(Tiểu luận) bài báo cáo bài tậpkinh tế lượngđề tàichương 1,2,3,4,5

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.9 MB, 41 trang )

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TP.HCMTRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - TÀI CHÍNH TP.HCM</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b> BÀI TẬP CHƯƠNG 1Bài 1.1:</b>

<i><b>a.</b>Vẽ đồ thị trong eview</i>

Nhận xét: sau khi vẽ đồ thị và quan sát ta thấy: Các điểm quan sát nằm rất gần với một đường thẳng, điều này cho thấy X và Y có tương quan tuyến tính rất

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

<i>Từ đồ thị rút ra các ý nghĩa của các hệ số hồi qui cho từng đồ thị:</i>�<sub>1</sub>, �<small>2</small>

<i><b>b.</b></i>Nhận xét: tỷ lệ lạm phát của các nước HK, ANH và PHÁP có xu hướng ngày càng tăng. Cịn đối với các nước NHẬT và ĐỨC thì tỷ lệ lạm phát khơng có xu hướng tăng.

<i><b>c.</b></i>Sau khi vẽ đồ thị và chạy OLS tỷ lệ làm phát của các nước theo thời gian ta thấy độ lệch chuẩn của lạm phát nước Anh lớn nhất, tức lạm phát của nước Anh biến thiên nhiếu nhất.

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

<b>CHƯƠNG 2 </b>

a. Vốn đầu tư và lãi suất có mối quan hệ cùng chiều b.Tiết kiệm cá nhân và lãi suất có mối quan hệ đồng chiều c. Không xác định

d. Không xác định

e. Lượng cầu về xe máy và giá xăng có mối quan hệ ngược chiều

f. Lượng điện tiêu thụ của hộ gia đình và giá ga có mối quan hệ ngược chiều

Từ các số liệu quan sát của X và Y cho ở bảng ta tính được ∑Yi =358 , ∑=19066 , ∑XiYi=15851 = 35.8 , =43.2

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

USD/tuần, vậy các giá trị phù hợp với các giả thuyết kinh tế

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

Từ các số liệu quan sát của X và Y cho ở bảng ta tính được

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

Vậy hàm hồi quy tuyến tính mẫu là

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

Khoảng dự báo tổng đầu tư trung bình

34.445 – 0.55 × 2.036 ≤ ≤ 34.445 +0.55 × 2.036

Từ các số liệu quan sát của X và Y cho ở bảng ta tính được

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

= = 10.97

α = 2% => = = 2.896 =10.97>

Suy ra bác bỏ giả thuyết H0 Vậy hệ số hồi qui tổng sẽ khác 0

<b>a. Sử dụng phần mềm eview ta ước lượng được các mô hình hồi qui sau:</b>

Lạm phát theo thời gian cho từng quốc gia theo giả định: (Lamphat)<small>i</small> = + (lamphat-USA) + U <small>12ii</small>

(Bảng số liệu eveiw)

<small>Dependent Variable: ANHMethod: Least Squares</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

<b>ANH = 3.942998281 + 1.344882282*HOAKY</b>

Qua phương trình hồi qui ta thấy: nếu tỉ lệ lạm phát ở nước Hoa Kì tăng thêm 1% thì về trung bình tỉ lệ lạm phát ở nước Anh tăng thêm 1.345%

Tương tự cho các quốc gia còn lại: PHÁP, NHẬT, ĐỨC

<b>Nhận xét chung: Từ kết quả cho thấy có mối quan hệ khá chặt chẽ giữa tỉ lệ </b>

lạm phát của Anh với tỉ lệ lạm phát của Hoa Kì, tỉ lệ lạm phát của Anh chịu ảnh hưởng

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

nhiều bởi tỉ lệ lạm phát của Hoa Kì, cịn tỉ lệ lạm phát của Nhật và Đức, Pháp ít chịu ảnh hưởng bởi tỉ lệ lạm phát của Hoa Kì.

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

<b>H0 : ( tỉ lệ lạm phát của từng quốc gia khơng có mối liên hệ với Hoa Kì)H1 : ( tỉ lệ lạm phát của từng quốc gia có mối liên hệ với Hoa Kì)</b>

Sau đó ta sẽ kiểm định t rồi rút ra kết luận

- = 0.474514 > 0 => Đơ • lê •ch chuẩn của suất sinh lợi (X) càng tăng, dẫn đến suất sinh lợi kì vọng của chứng khoán (Y) sẽ tăng theo .

Phù hợp với l‹ thuyết đầu tư chứng khoán. Và số liê •u có hŽ trợ l‹ thuyết.

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

Với hệ số xác định �^2=0,4710 được hiểu là chỉ số chứng khống chỉ giải thích được 47,1% cho cổ phiếu của IBM. Mức độ phù hợp của mơ hình khơng cao.

Ngồi ra hệ số �� = 1,0598 ~ �� = 1 nên với các số liệu ta có được thì IBM chưa phải là chứng khốn dễ biến động trong khoảng thời gian ta nghiên cứu (1956 - 1976).

<b>b. Từ số liệu đề bài cho ta tìm khoảng tin cậy của hệ số tung độ gốc để kết</b>

luận giả thuyết

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

Theo bảng kết quả: t-statistic = 43.83 > t(0.025,18)=2.101 =>Bác bỏ giả thiết Ho. Vậy hệ số hồi quy biến X trong hàm hồi quy khác 0.

Ý nghŒa: Mức tiêu dùng phải phụ thuộc vào thu nhập(thu nhập tăng 1 đvt

Theo bảng kết quả: P-value =0.00000 < = 0.05. Bác bỏ Ho. Vậy mơ hình hồi quy là phù hợp

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

Khi thời gian X tăng thêm 1 năm thì tổng sản lượng nơ •i địa Y tăng 246.825 tỉ USD. Nếu thời gian X giảm 1 năm thì ngược lại.

<b>b . Hàm hồi quy tuyến tính mẫu của GDP2 theo thời gian:</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

Khi thời gian X tăng thêm 1 năm thì tổng sản lượng nơ •i địa Y tăng 97.68 tỉ USD. Nếu thời gian X giảm 1 năm thì ngược lại.

2 mơ hình trên đều thích hợp với dữ liê •u về tổng sản phẩm nơ •i địa

<b>c. Ước lượng GDP1 theo X trong giai đoạn 1972 – 1986 ta được kết quả</b>

K‹ hiệu GDP1’ là các giá trị dự báo của GDP tính theo thời giá hiện hành, � = �à � ầ<small>�</small> ℎ � �ư. Kết quả dự báo cho bảng sau:

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

Trong mơ hình này , tung độ gốc khơng có hay bằng 0. Do đó dạng của mơ hình này có tên là hồi quy đi qua gốc tọa độ

Hàm hồi quy mẫu (1) có dạng :

Ta cần chú ‹ một số đặc điểm của mơ hình này. Thứ nhất ln bằng 0 trong mơ hình có tung độ gốc , nhưng khơng nhất thiết phải bằng 0 đối với mơ hình này. Thứ hai , hệ số xác định luôn không âm đối với mơ hình có tung độ gốc nhưng khơng thể bằng 0 đối với mơ hình khơng có tung độ gốc

Đối với mơ hình qua gốc toa độ có :

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

Vì P-value của hệ số góc của phương trình 1 là lớn hơn rấ nhiều so với phương trình 2, suy ra sẽ chấp nhận giả thuyết

-(1) Khi suất sinh lợi hàng tháng của thị trường tăng 1% thì suất sinh lợi hang tháng của cổ phiếu tang 75.81%.

-(2)Khi suất sinh lợi hang tháng của thị trường tang 1% thì suất sinh lợi hang tháng của cổ phiếu tăng 76.214%.

(d) Không thể so sánh trong hai mơ hình trên vì cơng thức tính của là khác nhau.

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

Ta thấy sau khi chạy eview phương trình hồi quy của (1) và (2) lần lượt là

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

LOG(Y) = 7.0848673282 + 0.0838525084549*T

Vì > 0 nên sẽ là tôc độ tăng trưởng của Y đối với thay đổi tuyệt đối của t Vậy tốc độ tang trưởng GDP danh nghŒa của Hoa Kì trong gia đoạn 1972-1991 là

</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">

<b>a. Hàm hồi quy tuyến tính:</b>

Y=29.66190+ 0.002318X2 +8.484158X3

Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, nếu X2 =0 và X3=0 thì doanh thu trung bình bằng 29.66190 triệu/tháng.

Trong điều kiện tiền lương nhân viên tiếp thị khơng đổi, nếu chi phí quảng cáo tăng lên 1 triệu thì doanh thu trung bình tăng 0.002318 triệu.

Trong điều kiện chi phí quảng cáo khơng đổi, nếu tiền lương nhân viên tiếp thị tăng lên 1 triệu thì doanh thu trung bình tăng 8.484158 triệu.

<b>b. * Đặt giả thuyết:</b>

H0 : H1 :

=0.004596 < =2.262-> Chấp nhận H0

Vậy trong điều kiện tiền lương nhân viên tiếp thị không đổi, chi phí quảng cáo khơng ảnh hưởng đến doanh thu trung bình.

</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">

Vậy trong điều kiện tiền chi phí quảng cáo khơng đổi, tiền lương nhân viên tiếp thị có ảnh hưởng đến doanh thu trung bình.

</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">

Từ bảng số liệu, ta có: với khoảng tin cậy 95%, nếu chi phí quảng cáo là 23 triệu đ và tiền lương của nhân viên tiếp thị là 15 triệu đ thì khoảng dự báo doanh thu trung bình là: 153.0086<y<160.9466.

</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">

Ta thấy : > => Bác bỏ H0

Cả hai yếu tố tỷ lê • lao đơ •ng và số năm được đào tạo đều không ảnh hưởng đến thu nhâ •p .

Từ phương trình , rõ ràng mối quan hệ của Q L K khơng phải là tuyến tính.Tuy nhiên nếu lấy lôgarit hai vế ta được :

Ln (Q)= Ln ( )+ Ln (L)+ Ln (K)

là độ co giãn của sản lượng đối với lao động , Sản lượng tăng 0.1915 khi lượng lao động tăng 1% , khi giữ lượng vốn không đổi.

+ là độ co giãn của sản lượng đối với vốn , Sản lượng tăng 0.94266 khi lượng vốn tăng 1% , khi giữ lượng lao động không đổi.

</div><span class="text_page_counter">Trang 31</span><div class="page_container" data-page="31">

Ta thấy Sum Squared resid ở phương trình (2) nhỏ hơn rất nhiều so với phương trình (1) nên mơ hình (2) tốt hơn.

<b>c. </b>Các hệ số co giãn đối với mơ hình tuyến tính * ( ) = 121.536

* ( ) = 36834.055

</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">

Với 3 mô hình thì mơ hình bậc hai có Sum squared resid nhỏ nhất nên chọn mơ hình bậc hai.

<b>a. Ước lượng các tham số cYa mơ hình hồi quy tuyVn tWnh</b>

Ước lượng Mơ hình hồi quy tuyến tính:

</div><span class="text_page_counter">Trang 34</span><div class="page_container" data-page="34">

<b>Y= 10959.73 – 2116.554X + 1099.201X + 7.212181X – 211.0960X<small>2 345</small>Se= (6073.554)</b> (912.1785) (1143.665) (31.02713) (100.2086)

<b>t= (1.804501)</b> (-2.320329) (0.961122) (0.232448) (-2.106565)

<b>p= (0.0986) (0.0406)</b> (0.3571) (0.8205) (0.0589)

<b>b. Ước lượng các tham số cYa mơ hình hồi quy tuyVn tWnh logarit</b>

Ước lượng Mơ hình hồi quy tuyến tính logarit:

Se= (4.778493) (0.488934) (0.193451) (0.920410) (0.016422) t = (0.764381) (-2.231440) (0.936844) (1.282487) (-1.996033) p = (0.4607) (0.0474) (0.3690) (0.2260) (0.0713)

</div><span class="text_page_counter">Trang 35</span><div class="page_container" data-page="35">

<b>c. Ý nghĩa cYa các hệ số , , </b>

<b>- Đối với hàm hồi quy tuyVn tWnh</b>

o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi giá sỉ trung bình của hoa hồng tăng lên một USD thì số lượng hoa hồng bán được bị giảm đi 2116.554 tá

o : Trong trường hợp các yếu tố khác khơng đổi, khi giá sỉ trung bình của hoa cẩm chướng tăng lên một USD thì số lượng hoa hồng bán được tăng lên 1099.201 tá

o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi thu nhập khả dụng trung bình hàng tuần của gia đình tăng lên 1 USD thì số lượng hoa hồng bán được tăng lên 7.212181 tá

<b>- Đối với hàm hồi quy tuyVn tWn logarit</b>

o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi giá sỉ trung bình của hoa hồng tăng lên 1% thì số lượng hoa hồng bán được giảm đi 1.091026% o : Trong trường hợp các yếu tố khác khơng đổi, khi giá sỉ trung bình của hoa

cẩm chướng tăng lên một USD thì số lượng hoa hồng bán được tăng lên 18.1234%

o : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi thu nhập khả dụng trung bình hàng tuần của gia đình tăng lên 1% thì số lượng hoa hồng bán được tăng lên 1.180414%

<b>d. Dựa vào mơ hình hồi quy tuyến tính logarit, ta có:</b>

Độ co giãn của thu nhập đối với mơ hình tuyến tính bằng = 1.180414

<b>e. Dựa trên các phân tích, ta lựa chọn mơ hình tuyến tính logarit do RSS của mơ</b>

hình tuyến tính logarit = 0.295663 < RSS =10646199 của mơ hình tuyến tính

<b>CHƯƠNG 5</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 36</span><div class="page_container" data-page="36">

- = -1.5329: khi giá bán trung bình tăng (giảm) 1000 đồng/kg thì lượng hàng bán được trung bình giảm(tăng) 1.5329 tấn/tháng.

- = 0.0973: chênh lê •ch về lượng hàng trung bình bán được giữa thành thị

</div><span class="text_page_counter">Trang 37</span><div class="page_container" data-page="37">

Chấp nhâ •n => khu vực bán hàng khơng ảnh hưởng đến lượng hàng

Hê • số điều chỉnh của mơ hình 1 lớn hơn hê • số điều chỉnh của mơ hình 2, kiểm định hê • số của biến D khơng có ‹ nghŒa => ta khơng nên đưa biến D vào mơ hình = > chúng ta dùng mơ hình 1 để dự báo.

</div><span class="text_page_counter">Trang 38</span><div class="page_container" data-page="38">

<b>a. * Đặt giả thuyết:</b>

H0 : H1 :

Pvalue =0.00000 < 0.05 Bác bỏ H0

Vậy trong điều kiện số năm kinh nghiệm không đổi, giới tính có ảnh hưởng đến mức lương trung bình của giáo sư đại học.

</div><span class="text_page_counter">Trang 39</span><div class="page_container" data-page="39">

Theo bảng số liệu, với độ tin cậy 95%, nếu giáo sư nam có 8 năm kinh nghiệp sẽ có khoảng dự báo trung bình mức lương khởi điểm là: 31.87256<Y<32.66458

Theo bảng số liệu, với độ tin cậy 98%, nếu giáo sư nữ có 9 năm kinh nghiệp sẽ có khoảng dự báo trung bình mức lương khởi điểm là:

</div>