tài liệu ôn tập, đề thi kinh tế lượng mới

1 Viết hàm hồi quy tổng thể về ảnh hưởng của DT đến SL, nêu ý nghĩa của các hệ số 2 Nếu diện tích đất trồng nhỏ, sản lượng thu được k ổn định thì vi phạm nguyên tắc gì của giả thiết OLS

ĐỀ KÌ 3 – 2012

Sản lượng (SL), Diện tích đất trồng (DT), lao động (L)

1) Viết hàm hồi quy tổng thể về ảnh hưởng của DT đến SL, nêu ý nghĩa của các hệ số

2) Nếu diện tích đất trồng nhỏ, sản lượng thu được k ổn định thì vi phạm nguyên tắc gì của giả thiết OLS

6 câu bài tập không có gì!

3 câu lý thuyết vầy:

HN là tỷ lệ hộ nghèo, tt là tỷ lệ tăng trường, tn là mức độ tham nhũng

1) Viết mô hình

2) Vi phạm giả thiết nào trong mô hình OLS?

3) Tỷ lệ hộ nghèo có phụ thuộc vào tỉnh đó là khu công nghiệp hay không?

Câu 1 : Cho bộ số liệu từ DN dệt may về các biến Q , K , L

1) Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính nhằm đánh giá tác động của K và L lên Q Bạn kì vọng

về dấu như thế nào? Giải thích

2) Nếu tại cùng 1 mức lao động, sản lượng tại các DN có vốn lớn hơn là ổn định hơn tại các DN

có bốn nhỏ hơn thì mô hình trên có thể vi phạm giả thiết nào của phương pháp OLS? Hậu quả của vi phạm này ?

3) Có giả thuyết cho rằng sản lượng còn phụ thuộc vào liệu DN có thuộc sở hữu nhà nước hay không? Hiệu chỉnh mô hình trong câu 1 và nêu các bước nhằm kiểm định giả thuyết này

(Cho bảng, có các biến C, L^2 , K , L , giá trị của kiểm định DusTin và White)

4) Hãy viết hàm HQ mẫu và giải thích các hệ số ƯL của K

5) Hãy tìm 1 ước lượng điểm cho sản lượng tại K - 100, L=200

6) Sai số ngẫu nhiên trong mô hình hồi quy tổng thể tương ứng mô hình trên có thể bao gồm những yếu tố nào? Giải thích

7) Có thể cho rằng vốn tác động thuận chiều với sản lương k?

8) Nếu chi phí khi thuê thêm 1 máy là 6 triệu / máy thì có nên thuê thêm để nâng cao lợi nhuận không?

9) Dấu (-) của hệ số biến L^2 ngụ í clgt ? Có phù hợp với kì vọng của b hay k? Giải thích

10) Từ thông tin trong bảng trên có thể cho rằng kết luận trong câu 5 là k đáng tin cậy, giải thích câu trả lời của bạn

ML - mức lương, HV - hoc vấn (số năm đi học),KN - ( kinh nghiệm), KN^2 , IT( làm trong lĩnh vực phần mềm và lvuc khác),,nói chung k có j nổi bật ngoài cái KN^2, và câu hỏi lý thuyết pssstd là j, hậu quả ntn.r^2 là j, ý nghĩa nó là j?

Sai số ngẫu nhiên trong mô hình tổng thể từ mô hình mẫu trên có thể bao gồm những yếu tố nào? Giải thích.

9) Ở thời gian làm việc nào thì kết quả học tập của sinh viên đỡ bị ảnh hưởng tiêu cực.

Đó là 2 câu khó nhất, còn các câu kia giống đề năm ngoái

Nêu các bước phân tích hồi quy!!!

Bài tập về biến giả, mấy câu hỏi xq biến giả+ hàm ramsey RESET và 1 câu lý thuyết về đa cộng tuyến (bản chất và hậu quả)

Các bước phân tích hồi quy, kiểm điịnh cac beta, R^2 là j, giải thích ý nghĩa này mô hình có phù hợp kt ko

Chi phí thuê 1 lao động là 600k, giá 1 kg lúa là 5k Hỏi có nên thuê thêm lao động không?

1) Viết mô hình đánh giá tác động của thời gian tự học , làm thêm lên kết quả học tâp

2) Kỳ vọng và hiệu chỉnh mô hình với biến giả là sinh viên năm nhất và các năm còn lại

3) Cho rằng độ ổn định của sinh viên đi làm thêm ít là ổn định hơn sinh viên đi làm thêm nhiều?

Mô hình có khuyết tật gì? hậu quả?

4) Cho mô hình hồi quy có : ĐTBi = b1+b2.THi(tự học) + b3.LTi^2(làm thêm) + b4*LTi

5) Có phù hợp với kỳ vọng ko B2

6) Các yếu tố ảnh hưởng đến xích ma trong mô hình có thể có là?

7) Có ý kiến cho rằng tăng 1 thì tìm khoang tin cây?

8) Dấu - ở biến LT^2 có ý nghĩa ntn? có phù hợp không

9) Tìm khoảng thời gian tối thiểu ở đó, khi làm thêm gia tăng ảnh hưởng ngược chiều đến kết quả

10) kd khuyết tật PSSS có thể có

Đề nào cũng có 1 câu: Dấu (-) trong hệ số của 1 biến L^2 hay TH^2(mỗi đề 1 kiểu) có ý nghĩa gì.=>câu củ chuối nhất đề.Và hình như phải tìm cực đại hàm bậc 2 thì phải

ÔN TẬP KINH TẾ LƯỢNG

1 Phương pháp ước lượng bình phương cực tiểu LS, là chọn các tham số ước lượng

2 Nhắc lại là hồi quy LS có thể được viết dưới dạng sau: ^β k=β k+∑c nk ε n ,k=1,2, , K

Việc chứng minh ước lượng này là không chệch: E ^β k=β k ,k=1,2 , K , đòi hỏi giả

thuyết rằng ε n có phân bố chuẩn

S kk) Kết luận này chỉ đòi hỏi sử dụng giả thuyết ε n ~ N (0 , σ2) ,

mà không cần thêm bất cứ một giả thuyết nào khác về sai số ngẫu nhiên

Giải thích:

Chứng minh điều này yêu cầu rằng, ε n~

iid

N (0 , σ2) , hay các sai số ngẫu nhiên phải độc lập

5 Ước lượng không chệch của σ2 là s

6 Hãy xét việc kiểm định giả thuyết sau: H0: β k=0 vs H1: β k≠0 Nếu p-value

nhỏ hơn 5%, thì ta nói β k có ý nghĩa 5%

7 Nếu tất cả các quan sát {y n , x n ' } có thể được biểu diễn thành một đám mây dữ liệu, nằmgọn trong không gian hai chiều (dùng đồ thị phẳng, với hai trục), thì việc tăng số biếngiải thích lên hơn 2 biến sẽ không làm giảm R2 Nhưng nếu chuỗi các quan sát

{y n , x n ' } cần phải biểu diễn trong không gian 3 chiều (đồ thị 3 trục), thì việc tăng sốbiến giải thích lên hơn 2 biến sẽ thực sự làm tăng R2

Giải thích:

Đây là nguyên tắc của LS.

8 Nhắc lại là R

−

2=1−ESS/( N −K )

TSS /( N−1) Khi đưa thêm biến vào mà sự cải thiện về độ phù

hợp ít hơn so với sự mất mát độ tự do, thì s

Sai lầm loại I là mô hình (U) đúng, nhưng lại ước lượng bằng mô hình (R)

Sai lầm loại II là ngược lại, mô hình (R) đúng, nhưng lại hồi quy mô hình (U)

Mô hình (R) Chẳng qua chính là mô hình (U) với ràng buộc: H0: β2=β3=0

Nếu ta không thể bác bỏ giả thuyết này ( DNRH 0 ), mà vẫn hồi quy mô hình (U), thì sự cảithiện về độ phù hợp so với (R) sẽ rất ít, trong khi độ mất mát về bậc tự do sẽ cao Hay s2 sẽ

có xu hướng tăng Dựa vào nhận định đó, hãy trả lời câu hỏi sau:

9 Sử dụng hai tính chất thống kê của ước lượng LS: (1) E ( β k

¿ cũng tăng, hay độ chính xác giảm

10.Giả sử mô hình (U) là đúng, nhưng chúng ta lại hồi quy theo mô hình (R) Khi đó, các

biến có ý nghĩa, nhưng bị bỏ quên không đưa vào mô hình sẽ bị cộng dồn lại ở sai sốngẫu nhiên Tức là: ε

~

=β2X2+β3X3+ε

Dựa trên nhận xét đó, ta có thể nhận định rằng, việc bỏ quên các biến có ý nghĩa sẽ làm choước lượng bị chệch, và mọi kiểm định thống kê trở nên vô nghĩa.

=β2X2+β3X3+ε≠0 , nên ước lượng bị chệch Do đó không thể lập t-test

11.Giả thiết E(ε n|x n ')=0 , tương đương với việc nói rằng, E( y n|x n ')=x n ' β

Trả lời: Câu này đúng, vì rằng:

y n=x n ' β+ε n⇒E( y n|x n ')=x n ' β , nếu E(ε n|x n ')=0

12.Giả thiết các véc tơ quan sát thứ n: x n

'

không phải ngẫu nhiên bao hàm rankX =K

Trả lời: Câu này sai, vì đây là hai giả thiết khác nhau.

13.Giả thiết ε ~ N (0 ,σ2I ) bao hàm rằng, cov(ε n , ε m)=0 , với ∀n≠m

Trả lời: câu này đúng, vì Var ε=σ2I , tức là cov(ε n , ε m)=0 , với ∀n≠m

14.Giả thiết rankX =K là bảo đảm cho tồn tại ước lượng

Trả lời: Câu này đúng Đòi hỏi rankX =K bảo đảm sự tồn tại của ma trận (X ' X )−1 , mà đó

là điều kiện để tính được β

^

¿ =(X ' X )−1X ' Y

¿ Xuất phát từ công thức Y = X ' β +ε → ^ Y =X ' ^β

15.Giả thiết E(εε ' )=σ2I , bao hàm rằng, cov(ε n , ε m)=0 , với ∀n≠m

Trả lời: Câu này đúng.

Chứng minh hoặc lý giải các mệnh đề sau:

Dưới dạng tổng quát, ước lượng β được viết như sau:

β

^

¿ =(X ' X )−1X ' Y

¿

Mô hình hồi quy có dạng:

y= Xβ+ε , X không phải là biến ngẫu nhiên; và ε ~ N (0,σ2I )

16.Chỉ ra rằng, trong kiểm định với F-test, nếu giả thiết H0 là đúng, thì F-stat nhận giá trịnhỏ hơn khi H0 là sai

Trả lời: F=

(ESS R−ESS U)/J ESS U/(N −K ) Nếu H0 là đúng, thì việc thêm biến giải thích không làmcải thiện nhiều độ phù hợp của mô hình Tức là ESS R−ESS U nhận giá trị nhỏ; vì vậy F-

18.Chỉ ra rằng, F- stat bao giờ cũng nhận giá trị dương.

Trả lời: ESS R bao giờ cũng lớn hơn ESS U

√σ2/S kk ¿ là một dạng viết khác của t k -stat

Trả lời: Câu này sai Vì

Trả lời: Câu này đúng

22.Giải thích xem việc đưa p –value vào bảng kết suất có gì khác với báo cáo về giá trị của

t-stat hoặc F-stat

Trả lời: P-value cho biết giá trị cuả F-stat (hoặc t-stat) nằm bên phải hay trái của điểm tới

hạn F α (hoặc t α/2 ) Do vậy, cần phải bác bỏ hay chấp nhận H0

23.Chỉ ra là t-stat có thể nhận giá trị âm hoặc dương.

24.t-stat dùng để kiểm định tính có ý nghĩa của phương trình hồi quy (overall significance

26. E εε '=σ2I bao hàm rằng, cov(ε n , ε m)=0 , với ∀n≠m

Trả lời: câu này đúng, vì lệch khỏi đường chéo của ma trận varian-covarian chính là

cov(ε n , ε m)=0

27.Khi kiểm định giả thiết đơn: H0: β k=0

Liệu t-test và F-test có thể đưa ra các kết luận khác nhau không? Chỉ ra tại sao

Trả lời: Khi kiểm định giả thiết đơn: H0: β k=0 , F-test và t-test là hoàn toàn như nhau về ý

nghĩa và kết luận, mặc dù là sử dụng 2 thống kê khác nhau

28.Giải thích xem việc đưa p –value vào bảng kết suất có gì khác với báo cáo về giá trị của

t-stat hoặc F-stat

Trả lời: P-value cho biết giá trị cuả F-stat (hoặc t-stat) nằm bên phải hay trái của điểm tới

hạn F α (hoặc t α/2 ) Do vậy, cần phải bác bỏ hay chấp nhận H0

29.F-test là tổng quát hơn so với t-test.

Trả lời: câu này đúng, vì F-test có thể kiểm định giả thiết kép, trong khi t-test chỉ có thể kiểm

định giả thiết đơn

30.Hồi quy đa biến có thể viết dưới nhiều dạng Hãy xét đến 3 biểu diễn sau:

Cả (i), (ii), (iii) là đúng

31.Hồi quy đa biến bao hàm việc giải bài toán sau: S ( β

32.Giả sử phương trình hồi quy có chứa biến constant: X1 ≡1 Xét các mệnh đề sau:

(i) Việc giải:

¿

Hai mệnh đề này là tương đương nhau

34.Giả sử đường hồi quy đi qua điểm trung bình: −y=x '

Mệnh đề (ii) là được suy ra từ mệnh đề (i), sử dụng điều kiện là đường hồi quy

đi qua điểm trung bình

35.Xét quan hệ sau: ∑n (y n−y

− )2= ∑n ( y

(i) Quan hệ này có nghĩa là: TSS = RSS + ESS

(ii) Quan hệ này được sử dụng để xác định hệ số R2

Cả hai mệnh đề đều đúng

36.Phương pháp LS cho ta ước lượng: ^β k=β k+∑c nk ε n , k=1,2, ,K

Hãy xét các mệnh đề sau:

(i) Ước lượng β

Cả hai mệnh đề (i) và (ii) đều đúng

37.Hãy xét tính không chệch của ước lượng LS: E ^β k=E( β k+∑c nk ε n) =β k

Điều này đúng khi Eε n=0,n=1,2, , N

38.Hãy xét quan hệ sau: Var { ^β k=Var ( β

^

¿

k−β k)

Điều này đúng, khi E ^β k=β k

39.Trong chứng minh tính chất sau: Var { ^β k=Var ( β

Cần cả (i), (ii), và (iii)

41.Kiểm định t-stat có dạng sau:

là ước lượng không chệch của σ2

(iii) Các biến {X1, X2, , X k , , X K} là độc lập tuyến tính

Chúng ta cần điều kiện (i) và (ii)

42. Giả sử ta đưa thêm biến giải thích vào mô hình

Tổng bình phương các sai số ước lượng (ESS) luôn giảm xuống

43.Hãy nhìn vào công thức xác định R

−

2=1−ESS/( N −K )

TSS /( N−1)

Hệ số R

− 2

và s2 luôn biến động nghịch chiều nhauNếu từng hệ số riêng biệt không có ý nghĩa, nhưng một cách đồng thời β3, β4 có ý

nghĩa, thì ta nên giữ X3,X4 trong mô hình

(i) Việc không loại bỏ biến không có ý nghĩa ra khỏi mô hình sẽ vẫn cho ước lượng không

chệch theo LS, nhưng với độ chính xác tồi đi.

(ii) Việc bỏ quên, không đưa biến có ý nghĩa vào mô hình sẽ làm ước lượng bị chệch Trong các mệnh đề sau, đâu là mệnh đề đúng?

Cả (i) và (ii) đều đúng

48.Giả sử mô hình hồi quy có dạng y t=β1+β2x t 2+β3x t 3+ε t , t=1,2, ,T (1) Giả sử rằngtrong mô hình (1), ta biết rõ rằng β2 =1 Việc ước lượng tốt nhất (LS), không chệchcủa các tham số β1, β3 sẽ được thực hiện như sau:

Lập mô hình: y t−x t 2=β1+β3x t 3+ε t và ước lượng bằng eviews

49.Xét chuỗi các quan sát (đám mây dữ liệu) sau:

y t

x x x x x x x…….x x x x x…… xxxxxxxxxxxx

x t

Việc ước lượng mô hình: y t=α +βx t+ε t ,t=1,2, , T (2) sẽ cho thấy:

Mô hình này có R2=1 chứ không khẳng định được là tốt nhất

50.Xét 2 chuỗi các quan sát (2 đám mây dữ liệu) sau:

Ta nhận thấy rằng: Var(υ t)>Var(ε t)

51.Giả sử mô hình hồi quy có dạng y t=β1+β2x t 2+ +βK x tK+ε t , t=1,2, ,T (3 )

Giả sử rằng trong mô hình (3), ta biết rõ rằng β1 =0 Việc ước lượng tốt nhất (LS), sẽcho thấy rằng:

R2 có thể nằm ngoài khoảng [0,1] do gặp phải trường hợp đa cộng tuyến

52.Giả sử mô hình hồi quy có dạng y t=β1+β2x t 2+ +βK x tK+ε t , t=1,2, ,T (3 ) Giả sửrằng trong mô hình (3), ta biết rõ rằng β1 ≠ 0 Việc ước lượng tốt nhất (LS), sẽ chothấy rằng:

Điểm trung bình: (−y , x '

−

53.Ước lượng LS cho ra kết luận rằng, ^β k ~ N ( β k ,

σ2

S kk)

S kk tăng thì độ chính xác của ước lượng tăng

σ2 tăng thì độ chính xác của ước lượng giảm

54.Giả sử mô hình hồi quy có dạng y t=β1+β2x t 2+β3x t 3+ε t , t=1,2, ,T (5 ) Giả sử ta biết

rõ rằng, không có hệ đẳng thức x t2=a1+a3x t3 ,t=1,2, , T Khi đó:

Mô hình (5) cho ra ước lượng LS, không chệch, nếu ε t iid~N (0 , σ2

)

Do biết chắc chắn không xảy ra trường hợp đa cộng tuyến

55.Xét hồi quy bội với K biến giải thích Ước lượng LS cho ra kết luận rằng,

^β k ~ N ( β k , σ2

S kk) Vì vậy:

Điều này hàm ý LS là ước lượng không chệch

56.Giả sử mô hình hồi quy có dạng y t=β1+β2x t 2+β3x t 3+ε t , t=1,2, ,T (5 ) Giả sử rằng

trong mô hình (5), ta biết rõ rằng x t2=a1+a3x t3 ,t=1,2, , T Khi đó:

Mô hình này không thể ước lượng được do biết chắc chắn xảy ra trường hợp đa cộng tuyến

57.Ước lượng không chệch của σ2 là s

58.Giả sử ta biết rõ tất cả các quan sát {y n , x n '} có thể được biểu diễn thành một đám mây

dữ liệu, nằm gọn trong không gian ba chiều

Hồi quy bội (K=3) cho ước lượng không chệch vì chỉ phụ thuộc vào đúng 3 biến

59.Giả sử ta biết rõ tất cả các quan sát {y n , x n '} có thể được biểu diễn thành một đám mây

dữ liệu, nằm gọn trong không gian hai chiều

Việc dùng hồi quy đơn cho ra sai số của ước lượng là nhỏ nhất ứng với hai biến

60.Xét hai mô hình sau:

(U): Y =β1X1+β2X2+β3X3+ε

(R): Y =β1X1+ ε~

Ta chấp nhận (R) nếu việc thêm X2, X3 không cải thiện độ phù hợp của mô hình

Nếu (U) đúng, mà dùng (R) thì ước lượng bị chệch

61.INV là cầu đầu tư, có thể phụ thuộc vào lãi suất (INT), lạm phát (INF), hoặc chỉ phụ

thuộc vào lãi suất thực (INT-INF) Ngoài ra nó còn phụ thuộc vào xu thế (T) và GDP(G) Xét hai mô hình khác nhau:

(8.1): INV =β1+β2T + β3G+ β4INT +β5INF +ε

(8.2): INV =β1 +β2T + β3G+ β4(INT −INF )+ε

Ta chấp nhận (8.1) nếu F-test bác bỏ H0: β4=−β5

62.Xét 3 dạng hàm: (10.1): Y =β1 +β2X (10.2): ln Y =β1 +β2ln X

(10.3): Y =β1 +β2/X

Với (10.2) đơn vị đo lường của Y và X không đóng vai trò gì vì cùng phụ thuộc vào %

Cả ba mô hình trên đều là mô hình hồi quy tuyến tính

Sài gòn rất nhiều quán bia Và không ít sinh viên tìm cách dự đoán nhu cầu uống bia của dân Sài gòn Điều này cũng từng xẩy ra ở các trường của Mỹ

Từ lý thuyết về tiêu dùng trong Kinh tế Vi mô, chúng ta biết rằng, nhu cầu uống bia (

Q , đo bằng lít) phụ thuộc vào giá của hàng hoá đó P B , vào giá các hàng có thể thay thế ( P L ), cụ thể là rượu (liquor); và giá trung bình của các hàng hoá dịch vụ giải trí khác ( P R ); và vào thu nhập bằng tiền mặt ( m ) (Giá và thu nhập đo bằng $; và ở đây

ta không nói đến một thương hiệu nào cụ thể, nên yếu tố quảng cáo, brand name, vân vân, được bỏ qua).

Sử dụng số liệu điều tra ngẫu nhiên trong suốt 30 năm, từ một gia đình người Mỹ, chúng ta muốn nghiên cứu quan hệ nói trên, nhằm đánh giá lại lý thuyết tiêu dùng trong vi mô.

Dạng hàm hồi quy của mô hình được lựa chọn như sau:

Các câu tiếp theo sử dụng kết quả ước lượng của mô hình (U) là như sau:

Dependent Variable: LOG(Q)Method: Least Squares

Date: 08/02/01 Time: 01:01Sample: 1 30

Sum squared resid 0.089920 Schwarz criterion -2.405290

Durbin-Watson

64.Thu nhập là yếu tố quan trọng ảnh ưởng tới tiêu dùng Tuy nhiên, mọi người có thể đặt

câu hỏi về hệ số ước lượng đi kèm với yếu tố thu nhập là khá lớn về mức độ Cụ thể là

thì nhu cầu về tiêu thụ bia gần cũng tăng lên gần 10% Vì vậy, cần phải có những đánh giáthống kê bổ trợ để xét xem kết quả ước lượng là có hợp lý trên thực tế không Cụ thể lànên tìm khoảng tin cậy của β5

65.Các dịch vụ giải trí khác, cũng như rượu là các loại hàng thay thế (substitution), hay

cạnh tranh với sản phẩm bia Vì vậy:

Chỉ riêng dấu của giá rượu ( β

66.Người ta muốn kiểm tra lại, có thực sự rằng cứ thu nhập tăng lên 10%, thì mức tiêu thụ

bia cũng tăng lên tới gần 10% hay không Vì vậy, người ta muốn tính khoảng tin cậy95% của hệ số β5 đi kèm với thu nhập, m, trong mô hình gốc (U) Biết rằng,

t0.025( 25)=2.06

Khoảng tin cậy 95% của β5=[0.066;1.780] Tức là độ co dãn (elasticity) của tiêu thụ bia

so với thu nhập là có thể nhỏ hơn rất nhiều hoặc lớn hơn rất nhiều so với giá trị ước lượng

Vì vậy, kết quả ước lượng là chấp nhận được

67.Chúng ta cũng nhận thấy rằng, hệ số đi kèm với giá rượu β

¿

3=−0 5829

¿ là không phùhợp với lý luận về hành vi tiêu dùng, do bia và rượu là hai hàng hoá thay thế nhau Tức

là nếu giá rượu tăng thì người tiêu dùng nên tiêu thụ bia nhiều hơn thay cho rượu Vìvậy, β

^

¿

3

¿ đáng ra phải có dấu dương, hơn là dấu âm Hơn nữa, hệ số ước lượng này lại

ít có ý nghĩa ( p-value= 0.308) Điều này chỉ có thể xẩy ra, nếu giá thị trường của rượutăng, thì người tiêu dùng cũng đoán ngay là giá bia cũng sẽ tăng; và do vậy họ sẽ giảmnhu cầu về bia Nói khác đi thông tin về biến động giá của hai loại hàng là có tươngquan đồng biến chặt với nhau Trong kinh tế lượng, người ta gọi hiện tượng này là đacộng tuyến (Linear collinearity) Để kiểm tra nghi vấn đó có đúng hay không, người tachạy hồi quy bổ trợ (auxilliary regression) sau, giữa giá rượu và bia:

Dependent Variable: LOG(PB)

Method: Least Squares

S.E of regression 0.057223 Akaike info criterion -2.819367

Sum squared resid 0.091687 Schwarz criterion -2.725954

Durbin-Watson

Từ kết quả ước lượng bổ trợ trên (auxiliary regression), ta có thể nói rằng:

Hệ số R2=0 934 thể hiện sự tương quan chặt giữa việc thay đổi giá của hai mặt hàngbia và rượu Vì vậy, có hiện tượng đa cộng tuyến

68.Vì đây là nghiên cứu hành vi tiêu dùng của hộ gia đình qua nhiều năm, mà lạm phát có

thể có ảnh hưởng Học thuyết tiền tệ cho rằng, nếu giá cả và thu nhập tăng cùng mộtnhịp, thì sẽ không làm thay đổi nhu cầu tiêu dùng hàng hoá Để kiểm định giả thuyết đó,

từ mô hình gốc (U), ta có thể viết lại dưới dạng sau:

Trong đó, λ thể hiện nhịp tăng giá và thu nhập theo cùng một mức độ Khai triển dạng hàm

mô tả này, ta có:

ln(Q )=β1+β2ln( P B)+β3ln( P L)+β4ln( P R)+β5ln (m)+( β2+β3+β4+β5)ln λ (15.2)

So sánh mô hình (U) và (15.2), việc kiểm định học thuyết tiền tệ có đúng hay không, dẫn đếncái điều là trong mô hình (U) ta đưa vào giả thuyết sau:

H0:(β2+β3+β4+β5)=0 , hay cũng vậy, β4=−β2−β3−β5 Nếu ta không bác bỏ được giả

thuyết này, thì mô hình (15.1), (15.2) và (U) là hoàn toàn trùng nhau, bất kể λ là bao nhiêu.Tức là học thuyết tiền tệ là đúng

Bây giờ, để kiểm định giả thuyết H0:(β2+β3+β4+β5)=0 , hãy thế ràng buộc đó vào(15.2), ta đi đến mô hình sau:

(R): ln(Q )=β1 +β2[ln( PB)−ln( PR)]+β3[ln( P L)−ln( PR)]+β5[ln(m)−ln( P R)]

Hay cũng vậy,

(R) ln(Q )=β1 +β2ln( P B/P R)+β3ln( P L/P R)+β5ln(m/P R)

Đây chính là mô hình ban đầu (U), cộng với giả thuyết H0:(β2+β3+β4+β5)=0 Nói khác

đi, (R) là mô hình bị ràng buộc của mô hình (U), khi chấp nhận chủ thuyết tiền tệ là đúng.Chủ thuyết này nói rằng, nhu câu tiêu thụ hàng hoá phụ thuộc vào giá tương đối của hànghoá đó so với chỉ số giá sinh hoạt khác P B/P R , và thu nhập thực tế m/P R , (ta có thể xem

P R như chỉ số giá tiêu dùng) Kết quả chạy mô hình này là như sau:

Dependent Variable: LOG(Q)

Method: Least Squares

S.E of regression 0.061676 Akaike info criterion

Sum squared resid 0.098901 Schwarz criterion

2.423465

Durbin-Watson

Chú ý là trong bảng kết xuất cho mô hình (U) ở câu 11, ESS U=0.08992 ; và ở bảng kết xuất

này cho mô hình (R), ESS R=0 09890 Thêm vào đó, F0 05 (1,25)=4 24 Hãy kiểm định lạigiả thuyết H0 vừa nêu của chủ thuyết tiền tệ, và hãy kết luận xem:

Nhu cầu tiêu dùng chỉ phụ thuộc vào giá tương đối của hàng hoá (so với chỉ số giá tiêudùng, hay lạm phát), và mức thu nhập thực tế

Sức hấp dẫn của rạp Galaxy là đề tài bị cuốn hút bởi nhóm các bạn K05402 gồm Ngọc Bảo (trưởng nhóm), Phương Dung, Quốc Hạnh, Đăng Khoa và Phạm Tùng Vốn là những người yêu thích xem phim, đồng thời, cũng thấy đó là một thú vui khá đặc biệt của người dân Sài Gòn, các bạn đã tìm hiểu các yếu tố tác động tới số lần một người đến xem ở rạp Galaxy trong một tháng Sở dĩ là Galaxy, mà không phải rạp khác, là do sự khác biệt của nó trong việc hình thành một tổ hợp giải trí phức hợp, sang trọng, cảnh quan đẹp, phong cách phục vụ chuyên nghiệp, có cả bar-café, shop văn hóa phẩm, beauty salon, v.v

Bị ảnh hưởng bởi quan điểm của trường phái Societal Marketing, được khởi xướng

bởi Phillip Kotler, các bạn phân loại các yếu tố ảnh hưởng tới hành vi của những người đến rạp Galaxy như sau:

Nhóm biến điều kiện cá nhân, bao gồm:

 AGE (độ tuổi), kỳ vọng là mang dấu âm: trẻ hơn thì hay đi xem phim hơn.

 INC (thu nhập, triệu đồng), kỳ vọng là mang dấu dương: giàu hơn thì hay đi xem hơn.

 DIST (khoảng cách từ nhà tới rạp Galaxy, km), kỳ vọng là mang dấu âm.

 FRIENDS (biến Dummy, rằng có hay đi với bạn hay thích đi một mình)

Nhóm biến tác động tới tâm lý khách hàng, bao gồm:

 PR (mức độ ưa thích sự giảm giá 50% vào ngày thứ 3, chia làm 3 cấp độ, tăng dần), kỳ vọng là mang dấu dương

 SPACE (mức độ ưa thích sự thoáng đãng, sang trọng của Galaxy, chia làm 5 cấp

độ, tăng dần), kỳ vọng là mang dấu dương

 CINEMA (biến Dummy, rằng Galaxy có phải là sự lựa chọn số 1 hay không), kỳ

vọng là mang dấu dương.

 DVD (thích đến rạp hơn là xem DVD tại nhà, chia làm 3 cấp độ tăng dần), kỳ vọng là mang dấu dương.

Biến được giải thích là TIMES (số lần đi xem Galaxy trong một tháng).

Nhóm đã điều tra 120 mẫu Kết quả ước lượng như sau:

TIMES=−0 1087 AGE ***+0 002944 INC−0 005425 DIST +0 02166 FRIENDS

(0.023814) (0.013711) (0.031695) (0.088697)

+ 0 4369 PR **+0 548 SPACE ***+0 1504 CINEMA+0 3659 DVD **+5 245***

(0.21) (0.1515) (0.2469) (0.1566) (1.16)

Ghi chú: Số trong ngặc là standard error

*** là có ý nghĩa ở mức 0.01; ** là có ý nghĩa ở mức 0.05; ¿ là có ý nghĩa ở mức 0.1

N=120, R−2 =0 898 , AIC =2.363, SCHWARZ = 2.572, ESS U=64 264 .

69.Kiểm địmh tính có ý nghĩa ở mức 0.05 (hay 5%) của từng biến sau: INC, DIST, và

CINEMA, FRIENDS Cho trước t0.05[120]=2.626 Trong các mệnh đề sau, đâu là

mệnh đề đúng?

Cả 4 biến INC, DIST, CINEMA, và FRIENDS là không có ý nghĩa

70.Giả sử biến FRIENDS là không có ý nghĩa Và biến CINEMA cũng nên bỏ đi, vì chỉ có

những người cực kỳ mê Galaxy thì mới đến đấy đốt tiền Nên nhóm quyết định loại bỏ

2 biến đó

Tuy nhiên, đối với các biến INC, DIST, khó mà có thể nói chúng không tác động đến hành vicủa người tiêu dùng Theo lý thuyết của Keynes, và nói rằng thu nhập (INC) là yếu tố chínhquyết định tới hành vi người tiêu dùng, nhất là ở rạp đắt tiền như Galaxy Vì vậy, ta khôngđược phép bác bỏ Keynes vĩ đại, khi chưa thử nghiệm Nhóm bèn quyết định tiến hành kiểmđịnh giả thuyết đồng thời:

H0: β INC=β DIST=β CINEMA=β FRIENDS=0

Mô hình có ràng buộc [tức là đồng thời bỏ đi INC, DIST, CINEMA, và FRIENDS] có

hai quyết định sau đây?

INC, ra khỏi mô hình

71.Giả sử các bạn quyết định chấp nhận giả thuyết, dựa trên kết quả rõ ràng của kiểm định

của Wald test Tức là loại bỏ INC và các biến vừa nêu ra khỏi mô hình Khi biết điều

đó, việc bác bỏ Keynes vĩ đại là điều khó chấp nhận được Có khả năng một biến nào đó

có ý nghĩa, mà lại bị BỎ QUÊN, không đưa vào mô hình, thì sẽ làm ước lượng bịchệch Và mọi kiểm định thống kê trở nên vô giá trị Có thể các em đã chưa đưa hết cácbiến có ý nghĩa vào mô hình”

Như vậy tác động của thu nhập (INC), rất có thể là không theo dạng tuyến tính Như vậy dẫn đến suy nghĩ: Hãy đưa cụm biến INC và INC 2 vào mô hình Kết quả ước lượng như sau:

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

S.E of regression 0.572007 Akaike info criterion 1.785009

Durbin-Watson

Bây giờ hãy xem các mệnh đề sau:

(i) Người càng giàu thì số lượt đi xem (TIMES) càng nhiều, nhưng với nhịp tăng giảm dần.(ii) Hệ số R2

72.Như vậy cho thấy kết quả ước lượng bây giờ phù hợp với lý thuyết Keynes Và mô hình

ước lượng là khá tốt về các hệ số đánh giá Nhóm chạy thử dự báo Sau đây là kết quả

dự báo cho một số quan sát đầu tiên:

cao chẳng có ý nghĩa gì lắm, và không nên vì thế mà sửa số liệu làm gì.

(ii) Hãy trung thực trong nghiên cứu như nhóm của Ngọc Bảo Bạn sẽ thấy được niềm vuicủa sự sáng tạo và khả năng khám phá thực tế của chính bạn

Bây giờ, em hãy chọn cho mình cách ứng xử (đây là câu hỏi điều tra, không nhất thiết đâu làcâu trả lời đúng nhất)

(a) Tôi không quan tâm!

(b) Tôi đồng ý và sẽ khuyên lứa đàn em đi sau về điều (i) và (ii) nêu trên

(c) Tôi cho là Ban giảng huấn nên có ý kiến nghiêm khắc hơn với những trường hợp

sửa dữ liệu trong tương lai nhằm thúc đẩy tính trung thực trong công việc và sựcông bằng (Cho dù là chỉ phát hiện được sau khi báo cáo đã hoàn tất)

Quan điểm của sinh viên về quan hệ tình dục trước hôn nhân

Trong vài thập niên gần đây, rất nhiều những nghiên cứu đã chỉ ra rằng, hiện tượng liên quan đến tình dục của giới trẻ như “sống thử”, nạo thai, đang ngày càng phổ biến.

Và điều đáng nói là cơn sốt “tình yêu” đó cũng đã ảnh hưởng tới giới sinh viên Đó chính là chủ đề nghiên cứu của nhóm các bạn K05405 gồm Phương Hà (trưởng nhóm), Ánh Hồng, Đan Thanh, Lệ Thủy và Hải Yến.

Dựa trên những nghiên cứu xã hội học và tâm lý học, nhóm đã chỉ ra các nguyên nhân làm tăng ý muốn có quan hệ tình dục (QHTD) trong sinh viên, (ký hiệu là ACTION ⊗ ),

là như sau:

 Quan điểm về tình dục trước hôn nhân (OPINION): rằng đó là việc không nên

làm, bình thường, hay coi đấy là cách “sống thử”, (được chia theo 3 cấp độ tăng dần) Kỳ vọng mang dấu dương

 Lý do về kinh tế (COST): nhiều người tự đến với nhau để chia sẻ phí tổn sống, tiền

thuê nhà trọ (tính theo triệu đồng) Kỳ vọng mang dấu dương.

 Sự quan tâm của gia đình (FAMILY): chia làm 3 cấp độ, tùy vào việc bố mẹ ít

quan tâm, vừa phải, hay rất quan tâm Nếu sự quan tâm quá mức, cũng đồng nghĩa với gò bó hơn, thì hệ số mang dấu dương, thể hiện sự phản ứng ngược với quan điểm truyền thống Ngược lại, nếu sự quan tâm tạo ra khả năng kiềm chế cao hơn thì hệ số có thể mang dấu âm.

 Yêu đương (LOVE): nhận giá trị 1, nếu đang có người yêu, và 0 nếu không có.

Đang yêu, thì dễ xẩy ra quan hệ tình dục hơn Kỳ vọng mang dấu dương.

 Giới tính (GENDER): nhận giá trị 1, nếu là nam giới; và 0 nếu là nữ Vì nam có

quan điểm thoáng hơn nên ta kỳ vọng hệ số mang dấu dương.

 Nơi ở (ROOM): nhận giá trị 1, nếu ở nhà trọ, và 0 nếu ở gia đình hay ký túc xá.

Một điều tra 300 sinh viên tại Hà nội cho thấy, quan hệ tình dục đa phần xảy ra ở nhà trọ, nơi các bạn sinh viên được hoàn toàn tự do sinh hoạt, không chịu sự kiểm soát của bất cứ ai Vì vậy, ta kỳ vọng hệ số mang dấu dương.

 Điểm học tập (MARK): Những ai tập trung đầu tư vào việc học nhiều hơn, thì ngại bị chi phối bởi quan hệ tình dục hơn Do vậy, kỳ vọng dấu là âm Thể hiện rằng, khả năng họ có quan hệ tình dục là ít đi.

Nhóm đã điều tra 110 mẫu quan sát tại Thủ Đức

Kết quả ước lượng là như sau:

ACTION ⊗=0 705+1 313 OPINION***+0 567 COST +0 331 FAMILY

(1.81) (0.384) (0.795) (0.406)

+0 872 LOVE**−0 9964 GENDER***−0 1194 ROOM −0 593 MARK***

(0.414) (0.420) (0.3793) (0.2267)

Mc-Fadden R2 =0.34, AIC = 0.7449, Schwarz = 0.941

Ghi chú: Hệ số trong ngoặc là standard error Mc_Fadden- R2 có ý nghĩa tương tự

73.Hãy kiểm địmh tính có ý nghĩa ở mức 0.05 (hay 5%) của từng biến sau: COST,

FAMILY, và ROOM Cho trước t0.05[110 ]=2.626 Trong các mệnh đề sau, đâu là

mệnh đề đúng?

Cả 3 yếu tố, COST, FAMILY, và ROOM là không có ý nghĩa

74.Giả sử sau khi kiểm định t-test, nhóm nghiên cứu đi đến kết luận là cả 3 yếu tố trên đều

phải bị loại bỏ Đối với yếu tố ở nhà trọ (ROOM), nó có thể không có ý nghĩa lắm tới

khả năng xảy ra quan hệ, vì nếu cần thì ai cũng có thể đi thuê

Nhưng rõ ràng là, đứng trên phương diện lý thuyết và thực tiễn, ta thấy rất khó chấp nhậnviệc loại bỏ tác động của gia đình (FAMILY), cũng như phí tổn sống (COST), ra khỏi nhữngcân nhắc thiệt hơn trong đầu cá nhân: rằng nên có hay không quan hệ với bạn tình Chính vìvậy, nhóm đã quyết định tiến hành kiểm định đồng thời:

H0: β FAMILY=β COST=0

Giả sử kết quả kiểm định cho biết F c=0.565 Cho trước F0 05(2,110)=3.09 Nếu là em, em

sẽ chọn quyết định nào trong hai quyết định sau đây?

75.Giả sử dựa trên kết quả rõ ràng của kiểm định của Wald test, các bạn quyết định phải

loại bỏ các yếu tố COST và FAMILY ra khỏi mô hình

Giả sử thêm rằng, sau khi biết điều đó, TS Hoàng Bá Thịnh, PGĐ Trung tâm Dân số và côngtác xã hội, người đã tổ chức điều tra 300 sinh viên tại Hà nội về quan hệ tình dục, cho rằng,

đó là điều khó có thể chấp nhận được Ông viện dẫn những nhà kinh điển, như Freud, rằnghành vi của cá nhân về tình yêu và hôn nhân chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi môi trường giađình, và bởi những cân nhắc thiệt hơn về kinh tế

Giả sử tiếp là TS Thịnh quen thầy Nhật Ông ta nhắc nhóm trưởng rằng: “Thầy Nhật có chobài tập, nêu lên rằng, nếu có một biến nào đó có ý nghĩa, mà lại bị BỎ QUÊN, không đưavào mô hình, thì sẽ làm ước lượng bị chệch Và mọi kiểm định thống kê trở nên vô giá trị Cóthể các em đã chưa đưa hết các biến có ý nghĩa vào mô hình.”

Như vậy, tác động của phí tổn sống, COST, rất có thể là không theo dạng tuyến tính Gợi ý: Hãy đưa cụm biến COST và COST 2 vào mô hình

Kết quả ước lượng như dưới đây:

ra hơn, nhưng với áp lực giảm dần.

(ii) Trong giới sinh viên, yêu đương làm quan hệ tình dục trước hôn nhân dễ xẩy ra hơn

Cả (i) và (ii) đều đúng

76.Hãy chọn những quan điểm đúng (không nhất thiết chỉ có MỘT mệnh đề là đúng, mà

Sự quan tâm nhiều hơn của gia đình khiến cho sinh viên dễ có khả năng có quan hệ tìnhdục trước hôn nhân hơn Điều này có thể là do họ thấy cô đơn hơn khi xa gia đình Hoặcngược lại, họ tự tin hơn về việc chọn đúng bạn tình, theo như cách nhìn nhận của người lớntrong gia đình đã chỉ bảo

Việc quan tâm hơn đến học tập và sự thành đạt trong tương lai làm chậm lại ý muốn cóquan hệ tình dục hoặc có gia đình của giới trẻ

Quyết định kinh doanh của sinh viên

Kinh doanh không phải là điều gì xa lạ Nhưng không phải ai cũng hiểu rõ những yếu tố

gì thúc đẩy một con người trở nên đam mê và thành công trong kinh doanh nhất là khi

họ vẫn còn là sinh viên Đôi khi, những ý tưởng lớn đã biến một sinh viên trở thành nhà kinh doanh thành đạt, như Bill gate, Microsoft, hay những người sáng lập ra Yahoo, hay Google Nhưng trong đa số trường hợp, “những thành công lớn trong kinh doanh thường bắt đầu bằng những công việc nhỏ, và những ý tưởng táo bạo thường tạo nên sự

kỳ diệu”

Phải chăng việc năng tìm kiếm những cơ hội, và khả năng dám nghĩ đến những ý tưởng mới lạ, dù là rất rủi ro, là những yếu tố để bạn trở thành người thành đạt trong kinh doanh? Đó là chủ đề cuốn hút sự quan tâm của các bạn Nguyễn văn Chiến, Vũ Hạnh, và

Đỗ quang Sang (K06404 -401) Là những người theo học thuyết của Icek Ajzen (Theory

of planned behaviour), tạm dịch là “thuyết hành vi có hướng đích”, các bạn đã chia những nhân tố ảnh hưởng tới quyết định tham dự vào kinh doanh khi còn là sinh viên thành 3 nhóm lớn sau:

Thứ nhất, yếu tố tâm lý thích hay ngại rủi ro (ký hiệu là RISK), mà nó phản ánh quan điểm, thái độ, sự ưa thích hay ngại ngần hoạt động kinh doanh, (được đo từ zero, là hoàn toàn không sợ rủi ro, tới 100 là hết sức ngại mạo hiểm) Kỳ vọng dấu là âm.

Thứ hai, yếu tố về môi trường, xã hội, bao gồm:

EXTERNAL, là tổng hòa các ảnh hưởng của gia đình, bạn bè đến quyết định tham dự kinh doanh của sinh viên, ngay khi còn đi học Đây là biến phân loại (Dummy) Nó nhận giá trị 1, nếu có sự gợi ý, thúc đẩy, và bằng zero, nếu không có Kỳ vọng mang dấu dương.

TIME, là thời gian bỏ vào đọc báo chí về kinh doanh, làm giầu, vào tìm kiếm các mối quan hệ, cơ hội kinh doanh Đơn vị đo là giờ/tuần Kỳ vọng mang dấu dương

Thứ ba, là các yếu tố kiểm soát hành vi, mà nó biến ý tưởng, lòng mong muốn thành hành động cụ thể Bao gồm:

POTENTIAL, đơn vị đo triệu đồng, là tổng số tiền tối đa mà cá nhân sinh viên có thể huy động được lúc cần thiết Kỳ vọng mang dấu dương.

FIELD: là biến phân loại, nhận giá trị 1, nếu là sinh viên khối ngành kinh tế, và zero, nếu thuộc các ngành học khác Kỳ vọng mang dấu dương (Điều này không hẳn đúng,

nhất là trong thời đại dotcom).

GENDER, cũng là biến phân loại, nhận giá trị 1, nếu là nam, và zero, nếu là nữ, để thử xem cánh mày râu có “yêng hùng” hơn phái yếu trên thương trường hay không Kỳ vọng mang dấu dương.

Cuối cùng, biến được giải thích là TRADE, nhận giá trị 1, nếu cá nhân sinh viên quyết định làm kinh doanh (nhỏ), và zero, nếu không.

Kết quả ước lượng là như sau:

TRADE ⊗=1 5769****−4 872 RISK ****+0 3375 EXTERNAL+0 1152TIME***

(0.459) (0.7352) (0.2547) (0.05122)

+0 017 POTENTIAL+0 4067 FIELD+0.2041GENDER

(0.0107) (0.2632) (0.2539)

Prob( LR-stat) =0.0000, AIC = 0.745, Schwarz = 0.859

Ghi chú: Hệ số ước lượng đi với dấu **** là có ý nghĩa ở mức 0.001, *** là ở mức 0.05,

và ¿ là ở mức 0.1 Hệ số trong ngoặc là standard error.

77.Hãy kiểm địmh tính có ý nghĩa ở mức 0.1 (hay 10%) của từng biến sau: EXTERNAL,

POTENTIAL, FIELD, và GENDER Cho trước Z0 05=1.65 Trong các mệnh đề sau,

đâu là mệnh đề đúng?

Tất cả các biến này đều không có ý nghĩa ở mức 10%

78.Giả sử sau khi kiểm định t-test, với mức ý nghĩa 5% cho thấy nên loại bỏ biến

GENDER ra khỏi mô hình (Nam nữ đều là anh hùng, một khi đã dám vào thương

trường) Nhưng kết quả cho thấy, các biến EXTERNAL, POTENTIAL, VÀ FIELD vẫnkhông có ý nghĩa ở mức 5% Nhóm nghiên cứu nghĩ rằng, có thể ước lượng kém chínhxác do đưa quá nhiều biến vào mô hình Vì vậy, không nên loại bỏ tất cả, mà chỉ mộtvài biến trong nhóm các biến không có ý nghĩa Để tự tin làm điều đó, nhóm đã tiếnhành phép thử F-test về tính có ý nghĩa đồng thời của cụm biến này Kết quả kiểm địnhcho thấy:

nghĩa 5%, không nên đồng thời loại bỏ tất cả các biến này khỏi mô hình

Giải thích:

F c>F0 025 Vì vậy nên bác bỏ giả thuyết H-null.

79.Nhóm đi đến nhận định rằng, bạn bè gia đình ủng hộ, thì có nghĩa là khả năng về tài

chính huy động được cũng sẽ dồi dào Vì vậy, thay vì việc đưa cả cụm biếnEXTERNAL, POTENTIAL, FIELD vào, nhóm chỉ quan tâm tới biến thực, là số tiền cókhả năng huy động khi cần thiết, POTENTIAL Kết quả ước lượng cho ra như sau:

TRADE ⊗=1 916****−4 825 RISK****+0 1148TIME ***+0 018 POTENTIAL¿

(0.399) (0.617) (0.049) (0.010)

Prob( LR-stat) =0.0000, AIC = 0.74, Schwarz = 0.80

Theo mô hình Probit, công thức đánh giá tác động riêng phần của từng yếu tố tới khả năngtham dự kinh doanh của sinh viên được xác định như sau:

Trong đó, k=2,3,4, tương ứng lần lượt với X k=RISK ,TIME, POTENTIAL ; và Φ là hàm xác

suất phân bố chuẩn

Dựa trên nhận định đó, em đi đến kết luận là, khả năng sinh viên tham dự vào kinh doanh phụthuộc mạnh nhất vào:

Khả năng chấp nhận rủi ro và nỗ lực học hỏi, tìm kiếm cơ hội kinh doanh

80.Nếu em vẫn đưa biến FIELD vào trong mô hình, thì hệ số ước lượng đi kèm sẽ là 0.42,

với mức ý nghĩa 10% (Các hệ số ước lượng khác vẫn giữ nguyên dấu và mức ý nghĩacho phép) Trong hoàn cảnh như vậy,

FIELD=0 :Pr ob(TRADE=1)=Φ(1.9−5 RISK +0 12 TIME+0.017 POTENTIAL)

FIELD=1:Pr ob(TRADE=1 )=Φ(1 9−5 RISK +0 12 TIME+0 017 POTENTIAL+0 42 )

Như vậy, việc có học ở những trường về kinh tế và quản trị kinh doanh sẽ khiến cho sinh viên

dễ tham dự vào hoạt động kinh doanh hơn so với học ở trường khác Theo em các kết luậnsau đây, đâu là cái đúng nhất:

Nếu thực tiễn cho thấy học sinh ngành kinh tế và quản trị kinh doanh thực sự có hamthích làm kinh doanh hơn so với các ngành khác, thì tốt nhất là làm tăng mức độ đadạng của quan sát để nâng hiệu quả ước lượng, mà không nên loại bỏ biến FIELD

Nên kiểm định lại cụm biến FIELD và POTENTIAL xem có khả năng loại bỏ đồngthời cả hai biến này không? Nếu không thể, thì phải tăng số lượng quan sát để thu đượckết quả ước lượng tốt hơn

BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG

ThS Phùng Duy Quang

Chương 1 MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN

1.1 Hãy giải thích các khái niệm

a) Hàm hồi quy tổng thể và hàm hồi quy mẫu

b) Yếu tố ngẫu nhiên và phần dư

c) Các hệ số hồi quy, ước lượng các hệ số hồi quy

d) Hàm hồi quy tuyến tính

1.2 a) Những môn học nào cần biết để nắm vững kinh tế lượng

b) Các bước giải bài toán kinh tế lượng

c) Có những cách nào để viết hàm hồi quy tổng thể

1.3 Các mô hình sau đây có phải là mô hình tuyến tính ? Vì sao

1.4 Biến đổi các mô hình sau về mô hình hồi quy tuyến tính

1.6 Trong mô hình hồi quy 2 biến Yi = β1 +β2X i+U i

giải thích ?

b) Nếu ta cộng mỗi X i với một hằng số thì các e i và ^Y sẽ thay đổi thế nào ? Hãy giải thích ?

1.7 Bảng sau đây cho cặp biến phụ thuộc và độc lập Trong mỗi trường hợp hãy cho biết quan hệ

giữa hai biến là cùng chiều, ngược chiều hay không xác định Hãy giải thích.

Stt Biến phụ thuộc Biến độc lập

1.8.

a) Trình bày ý nghĩa của phần dư

b) Giá trị ^Y i có ý nghĩa như thế

c) Mô hình hồi quy khác gì với mô hình toán kinh tế thông thường

1.9 Giải thích ý nghĩa hệ số góc của một số mô hình hồi quy sau ?

1.11 Cho mô hình hồi quy tiêu dùng/đầu người Y phụ thuộc vào thu nhập/ đầu người X tính theo

giá cố định (năm 1980, đơn vị : 100000 VNĐ) trong thời kỳ 1971 – 1990 ở một địa phương.Biết

α=5% , Ước lượng mô hình bằng phần mềm Eviews thu được kết quả

a) Hãy viết hàm hồi quy tổng thế và hàm hồi quy mẫu Giải thích ý nghĩa kinh tế của các hệ số nhận được.

b) Cho biết ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy

c) Tính RSS, ESS, TSS

d) Tìm khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy.

e) Cho biết thu nhập X có tác động tới tiêu dùng hay không ?

f) Nếu tăng thu nhập thì tiêu dùng tăng hay giảm

g) Nếu thu nhập tăng lên 1 đơn vị thì tiêu dùng tăng 1 đơn vị đúng hay không ?

h) Hàm hồi quy mẫu có phù hợp hay không ?

1.12 Cho kết quả ước lượng bằng phần mềm Eviews của chi tiêu Y phụ thuộc vào thu nhập X ($)

của 10 người trong 1 tuần như sau:

Biết mức ý nghĩa α=5 %

a) Viết hàm hồi quy tổng thể và hàm hồi quy mẫu Cho biết ý nghĩa kinh tế của các hệ số nhận được

b) Các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không ?

c) Tính RSS, TSS, ESS và hàm hồi quy mẫu có phù hợp hay không ?

d) Có ý kiến cho rằng thu nhập không ảnh hưởng tới chi tiêu Bạn hãy kết luận về nhận định trên

e) Tìm khoảng tin cậy 95% cho hệ số góc của mô hình

f) Khi thu nhập tăng lên 1 đơn vị thì chi tiêu tăng trong khoảng nào, tăng tối đa, tối thiểu bao nhiêu.

g) Trong các thời kỳ trước người ta vẫn dùng 80% thu nhập cho chi tiêu có thể kết luận rằng trong thời kỳ quan sát này tỷ lệ này đã giảm hay không ?

h) Hãy dự báo mức chi tiêu trung bình nếu thu nhập tuần bằng 62$

1.13 Một đại lý gas nghiên cứu mối quan hệ giữa lượng trung bình gas bán được Q (bình) với giá

của một bình gas PG (nghìn đồng) trong 27 tháng từ tháng 1/1997 đến tháng 3 năm 1999 Biết

α=5% Ước lượng mô hình thu được kết quả

Adjusted R – squared 0.95002 S.D dependent var 451.937

S.E of regresssion 40.5088 Akaike info criterion

Sum squared resid 225165 Schwarz criterion

Durbin – Watson stat 0.7079 Prob (F – statistic)

a) Viết hàm hồi quy mẫu, hàm hồi quy tổng thế Cho biết ý nghĩa kinh tế của các hệ số nhận được.

b) Ước lượng hệ số chặn và hệ số góc bằng bao nhiêu

c) Các hệ số thu được có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không?

d) Các hệ số thu được có ý nghĩa thống kê hay không?

e) Có thể nói giá gas thay đổi thì lượng bán gas thay đổi hay không?

f) Hệ số xác định đo độ phù hợp của hàm hồi quy mẫu bằng bao nhiêu, giá trị đó có ý nghĩa gì? g) Hàm hồi quy có thể coi là phù hợp không?

h) Tìm ước lượng điểm cho phương sai của yếu tố ngẫu nhiên

i) Tổng bình phương phần dư bằng bao nhiêu

j) TSS và ESS bằng bao nhiêu?

k) Tìm khoảng tin cậy cho hệ số chặn và hệ số góc của mô hình

l) Khi giá gas tăng thêm 1000 VNĐ/ bình thì lượng bán gas thay đổi trung bình trong khoảng nào?

m) Khi giá gas giảm 1 nghìn đồng thì lượng bán tăng tối đa là bao nhiêu?

n) Có thể nói khi giá gas tăng 1000 nghìn đồng thì lượng bán ra giảm bằng 10 bình được không? o) Giá gas giảm 1 nghìn đồng thì lượng bán giảm nhiều hơn 7 bình, điều đó có đúng không? p) Tìm ước lượng điểm cho lượng bình gas bán ra khi giá 105 nghìn đồng/bình

q) Tìm lượng bán ra trung bình và cá biệt khi giá gas là 105 nghìn đồng/bình

1.14 Một cơ quan nghiên cứu mối quan hệ giữa số đơn vị sản phẩm và các yếu tố đầu vào của quá

trình sản xuất ở một số cơ sở sản xuất đã đưa ra những mô hình hồi quy Lúc đầu người nghiên cứu chú trọng vào quản lý nguồn nhân lực nên đưa ra mô hình sau:

Giả sử S là sản lượng, L là lao động (người) Cho biết α=5 %

Adjusted R – squared 0.26417 S.D dependent var 57.7367

S.E of regresssion 49.5267 Akaike info criterion

Sum squared resid 44152.1 Schwarz criterion

Durbin – Watson stat 0.7151 Prob (F – statistic)

a) Viết hàm hồi quy tổng thể, hàm hồi quy mẫu Giải thích ý nghĩa kinh tế của các hệ số nhận được.

b) Viết hàm hồi quy mẫu Các hệ số của hàm hồi quy mẫu có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không?

c) Theo lý thuyết thì khi không có lao động sẽ không có sản lượng, nhưng trong hàm hồi quy mẫu thì khi không có lao động ước lượng điểm mức sản lượng lại không bằng không Trên thực tế giá trị đó có thể coi là bằng không hay không?

d) Hệ số góc có ý nghĩa thống kê hay không?

e) Hệ số xác định bằng bao nhiêu %, giá trị đó có ý nghĩa như thế nào

f) Có thể nói hàm hồi quy phù hợp không?

g) Tìm ước lượng điểm và khoảng tin cậy cho phương sai của yếu tố ngẫu nhiên

h) Tính RSS, TSS, ESS

i) Tìm khoảng tin cậy cho hệ số chặn của mô hình

j) Khi doanh nghiệp thêm 1 lao động thì sản lượng tăng trong khoảng nào?

k) Khi giảm bớt một lao động thì sản lượng giảm tối đa bao nhiêu đơn vị

l) Có thể cho rằng khi bớt 1 lao động thì sản lượng giảm 30 đơn vị hay không?

m) Khi giảm 1 lao động thì sản lượng giảm nhiều hơn hay ít hơn 22 đơn vị

n) Nếu tăng 1 lao động thì sản lượng tăng nhiều hơn 20 đơn vị có đúng không?

o) Tìm ước lượng điểm mức sản lượng với doanh nghiệp có 30 lao động

p) Tìm mức sản lượng trung bình và cá biệt khi doanh nghiệp có 30 lao động

q) Tìm mức sản lượng trung bình và cá biệt khi doanh nghiệp có 30 lao động

1.15 Cho bảng kết quả hồi quy sau, với QA là lượng bán hàng, PA là giá bán (USD) của một cửa

hàng trong 24 tháng Các kết luận thống kê sử dụng mức ý nghĩa 5% và độ tin cậy 95%

Adjusted R – squared 0.770130 S.D dependent var 12.03068

S.E of regresssion 5.768087 Akaike info criterion 6.422213

Sum squared resid 731.9583 Schwarz criterion 6.520385

Durbin – Watson stat 1.749978 Prob (F – statistic)

a) Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu và giải thích ý nghĩa kinh tế của các hệ số nhận được.

b) Tìm một ước lượng điểm cho lượng bán khi giá là 17USD

c) Giá bán có ảnh hưởng đến lượng bán không?

d) Có thể giảm giá để tăng lượng bán không? Khi giảm giá 1 USD thì lượng bán thay đổi trong khoảng nào?

e) Khi giá bán tăng 1USD thì lượng bán giảm tối đa bao nhiêu?

f) Có thể nói khi giá bán tăng lên 1USD thì lượng bán giảm 4 đơn vị không?

g) Có thể nói giá bán tăng 1 USD thì lượng bán giảm nhiều hơn 4 đơn vị không?

h) Hàm hồi quy có phù hợp hay không?

i) Tìm ước lượng điểm và khoảng tin cậy cho phương sai của yếu tố ngẫu nhiên

j) Dự báo lượng bán trung bình khi giá bán là 17USD

k) Dự báo lượng bán cá biệt khi giá bàn là 17USD

BÀI TẬP THỰC HÀNH CHƯƠNG 1

Bài 1 (trang 37) đến bài 9 (trang 43) sách Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm

Eviews của Nguyễn Quang Dong

Chương 2 MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI

2.1 a) Thế nào là mô hình hồi quy tổng quát có k biến

b) Ý nghĩa của các hệ số trong PRF như thế nào

c) Khi niều biến độc lập cùng thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi thế nào?

d) Trình bày ý nghĩa của các hệ số, đại lượng trong SPF

e) Nội dung của phương pháp bình phương nhỏ nhất áp dụng cho mô hình tổng quát như thế nào? f) Phân biệt hồi quy đơn và hồi quy bội

g) Tại sao với mô hình tổng quát cần xét tới ma trận phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng?

2.2 a) Những phân tích nào thường áp dụng cho mô hình hồi quy

b) Những dạng hàm số nào thường sử dụng trong kinh tế

2.3 Giả sử có bộ số liệu của một doanh nghiệp về 100 lao động với các tiêu chí sau: NS là năng suất

lao động, CP là chi phí đào tạo, TT là tiền thưởng cho lao động Có nhận định cho rằng năng suất lao động tăng một cách ổn định theo chi phí đào tạo và tiền thưởng cho lao động; muốn ước lượng sự tác động của chi phí đầo tạo và tiền thưởng đến năng suất lao động.

a) Hãy xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích ý kiến đó?

b) Nếu có nhận định cho rằng với cùng mức tiền thưởng nhưng khi tăng chi phí đào tạo lên thì hiệu qủa của đào tạo không phải là không đổi mà còn giảm dần, hay mức tăng của năng suất chậm dần theo mức tăng của chi phí đào tạo; do đó năng suất có một ngưỡng tối đa Hãy xây dựng mô hình

để phân tích nhận xét đó.

2.4 Hồi quy sản lượng S theo lao động L (người) vì thấy hệ số xác định R2

= 0,3029 của mô hình S phụ thuộc L và hệ số chặn khá nhỏ, nên người ta đưa thêm biến K là vốn (triệu đồng) vào và hồi quy

Dependent Variable : S

Method : Least Squares

Adjusted R – squared 0.68369 S.D dependent var 57.7367

S.E of regresssion 32.4717 Akaike info criterion

Sum squared resid 17925.0 Schwarz criterion

Durbin – Watson stat 2.3574 Prob (F – statistic)

a) Viết hàm hồi quy tổng thể, hàm hồi quy mẫu

b) Các ước lượng nhận được có phù hợp với lý thuyết không?

c) Tìm ước lượng điểm mức sản lượng doanh nghiệp có 20 lao động, nguồn vốn 300 triệu đồng.

d) Các giá trị ước lượng có ý nghĩa thống kê hay không?

e) Tính hệ số xác định bội R 2

bằng nhiều cách f) Phải chăng các biến độc lập không giải thích được sự biến động của sản lượng.

g) Có thể nói vốn, lao động cùng tác động thuận chiều đến sản lượng không?

h) Khi lao động không đổi, nếu thêm vốn 1 triệu đồng sản lượng tăng lên trong khoảng nào? i) Có thể nói khi lao động không đổi, tăng vốn thêm 1 triệu đồng thì sản lượng tăng trong khoảng nào?

j) Nguồn vốn không đổi, thêm 1 lao động thì sản lượng tăng có bằng 20 đơn vị không?

k) Có thể nói khi lao động không đổi, tăng vốn thêm 1 triệu đồng thì sản lượng tăng tối thiểu bao nhiêu?

l) Dùng kiểm định thu hẹp hồi quy để đánh giá việc đưa thêm biến K vào mô hình nếu biết mô

Variable Coeficient Std Error T –Statistic Prob

Adjusted R – squared 0.75543 S.D dependent var 0.57067

S.E of regresssion 0.28222 Akaike info criterion

Sum squared resid 1.3540 Schwarz criterion

Log likelihood -1.4523 F – satistic

Durbin – Watson stat 1.9062 Prob (F – statistic)

Cho hiệp phương sai của các ước lượng tương ứng với các biến LK và LL bằng 0,0127.

a) Viết hàm số kinh tế ban đầu với các biến số S, K, L

b) Viết hàm hồi quy mẫu Cho biết ý nghĩa của các ước lượng nhận được

c) Các ước lượng nhận được có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không?

d) Các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến động của biến phụ thuộc e) Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy

f) Khi lao động tăng 1% thì sản lượng tăng trong khoảng bao nhiêu %?

g) Khi vốn giảm 1% thì sản lượng tăng tối đa bao nhiêu %?

h) Nguồn vốn tăng lên 1,2 lần so với trước thì sản lượng có tăng tương ứng bằg 1,2 lần không? i) Khi yếu tố khác không đổi, nếu nguồn vốn tăng lên t lần mà sản lượng tăng nhỏ hơn t lần thì

ta nói sản lượng tăng chậm hơn tăng nguồn vốn, nếu sản lượng tăng lớn hơn t lần ta gọi là tăng nhanh hơn so với tăng nguồn vốn và bằng đúng t thì gọi là tăng bằng tăng nguồn vốn Theo kết quả hồi quy trên thì sản lượng tăng là nhanh, chậm hay bằng so với tăng nguồn vốn?

j) Sản lượng tăng có bằng tăng lao động hay không?

BÀI TẬP THỰC HÀNH CHƯƠNG 2

Bài 1 (trang 45) đến bài 6 (trang 56) sách Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm

Eviews của Nguyễn Quang Dong

CHUƠNG 3 HỒI QUY VỚI BIẾN GIẢ

b) khủng hoảng dầu mỏ năm 1973

c) xuất khẩu của Việt Nam sang các nước ASEAN

d) thành viên của tổ chức thương mại thế giới WTO

e) Sinh viên tốt nghiệp đại học Ngoại thương Hà nội

f) Sinh viên diện chính sách

3.3 Xét mô hình chi tiêu của hộ gia đình phụ thuộc vào thu nhập (đơn vị: triệu VNĐ) Có ý kiến cho

rằng dù mức thu nhập như nhau thì tiêu dùng của hộ gia đình ở khu vực thành thị luôn cao hơn khu vực khác và muốn ước lượng mức chênh lệch tối đa.

a) Hãy nêu cách phân tích nhận định và tính toán kết quả.

b) Kiểm định ý kiến cho rằng khuynh hướng tiêu dùng ở thành thị cũng cao hơn khu vực khác và muốn ước lượng tối thiểu mức chênh lệch đó, thì thực hiện thế nào?

c) Có ý kiến cho rằng vì mức thu nhập từ 5 triệu đồng trở lên sẽ chịu thuế thu nhập vớ thuế suất dương, do đó khuynh hướng tiêu dùng với mức thu nhập dưới 5 triệu cao hơn khi thu nhập ở mức

5 triệu trở lên Hãy đề xuất một mô hình để phân tích ý kiến đó.

3.4 Lượng cung (S) trên thị trường của doanh nghiệp được cho rằng phụ thuộc vào giá bán của sản

phẩm trên thị trường (P), giá yếu tố sản xuất đầu vào (W) Tuy nhiên có ý kiến cho rằng với doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài thì lượng cung chịu tác động của yếu tố giá bán và yếu tố giá sản xuất đầu vào là ít hơn so với doanh nghiệp không có vốn đầu tư nước ngoài Hãy xây dựng mô hình kinh tế lượng và nêu cách phân tích để kiểm định ý kiến đó?

3.5 Cho kết quả hồi quy với CS là tiêu dùng khu vực dân cư, GDP là tổng sản phẩm quốc nội; D86 là

biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu quan sát từ năm 1986 về sau và bằng 0 với giai đoạn trước đó; D92

là biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu quan sát từ năm 1992 về sau và bằng 0 với giai đoạn trước đó.

Durbin – Watson stat 0.84 Prob (F – statistic)

Cho hiệp phương sai ước lượng hai hệ số của D86 và D92 bằng -39007

a) Hãy viết mô hình hồi quy với từng giai đoạn

b) Hệ số chặn có thực sự khác nhau giữa các giai đoạn hay không?

c) Khi tổng sản phẩm quốc nội là như nhau, thì vào năm 2000 mức tiêu dùng khu vực tư nhân nhiều hơn vào năm 1990 tối đa là bao nhiêu?

Cho kết quả hồi quy sau:

Dependent Variable : LOG(CS)

Method : Least Squares

Durbin – Watson stat 1.059 Prob (F – statistic)

Cho biết hiệp phương sai hai ước lượng hệ số góc tương ứng với LOG(GDP) và D92* LOG(GDP) nhỏ không đáng kể.

d) Viết mô hình hồi quy, hàm hồi quy mẫu với các biến CS, GDP trong các giai đoạn từ năm

1992 về sau và giai đoạn trước đó.