BÀI tập KINH tế LƯỢNG

BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG Lớp ĐH Kế Toán Nhóm 01 Thành Viên : I MSSV: Ngô Bảo Linh 14D340301033 Nguyễn Huỳnh Như Ngọc 14D340301050 Trần Thị Như Quỳnh 14D340301078 Lại Thị Nguyệt Anh 14D340301005 Nguyễn Thị Tuyết Nghi 14D340301053 Trương Thúy Nguyền 14D340301054 Nguyễn Hà Phương Giang 14D340301155 Nguyễn Hà Phương Vũ 14D340301170 Nguyễn Thị Kim Cương 14D340301008 Tiền Thị Thái Mỹ 14D340301045 Mô hình hồi quy nhu cầu hoa hồng (1) Y=10816.04-2227.704X1+1251.141X2+6.28X3-197.4X4+ut Với xác suất 0.0003 nhỏ 5% (mức ý nghĩa) nên ta bác bỏ H0 => mô hình hoàn toàn có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Từ mô hình ta có: giá sỉ hoa hồng giảm 1$/chục hoa lượng cầu hoa hồng tăng 2227.704 với giả thuyết biến khác không đổi Tương tự, giá hoa cẩm chướng tăng 1$/chục hoa lượng cầu hoa hồng tăng 1251.141 biến khác không đổi Nếu thu nhập khả dụng hàng tuần trung bình hộ tăng 1$/tuần nhu cầu hoa hồng tăng 6.28 với điều kiện biến khác không đổi Với t=0.034 < 5% nên có biến độc lập X2 tác động tới biến phụ thuộc Y Với R2 =0.8347 (tức 83.47%) điều cho ta thấy rằng, biến độc lập mô hình ảnh hưởng tới 83.47% tới biến phụ thuộc Cụ thể với k giá sỉ hoa hồng ảnh hưởng đến n nhu cầu hoa hồng Với mean vif= 2.84 < 10 mô hình có tượng đa cộng tuyến  biến có tương quan định Cách khắc phục bỏ bớt biến Do có P>|t|của X2 nhỏ 5% nên có X2 tác động đến biến phụ thuộc Mô hình hồi quy nhu cầu hoa hồng có ln (2) Y=0.6267931-1.273553X1+0.9373004X2+1.712982X3 0.1815971X4+ut Với xác suất 0.0013 nhỏ 5% ( mức ý nghĩa ) nên ta bác bỏ H0 => mô hình hoàn toàn có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Với t=0.034 < 5% nên có biến độc lập X2 tác động tới biến phụ thuộc Y Với R2 =0.7780 ( tức nghĩa 77.8%) điều cho ta thấy rằng, biến độc lập mô hình ảnh hưởng tới 77.8% tới biến phụ thuộc Cụ thể với k giá sỉ hoa hồng ảnh hưởng đến n nhu cầu hoa hồng II Hãy kiểm định giả thuyết tương quan quan sát Dùng biện pháp để khắc phục tượng tương tự quan có Với mean vif= 2.84 < 10 mô hình có đa cộng tuyến Giữa biến có tương quan định Cách khắc phục tượng tự tương quan ta sử dụng biện pháp bỏ bớt biến Do có P>|t| X2 F =0.5259 >5% mô hình không bỏ sót biến Tức ta xét mô hình có đầy đủ tính độc lập, biến không biến giải thích cho biến độc lập Mô hình không bỏ sót biến Phương sai thay đổi Với prob > chi2 =0.2728 >5%(0.05) nên phương trình tượng phương sai sai số thay đổi III Trước ước lượng tham số trên, bạn giả định dấu hệ số β2, β3, β4? Kết ước lượng có ủng hộ giả định bạn không? Dấu β2 mang dấu(-) β3 mang dấu(+) β4 mang dấu(+) Sau chạy kết ước lượng có ủng hộ giả định đặt IV) Độ co giãn cầu theo giá: Độ co giãn cầu (price elasticity of demand)thể độ nhạy lượng cầu trước thay đổi giá hàng hoá Độ co giãn cầu theo giá ký hiệu ED, ED đo trị tuyệt đối thương số phần trăm thay đổi cầu chia cho phần trăm thay đổi giá ED= Khi cầu co giãn, mức giá hàng hoá tăng 1% khiến lượng cầu giảm 1% Nếu cầu co giãn đơn vị, lượng cầu giảm 1% giá hàng hoá tăng 1% Giá tăng 1% khiến lượng cầu giảm mức nhỏ 1% cầu không co giãn Độ co giãn cầu theo giá chéo (cross-price elasticity of demand) thể nhạy cảm lượng cầu hàng hóa thay đổi giá hàng hóa khác Xét hàng hóa x y, độ co giãn lượng cầu hàng hóa x theo thay đổi giá hàng hóa y tính bởi: Tính hệ số co giãn theo thu nhập: V) Dựa vào phân tích bạn, bạn chọn mô hình hai mô hình ứng dụng thực tế? Tại sao? Chọn mô hình (1) R_squared = 0.8347 > R_squared = 0.7780 mô hình (2) nên độ tin cậy mô hình (1) cao mô hình (2) với R2 mô hình (1) giải thích mức độ ảnh hưởng X lên Y 83.47% với mô hình (2) giải thích 77.8 % mức độ ảnh hưởng X lên Y -THE END