Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 20 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
20
Dung lượng
707,04 KB
Nội dung
Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hồng Bá Mạnh MỤC LỤC PHẦN MỘT: ĐỀ BÀI 1 1. CQ180612 2 2. CQ180621 2 3. CQ180633 3 4. CQ180646 4 5. CQ180655 5 6. CQ180663 5 7. CQ180672 6 8. CQ180686 7 PHẦN HAI: HƯỚNG DẪN GIẢI 9 1. CQ180612 9 2. CQ180621 10 3. CQ180633 11 4. CQ180646 13 5. CQ180655 14 6. CQ180663 16 7. CQ180672 17 8. CQ180686 18 CHÚC CÁC EM ÔN TẬP TỐT VÀ ĐẠT KẾT QUẢ NHƯ MONG ĐỢI LND9492 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hoàng Bá Mạnh PHẦN MỘT: ĐỀ BÀI CQ180612 Bài I Một người muốn nghiên cứu xây dựng mơ hình để phân tích kết thi môn Kinh tế lượng sinh viên ĐHKTQD 1) Người cho thời gian dành cho học nhà sinh viên tác động đến kết thi, thời gian tăng điểm tăng, tăng với mức tăng cận biên giảm dần Hãy xây dựng mô hình kinh tế lượng thể mối quan hệ đó, cho biết dấu hệ số phù hợp? 2) Hãy đề xuất thêm hai biến độc lập điều tra mà theo bạn có tác động đến kết thi Kinh tế lượng Dấu hệ số hai biến phù hợp? Bài II Cho kết ước lượng sau với 90 quốc gia năm 2017, với GGDP tăng trưởng GDP (đơn vị: %), INF tỉ lệ lạm phát (đơn vị: %), SP số thủ tục để hồn thành đăng kí kinh doanh, TDEBT tỉ lệ nợ công so với GDP (đơn vị: %) Cho 5% với kiểm định khoảng tin cậy Trong ngoặc tròn Sai số chuẩn (Se) ngoặc vng [P-value] Mơ hình [1] Mơ hình [2] n = 90 Dependent: GGDP n = 90 Dependent: GGDP Variable Coef S.E P-value Variable Coef S.E P-value C 1.77 (1.33) [0.18] C 0.137 (2.102) [0.861] INF -0.301 (0.06) [0.000] INF -0.303 (0.06) [0.000] SP -0.311 (0.143) [0.032] Log(SP) -2.09 (1.12) [0.079] TDEBT^2 -0.009 (0.02) [0.65] Log(TDEBT) -0.085 (0.038) [0.028] R-square 0.216 [0.000] R-square 0.267 [0.000] Adj R-square 0.235 Adj R-square 0.236 Ramsey test [0.023] Ramsey test [0.042] White test [0.000] White test [0.021] Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Với mơ hình [1] 3) Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu giải thích ý nghĩa hệ số xác định 4) Kiểm định ý kiến cho nhà nước kiềm chế lạm phát thấp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế mạnh 5) Khi số thủ tục đăng kí kinh doanh tăng thêm làm suy giảm tăng trưởng GDP 6) Lý thuyết tăng trưởng Checherita-Westphal Rother đưa năm 2012 cho tăng trưởng phụ thuộc ngược chiều vào bình phương nợ cơng Hãy cho biết lý thuyết có khơng với mơ hình [1]? 7) Theo thơng tin có, mơ hình [1] có khuyết tật gì, hậu tượng mơ hình Với mơ hình [2] 8) Nêu khác biệt mơ hình mơ hình [1] [2] Theo bạn mặt mơ hình [2] có hợp lý [1] hay không (chưa xét đến kết ước lượng) 9) Nêu khác biệt kết ước lượng hai mơ hình? 10) Hãy đề xuất cách để có kết tốt Cho giá trị tới hạn, khơng có giá trị xác lấy giá trị gần u0,05 1,645 u0,025 1,96 n 20 k f0,05 1; 20 4, f0,05 3; 20 3,1 f0,05 2; 20 3,5 f0,05 4;20 2,8 k k k dL 1,2 1,1 1,0 0,9 dU 1,4 1,5 1,6 1,7 CQ180621 Bài I Một nghiên cứu muốn đánh giá thu nhập/tháng sinh viên sau tốt nghiệp năm 1) Có nhận định cho loại tốt nghiệp (chia làm ba mức: (1) Giỏi trở lên, (2) trung bình khá, (3) trung bình) có ảnh hưởng đến thu nhập Hãy nêu cách xây dựng mơ hình để phân tích nhận định Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hồng Bá Mạnh 2) Xây dựng mơ hình với hai biến độc lập khác với biến dùng câu trên, có khả khảo sát số liệu, cho biết dấu hệ số phù hợp? Bài II Cho kết ước lượng sau với 90 quốc gia năm 2017, với GDP tổng sản phẩm quốc nội, L lực lượng lao động, INV đầu tư khu vực tư nhân nước, FDI đầu tư trực tiếp nước ngoài, T thuế, S tiết kiệm dân cư Cho 5% với kiểm định khoảng tin cậy Trong ngoặc tròn Sai số chuẩn (Se), ngoặc vng [P-value] Các khơng có số tương ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Dependent: log(GDP) S.E P-value 1.77 (1.33) [0.18] 0.801 (0.06) [0.000] 0.311 (0.143) [0.032] 0.623 (0.017) [0.000] Mơ hình [2] Dependent: log(GDP) Coef S.E P-value 1.62 (1.43) [0.33] 0.725 (0.12) [0.000] 0.401 (0.126) [0.002] 0.582 (0.238) [0.017] -0.133 (0.032) [0.021] Mơ hình [3] Dependent: log(GDP) Coef S.E P-value 1.14 (1.39) [0.58] 0.157 (0.05) [0.002] -0.236 (0.443) [0.432] 0.571 (0.211) [0.012] -0.521 (0.224) [0.022] 0.027 (0.132) [0.838] 0.798 [0.000] 0.782 [0.051] [0.021] n = 90 Variable C log(L) log(INV) log(FDI) log(T) log(S) R-square 0.763 [0.000] 0.729 [0.000] Adj R-square 0.755 0.782 Ramsey test [0.023] [0.089] White [0.126] [0.015] Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Với mơ hình [1] 3) Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số góc 4) Lao động tăng thêm 1% GDP tăng thêm khoảng %? 5) Thu hút thêm đầu tư trực tiếp nước có thúc đẩy tăng trưởng kinh tế khơng? 6) Kiểm định giả thuyết cho đầu tư trực tiếp nước đem lại hiệu với GDP lớn đầu tư nước 7) Với thông tin cho ước lượng có phải tốt khơng? Hãy nêu cách để có ước lượng tốt So sánh với mơ hình [2], [3] 8) Mơ hình [2] có tốt mơ hình [1] khơng? Tại sao? 9) Sử dụng kiểm định F để đánh giá việc thêm bớt biến mơ hình [1] [3] 10) Giữa ba mơ hình, theo bạn nên sử dụng mơ hình nào, sao? CQ180633 Bài I Một siêu thị muốn phân tích cách yếu tố tác động đến số tiền khách hàng chi tiêu siêu thị dự định khảo sát khách hàng 1) Hãy đề xuất mơ hình kinh tế lượng với ba biến độc lập, biến mô tả số Theo bạn, dấy hệ số phù hợp, sao? 2) Hãy đặt câu hỏi bảng hỏi, tương ứng với biến lựa chọn để khảo sát khách hàng Bài II Cho kết ước lượng sau với 60 quan sát, với SEAF sản lượng xuất thủy sản, DP số giá thu mua nước, EP số giá bán thị trường quốc tế, DP(-1) EP(-1) giá năm trước Cho 5% với kiểm định khoảng tin cậy Các ô số tương ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Mơ hình [2] Mơ hình [3] n = 60 Dependent: log(SEAF) Dependent: log(SEAF) Dependent: log(SEAF) Variable Coef S.E P-value Coef S.E P-value Coef S.E P-value C 0.23 0.18 0.12 0.34 0.13 0.010 0.31 0.23 0.182 log(DP) -0.26 0.032 0.000 -0.23 0.03 0.000 -0.18 0.06 0.001 log(EP) 1.34 0.42 0.000 0.95 0.32 0.000 1.21 0.32 0.000 log(DP(-1)) -0.12 0.06 0.033 -0.21 0.10 0.033 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hoàng Bá Mạnh Log(EP(-1)) 0.23 0.19 0.210 R-square 0.582 0.000 0.792 0.000 0.791 0.000 Adj R-square Ramsey test 0.023 0.151 0.089 White 0.126 0.035 0.011 Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Với mơ hình [2] 3) Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu giải thích ý nghĩa hệ số góc 4) Giá nước kỳ tăng lên có làm giảm lượng xuất khơng? 5) Giá xuất giá nước kỳ tăng 1% lượng xuất có tăng khơng? 6) Đánh giá kết ước lượng mơ hình, kết có phải tốt khơng? 7) Nêu cách để khắc phục khuyết tật mơ hình [2] Đối chiếu với mơ hình [1] [3] 8) Dùng kiểm định F so sánh mô hình [2] [3], cho biết có nên thêm biến giá vào mơ hình [2] hay khơng? 9) Trong ba mơ hình, theo bạn mơ hình phù hợp để sử dụng, sao? 10) Nêu nhận xét tượng khuyết tật khác khơng có thông tin kiểm định bảng, tác động biến giá đến lượng xuất CQ180646 Bài I Một người nghiên cứu muốn xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích chi cho quảng cáo số doanh nghiệp thương mại, với mức chi quảng cáo biến phụ thuộc 1) Hãy đề xuất mơ hình kinh tế lượng với hai biến độc lập biến định lượng, biến mơ tả số Theo bạn dấu hệ số phù hợp, sao? 2) Sai số ngẫu nhiên mơ hình thể điều gì? Trong tình giả sử doanh nghiệp có sai số ngẫu nhiên dương đại lượng thể điều gì? Bài II Cho kết ước lượng sau với 60 quan sát, từ quý I năm 2003 đến quý năm 2017, với TR doanh thu, P giá bán, S1 biến giả nhận giá trị vào quý với quý khác, T biến xu thời gian Cho 5% với kiểm định khoảng tin cậy Các khơng có số tương ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Mơ hình [2] Mơ hình [3] n = 60 Dependent: TR Dependent: TR Dependent: TR Variable Coef S.E P-value Coef S.E P-value Coef S.E P-value C 23.1 1.88 0.000 32.6 10.3 0.000 21.2 12.5 0.032 P -0.21 0.03 0.000 -0.18 0.06 0.004 0.01 0.03 0.523 S1 1.45 0.25 0.000 3.01 1.02 0.000 2.31 0.04 0.000 T 0.67 0.45 0.120 0.24 0.12 0.040 0.54 0.44 0.234 S1*P -0.10 0.03 0.001 -0.21 0.67 0.652 P(-1) -0.21 0.19 0.342 R-square 0.582 0.000 0.792 0.000 0.793 0.000 Adj R-square Ramsey test 0.023 0.151 0.089 White test 0.026 0.035 0.011 BG test 0.001 0.122 0.212 Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Với mơ hình [1] 3) Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu giải thích ý nghĩa kết ước lượng hệ số góc 4) Vào quý năm 2016 giá bán đơn vị, doanh thu thực tế 65 Cho biết doanh thu thực tế có khác giá trị ước lượng khơng? Nếu có khác bao nhiêu? 5) Tăng giá có làm giảm doanh thu doanh nghiệp không? 6) Sau quý, bỏ qua yếu tố khác doanh thu thay đổi khoảng nào? 7) Cho biết mơ hình có tượng khuyết tật nào? Nêu lý khiến mơ hình mắc khuyết tật Đối chiếu với mơ hình [2] [3] Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hồng Bá Mạnh 8) Với mơ hình [2], dùng kiểm định F để đánh giá việc thêm biến so với mơ hình [1] 9) Giải thích ý nghĩa kinh tế mơ hình [3] So với mơ hình [1], mơ hình biến thêm vào có ý nghĩa mặt thống kê hay không, theo kiểm định T F? 10) Theo bạn ba mơ hình, mơ hình nên sử dụng? CQ180655 Bài I Theo lí thuyết đường cong Phillip, tỉ lệ lạm phát tỉ lệ thất nghiệp có mối quan hệ ngược chiều, khơng phải tuyến tính 1) Xây dựng mơ hình kinh tế lượng tỉ lệ lạm phát biến phụ thuộc tỉ lệ thất nghiệp biến độc lập, mô tả đường cong Phillip Dấu hệ số góc hợp lý? 2) Hãy nêu thêm hai biến độc lập biến định lượng có ảnh hưởng đến tỉ lệ lạm phát, viết mơ hình cho biết dấu hệ số phù hợp với lý thuyết kinh tế? Bài II Cho kết ước lượng với 63 tỉnh thành phố năm 2017, với FDI17 FDI đăng ký năm 2017, Y thu nhập bình quân đầu người tỉnh, FDI16 FDI đăng ký năm 2016, PCI số cạnh tranh cấp tỉnh, PORT biến nhận giá trị tỉnh có cảng biến sân bay Cho 5% với kiểm định khoảng tin cậy Trong ngoặc tròn Sai số chuẩn (Se), *, **, *** hệ số có ý nghĩa ức 10%, 5%, 1% Các khơng có số tương ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Mơ hình [2] Mơ hình [3] Dependent: FDI17 Dependent: FDI17 Dependent: FDI17 Variable Coef S.E Coef S.E Coef S.E C 1.77 (1.33) 1.62 (1.43) 1.14 (1.39) Y 0.801 (0.06) *** 0.752 (0.12) *** 0.157 (0.05) *** FDI16 0.311 (0.143) 0.401 (0.126) ** 0.236 (0.043) *** PCI 0.623 (0.017) *** 0.582 (0.238) ** 0.571 (0.211) ** PORT 0.133 (0.321) 0.521 (0.224) ** PORT*Y 0.127 (0.082) * R-sq [P-value] 0.563 [0.000] 0.792 [0.000] 0.862 [0.000] Ramsey [0.023] [0.049] [0.151] White [0.126] [0.115] [0.021] Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Với mơ hình [1] 3) Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số góc 4) Hàm hồi quy có phù hợp không? Hệ số biến độc lập thực khác theo kiểm định? 5) Khi thu nhập bình quân đầu người tăng đơn vị tì FDI năm 2017 tăng khoảng nào? 6) Có thể nói hệ số biến Thu nhập bình quân đầu người lớn biến PCI hay khơng? 7) Mơ hình có phải tốt để phân tích khơng? Tại sao? So sánh với mơ hình [2], [3] 8) Với mơ hình [3] viết kết ước lượng với tỉnh có cảng biển/sân bay tỉnh khơng có cảng biển/sân bay, giải thích ý nghĩa hệ số biến PORT 9) Với mơ hình [3], so sánh với tỉnh khơng có, tỉnh có cảng biển/sân bay tác động thu nhập bình quân đầu người đến FDI nhiều khoảng nào? 10) So sánh ba mô hình cho biết theo bạn mơ hình nên sử dụng phân tích? CQ180663 Bài I Để xây dựng chương trình bảo hiểm y tế, quan nghiên cứu muốn đánh giá tác động yếu tố đến mức chi cho bảo hiểm y tế hộ gia đình 1) Có nhận định cho tuổi chủ hộ tăng lên mức chi cho bảo hiểm y tế tăng lên, qua ngưỡng tuổi định mức chi lại giảm Hãy đề xuất mơ hình kinh tế lượng để thể nhận định Dấu hệ số nào? 2) Hãy đề xuất hai biến độc lập khác với biến câu trên, khảo sát số liệu, xây dựng mô hình kinh tế lượng phù hợp Khi dấu hệ số phù hợp với lý thuyết kinh tế? Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hoàng Bá Mạnh Bài II Cho kết ước lượng với 63 tỉnh thành phố năm 2017, với FDI FDI đăng ký, Y thu nhập bình quân đầu người tỉnh FDI(-1) FDI đăng ký năm trước, PCI số cạnh tranh cấp tỉnh, PORT biến nhận giá trị tỉnh có cảng biển sân bay Cho 5% với kiểm định khoảng tin cậy Trong ngoặc tròn Sai số chuẩn (Se), *, **, *** hệ số có ý nghĩa mức 10%, 5%, 1% Các khơng có số tương ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Mơ hình [2] Mơ hình [3] Dependent: log(FDI) Dependent: log(FDI) Dependent: log(FDI) Variable Coef S.E Coef S.E Coef S.E C -3.21 (2.33) -1.62 (1.43) -1.14 (1.39) log(Y) 0.801 (0.06) *** 0.752 (0.12) *** 0.157 (0.05) *** log(FDI(-1)) 0.311 (0.143) 0.401 (0.126) ** 0.236 (0.043) *** PCI 0.623 (0.017) *** 0.582 (0.238) ** 0.571 (0.211) ** PORT 0.133 (0.021) *** 0.521 (0.224) ** PORT*log(Y) 0.127 (0.082) * R-sq [P-value] 0.563 [0.000] 0.792 [0.000] 0.862 [0.000] Ramsey [0.023] [0.049] [0.151] White [0.126] [0.115] [0.021] Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Với mơ hình [1] 3) Khi thu nhập bình qn đầu người 100, FDI năm trước 120, số cạnh tranh 110, FDI năm có tăng lên so với năm trước không? 4) Trông mô hình này, biến biến giải thích cho thay đổi FDI? Tại sao? 5) Chỉ số cạnh tranh cấp tỉnh tăng thêm 1% FDI tăng khoảng nào? 6) Có thể nói PCI tác động mạnh FDI kỳ trước hay khơng? 7) Mơ hình có phải tốt để phân tích hay khơng? Tại sao? So sánh với mơ hình [2] [3] 8) Với mơ hình [3] viết kết ước lượng với tỉnh có cảng biển/sân bay tỉnh khơng có cảng biển/sân bay, giải thích ý nghĩa hệ số biến PORT 9) Với mơ hình [3], so với tỉnh khơng có, tỉnh có cảng biển/sân bay tác động thu nhập bình quân đầu người đến FDI nhiều khoảng nào? 10) So sánh ba mơ hình cho biết theo bạn mơ hình nên sử dụng phân tích? CQ180672 Bài I Nghiên cứu biến động giá trị nhập xăng dầu Việt Nam theo thời gian, người nghiên cứu muốn xây dựng mơ hình kinh tế lượng 1) Hãy đề xuất hai biến độc lập biến định lượng cho mơ hình kinh tế lượng Dấu hệ số góc phù hợp với lý thuyết kinh tế 2) Mơ hình dễ mắc phải tượng số hai tượng sau: (1) phương sai sai số thay đổi, (2) tự tương quan Hãy nêu cách để nhận biết tượng Bài II Cho kết ước lượng 60 tháng với CAR lượng xe ô tô bán thị trường, IMPI số giá nhập ô tô, PPI số giá sản xuất ô tô, T số thuế ô tô nhập khẩu, ST số thuế tiêu thụ đặc biệt Cho 5% với kiểm định khoảng tin cậy Trong ngoặc tròn Sai số chuẩn (Se), *, **, *** hệ số có ý nghĩa mức 10%, 5%, 1% Các khơng có số tương ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Mơ hình [2] n = 60 Dependent: CAR n = 60 Dependent: log(CAR) Variable Coef S.E P-value Variable Coef S.E P-value C 2900 (123) *** C 12.4 (1.39) *** IMPI -10.2 (3.06) *** Log(IMPI) -0.157 (0.05) *** PPI -8.12 (3.14) *** Log(PPI) -0.236 (0.043) *** T -2.12 (0.47) *** Log(T) -0.571 (0.211) ** ST -4.17 (3.12) Log(ST) -0.521 (0.224) ** Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 R-square Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải 0.843 [0.000] R-square Hoàng Bá Mạnh 0.652 [0.000] Ramsey test [0.023] Ramsey test [0.151] White test [0.126] White test [0.021] Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Với mơ hình [2] 3) Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, dấu ước lượng hệ số có phù hợp với lý thuyết khơng, sao? 4) Một q có số 100, 120, 110, 100 lượng ô tơ tiêu tụ 270 Lượng tiêu thụ cao hay thấp so với xu trung bình? 5) Chỉ số giá sản xuất tăng 1% lượng tiêu thụ thay đổi khoảng nào? 6) Tác động số thuế nhập thuế tiêu thụ đặc biệt có khơng? 7) Các ước lượng mơ hình có phải khơng chệch hiệu hay không? Nếu không nêu cách khắc phục So sánh với mơ hình [1] 8) Có thể nói mơ hình [1] có hệ số xác định lớn không thiếu biến hay không? 9) So sánh cách phân tích tác động biến độc lập đến biến phụ thuộc hai mơ hình [1] [2] 10) Theo bạn mơ hình tốt phân tích dự báo? CQ180686 Bài I Một nhóm nghiên cứu muốn phân tích giá trị xuất tỉnh thành Việt Nam thông qua mơ hình kinh tế lượng 1) Có ý kiến cho đầu tư trực tiếp nước FDI tăng làm tăng giá trị xuất tỉnh, tốc độ tăng ngày chậm dần lại kể FDI tăng Hãy xây dựng mơ hình để phân tích ý kiến 2) Hãy xây dựng mơ hình với hai biến độc lập (ngoài FDI) cho biết dấu hệ số góc phù hợp với lý thuyết kinh tế Bài II Cho kết ước lượng 60 tháng với GAS lượng xăng bán thị trường, PS số giá xăng, PO số giá dầu diesel, GDP tổng sản phẩm quốc nội, D = với tháng có ngày nghỉ lễ tết Cho 5% với kiểm định khoảng tin cậy Trong ngoặc tròn Sai số chuẩn (Se), *, **, *** hệ số có ý nghĩa mức 10%, 5%, 1% Các ô số tương ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Mơ hình [2] n = 60 Dependent: GAS n = 60 Dependent: log(GAS) Variable Coef S.E P-value Variable Coef S.E P-value C 290 (173) ** C 2.42 (1.39) *** PS -10.2 (8.06) Log(PS) -0.257 (0.15) * PO 8.12 (3.14) *** Log(PO) 0.136 (0.043) *** GDP 2.12 (0.47) *** Log(GDP) 0.571 (0.211) ** D 5.15 (1.21) *** D 0.212 (0.01) *** R-square 0.843 [0.000] R-square 0.652 [0.000] Ramsey test [0.023] Ramsey test [0.151] White test [0.126] White test [0.021] Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Với mơ hình [2] 3) Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số biến giả 4) Có ý kiến cho xăng hàng thiết yếu nên lượng tiêu thụ không phụ thuộc vào giá xăng Theo kết ý kiến hay khơng? 5) GDP tăng 1% lượng tiêu thụ xăng thay đổi khoảng nào? 6) Giá dầu giá xăng tăng 1% lượng tiêu thụ xăng có thay đổi khơng? 7) Kết ước lượng có phải khơng chệch hiệu khơng? Với mơ hình [1] 8) Hệ số xác định mơ hình [1] lớn mơ hình [2], nói mơ hình [1] giải thích nhiều cho biến động biến lượng xăng tiêu thụ hay không? Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hồng Bá Mạnh 9) Ước lượng khoảng cho hệ số biến D giải thích ý nghĩa kinh tế kết nhận 10) Theo bạn mơ hình tốt phân tích dự báo? Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hoàng Bá Mạnh PHẦN HAI: HƯỚNG DẪN GIẢI CQ180612 Câu PRM: DTi 1 THi THi2 ui , i 1, n DTi điểm thi KTL sinh viên thứ i THi thời gian tự học nhà sinh viên thứ i Kì vọng dấu: 1 : không học nhà học trường nên điểm thi phải đạt mức định 2 : tự học thêm nhà giúp cải thiện điểm thi 3 : thể tác động biên giảm dần thời gian tự học lên điểm thi Câu GKi điểm kì sinh viên thứ i, kì vọng dấu hệ số biến dương điểm kì điểm cuối kì thường tương quan dương với Biến giành cho bạn tự đề xuất Câu PRM: GGDP 1 INF SP TDEBT u PRF: E GGDP / INF ,SP,TDEBT 1 INF 3 SP TDEBT 1, 77 0,301INF 0,311SP 0,009 TDEBT SRF: GGDP R2 0,261 cho biết mơ hình giải thích 26,1% thay đổi tốc độ tăng trưởng GDP H : Câu H1 : Câu KTC đối xứng cho 3 H : H0 : Lý thuyÕt ®ã lμ kh«ng ®óng Câu H1 : H1 : Lý thut ®ã lμ ®óng Câu H : Dạng hm v không thiếu biến quan trọng Kim định Ramsey: H1 : D¹ng hμm sai hc thiÕu biÕn quan träng P-value = 0,023 < 0,05 nên bác bỏ H0 chấp nhận H1 => mơ hình [2] sai dạng hàm sót biến quan trọng => ước lượng thu từ [2] ước lượng chệch không vững Hậu để lại kiểm định giả thuyết khoảng tin cậy xây dựng từ hệ số ước lượng không đáng tin cậy H0 : Ph−¬ng sai sai sè ®ång ®Ịu Kiểm định White: H1 : Ph−¬ng sai sai sè thay ®ỉi P-value = 0,000 < 0,05 => bác bỏ H0 chấp nhận H1 => mơ hình có PSSS thay đổi, nhiên giả thiết khơng thỏa mãn kết luận từ White test trở nên khơng có ý nghĩa Câu MH1 sử dụng dạng hàm Line-Line, MH2 sử dụng dạng Line-Log Hai mơ hình có biến phụ thuộc tăng trưởng GDP MH2 khơng hợp lí MH1 xuất biến loga số thủ tục hoàn thành đăng kí kinh doanh Ln(SP), ngun đưa là: Thông thường ta lấy loga biến biến số dương, giá trị lớn để làm giá trị biến số trở nên “gọn gàng” phân tích, nhờ việc lấy loga thay xét lượng tác động tuyệt đối (rất lớn) lên biến phụ thuộc chuyển qua xét tác động tương đối (tác động dạng %) Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hoàng Bá Mạnh Tuy nhiên SP lại biến rời rạc có giá trị khơng lớn nên lấy log không cần thiết Câu Với MH1 lý thuyết tăng trưởng Checherita-Westphal Rother khơng thể mơ hình hệ số biến bình phương tỷ lệ nợ cơng/GDP khơng có ý nghĩa thống kê (P-value = 0,65 > 0,05), nguyên nhân kể tới sai dạng hàm xảy với biến TDEBT^2 Nhưng với MH điều thể mơ hình với việc hệ số biến log(TDEBT) có ý nghĩa thống kê (P-value = 0,028 < 0,05), điều hàm ý tăng trưởng GDP phụ thuộc vào bình phương tỷ lệ nợ công/GDP dạng hàm loga Tuy nhiên việc lấy loga biến SP không hợp lí nên khơng thể tác động SP lên GDP lỗi “sai dạng hàm” xảy với biến SP Câu 10 Từ phân tích kết câu 8, 9; để khắc phục điều bất hợp lí mơ hình cho, đề xuất sử dụng mơ hình sau: GGDP 1 INF SP ln TDEBT u CQ180621 Câu Để phân tích nhận định ta cần sử dụng biến giả để thể tác động biến định tính “loại tốt nghiệp”, có phạm trù nên ta cần biến giả để mã hóa Đặt: D1 sinh viên tốt nghiệp loại giỏi trở lên, = D2 sinh viên tốt nghiệp loại trung bình khá, = Sau đưa hai biến vào hồi quy mơ hình với biến phụ thuộc TNi thu nhập sinh viên sau năm tốt nghiệp: TNi 1 D1 D2 ui , i 1, n Câu Câu TNi 1 D1 D2 KinhNghiemi KyNang ui Kinhnghiem kinh nghiệm làm việc sinh viên Kynang tổng chi phí lũy kế cho việc học lớp, khóa đào tạo kỹ mềm 0; tự giải thích PRM: ln GDP 1 ln L 3 ln INV ln FDI u PRF: E ln GDP / ln L ,ln INV ,ln FDI 1 2 ln L 3 ln INV ln FDI GDP 1,77 0,801 ln L 0,311 ln INV 0,623ln FDI SRF: ln 2 0,801 cho biết điều kiện yếu tố khác không đổi, lực lượng lao động tăng 1% tổng sản phẩm quốc nội tăng khoảng 0,801% Tương tự hệ số góc khác Câu KTC đối xứng cho H0 : Thu hót thêm FDI không thúc đẩy tăng trởng kinh tế H : Câu H1 : H1 : Thu hút thêm FDI thúc đẩy tăng trởng kinh tế H : 3 H : 3 H : FDI kh«ng hiƯu INV Cõu H1 : 3 H1 : 3 H1 : FDI hiệu INV Cõu H : Dạng hm v không thiếu biến quan träng Kiểm định Ramsey: H1 : D¹ng hμm sai hc thiÕu biÕn quan träng 10 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hoàng Bá Mạnh P-value = 0,023 < 0,05 => bác bỏ H0 chấp nhận H1 => MH [1] có dạng hàm sai thiếu biến quan trọng => giả thiết OLS bị vi phạm => ước lượng hệ số ước lượng chệch không vững nên chúng ước lượng tốt Ở biến có ý nghĩa thống kê, nghĩa có tương quan với ln(GDP) nên ta nghiêng cách khắc phục để thu ước lượng tốt thêm biến quan trọng vào mơ hình Câu Hướng dẫn Sau thêm log biến thuế vào mơ hình có dạng hàm (tự phân tích Ramsey test) nên mắc PSSS thay đổi (tự phân tích White test) ước lượng hệ số thu từ MH [2] không chệch vững nên MH [2] tốt hẳn so với MH [1] Câu MH [3]: ln GDP 1 ln L 3 ln INV ln FDI 5 ln T 6 ln S u R32 R12 / m H0 : 6 m ;n k3 , W F : F f 2 H1 : 6 1 R32 / n k3 Câu 10 Mơ hình [1]: Thiếu biến quan trọng (Tự phân tích Ramsey test) => ước lượng từ mơ hình chệch khơng vững => khơng tốt Mơ hình [2]: Dạng hàm khơng thiếu biến quan trọng (Tự phân tích Ramsey test) => ước lượng hệ số không chệch vững Tuy nhiên phương sai sai số thay đổi (tự phân tích White test) lại làm cho ước lượng hệ số hiệu (không phải tốt nhất) Mô hình [3]: Dạng hàm khơng thiếu biến quan trọng (Tự phân tích Ramsey test) => ước lượng hệ số không chệch vững Tuy nhiên phương sai sai số thay đổi (tự phân tích White test) lại làm cho ước lượng hệ số hiệu (không phải tốt nhất) Bên cạnh đó, tiết kiệm đầu tư nước có tương quan cao nên việc bổ sung biến ln S làm cho mơ hình xảy đa cộng tuyến nghiệm trọng biểu việc hệ số biến ln INV ý nghĩa thống kê (Dùng P-value t-test) hệ số biến ln S khơng có ý nghĩa thống kê (dùng P-value t-test) Qua phân tích ta nhận thấy Mơ hình [2] mơ hình tốt ba mơ hình CQ180633 Câu PRM: CTi 1 2 TNi 3 HLi Daysi ui , i 1, n CTi tổng chi mua hàng tháng khách hàng i siêu thị (triệu) TNi thu nhập khả dụng tháng khách hàng i (triệu) HLi mức độ hài lòng khách hàng i dịch vụ siêu thị, đo theo thang Likert Daysi số ngày tháng khách hàng i đến siêu thị Kì vọng dấu bạn tự đưa lập luận Câu Hề lố ô…!! Siêu thị Hamlon kính chào q khách *Thả tim*! Q khách vui lòng khảo sát hộ siêu thị tụi em để tụi em hầu hạ khách đáo tận tình ạ! Một tháng Quý khách cống nạp cho siêu thị tụi em ngân lượng (triệu đồng)? Quý khách cho tụi em biết tháng khách có ngân lượng hầu bao (triệu đồng)? Một tháng trung bình quý khách ghé thăm tụi em ngày (trung bình tháng gần nhất)? Quý khách thấy tụi em hầu hạ chu đáo, thỏa mãn hài lòng chưa ạ? Bình thường Tệ VCL Tệ Thỏa mãn Cực khoái Câu PRM: ln SEAFt 1 ln DPt 3 ln EPt ln DPt 1 ut 11 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hoàng Bá Mạnh PRF: E ln SEAFt / ln DPt ,ln EPt ,ln DPt1 1 2 ln DPt 3 ln EPt ln DPt 1 SEAF 0,34 0,23ln DP 0,95ln EP 0,12 ln DP SRF: ln t t t t 1 4 0,12 cho biết điều kiện yếu tố khác không đổi, số giá thị trường nước tăng % lượng xuất thủy hải sản kì giảm xấp xỉ 0,12% Hoặc: số giá thị trường nước kì trước tăng % lượng xuất thủy hải sản kì theo giảm xấp xỉ 0,12% Tương tự cho hệ số khác H : H0 : Giá nớc tăng không lm giảm lợng xuất thủy sản Cõu H1 : H1 : Giá tron nớc tăng có lm giảm lợng xuất thủy sản H : H0 : lợng xuất thủy sản không tăng Cõu H1 : 3 H1 : lợng xuất thủy sản tăng Cõu MH [2] Cú dng hm ỳng v khơng thiếu biến quan trọng (Tự phân tích Ramsey test) nên ước lượng hệ số ước lượng không chệch đảm bảo tính vững Tuy nhiên mơ hình lại có PSSS thay đổi (tự phân tích White test) nên ước lượng hệ số ước lượng có phương sai nhỏ ước lượng tuyến tính khơng chệch ước lượng tốt Câu Cách khắc phục theo phương pháp Sai số chuẩn vững: Để khắc phục phương sai sai số thay đổi mơ hình [2], với mẫu 60 quan sát đủ lớn ta sử dụng phương pháp ước lượng sai số chuẩn vững, nhằm tính tốn lại cột sai số chuẩn hệ số ước lượng Sau tính tốn lại sai số chuẩn gần với giá trị thực Cách khắc phục phương pháp GLS: Bước 1: Vẽ đồ thị bình phương phần dư ( ei2 ) theo bình phương biến độc lập mơ hình ( ln EPt , ln DPt , ln DPt 1 ), có tương quan cao, ví dụ với biến ln EPt ta thực hiện: Bước 2: Khắc phục cách chia mô hình cho biến ln EPt để mơ hình có phương sai sai số đồng đều: ln SEAFt ln DPt ln EPt 1 ut 3 1 4 ln EPt ln EPt ln EPt ln EPt ln EPt 1 Sau ước lượng mô hình này, ta thu ước lượng BLUE, suy tương ứng hệ số hồi quy mơ hình ban đầu Câu R32 R22 / m H0 : m ;n k3 , W F Dùng kiểm định phù hợp: : F f 1 R32 / n k3 H1 : Câu Mơ hình [1] Dạng hàm sai thiếu biến quan trọng (tự phân tích Ramsey test) => ước lượng hệ số ước lượng chệch không vững => không nên sử dụng kết từ mơ hình này! Mơ hình [2] Dạng hàm không thiếu biến quan trọng (tự phân tích Ramsey test), PSSS thay đổi (tự phân tích White test) => ước lượng từ mơ hình không chệch vững, nhiên ước lượng tốt Mơ hình [3] 12 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hoàng Bá Mạnh Dạng hàm khơng thiếu biến quan trọng (tự phân tích Ramsey test), PSSS thay đổi (tự phân tích White test) => ước lượng từ mơ hình khơng chệch vững, nhiên ước lượng tốt nhất; bên cạnh đó, theo kết câu việc đưa thêm biến ln DPt 1 không cần thiết Từ phân tích ta đến kết luận dùng mơ hình [2] mơ hình phù hợp mơ hình này! Câu 10 Với mơ hình [1]: Khả có phân dư khơng phân phối chuẩn mơ thiếu biến quan theo Ramsey test Vấn đề đa cộng tuyến xảy với biến ln EPt ln DPt , Tự tương quan tồn biến động, cú sốc ảnh hưởng tới xuất từ năm trước gây ảnh hưởng tới năm (tự tương quan bậc 1) Với mơ hình [2]: Do vấn đề thiếu biến giải (theo Ramsey test) nên mặt thông thường phần dư thỏa mãn phân phân phối chuẩn Vấn đề đa cộng tuyến: xảy ln EPt ln EPt 1 có tương quan với nhau, chắn hậu không nghiệm trọng (đa cộng tuyến mức thấp); biểu dễ thấy mơ hình phù hợp (theo kiểm định F) hệ số biến giữ ý nghĩa thống kê (theo kiểm định T) Tự tương quan: tồn (kể khơng giải thích viết vào tự tương quan đặc trưng mơ hình chuỗi thời gian, chuỗi kinh tế thường lại có TTQ bậc 1) Với mơ hình [3]: (Tương tự mơ hình 2) CQ180646 Câu PRM QCi 1 TRi 3 Di ui QCi chi quảng cáo năm doanh nghiệp i TRi thị phần doanh nghiệp i , thể tổng doanh thu năm doanh nghiệp Di biến giả nhận giá trị = với doanh nghiệp kinh doanh tổng hợp, = Kì vọng dấu: : Thể quan hệ phản hồi thị phần đo doanh thu với chi quảng cáo: Chi quảng cáo góp phần làm tăng thị phần thông qua việc lượng hàng bán nhiều hơn, tăng thị phần tạo điều kiện để quảng cáo nhiều với nhiều hình thức quảng cáo 3 : Với doanh nghiệp kinh doanh tổng hợp (nhiều mặt hàng khác nhau) kì vọng tốn nhiều chi phí quảng cáo Câu Sai số ngẫu nhiên mơ hình thể yếu tố có tác động lên biến phụ thuộc khơng đưa vào mơ hình Doanh nghiệp có sai số ngẫu nhiên dương điều cho biết ngồi biến độc lập trên, có yếu tố làm tăng chi phí quảng cáo doanh nghiệp khơng tính tới, phí quảng cáo thực tế doanh nghiệp nhiều mức trung bình doanh nghiệp khác có quy mơ thị phần loại hình mặt hàng kinh doanh Câu PRM: TRt 1 Pt 3 S1t T ut PRF: E TRt / Pt ,S1t ,T 1 Pt 3 S1t T 23,1 0,21P 1, 45S1 0,67 T SRF: TR t t t 0,21 cho biết bỏ qua yếu tố xu mùa vụ giá tăng đơn vị làm doanh thu giảm 0,21 đơn vị doanh thu 13 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hồng Bá Mạnh 3 1, 45 cho biết bỏ qua ảnh hưởng yếu tố xu biến động giá bán, năm quý thu nhiều quý khác 1,45 đơn vị doanh thu 4 0,67 cho biết bỏ qua yếu tố mùa vụ biến động giá bán, qua quý doanh thu tăng 0,67 đơn vị doanh thu Câu Quý năm 2016 T 13.4 54; P 5; S1 nên giá trị ước lượng với quan sát là: 23,1 0,21.5 0,67.54 58,23 giá trị thực tế TR 65 nên rõ ràng có khác TR 65 58, 23 6, 77 Mức sai khác e TR TR H : H0 : Tăng giá không lm gi¶m doanh thu Câu H1 : H1 : Tăng giá lm giảm doanh thu Cõu KTC i xng cho (sau quý T tăng đơn vị) Câu Các khuyết tật mơ hình [1] mắc phải: Dạng hàm sai thiếu biến quan trọng (tự phân tích Ramsey test), PSSS thay đổi (tự phân tích White test), Tự tương quan (phân tích BG test) Một ngun nhân khiến mơ hình mắc khuyết tật mơ hình thiếu biến quan trọng Thiếu biến quan trọng làm mơ hình vi phạm giả thiết TS2 nguyên nhân gây PSSS thay đổi Mặt khác, chuỗi thời gian thường có tự tương quan bậc lớn nên biến quan trọng nằm SSNN làm cho SSNN mơ hình có tự tương quan R22 R12 / m H0 : H0 : Không nên thêm biến S1*P vo [1] m ;n k2 , W F Câu : F f 1 R22 / n k2 H1 : H1 : Nªn thªm biÕn S1*P vμo [1] Câu Mơ hình [3] với việc đưa thêm trễ bậc giá trở thành mơ hình hồi quy động, không xét tác động giá lên doanh thu quý (thông hệ số biến Pt ) mà lên q sau (thơng qua hệ số biến Pt 1 ), việc nhằm đánh giá tác động đầy đủ giá lên doanh thu Đánh giá tác động việc thêm biến so với mơ hình Theo kiểm định t: Dựa vào giá trị P-value dễ dàng tới kết luận biến thêm không cần thiết cho mô hình R32 R12 / m H0 : m ;n kU W F : F f , Theo kiểm định F: (tự làm) 2 H1 : 1 R32 / n k3 * Thì lại cho thấy có biến S1t Pt Pt 1 nên thêm vào! CHÚ Ý: Mẫu thuẫn kiểm định T F dấu hiệu cho phép nhận diện tượng Đa cộng tuyến nghiêm trọng, xảy với số (hoặc tất cả) biến độc lập mơ hình Câu 10 Mơ hình [1] Dạng hàm sai thiếu biến quan trọng (tự phân tích Ramsey test) => ước lượng thu chệch không vững => không nên sử dụng mơ hình Mơ hình [2] Dạng hàm khơng thiếu biến quan trọng (tự phân tích Ramsey test) => ước lượng thu không chệch vững Khơng có tự tương quan (tự phân tích BG test) lại có PSSSTĐ (tự phân tích White test) nên ước lượng hệ số thu không đạt tính hiệu Mơ hình [3] Dạng hàm không thiếu biến, không tự tương quan, PSSSTĐ xuất thêm tượng đa cộng tuyến ý Từ phân tích trên, ta chọn mơ hình [2] để sử dụng CQ180655 14 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hồng Bá Mạnh Câu 1 ut RUt Inft tỷ lệ lạm phát kì t PRM: Inft 1 RUt tỷ lệ thất nghiệp kì t , kì vọng thể quan hệ ngược chiều tỉ lệ lạm phát tỉ lệ thất nghiệp (*) Bổ sung làm: Các bạn search Lý thuyết đường Phillip để rõ Câu PRM: Inft 1 3 Mt Gt ut RUt Mt Cung tiền kì t , đo bẳng tổng phương tiện tốn, kì vọng 3 : tăng cung tiền liên tục thời gian dài gây lạm phát Gt tăng trưởng kinh tế kì t , thể nguyên nhân lạm phát gây cầu kéo Câu PRM: FDI17 1 Y 3 FDI16 PCI u PRF: E FDI17 / Y , FDI16, PCI 1 Y FDI16 PCI SRF: FDI 17 1, 77 0,801Y 0,311FDI16 0,623PCI 0,311 cho biết điều kiện yếu tố khác nhau, tỉnh có FDI đăng ký năm 2016 nhiều đơn vị năm 2017 FDI đăng ký nhiều 0,311 đơn vị Câu HHQ có phù hợp (dựa vào P-value kiểm định phù hợp F) Dự vào kiểm định T: biến độc lập thực giải thích cho biến phụ thuộc Câu KTC đối xứng cho H : 3 H : 3 Câu Kiểm định H1 : 3 H1 : 3 Câu Mơ hình khơng tốt mắc dạng hàm sai thiếu biến quan trọng (tự phân tích Ramsey test) dẫn tới ước lượng thu chệch không vững => không nên sử dụng kết thu từ mơ hình Câu Tỉnh có cảng biển/sân bay: FDI 17 1,661 0, 284Y 0, 236 FDI16 0,571PCI Tỉnh khơng có cảng biển/sân bay: FDI 17 1,14 0,157Y 0,236 FDI16 0,571PCI 0,521 cho biết bỏ qua chênh lệch tác động thu nhập bình quân đầu người lên FDI đăng ký tỉnh có khơng có cảng biển/sân bay (tức bỏ qua biến PORT*Y), đồng thời yếu tố khác tỉnh có cảng biển/sân bay có mức FDI đăng ký nhiều so với tỉnh lại 0,521 đơn vị Câu KTC đối xứng cho 6 Câu 10 Mơ hình [1] Thiếu biến quan trọng (ramsey test), ước lượng hệ số chệch không vững nên không nên sử dụng Mơ hình [2] Việc đưa thêm biến phân loại tỉnh cần thiết theo kiểm định F (mở rộng hồi quy) ta thấy biến cần đưa thêm vào mơ hình, kiểm định T cho thấy hệ số ước lượng biến khơng có ý nghĩa thống kê Nguyên nhân kể tới giả thiết bị vi phạm nên hệ số ước lượng bị chệch xuống nhiều => tỉ số T nhỏ 15 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hồng Bá Mạnh Tóm lại, [2] vi phạm giả thiết OLS nên ước lượng khơng nên sử dụng Mơ hình [3] Dạng hàm khơng thiếu biến quan trọng (tự phân tích Ramsey test) ước lượng hệ số khơng chệch, vững PSSS thay đổi (tự phân tích White test) so với [1] [2] cải thiện lên nhiều, thật vậy: Kiểm định F cho thấy so với mơ hình trước việc thêm biến thực cần thiết Hệ số biến PORT*Y bị ý nghĩa thống kê (theo kiểm định T) nguyên nhân kể tới tương quan PORT PORT*Y lớn dẫn tới PSSS ước lượng lớn thực tế khiến tỉ số T trở nên bé Nhưng điều không ảnh hưởng tới việc phân tích tác động thu hút đầu tư tỉnh có cảng biển cảng hàng khơng (bởi: nhờ thêm biến PORT*Y nên mơ hình đủ biến, biến PORT lấy lại ý nghĩa thống kê vốn có, quan trọng bỏ biến mơ hình mắc khuyết tật nghiêm trọng hơn) nên giữ lại mơ hình Từ phân tích trên, ta chọn mơ hình [3] CQ180663 Câu PRM: CM 1 Age Age2 u ; CM chi y tế, Age tuổi chủ hộ, kì vọng , 3 Câu PRM: CM 1 Age Age2 Y KV*Y N u Y thu nhập bình quân người, kì vọng , tự lập luận KV biến giả = với hộ nơng thơn, = với thành thị, kì vọng , tự lập luận N số thành viên gia đình, kì vọng 6 Câu ln FDI 3,21 0,801ln 100 0,311ln 120 0,623ln 110 4,896 e 4,896 133,754 120 => có tăng FDI Câu Dựa vào số (*) kết luận ý nghĩa thống kê hệ số ước lượng => Biến Y PCI thực giải thích cho thay đổi biến FDI Câu KTC đối xứng cho Câu H0 : 3 H : 4 H1 : 3 H1 : 3 Câu Hướng dẫn Dựa vào kiểm định Ramsey [1] mắc khuyết tật dạng hàm sai thiếu biến quan trọng hệ số ước lượng thu chệch không vững không nên sử dụng ước lượng này! Câu PRM: ln FDI 1 ln Y 3 ln FDI 1 ln PCI Port Port ln Y u Các tỉnh có cảng biển/sân bay: ln FDI 0,619 0,284 ln Y 0,236 ln FDI 1 0,571ln PCI Các tỉnh lại: ln FDI 1,14 0,157 ln Y 0,236 ln FDI 1 0,571ln PCI 5 0,521 cho biết với mức thu nhập bình quân đầu người (đơn vị thu nhập) mức đầu tư trực tiếp nước năm trước (đơn vị FDI), tỉnh có số cạnh tranh cấp tỉnh tỉnh có cảng biển/sân bay có mức trung bình đầu tư trực tiếp nước ngồi cao khoảng 52,1 % (hoặc e0,521 1,684 đơn vị FDI) ( 5 chênh lệch hệ số chặn nên giải thích tương tự giải thích ý nghĩa hệ số chặn – tất biến độc lập khác = 0) 16 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hoàng Bá Mạnh Câu KTC đối xứng cho 6 Câu 10 Hướng dẫn MH [1] Như ý 7) mơ hình mắc khuyết tật dạng hàm sai sót biến quan trọng nên ước lượng thu từ mơ hình không nên sử dụng MH [2] So với [1] bổ sung thêm biến Port (có thể nhằm mục đích khắc phục khuyết tật) Dựa vào kiểm định T kiểm định mở rộng hồi quy F, ta dễ dàng nhận thấy biến Port thực cần thiết cho mơ hình Tuy nhiên, dựa vào kiểm định Ramsey ta thấy [2] dạng hàm sai, thiếu biến quan trọng (tự phân tích Ramsey test) Cho nên ước lượng thu từ [2] chệch khơng vững nên mơ hình [2] khơng phù hợp để sử dụng cho phân tích MH [3] So với [2] bổ sung thêm biến Port*ln(Y) Ramsey test cho thấy [3] có dạng hàm khơng sót biến nên ước lượng thu khơng chệch đảm bảo tính vững Dựa vào kiểm định mở rộng hồi quy F ta dễ dàng đến kết luận biến thực cần thiết cho mơ hình Việc kiểm định T cho kết luận mâu thuẫn giải thích xuất hiện tượng đa cộng tuyến mức cao gây Tuy nhiên ảnh hưởng tới phương sai ước lượng hệ số biến Port*ln(Y) nên hậu để lại không thực nghiêm trọng (so với việc bỏ biến Port*ln(Y)) nên ta giữ biến lại 5mơ hình Mặc dù tượng PSSS thay đổi (tự phân tích White test) mơ hình, mơ hình tốt để sử dụng cho phân tích CQ180672 Câu PRM: Oilt 1 EXGt 3 GDPt T ut (*) Oilt giá trị nhập xăng dầu VN thời kì t EXGt tỉ giá VND/USD thời kì t, kì vọng : với lượng xăng dầu nhập khẩu, tỉ giá tăng làm tăng giá trị xăng dầu nhập theo hiệu ứng giá (do mặt hàng thiết yếu nên dù giá nhập tăng tương đối tỉ giá tăng lượng nhập giảm không đáng kể) GDPt quy mơ GDP thực tế thời kì t, kì vọng 3 : VN nước phát triển nên nhu cầu sử dụng nguyên liệu xăng dầu lớn để phục vụ sản xuất, GDP giá trị xuất nhập dầu nhìn chung có tương quan dương T biến xu thời gian, kì vọng : đưa vào nhắm tính tới yếu tố xu Oil GDP Câu Do đặc trưng số liệu chuỗi thời gian nên tượng tự tương quan dễ bị vi phạm Để phát tự tương quan, ta thực kiểm định Breusch-Godfrey cách: Hồi quy (*) lưu phần dư e Hồi quy mơ hình phụ: et 1 EXGt GDPt T 1et 1 et 2 p et p vt , thu Re2 H0 : 1 2 p , bác bỏ H0 LM n p Re2 2 p Thực kiểm định 2 H1 : 1 2 p Câu PRM: ln CARt 1 ln IMPIt 3 ln PPIt ln Tt ln STt ut PRF: E ln CARt / ln IMPIt ,ln PPIt ,ln Tt ,ln STt 1 ln IMPIt 3 ln PPIt ln Tt ln STt SRF: ln CAR 12, 0,157 ln IMPI 0,236 ln PPI 0,571ln T 0,521ln ST t t t t t 2 0,157 phù hợp: tăng số giá nhập => tăng giá ô tô => giảm cầu ô tô => lượng ô tô bán giảm Tương tự cho hệ số góc khác 17 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hồng Bá Mạnh Câu Quý có số 100, 120, 110, 100 có lượng tơ tiêu thụ trung bình là: 12,4 0,157ln 100 0,236 ln 120 0,571ln 110 0,521ln 100 e e5,4639 236 So với lượng ô tô tiêu thụ 270 quý quan sát lượng tiêu thụ thực tế cao so với xu trung bình Câu KTC đối xứng cho H : 5 H0 : Tác động l nh Cõu H1 : H1 : Tác động l khác H : Dạng hm v không thiÕu biÕn quan träng Câu Kiểm định Ramsey: H1 : Dạng hm sai thiếu biến quan träng P-value = 0,151 > 0,05 nên chưa đủ sở để bác bỏ H0 => mơ hình [2] có dạng hàm khơng sót biến quan trọng => ước lượng thu từ [2] ước lượng khơng chệch đảm bảo tính vững H : Phơng sai sai số đồng Kim nh White: H1 : Ph−¬ng sai sai sè thay ®ỉi P-value = 0,021 < 0,05 nên bác bỏ H0 chấp nhận H1 => mơ hình [2] có phương sai sai số thay đổi => ước lượng thu khơng ước lượng hiệu Khắc phục: với mẫu lớn (60 quan sát) có ta thực khắc phục phương sai sai số thay đổi phương pháp ước lượng sai số chuẩn vững để ước lượng lại cột Sai số chuẩn (Se) Câu Không thể kết luận hệ số xác định cho biết biến mô hình giải thích biến động biến phụ thuộc hay khơng khơng cho biết mơ hình có sót biến hay khơng Muốn kết luận mơ hình sót biến quan trọng hay không ta cần thực kiểm định, kiểm định Ramsey kiểm định hiệu cho việc Câu Mơ hình [1] Mơ hình [2] Dạng hàm tuyến tính Dạng hàm log-log Đánh giá tác động tuyệt đối biến độc lập Đánh giá tác động tương đối biến độc lên biến phụ thuộc: lập lên biến phụ thuộc: Biến độc lập thay đổi đơn vị biến phụ thuộc Biến độc lập thay đổi 1% biến phụ thuộc thay thay đổi đơn vị? đổi %? Câu 10 Mơ hình [1] H : D¹ng hm v không thiếu biến quan trọng Kim nh Ramsey: H1 : Dạng hm sai thiÕu biÕn quan träng P-value = 0,023 < 0,05 nên bác bỏ H0 nhận H1 => mơ hình [2] sai dạng hàm thiếu biến quan trọng => ước lượng thu từ [2] ước lượng chệch, khơng vững => Các kết từ mơ hình [1] khơng nên sử dụng Mơ hình [2] Như ý 7, mơ hình [2] có dạng hàm không thiếu biến quan trọng nên ước lượng thu từ [2] không chệch vững Mặc dù ước lượng hiệu (do có phương sai sai số thay đổi) so với mơ hình [1] ước lượng tốt hẳn sử dụng đảm bảo tính khơng chệch tính vững Tóm lại, mơ hình [2] tốt để phân tích dự báo CQ180686 Câu EX giá trị xuất tỉnh, PRM: ln EX 1 ln FDI u ; FDI vốn đầu tư trực tiếp nước vào tỉnh, thể nhận định cho 18 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải EX e 1 FDI 2 eu Câu Hoàng Bá Mạnh EX e 1 FDI 2 1eu cho thấy tăng FDI làm tăng EX FDI EX 1 e 1 FDI 2 2 eu mức tăng EX giảm dần FDI PRM: ln EX 1 ln FDI 3 ln Y PCI u Y thu nhập bình quân đầu người tỉnh, kì vọng 3 : tăng thu nhập bình quân thúc đẩy hoạt động xuất tỉnh PCI số cạnh tranh cấp tỉnh (khác với xếp hạng cạnh tranh từ 1-63, cụ thể bạn search GG để tìm hiểu thêm), kì vọng : Tỉnh có số cạnh tranh cao kì vọng hoạt động tốt => tăng giá trị xuất nhập (biến không tối ưu :v cho đỡ vào cho đủ biến) Câu PRM: ln GASt 1 2 ln PSt 3 ln POt ln GDPt Dt ut PRF: E ln GASt / ln PSt ,ln POt ,ln GDPt , Dt 1 ln PSt 3 ln POt ln GDPt 5 Dt SRF: ln GAS 2, 42 0,257 ln PS 0,136 ln PO 0,571ln GDP 0,212 D t t t t t 5 0,212 cho biết: với tháng có ngày nghỉ lễ tết lượng xăng trung bình bán cao khoảng 21,2% so với tháng khơng có ngày nghỉ lễ tết Câu H0 : H : L−ỵng xăng bán không phụ thuộc giá xăng H1 : H1 : Lợng xăng bán phụ thuộc vo giá xăng Do hệ số biến ln PS khơng có ý nghĩa thống kê mức 5% nên chưa đủ sở để bác bỏ H0 => theo kết từ mơ hình nhận định Câu KTC đối xứng cho H : 3 Câu H1 : H : Dạng hm v không thiếu biến quan träng Câu Kiểm định Ramsey: H1 : Dạng hm sai thiếu biến quan trọng P-value = 0,151 > 0,05 nên chưa đủ sở để bác bỏ H0 => mơ hình [2] có dạng hàm khơng sót biến quan trọng => ước lượng thu từ [2] ước lượng không chệch đảm bảo tính vững H0 : Ph−¬ng sai sai sè ®ång ®Ịu Kiểm định White: H1 : Phơng sai sai số thay đổi P-value = 0,021 < 0,05 nên bác bỏ H0 chấp nhận H1 => mơ hình [2] có phương sai sai số thay đổi => ước lượng thu khơng ước lượng hiệu Vậy, kết ước lượng khơng chệch khơng đạt tính hiệu Câu Không thể kết luận bởi: (1) R2 lớn mơ hình chứa nhiều biến giải thích, kể biến có cần thiết thực hay không, nên R2 tiêu chí để so sánh mức độ giải thích cho biến động biến phụ thuộc mơ hình (2) Với mơ hình [1], thay đổi lượng xăng bán giải thích mơ hình [2], biến độc lập giải thích cho thay đổi Logarit lượng xăng bán Nên việc so sánh sử dụng R2 hay chí R2 hiệu chỉnh khơng hợp lí trường hợp mơ hình khác biến phụ thuộc Câu 19 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 Summer 2018 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU Đề cuối kì K58 & Hướng dẫn giải Hồng Bá Mạnh KTC đối xứng cho kết quả: 2,7784;7,5216 Ý nghĩa: 95% số mẫu sử dụng cho chênh lệch lượng xăng bán trung bình (giữa tháng có ngày nghỉ lễ tết với tháng khơng có ngày nghỉ lễ tết, với điều kiện yếu tố khác nhau) nằm khoảng 2,7784;7,5216 Câu 10 Mơ hình [1] H : D¹ng hm v không thiếu biến quan trọng Kim nh Ramsey: H1 : Dạng hm sai thiÕu biÕn quan träng P-value = 0,023 < 0,05 nên bác bỏ H0 nhận H1 => mơ hình [2] sai dạng hàm thiếu biến quan trọng => ước lượng thu từ [2] ước lượng chệch, khơng vững => Các kết từ mơ hình [1] khơng nên sử dụng Mơ hình [2] Như ý 7, mơ hình [2] có dạng hàm không thiếu biến quan trọng nên ước lượng thu từ [2] không chệch vững Mặc dù ước lượng hiệu (do có phương sai sai số thay đổi) so với mơ hình [1] ước lượng tốt hẳn sử dụng đảm bảo tính khơng chệch tính vững Tóm lại, mơ hình [2] tốt để phân tích dự báo 20 Liên hệ giải đáp: fb.com/lnd9492 Mạnh K54: 0986960312 ... ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Mơ hình [2] Mơ hình [3] n = 60 Dependent: log(SEAF) Dependent: log(SEAF) Dependent: log(SEAF) Variable Coef S.E P-value Coef S.E P-value Coef S.E P-value... tương ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Mơ hình [2] Mơ hình [3] n = 60 Dependent: TR Dependent: TR Dependent: TR Variable Coef S.E P-value Coef S.E P-value Coef S.E P-value C 23.1 1.88... có số tương ứng với khơng có biến mơ hình Mơ hình [1] Mơ hình [2] Mơ hình [3] Dependent: FDI17 Dependent: FDI17 Dependent: FDI17 Variable Coef S.E Coef S.E Coef S.E C 1.77 (1.33) 1.62 (1.43) 1.14