đáp án Môn phân tích định lượng trong kinh doanh

Bộ đáp án bài tập cao học điểm cao là tài liệu cực kỳ hữu ích cho những sinh viên đang học tập ở trình độ cao hơn trong hệ thống giáo dục. Tài liệu này cung cấp các đáp án chính xác và chi tiết cho các bài tập, giúp sinh viên hiểu rõ và tự tin hơn khi tiếp cận với nội dung học phức tạp. Những bộ đáp án này thường được thiết kế để giúp sinh viên nắm vững kiến thức và nâng cao

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LƯƠNG THẾ VINHTRƯỜNG ĐẠI HỌC LƯƠNG THẾ VINH

KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

HỌC VIÊN: VŨ MINH THUẬNLỚP: QTKD1 – K9

BÀI KIỂM TRA KẾT THÚC HỌC PHẦNMÔN PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG TRONG

KINH DOANH

BÌNH PHƯỚC, THÁNG 9 NĂM 2021

KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

- -BÀI KIỂM TRA THAY THẾ THI KẾT THÚC HỌC PHẦN

MÔN PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG TRONG KINH DOANH

HỌC VIÊN: VŨ MINH THUẬNLỚP: QTKD1 – K9

GIẢNG VIÊN: PGS.TS NGUYỄN NHƯ BÌNH

BÌNH PHƯỚC, THÁNG 9 NĂM 2021

Câu 1:

a Lấy ví dụ về 01 biến bằng số rời rạc.

Biến bằng số rời rạc: là những biến mà chúng ta có thể đếm được và đếm chính xác Ví dụ: Số nhân viên, Số công nhân, số lượng sản phẩm

b Lấy ví dụ về 02 biến phạm trù.

- Để phân biệt giữa hai phạm trù: nam và nữ, đưa ra một biến giả Di: nếu Di = 1 luôn luôn biểu thị nam, khi Di = 0 biểu thị là nữ.

- Xem xét tình trạng hôn nhân của đối tượng khảo sát: độc thân, đã kết hôn, li dị

c Phân biệt biến bằng số và biến phạm trù.

- Biến Phạm trù (category variable) là khái niệm trừu tượng được lựa chọn (hoặc được xây dựng) một cách riêng biệt nhằm mục đích diễn đạt một hiện tượng nhất định Biến Phạm trù thường chứa một tập hữu hạn các giá trị không phải là số, như là giới tính (nam hay nữ), giống loài (chó, mèo), tình trạng hôn nhân (độc thân, đã kết hôn, hay li dị) Nếu biến Phạm trù chỉ có hai giá trị duy nhất, ví dụ đúng hay

sai, chúng ta thường gọi đó là biến nhị phân (binary variable).

- Biến bằng số là một đại lượng có thể đo được của một phạm trù trừu tượng Trong các thực thể trừu tượng, các phạm trù không thể đo lường trực tiếp được Do đó, chúng ta phải tìm kiếm các đơn vị đo lường thay thế được gọi là các biến số.

d Lấy 01 ví dụ về ứng dụng của môn học phân tích định lượng trong kinh

doanh (Tốt nhất là lấy ví dụ liên quan đến lĩnh vực công tác của Anh/Chị)

Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và phát triển nông thôn Với mục tiêu xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến ro tín dụng tại BIDV.

Lựa chọn các biến đưa vào mô hình hồi quy, Mô hình nghiên cứu được thiết lập thành 7 yếu tố độc lập ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng có dạng như sau:

ln P (Y =1)

P(Y =0)¿=α +β 1 KNKH + β 2 KNTC+ β 3 TSDB+¿ β 4 TTGN + β 5 SDV +β 6 KNNV +β 7 KT +ε

Trong đó:

Y: là biến phụ thuộc, chỉ khả năng xảy ra rủi ro của khoản vay, được đo lường bằng 2 giá trị 0 và 1 (1 là xảy ra rủi ro tín dụng, 0 là không có xảy ra rủi ro tín dụng) Khoản vay có rủi ro là những khoản vay thuộc nhóm 2, 3, 4, 5; Khoản vay không có rủi ro là những khoản vay thuộc nhóm nợ 1.

Xi: là các biến độc lập, trong đó:

+ KNKH: Kinh nghiệm của khách hàng vay

+ KNTC: Khả năng tài chính của khách hàng vay được tính bằng tỷ lệ (%)vốn tự có/ Phương án

+ TSDB: Tài sản đảm bảo được tính bằng tỷ lệ (%) vốn vay/tài sản bảo đảm + TTGN: Tuân thủ giải ngân.Tuân thủ quy định khi giải ngân được mã hóa thành hai giá trị (0: cán bộ ngân hàng giải ngân không đúng quy định và 1: cán bộ ngân hàng tuân thủ quy định giải ngân nghĩa là giải ngân có chứng từ hoặc giải ngân khi khách hàng thiếu chứng từ nhưng bổ sung chứng từ đúng thời gian quy định).

+ SDV: Sử dụng vốn vay Tình hình sử dụng vốn vay được mã hóa thành hai giá trị (0: khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích và 1: khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích).

+ KNNV: Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng + KT: Kiểm tra, giám sát vốn vay

Sử dụng phần mềm SPSS 20.0 xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt Chạy kết quả mô hình hồi quy:

- Kiểm định độ phù hợp của mô hình để lựa chọn mô hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích Chi - square để kiểm định giả thuyết H0: (không có

mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập β1=β2=β3=…=βK=0.

- Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng hệ số - 2 Log likelihood Hệ số càng nhỏ chứng tỏ độ phù hợp của mô hình càng cao.

- Nếu trị thống kê có Sig rất nhỏ (< 0.05), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích cho biến phụ thuộc Nghĩa là mô hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng được.

- Xác định các hệ số của phương trình hồi quy, đó là các hệ số hồi quy riêng phần βk đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là không có ý nghĩa Do đó, để có thể so sánh các hệ số hồi quy với nhau từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn beta Sau đó dùng kiểm định Hệ số liên kết (Wald) để xác định các biến độc lập có ý nghĩa thống kê hay không (Sig <0.05).

- Mặt khác, đây là mô hình có khả năng dự báo Do đó, để dự đoán được các khả năng có thể xảy ra của mô hình ta có thể xem xét thêm qua Classification Table và đồ thị Histogram.

Kiểm tra vi phạm các giả định hồi quy: Mô hình hồi quy được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định Vì thế, sau khi xây dựng được phương trình hồi quy, cần phải kiểm tra các giả định sau: có liên hệ tuyến tính gữa các biến độc lập với biến phụ thuộc không và không có tương quan giữa các biến độc lập (không có hiện tượng đa cộng tuyến).

Để kiểm định tương quan giữa hai biến X và Y ta đặt giả thuyết: H0: ρ = 0 (nghĩa là hai biến không có quan hệ tuyến tính với nhau)

H1: ρ ≠ 0 (Hai biến có quan hệ tuyến tính với nhau) Sau đó dùng P-Value:

Nếu sig < 0.05 thì bác bỏ H0, chấp nhận H1 Nếu sig > 0.05 thì chấp nhận H0.

Câu 2:

Giả sử anh (chị) phải tiến hành điều tra hộ gia đình để nghiên cứu ảnh hưởng của công trình thủy lợi đối với việc xóa đói, giảm nghèo trên địa bàn xã X của tỉnh Y Yêu cầu:

a Thiết lập 01 tập số liệu với 10 quan sát (10 hộ) và 05 biến, trong đó có 2 biến phạm trù và 3 biến bằng số có số liệu rời rạc Học viên tự lựa chọn các biến cho phù hợp với mục tiêu nghiên cứu Hướng dẫn: ví dụ có thể chọn biến phạm trù là “Thuộc loại hộ nghèo (N), trung bình (TB), khá (K)” Tự điền tiếp các dòng khác, các cột để hoàn tất bảng số liệu

- Số người trong gia đình

- Năng suất cây trồng (Số vụ trong năm)

- Số tấn lúa sản xuất ra trong một vụ của 1 hộ gia đình

- Trình trạng kinh tế: 1 Thuộc loại hộ nghèo (N); 2 Thuộc loại hộ trung bình (TB); 3 Thuộc loại hộ khá (K); 4 Khác

- Sự thay đổi mức sống của các hộ: 1 Tốt hơn; 2 Kém đi; 3 Không có gì thay đổi; 4 Khó đánh giá

Trình bày tập số liệu dưới dạng bảng cho ở dưới đây:

- Giá trị trung bình bằng trung bình cộng các giá trị của tất cả bộ số liệu hay chính bằng tổng các giá trị trong bộ số liệu chia cho tổng số các giá trị có trong bộ

X là giá trị trung bình của bộ số liệuxi là các giá trị của bộ số liệu.

Số tấn lúa sản xuất ra trong một năm của 1 hộ gia đình (tấn/năm/1 hộ) có giá trị trung bình là 5.9; nhưng không phải hộ nào cũng có năng suất như vậy, có hộ thấp hơn, có hộ cao hơn với mức chenh lệch chuẩn là 2.601 Bộ số liệu có giá trị phương sai 6.767 là bộ số liệu có các giá trị gần với giá trị trung bình

c Lựa chọn 1 biến phạm trù, tính tần số, tần suất, tần suất tích lũy và giải thích ý nghĩa của chúng.

Kết quả khảo sát cho thấy có 3 hộ nghèo chiếm tỷ trọng 30%; 3 hộ trung bình chiếm tỷ trọng 30% và 4 hộ khá chiếm tỷ trọng 40%; cho thấy đều lấy được ý kiến ảnh hưởng của công trình thủy lợi đối với việc xóa đói, giảm nghèo trên địa bàn xã X của các hộ gia đình có hoàn cảnh kinh tế khác nhau.

b Tìm phương trình hồi qui dạng tuyến tính Giải thích ý nghĩa các hệ số của phương trình hồi qui tìm được.

Phương trình hồi qui dạng tuyến tính

Hệ số xác định R2 trong mô hình này bằng 81.53%, ngụ ý rằng trong mẫu biến số Y giải thích được 81.53% sự thay đổi của biến X và 18.47% còn lại trong sự biến đổi của các các yếu tố không đưa vào mô hình.

e Cho biết giá trị x = 152 ở năm tương lai Dự đoán giá trị của y ở năm đó Y = 1.8922 + 0.007 X

X = 152 thì Dự đoán giá trị của Y = 1.8922 + 0.007 * 152 = 2.9562