Hướng dẫn làm bài tập kinh tế lượng trên eview năm 2024

1. MÔN KINH T LƯ NG S D NG EVIEWS L I NÓI ð U : Tài li u tham kh o 1. Bài t p kinh t lư ng (problem sets) c a khoa Kinh t ðHQG TPHCM 2. Bài t p Kinh t lư ng c a trư ng ðHDL Hùng Vương 3. Bài t p Kinh t lư ng c a trư ng ð i h c Kinh t TPHCM 4. Bài t p Kinh t lư ng c a trư ng ðHKTQD- Hà N i 5. B d li u c a Ramanathan (http://dss.ucsd.edu) Bài 1. Cho s li u v Doanh thu bán l hàng hóa và d ch v tiêu dùng (Doanh thu-DT) và m c thu nh p bình quân ñ u ngư i trong các doanh nghi p NN(TNBQ) trong 12 năm t 1995-2006 như sau : M c năm TNBQ(nghìn ñ ng) (DT)Doanh thu (t ñ ng) 1995 478.2 121160 1996 543.2 145874 1997 642.1 161899.7 1998 697.1 185598.1 1999 728.7 200923.7 2000 849.6 220410.6 2001 954.3 245315 2002 1068.8 280884 2003 1246.7 333809.3 2004 1421.4 398524.5 2005 1639.5 480293.5 2006 1829.9 580710.1 Ngu n s li u: http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=393&idmid=3&ItemID=6525 http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=395&idmid=3&ItemID=6580 a) Ư c lư ng hàm h i quy SRF: DT= β1 + β2 TNBQi +Ui và nêu ý nghĩa c a các h s h i quy. b) ki m ñ nh gi thi t: H0 : β1 =0 H1 : β1 ≠ 0 v i ñ tin c y 95% c) Nh n xét m c ñ phù h p c a mô hình và ki m ñ nh xem mô hình có th c s phù h p. d) Ki m tra xem mô hình có b ña c ng tuy n, t tương quan hay phương sai thay ñ i hay không. Bài 2. Bài 1
2. li u sau cho bi t t l b vi c trên 100 ngư i làm vi c (Yt) và t l th t nghi p (Xt) trong lãnh v c ch t o công nghi p M trong giai ño n 1960-1972. Naêm Tæ leä boû vieäc Tæ leä thaát nghieäp (%) 1960 1.3 6.2 1961 1.2 7.8 1962 1.4 5.8 1963 1.4 5.7 1964 1.5 5 1965 1.9 4 1966 2.6 3.2 1967 2.3 3.6 1968 2.5 3.3 1969 2.7 3.3 1970 2.1 5.6 1971 1.8 6.8 1972 2.2 5.6 a. Hãy v ñ th phân b rãi (scatter diagram) c a hai t l trên b. Gi s t l b vi c có quan h tuy n tính v i t l th t nghi p như sau: Yt = β1 + β2Xt + et. Hãy ư c lư ng β1, β2, và cho bi t ñ l ch chu n c a chúng. c. Hãy gi i thích (di n gi i) các k t qu c a b n. d. Hãy tính R2 và gi i thích ý nghĩa c a h s này. Ki m ñ nh s phù h p c a mô hình e. Hãy v ñ th c a ñ i lư ng sai s e (v i e trên tr c tung và th i gian (năm) trên tr c hoành). Bài 3. B ng s li u sau cho bi t d li u v giá vàng (GP), Ch s giá tiêu dùng (CPI), và Ch s ch ng khoán trên th trư ng ch ng khoán New York (NYSE) trong th i kỳ 1977-1991 M . Baûng 2: Chæ soá chöùng khoaùn, chæ soá gía tieâu duøng, vaø giaù vaøng Naêm Gía vaøng taïi NewYork Chæ soá gía Chæ soá chöùng khoaùn GP($/troy ounce) tieâu duøng (CPI) (NYSE) (1982-84 = 100) (Dec. 31, 1965=100) 1977 147.98 60.60 53.69 1978 193.44 65.20 53.7 1979 307.62 72.60 58.32 1980 612.51 82.40 68.1 1981 459.61 90.90 74.02 1982 376.01 96.50 68.93 1983 423.83 99.60 92.63 1984 360.29 103.90 92.46 1985 317.30 107.60 108.9 1986 367.87 109.60 136 1987 446.50 113.60 161.7 1988 436.93 118.30 149.91 1989 381.28 124.00 180.02 1990 384.08 130.70 183.46 1991 362.04 136.20 206.33
3. ñ th phân b rãi (Scatter) c a GP v i CPI và c a NYSE v i CPI trên cùng m t ñ th . b. M t quy t ñ nh ñ u tư (mua vàng hay mua ch ng khoán) có tính t i vi c phòng ng a l m phát là n u giá c a nó (hàng hóa mà b n ñ u tư vào) và/hay su t sinh l i c a nó ít nh t là b t k p v i t l l m phát. ð ki m tra gi thi t này, gi s b n quy t ñ nh xây d ng hai mô hình sau ñây, gi s r ng ñ th trong câu (a) g i ý cho b n th y sau ñây là thích h p: GPt = α1 + β1CPIt + et NYSEt = α2 + β2 CPIt + et Gi thi t c a b n có ñúng không, n u ñúng thì giá tr mà b n mong ñ i c a β2 là bao nhiêu. c. Công c tài chính nào phòng ch ng l m phát t t hơn, vàng hay ch ng khoán. Bài 4. Trong kinh t h c vĩ mô, có hai lý thuy t khác nhau liên quan ñ n hành vi tiêu dùng c a dân chúng. Theo Keynes, t ng tiêu dùng (CONS) s ph thu c vào t ng thu nh p (kh d ng) (YD). Trong khi ñó, các nhà kinh t h c c ñi n tin r ng tiêu dùng có quan h ngh ch bi n v i lãi su t (RR) trong n n kinh t . Baûng 3: Tieâu duøng, Thu nhaäp Khaû duïng, vaø Laõi suaát Year Consumption Disposable Real Expenditure Income Interest (bill. 1982$) (bill.1982$) Rate (%) 1955 873.8 944.5 3.43 1956 899.8 989.4 1.86 1957 919.7 1012.1 0.33 1958 932.9 1028.8 1.06 1959 979.4 1067.2 3.57 1960 1005.1 1091.1 2.81 1961 1025.2 1123.2 3.34 1962 1069 1170.2 3.21 1963 1108.4 1207.3 3.05 1964 1170.6 1291 3.09 1965 1236.4 1365.7 2.77 1966 1298.9 1431.3 2.27 1967 1337.7 1493.2 2.63 1968 1405.9 1551.3 1.98 1969 1456.7 1599.8 1.66 1970 1492 1668.1 2.12 1971 1538.8 1728.4 3.09 1972 1621.9 1797.4 3.91 1973 1689.6 1916.3 1.21 1974 1674 1896.6 -2.4 1975 1711.9 1931.7 0.31 1976 1803 2001 2.66 1977 1883.8 2066.6 1.57 1978 1961 2167.4 1.07 1979 2004.4 2112.6 -1.63 1980 2000.4 2214.3 -1.58 1981 2024.2 2248.6 3.8 1982 2050.7 2261.5 7.66 1983 2146 2331.9 8.82
4. 8.45 1985 2324.5 2528 7.8 1986 2418.6 2603.7 7.1 S d ng s li u trên (d li u t năm 1955-1986), b n hãy: a. Xây d ng các mô hình kinh t cho m i gi thi t trên. b. Ư c lư ng các thông s cho m i mô hình. c. D a trên các k t qu kinh t lư ng c a b n, b n có nh n xét gì v giá tr c a hai gi thi t trên. Bài 5. M t công ty b o hi m mu n ki m tra m i quan h gi a b o hi m nhân th (INSUR) v i thu nh p gia ñình (INC). S li u như sau obs INSUR INC 1 90 25 2 165 40 3 220 60 4 145 30 5 114 29 6 175 41 7 145 37 8 192 46 9 395 105 10 339 81 11 230 57 12 262 72 13 570 140 14 100 23 15 210 55 16 243 58 17 335 87 18 299 72 19 305 80 20 205 48 a. Ư c Lư ng m i quan h gi a b o hi m nhân th (INSUR) và thu nh p gia ñình (INC). b. N u thu nh p tăng thêm 1000 USD thì b o hi m nhân th s tăng lên bao nhiêu? c. N u m t thành viên ban qu n lý tuyên b r ng, c m i 1000 USD tăng lên v thu nh p s làm tăng b o hi m nhân th lên 5000 USD. Li u k t qu ư c lư ng c a b n có h tr cho l i tuyên b này v i m c ý nghĩa 5%? d. D ñoán m c b o hi m nhân th cho h gia ñình có thu nh p là 100 nghìn USD. Bài 6. Chúng ta ư c lư ng m t mô hình h i qui tuy n tính ñơn Y = α + βX + ε, d a trên m t m u g m 34 quan sát và thu ñư c k t qu sau ñây: 800,0ˆ =β và 060,0)ˆ( =βse a. Hãy xây d ng kho ng tin c y 95% cho h s ñ d c β. b. H s ñ d c β trên có ý nghĩa th ng kê m c ý nghĩa 5% hay không? Bài 7. Gi s phương trình c a m t ñư ng ñ ng d ng gi a hai hàng hóa là XiYi = β1 + β2Xi a. Mô hình này có ph i là mô hình h i quy tuy n tính không ? B n có th ư c lư ng các thông s c a mô hình này b ng ph m m m EVIEWS ñư c không ? b. N u ñư c, b n hãy nêu c th các bư c th c hi n và ch y mô hình trên v i các s li u sau: Tiêu dùng hàng hóa X 1 2 3 4 5 Tiêu dùng hàng hóa Y 43 52 81 90 8
5. ñư c, b n hãy gi i thích lý do Bài 8. Nghiên c u các y u t nh hư ng ti n lương (theo d li u trong file Data7-2 thu c b d li u Ramanathan). Trong ñó: WAGE = Thu nh p h ng tháng (tri u ñ ng/ tháng) EXPER = S năm kinh nghi m EDUC = S năm ñi h c AGE = tu i (năm) GENDER = Gi i tính (mang giá tr 1 n u là nam) CLERICAL = Làm vi c trong văn phòng (mang giá tr 1 n u làm vi c trong văn phòng) WAGE EDUC EXPER AGE GENDER CLERICAL 1345 6 2 38 0 1 2435 4 18 52 1 0 1715 6 4 45 1 0 1461 6 4 58 1 1 1639 9 3 30 1 0 1345 5 8 43 0 1 1602 7 6 30 0 1 1144 4 3 33 0 0 1566 6 23 51 1 0 1496 4 15 37 1 0 1234 4 9 45 0 1 1345 6 3 55 0 1 1345 5 14 57 0 1 3389 9 16 36 1 0 1839 4 20 60 1 0 981 4 5 35 1 0 1345 9 10 34 0 1 1566 5 4 28 0 1 1187 6 1 25 0 1 1345 7 10 43 0 1 1345 9 2 42 0 1 2167 4 17 47 1 0 1402 11 2 46 1 1 2115 4 15 52 1 0 2218 8 11 64 1 0 3575 11 1 39 1 0 1972 4 1 39 1 0 1234 4 2 40 0 1 1926 5 9 53 1 0 2165 6 15 59 0 0 2365 6 12 35 0 0 1345 9 5 45 0 1 1839 4 14 37 0 0 2613 5 14 37 1 0 2533 11 3 43 1 0
6. 32 0 1 1839 9 18 40 0 0 2218 7 1 49 1 0 1529 4 10 43 0 1 1461 1 10 31 1 0 3307 9 22 45 1 0 3833 11 3 31 1 0 1839 4 14 55 1 0 1461 6 5 30 0 1 1433 9 3 28 1 0 2115 6 15 60 0 0 1839 4 13 32 1 0 1288 4 9 58 1 0 1288 6 4 29 0 0 a. Trư c khi ch y h i qui anh/ch hãy d báo m i quan h c a các bi n EXPER, EDUC và AGE, GENDER, CLERICAL v i bi n WAGE. Lý gi i s l a ch n c a mình b. Hãy mô t d li u : - ð i v i d li u ñ nh lư ng tính các tham s th ng kê (trung bình, phương sai,…), h s tương quan,ñ th … - ð i v i d li u ñ nh lư ng l p b ng th ng kê t n s c. Hãy xây d ng mô hình tuy n tính và ư c lư ng các h s trong mô hình. d. Th c hi n ti p các h i qui sau: EXPER = A1 + A2AGE + ui EDUC = B1 + B2AGE + ui - D a trên các k t qu h i quy có ñư c, anh/ ch nh n xét gì v m c ñ ña c ng tuy n trong b d li u? Gi i thích s nh n xét c a mình - Gi s trong mô hình ban ñ u có hi n tư ng ña c ng tuy n nhưng các tham s ñ u có ý nghĩa v m t th ng kê m c ý nghĩa 5% và th ng kê F cũng có ý nghĩa. Trong trư ng h p này, chúng ta có nên lo l ng v hi n tư ng ña c ng tuy n không? - Th c hi n ti p vi c xây d ng mô hình t t ng quát ñ n ñơn gi n. Gi i thích ý nghĩa c a mô hình t i ưu. e. M t sinh viên cho r ng nên b sung thêm bi n chéo vào. D ng mô hình ñ ngh như sau: WAGE = β1 + β2EXPER+ β3EDUC + β4AGE + β5GENDER +β6CLERICAL + β7GENDER*EXPER +β8GENDER*EDUC +β12GENDER*AGE +β9CLERICAL*EDUC + β10CLERICAL*EXPER + β11CLERICAL*AGE + ui - Chưa ch y mô hình, theo anh ch các bi n chéo như v y có phù h p không? T i sao? (gi i thích ý nghĩa t ng mô hình) - Hãy tìm các tham s c a mô hình theo phương pháp xây d ng mô hình t ph c t p ñ n ñơn gi n f. Trong t t c các mô hình t i ưu ñã tính ñư c trên, theo anh/ch mô hình nào phù h p nh t ñ gi i thích các y u t nh hư ng ñ n WAGE g. N u anh, ch là ngư i ph i quy t ñ nh làm sao ñ tăng thu nh p bình quân h ng tháng c a ngư i dân. D a vào mô hình Anh/Ch s gi i quy t v n ñ trên như th nào (x p th t ưu tiên t ng phương án và gi i thích lý do) Bài 9. D li u trong Data 4-8 trong b d li u c a Ramanathan v i các ñ nh nghĩa bi n như sau:
7. ñăng ký thuê bao ñư c yêu c u l p ñ t cho m i h th ng cáp truy n hình (1000 khách hàng) home = s h gia ñình mà m i h th ng cáp truy n hình ñi ngang qua (ngàn h ) inst = phí l p ñ t (ñô la/ l n) svc = phí d ch v cho m i h th ng (ñô la/tháng) tv = s kênh truy n hình mà m i h th ng cáp cung c p (kênh/h th ng cáp) age = th i gian h th ng ñã ho t ñ ng (năm) air = s kênh truy n hình mà h gia ñình nh n ñư c t h th ng cáp y = thu nh p bình quân ñ u ngư i (ñô la/ngư i) sub home inst svc tv age air y 105 350 14.95 10 16 11.83 13 9839 90 255.631 15 7.5 15 11.42 11 10606 14 31 15 7 11 7.33 9 10455 11.7 34.84 10 7 22 6.92 10 8958 46 153.434 25 10 20 26 12 11741 11.217 26.621 15 7.66 18 8.83 8 9378 12 18 15 7.5 12 13.08 8 10433 6.428 9.324 15 7 17 5.58 7 10167 20.1 32 10 5.6 10 12.42 8 9218 8.5 28 15 6.5 6 4.92 6 10519 1.6 8 17.5 7.5 8 4.08 6 10025 1.1 5 15 8.95 9 4.25 9 9714 4.355 15.204 10 7 7 10.67 7 9294 78.91 97.889 24.95 9.49 12 17.58 7 9784 19.6 93 20 7.5 9 8.08 7 8173 1 3 9.95 10 13 0.17 6 8967 1.65 2.6 25 7.55 6 13.25 5 10133 13.4 18.284 15.5 6.3 11 12.67 5 9361 18.708 55 15 7 16 5.25 6 9085 1.352 1.7 20 5.6 6 15 6 10067 170 270 15 8.75 15 17 5 8908 15.388 46.54 15 8.73 9 6.83 6 9632 6.555 20.417 5.95 5.95 10 5.67 6 8995 40 120 25 6.5 10 7 5 7787 19.9 46.39 15 7.5 9 11.25 7 8890 2.45 14.5 9.95 6.25 6 2.92 4 8041 3.762 9.5 20 6.5 6 2.17 5 8605 24.882 81.98 18 7.5 8 7.08 4 8639 21.187 39.7 20 6 9 12.17 4 8781 3.487 4.113 10 6.85 11 13.08 4 8551 3 8 10 7.95 9 0.17 6 9306 42.1 99.75 9.95 5.73 8 7.67 5 8346 20.35 33.379 15 7.5 8 10.33 4 8803 23.15 35.5 17.5 6.5 8 12.25 5 8942 9.866 34.775 15 8.25 11 2 4 8591 42.608 64.84 10 6 11 13.08 6 9163 10.371 30.556 20 7.5 8 1 6 7683 5.164 16.5 14.95 6.95 8 4 5 7924 31.15 70.515 9.95 7 10 4.67 4 8454
8. 7 6 3 4 8429 V i m c ý nghĩa 10%, các anh/ch hãy: a) Vi t phương trình h i qui t ng th và phân tích m i quan h gi a kỳ v ng c a s ñăng ký thuê bao (sub) v i các bi n khác trong d li u. b) Ư c lư ng mô hình h i qui ña bi n b ng Eview. c) V i mô hình ư c lư ng câu 2, các anh/ch hãy th c hi n ki m ñ nh t ng tham s và cho bi t nh ng bi n nào không nh hư ng ñ n bi n ph thu c sub. d) Anh/ch hãy th c hi n l i b ng phép ki m ñ nh Wald và cho bi t các bi n ñ c l p câu c có ñ ng th i không nh hư ng bi n ph thu c không? e) Xây d ng mô hình theo phương pháp t ph c t p ñ n ñơn gi n và cho bi t mô hình nào là mô hình t i ưu. Vì sao? (có các ki m ñ nh c n thi t) f) Gi i thích ý nghĩa c a mô hình t i ưu. g) Anh/ch hãy ư c lư ng các tham s v i mô hình tuy n tính. Theo anh/ch − Mô hình trên có b ña c ng tuy n không ? − Mô hình trên có b HET không? − Mô hình trên có b AR không ? N u có anh/ch hãy th c hi n vi c ñi u tr . h) M t b n khác nói r ng nên thay mô hình trên b ng mô hình khác như ña th c, log kep, bán log, ho c k t h p c 3 mô hình trên. N u ph i l a ch n anh/ch s ch n mô hình nào? T i sao? i) Theo anh/ch có bi n pháp nào ñ tăng lư ng ñăng ký thuê bao ñư c yêu c u l p ñ t cho m i h th ng cáp truy n hình. Bài 10. D li u trong Data 4-9 trong b d li u c a Ramanathan v i các ñ nh nghĩa bi n như sau: DEP ð sâu (m) HLTH Chi u cao (m) MPUBAS V n t c nư c vào (m3 /giây) MSSEC V n t c nư c ra (m3 /giây) RACE Giá thành ñơn v (ñ/m3 ) RETRD Chi u r ng (m) UNEMP Kích thư c vòi nư c (mm) retrd hlth mssec mpubas unemp dep race 14.9 6.2 3678 1875 7.7 32.6 26.6 15.6 1.6 3465 2541 9.5 38.9 21.6 13.8 4.5 4399 2313 5.8 29.9 17.1 16.7 7.6 3684 1854 6.8 31.7 16.7 11.3 4.3 4187 3003 6.6 27.6 23.2 5.7 2.8 3943 2322 4.9 30.9 10.8 9.6 3 4392 3045 4.9 29.9 9.5 12.3 3.8 4210 2402 6.6 30.8 17.5 13 5.1 3715 2988 6.5 12.6 72.8 15 5.2 4395 2390 4.9 23.9 15.9
9. 3079 4.5 35.2 64 9.7 3.5 4082 2194 7.9 36.2 4.4 7.9 3.7 4225 2058 7.5 33.3 8.5 7 3.2 4059 2504 5.2 32.7 2.7 7.1 3.3 4109 2316 4 31.2 8.4 18.2 7.1 3809 2212 8.9 34.5 7.6 15.8 5.4 3618 2176 5.8 33.3 29.8 13.8 5.1 3905 2083 7.8 33 1 13.4 3.9 4052 2462 5.8 30.6 24.3 9.8 3.6 4118 2680 4.8 28.4 6.1 8.5 2.6 4006 2493 5.5 33.5 3.3 17.3 6.9 3449 1984 7.2 32.8 34.9 10.8 4.4 4013 2002 6.8 30.2 11.3 10.5 3.1 4007 2219 8.7 33.7 5.8 5.4 2.5 3933 2400 3.6 32.6 4.8 9 2.9 4050 2330 6.2 27.1 11.9 7.5 3.3 4025 2190 4.7 32.7 1.1 14.8 4.4 3854 2225 7.1 34.7 24.9 11.9 5.4 3628 2054 5.6 31.8 23.7 6.6 2.3 3815 2139 5.6 35.6 4.2 12.1 5.5 3867 2336 4.4 31.4 13.8 11.4 4.1 4225 2474 8.5 28.9 5.3 12.3 4.8 4350 2630 7.8 29.9 9.7 6.3 4.6 4203 2629 7.3 28.4 5.1 12.5 5.4 3636 1934 6.2 34 30.2 7 2.5 3811 2181 5.4 33.6 7.3 14.2 6.2 3750 1874 7.4 31.8 15.8 6 2.7 4219 2541 5.4 42.6 5.3 10.6 4.2 4061 2541 6.3 32.5 0.8 16.1 4.6 3818 2198 4.7 31.5 20.3 6.7 3.7 4180 2672 7.6 29.6 8.2 18.7 7.5 4185 2337 8.8 33.8 3.6 8.3 2.9 4322 2834 6.7 33.1 5.5 7.7 2.1 3931 2196 4.3 36.5 4.7 V i m c ý nghĩa 5%, các anh/ch hãy: a) Vi t phương trình h i qui t ng th và phân tích m i quan h gi a kỳ v ng c a V n t c nư c ra v i các bi n khác trong d li u. b) Ư c lư ng mô hình h i qui ña bi n b ng Eview. c) V i mô hình ư c lư ng câu 2, các anh/ch hãy th c hi n ki m ñ nh t ng tham s và cho bi t nh ng bi n nào không nh hư ng ñ n bi n ph thu c MSSEC. d) Anh/ch hãy th c hi n l i b ng phép ki m ñ nh Wald và cho bi t các bi n ñ c l p câu c có ñ ng th i không nh hư ng bi n ph thu c không? e) Xây d ng mô hình theo phương pháp t ph c t p ñ n ñơn gi n và cho bi t mô hình nào là mô hình t i ưu. Vì sao? (có các ki m ñ nh c n thi t) f) Gi i thích ý nghĩa c a mô hình t i ưu. Bài 11.
10. li u v các y u t nh hư ng ñ n giá nhà trong file Data7-3 thu c b d li u Ramanathan. Trong ñó: Price = giá nhà Baths = s phòng t m Bedrms = s phòng ng Famroom = nh n giá tr 1 n u nhà có phòng gia ñình và giá tr 0 cho trư ng h p ngư c l i Firepl = nh n giá tr 1 n u nhà có phòng thi t b báo cháy và giá tr 0 cho trư ng h p ngư c l i Pool = nh n giá tr 1 n u nhà có h bơi và giá tr 0 cho trư ng h p ngư c l i Sqft = di n tích nhà price sqft bedrms baths pool famroom firepl 199.9 1065 3 1.75 1 0 0 228 1254 3 2 0 0 0 235 1300 3 2 1 1 1 285 1577 4 2.5 0 1 1 239 1600 3 2 0 1 1 293 1750 4 2 0 0 1 285 1800 4 2.75 0 1 1 365 1870 4 2 1 1 1 295 1935 4 2.5 0 1 1 290 1948 4 2 0 1 1 385 2254 4 3 1 1 1 505 2600 3 2.5 1 1 1 425 2800 4 3 0 1 1 415 3000 4 3 0 1 1 Các anh/ch hãy: a) Phân tích m i quan h gi a kỳ v ng c a lư ng th t gà tiêu th bình quân ñ u ngư i v i các bi n khác trong các mô hình sau: Price = β1 + β2 Baths + β3Bedrms + β4Famroom + β5 Firepl + β6Pool + β7Sqft Price = β1 + β2 Baths + β3Bedrms + β4Famroom + β5 Firepl + β6Pool + β7Sqft + β8Pool*Sqft Price = β1 + β2 Baths + β3Bedrms + β4Famroom + β5 Firepl + β6Pool + β7Sqft + β8Famroom* Bedrms + β9 Firepl* Sqft + β10Pool*Sqft + β11Firepl*Bedrms+ β10Pool*Baths b) Ư c lư ng mô hình h i qui ña bi n b ng Eview. Anh/ ch hãy phân tích nh ng d u hi u nào cho th y mô hình t ng quát b ña c ng tuy n/ ña c ng tuy n hoàn h o c) M t b n sinh viên cho r ng mô hình trên b ña c ng tuy n là do các quan h sau: Sqft = α1 + α2Baths + α3Bedrms + α2Pool Baths = α1 + α2Bedrms + α2Pool Theo anh/ ch suy nghĩ trên c a b n sinh viên ñó có ñúng không? T i sao? N u ñúng anh/ch hãy ch y các mô hình h i quy liên quan và cho bi t k t lu n. d) Xây d ng mô hình theo phương pháp t ph c t p ñ n ñơn gi n và cho bi t mô hình nào là mô hình t i ưu. Vì sao? (có các ki m ñ nh c n thi t) Gi i thích ý nghĩa c a mô hình t i ưu. V i mô hình ñó theo các anh ch , còn hi n tư ng ña c ng tuy n hay không? Bài 12. Cho mô hình m i quan h gi a thu ph thu c như th nào ñ i v i thu nh p (theo d li u trong file DATA3-4 thu c b d li u c a Ramanathan). Trong ñó: Tax = S thu mà công ty ph i n p Income = thu nh p c a doanh nghi p tax income 1.835 14.947 2.525 17.825 0.947 7.417 14.551 99.257 1.88 14.139
11. 148.626 23.306 168.778 19.741 148.23 10.066 75.257 26.72 181.322 17.823 131.884 9.137 69.841 9.149 67.253 4.496 34.818 9.037 66.759 0.963 7.228 1.129 8.071 2.691 20.431 4.57 33.449 1.504 11.114 11.401 84.009 1.559 10.226 13.334 96.314 2.263 18.243 11.137 88.167 5.014 41.733 11.878 89.568 27.732 187.754 5.297 41.645 8.729 62.725 6.126 47.859 2.865 24.286 3.092 24.763 5.992 45.044 4.556 35.342 32.855 224.455 1.165 9.168 1.58 12.478 0.895 6.198 7.366 52.167 2.119 17.171 6.107 47.305 2.524 21.057 3.456 22.041 11.94 81.105 5.145 39.711 62.48 453.941 1.504 9.747 2.472 18.399 a. Trư c khi ch y h i qui anh/ch hãy d báo m i quan h c a thu và thu nh p. Lý gi i s l a ch n c a mình. b. Ư c lư ng các h s trong mô hình tuy n tính. c. Hãy v các ñ th c n thi t và ki m tra xem mô hình có b HET không ? d. Th c hi n ki m ñ nh white ñ ki m tra l i k t lu n câu c. e. N u mô hình trên b HET theo các anh/ch làm cách nào ñ ñi u tr cho mô hình trên. ðưa ra phương pháp mà anh ch cho là phù h p và gi i thích k t qu c a mô hình. Bài 13. Xem xét d li u v di n tích nh hư ng như th nào ñ n giá nhà ñư c trình bày trong file DATA3-1 thu c b d li u c a Ramanathan. Trong ñó: PRICE = Giá nhà (lư ng vàng) SQRT = Di n tích nhà (m2 ) price sqft 199.9 1065 228 1254 235 1300 285 1577 239 1600 293 1750 285 1800 365 1870 295 1935 290 1948 385 2254 505 2600 425 2800 415 3000 V i m c ý nghĩa 5%, anh/ch hãy: a. Hãy th c hi n th ng kê mô t cho b d li u trên b. Hãy ư c lư ng các tham s trong mô hình tuy n tính. Anh/ ch hãy dùng các ñ th cho bi t mô hình trên có b b nh HET không ? c. Th c hi n ki m ñ nh white ñ ki m tra l i k t lu n câu b.
12. mô hình trên b HET theo các anh/ch làm cách nào ñ ñi u tr cho mô hình trên. ðưa ra phương pháp mà anh ch cho là phù h p và gi i thích k t qu c a mô hình. Bài 14. Cho mô hình các y u t tác ñ ng ñ n lương (theo d li u trong file DATA6-4 thu c b d li u c a Ramanathan). Trong ñó: Wage = Lương (tri u ñ ng/tháng) Exper = Thâm niên (năm) Educ = Th i gian ñi h c (năm) Age = tu i WAGE EDUC EXPER AGE 1345 6 2 38 2435 4 18 52 1715 6 4 45 1461 6 4 58 1639 9 3 30 1345 5 8 43 1602 7 6 30 1144 4 3 33 1566 6 23 51 1496 4 15 37 1234 4 9 45 1345 6 3 55 1345 5 14 57 3389 9 16 36 1839 4 20 60 981 4 5 35 1345 9 10 34 1566 5 4 28 1187 6 1 25 1345 7 10 43 1345 9 2 42 2167 4 17 47 1402 11 2 46 2115 4 15 52 2218 8 11 64 3575 11 1 39 1972 4 1 39 1234 4 2 40 1926 5 9 53 2165 6 15 59 2365 6 12 35 1345 9 5 45 1839 4 14 37 2613 5 14 37 2533 11 3 43 1602 8 5 32 1839 9 18 40 2218 7 1 49 1529 4 10 43 1461 1 10 31 3307 9 22 45 3833 11 3 31 1839 4 14 55 1461 6 5 30 1433 9 3 28 2115 6 15 60 1839 4 13 32 1288 4 9 58 1288 6 4 29 a. Hãy th c hi n th ng kê mô t cho b d li u trên b. Hãy ư c lư ng các tham s trong mô hình tuy n tính. Anh/ ch hãy dùng các ñ th cho bi t mô hình trên có b b nh HET không ? c. Th c hi n ki m ñ nh white ñ ki m tra l i k t lu n câu b. d. N u mô hình trên b HET theo các anh/ch làm cách nào ñ ñi u tr cho mô hình trên. ðưa ra phương pháp mà anh ch cho là phù h p và gi i thích k t qu c a mô hình. Bài 15. Cho mô hình m i quan h gi a lương theo thâm niên (theo d li u trong file DATA8-1 thu c b d li u c a Ramanathan). Trong ñó: Salary = Lương hi n t i Year = S năm làm vi c
13. 1 50 1 53 2 53 2 52.5 2 48.7 2 50.25 2 50.25 2 51 2 55 3 53 3 52 3 52.4 3 50 3 50.5 3 50 3 50 3 51 3 48.2 4 50.5 4 50.5 4 45.8 4 47.2 4 50 4 51 4 47.9 5 51 5 55 5 47.9 5 46 5 54.445 5 51.85 5 55 6 55 6 63.3 6 50.7 6 60 6 54 6 51.3 7 70 7 65 7 62.4 7 74 7 52.65 7 51.75 7 54 7 53.9 8 56.5 8 Gi s mô hình h i quy t ng th có d ng (PRF) : Salary = ββββ1 + ββββ2 Year + ut a. Trư c khi ch y h i qui anh/ch hãy d báo m i quan h c a các h s ββββ2, ββββ3 . Lý gi i s l a ch n c a mình. b. Ư c lư ng các h s trong mô hình. c. Hãy v các ñ th c n thi t và ki m tra xem mô hình có b HET không ? d. Th c hi n ki m ñ nh white ñ ki m tra l i k t lu n câu c. e. N u mô hình trên b HET theo các anh/ch làm cách nào ñ ñi u tr cho mô hình trên. ðưa ra phương pháp mà anh ch cho là phù h p và gi i thích k t qu c a mô hình. Bài 16. Cho mô hình m i quan h gi a s phát minh sáng ki n theo chi phí dành cho vi c phát minh (theo d li u trong file DATA3-3 thu c b d li u c a Ramanathan). Trong ñó: Patents = S phát minh sáng ki n R&D = Chi phí dành cho vi c nghiên c u và phát tri n YEAR PATENTS R&D 1960 84.5 57.94 1961 88.2 60.59 1962 90.4 64.44 1963 91.1 70.66 1964 93.2 76.83 1965 100.4 80 1966 93.5 84.82 1967 93 86.84 1968 98.7 88.81 1969 104.4 88.28 1970 109.4 85.29 1971 111.1 83.18 1972 105.3 85.07 1973 109.6 86.72 1974 107.4 85.45 1975 108 83.41 1976 110 87.44 1977 109 90.11 1978 109.3 94.5 1979 108.9 99.28 1980 113 103.64 1981 114.5 108.77 1982 118.4 113.96 1983 112.4 121.72 1984 120.6 133.33 1985 127.1 144.78 1986 133 148.39 1987 139.8 150.9 1988 151.9 154.36 1989 166.3 157.19 1990 176.7 161.86 1991 178.4 164.54 1992 187.2 166.7 1993 189.4 165.2
14. khi ch y h i qui anh/ch hãy d báo m i quan h c a các h s gi a các bi n ñ c l p nh hư ng như th nào ñ n bi n ph thu c. Lý gi i s l a ch n c a mình. b. Th c hi n các th ng kê mô t , ma tr n tương quan gi a các bi n và v các ñ th th hi n m i quan h gi a bi n ñ c l p và bi n ph thu c. Anh/ch có nh n xét gì v các k t qu trên? c. Anh/ch hãy ư c lư ng các tham s v i mô hình tuy n tính. Theo anh/ch a. Mô hình trên có b ña c ng tuy n không ? b. Mô hình trên có b HET không? c. Mô hình trên có b AR không ? d. N u có anh/ch hãy th c hi n các ki m ñ nh c n thi t và ñi u tr b nh cho mô hình d. B n An nói r ng nên thay mô hình trên b ng mô hình khác như log kép; B n Th y nói r ng mô hình ñ tr s phù h p hơn vì s phát minh sáng ki n năm nay có khi ph thu c vào s ti n dành cho nghiên c u phát tri n c a kho n 3 năm v trư c; b n Nam ñ ng ý v i b n Th y v vi c s d ng mô hình ñ tr nhưng ñ ngh mô hình nên thêm bi n s phát minh sáng ki n c a năm ngoái vì n u s phát minh sáng ki n năm ngoái cũng có nh hư ng ñ n s phát minh sáng ki n năm nay. N u ph i l a ch n anh/ch s ch n mô hình c a b n nào? T i sao? e. Trong các mô hình trên theo anh/ch mô hình nào là mô hình phù h p nh t ? t i sao? f. Theo anh/ch làm cách nào ñ tăng s phát minh sáng ki n. Bài 17. B ng d li u 4-6 trong b d li u c a Ramanathan cho d li u v các t l nghèo khó và các y u t tác ñ ng ñ n nh ng t l này 58 ñ a h t c a California. Bi n ph thu c là POVRATE ñư c xác ñ nh b ng ph n trăm các gia ñình có thu nh p dư i m c nghèo khó. Các bi n ñ c l p bao g m: UNEMP = T l ph n trăm th t nghi p URB = Ph n trăm c a t ng dân s thành th MEDINC = Giá tr trung v c a thu nh p gia ñình tính theo ñơn v ngàn USD HIGHSCHL = Ph n trăm dân s t 25 tu i tr lên có trình ñ h c v n b c trung h c FAMSIZE = S ngư i trong m t h gia ñình COLLEGE = Ph n trăm dân s t 25 tu i tr lên ñã hoàn t t chương trình cao ñ ng povrate urb famsize unemp highschl college medinc 8.1 18.3 2.59 5.3 52.6 28.8 45.037 16.7 4.2 2.47 8.2 63.6 24 29.276 6.3 65 2.41 7.2 68.5 14 35.062 12.2 31 2.48 9.4 58.1 19.5 28.314 7.5 70.8 2.5 10.5 67.2 14.4 32.211 10.4 31.6 2.84 15.7 51.8 11.1 28.23 5.5 28.1 2.64 5.6 54.9 31.6 51.651 12.7 58.5 2.63 12.5 60.9 10 26.992 5.8 61 2.66 6.1 65.1 20.8 39.823 16.8 37.1 2.96 12.6 49.3 16.9 29.97 14.1 19.5 2.77 15.5 57.5 9.4 27.216 12.8 12.4 2.49 8.8 60.5 20 30.357 20.8 40 3.26 21.3 43.5 9.7 25.147 9.2 2.7 2.35 8.8 68.2 13.5 30.46 13.7 45.8 2.92 11.8 54.3 13.3 31.714 15 45.6 3.08 12.8 56.6 9 27.614 12.3 47.9 2.38 11.1 60.2 10.7 26.563 10.4 29.7 2.66 10 61.1 11.7 31.803 11.6 21.1 2.91 8 46.7 23.3 39.035 13.1 56.9 3.05 14 51.7 11.7 30.035 3 5 2.33 4 47.9 44 59.147 10.7 38.1 2.42 6.3 61 16.8 29.468
15. 10.9 60.9 17.8 31.276 15.4 40.5 3.17 14.6 51.1 12 28.269 11.6 14 2.49 12.4 61 11.2 27.407 6.7 16.1 2.48 12.5 65.9 21.9 35.932 8.5 26.8 2.96 10.9 51.4 21.5 36.223 4.6 14.1 2.54 5.9 58.4 22.3 42.789 5.8 61.1 2.51 7 64.2 22.1 36.942 5.2 28.6 2.87 4.8 53.4 27.8 51.167 5.3 59.6 2.66 6.8 62.4 22.7 42.805 9.8 19.4 2.41 12 67.6 15.1 29.967 8.4 94.3 2.85 10.7 59.5 14.6 37.694 9.8 39.6 2.58 6.3 59.2 23 37.841 7.3 53.5 3.15 17.2 54 14.4 39.637 10.3 71.4 2.97 8 60.5 14.9 36.977 8.1 39.7 2.69 6.1 56.6 25.3 39.798 9.7 7.4 2.29 5.6 43 35 40.561 12 45.1 2.94 12 55.4 13.2 34.701 6.8 41.9 2.53 5.8 60.4 22.9 37.086 4.3 13 2.64 4.2 52.8 31.3 53.43 7.4 25.7 2.73 6 53.4 26.6 41.289 5 18 2.81 5.5 49.4 32.6 53.67 6.2 22.8 2.66 8 52.2 29.7 43.13 11 36.3 2.58 10.3 64.7 13.7 30.332 5.7 6.2 2.45 10.5 59.6 15.9 29.911 11.6 11.5 2.48 12.5 63.2 14.2 26.073 6 53.9 2.88 7 64 18.7 42.392 5.2 33.8 2.55 5.7 59.9 24.5 41.961 11.4 48.6 2.91 14.3 55.4 13 32.923 12.2 33 2.75 17.6 56.9 15.4 31.842 12.6 33.5 2.6 12.4 62 10.2 25.946 15.1 11.7 2.49 14.5 61.3 12.9 25.009 18 34.7 3.12 17.1 48.4 11.8 26.697 6.9 49.6 2.46 8.3 65.3 14.7 31.464 5 29.7 3.02 7 56.4 23 50.091 9.8 27.7 2.63 7.2 48.8 30.3 36.866 16 22.4 2.85 14.1 59 9.5 24.364 a) Trư c khi ch y h i qui anh/ch hãy d báo m i quan h c a các h s gi a các bi n ñ c l p nh hư ng như th nào ñ n bi n ph thu c, và gi a các bi n ñ c l p có m i quan h nào v i nhau không. Lý gi i s l a ch n c a mình. b) Th c hi n các th ng kê mô t , ma tr n tương quan gi a các bi n và v các ñ th th hi n m i quan h gi a bi n ñ c l p và bi n ph thu c. Anh/ch có nh n xét gì v các k t qu trên? c) Anh/ch hãy ư c lư ng các tham s v i mô hình tuy n tính. Theo anh/ch − Mô hình trên có b ña c ng tuy n không ? − Mô hình trên có b HET không? − Mô hình trên có b AR không ? N u có anh/ch hãy th c hi n vi c ñi u tr . d) M t b n khác nói r ng nên thay mô hình trên b ng mô hình khác như ña th c, log kep, bán log, ho c k t h p c 3 mô hình trên. N u ph i l a ch n anh/ch s ch n mô hình nào ? T i sao ? e) Trong các mô hình trên theo anh/ch mô hình nào là mô hình phù h p nh t ? t i sao?
16. c bang California mu n gi m t l nghèo khó bang mình. N u anh ch là tr lý c a th ng ñ c anh ch s khuyên th ng ñ c nên chú tr ng vào nh ng công vi c gì ñ gi m t l nghèo xu ng. Bài 18. ð xác ñ nh các y u t nh hư ng như th nào ñ n ch tiêu tiêu dùng cá nhân vào mua xe m i (PCECARS), dùng d li u trong Data 9-12 trong b d li u c a Ramanathan v i các ñ nh nghĩa bi n như sau: PCECARS = Ch tiêu tiêu dùng cá nhân vào mua xe m i (t USD) PCDPY = Thu nh p cá nhân bình quân (ngàn USD) POP = Dân s M (tri u ngư i) CPINEW = Ch s giá tiêu dùng cho xe hơi m i a. Trư c khi ch y h i qui anh/ch hãy d báo m i quan h c a các h s gi a các bi n ñ c l p nh hư ng như th nào ñ n bi n ph thu c, và gi a các bi n ñ c l p có m i quan h nào v i nhau không. Lý gi i s l a ch n c a mình. b. Th c hi n các th ng kê mô t , ma tr n tương quan gi a các bi n và v các ñ th th hi n m i quan h gi a bi n ñ c l p và bi n ph thu c. Anh/ch có nh n xét gì v các k t qu trên? c. Anh/ch hãy ư c lư ng các tham s v i mô hình tuy n tính. Theo anh/ch a. Mô hình trên có b ña c ng tuy n không ? b. Mô hình trên có b HET không? c. Mô hình trên có b AR không ? d. N u có anh/ch hãy th c hi n các ki m ñ nh và ñi u tr c n thi t d. M t b n khác nói r ng nên thay mô hình trên b ng mô hình khác như ña th c, log kep, bán log, ho c k t h p c 3 mô hình trên. N u ph i l a ch n anh/ch s ch n mô hình nào ? T i sao ? e. Trong các mô hình trên theo anh/ch mô hình nào là mô hình phù h p nh t ? t i sao? f. Trong các y u t trên theo anh ch y u t nào vô cùng quan tr ng nh hư ng ñ n vi c mua xe m i c a ngư i dân. N u anh ch c n ph i ra quy t ñ nh tăng s lư ng xe m i bán ra trong th i gian t i anh/ch s làm gì? Bài 19. M t nhóm sinh viên K05 Khoa Kinh t ðHQG ti n hành ñi u tra 49 ngư i t i công ty ABC v m i quan h gi a lương tháng (WAGE) và các y u t khác như tu i (AGE), s năm ñi h c k t sau khi t t nghi p trung h c (EDUC), và s năm thâm niên công tác (EXPER) thu ñư c k t qu sau: WAGE = 632.244 + 142.510 EDUC + 43.225 EXPER - 1.913 AGE + e tstat (1.493) (4.088) (3.022) (-0.22) a. Cho bi t h s xác ñ nh R2 = 0,277 . D a vào các thông tin ñã có, hãy ki m ñ nh tính có ý nghĩa chung c a c mô hình . b. Ki m ñ nh ý nghĩa c a vi c ñưa bi n EDUC và EXPER vào mô hình m c ý nghĩa 1%. c. Tương t hãy ki m ñ nh ý nghĩa c a vi c ñưa bi n AGE vào mô hình v i m c ý nghĩa 10%. d. B n hãy di n gi i v giá tr âm c a thông s tương ng v i bi n AGE. e. Vì giá tr tstat c a AGE th p, có ngư i g i ý b n nên b bi n AGE ra kh i mô hình. N u b n nghe theo l i g i ý này, b n s m c ph i l i xác ñ nh mô hình (specification errors) gì? Và h u qu c a nó s nh hu ng như th nào ñ n tính không ch ch c a mô hình ư c lư ng và d báo? Bài 20. M t nhà nghiên c u xã h i h c ư c lư ng m i quan h gi a m c lương và trình ñ h c v n c a các nhân viên làm vi c trong m t công ty theo mô hình sau WAGEt = β1 + β2EDUt + et (Mô hình 1) a. Hãy nêu các kỳ v ng c a b n v d u c a các h s ư c lư ng β1 và β2 trong mô hình. b. D a vào k t xu t ñư c cung c p, hãy tư ng thu t k t qu ư c lư ng c a mô hình (MH 1). D u c a mô hình 1 có phù h p v i kỳ v ng c a b n trong câu a không? Nh n xét v ch t lư ng c a mô hình 1. (B ng k t xu t mô hình 1)
17. có s phân bi t ñ i x không bình ñ ng gi a Nam và N trong công ty, nhà nghiên c u này s d ng k thu t bi n dummy ñ ư c lư ng mô hình sau: WAGEt = β1 + β2EDUt + β3GENDER + et (Mô hình 2) Trong ñó GENDER = 1 n u là Nam, và GENDER = 0 n u là N Hãy s d ng k t xu t mô hình 2 bên dư i và cho bi t li u có s phân bi t ñ i x trong công ty hay không. Nêu rõ các cơ s cho câu tr l i c a b n. (B ng k t xu t mô hình 2 ) Bài 21. B ng s li u sau trình bày 1 b data ñi u tra v chương trình MBA c a 25 trư ng d y kinh doanh hàng ñ u M . Các bi n ñư c ñ nh nghĩa như sau: TUITION : Ti n h c phí năm (nghìn dollars) SLRYGAIN : M c tăng lương trung bình (nghìn dollars) cho MBAs Z1 : Kh năng phân tích c a MBA, ñư c ñánh giá b i ngư i tuy n d ng theo thang ñi m t 1 (t t nh t) ñ n 4 (kém nh t)
18. năng làm vi c nhóm c a các MBA, ñư c ñánh giá b i ngư i tuy n d ng theo thang ñi m t 1 (t t nh t) ñ n 4 (kém nh t) Z3 : T m nhìn (global view) c a MBA, ñư c ñánh giá b i ngư i tuy n d ng theo thang ñi m t 1 (t t nh t) ñ n 4 (kém nh t) Z4 : ðánh giá v ch t lư ng gi ng d y (teaching evaluation), ñư c ñánh giá b i chính h c viên MBA theo thang ñi m t 1 (t t nh t) ñ n 4 (kém nh t) Z5 : ðánh giá v chương trình gi ng d y (curriculum evaluation), ñư c ñánh giá b i chính h c viên MBA theo thang ñi m t 1 (t t nh t) ñ n 4 (kém nh t) slrygain tuition z1 z2 z3 z4 z5 55 23.608 1 2 1 2 1 42.9 23.18 1 1 1 1 1 50 23.025 2 1 1 2 2 55.64 23.84 1 3 1 1 1 45 19.627 1 1 2 1 1 44.85 23.83 1 2 1 2 2 54 23.1 1 2 1 3 2 42 24.655 1 2 1 3 2 57.75 23.9 1 3 1 2 2 60 23.7 3 1 2 1 1 33 23.69 2 2 2 3 2 48 18.963 2 2 3 2 1 41 18.788 2 3 3 1 1 36 22.5 1 1 2 3 3 32 15.613 2 1 2 2 3 28.75 20.1 3 3 3 1 1 44.18 22.2 1 2 2 1 1 33.25 22.45 2 1 2 2 2 37.25 14.332 3 2 3 1 2 33 11.854 3 2 3 3 2 30 21.24 2 3 2 2 2 43.05 23.13 2 2 2 2 2 32.35 20.524 2 4 4 1 2 29 21.8 3 3 2 1 1 27 18.95 3 3 1 3 2 a. D ki n d u cho các bi n Z. b. Xây d ng d ng hàm nghiên c u các y u t ñã nh hư ng ñ n m c tăng lương trung bình SLRYGAIN. c. Ư c lư ng và nh n xét v ch t lư ng mô hình. d. Hãy tìm mô hình t t nh t và nêu rõ l p lu n c a b n. Bài 22. (d a theo s li u c a nhóm K03403 L i H u Hưng, Lương Công Tu n, Nguy n Bình Nguyên ) D a trên vi c ñi u tra th c t t 36 b n sinh viên các trư ng Bách Khoa, Nông Lâm, T Nhiên, Xã H i Nhân Văn, Khoa Kinh t ðHQG… nhóm sinh viên K03403 Khoa Kinh t ðHQG l p mô hình nghiên c u m i quan h gi a ði m trung bình cu i cùng c a môn Kinh t chính tr (DTB) và S gi t h c trong tu n c a sinh viên (GTH). Obs DTB GTH 1 2 1
19. 5 3 4 5 4 5 5 3 6 5 3 7 5 1.5 8 5 1 9 5 1 10 5 5 11 5.5 1.5 12 6 1 13 6 2 14 6 4 15 6 1 16 6 1 17 6.5 3 18 6.5 2 19 7 5 20 7 2.5 21 7 4 22 7 5 23 7 1 24 7 1 25 7 6 26 7 1.5 27 7.5 2.5 28 7.5 5 29 8 3.5 30 8 4 31 8 5 32 8 5 33 8 3 34 8 3 35 8.5 4.5 36 9 5 a. D a vào b s li u trên, ư c lư ng hàm h i quy tuy n tính . Nêu ý nghĩa kinh t c a mô hình ư c lư ng v a tìm ñư c. b. Tính toán h s xác ñ nh R2 . Nh n xét v ch t lư ng mô hình. Gi i thích nguyên nhân vì sao d n ñ n h s xác ñ nh R2 có k t qu như trên. c. Tính toán giá tr t-statistics tương ng c a t ng bi n. Các bi n này có ý nghĩa th ng kê m c 5% không? d. Xây d ng kho ng tin c y c a β t ng th (v i ñ tin c y 95%) . Nêu ý nghĩa c a kho ng tin c y v a xác ñ nh ñư c. Bài 23. ð nghiên c u v s tác ñ ng c a FDI và s lao ñ ng ñ n GDP c a Trung Qu c, m t nhóm sinh viên l p Nh t 5 K45F KTDN ñã ti n hành thu th p s li u th ng kê theo năm v i 30 m u quan sát t 1978 ñ n 2007 v FDI , s lao ñ ng và GDP c a Trung Qu c. K t qu h i quy như sau: a. Vi t phương trình h i quy và phân tích ý nghĩa c a k t qu h i quy b. Nói ý nghĩa c a h s xác ñ nh R2 và ki m ñ nh s phù h p c a mô hình
20. ñ ng và FDI có th c s tác ñ ng lên GDP c a Trung Qu c hay không ? d. Mô hình có b t tương quan không ? N u có, hư ng kh c ph c như th nào ? e. H i quy ph s lao ñ ng L và FDI, k t qu như sau : Mô hình có b ña c ng tuy n không ? N u có, hư ng kh c ph c như th nào ? Bài 24. Cho b ng s li u v quy mô v n (K) , lư ng lao ñ ng (L) , v n FDI và GDP c a 30 nư c trên th gi i trong năm 2007 như sau : Tên nư c K( t USD) L(tri u ngư i) FDI( t USD) GDP( t USD) China 2972.146 803.3 758.9 7043 USA 2162.16 146.1 1818 13860 UK 392.901 30.71 1135 2147 France 427.869 27.76 697.4 2067 Germany 521.272 43.63 763.9 2833 Spain 419.496 22.01 439.4 1362 Japan 1064.497 66.7 88.62 4417 Canada 280.28 17.9 398.4 1274 Italy 370.8 24.86 294.8 1800 Russia 402.744 75.1 271.6 2076 India 942.87 516.4 67.72 2965 Thailand 142.45 37.12 69.06 519.9 Korea 335.268 23.99 133 1206
21. 29.23 222.5 Australia 211.6368 10.9 246.2 766.8 Mexico 290.895 45.38 236.2 1353 Brasil 329.002 99.47 214.3 1838 Singapore 54.3388 2.67 189.7 222.7 Denmark 47.4672 2.9 138.4 204.6 Indonesia 199.5616 108 21.91 845.6 Egypt 94.1542 22.49 37.66 431.9 South Africa 98.196 20.49 90.4 467.6 New Zealand 24.9972 2.23 63.12 112.6 Greece 86.8224 4.94 41.32 326.4 Argentina 115.214 16.1 60.04 523.7 Venezuela 85.09 12.5 45.4 335 Mexico 72.2958 10.91 77.7 357.9 Kenya 12.683 11.85 1.169 57.65 Netherland 127.1411 7.5 450.9 638.9 Nigreria 71.6364 50.13 31.66 294.8 Ngu n : http://www.cia.gov và http://www.imf.org a. Ư c lư ng mô hình h i quy iuFDILKGDP 432 .1 βββ β= b. Nêu ý nghĩa c a các h s h i quy. c. Mô hình trên là t i ưu chưa ? Vì sao ? Bài 25. ð a phương Di n tích (X1) S n lư ng (Y) Năng su t (X2) Hà N i 56.1 177.1 31.6 Vĩnh Phúc 72.1 217.2 30.1 B c Ninh 78.8 250.1 31.7 Hà Tây 168.2 647.2 38.5 H i Dương 148.6 665 44.8 H i Phòng 93.7 396 42.3 Hưng Yên 89.4 394.8 44.2 Thái Bình 169.4 939.5 55.5 Hà Nam 72.9 299.4 41.1
22. 163.5 787.3 48.2 Ninh Bình 80.3 316.8 39.5 Hà Giang 29.3 81.9 28 Cao B ng 33.4 92.4 27.7 B c K n 18 50.5 28.1 Tuyên Quang 40.3 133.7 33.2 Lào Cai 33.1 82.5 24.9 Yên Bái 38.5 120.7 31.4 Thái Nguyên 52.9 179.4 30.3 L ng Sơn 45.4 128.5 28.3 Qu ng Ninh 45.1 116.7 25.9 B c Giang 109.8 287.7 26.2 Phú Th 70.2 183.6 26.2 Lai Châu 47.4 100.8 21.3 Sơn La 43.6 99.4 22.8 Hoà Bình 43.5 128.7 29.6 Thanh Hoá 250.4 848.4 33.9 Ngh An 188.2 572.4 30.4 Hà Tĩnh 107.2 308.5 28.8 Qu ng Tr 42.3 121.1 28.6 ðà N ng 13.4 53.8 40.1 S li u t T ng c c th ng kê a. Ư c lư ng hàm h i quy Yi = β1+ β2X2 + β3X3 + Ui và phân tích ý nghĩa k t qu h quy b. Ki m ñ nh s phù h p c a mô hình v i m c ý nghĩa 1% c. Mô hình có b ña c ng tuy n, t tương quan và phương sai thay ñ i hay không ? N u có, kh c ph c như th nào ? Bài 26. Bài 27. Bài 28. Bài 29. Bài 30. Bài 31. Bài 32.

Hướng dẫn làm bài tập kinh tế lượng trên eview năm 2024

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội