ÔN THI KINH TẾ LƯỢNG

Spring 2019 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies PAGE: Love NeverDies GROUP: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU ĐỀ BÀI: SƯU TẦM HD GIẢI: LND9492 SĐT: 0986.960.312 FB: https://www.fb.com/LND9492 KINH TẾ LƯỢNG - NEU ĐỀ THI K57+ & HƯỚNG DẪN GIẢI Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies Mục Lục PHẦN I: ĐỀ BÀI Đề - H170882 (Summer 2017) Đề - B2CQ161213 (VB2 – Winter 2016) Đề - B2CQ161214 (VB2 – Winter 2016) Đề - CQ170511 (Spring 2017) Đề - CQ170524 (Spring 2017) Đề - CQ17053x (Spring 2017) Đề - CQ170554 (Spring 2017) Đề - CQ170566 (Spring 2017) 10 Đề - CQ170576 (Spring 2017) 11 PHẦN II: HƯỚNG DẪN GIẢI 12 Đề - H170882 12 Đề - B2CQ161213 (VB2 – Winter 2016) 14 Đề - B2CQ161214 (VB2 – Winter 2016) 15 Đề - Đề CQ170511 (Spring 2017) 16 Đề - CQ170524 (Spring 2017) 17 Đề - CQ17053x (Spring 2017) 20 Đề - CQ170554 (Spring 2017) 20 Đề - CQ170566 (Spring 2017) 22 Đề - CQ170576 (Spring 2017) 24 Trong trình thực lời giải, kẻ phàm phu tục tử nên khó tránh khỏi sai lầm thiếu sót Chỉ mong phát chỗ phân vân, sai sót đó, bạn đọc phản hồi Page Love NeverDies để sửa chữa, bổ sung kịp thời Mình xin cảm ơn trước! Chúc bạn ôn tập tốt! LND9492 Manh163 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies PHẦN I: ĐỀ BÀI Đề - H170882 (Summer 2017) Bài I Một người nghiên cứu mô hình với biến phụ thuộc sản lượng xuất gạo Việt Nam theo quý giai đoạn 2000 – 2015 Hãy đề xuất hai biến độc lập theo bạn phù hợp nhất, có khả thu thập số liệu Khi dấu ước lượng hệ số theo mơ hợp lý thuyết Nếu cho vào quý sau năm lượng xuất cao hay so với quý đầu năm, muốn phân tích nhận định thực nào? Bài II Cho kết ước lượng với số liệu quý, từ quý I năm 2001 đến quý IV năm 2015, TR doanh thu, P giá bán, T biến xu thời gian nhận giá trị từ 1,2, ,n S1 biến giả nhận giá trị với quý I với quý khác Cho α = 5% với ước lượng khoảng kiểm định giả thuyết Mô hình [1] Dependent Variable: TR Sample: 2001Q1 2015Q4 Included Observations: 60 Variable Coef Std.Error C 23.13 1.822 P -0.216 0.032 S1 1.453 0.457 T 0.673 0.150 Mơ hình [2] Dependent Variable: TR Sample: 2001Q1 2015Q4 Included Observations: 60 Variable Coef Std.Error Prob C 32.59 10.28 0.001 P -0.182 0.063 0.004 S1 3.016 1.002 0.000 T 0.043 0.035 0.213 P(-1) -0.068 0.038 0.032 TR(-1) 0.520 0.103 0.000 R-sq 0.822 Prob(F-stat) 0.0000 DW 1.982 White Probability 0.141 Ramsey Probability 0.135 Breusch-Godfrey Probability 0.071 Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Prob 0.000 0.000 0.000 0.000 R-sq 0.594 Prob(F-stat) 0.0000 DW 0.876 White Probability 0.322 Ramsey Probability 0.321 Breusch-Godfrey Probability 0.021 Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Mơ hình [1] Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu giải thích ý nghĩa hệ số xác định Giá tăng doanh thu có thực giảm khơng? Điều cho biết cầu co dãn nhiều hay theo giá? Bỏ qua yếu tố mùa vụ, sau quý doanh thu tăng khoảng nào? Mơ hình vi phạm giả thiết phương pháp OLS Mơ hình [2] Viết hàm hồi quy giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số góc Các biến giá thời kì trước tăng đơn vị doanh thu có giảm 0,3 đơn vị khơng? Có dự báo cho việc tăng giá vào quý I làm doanh thu giảm nhanh nữa, nêu phân tích ý kiến 10 Hãy so sánh hai mơ hình ý nghĩa kinh tế tiêu chí đánh giá khác Cho giá trị tới hạn, khơng có giá trị xác lấy giá trị gần u0,05 = 1,645 u0,025 = 1,96 k′ = k′ = n ≥ 20 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′ = dL 1,2 1,1 1,0 0,9 dU 1,4 1,5 1,6 1,7 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies Đề - B2CQ161213 (VB2 – Winter 2016) Bài I Một người nghiên cứu mơ hình với biến phụ thuộc tỷ lệ lạm phát quốc gia năm 2015 Với lý thuyết kinh tế học, đề xuất mơ hình với biến độc lập mà bạn cho phù hợp viết mơ hình kinh tế lượng với biến độc lập Khi dấu ước lượng hệ số theo mơ hợp lý thuyết Làm để đánh giá tượng đa cộng tuyến mơ hình bạn vừa đề xuất? Có ý kiến cho nên dùng mơ hình dạng Logarit, nêu nhận xét xem với biến chọn, dạng Logarit có phù hợp? Bài II Cho kết ước lượng với TR tổng doanh thu cửa hàng bán lẻ tư nhân, K chi phí nhập hàng, L chi phí lao động, D nhận giá trị với cửa hàng có kinh doanh qua mạng, ngược lại Cho α = 5% với ước lượng khoảng kiểm định giả thuyết Mơ hình [1] Dependent Variable: TR Sample: 100 Included Observations: 100 Variable Coef C 2.672176 K 1.601136 L 6.471615 Std.Error 4.822992 0.101668 0.150443 Mơ hình [2] Dependent Variable: TR Sample: 100 Included Observations: 100 Variable Coef Std.Error Prob C 1.425625 4.827624 0.9841 K 1.264513 0.255636 0.0001 L 4.563561 0.101566 0.0000 D*K -0.146685 0.246571 0.4657 D*L 2.471615 0.652143 0.0124 R-sq 0.822518 Prob(F-stat) 0.0000 DW White Probability 0.5655 Ramsey Probability 0.2354 Breusch-Godfrey Probability Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Prob 0.9558 0.0000 0.0000 R-sq 0.656474 Prob(F-stat) 0.0000 DW White Probability 0.7623 Ramsey Probability 0.0314 Breusch-Godfrey Probability Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Mơ hình [1] Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, hàm hồi quy có phù hợp khơng? Biến độc lập thực giải thích cho doanh thu Cả vốn lao động tăng đơn vị doanh thu thay đổi khoảng nào? Các ước lượng mơ hình có phải khơng chệch hiệu khơng? Vì sao? Mơ hình [2] có tốt mơ hình [1] khơng? Nếu có tốt điểm nào? Mơ hình [2] Viết hàm hồi quy với hai loại cửa hàng giải thích ước lượng hệ số biến D*K, D*L Có thể cho hiệu vốn cửa hàng kinh doanh qua mạng thấp hiệu lao động cửa hàng kinh doanh qua mạng lại cao không? 10 Qua hai kết trên, đề xuất mơ hình phù hợp cho mối quan hệ biến kinh tế có số liệu Cho giá trị tới hạn, khơng có giá trị xác lấy giá trị gần u0,025 = 1,96 u0,05 = 1,645 k′ = k′ = n ≥ 20 f0,05 (1; ≥ 20 ) = 4, f0,05 ( 2; ≥ 20 ) = 3,5 f0,05 ( 3; ≥ 20 ) = 3,1 f0,05 ( 4;20 ) = 2,8 k′ = k′ = dL 1,2 1,1 1,0 0,9 dU 1,4 1,5 1,6 1,7 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies Đề - B2CQ161214 (VB2 – Winter 2016) Bài I Một người nghiên cứu mơ hình với biến phụ thuộc tỷ lệ lạm phát quốc gia năm 2015 Với lý thuyết kinh tế học, đề xuất mơ hình với biến độc lập mà bạn cho phù hợp viết mơ hình kinh tế lượng với biến độc lập Khi dấu ước lượng hệ số theo mơ hợp lý thuyết Với mơ hình thiết lập câu trên, xảy tượng hai tượng sau giải thích ý nghĩa tượng đó: (1) phương sai sai số thay đổi, (2) tự tương quan? Bài II Cho kết ước lượng với TR tổng doanh thu cửa hàng bán lẻ tư nhân, K chi phí nhập hàng, L chi phí lao động, D nhận giá trị với cửa hàng có kinh doanh qua mạng, ngược lại Cho α = 5% với ước lượng khoảng kiểm định giả thuyết Mơ hình [1] Dependent Variable: TR Sample: 100 Included Observations: 100 Variable Coef C 2.672176 K 1.601136 L 6.471615 Std.Error 4.822992 0.101668 0.150443 Mơ hình [2] Dependent Variable: TR Sample: 100 Included Observations: 100 Variable Coef Std.Error Prob C 1.425625 4.827624 0.9841 K 1.264513 0.255636 0.0001 L 4.563561 0.101566 0.0000 D*K -0.146685 0.246571 0.4657 D*L 2.471615 0.652143 0.0124 R-sq 0.822518 Prob(F-stat) 0.0000 DW White Probability 0.5655 Ramsey Probability 0.2354 Breusch-Godfrey Probability Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Prob 0.9558 0.0000 0.0000 R-sq 0.656474 Prob(F-stat) 0.0000 DW White Probability 0.7623 Ramsey Probability 0.0314 Breusch-Godfrey Probability Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Mơ hình [1] Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, hàm hồi quy có phù hợp khơng? Ước lượng khoảng tác động vốn đến doanh thu Phải lao động tăng đơn vị doanh thu tăng chưa đến đơn vị? Các ước lượng mô hình có phải khơng chệch hiệu khơng? Vì sao? Mơ hình [2] có tốt mơ hình [1] khơng? Nếu có tốt điểm nào? Mơ hình [2] Viết hàm hồi quy với hai loại cửa hàng giải thích ước lượng hệ số biến D*K, D*L Trong hai yếu tố vốn lao động, yếu tố thực có hiệu cửa hàng có kinh doanh qua mạng? Hiệu bao nhiêu? 10 Qua hai kết trên, đề xuất mơ hình phù hợp cho mối quan hệ biến kinh tế có số liệu Cho giá trị tới hạn, khơng có giá trị xác lấy giá trị gần u0,025 = 1,96 u0,05 = 1,645 k′ = k′ = n ≥ 20 f0,05 (1; ≥ 20 ) = 4, f0,05 ( 2; ≥ 20 ) = 3,5 f0,05 ( 3; ≥ 20 ) = 3,1 f0,05 ( 4;20 ) = 2,8 k′ = k′ = dL 1,2 1,1 1,0 0,9 dU 1,4 1,5 1,6 1,7 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Đề - CQ170511 (Spring 2017) Bài I Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies Trong nông nghiệp, tượng “được mùa giá” thường xun diễn Hãy xây dựng mơ hình kinh tế lượng với số liệu chuỗi thời gian khu vực chăn ni lợn để phân tích tượng Khi dấu hệ số thể mối quan hệ đề cập, sao? Hãy thêm biến độc lập phù hợp với mơ hình câu trên, dấu hệ số biến phù hợp Khi việc thiếu biến không ảnh hưởng đến ước lượng hệ số biến dã có mơ hình xây dựng câu (1)? Bài II Cho kết ước lượng với 63 tỉnh thành phố năm 2016, FDI đầu tư trực tiếp nước ngoài, PCI số cạnh tranh cấp tỉnh, IN đầu tư sở hạ tầng, Y thu nhập bình quân đầu người, D = với tỉnh có cảng biển, = ngược lại Cho α = 5% với ước lượng khoảng kiểm định giả thuyết Mơ hình [1] Dependent Variable: FDI Sample: 63 Included Observations: 63 Variable Coef C 2.361 PCI 2.162 1/IN -0.145 Y 0.671 Std.Error 0.182 0.632 0.053 0.150 Mơ hình [2] Dependent Variable: FDI Sample: 63 Included Observations: 63 Variable Coef Std.Error Prob C 3.025 1.002 0.001 PCI 1.184 0.355 0.004 1/IN -0.563 0.301 0.134 Y 0.428 0.152 0.013 D*Y 0.108 0.053 0.092 D*PCI 0.110 0.023 0.000 R-sq 0.622 Prob(F-stat) 0.0000 DW White Probability 0.041 Ramsey Probability 0.135 MAPE 6.217 Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Prob 0.000 0.002 0.016 0.000 R-sq 0.594 Prob(F-stat) 0.0000 DW White Probability 0.322 Ramsey Probability 0.321 MAPE 8.219 Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Mơ hình [1] Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, giải thích ý nghĩa hệ số xác định? Bỏ qua biến độc lập khác, vẽ đồ thị FDI theo biến IN giải thích ý nghĩa mối quan hệ kinh tế Các hệ số mơ hình có ý nghĩa thống kê hay khơng? Có thể cho PCI tăng điểm FDI tăng đơn vị hay khơng? Mơ hình [2] Viết kết ước lượng với tỉnh có khơng có cảng biển Với tỉnh có cảng biển, PCI tăng điểm FDI tăng khoảng bao nhiêu? Dùng kiểm định F cho biết có nên thêm hai biến vào mơ hình khơng? 10 So sánh hai mơ hình [1] [2], bạn chọn mơ hình để phân tích, sao? Cho giá trị tới hạn, khơng có giá trị xác lấy giá trị gần u0,05 = 1,645 u0,025 = 1,96 k′ = k′ = n ≥ 20 f0,05 (1; ≥ 20 ) = 4, f0,05 ( 2; ≥ 20 ) = 3,5 f0,05 ( 3; ≥ 20 ) = 3,1 f0,05 ( 4;20 ) = 2,8 k′ = k′ = dL 1,2 1,1 1,0 0,9 dU 1,4 1,5 1,6 1,7 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Đề - CQ170524 (Spring 2017) Bài I Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies Có nhận định rằng: “chi phí trung gian q cao làm hàng sản xuát nước Việt Nam khó cạnh tranh so với hàng nhập khẩu” Hãy xây dựng mơ hình kinh tế lượng với biến phụ thuộc thị phần hàng sản xuất nước 40 mặt hàng tiêu dùng chính, mơ hình có biến độc lập, thể nhận định Khi dấu hệ số phù hợp? Tại sao? Giả sử có biến “tin đồn xấu chất lượng sản phẩm sản xuất nước” khơng thể có số liệu, có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc Điều tác động đến hệ số ước lượng biến có nào? Bài II Cho kết ước lượng số liệu từ quý năm 2001 đến quý năm 2015 tỉnh, Y sản lượng xuất thủy hải sản, P số giá thu mua nước, PE số giá thị trường quốc tế, T biến xu thời gian nhận giá trị từ 1, 2,…,n Cho α = 5% với khoảng tin cậy kiểm định giả thuyết Mơ hình [1] Mơ hình [2] Dependent Variable: LOG(Y) Dependent Variable: Log(Y) Sample: 2001Q1 2015Q4 Sample: 2001Q1 2015Q4 Included Observations: 60 Included Observations: 60 Variable Coef Std.Error Prob Variable Coef Std.Error Prob C 0.231 0.182 0.124 C 0.325 0.102 0.001 LOG(P) -0.216 0.032 0.000 P -0.018 0.003 0.004 LOG(PE) 1.453 0.457 0.000 PE 0.016 0.002 0.000 T 0.067 0.150 0.000 P(-1) -0.043 0.035 0.213 PE(-1) 0.018 0.008 0.032 R-sq 0.594 Prob(F-stat) 0.0000 T 0.052 0.013 0.000 DW 0.876 R-sq 0.822 Prob(F-stat) 0.0000 White Probability 0.322 DW 1.982 Ramsey Probability 0.321 White Probability 0.141 Breusch-Godfrey Probability 0.021 Ramsey Probability 0.135 Breusch-Godfrey Probability 0.071 Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Với mơ hình [1] Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, ước lượng hệ số góc có phù hợp với lý thuyết khơng? Biến độc lập thực giải thích cho biến phụ thuộc? Có thể nói Y tăng tương đối nhanh mức tăng PE hay không? Nếu P PE giảm 1% lượng xuất thay đổi khoảng nào? Với mơ hình [2] Viết mơ hình hồi quy, giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số góc Các biến giá thời kỳ trước có tác động đến lượng xuất kỳ này? Dự báo cho Y vào quý năm 2016 giả sử giá nước không đổi 50, giá quốc tế không đổi 60 10 So sánh hai mơ hình ý nghĩa kinh tế tiêu chí đánh giá khác Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Đề - CQ17053x (Spring 2017) Bài I Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies Hãy xây dựng mô hình kinh tế lượng để thể phân tích “Tình trạng nhiễm khơng khí tác động mạnh đến chi phí người dân” Hãy thêm biến để hình có hai biến độc lập Dấu hệ số phù hợp? Tại sao? Nếu số liệu ước lượng đến từ 60 đô thị khoảng thời gian, có số nằm gần bên cơng nghiệp, muốn so sánh mối quan hệ hai loại đại bàn thực nào? Theo dấu hệ số phù hợp? Tại sao? Bài II Cho kết ước lượng với số liệu quý từ Quý năm 2001 đến Quý năm 2015, Q lượng hàng bán được, P giá, AD chi phí quảng cáo, T biến xu thời gian nhận giá trị từ 1, 2,…, n Cho α = 5% với khoảng tin cậy kiểm định định giả thuyết Mơ hình [1] Dependent Variable: LOG(Y) Sample: 2001Q1 2015Q4 Included Observations: 60 Variable Coef Std.Error C 0.231 0.182 LOG(P) -0.216 0.032 LOG(PE) 1.453 0.457 T 0.067 0.150 R-sq 0.594 Prob(F-stat) DW 0.876 White Probability Ramsey Probability Breusch-Godfrey Probability Mơ hình [2] Dependent Variable: Log(Y) Sample: 2001Q1 2015Q4 Included Observations: 60 Variable Coef Std.Error Prob C 0.325 0.102 0.001 P -0.018 0.003 0.004 PE 0.016 0.002 0.000 P(-1) -0.043 0.035 0.213 PE(-1) 0.018 0.008 0.032 T 0.052 0.013 0.000 R-sq 0.822 Prob(F-stat) 0.0000 DW 1.982 White Probability 0.141 Ramsey Probability 0.135 Breusch-Godfrey Probability 0.071 Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Prob 0.124 0.000 0.000 0.000 0.0000 0.322 0.321 0.021 Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Đề - CQ170554 (Spring 2017) Bài I Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies 11 Có nhận định cho “dự án hạ tầng có vốn đầu tư lớn thời gian xây dựng dài đội nhiều vốn” Hãy xây dựng mơ hình kinh tế lượng phù hợp để phân tích đánh giá nhận định Các hệ số phù hợp, mơ hình sử dụng số liệu chéo hay chuỗi thời gian hợp lý? Tại sao? 12 Giả sử kết ước lượng theo kiểm định T có hệ số góc khơng có ý nghĩa thống kê? Có ý kiến cho biến tương ứng với hệ số góc khơng giải thích cho biến phụ thuộc? Bạn có đồng ý khơng? Tại sao? Bài II Cho kết ước lượng với TR tổng doanh thu cửa hàng bán lẻ tư nhân, K chi phí nhập hàng, L chi phí lao động, AD chi phí quảng cáo, D nhận giá trị với cửa hàng có kinh doanh qua mạng, ngược lại Cho α = 5% với ước lượng khoảng kiểm định giả thuyết Mơ hình [1] Dependent Variable: TR Sample: 50 Included Observations: 50 Variable Coef Std.Error C 2.672 4.822 K 1.603 0.105 L 2.128 0.823 AD 3.471 1.150 Mô hình [2] Dependent Variable: TR Sample: 50 Included Observations: 50 Variable Coef Std.Error Prob C 1.425 4.827 0.981 K 1.484 0.255 0.001 L 3.563 0.101 0.000 AD 1.001 0.953 0.599 D*K -0.146 0.246 0.465 D*L 2.471 0.652 0.012 R-sq 0.822 Prob(F-stat) 0.0000 DW White Probability 0.0232 Ramsey Probability 0.2354 Breusch-Godfrey Probability Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Prob 0.951 0.000 0.026 0.000 R-sq 0.656 Prob(F-stat) 0.0000 DW White Probability 0.0421 Ramsey Probability 0.0314 Breusch-Godfrey Probability Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Mơ hình [1] 13 Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, giải thích ý nghĩa hệ số xác định? 14 Chi phí quảng cáo tăng đơn vị doanh thu có tăng đơn vị? 15 Chi cho quảng cáo chi cho lao động tăng đơn vị doanh thu thay đổi khoảng nào? 16 Kiểm định White Ramsey cho biết điều mơ hình? Mơ hình [2] 17 Viết hàm hồi quy với hai loại cửa hàng giải thích ước lượng hệ số biến D*K 18 Khi tăng chi phí lao động, cửa hàng khơng kinh doanh qua mạng có doanh tu khác với cửa hàng có kinh doanh qua mạng khơng? Nếu có khác khoảng nào? 19 Có nhận xét ý nghĩa thống kê hệ số biến AD hai mơ hình? Hãy nêu cách giải thích tượng 20 Nếu muốn phân tích ý kiến cho “tăng quảng cáo lúc đầu làm tăng doanh thu, sau làm giảm doanh thu quảng cáo vượt qua mức tới hạn” thực nào? 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′ = k′ = f0,05 (1; ≥ 20 ) = 4, f0,05 ( 2; ≥ 20 ) = 3,5 f0,05 ( 3; ≥ 20 ) = 3,1 f0,05 ( 4;20 ) = 2,8 k′ = k′ = dL 1,2 1,1 1,0 0,9 dU 1,4 1,5 1,6 1,7 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Đề - CQ170566 (Spring 2017) Bài I Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies Có nhận định cho “doanh thu doanh nghiệp bán lẻ không phụ thuộc vào sách marketing mà phụ thuộc sách marketing đối thủ” Hãy xây dựng mơ hình kinh tế lượng với hai biến độc lập để phân tích điều Dấu hệ số phù hợp Tại sao? Theo bạn, mơ hình xây dựng xảy tượng đa cộng tuyến cao? Khi kết ước lượng bị ảnh hưởng nào? Bài II Cho kết ước lượng với 63 tỉnh thành, FDI2016 lượng vốn đầu tư trực tiếp nước năm 2016, FDI2015 FDI năm 2015, RANK xếp hạng cạnh tranh tỉnh năm 2016 (xếp từ bậc tốt đến 63 nhất), Y GDP bình quân đầu người năm 2016, POP dân số tỉnh LOG logarit biến Cho α = 5% với ước lượng khoảng kiểm định giả thuyết Mơ hình [1] Dependent Variable: FDI2016 Sample: 63 Included Observations: 63 Variable Coef Std.Error C 3.672 1.822 FDI2015 1.603 1.005 Y 2.128 0.823 RANK -0.471 0.150 Prob 0.001 0.229 0.026 0.000 R-sq 0.756 Prob(F-stat) 0.0000 DW White Probability 0.3221 Ramsey Probability 0.0314 Breusch-Godfrey Probability Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Mơ hình [1] Mơ hình [2] Dependent Variable: FDI2016 Sample: 63 Included Observations: 63 Variable Coef Std.Error Prob C 1.425 4.827 0.981 LOG(FDI2015) 1.184 0.355 0.004 LOG(Y) 3.563 0.101 0.000 RANK -0.052 0.016 0.004 LOG(POP) -2.471 3.652 0.312 R-sq 0.722 Prob(F- 0.0000 DW stat) White Probability 0.0232 Ramsey Probability 0.1354 Breusch-Godfrey Probability Hiệp phương sai ước lượng hệ số xấp xỉ Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, hệ số biến RANK có phù hợp với lý thuyết khơng? Hai tỉnh có FDI năm 2015 chênh lệch đơn vị FDI năm 2016 có khác khơng (giả sử yếu tố khác giống nhau) Hai tỉnh có RANK cách bậc FDI chênh lệch khoảng nào? Mơ hình [2] có tốt mơ hình [1] khơng? Nếu có tốt điểm nào? Mơ hình [2] Viết hàm hồi quy giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số biến FDI105, Y, POP Tại mơ hình [2] biến RANK khơng dạng Logarit? Giải thích ý nghĩa hệ số biến FDI105 Y tăng 1% FDI năm 2016 thay đổi khoảng 10 Qua kết ước lượng hai mơ hình, bình luận sách để thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài? 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′ = k′ = f0,05 (1; ≥ 20 ) = 4, f0,05 ( 2; ≥ 20 ) = 3,5 f0,05 ( 3; ≥ 20 ) = 3,1 f0,05 ( 4;20 ) = 2,8 k′ = k′ = dL 1,2 1,1 1,0 0,9 dU 1,4 1,5 1,6 1,7 10 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies PHẦN II: HƯỚNG DẪN GIẢI Đề - H170882 β1 + β Pt + β3 PTGt + β Dt + ut PRM: XKGaot = XKGao : sản lượng gạo xuất P : giá gạo nước – kì vọng dấu β < : giá gạo nước cao xuất giảm PTG số giá gạo thị trường giới – kì vọng dấu β3 > : giá gạo giới cao thúc đẩy xuất D : biến giả = với giai đoạn từ quý năm 2007 sau, = với giai đoạn trước – kì vọng dấu β > : việc gia nhập WTO khiến xuất gạo dễ dàng Đặt biến giả S 34 = với hai quý cuối năm, = với hai quý đầu năm hồi quy mơ hình: XKGaot =β1 + β Pt + β3 PTGt + β Dt + β S 34 t + ut  H0 : H0 : Nhận định không Nu h s cú ý nghĩa thống kê ta kiểm định   H1 : β >  H1 : NhËn định nk nu T Bỏc b H0 = > tα( )  se β ( ) PRF: E ( TRt |P,S1,T ) =β1 + β Pt + β3 S1t + β t T + ut = SRF: TR 23,13 − 0,216 Pt + 1, 453S1t + 0,673T t R = 0,594 cho biết biến giá hàng hóa P, biến xu thời gian T biến giả mùa vụ S1 giải thích 59,4% thay đổi doanh thu giai đoạn quý năm 2000 đến quý năm 2015  H0 : β ≥ −0,216 n−k ( 56 ) = −6,75 < −tα( ) = −t0,05 = −u0,05 = −1,645 ⇒ bác bỏ H0, chấp nhận H1  , Tqs = 0,032  H1 : β < Với α = 5% , giá tăng doanh thu thực giảm ⇒ Lúc co dãn cầu theo giá < −1 ⇒ cầu co dãn nhiều theo giá (*) Giải thích (khơng cần trình bày bài): P Co dãn cầu theo giá: ε D = Q′ ( P ) Q ∂TR ∂P ∂ ( PQ ) β2 = = ∂P = Q+ ∂Q  ∂Q P  Q 1 + Q (1 + ε D ) P = = ∂P  ∂P Q  β < ⇔ + ε D < ⇔ ε D < −1 Khoảng tin cậy đối xứng cho β Kiểm định Ramsey  H0 : [1] có dạng hàm không thiếu biÕn quan träng   H1 : [1] cã d¹ng hàm sai thiếu biến quan trọng P-value = 0,322 > 0,05 ⇒ chưa đủ sở bác bỏ H0 => [1] có dạng hàm khơng thiếu biến => TS2 thỏa mãn Kiểm định White  H0 : [1] cã PSSS§§   H1 : [1] cã PSSST§ P-value = 0,321 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 => [1] có PSSSĐĐ =>TS3 thỏa mãn Kiểm định Breusch-Godfrey 12 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies H0 : [1] tự tương quan  H1 : [1] cã tù t­¬ng quan P-value = 0,021 < 0,05 => bác bỏ H0, chấp nhận H1 => [1] có tự tương quan => vi phạm TS1 ( ) PRF: E TRt |Pt ,S1t ,T , Pt−1 ,TRt−1 =β1 + β Pt + β3 S1t + β T + β Pt −1 + β6 TRt −1 β2 = −0,182 cho biết bỏ qua yếu tố khác, quý có giá cao đơn vị doanh thu trung bình thấp 0,182 đơn vị β = −0,068 cho biết bỏ qua yếu tố khác, quý có giá cao đơn vị doanh thu trung bình quý sau thấp 0,068 đơn vị β = 0,52 cho biết bỏ qua yếu tố khác, quý có doanh thu cao đơn vị doanh thu trung bình quý sau cao 0,52 đơn vị Sửa đề, bỏ chữ “giá” đi, thành: “Các biến thời kì trước ” −0,3  H0 : β + β6 =   H1 : β + β6 0,3 H : Các biến thời kì trước tăng đơn vị doanh thu giảm 0,3 đơn vị H1 : Các biến thời kì trước tăng đơn vị không làm doanh thu giảm 0,3 đơn vị B sung bin tng tác S1* P vào mơ hình [2] ta được: TRt =β1 + β Pt + β3 S1t + β T + β Pt −1 + β6 TRt −1 + β S1t * Pt + u Chênh lệch tác động giá lên doanh thu quý quý lại β  H0 : ( Tăng giá vào quý không làm doanh thu giảm nhanh quý kh¸c )   H1 : β < ( Tăng giá vào quý làm doanh thu giảm nhanh quý khác ) 10 Bng so sánh Tiêu chí Mơ hình [1] Mơ hình [2] Hồi quy tĩnh: Xét tác động cân Hồi quy động: Xét tác động tức thời (ngày dài hạn yếu tố lên doanh thu, thông thời kì) tác động trễ (lên qua hệ số biến thời kì thời kì sau đó) nhờ có thêm trễ biến (Gọi cân tác động (Ví dụ tăng đơn vị giá quý t* (1) khơng đổi lặp lặp lại qua thời kì khơng làm doanh thu q t* tăng β vị, Ý nghĩa Cụ thể tác động riêng P lên TR từ mà làm doanh thu quý t*+1 tăng β kinh tế Q1 lên Q2 giống với Q2 lên Q3, không đổi đơn vị qua năm β ) Tổng tác động dài hạn việc tăng giá lên doanh thu ( β + β ) ) (2) Khuyết tật Như ý (6), mơ hình vi phạm giả thiết TS1 tự tương quan hồi quy (đa cộng tuyến sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn không cho thông tin nên ta coi thỏa mãn) Các βj ước lượng không chệch, vững Do mô hình có trễ bậc biến phụ thuộc (TR(-1)) nên TS2 bị vi phạm, ta phải xét sang giả thiết thay TS0’-TS4’ TS0’ yêu cầu biến mơ hình phải chuỗi dừng, nhiên dễ thấy giả thiết không thỏa mãn biến xu T tăng dần, doanh thu TR có xu hướng gia tính hiệu quả, theo ước tăng theo thời gian lượng khoảng kiểm định giả thuyết cho => TS0’-TS4’ không thỏa mãn β j khơng giá trị sử dụng => βj khơng sử dụng 13 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies Đề - B2CQ161213 (VB2 – Winter 2016) Bài I PRM: π i = β1 + β M2014,i + β3 + ui URi π i : tỉ lệ lạm phát năm 2015 quốc gia i M2014,i : cung tiền năm 2014 quốc gia i, β < cung tiền biến sách, nhằm kiểm sốt lạm phát Nếu năm trước lạm phát mức cao cung tiền điều chỉnh thấp để kiềm chế lạm phát cần thời gian để sách thực thi chủ thể kinh tế điều chỉnh nên cần khoảng thời gian để thấy hiệu URi : tỉ lệ thất nghiệp năm 2015 quốc gia i β3 > : theo lí thuyết đường cong Phillips: tỉ lệ lạm phát phụ thuộc ngược chiều với tỉ lệ thất nghiệp Để đánh giá mức độ đa cộng tuyến mơ hình trên, ta thực theo cách: Cách 1: Đo tương quan cặp M2014 , tương quan > 0,8 mơ hình có đa cộng tuyến cao UR Cách 2: Thực hồi quy phụ, hồi quy M2014 theo thu hệ số xác định R22 , R22 > 0,9 UR mơ hình có tượng đa cộng tuyến cao Nhận xét dạng hàm Logarit: Không phù hợp nguyên nhân sau (1) Do tỉ lệ lạm phát số quốc âm (giảm phát) nên khơng thể lấy log quan sát (2) Các biến mơ hình khơng có quan hệ tỉ lệ rõ rệt với nên không cần dùng dạng hàm Logarit (3) Do biến tỉ lệ lạm phát, tỉ lệ thất nghiệp biến tỉ lệ % (tăng trưởng mức giá, tăng trưởng thất nghiệp) nên việc lấy log biến khiến việc diễn giải ý nghĩa kết trở nên khó khăn, diễn giải khơng mang nhiều ý nghĩa thực tế Bài II PRF: E ( TR |K , L ) = β1 + β K + β3 L  =2,672176 + 1,601136 K + 6, 471615 L SRF: TR  H0 : Hµm hồi quy không phù hợp P-value = 0,0000 < 0,05 =>bác bỏ H0, nhận H1   H1 : Hµm håi quy cã phï hỵp Với mức ý nghĩa 5%, hàm hồi quy có phù hợp Hướng dẫn: Kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số góc kết luận Khoảng tin cậy đối xứng cho ( β + β3 )  H0 : [1] có dạng hàm đúng, không thiếu biến quan trọng H1 : [1] có dạng hàm sai thiÕu biÕn quan träng P-value = 0,0314 < 0,05=>bác bỏ H0, nhận H1 =>Với α = 5% , [1] có dạng hàm sai thiếu biến quan trọng => vi phạm giả thiết => β ước lượng chệch, khơng vững => tất nhiên khơng hiệu (tính j hiệu βj xem xét βj ước lượng tuyến tính khơng chệch cho β j ) Vậy, ước lượng từ mơ hình khơng phải khơng chệch hiệu Mơ hình [2] tốt [1], tiêu chí sau: Biến giải thích: Phong phú mơ hình [1], ngồi yếu tố định lượng (K, L) mơ hình xét tác động yếu tố định tính phân loại cửa hàng kinh doanh qua mạng: D Thông qua việc đưa biến tương tác D*K D*L 14 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies vào mơ hình, mơ hình [2] thể chênh lệch tác động yếu tố giải thích (K,L) lên doanh thu Hệ số biến D*L có ý nghĩa thống kê chứng tỏ chệch lệch tác động có việc phân loại cửa hàng lần cần thiết Khuyết tật: Không bổ sung yếu tố giải thích cần thiết, việc đưa D*L vào làm cho mơ hình [2] thỏa mãn giả thiết OLS, thật vậy, từ kết kiểm định Ramsey:  H0 : [2] có dạng hàm đúng, không thiếu biến quan trọng H1 : [2] có dạng hàm sai hc thiÕu biÕn quan träng P-value = 0,5655 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 =>Với α = 5% , [2] có dạng hàm khơng thiếu biến quan trọng Bên cạnh đó, giả thiết OLS thỏa mãn:  H0 : [2] có phương sai sai số không đổi , P-value = 0,2354 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0   H1 : [2] cã ph­¬ng sai sai sè thay ®ỉi =>Với α = 5% , [2] có phương sai sai số không đổi Như vậy, ước lượng thu từ [2] ước lượng không chệch, vững hiệu Ngồi ra, mơ hình [2] giải thích nhiều cho thay đổi TR n −1 99 R22 =1 − (1 − R22 ) =1 − (1 − 0,822518 ) =0,815 > R12 = =0,649 95 n − k2 PRM β1 + β K + β3 L E ( TR |K , L, D=0 ) = E ( TR |K , L, D=1 ) =β1 + ( β + β ) K + ( β3 + β ) L β4 = −0,146685 cho biết: bỏ qua tác động chi phí lao động, tăng đơn vị chi phí nhập hàng doanh thu trung bình cửa hàng kinh doanh qua mạng tăng 0,146685 đơn vị so với mức tăng cửa hàng không kinh doanh qua mạng β = 2, 471615 cho biết: bỏ qua tác động chi phí nhập hàng, tăng đơn vị chi phí lao động doanh thu trung bình cửa hàng kinh doanh qua mạng tăng nhiều 2,471615 so với mức tăng cửa hàng không kinh doanh qua mạng  H0 : β ≥ 0, 4657  , P-value= = 0,23285 > 0,05 ⇒ chưa đủ sở bác bỏ H0  H1 : β < Với α = 5% , cho hiệu dùng vốn cửa hàng kinh doanh qua mạng thấp  H0 : β ≤ 0,0124 , p-value= = 0,0062 < 0,05 ⇒ bác bỏ H0, nhận H1  H : β >  Với α = 5% , cho hiệu dùng lao động cửa hàng kinh doanh qua mạng cao 10 Như phân tích ý (7), mơ hình [2] tốt [1] nhiều điểm Như kiểm định ý (9), biến D*K khơng cần thiết cho mơ hình biến D*L cần thiết TR =β1 + β K + β3 L + β D L + u => Mơ hình đề xuất: Đề - B2CQ161214 (VB2 – Winter 2016) Bài I Ý2 Do mô hình sử dụng số liệu chéo (số liệu tỷ lệ lạm phát quốc gia năm 2015) nên bị tượng tự tương quan Hiện tượng xảy Phương sai sai số thay đổi Phương sai sai số thay đổi nghĩa sai số ngẫu nhiên biến động không theo quan sát khác Ý9 15 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies  H0 : β = , P-value =0,4657 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 => hệ số biến D*K khơng có ý nghĩa   H1 : β ≠ thống kê => tác động chi phí nhập hàng lên doanh thu nhóm cửa hàng  H0 : β = , p-value = 0,0124 < 0,05 => bác bỏ H0, nhận H1 =>hệ số biến D*K có ý nghĩa thống kê   H1 : β ≠  H0 : β ≤ 0,0124 , p-value= = 0,0062 < 0,05 ⇒ bác bỏ H0, nhận H1   H1 : β > =>tác động chi phí lao động lên doanh thu cửa hàng kinh doanh qua mạng nhiều cửa hàng không kinh doanh qua mạng => yếu tố lao động thực hiệu với cửa hàng kinh doanh qua mạng Hiệu 2,471615 đơn vị (ước lượng điểm, hỏi hiệu khoảng nào, tối thiểu-tối đa dùng ước lượng khoảng) Đề - Đề CQ170511 (Spring 2017) Bài I PRM: Pt = β1 + β 2Qt + β3Qt2 + ut Trong đó: Pt - giá thịt lợn thời kì t Qt - lượng cung thịt lợn thời kì t Kì vọng dấu: β > : thể luật cung – giá lượng cung tương quan dương β3 < : thể tác động việc mùa giá, gây tình trạng dư cung thịt lợn: cung nhiều vượt cầu làm giảm mức giá thịt lợn Do tình trạng “thường xuyên” xảy nên ta tin hệ số biến có ý nghĩa thống kê Với biến phụ thuộc giá thịt lợn theo lí thuyết hành vi người sản xuất ta đưa thêm biến chi phí đầu vào (CP) chăn ni lợn, bao gồm: chi phí thức ăn, chi phí thú ý,… với kì vọng dấu dương tăng chi phí đầu vào tạo rào cản đầu tư => giảm cung => tăng giá Tuy nhiên tác động thường diễn sau khoảng thời gian nên ta đưa biến trễ bậc CPt −1 (hoặc CPt −2 ) vào mơ hình Việc thiếu biến CPt −1 khơng làm ảnh hưởng tới ước lượng hệ số biến có mơ hình:  Khơng vi phạm TS2: ⇔ CPt −1 không tương quan với Qt Qt2 ⇔ CPt −1 biến độc lập quan trọng (nhưng điều khó thỏa mãn CPt −1 Qt có tương quan âm)  Không vi phạm TS3: ⇔ CPt −1 không biến động mạnh theo thời gian (hay giá trị ổn định qua thời kì) Không vi phạm TS1: ⇔ CPt −1 không tự tương quan, tự tương quan dễ làm cho ut xuất tự tương quan ( CPt −1 nằm ut )   + β 4Y β1 β PCI + β3 PRF: E  FDI |  =+ PCI , ,Y IN  IN  = SRF: FDI 2,361 + 2,162 PCI − 0,145 + 0,671Y IN R = 0,594 cho biết mơ hình giải thích 59,4% thay đổi FDI mẫu Vẽ đồ thị 16 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Cách vẽ: Chỉ vẽ góc phần tư thứ (Các biến lấy giá trị > 0) Đạo hàm xét biến thiên ( : +∞ ) Page: Love NeverDies FDI 2,361 Lần lượt cho IN = 0; IN = +∞ Rồi cho FDI = FDI 2,831 − = 0,145 IN Giải thích quan hệ kinh tế: IN tăng => FDI tăng chậm dần tiệm cận giá trị 2,361 Nguyên nhân: ban đầu tăng đầu tư sở hạ tầng: đường xá, điện nước,… tạo điều kiện thuận lợi cho đầu tư trực tiếp nước vào sản xuất, 0,0512 IN Tuy nhiên điều kiện giao thông, điện nước đạt ngưỡng cần thiết để đầu tư sản xuất FDI tăng chậm lại, gần không tăng (một phần FDI giải ngân theo năm, đợt dự án, phần khác sở hạ tầng tương đối đủ) Kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số (Cả góc, chặn)  H0 : β ≤  (kiểm định tác động PCI lên FDI, tác động β )  H1 : β >  = 3,025 + 1,184 − 0,563 + 0, 428Y SRF Khơng có cảng biển FDI IN = Có cảng biển 3,025 + 1,294 PCI − 0,563 FDI + 0,536Y IN KTC đối xứng cho ( β + β6 ) β=   H0 : β= , W=  α 2   H1 : β + β6 ≠  F =  (R U ) − RR2 / m (1 − R ) / ( n − k ) U : F > fα( U m ;n − kU )    10 Hướng dẫn MH [1]: Dạng hàm không thiếu biến (phân tích Ramsey test), phương sai sai số đồng (phân tích White test) => Các ước lượng hệ số ước lượng khơng chệch, vững có phương sai nhỏ MH [2]: Dạng hàm không thiếu biến (phân tích Ramsey test), phương sai sai số thay đổi (phân tích White test) => Các ước lượng hệ số ước lượng không chệch, vững ước lượng hiệu phương sai ước lượng bị chệch, tất nhiên suy diễn thống kê cho hệ số hồi quy khơng giá trị Do để thực phân tích mơ hình ta chọn mơ hình Đề - CQ170524 (Spring 2017) Câu β1 β 2QC + β3QC + u PRM: [ Thị phần ] =+ QC : chi phớ cho quảng cáo, kì vọng dấu β > , tăng chi phí quảng cáo làm mở rộng thị phần 17 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies QC : Bình phí quảng cáo nhằm thể nhận định “chi phí quảng cáo cao làm giảm khả cạnh tranh hàng nội so với hàng ngoại”, kì vọng dấu β3 < , nhằm thể tác động biên giảm dần QC lên thị phần Câu Theo “tin đồn xấu chất lượng sản phẩm sản xuất nước” có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc Mặt khác, có tin đồn hiệu hoạt động quảng cáo bị ảnh hưởng nghiêm trọng, điều vơ hình làm tăng chi phí quảng cáo lên nhiều bình thường để phần “lấy lại” niềm tin nơi người tiêu dùng => QC “tin đồn xấu” có tương quan với Nghĩa “tin đồn xấu chất lượng” hội tụ đủ điều kiện biến độc lập quan trọng, thiếu biến mơ hình vi phạm giả thiết OLS làm kì vọng sai số ngẫu nhiên khác => hệ số ước lượng ước lượng chệch không vững => sử dụng Câu PRF: E ( ln Yt |ln P,ln PE ) = β1 + β ln Pt + β3 ln PEt + β T  SRF: ln Yt = 0,231 − 0,216 ln Pt + 1, 453ln PEt + 0,067 T −0,216 < phù hợp: giá nước tăng tương đối so với giá thị trường quốc tế người bán β2 = ưa thích bán nước so với thị trường quốc tế = β3 1, 453 > phù hợp: giá thị trường quốc tế tăng tương đối so với giá nước người bán ưa thích xuất hàng để bán bên = β4 0,067 > phù hợp: sản lượng xuất thủy hải sản có xu hướng tăng dần theo thời gian (1) sản lượng nuôi trồng đánh bắt thủy hải sản ngày tăng tiến kĩ thuật, (2) xu hội nhập kinh tế giới, thương mại quốc tế diễn ngày mạnh mẽ Câu Kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số góc Câu Hệ số co dãn tỷ lệ tốc độ tăng (mức tăng tương đối) biến phụ thuộc/1% tăng biến độc lập Co dãn Y theo PE hệ số β3 => kiểm định H1 : β3 > (Y tăng nhanh PE) Câu Khoảng tin cậy đối xứng cho − β − β3 (hoặc làm cho β + β3 được) Câu PRM: ln Yt =β1 + β Pt + β3 PEt + β Pt −1 + β PEt −1 + β6 T + ut β2 = −0,018 cho biết bỏ qua yếu tố khác, hai quý, quý có số giá thu mua nước cao đơn vị lượng xuất xuất thủy hải sản trung bình (ở quý) thấp 1,8% β4 = −0,043 cho biết bỏ qua yếu tố khác, hai quý, quý có số giá thu mua nước cao đơn vị q sau đó, có lượng xuất thủy hải sản trung bình thấp 4,3% , β  Hoàn toàn tương tự cho β 18 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies β6 = 0,052 cho biết bỏ qua ảnh hưởng biến giá, sau quý, trung bình lượng xuất thủy hải sản tăng 5,2% Câu  H0 : β = , p-value = 0,213 > 0,05 =>Chỉ số giá thu mua nước quý trước không thực tác động  : H β ≠  đến lượng xuất thủy hải sản quý  H0 : β = , p-value = 0,032 < 0,05 =>Chỉ số giá thị trường quốc tế quý trước thực ảnh hưởng đến   H1 : β ≠ lượng xuất thủy hải sản quý  H0 : β ≤ 0,032 , p-value = = 0,016 < 0,05 ⇒ Chỉ số giá thị trường quốc tế quý trước tăng thực làm   H1 : β > tăng lượng xuất thủy hải sản quý Câu = = PE 60 => [thay vào SRF] => Y 2016 = P= 50 , PE Ở quý năm 2016, T = 61 , P= 2016 2015 2016 2015 Câu 10 Tiêu chí (1) Ý nghĩa kinh tế (2) Khuyết tật Mơ hình [1] Hồi quy tĩnh: Xét tác biến số giá lên sản lượng xuất thủy hải sản quý Các tác động ổn định, không đổi qua quý nên chúng cân dài hạn Kiểm định Ramsey  H0 : [1] cã DH§, kh«ng thiÕu biÕn q/träng   H1 : [1] cã SHS hc thiÕu biÕn q/träng P-value = 0,322 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 =>[1] có dạng hàm đúng, không thiếu biến quan trọng Kiểm định White  H0 : [1] cã ph­¬ng sai sai sè không đổi H1 : [1] có phương sai sai sè thay ®ỉi Pvalue = 0,321 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 =>[1] Có PSSS khơng đổi Kiểm định BG  H0 :[1] kh«ng cã tù t­¬ng quan   H1 :[1] cã tù t­¬ng quan P-value = 0,021 < 0,05 =>bác bỏ H0, nhận H1 =>[1] có Tự tương quan Vậy, βj ước lượng khơng chệch, vững Mơ hình [2] Hồi quy động: Xét tác động tức thời (ngày quý) tác động trễ (lên thời quý sau đó) nhờ có thêm trễ biến số giá Kiểm định Ramsey  H0 : [2] cã DH§, kh«ng thiÕu biÕn q/träng   H1 : [2] cã SHS hc thiÕu biÕn q/träng P-value = 0,141 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 =>[2] có dạng hàm đúng, không thiếu biến quan trọng Kiểm định White  H0 : [1] cã ph­¬ng sai sai sè không đổi H1 : [1] có phương sai sai sè thay ®ỉi P-value = 0,135 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 =>[2] có PSSS khơng đổi Kiểm định BG  H0 :[2] kh«ng cã tù t­¬ng quan   H1 :[2] cã tù t­¬ng quan P-value = 0,071 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 =>[2] khơng có tự tương quan tính hiệu quả, theo ước Vậy, βj ước lượng không chệch, vững lượng khoảng kiểm định giả thuyết cho β j hiệu Tốt so với MH1 khơng giá trị sử dụng 19 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Tỷ lệ giải thích R[1] =1 − (1 − 0,594 ) Page: Love NeverDies 59 =0,806 > R[1] 54 => tác động trễ cần bổ sung 59 =0,572 56 R[2] =1 − (1 − 0,822 ) Đề - CQ17053x (Spring 2017) Câu β1 + β AQIi + β3 ln POPi + ui PRM: ln CPi = CPi : chi phí khu vực dân cư thành phố i AQIi : số chất lượng khơng khí (Air Quality Index) thành phố i β < : Chất lượng khơng khí tệ phản ánh tình trạng nhiễm nghiêm trọng => tăng chi phí khu vực dân cư POPi : quy mô thành phố i, thể mật độ dân số nội thành β3 > : mật độ dân số cao => chi phí dân cư nhìn chung cao Bên cạnh đó, đơng dân nhu cầu sử dụng phương tiện lại lớn => tình trạng nhiễm khơng khí có chiều hướng gia tăng => biến độc lập quan trọng Câu Đặt biến giả D = với đô thị gần khu công nghiệp, = với đô thị khác β1 + β AQIi + β3 ln POPi + β Di + ui PRM: ln CPi = Với đô thị gần khu công nghiệp: ln CPi = ( β1 + β ) + β AQIi + β3 ln POPi + ui ln CPi = β1 + β AQIi + β3 ln POPi + ui Với đô thị khác: Chênh lệch chi phí nhóm thị là: β β > : [Các bạn tự đưa lập luận nhé] Đề - CQ170554 (Spring 2017) Câu PRM: ln Ki =β1 + β ln Ki* + β3 Ti + β PEi + ui Ki - Tổng vốn đầu tư để thực dự án i Ki* - Tổng mức đầu tư dự án i, β > : dự án có vốn đầu tư lớn dễ đội vốn Ti - Thời gian hoàn thành dự án i, β3 > : thời gian hồn thành dự án lâu dễ đội vốn 20 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies PE - biến giả nhận giá trị = dự án doanh nghiệp nhà nước làm chủ đầu tư, = với dự án khác β > : dự án doanh nghiệp nhà nước làm chủ đầu tư thường bị đội vốn nhiều Mơ hình đưa sử dụng số liệu chéo, thu thập số liệu từ nhiều dự án (đã hoàn thành) khác nhau, phù hợp cho việc phân tích nhận định đưa Nếu dùng mơ hình với chuỗi thời gian ta đánh giá yếu tố ảnh hưởng tới dự án nhất, chưa hồn thiện dự án ta chưa hết yếu tố ảnh hưởng, kết thúc phân tích cho thân dự án khơng thể dùng cho dự án khác Trong đó, mơ hình với số liệu chéo đánh giá xu hướng chung dự án khác thời điểm xét, nên yếu tố ảnh hưởng tới tiến độ hoàn thiện dự án xác định, giúp cho việc phân tích đánh giá đầy đủ Câu Khơng đồng ý vì: (1) Nếu mơ hình vi phạm giả thiết 2, OLS kết luận kiểm định cho hệ số hồi quy khơng có giá trị (2) Nếu giả thiết 2, OLS thỏa mãn trường hợp mơ hình có tượng đa cộng tuyến cao, để lại hậu nghiêm trọng vài (hoặc tất cả) hệ số bị ý nghĩa thống kê sai số chuẩn lớn so với giá trị thật Câu HD tìm cặp giả thuyết: “Chi phí quảng cáo tăng doanh thu tăng” => Tác động AD lên TR => β = β  > ⇒ β > 0) ⇒ H : β > “tăng 5” ⇔ β > ⇔ β > (vì β 4  H0 : β ≤ ⇒  H1 : β > Câu Khoảng đối xứng cho β3 + β Câu  H0 : [1]có dạng hàm đúng, không thiếu biến quan trọng H1 : [1] có dạng hàm sai hc thiÕu biÕn quan träng P-value = 0,0314 < 0,05 =>bác bỏ H0, nhận H1 => với α = 5% , [1] có dạng hàm sai thiếu biến quan trọng => vi phạm giả thiết OLS  H0 : [1] có PSSS không đổi , p-value = 0,0421 < 0,05 => bác bỏ H0, nhận H1  H : [1] cã PSSS thay ®ỉi  =>với mức ý nghĩa 5%, [1] có phương sai sai số thay đổi => vi phạm giả thiết OLS Câu 21 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies  H0 : β6 = Kiểm định  tìm khoảng tin cậy đối xứng cho β6  H1 : β6 ≠ Câu Ở mơ hình [1]  H0 : β =  có ý nghĩa thống kê , p-value = 0,000 < 0,05 => bác bỏ H0, nhận H1 => β  H : β ≠  Ở mơ hình [2]  H0 : β =  khơng có ý nghĩa thống kê , p-value = 0,599 > 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 => β  H : β ≠  Ta thấy AD MH [2] khơng có ý nghĩa thống kê xảy sau thêm biến tương tác D*K D*L vào mơ hình [1] Ngồi AD ta dễ thấy biến D*K khơng có ý nghĩa thống kê Điều gợi ý cho ta nguyên nhân việc hệ số biến AD khơng ý nghĩa thống kê, thêm biến D*K vào làm mơ hình xuất đa cộng tuyến cao, gây hậu nghiêm trọng hệ số hai biến AD D*K khơng ý nghĩa thống kê Câu 10 “tăng quảng cáo lúc đầu làm tăng doanh thu, sau làm giảm doanh thu quảng cáo vượt qua mức tới hạn” – mô tả gợi ý cho ta mối quan hệ cận biên giảm dần: AD làm tăng TR với mức tăng giảm dần theo giá trị AD Để phân tích nhận định trên, ta sử dụng dạng hàm bậc 2: Bước 1: bổ sung biến AD2 vào mơ hình [2], mơ hình [3]: PRM: TR =β1 + β K + β3 L + β AD + β AD2 + β6 D K + β D L + u3 Mức tăng doanh thu trung bình chi quảng cáo tăng là: ∂TR = β + β AD giảm dần ∂AD β5 < Bước 2: Hồi quy mơ hình [3] tiến hành kiểm định cặp giả thuyết  H0 : β ≥ β5 n−k , bác bỏ H0 = T < −tα( )   se β  H1 : β < ( ) Đề - CQ170566 (Spring 2017) Câu PRM: TRt = β1 + β Pt + β3 ADt + β Pt* + ut 22 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies TRt - Doanh thu doanh nghiệp bán lẻ thời kì t Pt - Chỉ số giá doanh nghiệp bán lẻ thời kì t, thể chiến lược giá (một chiến lược quan trọng hoạt động Marketing) doanh nghiệp β < : giảm giá nói chung kích cầu, làm tăng lượng bán, qua làm tăng doanh thu ADt - Chi phí quảng cáo doanh nghiệp bán lẻ thời kì t β3 > : quảng bá thương hiệu, sản phẩm nhiều tạo điều kiện để khách hàng tiếp cận tốt với sản phẩm; nắm bắt thông tin nhanh, kịp thời đầy đủ chương trình, chiến lược doanh nghiệp đưa Pt* - Chỉ số giá doanh nghiệp đối thủ thời kì t, biến đại thể sách Marketing đối thủ β > : hoạt đối thủ đẩy mạnh chiến lược Martketing, đặc biệt cạnh tranh giá, nhìn chung doanh thu họ tăng lên nhờ kích cầu, doanh thu ta giảm xuống khơng có động thái kịp thời (các yếu tố AD, P không đổi) Câu Chính sách Martketing hai bên thường có quan hệ phản hồi lẫn nhanh mạnh: đưa chiến lược Martketing, doanh nghiệp phải nghiên cứu kĩ thị trường tình hình đối thủ Nếu bên áp dụng chiến lược giá thay đổi, nghĩa đặt giá dựa thay đổi giá đối thủ, P P* có tương quan tuyến tính cao, dẫn tới mơ hình dễ mắc phải tượng đa cộng tuyến cao để lại hậu nghiêm trọng cho hệ số ước lượng ý nghĩa thống kê, lệch dấu, Câu β4 = −0, 471 < phù hợp với lí thuyết: giá trị RANK tăng ⇔ lực cạnh tranh tỉnh giảm ⇒ lượng FDI thu hút giảm theo Câu  H : FDI2015 chênh đơn vị FDI2016 không khác  H0 : β = ⇔ H1 : FDI2015 chênh đơn vị FDI2016 có khác H1 : ≠ P-value = 0,229 < 0,05 => chưa đủ sở bác bỏ H0 => Câu Tìm khoảng đối xứng cho β , nhân vào kết cuối => kết luận Câu Mô hình [2] tốt 23 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hồng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Hướng dẫn: Page: Love NeverDies Giả thiết 2: [1] Vi phạm [2] Thỏa mãn Giả thiết 3: [1] Thỏa mãn [2] Vi phạm βj chệch, không vững βj không chệch, vững, không hiệu Câu PRF: E ( FDI 2016 |ln FDI 2015,ln Y , RANK ,ln POP ) = β1 + β ln FDI 2015 + β3 ln Y + β RANK + β ln POP β2 = 1,184 cho biết yếu tố khác không đổi, năm 2015 thu hút nhiều 1% FDI FDI năm 2016 tăng 0,01184 đơn vị Câu Vì RANK biến thứ bậc, biến định lượng thơng thường nên việc lấy Log khơng có ý nghĩa β4 = −0,052 cho biết yếu tố khác không đổi, tăng lực cạnh tranh tỉnh lên bậc (RANK giảm đơn vị) FDI tăng 0,052 đơn vị Câu Khoảng đối xứng cho ( β + β3 ) kết quả: 3, 423 < β + β3 < 6,071 Với − α = 95% , FDI2015 Y tăng 1% FDI 2016 tăng khoảng ( 0,03423;0,06071) đơn vị Câu 10 (Chém mạnh tay vào ngu văn -_- ) Tăng suất lao động, chất lượng lao động Tăng lực điều hành, quản lí kinh tế tỉnh Tích cực khuyến khích đầu tư, sử dụng nguồn vốn FDI hiệu Đề - CQ170576 (Spring 2017) Câu β1 + β ln ( GDPA GDPi ) + β3 ln ( Disi ) + ui PRM: ln ( Mi ) = Mi − Tổng giá trị kim ngạch xuất nhập nước A nước thứ i GDPA GDPi − Quy mô GDP thực nước A i , kì vọng β > Disi − Khoảng cách nước A nước thứ i; lấy khoảng cách thủ đơ, kì vọng β3 < (*) CHÚ Ý: Các bạn sợt google “Lý thuyết lực hấp dẫn” để hiểu thêm tự đưa kì vọng dấu hệ số hồi quy Câu Khi Z gọi “Biến độc lập quan trọng” (có tác động lên biến phụ thuộc có tương quan với biến độc lập), mơ hình thiếu Z vi phạm giả thiết OLS kì vọng có điều kiện sai số ngẫu nhiên khác Hậu để lại làm cho ước lượng thu từ mơ hình ước lượng chệch khơng vững 24 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hồng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies Câu PRF: E ( FDIt |GI ,Y ,T ) =β1 + β GIt + β3Yt + β T  =4,672 + 3,603GI + 6,128Y + 0,671T SRF: FDI t t t β2 = 3,603 cho biết: bỏ qua yếu tố xu tế, hai quý có mức thu nhập bình qn đầu người, q có tổng đầu tư sở hạ tầng cao đơn vị đầu tư trực tiếp nước ngồi nhiều 3,603 đơn vị β4 = 0,671 cho biết: bỏ qua yếu tố khác, sau quý, đầu tư trực tiếp nước vào tỉnh tăng 0,671 đơn vị Câu  H0 : β3 ≤  H0 : β ≤ Kiểm định    H1 : β3 >  H1 : β > Câu KTC đối xứng cho ( β + β3 ) Câu Kiểm định White H0 : [1] có PSSS không đổi , p-value = 0,322 > 0,05 =>chưa đủ sở ác bỏ H0   H1 : [1] cã PSSS thay ®ỉi => [1] có PSSS khơng đổi (TS2 thỏa mãn) Kiểm định Breusch-Godfrey  H0 : [1] cã tù t­¬ng quan , p-value = 0,012 < 0,05 => bác bỏ H0, nhận H1   H1 : [1] kh«ng cã tù t­¬ng quan =>[1] có tự tương quan => sai số chuẩn ước lượng chệch! (*) CHÚ Ý: TS1 TS3 vi phạm (ít vi phạm) sai số chuẩn ước lượng chệch (chi tiết xem hậu PSSSTĐ TTQ) Câu PRM: ln FDIt =β1 + β ln GIt + β3 ln Yt + β T + ut β2 = 1,184 cho biết: bỏ qua yếu tố xu thế, quý có mức thu nhập bình quân đầu người, quý có tổng đầu tư sở hạ tầng cao 1% đầu tư trực tiếp nước ngồi vào tỉnh cao 1,184 % β4 = 0,110 cho biết: yếu tố khác không đổi, sau quý, đầu tư trực tiếp nước vào tỉnh tăng 0,11 % Câu 25 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Spring 2019 Hướng dẫn Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies MH [1]: Dạng hàm không thiếu biến quan trọng (phân tích Ramsey test), PSSS đồng (phân tích White test), có TTQ (phân tích BG test) => hệ số ước lượng không chệch vững ước lượng tốt MH [2]: Dạng hàm không thiếu biến quan trọng (phân tích Ramsey test), PSSS đồng (phân tích White test), khơng có TTQ (phân tích BG test) => hệ số ước lượng BLUE => [2] tốt [1] Câu KTC đối xứng cho β Câu 10 (So sánh chênh lệch tác động biến độc lập => thêm tương tác!) Đặt biến giả D = với quan sát từ sau 2008, = với trước hồi quy mơ hình: ln ( FDIt ) =β1 + β ln ( GIt ) + β3 ln ( Yt ) + β Dt * ln ( GIt ) + β Dt * ln ( Yt ) + β6 T + ut Kiểm định:  H0 : β ≥  H : Tác động GI giai đoạn sau 2008 không giảm so với trước H1 : < H1 : Tác động GI giai đoạn sau 2008 giảm so với trước ®ã  H0 : β ≥  H : Tác động Y giai đoạn sau 2008 không giảm so với trước H1 : < H1 : Tác động Y giai đoạn sau 2008 giảm so với trước ®ã 26 Thắc mắc: https://www.fb.com/lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 ... Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Page: Love NeverDies Mục Lục PHẦN I: ĐỀ BÀI Đề - H170882 (Summer 2017) Đề - B2CQ161213 (VB2 – Winter 2016) Đề - B2CQ161214... 15 Đề - Đề CQ170511 (Spring 2017) 16 Đề - CQ170524 (Spring 2017) 17 Đề - CQ17053x (Spring 2017) 20 Đề - CQ170554 (Spring 2017) 20 Đề - CQ170566... tốt! LND9492 Manh163 Thắc mắc: https://www.fb.com /lnd9492 Hoàng Bá Mạnh: 0986960312 Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU K57+ - Cuối kì giải Spring 2019 Page: Love NeverDies PHẦN I: ĐỀ BÀI Đề - H170882