Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Ước lượng và phân tích mô hình

Ước lượng và phân tích mô hình

Tải bản đầy đủ - 0trang

 Nhận xét

Từ kết quả ước lượng, ta thấy hệ số đi kèm với các biến LAMTHEM,

LUONG, CHITIEU đều có dấu như ta kỳ vọng ban đầu. Riêng hệ số đi kèm với

biến GIOITINH thì dấu khơng như kỳ vọng (mang dấu âm). Vậy phải chăng giới

tính khơng hề ảnh hưởng đến độ tuổi tự lập của sinh viên sau khi ra trường? Để có

thể đưa ra kết luận về tác động của biến giới tính đến đề tài nghiên cứu, em đã tiến

hành kiểm định như sau:

Prob (F-statistic) = 0.000000

Điều này cho thấy các biến trên đều có ý nghĩa. Do đó, biến GIOITINH có

ảnh hưởng đến TUOI. GIOITINH mang dấu âm có thể được giải thích như sau: sau

khi ra trường, phần lớn phái nam vẫn còn muốn học tập lên để đầu tư cho sự

nghiệp, do đó vẫn còn phụ thuộc vào gia đình. Còn phái nữ thường khơng có xu

hướng này.



-7-



Với giá trị của thống kê t (tβ 2 = -3.476455, tβ4 = -5.006904, tβ5 = 6.552044)

và giá trị P-value (P-valueβ2 = 0.0008, P-valueβ4 = 0.0000, P-valueβ5 = 0.0000) <

0.05. Tương ứng với các hệ số hồi quy như trên ta có thể kết luận các hệ số β2, β4,

β5 là phù hợp. Nhưng hệ số β3 lại khơng có ý nghĩa đáng kể do P-valueβ 3 = 0.3639

> 0.05.

Thực tế là làm thêm nằm trong những kế hoạch chuẩn bị tự lập của một sinh

viên, góp phần ảnh hưởng đến tháng lương đầu tiên. Do đó hai biến LUONG và

LAMTHEM khơng hồn tồn độc lập với nhau, ta quyết định loại biến

LAMTHEM ra khỏi mô hình.

4.2. Mơ hình 2:

TUOI = β1 + β2GIOITINH + β4LUONG + β5 CHITIEU

Bảng kết xuất:



-8-



 Nhận xét

Từ kết quả ước lượng cho thấy dấu của các biến hoàn toàn phù hợp với kỳ

vọng (từ mơ hình 1 đã kết luận biến GIOITINH được kỳ vọng mang dấu âm (-)).

Kiểm định đại số







Ta có: R



2

MH 2



= 0.687274



ESSMH2 = 34.98496



AICMH2 = 1.957963



SchwarzMH2 = 2.067606



So với mơ hình 1 ta có:



R



2

MH 2



= 0.687274 > R



2

MH 1



= 0.686680



AICMH2 = 1.957963 < AICMH1 = 1.970173

SchwarzMH2 = 2.067606 < SchwarzMH1 = 2.107226

Như vậy mơ hình 2 tốt hơn mơ hình 1. Việc này chứng tỏ biến LAMTHEM

khơng có ý nghĩa đối với mơ hình.

 Kiểm định thống kê

Với giá trị của thống kê t (tβ2 = -3.427334 , tβ4 = -5.029514 , tβ5 = 6.710450)

và giá trị P-value (P-valueβ2 = 0.0009, P-valueβ4 = 0.0000, P-valueβ5 = 0.0000) <

0.05. Tương ứng với các hệ số hồi quy như trên ta có thể kết luận các hệ số β2, β4 và

β5 là phù hợp. Điều này cũng có nghĩa là mối tương quan giữa các biến GIOITINH,

LUONG và CHITIEU với biến TUOI là có ý nghĩa về mặt thống kê, hay

GIOITINH, LUONG và CHITIEU có tác động đến độ tuổi bắt đầu tự lập hoàn toàn

về kinh tế của sinh viên sau khi ra trường.

5. Dự báo mô hình

TUOI = 23.60889 - 0.561845 GIOITINH - 0.409383 LUONG + 0.755052 CHITIEU



-9-



6. Giải pháp, Ứng dụng mơ hình

Để có thể tự lập càng sớm càng tốt, những kế hoạch học tập và rèn luyện là

quan trọng, sự chủ động trong hợp lý hóa chi tiêu cũng quan trọng khơng kém. Nếu

bạn chưa kiếm được tiền, đừng chi tiêu quá đà và tưởng rằng cha mẹ có thể ni

bạn suốt đời. Nếu bạn chưa đủ năng lực để có thể tự lập hồn tồn, việc tích lũy

kinh nghiệm, trau dồi kiến thức và các kỹ năng chuyên môn cũng như các kỹ năng

mềm là cần thiết. Vứt bỏ thói quen ỷ lại, ý thức nghiêm túc về tương lai của chính

mình, thì việc tự lập sớm sau khi ra trường khơng phải là quá khó.



- 10 -



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Ước lượng và phân tích mô hình

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×