Báo cáo thực hành và bài tập kinh tế lượng

DUC PHAPĐồ thị phân tán về tỷ lệ lạm phát của các quốc gia theo thời gian - Nhận xét tổng quát về tỷ lệ lạm phát của 5 nớc: tỷ lệ lạm phát của 5 nớc biến thiên rất lớn.. b Lạm phát ở n

Trang 1

Bài 1: Bảng sau cho tỷ lệ lạm phát tại 5 nớc trong giai đoạn 1960-1980 (đơn vị:

a) Đồ thị phân tán về tỷ lệ lạm phát cho mỗi quốc gia theo thời gian (trục hoành

là thời gian, trục tung là tỷ lệ lạm phát):

- Dùng phần mềm Eviews ta vẽ đợc biểu đồ nh sau:

Trang 2

DUC PHAP

Đồ thị phân tán về tỷ lệ lạm phát của các quốc gia theo thời gian

- Nhận xét tổng quát về tỷ lệ lạm phát của 5 nớc:

tỷ lệ lạm phát của 5 nớc biến thiên rất lớn.

b) Lạm phát ở nớc Nhật biến thiên nhiều hơn cả vì đồ thị biểu diễn tỷ lệ lạm phát của nớc Nhật dốc và có đỉnh cao nhất so với các nớc còn lại.

c) Vẽ đồ thị phân tán đối với lạm phát của nớc Anh, Pháp, Đức, Nhật theo tỷ lệ lạm phát của Hoa Kỳ:

Trang 3

Đồ thị phân tán đối với lạm phát của nớc Anh, Pháp, Đức, Nhật theo tỷ lệ lạm

phát của Hoa Kỳ

- Nhận xét:

tỷ lệ lạm phát của cả 4 nớc đều biến thiên theo tỷ lệ lạm phát của Hoa kỳ nhng tỷ

lệ lạm phát của nớc Nhật là biến thiên nhiều hơn cả.

Trang 4

Bµi 2: Víi sè liÖu ë Bµi 1, íc lîng m« h×nh håi quy Yit = β1 + β2* Xt + Ut víi: + Yit : tû lÖ l¹m ph¸t t¹i quèc gia i trong thêi gian t

+ Xt : tû lÖ l¹m ph¸t t¹i Hoa Kú

+ Ut : sai sè ngÉu nhiªn

- Ta cã kÕt qu¶ nh sau:

+ M« h×nh håi quy cña Anh:

Dependent Variable: ANH

Method: Least Squares

Adjusted R-squared 0.645527 S.D dependent var 6.321046

S.E of regression 3.763399 Akaike info criterion 5.578915

Sum squared resid 269.1003 Schwarz criterion 5.678393

Log likelihood -56.57861 F-statistic 37.42184

Durbin-Watson stat 1.008532 Prob(F-statistic) 0.000007

+ M« h×nh håi quy cña §øc:

Dependent Variable: DUC

Adjusted R-squared -0.003147 S.D dependent var 3.458248

Estimation Command:

Trang 5

+ M« h×nh håi quy cña NhËt:

Dependent Variable: NHAT

Trang 6

Dependent Variable: PHAP

Date: 04/24/10 Time: 09:22

Sample(adjusted): 1960 1979

Included observations: 20 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 1.649559 0.531499 3.103597 0.0061HOAKY 1.052221 0.093999 11.19393 0.0000R-squared 0.874393 Mean dependent var 6.595000

a) Đối với từng hồi quy, để đánh giá tỷ lệ lạm phát của từng quốc gia này đối với

tỷ lệ lạm phát của Hoa Kỳ có mối liên hệ hay không ta dùng kiểm định Wald Ta

có kết quả nh sau:

+ Đối với Anh: YAnh,t = 1,4091 + 1,39321*Xt + Ut ta có kết quả nh sau:

Wald Test:

Equation: ULANHNull Hypothesis: C(2)=1.39321F-statistic 3.01E-10 Probability 0.999986Chi-square 3.01E-10 Probability 0.999986

Trang 7

⇒ P = 0,999999 chứng tỏ giả thiết H0: C(2) = 0,20293 không đủ cơ sở để bác

bỏ ⇒ không đủ cơ sở để khẳng định tỷ lệ lạm phát của Đức và tỷ lệ lạm phát của Hoa Kỳ không có mối liên hệ.

+ Đối với Nhật: YNhật,t = 4,45683 + 0,56419*Xt + Ut ta có kết quả nh sau:

Wald Test:

Equation: ULNHATNull Hypothesis: C(2)=0.564188F-statistic 1.64E-12 Probability 0.999999Chi-square 1.64E-12 Probability 0.999999

bỏ ⇒ không đủ cơ sở để khẳng định tỷ lệ lạm phát của Nhật và tỷ lệ lạm phát của Hoa Kỳ không có mối liên hệ.

+ Đối với Pháp: YPháp,t = 1,64956 + 1,05222*Xt + Ut ta có kết quả nh sau:

Wald Test:

Equation: ULPHAPNull Hypothesis: C(2)=1.05222F-statistic 2.33E-10 Probability 0.999988Chi-square 2.33E-10 Probability 0.999988

bỏ ⇒ không đủ cơ sở để khẳng định tỷ lệ lạm phát của Pháp và tỷ lệ lạm phát của Hoa Kỳ không có mối liên hệ.

b) Không thể sử dụng hàm hồi quy để dự báo tỷ lệ lạm phát tại 4 quốc gia sau năm 1980 vì ta không có giá trị xác định của tỷ lệ lạm phát của Hoa kỳ sau năm 1980.

Trang 8

Bµi 3: : Víi sè liÖu ë Bµi 1, íc lîng m« h×nh: Yt = β1+ β2* Xt + Ut víi:

+ Yt : tû lÖ l¹m ph¸t t¹i quèc gia trong thêi gian t

+ Xt : thêi gian

+ Ut : sai sè ngÉu nhiªn

- Ta cã kÕt qu¶ nh sau:

+ Hoa Kú:

Dependent Variable: HOAKY

Dependent Variable: ANH

Estimation Command:

Trang 9

Dependent Variable: NHAT

Dependent Variable: DUC

Estimation Command:

Trang 10

Dependent Variable: PHAP

Date: 04/24/10 Time: 10:23

Sample(adjusted): 1960 1979

Included observations: 20 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 1.172105 0.934526 1.254225 0.2258

T 0.516466 0.078013 6.620283 0.0000R-squared 0.708870 Mean dependent var 6.595000

a) Kết luận tổng quát về tác động của lạm phát tại từng quốc gia:

- Tác động của lạm phát lên Hoa kỳ là nhỏ nhất; Nhật là lớn nhất.

b) Đối với hồi quy của từng quốc gia, kiểm định giả thiết cho rằng hệ số hồi quy gắn với biến X lớn hơn 0 với mức ý nghĩa 5%:

α =5% ⇒ tα/2( n − 2 ) = t0,025( 21 − 2 ) = 2 , 096

+ Hoa Kỳ:

Wald Test:

Equation: ULHOAKYTNull Hypothesis: C(2)=0F-statistic 70.88704 Probability 0.000000Chi-square 70.88704 Probability 0.000000

⇒ P = 0,00000 chứng tỏ giả thiết H0: C(2) = 0 bị bác bỏ.

+ Anh:

Wald Test:

Trang 11

Equation: ULANHTNull Hypothesis: C(2)=0F-statistic 35.56776 Probability 0.000010Chi-square 35.56776 Probability 0.000000

+ Nhật:

Wald Test:

Equation: ULNHATTNull Hypothesis: C(2)=0F-statistic 1.687359 Probability 0.209493Chi-square 1.687359 Probability 0.193950

+ Đức:

Wald Test:

Equation: ULDUCTNull Hypothesis: C(2)=0F-statistic 0.691114 Probability 0.416112Chi-square 0.691114 Probability 0.405786

+ Pháp:

Wald Test:

Equation: ULPHAPTNull Hypothesis: C(2)=0F-statistic 43.82815 Probability 0.000003Chi-square 43.82815 Probability 0.000000

Bài 4: Có dãy số liệu thống kê đợc về 2 biến X và Y nh sau:

Trang 12

⇒ P = 0,00000 chứng tỏ giả thiết H0: β ˆ1 = 0 bị bác bỏ.

- Kiểm định hệ số β ˆ2 = − 1 , 55392

Wald Test:

Equation: XTHEOYNull Hypothesis: C(2)=0F-statistic 168.3585 Probability 0.000001Chi-square 168.3585 Probability 0.000000

⇒ P = 0,00001 chứng tỏ giả thiết H0: β ˆ2 = 0 bị bác bỏ.

c) Xác định ớc lợng khoảng giá trị trung bình và giá trị cá biệt tại:

- Ta có: α =5% ⇒ tα/2( n − 2 ) = t0,025( 10 − 2 ) = 2 , 306

Trang 13

- Dù b¸o kho¶ng gi¸ trÞ c¸ biÖt:

Forecast sample: 1 11Included observations: 10

Trang 14

Forecast sample: 1 11 Included observations: 10 Root Mean Squared Error 1.529930 Mean Absolute Error 1.332353 Mean Abs Percent Error 3.696244 Theil Inequality Coefficient 0.020847 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.011605 Covariance Proportion 0.988395

⇒ Dù b¸o kho¶ng cho gi¸ trÞ c¸ biÖt khi Y=12 lµ: (30,2999; 38,59225)

- Dù b¸o gi¸ trÞ trung b×nh:

Trang 15

Tên Se1 Se2 Canduoi Cantren

⇒ Dự báo khoảng cho giá trị trung bình khi Y=12 là: (33,16853; 35,72363)

Bài 5: Bảng sau đây cho số liệu về doanh thu (Y), chi phí quảng cáo (X2) và tiền lơng của nhân viên tiếp thị (X3) của 13 công ty t nhân (đơn vị của Y, X2, X3 đều

Trang 16

KiÓm tra l¹i b»ng phÇn mÒm Eviews:

⇒ møc ý nghÜa 5% th× P = [0,006272] < tα/2( n − 2 ) = 2 , 201 ⇒ kh«ng thÓ b¸c bá gi¶ thiÕt β ˆ2 = 0

+ β ˆ3 = 0 :

Wald Test:

Equation: ULANull Hypothesis: C(3)=0F-statistic 1.820470 Probability 0.207012Chi-square 1.820470 Probability 0.177257

⇒ møc ý nghÜa 5% th× P = [0,207012] < tα/2( n − 2 ) = 2 , 201 ⇒ kh«ng thÓ b¸c bá gi¶ thiÕt β ˆ3 = 0

Trang 17

⇒ ý nghĩa của kết quả: có thể 1 trong 2 thành phần X2 hoặc X3 bằng 0 nhng cả 2 không thể đồng thời bằng 0.

c) Kiểm định cả biến X2 và X3 đều không ảnh hởng đến Y:

- Ta dùng kiểm định Wald: α = 5 % ⇒ tα/2( n − 2 ) = t0,025( 13 − 2 ) = 2 , 201 với

C(3)=0F-statistic 5.939351 Probability 0.019948Chi-square 11.87870 Probability 0.002634

⇒ mức ý nghĩa 5% thì P = [0,019948] < tα/2( n − 2 ) = 2 , 201 ⇒ bác bỏ giả thiết

⇒ mức ý nghĩa 5% thì P = [0,006272] < tα/2( n − 2 ) = 2 , 201 ⇒ bác bỏ giả thiết X2

là biến không cần thiết trong mô hình.

Trang 18

g) M« h×nh håi quy cña Y theo X2, cã ph¶i X3 lµ biÕn bÞ bá sãt?

- M« h×nh håi quy cña Y theo X2:

⇒ møc ý nghÜa 5% th× P = [0,207012] < tα/2( n − 2 ) = 2 , 201 ⇒ X3 lµ biÕn bÞ bá sãt trong m« h×nh.

h) Cã 3 hµm dù b¸o doanh thu:

(1): Yi = α1 + α2 * X2i + Ui

Trang 19

(2): Yi = β1 + β2* X3i + Ui

(3): Yi = γ1+ γ2* X2i + λ3* X3i + Ui

Ta dùng hàm (3) để dự báo doanh thu vì nó xét đến cả ảnh hởng của 2 yếu tố X2

và X3.

i) Dự báo doanh thu trung bình và doanh thu cá biệt:

- Khi X2 = 23 triệu đồng và X3 = 14 triệu đồng:

+ Dự báo giá trị cá biệt: tα/2( n − 2 ) = 2 , 179

⇒ Dự báo khoảng giá trị cá biệt: (118,0856; 196,2073)

+ Dự báo giá trị trung bình:

1 17.34144 5.452314 119.5623 143.3234

2 17.92605 7.095446 141.6855 172.6075

Trang 20

⇒ Dự báo khoảng giá trị trung bình: (141,6855; 172,6075)

- Khi X2 = 25 triệu đồng và X3 = 16 triệu đồng:

+ Dự báo giá trị cá biệt: tα/2( n − 2 ) = 2 , 179

Trang 21

⇒ Dù b¸o kho¶ng gi¸ trÞ c¸ biÖt: (124,3082; 205,9619)

+ Dù b¸o gi¸ trÞ trung b×nh:

Trang 22

Bµi 6: Cho b¶ng sè liÖu cña ngµnh c«ng nghiÖp ViÖt Nam (1986-2001) nh sau:

X Ln Q

Dependent Variable: LOG(Q)

S.E of regression 0.152851 Akaike info criterion -0.751347

Sum squared resid 0.303724 Schwarz criterion -0.606486

Log likelihood 9.010773 F-statistic 22.23762

stimation Command:

Trang 23

* 943318 ,

0 ) (

* 190156 ,

0 51329

- ý nghĩa của các tham số:

+ α = 0,190156 >0 cho biết khi lao động L thay đổi 1% thì sản lợng Q tăng 0,190156%.

+ β = 0,943318 >0 cho biết khi vốn K thay đổi 1% thì sản lợng Q tăng 0,943318%.

b) Ước lợng hàm hồi quy: Ln ( Qi / Li) = β0 + β1* Ln ( Li) + β2* Ln ( Ki) + Ui

- Ta có kết quả nh sau:

Dependent Variable: LOG(Q)

Log likelihood 0.624446 F-statistic 7.696943

Trang 24

+ β1=0,00066 >0 cho biết nếu lao động L thay đổi 1% thì sản lợng thay đổi 0,01*0,00066 %.

+ β2 cho biết nếu vốn thay đổi 1% thì sản lợng thay đổi 0,01* β2% Trong mô hình này chỉ tính sản lợng theo lao động Ln ( Qi/ Li) nên β2 không có ý nghĩa

c) Trong 2 mô hình thì mô hình Cobb-Douglas thích hợp hơn vì mô hình đó nghiên cứu đến tác động của lao động L và vốn K lên sản lợng Q nên mô hình đó

đầy đủ và chính xác hơn mô hình Ln ( Qi/ Li) = β0 + β1* Ln ( Li) + β2* Ln ( Ki) + Ui, chỉ

nghiên cứu đến tác động của lao động L lên sản lợng Q.

Bài 7: Để nghiên cứu nhu cầu của 1 loại hàng, ngời ta tiến hành khảo sát giá cả

và sản lợng bán hàng ở 10 khu vực bán hàng và thu đợc số liệu ở bảng sau:

Estimation Command:

=====================

Trang 25

c) Dùng mô hình 2 để dự báo lợng bán hàng đợc trung bình của khu vực thành phố khi giá bán X = 9000 đồng/kg với độ tin cậy 95%.

- Độ tin cậy 95% ⇒ α = 5% ⇒ tα/2( n − 2 ) = t0,025( 10 − 2 ) = 2 , 306

- Mô hình 2: Y = 23,55612 - 1,70117*X - 0,3382*D

Định dạng
Số trang	47
Dung lượng	1,01 MB