Đang tải... (xem toàn văn)
Tài liệu tham khảo cho các bạn sinh viên học chuyên ngành kinh tế có tư liệu ôn thi tốt đạt kết quả cao trong các kì thi giữa kì và cuối kì
1TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HÙNG VƯƠNG KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH MÔN HỌC: KINH TẾ LƯỢNG KỲ THI: PHỤ LỚP: 04QK NGÀY THI: …/…/2007 Thời gian làm bài: 90 phút (Sinh viên được sử dụng tài liệu) CB ra đề: Nguyễn Thị Mai Bình Ngày ra đề: 07/09/2007 Ký tên: Trưởng Khoa: Ngày duyệt đề: Ký tên: Câu 1: (25 điểm) Dữ liệu về tiêu dùng thịt gà với các biến được định nghĩa như sau: Y = lượng thịt gà tiêu thụ bình quân đầu người (pound) X2 = thu nhập khả dụng bình quân đầu người (USD) X3 = Giá bán lẻ của thịt gà (cent/pound) X4 = Giá bán lẻ của thịt bò (cent/pound) X5 = Giá bán lẻ của thịt heo (cent/pound) X6 = Giá bán lẻ bình quân có trọng số của thịt bò và thịt heo (cent/pound) 1. Hãy giải thích mối quan hệ kỳ vọng giữa lượng thịt gà tiêu thụ bình quân đầu người với các biến còn lại. 2. Nhận xét các khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình 1.1 3. Trong mô hình 1.1, các biến nào không có ý nghĩa về mặt thống kê (không ảnh hưởng đến lượng thịt gà tiêu thụ bình quân đầu người) với mức ý nghĩa 10%. Hãy cho biết nên thực hiện kiểm định nào để biết được có nên bỏ các biến trên ra khỏi mô hình 1.1 4. Việc xây dựng mô hình từ mô hình 1.1 đến mô hình 1.2 có tên gọi là gì? Hãy giải thích ý nghĩa các tham số của mô hình phù hợp nhất. 5. Theo kết quả trong mô hình 1.3 và mô hình 1.4, mô hình này có bị bệnh phương sai thay đổi hay tương quan chuỗi không? Hãy viết các kiểm định cần thiết và cho kết luận với mức ý nghĩa 10% Mô hình 1.1 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/18/07 Time: 16:11 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.59691 4.214488 9.158150 0.0000X2 0.004889 0.004962 0.985370 0.3383X3 -0.651888 0.174400 -3.737889 0.0016X4 0.243242 0.089544 2.716443 0.0147X5 0.104318 0.070644 1.476674 0.1580X6 -0.071110 0.098381 -0.722805 0.4796R-squared 0.944292 Mean dependent var 39.66957Adjusted R-squared 0.927908 S.D. dependent var 7.372950S.E. of regression 1.979635 Akaike info criterion 4.423160Sum squared resid 66.62224 Schwarz criterion 4.719376Log likelihood -44.86635 F-statistic 57.63303Durbin-Watson stat 1.100559 Prob(F-statistic) 0.000000 2Mô hình 1.2 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/18/07 Time: 16:17 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 35.68084 3.399337 10.49641 0.0000X3 -0.654097 0.157564 -4.151300 0.0005X4 0.232528 0.054387 4.275460 0.0004X5 0.115422 0.024303 4.749224 0.0001R-squared 0.939235 Mean dependent var 39.66957Adjusted R-squared 0.929641 S.D. dependent var 7.372950S.E. of regression 1.955702 Akaike info criterion 4.336146Sum squared resid 72.67063 Schwarz criterion 4.533624Log likelihood -45.86568 F-statistic 97.89329Durbin-Watson stat 1.251523 Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình 1.3 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.057006 Probability 0.116679Obs*R-squared 10.01575 Probability 0.123990 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/18/07 Time: 16:20 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 9.104201 22.91467 0.397309 0.6964X3 -0.615702 1.217573 -0.505680 0.6200X3^2 0.008291 0.013154 0.630327 0.5374X4 -0.330705 0.251955 -1.312556 0.2078X4^2 0.001315 0.001247 1.055248 0.3070X5 0.318804 0.192811 1.653455 0.1177X5^2 -0.001030 0.000552 -1.865428 0.0806R-squared 0.435468 Mean dependent var 3.159593Adjusted R-squared 0.223768 S.D. dependent var 2.772478S.E. of regression 2.442665 Akaike info criterion 4.869847Sum squared resid 95.46582 Schwarz criterion 5.215432Log likelihood -49.00324 F-statistic 2.057006Durbin-Watson stat 3.388400 Prob(F-statistic) 0.116679 3Mô hình 1.4 ARCH Test: F-statistic 2.755840 Probability 0.090344Obs*R-squared 4.922885 Probability 0.085312 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/18/07 Time: 16:25 Sample(adjusted): 1962 1982 Included observations: 21 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.419992 1.227792 1.971012 0.0643RESID^2(-1) -0.179824 0.223909 -0.803112 0.4324RESID^2(-2) 0.432665 0.224016 1.931405 0.0693R-squared 0.234423 Mean dependent var 3.193872Adjusted R-squared 0.149359 S.D. dependent var 2.862108S.E. of regression 2.639728 Akaike info criterion 4.910792Sum squared resid 125.4269 Schwarz criterion 5.060010Log likelihood -48.56332 F-statistic 2.755840Durbin-Watson stat 2.039475 Prob(F-statistic) 0.090344 Câu 2: (25 điểm) Có dữ liệu về nền kinh tế Singapore giai đoạn 1961 – 1987 bao gồm các biến GDP, vốn (capital) và lao động (Employment). Có quan điểm cho rằng nền kinh tế Singapore phát triển không hiệu quả trong giai đoạn này “tăng trưởng đơn thuần chỉ do tăng các yếu tố đầu vào là vốn và lao động” hoặc “hiệu suất không thay đổi theo qui mô”. (với α = 5%) 1. Hãy viết hàm Cobb-Douglass cho mô hình hồi qui trên. Viết ra dạng hàm lý thuyết cần ước lượng. 2. Hãy viết mô hình hồi qui mẫu cho mô hình trên căn cứ vào các mô hình bên dưới và giải thích ý nghĩa của các tham số từ mô hình trên. 3. Các anh chị hãy viết các kiểm định giả thuyết cho quan điểm nói trên. Giả sử các anh chị đang ngồi trên máy tính hãy viết các bước của việc kiểm định và căn cứ vào các mô hình phía dưới cho biết phát biểu trên đúng hay sai (anh chị hãy cho biết rõ anh chị dựa trên mô hình nào). 4. Một bạn sinh viên chạy thử mô hình 2.6 và nhận thấy rằng mô hình này cũng rất có ý nghĩa kinh tế. Các anh/chị hãy viết phương trình hồi qui cho trường hợp này và giải thích ý nghĩa của mô hình Mô hình 2.1 Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 20:23 Sample: 1 27 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 114.3376 173.4314 0.659267 0.5160CAPITAL 0.471043 0.112439 4.189327 0.0003EMPLOYMENT 2.338136 1.038966 2.250445 0.0339R-squared 0.959805 Mean dependent var 2340.201Adjusted R-squared 0.956455 S.D. dependent var 2251.659S.E. of regression 469.8642 Akaike info criterion 15.24720Sum squared resid 5298536. Schwarz criterion 15.39119Log likelihood -202.8372 F-statistic 286.5410Durbin-Watson stat 2.060297 Prob(F-statistic) 0.000000 4Mô hình 2.2 Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 20:01 Sample: 1 27 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.170644 0.326782 3.582339 0.0015LOG(CAPITAL) 0.375710 0.085346 4.402204 0.0002LOG(EMPLOYMENT) 0.602999 0.125954 4.787457 0.0001R-squared 0.943463 Mean dependent var 7.443631Adjusted R-squared 0.938751 S.D. dependent var 0.761153S.E. of regression 0.188374 Akaike info criterion -0.396336Sum squared resid 0.851634 Schwarz criterion -0.252355Log likelihood 8.350541 F-statistic 200.2489Durbin-Watson stat 1.885989 Prob(F-statistic) 0.000000Mô hình 2.3 Wald Test: Equation: EQ01 Test Statistic Value df ProbabilityF-statistic 262.0356 (2, 24) 0.0000Chi-square 524.0712 2 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.-1 + C(2) -0.624290 0.085346-1 + C(3) -0.397001 0.125954Restrictions are linear in coefficients. Mô hình 2.4 Wald Test: Equation: EQ01 Test Statistic Value df ProbabilityF-statistic 200.2489 (2, 24) 0.0000Chi-square 400.4979 2 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.C(2) 0.375710 0.085346C(3) 0.602999 0.125954Restrictions are linear in coefficients. Mô hình 2.5 Wald Test: Equation: EQ01 Test Statistic Value df ProbabilityF-statistic 0.115754 (1, 24) 0.7366Chi-square 0.115754 1 0.7337 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.-1 + C(2) + C(3) -0.021290 0.062577Restrictions are linear in coefficients. 5Mô hình 2.6 Dependent Variable: LOG(GDP/EMPLOYMENT) Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 20:29 Sample: 1 27 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.069265 0.131759 8.115322 0.0000 LOG(CAPITAL/EMPLOYMENT) 0.363030 0.075408 4.814211 0.0001 R-squared 0.481076 Mean dependent var 1.679979 Adjusted R-squared 0.460319 S.D. dependent var 0.251845 S.E. of regression 0.185013 Akaike info criterion -0.465599 Sum squared resid 0.855741 Schwarz criterion -0.369611 Log likelihood 8.285586 F-statistic 23.17663 Durbin-Watson stat 1.903585 Prob(F-statistic) 0.000060 Câu 3: (25 điểm) Để kiểm soát lương ảnh hưởng bởi các yếu tố nào. Một sinh viên thực hiện chạy mô hình hồi qui sau của biến lương (wage) theo các biến gender (giới tính mang giá trị 1 nếu là nam), Exper (kinh nghiệm đi làm tính bằng năm, edu (thời gian đi học sau khi tốt nghiệp tiểu học tính bằng năm) và tuổi (tính bằng năm) WAGE = β1 + β2GENDER + β3EXPER + β4EDUC +β5AGE + ui 1. Hãy cho biết dấu kỳ vọng của các tham số và giải thích tại sao. 2. Sau khi chạy mô hình hồi qui ta được mô hình sau. Mô hình 3.1 Dependent Variable: WAGE Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 20:57 Sample: 1 49 Included observations: 49 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 648.2713 383.1342 1.692022 0.0977GENDER 487.6751 147.3153 3.310417 0.0019EXPER 37.96947 13.03989 2.911793 0.0056EDUC 132.4995 31.68798 4.181380 0.0001AGE -5.832355 7.686782 -0.758751 0.4520R-squared 0.457363 Mean dependent var 1820.204Adjusted R-squared 0.408032 S.D. dependent var 648.2687S.E. of regression 498.7743 Akaike info criterion 15.35864Sum squared resid 10946134 Schwarz criterion 15.55168Log likelihood -371.2866 F-statistic 9.271379Durbin-Watson stat 1.723637 Prob(F-statistic) 0.000016Theo các anh chị mô hình trên tối ưu chưa tại sao? Hãy viết các kiểm định cần thiết để chứng minh kết luận trên. Nếu mô hình trên chưa tối ưu theo các anh chị cần phải làm gì tiếp theo. (với α = 5%) 3. Một bạn sinh viên cho rằng có lương của nhân viên nam lớn hơn rất nhiều so với nhân viên nữ. Bạn chạy mô hình hồi qui sau: 6Mô hình 3.2 Dependent Variable: WAGE Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 21:02 Sample: 1 49 Included observations: 49 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GENDER 568.2274 168.2208 3.377868 0.0015C 1518.696 122.5373 12.39374 0.0000R-squared 0.195343 Mean dependent var 1820.204Adjusted R-squared 0.178223 S.D. dependent var 648.2687S.E. of regression 587.6681 Akaike info criterion 15.63016Sum squared resid 16231629 Schwarz criterion 15.70738Log likelihood -380.9390 F-statistic 11.40999Durbin-Watson stat 1.664603 Prob(F-statistic) 0.001476Anh/chị hãy viết phương trình hồi qui của mô hình trên. Giải thích ý nghĩa của các tham số hồi qui của mô hình trên, cho biết bạn sinh viên trên nghi ngờ đúng không? (với α = 5%) 4. Một sinh viên khác không đồng ý nên chạy mô hình sau: Mô hình 3.3 Dependent Variable: WAGE Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 21:14 Sample: 1 49 Included observations: 49 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1206.172 138.7752 8.691554 0.0000EXPER 29.41526 11.32057 2.598391 0.0125GENDER*EDUC 105.7973 18.66488 5.668257 0.0000R-squared 0.451651 Mean dependent var 1820.204Adjusted R-squared 0.427809 S.D. dependent var 648.2687S.E. of regression 490.3717 Akaike info criterion 15.28747Sum squared resid 11061364 Schwarz criterion 15.40330Log likelihood -371.5431 F-statistic 18.94407Durbin-Watson stat 1.706419 Prob(F-statistic) 0.000001Anh/ chị hãy viết phương trình hồi qui cho mô hình trên và giải thích ý nghĩa của các tham số của mô hình trên. Câu 4: (25 điểm) Người ta cho rằng số lượng nông dân là một hàm theo thời gian như sau: FARMPOP = β1 + β2t + ui Với Farmpop là số lượng nông dân hằng năm (triệu người), t là thời gian tính bằng năm (năm gốc là 1948) 1. Mô hình 4.1 thể hiện mối quan hệ của 2 biến này. Anh chị có nhận xét gì về mô hình này. 2. Một sinh viên cho rằng mô hình này có thể bị bệnh nên thực hiện các phép kiểm định trong các mô hình 4.2, mô hình 4.3. Theo các anh chị đây là các phép kiểm định gì, nêu rõ các giải thuyết và căn cứ theo mô hình trên các anh chị hãy cho biết mô hình trên có bị bệnh gì không ? 3. Nếu mô hình trên có bệnh các anh chị hãy đề xuất các phương án trị bệnh, nêu cụ thể cách làm trên Eview. 4. Một sinh viên đề suất một mô hình 4.5, các anh chị hãy viết phương trình hồi qui của mô hình này. Giải thích ý nghĩa của các tham số. 5. Nếu mô hình 4.1 và mô hình 4.5 đều là mô hình tốt, anh/chị sẽ chọn mô hình nào tại sao ? 7Mô hình 4.1 Dependent Variable: FARMPOP Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 22:28 Sample: 1948 1991 Included observations: 44 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 13.77727 0.436669 31.55083 0.0000TIME -0.324848 0.016902 -19.22003 0.0000R-squared 0.897912 Mean dependent var 6.468182Adjusted R-squared 0.895481 S.D. dependent var 4.403581S.E. of regression 1.423649 Akaike info criterion 3.588713Sum squared resid 85.12467 Schwarz criterion 3.669813Log likelihood -76.95169 F-statistic 369.4094Durbin-Watson stat 0.055649 Prob(F-statistic) 0.000000Mô hình 4.2 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 11.44909 Probability 0.000112Obs*R-squared 15.76759 Probability 0.000377 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 22:33 Sample: 1948 1991 Included observations: 44 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.831347 0.882837 6.605233 0.0000TIME -0.427681 0.090491 -4.726203 0.0000TIME^2 0.008578 0.001950 4.399515 0.0001R-squared 0.358354 Mean dependent var 1.934652Adjusted R-squared 0.327054 S.D. dependent var 2.272213S.E. of regression 1.863970 Akaike info criterion 4.149041Sum squared resid 142.4498 Schwarz criterion 4.270690Log likelihood -88.27890 F-statistic 11.44909Durbin-Watson stat 0.228543 Prob(F-statistic) 0.000112 Mô hình 4.5 Dependent Variable: FARMPOP Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 22:45 Sample(adjusted): 1949 1991 Included observations: 43 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.015845 0.065766 0.240926 0.8108FARMPOP(-1) 0.945591 0.008344 113.3206 0.0000R-squared 0.996817 Mean dependent var 6.232558Adjusted R-squared 0.996740 S.D. dependent var 4.165603S.E. of regression 0.237849 Akaike info criterion 0.011034Sum squared resid 2.319460 Schwarz criterion 0.092951Log likelihood 1.762760 F-statistic 12841.56Durbin-Watson stat 2.259070 Prob(F-statistic) 0.000000 8Mô hình 4.3 ARCH Test: F-statistic 65.37809 Probability 0.000000Obs*R-squared 32.35087 Probability 0.000000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/24/07 Time: 22:38 Sample(adjusted): 1950 1991 Included observations: 42 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.401311 0.156859 2.558421 0.0145RESID^2(-1) 1.104140 0.150129 7.354617 0.0000RESID^2(-2) -0.369526 0.125582 -2.942499 0.0055R-squared 0.770259 Mean dependent var 1.566134Adjusted R-squared 0.758477 S.D. dependent var 1.533479S.E. of regression 0.753628 Akaike info criterion 2.340914Sum squared resid 22.15026 Schwarz criterion 2.465033Log likelihood -46.15919 F-statistic 65.37809Durbin-Watson stat 1.731535 Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình 4.4 . t-Statistic Prob. C 9.104201 22.91467 0 .39 730 9 0.6964X3 -0 .615702 1.2175 73 -0 .505680 0.6200X3^2 0.008291 0.0 131 54 0. 630 327 0. 537 4X4 -0 .33 0705 0.251955 -1 .31 2556. Error t-Statistic Prob. C 648.27 13 3 83. 134 2 1.692022 0.0977GENDER 487.6751 147 .31 53 3 .31 0417 0.0019EXPER 37 .96947 13. 039 89 2.9117 93 0.0056EDUC 132 .4995 31 .68798