Những vấn đề kinh tế mà mô hình này thể hiện hay cơ sở kinh tế của mô hình

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG -*** BÀI TẬP GIỮA KỲ MÔN: KINH TẾ LƯỢNG Sinh viên thực : 1) Vũ Thị Kiều Oanh MSV: 1213310082 2) Phạm Minh Hà MSV:1213330025 3) Lương Đức Phúc MSV: 1213330064 4) Nguyễn Thị Vân Nhung MSV: 1211120081 Lớp :KTE309.5 Giáo viên hướng dẫn :Th.s Đặng Thái Long Hà Nội, 2014 LỜI NÓI ĐẦU Kinh tế lượng môn học quan trọng với tất sinh viên theo học kinh tế Đây mơn học có tính thực nghiệm cao, trọng đến việc kiểm định luật kinh tế số liệu thực tế Và có nhiều cơng thức định lý, lại xem mơn khoa học xã hội, vận dụng đồng thời lý thuyết thực tiễn để phân tích lượng vấn đề kinh tế Thông qua tập kỳ này, chúng em áp dụng nhiều kiến thức môn kinh tế lượng vào thực tiễn thay ngồi cầm sách học thuộc lòng công thức Bài tập trọng người học tìm hiểu nhiều phần mềm stata, làm cách sử dụng nó, nhận xét kết Đây tập bổ ích quý báu để thực hành kiến thức lý thuyết cách hiệu Khi tham khảo phong cách trình bày làm anh chị khối trên, chúng em thấy báo cáo trình bày theo phong cách tiểu luận Tuy nhiên, giao tập, với có yêu cầu riêng nên chúng em định trình bày theo hướng đưa câu trả lời giải thích luôn, tránh để làm dài, đồng thời đưa kết luận riênng cho phần Tuy chúng em cố gắng làm tập cẩn thận với vốn kiến thức có hạn, làm chúng em chắn khơng tránh khỏi sai sót, mong thầy thơng cảm Chúng em xin cảm ơn thầy tận tình hướng dẫn chúng em thời gian vừa qua mong thầy tiếp tục bảo thêm cho chúng em Danh sách thành viên 1) 2) 3) 4) Vũ Thị Kiều Oanh MSV: 1213310082 Phạm Minh Hà MSV:1213330025 Lương Đức Phúc MSV: 1213330064 Nguyễn Thị Vân Nhung MSV: 1211120081 BÀI TẬP Nhóm chúng em chọn mơ hình 19 ( Regression run 19) để thực hành trả lời câu hỏi I) Câu hỏi 1: Những vấn đề kinh tế mà mơ hình thể hay sở kinh tế mơ hình 1) Giải thích ý nghĩa biến mơ hình: - QDPASSt : tổng lượng đô-la tiền gửi vào tài khoản thuộc ngân hàng S&Ls, Mỹ danh nghĩa quý t Đây biến phụ thuộc mơ hình 19, q t, đo lường tổng khoản tiền gửi túy vào tài khoản thuộc ngân hàng S&Ls mà không đo lượng tiền thuộc tài khoản vãng lai, tài khoản thị trường tiền tệ, chứng tiền gửi, tài khoản gửi tiền có trả lãi, tài khoản ngân hàng thương mại tài khoản công ty môi giới - QYDUSt : Thu nhập sau thuế danh nghĩa quý t Mỹ -QRDPASSt : Tỷ lệ lợi nhuận bình quân tài khoản tiết kiệm ngân hàng S&Ls quý t Đây yếu tố cạnh tranh phương thức gửi tiền vào ngân hàng với phương thức đầu tư tài khác, nhà đầu tư vào tỷ lệ lợi nhuận bình quân để đưa định tài phù hợp, có lợi cho -QRTB3Yt : Lãi suất theo kỳ hạn ba tháng ( theo quý) trái phiếu kho bạc quý t tương tự QRDPASSt, yếu tố quan trọng xem xét để đưa định đầu tư so sánh lãi suất gửi tiền vào ngân hàng với mặt lãi suất quý t - MMCDUMt : biến giả, trước quý III 1978( có hợp pháp hóa chứng thị trường tiên tệ có lãi suất cao so với phương thức thị trường tiền tệ tại) với quý sau -EXPINFt : tỷ lệ lạm phát kỳ vọng quý t ( với tỷ lệ lạm phát quý trước) Nếu lạm phát cao dự kiến, tài sản thuộc tài khoản có lãi suất thấp giảm giá trị Vì EXPINFt biến giải thích -BRANCHt : số chi nhánh ngân hàng S&Ls họat động Mỹ quý t Biến góp phần thể thuận tiện giao dịch mà người gửi tiền hưởng 2) Ảnh hưởng dự đốn biến giải thích tới biến phụ thuộc Ta có bảng sau: QDPASSt QYDUS QRDPASS QRTB3Y MMCDUMt EXPINF BRANCHt t t t t + + - - - + *) Giải thích: - Khi thu nhập sau thuế tăng, người dành nhiều tiền để đầu tư tài chính, gửi tiền vào tài khoản tiết kiệm ngân hàng phương thức phổ biến Vì QYDUSt tác động chiều lên QDPASSt - Khi tỷ lệ lợi nhuận bình quân tăng, cạnh tranh phương thức gửi tiền tiết kiệm tăng lên, lượng tiền gửi vào ngân hàng tăng lên khả sinh lời cao Nên QRDPASSt ảnh hưởng dương lên QDPASSt - Khi lãi suất theo quý trái phiếu kho bạc tăng lên, nhà đầu tư dự việc bỏ tiền mua trái phiếu kho bạc gửi tiền vào tài khoản ngân hàng, dẫn đến lượng tiền gửi giảm xuống Cho nên QRTB3Yt ảnh hưởng âm lên QDPASSt - Khi có hợp pháp hóa chứng thị trường tiền tệ với lãi suất cao công cụ thị trường tiền tệ có khả cạnh tranh phương thức gửi tiền tiết kiệm giảm xuống, lượng tiền gửi giảm - Khi tỷ lệ lạm phát kỳ vọng tăng lên, việc gửi tiền vào tài khoản ngân hàng có lãi suất thấp làm giảm giá trị lượng tiền gửi, khiến lượng tiền gửi giảm xuống EXPINFt ảnh hưởng âm lên QDPASSt - Khi số lượng chi nhánh ngân hàng S&Ls tăng lên, việc giao dịch với khách hàng thuận tiện kích thích lượng tiền gửi tăng lên Vậy BRANCHt ảnh hưởng dương lên QDPASSt 3) Vấn đề kinh tế thể từ mô hình Thơng qua biến giải thích chọn, thấy có loại ảnh hưởng quan trọng tác động lên lượng tiền gửi vào tài khoản ngân hàng: - Ảnh hưởng chủ quan: Phụ thuộc vào thu nhập tài sản mình, cá nhân có nhu cầu tiết kiệm phần thu nhập Gửi tiền vào tài khoản tiết kiệm ngân hàng nhận lợi tức từ lãi suất tiền gửi, đồng thời có tính lỏng cao nhiều phương thức khác, đó, người gửi tiền coi sổ tiết kiệm tài khoản giao dịch tạm thời Trong mơ hình , biến QYDUSt có chịu ảnh hưởng từ quan điểm chủ quan nhà đầu tư - Ảnh hưởng cạnh tranh phương thức đầu tư tài thị trường: Khi định đầu tư tiền theo phương thức đó, nhà đầu tư dựa mặt chung lãi suất sinh lời phương thức thị trường, kết hợp với yêu cầu điều kiện thân để đưa định đầu tư phù hợp Việc gửi tiền vào tài khoản ngân hàng với lãi suất cao lợi ích lớn (khơng tính đến lạm phát) kích thích nhà đầu tư gửi nhiều tiền Mặt khác, gửi tiền ngân hàng biện pháp an toàn so với phương thức mạo hiểm khác, tính lỏng cao Trong mơ hình , biến QRDPASSt , QRTB3Yt , MMCDUMt thể loại ảnh hưởng - Ảnh hưởng môi trường khoản tiền gửi hoạt động: Trong mơ hình , biến EXPINFt , BRANCHt thể loại ảnh hưởng Như vậy, vấn đề kinh tế mà mơ hình thể : ảnh hưởng chủ quan khách quan lên lượng tiền gửi vào tài khoản ngân hàng S&Ls Mỹ quý t Qua mơ hình thấy sức ảnh hưởng loại tác động, thực tiễn để ngân hàng S&Ls đưa sách huy động tiền gửi phù hợp đánh giá hiệu mà sách đem lại II) Câu hỏi 2: Đánh giá kết thu qua ý nghĩa kinh tế mơ hình đánh giá ý nghĩa hệ số biến giải thích 1) Chạy mơ hình: - Thiết lập mơ hình tổng quát: QDPASSt= b0 + b1QYDUSt+ b2 QRDPASSt + b3 EXPINFt + b4 QRTB3Yt - Dùng lệnh reg để chạy mơ hình: use "C:\Users\VUOANH\Downloads\Passbook Deposits.dta", clear reg qdpass qydus branch qrtb3y expinf mmcdum qrdpass Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 6, 40 33) = 126.88 Model | 1.4811e+10 2.4685e+09 Prob > F = 0.0000 Residual | 642055506 33 19456227.5 R-squared = 0.9585 Adj R-squared = 0.9509 Root MSE 4410.9 -+ -Total | 1.5453e+10 39 396239615 = -qdpass | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -qydus | 46.10241 21.70716 2.12 0.041 1.938872 90.26595 branch | 4.453625 1.698509 2.62 0.013 9979833 7.909267 qrtb3y | -1678.216 650.0142 -2.58 0.014 -3000.68 -355.752 expinf | 201.4539 438.3215 0.46 0.649 -690.318 1093.226 mmcdum | -21924.8 4104.256 -5.34 0.000 -30274.97 -13574.63 qrdpass | -43408.16 12290.05 -3.53 0.001 -68412.45 -18403.86 _cons | 242848.4 56439.71 4.30 0.000 128020.9 357675.8 Ta thu phương trình hồi quy mẫu sau: QDPASSt = 242848.4+ 46.10241QYDUSt -43408.16 QRDPASSt -1678.216 QRTB3Yt -21924.8 MMCDUMt +201.4539EXPINFt + 4.453625 BRANCHt 2) Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Xét cặp giả thiết với mức ý nghĩa α = 0.05 Dựa vào kết bảng Stata bên trên, ta thấy giá trị P-value biến EXPINFt 0.649> 0.05, nên chấp nhận H0 Vì vậy, biến khơng có ý nghĩa thống kê Giá trị P-value biến lại thể biến có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% 3) Kiểm định phù hợp mơ hình Từ kết chạy hồi quy ta có giá trị R2 = 0,9585 Tức mặt trung bình, 95.85% thay đổi biến phụ thuộc giải thích thơng qua biến độc lập Ta xét cặp giả thiết sau: với α = 0.05 Thu giá trị P-value mơ hình 0.0000< 0.05 nên bác bỏ H0, có sở đánh giá mơ hình phù hợp Như vậy, sau chạy mơ hình kiểm định tổng quát, ta thấy biến EXPINFt mang dấu dương, trái ngược với dự đoán lý thuyết Có thể thấy tỷ lệ lạm phát kỳ vọng tăng khơng khơng làm giảm lượng tiền gửi mà làm tăng thêm Điều lý giải lạm phát dù tăng cao thấp lãi suất tiền gửi ngân hàng Các biến lại tác động lên biến phụ thuộc theo chiều dự đoán dựa vào lý thuyết bên III) Câu hỏi 3: Lựa chọn khẳng định đề gần với đề xuất của thân tính tốn cho phương trình Để lựa chọn khẳng định phù hợp, ta cần phải kiểm định lại mơ hình xem có vi phạm vào giả định khơng, từ đưa hướng giải 1) Kiểm định mơ hình a) Kiểm định thừa biến - Vì biến EXPINFt khơng có ý nghĩa thống kê nên ta cần kiểm định xem mơ hình có thừa biến không test expinf ( 1) expinf = F( 1, 33) = Prob > F = 0.21 0.6488 Vì P-value thu 0.6488> 0.05 nên mơ hình thừa biến EXPINFt Như ta đồng ý với khẳng định iii) “I would like to drop EXPINF from the equation” - Sau bỏ biến EXPINFt , ta chạy lại mơ hình sau: reg qdpass qydus branch qrtb3y mmcdum qrdpass Source | SS df MS Number of obs = 40 -+ -Model | 1.4807e+10 2.9614e+09 Residual | 646165341 34 19004863 F( -+ -Total | 1.5453e+10 39 396239615 5, 34) = 155.83 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9582 Adj R-squared = 0.9520 Root MSE 4359.5 = -qdpass | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -qydus | 44.11119 21.02223 2.10 0.043 1.388872 86.8335 branch | 4.560427 1.662906 2.74 0.010 1.180995 7.939859 qrtb3y | -1550.963 581.2351 -2.67 0.012 -2732.174 -369.7507 mmcdum | -21734.64 4035.705 -5.39 0.000 -29936.18 -13533.1 qrdpass | -41007.82 10995.37 -3.73 0.001 -63353.1 -18662.54 _cons | 231772.9 50441.07 4.59 0.000 129264.3 334281.5 Phương trình hồi quy mẫu là: QDPASSt = 231772.9+ 44.11119 QYDUSt -41007.82QRDPASSt -1550.963 QRTB3Yt -21734.64 MMCDUMt +4.560427BRANCHt - Nhận thấy tất hệ số phương trình có ý nghĩa thống kê Ta tiến hành kiểm định lại xem mơ hình có định dạng hay không ovtest Ramsey RESET test using powers of the fitted values of qdpass Ho: model has no omitted variables F(3, 31) = 1.19 Prob > F = 0.3307 Có P-value= 0.3307>0.05 nên mơ hình định dạng b) Kiểm định phân phối chuẩn Trong giả định mơ hình hồi quy tuyến tính, có giả định quan trọng ui ~ U(0;σ2) Tuy nhiên thực tế có nhiều nhân tố ảnh hưởng tới phân phối ui, làm cho khơng phân phối chuẩn Phân phối khơng chuẩn khiến cho kiểm định suy diễn thống kê khơng đáng tin cậy - Cặp giả thiết: - Sử dụng kiểm định Shapiro- Wilk: predict e,r swilk e Shapiro-Wilk W test for normal data Variable | Obs W V z Prob>z -+ -e | 40 0.93333 2.635 2.039 0.02071 Vì P-value = 02071 F = 0.0036 Residual | 514757277 38 13546244.1 R-squared = 0.2025 Adj R-squared = 0.1815 Root MSE 3680.5 -+ -Total | 645464433 39 16550370.1 = -e | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -e1 | 4899208 1577196 3.11 0.004 Ta thu =0 4899208 - Sử dụng kết để biến đổi số liệu: gen qdpass1= qdpass- 0.4899208* qdpass[_n-1] (1 missing value generated) gen qydus1= qydus- 0.4899208* qydus[_n-1] (1 missing value generated) gen branch1= branch- 0.4899208* branch[_n-1] (1 missing value generated) gen qrtb3y1= qrtb3y- 0.4899208* qrtb3y[_n-1] (1 missing value generated) gen mmcdum1= mmcdum- 0.4899208* mmcdum[_n-1] (1 missing value generated) gen qrdpass1= qrdpass- 0.4899208* qrdpass[_n-1] (1 missing value generated) - Chạy hồi quy mới: reg qdpass1 qydus1 branch1 qrtb3y1 mmcdum1 qrdpass1 1706342 8092074 +) β2 = - 0.0730813 > 0, phù hợp với dự đoán ban đầu, giá thịt lợn tăng 1USD/100pounds lượng thịt lợn tiêu thụ giảm 0.0730813 pounds +) β3 = 0.3045125, phù hợp với dự đoán ban đầu, thu nhập tăng 1USD lượng thịt lợn tiêu thụ tăng 0.3045125 pounds +) β4 = 0.0366806, phù hợp với dự đốn ban đầu, giá thịt bò tăng USD lượng thịt lợn tiêu thụ tăng 0.0366806 pounds *) Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy: Xét cặp giả thiết với mức ý nghĩa α = 0.05 Các hệ số có ý nghĩa thống kê mức 5%, từ cho thấy hệ số có ý nghĩa mặt thống kê 3) Độ phù hợp hàm hồi quy: R2 (R-squared) = 0.7716, cho thấy biến độc lập giải thích 77.16% biến động biến phụ thuộc ngắn hạn Như sau chạy mô hình kiểm định tổng quát, ta thấy hệ số biến phụ thuộc mang dấu dự đốn mơ hình có độ phù hợp cao III) Câu hỏi 3: Lựa chọn khẳng định đề gần với đề xuất của thân tính tốn cho phương trình Để đưa lựa chọn, cần kiểm định mơ hình kỹ 1) Kiểm tra mơ hình có thiếu biến hay khơng? Vì biến có ý nghĩa thống kê R2 thấp nên ta nghi ngờ mơ hình thiếu biến Sử dụng kiểm định RAMSEY-RESET với giả định: H0: mơ hình khơng thiếu biến H1: mơ hình thiếu biến, ta có kết quả: 22 Từ kết thu trên, ta nhận thấy giá trị P-value = 0.9272 > 0.05 nên chấp nhận giả thiết H0, nghĩa mơ hình khơng thiếu biến 2) Kiểm định phân phối chuẩn Dùng lệnh predict e,r để khởi tạo biến phần dư - Vẽ đồ thị phân phối phần dư mơ hình: Đồ thị phân phối phần dư bị chệch không nhiều so với phân phối chuẩn, phần dư mơ hình có phân phối chuẩn 23 - Dùng lệnh sktest r ta thu kết Với giả thiết: H0 :U có phân phối chuẩn H1: U khơng phân phối chuẩn Ta có: Phần dư có giá trị P-value Skewness > 0.05 Kurtosis > 0.05 nên chấp nhận giả thiết H0 U có phân phối chuẩn Vì số liệu cho time series nên ta kiểm tra tự tương quan trước 3) Kiểm định tự tương quan - Với biến time có sẵn, ta tiến hành cài đặt biến thời gian lệnh tsset time => Ta thu kết quả: - Sau cài đặt xong liệu chuỗi thời gian, với kết mơ hình hồi quy chạy, ta dùng kiểm định Durbin – Watson (DW), Breush – Godfrey (BG) để phát tương quan H0: Mơ hình khơng có tự tương quan H1: Mơ hình có tự tương quan 24 + Kiểm định DW: Từ mơ hình hồi quy gốc, ta tiến hành kiểm định DW: => kết thu nằm khoảng không bác bỏ H0 mức ý nghĩa 1% 5% => Mơ hình khơng có tự tương quan 4) Kiểm định đa cộng tuyến - Xét R2 mức ý nghĩa hệ số hồi quy: Ta thấy, R2 = 0.7716, không lớn, hệ số hồi quy có ý nghĩa mức 5% => khơng có dấu hiệu đa cộng tuyến - Kiểm định sử dụng VIF Ta có VIF = 4.18 < 10 => Mơ hình khơng bị đa cộng tuyến 5) Kiểm định phương sai sai số thay đổi - Phương pháp định tính 25 Đồ thị 1: r PRIPK 26 Đồ thị 2: r YDUSP 27 Đồ thị 3: r PRIBF Dựa vào đồ thị trên, ta nhận thấy khơng có dấu hiệu xảy tượng phương sai sai số thay đổi - Sử dụng kiểm định Park: ln(ei2) = β0 + β1*ln(Xi) + vi ( với Xi biến PRIPK, YDUSP PRIBF) H0: mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi H1: mơ hình có tượng phương sai sai số thay đổi + Chạy OLS ln(ei2) theo ln(PRIPKt) ta được: 28 β1 khơng có ý nghĩa mức 5% => khơng tồn mối liên hệ có ý nghĩa mặt thống kê ln(ei2) ln(PRIPK) + Chạy OLS ln(ei2) theo ln(YDUSPt) ta được: β1 ý nghĩa mức 5% => khơng tồn mối liên hệ có ý nghĩa mặt thống kê ln(ei2) ln(YDUSPt) + Chạy OLS ln(ei2) theo ln(PRIBFt) ta được: 29 β1 khơng có ý nghĩa mức 5% => khơng tồn mối liên hệ có ý nghĩa mặt thống kê ln(ei2) ln(PRIBF) Kết luận: Mơ hình khơng có dấu hiệu tượng PSSSTĐ Vậy ta đồng ý với khẳng định i) đề “No specification changes are advisable” 6) Ước lượng mơ hình - Xét mơ hình ban đầu Thực test ydusp ta thu được: ( 1) ydusp = F( 1, 36) = Prob > F = 4.10 0.0504 Nhận thấy YDUSPt chưa thực có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% Do thay biến YDUSPt thành LYDUSPt - Chạy lại mơ hình hồi quy ta kết sau: 30 Tất hệ số có ý nghĩa - Kiểm tra lại biến LYDUSPt: test lydusp ( 1) lydusp = F( 1, 36) = Prob > F = 5.47 0.0250 Ta thấy biến có ý nghĩa thống kê Như vậy, ta đồng ý với khẳng định v) “I would like to change to LYDUSP from YDUSP” - Kiểm định mơ hình : +) Phân phối chuẩn predict e1,r sktest r Skewness/Kurtosis tests for Normality - joint -Variable | Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2 -+ r | 40 0.4865 0.2622 31 1.85 0.3962 Phần dư có giá trị p-value Skewness Kurtosis lớn 0.05 nên U có phân phối chuẩn +) Tự tương quan Kiểm định Durbin-Watson Với d=1.949537 tiến => mơ hình khơng có tự tương quan Kiểm định BG Nhận thấy Prob>chi2 = 0.007 < 0.05 => Mơ hình khơng có tự tương quan +) Đa cộng tuyến Nhận thấy VIF = 4.96 < 10 => Mơ hình khơng mắc bệnh đa cộng tuyến 32 +) Phương sai sai số thay đổi Kiểm định Breusch-Pagan: hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of conpk chi2(1) Prob > chi2 = = 0.01 0.9329 Có Prob>chi2 = 0.9329 > 0.05 => Khơng có PSSSTĐ Kiểm định White: imtest, white White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(9) = 4.84 Prob > chi2 = 0.8481 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source | chi2 df p -+ Heteroskedasticity | Skewness | 4.84 1.66 Kurtosis | 0.8481 2.10 0.6464 0.1470 -+ Total | 8.60 13 0.8025 - Có Prob > chi2 = 0.8481 > 0.05 nên khơng có PSSSTĐ 33 Kiểm định Park: Sử dụng kiểm định Park với mơ hình áp dụng mơ hình: ln ei2    1 *ln X i  vi với Xi biến PRIPKt, PRIBFt, LYDUSPt ta thu kết quả: 34 Nhận thấy P-value = 0.0000 < 0.05 nên giả thuyết H0 bị bác bỏ nghĩa hệ số có có ý nghĩa thống kê  Theo kiểm định Park phát tồn biến góp phần làm xảy phương sai sai số thay đổi LYDUSPt PRIBFt Việc thêm biến LYDUSPt dẫn ta đến mô hình 13, ta giải vấn đề phân tích mơ hình 13 Vậy mơ hình cuối : CONPKt = 15.81965 – 0.0730813PRIPKt + 0.3045125YDUSPt +0.0366806PRIBFt 35 KẾT LUẬN: Với dự kiến việc thiết lập mơ hình hồi quy mẫu, chúng em đưa phương trình: CONPKt = 15.81965 – 0.0730813PRIPKt + 0.3045125YDUSPt +0.0366806PRIBFt Qua trình kiểm định, chúng em nhận thấy mơ hình khơng mắc lỗi tự tương quan, đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi Cho nên chúng em đề nghị giiữ ngun mơ cũ Với u cầu đề bài, chúng em định thêm biến LYDUSPt, qua kiểm định phát mơ hình bị phương sai sai số thay đổi( theo kiểm định Park) Việc sửa chữa mơ hình thực chạy mơ hình 13 Lời cuối chúng em xin cảm ơn thầy tận tình hướng dẫn cho chúng em suốt thời gian vừa qua Chúc thầy mạnh khỏe, hạnh phúc thành công! 36 ... chúng em chọn mơ hình 19 ( Regression run 19) để thực hành trả lời câu hỏi I) Câu hỏi 1: Những vấn đề kinh tế mà mơ hình thể hay sở kinh tế mô hình 1) Giải thích ý nghĩa biến mơ hình: - QDPASSt... hỏi 1: Những vấn đề kinh tế mà mơ hình thể hiện, nói cách khác sở kinh tế mơ hình 1) Giải thích ý nghĩa biến mơ hình Từ câu hỏi nghiên cứu đặt ra, từ việc tham khảo số tài liệu nghiên cứu đề tài... xuống 2) Vấn đề kinh tế mà mơ hình thể Mơ hình thể nhu cầu tiêu dùng trung bình mặt hàng thơng thường (thịt lợn) người Mỹ Các biến số thể giá sản phẩm, sức mua người tiêu dùng giá mặt hàng thay ln