BÀI TẬP MÔN KINH T Ế LƯỢNG SỬ DỤNG EVIEWS

LỜI NÓI ðẦU :

Tài li ệu 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= β1 + β2 TNBQi +Ui và nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy.

b) kiểm ñịnh giả thiết: H0 : β1 =0 H1 : β1 ≠ 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 6.2

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 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:

Y t = β1 + β2X t + et. Hãy ước lượng β1, β2, và cho biết ñộ lệch chuẩn của chúng.

c. Hãy giải thích (diễn giải) các kết quả của bạn. d. Hãy tính R2 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 53.69 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 ñồ thị phân bố rãi (Scatter) của GP với CPI và của NYSE với CPI trên cùng một ñồ thị. b. Một quyết ñịnh ñầu tư (mua vàng hay mua chứng khoán) có tính tới việc phòng ngừa lạm phát là

nếu giá của nó (hàng hóa mà bạn ñầu 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 ñịnh xây dựng hai mô hình sau ñây, giả sử rằng ñồ thị trong câu (a) gợi ý cho bạn thấy sau ñây là thích hợp:

GPt = α1 + β1CPIt + et NYSEt = α2 + β2 CPIt + et

Giả thiết của bạn có ñúng không, nếu ñúng thì giá trị mà bạn mong ñợi của β2 là bao nhiêu. c. Công cụ tài chính nào phòng chống lạm phát tốt hơn, vàng hay chứng khoán.

Bài 4. Trong kinh tế học vĩ mô, có hai lý thuyết khác nhau liên quan ñến 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 ñó, các nhà kinh tế học cổ ñiển tin rằng tiêu dùng có quan hệ nghịch biến với lãi suất (RR) trong nền kinh tế.

Baûng 3: Tieâu duøng, Thu nhaäp Khaû duïng, vaø Laõi suaát

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:

800,0ˆ =β và 060,0)ˆ( =βse

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 iY i = β1 + β2X 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 = A1 + A2AGE + ui

EDUC = B1 + B2AGE + ui

- 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 = β1 + β2EXPER+ β3EDUC + β4AGE + β5GENDER +β6CLERICAL +

β7GENDER*EXPER +β8GENDER*EDUC +β12GENDER*AGE +β9CLERICAL*EDUC + β10CLERICAL*EXPER + β11CLERICAL*AGE + ui

- 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 (m3/giây)

MSSEC Vận tốc nước ra (m3/giây)

RACE Giá thành ñơn vị (ñ/m3)

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 = β1 + β2 Baths + β3Bedrms + β4Famroom + β5 Firepl + β6Pool + β7Sqft � Price = β1 + β2 Baths + β3Bedrms + β4Famroom + β5 Firepl + β6Pool + β7Sqft + β8Pool*Sqft � Price = β1 + β2 Baths + β3Bedrms + β4Famroom + β5 Firepl + β6Pool + β7Sqft + β8Famroom*

Bedrms + β9 Firepl* Sqft + β10Pool*Sqft + β11Firepl*Bedrms+ β10Pool*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 = α1 + α2Baths + α3Bedrms + α2Pool � Baths = α1 + α2Bedrms + α2Pool

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

10.846 67.088 43.144 291.69 22.328 148.626 23.306 168.778 19.741 148.23 10.066 75.257 26.72 181.322

17.823 131.884 9.137 69.841 9.149 67.253 4.496 34.818 9.037 66.759 0.963 7.228 1.129 8.071 2.691 20.431

4.57 33.449

1.504 11.114 11.401 84.009 1.559 10.226

13.334 96.314 2.263 18.243

11.137 88.167 5.014 41.733

11.878 89.568 27.732 187.754 5.297 41.645 8.729 62.725 6.126 47.859 2.865 24.286 3.092 24.763 5.992 45.044 4.556 35.342

32.855 224.455 1.165 9.168

1.58 12.478 0.895 6.198 7.366 52.167 2.119 17.171 6.107 47.305 2.524 21.057 3.456 22.041 11.94 81.105 5.145 39.711 62.48 453.941 1.504 9.747 2.472 18.399

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 (m2)

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.

d. 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 14.

Cho mô hình các yếu tố tác ñộng ñến lương (theo dữ liệu trong file DATA6-4 thuộc bộ dữ liệu của Ramanathan). Trong ñó:

Wage = Lương (triệu ñồng/tháng) Exper = Thâm niên (năm) Educ = Thời gian ñi học (năm) Age = tuổi

WAGE EDUC EXPER AGE 1345 6 2 38

2435 4 18 52

1715 6 4 45

1461 6 4 58

1639 9 3 30

1345 5 8 43

1602 7 6 30

1144 4 3 33

1566 6 23 51

1496 4 15 37

1234 4 9 45

1345 6 3 55

1345 5 14 57

3389 9 16 36

1839 4 20 60

981 4 5 35

1345 9 10 34

1566 5 4 28

1187 6 1 25

1345 7 10 43

1345 9 2 42

2167 4 17 47

1402 11 2 46

2115 4 15 52

2218 8 11 64

3575 11 1 39

1972 4 1 39

1234 4 2 40

1926 5 9 53

2165 6 15 59

2365 6 12 35

1345 9 5 45

1839 4 14 37

2613 5 14 37

2533 11 3 43

1602 8 5 32

1839 9 18 40

2218 7 1 49

1529 4 10 43

1461 1 10 31

3307 9 22 45

3833 11 3 31

1839 4 14 55

1461 6 5 30

1433 9 3 28

2115 6 15 60

1839 4 13 32

1288 4 9 58

1288 6 4 29

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. d. 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 15. Cho mô hình mối quan hệ giữa lương theo thâm niên (theo dữ liệu trong file DATA8-1 thuộc bộ dữ liệu của Ramanathan). Trong ñó:

Salary = Lương hiện tại Year = Số năm làm việc

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 = ββββ1 + ββββ2 Year + ut

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số ββββ2, ββββ3 . 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 57.94

1961 88.2 60.59

1962 90.4 64.44

1963 91.1 70.66

1964 93.2 76.83

1965 100.4 80

1966 93.5 84.82

1967 93 86.84

1968 98.7 88.81

1969 104.4 88.28

1970 109.4 85.29

1971 111.1 83.18

1972 105.3 85.07

1973 109.6 86.72

1974 107.4 85.45

1975 108 83.41

1976 110 87.44

1977 109 90.11

1978 109.3 94.5

1979 108.9 99.28

1980 113 103.64

1981 114.5 108.77

1982 118.4 113.96

1983 112.4 121.72

1984 120.6 133.33

1985 127.1 144.78

1986 133 148.39

1987 139.8 150.9

1988 151.9 154.36

1989 166.3 157.19

1990 176.7 161.86

1991 178.4 164.54

1992 187.2 166.7

1993 189.4 165.2

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 45.037

16.7 4.2 2.47 8.2 63.6 24 29.276

6.3 65 2.41 7.2 68.5 14 35.062

12.2 31 2.48 9.4 58.1 19.5 28.314

7.5 70.8 2.5 10.5 67.2 14.4 32.211

10.4 31.6 2.84 15.7 51.8 11.1 28.23

5.5 28.1 2.64 5.6 54.9 31.6 51.651

12.7 58.5 2.63 12.5 60.9 10 26.992

5.8 61 2.66 6.1 65.1 20.8 39.823

16.8 37.1 2.96 12.6 49.3 16.9 29.97

14.1 19.5 2.77 15.5 57.5 9.4 27.216

12.8 12.4 2.49 8.8 60.5 20 30.357

20.8 40 3.26 21.3 43.5 9.7 25.147

9.2 2.7 2.35 8.8 68.2 13.5 30.46

13.7 45.8 2.92 11.8 54.3 13.3 31.714

15 45.6 3.08 12.8 56.6 9 27.614

12.3 47.9 2.38 11.1 60.2 10.7 26.563

10.4 29.7 2.66 10 61.1 11.7 31.803

11.6 21.1 2.91 8 46.7 23.3 39.035

13.1 56.9 3.05 14 51.7 11.7 30.035

3 5 2.33 4 47.9 44 59.147

10.7 38.1 2.42 6.3 61 16.8 29.468

11 22.4 2.57 10.9 60.9 17.8 31.276

15.4 40.5 3.17 14.6 51.1 12 28.269

11.6 14 2.49 12.4 61 11.2 27.407

6.7 16.1 2.48 12.5 65.9 21.9 35.932

8.5 26.8 2.96 10.9 51.4 21.5 36.223

4.6 14.1 2.54 5.9 58.4 22.3 42.789

5.8 61.1 2.51 7 64.2 22.1 36.942

5.2 28.6 2.87 4.8 53.4 27.8 51.167

5.3 59.6 2.66 6.8 62.4 22.7 42.805

9.8 19.4 2.41 12 67.6 15.1 29.967

8.4 94.3 2.85 10.7 59.5 14.6 37.694

9.8 39.6 2.58 6.3 59.2 23 37.841

7.3 53.5 3.15 17.2 54 14.4 39.637

10.3 71.4 2.97 8 60.5 14.9 36.977

8.1 39.7 2.69 6.1 56.6 25.3 39.798

9.7 7.4 2.29 5.6 43 35 40.561

12 45.1 2.94 12 55.4 13.2 34.701

6.8 41.9 2.53 5.8 60.4 22.9 37.086

4.3 13 2.64 4.2 52.8 31.3 53.43

7.4 25.7 2.73 6 53.4 26.6 41.289

5 18 2.81 5.5 49.4 32.6 53.67

6.2 22.8 2.66 8 52.2 29.7 43.13

11 36.3 2.58 10.3 64.7 13.7 30.332

5.7 6.2 2.45 10.5 59.6 15.9 29.911

11.6 11.5 2.48 12.5 63.2 14.2 26.073

6 53.9 2.88 7 64 18.7 42.392

5.2 33.8 2.55 5.7 59.9 24.5 41.961

11.4 48.6 2.91 14.3 55.4 13 32.923

12.2 33 2.75 17.6 56.9 15.4 31.842

12.6 33.5 2.6 12.4 62 10.2 25.946

15.1 11.7 2.49 14.5 61.3 12.9 25.009

18 34.7 3.12 17.1 48.4 11.8 26.697

6.9 49.6 2.46 8.3 65.3 14.7 31.464

5 29.7 3.02 7 56.4 23 50.091

9.8 27.7 2.63 7.2 48.8 30.3 36.866

16 22.4 2.85 14.1 59 9.5 24.364 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 − 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. 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?

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 = β1 + β2EDUt + et (Mô hình 1)

a. Hãy nêu các kỳ vọng của bạn về dấu của các hệ số ước lượng β1 và β2 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 = β1 + β2EDUt + β3GENDER + 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)

Z2 : Khả năng làm việc nhóm của các MBA, ñược ñánh giá bởi người tuyển dụng theo thang ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)

Z3 : Tầm nhìn (global view) của MBA, ñược ñánh giá bởi người tuyển dụng theo thang ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)

Z4 : ðánh giá về chất lượng giảng dạy (teaching evaluation), ñược ñánh giá bởi chính học viên MBA theo thang ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)

Z5 : ðánh giá về chương trình giảng dạy (curriculum evaluation), ñược ñánh giá bởi chính học viên MBA theo thang ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)

slrygain tuition z1 z2 z3 z4 z5

55 23.608 1 2 1 2 1

42.9 23.18 1 1 1 1 1

50 23.025 2 1 1 2 2

55.64 23.84 1 3 1 1 1

45 19.627 1 1 2 1 1

44.85 23.83 1 2 1 2 2

54 23.1 1 2 1 3 2

42 24.655 1 2 1 3 2

57.75 23.9 1 3 1 2 2

60 23.7 3 1 2 1 1

33 23.69 2 2 2 3 2

48 18.963 2 2 3 2 1

41 18.788 2 3 3 1 1

36 22.5 1 1 2 3 3

32 15.613 2 1 2 2 3

28.75 20.1 3 3 3 1 1

44.18 22.2 1 2 2 1 1

33.25 22.45 2 1 2 2 2

37.25 14.332 3 2 3 1 2

33 11.854 3 2 3 3 2

30 21.24 2 3 2 2 2

43.05 23.13 2 2 2 2 2

32.35 20.524 2 4 4 1 2

29 21.8 3 3 2 1 1

27 18.95 3 3 1 3 2

a. Dự kiến dấu cho các biến Z. b. Xây dựng dạng hàm nghiên cứu các yếu tố ñã ảnh hưởng ñến mức tăng lương trung bình

SLRYGAIN. c. Ước lượng và nhận xét về chất lượng mô hình. d. Hãy tìm mô hình tốt nhất và nêu rõ lập luận của bạn.

Bài 22. (dựa theo số liệu của nhóm K03403 Lại Hữu Hưng, Lương Công Tuấn, Nguyễn Bình Nguyên )

Dựa trên việc ñiều tra thực tế từ 36 bạn sinh viên các trường Bách Khoa, Nông Lâm, Tự Nhiên, Xã Hội Nhân Văn, Khoa Kinh tế ðHQG… nhóm sinh viên K03403 Khoa Kinh tế ðHQG lập mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa ðiểm trung bình cuối cùng của môn Kinh tế chính trị (DTB) và Số giờ tự học trong tuần của sinh viên (GTH).

Obs DTB GTH 1 2 1

2 4 0.5

3 5 3

4 5 4

5 5 3

6 5 3

7 5 1.5

8 5 1

9 5 1

10 5 5

11 5.5 1.5

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 2.5

21 7 4

22 7 5

23 7 1

24 7 1

25 7 6

26 7 1.5

27 7.5 2.5

28 7.5 5

29 8 3.5

30 8 4

31 8 5

32 8 5

33 8 3

34 8 3

35 8.5 4.5

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 R2 . Nhận xét về chất lượng mô hình. Giải thích nguyên nhân vì sao

dẫn ñến hệ số xác ñịnh R2 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 R2 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(tri ệu người) FDI( t ỉ 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 69.06 519.9

Korea 335.268 23.99 133 1206

Vietnam 89 45.73 29.23 222.5

Australia 211.6368 10.9 246.2 766.8

Mexico 290.895 45.38 236.2 1353

Brasil 329.002 99.47 214.3 1838

Singapore 54.3388 2.67 189.7 222.7

Denmark 47.4672 2.9 138.4 204.6

Indonesia 199.5616 108 21.91 845.6

Egypt 94.1542 22.49 37.66 431.9

South Africa 98.196 20.49 90.4 467.6

New Zealand 24.9972 2.23 63.12 112.6

Greece 86.8224 4.94 41.32 326.4

Argentina 115.214 16.1 60.04 523.7

Venezuela 85.09 12.5 45.4 335

Mexico 72.2958 10.91 77.7 357.9

Kenya 12.683 11.85 1.169 57.65

Netherland 127.1411 7.5 450.9 638.9

Nigreria 71.6364 50.13 31.66 294.8

Nguồn : http://www.cia.gov và http://www.imf.org

a. Ước lượng mô hình hồi quy iuFDILKGDP 432.1ββββ=

b. Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy. c. Mô hình trên là tối ưu chưa ? Vì sao ?

Bài 25.

ðịa phương Diện tích (X1)

Sản lượng (Y)

Năng suất (X2)

Hà Nội 56.1 177.1 31.6

Vĩnh Phúc 72.1 217.2 30.1

Bắc Ninh 78.8 250.1 31.7

Hà Tây 168.2 647.2 38.5

Hải Dương 148.6 665 44.8

Hải Phòng 93.7 396 42.3

Hưng Yên 89.4 394.8 44.2

Thái Bình 169.4 939.5 55.5

Hà Nam 72.9 299.4 41.1

Nam ðịnh 163.5 787.3 48.2

Ninh Bình 80.3 316.8 39.5

Hà Giang 29.3 81.9 28

Cao Bằng 33.4 92.4 27.7

Bắc Kạn 18 50.5 28.1

Tuyên Quang 40.3 133.7 33.2

Lào Cai 33.1 82.5 24.9

Yên Bái 38.5 120.7 31.4

Thái Nguyên 52.9 179.4 30.3

Lạng Sơn 45.4 128.5 28.3

Quảng Ninh 45.1 116.7 25.9

Bắc Giang 109.8 287.7 26.2

Phú Thọ 70.2 183.6 26.2

Lai Châu 47.4 100.8 21.3

Sơn La 43.6 99.4 22.8

Hoà Bình 43.5 128.7 29.6

Thanh Hoá 250.4 848.4 33.9

Nghệ An 188.2 572.4 30.4

Hà Tĩnh 107.2 308.5 28.8

Quảng Trị 42.3 121.1 28.6

ðà Nẵng 13.4 53.8 40.1 Số liệu từ Tổng cục thống kê

a. Ước lượng hàm hồi quy Yi = β1+ β2X2 + β3X3 + Ui và phân tích ý nghĩa kết quả hồ quy b. Kiểm ñịnh sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 1% c. Mô hình có bị ña cộng tuyến, tự tương quan và phương sai thay ñổi hay không ? Nếu có,

khắc phục như thế nào ? Bài 26. Bài 27. Bài 28. Bài 29. Bài 30. Bài 31. Bài 32.