(Tiểu luận) bài báo cáo bài tậpkinh tế lượngđề tàichương 1,2,3,4,5

Từ đồ thị rút ra các ý nghĩa của các hệ số hồi qui cho từng đồ thị:�1, �2b.Nhận xét: tỷ lệ lạm phát của các nước HK, ANH và PHÁP có xu hướng ngày càng tăng.. Còn đối với các nước NHẬT và

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TP.HCMTRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - TÀI CHÍNH TP.HCM

BÀI TẬP CHƯƠNG 1Bài 1.1:

a.Vẽ đồ thị trong eview

Nhận xét: sau khi vẽ đồ thị và quan sát ta thấy: Các điểm quan sát nằm rất gần với một đường thẳng, điều này cho thấy X và Y có tương quan tuyến tính rất

Từ đồ thị rút ra các ý nghĩa của các hệ số hồi qui cho từng đồ thị:�1, �2

b.Nhận xét: tỷ lệ lạm phát của các nước HK, ANH và PHÁP có xu hướng ngày càng tăng Còn đối với các nước NHẬT và ĐỨC thì tỷ lệ lạm phát không có xu hướng tăng.

c.Sau khi vẽ đồ thị và chạy OLS tỷ lệ làm phát của các nước theo thời gian ta thấy độ lệch chuẩn của lạm phát nước Anh lớn nhất, tức lạm phát của nước Anh biến thiên nhiếu nhất.

Bài 1.3:

5

7

CHƯƠNG 2

Bài 2.1

a Vốn đầu tư và lãi suất có mối quan hệ cùng chiều b.Tiết kiệm cá nhân và lãi suất có mối quan hệ đồng chiều c Không xác định

d Không xác định

e Lượng cầu về xe máy và giá xăng có mối quan hệ ngược chiều

f Lượng điện tiêu thụ của hộ gia đình và giá ga có mối quan hệ ngược chiều

Bài 2.2

a Tìm mô hình hồi quy

Từ các số liệu quan sát của X và Y cho ở bảng ta tính được ∑Yi =358 , ∑=19066 , ∑XiYi=15851 = 35.8 , =43.2

b.Vì > 0 nên nên khi thu nhập tăng 1 USD/tuần thì chi tiêu tiêu dùng tăng 0.955

USD/tuần, vậy các giá trị phù hợp với các giả thuyết kinh tế

a Tìm mô hình hồi quy

Từ các số liệu quan sát của X và Y cho ở bảng ta tính được

Vậy hàm hồi quy tuyến tính mẫu là

Khoảng dự báo tổng đầu tư trung bình

34.445 – 0.55 × 2.036 ≤ ≤ 34.445 +0.55 × 2.036

=> 33.3252 ≤ ≤ 35.565

Bài 2.4

a Tìm mô hình hồi quy

Từ các số liệu quan sát của X và Y cho ở bảng ta tính được

= = 10.97

α = 2% => = = 2.896 =10.97>

Suy ra bác bỏ giả thuyết H0 Vậy hệ số hồi qui tổng sẽ khác 0

a Sử dụng phần mềm eview ta ước lượng được các mô hình hồi qui sau:

Lạm phát theo thời gian cho từng quốc gia theo giả định: (Lamphat)i = + (lamphat-USA) + U 12ii

(Bảng số liệu eveiw)

Dependent Variable: ANHMethod: Least Squares

13

ANH = 3.942998281 + 1.344882282*HOAKY

Qua phương trình hồi qui ta thấy: nếu tỉ lệ lạm phát ở nước Hoa Kì tăng thêm 1% thì về trung bình tỉ lệ lạm phát ở nước Anh tăng thêm 1.345%

Tương tự cho các quốc gia còn lại: PHÁP, NHẬT, ĐỨC

Nhận xét chung: Từ kết quả cho thấy có mối quan hệ khá chặt chẽ giữa tỉ lệ

lạm phát của Anh với tỉ lệ lạm phát của Hoa Kì, tỉ lệ lạm phát của Anh chịu ảnh hưởng

nhiều bởi tỉ lệ lạm phát của Hoa Kì, còn tỉ lệ lạm phát của Nhật và Đức, Pháp ít chịu ảnh hưởng bởi tỉ lệ lạm phát của Hoa Kì.

b Để kiểm định mối liên hệ ta sẽ kiểm định

H0 : ( tỉ lệ lạm phát của từng quốc gia không có mối liên hệ với Hoa Kì)H1 : ( tỉ lệ lạm phát của từng quốc gia có mối liên hệ với Hoa Kì)

Sau đó ta sẽ kiểm định t rồi rút ra kết luận

c.Vẫn có thể sử dụng hàm hồi quy để dự báo tỷ lê lạm phát của 4 quốc gia sau năm

- = 0.474514 > 0 => Đô • lê •ch chuẩn của suất sinh lợi (X) càng tăng, dẫn đến suất sinh lợi kì vọng của chứng khoán (Y) sẽ tăng theo

Phù hợp với l‹ thuyết đầu tư chứng khoán Và số liê •u có hŽ trợ l‹ thuyết

Bài 2.8

rit= 0.7264+1.0598 rmt

Với hệ số xác định �^2=0,4710 được hiểu là chỉ số chứng khoáng chỉ giải thích được 47,1% cho cổ phiếu của IBM Mức độ phù hợp của mô hình không cao.

Ngoài ra hệ số �� = 1,0598 ~ �� = 1 nên với các số liệu ta có được thì IBM chưa phải là chứng khoán dễ biến động trong khoảng thời gian ta nghiên cứu (1956 - 1976).

b Từ số liệu đề bài cho ta tìm khoảng tin cậy của hệ số tung độ gốc để kết

luận giả thuyết

Theo bảng kết quả: t-statistic = 43.83 > t(0.025,18)=2.101 =>Bác bỏ giả thiết Ho Vậy hệ số hồi quy biến X trong hàm hồi quy khác 0.

Ý nghŒa: Mức tiêu dùng phải phụ thuộc vào thu nhập(thu nhập tăng 1 đvt

Theo bảng kết quả: P-value =0.00000 < = 0.05 Bác bỏ Ho Vậy mô hình hồi quy là phù hợp

Bài 2.10

a Vẽ đồ thi GDP1 và GDP2 theo thời gian

Khi thời gian X tăng thêm 1 năm thì tổng sản lượng nô •i địa Y tăng 246.825 tỉ USD Nếu thời gian X giảm 1 năm thì ngược lại.

b Hàm hồi quy tuyến tính mẫu của GDP2 theo thời gian:

Khi thời gian X tăng thêm 1 năm thì tổng sản lượng nô •i địa Y tăng 97.68 tỉ USD Nếu thời gian X giảm 1 năm thì ngược lại.

2 mô hình trên đều thích hợp với dữ liê •u về tổng sản phẩm nô •i địa

c Ước lượng GDP1 theo X trong giai đoạn 1972 – 1986 ta được kết quả

K‹ hiệu GDP1’ là các giá trị dự báo của GDP tính theo thời giá hiện hành, � = �à � ầ� ℎ � �ư Kết quả dự báo cho bảng sau:

Trong mô hình này , tung độ gốc không có hay bằng 0 Do đó dạng của mô hình này có tên là hồi quy đi qua gốc tọa độ

Hàm hồi quy mẫu (1) có dạng :

Ta cần chú ‹ một số đặc điểm của mô hình này Thứ nhất luôn bằng 0 trong mô hình có tung độ gốc , nhưng không nhất thiết phải bằng 0 đối với mô hình này Thứ hai , hệ số xác định luôn không âm đối với mô hình có tung độ gốc nhưng không thể bằng 0 đối với mô hình không có tung độ gốc

Đối với mô hình qua gốc toa độ có :

Vì P-value của hệ số góc của phương trình 1 là lớn hơn rấ nhiều so với phương trình 2, suy ra sẽ chấp nhận giả thuyết

(c) Trong phương trình thứ 1,2 hệ số góc có ‹ nghŒa

-(1) Khi suất sinh lợi hàng tháng của thị trường tăng 1% thì suất sinh lợi hang tháng của cổ phiếu tang 75.81%.

-(2)Khi suất sinh lợi hang tháng của thị trường tang 1% thì suất sinh lợi hang tháng của cổ phiếu tăng 76.214%.

(d) Không thể so sánh trong hai mô hình trên vì công thức tính của là khác nhau.

Bài 3.3

Ta thấy sau khi chạy eview phương trình hồi quy của (1) và (2) lần lượt là

LOG(Y) = 7.0848673282 + 0.0838525084549*T

Vì > 0 nên sẽ là tôc độ tăng trưởng của Y đối với thay đổi tuyệt đối của t Vậy tốc độ tang trưởng GDP danh nghŒa của Hoa Kì trong gia đoạn 1972-1991 là

a Hàm hồi quy tuyến tính:

Y=29.66190+ 0.002318X2 +8.484158X3

Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu X2 =0 và X3=0 thì doanh thu trung bình bằng 29.66190 triệu/tháng.

Trong điều kiện tiền lương nhân viên tiếp thị không đổi, nếu chi phí quảng cáo tăng lên 1 triệu thì doanh thu trung bình tăng 0.002318 triệu.

Trong điều kiện chi phí quảng cáo không đổi, nếu tiền lương nhân viên tiếp thị tăng lên 1 triệu thì doanh thu trung bình tăng 8.484158 triệu.

b * Đặt giả thuyết:

H0 : H1 :

=0.004596 < =2.262-> Chấp nhận H0

Vậy trong điều kiện tiền lương nhân viên tiếp thị không đổi, chi phí quảng cáo không ảnh hưởng đến doanh thu trung bình.

Vậy trong điều kiện tiền chi phí quảng cáo không đổi, tiền lương nhân viên tiếp thị có ảnh hưởng đến doanh thu trung bình.

Từ bảng số liệu, ta có: với khoảng tin cậy 95%, nếu chi phí quảng cáo là 23 triệu đ và tiền lương của nhân viên tiếp thị là 15 triệu đ thì khoảng dự báo doanh thu trung bình là: 153.0086<y<160.9466.

Ta thấy : > => Bác bỏ H0

Cả hai yếu tố tỷ lê • lao đô •ng và số năm được đào tạo đều không ảnh hưởng đến thu nhâ •p

Bài 4.3

a

Từ phương trình , rõ ràng mối quan hệ của Q L K không phải là tuyến tính.Tuy nhiên nếu lấy lôgarit hai vế ta được :

Ln (Q)= Ln ( )+ Ln (L)+ Ln (K)

LOG(Q) = 6.50506659403 + 0.191520590895*LOG(L) + 0.942663784604*LOG(K)

là độ co giãn của sản lượng đối với lao động , Sản lượng tăng 0.1915 khi lượng lao động tăng 1% , khi giữ lượng vốn không đổi.

+ là độ co giãn của sản lượng đối với vốn , Sản lượng tăng 0.94266 khi lượng vốn tăng 1% , khi giữ lượng lao động không đổi.

b

29

Y = -30493.8943626 + 15.4078913059*X2 + 0.282866839205*X3 (1)

LOG(Y) = 8.53593501998 + 2.25662858989*LOG(X2) - 1.07797296641*LOG(X3)(2)

Ta thấy Sum Squared resid ở phương trình (2) nhỏ hơn rất nhiều so với phương trình (1) nên mô hình (2) tốt hơn.

c Các hệ số co giãn đối với mô hình tuyến tính * ( ) = 121.536

* ( ) = 36834.055

31

Với 3 mô hình thì mô hình bậc hai có Sum squared resid nhỏ nhất nên chọn mô hình bậc hai.

Bài 4.6

a Ước lượng các tham số cYa mô hình hồi quy tuyVn tWnh

Ước lượng Mô hình hồi quy tuyến tính:

33

Y= 10959.73 – 2116.554X + 1099.201X + 7.212181X – 211.0960X2 345Se= (6073.554) (912.1785) (1143.665) (31.02713) (100.2086)

t= (1.804501) (-2.320329) (0.961122) (0.232448) (-2.106565)

p= (0.0986) (0.0406) (0.3571) (0.8205) (0.0589)

b Ước lượng các tham số cYa mô hình hồi quy tuyVn tWnh logarit

Ước lượng Mô hình hồi quy tuyến tính logarit:

lnY= 3.652589 – 1.091026lnX2 + 0.181234X3 + 1.180414lnX4 – 0.0322780X5

Se= (4.778493) (0.488934) (0.193451) (0.920410) (0.016422) t = (0.764381) (-2.231440) (0.936844) (1.282487) (-1.996033) p = (0.4607) (0.0474) (0.3690) (0.2260) (0.0713)

c Ý nghĩa cYa các hệ số , ,

- Đối với hàm hồi quy tuyVn tWnh

o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi giá sỉ trung bình của hoa hồng tăng lên một USD thì số lượng hoa hồng bán được bị giảm đi 2116.554 tá

o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi giá sỉ trung bình của hoa cẩm chướng tăng lên một USD thì số lượng hoa hồng bán được tăng lên 1099.201 tá

o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi thu nhập khả dụng trung bình hàng tuần của gia đình tăng lên 1 USD thì số lượng hoa hồng bán được tăng lên 7.212181 tá

- Đối với hàm hồi quy tuyVn tWn logarit

o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi giá sỉ trung bình của hoa hồng tăng lên 1% thì số lượng hoa hồng bán được giảm đi 1.091026% o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi giá sỉ trung bình của hoa

cẩm chướng tăng lên một USD thì số lượng hoa hồng bán được tăng lên 18.1234%

o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi thu nhập khả dụng trung bình hàng tuần của gia đình tăng lên 1% thì số lượng hoa hồng bán được tăng lên 1.180414%

d Dựa vào mô hình hồi quy tuyến tính logarit, ta có:

Độ co giãn của thu nhập đối với mô hình tuyến tính bằng = 1.180414

e Dựa trên các phân tích, ta lựa chọn mô hình tuyến tính logarit do RSS của mô

hình tuyến tính logarit = 0.295663 < RSS =10646199 của mô hình tuyến tính

CHƯƠNG 5

35

- = -1.5329: khi giá bán trung bình tăng (giảm) 1000 đồng/kg thì lượng hàng bán được trung bình giảm(tăng) 1.5329 tấn/tháng.

- = 0.0973: chênh lê •ch về lượng hàng trung bình bán được giữa thành thị

Chấp nhâ •n => khu vực bán hàng không ảnh hưởng đến lượng hàng

Hê • số điều chỉnh của mô hình 1 lớn hơn hê • số điều chỉnh của mô hình 2, kiểm định hê • số của biến D không có ‹ nghŒa => ta không nên đưa biến D vào mô hình = > chúng ta dùng mô hình 1 để dự báo.

a * Đặt giả thuyết:

H0 : H1 :

Pvalue =0.00000 < 0.05 Bác bỏ H0

Vậy trong điều kiện số năm kinh nghiệm không đổi, giới tính có ảnh hưởng đến mức lương trung bình của giáo sư đại học.

b.

Theo bảng số liệu, với độ tin cậy 95%, nếu giáo sư nam có 8 năm kinh nghiệp sẽ có khoảng dự báo trung bình mức lương khởi điểm là: 31.87256<Y<32.66458

c

Theo bảng số liệu, với độ tin cậy 98%, nếu giáo sư nữ có 9 năm kinh nghiệp sẽ có khoảng dự báo trung bình mức lương khởi điểm là:

39