Microsoft Word - Bai-tap-Chuong-3

Microsoft Word Bai tap Chuong 3 34 BÀI TẬP CHƯƠNG 3 Bài 1 Giả sử hàm hồi quy tuyến tính nghiên cứu sự phụ thuộc của chi tiêu về mặt hàng A (Y trăm ngàn đồng/tháng) theo thu nhập của người tiêu dùng (X[.]

34

BÀI TẬP CHƯƠNG 3 Bài 1: Giả sử hàm hồi quy tuyến tính nghiên cứu sự phụ thuộc của chi tiêu về mặt hàng A (Y: trăm

Kết quả hồi quy bằng Eviews được cho bởi bảng sau

b) Tìm xu hướng chi tiêu biên tế về mặt hàng A

Bài 2: Sử dụng dữ liệu của Kiel và McClain từ năm 1988 về lượng nhà đã bán tại Andover, Massachusetts, phương trình hồi quy mẫu thể hiện mối liên hệ giữa giá nhà (price) với khoảng cách từ nhà đến lò đốt rác thải được xây dựng gần đây (dist) như sau



2

ln (price) 9, 4 0,312ln(dist)

135; 0,162

 

b) Bạn có cho rằng mô hình hồi quy đơn trong trường hợp này đã mang lại ước lượng không chệch cho

hệ số co giãn của price theo dist, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi hay không? (Hãy nghĩ đến quyết định của thành phố về nơi để đặt các lò đốt)

c) Những yếu tố nào khác của ngôi nhà có thể tác động đến giá của nó? Các yếu tố này có thể có tương quan với khoảng cách đến lò đốt rác hay không?

Bài 3: Giả sử hàm hồi quy tuyến tính nghiên cứu sự phụ thuộc của mức lương hàng năm (salary: nghìn USD) theo số năm làm CEO của một công ty (ceoton: năm) có dạng

1 2

ln(salary)  ceoton U Kết quả hồi quy bằng Eviews được cho bởi bảng sau

35

a) Viết phương trình hồi quy SRF biểu diễn mối liên hệ giữa salary và ceoton được nêu trên

b) Dự đoán mức lương tăng thêm bao nhiêu phần trăm khi làm CEO thêm 1 năm nữa?

Bài 4: Bảng sau cho số liệu về thu nhập X (triệu đồng/ tháng) và chi tiêu cho tiêu dùng Y (triệu đồng/ tháng) như sau

Viết phương trình hồi quy SRF ứng với các dạng mô hình hồi quy: log-log, log-lin, lin-log, nêu ý nghĩa

hệ số hồi quy của biến X trong từng mô hình

Bài 3: Dựa vào số liệu hàng tháng trong giai đoạn từ 1/1978 đến 12/1987, ta tính được các kết quả hồi quy sau

(1) Y 0,00681 0,7581Xt   t (2) Y 0,76214Xt  t

Se = (0,02596) (0,27009) Se = (0,265799)

t = (0,26229) (2,807) t = (2,95408)

p = (0,7984) (0,0186) p = (0,0131)

(%)

a) Hãy cho biết sự khác nhau giữa hai mô hình

b) Giải thích ý nghĩa hệ số góc của hai mô hình

c) Ta nên chọn mô hình nào, tại sao?

(Cho biết độ tin cậy là 95% và n = 10)

Bài 5: Bảng số liệu sau đây là GDP của Hoa Kỳ giai đoạn 1972 – 1991 tính theo tỷ USD hiện hành

a) Viết phương trình hồi quy SRF biểu diễn tốc độ tăng trưởng GDP bình quân của Hoa Kỳ (Y) trong

b) Nêu ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy tìm được

X

 

X

 và 1

X



36

Bài 7: Mẫu số liệu sau đây mô tả tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp của Hoa Kỳ giai đoạn 1989-1998

Viết phương trình hồi quy SRF ứng với các dạng mô hình hồi quy dưới đây và nêu ý nghĩa các hệ số hồi quy tìm được trong từng phương trình

a)  t t1 1 2XtU

t

U X

     