Bài tập kinh tế lượng ứng dụng

Bài tập, kinh tế lượng ứng dụng

Trang 1

Nhóm 6:

KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG

BÀI TẬP 2

Bài 2 Sử dụng file Table 6.4.

Fertility and other data for 64 countries

CM = child mortality (tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh)

FLR = female literacy rate (tỉ lệ phụ nữ biết chữ)

PGNP = per capita GNP in 1980 (thu nhập bình quân đầu người năm 1980) TFR = total fertility rate (tỉ lệ sinh đẻ trung bình của một phụ nữ)

a Hồi quy CMi = o + 1 PGNPi + 2 FLRi + ui

Vậy ta có kết quả hồi quy

CMi = 263.6416 – 0.0056471 PGNPi – 2.231586 FLRi + ui

b Kiểm định giả thiết Ho:  1 = 0

Với mức ý nghĩa =5% Ta có t(61,0.025) = 2

So sánh kết quả t-stat từ kết quả hồi quy trên, ta có t-stat = -2.818

Do: t-stat = -2.818 < t(61,0.025) = - 2 => Bác bỏ giả thiết

vì t-stat nằm ngòai khỏang (-2,2)

Vậy PGNP có ảnh hưởng đến CM

Trang 2

c Kiểm định giả thiết Ho:  2 = 2.2

Ta tính t-stat = (-2.231586 – 2.2) / 0.209947 = -21.108

Với mức ý nghĩa =5% Ta có t(61,0.025) = 2

So sánh kết quả t-stat = -21.108

Do: t-stat = -21.108 < t(61,0.025) = - 2 => Bác bỏ giả thiết Ho

vì t-stat nằm ngòai khỏang (-2,2)

d Giải thích ý nghĩa các hệ số ước lượng  1, 2

*  ˆ 1 = - 0.005647 có ý nghĩa: khi thu nhập bình quân đầu người PGNP giảm (tăng) 1% thì trung bình số trẻ sơ sinh tử vong có xu hướng tăng (giảm) tương ứng xấp xỉ 0.5647% trẻ, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

*  ˆ 2 = - 2.2316 có ý nghĩa: khi tỉ lệ phụ nữ biết chữ giảm (tăng) 1% thì trung bình số trẻ sơ sinh tử vong tăng (giảm) tương ứng xấp xỉ 223% trẻ, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

Bài 3 Sử dụng file Table 7.3.

YEAR = Year

Y = Real Gross Product, Millions of NT $ (Tổng sản lượng thực)

X2 = Labor Days, Millions of Days (Ngày lao động)

X3 = Real Capital Input, Millions of NT $ (Vốn thực)

a Giả sử hàm sản xuất Cobb-Douglas trong khu vực nông nghiệp Đài Loan có dạng sau:

Yi = 1X2i2X3i3eui

 Ln Yi = ln1 +2lnX2i+ 3 lnX3i +ui

với 1= ln1

Ln Yi = 1 +2lnX2i+ 3 lnX3i +ui (dạng mô hình tuyến tính log)

Trình bày kết quả hồi qui

Trang 3

Adjusted R-squared 0.87054 S.D dependent var 0.090296

Ước lượng các hệ số 1 = -1.44987, 2 =1.49877, và 3 =0.48986

b Kiểm định các giả thiết H0:  2 = 0 và H0:  3 = 0

Kiểm định giả thiết Ho:  2 = 0

Với mức ý nghĩa =5% Ta có t(12,0.025) = 2.179

So sánh kết quả t-stat từ kết quả hồi quy trên, ta có t-stat = 2.7765

Do: t-stat = 2.7765 > t(12,0.025) = 2.179 => bác bỏ giả thiết

vì t-stat nằm ngòai khỏang (-2.179,2.179)

Kiểm định giả thiết Ho:  3 = 0

Với mức ý nghĩa =5% Ta có t(12,0.025) = 2.179

So sánh kết quả t-stat từ kết quả hồi quy trên, ta có t-stat = 4.8005

Do: t-stat = 4.8005 > t(12,0.025) = 2.179 => bác bỏ giả thiết

vì t-stat nằm ngòai khỏang (-2.179~2.179)

c Giải thích ý nghĩa các hệ số  2 và  3

c1) Ý nghĩa các hệ số 2: thể hiện độ co giãn riêng phần X2 lên Y, có nghĩa là theo dữ liệu mẫu, khi số ngày công tăng (hoặc giảm) 1đơn vị thì trung bình tổng sản lượng tăng (hoặc giảm) 1.4987 đơn vị với điều kiện vốn đầu tư cho sản xuất đầu vào không đổi

c2) Ý nghĩa các hệ số 3: thể hiện độ co giãn riêng phần X3 lên Y, có nghĩa là theo dữ liệu mẫu, khi vốn đầu tư tăng (hoặc giảm) 1 đơn vị thì trung bình tổng sản lượng tăng (hoặc giảm) 0.48986 đơn vị, với điều kiện số ngày công không đổi

d Kiểm kịnh giả thiết cho rằng  2 +  3 = 1,

Biến đổi (1) Yi = 1X2i2X3i3eui

Với giả thiết Ho: 2+3 = 1, H1: 2+3 # 1,

 3=1-2 Thế vào (1): Y= 1X2i2X3i 1-2eui

 Y = 1 (X2i/ X3i )2 X3ieui

 Y/ X3i = 1 (X2i/ X3i )2 eui

 ln (Y/ X3i)= 1 +2 ln (X2i/ X3i ) +eui

Trang 4

Ước lượng 2 mô hình

UR: Ln Yi = 1 +2lnX2i+ 3 lnX3i +ui

R: ln (Y/ X3i)= 1 +2 ln (X2i/ X3i ) +eui

Từ kết quả hồi quy, ta có:

RSSUR = 0.01267

RSSR = 0.01725

F = (( )/  1)/1

k n RSS

m RSS RSS

UR

UR R

1 / ) 01267 0 01725 0 (



= 4.699 Tra bảng F(, m, n-k-1) = F(5%, 1, 13) = 4.6672

So sánh kết quả, Fcomp=4.699 > F( 5%, 1, 13) = 4.6672 => bác bỏ giả thiết Ho Kết luận: nên đưa biến X3 (vốn đầu tư) vào mô hình

Bài 4: Bài tập 7.16, Gujarati (2003), trang 235 (Table 7.6)

Y: lượng hoa hồng tiêu thụ (bó)

X2 = giá bán sỉ trung bình

X3 = giá hàng hóa thay thế

X4 = thu nhập trung bình hàng tuần

X5 = biến theo thời gian

Trang 5

a Ước lượng tham số của mô hình(1), giải thích

Yt=1+2X2t+3X3t+4X4t+5X5t+ut.(1)

Kết quả hồi quy mô hình (1)

Mô hình: Yt=10.81604- 2.227704X2t+1.251141X3t+0.006283X4t -0.1974X5t+ut.(1)

Giải thích ý nghĩa hệ số hồi quy:

2 = - 2.227704 có ý nghĩa giá bán sỉ trung bình tăng(giảm) 1 đơn vị thì trung bình lượng hoa hồng bán ra giảm (tăng) 2.227 đơn vị với các yếu tố khác không đổi

3 = 1.251141 có ý nghĩa khi giá hàng hóa thay thế tăng (giảm) 1 đơn vị thì trung bình lượng hoa hồng tăng (giảm) 1.251141 đơn vị với các yếu tố khác không đổi

4 = 0.006283 có ý nghĩa khi thu nhập trung bình hàng tuần tăng (giảm) 1 đơn vị thì trung bình lượng hoa hồng tăng (giảm) 0.006283 đơn vị với các yếu tố khác không đổi

b Ước lượng tham số của mô hình(2), giải thích

lnYt=1+2lnX2t+3lnX3t+4lnX4t+5X5t+ut.(2)

Kết quả hồi quy mô hình (2)

Trang 6

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Mô hình lnYt=1+2lnX2t+3lnX3t+4lnX4t+5X5t+ut.(2)

Giải thích ý nghĩa:

2 = -1.273555 là hệ số của giãn của giá bán sỉ trung bình đối với lượng hoa hồng tiêu thụ, nghĩa là theo dữ liệu mẫu khi giá bán sỉ trung bình tăng (giảm) 1% thì lượng hoa hồng bán ra giảm (tăng) 1.2735 % với các yếu tố khác không đổi

3 = 0.937305là hệ số của giãn của giá hàng hóa thay thế đối với lượng hoa hồng tiêu thụ, nghĩa là theo dữ liệu mẫu khi giá hàng hóa thay thế tăng (giảm) 1% thì lượng hoa hồng bán ra tăng(giảm) 0.937305 % với các yếu tố khác không đổi

4 = 1.712976 là hệ số của giãn của thu nhập trung bình hàng tuần đối với lượng hoa hồng tiêu thụ, nghĩa là theo dữ liệu mẫu khi thu nhập trung bình hàng tuần tăng (giảm) 1% thì lượng hoa hồng bán ra tăng(giảm) 1.71298 % với các yếu tố khác không đổi

c  2 ,  3 ,  4 là hệ số co giãn của cầu theo giá chính, giá chéo, theo thu nhập Dấu kỳ vọng của  2 ,  3 ,4 là gì? Xuất kết quả hồi quy xem đúng hay không?

- Kỳ vọng dấu 2 là dấu (-) vì kỳ vọng lượng hoa hồng bán ra tăng khi giá bán sỉ trung bình giảm

- Kỳ vọng dấu 3 là dấu (+) vì kỳ vọng lượng hoa hồng bán ra tăng khi giá hàng hóa thay thế tăng

- Kỳ vọng dấu 4 là dấu (+) vì kỳ vọng lượng hoa hồng bán ra tăng khi thu nhập trung bình hàng tuần tăng

Trang 7

Bài 5: Bài tập 7.19, Gujarati (2003), trang 238 (Table 7.9) Rõ hơn trong bài “Đa cộng

tuyến”

Y: tiêu dùng thịt gà / lượng cầu

X2: thu nhập khả dụng thực tế

X3: giá bán lẻ thực

X4: giá bán lẻ thịt heo

X5: giá bán lẻ thịt bò

X6: giá thực của các hàng hóa thay thế, trọng số giữa giá thịt heo và thịt bò (lượng tiêu dùng)

a Dựa vào các hàm yêu cầu sau, bạn chọn mô hình nào? Tại sao?

lnYt = 1 + 2lnX2t + 3lnX3t + ut (1)

lnYt = 1 + 2lnX2t + 3lnX3t + 4 lnX4t + ut (2)

lnYt = 1+ 2lnX2t + 3X3t + 4X5t + ut (3)

lnYt = 1 + 2lnX2t + 3lnX3t + 4lnX4t + 5lnX 5t + ut (4)

lnYt = 1+ 2lnX2t + 3lnX3t + 4lnX6t + ut (5)

Ước lượng mô hình

(1) thiếu biến X4, X5 (hàng hóa thay thế) và X6 (giá hàng hóa thay thế) nên mồ hình không đầy đủ => dạng hàm sai

(2) thêm biến X4, nhưng chưa biết hàng hóa thịt heo có phải là thay thế tốt nhất hay không

(3) thêm biến X5, nhưng chưa biết hàng hóa thịt bò có phải là thay thế tốt nhất hay không

(4) lnYt = 1 + 2lnX2t + 3lnX3t + 4lnX4t + 5lnX 5t + ut

Ta thấy X4, X5 là loại hàng hóa thay thế, có mối liên hệ với nhau Ngoài ra, nó còn phụ thuộc vào văn hóa, kinh tế ở từng địa phương khác nhau Vì vậy khi đưa vào mô hình sẽ có hiện tượng sai lệch xảy ra

(5) lnYt = 1+ 2lnX2t + 3lnX3t + 4lnX6t + ut

Trang 8

R-squared 0.980303 Mean dependent var 3.663887

S.E of regression 0.02834 Akaike info criterion -4.132297

Sum squared resid 0.01526 Schwarz criterion -3.934819

Ở mô hình này ta thấy X6 là trọng số giữa giá thịt heo và thịt bò nên nó đại diện cho X4,

X5 Đồng thời 2 biến đưa vào 1 biến giúp mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Vì vậy, mô hình (5) là mô hình tốt nhất

b Giải thích hệ số hồi quy lnX 2t và lnX 3t trong mô hình.

Từ bảng kết quả hồi quy ta có:

(5) lnYt = 2.029865+ 0.481286 lnX2t – 0.350628 lnX3t – 0.061035 lnX6t + ut

* 2 = 0.481286 có ý nghĩa: khi thu nhập khả dụng thực tế / người tăng (giảm) 1 đơn vị thì lượng cầu tiêu dùng thịt gà trung bình tăng (giảm) 0.481286 đơn vị

* 2 = – 0.350628 có ý nghĩa: khi giá bán lẻ thịt gà tăng (giảm) 1 đơn vị thì lượng cầu tiêu dùng thịt gà trung bình giảm (tăng) 0.350628 đơn vị

c Có sự khác nhau nào giữa 2 hàm (2) và (4)

lnYt = 1 + 2lnX2t + 3lnX3t + 4 lnX4t + ut (2)

Kết quả hồi quy:

Dependent Variable: LOG(Y)

Method: Least Squares

Date: 08/28/07 Time: 10:59

Sample: 1960 1982

Included observations: 23

t Std Error t-Statistic Prob

Trang 9

lnYt = 1 + 2lnX2t + 3lnX3t + 4lnX4t + 5lnX 5t + ut (4)

Kết quả hồi quy:

R-squared 0.982313 Mean dependent var 3.663887

Durbin-Watson stat 1.826069 Prob(F-statistic) 0.00000

* Ở mô hình (2) cho ta thấy nó đánh giá hàng hóa thay thế X4 có vai trò quan trọng hơn

X5 nên được đưa vào mô hình Nhưng điều này còn phải kiểm định bởi thực tế, nên chưa chính xác

* Ở mô hình (4) thì X4, X5 đều được đưa vào mô hình, chúng đều là hàng hóa thay thế và có mối liên hệ với nhau nên sẽ làm cho mô hình có kết quả sai lệch, vì có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra

Tiêu đề	Bài Tập Kinh Tế Lượng Ứng Dụng
Tác giả	Nhóm 6
Trường học	University of Economics
Chuyên ngành	Econometrics
Thể loại	Bài Tập
Năm xuất bản	2007
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	9
Dung lượng	261,5 KB