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 161899.7 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 Nguồn số liệu: 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) Ước lượng hàm hồi quy SRF: DT= β 1 + β 2 TNBQ i +U i và nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy. b) kiểm ñịnh giả thiết: H 0 : β 1 =0 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 (Y t ) và tỉ lệ thất nghiệp (X t ) trong lãnh vực chế tạo cơng nghiệp ở Mỹ trong giai đoạn 1960-1972. Năm Tỉ lệ bỏ việc Tỉ lệ thất nghiệp (%) 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 vẽ đồ 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: Y t = β 1 + β 2 X t + e t . Hãy ước lượng β 1 , β 2 , và cho biết độ 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 định sự phù hợp của mơ hình e. Hãy vẽ đồ thị của đại lượng sai số e (với e trên trục tung và thời gian (năm) trên trục hồnh). Bài 3. Bảng số liệu sau cho biết dữ liệu về giá vàng (GP), Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), và Chỉ số chứng khốn trên thị trường chứng khốn New York (NYSE) trong thời kỳ 1977-1991 ở Mỹ. Bảng 2: Chỉ số chứng khoán, chỉ số gía tiêu dùng, và giá vàng Năm Gía vàng tại NewYork Chỉ số gía Chỉ số chứng khoán GP($/troy ounce) tiêu dùng (CPI) (NYSE) (1982-84 = 100) (Dec. 31, 1965=100) 1977 147.98 60.60 53.69 1978 193.44 65.20 53.7 1979 307.62 72.60 58.32 1980 612.51 82.40 68.1 1981 459.61 90.90 74.02 1982 376.01 96.50 68.93 1983 423.83 99.60 92.63 1984 360.29 103.90 92.46 1985 317.30 107.60 108.9 1986 367.87 109.60 136 1987 446.50 113.60 161.7 1988 436.93 118.30 149.91 1989 381.28 124.00 180.02 1990 384.08 130.70 183.46 1991 362.04 136.20 206.33 a. Hãy vẽ đồ thị phân bố rãi (Scatter) của GP với CPI và của NYSE với CPI trên cùng một đồ thị. b. Một quyết định đầu tư (mua vàng hay mua chứng khốn) có tính tới việc phòng ngừa lạm phát là nếu giá của nó (hàng hóa mà bạn đầu tư vào) và/hay suất sinh lợi của nó ít nhất là bắt kịp với tỉ lệ lạm phát. ðể kiểm tra giả thiết này, giả sử bạn quyết định xây dựng hai mơ hình sau đây, giả sử rằng đồ thị trong câu (a) gợi ý cho bạn thấy sau đây là thích hợp: GP t = α 1 + β 1 CPI t + e t NYSE t = α 2 + β 2 CPI t + e t Giả thiết của bạn có đúng khơng, nếu đúng thì giá trị mà bạn mong đợi của β 2 là bao nhiêu. c. Cơng cụ tài chính nào phòng chống lạm phát tốt hơn, vàng hay chứng khốn. Bài 4. Trong kinh tế học vĩ mơ, có hai lý thuyết khác nhau liên quan đến hành vi tiêu dùng của dân chúng. Theo Keynes, tổng tiêu dùng (CONS) sẽ phụ thuộc vào tổng thu nhập (khả dụng) (YD). Trong khi đó, các nhà kinh tế học cổ điển tin rằng tiêu dùng có quan hệ nghịch biến với lãi suất (RR) trong nền kinh tế. Bảng 3: Tiêu dùng, Thu nhập Khả dụng, và Lãi suất Year Consumption Disposable Real Expenditure Income Interest (bill. 1982$) (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 1984 2246.3 2470.6 8.45 1985 2324.5 2528 7.8 1986 2418.6 2603.7 7.1 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: 800,0 ˆ = β và 060,0) ˆ ( = β se 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 X i Y i = β 1 + β 2 X i 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 1602 8 5 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. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các biến EXPER, EDUC và AGE, GENDER, CLERICAL với biến WAGE. Lý giải sự lựa chọn của mình b. Hãy mô tả dữ liệu : - ðối với dữ liệu ñịnh lượng tính các tham số thống kê (trung bình, phương sai,…), hệ số tương quan,ñồ thị… - ðối với dữ liệu ñịnh lượng lập bảng thống kê tần số c. Hãy xây dựng mô hình tuyến tính và ước lượng các hệ số trong mô hình. d. Thực hiện tiếp các hồi qui sau: EXPER = A 1 + A 2 AGE + u i EDUC = B 1 + B 2 AGE + u i - Dựa trên các kết quả hồi quy có ñược, anh/ chị nhận xét gì về mức ñộ ña cộng tuyến trong bộ dữ liệu? Giải thích sự nhận xét của mình - Giả sử trong mô hình ban ñầu có hiện tượng ña cộng tuyến nhưng các tham số ñều có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5% và thống kê F cũng có ý nghĩa. Trong trường hợp này, chúng ta có nên lo lắng về hiện tượng ña cộng tuyến không? - Thực hiện tiếp việc xây dựng mô hình từ tổng quát ñến ñơn giản. Giải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu. e. Một sinh viên cho rằng nên bổ sung thêm biến chéo vào. Dạng mô hình ñề nghị như sau: WAGE = β 1 + β 2 EXPER+ β 3 EDUC + β 4 AGE + β 5 GENDER +β 6 CLERICAL + β 7 GENDER*EXPER +β 8 GENDER*EDUC +β 12 GENDER*AGE +β 9 CLERICAL*EDUC + β 10 CLERICAL*EXPER + β 11 CLERICAL*AGE + u i - Chưa chạy mô hình, theo anh chị các biến chéo như vậy có phù hợp không? Tại sao? (giải thích ý nghĩa từng mô hình) - Hãy tìm các tham số của mô hình theo phương pháp xây dựng mô hình từ phức tạp ñến ñơn giản f. Trong tất cả các mô hình tối ưu ñã tính ñược ở trên, theo anh/chị mô hình nào phù hợp nhất ñể giải thích các yếu tố ảnh hưởng ñến WAGE g. Nếu anh, chị là người phải quyết ñịnh làm sao ñể tăng thu nhập bình quân hằng tháng của người dân. Dựa vào mô hình Anh/Chị sẽ giải quyết vấn ñề trên như thế nào (xếp thứ tự ưu tiên từng phương án và giải thích lý do) Bài 9. Dữ liệu trong Data 4-8 trong bộ dữ liệu của Ramanathan với các ñịnh nghĩa biến như sau: 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) 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 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 26.6 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 11.3 2.6 3964 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 Với mức ý nghĩa 5%, các anh/chị hãy: a) Viết phương trình hồi qui tổng thể và phân tích mối quan hệ giữa kỳ vọng của Vận tốc nước ra 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 MSSEC. 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. Bài 11. 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 Pool*Sqft  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 Pool*Sqft + β 11 Firepl*Bedrms+ 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 14.947 2.525 17.825 0.947 7.417 14.551 99.257 1.88 14.139 [...]... 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 b c Bài 26 Bài 27 Bài 28 Bài 29 Bài 30 Bài 31 Bài 32 Ư c lư ng hàm h i quy Yi = β1+ β2X2 + β3X3 + Ui và phân tích ý nghĩa k t qu h quy Ki m ñ nh s phù h p c a mô hình v i m c ý nghĩa 1% Mô hình có b ña c ng tuy n, t tương quan... 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 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 a b c d... 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... Nêu ý nghĩa kinh t c a mô hình ư c lư ng v a tìm ñư c 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 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? 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... 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 SLRYGAIN Z1 : Ti n h c phí năm (nghìn dollars) : M c tăng lương trung bình (nghìn dollars) cho... p nh t ? t i sao? a) Th ng ñ 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... ki m ñ nh white ñ ki m tra l i k t lu n câu c 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... 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 a b (Mô hình 1) Hãy nêu... 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 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... chính h c viên MBA theo thang ñi m t 1 (t t nh t) ñ n 4 (kém nh t) Z2 Z3 Z4 Z5 slrygain 55 42.9 50 55.64 45 44.85 54 42 57.75 60 33 48 41 36 32 28.75 44.18 33.25 37.25 33 30 43.05 32.35 29 27 a b c d Bài 22 tuition 23.608 23.18 23.025 23.84 19.627 23.83 23.1 24.655 23.9 23.7 23.69 18.963 18.788 22.5 15.613 20.1 22.2 22.45 14.332 11.854 21.24 23.13 20.524 21.8 18.95 z1 z2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 2 2 2 1 . 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. 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. 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.