Tiểu luận kinh tế lượng ( tham khảo)

Error t-Statistic Prob... Error t-Statistic Prob... Với hệ số tinh cậy => Vậy khoảng tin cậy tối đa là : c Kiểm định giả thuyết Theo kết quả hồi qui bằng Eviews ta có : Variable Coeffici

Trang 1

Kinh Tế Lượng – Nhóm : QTKD 7 + 1 QTKD 5

1.Nguyễn Thị Kim Ánh QTKD7-K7

2.Hà Lê Phương Loan QTKD7-K7

3.Nguyễn Lê Thủy Tiên QTKD7-K7

4.Nguyễn Thị Ngọc Lợi QTKD7-K7

5.Hồ Thị Yến Nga QTKD7-K7

6.Trần Bảo Ngọc QTKD5-K7

7.Thái Ngọc Thảo Nguyên QTKD7-K7

8.Trần Nguyễn Thư Thư QTKD7-K7

9.Nguyễn Phan Hoàng Kỳ QTKD5-K7

10.Hoàng Minh Thông QTKD7-K6

ĐÁP ÁN BÀI THỰC HÀNH SỬ DỤNG EVIEWS

Bài Thực Hành Số 1 :

Bài 1 :

a) Đồ thị phân tán và đường hồi qui mẩu thích hợp nhất :

60

80

100

120

140

160

180

X

b) Ước lượng mô hình :

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 10/03/14 Time: 23:47

1 2 1

Y     X U 

Trang 2

Included observations: 10

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared 0.952481 S.D dependent var 30.82658

S.E of regression 6.719825 Akaike info criterion 6.824858

Sum squared resid 361.2484 Schwarz criterion 6.885375

Log likelihood -32.12429 Hannan-Quinn criter 6.758471

F-statistic 181.3987 Durbin-Watson stat 2.086907

Prob(F-statistic) 0.000001

Estimation Command:

=========================

LS Y C X

Estimation Equation:

=========================

Y = C(1) + C(2)*X

Substituted Coefficients:

=========================

Y = 26.4236 + 0.5063*X

c) Y = 26.4236545682 + 0.506257822278*X + ei

=> ei = Y - 26.4236545682 - 0.506257822278*X

β2 - t( * se(β2) ≤ β2 ≤ β2 - t( * se(β2)

0.506257822278 – 1,86*0.037588 ≤ β2 ≤ 0.506257822278 + 1,86*0.037588

0,4363441423 ≤ β2 ≤ 0,5761715023

d) H0: β2 = β2* = 0

H1: β2 ≠ β2*≠ 0

Tc=

α = 5% => t( = t (0.025;8) = 2,306

e)

Y 0 = 26.4236545682 + 0.506257822278*300 = 178, 3010013

var (Y 0 ) = σ 2 (

Trang 3

66443744

1 – α = 90% => t( = t (0,05 ; 8) = 1,86

Y 0 – t( * var (Y 0 ) ≤ E(Y/X 0 =300) ≤ Y 0 + t( * var (Y 0 )

178, 3010013 -1,86 *27, 66443744 ≤ E(Y/X0=300) ≤ 178, 3010013 + 1,86*27, 66443744

126,8451477 ≤ E(Y/X0) ≤ 229,7568549

= 8,533491985

Y 0 – t( * Se(Y 0 – Y^ 0 ) ≤ E(Y/X 0 =300) ≤ Y 0 + t( * Se(Y 0 – Y^ 0 )

178, 3010013 – 1,86*8,533491985 ≤ E(Y/X 0 =300) ≤ 178, 3010013 + 1,86*8,533491985

162,4287062 ≤ E(Y/X 0 =300) ≤ 194,1732964

Bài 2 :

a) Ước lượng mô hình :

Date: 10/09/14 Time: 10:50

Sample: 1 6

Trang 4

=========================

LS Y C X

=========================

Y = C(1) + C(2)*X

=========================

Y = -48.6917+ 0.5564*X

b) Tìm khoảng tin cậy

Với hệ số tinh cậy =>

Vậy khoảng tin cậy tối đa là :

c) Kiểm định giả thuyết

Theo kết quả hồi qui bằng Eviews ta có :

Prob Của X < α = 5% -> bác bỏ giả thuyết H0

d) Dự báo trung bình :

Từ kết quả Eviews ta có :

T= 2.132 => khoảng ước lượng là :

 Khoảng ước lượng :



2



0

ˆ 20.8641

Y  se Y ( ) 0.9928ˆ0

o

Y E X

0 ˆ0

0

17,7156 E( Y ) 24.0126

X

Trang 5

Bài thực hành số 2 :

Bài 1 :

a) Ma trận hiệp phương sai

b) Ước lượng mô hình :

Dependent Variable: DT

Date: 10/09/14 Time: 11:02

Sample: 1 12

Estimation Command:

=========================

LS DT C CH QC

4

8

12

16

20

24

YO ± 2 S.E.

Forecast: YO Actual: Y Forecast sample: 1 7 Included observations: 6

Theil Inequality Coefficient 0.032488

Covariance Proportion 0.987066

Trang 6

=========================

DT = C(1) + C(2)*CH + C(3)*QC

=========================

DT = 328.138272358 + 4.64950998154*CH + 2.56015205822*QC

c)

d)

f)

Bài 2 :

a) Ma trận phương sai :

b) Ước lượng hồi qui :

Dependent Variable: YI

Date: 10/09/14 Time: 17:42

Sample: 1 12

0 ˆ ( ) 28.01617

se Y  Y ˆ0 1805.088

800

1,000

1,200

1,400

1,600

1,800

2,000

YO ± 2 S.E.

Forecast: YO Actual: DT Forecast sample: 1 13 Included observations: 12

Trang 7

Estimation Command:

=========================

LS YI C X3I X2I

=========================

YI = C(1) + C(2)*X3I + C(3)*X2I

=========================

YI = 29.6619010819 + 8.4841576507*X3I + 0.00231839258116*X2I

c) Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy của X2 trong hàm hồi quy tổng thể bằng 0 thì ta

chấp nhận giả thiết này vì giá trị p tương ứng với hệ số hồi quy này là 0,996 lớn hơn 0,05 Biến X2 không ảnh hưởng đến sự thay đổi của Y.

Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy của X3 trong hàm hồi quy tổng thể bằng 0 thì ta bác

bỏ giả thiết này vì giá trị p tương ứng với hệ số hồi quy này là 0,000 nhỏ hơn 0,05

Biến X3 thực sự có ảnh hưởng đến sự thay đổi của Y

d) Để dự báo doanh thu dùng hàm:

Yi= B1+ B2.X2i+ B3.X3i+Ui

e) Dự báo doanh thu : Từ kết quả Eviews ta có :

Doanh Thu TB = + lương nhân viên+ quảng cáo+Ui

= 29.66190+ 8.484158x15+0.002318x23

=156.9776

Vậy dự báo doanh thu TB của công ty khi chi phí quảng cáo là 23 triệu và lương của nhân viên tiếp thị là 15 triệu/ tháng là 156.9776 triệu

0

ˆ 156.9776

ˆ

( ) 1.754532

Y

se Y



1

3 ˆ

B

0 ˆ

Y ˆB1 Bˆ2

3 ˆ

B

Trang 8

Bài 3 :

a) Ước lượng mô hình :

Date: 10/09/14 Time: 17:57

Sample: 1 15

Estimation Command:

=========================

LS Y C X1 X2

=========================

Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2

=========================

Y = 6.20297951583 - 0.376163873371*X1 + 0.45251396648*X2

80

100

120

140

160

180

200

YO ± 2 S.E.

Forecast: YO Actual: YI Forecast sample: 1 13 Included observations: 12 Root Mean Squared Error 3.605395

Covariance Proportion 0.992976

Trang 9

b) β2 - t( * se(β2) ≤ β2 ≤ β2 - t( * se(β2)

0.376163873371 – 2,179*0.132724 ≤ β2 ≤ 0.376163873371 + 2,179*0.132724

-0,6653694694 ≤ β2 ≤ -0,08695827737

Β1 - t( * se(β1) ≤ β1 ≤ β1 - t( * se(β1)

6.20297951583 – 2,179*1.862253 ≤ β1 ≤ 6.20297951583 + 2,179*1.862253

2,145130229 ≤ β1 ≤ 10,2608288

c)

Định dạng
Số trang	9
Dung lượng	96,12 KB