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

Bài tập kinh tế lượng ứng dụng 3

7 3,6K 50
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 7
Dung lượng 155,5 KB

Nội dung

Baøi 2: Baøi taäp 9.2, Gujarati (2003), trang 324 Y: soá giôø laøm vieäc cuûa ngöôøi vôï X2: thu nhaäp sau thueá cuûa ngöôøi vôï X3:thu nhaäp sau thueá cuûa choàng X4: soá tuoåi cuûa ngöôøi vôï X5: soá naêm hoïc ôû tröôøng cuûa ngöôøi vôï (bieán ñònh löôïng) X6: Bieán dummy D=1 ngöôøi phoûng vaán caûm thaáy raèng ngöôøi phuï nöõ coù theå laøm vieäc neáu choàng ñoàng yù. D = 0 khaùc X7: bieán dummy, thaùi ñoä (thích laøm vieäc hay khoâng) D = 1 muoán ñi laøm, D = 0 khaùc X8: soá treû em döôùi 6 tuoåi X9: soá treû em trong ñoä tuoåi 6~13

Trang 1

KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG

BÀI TẬP 3

Bài 2: Bài tập 9.2, Gujarati (2003), trang 324

Y: số giờ làm việc của người vợ

X2: thu nhập sau thuế của người vợ

X3:thu nhập sau thuế của chồng

X4: số tuổi của người vợ

X5: số năm học ở trường của người vợ (biến định lượng)

X6: Biến dummy

D=1 người phỏng vấn cảm thấy rằng người phụ nữ có thể làm việc nếu chồng đồng ý

D = 0 khác

X7: biến dummy, thái độ (thích làm việc hay không)

D = 1 muốn đi làm,

D = 0 khác

X8: số trẻ em dưới 6 tuổi

X9: số trẻ em trong độ tuổi 6~13

a Ý nghĩa của các hệ số của biến định lượng (không phải biến giả)

Theo lý thuyết kinh tế ta kỳ vọng những hệ số của X2, X5 sẽ tăng (mang dấu +) và kỳ vọng các hệ số của X3, X8, X9 sẽ giảm ( mang dấu -) Hệ số X4 tăng hay giảm phụ thuộc vào tuổi của người vợ và số lượng con cái Ngoài ra, biến tương tác của tuổi và số con dưới 6 tuổi hay số con giữa 6 và 13 tuổi sẽ giảm nhanh hơn trên mối quan hệ giữa tuổi và thời gian mong muốn dành cho công việc của người vợ

b Giải thích ý nghĩa biến giả X 6 và X 7 ,so sánh giá trị thống kê “2-t”

Qui tắc 2-t? So sánh giá trị t tính tóan với giá trị tra bảng t=2 (khỏang -2,2) thay vì so với t(/2,df)

Biến giả X6: với tX6 = -0.4 => giá trị tuyệt đối t=0.4 <2, không có ý nghĩa thống kê Biến giả X7: với tX7 = 6.94 > 2, có ý nghĩa thống kê

c Tại sao bạn nghĩ biến tuổi và biến giáo dục không ảnh hưởng đến quyết định tham gia lực lượng lao động của người vợ.

1

Trang 2

Có thể có hiện tượng đa cộng tuyến giữa X4 và X5 vì người lớn tuổi hơn có thể có số năm đi học nhiều hơn, đúng ra ta có thể sử dụng biến bằng cấp chẳng hạn

- Có thể do những ràng buộc về mặt pháp lý

Bài 3: Bài tập 9.8, Gujarati (2003), trang 327

lnY=2.41+ 0.3674lnX1 + 0.2217 ln X2+ 0.0803 lnX3- 0.1755D1+0.2799D2+0.5634D3- 0.2572D4

(se) (0.0477) (0.0628) (0.0287) (0.2905) (0.1044) (0.1657) (0.0787)

R2=0.766

Y: giờ công người tham gia tại FDIC

X1: tổng tài sản của ngân hàng

X2: tổng số phòng ban trong ngân hàng

X3: tỷ lệ của các khỏan cho vay đối với tổng cho vay của ngân hàng

D1 = 1 nếu cấp quản lý là “good”

D2 = 1 nếu cấp quản lý là “fair”

D3 = 1 nếu cấp quản lý là “satisfactory”

D4 = 1 nếu kỳ thi được đánh giá chung với nhau

a Giải thích kết quả mô hình.

1 = 0.3674 là hệ số co giãn, khi X1 tăng (giảm) 1% thì trung bình giờ công người tham gia tại FDIC tăng (giảm) 0.3674%

3 =0.0803 là hệ số co giãn, khi X3 tăng (giảm) 1% thì trung bình giờ công người tham gia tại FDIC tăng (giảm) 0.0803%

b Có vấn đề gì về việc đánh giá với biến giả trong mô hình dạng log Y.

Biến giả : đánh giá cách quản lý tại FDIC

Gồm 3 biến dummy, 4 thuộc tính

* Không có vấn đề gì với biến giả trong mô hình dạng log Y

c Bạn đánh giá thế nào về hệ số biến giả?

Bước 1: Lấy antilog hệ số ước lựơng của biến dummy,

Bước 2: Lấy (giá trị antilog tìm được trừ cho 1)*100 => % thay đổi củabiến dummy =>

%thay đổi của biến Y

* Biến D3: antilog (0.3456) = 1.7566

=> 1.7566 -1 = 0.7566  75.66%

Nghĩa là khi NH có xếp lọai quản lý trung bình, thì thời gian kiểm tra sẽ giảm trung bình khỏang 75.66% so với NH có xếp lọai yếu kém (do đặc tính “yếu kém” đựơc chọn làm mốc)

Trang 3

* Bieán D4: antilog (0.2572) = 0.7732 => 0.7732 – 1 = -0.2267  22.67%

3

Trang 4

-Bài 4: -Bài tập 9.16, Gujarati (2003), trang 330

Model I: ln(Pop)t = 4.73 + 0.024t

Model II: ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t – 0.075Dt + 0.011(Dtt)

a/ Tốc độ tăng trưởng dân cư của Belize qua thời kì mẫu từ 1970 – 1992 khoảng 2.4% b/ Từ kết quả hồi quy mẫu của 2 giai đoạn ta thấy có sự khác nhau giữa tung độ gốc và độ dốc, do đó tốc độ tăng trưởng dân cư trong hai thời kì là khác nhau

Từ kết quả hồi quy thứ II, ta có:

- Giai đoạn 1970 – 1978 : với Dt = 0 thì

ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t

- Giai đoạn 1978 – 1992 : với Dt = 1 thì

ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t – 0.075 + 0.011t = 4.675 + 0.026t

Bài 5: Sử dụng file Table 7.6 – DG 1999, thực hiện phương trình hồi qui sau đây:

Yt = b0 + b1Dt + b2Xt + b3DtXt + ui

Trong đó:

Yt = tiết kiệm

Xt = thu nhập

t = thời gian

D = 1 cho các quan sát giai đoạn 1982 – 1995 = 0 cho các quan sát giai đoạn 1970 – 1981

a Ước lượng phương trình trên

Bước 1: nhập số liệu savings và income từ Excel đến Eview

Bước 2: Eview / genr: tạo biến xu thế tt=@trend(1969)

Bước 3: Eview/ genr: tạo biến giả dum=tt>12

Bước 4: xuất kết quả hồi quy Eview/ Quick/ Equation: savings c dum income dum*income

Trang 5

DUM*INCOME -0.065469 0.0 -4.09634 0.0005

Yt = b0 + b1Dt + b2Xt + b3DtXt + ui

SAVINGSt = 1.016117 + 152.4786Dt+0.080332Xt -0.65469DtXt + ui

* Ước lượng phương trình hồi quy giai đoạn 1970 – 1981: với D = 0

SAVINGSt = 1.016117 + 0.080332Xt + ui

* Ước lượng phương trình hồi quy giai đoạn 1982 – 1995: với D = 1

SAVINGSt = (1.016117 + 152.4786) + (0.080332-0.65469)Xt + ui

<=> SAVINGSt = 153.494717 – 0.574358Xt + ui

b Nếu thay đổi giá trị của biến D = 1 cho giai đoạn 1970 – 1981 và D = 0 cho giai đoạn 1982 – 1995, kết quả ước lượng thay đổi như thế nào?

Bước 1: nhập số liệu savings và income từ Excel đến Eview

Bước 2: Eview / genr: tạo biến xu thế tt=@trend(1969)

Bước 3: Eview/ genr: tạo biến giả dum1=tt<13

Bước 4: xuất kết quả hồi quy Eview/ Quick/ Equation: savings c dum1 income dum1*income

Yt = b0 + b1Dt + b2Xt + b3DtXt + ui

SAVINGSt = 153.4947- 152.4786Dt+0.014862Xt -0.65469DtXt + ui

* Ước lượng phương trình hồi quy giai đoạn 1970 – 1981: với D = 1

5

Trang 6

SAVINGSt = (153.4947- 152.4786) + (0.014862-0.65469)Xt + ui

 SAVINGSt = 1.0161 - 0.639828Xt + ui

* Ước lượng phương trình hồi quy giai đoạn 1982 – 1995: với D = 0

SAVINGSt = 153.4947 + 0.014862Xt + ui

c Bài tập 9.21, Gujarati (2003), trang 331

Use: Table 7.6

lnSavingsi= 1+2lnIncomei+3lnD1+ui

D = 1 cho các quan sát giai đoạn 1970 – 1981

= 0 cho các quan sát giai đoạn 1982 – 1995

Đánh giá:

- ^2 =0.6695 có ý nghĩa khi thu nhập tăng (giảm) 1% thì trung bình tiết kiệm có xu hướng tăng (giảm) 66.96%, với điều kiện các yếu tố khác không đổi

- Mức độ phù hợp của mô hình R2=0.878 tương đương 87.8%

d Câu a và b, Bài tập 9.28, Gujarati (2003), trang 333

lnYt = 1 + 2Dt + 3Xt + 4DtXt + ui

với Y=savings và X=income

Trang 7

R-squared 0.933254 Mean dependent var 4.999615

Mô hình lnYt = 1 + 2Dt + 3Xt + 4DtXt + ui tốt hơn do giá trị P-value đều có ý nghĩa thống kê Mức độ phù hợp của mô hình cao R2=93,3%

Giải thích biến giả trong mô hình:

* Ở giai đoạn 1970 – 1981: với D = 0, X = 0 và các yếu tố khác không đổi thì khởi điểm trung bình tiết kiệm của giai đoạn này là lny = 3.677198 => y = e 3.677198 = 39.53546 (tỷ)

* Ở giai đoạn 1982 – 1995: với D = 1, X = 0 và các yếu tố khác không đổi thì khởi điểm trung bình tiết kiệm của giai đoạn này là lny = 3.677198 + 1.397154 = 5.074352

=> y = e 5.074352 =159.86856 (tỷ)

7

Ngày đăng: 08/04/2013, 11:08

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w