GK-KTL-1 - Giữa Kỳ Kinh Tế Lượng I: Tự Luận và Phân Tích Mô Hình |Trường Đại học Kinh Tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh

GIỮA KỲ KINH TẾ LƯỢNG I. TỰ LUẬN Bài 1 (2 điểm):
a), RSS=TSS-ESS=639801379.4 R-Squared=ESS/TSS=0,014 (0,25) Ho: R2=0 H1: R2 khác 0 F=(R2/1-R2)*(n-k/k-1)=0,525 (0,25) Mà F(0,05;1;37)=4,105
Ta thấy F< F(0,05;1;37)=>chấp nhận Ho=> mô hình không phù hợp với mức ý nghĩa 5% (0,5) b,
- Ước lượng của hệ số đứng trước biến độc lập distance là (-65.145-2,026*90,011;-
65.145+2,026*90,011)=(-247,51;117,22) (0,5)
- Biến này không có ý nghĩa ở mức 5% vì có p-value=0,474>5% (0,25)
=> Cách để thay đổi kết quả này là thêm các biến có nghĩa vào mô hình và loại bỏ các biến không có ý nghĩa. (0,25) Bài 2 (4 điểm) :
a, Các biến giải thích có ý nghĩa ở mức 5% là total area và duration vì có p-value < 5%
Các biến giải thích không có ý nghĩa ở mức 5% là no of bedroom, no of bathroom,
travel time, distance, popu destiny vì có p-value > 5%. (0,75)
b, Price = B1 + B2 total_area + B3 duration (0,5) c,
- Khi total area tăng thêm 1 đơn vị thì giá trị ước tính tăng trung bình 27,359 triệu
VND trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. (0,5)
- Khi duration tăng thêm 1 đơn vị giá trị ước tính tăng trung bình 111,530 triệu VND
trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. (0,5) d, Ho: R2=0 H1: R2 khác 0 Fo =ESS/(k-1)/RSS/(n-k)=15,2 (0,25) F(0,05;7;11)=2,093
*Tùy vào phương pháp kiểm định barem vẫn giống nhau
Ta thấy Fo>F(0,05;7;11)=> Bác bỏ Ho (0,25)
Vậy mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5% (0,5)
e, R-squared = 48,93% cho biết cho thấy hàm hồi quy tương đối phù hợp, đồng thời
cho biết có 48,93% giá trị của căn nhà được giải thích qua các biến total area,
duration, no of bedroom, no of bathroom, travel time, distance va popu destiny, còn
lại (100-48,93)% giá căn nhà được giải thích qua các biến khác. (0,75) Bài 3 (1 điểm):
Option 2: Một nhóm sinh viên tại trường A muốn tìm hiểu về những yếu tố có
thể ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm khi ra trường. Tuy nhiên nếu chỉ liệt kê
các biến có thể ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm thì điều này sẽ gây ra một
sự tranh cãi lớn vì sẽ không ai biết mình ĐÚNG hay SAI, theo bạn để giải quyết
vấn đề này bạn sẽ làm gì?
Để giải quyết vấn đề này, ta cần lập các bước để xây dựng mô hình hồi quy đa biến
theo kiến thức kinh tế lượng như sau:
Bước 1: Thu thập số liệu
Xác định biến phụ thuộc: những yếu tố ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm khi ra trường. (Y)
Liệt kê các biến giải thích:
● Trình độ học vấn: Đại học, thạc sĩ, tiến sĩ. (X1)
● Ngành học: Các ngành như công nghệ thông tin, tài chính, y tế thường có mức
lương khởi điểm cao hơn. (X2)
● Kinh nghiệm làm việc: Số tháng hoặc năm kinh nghiệm làm việc trước khi ra
trường (bao gồm thực tập, làm thêm). (X3)
● Điểm trung bình (GPA): Kết quả học tập có thể là một chỉ số về năng lực cá nhân. (X4)
● Kỹ năng mềm: Kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm, quản lý thời gian. . có thể ảnh
hưởng đến sự thành công trong công việc. (X5)
● Vị trí địa lý: Mức lương tại các thành phố lớn thường cao hơn so với nông thôn.
Sau khi xác định được các biến, nhóm sẽ thu thập dữ liệu thông qua các khảo sát sinh
viên đã tốt nghiệp hoặc từ các nguồn dữ liệu sẵn có (báo cáo thị trường lao động,
thống kê từ các công ty tuyển dụng. (X6)
Bước 2: Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi thu thập số liệu, ta xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến để đánh giá
mối quan hệ giữa các biến giải thích (biến độc lập) và mức lương khởi điểm (biến phụ
thuộc). Mô hình hồi quy có dạng:
Y= B1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6+ϵ Trong đó:
● B1 là hệ số chặn (giá trị mức lương cơ bản khi các biến độc lập bằng 0).
● B2, B3, B4, B5, B6 là các hệ số ước lượng tương ứng với các biến giải thích.
● ϵ là sai số ngẫu nhiên.
Bước 3: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sau khi xây dựng mô hình, bước tiếp theo là kiểm định xem mô hình có phù hợp hay không. Ho: R2=0 H1: R2 khác 0 Tính Fo=ESS/(k-1)/RSS/(n-k) Tìm F(alpha, k-1,n-k)
So sánh 2 giá trị F và Fo.
Nếu Fo>F=>bác bỏ Ho=> mô hình phù hợp với mức ý nghĩa alpha.
(Adjust R squared để đo lường sự phù hợp của mô hình (cái này kh xét với mức alpha
nào hết). Adj R squared bằng bn % thì mức độ phù hợp của mô hình tương ứng bấy nhiêu %.)
Bước 4: Ước lượng và kiểm định các tham số của biến giải thích để kiểm tra tính có ý nghĩa.
Sau khi kiểm tra mô hình tổng thể, cần tiến hành kiểm định từng biến giải thích xem
chúng có ý nghĩa thống kê hay không. Có 3 cách để kiểm định các tham số:
● Xét p-value của các tham số so với alpha
- Nếu p-value bác bỏ Ho=> tham số có ý nghĩa
● Tính To rồi so sánh với (-T alpha/2, n-k, T alpha/2, n-k). Nếu To không thuộc
T thì bác bỏ=> tham số có ý nghĩa
*Cái này có 3 trường hợp, mở slide trang 54 ghi cụ thể hơn.
● Xét Bi có nằm trong khoảng ước lượng của nó hay không.
Ví dụ khoảng ước lượng B1 thuộc (10,20) mà B1=0=> B1 không thuộc khoảng này=>
bác bỏ Ho=> B1 có ý nghĩa.
Cuối cùng, sau khi ước lượng và kiểm định, ta có thể đưa ra các kết luận cụ thể về các
yếu tố ảnh hưởng đến mức lương khởi điểm và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố.