Bài tập nhóm tuần thứ hai:Hàm sản xuất và dự báo hàm sản xuất với mô hình hồi quy thường gặp trong thực tế.. “Dự báo theo tỉ lệ tăng trưởng cố định” chúng ta thường gặp nhiều biến phụ th
Trang 1Bài tập nhóm tuần thứ hai:
Hàm sản xuất và dự báo hàm sản xuất với mô hình hồi quy
thường gặp trong thực tế.
Bài 2.1 Trang 57 của giáo trình Kinh tế quản lý, mục 2.3 “Dự báo theo tỉ lệ tăng trưởng
cố định” chúng ta thường gặp nhiều biến phụ thuộc biến thiên theo thời gian hoặc phụ thuộc vào các biến giải thích theo một tỉ lệ tăng trưởng nhất định trong mỗi thời kỳ nghiên cứu, xem xét Ví dụ như tăng trưởng GDP của một nước hay một địa phương, tăng trưởng vốn đầu tư, lãi gộp của một khoản gửi, tăng trưởng dân số,…… Trong những trường hợp như vậy chúng ta thường thấy mô hình hồi quy dạng Log-Lin được sử dụng Bài tập này yêu cầu các nhóm tái hiện lại phương pháp này với số liệu được cung cấp theo tài liệu đọc thêm đã phát vào chủ nhật tuần thứ hai (20/5) Xem: tài liệu Foto,
“chương 3- Một số dạng mô hình hồi quy thường gặp trong thực tế” trang 65-66
Yt = Y0(1+r)t
Trong đó: Y0 là giá trị tổng vốn ban đầu, Yt là giá trị tổng vốn năm thứ t; r là lãi suất hay nhịp tăng của vốn Yt Có thể biến đổi công thức trên về dạng:
lnYt = lnY0 + tln(1+r) hay lnYt = lnY0 + ln(1+r)* t
Chúng ta có mô hình hồi quy tuyến tính theo hệ số t Với số liệu đã cho, sau khi tạo các biến trung gian thay thế là lnYt chúng ta “chạy” hồi quy biến lnYt là biến phụ thuộc và t
là biến độc lập( Chạy trên nền Excel với Tool/data analysis/Regression/ với dữ liệu chế biến theo số liệu cung cấp bên dưới sau khi tạo thêm biến trung gian thay thế lnYt và hồi quy biến này theo biến độc lập t- báo cáo về bảng ANOVA cho kết quả như sau… ) Dựa vào kết quả đó chúng ta có:
lnY^t = 12.007+0.946t
Như vậy hệ số ước lượng được từ số liệu đã cho 0.0946 chính là ln(1+r) của biến t ở trên Vì thế nếu có ln(1+r)=0.0946 thì đối log ta có: (1+r)=e0.0946=1.09922 và từ đó tính
ra r = 1.09922-1=0.09922 hay 9.922% mỗi năm
Trang 2Tiếp theo, dựa vào kết quả có được ở trên chúng ta tính dự báo cho 4 năm tiếp theo là 1995; 1996; 1997; 1998 (xem gợi ý ở trang 57-58 giáo trình Kinh tế quản lý, chương 3-Ước lượng và dự báo cầu)
Bài 2.2 Trong chương 4 tiếp theo chúng ta có dạng hàm sản xuất thường gặp là hàm sản
xuất Cobb-Douglas Q=aLbKc Trang 293-294 giáo trình Managerial Economics – Economic Tools for Today’s Decision Makers Tác giả Paul G Keat & Philip K.Y Young cung cấp dãy số liệu chéo về 20 nhà máy đóng chai nước ngọt Dãy số liệu này lấy trong một tháng trong năm 1998 Chỉ có hai biến độc lập là số công nhân trực tiếp (L)
và quy mô nhà máy (K) Dãy số liệu về quy mô nhà máy chạy từ 1 đến 1.75 dựa trên thước đo về quy mô và năng lực đầu tư vốn sản xuất do các kỹ sư của ngành xây dựng nên Chúng ta sử dụng số liệu được cung cấp và “chạy” hồi quy theo mô hình sử dụng chương trình phân tích hồi quy Excel sau khi tạo ra biến trung gian là lnQ; lnL; lnK và sử dụng mô hình dạng Log-Log để được bảng ANOVA như bảng 7.6 trang 295 đã cung cấp
Từ đó viết được phương trình :
Q=15.14L0.66K0.32
(a) Cho biết đây là dạng hàm sản xuất có hệ số EQ >1 ; EQ <1 hay EQ =1 ? Giải thích (b) Theo dấu hiệu xác định EQ: hQ=f(kX, kY) thì có thể chỉ ra h và k là bao nhiêu? Giải thích
Total
Product
Labor (L)
Capital (K)