247140745 bai tập kinh tế lượng

KINH TẾ LƯỢNG    Lê Văn Nhân Lớp K12407A MSSV: K124071144 Câu 1: a Đồ thị phân bố rãi: (Của tỷ lệ X Y) b Giả sử Yt có quan hệ tuyến tính với Xt sau: Yt = β1 + β2Xt + t Hãy ước lượng β1, β2, độ lệch chuẩn - Y – LS: -1- β1 = 3.366258; β2= -0.286212   = 0.322421 c Diễn giải kết quả: (Mô hình có phù hợp thực tế hay không? Vì sao?)  β1 = 3.366258 tung độ góc, tỷ lệ bỏ việc 100 người làm việc lĩnh vực chế tạo công nghiệp Mỹ giai đoạn 1960-1972 tỉ lệ thất nghiệp  β2 = -0.286212, xét giá trị X (1.2 ; 2.7 ) mà tỉ lệ thất nghiệp tăng (giảm ) % tỷ lệ bỏ việc giảm (tăng ) trung bình khoảng 0.286212 % + Giả thuyết: H0 : β2 = H0 : β2 ≠ + Ta có:  R2 = 0.653158, n = 13  F = R2 ( n- 2) / 1- R2 = 20.714  F 0.05( ; 11 ) = 4.64  F > F ( ; 11 )0.05  bác bỏ H0 Vậy mô hình hồi quy phù hợp tổng thể d R2 = 0.653158 : Tức tỉ lệ thất nghiệp giải thích(X) 65 3158 % thay đổi tỉ lệ bỏ việc(Y) 100 lao động -2- e đồ thị đại lượng sai số e (với e trục tung thời gian (năm) trục hoành) Nhìn vào đồ thị phần dư ta thấy có xu hướng tuyến tính tăng giảm nhiễu, ủng hộ cho giả thuyết có tương qua mô hình hồi quy tuyến tinh cổ điển -3- Câu 2: a Đồ thị phân bố rãi GP với CPI NYSE với CPI đồ thị b Một định đầu tư (mua vàng hay mua chứng khoán) có tính tới việc phòng ngừa lạm phát giá (hàng hóa mà bạn đầu tư vào) hay suất sinh lợi bắt kịp với tỉ lệ lạm phát Để kiểm tra giả thiết này, giả sử bạn định xây dựng hai mô hình sau đây, giả sử đồ thị câu (a) gợi ý cho bạn thấy sau thích hợp: GPt = α1 + β1CPIt + et; NYSEt = α2 + β2 CPIt + et Giả thiết bạn có không, giá trị mà bạn mong đợi β1 β2 -4- - GPt = α1 + β1CPIt + et * GP – LS:  GPt = 186.1833 + 1.841993CPIt Ta có: F= 2.298085 Kiểm định giả thiết: H0: R2 = H1: R2 F >F0.05(1,14) = 4.67  hap nhan Tức mo h nh hoi quy khong phu hơp tong the -5- - NYSEt = α2 + β2 CPIt + et : * NYSE – LS:  NYSEt = -102.0606 + 2.129443 CPIt Ta có: F= 85,50734 Kiểm định giả thiết: H0: R2 = H1: R2 F > F0.05(1,13) = 4.67  bac bo Tức mo h nh hoi quy phu hơp vơi tong the Câu a Mô hình kinh tế cho giả thiết:  TH1 : tổng tiêu dùng (CONS) phụ thuộc vào tổng thu nhập (khả dụng) (YD) CONS 1= α1 + β1 YD + e1  TH2 : tổng tiêu dùng ( CONS ) có quan hệ nghịch biến với lãi suất (RR) CONS = α2 - β2 RR + e2 -6- b Ước lượng thông số cho mô hình.:  TH1 : tổng tiêu dùng (CONS) phụ thuộc vào tổng thu nhập (khả dụng) (YD) - CONS – LS:  Ước lượng: α1 = -8.793002 β = 0913114 1 = 27.02244  CONS1= -8.793002+ 0913114 YD + e1  TH2 : tổng tiêu dùng ( CONS ) có quan hệ nghịch biến với lãi suất (RR) CONS – LS: -7-  Ước lượng α2 = 1370.695 β2 = 59.85887  = 448.1584 Vậy CONS = 1370.695 + 59.85887RR + e2 c Qua kết kinh tế lượng , nhận xét giá trị hai giả thiết : Lý thuyết Keynes mang tính chất chung nên phù hơp xác.Trong nhà kinh tế học cổ điển tin tiêu dùng có quan hệ nghịch với lãi suất (RR) qua kiểm chứng cho thấy điều không đúng, không thật có mối quan hệ nghịch giả thiết Β2 = 59.85887 > Câu 4: - DTB – LS: a Dựa vào số liệu, xác định tung độ gốc α hệ số độ dốc β mô hình ước lượng Ý nghĩa kinh tế mô hình ước lượng vừa tìm  α = 5.066804  β = 0.462810 -8- Với điều kiện yếu tố khác không thay đổi GTH ( 0.5 ; ) , Số tự học tuần sinh viên tăng ( giảm ) giờ/ tuần Điểm trung bình cuối môn Kinh tế trị tăng ( giảm ) 46,281 % b R2 = 0.261791 Cho thấy Số tự học tuần sinh viên giải thích 26.1791 % thay đổi Điểm trung bình cuối môn Kinh tế trị => chất lượng mô hình không cao Giải thích:  F=  TSS = RSS + ESS = 54.812+ 19.437 =74.249  R2 = c Rõ ràng: t = 11.44762 t2 = 3.472383 Đồng thời, Prob ( F-statistic ) = 0.001425 < % nên bác bỏ H0  Các biến có ý nghĩa thống kê mức 5% d Độ tin cậy  = 1.269692 khoảng tin cậy là: 0,19176(313769.339;462244.371) - 11 - [...]...Câu 5: a Ước Lượng mối quan hệ giữa bảo hiểm nhân thọ (INSUR) và thu nhập gia đình (IN ) - INSUR – LS:  Từ bảng ta thấy : INSUR = 6.854991 + 3.88 INC b 1 Khi thu nhập tăng lên 1000$ thì bảo hiểm nhân thọ sẽ tăng lên: ISUR= 6.855+ 3.88 INC + 3.88 x 1000 => Bảo hiểm nhân thọ tăng 3880$ 2 Độ lệch chuẩn của ước lượng là se1 = 7.383473 , se2 = 0.112125 Sử dụng “ se “ để ước lượng khoảng tin cậy... thấy 0 không nằm trong khoảng ước lượng do đó hệ số nghĩa trong mô hình hôi quy thật sự có ý 3 Ta nhận thấy từ câu 2 a , khi thu nhâp tăng thêm 1000$ thì bảo hiểm chỉ tăng lên 3880$, do đó dự đoán của ban quản lý là chưa chính xác Vì vậy, ước lượng này sẽ giúp ban quản lí đưa ra chiến lược tốt hơn c Khi thu nhập là 100 nghìn USD thì bảo hiểm nhân thọ sẽ thuộc khoảng ước lượng:  ̅ ,   Var( ) = (se(