữ liệu:
•19_CEOSAL2: "Phân tích sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến tiền lương của CEO”
•41_GPA3:"Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố tới điểm trung bình môn tích lũy của
sinh viên".
Đây là lần đầu tiên nhóm cùng nhau nghiên cứu vấn đề bằng 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 bài tiểu luận không tránh khỏi những thiếu sót. Rất mong nhận được đóng góp từ
TS. Đinh Thị Thanh Bình để bài nghiên cứu được hoàn thiện hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn cô!
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
4
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
PHẦN I: FILE 19_CEOSAL2
I.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu cho thấy có nhiều yếu tố khác nhau ảnh hưởng tới tiền lương của người lao
động.sự tác động của mỗi yếu tố là khác nhau.tại việt nam thanh niên có độ tuổi từ 18 tới 25 có
nhiều đóng góp nhưng họ không phải là những người giàu có.ngược lại những người có độ tuổi
>= 50 lại là những người có thu nhập cao nhất.
Người có học vấn càng cao thì thu nhập càng cao. Hay nghiên cứu gần đây của Caponi và
Plesca (2007) chỉ ra rằng những người tốt nghiệp đại học thu nhập cao hơn người chỉ tốt nghiệp
phổ thông trung học từ 30 tới 40%.yếu tố ngành nghề cũng là một trong nhũng yếu tố quyết định
về tiền lương của người lao động.
Trên cơ sở những lý thuyết liên quan, đề tài nghiên cứu của nhóm “Các yếu tố ảnh hưởng
đến tiền lương của CEO” sẽ phân tích, nghiên cứu xu hướng và mức độ tác động của các nhân
tố: lsales lmktval ceoten age comten grad lên lsalary.
II.
THIẾT LẬP, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH LỖI, SỬA LỖI MÔ HÌNH
1. THIẾT LẬP MÔ HÌNH
a.
Chọn biến phụ thuộc và các biến độc lập
Từ file số liệu 19_CEOSAL2và sử dụng lệnh “des” trong phần mềm stata, ta thu được kết quả
như 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
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
5
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
grad
byte
%9.0g
=1 if attended graduate school
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:
File19_CEOSAL2được lập vào 23:44 ngày 17/08/1999 bao gồm 15 biến, 177 quan sát.
Dựa vào những lý thuyết nêu ở trên và dự liệu của file 19_CEOSAL2, nhóm quyết định
chọn biến lsalarylà biến phụ thuộc, các biến lsales lmktval ceoten age comten gradlà các biến
độc lập.
b.
−
Mô hình hồi quy tổng thể và hàm hồi quy mẫu
Mô hình hồi quy tổng thể:
(PRF):
−
Hàm hồi quy mẫu:
(SRF):
Trong đó: : yếu tố ngẫu nhiên (nhiễu)
Biến độc lập
Biến phụ thuộc
lsalary
Biến định lượng
age
comten
ceoten
lmktval
Biến định tính
lsales
grad
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
6
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
c.
•
Miêu tả biến
Sử dụng lệnh “des lsales lmktval ceoten age comten grad” ta thu được kết quả như
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 các biến:
Tên biến
Hiển thị
dạng
lsalary
9%
Số thực
Logarit của tiền lương trung bình năm 1990
của CEO
age
9%
Số nguyên
Tuổi của CEO
grad
9%
Số nguyên
=1 nếu tốt nghiệp đại học
comten
9%
Số nguyên
Số năm làm việc ở công ty
lsales
9%
Số nguyên
Logarit của doanh thu công ty năm 1990
ceoten
9%
Số nguyên
Số năm làm CEO ở công ty
lmktval
9%
Số nguyên
Logarit của giá trị thị trường công ty
•
Kiểu dữ
liệu
Ý nghĩa
Đơn vị
Tuổi
Năm
Năm
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
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
7
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
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
0
37
comten |
177
22.50282
12.29473
2
58
-------------+-------------------------------------------------------grad |
177
.5310734
.5004492
0
1
age |
177
56.42938
8.42189
33
86
Giá trị
nhỏ nhất
Giá trị
lớn nhất
Số lượng
quan sát
thiếu giá
trị
4.60517
8.575274
0
0
1
0
8.42189
33
86
0
22.50282
12.29473
2
58
0
177
7.954802
7.150826
0
37
0
lsales
177
7.231025
1.133414
3.367296
10.84545
0
lmktval
177
7.39941
1.133414
5.958425
10.72327
0
Tên
biến
Số quan
sát
Trung
bình
Độ lệch
chuẩn
lsalary
177
6.582848
0.6060594
grad
177
0.5310734
0.5004492
age
177
56.42938
Comten
177
Ceoten
•
Sử dụng lệnh “tab1 lsales lmktval ceoten comten grad age” để xem xét bảng phân
phối tần suất các giá trị của các biến:
. tab1 lsales lmktval ceoten comten grad age
-> tabulation of lsales
log(sales) |
Freq.
Percent
Cum.
------------+----------------------------------3.367296 |
1
0.56
0.56
3.583519 |
1
0.56
1.13
3.912023 |
1
0.56
1.69
4.077538 |
1
0.56
2.26
4.174387 |
1
0.56
2.82
4.356709 |
1
0.56
3.39
4.59512 |
1
0.56
3.95
4.867535 |
1
0.56
4.52
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
8
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
4.905275
4.962845
5.003946
5.010635
5.068904
5.075174
5.129899
5.198497
5.347107
5.42495
5.442418
5.47227
5.517453
5.56452
5.624018
5.645447
5.652489
5.811141
5.817111
5.849325
5.860786
5.9428
5.961005
6.011267
6.045005
6.068426
6.084499
6.169611
6.216606
6.222576
6.240276
6.280396
6.284134
6.287858
6.327937
6.329721
6.33328
6.340359
6.347389
6.369901
6.37332
6.391917
6.395262
6.405229
6.413459
6.415097
6.45047
6.453625
6.456769
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
5.08
5.65
6.21
6.78
7.34
7.91
8.47
9.04
9.60
10.17
10.73
11.30
11.86
12.43
12.99
13.56
14.12
14.69
15.25
15.82
16.38
16.95
17.51
18.08
18.64
19.21
19.77
20.34
20.90
21.47
22.60
23.16
23.73
24.29
24.86
25.42
25.99
26.55
27.12
27.68
28.25
28.81
29.38
29.94
30.51
31.07
31.64
32.20
32.77
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
9
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
6.493754
6.510258
6.51323
6.575076
6.641182
6.665684
6.679599
6.703188
6.706862
6.768493
6.784457
6.79794
6.860664
6.901737
6.907755
7.003066
7.090077
7.17012
7.244227
7.301148
7.313221
7.377759
7.438384
7.495542
7.549609
7.600903
7.649693
7.696213
7.740664
7.783224
7.824046
7.863267
7.901007
7.937375
7.972466
8.006368
8.101678
8.160519
8.242756
8.34284
8.36637
8.389359
8.411833
8.433811
8.455317
8.476371
8.49699
8.556414
8.575462
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
7
3
2
6
1
1
2
3
3
1
1
1
4
2
4
2
5
3
1
1
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
2
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
3.95
1.69
1.13
3.39
0.56
0.56
1.13
1.69
1.69
0.56
0.56
0.56
2.26
1.13
2.26
1.13
2.82
1.69
0.56
0.56
1.13
1.13
1.13
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
0.56
0.56
1.13
33.33
33.90
34.46
35.03
35.59
36.16
36.72
37.29
37.85
38.42
38.98
39.55
40.11
40.68
41.81
45.76
47.46
48.59
51.98
52.54
53.11
54.24
55.93
57.63
58.19
58.76
59.32
61.58
62.71
64.97
66.10
68.93
70.62
71.19
71.75
72.88
74.01
75.14
75.71
76.27
76.84
77.40
77.97
78.53
79.10
80.23
80.79
81.36
82.49
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
10
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
8.594154 |
1
0.56
83.05
8.630522 |
1
0.56
83.62
8.648221 |
1
0.56
84.18
8.732305 |
1
0.56
84.75
8.732949 |
1
0.56
85.31
8.824677 |
1
0.56
85.88
8.839276 |
1
0.56
86.44
8.935904 |
1
0.56
87.01
8.961879 |
1
0.56
87.57
8.974618 |
1
0.56
88.14
8.999619 |
1
0.56
88.70
9.011889 |
1
0.56
89.27
9.024011 |
1
0.56
89.83
9.059518 |
1
0.56
90.40
9.2399 |
1
0.56
90.96
9.277999 |
3
1.69
92.66
9.341369 |
1
0.56
93.22
9.367344 |
1
0.56
93.79
9.417355 |
2
1.13
94.92
9.568015 |
1
0.56
95.48
9.692766 |
1
0.56
96.05
9.798127 |
1
0.56
96.61
9.852194 |
1
0.56
97.18
10.00785 |
1
0.56
97.74
10.09823 |
1
0.56
98.31
10.22557 |
1
0.56
98.87
10.23996 |
1
0.56
99.44
10.84545 |
1
0.56
100.00
------------+----------------------------------Total |
177
100.00
-> tabulation of lmktval
log(mktval) |
Freq.
Percent
Cum.
------------+----------------------------------5.958425 |
1
0.56
0.56
5.966147 |
1
0.56
1.13
5.986452 |
1
0.56
1.69
5.998937 |
1
0.56
2.26
6.018593 |
1
0.56
2.82
6.021023 |
1
0.56
3.39
6.040255 |
2
1.13
4.52
6.042633 |
1
0.56
5.08
6.047372 |
1
0.56
5.65
6.052089 |
1
0.56
6.21
6.107023 |
1
0.56
6.78
6.118097 |
1
0.56
7.34
6.126869 |
1
0.56
7.91
6.159095 |
1
0.56
8.47
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
11
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
6.163315
6.167517
6.1717
6.173786
6.188264
6.2106
6.216606
6.224558
6.248043
6.25575
6.2672
6.278522
6.280396
6.287858
6.291569
6.298949
6.306275
6.309918
6.322565
6.324359
6.327937
6.340359
6.36647
6.380123
6.395262
6.411819
6.434546
6.467699
6.481577
6.50279
6.505784
6.507277
6.519147
6.530878
6.569481
6.622736
6.645091
6.656726
6.660575
6.699501
6.705639
6.71174
6.719013
6.726233
6.741701
6.779922
6.788972
6.790097
6.791222
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
2
1
1
1
0.56
1.13
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
0.56
0.56
0.56
9.04
10.17
10.73
11.30
11.86
12.43
12.99
13.56
14.12
14.69
15.25
16.38
16.95
17.51
18.08
18.64
19.21
19.77
20.34
20.90
21.47
22.03
22.60
23.16
23.73
24.29
24.86
25.42
25.99
26.55
27.12
27.68
28.25
29.38
29.94
30.51
31.07
31.64
32.20
32.77
33.90
34.46
35.03
35.59
36.16
37.29
37.85
38.42
38.98
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
12
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
6.805723
6.822197
6.839477
6.862758
6.870053
6.886532
6.907755
7.003066
7.090077
7.17012
7.244227
7.313221
7.377759
7.438384
7.495542
7.549609
7.600903
7.649693
7.696213
7.740664
7.783224
7.824046
7.863267
7.901007
7.937375
7.972466
8.006368
8.070906
8.160519
8.216088
8.242756
8.268732
8.294049
8.36637
8.411833
8.455317
8.476371
8.49699
8.575462
8.630522
8.648221
8.682708
8.732305
8.748305
8.809863
8.89563
8.987197
9.11603
9.148465
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
1
1
1
1
1
2
4
8
4
5
4
2
2
3
1
2
3
4
1
2
1
3
1
1
1
1
2
1
1
1
3
2
1
1
1
2
2
1
2
2
1
1
1
1
2
1
1
1
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
2.26
4.52
2.26
2.82
2.26
1.13
1.13
1.69
0.56
1.13
1.69
2.26
0.56
1.13
0.56
1.69
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
0.56
0.56
0.56
1.69
1.13
0.56
0.56
0.56
1.13
1.13
0.56
1.13
1.13
0.56
0.56
0.56
0.56
1.13
0.56
0.56
0.56
39.55
40.11
40.68
41.24
41.81
42.37
43.50
45.76
50.28
52.54
55.37
57.63
58.76
59.89
61.58
62.15
63.28
64.97
67.23
67.80
68.93
69.49
71.19
71.75
72.32
72.88
73.45
74.58
75.14
75.71
76.27
77.97
79.10
79.66
80.23
80.79
81.92
83.05
83.62
84.75
85.88
86.44
87.01
87.57
88.14
89.27
89.83
90.40
90.96
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
13
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
9.21034 |
1
0.56
91.53
9.220291 |
1
0.56
92.09
9.277999 |
1
0.56
92.66
9.433484 |
1
0.56
93.22
9.642123 |
1
0.56
93.79
9.705036 |
1
0.56
94.35
9.746834 |
1
0.56
94.92
9.792556 |
1
0.56
95.48
9.841612 |
1
0.56
96.05
9.883285 |
1
0.56
96.61
9.92329 |
1
0.56
97.18
10.05191 |
1
0.56
97.74
10.069 |
1
0.56
98.31
10.17732 |
1
0.56
98.87
10.66663 |
1
0.56
99.44
10.72327 |
1
0.56
100.00
------------+----------------------------------Total |
177
100.00
-> tabulation of ceoten
years as |
ceo with |
company |
Freq.
Percent
Cum.
------------+----------------------------------0 |
5
2.82
2.82
1 |
19
10.73
13.56
2 |
10
5.65
19.21
3 |
21
11.86
31.07
4 |
21
11.86
42.94
5 |
10
5.65
48.59
6 |
11
6.21
54.80
7 |
6
3.39
58.19
8 |
11
6.21
64.41
9 |
8
4.52
68.93
10 |
8
4.52
73.45
11 |
4
2.26
75.71
12 |
7
3.95
79.66
13 |
7
3.95
83.62
14 |
5
2.82
86.44
15 |
2
1.13
87.57
16 |
2
1.13
88.70
17 |
2
1.13
89.83
18 |
1
0.56
90.40
19 |
2
1.13
91.53
20 |
4
2.26
93.79
21 |
1
0.56
94.35
22 |
1
0.56
94.92
24 |
3
1.69
96.61
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
14
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
26 |
2
1.13
97.74
28 |
1
0.56
98.31
34 |
1
0.56
98.87
37 |
2
1.13
100.00
------------+----------------------------------Total |
177
100.00
-> tabulation of comten
years with |
company |
Freq.
Percent
Cum.
------------+----------------------------------2 |
2
1.13
1.13
3 |
3
1.69
2.82
4 |
11
6.21
9.04
5 |
2
1.13
10.17
6 |
3
1.69
11.86
7 |
6
3.39
15.25
8 |
7
3.95
19.21
9 |
7
3.95
23.16
10 |
1
0.56
23.73
11 |
2
1.13
24.86
12 |
4
2.26
27.12
13 |
5
2.82
29.94
14 |
3
1.69
31.64
15 |
4
2.26
33.90
16 |
1
0.56
34.46
17 |
2
1.13
35.59
18 |
8
4.52
40.11
19 |
3
1.69
41.81
20 |
3
1.69
43.50
21 |
8
4.52
48.02
22 |
3
1.69
49.72
23 |
4
2.26
51.98
24 |
2
1.13
53.11
25 |
2
1.13
54.24
26 |
7
3.95
58.19
27 |
3
1.69
59.89
28 |
2
1.13
61.02
29 |
2
1.13
62.15
30 |
6
3.39
65.54
31 |
7
3.95
69.49
32 |
7
3.95
73.45
33 |
6
3.39
76.84
34 |
6
3.39
80.23
35 |
6
3.39
83.62
36 |
10
5.65
89.27
37 |
4
2.26
91.53
38 |
1
0.56
92.09
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
15
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
39 |
3
1.69
93.79
40 |
1
0.56
94.35
41 |
3
1.69
96.05
42 |
2
1.13
97.18
43 |
1
0.56
97.74
44 |
1
0.56
98.31
45 |
2
1.13
99.44
58 |
1
0.56
100.00
------------+----------------------------------Total |
177
100.00
-> tabulation of grad
=1 if |
attended |
graduate |
school |
Freq.
Percent
Cum.
------------+----------------------------------0 |
83
46.89
46.89
1 |
94
53.11
100.00
------------+----------------------------------Total |
177
100.00
-> tabulation of age
in years |
Freq.
Percent
Cum.
------------+----------------------------------33 |
1
0.56
0.56
38 |
1
0.56
1.13
39 |
2
1.13
2.26
40 |
4
2.26
4.52
41 |
1
0.56
5.08
42 |
1
0.56
5.65
43 |
4
2.26
7.91
44 |
3
1.69
9.60
45 |
3
1.69
11.30
46 |
5
2.82
14.12
47 |
3
1.69
15.82
48 |
2
1.13
16.95
49 |
4
2.26
19.21
50 |
4
2.26
21.47
51 |
5
2.82
24.29
52 |
7
3.95
28.25
53 |
5
2.82
31.07
54 |
12
6.78
37.85
55 |
8
4.52
42.37
56 |
9
5.08
47.46
57 |
12
6.78
54.24
58 |
11
6.21
60.45
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
16
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
59 |
8
4.52
64.97
60 |
9
5.08
70.06
61 |
7
3.95
74.01
62 |
6
3.39
77.40
63 |
10
5.65
83.05
64 |
8
4.52
87.57
65 |
1
0.56
88.14
66 |
5
2.82
90.96
67 |
2
1.13
92.09
68 |
2
1.13
93.22
69 |
4
2.26
95.48
71 |
2
1.13
96.61
72 |
2
1.13
97.74
73 |
1
0.56
98.31
77 |
1
0.56
98.87
80 |
1
0.56
99.44
86 |
1
0.56
100.00
------------+----------------------------------Total |
177
100.00
d.
Lập bảng tương quan
Trước khi chạy hồi quy mô hình, chúng ta xem xét mức độ tương quan giữa các biến. sử
dụng lệnh corr lsalary age college comten sales ceotenta thu được ma trận tương quan giữa các
biến như sau:
. corr lsalary age college comten sales ceoten
(obs=177)
| lsalary
age college
comten
sales
ceoten
-------------+-----------------------------------------------------lsalary |
1.0000
age |
0.0906
1.0000
college | -0.0650 -0.1781
1.0000
comten | -0.0023
0.4794 -0.1571
1.0000
sales |
0.4098
0.1271 -0.0215
0.1044
1.0000
ceoten |
0.1147
0.3387 -0.1063
0.3151 -0.0677
1.0000
Nhận xét: Từ ma trận tương quan, ta rút ra một số điểm sau:
-
Mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc lsalaryvới các biến độc lập age, comten ,ceoten,
lsales, grad,lmktvalkhông đồng đều, trong khi tương quan của lsalary với sales là tương
đối lớn (r = -0.4098) thì tương quan của lsalary với comten lại yếu hơn nhiều (r=0.0023).
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
17
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
-
Tương quan của các biến độc lập với nhau là không lớn, chỉ có tương quan của age và
comten là cao hơn cả (r = 0.4794).
Kì vọng dấu:
• r(lsalary, lsales) = 0.5300 > 0 nên kỳ vọng có giá trị dương
• r(salay, lmktval) = 0.4815 >0 nên kỳ vọng có giá trị dương
• r(salay,ceoten) = 0.1147 > 0 nên kỳ vọng có giá trị dương
• r(salay, age) = 0.0906 > 0 nên kỳ vọng có giá trị dương
• r(salay, comten) = -0.0023 < 0 nên kỳ vọng có giá trị âm
• r(salay, grad) = 0.0131 > 0 nên kỳ vọng có giá trị dương
e.
•
Chạy mô hình và diễn giải ý nghĩa hệ số hồi quy
Hồi quy biến lsalary theo các biến lsales lmktval ceoten age comten gradbằng lệnh
reg, ta có:
. reg lsalary lsales lmktval ceoten age comten grad
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model |
22.908898
6 3.81814967
Residual |
41.737315
170 .245513618
-------------+-----------------------------Total | 64.6462131
176 .367308029
Number of obs
F( 6,
170)
Prob > F
R-squared
Adj R-squared
Root MSE
=
=
=
=
=
=
177
15.55
0.0000
0.3544
0.3316
.49549
----------------------------------------------------------------------------lsalary |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+--------------------------------------------------------------lsales | .1927726
.0399535
4.82
0.000
.1139037
.2716415
lmktval | .1006935
.0492993
2.04
0.043
.003376
.1980111
ceoten |
.01676
.0057118
2.93
0.004
.0054849
.0280351
age |
.000148
.0052337
0.03
0.977
-.0101834
.0104794
comten | -.0104312
.0036879
-2.83
0.005
-.0177112
-.0031512
grad | -.0979702
.0779818
-1.26
0.211
-.2519076
.0559672
_cons |
4.58892
.3386964
13.55
0.000
3.920328
5.257512
-----------------------------------------------------------------------------
Từ kết quả chạy hồi quy, ta có phương trình hồi quy mẫu:
•
-
Phân tích kết quả hồi quy:
Số quan sát đưa vào phân tích obs = 177
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
18
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
-
Phần tổng bình phương các độ lệch giữa giá trị lsalary với giá trị trung bình của nó SST
-
= 64.6462131
Tổng bình phương tất cả các sai lệch giữa giá trị của biến lsalary nhận được từ hàm hồi
-
quy mẫu với giá trị trung bình của chúng SSE = 22.908898
Tổng bình phương các phần dư SSR = 41.737315
Sai số chuẩn của ước lượng Root MSE =0.49549
Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế là R 2 =0.3544có nghĩa là tính phù hợp của
mô hình là không cao. Nó thể hiện rằng các biến độc lập trong mô hình giải thích được
•
35.44% sự thay đổi của tiền lương trung bình của CEO.
Với độ tin cậy 95% ta có khoảng tin cậy 2 phía của các hệ số hồi quy:
Hệ số hồi quy
Khoảng tin cậy 2 phía với độ tin cậy 95%
3.920328 5.257512
0.1139037 0.2716415
0.003376 0.1980111
0.0054849 0.0280351
- 0.0177112 - 0.0031512
-0.2519076 0.0559672
- 0.0101834
0.0104794
Giải thích ý nghĩa các tham số:
Với giả thiết các yếu tố khác không đổi, mức lương trung bình của CEO năm 1990tăng
19.27726% khi doanh thu của công ty tăng1%.
Với giả thiết các yếu tố khác không đổi, giá trị thị trường của công ty tăng 1% thì tiền lương
trung bình của CEO năm 1990tăng 10.06935%
với giả thiết các yếu tố khác không đổi, khi số năm làm CEO ở công ty tăng lên 1 năm thì tiền
lương trung bình của CEO năm 1990 tăng lên 1.676%
>0: Với giả thiết các yếu tố khác không đổi, khi số tuổi của CEO tăng thêm 1 tuổi thì tiền lương
trung bình năm 1990 của CEO tăng 0.0148%
<0: Với giả thiết các yếu tố khác không đổi, khi số năm kinh nghiệm ở công ty tăng thêm một
năm thì tiền lương trung bình năm 1990 của CEO giảm 1.04312 %
-0.0979702 <0: Với giả thiết các yếu tố khác không đổi, nếu CEO tốt nghiệp đại học thì tiền
lương trung bìnhcủa CEO năm 1990 giảm 9.79702%
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
19
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
2. KIỂMĐỊNH MÔ HÌNH
a Kiểm định ý nghĩa ý nghĩa thống kê của các biến:
Với mô hình thiết kế ở trên, chúng ta tiến hành kiểm định ý nghĩa thống kê của các biến
độc lập.
-
Giả thuyết kiểm định:
Sử dụng thống kê t = ~T (n-k-1)
-
- Phương pháp kiểm định: Kiểm định bằng phương pháp p- value.
Quy tắc kiểm định: nếu giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa α = 0,05 thì ta có cơ sở bácbỏ giả
thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1.
Từ kết quả chạy hồi quy,các giá trị p-value của các biến độc lập age, grad có giá trị p-value
lớn hơn mức ý nghĩa 0,05, các biến này không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.
Giả thuyết kiểm định:
Từ kết quả chạy hồi quy, các giá trị p-value của các biến độc lập lsales lmktval ceoten
comten đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05, các biến này có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.
f.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Phương pháp kiểm định: Kiểm định bằng phương pháp p-value.
Giả thuyết kiểm định :
-
Giả thuyết này tương đương với:
Tiêu chuẩn kiểm định:
-
Trong đó:
k là số biến độc lập, k = 6
n: là số quan sát, n = 177
- Quy tắc kiểm định: Nếu giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa thì bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Dùng lệnh "test", kết quả thu được:
. test lsales lmktval ceoten age comten grad
(
(
(
(
(
(
1)
2)
3)
4)
5)
6)
lsales = 0
lmktval = 0
ceoten = 0
age = 0
comten = 0
grad = 0
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
20
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
F(
6,
170) =
Prob > F =
15.55
0.0000
Kết quả trả về cho thấy giá trị P-value = (Prob > F) = 0.0000 < 0.05 nên có cơ sở bác bỏ
H0, chấp nhận H1.
Kết luận: Mô hình hồi quy phù hợp.
g.
Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính
Sau khi chạy hồi quy hàm hồi quy mẫu, nhận thấy giá trị ước lượng có giá trị rất nhỏ
(0.000148)
Đặt vấn đề: Có thể bỏ biến age ra khỏi mô hình không?
-
Ta xây dựng giả thuyết:
Phương pháp kiểm định: sử dụng giá trị p-value
Quy tắc kiểm định: nếu giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa thì bác bỏ H0, chấp nhận H1.
. test age
( 1)
age = 0
F(
1,
170) =
Prob > F =
0.00
0.9775
Ta sử dụng lệnh "test" như trên nhưng chỉ với biến sales
Vì giá trị P-value = 0.9775 >0.05 nên chấp nhận H0.
Kết luận: Bỏ biến age ra khỏi mô hình vì yếu tố age không ảnh hưởng
đến biến tiền lương của CEO.
=> Vậy các biến độc lập của mô hình là lsales,lmktval,ceoten,comten,grad.
3. PHÂN TÍCH MÔ HÌNH
a Kiểm định đa cộng tuyến
Để kiểm định mô hình có mắc phải lỗi đa cộng tuyến hay không, nhóm đã sử dụng 3 cách
khác nhau được trình bày dưới đây:
•
-
Cách 1: R2 cao nhưng 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) thì mô hình có dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Kết quả chạy hồi quy:
. reg lsalary lsales lmktval ceoten age comten grad
Source |
SS
df
MS
-------------+------------------------------
Number of obs =
F( 6,
170) =
177
15.55
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
21
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
Model |
22.908898
6 3.81814967
Residual |
41.737315
170 .245513618
-------------+-----------------------------Total | 64.6462131
176 .367308029
Prob > F
R-squared
Adj R-squared
Root MSE
=
=
=
=
0.0000
0.3544
0.3316
.49549
-----------------------------------------------------------------------------lsalary |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------lsales |
.1927726
.0399535
4.82
0.000
.1139037
.2716415
lmktval |
.1006935
.0492993
2.04
0.043
.003376
.1980111
ceoten |
.01676
.0057118
2.93
0.004
.0054849
.0280351
age |
.000148
.0052337
0.03
0.977
-.0101834
.0104794
comten | -.0104312
.0036879
-2.83
0.005
-.0177112
-.0031512
grad | -.0979702
.0779818
-1.26
0.211
-.2519076
.0559672
_cons |
4.58892
.3386964
13.55
0.000
3.920328
5.257512
------------------------------------------------------------------------------
Từ kết quả hồi quy mô hình ở trên, ta xác định được R 2 = 0.3544< 0.8 vàphần lớncác tỉ số
-
|t| lớn hơn 1.
Kết luận: không phát hiện ra lỗi đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
•
-
Cách 2: tương quan cặp giữa các biến độc lập cao
Nguyên tắc kiểm định: nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập cao (r > 0.8) thì
-
có khả năng tồn tại đa cộng tuyến.
Kết quả bảng tương quan giữa các biến độc lập:
. corr lsales lmktval ceoten age comten grad
(obs=177)
|
lsales lmktval
ceoten
age
comten
grad
-------------+-----------------------------------------------------lsales |
1.0000
lmktval |
0.7359
1.0000
ceoten | -0.0377 -0.0435
1.0000
age |
0.1939
0.1310
0.3387
1.0000
comten |
0.2378
0.1019
0.3151
0.4794
1.0000
grad |
0.0835
0.1501 -0.1028 -0.1232 -0.2283
1.0000
Từ bảng tương quan trên, nhận thấy tất cả các giá trị tương quan cặp của các biến độc lập
-
đều < 0.8.
Kết luận: Không phát hiện ra lỗi đa cộng tuyến.
•
-
Cách 3: Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai
Nguyên tắc kiểm định: Nếu giá trị nhân tử phóng đại phương sai tương ứng của từng
-
biến độc lập lớn (VIF(Xj) > 10) thì mô hình có khả năng mắc lỗi đa cộng tuyến.
Sử dụng lệnh “vif” ta có kết quả:
. vif
Variable |
VIF
1/VIF
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
22
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
-------------+---------------------lsales |
2.35
0.426103
lmktval |
2.24
0.446792
comten |
1.47
0.678523
age |
1.39
0.718004
ceoten |
1.20
0.836202
grad |
1.09
0.915917
-------------+---------------------Mean VIF |
1.62
-
Từ kết quả phân tích ở trên, nhận thấy tất cả các giá trị VIF cũng như Mean VIF đều có
giá trị nhỏ hơn rất nhiều so với 10.
Kết luận: không phát hiện lỗi đa cộng tuyến trong mô hình.
Kết luận chung về lỗi đa cộng tuyến của mô hình : với 3 cách kiểm định lỗi đa
cộng tuyến đều cho cùng kết quả là không phát hiện ra lỗi. Ta có thể kết luận mô
hình không mắc đa cộng tuyến.
h.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để kiểm định mô hình có lỗi phương sai sai số thay đổi hay không, nhóm đưa ra 3 cách kiểm
định dưới đây:
•
-
Cách 1: (định tính) Xem xét biểu đồ phần dư của giá trị dự đoán
Nguyên tắc kiểm định: nếu độ rỗng của biểu đồ rải của phần dư tăng hoặc giảm khi
-
tăng thì giả thiết về phương sai sai số không đổi có thể không được thỏa mãn.
Sử dụng lệnh “rvfplot, yline (0)” ta thu được đồ thị phần dư của giá trị dự đoán :
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
23
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
Từ biểu đồ trên, nhận thấy độ rỗng của biểu đồ rải của phần dư có sự thay đổi (độ rộng tăng lên)
khi giảm.
Kết luận: mô hình có nhiều khả năng bị lỗi phương sai sai số thay đổi.
•
-
Cách 2: sử dụng kiểm định White
Cặp giả thuyết kiểm định:
Nguyên tắc kiểm định: với mức ý nghĩa , nếu giá trị p-value < thì có cơ sở bác bỏ và
-
chấp nhận .
Sử dụng lệnh “imtest, white” ta thu được:
. imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(26)
Prob > chi2
=
=
39.82
0.0406
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
--------------------------------------------------Source |
chi2
df
p
---------------------+----------------------------Heteroskedasticity |
39.82
26
0.0406
Skewness |
11.65
6
0.0702
Kurtosis |
2.15
1
0.1423
---------------------+----------------------------Total |
53.63
33
0.0131
---------------------------------------------------
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
24
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
-
Từ kết quả trên, nhận thấy p-value = Prob > chi2 = 0.0406 < 0.05 => bác bỏ và chấp nhận
.
Kết luận: Mô hìnhcó lỗi phương sai sai số thay đổi.
Kết luận chung về lỗi phương sai sai số thay đổi: với 2 cách kiểm định trên ta
nhận thấy mô hìnhmắc lỗi phương sai sai số thay đổi.
i.
•
Kiểm định định dạng mô hình
Kiểm định thừa biến
Theo kết quả kiểm định ở phần II. 2. thì tất cả các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở
mức ý nghĩa 5%, nên các biến đưa vào mô hình là cần thiết và không thể loại bỏ ra khỏi mô hình.
•
Kiểm định thiếu biến
Để kiểm tra mô hình có lỗi định dạng sai do thiếu biến hay không, nhóm đã sử dụng kiểm
định Ramsey.
-
Cặp giả thuyết cần kiểm định:
Nguyên tắc kiểm định: với mức ý nghĩa , nếu giá trị p-value < thì có cơ sở bác bỏ và
chấp nhận .
Chạy lệnh “ovtest” bằng stata, ta thu được kết quả sau:
. ovtest
Ramsey RESET test using powers of the fitted values of lsalary
Ho: model has no omitted variables
F(3, 167) =
3.53
Prob > F =
0.0163
-
Từ kết quả thu được ở trên, nhận thấy giá trị p-value = 0.0163< nên có cơ sở bác bỏ giả
thuyết H0, chấp nhận H1.
Kết luận: Mô hình đã bỏ sót biến.
4. SỬA CÁC LỖI CỦA MÔ HÌNH
Sửa lỗi phương sai sai số thay đổi trong mô hình hồi quy mẫu
LỚP KTE309.11 _ NHÓM 19
25
