1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Đáp Án Bài Tập Số 2[4062].Pdf

14 1 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 14
Dung lượng 0,94 MB

Nội dung

Bài 1 Xét mô hình hồi quy với các biến LS = ln(S), LK = ln(K), LL = ln(L) (trong đó S sản lượng, L lao động(người), K vốn (triệu đồng)) Kết quả hồi quy thu được như sau a) Viết hàm hồi quy mẫu Cho biế[.]

Bài 1: Xét mơ hình hồi quy với biến LS = ln(S), LK = ln(K), LL = ln(L) (trong S: sản lượng, L: lao động(người), K: vốn (triệu đồng)) Kết hồi quy thu sau: a) Viết hàm hồi quy mẫu Cho biết ý nghĩa hệ số ước lượng nhận * Hàm hồi quy mẫu: ̂ (𝑆) = 2.8749 + 0.52178 ln(𝐾) + 0.68225 ln(𝐿) 𝑙𝑛 - Độ có dãn sản lượng theo vốn 0.52178 Với lượng lao động không đổi, tăng 1% vốn dẫn đến tăng 0,52% sản lượng - Độ co dãn sản lượng theo lao động = 0.68225.Giữ lượng vốn không đổi, tăng 1% lượng lao động dẫn đến tăng 0.68% sản lượng b) Các ước lượng nhận có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không? ̂2 = 0.52178 > phù hợp với lý thuyết kinh tế K tăng, L khơng đổi S tăng 𝛽 ̂3 = 0.68225 > phù hợp với lý thuyết kinh tế L tăng, K khơng đổi S tăng 𝛽 c) Các biến độc lập giải thích phần trăm biến động biến phụ thuộc? 𝑅2 = 0.78117 tức 78% biến thiên ln(S) giải thích ln(K) ln(L) d) Kiểm định phù hợp hàm hồi quy với mức ý nghĩa 5%? *Giả thiết: { F= 𝐻0 ∶ 𝑅2 = 𝐻1 ∶ 𝑅2 ≠ 𝑅2 /(𝑘−1) = 30.3429 (1−𝑅2 )/(𝑛−𝑘) F > 𝐹𝛼𝑘−1,𝑛−𝑘 = 3.5915  Bác bỏ 𝐻0 => Vậy hàm hồi quy phù hợp với mức ý nghĩa 5% e) Khi lao động tăng 1% sản lượng tăng khoảng % với độ tin cậy 95%? ̂3 - 𝑡 ∝ ̂3 + 𝑡 ∝ *𝛽 ̂3 < 𝛽3 < 𝛽 ̂3 ;𝑛−3 × 𝑆𝑒𝛽 ;𝑛−3 × 𝑆𝑒𝛽 2 0.68225 − 2.1098 × 0.14080 < 𝛽3 < 0.68225 + 2.1098 × 0.14080 0.3852 < 𝛽3 < 0.9793 Vậy lao động tăng 1% sản lượng tăng khoảng (0.3852; 0.9793) f) Khi vốn giảm 1% sản lượng giảm tối đa % với độ tin cậy 95%? ̂2 + 𝑡 𝛼;𝑛−3 × 𝑆𝑒𝛽̂ 𝛽2 ≤ 𝛽 ⇔ 𝛽2 ≤ 0.52178 + 1.739 × 0.093498 Vậy vốn giảm 1% sản lượng tăng tối đa 0.6843 g) Kiểm định ý nghĩa thống kê tham số hồi quy với mức ý nghĩa 5%? *Giả thiết: { *Trị thống kê: 𝐻0 : 𝛽2 = (𝑉ố𝑛 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑡á𝑐 độ𝑛𝑔 đế𝑛 𝑠ả𝑛 𝑙ượ𝑛𝑔) 𝐻1 : 𝛽2 ≠ (𝑉ố𝑛 𝑐ó 𝑡á𝑐 độ𝑛𝑔) 𝑡𝛽2 ̂= 0.52178 0.093498 = 5.5807; 𝑡𝛽3 ̂ = 0.68225 0.14080 = 4.8455 𝑡17,0.025 = 2.1098 Trị thống kê 𝑡𝛽2 ̂ 𝑡𝛽3 ̂ rơi vào khu vực bác bỏ 𝐻0 => Bác bỏ 𝐻0 cho biến => Vốn lao động có ảnh hưởng đến sản lượng mức ý nghĩa 𝛼 = 0.05 h) Nguồn vốn tăng lên 1.2 lần so với trước sản lượng có tăng tương ứng 1.2 lần không, với mức ý nghĩa 5%? { *Giả thiết: 𝑡𝛽2 ̂ = ̂ −𝛽0 𝛽2 ̂) se(𝛽2 = 𝐻0 : 𝛽2 = 𝐻1 : 𝛽2 ≠ 0.52178−1 0.093498 = -5.1 |𝑡𝛽2 ̂ | = -5.1 > 𝑡𝛼;𝑛−3 = 2.1098 => Bác bỏ 𝐻0 Vậy nguồn vốn tăng lên 1.2 lần sản lượng khơng tăng tương ứng 1.2 lần i) Có ý kiến cho rằng, tác động vốn lao động lên sản lượng Với mức ý nghĩa 5%, ý kiến không? *Giả sử: { 𝐻0 : 𝛽2 = 𝛽3 (𝐻0 : 𝛽2 − 𝛽3 = 0) 𝐻1 : 𝛽2 ≠ 𝛽3 (𝐻1 : 𝛽2 −𝛽3 ≠ 0) *Giá trị kiểm định: t= ̂ −𝛽3 ̂ −0 0.52178−0.68225 𝛽2 ̂ −𝛽3 ̂ )= 𝑠𝑒(𝛽2 0.0563 = −2.8503 ̂ − 𝛽3 ̂ ) = √𝑉𝑎𝑟(𝛽2 ̂ ) + 𝑉𝑎𝑟(𝛽3 ̂ ) − 𝐶𝑜𝑣(𝛽2 ̂ , 𝛽3 ̂) *Với 𝑆𝑒(𝛽2 =√0.0934982 + 0.140802 − × 0,0127 =0.0563 |𝑡 |> 𝑡𝛼;𝑛−3 = 2.1098 => Bác bỏ 𝐻0 => Tác động vốn lao động lên sản lượng không Hồi quy sản lượng S theo lao động L (người) K vốn (triệu đồng), thu kết hồi quy đây: Dependent Variable :S Method : Least Squares Sample: 20 Included observation: 20 Variable Coeficient -20.6583 10.7720 17.2232 Std Error 22.0029 2.1599 4.5279 T –Statistic Prob C K L R –squared Mean dependent var 109.4666 Adjusted R – squared 0.68369 S.D dependent var 57.7367 S.E of regresssion 32.4717 Akaike info criterion Sum squared resid 17925.0 Schwarz criterion Log likelihood -96.3610 F – satistic 21.5343 Durbin – Watson stat 2.3574 Prob (F – statistic) Sử dụng mức ý nghĩa 5%, trả lời câu hỏi sau: a) Viết hàm hồi quy mẫu Hàm hồi quy mẫu: 𝑆̂𝑖 = -20.6583 + 10.7720𝐾𝑖 + 17.2232𝐿𝑖 b) Các ước lượng nhận có phù hợp với lý thuyết khơng? 𝑆̂𝑖 = -20.6583 + 10.7720𝐾𝑖 + 17.2232𝐿𝑖 ̂1 < 0: Điều có nghĩa để có sản lượng vốn lao động phải đạt đến giá 𝛽 trị có sản lượng Vì vậy, giá trị phù hợp với lý thuyết ̂2 > 0: Phù hợp với lý thuyết K tăng, L khơng đổi S tăng 𝛽 ̂3 > 0: Phù hợp với lý thuyết K khơng đổi, L tăng S tăng 𝛽 c) Tìm dự báo điểm cho mức sản lượng doanh nghiệp có 20 lao động, nguồn vốn 300 triệu đồng 𝑆̂𝑖 = -20.6583 + 10.7720𝐾𝑖 + 17.2232𝐿𝑖 Ước lượng điểm mức sản lượng 𝑆̂ Với doanh nghiệp có 20 lao động vốn 300 triệu đồng 𝑆̂ = -20.6583 + 10.7720×300 + 17.2232×20 = 3555.4057 d) Các tham số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không? Kiểm định ý nghĩa thống kê Giả thuyết Dùng giá trị tới hạn Trị thống kê: t = ̂1 𝛽 𝑆𝑒(𝛽̂ 1) = −20.6583 22.0029 = -0.93888 Ta có t < 𝑡𝛼;𝑛−3 = 2.1098 => Bác bỏ 𝐻1 Vậy tham số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê - Kiểm định ý nghĩa thống kê Giả thuyết Dùng giá trị tới hạn Trị thống kê: t = ̂2 𝛽 𝑆𝑒(𝛽̂ 2) = 10.7720 2.1599 = 4.9872 Ta có t > 𝑡𝛼;𝑛−3 = 2.1098 - => Bác bỏ 𝐻0 Vậy tham số hồi quy có ý nghĩa thống kê Kiểm định ý nghĩa thống kê 𝛽3 𝐻 : 𝛽 = (𝑘ℎơ𝑛𝑔 𝑐ó ý 𝑛𝑔ℎĩ𝑎 𝑡ℎố𝑛𝑔 𝑘ê) Giả thuyết { 𝐻1 : 𝛽3 ≠ ( 𝐶ó ý 𝑛𝑔ℎĩ𝑎 𝑡ℎố𝑛𝑔 𝑘ê) Dùng giá trị tới hạn Trị thống kê: t = ̂3 𝛽 𝑆𝑒(𝛽̂ 3) = 17.2232 4.5279 = 3.80379 Ta có t > 𝑡𝛼;𝑛−3 = 2.1098 => Bác bỏ 𝐻0 ̂3 có ý nghĩa thống kê Vậy tham số hồi quy 𝛽 e) Các biến độc lập giải thích phần trăm cho biến động sản lượng? Kiểm định cặp giả thuyết 𝐻0 : 𝑅2 = (𝐶á𝑐 𝑏𝑖ế𝑛 𝑔𝑖ả 𝑡ℎí𝑐ℎ 𝑘ℎơ𝑛𝑔 𝑐ầ𝑛 𝑔𝑖ả𝑖 𝑡ℎí𝑐ℎ 𝑐ℎ𝑜 𝑠ự 𝑏𝑖ế𝑛 độ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑆) { 𝐻1 : 𝑅2 > (𝐶á𝑐 𝑏𝑖ế𝑛 𝑔𝑖ả 𝑡ℎí𝑐ℎ 𝑐ó 𝑐ầ𝑛 𝑔𝑖ả𝑖 𝑡ℎí𝑐ℎ 𝑐ℎ𝑜 𝑠ự 𝑏𝑖ế𝑛 độ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑆) Ta có F = 21.5343 > 𝐹0.05;2;17 = 4.48  Bác bỏ 𝐻0  Các biến giải thích cho biến đổi S Ta có F = 𝑅2 (𝑛−𝑘) (1− 𝑅2 )(𝑘−1) = 𝑅2 ( 20−3) =21.5343 (1− 𝑅2 )(3−1)  𝑅2 = 0.7169 Vậy Các biến độc lập giải thích 71.69% cho biến động sản lượng f) Mơ hình hồi quy có phù hợp khơng? Kiểm định giả thuyết: 𝐻 : 𝑅2 = (𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑝ℎù ℎợ𝑝) { 𝐻1 : 𝑅 > (𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑝ℎù ℎợ𝑝) F-statistic=21.5343 Với mức ý nghĩa 5% , ta có F = 21.5343 > 𝐹0.05;2;17 = 4.48  Bác bỏ 𝐻0 Vậy mơ hình hồi quy phù hợp g) Có thể nói vốn có tác động thuận chiều đến sản lượng không? Kiểm định giả thuyết: 𝐻 : 𝛽 ≤ (𝑣ố𝑛 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑡á𝑐 độ𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑢ậ𝑛 𝑐ℎ𝑖ề𝑢 đế𝑛 𝑠ả𝑛 𝑙ượ𝑛𝑔) { 𝐻1 : 𝛽2 > ( 𝑣ố𝑛 𝑐ó 𝑡á𝑐 độ𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑢ậ𝑛 𝑐ℎ𝑖ề𝑢 đế𝑛 𝑠ả𝑛 𝑙ượ𝑛𝑔) Ta có: t = ̂2 𝛽 𝑆𝑒(𝛽̂ 2) = 10.7720 2.1599 = 4.9872 𝑡𝛼;𝑛−3 = 1.74  t > 𝑡𝛼;𝑛−3  Bác bỏ 𝐻0  𝛽2 > Vậy vốn tăng sản lượng tăng hay nói cách khác vốn có tác động thuận chiều đến sản lượng h) Khi lao động không đổi, thêm vốn triệu đồng sản lượng tăng lên khoảng nào? Khoảng tin cậy 𝛽2 có dạng 𝛽̂2 – Se(𝛽̂2 ) 𝑡𝛼;𝑛−3 < 𝛽2 < 𝛽̂2 + Se(𝛽̂2 ) 𝑡𝛼;𝑛−3 i) => 10.772 – 2.1599×2.110 < 𝛽2 < 10.772 + 2.1599×2.110 => 𝛽2 ∈ (6.2146 ; 15.3294) Vậy lao động không đổi, vốn thêm triệu sản lượng tăng khoảng (6.2146 ; 15.3294) Nguồn vốn khơng đổi, thêm lao động sản lượng tăng có 20 đơn vị khơng? 𝐻 : 𝛽 = 20 Kiểm định giả thuyết: { 𝐻1 : 𝛽3 ≠ 20 Ta có : |t| =| Vì |t| < 𝑡 ̂3 −20 𝛽 | 𝑆𝑒(𝛽̂ 3) 𝛼 ;𝑛−3 => Chấp nhận 𝐻0 =| 17.2232−20 4.5279 |= 0.61326 𝑡𝛼;𝑛−3 = 2.1098 Vậy vốn khơng đổi, thêm lao động sản lượng tăng 20 đơn vị j) Biết mơ hình hồi quy S theo L hệ số chặn có hệ số xác định R 2=0.3029 RSS = 44152, cho biết có nên đưa thêm biến K vào mơ hình khơng? Hồi quy mơ hình S = 𝛽1 + 𝛽3 𝐿 (R) thu R2=0.3029 RSS = 44152 Hồi quy mơ hình S= 𝛽1 + 𝛽2 𝐾+ 𝛽3 𝐿 (UR) thu RSS = 17925 𝐻 :𝛽 =0 Kiểm định giả thuyết: { 𝐻1 : 𝛽2 ≠ F= 𝑅𝑆𝑆𝑅 − 𝑅𝑆𝑆𝑈𝑅 𝑛−𝑘 𝑅𝑆𝑆𝑈𝑅 × 𝑚 = 44152−17925 20−3 17925 × = 24.8736 Ta có 𝐹𝛼;𝑚;𝑛−3 = 𝐹0.05;1;17 = 4.48  F > 𝐹0.05;1;17  Bác bỏ 𝐻0  𝛽2 ≠ Vậy nên đưa thêm biến K vào mơ hình Sử dụng mức ý nghĩa 5%, trả lời câu hỏi sau: a) Viết hàm hồi quy mẫu cho trường hợp tháng bán bình gas cũ: D1 { = 1: 𝑡ℎá𝑛𝑔 𝑛ℎậ𝑝 𝑏ì𝑛ℎ 𝑔𝑎𝑠 𝑚ớ𝑖 = 0: 𝑛ℎữ𝑛𝑔 𝑡ℎá𝑛𝑔 𝑘ℎá𝑐 * Hàm hồi quy tổng thể: Qi = 1 + 2*PGi + 3*D1i + β4*D1i*PGi + Ui Tháng nhập bình gas cũ: Qi = 1 + 2*PGi + Ui Tháng nhập bình gas mới: Qi = β1 + β3 + (β2 + β4)*PGi + Ui * Hàm hồi quy mẫu: ̂ = 2403.55 - 7.0673*PGi Tháng nhập bình gas cũ: 𝑄𝑖 ̂ = 2509.06 - 6.7893*PGi Tháng nhập bình gas mới: 𝑄𝑖 b) Trong tháng bán bình gas giá gas 110 nghìn đồng ước lượng điểm lượng bán bao nhiêu? Với tháng bán bình gas cũ giá trị bao nhiêu? - Trong tháng bán bình gas giá gas 110 nghìn đồng: ̂ = 2509.06 - 6.7893*110 = 1762.237 (bình) 𝑄𝑖 - Trong tháng bán bình gas giá gas 110 nghìn đồng: ̂ = 2403.55 - 7.0673*110 = 1626.147 (bình) 𝑄𝑖 c) Các hệ số mơ hình có khác cách có ý nghĩa không? Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽1 = 𝐻1 : 𝛽1 ≠ |𝑡𝛽̂1 | = 4.26 > t/2;n-k = t0.025;23 = 2.07  Bác bỏ H0 Hay hệ số 𝛽1 ≠ Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽2 = 𝐻1 : 𝛽2 ≠ |𝑡𝛽̂2 | = 33.925 > t/2;n-k = t0.025;23 = 2.07  Bác bỏ H0 Hay hệ số 𝛽2 ≠ Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽3 = 𝐻1 : 𝛽3 ≠ |𝑡𝛽̂3 | = 1.076 < t/2;n-k = t0.025;23 = 2.07  Chấp nhận H0 Hay hệ số 𝛽3 = Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽4 = 𝐻1 : 𝛽4 ≠ |𝑡 ̂ 𝛽4 | = 3.523 > t/2;n-k = t0.025;23 = 2.07  Bác bỏ H0 Hay hệ số 𝛽4 ≠ d) Hệ số chặn mơ hình tháng nhập bình bình cũ có thực khác hay khơng? Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽3 = 𝐻1 : 𝛽3 ≠ |𝑡𝛽̂3 | = 1.076 < t/2;n-k = t0.025;23 = 2.07  Chấp nhận H0 Hay hệ số 𝛽3 = Suy hệ số chặn mô hình tháng nhập bình bình cũ e) Hàm hồi quy có phù hợp không? Giả thuyết: { 𝐻0 ∶ 𝑅2 = 𝐻1 ∶ 𝑅2 ≠ Giá trị kiểm định: F = 𝑅 (𝑛−𝑘) (1−𝑅 )(𝑘−1) 0.99252∗23 = (1−0.99252)∗3 = 1017.289 Giá trị tới hạn: F;k-1;n-k = F0.05;3;23 = 3.03  F > F;k-1;n-k  Bác bỏ H0 Vậy hàm hổi quy phù hợp f) Khi giảm giá nghìn đồng khả bán thêm bình gas cũ chênh lệch khoảng nào? - Hệ số β4 chênh lệch hệ số góc tháng bán bình gas với tháng bán bình gas cũ - Ta tìm khoảng tin cậy đối xứng β4 t/2;n-k = t0.025;23 = 2.07, 𝑆𝑒𝛽4 ̂ = 0.0789  β4  (0.278  2.07*0.0789)  β4  (0.115; 0.441) g) Một người cho bình gas ln có giá cao an tồn nên lượng bán khơng chịu ảnh hưởng chất lượng bình gas mà chịu ảnh hưởng việc quảng cáo Anh ta cho tháng có quảng cáo tích cực lượng bán tăng so với tháng khơng tích cực quảng cáo Hãy xây dựng mơ hình nêu cách kiểm tra D2 { = 1: 𝑡ℎá𝑛𝑔 𝑡í𝑐ℎ 𝑐ự𝑐 𝑞𝑢ả𝑛𝑔 𝑐á𝑜 = 0: 𝑡ℎá𝑛𝑔 𝑘ℎơ𝑛𝑔 𝑡í𝑐ℎ 𝑐ự𝑐 𝑞𝑢ả𝑛𝑔 𝑐á𝑜 * Hàm hồi quy tổng thể: Qi = 1 + 2*PGi + β5*D2i + β6(PGi*D2i) + Ui h) Nếu muốn xem xét ảnh hưởng đồng thời việc tháng nhập bình gas hay cũ có quảng cáo tích cực hay khơng phải xây dựng mơ nào? *Hàm hồi quy tổng thể: Qi = 1 + 2*PGi + 3*Di + β4(PGi*Di) + Ui (1) Qi = 1 + 2*PGi + 3*Di + β4(PGi*Di) + β5*D2i + β6(PGi*D2i) + Ui (2) Ta dùng kiểm định đồng thời Wald để kiểm tra chất lượng bình gas quảng cáo có ảnh hưởng tới lượng bán không: 𝐻0: 3 = 4 = 5 = 6 = *Giả thuyết { 𝐻1: 𝐶ó í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑎𝑚 𝑠ố khác *Trị thống kê: F = (𝑅𝑆𝑆(1) −𝑅𝑆𝑆(2) )/(𝑑𝑓(1) −𝑑𝑓(2) ) 𝑅𝑆𝑆(1) /(𝑛−𝑘) *Trị tới hạn: 𝐹𝛼;𝑑𝑓(1)−𝑑𝑓(2);𝑛−𝑘 Nếu F > 𝐹𝛼;𝑑𝑓(1)−𝑑𝑓(2);𝑛−𝑘 bác bỏ giả thuyết H0 Việc thêm biến giả vào mơ hình làm ảnh hưởng đến lượng bán Nếu F < 𝐹𝛼;𝑑𝑓(1)−𝑑𝑓(2);𝑛−𝑘 ngược lại với kết luận 4 Sử dụng mức ý nghĩa 5%, trả lời câu hỏi sau: D{ = 1: 𝑐ơ 𝑠ở 𝑠ả𝑛 𝑥𝑢ấ𝑡 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑝ℎụ 𝑡ℎ𝑢ộ𝑐 𝑁ℎà 𝑛ướ𝑐 = 0: 𝑐ơ 𝑠ở 𝑠ả𝑛 𝑥𝑢ấ𝑡 𝑝ℎụ 𝑡ℎ𝑢ộ𝑐 𝑁ℎà 𝑛ướ𝑐 a) Các tham số hồi quy có ý nghĩa thống kê khơng? *Mơ hình hồi quy: Si = β1 + β2*Li + β3*Ki + β4(Di*Li) + β5(Di*Ki) + Ui Doanh nghiệp không phụ thuộc nhà nước: Si = β1 + (β2+ β4)*Li + (β3 + β5)*Ki + Ui Doanh nghiệp phụ thuộc nhà nước: Si = β1 + β2*Li + β3*Ki + Ui *Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽1 = 𝐻1 : 𝛽1 ≠ ̂ | = 0.71 < t/2;n-k = t0.025;15 = 2.13  Chấp nhận H0 |𝑡𝛽1 Hay hệ số β1 khơng có ý nghĩa thống kê *Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽2 = 𝐻1 : 𝛽2 ≠ ̂ | = 2.63 > t/2;n-k = t0.025;15 = 2.13  Bác bỏ H0 |𝑡𝛽2 Hay hệ số β2 có ý nghĩa thống kê *Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽3 = 𝐻1 : 𝛽3 ≠ ̂ | = 2.91 > t/2;n-k = t0.025;15 = 2.13  Bác bỏ H0 |𝑡𝛽3 Hay hệ số β3 có ý nghĩa thống kê *Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽4 = 𝐻1 : 𝛽4 ≠ ̂ | = 3.31 > t/2;n-k = t0.025;15 = 2.13  Bác bỏ H0 |𝑡𝛽4 Hay hệ số β4 có ý nghĩa thống kê *Giả thuyết: { 𝐻0 : 𝛽5 = 𝐻1 : 𝛽5 ≠ ̂ | = 1.62 < t/2;n-k = t0.025;15 = 2.13  Chấp nhận H0 |𝑡𝛽5 Hay hệ số β5 khơng có ý nghĩa thống kê b) Mơ hình hồi quy có phù hợp không? *Giả thuyết: { 𝐻0 ∶ 𝑅2 = 𝐻1 ∶ 𝑅2 ≠ Theo bảng kết Eview, giá trị kiểm định: F = 14.581 Giá trị tới hạn: F;k-1;n-k = F0.05;4;15 = 3.056  F > F;k-1;n-k  Bác bỏ H0 Vậy hàm hổi quy phù hợp c) Viết hàm hồi quy mẫu cho sở sản xuất thuộc sở hữu nhà nước không thuộc sở hữu nhà nước *Hàm hồi quy mẫu: 𝑆̂i = 𝛽̂ + 𝛽̂ 2*Li + 𝛽̂ 3*Ki + 𝛽̂ 4(Di*Li )+ 𝛽̂ 5(Di *Ki) *Cơ sở sản xuất thuộc sở hữu nhà nước (D=0) 𝑆̂i= 𝛽̂ + 𝛽̂ 2*Li+ 𝛽̂ 3*Ki = 19.0034 + 16.9695* Li+ 9.718* Li *Cơ sở sản xuất không thuộc sở hữu nhà nước (D=1) 𝑆̂i = 𝛽̂ + 𝛽̂ 2*Li+ 𝛽̂ 3*Ki + 𝛽̂ 4*Li + 𝛽̂ 5*Ki = 𝛽̂ + (𝛽̂ 2+𝛽̂ 4)*Li + (𝛽̂ 3+𝛽̂ 5)*Ki = 19.0034 + (16.9695+5.7866)* Li + (9.718+2.8915)* Ki = 19.0034 + 22.7561*Li + 12.6095*Ki d) Tìm dự báo điểm mức sản lượng doanh nghiệp thuộc nhà nước không thuộc nhà nước có 30 cơng nhân nguồn vốn 350 triệu đồng *Doanh nghiệp thuộc nhà nước (D=0): E(S/L0=30/K0=350) = 3929.3884 (đơn vị) *Doanh nghiệp không thuộc nhà nước (D=1): E(S/L0=30/K0=350) = 5115.0114 (đơn vị) e) Tìm mức chênh lệch sản lượng sở thuộc không thuộc sở hữu nhà nước thay đổi lao động nguồn vốn thay đổi triệu đồng *Mức chênh lệch 𝛽̂ + 𝛽̂ f) Khi thay đổi nguồn vốn, lao động không đổi sở thuộc khơng thuộc nhà nước mức sản lượng thay đổi có khác hay khơng? Nếu thay đổi lao động, vốn khơng đổi mức thay đổi sản lượng hai trường hợp giống không? * Khi thay đổi nguồn vốn, lao động khơng đổi mức chênh lệch sản lượng sở phụ thuộc sở không phụ thuộc nhà nước β5 Mà kết kiểm định câu a β5 = Vậy mức sản lượng thay đổi loại sở sản xuất * Khi thay đổi lao động, vốn không đổi mức chênh lệch sản lượng sở phụ thuộc sở không phụ thuộc nhà nước β4 Mà kết kiểm định câu a β4 ≠ Vậy mức sản lượng thay đổi loại sở sản xuất khác g) Việc đưa thêm biến giả vào có thực cần thiết làm tăng ý nghĩa mơ hình hay không? Dùng kiểm định để đưa kết luận biết với mơ hình S theo K, L hệ số chặn có RSS 17925 *Mơ hình có biến giả: Si = β1 + β2*Li + β3*Ki + β4(Di*Li) + β5(Di*Ki) + Ui(1) *Mơ hình khơng có biến giả: Si = β1 + β2*Li + β3*Ki + Ui(2) *Kiểm định giả thuyết đồng thời - Wald: *Giả thuyết: { 𝐻0: 4 = 5 = 𝐻1: 𝐶ó í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑎𝑚 𝑠ố 4 5 khác *Trị thống kê Wald: F = (𝑅𝑆𝑆(2)−𝑅𝑆𝑆(1))/2 𝑅𝑆𝑆(1)/15 = 2.877 *Giá trị tới hạn: F0.05;2;15 = 3.68 *Ta thấy F < F0.05;2;15 nên ta chấp nhận H0 Hay việc đưa biến giả vào mơ hình khơng cần thiết h) Nếu có người quan tâm khơng phải việc sở sản xuất thuộc hay khơng thuộc sở hữu nhà nước mà sở sản xuất thuộc loại lớn (nếu nguồn vốn tỷ đồng) hay nhỏ (nguồn vốn tỷ đồng) cho sở loại lớn hiệu nguồn vốn nguồn lao động lớn sở loại nhỏ Khi muốn kiểm tra phải làm nào? Z{ = 1: 𝑛𝑔𝑢ồ𝑛 𝑣ố𝑛 𝑡𝑟ê𝑛 𝑡ỷ đồ𝑛𝑔 = 0: 𝑛𝑔𝑢ồ𝑛 𝑣ố𝑛 𝑑ướ𝑖 𝑡ỷ đồ𝑛𝑔 *Mơ hình hồi quy: Si = β1 + β2*Li + β3*Ki + β4(Di*Li) + β5(Di*Ki) Si = β1 + β2*Li + β3*Ki + β4(Di*Li) + β5(Di*Ki) + β6(Zi*Li) + β7(Zi*Ki) + Ui (2) (1) *Ta dùng kiểm định đồng thời – Wald: *Giả thuyết: { 𝐻0: 6 = 7 = 𝐻1: 𝐶ó í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑎𝑚 𝑠ố 6 7 khác *Trị thống kê: F = (𝑅𝑆𝑆(1) −𝑅𝑆𝑆(2) )/(𝑑𝑓(1) −𝑑𝑓(2) ) 𝑅𝑆𝑆(1) /(𝑛−𝑘) *Trị tới hạn: 𝐹𝛼;𝑑𝑓(1)−𝑑𝑓(2);𝑛−𝑘 *Nếu F > 𝐹𝛼;𝑑𝑓(1)−𝑑𝑓(2);𝑛−𝑘 bác bỏ giả thuyết H0 Việc thêm biến giả Z vào mơ hình làm thay đổi hiệu sử dụng lao động nguồn vốn Nếu F < 𝐹𝛼;𝑑𝑓(1)−𝑑𝑓(2);𝑛−𝑘 ngược lại với kết luận

Ngày đăng: 29/05/2023, 15:52

w