hmhung78.files.wordpress.com€¦ · web viewnghiên cứu sự biến động của lượng gas...

1

BÀI TẬP CHƯƠNG 1-4

Sử dụng α=5% cho tất cả các câu hỏi.

Bài 1. Giả sử ta có mẫu thống kê được như sau:

X 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52Y 12 15 18 22 23 25 30 31 36 38

Trong đó: X là thu nhập của một hộ gia đình (triệu đồng/tháng)

Y là chi tiêu của hộ gia đình đó (triệu đồng/tháng)

a) Hãy thực hiện phương pháp OLS để tìm hàm hồi quy mẫu dạng tuyến tính thông thường?

b) Tính các giá trị sau: sai số chuẩn của hàm hồi quy; sai số chuẩn của các hệ số hồi quy; hệ số xác định; hệ số tương quan mẫu giữa X và Y.

c) Thu nhập có ảnh hưởng đến chi tiêu của các hộ gia đình không?d) Khi thu nhập tăng lên 1 triệu đồng/tháng thì chi tiêu tăng trong khoảng nào?e) Hàm hồi quy có được coi là phù hợp không?f) Dự báo mức chi tiêu trung bình của các hộ có thu nhập 25 triệu đồng/tháng.g) Dự báo mức chi tiêu của một hộ có thu nhập 25 triệu đồng/tháng.h) Viết lại hàm hồi quy mẫu nếu thu nhập tính theo đơn vị trăm nghìn đồng/tuần và chi

tiêu tính theo đơn vị triệu đồng/năm. Giả định mỗi tháng chỉ có 4 tuần.

Bài 2. Quan sát về thu nhập (X)/đầu người và mức tiêu dùng (Y)/đầu người của một địa phương giai đoạn 1980-1989, đơn vị tính: trăm nghìn đồng. Từ số liệu thu thập ta tính được các giứa trị sau:

X=1345,8 ;Y=1221,1 ;∑ xi2=1961,1

∑X2=92520 ;∑ y i2=1414,7 ;∑ x i y i=1658,2

a) Hãy ước lượng mô hình Y i=β0+β1 X i+U i.b) Hãy cho biết kết quả ước lượng có phù hợp với lý thuyết kinh tế không? Vì sao?c) Hãy tính ESS, RSS, ước lượng phương sai của U.d) Với độ tin cậy 95%, hãy tìm khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy và giải thích ý

nghĩa.e) Với mức ý nghĩa 5%, hãy kiểm định giả thuyết β1=0. Từ kết quả nhận được này hãy

nêu ý nghĩa về mặt kinh tế của kết luận.f) Hãy tính và giải thích ỹ nghĩa của hệ số xác định.

Bài 3. Cho kết quả hồi quy mô hình RGDP=β0+β1K+U như sau:

Dependent Variable: RGDPMethod: Least SquaresDate: 07/15/17 Time: 16:34Sample: 1990 1999Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

2

K 0.110012 0.014041 7.834846 0.0001C 550673.8 57835.86 9.521321 0.0000

R-squared 0.884701 Mean dependent var 936192.Adjusted R-squared 0.870289 S.D. dependent var 266869.S.E. of regression 96114.13 Akaike info criterion 25.9613Sum squared resid 7.39E+10 Schwarz criterion 26.0218Log likelihood -127.8066 Durbin-Watson stat 2.352041F-statistic 61.3848 Prob(F-statistic) 0.00005

trong đó RGDP là GDP tính theo giá 1994, K là vốn cơ bản của tỉnh (đơn vị tính: triệu đồng).

a) Hãy viết hàm hồi quy mẫu và cho biết kết quả ước lượng có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?

b) Hãy cho biết K có ảnh hưởng đến RGDP không? Vì sao?c) Hãy cho biết nếu vốn cơ bản tăng 1 triệu thì RGDP tăng trong khoảng nào? Tối đa

bao nhiêu? Tối thiểu bao nhiêu?d) Mô hình trên có được xem là phù hợp không?e) Dự báo giá trị trung bình và giá trị riêng biệt của RGDP nếu vốn cơ bản của tỉnh là 30

tỷ đồng?

Bài 4. Bảng dưới đây là kết quả hồi quy của mức cầu vay vốn doanh nghiệp (Y-tỷ đồng) theo lãi suất cho vay của ngân hàng (X-%/năm) của một tỉnh.

Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 07/16/17 Time: 10:34Sample: 1995 2004Included observations: 10


C 92.41504 7.184932 12.86234 0.0000X -9.387187 1.218643 -7.702983 0.0001

R-squared 0.881193 Mean dependent var 37.50000Adjusted R-squared 0.866342 S.D. dependent var 7.735201S.E. of regression 2.827935 Akaike info criterion 5.093827Sum squared resid 63.97772 Schwarz criterion 5.154344Log likelihood -23.46913 Hannan-Quinn criter. 5.027440F-statistic 59.33595 Durbin-Watson stat 0.673358Prob(F-statistic) 0.000057

a) Viết hàm hồi quy mẫu và giải thích ý nghĩa các hệ số hồi quy?b) Các hệ số có ý nghĩa thống kê không? Có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?c) Tính mức cầu vay vốn trung bình của tỉnh trong giai đoạn xem xét.d) Khi lãi suất giảm 0,5%/năm thì mức cầu vay vốn của doanh nghiệp tăng hay giảm?

Tăng/giảm trong khoảng nào? Tối đa bao nhiêu? Tối thiểu bao nhiêu?e) Có thể chấp nhận được không khi cho rằng lãi suất cho vay tăng 1%/năm thì mức cầu

vay vốn của doanh nghiệp giảm 5 tỷ đồng?f) Dự báo mức cầu vay vốn trung bình của doanh nghiệp khi lãi suất cho vay của ngân

hàng là 4%/năm.

3

Bài 5. Xem xét dữ liệu về diện tích nhà (SQRT: m2) và thu nhập bình quân đầu người (INCOME: triệu đồng/năm) ảnh hưởng như thế nào đến giá bán nhà đã được giao dịch (PRICE: triệu đồng) ở một khu vực. Kết quả ước lượng mô hình như sau:

Dependent Variable: LOG(PRICE)Method: Least SquaresDate: 07/16/17 Time: 15:45Sample: 1 14Included observations: 14


C 3.465678 0.516739 6.706828 0.0000SQRT 0.003255 0.000562 5.786979 0.0001

LOG(INCOME) 0.362517 0.128569 2.819638 0.0167

R-squared 0.910702 Mean dependent var 5.725949Adjusted R-squared 0.894466 S.D. dependent var 0.270372S.E. of regression 0.087833 Akaike info criterion -1.839346Sum squared resid 0.084861 Schwarz criterion -1.702405Log likelihood 15.87542 Hannan-Quinn criter. -1.852023F-statistic 56.09157 Durbin-Watson stat 2.571264Prob(F-statistic) 0.000002

a) Viết hàm hồi quy mẫu và giải thích ý nghĩa hệ số góc?b) Khi diện tích nhà tăng 10m2 thì giá nhà tăng tối đa bao nhiêu phần trăm?c) Khi thu nhập giảm 5% thì giá nhà sẽ giảm ít nhất bao nhiêu phần trăm?

Bài 6. Cho kết quả hồi quy sau với S là sản lượng (nghìn sản phẩm), L là lao động (người) và K là vốn (triệu đồng):

S=−20,6583+10,7720K+17,2232L+U

se=(22,0029 ) (2,1599 )(4,5279)

R2=0,68369;n=20

a) Viết hàm hồi quy tổng thể, hàm hồi quy mẫu.b) Tìm ước lượng điểm mức sản lượng doanh nghiệp có 20 lao động, nguồn vốn 300

triệu đồng.c) Các giá trị ước lượng được có ý nghĩa thống kê không?d) Tính hệ số xác định bằng các cách khác nhau và giải thích ý nghĩa.e) Phải chăng các biến độc lập không giải thích được sự biến động của sản lượng?f) Có thể nói vốn, lao động cùng tác động thuận chiều đến sản lượng không?g) Khi lao động không đổi, nếu thêm vốn 1 triệu đồng thì sản lượng tăng lên trong

khoảng nào?h) Có thể nói khi vốn không đổi, nếu lao động tăng thêm 10 người thì sản lượng tăng

thêm dưới 170 nghìn sản phẩm hay không?i) Nếu chỉ hồi quy mô hình sản lượng theo lao động thì thu được R2=0,3029 và

RSS=44152,1. Bằng các cách khác nhau, bạn hãy giải thích xem có nên đưa thêm biến vốn vào hay không?

4

Bài 7. Với bài trên người ta xét dạng khác của mô hình được kết quả hồi quy như sau:

Dependent Variable: LOG(S)Method: Least SquaresDate: 07/15/17 Time: 17:05Sample: 1 20Included observations: 20


C 2.87490 0.22746LOG(K) 0.52178 0.09349LOG(L) 0.68225 0.14080

R-squared 0.781171 Mean dependent var 4.5516Adjusted R-squared 0.75543 S.D. dependent var 0.57067S.E. of regression 0.28222 Akaike info criterion 25.9613Sum squared resid 1.35400 Schwarz criterionLog likelihood -1.4523 Durbin-Watson statF-statistic Prob(F-statistic)

Với L là chi phí lao động (triệu đồng). Cho biết cov ( β log (K ) , β log (L ) )=0,0127.

a) Viết hàm hồi quy mẫu theo các biến số S, K, L và cho biết ý nghĩa của các hệ số ước lượng nhận được.

b) Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy.c) Khi lao động giảm 1% thì sản lượng giảm tối thiểu bao nhiêu %?d) Nguồn vốn tăng lên 1,2 lần so với trước thì sản lượng có tăng tương ứng bằng 1,2 lần

hay không?e) Có thể cho rằng hiệu quả tăng theo quy mô hay không?f) Nếu tăng vốn 2% và giảm lao động 1% thì sản lượng tăng hay giảm? Tăng/giảm trong

khoảng nào?g) Có thể cho rằng tác động của lao động lên sản lượng mạnh hơn của vốn lên sản lượng

hay không?

Bài 8. Nghiên cứu sự biến động của lượng gas bán ra (Q: bình) phụ thuộc vào giá gas (PG: 1000VNĐ/bình), có người cho rằng chất lượng gas là quan trọng, người đó cho rằng trong những tháng đại lý nhập bình gas mới thì lượng bán ra không giống với những tháng nhập bình gas cũ, do đó đã hồi quy mô hình có các biến như sau:

D=1 với những tháng nhập bình gas mới, D=0 với những tháng khác.

Dependent Variable: QMethod: Least SquaresDate: 07/15/17 Time: 17:35Sample: 1/1997 3/1999Included observations: 27


C 2403.55 564.01PG -7.0673 0.2082D 106.01 98.540

D*PG 0.2780 0.0789

R-squared 0.99252 Mean dependent var 1831.4

5

Adjusted R-squared 0.99154 S.D. dependent varS.E. of regression 41.568 Akaike info criterionSum squared resid 39741 Schwarz criterionLog likelihood Durbin-Watson stat 1.9506F-statistic 1016.8 Prob(F-statistic)

a) Viết hàm hồi quy tổng thể, hàm hồi quy mẫu cho từng tháng bán bình gas mới và cũ.b) Tìm ước lượng điểm mức chênh lệch của hệ số chặn trong hai trường hợp trên.c) Trong tháng bán bình gas mới, nếu giá gas là 110 nghìn đồng thì ước lượng điểm

lượng bán là bao nhiêu? Với tháng bán bình gas cũ thì giá trị đó bằng bao nhiêu?d) Vẽ đồ thị hàm hồi quy mẫu trong hai trường hợp trên.e) Lượng bình gas bán trong những tháng nhập bình mới và bình cũ có thực sự khác

nhau hay không?f) Khi cùng giảm giá 1 nghìn đồng thì khả năng bán thêm của những bình gas cũ và mới

chênh lệch nhau trong khoảng nào?g) Viết lại hàm hồi quy mẫu nếu mã hóa ngược lại cách mã hóa trên.h) Một người cho rằng do bình gas luôn có giá cao và an toàn nên lượng bán không chịu

ảnh hưởng của chất lượng bình gas mà chịu ảnh hưởng của việc quảng cáo. Anh ta cho rằng trong những tháng có quảng cáo tích cực thì lượng bán tăng hơn so với những tháng không tích cực quảng cáo. Hãy xây dựng mô hình và nêu cách kiểm tra.

i) Nếu muốn xem xét ảnh hưởng đồng thời của cả việc tháng nhập bình gas mới hay cũ và có quảng cáo tích cực hay không thì phải xây dựng mô hình và thực hiện các kiểm định như thế nào?

Bài 9. 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.

Dependent Variable: CSMethod: Least SquaresDate: 07/15/17 Time: 19:21Sample: 1976 2006Included observations: 31


C 1313.74 166.46GDP 0.596 0.0098D86 439.74 263.48D92 742.9 344.9

R-squared 0.99772 Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Durbin-Watson stat 0.84F-statistic 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 và giải thích ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng.

6

b) Hệ số chặn có thực sự khác nhau giữa các giai đoạn hay không?c) Nếu cùng mức GDP thì giai đoạn nào có tiêu dùng khu vực dân cư cao nhất?d) Nếu cùng mức GDP thì tiêu dùng khu vực dân cư giai đoạn 1986-1991 và giai đoạn

1992 về sau chênh lệch nhau trong khoảng nào?

Bài 10. Cũng với số liệu của bài 9 nhưng xét dạng mô hình hồi quy khác, kết quả ước lượng như sau:

lnCS=0,01966+1,0062D 92+0,9845lnGDP−0,12D 92∗lnGDP

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

a) Viết hàm hồi quy mẫu với các biến CS, GDP trong các giai đoạn từ năm 1992 về sau và giai đoạn trước đó.

b) Nếu cùng mức tăng trưởng kinh tế thì mức tăng trưởng tiêu dùng hai giai đoạn có khác nhau không? Nếu có thì giai đoạn nào tăng trưởng tiêu dùng nhanh hơn?

c) Giả sử GDP cùng bằng 1 đơn vị thì tiêu dùng vào năm 2000 nhiều hơn năm 1990 tối đa bao nhiêu lần?

d) Vào năm 2000, nếu GDP tăng trưởng 10% thì tiêu dùng dân cư tăng trong khoảng nào?

7

BÀI TẬP CHƯƠNG 5-6Bài 1: Giả sử ta có mẫu số liệu thống kê được như sau:

Y 12 15 18 22 23 25 30 31 36 38X2 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52X3 3 4 5 6 5 5 7 6 8 8X4 400 600 750 870 1070 1250 1430 1650 1800 2000

Trong đó: Y là chi tiêu của một hộ gia đình (triệu đồng/tháng)

X2 là thu nhập của hộ gia đình (triệu đồng/tháng)

X3 là số thành viên trong hộ (số người)

X4 là giá trị tài sản của hộ (nhà, xe,...)

Hãy xem xét xem giữa các biến có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng hay không?

Bảng 1.1: Kết quả hồi quy mô hình gốc



C -0.904337 1.344968 -0.672385 0.5264X2 0.523967 0.195837 2.675521 0.0368X3 1.230904 0.164415 7.486567 0.0003X4 0.000908 0.004262 0.213039 0.8384


Bảng 1.2:

Dependent Variable: X4Method: Least SquaresDate: 07/31/14 Time: 16:57Sample: 1 10Included observations: 10


C -301.5517 35.12301 -8.585590 0.0001X2 45.67888 1.868893 24.44168 0.0000X3 -12.19828 13.83130 -0.881933 0.4071

8


Bảng 1.3:

CorrelationX2 X3 X4

X2 1.000000 0.908280 0.998784X3 0.908280 1.000000 0.900654X4 0.998784 0.900654 1.000000

Bảng 1.4:

Dependent Variable: X4Method: Least SquaresDate: 07/31/14 Time: 17:03Sample: 1 10Included observations: 10


C -320.1818 27.66814 -11.57222 0.0000X2 44.18182 0.770943 57.30882 0.0000


Bảng 1.5:



C -1.178161 0.368090 -3.200743 0.0151X2 0.565445 0.019586 28.86982 0.0000X3 1.219828 0.144952 8.415374 0.0001

9


Bài 2: Có số liệu về Lợi nhuận (Y: triệu USD), Doanh thu (X2: Triệu USD), Chi tiêu cho nghiên cứu và phát triển – R&D (X3: triệu USD) của 18 nhóm ngành kinh tế tại Hoa Kỳ vào năm 1988 như sau:

Nhóm ngành kinh tế Y X2 X3Bao bì & đóng gói 185.1 6375.3 62.5Tài chính phi ngân hàng 1569.5 11626.4 92.9Dịch vụ 276.8 14655.1 178.3Kim loại và khai thác mỏ 2828.1 21869.2 258.4Nhà ở và xây dựng 225.9 26408.3 494.7Công nghiệp chế tạo chung 3751.9 32405.6 1083.0Các ngành dịch vụ giải trí 2884.1 35107.7 1620.6Giấy và sản phẩm từ rừng 4645.7 40295.4 421.7Thực phẩm 5036.4 70761.6 509.2Y tế 13869.9 80552.8 6620.1Hàng không 4487.8 95294.0 3918.6Hàng tiêu dùng 10278.9 101314.1 1595.3Điện và điện tử 8787.3 116141.3 6107.5Hóa chất 16438.8 122315.7 4454.1Tập đoàn 9761.4 141649.9 3163.8Thiết bị văn phòng và máy tính 19774.5 175025.8 13210.7Nhiên liệu 22626.6 230614.5 1703.8Thiết bị tự động 18415.4 293543.0 9528.2

Hồi quy mô hình tuyến tính của Y theo X2 và xem xét xem phương sai sai số ngẫu nhiên có thay đổi hay không?

Bảng 2.1. Kết quả hồi quy mô hình: Y=β1+β2 X2+U



C 862.8473 1230.015 0.701494 0.4931X2 0.080641 0.010338 7.800497 0.0000

R-squared 0.791796 Mean dependent var 8102.450Adjusted R-squared 0.778783 S.D. dependent var 7281.315

-8,000

-6,000

-4,000

-2,000

0

2,000

4,000

6,000

8,000

0 100,000 200,000 300,000

X2

RES

ID

10

S.E. of regression 3424.670 Akaike info criterion 19.21984Sum squared resid 1.88E+08 Schwarz criterion 19.31877Log likelihood -170.9785 Hannan-Quinn criter. 19.23348F-statistic 60.84776 Durbin-Watson stat 2.695434Prob(F-statistic) 0.000001

Hình 2.1. Đồ thị phần dư

Bảng 2.2:

Heteroskedasticity Test: Park/Harvey

F-statistic 11.51589 Prob. F(1,16) 0.0037Obs*R-squared 7.533320 Prob. Chi-Square(1) 0.0061Scaled explained SS 7.258078 Prob. Chi-Square(1) 0.0071

Test Equation:Dependent Variable: LRESID2Method: Least SquaresDate: 07/31/14 Time: 17:36Sample: 1 18Included observations: 18


C 0.036191 4.344222 0.008331 0.9935LOG(X2) 1.340493 0.395017 3.393507 0.0037


Bảng 2.3:

0

10,000,000

20,000,000

30,000,000

40,000,000

50,000,000

0 100,000 200,000 300,000

X2

RES

ID^2

11

Heteroskedasticity Test: Glejser


Test Equation:Dependent Variable: ARESIDMethod: Least SquaresDate: 07/31/14 Time: 17:38Sample: 1 18Included observations: 18


C 957.0409 592.5770 1.615049 0.1258X2 0.017118 0.004980 3.437014 0.0034

R-squared 0.424731 Mean dependent var 2493.808Adjusted R-squared 0.388776 S.D. dependent var 2110.343S.E. of regression 1649.883 Akaike info criterion 17.75924Sum squared resid 43553826 Schwarz criterion 17.85817Log likelihood -157.8331 Hannan-Quinn criter. 17.77288F-statistic 11.81306 Durbin-Watson stat 2.329387Prob(F-statistic) 0.003385

Bảng 2.4:

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey


Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 07/31/14 Time: 17:40Sample: 1 18Included observations: 18


C 1242344. 4197363. 0.295982 0.7711X2 102.2872 35.27782 2.899476 0.0105

R-squared 0.344449 Mean dependent var 10425210Adjusted R-squared 0.303477 S.D. dependent var 14002878S.E. of regression 11686512 Akaike info criterion 35.49021Sum squared resid 2.19E+15 Schwarz criterion 35.58914

12

Log likelihood -317.4119 Hannan-Quinn criter. 35.50385F-statistic 8.406963 Durbin-Watson stat 2.435213Prob(F-statistic) 0.010452

Bảng 2.5:

Heteroskedasticity Test: White




C 349195.6 5898899. 0.059197 0.9536X2 126.6574 115.2599 1.098885 0.2891

X2^2 -9.15E-05 0.000410 -0.222824 0.8267

R-squared 0.346612 Mean dependent var 10425210Adjusted R-squared 0.259494 S.D. dependent var 14002878S.E. of regression 12049851 Akaike info criterion 35.59801Sum squared resid 2.18E+15 Schwarz criterion 35.74641Log likelihood -317.3821 Hannan-Quinn criter. 35.61848F-statistic 3.978633 Durbin-Watson stat 2.463942Prob(F-statistic) 0.041094

Bảng 2.6:

Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 07/31/14 Time: 17:50Sample: 1 18Included observations: 18


C -5.299091 1.841766 -2.877179 0.0109LOG(X2) 1.243445 0.167470 7.424861 0.0000

R-squared 0.775055 Mean dependent var 8.313020Adjusted R-squared 0.760996 S.D. dependent var 1.529385

13

S.E. of regression 0.747686 Akaike info criterion 2.360773Sum squared resid 8.944556 Schwarz criterion 2.459703Log likelihood -19.24695 Hannan-Quinn criter. 2.374414F-statistic 55.12856 Durbin-Watson stat 3.199890Prob(F-statistic) 0.000001

Heteroskedasticity Test: White




C -11.45832 20.49528 -0.559071 0.5844LOG(X2) 2.569125 3.837116 0.669546 0.5133

(LOG(X2))^2 -0.133689 0.178309 -0.749760 0.4650


Bài 3: Cho kết quả hồi quy mô hình gốc Y=β1+β2 X+U như trong bảng 3.1.

1) Nhìn vào hình 3.1, bạn có nhận xét gì về tự tương quan trong mô hình gốc?

2) Sử dụng kiểm định định lượng để kiểm định tự tương quan bậc 1 trong mô hình gốc?

3) Từ mô hình gốc thực hiện một kiểm định thu được kết quả trong bảng 3.2. Bạn hãy cho biết đây là kiểm định gì, các bước thực hiện kiểm định và kết quả thu được?

Bảng 3.1: Kết quả hồi quy mô hình

Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/10/17 Time: 10:05Sample (adjusted): 1991 2015

14

Included observations: 25 after adjustments


C 0.358565 0.066780 5.369372 0.0000X 0.000128 9.46E-06 13.49665 0.0000


Hình 3.1: Đồ thị phần dư

Bảng 3.2: Kết quả kiểm định từ mô hình gốc

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 13.03627 Prob. F(2,21) 0.0002Obs*R-squared 13.84700 Prob. Chi-Square(2) 0.0010

4) Ước lượng một mô hình thu được kết quả trong bảng 3.3, sau đó thực hiện một kiểm định thu được kết quả trong bảng 3.4. Theo bạn người ta ước lượng mô hình trong bảng 3.3 để làm gì và đã đạt được mục đích chưa?

Bảng 3.3: Kết quả ước lượng mô hình

Dependent Variable: Y-0.738*Y(-1)

15

Method: Least SquaresDate: 05/10/17 Time: 10:28Sample (adjusted): 1992 2015Included observations: 24 after adjustments


C 0.189847 0.037088 5.118840 0.0000X-0.738*X(-1) 8.08E-05 1.45E-05 5.587416 0.0000


Bảng 3.5: Kết quả kiểm định từ mô hình trong bảng 3.3



5) Giả sử mục đích ở câu 4 đã đạt được, bạn hãy viết kết quả ước lượng mô hình gốc sau khi đã khắc phục khuyết tật?

Bài 4:

1) Kết quả trong bảng 4.1 là kiểm định gì, nêu cách thực hiện và kết quả thu được?

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định từ một mô hình

Ramsey RESET TestEquation: UNTITLEDSpecification: Y C XOmitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value df ProbabilityF-statistic 1.359104 (2, 21) 0.2786Likelihood ratio 3.043014 2 0.2184

2) Kết quả trong bảng 4.2 là kiểm định gì, nêu cách thực hiện và kết quả thu được?

3) Kết quả trong bảng 4.3 là kiểm định gì và kết quả thu được như thế nào?


16

Omitted Variables TestEquation: UNTITLEDSpecification: Y C XOmitted Variables: Z

Value df Probabilityt-statistic 4.567499 22 0.0002F-statistic 20.86205 (1, 22) 0.0002Likelihood ratio 16.67361 1 0.0000


Bài 5: Bạn hãy cho nhận xét trong từng bảng và về quy trình thực hiện các ước lượng, kiểm định theo thứ tự ở các bảng dưới đây. Sau đó, bạn hãy viết kết quả ước lượng mô hình tốt nhất sau các bước đã thực hiện.



C 0.359947 0.048919 7.357967 0.0000X 2.84E-05 2.28E-05 1.246180 0.2258Z 7.89E-06 1.73E-06 4.567499 0.0002


Dependent Variable: XMethod: Least Squares

17

Date: 05/10/17 Time: 10:57Sample: 1991 2015Included observations: 25


C 524.7260 433.6531 1.210013 0.2386Z 0.072129 0.004796 15.03893 0.0000

R-squared 0.907693 Mean dependent var 5547.716Adjusted R-squared 0.903680 S.D. dependent var 4455.960S.E. of regression 1382.928 Akaike info criterion 17.37841Sum squared resid 43987250 Schwarz criterion 17.47592Log likelihood -215.2301 Hannan-Quinn criter. 17.40546F-statistic 226.1695 Durbin-Watson stat 0.695570Prob(F-statistic) 0.000000



C 0.374860 0.048000 7.809647 0.0000Z 9.94E-06 5.31E-07 18.71771 0.0000


Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: Y C Z

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value df Probability

F-statistic 59.27911 (2, 21) 0.0000

18

Likelihood ratio 47.34899 2 0.0000



C 0.100240 0.032232 3.109912 0.0053Z 8.69E-06 2.97E-06 2.926778 0.0081

Z^2 -5.82E-11 5.52E-12 -10.53988 0.0000Z(-1) 1.35E-05 3.68E-06 3.663679 0.0014


Ramsey RESET TestEquation: UNTITLEDSpecification: Y C Z Z^2 Z(-1)Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value df ProbabilityF-statistic 2.029890 (2, 19) 0.1589Likelihood ratio 4.841275 2 0.0889

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey



19


C 0.000344 0.002431 0.141351 0.8889Z -2.48E-07 2.24E-07 -1.108643 0.2801

Z^2 -3.25E-13 4.16E-13 -0.780389 0.4439Z(-1) 3.69E-07 2.77E-07 1.329449 0.1980



Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/10/17 Time: 11:06Sample: 1991 2015Included observations: 25Presample missing value lagged residuals set to zero.


C 0.009185 0.030164 0.304490 0.7639Z -8.74E-07 2.78E-06 -0.314218 0.7566

Z^2 2.22E-12 5.22E-12 0.425010 0.6754Z(-1) 5.69E-07 3.41E-06 0.166534 0.8694

RESID(-1) 0.480411 0.226837 2.117867 0.0469

Dependent Variable: Y-0.478*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 05/10/17 Time: 11:09Sample (adjusted): 1992 2015Included observations: 24 after adjustments


C 0.039527 0.023398 1.689352 0.1067Z-0.478*Z(-1) 8.96E-06 1.77E-06 5.053871 0.0001

Z^2-0.478*Z(-1)^2 -6.28E-11 6.44E-12 -9.749980 0.0000Z(-1)--0.478*Z(-2) 5.75E-06 9.10E-07 6.325035 0.0000


20



Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/10/17 Time: 11:14Sample: 1992 2015Included observations: 24Presample missing value lagged residuals set to zero.


C 0.001627 0.024269 0.067060 0.9472Z-0.478*Z(-1) 2.47E-08 1.81E-06 0.013621 0.9893

Z^2-0.478*Z(-1)^2 6.62E-13 6.79E-12 0.097379 0.9234Z(-1)--0.478*Z(-2) -6.52E-08 9.45E-07 -0.068999 0.9457

RESID(-1) 0.093769 0.239713 0.391174 0.7000

hmhung78.files.wordpress.com€¦ · web viewnghiên cứu sự biến động của lượng gas...

Documents