KINH tế LƯỢNG các yếu tố tác ĐỘNG đến điểm TRUNG BÌNH TÍCH LŨY(GPA)

TRƯỜNG HỌC VIỆN TÀI CHÍNH
KHOA KẾ TOÁN
--------------------

BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
TÊN ĐỀ TÀI

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN ĐIỂM TRUNG BÌNH TÍCH LŨY
SINH VIÊN HỌC VIỆN TÀI CHÍNH K54
GV hướng dẫn:
Nhóm thực hiện:

HÀ NỘI - 2018


LỜI NÓI ĐẦU
Kinh tế lượng hiểu theo nghĩa hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp
thống kê vào tinh tế. Kinh tế lượng lý thuyết nghiên cứu các thuộc tính thống kê của
các quy trình kinh tế lượng, ví dụ như: xem xét tính hiệu quả của việc lấy mẫu, của
thiết. Kinh tế lượng thực nghiệm bao gồm:
1./ Ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng vào đánh giá các lý thuyết kinh tế
2./ Phát triển và sử dụng các mô hình kinh tế lượng
Hai mục đích chính của kinh tế lượng là:
1./ Kiểm nghiệm lý thuyết kinh tế bằng cách xây dựng các mô hình kinh tế (mà có khả
năng kiểm định được).
2./ Chạy (estimate) và kiểm tra mô hình đó xem chúng đưa ra kết quả chấp nhận hay
phủ quyết lý thuyết thống kê.
Đây là bộ môn khoa học kinh tế gồm các hệ thống phương pháp giúp tiến hành các
nghiên cứu định lượng và thực chứng. Vì thế nếu chỉ biết đến lý thuyết suông mà
chưa áp dụng vào thực tế cuộc sống thì chưa thấy được tính hữu dụng, sự thú vị và
hay ho của môn học. Vì vậy, khi được giao bài tập nhóm từ Giảng viên bộ môn,

chúng em rất vui vì có cơ hội đem những lý thuyết học trên lớp ứng dụng vào cuộc
sống xung quanh. Nhóm chúng em gồm 6 sinh viên đã tiến hành làm báo cáo cho đề
tài này dưới sự hướng dẫn của cô Quỳnh Châm,giảng viên bộ môn kinh tế lượng Học
viện Tài chính. Bảng báo cáo này được thực hiện trong tháng 5 năm 2018. Tất cả số
liệu trong bài đều là số liệu thật từ những bạn sinh viên được khảo sát. Dù đã rất cố
gắng nhưng có lẽ cũng khó tránh khỏi những sai sót ngoài mong muốn. Tuy nhiên
qua đề tài này chúng em hiểu hơn về lý thuyết KTL được giảng trên trường, phát hiện
ra một điều gì đó thú vị và cảm thấy yêu thích môn học này hơn, qua những gì mà
nhóm em đã cảm nhận được qua quá trình thục hiện, với chúng em, đó đã là niềm vui
lớn nhất rồi.


I.

Đặt vấn đề

1. Lý do chọn đề tài
GPA viết tắt của Grade point Average - điểm trung bình; là một chỉ số để đánh
giá một học sinh hoặc sinh viên. Chỉ số này được tính bằng cách cộng các điểm
trung bình của các môn học rồi chia đều ra để lấy số trung bình. GPA được tính
theo thang điểm 4, khác với thang điểm của việt nam là 10, trong đó 4 là cao
nhất.
Đây là chỉ số quan trọng dùng để xếp loại tốt nghiệp, đồng thời cũng là một
trong số nhiều chỉ tiêu nhà tuyển dụng chú ý tới khi các bạn sinh viên mới ra
trường xin việc sau này.
Có lẽ bạn sinh viên nào cũng muốn biết làm thế nào để có điểm
tích lũy cao đến khi ra trường. Cũng là sinh viên, đây cũng là
vấn đề mà chúng em rất thắc mắc, quan tâm và muốn tìm
hiểu.
2. Yếu tố khảo sát

Vì tính phức tạp và đa dạng của các nhân tố ảnh hưởng đến GPA, nhóm chúng
em chỉ tiến hành nghiên cứu một ở một nội dung nhỏ là ảnh hưởng của thời
gian học, yếu tố giới tính, và việc có người yêu hay chưa tác động như thế nào
đến điểm tích lũy.
Thời gian
tự học

Thời gian
nghe
giảng

GPA

Giới tính

Người yêu


II.

Xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình đề xuất : GPAi= β1 + β2*THi + β3*NGi + β4*GTi + β5*NYi + Ui
1. Giải thích biến
1.1. Biến phụ thuộc
GPA : Điểm trung bình tích lũy của các bạn sinh viên k54 Học viện tài
chính tính đến thời điểm khảo sát (tháng5/2018)
1.2. Biến độc lập
Biến định lượng
TH : Thời gian tự học mỗi tối trong suốt giai đoạn (Đơn vị: giờ)
NG : Thời gian tập trung nghe giảng trên lớp. (Đơn vị: giờ)

Biến định tính
GT: Giới tính của bạn sinh viên làm khảo sát
− 1: Nam
− 0: Nữ
NY: Tình trạng có người yêu hay chưa của bạn sinh viên làm khảo sát
− 1: Đã có người yêu
− 0: Chưa có người yêu
2. Kì vọng dấu
β2 > 0: thời gian tự học càng nhiều, điểm của các bạn càng cao
β3 > 0: thời gian nghe giảng càng nhiều, tiếp thu kiến thức tốt hơn, điểm
GPA càng cao
β4 < 0: các bạn nữ thường có điểm cao hơn các bạn nam


β5 < 0: các bạn chưa có người yêu điểm cao hơn các bạn đã có người
yêu. Do ít bị phân tâm hơn
3. Bộ số liệu
Nam(1) hay Nữ(0)
0
1
0
1
0
0
1
0
0
0
0
1

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

Điểm GPA
hiện tại

Thời gian tự
học ở nhà
3.2
2.4
3.6
3
3.6
2.2
2.8
3.4
1.9
2.6
2.8
3
3.2
3
2.6
3.2
2.4
2.2
3.2
2.8
3
3.4
2.4
3.4
3.2

2.6
3.2
2.8
3.2
3
3.4
3
3.2
3.4
3.4
2
3.8
3.2
3.2
4
3

Thời gian
nghe giảng
3
2
4
5
4
0
1
4
2
1
1

1
5
1
2
2
0
2
1
2
2
3
4
3
3
1
3
4
3
0
4
2
4
3
2
2
3
1
0
4
4

Có người yêu(1)
hay Chưa có NY(0)
2
4
5
3
4
1
2
3
4
2
2
3
3
4
0
3
1
0
3
1
3
3
2
4
2
1
3

4
3
3
4
3
4
4
2
3
5
2
4
5
3

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

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


0

2.2

1

2

0

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

0

3
3
3.6
2.2
2.8
3.4
3.2
2.4
2.2
3.2
3.6
3.2
3
3
1.9
2.6
2.8
3.4
2
3.2
1.9
3
3.2

2
5
4
0

1
4
2
0
2
3
4
4
1
5
2
2
1
3
2
3
2
5
3

3
3
5
1
2
3
3
1
0
3

4
4
3
3
4
2
2
3
3
2
4
3
2

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

0
0
1
0
1
0
0

0

2.9

2

3

1

Nguồn: theo khảo sát của nhóm nghiên cứu
III.

Mô hình hồi quy
1. Ước lượng các tham số của mô hình
Với bộ số liệu trên, sử dụng EVIEW để ước lượng thu được kết quả:

Dependent Variable: GPA
Method: Least Squares
Date: 05/22/18 Time: 15:10
Sample: 1 66
Included observations: 66

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TH
NG
GT
NY

2.472202
0.080691
0.142858
-0.076939
-0.283703

0.156762
0.041773
0.048653
0.108884
0.107801

15.77045
1.931625

2.936280
-0.706617
-2.631730

0.0000
0.0581
0.0047
0.4825
0.0107

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

0.390359
0.350382
0.398038
9.664475
-30.25041
9.764716

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

2.936364
0.493850
1.068194
1.234077
1.133742
2.103872


Prob(F-statistic)

0.000004

Từ bảng kết quả trên ta thấy
− biến TH, NG, NY có P_value lần lượt là 0.0581, 0.0047, 0.0107 đều
< 0.1 nên β2, β3,β5 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%
− biến GT có P_value = 0.4825 > 0.1 nên β4 không có ý nghĩa thống kê với
mức ý nghĩa 10%
==>

Ta tiến hành loại bỏ biến GT và chạy lại thu được kết quả:

Dependent Variable: GPA
Method: Least Squares
Date: 05/22/18 Time: 15:16
Sample: 1 66
Included observations: 66
Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TH
NG
NY

2.429154
0.076042
0.152649
-0.280275

0.143855
0.041085
0.046449
0.107256

16.88608
1.850829
3.286343
-2.613137

0.0000
0.0690
0.0017
0.0112

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.385369
0.355629
0.396427
9.743582
-30.51943
12.95783
0.000001

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

2.936364
0.493850
1.046043
1.178750
1.098482
2.146052

Với kết quả mới, ta thấy P_value của các biến TH, NG, NY lần lượt là
0.069, 0.0017, 0.0112 , các giá trị này đều < 0.1 nên β2, β3,β5 có ý nghĩa thống
kê với mức ý nghĩa 10%
2. SFM và ý nghĩa hệ số hồi quy
SRM: GPAi= 2.429154 + 0.076042*THi + 0.152649*NGi - 0.280275*NYi+ ei
Ý nghĩa
β1 = 2.429154 cho biết khi thời gian tự học và thời gian nghe giảng bằng 0, thì
điểm GPA trung bình của sinh viên chưa có người yêu là 2.429154 .


β2= 0.076042 cho biết khi thời gian tự học mỗi tối ở nhà tăng thêm 1 giờ thì
điểm GPA trung bình tăng 0.076042 điểm.
β3= 0.152649 cho biết khi thời gian nghe giảng tăng 0.152649 giờ học thì điểm
GPA trung bình tăng 0.152649 điểm.
β4 = -0.280275 cho biết nếu thời gian tự học mỗi tối ở nhà và thời gian nghe
giảng trên lớp như nhau thì điểm trung bình của sinh viên chưa có người yêu cao
hơn điểm trung bình của sinh viên đã có người yêu 0.280275 điểm.
==> Các

hệ số hồi quy phù hợp với lý thuyết
3. Kiểm định sự phù hợp
Lập cặp giả thuyết H0: R2=0
H1: R2>0
Tiêu chuẩn kiểm định F : F ~ Fα(k-1, n-4)
Miền bác bỏ: Wα = { F: F > Fα(k-1, n-4 }
Dựa vào mẫu:
Fqs=12.95783
Fα(k-1, n-4)=F0.05( 3, 62) = 2.76
Fqs > Fα(k-1, n-4) ==> Fqs € Wα ==> Bác bỏ Ho, chấp nhận H1
Vậy với mức ý nghĩa α = 0.05 , mô hình hồi quy phù hợp.

IV.

Kiểm tra khyết tật
1. Kiểm định Ramsey
PTKĐ: GPAi= β1 + β2*THi + β3*NGi + β4*NYi + β5*(Ymũ)2 + β6*(Ymũ)3

Lập cặp giả thuyết: H0: Mô hình không bỏ sót biến thích hợp: β5=β6=0
H1: Mô hình không bỏ sót biến thích hợp: tồn tại βj ≠ 0(j=5,6)


Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Specification: GPA C TH NG NY
Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3
F-statistic
Likelihood ratio

Value
0.324231
0.709481

df
(2, 60)
2

Probability
0.7243
0.7014

Sum of Sq.
0.104180
9.743582
9.639402

df
2
62
60

Mean
Squares
0.052090
0.157155
0.160657

Value
-30.51943
-30.16469

df
62
60

F-test summary:
Test SSR
Restricted SSR
Unrestricted SSR
LR test summary:
Restricted LogL

Unrestricted LogL

Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: GPA
Method: Least Squares
Date: 05/22/18 Time: 16:18
Sample: 1 66
Included observations: 66
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TH
NG
NY
FITTED^2
FITTED^3

20.43787
0.946270
1.901653
-3.497243
-4.363934

0.544061

53.35140
2.730931
5.475676
10.06717
12.57373
1.457186

0.383080
0.346501
0.347291
-0.347391
-0.347068
0.373364

0.7030
0.7302
0.7296
0.7295
0.7298
0.7102

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.391940
0.341269
0.400820
9.639402
-30.16469
7.734909
0.000011

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

2.936364
0.493850
1.095900
1.294959
1.174557
2.163771

Theo kết quả , ta thấy
F-statistic
Likelihood ratio

Probability
0.7243
0.7014

P_value = 0.7243 > 0.05 ==> với mức ý nghĩa 5%, mô hình không bỏ
sót biến.


2. Kiểm định sự tự tương quan
2.1. Phương pháp Đồ thị

Ta thấy đồ thị của resid theo resid(-1) không tuân theo quy luật mà khá
lộn xộn => độ phân tán của resid theo resid(-1) không có mức độ phụ
thuộc => khả năng không có tự tương quan.
2.2. Kiểm định Durbin-Watson
Durbin-Watson stat

2.103872

k'=3, n= 66
dL = 1.480

4 - dL = 2.52

dU = 1.689

4- dU = 2.311

0 --> dL

dL --> dU

dU -->4- dU 4- dU --> 4 - dL

4 - dL --> 4

Tự tương quan

không kết luận

Không tự

Tự tươngquan

không kết luận


+

tương quan

-

Ta thấy Dqs = 2.103872 nằm trong khoảng dU -->4- dU .
Vậy theo kiểm định Durbin-Watson,với mức ý nghĩa 5%, không có tự
tương quan
2.3. Kiểm định Breusch-Godfrey( BG)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.209012
0.456645

Prob. F(2,60)
Prob. Chi-Square(2)

0.8120
0.7959

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 05/22/18 Time: 17:54
Sample: 1 66
Included observations: 66
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

TH
NG
NY
C
RESID(-1)
RESID(-2)

0.002318
-0.002375
0.024212
-0.008443
-0.088196
-0.015178

0.041777
0.047568
0.115016
0.147007
0.137194
0.130622

0.055474
-0.049928
0.210514
-0.057434
-0.642855
-0.116201

0.9559
0.9603
0.8340
0.9544
0.5228
0.9079

R-squared

Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.006919
-0.075838
0.401584
9.676167
-30.29031
0.083605
0.994557

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

F-statistic
Obs*R-squared

0.209012
0.456645

9.40E-16
0.387171

1.099706
1.298766
1.178364
1.987703

Prob. F(2,60)
Prob. Chi-Square(2)

0.8120
0.7959

C1: Dựa vào kết quả thấy Prob. Chi-Square(2) = 0.7959 > 0.05
==> Với mức ý nghĩa 5%, không có hiện tượng tự tương quan.
C2: Kiểm định F


Kiểm định cặp giả thuyết: H0: không có sự tự tương quan
H1: có sự tự tương quan
Tiêu chuẩn kiểm định F : F ~ Fα(2, 60)
Miền bác bỏ: Wα = { F: F > Fα(2, 60) }
Dựa vào mẫu:
Fqs= 0.209012

;

Fα(2, 60) = 3.15

Fqs= 0.209012 < Fα(2, 60) = 3.15 => Fqs € Wα ==> Chấp nhận H0
Với mức ý nghĩa 5%, không có hiện tượng tự tương quan.

3. Đa cộng tuyến
3.1. Ma trận hệ số tương quan
GT
GPA
TH
NG
NY

GT
1.000000
-0.118047
0.052979
-0.235374
-0.088345

GPA
-0.118047
1.000000
0.477088
0.482559
-0.370225

TH
0.052979
0.477088
1.000000
0.449597
-0.330638

NG

-0.235374
0.482559
0.449597
1.000000
-0.054785

NY
-0.088345
-0.370225
-0.330638
-0.054785
1.000000

Từ kết quả trên, ta có thể thấy giữa các biến giải thích có mối quan hệ
tương quan tuyến tính khá thấp => khả năng không có tương quan cặp
=> khả năng mô hình không có đa cộng tuyến.
3.2 . Hồi quy phụ
Sử dụng eview có bảng Nhân tử phóng đại phương sai
Variance Inflation Factors
Date: 05/23/18 Time: 00:55
Sample: 1 66
Included observations: 66
Variable

Coefficient
Variance

Uncentered Centered
VIF
VIF

C

0.020694

8.690988

NA


TH
NG
NY

0.001688
0.002158
0.011504

5.639008
8.388314
1.830027

1.420574
1.269085
1.136835

VIF( TH) =1.420574
VIF( NG) = 1.269085
VIF( NY) =1.136835
Dễ thấy VIF < 2 => Khả năng mô hình không có đa cộng tuyến.

3.3. Độ đo Theil
- GPA theo NG và NY
Dependent Variable: GPA
Method: Least Squares
Date: 05/22/18 Time: 23:32
Sample: 1 66
Included observations: 66
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
NG
NY

2.530109
0.192013
-0.348385

0.135651
0.042081
0.102667

18.65155

4.562885
-3.393355

0.0000
0.0000
0.0012

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.351410
0.330819
0.403987
10.28193
-32.29413
17.06687
0.000001

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

2.936364
0.493850
1.069519
1.169049
1.108848
2.253409

R22= 0.351410
- GPA theo TH và NY
Dependent Variable: GPA
Method: Least Squares
Date: 05/22/18 Time: 23:34
Sample: 1 66
Included observations: 66
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TH
NY

2.691354
0.137865

-0.241026

0.128677
0.039263
0.114580

20.91561
3.511289
-2.103559

0.0000
0.0008
0.0394

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

0.278303
0.255392
0.426147
11.44086

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

2.936364

0.493850
1.176322
1.275852


Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

-35.81864
12.14715
0.000035

Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

1.215651
2.175718

R32= 0.278303
- GPA theo TH và NG
Dependent Variable: GPA
Method: Least Squares
Date: 05/22/18 Time: 23:35
Sample: 1 66
Included observations: 66
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TH
NG

2.271018
0.112877
0.139133

0.136411
0.040337
0.048249

16.64835
2.798357
2.883667

0.0000
0.0068
0.0054

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

Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.317675
0.296014
0.414360
10.81671
-33.96738
14.66569
0.000006

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

2.936364
0.493850
1.120224
1.219753
1.159552
2.299268

R42= 0.317675
Tính độ đo thiel:
m= R2 - ∑( R2 - Rj2) = 0.17665 => Mô hình có đa cộng tuyến thấp.
Kết luận : Mô hình có đa cộng tuyến. Tuy nhiên nhân từ phóng đại

phương sai VIF và độ đo theil m đều ở mức nhỏ. Xét thấy mô hình mắc
khuyết tật đa cộng tuyến ở mức thấp.
Biện pháp khắc phục đề xuất là gia tăng kích cỡ mẫu bằng cách thu thập
thêm số liệu. Tuy nhiên do điều kiện hạn chế, nhóm không thể thử thực
hiện.
Vì VIF < 10, đa cộng tuyến ở mức chấp nhận được nên nhóm không tiên
hành loại bỏ biến khỏi mô hình.
4. Kiểm định White về PSSSTĐ và Khắc phục
4.1: Kiểm định White


Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

8.723726
36.32885
40.49999

Prob. F(8,57)
Prob. Chi-Square(8)
Prob. Chi-Square(8)

0.0000
0.0000
0.0000

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares
Date: 05/22/18 Time: 19:40
Sample: 1 66
Included observations: 66
Collinear test regressors dropped from specification
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TH^2
TH*NG
TH*NY
TH
NG^2
NG*NY
NG
NY^2

0.073373
-0.022294
0.016014
-0.038743
0.080275

0.001041
0.211759
-0.059656
-0.262370

0.142535
0.012113
0.021660
0.039254
0.080622
0.014437
0.048234
0.062934
0.142981

0.514772
-1.840415
0.739317
-0.986984
0.995700
0.072081
4.390226
-0.947906
-1.834994

0.6087
0.0709
0.4627
0.3278
0.3236

0.9428
0.0000
0.3472
0.0717

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.550437
0.487340
0.169306
1.633885
28.40695
8.723726
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

0.147630
0.236461

-0.588089
-0.289500
-0.470103
2.009185

Nhận thấy P_value = 0.00000 < 0.05 => Có hiện tượng phương sai sai số
thay đổi.
4.2: Khắc phục khuyết tật PSSSTĐ
Từ mô hình hồi quy ban đầu, chia 2 vế cho Nghegiang (NG)
GPAi= β1 + β2*THi + β3*NGi + β4*NYi + Ui
= + +β3 + + u
Định lại mẫu với biến nghegiang(NG) để loại các giá trị bằng 0
Hồi quy với trọng số 1/NG, kết quả Eview cho:


Dependent Variable: GPA
Method: Least Squares
Date: 05/23/18 Time: 01:36
Sample: 1 66 IF NG<>0
Included observations: 63
Weighting series: 1/NG
Weight type: Inverse standard deviation (EViews default scaling)
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TH
NG
NY

2.471569
0.121081
0.096304
-0.212492

0.110906
0.035694
0.050282
0.084501

22.28529
3.392214
1.915287
-2.514665

0.0000
0.0012
0.0603
0.0147

Weighted Statistics
R-squared
Adjusted R-squared

S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.543481
0.520268
0.335918
6.657612
-18.60085
23.41295
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
Weighted mean dep.

2.860533
1.248324
0.717487
0.853559
0.771005
2.277009
2.725921

Unweighted Statistics
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Durbin-Watson stat

0.347099
0.313900
0.401996
2.162598

Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid

2.965079
0.485320
9.534430

SRM cũ : GPAi= 2.429154 + 0.076042*THi + 0.152649*NGi - 0.280275*NYi + ei
SRM mới: GPAi= 2.471569 + 0.121081*THi + 0.096304*NGi - 0.212492*NYi + ei
• Ý nghĩa hệ số hồi quy khi đó:
β1 = 2.471569 cho biết khi thời gian tự học và thời gian nghe giảng bằng 0, thì
điểm GPA trung bình của sinh viên chưa có người yêu là 2.471569
β2= 0.121081cho biết khi thời gian tự học mỗi tối ở nhà tăng thêm 1 giờ thì điểm
GPA trung bình tăng 0.121081điểm.
β3= 0.096304cho biết khi thời gian nghe giảng tăng 0.152649 giờ học thì điểm
GPA trung bình tăng 0.096304điểm.
β4 = - 0.212492cho biết nếu thời gian tự học mỗi tối ở nhà và thời gian nghe
giảng trên lớp như nhau thì điểm trung bình của sinh viên chưa có người yêu cao

hơn điểm trung bình của sinh viên đã có người yêu 0.212492 điểm.


==> Các

hệ số hồi quy phù hợp với lý thuyết

• Đồng thời ta thấy mức độ giải thích R2 = 0.543481. Tăng lên đáng kể so với mô
hình gốc
Qua đó, ta thấy thời gian tự học, thời gian nghe giảng, việc có người yêu hay
chưa giải thích 54,3481% sự thay đổi của GPA
 Kiểm định βj :
Variable
C
TH
NG
NY

Coefficient
2.471569
0.121081
0.096304
-0.212492

Std. Error
0.110906
0.035694
0.050282
0.084501

t-Statistic
22.28529
3.392214
1.915287
-2.514665

Prob.
0.0000
0.0012
0.0603
0.0147

Dễ thấy P_value của β1 β2 β3 β4 đều < 0.1 => với mức ý nghĩa 10%, các hệ số βj có ý
nghĩa thống kê phù hợp với lý thuyết kinh tế.
 Kiểm định PSSS thay đổi với mô hình mới
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

2.099289
14.94529
10.10249

Prob. F(8,54)
Prob. Chi-Square(8)
Prob. Chi-Square(8)

0.0517
0.0602

0.2579

Test Equation:
Dependent Variable: WGT_RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/23/18 Time: 01:38
Sample: 1 66 IF NG<>0
Included observations: 63
Collinear test regressors dropped from specification
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TH^2*WGT^2
TH*NG*WGT^2
TH*NY*WGT^2
TH*WGT^2
NG*NY*WGT^2
NG*WGT^2
NY^2*WGT^2
WGT^2

0.022677

0.006899
-0.018927
0.018394
0.001671
0.067988
0.063315
-0.085700
-0.037960

0.126856
0.012206
0.025859
0.031360
0.046544
0.037804
0.073885
0.050404
0.071598

0.178759
0.565224
-0.731924
0.586552
0.035899
1.798410
0.856933
-1.700259
-0.530175

0.8588

0.5743
0.4674
0.5599
0.9715
0.0777
0.3953
0.0948
0.5982

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.237227
0.124223
0.123770
0.827224
47.09054
2.099289
0.051731

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

Durbin-Watson stat

0.105676
0.132257
-1.209224
-0.903061
-1.088808
1.986408


Từ báo cáo Eview ta thấy:
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

2.099289
14.94529
10.10249

Prob. F(8,54)
Prob. Chi-Square(8)
Prob. Chi-Square(8)

0.0517
0.0602
0.2579

P_value > 0.05 => với mức ý nghĩa 5% , mô hình mới đã không còn hiện tượng
phương sai sai số thay đổi.