bài tập môn học kinh tế lượng - lớp 07qk2

>0:Vì khi cáp truyền hình đi ngang sẽ thận tiện hơn cho việc lắp đặt cáp truyền hình,nên khi số hộ gia đình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình đi qua càng nhiều thì số đăng kí thuê bao lắp

TRƯƠNG QUANG TRUNG

LỚP :07QK2

MSSV:130700853

KINH TẾ LƯỢNG Câu 1:Trong các mô hình sau mô hình không phải là mô hình hồi quy tuyến tính với

tham số là

4 yi = β1 + β2X2i + log(ββ3)X3i+ …+ βkXki + ui

5 log(βyi)=β1 + β2X2i + β3 2 X3i +…+ ui

8 log(βyi)= β1 + 2 X2i + β3 (β X3i)2 +…+ ui

9 yi = β1 + β2X2i +

3

1

 X3i+ …+ βkXki + ui

10.yi = β1 + β2X2i +(β β3X3i)2+ …+ βkXki + ui

Câu 2:

2.1

Mean 24.5085 58.18805 15.4775 7.339 10.6 8.56675 6.375 9209.675 Standard

Error 5.302697 12.12604 0.757674 0.186701 0.633266 0.857505 0.353893 139.1288

Standard

Deviation 33.5372 76.69182 4.791953 1.180799 4.005125 5.42334 2.238217 879.9279 Sample

Variance 1124.744 5881.635 22.96281 1.394286 16.04103 29.41262 5.009615 774273.1 Kurtosis 9.066122 6.247261 -0.25741 0.246737 0.831945 1.221599 1.471237 0.374563 Skewness 2.804621 2.478758 0.367894 0.816949 1.136517 0.777455 1.292871 0.571092

he so

bien thien 1.36839 1.317999 0.309608 0.160894 0.377842 0.633069 0.351093 0.095544

Hệ số tương quan:

SUB 1 0.903442 0.132659 0.366077 0.375036 0.480022 0.286468 0.110268 HOME 0.903442 1 0.148121 0.415902 0.417151 0.399896 0.481623 0.155429 INST 0.132659 0.148121 1 0.239522 -0.08298 0.333058 0.032842 0.178099 SVC 0.366077 0.415902 0.239522 1 0.413054 0.138842 0.444299 0.32345

TV 0.375036 0.417151 -0.08298 0.413054 1 0.317649 0.629274 0.351842 AGE 0.480022 0.399896 0.333058 0.138842 0.317649 1 0.348831 0.495836 AIR 0.286468 0.481623 0.032842 0.444299 0.629274 0.348831 1 0.629154

Y 0.110268 0.155429 0.178099 0.32345 0.351842 0.495836 0.629154 1

2.2.Phần hồi qui đơn biến và excel:

a

Chart Title

y = 0.3951x + 1.5199

-20.0000

40.0000

60.0000

80.0000

100.0000

120.0000

140.0000

160.0000

180.0000

home=x

Linear (sub = y)

b.

β1=1.5199 :không giải thích

β2=0.3951 :trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,theo dữ liệu mẫu,số hộ gia

đình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình đi ngang qua tăng lên 1000 hộ thì trung bình

1 thuê bao số đăng ký thuê bao được yêu cầu lắp đặt cho mỗi hệ thống cáp truyền

hình tăng lên 395.1 khách hàng.

c.

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.903442

Adjusted R

Standard Error 14.5657

ANOVA

Coefficient

s Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%

Intercept 1.51994 2.904411 0.523321 0.603789 -4.35973 7.399613 HOME 0.395074 0.030412 12.99056 1.49E-15 0.333507 0.45664

Giải thích:

Vì P-value =1.4898E-15 < α =0.05 =>biến home có ảnh hưởng tới biến Sub

Câu 3:

a.Phương trình đường hồi qui tổng thể:

sub=β1 +β2home +β3 inst+ β4svc + β5tv + β6age + β7air+ β8y +ui

 β2. >0:Vì khi cáp truyền hình đi ngang sẽ thận tiện hơn cho việc lắp đặt cáp truyền hình,nên khi số hộ gia đình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình đi qua càng nhiều thì số đăng kí thuê bao lắp đặt sẽ càng cao

 β3 <0:vì phí lắp đặt càng cao thì số đăng kí thuê bao sẽ giảm xuống

 β4<0 :vì phí lắp đặt càng cao thì số đăng kí thuê bao sẽ giảm xuống

 β5>0:Số kênh truyền hình càng nhiều thì số đăng kí thuê bao sẽ tăng lên

 β6>0:Hệ thống họat động càng lâu năm thì sẽ được người đăng kí tín nhiệm hơn và hộ sẽ đăng kí thuê tăng lên

 β7>0: Số kênh truyền hình mà hộ gia đình nhận được càng nhiều thì số đăng

kí thuê bao sẽ tăng lên

 β8>0:Thu nhập bình quân đầu người càng cao thì họ có khả năng dăng kí thuê bao càng nhiều

Dependent Variable: SUB

Method: Least Squares

Date: 12/03/08 Time: 16:21

Sample: 1 40

Included observations: 40

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.887748 Mean dependent var 24.50850

Adjusted R-squared 0.863193 S.D dependent var 33.53720

S.E of regression 12.40453 Akaike info criterion 8.050857

Sum squared resid 4923.914 Schwarz criterion 8.388633

Log likelihood -153.0171 F-statistic 36.15343

Durbin-Watson stat 2.182694 Prob(F-statistic) 0.000000

c.

ANOVA

Regression 1 35802.93305 35802.93 168.754648 1.4898E-15

Residual 38 8062.068057 212.1597

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%

Intercept 1.519940436 2.904410939 0.523321 0.60378919 -4.3597321 7.399613 HOME=x 0.395073551 0.030412357 12.99056 1.4898E-15 0.33350695 0.45664

Đặt giả thiết:

H0 : β2 = 0 (βBiến Home không ảnh hưởng tới biến Sub)

H1 : β2 ≠ 0 (βBiến Home có ảnh hưởng đến biền Sub)

α =0.05 >P-value=1.489E -15

=> bác bỏ H0 => Biến Home có ảnh hưởng đến biến Sub

ANOVA

Regression 1 771.9516 771.9516 0.680717 0.41449

Coefficient

s Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 95.0% Lower 95.0% Upper

Intercept 10.13869 18.21249 0.556689 0.581004 -26.7306 47.00795 26.7306 47.00795 -INST 0.928432 1.125296 0.825056 0.41449 -1.34961 3.206476 1.34961 3.206476

-Đặt giả thiết:

H0 : β2 = 0 (βBiến INST không ảnh hưởng tới biến Sub)

H1 : β2 ≠ 0 (βBiến INST có ảnh hưởng đến biền Sub)

α =0.05 < P-value=0.41449

=> Chấp nhận H0 => Biến INST không ảnh hưởng đến biến Sub

ANOVA

Significanc

e F

Regression 1 5878.456 5878.456 5.880538 0.020171

Residual 38 37986.54 999.6459

Coefficient

s Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 95.0% Lower Upper 95.0%

Intercept -51.7978 31.86137 -1.62572 0.112275 -116.298 12.70219 -116.298 12.70219 SVC 10.39737 4.287606 2.424982 0.020171 1.717563 19.07717 1.717563 19.07717

Đặt giả thiết:

H0 : β2 = 0 (βBiến SVC không ảnh hưởng tới biến Sub)

H1 : β2 ≠ 0 (βBiến SVC có ảnh hưởng đến biền Sub)

α =0.05 >P-value=0.020171

=> bác bỏ H0 => Biến SVC có ảnh hưởng đến biến Sub

ANOVA

Significanc

e F

Regression 1 6169.692 6169.692 6.219561 0.017103

Residual 38 37695.31 991.9818

Total 39 43865

Coefficient

s Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 95.0% Lower 95.0% Upper

Intercept -8.77962 14.24651 -0.61626 0.541394 -37.6202 20.06093 37.6202 20.06093

-TV 3.140388 1.259225 2.493905 0.017103 0.59122 5.689557 0.59122 5.689557

Đặt giả thiết:

H0 : β2 = 0 (βBiến TV không ảnh hưởng tới biến Sub)

H1 : β2 ≠ 0 (βBiến TV có ảnh hưởng đến biền Sub)

α =0.05 >P-value=0.017103

=> bác bỏ H0 => Biến TV có ảnh hưởng đến biến Sub

ANOVA

Significan

ce F

Regressi

on 1 10107.43 10107.43 11.37766 0.001721

Residual 38 33757.57 888.3571

Coefficie

nts Standar d Error t Stat value P- Lower 95% Upper 95% 95.0% Lower 95.0% Upper

Intercept -0.92097 8.890707

-0.1035

9 0.918041 -18.9193 17.07732

-18.919

3 17.07732 AGE 2.968392 0.880024 3.373079 0.001721 1.186876 4.749908 1.186876 4.749908

Đặt giả thiết:

H0 : β2 = 0 (βBiến AGE không ảnh hưởng tới biến Sub)

H1 : β2 ≠ 0 (βBiến AGE có ảnh hưởng đến biền Sub)

α =0.05 >P-value=0.001721

=> bác bỏ H0 => Biến AGE có ảnh hưởng đến biến Sub

ANOVA

Significan

ce F

Regressi

on 1 3599.741 3599.741 3.397225 0.073117

Residual 38 40265.26 1059.612

Coefficie

nts Standar d Error t Stat value P- Lower 95% Upper 95% 95.0% Lower 95.0% Upper

Intercept -2.85561 15.71317

-0.1817

3 0.856758 -34.6653 28.95405

-34.665

3 28.95405

2.32883 6

1.8431 56

0.0731

17 -0.42207

9.0068 92

-0.4220 7

9.0068 92

Đặt giả thiết:

H0 : β2 = 0 (βBiến AIR không ảnh hưởng tới biến Sub)

H1 : β2 ≠ 0 (βBiến AIR có ảnh hưởng đến biền Sub)

α =0.05 < P-value=0.073117

=> Chấp nhận H0 => Biến AIR không ảnh hưởng đến biến Sub

ANOVA

Significanc

e F

Regression 1 533.3598 533.3598 0.467734 0.498181

Residual 38 43331.64 1140.306

Coefficient

s Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 95.0% Lower 95.0% Upper

Intercept -14.1972 56.84599 -0.24975 0.804127 -129.276 100.8815

-129.276 100.8815

Y 0.004203 0.006145 0.683911 0.498181 -0.00824 0.016643 0.00824 0.016643

-Đặt giả thiết:

H0 : β2 = 0 (βBiến Y không ảnh hưởng tới biến Sub)

H1 : β2 ≠ 0 (βBiến Y có ảnh hưởng đến biền Sub)

α =0.05 < P-value=0.498181

=> Chấp nhận H0 => Biến Y không ảnh hưởng đến biến Sub

d.Kiểm định Wald

Dependent Variable: SUB

Method: Least Squares

Date: 12/04/08 Time: 14:29

Sample: 1 40

Included observations: 40

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared 0.863193 S.D dependent var 33.53720 S.E of regression 12.40453 Akaike info criterion 8.050857 Sum squared resid 4923.914 Schwarz criterion 8.388633

Durbin-Watson stat 2.182694 Prob(F-statistic) 0.000000

Kiểm định WALD với các biến không ảnh hương đến biến Sub là: INST;AIR;Y

Wald Test:

Equation: Untitled

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err

Restrictions are linear in coefficients

Vì Prob=0.0052<α=0,05=>bác bỏ α=0,05=>bác bỏ H 0 ,nghĩa là các biến độc lập ở câu C không

đồng thời ảnh hưởng đến biến phụ thuộc

e)

Dependent Variable: SUB

Method: Least Squares

Date: 12/08/08 Time: 09:05

Sample: 1 40

Included observations: 40

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

INST -0.526420 0.476074 -1.105751 0.2771

AIR -5.111142 1.518459 -3.366005 0.0020

R-squared 0.887748 Mean dependent var 24.50850 Adjusted R-squared 0.863193 S.D dependent var 33.53720 S.E of regression 12.40453 Akaike info criterion 8.050857 Sum squared resid 4923.914 Schwarz criterion 8.388633 Log likelihood -153.0171 F-statistic 36.15343 Durbin-Watson stat 2.182694 Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình tổng quát:

Sub=-6.807726+0.405549Home-0.526420inst +2.038732svc +0.756508tv + 1.193511age -5.111142air+0.001655y+u i

Kiểm định lại bằng WALD:

Wald Test:

Equation: Untitled

F-statistic 1.091328 (4, 32) 0.3775

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err

Restrictions are linear in coefficients

Vì Prob=0.3775> α=0,05=>nhận H 0 =>nên bỏ 4 biến:INST,SVC,TV,Y ra khỏi mô hình

Mô hình tối ưu:

Dependent Variable: SUB

Method: Least Squares

Date: 12/08/08 Time: 09:14

Sample: 1 40

Included observations: 40

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

AIR -3.461827 1.037577 -3.336451 0.0020

R-squared 0.872436 Mean dependent var 24.50850

Adjusted R-squared 0.861805 S.D dependent var 33.53720

S.E of regression 12.46731 Akaike info criterion 7.978736

Sum squared resid 5595.615 Schwarz criterion 8.147624

Log likelihood -155.5747 F-statistic 82.07009

Durbin-Watson stat 2.349991 Prob(F-statistic) 0.000000

Sub=12.86929+0.411502Home+1.139739Age-3.461827Air+ui

f.

Phương trình mô hình tối ưu:

Sub=12.86929+0.411502Home+1.139739Age-3.461827Air+ui

Giải thích:

1

 :không giải thích

 =0.411502: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,theo dữ liệu mẫu,nếu số hộ gia đình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình đi ngang qua tăng lên 1000 hộ thì trung bình số đăng ký thuê bao được yêu cầu lắp đặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình sẽ tăng thêm 411,502 khách hàng.

6

 =1.139739: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,theo dữ liệu mẫu,nếu thời gian hệ thống đã hoạt động tăng lên 1 năm thì trung bình số đăng ký thuê bao được yêu cầu lắp đặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình

sẽ tăng thêm 1139.739 khách hàng

7

 =-3.461827: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,theo dữ liệu mẫu,nếu số kênh truyền hình mà hộ gia đình nhận được từ hệ thống cáp tăng lên 1 kênh thì trung bình số đăng ký thuê bao được yêu cầu lắp đặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình sẽ giảm 3461.827 khách hàng.(ý nghĩa có vấn đề,đây là hiện tương đa cộng tuyến)