BÀI TẬP NHÓM MÔN KINH TẾ LƯỢNG ppt

a Predictors: Constant, Luong tienBài tập 2 : Tính hồi quy của điểm thu nhập theo điểm trung bình thì biến phụ thuộc là Y , biến độc lập là X Tính hồi quy của điểm trung bình theo thu nh

Trang 1

Bài tập 1 :

a) Chấm những điểm này trên đồ thị :

Mô hình hồi quy là : Y= 1.168 + 1.716X

b ) Giải thích tung độ góc và độ dốc của đường hồi quy:

Khi không có lượng tiền mặt trong thị trường (Xi = 0) thì thu nhập quốc dân chỉ có 1.168 triệu dollar , khi tăng lượng tiền lên 1 triệu dollar (Xi = 1) thì thu nhập quốc dân tăng lên 2.884 triệu dollar

c) Thu nhập quốc dân là 12 triệu dollar :

Y=12 thay vào phương trình : Y= 1.168 + 1.716X

 12 = 1.168 + 1.716X

 X = 6.31(triệu dollar)

Regression bài 1

Variables Entered/Removed(b)

Model VariablesEntered RemovedVariables Method

1 Luong

tien(a) Enter

a All requested variables entered.

b Dependent Variable: Thu nhap quoc dan

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R Square

Std Error of the Estimate

1 979(a) 959 953 37372

Trang 2

a Predictors: (Constant), Luong tien

Bài tập 2 :

Tính hồi quy của điểm thu nhập theo điểm trung bình thì biến phụ thuộc là Y , biến độc lập là X Tính hồi quy của điểm trung bình theo thu nhập thì biến phụ thuộc là X , biến độc lập là Y

Bài tập 3:

a/ Nhận xét tung độ góc và độ dốc :

Giả sử lúc đầu có ước lượng bình phương tối thiếu đã nhận được mối quan hệ :Y = a + Bx Sau khi công việc kết thúc thì người ta quyết định nhân các đơn vị của biến X với 10 thì:

Với các giá trị của X đều nhân cho 10, theo công thức: xi = Xi - 

X , thì giá trị xi cũng tăng lên theo X

Và theo công thức :



ˆ

xi

xiyi

 ta sẽ đơn giãn được cho 10

Do đó các giá trị: tung độ gốc và độ dốc sẽ không thay đổi

Trang 3

Bài tập 5 :

Giá trị -1.78 của tung độ gốc trong phương trình hồi quy về chi tiêu quần áo của người tiêu dùng tại Pháp không có ý nghĩa trong thực tế , chỉ tồn tại ở mặt toán học , khi thu nhập của người tiêu dùng tăng lên 1 đơn vị thì chi tiêu cho quần áo của người tiêu dùng tại Pháp giảm đi 1.78 đơn vị , chi tiêu quần

áo của người tiêu dùng có xu hướng giảm dần Mặc khác khi thu nhập của người tiêu dùng bằng 0 thì chi tiêu sẽ bằng 0 chú không phải là -1.78

Bài tập 6 :

a) Vẽ đồ thị phân phối rãi

b) Ước lượng các hệ số :

483 0

* 111

S

t c  



 2.05 <  < 4.17

092 0

* 25

S

t c  



 -0.45 < < -0.05

c) Hãy tính R 2 và R

R2 = RSS/TSS=0.402

R = 0.634

d) Diễn giải các kết quả tìm được

Trang 4

Anova : Sig = 0.02 <  = 0.05

 Ho bị bác bỏ hay mô hình có ý nghĩa về mặt thông kê

+ Đặt H0 :  = 0

H1 :   0

tsta = -2.72

t11, 0.05 =2.201

|tsta | > tcrit => Ho bị bác bỏ hay với = 0.05 có mối liên hệ giữa tỉ lệ bỏ việc và tỉ lệ thất nghiệp

e) Hãy vẽ đồ thị và nhận xét :

Regression - bài 6

1 Ti le that

nghiep(a) Enter

b Dependent Variable: Ti le bo viec

Model Summary

Model R R Square Adjusted RSquare the EstimateStd Error of

1 634(a) 402 348 47045

a Predictors: (Constant), Ti le thatnghiep

Trang 5

Bài tập 7:

a) Vẽ mô hình phân bố rãi của GP với CPI và của NYSE với CPI trên cùng 1 đồ thị :

b) Đánh giá các 2 phương trình , chọn phương án khả thi :

Phương trình 1 : GPt =  1+2CPIt + ut

Anova : Sig = 0.588 >  = 0.05

 Ho được chấp nhận hay mô hình không ý nghĩa về mặt thông kê Phương trình 2 : NYSEt =  1+2CPIt + ut

Anova : Sig = 0.000 <  = 0.05

Trang 6

 Ho bị bác bỏ hay mô hình có ý nghĩa về mặt thông kê Vậy , Phương trình 2 có ý nghĩa nhà đầu tư mong đợi  là 2.331

c) Công cụ tài chính nào phòng chống lạm phát tốt hơn, vàng hay chứng khoán?

Để biết được điều này chúng ta thử tính hồi quy: CPI sẽ phụ thuộc vào GV( giá vàng) và NYSE( chỉ

số chứng khoán trên thị trường chứng khoán

*CPI phụ thuộc vào giá vàng (GV), ta có kết quả:

Mô hình hồi quy như sau: CPI = 70.457 + 0.82 GV

*CPI phụ thuộc vào chỉ số chứng khoán trên thị trường chứng khoán (NYSE), ta có kết quả:

Ta được mô hình hồi quy: CPI = 57.903 + 0.408NYSE

*So sánh hai mô hình ta thấy, khi tăng lên 1 đơn vị giá vàng(GV) hay chỉ số chứng

khoán(NYSE), thì chỉ số CPI lần lượt là: 71.277, 58.311 Ngoài ra thì khi tăng lên 1 đơn vị GV thì CPI tăng thêm một lượng là 0.82 đơn vị, còn khi tăng lên 1 đơn vị NYSE thì CPI tăng thêm một lượng là 0.408 đơn vị

Kết luận: lượng tăng thêm của CPI tăng lên khi tăng GV lớn hơn so với khi tăng NYSE Do đó thì công cụ chỉ số chứng khoán sẽ tốt hơn trong việc phòng chống lạm phát

Model

Variables

Entered

Variables Removed Method

1 Chi phi gia

tieu dung(a) Enter

b Dependent Variable: Gia vang

Model Summary

1 .159(a) .025 -.056 96.23427

a Predictors: (Constant), Chi phi gia tieu dung

Trang 7

1 Chi phi gia

tieu dung(a) Enter

b Dependent Variable: Chung khoan New York

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R Square

1 .939(a) .882 .873 18.53319

a Predictors: (Constant), Chi phi gia tieu dung

Trang 8

Bài tập 8 :

Trang 9

a) Hãy vẽ biểu đồ chấm phân bố rãi :

b) Ước lượng hai mô hình :

Mô hình 1 : GDPCt = 1+ 2Xt + ut

239 79

* 139

S

t c  



 471.65 <  < 804.62

615 6

* 693

S

t c  



 230.79 << 258.59

Mô hình 2 : GDPRt = 1+ 2Xt + ut

591 50

* 054

S

t c  



 2826.76 <  < 3039,35

223 4

* 681

,

S

t c  



 88,808 << 106.05

c) Diễn giải  2 :

Trang 10

Khi thời gian tăng lên 1 đơn vị , thì tổng sản phẩm quốc nội danh nghĩa ( GDPC) sẽ tăng lên 244.693 đơn vị Khi thời gian tăng lên 1 đơn vị , thì GDP thực ( GDPR) sẽ tăng lên 97.681 đơn vị

d) Sự khác biệt  2 : sự khác biệt giữa 2 của hai mô hình đó là do sự khác nhau của tổng sản phẩm quốc nội danh nghĩa (GDPC) và GDP thực (GDPR), tại vì các giá trị X (thời gian ) của hai

mô hình là giống nhau

e) Kết luận về bản chất lạm phát ở Mỹ trong giai đoạn 1972-1991 :

Model

Variables

Entered

1 Bien X(a) Enter

b Dependent Variable: Tong SP quoc noi danh nghia

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R Square

1 .993(a) .987 .986 170.57856

a Predictors: (Constant), Bien X

Trang 11

1 Bien X(a) Enter

b Dependent Variable: GDP thuc

Model Summary

1 984(a) 967 966 108.90831

a Predictors: (Constant), BienX

Bài tập 9 :

a) Xây dựng mô hình kinh tế , thống kê cho mỗi giả thuyết

Theo Keynes , tổng tiêu dùng (CONS) sẽ phụ thuộc vào tổng thu nhập khả dụng (Yd)

Các nhà kinh tế học cổ điển tin rằng tiêu dùng có quan hệ nghịch biến với lãi suất (RR) trong nền kinh tế

 CONS =  - RR



b) Ước lượng các tham số trong mỗi mô hình

CONS = -10.455+ 0.912 Yd

CONS = 1372.884 – 57.432 RR

c) Dựa trên các kết quả kinh tế lượng , có nhận xét gì về giá trị của 2 giả thuyết trên

Khi thời gian tăng thêm 1 đơn vị thì GDP thực (GDPR) sẽ tăng thêm 97.681 đơn vị , khi thời gian tăng thêm 1 đơn vị thì tổng sản phẩm quốc nội danh nghĩa GDPC sẽ tăng thêm 264.93

Regression bài 9 ( YD)

Trang 12

Model

Variables

Entered

1 thu nhap

kha dung(a) Enter

b Dependent Variable: chi tieu

Model Summary

1 999(a) 998 998 21.7596

a Predictors: (Constant), thu nhap kha dung

Regression câu 9 theo (RR)

Model

Variables

Entered

1 lai suat(a) Enter

Trang 13

Bài tập 10 :

a) Ước lượng các hệ số của phương trình đường cầu và giải thích ý nghĩa các hệ số đó

Ta có phương trình : Qt =  1 +  2Pt + et

 =2813.32

 = -1577.58

Khi giá bán bằng 0 thì lượng bán ra là 2813.32

Khi giá bán tăng lên 1 đơn vị thì lượng bán ra giảm 1577.58 đơn vị

b) Giá trị của các Y t =ln(Q t ) và X t =ln(P t )

6.7935 0.2070

6.9197 0.1398

6.9660 0.0953

6.8947 0.1823

6.5221 0.3001

6.6053 0.2231

6.6958 0.2469

7.1507 -0.0101

6.8522 0.1989

6.7731 0.2231

6.5793 0.2624

6.9994 0.0488

c) Ước lượng các hệ số của phương trình đường cầu có dạng :

Trang 14

Y t =  1 + 2 X t + u t

 = 7.153

 = -1.927 Giải thích : Khi giá bán bằng 0 thì lượng cầu bằng 7.153 Khi giá bán tăng thêm 1 đơn vị thì lượng bán ra giảm đi 1.927 đơn vị

d)

Regression bài 10

1 Gia ban(a) Enter

b Dependent Variable: Luong ban

Model Summary

1 960(a) 921 913 51.41715

a Predictors: (Constant), Gia ban

Định dạng
Số trang	14
Dung lượng	304,5 KB