ĐỀ BÀI Có số liệu về Lượng tiêu thụ thịt lợn Y (kgngười), Thu nhập khả dụng X2 (Đôla), Giá bán lẻ thịt lợn X3 (Đôla) ở Anh trong 20 năm (1965 1984) 1. Cho biết tên gọi, giá trị của các chỉ tiêu trong bảng kết quả hồi quy Eviews và cho biết cách tính toán ra những chỉ tiêu đó (công thức). 2. Viết hàm hồi quy mẫu? Mô hình hồi quy mẫu? 3. Giải thích ý nghĩa các hệ số ( chặn tự do, góc) ước lượng được
Đề Có số liệu Lượng tiêu thụ thịt lợn Y (kg/người), Thu nhập khả dụng X (Đôla), Giá bán lẻ thịt lợn X (Đôla) Anh 20 năm (1965-1984) Cho a = 5% Y 27.5 29 29.5 31 X2 397 40.2 412 42.4 438 38.5 457 40.6 X3 Bảng Eviews 32 493 39 35.7 36.5 37.4 38.4 40.3 40.4 41.6 40.8 40.4 42.5 43.1 44.1 45.8 50.5 50.3 528 36.8 560 38.1 625 39.3 665 37.5 715 38.6 745 40.4 844 38.8 914 39.9 932 39.7 1022 52.2 1174 48.5 1353 55.7 1448 56.8 1575 65.7 1996.4 58.9 Cho biết tên gọi, giá trị tiêu bảng kết hồi quy Eviews cho biết cách tính tốn tiêu (cơng thức) ST T Tên bảng hồi quy Eview Dependent Variable Viết tắt Cách gọi tên Y Biến phụ thuộc Giá trị bảng hồi quy eview Method: Least Squares Sample Phương pháp bình phương nhỏ Mẫu sau quan sát Included observations Số quan sát sử dụng 20 Variable Biến (các biến độc lập) X2 ,X3 C Biến số coefficient Tham số hồi quy = 33,68714 = 0.017347 = - 0,220974 Cơng thức tính =t1*Se(1) 2=t2*Se(2) 3= t3*Se(3) 1 Std.Error Se Sai số chuẩn ước lượng hệ số Se(1) = 4.386717 Se(2) = 0,002744 Se(3) =0.141207 Se(1)= Se(2)= Se(3)= t-Statistic t Tiêu chuẩn kiểm định t1=7.679352 t2= 6.321435 t3 =-1.564893 t1= t2= t3= 10 Mean dependent var Giá trị trung bình biến phụ thuộc 38.88500 11 Prob Pvalue(tj) 12 R-squared R2 Kiểm định t hệ số(chỉ sử dụng cho kiểm định hai phía) Hệ số xác định P-value(t1)=0.0000 P-value(t2)=0.0000 P-value(t3)=0.1360 0.862546 1- = đó:-TSS(tổng bình phương sai số tổng cộng) -ESS:bình phương sai số giải thích 13 14 Adjusted R-squareed S.E.of regression 15 Sum squared resid (ei2) RSS 16 Log likeihood Ln 17 F-statistic Fqs 18 Prob(F- statistic) 19 S.D.Dependent Var 20 Durbin-Waston stat Var Hệ số xác định điều chỉnh Sai số chuẩn hồi quy 0.862546 2.575482 R2+(1+R2)* Tổng bình phương phần dư 112.7629 (n-k) -45.67432 F quan sát 53.33869 P-value(F) 0.000000 Độ lệch chuẩn mẫu biến phụ thuộc 6.570931 Thống kê durbin-waston 1.210941 Viết hàm hồi quy mẫu? Mơ hình hồi quy mẫu? - Hàm hồi quy mẫu có dạng = F= * = 30,68714 + 0,017347 – 0,220974 - Mơ hình hồi quy mẫu có dạng = 30,68714 + 0,017347 – 0,220974 Giải thích ý nghĩa hệ số ( chặn- tự do, góc) ước lượng ● Từ bảng kết hồi quy eview ta xác định được: hệ số chặn- tự , hệ số góc , Giải thích: + = 33,68714 cho biết ý nghĩa thu nhập khả dụng giá bán lẻ thịt lợn nhận giá trị lượng tiêu thụ trung bình 33,68714 kg/người + = 0,017347 cho biết giá bán lẻ thịt lợn không đổi, thu nhập khả dụng tăng thêm đơla lượng tiêu thụ trung bình tăng 0,017347 kg/người + = -0,220974 cho biết thu nhập khả dụng không đổi, giá bán thịt lợn tăng thêm 1đơla lượng tiêu thụ trung bình giảm 0,220974kg/người ● Giải thích ý nghĩa hệ số xác định R2 = 0,862546 cho biết thu nhập khả dụng giá bán lẻ thịt lợn giải thích 86,2546% biến động lượng tiêu thụ thịt lợn Còn lại 13,7454% yếu tố khác khơng có mơ hình giải thích (các yếu tố khác: nhiễu) Nêu cách phát hiện tượng đa cộng tuyến MH hồi quy biến Dependent Variable: X3 Method: Least Squares Date: 12/16/21 Time: 09:26 Sample: 20 Included observations: 20 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X2 29.69696 0.016994 R-squared 0.764626 Adjusted R-squared 0.751550 S.E of regression 4.298989 Sum squared resid 332.6635 Log likelihood -56.49276 F-statistic 58.47403 Prob(F-statistic) 0.000000 2.149670 0.002222 13.81466 7.646832 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.0000 0.0000 44.40000 8.624750 5.849276 5.948850 5.868714 1.431081 1) Cách đơn giản để phát hiện tượng đa cộng tuyến MH1 tiến hành hồi quy phụ biến X3 theo X2 hệ số chặn 2) Mơ hình dùng để làm gì? (MH2) MH2 dùng để phát hiện tượng ĐCT MH1 3) MH1 có đa cộng tuyến hay khơng? KĐ cặp giả thiết: H0: (Khơng có đa cộng tuyến) H1: (Có đa cộng tuyến) Nhận thấy: P-value (F) = 0.000000 < α=0.05 Bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức MH1 có tượng đa cộng tuyến 4) Nêu cách đơn giản để khắc phục khuyết tật đa cộng tuyến mơ hình Cách đơn giản để khắc phục tượng đa cộng tuyến MH1 loại bỏ biến X3 khỏi mô hình 7 Ước lượng khoảng tin cậy đối xứng/tối đa/tối thiểu cho hệ số hồi quy để đưa nhận xét (Khi biến độc lập X nhận giá trị 0/thay đổi đơn vị Y trung bình nào)? a, Hãy ước lượng khoảng tin cậy đối xứng cho hệ số hồi quy góc cho biết ý nghĩa - Khoảng tin cậy đối xứng cho ⇔ 0,017347 - 0,002744.2,110 < < 0,017347 + 0,002744.2,110 ⇔ 0.0116 < < 0,0231 Khi giá bán lẻ thịt lợn không đổi thu nhập khả dụng tăng thêm 1đơla lượng tiêu thụ TB tăng khoảng (0,0116;0,0231) kg/người - Khoảng tin cậy đối xứng cho ⇔ -0,220974 - 0,141207.2,110< < -0,220974 + 0,141207.2,110 ⇔ -0,5189 < < 0,0769 Khi thu nhập khả dụng không đổinếu giá bán lẻ thịt lợn tăng thêm 1đơla lượng tiêu thụ TB tăng khoảng (-0,5189;0,0769) kg/người b, Hãy ước lượng khoảng tin cậy đối xứng cho hệ số chặn? ⇔ 33,78714 - 4,386717.2,110< < 33,78714 + 4,386717.2,110 ⇔ 24,5311< < 43,0431 Vậy khoảng tin cậy đối xứng hệ số chặn nằm khoảng (24,5311;43,0431) kg/người c, Khi thu nhập khả dụng giảm bớt đơla lượng tiêu thụ thịt lợn giảm tối thiểu bảo nhiêu kg? ⇔ 0,017347 - 0,002744.1,740 < ⇔ 0,0126 < Vậy giá bán lẻ thịt lợn không đổi, thu nhập khả dụng tăng thêm 1đơla lượng tiêu thụ TB giảm tối thiểu 0,0126 kg/người d, Khi giá bán lẻ thịt lợn tăng đơla lượng tiêu thụ thịt lợn tăng tối đa bảo nhiêu kg? ⇔ < - 0,220974 + 0,141207.1,740 ⇔ < 0,0247 Vậy thu nhập khả dụng không đổi, giá bán lẻ thịt lợn tăng thêm đơla lượng tiêu thụ TB tăng tối đa 0,0247 kg/người Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số (Hệ số chặn/hệ số góc MH có ý nghĩa thống kê khơng)? a, Hệ số chặn mơ hình có ý nghĩa thống kê khơng? Kiểm định cặp giả thiết: H0: β1 = H1: β1 ≠ Nhận thấy: |t1| = 7,679352 > = = 2,110 P- value | t1| = 0,0000 < 0,05 Vậy ta bác bỏ H0 chấp nhận H1 tức hệ số chặn mô hình có ý nghĩa thống kê b, Hệ số góc mơ hình có ý nghĩa thống kê khơng? + Kiểm định cặp giả thiết: H0: β2 = H1: β2 ≠ Nhận thấy: |t2| = 6,321435 > = = 2,110 P-value |t2| = 0,0000 < 0,05 Vậy ta bác bỏ H0 chấp nhận H1 tức β2 mô hình có ý nghĩa thống kê + Kiểm định cặp giả thiết H0: β3 = H1: β3 ≠ Nhận thấy: |t3| = 1,564893 < = = 2,110 P- value |t3| = 0,1360 > 0,05 Vậy chưa đủ sở để bác bỏ H0 tức β3 mơ hình khơng có ý nghĩa thống kê 10 Kiểm định mối quan hệ đồng biến (X có tác động thuận chiều đến Y khơng/Khi X tăng Y có tăng khơng), nghịch biến (Khi X tăng Y có giảm khơng)? a, Có thể nói giá bán lẻ thịt lợn tác động thuận chiều đến lượng tiêu thụ thịt lợn hay không? Kiểm định cặp giả thiết: H0: β3 = H1: β3 > Nhận thấy: t3 = -1.564893 < = = 1,740 Nên chưa đủ sở để bác bỏ H0 tức giá bán lẻ thịt lợn không tác động thuận chiều đến lượng tiêu thụ thịt lợn b, Khi thu nhập khả dụng tăng lượng tiêu thụ thịt lợn có tăng hay khơng? H0: β2 = H1: β2 > Nhận thấy: t2 = 6,321435 > = = 1,740 nên bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức thu nhập khả dụng tăng lượng tiêu thụ thịt lợn có tăng c, Khi giá bán lẻ thịt lợn tăng lượng tiêu thụ thịt lợn giảm hay không? Kiểm định cặp giả thiết: H0: β3 = H1: β3 < Nhận thấy: t3 = -1.564893 > - = = -1,740 nên chưa đủ sở để bác bỏ H0 tức giá bán lẻ thịt lợn tăng lượng tiêu thụ thịt lợn khơng giảm d, Khi thu nhập khả dụng tăng lượng tiêu thụ thịt lợn có giảm hay khơng? H0: β2 = H1: β2 < Nhận thấy: t2 = 6,321435 > - = = -1,740 nên chưa đủ sở để bác bỏ H0 tức thu nhập khả dụng tăng lượng tiêu thụ thịt lợn không giảm ... góc) ước lượng ● Từ bảng kết hồi quy eview ta xác định được: hệ số chặn- tự , hệ số góc , Giải thích: + = 33,68714 cho biết ý nghĩa thu nhập khả dụng giá bán lẻ thịt lợn nhận giá trị lượng tiêu... nhập khả dụng tăng thêm đơla lượng tiêu thụ trung bình tăng 0,017347 kg/người + = -0,220974 cho biết thu nhập khả dụng không đổi, giá bán thịt lợn tăng thêm 1đơla lượng tiêu thụ trung bình giảm... mơ hình 7 Ước lượng khoảng tin cậy đối xứng/tối đa/tối thiểu cho hệ số hồi quy để đưa nhận xét (Khi biến độc lập X nhận giá trị 0/thay đổi đơn vị Y trung bình nào)? a, Hãy ước lượng khoảng tin