BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG LỚP HỌC PHẦN 33K05 GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪN THÀNH VIÊN NHÓM: NGUYỄN THỊ NGỌC ANH NGUYỄN TRẦN DIỆU TRANG NGUYỄN THỊ HÀN GIANG NGUYỄN THỊ HẢI HÀ NGUYỄN THỊ HÒA BÙI THỊ NAM HỒ THỊ LIỄU VÕ THỊ MỸ TRINH LÊ THỊ KIỀU MY 10 NGUYỄN THỊ PHƢƠNG THY 11.BÙI THỊ DIỆU HIỀN : THẦY LÊ DÂN : : : : : : : : : : : LỚP 33K05 LỚP 33K05 LỚP 33K05 LỚP 33K05 LỚP 33K05 LỚP 33K05 LỚP 33K7.2 LỚP 33K05 LỚP 33K05 LỚP 33K05 LỚP 33K05 Từ 2.1 -> 2.6 Từ 2.7 -> 2.12 Từ 2.13 -> 2.18 Từ 2.19 -> 3.5 Từ 3.7 -> 3.8 Từ 3.12 -> 3.17 Từ 3.18 -> 3.20 ; 4.1 Từ 4.2 -> 4.7 Từ 5.1 -> 5.5 Từ 5.6 -> 6.4 Từ 6.5 -> 6.7 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com CHƢƠNG 1: HỒI QUY ĐƠN Bài 2.1: a) Xác suất có điều kiện X Y 50 70 90 110 130 150 170 190 1/3 1/4 1/5 1/3 1/4 1/3 1/3 1/5 1/3 1/4 1/5 1/3 1/4 1/3 1/3 1/5 1/3 1/4 1/5 1/3 1/4 1/3 1/3 1/5 1/4 1/5 ¼ 1/5 1/5 1/5 b) Tình kỳ vọng có điều kiện Y theo X ni E(Y/X) =  YiP (Yj / Xi ) i F(Y/50) = 35.1/3 + 40.1/3 + 45.1/3 = 40 E(Y/70) = 55 E(Y/90) = 70 E(Y/110) = 85 E(Y/130) = 100 E(Y/150) = 115 E(Y/170) = 130 E(Y/190) = 130 c) Biểu diễn đồ thị 150 130 110 90 Đƣờng hồi quy tổng hệ 70 50 30 40 60 80 100 120 140 160 180 * Nhận xét dựa đồ thị ta thấy trung bính có điều kiện mức chi tiêu hàng ngày nằm đƣờng thẳng có hệ số góc đƣờng nhƣ thu nhập tăng thí mức chi tiêu tăng Bài 2.2 a Ta có mẫu: X1 50 Y1 40 70 63 90 85 110 90 130 102 150 115 170 130 190 151 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com  X Y  105260  X  960  Y  776  X  132000 1 X  120 Y  97 Ta có mô hính hồi quy mẫu: Y1  b1  b2 X1 Sử dụng phƣơng pháp bính phƣơng bé (OLS), ta có: b2  n X 1Y1   X  Y1 n X 12  ( X )2  0, 722619 b1  Y  b2 X  10, 28571 Vậy mô hính: Y1  10, 28571  0,722679 X1 + Vẽ đồ thị: b Ta có mẫu: X1 50 70 90 110 130 150 170 190 Y1 40 67 85 71 102 112 131 149  X Y  102790  X  960  Y  757  X  132000 1 X  120 Y  94, 625 Ta có mô hính hồi quy mẫu: Y1  b1  b2 X1 Sử dụng phƣơng pháp bính phƣơng bé (OLS), ta có: b2  n X 1Y1   X  Y1 n X 12  ( X )2  0, 7113095 b1  Y  b2 X  0,9267857 Vậy mô hính: Y1  9, 267857  0,7113095 X1 + Vẽ đồ thị: Bài 2.3: a) Hãy ƣớc lƣợng tham số  j mô hính : Yi =  +  X i + u i Ta có :  Y = 773  X = 145  X Y = 11049  X = 2141 i i I I i Y = 77.3 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com X = 14.5 b2  n X i Y i   X i Y i n X i   X i  2 b  Y b = 11.11049  773.145 = -4,142857 11.2141  14.5 X  137,371 Mô hính hồi quy : Y t  137,371  4,142857 X t   b) Tình hệ số co giãn nhu cầu điểm X , Y nhận xét : X  0,78 Y Nhận xét : điểm X , Y giá tăng lên 1% thí nhu cầu giảm 0,78% Ta có : E= b2   Bài 2.4 :  X  u mô hính tuyến tình theo tham số theo biến     / X  u mô hính tuyến tình theo tham số X Tuyến tình hoá mô hính : Đặt X Y b Y a t t t t t t t t Suy c Y t Y t  1    1   X u X u mô hính tuyến tình theo tham số t t t X X   X u Tuyến tình hoá mô hính: Đặt Y Suy d Y t t  1 t t i X t Y     X u   X  u mô hính phi tuyến tình theo tham số Suy Y t  1   ln X  ut mô hính tuyến tình theo tham số t Tuyến tình hoá mô hính Đặt ln X = e t  1 t i t t i Tuyến tình hoá mô hính Đặt  23    1   X u f LnY  ln    ln X  u mô hính phi tuyến tình tham số biến g LnY     X  u mô hính tuyến tình theo tham số Tuyến tình hoá mô hính Đặt LnY  Y Suy : Y     X  u h Y     X  u mô hính tuyến tình theo biến Y Suy ra: i i i i 2 i i i i i i t i 1 2 i t i t t Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Tuyến tình hoá mô hính Đặt Bài 2.5 2  2 Xi2 xi2 Xi Yi xi yi xy XY 0.77 2.57 -0.24091 0.3636364 1.9789 0.5929 0.058 0.74 2.5 -0.27091 0.2936364 0.72 2.35 -0.2-091 0.1436364 0.73 2.3 -0.28091 0.0936364 0.76 2.25 -0.25091 0.0436364 -0.0876 0.07955 0.04179 -0.0263 0.01095 0.75 2.2 -0.26091 1.08 1.94 0.799091 1.81 1.94 0.799091 1.39 1.97 0.379091 1.2 2.06 0.189091 1.17 2.02 0.159091 0.00166 0.00063636 -0.2663636 0.00666 -0.2663636 0.21285 -0.2363636 -0.0896 -0.1463636 0.02768 -0.1863636 0.02965 2.89E-15 0.61096 11.12 24.27 1.55E-15 n2 Var (b2 )  i i 0.5184 0.0846 0.02631 1.679 0.5329 0.0789 0.008768 1.63339 0.66661 0.444368 171 0.5776 0.063 1.65 0.5625 0.0681 4.05E-05 1.67419 0.52582 276481 1.61299 0.73701 0.543178 0.001904 1.69458 0.55542 0.308489 2.2788 1.1664 0.0048 0.009289 2.34729 -0.2373 0.053605 3.5114 3.2761 0.0385 0.07095 3.83627 -1.8963 3.595829 2.7383 1.9321 0.1437 0.055863 2.97959 -1.0096 1.019278 2.472 0.0358 0.021422 2.59205 -05109 0.260977 2.3634 1.3689 0.0253 0.034731 2.53086 -0.5109 0.260977 1.44 23.924 12.515 1.2741 0.442055 24.27  0,915013 X Var (b )  n x  1.692     0.5476 0.0734 0.086222 1.65379 0.84621 0.716075 b1  Y  b2 X  2,69112 b)  ui2  ui ui Y 0.132231 1.71498 0.85502 0.731061 1.85 1.011 2.206 a) Hệ số qui hồi n X I YI   X I YI b2=  0,4795291 n X  ( X I ) 2 Y2   0,81707   0, 718164  xi Se(b1 )  Var (b1 )  0,9039 Se(b2 )  Var (b2 )  0,8474 c) Kiểm định nhận định “giá ảnh hƣởng đến nhu cầu cafe” Ho :   giá không ảnh hƣởng đến nhu cầu H1:   giá ảnh hƣởng đến nhu cầu Với mức ý nghĩa   0,05 , ta có t0,025 (9) = 2,262 2.6E-05 8.235117 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com t b2    2.407 Se(  ) t t 0,025(9) bác bỏ Ho Vậy nhận định với mức ý nghĩa   0,05 d) khoảng tin cậy 1 Với khoảng tin cậy 95% ta có: b1  t0,025(9) Se(b1 )  1  b1  t0,025(9) Se(b1 ) 1,90021  1  2,18903 0,122881    3,95651 Bài 2.6: a) Sai số chuẩn : Seb1   b1 2,691124   0,1262 t1 22,127 Seb2   b2  0,4953   0,11776 t2  4,206 b) Tình kìch thƣớc mẫu : Ta có : F  n ESS r2  n  2  t2 RSS 1 r n - 2    4,206 1  0,662757   =11 t 1 r2 2 0,662757 r c) Ƣớc lƣợng phƣơng sai phần dƣ : Ta có : X Var b   n x i Var b2   i 2 x i 2 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Var b1  Seb1   Var b2  Seb2 2 Mà X  n x i i  x 2 i  0,1262  0,117762   X i2  12,6332706674 Mặt khác ta có : F  n  2 r2 0,662757 9  10,6371456 1 r  0,662757     Mà : b1  Y  b2 X X  Ta có : Y  b1 2,2064  2,691124   1,010831439 b2  0,47953 X i  X   xi2   xi2  12,6332706674  1,010831439  11,62243922 F b22  xi2 2   b22  xi2   0,479532 11,62243922  0,251248654 F 10,6371456 Vậy ƣớc lƣợng phƣơng sai phần dƣ : 0,251248654 Bài 2.13: Mô hính hồi quy yi = β1 + β2.xi + ui (1) Ta có : xi = Xi – X yi = Yi – Y Yi - Y = β1 + β2.(X1- X )+ ui Yi - Y = β1 + β2.Xi + ui – β2 Yi - Y = Yi – β2 X Y = β2 X => β1 = => đƣờng hồi quy qua gốc tọa độ điểm ( X ; Y ) Bài 2.14: Ta có : Ŷi = b1 + b2.Xi (1) Y = b1 + b2 X => b1 = Y - b2 X thay vào (1) Ŷi = Y - b2 X + b2.Xi Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com = Y +b2.(Xi - X ) Ŷi - Y = b2.xi Yˆ  Y xi = i b2 Ta có :  x y   x  y  r2  i i i    Yˆi  Y Yi  Y    b2      ˆ Y Y    i b   Yi  Y   i        b  Yˆ  Y   Y  Y   Y  Y .Yˆ  Y    Y  Y   Yˆ  Y  b22  Yˆi  Y Yi  Y 2 2 i i i 2 i i 1 + ui với giá trị Y X khác  β1 + β2 Yi Xi a Đây mô hính tuyến tình theo tham số, mô hính tuyến tình theo biến Ví Xi , Yi có bậc # 1; β1, β2 có bậc b Để ƣớc lƣợng tham số mô hính ta tuyến tình hóa mô hính cách sau: Đặt : 1 X*= Y* = Xi Yi Ta có mô hính hồi quy tuyến tình: Y*= β1 + β2.X* Sau sử dụng phƣơng pháp OLS để định lƣợng tham số mô hính 2  uˆ  Y  Yˆ   Y  b  b X   Bài 2.15: Xét mô hính  i i i  i i i Hệ phƣơng trính chuẩn tắc :   Yi  n.bi  b2  X i   Yi X i  b1  X i  b2  X i  b1  Y  b2 X  b  n. X i Yi   Yi  X i   n. X i2   X i   X  X i ;Y  Y i n n xi  X i  X ; y i  Yi  Y  x y x i i i Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Bài 2.16: Ta có : Y*  Y*  Y  Y   Y i i Sy Sy Y Y  0 Sy Sy y  y i*  Y *  y i*  X*  X*  yi Sy X Y Y Sy   X X  0 Sx Sx x i XX Sx  xi Sx Ta có: a2*  i X X X  i  Sx Sx Sx i  xi*  X *  xi*  Y Sy   x y  x  * i * i * i  x y i  S x S y x i S i  S x  xi yi S y  x i  b2 Sx r Sy x a1*  Y *  a2* X * Với :  Y *   a1*   *  X  Bài 2.17: a Giải thìch ý nghĩa Kinh Tế học hệ số góc Với hệ số góc b2 = 1,021 thể phục thuộc doanh thu vào thu nhập Nghĩa thu nhập tăng lên thí doanh thu tăng lên 1021 đ b Tím khoảng tin cậy hệ số góc Với mức ý nghĩa α=0,05 , ta có: t n2  t 07,025  2,365 S(b2) =0,119915 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Khoảng tin cậy 95% β2 là: b2  t n2 Se(b2 )    b2  t n2 Se(b2 ) 2  1,021  2,365.0,119915    1,021  2,365.0,119915  0,737401    1,304598 c Kiểm tra nhận định “ Khi thu nhập tăng 1% thí doanh thu tăng 1% Ta có cặp giả thuyết : H0 : β2 = H1 : β # Với mức ý nghĩa α= 0,05, tra bảng ta có : t n2  t 07,025  2,365 Ta tình : b   1,021  t   0,175 Se(b2 ) 0,119915 t  0,175  t n   t 07, 025  Chấp nhận giả thiết H0 Nghĩa thu nhập tăng 1% thí doanh thu tăng 1% Bài 2.18: a Tình số liệu thiếu : ANOVA Df SS MS P Sig F Regression 8500,0055 8500,005 174,3615 1,03E-06 Residual 389,9945 48,74931 Total 8890 Ta có: n=10 Bậc tự (Df) :  Từ hồi quy (ESS) =  Từ phần dƣ(RSS) = n-2 = 10- =  Tổng (TSS) = n-1 = 10- = TSS= ESS + RSS = 8500,0055 + 389,9945 =8890 b Đánh giá xem CT có chịu nhiều ảnh hƣởng TS hay không ? Ta có cặp giả thuyết : H0 : β2 = H1 : β2 # Với mức ý nghĩa α= 0,05, tra bảng ta có: Fα(1,n-2) = F0,05(1,8)= 5,32 MS (Re gression) 8500,0055   174,3615 F= MS (Re sidual ) 48,74931 Ta có : F= 174,3615 > F0,05(1,8)= 5,32  Bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa α= 0,05  Chi tiêu chịu ảnh hƣởng tài sản với mức ý nghĩa α= 0,05 c Ta có: ESS 8500,0055 R2    0,95613102 TSS 8890 Ví vậy, tổng biến động chi tiêu thí ảnh hƣởng tài sản chiếm tỷ trọng 95,316102% Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Y X 1,5 2,4 3,1 4,2 3,8 5,2 4,7 3,6 4,7 6,4 3,6 7,5 3,9 7,5 2,4 7,9 3,3 8,1 8,4 8,9 2,1 4,7 9,9 4,6 11,1 5,5 11,1 2,2 13,3 4,7 13,5 26,4 25,5 * Ước lượng mô hình : SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error 0,769774081 0,592552135 0,568584614 3,498435746 Observations 19 ANOVA Regression Residual Df SS MS F 17 302,5876835 208,0638954 302,588 12,2391 24,72312945 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Total 18 510,6515789 Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept -1,63514186 1,595466682 -1,02487 0,319788989 X Variable 0,787115984 0,158302222 4,97224 0,000116137 * Vậy Y  -1,63514186 + 0,787115984XI 2 *Ho : Phƣơng sai đồng  i   H1 :  i có quan hệ dƣơng với biến giải thìch * Bỏ quan sát , chia thành hai phần tương ứng với số quan sát n1,n2 * Ước lượng mô hình hồi qui thứ tương ứng với n1=7 Y X 1,5 2,4 3,1 4,2 3,8 5,2 4,7 3,6 4,7 6,4 3,6 7,5 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error 0,107902262 0,011642898 -0,186028522 0,913021697 Observations ANOVA Df SS MS F Regression Residual 0,049099765 4,168043092 0,0491 0,83361 0,058900261 Total 4,217142857 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept 3,65288268 0,909637667 4,01576 0,010163403 X Variable 0,045104771 0,18585056 0,24269 0,817883942 * Vậy RSS1 = 4.16804309222209 * Ước lượng mô hình hồi qui thứ hai tương ứng với n2= Y X 2,1 4,7 9,9 4,6 11,1 5,5 11,1 2,2 13,3 4,7 13,5 26,4 25,5 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R R Square 0,947981174 0,898668306 Adjusted R Square Standard Error 0,878401968 2,992248762 Observations ANOVA Df SS MS F Regression Residual 397,0265225 44,76776326 397,027 8,95355 44,34290364 Total 441,7942857 Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept -12,18793346 3,119462952 -3,90706 0,01132844 X Variable 1,450915784 0,217886409 6,65905 0,001152508 * Vậy RSS2=44.7677632595555 * Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com F RSS / df RSS / df = = 16,7 F0,05(18,18)=5,4 F > F (df1 , df ) nên bác bỏ H0  Tồn phƣơng sai không đồng tƣợng vi phạm giả thiết phƣơng sai không đồng Bài 5.4 : Căn vào tài liệu 30 công ty , ngƣời ta thực hồi qui tiền lƣơng trung bính W số lao động L nhƣ sau :  W  7,5  0,009 L t  ( )16,10r  0,90  W / L  0,008  7,8 / L t= 14,43 76,58 r2=0,99 a/ Giải thìch hệ số hồi qui : Mô hính : b1=7,5 : Mức lƣơng trung bính tối thiểu 7,5 b2=0,009 : Khi số lao động tăng lên thí tiền lƣơng trung bính tối thiểu tăng 0,009 t2= 16,10 > t / (28)  Bác bỏ giả thiết H0 có nghĩa mô hính tồn r2 đo mức độ phù hợp mô hính * Mô hính : b1=0,008: Mức lƣơng trung bính tối thiểu lao động (W/L)là 0,008 b2=7,8 : Khi số lao động tăng lên (ngƣời )thí tiền lƣơng trung bính cho lao động tăng 7,8 ( đơn vị tình ) b/ Phải dùng hồi qui (2) để thay cho mô hính (1) ví mô hính (2) phù hợp mô hính (1) 2 r  0,99 r1  0,90 c/ Có thể thựuc liên hệ hệ số góc hệ số chặn hai mô hính : - Số hạng chặn mô hính (2) hệ số góc mô hính (1) - Hệ số góc b mô hính (2) số hạng chặn mô hính (1) Bài 5.5 Y(USD) X Y^ X u 7800 20-24 9072,045455 22 -1272,045455 8400 25-29 9870,909091 27 -1470,909091 9700 30-34 10669,77273 32 -969,7727273 11500 35-39 11468,63636 37 31,36363636 13000 40-44 12267,5 42 732,5 14800 45-49 13066,36364 47 1733,636364 15000 50-54 13865,22727 52 1134,772727 15000 55-59 14664,09091 57 335,9090909 15000 60-64 15462,95455 62 -462,9545455 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com 14500 65-69 16261,81818 67 -1761,818182 12000 70+ 17060,68182 72 -5060,681818 a/ Thực hồi qui theo tuổi SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R R Square Adjusted R Square 0,767749125 0,58943872 0,543820799 Standard Error 1864,693221 Observations 11 5557.0454545454 ANOVA df SS MS F Regression Residual 44928090,91 31293727,27 4,5E+07 3477081 12,92120989 Total 10 76221818,18 Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept 5557,045455 1992,237114 2,78935 0,021076237 X Variable 159,7727273 44,44788066 3,59461 0,005796905 b/ Xác định phần dư vẽ lên đồ thị Y u 7800 -1272,045 8400 -1470,909 9700 -969,773 11500 31,364 13000 732,5 14800 1733,636 15000 1134,773 15000 335,909 15000 -462,955 14500 -1761,818 12000 -5060,682 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com ^ c/ Vẽ đồ thị u i theo X X u u*u 20-24 -1272,045 1618098,482 25-29 -1470,909 2163573,286 30-34 -969,773 940459,6715 35-39 31,364 983,700496 40-44 732,5 536556,25 45-49 1733,636 3005493,78 50-54 1134,773 1287709,762 55-59 335,909 112834,8563 60-64 -462,955 214327,332 65-69 -1761,818 3104002,665 70+ -5060,682 25610502,31 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Bài 5.6: Ta có mô hính: Yi=β1+ β2X2i+β3X3i+ ui σi2=α1+ α2X2i +α3X3i +α4X2i2 + α5X3i2+ α6X2i3i+ vi Đặt H0=α2=α3=α4=α5=α6=0 H1:Phƣơng sai không đồng Ta có: χ20.05(df)=χ20.05(5)=12.5916ất nR2=20.0.74577838=14.9155676>12.5916 Vậy bác bỏ giả thiết H0.Vậy mô hính tồn tƣợng phƣơng sai không đồng CHƢƠNG 6: HIỆN TƢỢNG TỰ TƢƠNG QUAN Bài 6.1 Dựa vào số liệu ,thực hồi quy theo dạng: LnY= β1+ β2LnXt +ut Để thực hồi quy này, thực đổi biến hính thành biến LnY=Ln(Y), LnX=Ln(X) Y 104.8 103.6 97.41 96.07 98.94 97.34 99.17 113.8 117.1 119.8 124.4 133.1 143.4 144.8 152.4 178.4 192.1 186.1 LnY X LnX 4.652054 5.74 1.747459 4.640537 5.57 1.717395 4.578929 5.74 1.747459 4.565077 5.71 1.742219 4.594514 5.94 1.781709 4.57821 5.87 1.769855 4.596836 5.67 1.735189 4.734443 5.74 1.747459 4.763028 5.57 1.717395 4.785824 5.37 1.680828 4.823502 5.17 1.642873 4.891101 5.17 1.642873 4.965638 4.94 1.597365 4.975353 4.84 1.576915 5.026509 4.57 1.519513 5.184028 4.31 1.460938 5.258016 3.94 1.371181 5.226284 4.01 1.388791 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com 188.1 193.4 187.8 175.4 178.1 187.8 5.236974 5.264761 5.235378 5.167069 5.182345 5.235378 3.97 3.81 3.77 3.94 4.04 4.07 1.378766 1.337629 1.327075 1.371181 1.396245 1.403643 Thực hồi quy thủ tục Regression EXCEL két hồi quy bảng sau: Coeficients Standard Error t Start P-value L1.95 % U95% Intercept 7.40128 0.114903 64.4117 1.48E-26 7.16279 7.6 3937 LnX -1.57304 0.072564 -21.69782 2.46E-16 -1.72353 -1.42256 Thực tình phần dƣ mô hín lên bảng sau: RESIDUAL OUTPUT Precdited Residuals Obserrvation LnY 4.65225 -0.00019637 4.699542 -0.05900537 4.65225 -0.07332137 4.660493 -0.09541613 4.598373 -0.00385962 4.617021 -0.03881048 4.671551 -0.07471562 4.65225 0.082192626 4.699542 0.063485631 10 4.757064 0.02876013 11 4.816769 0.006733245 12 4.816765 0.074332245 Biểu diễn số liệu lên dồ thị hính sau: Predicted Observation LnY 13 4.888354 14 4.920524 15 5.010819 16 5.102961 17 5.244152 18 5.21645 19 5.23222 20 5.296931 21 5.313533 22 5.244152 23 5.214726 24 5.193088 Residuals -0.0002 -0.059 -0.07332 -0.09542 -0.00386 -0.03881 -0.07472 0.082193 0.063486 0.02876 0.006733 0.074332 ûi 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 -0.02 -0.04 -0.06 -0.08 -0.1 -0.12 11 13 15 17 19 21 23 ûi Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Qua đồ thị nghĩ mô hính hồi quy vừa thực tồn tự tƣơng quan Biện pháp khắc phục tự tƣơng quan: Dùng thủ tục lặp Cochrance-Ocutts tronh EVIEWS, kết nhƣ sau: Kết hồi qui: Variable C LNX AR(1) Coefficient Std.Statistic Prob 7.259795 0.280054 25.92286 0.0000 -1.479831 0.182000 -8.130963 0.0000 0.598247 0.222274 2.691489 0.0140 R-Squared 0.966991 Mean dependent var 4.935206 Adjusted R-Squared 0.963690 S,D, dependent var 0.267301 S,E, of regression 0.050934 Akaike info criterion -2.995445 Sum squared resid 0.051886 Schwarez criterion -2.847337 Log likehood 37.44762 F-Statistic 292.9488 Durbin_Watson start 1.835084 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots 0.60 Qua bƣớc lặp, có ƣớc lƣợng ρ=0.6 mô hính hồi qui là: LnYt=7.259795 -1.479831LnXt+ ût Mô hính không tồn tƣợng tự tƣơng quan Bài 6.2 Yt Xt Ŷt ut 104.8 5.74 102.9004231 1.899576949 103.6 5.57 110.8073907 -7.20739072 97.41 5.74 102.9004231 -5.49042305 96.07 5.71 104.2957703 -8.22577029 98.94 5.94 93.59810815 5.34189185 97.34 5.87 96.85391837 0.486081635 99.17 5.67 106.1562333 -6.98623327 113.8 5.74 102.9004231 10.89957695 117.1 5.57 110.8073907 6.292609282 119.8 5.37 120.1097056 -0.30970562 124.4 5.17 129.4120205 -5.01202052 133.1 5.17 129.4120205 3.687979479 143.4 4.94 140.1096827 3.290317342 144.8 4.84 144.7608401 0.039159891 152.4 4.57 157.3189652 -4.91896523 178.4 4.31 169.4119746 8.988025402 192.1 3.94 186.6212572 5.478742834 186.1 4.01 183.365447 2.73455305 188.1 3.97 185.2259099 2.874090069 193.4 3.81 192.6677619 0.732238148 187.8 3.77 194.5282248 -6.72822483 175.4 3.94 186.6212572 -11.2212572 178.1 4.04 181.9700997 -3.87009972 187.8 4.07 180.5747525 7.22524752 3413.33 117.47 3413.33 -9.9476E-13 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Thực hồi quy thủ tục Regression EXCEL kết hồi quy bảng sau: Standard Error Coefficients t Stat 369.8768607 7.985293 46.31976 46.51157451 1.611253 -28.8667 PLower Upper value 95% 95% 1.99E23 353.3164 386.4373 5.55E19 -49.8531 -43.17 ut 15 10 ut 11 13 15 17 19 21 23 25 -5 -10 -15 Qua đồ thị thấy mô hính hồi quy tồn tƣợng tự tƣơng quan c Thành lập biến giả: Biến quý có biểu nên dùng biến giả D D2i =1 quan sát thuộc quý D2i= quan sát thuộc quý khác D3i= quan sát thuộc quý D3i= quan sát thuộc quý khác D4i=1 quan sát thuộc quý D4i=0 quan sát thuộc quý khác Yi= 1   2D2i   3D3i   4D4i  ui Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com Quý 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Y D2i D3i D4i 104.8 0 103.6 97.41 0 96.07 0 9.94 0 97.34 99.17 0 113.8 0 117.1 0 119.8 124.4 0 133.1 0 143.4 0 144.8 152.4 0 178.4 0 192.1 0 186.1 188.1 0 193.4 0 17.8 0 175.4 178.1 0 187.8 0 Thực hồi quy thủ tục Regression EXCEL kết hồi quy bảng sau: ANOVA SS MS F Significance F 9743.621 3247.874 1.333714 0.291498455 Residual 20 48704.21 2435.211 Total 23 df Regression Intercept D2i 58447.83 Standard Coefficients Error t Stat 150.4283 20.14618 7.466843 -52.905 28.491 P-value 3.33E-07 -1.8569 0.078116 Lower 95% Upper 95% 108.4041445 192.4525 112.3361778 6.526178 Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com D3i -12.5883 28.491 -0.44184 0.663349 D4i -10.4983 28.491 -0.36848 0.716388 72.01951112 46.84284 69.92951112 48.93284 Ta có F=1.333714 Tra bảng phân phối F đƣợc F(3,20) vói mức ý nghĩa 5% =8.6 Bài 6.3 Tra bảng Durbin-Watson với n= 30, k’=4, mức ý nghĩa 5% có dL=1.143 dU=1.739 a) d= 1.05 < d [...]... đồng -Hệ số góc b3=-23,195 có nghĩa là khi thu nhập không thay đổi thí sau một năm chi tiêu cho hàng hóa nhập khẩu giảm 23,195 triệu đồng b.Mô hính có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không? -Mô hính rất phù hợp với lý thuyết kinh tế ví: -R2=0,9776 phản ánh trong 100% biến động của chi tiêu hàng hóa nhập khẩu,phần biến động do thu nhập và thời gian chiếm 97,76%,các nhân tố khác chiếm 2,24% c.Thu nhập... α 2 Và β3= α 3 b.nếu biết sai số chuẩn của hệ số hồi qui của mô hính một(1),hãy tình sai số chuẩn cua mô hính (2) Bài 3.14: Ŷt=-859,92+0,6470X2t-23,195X3t R2=0,9776 Y:chi tiêu cho hàng hóa nhập khẩu(triệu đồng) X2 là thu nhập(triệu đồng) X3 là biên xu thế (năm) a.Giải thìch ý nghĩa kinh tế của các hệ số góc: Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com -Khi thu nhập thay đổi và theo sự biến đổi... mức ý nghĩa   5% -Ta có: Seb2   Var b2   0.089034  0.298385656 Seb3   Var b3   0.024282  0.155826827 Bài 3.12: Xem xét hàm sản xuất Cobb-Douglas: Y=αLβKγ eu (1) Y:Kết quả sản xuất L:Lao động K:Vốn Ln(Y/K)=Ln(α)+ βLn(L/K)+ (β+γ-1)Ln(K)+u (2) a.Giải thìch ý nghĩa kinh tế của β: -Khi ta thay đổi các yếu tố lao động và vốn thí kết quả sản xuất cũng sẽ thay đổi Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com... hƣởng đến chi tiêu cho hàng hóa nhập khẩu Bài 3.15 Kết quả hồi qui hàm sản xuất Cobb-Douglas nhƣ sau: Ln(Ŷt) = 2,3542+0,9576Ln(X2t)+0,8242Ln(X3t) (1) Se(…) (0,3022) (0,3571) R2=0,8432,df=12 Y: Giá trị sản xuất X2:Lao động X3:Vốn Tuyến tình hóa mô hính: Đặt Ln(Ŷt) = Ŷi ; Ln(X2t) =X2i ; Ln(X3t) = X3i (1)  Ŷi = 2,3542+0,9576X2i+0,8242X3i a.Giải thìch ý nghĩa kinh tế của các hệ số góc: -Khi lao động và vốn... a2X2t + uˆ 2t R23 =0,966979 Bỏ biến X2 : Yt =c1 + c2X3t + uˆ 3t 2 R 2 = 0,950396 R23 > R22 : Nên bỏ biến X3 để khắc phục hiện tƣợng đa cộng tuyến Bài 4.6 : Cho mô hính LnYi =  1 +  2LnX2i+  3 LnX3i +ui (1) a) Dấu của hệ số góc : b) Giải thìch ý nghĩa kinh tế của các hệ số góc : b 1 : tốc độ tăng(%) hàng hóa nhập khẩu tối thiểu b2 : thể hiện sự phụ thuộc của tốc độ tăng (%)hàng hóa nhập khẩu vào GDP... http://tailieuhuuich.blogspot.com -Ta có: |t3|< t  (n  k )  Chấp nhận giả thuyết H0 với mức ý nghĩa α=5%.Ví vậy nhận định 2 trên là đúng c.Kiểm định đồng thời các hệ số góc của mô hính hồi qui.Giải thìch ý nghĩa kinh tế của kiểm định này -Kiểm định giả thuyết: H0: β2 = β3 =0 H1: Tồn tại ìt nhất một hệ số góc khác không -Tiêu chuẩn kiểm định: R 2 /( k  1) ESS /( k  1) 0,8432 /(3  1) F= = =32,263  2 RSS /( n ... điều kiện : 0 <  2 < 1 và 0 <  3 < 1 nhƣng b3 = -0,04243453 sai so với thực tế ( ví khi tài sản tăng thí chi tiêu cũng tăng nhƣng tăng ìt hơn ) - R2 = 0,9635044 => Mô hính phù hợp nhƣng theo kết quả kiểm định lại chấp nhận H0 (tức tài sản và thu nhập không ảnh hƣởng đến chi tiêu) - Khoảng tin cậy của hệ số hồi quy rộng Bài 4.4: Có số liệu về tiêu dùng (Y), thu nhập bằng lƣơng (X2), thu nhập không... 1% lao động trên một đơn vị sản xuất thí kết quả sản xuất cũng sẽ thay đổi là: β(%) -Khi thay đổi 1% lao động trên một đơn vị sản xuất thí kết quả sản xuất cũng sẽ thay đổi là (β+γ-1)% b.Nêu ý nghĩa kinh tế của β+γ-1 -Nếu β+γ=1 thí khi ta thay đổi 1% vốn trên một đơn vị sản xuất thí kết quả vẫn không thay đổi,trong trƣờng hợp này vốn không có ảnh hƣởng đến kết quả sản xuất c.Cách kiểm định β+γ=1 -Ta...Tài liệu hữu ìch: http://tailieuhuuich.blogspot.com CHƢƠNG 3 : Bài 3.7 : a Ŷ= 300.286 + 0.74198 X 2i  8.04356 X 3i bj b1 t   3.834237777 Seb j  Seb1  t t bj  b2 b 0.74198  Seb2   2   0.047532351 Seb2  t 15.61 bj  b3 8.04356   2.695978603 Seb3... nhận H1  Tồn tại ìt nhất một hệ số góc khác không nghĩa là giá trị sản xuất phụ thuộc ìt nhất một trong 2 yếu tố lao động và vốn d.Biểu diễn (1) theo dạng nhẫu nhiên: Yi = 2,3542+0,9576X2i+0,8242X3i+ûi Bài 3.16 -Mô hính:E(Yi)= β1+ β2X2i+ β3X3i+β4X4i xji=Xji- ;yi=Yi- Y  0,8  0,2  0,2  25   T (x x) (=  0,2 1,1  0,5 ;x y= 15  ;  y 2 =525  0,2  0,5 0,7   20 -Hàm hồi qui mẫu: Ŷi=b1+b2X2i+b3X3i+b4X4i