Tổng hợp các dạng bài và nội dung ôn tập kinh tế lượng

Tổng hợp các dạng bài và nội dung ôn tập kinh tế lượng Tổng hợp các dạng bài và nội dung ôn tập kinh tế lượng Tổng hợp các dạng bài và nội dung ôn tập kinh tế lượng Tổng hợp các dạng bài và nội dung ôn tập kinh tế lượng Tổng hợp các dạng bài và nội dung ôn tập kinh tế lượng Tổng hợp các dạng bài và nội dung ôn tập kinh tế lượng

ĐỀ BÀI ÔN TẬP KINH TẾ LƯỢNG Giả sử có số liệu biến số sau: Q: tỷ lệ số ng sử dụng xe bus tổng dân cư thành phố (%) P: Giá vé xe bus (nghìn đồng/vé) KC: Khoảng cách bến chờ xe bus (tram mét) TN: Thu nhập bình quân người dân (triệu đ/ng/năm) Số liệu chéo 24 thành phố hai miền Nam, Bắc Bài I: 1.Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính nhằm đánh giá tác động yếu tố kể lên lượng hành khách Q Nêu bước dùng để kiểm định ý kiến cho KC có tác động ngược chiều lên Q 2.Có ý kiến cho Q phụ thuộc vào việc thành phố miền Bắc hay miền Nam Nêu cách xây dựng mô hình bược thực để kiểm định ý kiến Bài II: Cho hệ số góc ước lượng sau, Dependent Variable: Q Included observations: 24 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 54.80053 15.85217 3.456974 0.0024 P KC TN -0.708182 -2.132785 -0.410313 0.171607 0.274945 0.116617 -4.126756 -7.362069 -3.518477 0.0005 0.0000 0.0020 R-squared 0.519724 Mean dependent var 14.72917 Durbin-Watson stat 1.741738 Prob(F-statistic) 0.000453 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: AR(1) F-statistic 0.988504 Obs*R-squared 1.186887 Probability Probability 0.332603 0.275958 Probability 0.031417 Ramsey RESET Test: number of fitted term: F-statistic 10.46521 White Heteroskedasticity Test: cross terms F-statistic Obs*R-squared 1.018683 1.087069 Probability Probability 0.353246 0.285423 Cho hiệp phương sai ước lượng hai hệ số góc xấp xỉ Viết hàm hồi quy mẫu giải thích ý nghĩa hệ số góc ước lượng Tỷ lệ giải thích mô hình ước lượng bao nhiêu? Từ cho biết mô hình có phù hợp không? KC có tác động đến Q không? Khi KC giảm thêm 100m tỷ lệ Q tăng khoảng nào? Khi Tn tăng thêm triệu đồng/người/năm Q giảm nhiều 0.3% Nếu KC giảm 100m P tăng thêm 2000đ tỷ lệ Q không đổi Kết kiểm định Ramsey cho biết điều gì? Các kết luận câu 5-8 có đáng tin cậy không? 10 Nêu cách phát khuyết tật đa cộng tuyến mô hình hồi quy? BÀI LÀM Bài I: Mô hình hồi quy tuyến tính nhằm đánh giá tác động yếu tố P, KC TN lên Q: Q= 1   P  3.KC   TN  U (1) ***Ý kiến cho KC có tác động ngược chiều lên Q: Cặp giả thuyết: H :     H1 :   Tiêu chuẩn kiểm định: Tqs = ˆ3 Se( ˆ3 ) Với α = 5%, miền bác bỏ Ho:  W  T : T  t( n  k )  Nếu Tqs W bác bỏ H0, chấp nhận H1 hay b3^ < 0, KC có tác động ngược chiều lên Q Nếu Tqs  W : chưa đủ sở bác bỏ H0, b3^ >= 0, KC tác động ngược chiều lên Q (Chú ý dùng cụm từ Chưa đủ sở bác bỏ Ho) Kết luận ý kiến hay sai  Chỉ viết chưa đủ Câu em làm chưa được, kết luận phải nói rõ ràng, “Nếu a b dư lào, Nếu không dư lào”, Không nói rõ ràng không không tối đa điểm Khi làm trình bày phần anh sửa phía Xây dựng mô hình: *)Đặt biến giả  neu quan sat thuoc mien Bac D1=  0 neu quan sat thuoc mien Nam *) Mô hình hồi quy: Q= 1   P  3.KC   TN  5 D1  U (2) Trong trường hợp đề không nói rõ ràng tác động D1 đến Q em phải làm cho trường hợp tổng quát, tức thêm D1 D1*X vào, nhiên em nhận định biến D1 khó kết hợp với biến biến P, KC, TN (giá xe bus nam bắc khác không rõ ràng, khoảng cách tuỳ vào địa nhà k phụ thuộc vào Nam, Bác, Thu nhập ng dân miền Nam Bác khác k rõ ràng) nên không thêm D1*X vào đc MH em làm đc điểm *****Kiểm định ý kiến cho Q phụ thuộc vào việc thành phố miền Bắc hay miền Nam Cặp giả thuyết: H :     H1 :   Tiêu chuẩn kiểm định: Tqs = ˆ5 Se( ˆ5 ) Với α = 5%, miền bác bỏ Ho:  (nk )  W  T : T  t    Nếu Tqs W bác bỏ H0 Nếu Tqs  W chấp nhận H0 Kết luận ý kiến hay sai Cũng nhưu trên, phải nêu rõ ràng, Bác bỏ Ho ntn, có tác động hay không; Chấp nhận Ho ntn, có tác động hay không? Nếu Tqs W bác bỏ H0, chấp nhận H1 hay nói cách khác có khác biệt sản lượng Q miền Nam – Bắc (Hay Q phụ thuộc vào thành phố miền Nam hay miền Bắc) Nếu Tqs  W chưa đủ sở Bác bỏ H0, hay nói cách khác, Q không phụ thuộc vào thành phố miền Nam hay miền Bắc Bài II: Hàm hồi quy mẫu: Qˆ  54.80053  0.708182 P  2.132785 KC  0.410313 TN (1) Ý nghĩa hệ số góc ước lượng:   =54.80053: tỷ lệ số người sử dụng xe bus tổng số dân cư thành phố trung bình 54.80053% giá xe bus, khoảng cách bến chờ xe bus thu nhập bình quân người dân   = -0.708182: Nếu yếu tố khác không đổi, giá vé xe bus tăng 1(nghìn đồng/vé) tỷ lệ số người sử dụng xe bus tổng số dân cư thành phố trung bình giảm 0.708182%  β3=-2.132785: Nếu yếu tố khác không đổi, khoảng cách bến chờ xe bus tăng 1(trăm mét) tỷ lệ số người sử dụng xe bus tổng số dân cư thành phố trung bình giảm 2.132785%  β4=-0.410313: Nếu yếu tố khác không đổi, thu nhập bình quân người dân tăng 1(triệu đồng/người/năm) tỷ lệ số người sử dụng xe bus tổng số dân cư thành phố trung bình giảm 0.410313%  OK, nhiên em cần ý; Người ta yêu cầu giải thích ý nghĩa hệ số góc không cần giải thích cho b1, nói rõ ràng HỆ SỐ GÓC ƯỚC LƯỢNG nên em phải ghi b2^ = -0,708182 < cho biết ….; tương tự cho b3^ b4^  Tại phải có từ TRUNG BÌNH, x2 tăng lên đơn vị trung bình y (hay y trung bình) tăng lên beta2 đơn vị, KTL nghiên cứu xu chung, tượng số lớn không nghiên cứu tượng đơn lẻ nên dựa vào nhân tố đại diện, mà đại diện mức trung bình Vì hệ số xác định R^2 = … => Tỷ lệ giải thích mô hình ước lượng 51.9724% **Kiểm định phù hợp hàm hồi quy: Cặp giả thuyết: H : Hàm hoi quy không phù hop   H1 : Hàm hoi quy phù hop Có prob(F-statistic)=0.000453 α=0.05 => Prob(F-statistic) < α => Bác bỏ H0: Hàm hồi quy phù hợp Kết luận: Mô hình (1) có phù hợp Kiểm định cặp giả thuyết:  H0 : 3   H1 :   Tiêu chuẩn kiểm định: ˆ3  2.132785 Tqs = = =-7.7571332 ˆ Se(  ) 0.274945 Với α=5%, miền bác bỏ H0:   4)  W  T : T  t 0( 20 05     W  T : T  2.086 Ta có Tqs € Wα : Bác bỏ H0, chấp nhận H1 hay b3 # Kết luận: KC có tác động đến Q 6 Khi KC giảm thêm 100m, ta có với độ tin cậy 95%, khoảng tin cậy đối xứng β3: ( 20 ) β3^– SE(β^3) t 0.05 ( 20 ) = -0.3 Kiểm định cặp giả thuyết:  H : 2.     H1 : 2.    Tiêu chuẩn kiểm định: 2.ˆ2  ˆ4 Tqs  Se(2.ˆ2  ˆ4 ) Với 2 Se(2.ˆ2  ˆ4 ) = 4.(Se(  ))  ( Se(  ))  2.2.Se(  ).Se(  ) √ =0.051346 => Tqs  x0.171607  0.116617 =4.413138 0.051346 xem lại công thức Se(bi^+bj^) Với α=5%, miền bác bỏ H0:  ( 20 )  W  T : T  t 0.05     W  T : T  2.086 Ta có Tqs  W : bác bỏ H0 Kết luận: Nếu KC giảm 100m P tăng thêm 2000đ tỷ lệ Q có thay đổi 9 Kết kiểm định Ramsey cho biết dạng hàm hay sai Ta có cặp giả thuyết H : Mô hình (1) có dang hàm  H1 : Mô hình (1) có dang hàm sai Theo Ramsey, kiểm định F: Probability=0.031417 α=0.05 Vậy Probability0.9 mô hình (1) có tượng đa cộng tuyến cao MỘT SỐ NỘI DUNG THỰC HÀNH SINH VIÊN CẦN NẮM VỮNG Khởi động eviews Nhập số liệu từ bàn phím Tạo workfile File\new\workfile (điền thông tin) Lưu workfile (trên cửa sổ workfile chọn save …) Tạo biến để nhập số liệu: quick\empty group\ (chú ý: edit, rename, …) - tạo biến giả làm theo cách Mở workfile có sẵn: File\open\workfile\ Xem giá trị thống kê mô tả (Descriptive Statistics) biến số trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, tối đa, tối thiểu, tổng,…  Trên cửa sổ Group chọn View/Descriptive Stats/Common Sample Xem ma trận hệ số tương quan biến số [r(x,y)]: Trên cửa sổ group chọn View/Correlation /Common Sample Xem ma trận hiệp phuơng sai biến số [Cov(x,y)]: Trên cửa sổ Group chọn View/Covariance /Common Sample Ước lượng mô hình, có cách sau: Quick\estimate equation\ (gõ tên biến phụ thuộc, c , biến độc lập) Chọn biến biến phụ thuộc đến biến độc lập, chuột phải, open as equation Trên cửa sổ lệnh (màu trắng) gõ: ls y c x2 x3… (***) Xem kết liên quan đến ước lượng phương trình: Xem phần dư - residual, giá trị thực tế - actual giá trị ước lượng – fitted: cửa sổ equation\view\actual, fitted, residual Ma trận hiệp phương sai hệ số ước lượng (bê ta mũ): cửa sổ equation chọn view\covariance matrix Kiểm định giả thuyết liên quan đến hệ số (bêta) Kiểm định điều kiện ràng buộc (beta=0,beta=0,5…): cửa sổ equation chọn view\coefficient tests\wald coefficient restrictions… (gõ: c(2)=0.5 ) Kiểm định nhiều điều kiện ràng buộc (b2=0.5 b3=0.01) cửa sổ equation chọn view\coefficient tests\wald coefficient restrictions… (gõ: c(2)=0.5, c(3)=0.01) Kiểm định nhiều điều kiện ràng buộc (b2=b3=0) Cách 1: 9.2 Cách 2: kiểm định thu hẹp hồi qui: Nếu quan tâm việc mô hình có bỏ sót biến hay không (hay nói cách khác có nên bổ sung biến vào mô hình hay không) cửa sổ Equation chọn view\coefficient tests\omitted variable; Nhập vào tên biến nghi ngờ bị bỏ sót (hoặc muốn bổ sung) Nếu quan tâm việc có nên bỏ bớt biến vào mô hình hay không cửa sổ equation chọn view\coefficient tests\redundant variable; Nhập vào tên biết muốn lược bỏ Dự báo - change workfile range  workfile\procs\change workfile range -change sample  workfile\procs\sample - nhập giá trị biến độc lập - ước lượng lại phương trình - forecast Ghi lại phần dư: Trên cửa sổ Equation chọn Procs\make residual series Ghi lại giá trị ước lượng biến phụ thuộc, có cách: Trên cửa sổ Equation chọn Procs\forecast Trên cửa sổ Equation chọn Forecast MỘT SỐ CÂU HỎI LUYỆN TẬP Bài tập 1: Nhập số liệu sau trả lời câu hỏi Y X2 X3 24.4 20 16 31.2 30 10 29.2 28 23.6 24 36 32 18 31.4 36 10 32.6 32 16 36.8 34 24 32.8 24 28 29.8 22 20 30.2 28 26.8 30 cho biết trung bình X2 = 28.333333 Độ lệch chuẩn Y= 4.960450 Hệ số lệch X2= -0,198458 Hệ số tương quan X2, X3= -0,049977 Hiệp phương sai Y, X3= 20,7 Y có phân bố chuẩn không? (C/K) Có (Vì P-value theo đk JB = 0,861737>0,05) Ước lượng phương trình Y phụ thuộc vào X2 có hệ số chặn gọi phương trình [1] Hệ số góc ước lượng bao nhiêu, có ý nghĩa thống kê không? 0,521675 Hệ số xác định bao nhiêu? Hàm hồi qui có phù hợp không? Fqs=? / 10 Số dư quan sát thứ 10= 11 Có phải X2 tăng đơn vị Y tăng 0,7 đơn vị hay không? 12 Có phải mô hình bỏ sót biến X3? KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH -THỦ CÔNG Ghi lại phần dư mô hình [1] với tên e, ước lượng biến phụ thuộc với tên yf 13 ước lượng mô hình Y phụ thuộc vào X2, yf2 có hệ số chặn, cho biết mô hình dùng để làm gì, kết luận tương ứng 14 ước lượng mô hình e2 phụ thuộc vào X2 có hệ số chặn, cho biết mô hình dùng để làm gì, kết luận tương ứng 15 ước lượng mô hình e2 phụ thuộc vào X2, X22 có hệ số chặn, cho biết mô hình dùng để làm gì, kết luận tương ứng 16 ước lượng mô hình log(e2 ) phụ thuộc vào log(X2) có hệ số chặn, cho biết mô hình dùng để làm gì, kết luận tương ứng 17 ước lượng mô hình Y phụ thuộc vào X2, log(X2) có hệ số chặn, kết luận dạng hàm mô hình [1] 18 Kết luận tính phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên mô hình [1] MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH ĐÃ ĐƯỢC LẬP TRÌNH TỰ ĐỘNG TRÊN EVIEWS RAMSEY: [Equation] view\Stability tests\ Ramsey RESET test\ WHITE: [Equation] view\Residual tests\White Heteroskedasticity… NORMALITY (U): [Equation] view\Residual tests\Histogram Normality test KiỂM Định tự tương quan: [Equation] view\Residual tests\Serial Correlation LM test Tạo biến giả NAM nhận giá trị với quan sát có thứ tự lẻ, với quan sát có thứ tự chẵn Ước lượng mô hình Y phụ thuộc vào X2, Nam, Nam*x2 có hệ số chặn.[2] 19 Mô hình [2] có phù hợp không? 20 Việc thêm biến giả vào mô hình [2] có cần thiết không? Ước lượng mô hình Y phụ thuộc vào X2, X3 có hệ số chặn, gọi mô hình [3]? 21 Hệ số góc ước lượng tương ứng với X3 bao nhiêu, có ý nghĩa thống kê không? 22 Hàm hồi qui có phù hợp không? Prob=? 23 có phải tổng hai hệ số góc 1? (C/K) 24 Hiệp phương sai hai hệ số góc ước lượng = 25 sai số ngẫu nhiên mô hình có phân phối chuẩn hay không? Prob=? 26 Mô hình có dạng hàm không? (number of fitted term=1) 27 Mô hình có phương sai sai số thay đổi? (C/K) (no-cross term) 28 Ước lượng điểm Y X2=30 X3=10 bao nhiêu? Bài tập 2: Sử dụng tệp số liệu: ch6bt3.wf1 Ước lượng mô hình d88 phụ thuộc vào y88 có hệ số chặn gọi [1] Mô hình có định dạng hay sai? (number of fitted term=2) Sai (Pvalue = 0,05  Chấp nhận H0 (Không đủ sở bác bỏ H0 + Prob < 0,05  Chấp nhân H1 (Bác bỏ H0) [...]... có thứ tự chẵn Ước lượng mô hình Y phụ thuộc vào X2, Nam, Nam*x2 có hệ số chặn.[2] 19 Mô hình [2] có phù hợp không? 20 Việc thêm biến giả vào mô hình [2] có cần thiết không? Ước lượng mô hình Y phụ thuộc vào X2, X3 có hệ số chặn, gọi là mô hình [3]? 21 Hệ số góc ước lượng tương ứng với X3 bằng bao nhiêu, có ý nghĩa thống kê không? 22 Hàm hồi qui có phù hợp không? Prob=? 23 có phải tổng hai hệ số góc... góc ước lượng = 25 sai số ngẫu nhiên của mô hình có phân phối chuẩn hay không? Prob=? 26 Mô hình có dạng hàm đúng không? (number of fitted term=1) 27 Mô hình có phương sai sai số thay đổi? (C/K) (no-cross term) 28 Ước lượng điểm của Y khi X2=30 và X3=10 là bao nhiêu? Bài tập 2: Sử dụng tệp số liệu: ch6bt3.wf1 Ước lượng mô hình d88 phụ thuộc vào y88 có hệ số chặn gọi là [1] 1 Mô hình có định dạng đúng... tương quan bậc 1 hay không? giá trị Prob=? 4 sai số ngẫu nhiên của mô hình có phân phối chuẩn hay không? Prob=? Ước lượng mô hình log(d88) phụ thuộc vào log(y88) có hệ số chặn gọi là [2] 5 Hệ số góc ước lượng =? Có ý nghĩa thống kê không? 6 Hàm hồi qui có phù hợp không? Fqs =? 7 Tổng bình phương phần dư = ? 8 Ước lượng của biến phụ thuộc tại quan sát thứ 60=? 9 Mô hình có định dạng đúng hay sai? (number... hình [1] có tự tương quan bậc 1 không? = K Thêm biến giả đã đặt vào mô hình [1], được mô hình [3] 7 8 Ước lượng điểm hệ số của biến giả = Hệ số đó có ý nghĩa thống kê không? (C / K) = Giá trị phần dư ứng với quan sát đầu tiên = 0.04963 Hiệp phương sai ước lượng hai hệ số góc = 0.292591 2.312500 K 043869241 Bvgf Đặt biến phù hợp và thêm vào mô hình (được mô hình [4]) 9 Ước lượng điểm mức chênh lệch của... 0,861737>0,05) Ước lượng phương trình Y phụ thuộc vào X2 có hệ số chặn gọi là phương trình [1] 7 Hệ số góc ước lượng bằng bao nhiêu, có ý nghĩa thống kê không? 0,521675 8 Hệ số xác định bằng bao nhiêu? 9 Hàm hồi qui có phù hợp không? Fqs=? / 10 Số dư tại quan sát thứ 10= 11 Có phải X2 tăng 1 đơn vị thì Y tăng 0,7 đơn vị hay không? 12 Có phải mô hình bỏ sót biến X3? KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH -THỦ CÔNG Ghi... phân tích hay không? Tại sao? Một mô hình sử dụng được là mô hình k có khuyết tật Chia hai vế mô hình [1] cho căn bậc hai của y88, gọi là mô hình [5], ước lượng [5] 18 Mô hình [5] có khắc phục được khuyết tật trong mô hình [1] hay không? 19 Có thể sử dụng mô hình [5] để phân tích hay không? Tại sao? Bài tập 3: Sử dụng tệp số liệu chuỗi thời gian: ch7bt4.wf1 Ước lượng mô hình CONS phụ thuộc vào GDP có hệ... không? Ghi lại phần dư của mô hình [1] với tên là E Ước lượng mô hình [3]: E phụ thuộc vào trễ một kỳ của nó 7 mô hình [3] dùng để làm gì? 8 Kết luận gì về mô hình [1]? Áp dụng phương pháp sai phân tổng quát cho mô hình [1] với ước lượng của hệ số tự tương quan thu được từ mô hình [3] Gọi là mô hình [4] 9 Hệ số góc ước lượng trong mô hình [4] =?, có ý nghĩa thống kê không? 10 Phương pháp sai phân tổng. .. e, ước lượng của biến phụ thuộc với tên là yf 13 ước lượng mô hình Y phụ thuộc vào X2, yf2 có hệ số chặn, cho biết mô hình này dùng để làm gì, kết luận tương ứng 14 ước lượng mô hình e2 phụ thuộc vào X2 có hệ số chặn, cho biết mô hình này dùng để làm gì, kết luận tương ứng 15 ước lượng mô hình e2 phụ thuộc vào X2, X22 có hệ số chặn, cho biết mô hình này dùng để làm gì, kết luận tương ứng 16 ước lượng. .. hình [1] hay không? 11 Có thể sử dụng mô hình đã biến đổi này để phân tích hay không? Tại sao? Áp dụng phương pháp sai phân tổng quát cho mô hình [1] với ước lượng của hệ số tự tương quan thu được từ thống kê d (DW) Gọi là mô hình [5] 12 Phương pháp sai phân tổng quát có khắc phục được khuyết tật trong mô hình [1] hay không? 13 Có thể sử dụng mô hình đã biến đổi này để phân tích hay không? Tại sao?... không? giá trị Fqs=? 12 sai số ngẫu nhiên của mô hình có phân phối chuẩn hay không? Prob=? Bổ sung biến y882 vào mô hình [1] gọi là mô hình [3] 13 Biến mới bổ sung có tác động đến biến phụ thuộc hay không? 0.808330 Có 14 Việc thêm biến mới vào mô hình có khắc phục được hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình [1] hay không? Chia cả hai vế phương trình [1] cho y88 gọi là mô hình [4], ước lượng