Download tổng kết bài tập kinh tế lượng and more Thesis Mathematical Methods in PDF only on Docsity!
BÀI TẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG
SỬ DỤNG EVIEWS
LỜI NÓI ðẦU :
Tài liệu tham khảo
1. Bài tập kinh tế lượng ( problem sets) của khoa Kinh tế ðHQG TPHCM
2. Bài tập Kinh tế lượng của trường ðHDL Hùng Vương
3. Bài tập Kinh tế lượng của trường ðại học Kinh tế TPHCM
4. Bài tập Kinh tế lượng của trường ðHKTQD- Hà Nội
5. Bộ dữ liệu của Ramanathan ( http://dss.ucsd.edu )
Bài 1. Cho số liệu về Doanh thu bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng (Doanh thu-DT) và mức thu nhập bình quân ñầu người trong các doanh nghiệp NN(TNBQ) trong 12 năm từ 1995-2006 như sau :
Mục năm (^) TNBQ(nghìn ñồng) (DT)Doanh thu (tỷ ñồng) 1995 478.2 121160 1996 543.2 145874 1997 642.1 161899. 1998 697.1 185598. 1999 728.7 200923. 2000 849.6 220410. 2001 954.3 245315 2002 1068.8 280884 2003 1246.7 333809. 2004 1421.4 398524. 2005 1639.5 480293. 2006 1829.9 580710. Nguồn số liệu: http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=393&idmid=3&ItemID= http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=395&idmid=3&ItemID=
a) Ước lượng hàm hồi quy SRF: DT= β1 + β 2 TNBQi +Ui và nêu ý nghĩa của
các hệ số hồi quy.
b) kiểm ñịnh giả thiết: H 0 : β 1 =
H 1 : β 1 ≠ 0 với ñộ tin cậy 95%
c) Nhận xét mức ñộ phù hợp của mô hình và kiểm ñịnh xem mô hình có thực sự phù hợp. d) Kiểm tra xem mô hình có bị ña cộng tuyến, tự tương quan hay phương sai thay ñổi hay không. Bài 2. Bài 1
Bảng số liệu sau cho biết tỉ lệ bỏ việc trên 100 người làm việc (Yt) và tỉ lệ thất nghiệp (Xt) trong lãnh vực chế tạo công nghiệp ở Mỹ trong giai ñoạn 1960-1972.
Naêm Tæ leä boû vieäc
Tæ leä thaát nghieäp (%) 1960 1.3 6. 1961 1.2 7. 1962 1.4 5. 1963 1.4 5. 1964 1.5 5 1965 1.9 4 1966 2.6 3. 1967 2.3 3. 1968 2.5 3. 1969 2.7 3. 1970 2.1 5. 1971 1.8 6. 1972 2.2 5.
a. Hãy vẽ ñồ thị phân bố rãi (scatter diagram) của hai tỉ lệ trên b. Giả sử tỉ lệ bỏ việc có quan hệ tuyến tính với tỉ lệ thất nghiệp như sau: Yt = β 1 + β 2 Xt + et. Hãy ước lượng β 1 , β 2 , và cho biết ñộ lệch chuẩn của chúng. c. Hãy giải thích (diễn giải) các kết quả của bạn. d. Hãy tính R^2 và giải thích ý nghĩa của hệ số này. Kiểm ñịnh sự phù hợp của mô hình e. Hãy vẽ ñồ thị của ñại lượng sai số e (với e trên trục tung và thời gian (năm) trên trục hoành).
Bài 3. Bảng số liệu sau cho biết dữ liệu về giá vàng (GP), Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), và Chỉ số chứng khoán trên thị trường chứng khoán New York (NYSE) trong thời kỳ 1977-1991 ở Mỹ.
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. 1978 193.44 65.20 53. 1979 307.62 72.60 58. 1980 612.51 82.40 68. 1981 459.61 90.90 74. 1982 376.01 96.50 68. 1983 423.83 99.60 92. 1984 360.29 103.90 92. 1985 317.30 107.60 108. 1986 367.87 109.60 136 1987 446.50 113.60 161. 1988 436.93 118.30 149. 1989 381.28 124.00 180. 1990 384.08 130.70 183. 1991 362.04 136.20 206.
1984 2246.3 2470.6 8. 1985 2324.5 2528 7. 1986 2418.6 2603.7 7.
Sử dụng số liệu trên (dữ liệu từ năm 1955-1986), bạn hãy: a. Xây dựng các mô hình kinh tế cho mỗi giả thiết trên. b. Ước lượng các thông số cho mỗi mô hình. c. Dựa trên các kết quả kinh tế lượng của bạn, bạn có nhận xét gì về giá trị của hai giả thiết trên.
Bài 5. Một công ty bảo hiểm muốn kiểm tra mối quan hệ giữa bảo hiểm nhân thọ (INSUR) với thu nhập gia ñình (INC). Số liệu 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. Ước Lượng mối quan hệ giữa bảo hiểm nhân thọ (INSUR) và thu nhập gia ñình (INC). b. Nếu thu nhập tăng thêm 1000 USD thì bảo hiểm nhân thọ sẽ tăng lên bao nhiêu? c. Nếu một thành viên ban quản lý tuyên bố rằng, cứ mỗi 1000 USD tăng lên về thu nhập sẽ làm tăng bảo hiểm nhân thọ lên 5000 USD. Liệu kết quả ước lượng của bạn có hỗ trợ cho lời tuyên bố này với mức ý nghĩa 5%? d. Dự ñoán mức bảo hiểm nhân thọ cho hộ gia ñình có thu nhập là 100 nghìn USD.
Bài 6. Chúng ta ước lượng một mô hình hồi qui tuyến tính ñơn Y = α + βX + ε, dựa trên một mẫu gồm 34 quan sát và thu ñược kết quả sau ñây: βˆ = 0 , 800 và se ( βˆ)= 0 , 060
a. Hãy xây dựng khoảng tin cậy 95% cho hệ số ñộ dốc β. b. Hệ số ñộ dốc β trên có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% hay không?
Bài 7. Giả sử phương trình của một ñường ñẳng dụng giữa hai hàng hóa là XiYi = β 1 + β 2 Xi
a. Mô hình này có phải là mô hình hồi quy tuyến tính không? Bạn có thể ước lượng các thông số của mô hình này bằng phầm mềm EVIEWS ñược không? b. Nếu ñược, bạn hãy nêu cụ thể các bước thực hiện và chạy mô hình trên với các số liệu sau:
Tiêu dùng hàng hóa X 1 2 3 4 5 Tiêu dùng hàng hóa Y 43 52 81 90 8
Nếu không ñược, bạn hãy giải thích lý do
Bài 8. Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tiền lương (theo dữ liệu trong file Data7-2 thuộc bộ dữ liệu Ramanathan).
Trong ñó:
WAGE = Thu nhập hằng tháng (triệu ñồng/ tháng) EXPER = Số năm kinh nghiệm EDUC = Số năm ñi học AGE = tuổi (năm) GENDER = Giới tính (mang giá trị 1 nếu là nam) CLERICAL = Làm việc trong văn phòng (mang giá trị 1 nếu làm việc 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
Sub = số ñăng ký thuê bao ñược yêu cầu lắp ñặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình (1000 khách hàng)
home = số hộ gia ñình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình ñi ngang qua (ngàn hộ) inst = phí lắp ñặt (ñô la/ lần) svc = phí dịch vụ cho mỗi hệ thống (ñô la/tháng) tv = số kênh truyền hình mà mỗi hệ thống cáp cung cấp (kênh/hệ thống cáp) age = thời gian hệ thống ñã hoạt ñộng (năm) air = số kênh truyền hình mà hộ gia ñình nhận ñược từ hệ thống cáp y = thu nhập bình quân ñầu người (ñô la/người)
- 105 350 14.95 10 16 11.83 sub home inst svc tv age air y - 90 255.631 15 7.5 15 11.42 - 14 31 15 7 11 7.33 - 11.7 34.84 10 7 22 6.92 - 46 153.434
- 11.217 26.621 15 7.66 18 8.83 - 12 18 15 7.5 12 13.08
- 6.428 9.324 15 7 17 5.58
- 20.1 32 10 5.6 10 12.42 - 8.5 28 15 6.5 6 4.92 - 1.6 8 17.5 7.5 8 4.08 - 1.1 5 15 8.95 9 4.25
- 4.355 15.204 10 7 7 10.67
- 78.91 97.889 24.95 9.49 12 17.58
- 19.6 93 20 7.5 9 8.08 - 1 3 9.95 10 13 0.17
- 1.65 2.6 25 7.55 6 13.25
- 13.4 18.284 15.5 6.3 11 12.67
- 18.708 55 15 7 16 5.25
- 1.352 1.7 20 5.6 - 170 270 15 8.75
- 15.388 46.54 15 8.73 9 6.83
- 6.555 20.417 5.95 5.95 10 5.67 - 40 120 25 6.5
- 19.9 46.39 15 7.5 9 11.25
- 2.45 14.5 9.95 6.25 6 2.92
- 3.762 9.5 20 6.5 6 2.17
- 24.882 81.98 18 7.5 8 7.08
- 21.187 39.7 20 6 9 12.17
- 3.487 4.113 10 6.85 11 13.08 - 3 8 10 7.95 9 0.17
- 42.1 99.75 9.95 5.73 8 7.67
- 20.35 33.379 15 7.5 8 10.33
- 23.15 35.5 17.5 6.5 8 12.25
- 9.866 34.775 15 8.25
- 42.608 64.84 10 6 11 13.08
- 10.371 30.556 20 7.5
- 5.164 16.5 14.95 6.95
- 31.15 70.515 9.95 7 10 4.67
18.35 42.04 20 7 6 3 4 8429
Với mức ý nghĩa 10%, các anh/chị hãy:
a) Viết phương trình hồi qui tổng thể và phân tích mối quan hệ giữa kỳ vọng của số ñăng ký thuê bao (sub) với các biến khác trong dữ liệu. b) Ước lượng mô hình hồi qui ña biến bằng Eview. c) Với mô hình ước lượng ở câu 2, các anh/chị hãy thực hiện kiểm ñịnh từng tham số và cho biết những biến nào không ảnh hưởng ñến biến phụ thuộc sub. d) Anh/chị hãy thực hiện lại bằng phép kiểm ñịnh Wald và cho biết các biến ñộc lập ở câu c có ñồng thời không ảnh hưởng biến phụ thuộc không? e) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp ñến ñơn giản và cho biết mô hình nào là mô hình tối ưu. Vì sao? (có các kiểm ñịnh cần thiết) f) Giải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu. g) Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị − Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không? − Mô hình trên có bị HET không? − Mô hình trên có bị AR không? Nếu có anh/chị hãy thực hiện việc ñiều trị.
h) Một bạn khác nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như ña thức, log kep, bán log, hoặc kết hợp cả 3 mô hình trên. Nếu phải lựa chọn anh/chị sẽ chọn mô hình nào? Tại sao? i) Theo anh/chị có biện pháp nào ñể tăng lượng ñăng ký thuê bao ñược yêu cầu lắp ñặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình.
Bài 10. Dữ liệu trong Data 4-9 trong bộ dữ liệu của Ramanathan với các ñịnh nghĩa biến như sau:
DEP ðộ sâu (m)
HLTH Chiều cao (m)
MPUBAS Vận tốc nước vào (m^3 /giây)
MSSEC Vận tốc nước ra (m^3 /giây)
RACE Giá thành ñơn vị (ñ/m^3 )
RETRD Chiều rộng (m)
UNEMP Kích thước vòi nước (mm)
retrd hlth mssec mpubas unemp dep race 14.9 6.2 3678 1875 7.7 32.6 26. 15.6 1.6 3465 2541 9.5 38.9 21. 13.8 4.5 4399 2313 5.8 29.9 17. 16.7 7.6 3684 1854 6.8 31.7 16. 11.3 4.3 4187 3003 6.6 27.6 23. 5.7 2.8 3943 2322 4.9 30.9 10. 9.6 3 4392 3045 4.9 29.9 9. 12.3 3.8 4210 2402 6.6 30.8 17. 13 5.1 3715 2988 6.5 12.6 72. 15 5.2 4395 2390 4.9 23.9 15.
Xem xét dữ liệu về các yếu tố ảnh hưởng ñền giá nhà trong file Data7-3 thuộc bộ dữ liệu Ramanathan. Trong ñó: Price = giá nhà Baths = số phòng tắm Bedrms = số phòng ngủ Famroom = nhận giá trị 1 nếu nhà có phòng gia ñình và giá trị 0 cho trường hợp ngược lại Firepl = nhận giá trị 1 nếu nhà có phòng thiết bị báo cháy và giá trị 0 cho trường hợp ngược lại Pool = nhận giá trị 1 nếu nhà có hồ bơi và giá trị 0 cho trường hợp ngược lại Sqft = diện 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/chị hãy:
a) Phân tích mối quan hệ giữa kỳ vọng của lượng thịt gà tiêu thụ bình quân ñầu người với các biến khác trong các mô hình sau: Price = β 1 + β 2 Baths + β 3 Bedrms + β 4 Famroom + β 5 Firepl + β 6 Pool + β 7 Sqft Price = β 1 + β 2 Baths + β 3 Bedrms + β 4 Famroom + β 5 Firepl + β 6 Pool + β 7 Sqft + β 8 PoolSqft Price = β 1 + β 2 Baths + β 3 Bedrms + β 4 Famroom + β 5 Firepl + β 6 Pool + β 7 Sqft + β 8 Famroom Bedrms + β 9 Firepl* Sqft + β 10 PoolSqft + β 11 FireplBedrms+ β 10 Pool*Baths b) Ước lượng mô hình hồi qui ña biến bằng Eview. Anh/ chị hãy phân tích những dấu hiệu nào cho thấy mô hình tổng quát bị ña cộng tuyến/ ña cộng tuyến hoàn hảo c) Một bạn sinh viên cho rằng mô hình trên bị ña cộng tuyến là do các quan hệ sau: Sqft = α 1 + α 2 Baths + α 3 Bedrms + α 2 Pool Baths = α 1 + α 2 Bedrms + α 2 Pool Theo anh/ chị suy nghĩ trên của bạn sinh viên ñó có ñúng không? Tại sao? Nếu ñúng anh/chị hãy chạy các mô hình hồi quy liên quan và cho biết kết luận. d) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp ñến ñơn giản và cho biết mô hình nào là mô hình tối ưu. Vì sao? (có các kiểm ñịnh cần thiết) Giải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu. Với mô hình ñó theo các anh chị, còn hiện tượng ña cộng tuyến hay không? Bài 12. Cho mô hình mối quan hệ giữa thuế phụ thuộc như thế nào ñối với thu nhập (theo dữ liệu trong file DATA3-4 thuộc bộ dữ liệu của Ramanathan). Trong ñó: Tax = Số thuế mà công ty phải nộp Income = thu nhập của doanh nghiệp
tax income 1.835 14.
a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của thuế và thu nhập. Lý giải sự lựa chọn của mình. b. Ước lượng các hệ số trong mô hình tuyến tính. c. Hãy vẽ các ñồ thị cần thiết và kiểm tra xem mô hình có bị HET không? d. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu c. e. Nếu mô hình trên bị HET theo các anh/chị làm cách nào ñể ñiều trị cho mô hình trên. ðưa ra phương pháp mà anh chị cho là phù hợp và giải thích kết quả của mô hình.
Bài 13. Xem xét dữ liệu về diện tích ảnh hưởng như thế nào ñến giá nhà ñược trình bày trong file DATA3-1 thuộc bộ dữ liệu của Ramanathan. Trong ñó: PRICE = Giá nhà (lượng vàng) SQRT = Diện tích nhà (m^2 ) 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
Với mức ý nghĩa 5%, anh/chị hãy:
a. Hãy thực hiện thống kê mô tả cho bộ dữ liệu trên b. Hãy ước lượng các tham số trong mô hình tuyến tính. Anh/ chị hãy dùng các ñồ thị cho biết mô hình trên có bị bệnh HET không? c. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu b.
SALARY YEARS 52 1 50 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
Giả sử mô hình hồi quy tổng thể có dạng (PRF) : Salary = ββββ 1 + ββββ 2 Year + ut
a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số (^) ββββ 2 , ββββ 3. Lý giải sự lựa chọn của mình. b. Ước lượng các hệ số trong mô hình. c. Hãy vẽ các ñồ thị cần thiết và kiểm tra xem mô hình có bị HET không? d. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu c. e. Nếu mô hình trên bị HET theo các anh/chị làm cách nào ñể ñiều trị cho mô hình trên. ðưa ra phương pháp mà anh chị cho là phù hợp và giải thích kết quả của mô hình.
Bài 16. Cho mô hình mối quan hệ giữa số phát minh sáng kiến theo chi phí dành cho việc phát minh (theo dữ liệu trong file DATA3-3 thuộc bộ dữ liệu của Ramanathan). Trong ñó: Patents = Số phát minh sáng kiến R&D = Chi phí dành cho việc nghiên cứu và phát triển
YEAR PATENTS R&D 1960 84.5 57. 1961 88.2 60. 1962 90.4 64. 1963 91.1 70. 1964 93.2 76. 1965 100.4 80 1966 93.5 84. 1967 93 86. 1968 98.7 88. 1969 104.4 88. 1970 109.4 85. 1971 111.1 83. 1972 105.3 85. 1973 109.6 86. 1974 107.4 85. 1975 108 83. 1976 110 87.
1977 109 90. 1978 109.3 94. 1979 108.9 99. 1980 113 103. 1981 114.5 108. 1982 118.4 113. 1983 112.4 121. 1984 120.6 133. 1985 127.1 144. 1986 133 148. 1987 139.8 150. 1988 151.9 154. 1989 166.3 157. 1990 176.7 161. 1991 178.4 164. 1992 187.2 166. 1993 189.4 165.
a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số giữa các biến ñộc lập ảnh hưởng như thế nào ñến biến phụ thuộc. Lý giải sự lựa chọn của mình. b. Thực hiện các thống kê mô tả, ma trận tương quan giữa các biến và vẽ các ñồ thị thể hiện mối quan hệ giữa biến ñộc lập và biến phụ thuộc. Anh/chị có nhận xét gì về các kết quả trên? c. Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị a. Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không? b. Mô hình trên có bị HET không? c. Mô hình trên có bị AR không? d. Nếu có anh/chị hãy thực hiện các kiểm ñịnh cần thiết và ñiều trị bệnh cho mô hình d. Bạn An nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như log kép; Bạn Thủy nói rằng mô hình ñộ trễ sẽ phù hợp hơn vì số phát minh sáng kiến năm nay có khi phụ thuộc vào số tiền dành cho nghiên cứu phát triển của khoản 3 năm về trước; bạn Nam ñồng ý với bạn Thủy về việc sử dụng mô hình ñộ trễ nhưng ñề nghị mô hình nên thêm biến số phát minh sáng kiến của năm ngoái vì nếu số phát minh sáng kiến năm ngoái cũng có ảnh hưởng ñến số phát minh sáng kiến năm nay. Nếu phải lựa chọn anh/chị sẽ chọn mô hình của bạn nào? Tại sao? e. Trong các mô hình trên theo anh/chị mô hình nào là mô hình phù hợp nhất? tại sao? f. Theo anh/chị làm cách nào ñể tăng số phát minh sáng kiến. Bài 17. Bảng dữ liệu 4-6 trong bộ dữ liệu của Ramanathan cho dữ liệu về các tỷ lệ nghèo khó và các yếu tố tác ñộng ñến những tỷ lệ này ở 58 ñịa hạt của California. Biến phụ thuộc là POVRATE ñược xác ñịnh bằng phần trăm các gia ñình có thu nhập dưới mức nghèo khó. Các biến ñộc lập bao gồm:
UNEMP = Tỷ lệ phần trăm thất nghiệp URB = Phần trăm của tổng dân số thành thị MEDINC = Giá trị trung vị của thu nhập gia ñình tính theo ñơn vị ngàn USD HIGHSCHL = Phần trăm dân số từ 25 tuổi trở lên có trình ñộ học vấn bậc trung học FAMSIZE = Số người trong một hộ gia ñình COLLEGE = Phần trăm dân số từ 25 tuổi trở lên ñã hoàn tất chương trình cao ñẳng
povrate urb famsize unemp highschl college medinc 8.1 18.3 2.59 5.3 52.6 28.8 45. 16.7 4.2 2.47 8.2 63.6 24 29. 6.3 65 2.41 7.2 68.5 14 35. 12.2 31 2.48 9.4 58.1 19.5 28. 7.5 70.8 2.5 10.5 67.2 14.4 32. 10.4 31.6 2.84 15.7 51.8 11.1 28. 5.5 28.1 2.64 5.6 54.9 31.6 51. 12.7 58.5 2.63 12.5 60.9 10 26. 5.8 61 2.66 6.1 65.1 20.8 39. 16.8 37.1 2.96 12.6 49.3 16.9 29. 14.1 19.5 2.77 15.5 57.5 9.4 27. 12.8 12.4 2.49 8.8 60.5 20 30. 20.8 40 3.26 21.3 43.5 9.7 25. 9.2 2.7 2.35 8.8 68.2 13.5 30. 13.7 45.8 2.92 11.8 54.3 13.3 31. 15 45.6 3.08 12.8 56.6 9 27. 12.3 47.9 2.38 11.1 60.2 10.7 26. 10.4 29.7 2.66 10 61.1 11.7 31. 11.6 21.1 2.91 8 46.7 23.3 39. 13.1 56.9 3.05 14 51.7 11.7 30. 3 5 2.33 4 47.9 44 59. 10.7 38.1 2.42 6.3 61 16.8 29.
Thống ñốc bang California muốn giảm tỷ lệ nghèo khó ở bang mình. Nếu anh chị là trợ lý của thống ñốc anh chị sẽ khuyên thống ñốc nên chú trọng vào những công việc gì ñể giảm tỷ lệ nghèo xuống.
Bài 18. ðể xác ñịnh các yếu tố ảnh hưởng như thế nào ñến chỉ tiêu tiêu dùng cá nhân vào mua xe mới (PCECARS), dùng dữ liệu trong Data 9-12 trong bộ dữ liệu của Ramanathan với các ñịnh nghĩa biến như sau:
PCECARS = Chỉ tiêu tiêu dùng cá nhân vào mua xe mới (tỷ USD) PCDPY = Thu nhập cá nhân bình quân (ngàn USD) POP = Dân số Mỹ (triệu người) CPINEW = Chỉ số giá tiêu dùng cho xe hơi mới
a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số giữa các biến ñộc lập ảnh hưởng như thế nào ñến biến phụ thuộc, và giữa các biến ñộc lập có mối quan hệ nào với nhau không. Lý giải sự lựa chọn của mình. b. Thực hiện các thống kê mô tả, ma trận tương quan giữa các biến và vẽ các ñồ thị thể hiện mối quan hệ giữa biến ñộc lập và biến phụ thuộc. Anh/chị có nhận xét gì về các kết quả trên? c. Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị a. Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không? b. Mô hình trên có bị HET không? c. Mô hình trên có bị AR không? d. Nếu có anh/chị hãy thực hiện các kiểm ñịnh và ñiều trị cần thiết d. Một bạn khác nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như ña thức, log kep, bán log, hoặc kết hợp cả 3 mô hình trên. Nếu phải lựa chọn anh/chị sẽ chọn mô hình nào? Tại sao? e. Trong các mô hình trên theo anh/chị mô hình nào là mô hình phù hợp nhất? tại sao? f. Trong các yếu tố trên theo anh chỉ yếu tố nào vô cùng quan trọng ảnh hưởng ñến việc mua xe mới của người dân. Nếu anh chị cần phải ra quyết ñịnh tăng số lượng xe mới bán ra trong thời gian tới anh/chị sẽ làm gì?
Bài 19. Một nhóm sinh viên K05 Khoa Kinh tế ðHQG tiến hành ñiều tra 49 người tại công ty ABC về mối quan hệ giữa lương tháng (WAGE) và các yếu tố khác như tuổi (AGE), số năm ñi học kể từ sau khi tốt nghiệp trung học (EDUC), và số năm thâm niên công tác (EXPER) thu ñược kết quả 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 biết hệ số xác ñịnh R2 = 0,277. Dựa vào các thông tin ñã có, hãy kiểm ñịnh tính có ý nghĩa chung của cả mô hình. b. Kiểm ñịnh ý nghĩa của việc ñưa biến EDUC và EXPER vào mô hình ở mức ý nghĩa 1%. c. Tương tự hãy kiểm ñịnh ý nghĩa của việc ñưa biến AGE vào mô hình với mức ý nghĩa 10%. d. Bạn hãy diễn giải về giá trị âm của thông số tương ứng với biến AGE. e. Vì giá trị tstat của AGE thấp, có người gợi ý bạn nên bỏ biến AGE ra khỏi mô hình. Nếu bạn nghe theo lời gợi ý này, bạn sẽ mắc phải lỗi xác ñịnh mô hình (specification errors) gì? Và hậu quả của nó sẽ ảnh huởng như thế nào ñến tính không chệch của mô hình ước lượng và dự báo?
Bài 20. Một nhà nghiên cứu xã hội học ước lượng mối quan hệ giữa mức lương và trình ñộ học vấn của các nhân viên làm việc trong một công ty theo mô hình sau
WAGEt = β 1 + β 2 EDUt + et (Mô hình 1)
a. Hãy nêu các kỳ vọng của bạn về dấu của các hệ số ước lượng β 1 và β 2 trong mô hình. b. Dựa vào kết xuất ñược cung cấp, hãy tường thuật kết quả ước lượng của mô hình (MH 1). Dấu của mô hình 1 có phù hợp với kỳ vọng của bạn trong câu a không? Nhận xét về chất lượng của mô hình 1. (Bảng kết xuất mô hình 1)
c. Nghi ngờ có sự phân biệt ñối xử không bình ñẳng giữa Nam và Nữ trong công ty, nhà nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật biến dummy ñể ước lượng mô hình sau:
WAGEt = β 1 + β 2 EDUt + β 3 GENDER + et (Mô hình 2)
Trong ñó GENDER = 1 nếu là Nam, và GENDER = 0 nếu là Nữ
Hãy sử dụng kết xuất mô hình 2 bên dưới và cho biết liệu có sự phân biệt ñối xử trong công ty hay không. Nêu rõ các cơ sở cho câu trả lời của bạn.
(Bảng kết xuất mô hình 2 )
Bài 21. Bảng số liệu sau trình bày 1 bộ data ñiều tra về chương trình MBA của 25 trường dạy kinh doanh hàng ñầu ở Mỹ. Các biến ñược ñịnh nghĩa như sau:
TUITION : Tiền học phí năm (nghìn dollars) SLRYGAIN : Mức tăng lương trung bình (nghìn dollars) cho MBAs Z1 : Khả năng phân tích của MBA, ñược ñánh giá bởi người tuyển dụng theo thang ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)
2 4 0. 3 5 3 4 5 4 5 5 3 6 5 3 7 5 1. 8 5 1 9 5 1 10 5 5 11 5.5 1. 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. 21 7 4 22 7 5 23 7 1 24 7 1 25 7 6 26 7 1. 27 7.5 2. 28 7.5 5 29 8 3. 30 8 4 31 8 5 32 8 5 33 8 3 34 8 3 35 8.5 4. 36 9 5
a. Dựa vào bộ số liệu trên, ước lượng hàm hồi quy tuyến tính. Nêu ý nghĩa kinh tế của mô hình ước lượng vừa tìm ñược. b. Tính toán hệ số xác ñịnh R^2. Nhận xét về chất lượng mô hình. Giải thích nguyên nhân vì sao dẫn ñến hệ số xác ñịnh R^2 có kết quả như trên. c. Tính toán giá trị t-statistics tương ứng của từng biến. Các biến này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% không? d. Xây dựng khoảng tin cậy của β tổng thể (với ñộ tin cậy 95%). Nêu ý nghĩa của khoảng tin cậy vừa xác ñịnh ñược.
Bài 23. ðể nghiên cứu về sự tác ñộng của FDI và số lao ñộng ñến GDP của Trung Quốc, một nhóm sinh viên lớp Nhật 5 K45F KTDN ñã tiến hành thu thập số liệu thống kê theo năm với 30 mẫu quan sát từ 1978 ñến 2007 về FDI , số lao ñộng và GDP của Trung Quốc. Kết quả hồi quy như sau:
a. Viết phương trình hồi quy và phân tích ý nghĩa của kết quả hồi quy b. Nói ý nghĩa của hệ số xác ñịnh R^2 và kiểm ñịnh sự phù hợp của mô hình
c. Số lao ñộng và FDI có thực sự tác ñộng lên GDP của Trung Quốc hay không? d. Mô hình có bị tự tương quan không? Nếu có, hướng khắc phục như thế nào? e. Hồi quy phụ số lao ñộng L và FDI, kết quả như sau :
Mô hình có bị ña cộng tuyến không? Nếu có, hướng khắc phục như thế nào?
Bài 24. Cho bảng số liệu về quy mô vốn (K) , lượng lao ñộng (L) , vốn FDI và GDP của 30 nước trên thế giới trong năm 2007 như sau :
Tên nước K( tỉ USD) L(triệu người) FDI( tỉ USD) GDP( tỉ 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.
Korea 335.268 23.99 133 1206
