KTL NEU giải bài tập giáo trình eureka uni com

Giải bài tập giáo trình Kinh tế lượng Đại học Kinh tế quốc dân Mọi thắc mắc, chất vấn lời giải quý vị vui lòng liên hệ fanpage Eureka Uni https:www.facebook.comEurekaUni.No1

Trang 1

GIẢI BÀI TẬP GIÁO TRÌNH

Kinh tế lượng 1

(NEU)

Trang 2

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: HỒI QUY ĐƠN 1

1 Câu 1.1 1

2 Câu 1.2 2

3 Câu 1.3 3

4 Câu 1.4 4

5 Câu 1.5 5

6 Câu 1.6 7

7 Câu 1.7 11

Trang 3

8 Câu 1.8 12

9 Câu 1.9 15

10 Câu 1.10 16

11 Câu 1.11 17

12 Câu 1.12 18

13 Câu 1.13 18

CHƯƠNG 2: HỒI QUY BỘI 20

1 Câu 2.1 20

2 Câu 2.2: 24

Trang 4

3 Câu 2.3 25

4 Câu 2.4 29

5 Câu 2.5 30

6 Câu 2.6 31

7 Câu 2.7 33

8 Câu 2.8 35

9 Câu 2.9 36

10 Câu 2.10 37

11 Câu 2.11 37

Trang 5

CHƯƠNG 3: SUY DIỄN THỐNG KÊ VÀ DỰ BÁO HỒI QUY 38

1 Câu 3.1 38

2 Câu 3.2 41

3 Câu 3.3 42

4 Câu 3.4 44

5 Câu 3.5 49

6 Câu 3.6 51

7 Câu 3.7 52

8 Câu 3.8 53

Trang 6

9 Câu 3.9 54

10 Câu 3.10 56

11 Câu 3.11 58

12 Câu 3.12 59

13 Câu 3.13 61

CHƯƠNG 4: HỒI QUY VỚI BIẾN ĐỊNH TÍNH 63

1 Câu 4.1 63

2 Câu 4.2 64

3 Câu 4.3 64

Trang 7

4 Câu 4.4 65

5 Câu 4.5 65

6 Câu 4.6 66

7 Câu 4.7 68

8 Câu 4.8 69

9 Câu 4.9 72

10 Câu 4.10 78

CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH 80

1 Bài 5.1 80

Trang 8

2 Bài 5.2 80

3 Bài 5.3 82

4 Bài 5.4 82

5 Bài 5.5 83

6 Bài 5.6 83

7 Bài 5.7 83

8 Bài 5.8 84

9 Bài 5.9 85

10 Bài 5.10 86

Trang 9

11 Bài 5.11 90

CHƯƠNG 6: MÔ HÌNH HỒI QUY CHUỖI THỜI GIAN 91

1 Bài 6.1 91

2 Bài 6.2 91

3 Bài 6.3 92

4 Bài 6.4 92

5 Bài 6.5 93

6 Bài 6.6 94

7 Bài 6.7 94

Trang 10

8 Bài 6.8 94

9 Bài 6.9 95

10 Bài 6.10, 6.11 và 6.12 95

CHƯƠNG 7: TỰ TƯƠNG QUAN TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY CHUỖI THỜI GIAN 96

1 Bài 7.1 96

2 Bài 7.2 97

3 Bài 7.3 97

4 Bài 7.4 97

5 Bài 7.5 97

Trang 11

6 Bài 7.6 98

7 Bài 7.7 99

8 Bài 7.8 100

9 Bài 7.9 100

10 Bài 7.10 100

Trang 12

CHƯƠNG 1 HỒI QUY ĐƠN

Hệ số hồi quy

tổng thể

Là các hệ số trong PRM, PRF thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với biến độc lập, ví dụ trong PRF:

𝛽𝛽1: trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập = 0

𝛽𝛽2: lượng thay đổi của trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị

Sai số ngẫu

nhiên (𝑢𝑢)

Tổng tác động của các yếu tố khác (ngoài biến độc lập) có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc

Trang 13

Hệ số ước lượng, là các ước lượng của hệ số hồi quy tổng thể thu được từ mẫu

Phần dư Là phần chênh lệch giữa 𝑌𝑌 (thực tế) và 𝑌𝑌� (ước lượng): 𝑒𝑒𝑖𝑖 = 𝑌𝑌𝑖𝑖 − 𝑌𝑌� 𝚤𝚤

của ước lượng

Biểu diễn sai lệch trung bình của ước lượng so với giá trị thực tế

Xem thêm tại: fanpage Eureka Uni group Kinh tế lượng – Tài liệu NEU

Trang 14

1) 𝑌𝑌 = 𝑒𝑒𝛽𝛽1+𝛽𝛽2𝑋𝑋+𝑢𝑢 Không phải mô hình HQTT nhưng đưa được về mô hình HQTT:

⇔ ln 𝑌𝑌 = 𝛽𝛽1+ 𝛽𝛽2𝑋𝑋 + 𝑢𝑢: tuyến tính với tham số

Trang 15

2) 𝑌𝑌 = 1

1 + 𝑒𝑒𝛽𝛽1+𝛽𝛽2𝑋𝑋+𝑢𝑢

Không phải mô hình HQTT nhưng đưa được về mô hình HQTT:

⇔ 1𝑌𝑌− 1 = 𝑒𝑒𝛽𝛽1+𝛽𝛽2𝑋𝑋+𝑢𝑢 ⇔ ln �𝑌𝑌1− 1� = 𝛽𝛽1+ 𝛽𝛽2𝑋𝑋 + 𝑢𝑢 3) ln 𝑌𝑌 = 𝛽𝛽1+ 𝛽𝛽21

𝑋𝑋+ 𝑢𝑢 Là mô hình HQTT vì nó tuyến tính với tham số 4) 𝑌𝑌 = 𝛽𝛽1+ 𝛽𝛽22𝑋𝑋 + 𝑢𝑢

Không phải mô hình HQTT vì chỉ tuyến tính với 𝑋𝑋 và 𝑌𝑌 chứ không tuyến tính với tham số (𝛽𝛽1 là tuyến tính nhưng tham số 𝛽𝛽2 ở dạng bậc 2)

4 Câu 1.4

Biến đổi mô hình về dạng hồi quy tuyến tính

Mô hình hồi quy Hướng dẫn biến đổi về dạng mô hình HQTT

𝑌𝑌 = 𝛽𝛽 1

Trang 16

1) Hệ số chặn không có ý nghĩa thực tế vì thực tế giá điện P luôn dương

2) Ước lượng điểm hệ số góc là 𝛽𝛽̂2 = −1,407676 cho biết, khi các yếu tố khác không đổi thì giá điện

tăng 1 nghìn đồng làm cho lượng điện tiêu thụ trung bình giảm 1,407676 kWh

Dấu của 𝛽𝛽̂2 < 0 hoàn toàn phù hợp với luật cầu (giá tăng, lượng cầu giảm)

3) Sai số chuẩn ứng với ước lượng hệ số biến 𝑃𝑃 là 𝑠𝑠𝑒𝑒�𝛽𝛽̂2� = 3,052742; cho biết so với giá trị thực tế của 𝛽𝛽2 thì 𝛽𝛽̂2 = −1,407676 lệch trung bình 3,052742 đơn vị

Trang 17

4) Hệ số xác định 𝑅𝑅2 = 0,986545 cho biết trong mẫu trên, giá điện trong mô hình giải thích được 98,6545% sự thay đổi của lượng điện tiêu thụ

5) Nếu thay đổi đơn vị đo của 𝑃𝑃 thành triệu đồng (tức là số đo lường của 𝑃𝑃 giảm đi 1000 lần) nên ước lượng của hệ số biến 𝑷𝑷 sẽ tăng lên 1000 lần (để đảm bảo khi cộng vào sẽ giữ nguyên giá trị biến 𝑄𝑄), đồng thời ước lượng điểm của hệ số chặn giữ nguyên

6) Ước lượng phương sai sai số ngẫu nhiên {(sai số chuẩn của hồi quy)2} là: 2349,5622 (KWh) 2

7) Ngoài biến giá điện 𝑃𝑃, các yếu tố có thể tác động tới lượng điện tiêu thụ 𝑄𝑄 có thể bao gồm:

Thu nhập khả dụng của hộ gia đình: càng lớn thì nhu cầu tiêu thụ càng nhiều, có khả năng tương

quan với 𝑃𝑃 vì cách tính bảng giá điện lũy tiến, dùng càng nhiều điện thì chịu mức giá càng cao

Thời tiết: mùa nóng, khô dường như sẽ tăng lượng điện tiêu thụ lên

Vùng miền: khu vực thành thị sẽ có mức tiêu thụ điện trung bình lớn hơn so với khu vực nông

thôn

Trang 18

6 Câu 1.6

Tệp số liệu download tại mục Dữ liệu – Phần mềm của http://mfe.neu.edu.vn/

1) Với mẫu ta thu được SRF: 𝐶𝐶𝑇𝑇� = 1,06853 + 0,827012𝑇𝑇𝑁𝑁𝚤𝚤 𝑖𝑖

Kết quả hồi quy Chuỗi phần dư ∑ 𝒆𝒆𝒊𝒊 = 𝑴𝑴𝒆𝒆𝑴𝑴𝑴𝑴 ∗

𝑶𝑶𝑶𝑶𝑶𝑶𝒆𝒆𝑶𝑶𝑶𝑶𝑴𝑴𝑶𝑶𝒊𝒊𝑶𝑶𝑴𝑴𝑶𝑶

Trang 19

2) Tạo biến 𝑇𝑇𝑁𝑁1 = 𝑇𝑇𝑁𝑁 ∗ 1000 (đổi đơn vị biến thu nhập từ triệu đồng về nghìn đồng thì số đo của

biến tăng lên 1000 lần)

Hồi quy lại với biến 𝑇𝑇𝑁𝑁1 ta được:

Ngoại trừ 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑒𝑒𝐶𝐶 và 𝑆𝑆 𝐸𝐸 của biến 𝑇𝑇𝑁𝑁1

đều giảm 1000 lần ra, các thứ khác

đều không đổi

Trang 20

3) Ước lượng mô hình khi không có hệ

số chặn

So với trong câu 1) ước lượng hệ số

biến TN lớn hơn cùng với đó là sai

số chuẩn của ước lượng rất nhỏ cho

thấy ước lượng rất gần với giá trị

thực

R2 thấp hơn không đáng kể

4) Ngoài thu nhập, một số các yếu tố

có thể tác động tới chi tiêu hộ gia

Trang 21

Khu vực sinh sống của hộ: thành thị - nông thôn Vùng miền: Bắc – trung – nam

Thời gian trong năm: xuân – hạ - thu – đông

…

Trang 22

7 Câu 1.7

PRM: 𝐶𝐶 = 𝛽𝛽1+ 𝛽𝛽2𝑌𝑌𝑌𝑌 + 𝑢𝑢

1) 𝛽𝛽̂1 = 76,01 là mức tiêu dùng tối thiểu (mức tiêu dùng tự định) của hộ gia đình ngay cả khi không

có thu nhập Mang dấu > 0 là phù hợp với lý thuyết kinh tế

𝛽𝛽̂2= 0,854 (xu hướng tiêu dùng cận biến của hộ) cho biết trong điều kiện các yếu tố khác không đổi khi thu nhập khả dụng tăng 1 triệu/tháng thì chi tiêu tăng xấp xỉ 0,854 triệu/tháng Mang dấu

> 0 là phù hợp với lý thuyết kinh tế: thu nhập tăng tiêu dùng tăng

2) 𝑅𝑅2 = 0,99 cho biết trong mẫu, biến 𝑌𝑌𝑌𝑌 giải thích được 99% sự thay đổi của biến 𝐶𝐶

3) Các yếu tố ngoài 𝑌𝑌𝑌𝑌 có thể tác động tới 𝐶𝐶: (giống bài 1.6 nhưng loại bỏ biến thuế)

Trang 23

8 Câu 1.8

𝑀𝑀𝑀𝑀1: 𝑌𝑌𝑇𝑇 = 𝛽𝛽1+ 𝛽𝛽2𝐾𝐾𝑇𝑇 + 𝑢𝑢1; 𝑀𝑀𝑀𝑀2: 𝐾𝐾𝑇𝑇 = 𝛼𝛼1+ 𝛼𝛼2𝑌𝑌𝑇𝑇 + 𝑢𝑢2

1) Vì điểm kiểm tra 𝐾𝐾𝑇𝑇 là biết trước điểm thi 𝑌𝑌𝑇𝑇 nên rõ ràng 𝐾𝐾𝑇𝑇 sẽ có tác động tới 𝑌𝑌𝑇𝑇, thậm chí trong vài trường hợp, 𝐾𝐾𝑇𝑇 còn quyết định 𝑌𝑌𝑇𝑇 (𝐾𝐾𝑇𝑇 < 𝑥𝑥 điểm thì không được thi) nên MH1 là phù hợp hơn

2) Nếu dùng chung 1 bộ số liệu thì hệ số xác định là bằng nhau cho 2 mô hình:

𝑅𝑅12 = (∑ 𝐾𝐾𝑇𝑇𝑛𝑛 𝑖𝑖 𝑌𝑌𝑇𝑇𝑖𝑖

(∑ 𝐾𝐾𝑇𝑇𝑛𝑛 𝑖𝑖2 𝑖𝑖=1 )(∑ 𝑌𝑌𝑇𝑇𝑛𝑛 𝑖𝑖2

𝑖𝑖=1 ) = 𝑅𝑅22 = (∑ 𝑌𝑌𝑇𝑇𝑛𝑛 𝑖𝑖 𝐾𝐾𝑇𝑇𝑖𝑖

(∑ 𝑌𝑌𝑇𝑇𝑛𝑛 𝑖𝑖2 𝑖𝑖=1 )(∑ 𝐾𝐾𝑇𝑇𝑛𝑛 𝑖𝑖2

Chúng ta có thể kiểm tra thử trên eviews:

Trang 24

Trang 25

3) MH1: đới với 𝛽𝛽2 có thể âm hoặc dương tùy theo các trường hợp

Đối với 𝛽𝛽1 kì vọng dấu là không âm 4) Giả thiết 1: Có thể thỏa mãn được bằng cách chọn ngẫu nhiên mẫu sinh viên

Giả thiết 2: Khó thỏa mãn, bởi còn nhiều biến quan trọng khác ngoài điểm kiểm tra có tác động tới điểm thi như: số giờ lên lớp, số giờ tự học, khả năng của sinh viên, độ khó đề thi,… dẫn đến trung bình của u khó có thể bằng 0

Giả thiết 3: Khó thỏa mãn, do các biến quan trọng còn nằm trong u khiến cho biến động của 𝑢𝑢

là sẽ khác nhau nhiều cho các quan sát => phương sai sai số thay đổi

Trang 26

9 Câu 1.9

Ước lượng điểm thi theo hệ số chặn:

1) 𝑅𝑅2 = 0 bởi lẽ trong mô

hình không có yếu tố nào (biến độc lập – biến giải thích) giải thích cho biến động của điểm thi 2) Ước lượng hệ số chặn

bằng 8,006757: Trong trường hợp này, đây là giá trị điểm số trung bình của các sinh viên trong mẫu

Trang 27

10 Câu 1.10

PRM: 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒𝑑𝑑𝑑𝑑ℎ𝑑𝑑 = 𝛽𝛽1+ 𝛽𝛽2𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝑢𝑢 1) Ước lượng điểm hệ số chặn

bằng 3,341 có thể được hiểu rằng nếu bài giữa kì được 0 điểm thì điểm trung bình sinh viên này đạt được ở bài cuối kì

là 3,341 điểm

Ước lượng điểm hệ số góc là 0,598372 cho biết nếu điểm giữa kì cao hơn 1 điểm thì trung bình cuối kì sẽ cao hơn 0,598372 điểm

Trang 28

𝑅𝑅2 = 0,390691 cho thấy điểm kiểm tra giải thích được 39,0691% sự biến động của điểm thi 2) Không thể bởi 80 sinh viên đó là lựa chọn có kèm điều kiện học Tài chính – Ngân hàng, chỉ mang tính đại diện cho khoa, không mang tính đại diện cho tổng thể sinh viên KTQD

3) Vi phạm giả thiết 1: Ước lượng trên cơ sở mẫu ngẫu nhiên

11 Câu 1.11

Không có, bởi đây là hai loại hàng hóa không liên quan tới nhau cả về phía cung (cây ăn quả - thực phẩm thiết yếu) và phía cầu

Chúng cũng không phải hàng hóa bổ sung hay thay thế cho nhau

Rõ ràng giá thịt gà tăng hay giảm không phải nguyên nhân của biến động giá cam và ngược lại

Trang 29

12 Câu 1.12

Có bởi nguồn vốn FDI không chỉ làm tăng tổng đầu tư của tỉnh mà đặc biệt nó còn mang theo tiến bộ công nghệ (yếu tố quyết định cho tăng trưởng bền vững và lâu dài) vào tỉnh => GDP của tỉnh tăng mạnh => mức tăng trưởng có xu hướng tăng

Dấu của hệ số góc được kì vọng dương vì hai biến có tương quan dương với nhau

13 Câu 1.13

𝑌𝑌 = 𝛽𝛽1+ 𝛽𝛽2𝑋𝑋 + 𝑢𝑢; 𝑢𝑢 = 0,5𝑋𝑋 + 𝑣𝑣

Nghi ngờ “Đề bài nhầm”, số 3 và số 2 gần nhau nên gõ bị lộn

Trường hợp này giả thiết 3 được thỏa mãn, thật vậy:

Xét tại mỗi quan sát thì 𝑋𝑋 là hằng số, và ta có thể chỉ ra 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑(𝑢𝑢|𝑋𝑋) = 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑(𝑣𝑣|𝑋𝑋) = 𝜎𝜎𝑉𝑉2 = 𝑐𝑐𝐶𝐶𝑐𝑐𝑠𝑠𝑑𝑑

Trang 30

Hẳn chúng ta còn nhớ tính chất: 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑(𝑍𝑍 + 𝐶𝐶) = 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑(𝑍𝑍) với Z là biến ngẫu nhiên và C là hằng số

Giả thiết 2 thì lại bị vi phạm

Thật vậy, giả thiết 2 thỏa mãn ⇔ 𝐸𝐸(𝑢𝑢|𝑋𝑋) = 0 ⇒ �𝐸𝐸(𝑢𝑢) = 0 (1)

𝐶𝐶𝐶𝐶𝑣𝑣(𝑢𝑢; 𝑋𝑋) = 0 (2) Nhưng theo bài 𝑢𝑢 = 0,5𝑋𝑋 + 𝑣𝑣 có nghĩa 𝑢𝑢, 𝑋𝑋 có tương quan với nhau, nghĩa là 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑣𝑣(𝑋𝑋; 𝑢𝑢) ≠ 0 ⇒ (2)

không được thỏa mãn và do đó là giả thiết 2 cũng không thỏa mãn

Tương tự khi 𝑢𝑢 = 0,5𝑋𝑋2+ 𝑣𝑣 thì 𝑢𝑢 và 𝑋𝑋2 có tương quan, mà 𝑋𝑋 và 𝑋𝑋2 lại thường tương quan cao nên 𝑢𝑢

và 𝑋𝑋 hiển nhiên có tương quan ⇒ giả thiết (2) không được thỏa mãn

Kết luận tổng quát: Nếu sai số ngẫu nhiên có tương quan với biến độc lập trong mô hình thì giả thiết

2 sẽ không được thỏa mãn

Trang 31

CHƯƠNG 2 HỒI QUY BỘI

1 Câu 2.1

Sử dụng eviews, ta có:

1) Chọn đồng thời 2 biến X1, X2 => Open As Group => Correlations

Trang 32

Hệ số tương quan giữa X1 và X2 là: 3,48.10−17 2) Hồi quy command:

Trang 33

Trang 34

4) Giá trị ước lượng điểm các hệ số của 𝑋𝑋1 và 𝑋𝑋2 như nhau nhưng sai số chuẩn tương ứng thì đã nhỏ hơn rất nhiều Cụ thể xem ảnh bên dưới:

Trang 35

5) 𝑅𝑅2(1) + 𝑅𝑅2(2) < 𝑅𝑅2(3) do đó việc đưa thêm biến dù là thích hợp hay không vẫn luôn làm tăng hệ

số xác định của mô hình lên

Trang 36

3 Câu 2.3

𝑤𝑤𝑑𝑑𝑤𝑤𝑒𝑒𝑖𝑖 = 4,164 + 0,906𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒𝑖𝑖 + 𝑒𝑒𝑖𝑖1) Hệ số ước lượng biến 𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒 là 0,906 cho thấy nếu tăng 1 năm học thì lương trung bình tăng xấp

xỉ 0,906 đơn vị

Trang 37

2) Thay trực tiếp 𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒 = 12 vào hàm hồi quy mẫu thu được

dự báo nhiều thì mở rộng thêm bấy nhiêu quan sát)

o Nhấn OK Hiện lên 1 bảng hỏi nhấn Ok tiếp

Trang 38

Nhập dữ liệu của quan sát mới

o Đúp chuột vào biến grade, chọn edit

o Nhập vào quan sát 101 giá trị 12 theo yêu cầu đề bài

o Enter

Trang 39

Từ bảng kết quả hồi quy chọn Forecast => Điền vào vùng dự báo từ 1 đến 101 => OK => xuất

hiện biến các giá trị dự báo tên là Wagef => Đúp chuột vào biến đó tìm giá trị cuối cùng (101)

Trang 40

4 Câu 2.4

PRM: 𝑊𝑊𝑑𝑑𝑤𝑤𝑒𝑒 = 𝛽𝛽1+ 𝛽𝛽2𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒 + 𝛽𝛽3𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒2+ 𝑢𝑢 Kiểm tra quy luật cận biên giảm dần

1) 𝛽𝛽̂2= 0,566 > 0 là phù hợp với thức tế: số năm đi học tăng lên có nghĩa tri thức, kiến thức nghề nghiệp tăng, nhìn chung sẽ làm tăng mức lương nhận được của người lao động

𝛽𝛽̂3= 0,016 > 0 cho thấy mức tăng của lương trung bình là ngày càng nhiều hơn qua mỗi năm đi học

Tác động biên của 𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒 lên 𝑤𝑤𝑑𝑑𝑤𝑤𝑒𝑒 là

𝜕𝜕𝑊𝑊𝑑𝑑𝑤𝑤𝑒𝑒�

𝜕𝜕𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒= 0,566 + 0,032𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒 phụ thuộc vào số năm đi học và nhiều hơn qua mỗi năm Trong khi đó, ở câu 2.3, tác động biên này

là cố định và bằng 𝛽𝛽̂2 = 0,906

Trang 41

2) Hệ số ước lượng biến 𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒2 bằng 0,016 > 0 nên nó không phản ánh quy luật cận biên giảm dần Trong trường hợp này, nó cho thấy các giá trị cận biên tăng dần: bậc học càng tăng thì lương trung bình tăng với mức tăng ngày càng nhiều hơn so với trước!

3) Dựa vào sự giảm đi của hệ số xác định điều chỉnh: giảm từ 0,07 xuống 0,062; ta có thể kết luận rằng việc đưa thêm biến 𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒2 vào mô hình là thực sự không cần thiết => Chọn mô hình ở bài 2.3!

5 Câu 2.5

Bổ sung biến 𝑒𝑒𝑥𝑥𝑒𝑒

1) Hệ số ước lượng biến 𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒 bằng 1,33 cho thấy nếu gia tăng 1 năm học mà số năm kinh nghiệm giữ nguyên thì mức lương trung bình tăng xấp xỉ 1,33 đơn vị

2) 𝑤𝑤𝑑𝑑𝑤𝑤𝑒𝑒� = −6,85 + 1,33.12 + 0,306.19,48 = 15,07088 lớn hơn một chút so với ở bài 2.3

Trang 42

3) Tác động riêng phần của biến số năm học lên mức lương là tác động của số năm học trong điều kiện mọi yếu tố khác đều giữ nguyên lên mức lương

Tổng quát hơn, tác động riêng phần của 1 biến giải thích lên biến phụ thuộc là tác động của biến đó trong điều kiện các biến khác giữ nguyên

4) Nếu đổi 1 năm kinh nghiệm để được thêm 1 năm học, mức lương tăng xấp xỉ 1,33 − 0,306 = 1,024 đơn vị

Nếu đổi 1 năm đi học để tăng 1 năm kinh nghiệm, mức lương giảm xấp xỉ 0,306 − 1,33 = −1,024 đơn vị

Trang 43

1) 𝛽𝛽̂1 = 1,26: lương trung bình của người không đi học và chưa có kinh nghiệm là 𝑒𝑒1,26 = 3,5254 đơn

3) Không Ta có thể nhận thấy hai mô hình này đều là mở rộng bằng cách thêm biến giải thích từ mô

hình ở ý 2.3 và như ta đã biết, việc đưa thêm biến vào sẽ làm tăng 𝑅𝑅2dù biến có cần thiết hay không Nên mặc dù 𝑅𝑅2 ở 2.5 đang là cao hơn rõ rệt so với 𝑅𝑅2 ở 2.4, tuy nhiên sự cao hơn này có thực sự là

mô hình đã tốt lên hay không thì rõ ràng chưa kết luận được nếu chỉ dựa vào 𝑅𝑅2

4) Để so sánh ta cần sử dụng 𝑅𝑅�� (đã cân bằng giữa lợi và hại của việc thêm biến giải thích) Và ta thấy 2rằng ở 2.5, 𝑅𝑅��là 0,24 lớn hơn rất nhiều so với cả 2.3 và 2.4 nên 2.5 chắc chắn tốt hơn so với 2.4 2

Trang 44

7 Câu 2.7

Mô hình dạng Log-Log

1) Ước lượng điểm hệ số chặn bằng -0,19 cho biết trong điều kiện người lao động đồng thời có 1 năm

kinh nghiệm và 1 năm đi học thì lương trung bình là 𝑒𝑒−0,19 = 0,82696 đơn vị

Ước lượng điểm hệ số biến 𝑙𝑙𝑐𝑐(𝑤𝑤𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑒𝑒) là 0,8 cho biết khi số năm đi học tăng 1% đồng thời giữ

nguyên số năm kinh nghiệm thì mức lương tăng xấp xỉ 0,8%

Ước lượng điểm hệ số biến 𝑙𝑙𝑐𝑐(𝑒𝑒𝑥𝑥𝑒𝑒) là 0,31 cho biết khi số năm kinh nghiệm tăng 1% đồng thời giữ

nguyên số đi học thì mức lương tăng xấp xỉ 0,8%

2) Thay số! 𝒘𝒘𝑴𝑴𝒘𝒘𝒆𝒆� = 𝟏𝟏𝟏𝟏, 𝟗𝟗𝟗𝟗𝟗𝟗𝟗𝟗𝟗𝟗

Xem thêm tại: fanpage Eureka Uni group Kinh tế lượng – Tài l

Định dạng
Số trang	112
Dung lượng	1,7 MB