Bài Tập nhóm docx

Địa hình: phần lớn tỉnh Kon Tum nằm ở phía tây dãy Trường Sơn, địa hình thấp dần từ bắc xuống nam và từ đông sang tây.. Địa hình núi cao liền dải phân bố chủ yếu ở phía bắc

Bài tập nhóm Môn: kinh tế lượng Chủ đề: hãy xem xét sự phụ thuộc giá bán của ngôi nhà vào diện tích, giá vàng, vị trí

và hướng.

Tỉnh: KONTUM Lời Mở đầu

Vị trí địa lý: Kon Tum là tỉnh miền núi vùng cao, biên giới, nằm ở phía bắc Tây Nguyên trong toạ độ địa lý từ 107020'15" đến 108032'30" kinh độ đông và từ 13055'10" đến 15027'15" vĩ độ bắc

Kon Tum có diện tích tự nhiên 9.676,5 km 2 , chiếm 3,1% diện tích toàn quốc, phía bắc giáp tỉnh Quảng Nam (chiều dài ranh giới 142 km); phía nam giáp tỉnh Gia Lai (203 km), phía đông giáp Quảng Ngãi (74 km), phía tây giáp hai nước Lào và Campuchia (có chung đường biên giới dài 280,7 km)

Địa hình: phần lớn tỉnh Kon Tum nằm ở phía tây dãy Trường Sơn, địa hình thấp dần từ bắc xuống nam và từ đông sang tây Địa hình của tỉnh Kon Tum khá đa dạng: đồi núi, cao nguyên và vùng trũng xen kẽ nhau Trong đó:

1) Địa hình đồi, núi: chiếm khoảng 2/5 diện tích toàn tỉnh, bao gồm những đồi núi liền dải có độ dốc 150 trở lên Các núi ở Kon Tum do cấu tạo bởi đá biến chất cổ nên

có dạng khối như khối Ngọc Linh (có đỉnh Ngọc Linh cao 2.598 m) - nơi bắt nguồn của nhiều con sông chảy về Quảng Nam, Đà Nẵng như sông Thu Bồn và sông Vu Gia; chảy về Quảng Ngãi như sông Trà Khúc Địa hình núi cao liền dải phân bố chủ yếu ở phía bắc - tây bắc chạy sang phía đông tỉnh Kon Tum Ngoài ra, Kon Tum còn có một số ngọn núi như: ngọn Bon San (1.939 m); ngọn Ngọc Kring (2.066 m) Mặt địa hình

bị phân cắt hiểm trở, tạo thành các thung lũng hẹp, khe, suối Địa hình đồi tập trung

Page

1

chủ yếu ở huyện Sa Thầy có dạng nghiêng về phía tây và thấp dần về phía tây nam, xen giữa vùng đồi là dãy núi Chưmomray

2) Địa hình thung lũng: nằm dọc theo sông Pô Kô đi về phía nam của tỉnh, có dạng lòng máng thấp dần về phía nam, theo thung lũng có những đồi lượn sóng như Đăk

Uy, Đăk Hà và có nhiều chỗ bề mặt bằng phẳng như vùng thành phố Kon Tum Thung lũng Sa Thầy được hình thành giữa các dãy núi kéo dài về phía đông chạy dọc biên giới Việt Nam - Campuchia

3) Địa hình cao nguyên: tỉnh Kon Tum có cao nguyên Konplong nằm giữa dãy An Khê và dãy Ngọc Linh có độ cao 1.100 - 1.300 m, đây là cao nguyên nhỏ, chạy theo hướng tây bắc - đông nam

Với những vị thế thuận lợi như vậy để tìm hiểu vài đặc điểm về kontum nhóm 1 xin trình bày chủ đề: xem xét sự phụ thuộc giá bán của ngôi nhà vào diện tích, giá vàng,

vị trí và hướng.

I. XÂY DỰNG MÔ HÌNH

Từ bảng số liệu kèm theo: nhóm 1.xlsx

xây dựng được mô hình hàm tổng thể:

GN = β 1 + β 2 GV + β 3 DT + β 4 H i + β 5 V i +u i

Biến giá

Page

2

H1=1 HƯỚNG BẮC H1=0 HƯỚNG KHÁC H2=1 HƯỚNG NAM H2=0 HƯỚNG KHÁC H3=1 HƯỚNG TÂY H3=0 HƯỚNG KHÁC V1=1 MẶT TIỀN V1=0 VỊ TRÍ KHÁC V2=1 HẺM LỚN V2=0 VỊ TRÍ KHÁC

II. Ước Lượng Mô Hình Bằng Phần Mềm Eviews

Với số liệu từ mẫu kèm theo, bằng phần mềm eviews ta ước lượng mô hình và thu được kết quả ước lượng như sau:

Dependent Variable: GN

Method: Least Squares

Date: 12/02/11 Time: 10:17

Sample: 1 100

Included observations: 100

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared 0.382957 S.D dependent var 1463.918 S.E of regression 1149.938 Akaike info criterion 17.00942 Sum squared resid 1.22E+08 Schwarz criterion 17.21784

Page

3

Log likelihood -842.4711 F-statistic 9.777522 Durbin-Watson stat 1.558610 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu

169.4146 + 4.620468GV i + 5.252196DT i + 355.8333H1 i + 328.6130H2 i +

363.2403H3 i + 802.0642V1 i - 414.7933V2 i

NHẬN XÉT:

= 169.4146 ước lượng giá nhà trung bình ở kontum là 169.4146 triệu đồng.

= 4.620468, khi giá vàng tăng thêm 1 triệu đồng thì giá nhà trung bình tăng lên 4.620468 triệu đồng, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

= 5.252196, khi diện tích tăng thêm 1 m 2 thì giá nhà trung bình tăng thêm 5.252196 triệu đồng, với các yếu tố khác không đổi.

Kiểm định các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không?

 Kiểm định hệ số chặn β 1

H 0 : β 1 =0: β 1 không có ý nghĩa thống kê

H 1 : β 1 ≠ 0: β 1 có ý nghĩa thống kê.

Ta có p_value của kiểm định T bằng 0.9146 > α= 0.05

Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H o hệ số chặn không có ý nghĩa thống kê

 Kiểm định hệ số góc β 2

H 0 : β 2 =0: β 2 không có ý nghĩa thống kê

H 1 : β 2 ≠ 0: β 2 có ý nghĩa thống kê.

Page

4

có p_value của kiểm định T bằng 0.8958>α= 0.05 nên chưa đủ cơ sở bác bỏ H o

hệ số β 2 không có ý nghĩa thống kê.

 Kiểm định hệ số góc β 3

H 0 : β 3 =0: β 3 không có ý nghĩa thống kê

H 1 : β 3 ≠ 0: β 3 có ý nghĩa thống kê.

có p_value của kiểm định T bằng 0.000 <α= 0.05 nên đủ cơ sở để bác bỏ H o

thừa nhận H 1 nên hệ số có ý nghĩa thống kê.

Page

5

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

GN DT GV

H1 H2 H3

V1 V2

Biểu đồ thể hiện sự dao động giá nhà không đều phụ thuộc vào diện tích, giá vàng, hướng, và vị trí.

III. Đa cộng tuyến

Để xem xét có đa cộng tuyến hay không xét mô hình hồi quy phụ Cho hồi quy giá vàng theo các biến còn lại thu được kết quả từ phần mềm eviews.

Dependent Variable: GV

Method: Least Squares

Date: 12/02/11 Time: 11:20

Page

6

Sample: 1 100

Included observations: 100

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 43.84007 0.939804 46.64812 0.0000

DT 0.000644 0.002120 0.303946 0.7618

H1 -0.467593 0.979221 -0.477515 0.6341

H2 -0.161345 0.957632 -0.168484 0.8666

H3 0.420642 1.095778 0.383875 0.7019

V1 -0.445722 0.802256 -0.555585 0.5798

V2 -1.486508 1.177845 -1.262058 0.2101

R-squared 0.027785 Mean dependent var 43.59300

Adjusted R-squared -0.034939 S.D dependent var 3.330933

S.E of regression 3.388623 Akaike info criterion 5.346154

Sum squared resid 1067.897 Schwarz criterion 5.528516

Log likelihood -260.3077 F-statistic 0.442968

Durbin-Watson stat 0.953023 Prob(F-statistic) 0.848231

Xét cặp giả thuyết thồng kê:

H 0 : R 2

i = 0: mô hình hồi quy gốc không có hiện tượng đa cộng tuyến.

H 1 : R 2

i # 0: mô hình hồi quy gốc có hiện tượng đa cộng tuyến.

Vơi mức ý nghĩa α= 5%

Ta có P_value của kiểm định F bằng 0.848231, Thì P_value >α=0.05.

 Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H 0

Như vậy mô hình hồi quy gốc không có hiện tượng đa cộng tuyến, giá vàng không có quan hệ cộng tuyến với các biến độc lập khác.

IV. phương sai sai số thay đổi

1 kiểm tra.

Để xét mô hình ban đầu có phương sai sai số thay đổi hay không ta thực hiện kiểm định white Kết quả từ Eviews

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.643783 Probability 0.009171

Obs*R-squared 20.90975 Probability 0.013057

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/03/11 Time: 18:13

Sample: 1 100

Included observations: 100

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 10792891 33652195 0.320719 0.7492

DT -943.2460 3282.638 -0.287344 0.7745

DT^2 6.998168 3.906612 1.791365 0.0766

Page

7

GV -413034.3 1618779 -0.255152 0.7992

GV^2 4227.935 19350.68 0.218490 0.8275

H1 -536868.3 515250.4 -1.041956 0.3002

H2 -83584.38 503258.6 -0.166086 0.8685

H3 227263.5 581389.4 0.390897 0.6968

V1 516996.3 423104.4 1.221912 0.2249

V2 20375.51 629857.9 0.032349 0.9743

R-squared 0.209097 Mean dependent var 1216568.

Adjusted R-squared 0.130007 S.D dependent var 1905770.

S.E of regression 1777576 Akaike info criterion 31.71404

Sum squared resid 2.84E+14 Schwarz criterion 31.97456

Log likelihood -1575.702 F-statistic 2.643783

Durbin-Watson stat 2.147089 Prob(F-statistic) 0.009171

Hồi quy mô hình hồi quy phụ:

e i 2 = α 1 + α 2 DT i + α 3 DT i 2 + α 4 GV i + α 5 GV i 2 + v i

Kiểm định cặp giả thiết

H 0 : R * 2 = 0 mô hình ban đầu không có phương sai sai số thay đổi

H 1 : R * 2 ≠ 0 mô hình ban đầu có phương sai sai số thay đổi

Vì P-value của F=0.009171 < α= 0.05 nên bác bỏ H 0 , thừa nhận H 1 mô hình ban đầu

có phương sai sai số thay đổi.

2 Cách khắc phục:( chổ này bị sai mọi người xem thứ 2 sửa lại)

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/03/11 Time: 17:27

Sample: 1 100

Included observations: 100

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 9.439311 2.546102 3.707357 0.0003

DT 0.005576 0.009212 0.605285 0.5464

R-squared 0.003725 Mean dependent var 10.67897

Adjusted R-squared -0.006442 S.D dependent var 15.07787

S.E of regression 15.12636 Akaike info criterion 8.290552

Sum squared resid 22423.05 Schwarz criterion 8.342655

Log likelihood -412.5276 F-statistic 0.366370

Durbin-Watson stat 1.030800 Prob(F-statistic) 0.546389

Page

8

Đây là mô hình hồi quy phụ để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi của

mô hình ban đầu Mô hình hồi quy phụ ký hiệu là (I) e t 2 = α 1 + α 2 DT i + v i

Kiểm định cặp giả thiết:

H o : R 2

phụ =0: mô hình gốc có phương sai sai số không đổi

H1: R 2

phụ ≠ 0: mô hình ban đầu có phương sai sai số thay đổi

Ta thấy P- value của kiểm định F bằng 0.000140< α= 0.05 nên bác bỏ H 0

Thừa nhận H 1 mô hình ban đầu có phương sai sai số thay đổi.

Để khắc phục phương sai sai số thay đổi ta chia 2 vế của mô hình gốc cho DT

V. Kiển định hiện tượng tự tương quan:

Để xem xét mô hình ban đầu có hiện tượng tự tương quan hay không ta sử dụng

kiểm định Breusch-Godfrey

Với phần mềm eviews ta có kết quả như sau:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 4.345685 Probability 0.039904

Obs*R-squared 4.557820 Probability 0.032769

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 12/03/11 Time: 17:36

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

GV 1.259595 34.57159 0.036434 0.9710

DT 0.156034 0.711139 0.219414 0.8268

H1 111.6205 331.1758 0.337043 0.7369

H2 92.50039 322.3397 0.286966 0.7748

H3 125.2622 370.4674 0.338119 0.7361

V1 3.446230 267.8770 0.012865 0.9898

V2 106.7579 399.2750 0.267379 0.7898

C -187.7970 1550.053 -0.121155 0.9038

RESID(-1) 0.224593 0.107738 2.084631 0.0399

R-squared 0.045578 Mean dependent var -1.21E-13

Adjusted R-squared -0.038327 S.D dependent var 1108.538

S.E of regression 1129.582 Akaike info criterion 16.98277

Sum squared resid 1.16E+08 Schwarz criterion 17.21724

Log likelihood -840.1386 F-statistic 0.543211

Durbin-Watson stat 1.979231 Prob(F-statistic) 0.820994

Page

9

Mô hình hồi quy phụ e t = α 0 +αe t-1 +v i

Xét cặp giả thiết

H 0 : R 2

phụ = 0 mô hình gốc không có tự tương quan bậc 1

H 1 : R 2

phụ ≠ 0 mô hình gốc có tự tương quan bậc 1

Vì P-value của kiểm định F bằng 0.820994>α= 0.05 nên không đủ cơ sở để bác bỏ H 0

mô hình ban đầu không có hiện tượng tự tương quan bậc 1.

VI. Kết Luận

Page

10