slide chữa bài tập kinh tế lượng

Tức giá bán thực sự có ảnh hưởng đến lượng hàng bán được của mặt hàng A... Tức biến lnX thực sự có ảnh hưởng đến Y... Vì 1 < d < 3 nên theo quy tắc kiểm định Durbin Watson giản đơn ta có

ĐỀ 7

Câu 3:

Để tính các tổng cần thiết,

ta lập bảng tính như sau:

(a)

170 163,2 170,2 162 171 167,2 167,7 168 176,4 180

25 23,04 21,16 20,25 20,25 19,36 18,49 17,64 17,64 16

1156 1156 1369 1296 1444 1444 1521 1600 1764 2025

383 44,5 1695,7 198,83 14775

45 ,

4 10

5 ,

44 n

38 10

383 n

, 4 10

7 ,

1695 X

n X

Y X n Y

X

ˆ

2 2

2 i

i i

Vậy hàm hồi quy tuyến tính mẫu cần tìm là:

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:

11676 ,

i

i 86 , 11676 10 , 74534 X

74534 ,

2) Ta cần kiểm định giả thiết

H :  = 0; H :   0;

2 2

i

2 2

2 i

2

ˆ ( ESS

9472 ,

92 805

, 0 )

11676 ,

10 (

) 45 ,

4 ( 10 83

, 198 )

11676 ,

10

(

2

2 2

13 9472

, 92 1

, 106 ESS

TSS

6441 ,

1 8

1528 ,

13 2

2 805

, 0

6441 ,

1 x

ˆ )

ˆ var( n

1 i

2 i

1 04236

, 2 )

ˆ var(

7

74534 ,

Với mức ý nghĩa  = 5% thì

t 0,025 (8) = 2,306 (tra bảng t)

Vì t  = 7,52 > 2,306 nên ta bác bỏ giả thiết H 0 Tức giá bán thực sự có ảnh hưởng đến lượng hàng bán được của mặt hàng A.

3) Khi đơn vị tính của Y là kg/tháng hàm hồi quy mẫu là:

0 1

, 106

9472 ,

92 TSS

25 ,

1 3

, 38

45 ,

4 74534 ,

10 Y

X

dX

dY

E Y / X     

5)

Ý nghĩa: Khi giá bán của mặt hàng

A tăng (giảm) 1% thì lượng hàng bán được trung bình của mặt hàng này giảm(tăng) 1,25%.

) Yˆ

805 ,

0

) 45 ,

4 4

( 10

1 6441

, 1

Vậy dự báo khoảng cho lượng hàng bán được trung bình khi giá bán là 4 ngàn đ/kg và độ tin cậy 95% là:

76026 ,

0

* 306

, 2 1354

,

hay

(41,382 < E(Y/X = 4) < 44,89)

(b)

1) Khi giá bán của mặt hàng

A tăng 1% thì lượng hàng bán được trung bình giảm 0,4868 tấn/tháng.

2) Ký hiệu  2 là hệ số hồi quy của biến lnX trong hàm hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thiết H 0 :  2 = 0; H 1 :  2 0

Vì t  = 8,16 > 2,306 nên ta bác bỏ giả thiết H 0 Tức biến lnX thực sự có ảnh hưởng đến Y.

3) Theo giả thiết d =1,645

Vì 1 < d < 3 nên theo quy tắc kiểm định Durbin Watson giản đơn ta có thể kết luận là SRF không có tự tương quan

1) Ký hiệu 3 là hệ số hồi

quy của biến Z trong hàm hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thiết

H0: 3 = 0; H1: 3  0;

(c)

185 ,

0 11

, 2

39 ,

0

Vì t  = 0,185 < t 0,025 (7) = 2,365 nên ta chấp nhận giả thiết H 0 Tức biến Z không ảnh hưởng đến Y.

2) Đối với hàm hồi quy 2 biến (ở

Đối với hàm hồi quy 3 biến (ở câu c) ta có : R 2 = 0,8766 Vậy :

k n

1

n )

R 1

( 1

0 8

9 ) 876 ,

0 1

(



841 ,

0

9 ) 8766 ,

0 1

( 1

Như vậy khi thêm biến Z vào

quả kiểm định giả thiết

H 0 :  3 = 0; H 1 :  3  0

đã giải ở trên, ta có thể kết luận : Không nên đưa thêm biến Z vào MH, nên dùng hàm hai biến ở câu a) để dự báo Y