Đang tải... (xem toàn văn)
Tổng hợp 6 đề thi có lời giải chi tiết môn kinh tế lượng ĐHKT huế Tổng hợp 6 đề thi có lời giải chi tiết môn kinh tế lượng ĐHKT huế Tổng hợp 6 đề thi có lời giải chi tiết môn kinh tế lượng ĐHKT huế Tổng hợp 6 đề thi có lời giải chi tiết môn kinh tế lượng ĐHKT huế Tổng hợp 6 đề thi có lời giải chi tiết môn kinh tế lượng ĐHKT huế Tổng hợp 6 đề thi có lời giải chi tiết môn kinh tế lượng ĐHKT huế
Giải đề - Đề số… Đề số Câu I: Cho số liệu theo thời gian gồm biến số kinh tế sau: QD lượng cầu hàng hóa A, P giá hàng hóa A R giá hàng hóa B Xây dựng mô hình hồi qui tuyến tính cầu hàng hóa A phụ thuộc vào giá hàng hóa A, giá hàng hóa B lượng cầu hàng hóa A năm trước Cho biết kì vọng dấu hệ số hồi qui ứng với giá hàng hóa A A hàng hóa thông thường - Mô hình hồi quy tổng thể là: Q E D = β1 + β Pt + β Rt + β 4QDt −1 Pt , Rt , QDt −1 ÷ Trong đó: Pt giá hàng hóa A Rt giá hàng hóa B QDt−1 lượng cầu hàng hóa A năm trước - Mô hình hồi quy mẫu là: ¶ =β µ +β µ P +β µ R +β µ Q Q t t Dt −1 D - Cho biết kì vọng dấu hệ số hồi quy ứng với giá hàng hóa A A µ µ hàng hóa thông thường: tức hỏi dấu hệ số β Dấu hệ số β dấu âm tăng giá cầu giảm ngược lại (vì A hàng hóa thông thườngXem lại kiến thức kinh tế vi mô 1) Trình bày cách kiểm định giả thuyết cho hàng hóa A hàng hóa B hai hàng hóa thay Nhắc lại kiến thức kinh tế vi mô: Thịt gà thịt vịt hai hàng hóa thay lẫn nhau, giá thịt vịt trở nên rẻ so với giá thịt gà lượng cầu thịt vịt tăng lượng cầu thịt gà giảm Như giá thịt vịt giảm lượng cầu thịt gà giảm tương quan thuận Ta kiểm định giả thiết: H0: β3 = H1: β3 > βµ µ se β tqs= ( So sánh: ),t n −4 α n−4 + Nếu tqs > tα bác bỏ H0 n −4 + Nếu tqs ≤ tα thừa nhận H0 Có thể dùng thống kê Durbin-Watson để kiểm định tự tương quan mô hình câu không? Nêu rõ lý cho câu trả lời bạn Lê Kha K45B TC-NH 11 Giải đề - Đề số… - Không thể dùng kiểm định Durbin-Watson kiểm định DW không chứa biến trễ mô hình hồi quy (Xem lại giả thiết kiểm định DW trang 125 – Trần Bình Thám) Câu II: Hồi qui logarit Nepe, kí hiệu LOG, biến số doanh thu thuần, DT – đơn vị: tỷ đồng – doanh nghiệp 65 tỉnh thành Việt Nam năm 2008 theo tổng nguồn vốn K – đơn vị: tỷ đồng – theo số lao động – đơn vị: người – kết mô [1] sau đây: [1] Dependent Variable: LOG(DT) Included observations: 65 Variable Coefficient C -0.516961 LOG(K) 0.695801 LOG(L) 0.335473 R-squared 0.905569 S.E of regression 0.431057 Durbin-Watson stat 1.269458 Std Error t-Statistic 0.691571 -0.747517 0.116992 5.947445 0.152111 2.205443 Mean dependent var S.D dependent var F-statistic Prob 0.4576 0.0000 0.0311 10.07511 1.380651 297.2832 Cho α=5% Viết mô hình kinh tế ban đầu ứng với mô hình hồi qui Tìm ước lượng điểm doanh thu vốn 100 000 tỷ đồng lao động 120 000 lao động DTi = e β1 K iβ2 Lβi eU i - Mô hình ban đầu: mẫu phi tuyến tính) - Mô hình hồi qui mẫu tuyến tính: ¶ i = e βµ K βµ Lβµ DT i i (mô hình hồi qui · ( DT ) = β µ +β µ Log ( K ) + βµ Log ( L ) Log i i i = -0,516961 + 0,695801*Log(Ki) + 0,335473*Log(Li) ¶ i = e βµ K βµ Lβµ DT i i + Thay K=100 000, L=120 000 vào ta được: −0,516961 0.695801 0.335473 ¶ DT = e *(100000) *(120000) =90869,86032 + Hoặc thay K=100 000, L=120 000 vào · ( DT ) = β µ +β µ Log ( K ) + β µ Log ( L ) Log i i i · Log ( DT ) = −0,516961 + 0, 695801* log ( 100.000 ) + 0,335473* log ( 120.000 ) =11,41718 ¶ DT =e =90869,86032 Chú ý: Khi bấm máy tính để tính log(100.000) log(120.000) ta không bấm log mà phải bấm ln(120.000) ln(120.000) -hơi “xoắn” tẹo!!! 11,41718 Lê Kha K45B TC-NH 22 Giải đề - Đề số… Kiểm tra giả thiết cho vốn lao động tăng 1% doanh µ µ thu tăng 1% Biết cov( β LOG ( K ) , β LOG ( L ) )=-0,017 Thêm: Câu thực chất chế biến lại từ câu kiểm định hiệu sản xuất có thay đổi theo qui mô hay không - Kiểm định giả thiết: H : β + β3 = H1 : β + β ≠ βµ + βµ − µ +β µ ) se( β tqs= µ µ µ µ Với: se( β + β )= var( β + β ) µ µ µ µ µ µ var( β + β )=var( β ) + var( β ) + 2cov( β , β ) =0,1521112 + 0,1169922 + 2*(-0,017) =0,002825 µ µ se( β + β )= 0, 002825 =0,05314 0, 695801 + 0,335473 − = 0,58852 0, 05314 tqs= tα n −3 62 = t0.025 = 2, 00 ; 62 tqs < t0.025 µ µ Không có sở để bác bỏ H0, nghĩa β + β =1 Vậy vốn lao động tăng 1% doanh thu tăng 1% Khi vốn tăng 1%, doanh thu tăng tối thiểu khoảng nào? - Ta tìm khoảng tin cậy bên phải hệ số β : ( ) βµ − se βµ tα n −3 n −3 < β < +∞ 62 Với: tα = t0.05 =1.67 Thế vào ta được: 0,5< β < +∞ Ý nghĩa: Với mức ý nghĩa α=5%, vốn tăng thêm 1% doanh thu tăng tối thiểu 0,5% (với điều kiện lao động không đổi) NAM biến giả NAM=1 với tỉnh miền Nam NAM=0 với tỉnh không thuộc miền Nam [2] Dependent Variable: LOG(DT) Included observations: 65 Variable Coefficient Std Error C -1.040189 0.636706 Lê Kha K45B TC-NH 33 t-Statistic -1.633703 Prob 0.1075 Giải đề - Đề số… LOG(K) LOG(L) NAM R-squared 0.551688 0.111521 0.501829 0.143333 0.441585 0.112229 0.924684 F-statistic 4.946939 3.501144 3.934663 0.0000 0.0009 0.0002 249.6410 Từ kết hồi qui mô hình [2] trên, kiểm định xem Doanh thu doanh nghiệp miền Nam có khác doanh thu doanh nghiệp thuộc miền khác không? Nếu có, doanh thu trung bình doanh nghiệp miền Nam lớn hay nhỏ doanh thu trung bình doanh nghiệp miền khác chênh lệch bao nhiêu? - Mô hình qui mẫu là: · ( DT ) = β µ +β µ Log ( K ) + βµ Log ( L ) + β µ NAM Log i i i = -1.040189 + 0.551688Log(Ki) + 0.501829Log(Li) + 0.441585.NAM - Kiểm định giả thiết: H0: β =0 (Doanh thu tỉnh miền Nam với tỉnh khác) H1: β >0 (Doanh thu tỉnh miền Nam > tỉnh khác) Ngoài ta kiểm định: H0: β =0 (Doanh thu tỉnh miền Nam với tỉnh khác) H1: β t0.05 chấp nhận H1 Vậy doanh thu tỉnh miền Nam lớn tỉnh khác - Doanh thu chênh lệch khoảng: βµ − tα ( ) ( ) βµ + se βµ tα n− β < < 0,441585 - 2*0,112229< β 0 (mô hình thiếu biến) RU2 =0,916642 R R =0,905569 m=2 RU2 − RR2 RU2 − RR2 n − p m Fqs = = − RU2 − RU2 m 0,916642 − 0,905569 65 − n− p − 0,916642 =3,9851 = Lê Kha K45B TC-NH 66 Giải đề - Đề số… F0.05(2,60)=2,37 Fqs>F0.05(2,60), bác bỏ H0 tức mô hình thiếu biến ……….……… Đề số Câu I: Cho số liệu gồm biến số kinh tế sau: Q D lượng cầu hàng hóa A, P giá hàng hóa A M thu nhập người dân Mối quan β2 β3 hệ biến số sau: QD= β1P M Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính thể hàm cầu hàng hóa A Chú ý: Đề bắt xây dựng hàm hồi qui tuyến tính, thực chất biến đổi hàm phi tuyến tính QD hàm tuyến tính - Hàm hồi qui tổng thể ngẫu nhiên: log QDi = log β1 + β log P + β3 log M + Ui · · ¶ µ - Hàm hồi qui mẫu: log QDi = log β1 + β log P + β3 log M Nếu A hàng hóa thông thường, cho biết kì vọng dấu hệ số β ý nghĩa hệ số β mô hình hồi quy - Kì vọng dấu hệ số β dấu âm (vì A hàng hóa thông thường giá hàng hóa A lượng cầu hàng hóa A tỉ lệ nghịch với nhau- xem lại kiến thức vi mô) - Ý nghĩa hệ số β : giá hàng hóa tăng lên 1% lượng cầu hàng hóa tăng β % ( β 0 ( thu nhập tăng lượng cầu hàng hóa xa xỉ A tăng) βµ n −3 µ Tính tqs= se( β ) , tα So sánh: n −3 + Nếu tqs> tα A hàng hóa xa xỉ n −3 + Nếu tqs ≤ tα A ko phải hàng hóa xa xỉ Lê Kha K45B TC-NH 77 Giải đề - Đề số… Câu II: Hồi qui doanh thu thuần, DT – đơn vị: tỷ đồng – doanh nghiệp 37 tỉnh thành thuộc miền Trung miền Nam, Việt Nam năm 2008 theo tổng nguồn vốn K – đơn vị: tỷ đồng, số lao động L – đơn vị: người, theo biến giả TRUNG=1 tỉnh miền Trung TRUNG=0 với tỉnh miền Nam, kết mô hình [1] sau đây, cho α=0.05 [1] Dependent Variable: DT Included observations: 37 Variable Coefficient C 7143.945 K 0.115053 L 0.344562 TRUNG*L -0.344215 TRUNG*K 0.863631 R-squared 0.999007 S.E of regression 0.998882 Sum squared resid 2.85E+09 Durbin-Watson stat 1.927477 Std Error t-Statistic 2250.349 3.174589 0.008356 13.76867 0.016696 20.63717 0.053974 -6.377372 0.055955 15.43451 Mean dependent var S.D dependent var F-statistic Prob(F-statistic) Prob 0.0033 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 85971.32 282229.6 8045.543 0.000000 Viết hàm hồi qui mẫu ứng với tỉnh miền Trung tỉnh miền Nam - Hàm hồi qui tổng thể: = β + β K + β L + β (Trung * L ) + β (Trung * K ) E DT ÷ i i i i K , L , Trung * L , Trung * K i i i i - Hàm hồi qui mẫu: µ +β µ K +β µ L + βµ (Trung * L ) + βµ (Trung * K ) DTi = β i i i i Hàm hồi qui mẫu ứng với tỉnh miền Trung là: ( ) ( ) µ + βµ K + βµ + βµ L DTi = βµ + β i i =7143.945+ 0,978684Ki + 0,000347Li Hàm hồi qui mẫu ứng với tỉnh miền Nam là: µ +β µ K + βµ L DTi = β i i =7143.945+ 0.115053K + 0.344562L i i Kiểm định giả thiết cho rằng, tác động lao động tới doanh thu tỉnh miền Trung nhỏ so với tỉnh miền Nam Ta kiểm định giả thiết: H0: β =0 (tác động lao động tới d/thu tỉnh miền Trung tỉnh miền Nam) H1: β 0 (dạng hàm sai) Tính χ qs2 = nR =37*(0,180525) =6,6794 χα2 (m) = χ 0.05 (2) =5,99 χ > χ ( m) qs α bác bỏ H0 tức dạng hàm sai Hồi qui sau dùng để làm gì? Kết luận nào? Biết E phần dư thu từ hồi qui [1] Dependent Variable: :LOG(E^2) Included observations: 37 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 26.93898 2.542511 10.59543 LOG(K) -1.016447 0.252958 -4.018239 R-squared 0.315688 F-statistic Durbin-Watson stat 1.561652 Prob(F-statistic) Prob 0.0000 0.0003 16.14625 0.000296 - Mô hình có dạng kiểm định Park để xem mô hình phương sai sai số có thay đổi hay không - Ta kiểm định giả thiết: H0: β =0 (PSSS không đổi) H1: β ≠0 (PSSS thay đổi) Nhìn vào giá trị xác suất (khi làm ta dùng 2): Lê Kha K45B TC-NH 10 Giải đề - Đề số… (Hoặc) Nếu từ mô hình R mô hình U ko nên thêm biến LS vào Cho biết mô hình [3] dùng để làm gì, kết luận mô hình [1] [3] Dependent Variable: :E^2 Sample (adjusted): 1986 2007 Included observations: 22 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 95022241 30080745 3.158906 TDF^2 7.26E-05 0.000146 0.495517 R-squared 0.012128 Mean dependent var S.E of regression 1.14E+08 S.D dependent var 1.04E+08 1.12E+08 - Đây mô hình dùng để xem có PSSS có thay đổi hay không – kiểm định dựa biến phụ thuộc Mô hình hồi quy mô hình [3] là: ei2 = α1 + α Yµ i + Vi Cách 1: Sử dụng kiểm định T: H0: α =0 (PSSS đồng đều) H1: α ≠0 (PSSS thay đổi) tqs= αµ se αµ ( ) =0.495517 t n−2 α 20 = t0.025 =2,086 t qs < t0.025 chấp nhận H0 tức PSSS đồng với độ tin cậy α =0,05 Cách 2: Sử dụng kiểm định χ : 20 χ qs2 = n.R χ2 =22*(0.012128) =0,2668 χ 0.05 (1) =3,841 qs < χ 0.05 (1) chấp nhận H0 tức PSSS đồng Cách 3: Sử dụng kiểm định F: H0: R2=0 (PSSS đồng đều) H1: R2≠0 (PSSS thay đổi) R2 Fqs = − 12 0, 012128 22 − 1− R n − = − 0, 012128 − =0,2455 F0.05(1,20) =3,45 Fqs < F0.05(1,20) chấp nhận H0 tức PSSS đồng Mô hình hồi qui [4] dùng để làm gì? Kết luận mô hình [1]? [4] Dependent Variable: :E Lê Kha K45B TC-NH 15 Giải đề - Đề số… Sample (adjusted): 1986 2007 Included observations: 22 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -4674.962 5849.341 -0.799229 CPI 8.584912 16.54265 0.518956 GDP 0.030765 0.028221 1.090159 TDF^2 -5.88E-08 5.17E-08 -1.135446 R-squared 0.066837 Mean dependent var Adjusted R-squared -0.088690 S.D dependent var S.E of regression 10877.04 F-statistic Sum squared resid 2.13E+09 Prob (F-statistic) Durbin-Watson stat 1.081258 2.51E-11 10424.58 0.429746 0.734181 - Mô hình dùng để kiểm tra xem mô hình có thiếu biến không – kiểm định Lagrange - Kiểm định giả thiết: H0: β = (mô hình đủ biến) H1: β ≠ (mô hình thiếu biến) Tính: χ qs2 =n.R2 =22x0,066837 =1,47 χ 0.05 (1) =3,84 2 χ qs < χ 0.05 (1) , thừa nhận H0 tức dạng hàm với độ tin cậy 1α =0,95 ……….……… Đề số Câu I: Cho số liệu cầu lại xe buýt (nghìn giờ) _BUÝT, mật độ dân (người/dặm2) _MD, thu nhập bình quân đầu người (USD) _TN 23 thành phố quốc gia Xây dựng mô hình hồi qui [1] cầu lại xe buýt phụ thuộc vào mật độ dân, thu nhập bình quân đầu người dạng hàm Cobb_Douglas nêu cách kiểm tra giả thiết cho dịch vụ vận chuyển xe buýt hàng hóa thứ cấp - Hàm hồi qui tổng thể: E BUÝT ÷ e β1 MD β2 TN β3 MD , TN i i i i = - Hàm hồi qui mẫu: · ÝT = e βµ MD βµ TN βµ BU i i i · µ µ µ Hàm hồi qui mẫu tuyến tính là: log( BUÝTi ) = β + β log( MDi ) + β log(TN i ) - Kiểm tra giả thiết cho dịch vụ vận chuyển xe buýt hàng hóa thứ cấp: Lê Kha K45B TC-NH 16 Giải đề - Đề số… Kiểm định giả thiết: H0: β3 =0 H1: β3 Tqs=3,937878 29 − t0.05 =1,78 25 0.05 tqs> t , bác bỏ H0 tức doanh thu vận tải trước năm 1990 sau năm 1990 - Khoảng chênh lệch là: βµ − tα ( ) ( ) βµ + se βµ tα n− β 2 < < 11088,84296< β Fα (5, 23) , bác bỏ H0 tức có tượng PSSS thay đổi mô hình ……….……… Đề số Câu I: Cho số liệu gồm biến số kinh tế theo năm quốc gia giai đoạn 1990-2010 sau: tổng cầu lượng (D), giá lượng (P) GDP Xây dựng mô hình hồi quy [1] đó, tổng cầu lượng phụ thuộc vào giá lượng, GDP cầu lượng năm trước kiểm định giả thiết cầu lượng năm trước có tác động dương tới cầu lượng năm sau - Mô hình hồi quy tổng thể: Lê Kha K45B TC-NH 21 Giải đề - Đề số… E()= - Kiểm định giả thiết: H0: =0 H1: >0 Tính: tqs= , So sánh: Với độ tin cậy 1-α + Nếu > bác bỏ H0 tức cầu lượng năm trước có tác động dương tời cầu lượng năm sau + Nếu ≤ bác bỏ H1 tức cầu lượng năm trước tác động dương tời cầu lượng năm sau Có thể dùng thống kê Durbin – Watson để kiểm định tự tương quan mô hình [1] không? Nếu có, trình bày cách kiểm định thống kê Durbin – Watson Nếu không, nêu rõ lý do, trình bày cách khác để kiểm định tự tương quan mô hình [1] - Không thể dùng kiểm định Durbin-Watson để kiểm định tự tương quan mô hình [1] Vì mô hình [1] có chứa biến phụ thuộc trễ thời kỳ với tư cách biến độc lập Cho nên ta phải sử dụng kiểm định DurbinWatson h - Cách sử dụng kiểm định Durbin-Watson h: Kiểm định giả thiết: H0: =0 (không có tự tương quan bậc I) H1: ≠0 (có tự tương quan bậc I) Tính: h= So sánh: + Nếu >thì bác bỏ H0 tức có tự tương quan bậc mô hình + Nếu ≤thì bác bỏ H1 tức tự tương quan bậc mô hình Hồi qui mô hình [2]: Hồi qui [2] dùng để làm gì? Nếu R mô hình có ý nghĩa thống kê kết luận mô hình [1] Khi đó, ước lượng nhận từ mô hình [2] ước lượng tuyến tính, không chệch có phương sai nhỏ không? Tại sao? - Mô hình [2] dùng để xem Pt GDP có cộng tuyến với không Bằng chứng R2 gần tức có ý nghĩa thống kê tức GDP giải thích Pt - Khi đó, ước lượng nhận từ mô hình [2] ước lượng tuyến tính, không chệch có phương sai nhỏ mô hình [2] ước lượng BLUE Câu II: Nghiên cứu mối quan hệ doanh thu vận tải (Y, đơn vị triệu đồng) khối lượng hàng vận chuyển (X1, đơn vị 1000 tấn), lượng khách vận chuyển (X2, đơn vị 1000 người) Thừa Thiên Huế thời gian 30 Lê Kha 22 K45B TC-NH Giải đề - Đề số… năm (1976-2005) người ta tiến hành hồi qui thu kết hồi qui mô hình [1] sau: Dependent Variable: LOG(Y) Sample: 1976 2005 Included observations: 30 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -10.68118 2.689562 -3.971347 LOG(X1) 1.046613 0.208399 5.022153 LOG(X2) 1.579532 0.380913 4.146698 R-squared 0.808581 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.794401 S.D dependent var S.E of regression 0.727743 F-statistic Sum squared resid 14.29947 Prob (F-statistic) Durbin-Watson stat 0.898156 Prob 0.0005 0.0000 0.0003 10.12824 1.604974 57.02577 0.000000 Trong đó, LOG logarit số tự nhiên biến số, cho α=0.05 Viết hàm kinh tế ban đầu cho biết ước lượng điểm doanh thu vận tải khối lượng vận chuyển 4000 đơn vị, lượng khách vận chuyển 9000 đơn vị β1 β2 β3 - Mô hình ban đầu: Yi = e X 1i X 2i e (mô hình hồi qui mẫu phi tuyến tính) + Thay X1= 4000, X2=9000 vào ta được: =238252,7153 Mô hình [2] dùng để làm gì? Kết luận mô hình [1]? Nêu cách khắc phục tương ứng Biết E phần dư thu từ hồi qui [1], E(-1) giá trị trễ thời kì E Ui Dependent Variable: E Sample (adjusted): 1977 2005 Included observations: 29 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 2.161665 2.402646 0.899702 LOG(X1) -0.027888 0.180307 -0.154668 LOG(X2) -0.223863 0.331971 -0.674344 E(-1) 0.598535 0.172689 3.465977 R-squared 0.324562 Mean dependent var Durbin-Watson stat 1.440476 F-statistic Prob 0.000342 4.004338 - Mô hình [2] dùng để xem có tượng tự tương quan bậc mô hình [1] hay không - Kiểm định giả thiết: H0: α4=0 (không có tượng tự tương quan) H1: α42≠0 (có tượng tự tương quan) Tính: χ qs2 =(n-1).R2 =28x0,324562=9,087736 Lê Kha K45B TC-NH 23 Giải đề - Đề số… χ 0.05 (1) =3,84 2 χ qs > χ 0.05 (1) , bác bỏ H0 tức có tượng tự tương quan bậc I mô hình [1] - Cách khắc phục: Từ phương trình hồi qui tổng thể tuyến tính ngẫu nhiên: (a) Thay t = t-1 đồng thời nhân hai vế (a) cho ta được: (b) Lấy (a)-(b) ta được: Khi lượng khách vận chuyển tăng 1% doanh thu tăng tối thiểu %? - Tìm khoảng tin cậy bên phải : 1,579532-1,703*0,380913 Fα(1,26), bác bỏ H0 tức hồi qui trước sau năm 1990 có khác với mức ý nghĩa α=0.05 Mô hình [4] dùng để làm gì, kết luận mô hình [1]? Biết E phần dư thu từ hồi qui [1] Dependent Variable: E^2 Lê Kha K45B TC-NH 24 Giải đề - Đề số… Included observations: 30 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 32.75884 52.83177 0.620059 LOG(X1) 4.313278 2.581445 1.670877 LOG(X2) -11.03767 12.40504 -0.889773 LOG(X1)^2 -0.328519 0.187706 -1.750179 LOG(X2)^2 0.656038 0.728614 0.900393 R-squared 0.134226 Mean dependent var Durbin-Watson stat 13.28895 S.D dependent var Prob 0.5408 0.1072 0.3821 0.0924 0.3765 0.476649 0.727519 - Mô hình dùng để kiểm định xem mô hình [1] có tượng phương sai sai số thay đổi hay không – kiểm định White - Kiểm định giả thuyết: H0: R2= H1: R2 ≠0 Tính Fqs= == 0,96897 F0.05(4,25)=2,76 Fqs < F0.05(4,25) bác bỏ H1 tức tượng PSSS thay đổi mô hình [1] Mô hình [5] dùng để làm gì, kết luận mô hình [1], biết FITTED giá trị ước lượng LOG(Y) hồi qui [1]? Dependent Variable: LOG(Y) Sample: 1976 2005 Included observations: 30 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 40.35458 21.12826 1.909982 LOG(X1) -2.793700 1.590506 -1.756485 LOG(X2) -3.335813 2.051048 -1.626394 FITTED^2 0.168348 0.069215 2.432251 R-squared 0.844062 Mean dependent var Durbin-Watson stat 11.64895 S.D dependent var 10.12824 1.604974 - Mô hình dùng để xem mô hình [1] có thiếu biến không – kiểm định Ramsey - Kiểm định giả thuyết: H0: = H1: ≠ Tính: Fqs= = =5,91585 Fα(1,26)=4,23 Fqs > Fα(1,26), bác bỏ H0 tức mô hình [1] thiếu biến ……….……… Lê Kha K45B TC-NH 25 Giải đề - Đề số… Đề số Câu I: Cho số liệu sau thị trường sữa địa phương quí năm 2008 gồm: Cầu sản phẩm sữa (D); giá sữa (P); chi phí cho quảng cáo (AD), thông tin chất Melamine sữa Xây dựng mô hình hồi qui thể cầu sữa phụ thuộc vào giá bán chi phí cho quảng cáo Cho biết ý nghĩa hệ số hồi qui gắn với biến AD - Mô hình hồi qui mẫu là: - Ý nghĩa hệ số hồi qui gắn với biến AD : chi phí quảng cáo tăng lên đơn vị cầu sản phẩm sữa tăng lên Người ta tin rằng, chi phí quảng cáo giá sữa chứng nhận chất Melamine tác động tích cực đến lượng cầu sữa gia đoạn Hãy đề xuất mô hình để kiểm tra nhận định Viết mô hình hồi qui tổng thể cho trường hợp sữa có chứng nhận chưa có chứng nhận Melamine - Gọi Di biến giả thỏa: D1i= Mô hình hồi qui mẫu: Với D1i =1 ta có mô hình tổng thể có chứng nhận chất melamin sữa: Với Di =0 ta có mô hình tổng thể chứng nhận chất melamin sữa: - Kiểm định giả thuyết: H0: H1: Tính: tqs= , So sánh: + Nếu tqs > bác bỏ H0 tức có chứng nhận melamin bán nhìu sữa + Nếu tqs ≤ chấp nhận H0 tức có chứng nhận melamin hay chứng nhận giống Hãy nêu cách kiểm tra xem chi phí quảng cáo (AD) có làm tăng giá bán (P) sữa không? Nếu (AD) có tác động đến giá bán (P) mô hình bị mắc khuyết tật gì? Lê Kha K45B TC-NH 26 Giải đề - Đề số… - Viết mô hình hồi qui tổng thể: - Kiểm định giả thuyết: H0: H1: > Tính: tqs= , So sánh: + Nếu tqs > bác bỏ H0 tức chi phí quảng cáo tăng giá bán tăng + Nếu tqs ≤ chấp nhận H0 tức chi phí quảng cáo không ảnh hưởng đến giá bán - Nếu thừa nhận H1 mô hình có tượng đa cộng tuyến Câu II: Cho kết ước lượng mô hình hàm cầu thịt gà thị trường Mỹ giai đoạn 1960-1982 sau: Dependent Variable: Y Included observations: 23 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 17.54583 1.656919 10.58943 X2 0.001081 4.567423 X3 -11.15261 3.256008 -3.425242 X4 3.587542 1.288857 2.783507 R-squared 0.936653 Mean dependent var S.E of regression 0.906556 Sum square resid Durbin-Watson stat 0.882813 F-statistic Prob 0.0000 0.0002 0.0028 0.0118 18.00998 15.61505 93.64503 Trong đó, Y- cầu thịt gà bình quân đầu người (kg), X2_ thu nhập khả dụng bình quân đầu người ($); X3_ giá thịt gà ($/kg); X4_ giá thịt lợn ($/kg); α=0.05 Viết hàm hồi qui mẫu từ kết ước lượng mô hình [1] Kết có phù hợp với lý thuyết kinh tế không? - Hàm hồi qui mẫu: = 17.54583 + 0,005*X2 -11,15*X3 + 3,5875*X4 Ta có: + >0: phù hợp thu nhập tăng cầu thịt gà tăng + 0: phù hợp giá thịt lợn tăng cầu thịt gà tăng Từ kết hồi qui trên, kiểm tra nhận xét cho thịt lợn thịt gà hai hàng hóa thay - Kiểm định giả thuyết: H0: = H1: > Tính: tqs= Lê Kha K45B TC-NH 27 Giải đề - Đề số… tqs> , bác bỏ H0 tức thịt gà thịt lợn hai hàng hóa thay Khi giá thị gà tăng 2$/kg cầu thịt gà đầu người giảm nhiều kg? - Tìm khoảng tin cậy bên phải hệ số : -11,15261-1,729*3,256008 [...]... 2. 161 665 2.40 264 6 0.899702 LOG(X1) -0.027888 0.180307 -0.15 466 8 LOG(X2) -0.223 863 0.331971 -0 .67 4344 E(-1) 0.598535 0.17 268 9 3. 465 977 R-squared 0.324 562 Mean dependent var Durbin-Watson stat 1.4404 76 F-statistic Prob 0.000342 4.004338 - Mô hình [2] dùng để xem có hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình [1] hay không - Kiểm định giả thi t: H0: α4=0 (không có hiện tượng tự tương quan) H1: α42≠0 (có. .. 1990-2010 như sau: tổng cầu năng lượng (D), giá năng lượng (P) và GDP 1 Xây dựng mô hình hồi quy [1] trong đó, tổng cầu năng lượng phụ thuộc vào giá năng lượng, GDP và cầu năng lượng của năm trước và kiểm định giả thi t rằng cầu năng lượng năm trước có tác động dương tới cầu năng lượng năm sau - Mô hình hồi quy tổng thể: Lê Kha K45B TC-NH 21 Giải đề - Đề số… E()= - Kiểm định giả thi t: H0: =0 H1: >0... -143.5592 2 063 . 563 -0. 069 569 E(-1) 0.091871 0.1 962 18 0. 468 210 E(-2) -0.2874 86 0.198993 -1.44 469 8 R-squared 0.085057 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.008812 S.D dependent var Durbin-Watson stat 2.0 063 52 Prob -307.7023 10753. 56 - Mô hình trên dùng để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong mô hình hồi qui [1] không - Kiểm định giả thi t: H0: R2 =0 (không có hiện tượng TTQ) H1: R2 # 0 (có hiện... 1.5905 06 -1.7 564 85 LOG(X2) -3.335813 2.051048 -1 .62 6394 FITTED^2 0. 168 348 0. 069 215 2.432251 R-squared 0.844 062 Mean dependent var Durbin-Watson stat 11 .64 895 S.D dependent var 10.12824 1 .60 4974 - Mô hình này dùng để xem mô hình [1] có thi u biến không – kiểm định Ramsey - Kiểm định giả thuyết: H0: = 0 H1: ≠ 0 Tính: Fqs= = =5,91585 Fα(1, 26) =4,23 Fqs > Fα(1, 26) , bác bỏ H0 tức là mô hình [1] thi u biến... đồng đều 6 Mô hình hồi qui [4] dưới đây dùng để làm gì? Kết luận như thế nào về mô hình [1]? [4] Dependent Variable: :E Lê Kha K45B TC-NH 15 Giải đề - Đề số… Sample (adjusted): 19 86 2007 Included observations: 22 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic C - 467 4. 962 5849.341 -0.799229 CPI 8.584912 16. 54 265 0.5189 56 GDP 0.030 765 0.028221 1.090159 TDF^2 -5.88E-08 5.17E-08 -1.1354 46 R-squared... là giá trị ước lượng của Y trong mô hình hồi quy [1]? Dependent Variable: :Y Included observations: 29 Variable Coefficient Std Error C -104 86. 26 4113.708 Lê Kha K45B TC-NH 19 t-Statistic -2.549101 Giải đề - Đề số… D90 X Y(-1) FITTED^2 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Durbin-Watson stat 194 96. 16 6331 .67 2 3.079149 19.3 062 9 4.829592 3.997498 0.944409 0.105 166 8.980128 -5.78E-07... D1i =1 ta có mô hình tổng thể nếu có chứng nhận không có chất melamin trong sữa: Với Di =0 ta có mô hình tổng thể nếu không có chứng nhận không có chất melamin trong sữa: - Kiểm định giả thuyết: H0: H1: Tính: tqs= , So sánh: + Nếu tqs > thì bác bỏ H0 tức là có chứng nhận không có melamin thì bán được nhìu sữa hơn + Nếu tqs ≤ thì chấp nhận H0 tức là có chứng nhận không có melamin hay không có chứng nhận... (F-statistic) 1.952 464 768 39.72 95122.54 5 36. 94 36 0.000000 - Mô hình [5] để xem mô hình [1] có thi u biến hay không, đây chính là kiểm định Ramsey - Kiểm định giả thi t: H0: α 5 = 0 (mô hình đủ biến) H1: α 5 ≠ 0 (mô hình thi u biến) RU2 − RR2 n − k 0.988949 − 0.987979 29 − 5 2 1 − R m = 1 − 0.988949 1 =2.1 065 96 U Tính Fqs= F0.05(1,24) =4, 26 Fqs < F0.05(1,24), chấp nhận H0 tức là mô hình thi u biến 5 Mô... t-Statistic C 32.75884 52.83177 0 .62 0059 LOG(X1) 4.313278 2.581445 1 .67 0877 LOG(X2) -11.03 767 12.40504 -0.889773 LOG(X1)^2 -0.328519 0.1877 06 -1.750179 LOG(X2)^2 0 .65 6038 0.72 861 4 0.900393 R-squared 0.1342 26 Mean dependent var Durbin-Watson stat 13.28895 S.D dependent var Prob 0.5408 0.1072 0.3821 0.0924 0.3 765 0.4 766 49 0.727519 - Mô hình này dùng để kiểm định xem mô hình [1] có hiện tượng phương sai sai... kiểm tra giả thi t cho rằng hàm hồi qui [1] trong giai đoạn trước và sau khủng hoảng kinh tế châu Á năm 1997 là khác nhau - Gọi D=1 giai đoạn nền kinh tế trước khủng hoảng kinh tế châu Á 1997 D=0 giai đoạn nền kinh tế sau khủng hoảng kinh tế châu Á 1997 Được hàm hồi qui mới là: E TDt = β + β CPI + β GDP + β CPI + β D 1 2 t 3 t 4 t −1 5 t CPI t , GDPt , CPI t −1 ÷ - Kiểm định giả thi t: H0: β5 ... RU2 =0,9 166 42 R R =0,905 569 m=2 RU2 − RR2 RU2 − RR2 n − p m Fqs = = − RU2 − RU2 m 0,9 166 42 − 0,905 569 65 − n− p − 0,9 166 42 =3,9851 = Lê Kha K45B TC-NH 66 Giải đề - Đề số… F0.05(2 ,60 )=2,37 Fqs>F0.05(2 ,60 ),... observations: 65 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -2.158 761 2.308714 -0.935049 LOG(K) -0 .66 1473 0.39 964 6 -1 .65 5148 (LOG(K))^2 0.037999 0.017544 2. 165 897 LOG(L) 1. 063 968 0 .67 9001 1. 566 961 (LOG(L))^2... Error t-Statistic C 2. 161 665 2.40 264 6 0.899702 LOG(X1) -0.027888 0.180307 -0.15 466 8 LOG(X2) -0.223 863 0.331971 -0 .67 4344 E(-1) 0.598535 0.17 268 9 3. 465 977 R-squared 0.324 562 Mean dependent var