VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS4 B TR SÁCH BÀI GING KINH T LNG Biên son: Bùi Dng Hi Tt c các bài tp ly mc  = 5% vi mi kim đnh và khong tin cy. ________________________________________ CHNG 2 MÔ HÌNH HI QUY HAI BIN Ví d 2.2 trong sách Bài ging Nm Phân bón (X) Nng sut (Y) Nm Phân bón (X) Nng sut (Y) 1990 6 40 1995 18 58 1991 10 44 1996 22 60 1992 12 46 1997 24 68 1993 14 48 1998 26 74 1994 16 52 1999 32 80 Bng kt qu hi quy bng phn mm Eviews4, và mt s thng kê đánh giá v mô hình Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample(adjusted): 1 10 Included observations: 10 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 27.12500 1.979265 13.70458 0.0000 X 1.659722 0.101321 16.38082 0.0000 R-squared 0.971049 Mean dependent var 57.00000 Adjusted R-squared 0.967430 S.D. dependent var 13.47426 S.E. of regression 2.431706 Akaike info criterion 4.791920 Sum squared resid 47.30556 Schwarz criterion 4.852437 Log likelihood -21.95960 F-statistic 268.3312 Durbin-Watson stat 1.783613 Prob(F-statistic) 0.000000 Ting Anh Ý ngha Dependent Variable: Y Bin ph thuc: Y Method: Least Squares Phng pháp: Bình phng nh nht Sample (adjusted): 1 10 Mu (sau điu chnh): t 1 đn 10 Included observations: 10 S quan sát đc s dng: 10 Variable Bin s (các bin đc lp) C Bin hng s, C ≡ 1 X Bin đc lp X Coefficient c lng h s: ˆ j β Std. Error Sai s chun ca c lng h s: ˆ () j Se β t-Statistic Thng kê T: ˆˆ /( qs j j TSe) β β = Prob. Mc xác sut (P-value) ca cp gi thuyt H 0 : β j = 0 ; H 1 : β j ≠ 0 R-squared H s xác đnh (bi): R 2 Adjusted R-squared H s xác đnh điu chnh 2 R S.E. of regression Sai s chun ca hi quy: ˆ σ Sum squared resid Tng bình phng phn d: RSS Durbin-Watson stat Thng kê Durbin-Watson Mean dependent var Trung bình bin ph thuc: Y KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 1 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 S.D. dependent var  lch chun bin ph thuc: /( 1) Y STSSn = − F-statistic Thng kê F: 2 2 /( 1) (1 ) /( 1) qs Rk F Rn − = − − Prob (F-statistic) Mc xác sut (P-value) ca cp gi thuyt: H 0 : R 2 = 0 ; H 1 : R 2 > 0 (R 2 ≠ 0) Bài tp 2.12 Cho QA là lng bán (đn v: nghìn lít), PA là giá bán (đn v: nghìn đng/lít) ca hãng nc gii khát A, thi gian t quý 1 nm 2001 đn quý 4 nm 2006, và kt qu hi quy mô hình nh sau Bng 2.12 Dependent Variable: QA Method: Least Squares Sample: 2001Q1 2006Q4 Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1814.139 174.1613 10.41643 0.0000 PA -51.75140 9.840903 -5.258806 0.0000 R-squared 0.556943 Mean dependent var 923.5833 Adjusted R-squared 0.536804 S.D. dependent var 292.7673 S.E. of regression 199.2530 F-statistic 27.65504 Sum squared resid 873438.5 Prob(F-statistic) 0.000028 a. Vit hàm hi quy tng th, hi quy mu, và gii thích ý ngha kt qu c lng. b. Tìm mt c lng đim lng bán trung bình khi giá bán là 20 nghìn đng/lít. c. Lng bán có thc s ph thuc vào giá bán không? d. Gim giá có làm tng lng bán không? e. Giá gim mt nghìn thì lng bán thay đi trong khong nào? f. Giá tng mt nghìn thì lng bán gim ti đa bao nhiêu? g. Có th cho rng giá tng mt nghìn thì lng bán gim nhiu hn 50 nghìn lít hay không? h. Tính các đi lng TSS, ESS. i. H s xác đnh ca mô hình bng bao nhiêu, đi lng đó có ý ngha th nào? k. Tìm c lng đim và khong cho phng sai sai s ngu nhiên. l. D báo giá tr trung bình và cá bit ca lng bán khi giá bán là 18 nghìn/lít. Bài tp 2.13 Cho Y là sn lng, L là lng lao đng, và kt qu hi quy mô hình nh sau: Bng 2.13 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample(adjusted): 1 20 Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -255.5380 99.72089 -2.562533 0.0196 L 6.068681 0.745640 8.138894 0.0000 R-squared 0.786329 Mean dependent var 551.9000 Adjusted R-squared 0.774458 S.D. dependent var 95.17900 S.E. of regression 45.20169 F-statistic 66.24160 Sum squared resid 36777.46 Prob(F-statistic) 0.000000 a. Vit hàm hi quy tng th, hi quy mu; du các c lng h s có phù hp vi lý thuyt kinh t không? b. H s chn ca mô hình có ý ngha thng kê không? Nu mc ý ngha còn 1% thì kt lun th nào? KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 2 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 c. Bin Sn lng có ph thuc vào bin Lao đng không? Nu có thì mô hình gii thích đc bao nhiêu % s bin đng ca bin sn lng? d. Theo kt qu này, khi thêm mt đn v lao đng thì sn lng thay đi ti đa bao nhiêu? e. Có th cho rng khi gim mt đn v lao đng thì sn lng gim cha đn 7 đn v không? f. D báo sn lng trung bình khi lng lao đng là 150 đn v? ________________________________________ CHNG 3 HI QUY BI Ví d 3.1 S liu trong sách Bài ging, có kt qu hi quy Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample(adjusted): 1 12 Included observations: 12 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 32.27726 6.253073 5.161823 0.0006 X2 2.505729 0.328573 7.626105 0.0000 X3 4.758693 0.410384 11.59572 0.0000 R-squared 0.975657 Mean dependent var 141.3333 Adjusted R-squared 0.970247 S.D. dependent var 23.20789 S.E. of regression 4.003151 Akaike info criterion 5.824358 Sum squared resid 144.2269 Schwarz criterion 5.945585 Log likelihood -31.94615 F-statistic 180.3545 Durbin-Watson stat 2.527238 Prob(F-statistic) 0.000000 Ma trn phng sai – hip phng sai C X2 X3 C 39.10093 -1.416429 -0.727129 X2 -1.416429 0.107960 -0.064747 X3 -0.727129 -0.064747 0.168415 Bài tp 3.5 Cho QA là lng bán (đn v: nghìn lít), PA là giá bán ca hãng nc gii khát A, PB là giá bán ca hãng nc gii khát B cnh tranh vi hãng A (đn v: nghìn đng/lít) và kt qu hi quy mô hình nh sau: Bng 3.5 Dependent Variable: QA Method: Least Squares Sample: 2001Q1 2006Q4 Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1003.407 355.4275 2.823098 0.0102 PA -59.05641 9.269155 -6.371283 0.0000 PB 55.63005 21.91590 2.538342 0.0191 R-squared 0.660965 Mean dependent var 923.5833 Adjusted R-squared 0.628676 S.D. dependent var 292.7673 S.E. of regression 178.4017 Akaike info criterion 13.32242 Sum squared resid 668370.4 Schwarz criterion 13.46968 Log likelihood -156.8691 F-statistic 20.47028 Durbin-Watson stat 2.489845 Prob(F-statistic) 0.000012 Và hip phng sai c lng hai h s góc bng: – 63.071 a. Gii thích c lng các h s góc. b. Khi giá hãng A tng 1 nghìn, giá hãng B không đi thì lng bán hãng A thay đi th nào? c. Khi giá hãng B tng 1 nghìn, giá hãng A không đi thì lng bán hãng A thay đi th nào? d. Khi giá ca hai hãng A và B cùng tng 1 nghìn thì lng bán ca hãng A có thay đi không? KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 3 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 e. Nu giá ca hãng B tng 1 nghìn, và hãng A gim giá 1 nghìn, thì lng bán ca hãng A tng ti đa bao nhiêu? f. Gi s cha có kt qu v h s R 2 , hãy nêu các cách đ tính đc kt qu đó t các thông tin khác trong bng. g. Bit rng khi hi quy QA theo PA và h s chn thì h s xác đnh bng 0,557 và tng bình phng phn d bng 873438,5; hãy nêu các cách đ có th kim đnh xem có nên b bin PB ra khi mô hình hay không? Bài tp 3.6 Cho kt qu hi quy vi Y là sn lng, K là vn, L là lao đng; LOG là logarit t nhiên ca các bin tng ng. Bng 3.6 Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.764682 0.713780 1.071314 0.2990 LOG(K) 0.510023 0.126959 4.017220 0.0009 LOG(L) 0.599932 0.248400 2.415183 0.0273 R-squared 0.910215 Mean dependent var 6.298380 Adjusted R-squared 0.899652 S.D. dependent var 0.180753 S.E. of regression 0.057258 F-statistic 86.17079 Sum squared resid 0.055735 Prob(F-statistic) 0.000000 Hip phng sai c lng hai h s góc bng: – 0,027736 a. Vit hàm hi quy tng th, hi quy mu vi các bin Y, K, L và gii thích ý ngha kt qu c lng các h s hi quy b. Phi chng c hai bin đc lp đu gii thích cho s bin đng ca bin ph thuc? c. Khi vn tng thêm 1%, lao đng không đi thì sn lng tng ti đa bao nhiêu? d. Khi lao đng tng thêm 1%, vn không đi thì sn lng tng ti thiu bao nhiêu? e. Khi vn và lao đng cùng tng 1% thì sn lng thay đi nh th nào? f. Tng vn 1% đng thi gim lao đng 1% thì sn lng có thay đi không? g. Có th cho rng quá trình sn xut có hiu qu tng theo quy mô hay không? h. Khi b bin logarit ca lao đng khi mô hình thì h s xác đnh còn 0,8794 và tng bình phng phn d bng 0,07486. Vy có nên b bin đó không? ________________________________________ CHNG 4 HI QUY VI BIN GI Bài tp 4.4 Cho kt qu hi quy, vi QA là lng bán (nghìn lít), PA là giá bán (nghìn đng/lít) ca hãng nc gii khát A, H nhn giá tr bng 1 nu quan sát vào mùa lnh, và bng 0 nu vào mùa nóng. Bng 4.4 Dependent Variable: QA Method: Least Squares Sample: 2001Q1 2006Q4 Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1972.7741 723.6264 2.726233 0.0130 PA -57.15100 9.466111 -6.037430 0.0000 H -885.5565 221.6018 -3.996161 0.0001 H*PA 27.11565 10.98241 2.469006 0.0227 R-squared 0.676992 F-statistic 13.97265 Sum squared resid 636775.7 Prob(F-statistic) 0.000038 Cho hip phng sai c lng hai h s ca PA và H*PA bng: – 12,89 KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 4 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 a. Vit hàm hi quy tng th, hi quy mu cho hai mùa nóng và lnh. b. Tìm c lng đim lng bán ca hãng khi giá bán là 20 nghìn vào hai mùa nóng và lnh. c. H s chn ca mô hình có khác nhau gia hai mùa không? d. H s góc có khác nhau gia hai mùa không? Nu có thì chênh lch trong khong nào? e. Vào mùa nào thì vic gim giá s có tác đng đn lng bán nhiu hn? f. Vào mùa lnh, khi gim giá mt nghìn thì lng bán tng trong khong nào? g. ánh giá vic đa yu t mùa nóng - lnh vào mô hình, bit rng hi quy QA theo PA và h s chn thì h s xác đnh bng 0,557 và tng bình phng phn d bng 873438,5. h. Có ý kin cho rng t đu nm 2006 v sau, do b cnh tranh mnh, nên yu t giá c có tác đng đn lng bán mnh hn so vi trc đó. Hãy nêu xây dng mô hình đ có th kim tra và đánh giá v ý kin đó. ________________________________________ CHNG 5 A CNG TUYN Bài tp 5.4 Cho kt qu hi quy sau, vi QA là lng bán ca hãng nc gii khát A, PA là giá ca hãng A, PB là giá ca hãng B, QB là lng bán ca hãng B Bng 5.4 Dependent Variable: QA Method: Least Squares Sample: 2001Q1 2006Q4 Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 13265.76 28173.04 0.470867 0.6428 PA -58.18860 9.661317 -6.022844 0.0000 PB -434.7366 1126.757 -0.385830 0.7037 QB -6.111723 14.04066 -0.435288 0.6680 R-squared 0.664147 Mean dependent var 923.5833 Adjusted R-squared 0.613769 F-statistic 13.18329 Durbin-Watson stat 2.442813 Prob(F-statistic) 0.000056 a. Vit hàm hi quy mu. So sánh vi kt qu bng 3.5, nhn xét gì v du và giá tr ca các c lng h s hi quy? b. Có nhn xét gì v ý ngha thng kê ca bin PB, so sánh vi bng 3.5  trên. c. Nghi ng mô hình có đa cng tuyn, hãy nêu mt cách đ kim tra điu đó. d. Cho hai kt qu hi quy ph sau trên cùng b s liu, hãy cho bit hai kt qu đó dùng đ làm gì, và có kt lun gì v hin tng đa cng tuyn qua tng hi quy ph đó? Bng 5.5 Dependent Variable: PA Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -597.0432 622.8575 -0.958555 0.3487 PB 24.76408 24.86943 0.995764 0.3307 QB 0.299889 0.310308 0.966426 0.3448 R-squared 0.134873 F-statistic 1.636949 Durbin-Watson stat 0.292773 Prob(F-statistic) 0.218443 Bng 5.6 Dependent Variable: QB Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2006.367 5.633796 356.1306 0.0000 PA 0.141990 0.146923 0.966426 0.3448 PB -80.23378 0.347384 -230.9659 0.0000 R-squared 0.999643 F-statistic 29441.88 Durbin-Watson stat 2.548328 Prob(F-statistic) 0.000000 KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 5 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 e. Mô hình QA ph thuc PA, PB, QB và h s chn có hin tng đa cng tuyn không? a cng tuyn này là hoàn ho hay không hoàn ho? f. Hãy nêu mt cách khc phc đn gin hin tng đa cng tuyn trong câu trên g. Khi b bin QB khi mô hình, hi quy QA theo PA, PB và h s chn (bng 3.5) thì mô hình này có chc chn khc phc đc hin tng đa cng tuyn không? Nu không, hãy nêu mt cách kim đnh có th s dng. h. Khi hi quy PB theo PA và h s chn, thì thu đc c lng h s góc bng 0,131 và sai s chun tng ng là 0,086. Qua hi quy ph này, có th kt lun gì v mô hình QB ph thuc PA, PB? ________________________________________ CHNG 6 PHNG SAI CA SAI S THAY I Bài tp 6.5 Cho kt qu hi quy vi Y là sn lng, L là lng lao đng, K là lng vn Bng 6.5 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -41.51425 82.67264 -0.502152 0.6220 L 2.208128 0.981281 2.250251 0.0380 K 1.780819 0.386295 4.609999 0.0002 R-squared 0.905040 Prob(F-statistic) 0.000000 a. Vi phn d thu đc ca mô hình ban đu ký hiu là RESID, hãy vit mô hình hi quy ph trong bng 6.6 và cho bit kt qu đó dùng đ làm gì? Kt lun gì thu đc? Bng 6.6 White Heteroskedasticity Test – Cross terms F-statistic 3.972746 Probability 0.018776 Obs*R-squared 11.73157 Probability 0.038657 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -27854.36 293672.6 -0.094848 0.9258 L 2857.590 8260.616 0.345929 0.7345 L^2 -35.55875 60.76231 -0.585211 0.5677 L*K 38.06234 50.11640 0.759479 0.4602 K -2063.946 3473.158 -0.594256 0.5618 K^2 -7.627837 10.22040 -0.746335 0.4678 R-squared 0.586578 Prob(F-statistic) 0.018776 b. Vi kt qu ti bng 6.7, hãy vit mô hình và thc hin kim đnh đ có kt lun? Bng 6.7 White Heteroskedasticity Test – No Cross terms F-statistic 4.961715 Probability 0.009471 Obs*R-squared 11.39090 Probability 0.022505 c. Cho bit kt qu hi quy di đây dùng đ làm gì, có kt lun gì v mô hình gc ban đu, bit RESID là phn d, và ABS là hàm ly giá tr tuyt đi Bng 6.8 Dependent Variable: ABS(RESID) 20 observations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -433.5278 146.6376 -2.956457 0.0084 L 3.893503 1.096448 3.551013 0.0023 R-squared 0.411951 Prob(F-statistic) 0.002283 KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 6 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 d. Khi hi quy ln ca bình phng E theo ln ca bin K, có h s chn, thì h s xác đnh ca mô hình này bng 0,105. Hãy cho bit kt qu đó dùng đ làm gì, có kt lun gì thu đc? e. Hi quy bình phng phn d E theo bình phng giá tr c lng bin ph thuc trong mô hình gc, có h s chn; thì thu đc c lng đim h s góc bng 0,852 và sai s chun tng ng bng 0,126. Hãy cho bit kt qu đó dùng đ làm gì, da trên gi thit nào, có kt lun gì thu đc v mô hình gc? f. Da trên kt lun  câu trên, hãy nêu mt cách khc phc hin tng phát hin đc? g. Hi quy bình phng ca E theo bình phng ca L, có h s chn, thì h s xác đnh bng 0,722. Kt qu đó dùng đ làm gì, có kt lun gì? Qua đó hãy nêu mt cách đ khc phc hin tng phát hin đc? h. Cho kt qu sau đây, hãy cho bit kt qu đó dùng đ làm gì, và đã đt mc đích cha? Bng 6.9 Dependent Variable: Y/L Sample(adjusted): 1 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 1/L -56.81014 72.62494 -0.782240 0.4448 C 2.430546 0.931296 2.609852 0.0183 K/L 1.696025 0.393030 4.315255 0.0005 R-squared 0.672855 Prob(F-statistic) 0.000075 White Heteroskedasticity Test – Cross terms F-statistic 1.069752 Probability 0.417838 Obs*R-squared 5.528789 Probability 0.354799 i. Vi bng kt qu trên, vit li mô hình vi các bin Y, L, K. Khi đó nu lao đng tng mt đn v thì sn lng tng ti đa bao nhiêu? k. Vi bng kt qu di đây, vit hi quy ph ca kim đnh, thc hin kim đnh và kt lun v c lng thu đc. Bng 6.10 Dependent Variable: LOG(Y) Sample(adjusted): 1 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.764682 0.713780 1.071314 0.2990 LOG(L) 0.599932 0.248400 2.415183 0.0273 LOG(K) 0.510023 0.126959 4.017220 0.0009 R-squared 0.910215 Prob(F-statistic) 0.000000 White Heteroskedasticity Test – Cross terms F-statistic 1.779605 Probability 0.181710 Obs*R-squared 7.771870 Probability 0.169265 l. Vi RESID và FITTED là giá tr c lng bin ph thuc thu đc t bng 6.10, đc kt qu hi quy trong bng 6.11. Hãy cho bit kt qu đó dùng đ làm gì, kt lun gì v mô hình bng 6.10 ? Bng 6.11 Dependent Variable: RESID^2 Sample: 1 20 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 57497.17 31461.63 1.827533 0.0842 FITTED^2 -0.020171 0.029780 -0.677318 0.5068 R-squared 0.024853 Mean dependent var 37163.64 Durbin-Watson stat 2.202629 Prob(F-statistic) 0.506817 KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 7 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 CHNG 7 T TNG QUAN Bài tp 7.5 Cho kt qu hi quy sau, vi QA là lng bán ca hãng nc gii khát A, PA là giá ca hãng A, PB là giá ca hãng B, QB là lng bán ca hãng B Bng 7.5 Dependent Variable: QA Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1814.139 174.1613 10.41643 0.0000 PA -51.75140 9.840903 -5.258806 0.0000 R-squared 0.556943 Mean dependent var 923.5833 Adjusted R-squared 0.536804 S.D. dependent var 292.7673 Log likelihood -160.0802 F-statistic 27.65504 Durbin-Watson stat 0.480522 Prob(F-statistic) 0.000028 a. Dùng kim đnh Durbin-Watson đ kim đnh v hin tng t tng quan bc 1 ca mô hình? b. Cho kt qu kim đnh t tng quan bc nht - AR(1) - di đây. Hãy vit mô hình hi quy ph đ kim đnh, cho bit s quan sát trên lý thuyt là bao nhiêu, và s quan sát thc t là bao nhiêu? Thc hin kim đnh và kt lun. Bng 7.6 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test – AR(1) F-statistic 10.64234 Probability 0.003724 Obs*R-squared 8.071973 Probability 0.004496 Test Equation: Dependent Variable: RESID Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 43.95483 89.61990 0.490458 0.6289 PA -2.595093 5.069180 -0.511935 0.6140 RESID(-1) 0.587992 0.180241 3.262259 0.0037 R-squared 0.336332 Prob(F-statistic) 0.013505 c. Cho kt qu sau, hãy cho bit mô hình có t tng quan  bc hai không? Bng 7.7 Test Equation: Dependent Variable: RESID Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 30.29069 92.52208 0.327389 0.7468 PA -1.804521 5.238252 -0.344489 0.7341 RESID(-1) 0.678521 0.220174 3.081753 0.0059 RESID(-2) -0.165000 0.225132 -0.732902 0.4721 R-squared 0.353690 Prob(F-statistic) 0.030162 d. Vi các kt qu kim đnh trên, hãy nêu mt cách khc phc khuyt tt ca mô hình gc da trên thng kê Durbin-Watson? e. Cho kt qu c lng sau, cho bit kt qu này dùng đ làm gì, đã đt mc đích cha? Bng 7.8 Dependent Variable: QA-0.76*QA(-1) Sample(adjusted): 2 24 Included observations: 23 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 367.4280 46.56235 7.891097 0.0000 PA-0.76*PA(-1) -48.2352 11.88927 -4.057035 0.0006 R-squared 0.439395 Mean dependent var 186.7652 Durbin-Watson stat 2.207469 Prob(F-statistic) 0.000567 KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 8 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test – AR(1) F-statistic 0.447593 Probability 0.511130 Obs*R-squared 0.503464 Probability 0.477982 f. Vi kt qu c lng trên, cho bit c lng đim h s chn, h s góc trong mô hình hi quy QA theo PA, vit hàm hi quy mu? T đó c lng mc thay đi ca lng bán khi giá tng 1 đn v? g. Vi kt qu c lng bng phng pháp Cochrane-Orcutt trong bng 7.9, cho bit phng pháp hi t sau bao nhiêu bc lp? c lng đim h s t tng quan bc 1 đc c lng bng bao nhiêu? Bng 7.9 Dependent Variable: QA Sample(adjusted): 2 24 Included observations: 23 after adjusting endpoints Convergence achieved after 4 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1792.880 200.4069 8.946201 0.0000 PA -50.66567 11.17339 -4.534492 0.0002 AR(1) 0.682252 0.445339 1.531981 0.1398 R-squared 0.512028 Mean dependent var 905.1304 Durbin-Watson stat 1.954003 Prob(F-statistic) 0.000766 h. Khi thêm tr bc 1 ca bin QA vào mô hình gc, có kt qu sau; hãy kim đnh hin tng t tng quan bc 1 ca mô hình này? Cho bit kim đnh B-G đc thc hin nh th nào? Bng 7.10 Dependent Variable: QA Sample(adjusted): 2 24 Included observations: 23 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 990.5671 402.1343 2.463274 0.0230 PA -56.55842 10.25072 -5.517509 0.0000 QA(-1) 54.23958 24.38371 2.224419 0.0378 R-squared 0.608809 Mean dependent var 905.1304 Durbin-Watson stat 2.464703 Prob(F-statistic) 0.000084 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: AR(1) F-statistic 1.579754 Probability 0.224029 Obs*R-squared 1.765539 Probability 0.183935 ________________________________________ CHNG 8 CHN MÔ HÌNH VÀ KIM NH VIC NH DNG MÔ HÌNH Bài tp 8.1 Cho kt qu hi quy sau, vi QA là lng bán ca hãng nc gii khát A, PA là giá ca hãng A, PB là giá ca hãng B, QB là lng bán ca hãng B Bng 8.1 Dependent Variable: QA Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1814.139 174.1613 10.41643 0.0000 PA -51.75140 9.840903 -5.258806 0.0000 R-squared 0.556943 Mean dependent var 923.5833 Durbin-Watson stat 0.480522 Prob(F-statistic) 0.000028 a. Hãy nêu cách đ kim đnh dng hàm hi quy, s thiu bin ca mô hình? KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 9 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 b. Cho kt qu kim đnh Ramsey RESET di đây, vit li hi quy ph, thc hin kim đnh đ cho kt lun v đnh dng ca mô hình? Bng 8.2 Ramsey RESET Test: number of fitted term: 1 F-statistic 7.240588 Probability 0.013685 Log likelihood ratio 7.109707 Probability 0.007667 Test Equation: Dependent Variable: QA Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2921.071 439.1535 6.651594 0.0000 PA -58.87232 9.079991 -6.483743 0.0000 FITTED^2 -16395.22 6092.986 -2.690834 0.0137 R-squared 0.670538 Mean dependent var 923.5833 Durbin-Watson stat 2.522139 Prob(F-statistic) 0.000009 c. Cho kt qu di đây, vi RESID là phn d t mô hình gc. Hãy cho bit kt qu đó dùng đ làm gì, có kt lun gì v mô hình gc? Bng 8.3 Dependent Variable: RESID Sample: 1 24 Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1106.932 439.1535 2.520604 0.0199 PA -7.120926 9.079991 -0.784244 0.4417 FITTED^2 -16395.22 6092.986 -2.690834 0.0137 R-squared 0.256389 Mean dependent var -4.87E-13 Durbin-Watson stat 2.522139 Prob(F-statistic) 0.044579 d. Khi thêm bin PB vào mô hình, đc kt qu di đây, hãy vit các hi quy ph ng vi các kim đnh Ramsey, và thc hin kim đnh đ cho kt lun? Bng 8.4 Dependent Variable: QA Included observations: 24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1003.407 355.4275 2.823098 0.0102 PA -59.05641 9.269155 -6.371283 0.0000 PB 55.63005 21.91590 2.538342 0.0191 R-squared 0.660965 Mean dependent var 923.5833 Durbin-Watson stat 2.489845 Prob(F-statistic) 0.000012 Ramsey RESET Test: number of fitted terms: 1 F-statistic 3.025354 Probability 0.097342 Log likelihood ratio 3.380728 Probability 0.065963 Ramsey RESET Test: number of fitted terms: 2 F-statistic 1.748459 Probability 0.200905 Log likelihood ratio 4.054543 Probability 0.131694 e. Sau khi hi quy mô hình trong bng 8.4 thu đc phn d và giá tr c lng. Hi quy phn d theo PA, PB và bình phng giá tr c lng thì thu đc kt qu có h s xác đnh bng 0,088. Hãy cho bit kt qu đó dùng đ làm gì, và có kt lun gì thu đc? KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 10 [...]... Probability Obs*R-squared 2.336943 Probability 0.165019 0.126337 Ramsey RESET Test: F-statistic Log likelihood ratio 0.044538 0.027061 KHOA TOÁN KINH T - I H C KINH T 4.705379 4.886936 QU C DÂN Probability Probability 11 VÍ D - BÀI T P KINH T L NG S D NG CH NG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 B ng 8.7 Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable...VÍ D - BÀI T P KINH T L NG S D NG CH NG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 Bài t p 8.2 a Cho k t qu sau ây, cho bi t mô hình có khuy t t t nào trong s các hi n t ng: ph ng sai sai s thay i, t t ng quan, nh d ng hàm sai, a c ng tuy n? N u m c = 10%... các ki m nh, hãy vi t ph ng trình h i quy ph c a các ki m nh ó? d Hãy so sánh 3 b ng k t qu h i quy 8.6, 8.7, 8.8, và nêu ra nh n xét v m i quan h gi a các bi n S n l ng, V n, Lao ng? KHOA TOÁN KINH T - I H C KINH T QU C DÂN 12 . VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS4 B TR SÁCH BÀI GING KINH T LNG Biên son:. Prob(F-statistic) 0.506817 KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 7 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 CHNG 7 T TNG QUAN Bài tp 7.5 Cho kt qu hi. và có kt lun gì thu đc? KHOA TOÁN KINH T - I HC KINH T QUC DÂN 10 VÍ D - BÀI TP KINH T LNG S DNG CHNG TRÌNH EVIEWS – Tháng 1.2011 Bài tp 8.2 a. Cho kt qu sau đây, cho