NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM
HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU MÔN KINH TẾ
LƯỢNG
CHỦ ĐỀ:
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI GIỜ ĐI LÀM
THÊM CỦA SINH VIÊN CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC
Ở HÀ NỘI
Giáo viên hướng dẫn: TS Bùi Duy Phú
Sinh viên thực hiện: Phạm Ngọc Vân
Nguyễn Thị Minh Nguyệt
Hà Nội, tháng 4 năm 2012
MỤC LỤC
Phần 1: Lý do chọn đề tài
Phần 2: Cơ sở lý luận
Phần 3: Chọn biến và lập mô hình
1: Chọn biến
2: Mô hình dự kiến
3: Số liệu
Phần 4: Phân tích số liệu
1: Hồi qui mô hình gốc
1.1. Ý nghĩa thống kê
1.2. Độ phù hợp của mô hình
1.3. Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
1.4. Loại trừ những biến thừa trong mô hình
1.5. Nhận xét
2: Kiểm định và khắc phục khuyết tật
2.1. Đa cộng tuyến
2.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi
2.3. Tự tương quan
2.4. Kiểm định bỏ sót biến

thêm rất ít.
2. Sinh viên đang học năm thứ mấy : các bạn sinh viên năm cuối
thường có nhu cầu đi làm thêm nhiều hơn các bạn mới vào trường
để lấy kinh nghiệm. Trong khi các bạn sinh viên năm nhất do vẫn
còn bỡ ngỡ, chưa quen với môi trường mới nên nhu cầu đi làm
thêm chưa nhiều, thậm chí là còn sợ đi làm thêm.
3. Số giờ đi học trên học trên lớp : nếu bạn nào số giờ học trên lớp
nhiều thì số giờ đi làm thêm sẽ bị hạn chế.
4. Giới tính : các bạn nam có sức khỏe hơn nên thường có nhu cầu
làm thêm nhiều hơn các bạn nữ.
Từ những kì vọng trên chúng tôi đưa ra mô hình ước lượng về các nhân tố
ảnh hưởng đến giờ đi làm thêm của sinh viên. Từ những yêu cầu đó chúng
tôi sử dụng lí thuyết kinh tế để phân tích. Hy vọng với những giả thuyết này
có thể giúp chúng tôi tìm ra những câu trả lời hợp lí nhất cho những câu hỏi
mà tình hình đi làm đi làm thêm của sinh viên.
PHẦN 3 : CHỌN BIẾN VÀ LẬP MÔ HÌNH
1. Chọn biến:
- PTJ (giờ/tuần): là số giờ đi làm thêm của sinh viên trong 1 tuần.
- MON (nghìn/tuần): là số tiền bố mẹ cho trong 1 tuần. Đây là biến
quan trọng ảnh hưởng đến số giờ đi làm thêm của mỗi sinh viên.
Kì vọng mang dấu (-).
- STU (giờ/tuần): là số giờ đi học trên lớp. Kì vọng mang dấu (-).
- D1 (biến giả): sinh viên đó là nam hay nữ. D1=1: sinh viên là nam,
D1=0: sinh viên là nữ. Kì vọng mang dấu (+)
- D2 (biến giả): sinh viên đó có phải năm nhất hay không. D2=1:
sinh viên đó là năm nhất. D2=0: sinh viên đó không phải là sinh
viên năm nhất. Kì vọng mang dấu (-)
- D3(biến giả): sinh viên đó có phải năm 2 hay không. D3=1: sinh
viên đó là năm 2. D3=0: sinh viên đó không phải là năm 2. Kì
vọng mang dấu (-)

a) Phạm vi thu thập số liệu:
Số liệu sơ cấp được điều tra từ 50 sinh viên đại học ở Học Viện
Ngân Hàng, đại học Kinh tế Quốc dân, đại học Thủy Lợi tháng 4
năm 2012.
b) Nguồn số liệu:
Nhóm đã tiến hành điều tra số liệu tại kí túc xá của sinh viên các
trường Học Viện Ngân Hàng, đại học Kinh tế Quốc dân, đại học
Thủy Lợi.
c) Bảng số liệu:
STT PTJ D1 D2 D3 D4 MON STU
1 0 0 0 1 0 400 24
2 5 0 0 1 0 400 15
3 4 1 0 1 0 500 12
4 6 1 0 1 0 500 15
5 0 0 0 0 1 400 20
6 2 1 0 1 0 500 15
7 0 1 0 0 1 1000 12
8 0 1 0 1 0 1000 22
9 0 1 1 0 0 400 15
10 4 1 0 1 0 500 18
11 6 1 0 0 1 300 24
12 28 1 0 0 0 300 12
13 0 1 0 1 0 1000 15
14 0 1 0 1 0 500 24
15 0 1 0 1 0 450 15
16 6 1 0 0 1 400 18
17 4 1 0 0 1 400 14
18 10 1 0 0 1 500 22
19 0 0 1 0 0 400 18
20 0 0 1 0 0 450 15

PHẦN 4: PHÂN TÍCH SỐ LIỆU KHẢO SÁT
1. Hồi quy mô hình gốc:
Mô hình 1:
Dependent Variable: PTJ
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 00:15
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 40.84832 5.679707 7.191977 0.0000
D1 3.195451 2.759861 1.157830 0.2533
D2 -19.13156 4.427630 -4.320948 0.0001
D3 -15.94754 4.000004 -3.986881 0.0003
D4 -12.93872 4.135025 -3.129054 0.0031
MON -0.029061 0.005868 -4.952147 0.0000
STU -0.459301 0.331598 -1.385114 0.1732
R-squared 0.621167 Mean dependent var 8.640000
Adjusted R-squared 0.568307 S.D. dependent var 13.36575
S.E. of regression 8.781750 Akaike info criterion 7.312406
Sum squared resid 3316.123 Schwarz criterion 7.580089
Log likelihood -175.8101 Hannan-Quinn criter. 7.414341
F-statistic 11.75108 Durbin-Watson stat 1.522130
Prob(F-statistic) 0.000000
Estimation Command:
=========================
LS PTJ C D1 D2 D3 D4 MON STU
Estimation Equation:
=========================
PTJ = C(1) + C(2)*D1 + C(3)*D2 + C(4)*D3 + C(5)*D4 + C(6)*MON + C(7)*STU
Substituted Coefficients:

H
1
: R
2
# 0 ( mô hình phù hợp).
Kiểm định F có p-value = 0.000000< 0.05
Bác bỏ H
0
, thừa nhận H
1
.
Vậy mô hình phù hợp.
1.4. Loại trừ những biến thừa trong mô hình:
Mô hình 2:
Kiểm tra việc đưa biến STU vào mô hình có cần thiết hay không:
Kiểm định cặp giả thiết:
H
0
: β
7
= 0
H
1
: β
7
# 0
Ta dùng kiểm định thừa biến của hình. Kết quả như sau:
Redundant Variables: STU
F-statistic 1.918541 Prob. F(1,43) 0.1732
Log likelihood ratio 2.182526 Prob. Chi-Square(1) 0.1396

2
= 0
H
1
: β
2
# 0
Ta dùng kiểm định thừa biến của mô hình. Kết quả như sau:
Redundant Variables: STU D1
F-statistic 1.597306 Prob. F(2,43) 0.2142
Log likelihood ratio 3.583152 Prob. Chi-Square(2) 0.1667
Test Equation:
Dependent Variable: PTJ
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 11:17
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 36.92083 3.911036 9.440166 0.0000
D2 -22.17405 4.135687 -5.361637 0.0000
D3 -18.03816 3.821125 -4.720641 0.0000
D4 -13.87843 4.061230 -3.417297 0.0014
MON -0.029177 0.005810 -5.022139 0.0000
R-squared 0.593022 Mean dependent var 8.640000
Adjusted R-squared 0.556846 S.D. dependent var 13.36575
S.E. of regression 8.897551 Akaike info criterion 7.304069
Sum squared resid 3562.488 Schwarz criterion 7.495271
Log likelihood -177.6017 Hannan-Quinn criter. 7.376880
F-statistic 16.39278 Durbin-Watson stat 1.570273
Prob(F-statistic) 0.000000

10
20
30
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
PTJ Residuals
Sử dụng kiểm định White để kiểm tra khuyết tật phương sai sai số ngẫu
nhiên thay đổi của mô hình 3:
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 8.365943 Prob. F(8,41) 0.0000
Obs*R-squared 31.00577 Prob. Chi-Square(8) 0.0001
Scaled explained SS 35.05741 Prob. Chi-Square(8) 0.0000
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 11:23
Sample: 1 50
Included observations: 50
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 412.0231 60.76820 6.780242 0.0000
D2 -361.9521 83.45524 -4.337080 0.0001
D2*MON 0.335040 0.179862 1.862757 0.0697
D3 -376.3814 80.62298 -4.668414 0.0000
D3*MON 0.361006 0.142905 2.526191 0.0155
D4 -240.8553 77.61954 -3.103024 0.0035
D4*MON 0.143331 0.161121 0.889583 0.3789
MON -0.519510 0.240440 -2.160667 0.0366
MON^2 0.000227 0.000210 1.085154 0.2842
R-squared 0.620115 Mean dependent var 71.24977
Adjusted R-squared 0.545992 S.D. dependent var 120.2573

Prob(F-statistic) 0.995024
Ta kiểm định cặp giả thiết:
Ho: β
2
=1
H1: β
2
#1
TCKĐ: t = (β
2
^ - 1)/se(β
2
^)
MBB: W
α:
|t|> t
α/2
(n-k)
T
qs
= -1.23018
|t
qs
| < t
0,025
(45)=2,041
 Chưa có cơ sở bác bỏ H
o
=> β
2

– 0,029177X1*
i
+ U*
i
(i= 1÷50)
2.3.Tự tương quan
Sử dụng kiểm định Breusch – goldfrey xem mô hình có mắc khuyết tật
tương quan chuỗi bậc một giữa các sai số ngẫu nhiên hay không.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.032495 Prob. F(1,44) 0.1610
Obs*R-squared 2.207674 Prob. Chi-Square(1) 0.1373
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 12:01
Sample: 1 50
Included observations: 50
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.313732 3.873182 0.081001 0.9358
D2 -0.724019 4.120459 -0.175713 0.8613
D3 -0.042737 3.778148 -0.011312 0.9910
D4 -0.537738 4.033102 -0.133331 0.8945
MON -3.90E-05 0.005744 -0.006785 0.9946
RESID(-1) 0.213296 0.149612 1.425656 0.1610
R-squared 0.044153 Mean dependent var -1.55E-15
Adjusted R-squared -0.064465 S.D. dependent var 8.526655
S.E. of regression 8.797200 Akaike info criterion 7.298911
Sum squared resid 3405.192 Schwarz criterion 7.528353
Log likelihood -176.4728 Hannan-Quinn criter. 7.386284

Prob(F-statistic) 0.000000
Dễ dàng thấy F – statistic có p_value <0.05 nên mô hình đã bỏ sót một số
biến. Đây là một trong những hạn chế của mô hình.
2.5. Kiểm định về tính phân phối chuẩn của U:
Kiểm định cặp giả thiết:
H
0
: U có phân phối chuẩn
H
1
: U không có phân phối chuẩn
Tiêu chuẩn kiểm định :JB = [S
2
/6 + (K – 3)
2
.24]
Miền bác bỏ W
α
= { JB: JB>χ
2
α
(2)}
2.5. Kiểm định về tính phân phối chuẩn của U:
Kiểm định cặp giả thiết:
H
0
: U có phân phối chuẩn
H
1
: U không có phân phối chuẩn

Ta có JB = 3.687541
Với α = 0.05 => χ
2
0.05
(2) = 5.991
JB < χ
2
α
(2) , không thuộc miền bác bỏ
Vậy chưa có cơ sở bác bỏ H
0
.
Vậy U có phân phối chuẩn.
PHẦN 5: KẾT LUẬN:
1. Mô hình tối ưu:
Dependent Variable: PTJ
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 23:35
Sample: 1 50
Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 36.92083 3.911036 9.440166 0.0000
D2 -22.17405 4.135687 -5.361637 0.0000
D3 -18.03816 3.821125 -4.720641 0.0000
D4 -13.87843 4.061230 -3.417297 0.0014
MON -0.029177 0.005810 -5.022139 0.0000
R-squared 0.593022 Mean dependent var 8.640000
Adjusted R-squared 0.556846 S.D. dependent var 13.36575
S.E. of regression 8.897551 Akaike info criterion 7.304069
Sum squared resid 3562.488 Schwarz criterion 7.495271

Ŷ
i
= 36.92083– 22.17405D2
i
– 18.03816 D3
i
– 13.87843D4
i
–
0,029177MON
i
+ U
i
(i=1÷ 50)
a. Ý nghĩa kinh tế của mô hình:
- Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm nhất đi làm thêm ít
hơn sinh viên năm 4 là 22,17405(giờ/tuần).
- Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm 2 đi làm thêm ít hơn
sinh viên năm 4 là 18,03816(giờ/tuần)
- Với các yếu tố khác không đổi, sinh viên năm 3 đi làm thêm ít hơn
sinh viên năm 4 là 13,87843(giờ/tuần)
- Với các yếu tố khác không đổi, nếu số tiền bố mẹ cho 1 tuần tăng
thêm 1000 đồng thì số giờ đi làm thêm của sinh viên 1tuần giảm
0,029177 (giờ)
b. Ứng dụng của mô hình:
Với mô hình này, chúng ta có thể giải thích được lí do phần nào việc
mỗi sinh viên đi làm thêm nhiều hay ít, qua đó giúp cho sinh viên có thể xác
định được số giờ đi làm thêm phù hợp, vừa đủ để cọ xát với thực tế vừa cân
bằng giữa việc đi học và đi làm, giảm thiểu tối đa việc ảnh hưởng sức khỏe
và kết quả học tập

- Quá trình thu thập dữ liệu và phân tích còn nhiều sai sót.
6: Phụ lục
1. Ma trận hiệp phương sai:
C D1 D2 D3 D4 MON STU
C
32.2590739261
9329
-
3.51385473938
845
-
6.40868753125
8585
-
3.14604640755
6032
-
5.35417188214
237
-
0.00859577945
7925268
-
1.30651623823
6531
D1
-
3.51385473938
845
7.61683050430

0.39312013346
59873
D3
-
3.14604640755
6032
0.74742504247
44134
11.5713517099
6937
16.0000289466
5
10.8274800309
0875
-
0.00328059667
7998039
-
0.43451903127
85964
D4
-
5.35417188214
237
-
0.88686437920
71091
10.3536456563
2543
10.8274800309

1.30651623823
6531
-
0.01878772030
713914
-
0.39312013346
59873
-
0.43451903127
85964
-
0.31720126273
03726
-
0.00027795564
13430836
0.10995698615
12097
2. Bảng giá trị và đồ thị phần dư:
obs Actual Fitted Residual Residual Plot
1 0
2.25300131
1302379
-
2.25300131
1302379 | . *| . |
2 5
6.38670593
5285883

3674147
3.46798275
3674147 | . |* . |
8 0
-
11.0698088
2044878
11.0698088
2044878 | . | .* |
9 0
6.39813191
5104853
-
6.39813191
5104853 | .* | . |
10 4 5.29811133 - | . *| . |
8734449
1.29811133
8734449
11 6
11.3634164
2672573
-
5.36341642
6725734 | . * | . |
12 28
29.8137380
9668894
-
1.81373809

3669298 | * | . |
18 10
6.46973021
2645848
3.53026978
7354152 | . | * . |
19 0
1.82477980
8184731
-
1.82477980
8184731 | . *| . |
20 0
1.74960953
910462
-
1.74960953
910462 | . *| . |
21 16
11.3114711
6002407
4.68852883
9975929 | . | * . |
22 0
3.81232240
1448728
-
3.81232240
1448728 | . * | . |
23 0

12.4280573
3093729
12.4280573
3093729 | . | .* |
29 6
7.83977774
5693828
-
1.83977774
5693828 | . *| . |
30 14
27.5172355
2780921
-
13.5172355
2780921 | * . | . |
31 10
16.8750225
9203708
-
6.87502259
2037077 | .* | . |
32 6
23.7121439
1028077
-
17.7121439
1028076 | * . | . |
33 0
13.6158115

4086339 | . | . * |
39 28
18.4032646
7152513
9.59673532
8474871 | . | * |
40 0
9.47073275
097772
-
9.47073275
097772 | * | . |
41 21
13.6795720
2644479
7.32042797
3555211 | . | *. |
42 6
9.58215650
0878172
-
3.58215650
0878172 | . * | . |
43 10
12.1989931
7691766
-
2.19899317
6917661 | . *| . |
44 30

96337738 | . * . |
50 4
3.81232240
1448728
0.18767759
85512715 | . * . |
3. tính dừng của mô hình
Null Hypothesis: PTJ has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.355978 0.0177
Test critical values: 1% level -3.574446
5% level -2.923780
10% level -2.599925
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(PTJ)
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 12:19
Sample (adjusted): 3 50
Included observations: 48 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
PTJ(-1) -0.645219 0.192260 -3.355978 0.0016
D(PTJ(-1)) -0.303534 0.141583 -2.143851 0.0375
C 5.808251 2.544755 2.282440 0.0272
R-squared 0.511578 Mean dependent var -0.020833
Adjusted R-squared 0.489871 S.D. dependent var 18.45004
S.E. of regression 13.17763 Akaike info criterion 8.055380
Sum squared resid 7814.246 Schwarz criterion 8.172330