Đề thi cuối kì môn kinh tế lượng

Theo bạn dấu của các ước lượng hệ số trong mô hình như thế nào thì phù hợp?. Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, và giải thích ý nghĩa của các ước lượng hệ số góc 4.. Viết mô hình hồ

Trang 1

Cuối kì K56 & HD Giải

Mục lục

PH ẦN 1: ĐỀ BÀI 3

1 Đề CQ160532 3

2 Đề CQ160522 4

3 Đề CQ160513 5

4 Đề CQ160542 6

PH ẦN II: HƯỚNG DẪN GIẢI 7

1 Đề CQ160532 7

2 Đề CQ160522 8

3 Đề CQ160513 10

4 Đề CQ160542 11

Trang 2

L ỜI RUỘT GAN

Như các em có thể đã biết, từ K58 trở đi thì cấu trúc đề thi Cuối kì đã có chút thay đổi: nội dung hỏi được

mở rộng hơn và yêu cầu sinh viên nắm chắc kiến thức hơn! Mặc dù vậy, đề cuối kì các khóa trước đó: K57, K56, K55 vẫn mang lại lợi ích rất nhiều về mặt luyện tập, củng cố lí thuyết kinh tế, lí thuyết ước lượng, đặc

biệt là các câu hỏi xây d ựng mô hình thì vẫn còn nguyên giá trị!

Bởi vậy, Hoàng mỗ cất công tổng hợp, gõ lại đề bài và lời giải của tập 4 đề K56 này hòng cung cấp cho các

em một tài liệu có trách nhi ệm (bất kì ai sử dụng tài liệu này đều có quyền đặt câu hỏi, thắc mắc về lời giải

– mỗ cam đoan sẽ dốc sức giải đáp), an toàn và tin cậy

Trong quá trình biên soạn cũng như gõ giải, khó tránh khỏi những khoảnh khắc phân vân vì bụng dạ, phân tâm vì giai nhân, nên sai sót hẳn vẫn còn đọng lại đâu đó Rất mong các em sử dụng, khi phát hiện ra những

chỗ còn nghi hoặc hay sai sót đó thì hết sức cảm thông và gửi phản hồi về Page Love NeverDies, để được

giải đáp chu đáo tận tình Nha!

Yêu các em vờ lờ - Ôn tập chăm chỉ và thi tốt nhé!

Sưu tầm & soạn giải

LND9492 Manh163

Trang 3

1 Đề CQ160532

Bài I

1 Một người nghiên cứu mô hình với biến phụ thuộc là Lượng điện tiêu thụ (cả dân dụng và sản suất) tại một thành phố theo thời gian Hãy đề xuất mô hình có hai biến độc lập theo bạn là phù hợp nhất, và có

khả năng điều tra số liệu Theo bạn dấu của các ước lượng hệ số trong mô hình như thế nào thì phù hợp?

2 Giả thiết “không có tự tương quan” khi ước lượng có cần thiết không? Ý nghĩa giả thiết này như thế nào

với mô hình cụ thể này?

Bài II Cho kết quả ước lượng số liệu từ quý 1 năm 2006 đến quý 4 năm 2015 tại một tỉnh, với FDI là đầu

tư trực tiếp nước ngoài, GI là tổng đầu tư hạ tầng, Y là thu nhập bình quân đầu người, T là biến xu thế thời gian nhận giá trị từ 1 đến 40 LOG là logarit của các biến tương ứng

Cho α =5% với mọi khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết

Mô hình [1]

Dependent Variable: FDI

Sample: 2006Q1 2015Q4

Included Observations: 40

Variable Coef Std.Error Prob

GI 3.603 1.005 0.001

Y

T

6.128 0.671

0.823 0.150

0.000 0.000 R-sq

DW

0.656 0.653

Prob(F-stat) 0.0000

White Probability 0.322

Ramsey Probability 0.321

Breusch-Godfrey Probability 0.012

Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0

Mô hình [2]

Dependent Variable: LOG(FDI) Sample: 2006Q1 2015Q4 Included Observations: 40 Variable Coef Std.Error Prob

Log(GI) 1.184 0.355 0.004 Log(Y) 3.563 0.101 0.000

R-sq

DW

0.722 1.952

Prob(F-stat) 0.0000

White Probability 0.251 Ramsey Probability 0.135 Breusch-Godfrey Probability 0.325

V ới mô hình [1]

3 Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, và giải thích ý nghĩa của các ước lượng hệ số góc

4 Thu nhập bình quân tăng 1 đơn vị thì FDI thay đổi trong khoảng nào?

5 Khi thêm biến giả D bằng 1 nếu quan sát từ năm 2010 về sau, và bằng 0 với giai đoạn trước đó, thì hệ số

biến mới thêm bằng 1,35 Hãy viết mô hình trong hai giai đoạn và giải thích ý nghĩa con số đó

6 Mô hình có vi phạm giả thiết nào của phương pháp OLS không?

7 Viết mô hình hồi quy, và giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số biến T, và hệ số xác định

8 Mô hình [2] có tốt hơn mô hình [1] hay không? Tại sao?

9 GI và Y cùng tăng 1% thì FDI tăng trong khoảng nào?

10 Nhận xét ý kiến cho rằng sau mỗi quý thì FDI tăng chưa đến 2%

Cho các giá tr ị tới hạn, nếu không có giá trị chính xác thì lấy giá trị gần nhất

0,05 1,645

0,05 1; 20 4,4

0,05 3; 20 3,1

0,025 1,96

0,05 2; 20 3,5

0,05 4; 20 2,8

20

L

U

Trang 4

2 Đề CQ160522

Bài I

1 Một người nghiên cứu mô hình với biến phụ thuộc là sản lượng xuất khẩu gạo của Việt Nam, theo quý, giai đoạn 2000-2015 Hãy đề xuất ít nhất hai biến độc lập theo bạn là phù hợp nhất, và có khả năng thu

thập số liệu Theo bạn dấu của các ước lượng hệ số trong mô hình như thế nào thì phù hợp?

2 Nếu cho rằng vào hai quý nửa năm sau của năm thì lượng xuất khẩu là cao hơn hẳn so với hai quý đầu năm, và muốn phân tích nhận định đó thì có thể thực hiện như thế nào?

Bài II Cho kết quả ước lượng với 63 tỉnh thành, trong đó FDI2015 là ước lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài năm 2015, FDI2014 là FDI năm 2014, RANK là xếp hạng cạnh tranh của tỉnh năm 2015 (xếp từ 1 là

tốt nhất đến 63 là kém nhất), Y là GDP bình quân đầu người năm 2015, POP là dân số của tỉnh LOG là logarit của các biến

Mô hình [1]

Dependent Variable: FDI2015

Sample: 1 63

FDI2014 1.063 1.005 0.229

Y

RANK

2.128 -0.471

0.823 0.150

0.026 0.000 R-sq 0.756 Prob(F-stat) 0.0000

Breusch-Godfrey Probability

Mô hình [2]

Dependent Variable: LOG(FDI2015) Sample: 1 63

Included Observations: 63 Variable Coef Std.Error Prob

C 1.425 4.827 0.981 Log(FDI2014) 1.184 0.355 0.004 Log(Y) 3.563 0.101 0.000 RANK

LOG(POP)

-0.052 -2.471

0.016 3.652

0.004 0.312 R-sq 0.722 Prob(F-stat) 0.0000 White Probability 0.0232 Ramsey Probability 0.1354

3 Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, và giải thích ý nghĩa của các ước lượng hệ số góc

4 Theo kết quả này, khi một tỉnh tăng hạng cạnh tranh thì FDI thay đổi thế nào?

5 Nhận xét ý kiến cho rằng các ước lượng là không chệch và hiệu quả

6 So sánh mô hình [1] và [2], bạn chọn mô hình nào để sử dụng, vì sao?

7 Giải thích ý nghĩa của hệ số biến RANK và hệ số xác định

8 Khi FDI2014 và Y cùng tăng 1% thì biến phụ thuộc thay đổi trong khoảng nào?

9 Có ý kiến cho rằng với các tỉnh có cảng biển hoặc cảng hàng không thì đầu tư trực tiếp nước ngoài là cao hơn các tỉnh khác Hãy nêu cách cải biến mô hình [2] để phân tích nhận định đó

10 Nhận xét về ý nghĩa thống kê của biến FDI2014 trong hai mô hình, và nêu các lý do phù hợp để lý giải cho các nhận xét đó

0,05 1,645

0,05 1; 20 4,4

0,05 3; 20 3,1

0,025 1,96

0,05 2; 20 3,5

0,05 4; 20 2,8

20

L

U

Trang 5

3 Đề CQ160513

Bài I

1 Một người nghiên cứu mô hình với biến phụ thuộc là lượng đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI vào một tỉnh theo các quý từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2015 Với các lý thuyết kinh tế đã học, hãy đề xuất mô hình hai biến độc lập theo bạn là phù hợp và viết mô hình kinh tế lượng với hai biến độc lập đó Theo

bạn dấu của các ước lượng hệ số trong mô hình như thế nào thì phù hợp với lý thuyết kinh tế?

2 Với mô hình trong câu trên, để ước lượng OLS là tốt nhất thì cần thỏa mãn những giả thiết như thế nào?

Bài II Cho kết quả ước lượng với TR là tổng doanh thu của các cửa hàng bán lẻ tư nhân, K là chi phí nhập hàng, L là chi phí cho lao động AD là chi phí quảng cáo, D là biến nhận giá trị bằng 1 với cửa hàng có kinh doanh qua mạng, = 0 nếu ngược lại

Mô hình [1]

Dependent Variable: TR

Sample: 1 50

L

AD

2.128 3.471

0.823 1.150

0.026 0.000 R-sq 0.656 Prob(F-stat) 0.0000

Breusch-Godfrey Probability

Mô hình [2]

Dependent Variable: TR Sample: 1 50

C 1.425 4.827 0.981

K 1.484 0.255 0.001

L 3.563 0.101 0.000

AD D*K D*L

1.001 -0.146 2.471

0.953 0.246 0.652

0.599 0.465 0.012 R-sq 0.8225 Prob(F-stat) 0.0000 White Probability 0.0232 Ramsey Probability 0.2354 Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0

3 Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, kết quả có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?

4 Chi phí nhập hàng tăng 1 đơn vị thì doanh thu thay đổi trong khoảng nào?

5 Có thể cho rằng tác động của chi phí cho Lao động là lớn hơn tác động của chi phí nhập hàng?

6 Ước lượng điểm các hệ số trong mô hình có phải là không chệch và hiệu quả không?

7 Sử dụng kiểm định F đánh giá việc thêm hai biên D*L và D*L vào mô hình

8 Viết hàm hồi quy với hai loại cửa hàng, giải thích ý nghĩa ước lượng của hệ số biến D*K

9 Trong hai yếu tố Vốn và Lao động, yếu tố nào thực sự có hiệu quả hơn đối với cửa hàng có kinh doanh qua mạng? Hiệu quả hơn khoảng bao nhiêu?

10 Có nhận xét gì về ý nghĩa thống kê của hệ số biến AD trong hai mô hình? Hãy nêu một cách giải thích

về hiện tượng đó

0,05 1,645

0,05 1; 20 4,4

0,05 3; 20 3,1

0,025 1,96

0,05 2; 20 3,5

0,05 4; 20 2,8

20

L

U

Trang 6

4 Đề CQ160542

Bài I

1 Một người nghiên cứu mô hình với biến phụ thuộc là Lượng bán lẻ hàng tiêu dùng tại một thành phố, số

liệu theo thời gian từ 2000 đến 2015 Hãy đề xuất mô hình có hai biến độc lập phù hợp nhất, và có khả năng điều tra số liệu Dấu của các ước lượng hệ số như thế nào thì phù hợp?

2 Hãy nêu các giả thiết để ước lượng OLS của mô hình trên là không chệch, hiệu quả?

Bài II Cho kết quả ước lượng số liệu từ quý 1 năm 2006 đến quý 4 năm 2015 tại một tỉnh, với ELEC là lượng điện tiêu thụ, POP là dân số, Y là thu nhập bình quân đầu người, P là giá điện, T là biến xu thế thời gian nhận giá trị từ 1 đến 40 LOG là logarit của các biến tương ứng

Mô hình [1]

Dependent Variable: ELEC

Sample: 2006Q1 2015Q4

POP 3.603 1.005 0.001

Y

P

6.128 -0.671

0.253 0.150

0.001 0.000 R-sq

DW

0.656 1.653

Prob(F-stat) 0.0000

Breusch-Godfrey Probability 0.312

Mô hình [2]

Dependent Variable: LOG(ELEC) Sample: 2006Q1 2015Q4

LOG(POP) 1.184 0.355 0.004 LOG(Y)

LOG(P)

3.563 -0.212

0.101 0.153

0.000 0.083

R-sq

DW

0.822 1.452

Prob(F-stat) 0.0000

White Probability 0.251 Ramsey Probability 0.135 Breusch-Godfrey Probability 0.025

3 Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, dấu các ước lượng có phù hợp về kinh tế không?

4 Hàm hồi quy có phù hợp không? Mô hình giải thích được bao nhiêu % sự biến động của biến phụ thuộc?

5 Thu nhập tăng 1 đơn vị thì lượng điện có tăng hơn 5 đơn vị không?

6 Mô hình [2] có hệ số xác định lớn hơn, vậy có thực sự tốt hơn mô hình [1] không? Tại sao?

7 Viết mô hình hồi quy, và giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số biến T, và hệ số xác định

8 Các ước lượng trong mô hình [2] có tính chất không chệch, hiệu quả hay không?

9 Dân số và Y cùng tăng 1% thì lượng điện tiêu thụ thay đổi trong khoảng nào?

10 Nếu muốn sử dụng mô hình này để dự báo lượng điện tiêu thụ trong năm 2016 thì nó có phù hợp không? Cần phải có những đại lượng nào để thực hiện dự báo như vậy?

0,05 1,645

0,05 1; 20 4,4

0,05 3; 20 3,1

0,025 1,96

0,05 2; 20 3,5

0,05 4; 20 2,8

20

L

U

Trang 7

Bài I

1 PRM: LuongDien t =β β1+ 2GiaDien t+β4DS t+β5TNBQ t+β6T u+ t

GiaDien : Giá điện - kì vọng dấu hệ số β2 < - bi0 ểu hiện giá điện tăng lượng điện tiêu thụ giảm

DS : Tổng dân số - kì vọng dấu β4 > - 0 đông dân thì tiêu thụ điện nhiều hơn

TNBQ: Thu nhập bình quân người – kì vọng dấuβ5> : v0 ới mức thu nhập lớn tăng sử dụng các thiết bị điện, tăng lượng điện tiêu thụ

T : Biến xu thế thời gian: kì vọng dấu β6 > : theo th0 ời gian, dân số, thu nhập bình quân

và lượng điện tiêu thụ có xu hướng tăng dần

2 Giả thiết không có tự tương quan là cần thiết khi ước lượng mô hình hồi quy chuỗi thời gian

Giả thiết này nhằm thay thế giả thiết về mẫu ngẫu nhiên trong mô hình hồi quy số liệu chéo, do với

số liệu chuỗi thời gian, việc giả thiết các quan sát của biến độc lập nhau là không thể đảm bảo Bên cạnh đó, nếu mô hình có tự tương quan thì hậu quả gây ra cho mô hình là khá nghiêm trọng: (1) phương sai các hệ số ước lượng là chệch (2) các khoảng tin cậy cũng như kết luận từ các bài toán

kiểm định không còn giá trị sử dụng

Bài II

3 PRM: FDI t =β β1+ 2GI t+β3Y t+β4T u+ t

PRF: E FDI( t/GI Y T, , )=β β1+ 2GI t+β3Y t+β4T

SRF: FDI 4,672 3,603t = + GI t+6,128Y t +0,671T

2 3,603

β = cho biết trong 1 quý nào đó, nếu thu nhập bình quân không đổi và tăng tổng đầu tư hạ tầng lên 1 đơn vị thì đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng trung bình 3,603 đơn vị

3 6,128

β = cho biết trong 1 quý nào đó, nếu tổng đầu tư cơ sở hạ tầng không đổi đồng thời thu nhập bình quân đầu người tăng 1 đơn vị thì đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng trung bình 6,128 đơn vị

4 0,671

β = cho biết cứ sau mỗi quý, nếu tổng đầu tư cơ sở hạ tầng và thu nhập bình quân đầu người không đổi thì đầu tư trực tiêp nước ngoài tăng trung bình 0,671 đơn vị

4 3 ( ) ( )3 3 3 ( ) ( )3

β − − β <β <β + − β ; FDI tăng trong khoảng (4,51492;7,74108 )

5 FDI t =β β1+ 2GI t+β3Y t +β4T+β5D u t+ t

1:

0 :



5 1,35

β = cho biết, kể từ năm 2010, nếu tổng đầu tư và thu nhập bình quân đầu người không đổi, thì qua mỗi quý, mức tăng của FDI ở giai đoạn này nhiều hơn so với giai đoạn trước đó 1,35 đơn vị

6 P-value của kiểm định BG = 0,012 < 0,05 cho thấy mô hình vi phạm giả thuyết “sai số ngẫu nhiên không

tự tương quan”

Trang 8

Cuối kỡ K56 & HD Giải

7 PRM: lnFDI t =β β1+ 2lnGI t +β3lnY t+β4T u+ t



4 0,011

β = cho biết, nếu tổng đầu tư hạ tầng và thu nhập bỡnh quõn người khụng đổi thỡ qua mỗi quý, FDI vẫn tăng 1,1%

2 0,722

R = cho biết mụ hỡnh giải thớch được 72,2 % thay đổi của lnFDI

8 Mụ hỡnh [1] cú dạng hàm đỳng value của kiểm định Ramsey = 0,321 > 0,05), PSSS đồng đều (P-value của kiểm định White = 0,322 > 0,05) và cú hiện tượng tự tương quan (P-value của kiểm định BG

= 0,012 < 0,05), tất cả cỏc hệ số đều cú ý nghĩa thống kờ, dấu của hệ số ước lượng là phự hợp với lý thuyết kinh tế

Mụ hỡnh [2] cú dạng hàm đỳng value của kiểm định Ramsey = 0,135 > 0,05), PSSS đồng đều (P-value của kiểm định White = 0,251 > 0,05) và khụng cú hiện tượng tự tương quan (P-value của kiểm định BG = 0,325 > 0,05), tất cả cỏc hệ số đều cú ý nghĩa thống kờ, dấu của hệ số ước lượng là phự hợp

với lý thuyết kinh tế

( ) ( )

2 2 2 1

R >R

Như vậy, mụ hỡnh [2] tốt hơn mụ hỡnh [1]

9 ( 2 3) ( ) ( 2 3) ( 2 3) ( 2 3) ( ) ( 2 3)

β +β − − β +β < β +β < β +β + − β +β

Kết luận: FDI tăng trong khoảng (4,0236;5,4704 (%) )

: 0,02 : Sau mỗi quý, FDI tăng ít nhất 2%

: 0,02 : Sau mỗi quý, FDI tăng chưa đến 2%

β

≥

⇔



( ) ( )

4 4

0,02 : n k

se

β β

−

= = > 

Kết luận: ý kiến trờn là đỳng

Bài I

1 PRM: XKGao t =β β1+ 2P t+β3PTG t +β4D u t+ t

XKGao : sản lượng gạo xuất khẩu

P: giỏ gạo trong nước – kỡ vọng dấu β2 < : giỏ g0 ạo trong nước cao hơn xuất khẩu giảm

PTG chỉ số giỏ gạo thị trường thế giới – kỡ vọng dấu β3> : giỏ g0 ạo thế giới cao thỳc đẩy xuất khẩu

D: biến giả = 1 với giai đoạn từ quý 1 năm 2007 về sau, = 0 với giai đoạn trước đú – kỡ vọng dấu β4 >0 : việc gia nhập WTO khiến xuất khẩu gạo dễ dàng hơn

2 Đặt biến giả D1 = 1 với hai quý cuối năm, = 0 với hai quý đầu năm và hồi quy mụ hỡnh:

XKGao =β β+ P+β PTG +β D +β D + u

Nếu hệ số β5 cú ý nghĩa thống kờ thỡ ta kiểm định 0 5 0

: 0 : Nhận định là không đúng : 0 : Nhận định là đúng

β β

≤

⇔

>

Bài II

3 PRM: FDI2015=β β1+ 2FDI2014+β3Y+β4RANK u+

PRF: E FDI( 2015 /FDI2014, ,Y RANK)=β β1+ 2FDI2014+β3Y+β4RANK

Trang 9

Cuối kỡ K56 & HD Giải

SRF: FDI2015 2,672 1,063= + FDI2014 2,128+ Y−0, 471RANK

2 1,063

β = cho biết với cỏc tỉnh cú cựng hạng cạnh tranh và thu nhập bỡnh quõn 2015 như nhau, tỉnh nào

cú FDI năm 2014 cao hơn 1 đơn vị thỡ trung bỡnh FDI năm 2015 sẽ cao hơn 1,063 đơn vị

3 2,128

β = cho biết với cỏc tỉnh cú cựng hạng cạnh tranh và cựng mức FDI năm 2014, nếu tỉnh cú thu nhập bỡnh quõn người năm 2015 cao hơn 1 đơn vị thỡ FDI trung bỡnh năm 2015 cao hơn 2,128 đơn vị

4 0,471

β = − cho biết với cựng mức FDI năm 2014 và thu nhập bỡnh quõn người năm 2015 thỡ nõng 1 bậc xếp hạng canh tranh sẽ làm tăng FDI trung bỡnh năm 2015 lờn 0,471 đơn vị

4 4 ( ) ( )4 4 4 ( ) ( )4

β − − β <β <β + − β , FDI tăng trong khoảng (0,177;0,765 đơn vị )

5 P-value của kiểm định Ramsey = 0,0324 < 0,05 => Mụ hỡnh cú dạng hàm sai => cỏc ước lượng hệ số là ước lượng chệch =>Nhận xột là sai

6 So sỏnh mụ hỡnh

Mụ hỡnh [1]: cú dạng hàm sai (P-value của kiểm định Ramsey = 0,0324 < 0,05), PSSS đồng đều (P-value của kiểm định White = 0,3221)

=>Cỏc ước lượng hệ số là ước lượng chệch và khụng vững

Mụ hỡnh [2]: cú dạng hàm đỳng (P –value của kiểm định Ramsey = 0,1354 > 0,05), PSSS thay đổi (P-value của kiểm định White = 0,0232 < 0,05)

=>Cỏc ước lượng hệ số là ước lượng khụng chệch và vững, phương sai ước lượng hệ số bị chệch

Vậy, nếu phải sử dụng thỡ ta chọn mụ hỡnh [2]

MH2, PRM: ln(FDI2015)=β β1+ 2ln(FDI2014)+β3lnY+β4RANK+β5ln(POP)+ u

7 β4 = −0,052 cho biết nếu cỏc yếu tố khỏc giữ nguyờn, nõng 1 bậc xếp hạng cạnh tranh của tỉnh sẽ làm FDI trung bỡnh tăng 5,2%

8 ( 2 3) ( ) ( 2 3) 2 3 ( 2 3) ( ) ( 2 3)

β +β − − β +β <β +β < β +β + − β +β

FDI2015 tăng trong khoảng (4,0236;5,4704 (%) )

9 Đặt biến giả D= 1 với cỏc tỉnh cú cảng biến hoặc cảng hàng khụng, = 0 với cỏc tỉnh cũn lại Hồi quy mụ hỡnh ln(FDI2015)=β β1+ 2ln(FDI2014)+β3lnY+β4RANK+β5ln(POP)+β6D u+

Nếu mụ hỡnh khụng cú khuyết tật vàβ6cú ý nghĩa thống kờ thỡ kiểm định

: 0 : Nhận định là không chính xác

: 0 : Nhận định là chính xác

β

≤

⇔

10 Mụ hỡnh [1], hệ số biến FDI2014 khụng cú ý nghĩa thống kờ (P-value = 0,229 > 0,05)

Điều này cú thể giải thớch dựa vào kết quả của kiểm định Ramsey: P-value của kiểm định Ramsey = 0,0324 < 0,05 cho thấy [1] cú dạng hàm sai hoặc [1] thiếu biến quan trọng:

 Nếu [1] thiếu biến quan trọng thỡ dẫn tới việc ước lượng hệ số biến FDI2014 bị chệch xuống quỏ nhiều so với thực tế => tỉ số t trở nờn quỏ nhỏ => β2khụng cú ý nghĩa thống kờ!

 Nếu dạng hàm sai, điều này hàm ý quan hệ giữa FDI2015 và FDI2014 trong mẫu khụng phải dạng tuyến tớnh (mà cú thể ở dạng lũy thừa bậc cao, dạng nghịch đảo hoặc dạng logarit,…) => việc hồi

Trang 10

quy FDI2015 và FDI2014 như [1] không thể hiện được tác động của FDI2014 lên FDI2015 và kéo theo hệ số biến FDI2014 không có ý nghĩa thống kê!

Mô hình [2], thoạt nhìn ta thấy hệ số biến ln(FDI2014) có ý nghĩa thống kê (P-value = 0,004 < 0,05) Tuy nhiên kết luận về sự có ý nghĩa thống kê này cũng không đáng tin cậy bởi mặc dù có dạng hàm đúng (P-value của kiểm định Ramsey = 0,1354 > 0,05) thì [2] vẫn đang mắc PSSS thay đổi (P-value kiểm định White = 0,0232 < 0,05) dẫn tới phương sai các hệ số bị ước lượng chệch => tỉ số t-statistic là không đáng tin cậy

Bài I

1 PRM: FDI t =β β1+ 2Y t+β3FDI t−1+β4L u+ t

Y- GDP thực tế của tỉnh, kì vọng dấu β2 > - quy mô kinh t0 ế của tỉnh lớn dễ thu hút nguồn vốn FDI hơn

1

t

FDI− - FDI ở tỉnh trong quý trước, kì vọng dấu β3 > - 0 FDI quý trước cao thì quý này cũng có xu hướng cao do nguồn vốn đầu tư đã và đang được chảy vào tỉnh

L - tỷ lệ lao động tốt nghiệp THPT của tỉnh, kì vọng dấu β4 > - ch0 ất lượng lao động trong tỉnh tốt dễ thu hút nguồn vốn FDI hơn

2 Do mô hình có biến trễ của biến phụ thuộc (FDI t−1) nên để ước lượng OLS là tốt nhất thì cần thỏa mãn các giả thiết:

0

TS ′ : các biến số trong mô hình là các chuỗi dừng và phụ thuộc yếu

1

TS ′ : Sai số ngẫu nhiên không tự tương quan

2

TS ′ : Kì vọng sai số ngẫu nhiên bằng 0 tại mỗi thời kì ( | , 1 , ) 0

t t t

t Y FDI L

E u − = ∀ t

3

TS ′: Phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi qua các thời kì ( | , 1 , ) 0

t

t Y FDI L

Var u − = ∀ t

4

TS ′ : Không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập

Bài II

3 PRM: TR=β β1+ 2K+β3L+β4AD u+

PRF: E TR( /K L AD, , )=β1+β2K+β3L+β4AD

SRF: TR 2,672 1,063= + K+2,128L+3, 471AD



2 1,067 0

β = > : tăng chi phí nhập hàng (khi có triển vọng bán được nhiều hàng) làm tăng doanh thu => phù hợp



3 2,128 0

β = > : tăng chi phí cho lao động (thuê thêm lao động – mở rộng quy mô, tăng tiền lương – nhân viên làm việc tốt) là tăng doanh thu => phù hợp

4 3,471 0

β = > : tăng chi phí quảng cáo => tăng tiếp cận tới khách hàng => tăng doanh thu => phù hợp

4 KTC đối xứng cho β4 Tăng trong khoảng (1,217;5,725 )

Định dạng
Số trang	12
Dung lượng	400,51 KB