Bài thực hành eview trong thực tế Kinh tế lượng

BÀI THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG:

NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TIỀN LƯƠNG


THÀNH VIÊN NHÓM:

Bộ dữ liệu :
1


Với :
+ Tiền lương là thu nhập hàng tháng (triệu đồng/tháng)
+ Số năm đi học (năm)
+ Số năm kinh nghiệm (năm)
+ Tuổi (năm)
Số năm đi học
( năm)

Số năm kinh nghiệm
(năm)

Tiền lương
( nghìn đồng/tháng)

Tuổi

6
4
6
6

9
5
7
4
6
4
4
6
5
9
4
4
9
5
6
7
9
4
11
4
8
11
4

2
18
4
4
3
8

6
3
23
15
9
3
14
16
20
5
10
4
1
10
2
17
2
15
11
1
1

1345
2435
1715
1461
1639
1345
1602
1144

1566
1496
1234
1345
1345
3389
1839
981
1345
1566
1187
1345
1345
2167
1402
2115
2218
3575
1972

38
52
45
58
30
43
30
33
51
37

45
55
57
36
60
35
34
28
25
43
42
47
46
52
64
39
39

4

2

1234

40

5

9

1926

53

2


6

15

2165

59

6

12

2365

35

9

5

1345

45

4

14

1839

37

5

14

2613

37

11

3

2533

43

8

5

1602

32

9

18

1839

40

7

1

2218

49

4

10

1529

43

1

10

1461

31

9

22

3307

45

11

3

3833

31

4

14

1839

55

6

5

1461

30

9
6
4
4
6

3
15
13
9
4

1433
2115
1839
1288
1288

28
60
32
58
29

* Chọn biến:
- Biến phụ thuộc: Tiền lương
- Biến độc lập: Số năm đi học, số năm kinh nghiệm, tuổi

α

- Chọn mức ý nghĩa =0.1
- Đặt Tiền lương là Y, Số năm đi học là X2, Số năm kinh nghiệm là X3 ,
Tuổi X4

3


1.Thống kê mô tả của tất cả các biến được sử dụng
X2

X3

Y

X4

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

6.224490
6.000000
11.00000
1.000000
2.374038
0.475491
2.476998

8.836735
9.000000
23.00000
1.000000
6.256153
0.470426
2.081361

1820.204
1602.000
3833.000
981.0000
648.2687
1.477121
4.771413

42.36735
42.00000
64.00000
25.00000
10.34950

0.325179
2.041861

Jarque-Bera
Probability

2.404873
0.300461

3.530244
0.171166

24.22530
0.000005

2.737863
0.254379

Sum
Sum Sq. Dev.

305.0000
270.5306

433.0000
1878.694

89190.00
20172112

2076.000
5141.388

Observations

49

49

49

49

2. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
X2

X3

Y

X4

X2

1.000000

-0.273812

0.411813

-0.135701

X3

-0.273812

1.000000

0.262013

0.400571

Y

0.411813

0.262013

1.000000

0.065731

X4

-0.135701

0.400571

0.065731

1.000000

4


3. Kết quả hồi quy bằng OLS
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/27/16 Time: 19:34
Sample: 1 49
Included observations: 49
Variable
C
X2
X3
X4

Coefficient
632.2442
142.5099
43.22531
-1.913322

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

0.322211

0.277025
551.2095
13672434
-376.7353

Durbin-Watson stat

1.618027

Std. Error
423.3785
34.85946
14.30354
8.393527

t-Statistic
1.493331
4.088128
3.022001
-0.227952

Prob.
0.1423
0.0002
0.0041
0.8207

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion

Schwarz criterion
F-statistic

1820.204
648.2687
15.54021
15.69465
7.130784

Prob(F-statistic)

0.000510

4. Kiểm định
4.1. Kiểm tra ý nghĩa thống kê các hệ số hồi quy
Kiểm định cặp giả thiết:
H0: Không có ý nghĩa thống kê(βj =0)
H1: Có ý nghĩa thống kê (βj # 0)
- Đối với β1: Prob = 0,1423 >

α

=0.1

=> β1 không có ý nghĩa thống kê.
- Đối với β2: Prob = 0,0002 <

α

=0.1

=> β2 có ý nghĩa thống kê
- Đối với β3: Prob = 0,0041 <

α

=0.1
5


=> β3 có ý nghĩa thống kê
- Đối với β4 : Prob = 0,8207 >

α

=0.1

=> β4 không có ý nghĩa thống kê.
4.2. Kiểm định bỏ biến nếu hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê
Mô hình hồi qui mẫu: Y = β1 + β2X2 + β3 X3+ β4X4 + vt (với mọi t)
Kiểm định cặp giả thiết:
H0: β4 =0 : có thể bỏ biến X4
H1: β4 ≠ 0 : không thể bỏ biến X4
Redundant Variables: X4
F-statistic
Log likelihood ratio

0.051962
0.056548

Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/27/16 Time: 20:11
Sample: 1 49
Included observations: 49
Variable
C
X2
X3

Coefficient
560.7100
142.7446
41.98180

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

0.321428
0.291925
545.4998
13688221
-376.7635
1.647325

Probability
Probability

Std. Error
281.2586
34.48333
13.08547

0.820716
0.812037

t-Statistic
1.993574
4.139524
3.208276

Prob.
0.0521
0.0001
0.0024

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

1820.204
648.2687

15.50055
15.61638
10.89473
0.000134

Fqs = 0.051962 , F0.1(k-1,n-k) = F0.1(3,49) = 5,16
Kết quả: Fqs < F0.1(3,49).
=> chấp nhận giả thiết H0
Vậy có thể bỏ biến X4
6


4.3. Kiểm định độ phù hợp mô hình hồi quy sau khi bỏ biến
Kiểm định cặp giả thuyết:
Ho : mô hình hồi qui không phù hợp
H1 : mô hình hồi qui phù hợp
Prob(F-statistic) = 0.000134 <

α

=0.1

=> bác bỏ Ho , chấp nhận H1
Vậy mô hình hồi qui phù hợp
5. Kiểm tra khuyết tật của mô hình:
5.1. Khuyết tật đa cộng tuyến
Hồi quy mô hình phụ :
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 04/27/16 Time: 20:51

Sample: 1 49
Included observations: 49
Variable
Coefficient
C
7.142663
X3
-0.103904
R-squared
0.074973
Adjusted R-squared
0.055292
S.E. of regression
2.307472
Sum squared resid
250.2481
Log likelihood
-109.4785
Durbin-Watson stat
2.123932

Std. Error
t-Statistic
0.574431
12.43432
0.053236 -1.951751
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion

F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0569
6.224490
2.374038
4.550142
4.627359
3.809332
0.056941

Kiểm định cặp giả thuyết:
7


Ho : mô hình hồi qui gốc không có khuyết tật
H1 : mô hình hồi qui gốc có khuyết tật
Prob(F-statistic) = 0.056941 <

α

=0.1

=> bác bỏ Ho , chấp nhận H1
Vậy mô hình hồi quy gốc có khuyết tật đa cộng tuyến
5.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White
Hồi quy mô hình:
e2i =

α
1

+

α
2

X2i +

α
3

X22i +

α
4

X3i +

α

X32i + Vi

5

Kiểm định cặp giả thuyết:
Ho : phương sai sai số đồng đều
H1 : phương sai sai số không đồng đều

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

9.588830
22.82076

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/30/16 Time: 00:35
Sample: 1 49
Included observations: 49
Variable
Coefficient
C
765267.3
X2
-265642.1
X2^2
27611.98
X3
-25225.28
X3^2
1444.896
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood

Durbin-Watson stat

0.465730
0.417160
359171.0
5.68E+12
-693.6772
2.308652

Probability
Probability

Std. Error
405819.6
115138.0
8331.646
33127.65
1516.713

0.000012
0.000138

t-Statistic
1.885733
-2.307164
3.314109
-0.761457
0.952650

Mean dependent var

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

Prob.
0.0659
0.0258
0.0018
0.4504
0.3460
279351.5
470464.1
28.51744
28.71048
9.588830
0.000012

8


từ kết quả báo cáo ta có: :
Với n=49,
ta thấy :

χ

α

2
qs

χ

=0.1, m= 4 ta có
>

χ

2(4)
0.1

2
qs

χ

=22.82076
2(4)
0.1

= 7.77944

=> bác bỏ giả thuyết H0

Vậy mô hình có phương sai sai số thay đổi
5.3.Khắc phục phương sai sai số thay đổi :
Khắc phục theo biến X2
Dependent Variable: Y/X2

Method: Least Squares
Date: 04/30/16 Time: 00:49
Sample: 1 49
Included observations: 49
Variable
Coefficient
1/X2
929.7995
C
79.42439
X3/X2
41.29819

Std. Error
140.5351
20.39226
10.15902

R-squared
0.854873
Adjusted R-squared
0.848564
S.E. of regression
78.33864
Sum squared resid
282299.4
Log likelihood
-281.6711
Durbin-Watson stat
1.449963

Kiểm tra lại bằng kiểm định white
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
0.172686
Obs*R-squared
0.757347

từ kết quả báo cáo ta có: :
Với n=49,
ta thấy :
đổi

χ

α

2
qs

χ

<

χ

2(4)
0.1

Mean dependent var
S.D. dependent var

Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Probability
Probability

2
qs

=0.1, m= 4 ta có

t-Statistic
6.616136
3.894830
4.065174

χ

Prob.
0.0000
0.0003
0.0002
335.6011
201.3079
11.61923
11.73505
135.4823
0.000000

0.951235
0.944073

=0.757347
2(4)
0.1

= 7.77944

nên mô hình đã khắc phục khuyết tật phương sai sai số thay

5.4.Khuyết tật tự tương quan
9


Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
1.404502 Probability
Obs*R-squared
1.483059 Probability

0.242192
0.223297

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 04/30/16 Time: 01:15
Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
C
-15.92567
280.3524
-0.056806
X2
-0.070451
34.33276
-0.002052
X3
1.731252
13.10996
0.132056
RESID(-1)
0.175740
0.148289
1.185117
R-squared
0.030267 Mean dependent var
Adjusted R-squared
-0.034382 S.D. dependent var
S.E. of regression
543.1171 Akaike info criterion

Prob.
0.9550
0.9984

0.8955
0.2422
1.71E-13
534.0143
15.51063

Kiểm định cặp giả thuyết:
Ho : ρ = 0 (không có tự tương quan bậc 1)
H1 : ρ ≠ 0 (có tự tương quan bậc 1)
Theo kết quả hồi quy ta có:

χ

2
qs

= 1.483059 <

χ

2(1)

0.1

= 2.70554

=> chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0
Vậy mô hình không có tự tương quan
5.5. Khuyết tật về chỉ định dạng hàm
Kiểm tra bằng kiểm định Ramsey

Hồi quy mô hình : Y = β1 + β2X2 + β3X3+ β4 FITTED^2+ vt

Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio

0.901217
0.971628

Probability
Probability

0.347526
0.324275

Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/30/16 Time: 01:26

10


Sample: 1 49
Included observations: 49
Variable
Coefficient
C
1113.607
X2

-84.13840
X3
-25.70994
FITTED^2
0.000423
R-squared
0.334751
Adjusted R-squared
0.290401
S.E. of regression
546.0865
Sum squared resid
13419469
Log likelihood
-376.2777
Durbin-Watson stat
1.757502

Std. Error
t-Statistic
646.9001
1.721452
241.4743
-0.348436
72.49845
-0.354627
0.000446
0.949324
Mean dependent var
S.D. dependent var

Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0920
0.7291
0.7245
0.3475
1820.204
648.2687
15.52154
15.67597
7.547962
0.000341

Kiểm định cặp giả thuyết:
Ho : β4 = 0 (mô hình không bỏ sót biến)
H1 : βi ≠ 0 (mô hình bỏ sót biến)
Ta có Fqs =0.901217, F0,1(1,45) = 62,5 => Fqs < F0,1(1,45)
Kết luận : chưa có cơ sở bác bỏ Ho
Vậy mô hình gốc không bị bỏ sót biến
5.6. Khuyết tật về phân phối chuẩn
Kiểm định cặp giả thuyết:
Ho : U phân phối chuẩn
H1 : U không phân bố chuẩn

11

10

Series: Residuals
Sample 1 49
Observations 49

8
6
4
2
0
-1000

-500

0

500

1000

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

1.71E-13
-113.6336
1576.154
-920.2290
534.0143
0.747448
3.778409

Jarque-Bera
Probability

5.799636
0.055033

1500

Ta thấy JB = 5.799636 >(2)= 4.60517 => bác bỏ Ho
Vậy U trong mô hình không phân bố chuẩn
6. Mô hình cuối cùng:
6.1. Kết quả mô hình sau khi khắc phục
Dependent Variable: Y/X2
Method: Least Squares
Date: 05/04/16 Time: 19:37
Sample: 1 49
Included observations: 49
Variable
Coefficient
1/X2
929.7995
C

79.42439
X3/X2
41.29819
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.854873
0.848564
78.33864
282299.4
-281.6711
1.449963

Std. Error
140.5351
20.39226
10.15902

t-Statistic
6.616136
3.894830
4.065174

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0003
0.0002
335.6011
201.3079
11.61923
11.73505
135.4823
0.000000

6.2. Kiểm định F
12


Kiểm định cặp giả thuyết:
Ho : R2 = 0 (Hàm hồi qui không phù hợp)
H1 : R2 ≠ 0 (Hàm hồi qui phù hợp)
Ta có Fqs = 135,4823 , F0,1(2,46) = 9,47 => Fqs > F0,1(2,46)
=> bác bỏ Ho , chấp nhận H1
=> Hàm hồi qui phù hợp
6.3. Nhận xét ý nghĩa R2
R2= 0,854873 cho biết hàm hồi qui giải thích 85,4873% sự sai lệch giữa giá trị thực
tế và giá trị trung bình của tiền lương
6.4. Nhận xét ý nghĩa kinh tế các hệ số hồi qui của mô hình
* β1= 929.7995 > 0 => giá trị trung bình của tiền lương không phụ thuộc vào số

năm kinh nghiệm và số năm đi học là 929,7995 nghìn đồng/tháng.
* β2= 79.42439 > 0 => khi số năm đi học tăng 1 năm thì tiền lương trung bình tăng
79.42439 nghìn đồng/tháng.
* β3= 41.29819 > 0 => khi số năm kinh nghiệm tăng 1 năm thì tiền lương trung
bình tăng 41,29819 nghìn đồng /tháng.
7. Mở rộng mô hình.
* Nhận thấy có sự khác biệt về tiền lương giữa nam và nữ nên thêm vào mô hình
biến độc lập GIOITINH, có ý kiến cho rằng tiền lương phụ thuộc vào số năm kinh
nghiệm của nữ nhiều hơn nam , hãy lập mô hình và nêu cách kiểm tra
=> Chọn D = 1 nếu giới tính là nam
D = 0 nếu giới tính là nữ
X2
( năm)
6
4

X3 (năm)
2
18

Y
( nghìn đồng/tháng)
1345
2435

GIOITINH
0
1

13

6
6
9
5
7
4
6
4
4
6
5
9
4
4
9
5
6
7
9
4
11
4
8
11
4
4
5
6

6
9
4
5
11
8
9
7
4

4
4
3
8
6
3
23
15
9
3
14
16
20
5
10
4
1
10
2
17

2
15
11
1
1
2
9
15
12
5
14
14
3
5
18
1
10

1715
1461
1639
1345
1602
1144
1566
1496
1234
1345
1345
3389

1839
981
1345
1566
1187
1345
1345
2167
1402
2115
2218
3575
1972
1234
1926
2165
2365
1345
1839
2613
2533
1602
1839
2218
1529

1
1
1
0

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

0
1
0

1

10

1461

1

9
11

22
3

3307
3833

1
1

14


4
6
9

6
4
4
6

14
5
3
15
13
9
4

1839
1461
1433
2115
1839
1288
1288

1
0
1
0
1
1
0

Mô hình hồi qui gốc : Y = β1 + β2 X2 + β3 X3+ β5DX3 + vt (với mọi t)

Mô hình số năm kinh nghiệm với nam ( D=1)
Y = β1 + β2 X2 + (β3+ β5)X3 + vt (với mọi t)
Mô hình số năm kinh nghiệm với nữ ( D=0)
Y = β1 + β2 X2 + β3 X3 + vt (với mọi t)
Kiểm định giả thuyết :
H0: β5 0
H1: β5 > 0
* Hồi qui mô hình sau khi thêm biến giả ta được bảng kết quả sau
Dependent Variable: Y/X2
Method: Least Squares
Date: 05/05/16 Time: 12:34
Sample: 1 49
Included observations: 49
Variable
Coefficient
C
107.3441
1/X2
660.0860
X3/X2
33.81047
GIOITINH/X2
341.5046
R-squared
0.878762
Adjusted R-squared
0.870679
S.E. of regression
72.39272
Sum squared resid

235831.8
Log likelihood
-277.2648
Durbin-Watson stat
1.488014

Std. Error
t-Statistic
21.04827
5.099904
158.3357
4.168903
9.718889
3.478841
114.6876
2.977695
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0000
0.0001
0.0011
0.0047
335.6011
201.3079

11.48020
11.63463
108.7234
0.000000

Nhận thấy : Prob của các β đều <0,1 => các β đều có ý nghĩa
15


Cảm ơn cô đã xem bài thực hành của nhóm! 

16