bộ đề bài tập kinh tế lượng

Lấy 4 chữ số thập phân khi tính toán
Bài 1: Cho Y: mức cung về loại hàng A (1000 tấn/tháng); X: đơn giá (triệu đồng/tấn). Quan sát mẫu
ta có bảng số liệu sau
Y 10 10 11 12 13 13 14 15 16 16
X 13 15 16 16 17 19 21 23 25 25
Câu 1:
a) Viết hàm hồi quy mẫu biểu diễn sự phụ thuộc của mức cung vào đơn giá. Nêu ý nghĩa của
các hệ số có trong mô hình?
b) Kiểm định sự phù hợp của mô hình, với mức ý nghĩa 1%?
c) Xác định khoảng tin cậy của
2
σ
với độ tin cậy 95%?
d) Đánh giá nhận định cho rằng khi sản lượng tiêu thụ tăng 1(kg/năm) thì doanh thu cũng tăng
0.512 (triệu đồng/năm), với mức ý nghĩa 5%?
e) Dự báo mức cung trung bình khi đơn giá là 20 (kg/năm)? Với mức ý nghĩa 5%?
f) Tìm khoảng tin cậy của
1
β
với độ tin cậy 95%?
g) Tính hệ số co giãn tại
( )
X , Y
. Nêu ý nghĩa của hệ số co giãn đó?
h) Viết hàm hồi quy khi đơn vị tính của Y là tấn/năm và đơn vị tính của X là tỷ đồng/kg?
Đề 1:
Tổng giá trị nhập khẩu Y (10 tỉ đồng/năm) phụ thuộc vào tổng sản phẩm quốc dân X2 (100ngàn
đồng/tháng), tiêu dùng X3(tỉ đồng/năm) và các nước (Z=0: nước Việt Nam, Z=1: Thái Lan). Ta có
bảng số liệu như sau:
Y 8 9 10 13 16 18 20 29 30 36
X2 200 245 400 500 558 600 764 875 900 1202

X3 9 11 15 23 27 30 35 40 43 49
Z 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1
Câu 1:
a) Viết hàm hồi quy mẫu biểu diễn sự phụ thuộc của tổng giá trị nhập khẩu vào tiêu dùng?
b) Biến giải thích tiêu dùng (X3) giải thích bao nhiêu % cho sự thay đổi của tổng giá trị nhập
khẩu? Mô hình có phù hợp không, với mức ý nghĩa 5%?
c) Đánh giá nhận định cho rằng khi tiêu dùng tăng 1 tỉ đồng/năm thì tổng giá trị nhập khẩu cũng
tăng 1.045 (10 tỉ đồng/năm), với mức ý nghĩa 2%?
d) Dự báo tổng giá trị nhập khẩu trung bình khi tiêu dùng là 45 tỉ đồng/năm, với mức ý nghĩa
5%?
Câu 2:
Mô hình hồi quy có dạng
1 2 3
lnY lnX2 X3=β +β +β
Với bảng số liệu trên ta có kết quả hồi quy như sau
Variable Coefficient t-Statistic Prob.
C 2.34124 3.283414 0.013423
lnX2 -0.117495 -0.851067 0.42288
X3 0.0430804 7.479208 0.0001399
R-squared 0.992126
a) Viết hàm hồi quy mẫu của mô hình trên? Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng?
b) Có ý kiến cho rằng hệ số co giãn tại
( )
X3, Y
là 1.752, hãy đánh giá nhậ định trên, với mức ý
nghĩa 1%?
c) Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5%?
Câu 3: Mô hình hồi quy có dạng
1 2 3 4 5 2
Y X2 X3 Z X Z=β +β +β + β + β

Với số liệu trên ta ước lượng được mô hình sau
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.6024291 3.0150074 0.19981018 0.84950
X2 0.0052410 0.0225266 0.2326591 0.8252498
X3 0.5032389 0.4593041 1.0956551 0.32317
Z -1.394103 3.9347431 -0.3543059 0.737562
X2Z 0.0046670 0.0064525 0.7232830 0.501914
R-squared 0.963051 F-statistic 32.58062
Prob (F-statistic) 0.0008942
a) Nêu ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng?
b) Có ý kiến cho rằng hệ số co giãn tại
( )
X3, Y
là 1.546. Hãy đánh giá nhận định trên với mức
ý nghĩa 2%?
c) Xét xem mô hình có sự khác biệt giữa Thái Lan và Việt Nam không, với mức ý nghĩa 5%?
d) Hãy cho biết dự báo Y nên sử dụng mô hình (1), (2), hay (3)? Vì sao? Với mức ý nghĩa 5%?
e) Viết hàm hồi qui trên khi đơn vị tính của Y là tỉ đồng/tháng, X2 là triệu đồng/tháng?
Đề 2:
Doanh thu Y (triệu đồng/năm) theo sản lượng tiêu thụ X (kg/năm) Ta có bảng số liệu như sau:
Y 5 8 9 10 9 8 7 8 6 4
X 5 14 15 20 15 14 13 14 8 2
i) Viết hàm hồi quy mẫu biểu diễn sự phụ thuộc của doanh thu vào sản lượng tiêu thụ?
j) Kiểm định sự phù hợp của mô hình, với mức ý nghĩa 1%?
k) Xác định khoảng tin cậy của
2
σ
với độ tin cậy 95%?
l) Đánh giá nhận định cho rằng khi sản lượng tiêu thụ tăng 1(kg/năm) thì doanh thu cũng tăng
0.512 (triệu đồng/năm), với mức ý nghĩa 5%?

m) Dự báo doanh thu trung bình khi sản lượng tiêu thụ là 10 (kg/năm)? Với mức ý nghĩa 5%?
n) Tìm khoảng tin cậy của
1
β
với độ tin cậy 95%?
o) Tính hệ số co giãn tại
( )
X , Y
. Nêu ý nghĩa của hệ số co giãn đó?
p) Viết hàm hồi quy khi đơn vị tính của Y là triệu đồng/tháng và đơn vị tính của X là tấn/năm?
ĐỀ 3:
Cho Y là lợi nhuận của công ty trong tháng (triệu đồng/tháng), X là lượng khách hàng tiêu dùng
sản phẩm của công ty (100 ngàn người/ngày) và biến khả năng quản lý của chủ công ty (Z = 0: Người
quản lý giỏi; Z = 1: Người quản lý không giỏi). Ta có bảng số liệu như sau:
Y 100 80 95 120 90 110 200 220 105 150
X 35 27 29 45 33 38 55 60 40 44
Z 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1
Câu 1:
a) Viết hàm hồi quy mẫu biểu diễn sự phụ thuộc của lợi nhuận vào lượng khách hang tiêu dùng
sản phẩm của công ty?
b) Kiểm định sự phù hợp của mô hình, với mức ý nghĩa 1%?
c) Đánh giá nhận định cho rằng khi lượng khách hàng tiêu dùng sản phẩm của công ty tăng 100
nghàn người/ngày thì lợi nhuận cũng tăng 3.857 (triệu đồng/tháng), với mức ý nghĩa 5%?
d) Dự báo lợi nhuận trung bình của công ty khi lượng khách hàng tiêu dùng sản phẩm của công ty
là 7000 ngàn người/ngày, Với mức ý nghĩa 5%?
e) Viết hàm hồi quy khi đơn vị tính của Y là ngàn đồng/tháng, của X là triệu người/ngày?
Câu 2: Mô hình hồi quy có dạng
1 2 3 4
Y X Z X Z=β +β +β +β
Với số liệu trên ta ước lượng được mô hình sau

Dependent Variable: Y
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 18.39852 18.49889 0.994574 0.3583
X 2.256871 0.498443 4.527841 0.0040
Z -57.62635 22.11043 -2.606297 0.0403
XZ 2.053170 0.563427 3.644074 0.0108
R-squared 0.986349 F-statistic 144.5064
Adjusted R-squared 0.979523 Prob(F-statistic) 0.000006
a) Viết hàm hồi quy và nêu ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng trong mô hình trên?
b) Có ý kiến cho rằng hệ số co giãn tại
( )
X2, Y
là -0.362. Hãy đánh giá nhận định trên với mức
ý nghĩa 2%?
c) Xét xem biến năng lực quản lý của người chủ công ty có ảnh hưởng tới lợi nhuận (Y) không,
với mức ý nghĩa 5%?
d) Hãy cho biết dự báo Y nên sử dụng mô hình ở câu 1 hay câu 2? Vì sao? Với mức ý nghĩa
1%?
e) Viết hàm hồi qui trên khi đơn vị tính của Y là tỉ đồng/năm, X3 là tháng?
ĐỀ 4:
Lương Y (100 ngàn đồng/tháng) phụ thuộc vào quy mô lao động X2, tuổi của lao động X3(năm)
và giới tính (Z=0: Nam, Z=1: Nữ). Ta có bảng số liệu như sau:
Y 34 37 40 35 28 45 50 42 39 53
X2 4 6 8 9 7 3 6 5 10 2
X3 38 20 27 25 18 29 28 26 19 42
Z 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1
Câu 1:
a) Viết hàm hồi quy mẫu biểu diễn sự phụ thuộc của tiền lương vào tuổi của người lao động?
b) Biến giải thích tuổi của lao động (X3) giải thích bao nhiêu % cho sự thay đổi của tiền lương?

Mô hình có phù hợp không, với mức ý nghĩa 5%?
c) Đánh giá nhận định cho rằng khi tuổi của người lao động tăng 1 năm thì tiền lương cũng tăng
0.783 (100 ngàn đồng/tháng), với mức ý nghĩa 2%?
d) Dự báo tiền lương trung bình khi tuổi của người lao động là 45 tuổi, với mức ý nghĩa 5%?
Câu 2:
Mô hình hồi quy có dạng
1 2 3
lnY X2 X3=β +β +β
Với bảng số liệu trên ta có kết quả hồi quy như sau
Variable Coefficient t-Statistic Prob.
C 3.48394328 7.1638229 0.00018
X2 -0.0122097 -0.3542401 0.73358
X3 0.00991570 0.8706859 0.41278
R-squared 0.29572070
F-statistic 1.4696193
a) Viết hàm hồi quy mẫu của mô hình trên? Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng?
b) Có ý kiến cho rằng hệ số co giãn tại
( )
X3, Y
là 0.345, hãy đánh giá nhận định trên, với mức
ý nghĩa 1%?
c) Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 5%?
Câu 3: Mô hình hồi quy có dạng
1 2 3 4 5
Y X2 X3 Z X3Z=β +β +β + β + β
Với số liệu trên ta ước lượng được mô hình sau
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 73.95474 22.23088 3.326667 0.020855
X2 -1.78008 1.181841 -1.50619 0.192367
X3 -0.79001 0.574423 -1.37531 0.227459

Z -38.9286 15.24104 -2.5542 0.051005
X3Z 1.351749 0.523186 2.583689 0.049212
R-squared 0.71193
a) Nêu ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng?
b) Có ý kiến cho rằng hệ số co giãn tại
( )
X2, Y
là -0.362. Hãy đánh giá nhận định trên với mức
ý nghĩa 2%?
c) Xét xem mô hình có sự khác biệt giữa Nam và Nữ không, với mức ý nghĩa 5%?
d) Hãy cho biết dự báo Y nên sử dụng mô hình (1), (2), hay (3)? Vì sao? Với mức ý nghĩa 5%?
e) Viết hàm hồi qui trên khi đơn vị tính của Y là tỉ đồng/năm, X3 là tháng?
Đề 5:
Điểm thi môn Kinh Tế Lượng Y (điểm) theo số ngày đi học X (ngày) và giới tính (Z=0: Nữ, Z=1:
Nam). Ta có bảng số liệu như sau:
Y 5 8 9 10 9 8 7 8 6 4
X 5 14 15 20 15 14 13 14 8 2
Z 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1
Câu 1:
a) Viết hàm hồi quy mẫu biểu diễn sự phụ thuộc của điểm thi vào số ngày đi học?
b) Kiểm định sự phù hợp của mô hình, với mức ý nghĩa 1%?
c) Đánh giá nhận định cho rằng khi số ngày đi học tăng 1(ngày) thì điểm thi môn Kinh tế lượng
cũng tăng 1 (điểm), với mức ý nghĩa 5%?
d) Dự báo điểm thi trung bình và điểm thi cá biệt của một Sinh Viên khi số ngày đi học của Sinh
Viên là 10 (ngày)?
e) Tính hệ số co giãn tại
( )
X , Y
. Nêu ý nghĩa của hệ số co giãn đó?
Câu 2:

Mô hình hồi quy có dạng
1 2 3 4
Y X Z XZ=β +β +β +β
Với bảng số liệu trên ta có kết quả hồi quy như sau
a) Viết hàm
hồi quy của
mô hình? Nêu
ý nghĩa của
các hệ số hồi
quy?
b) Xét xem
biến tương tác
XZ có ảnh hưởng
tới điểm thi
không, với mức ý nghĩa 5%?
c) Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 1%?
d) Xác định khoảng tin cậy của
2
β
với độ tin cậy 95%?
Câu 3: Với số liệu trên ta ước lượng được mô hình sau
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.755321 0.999252 0.755886 0.4744
LOG(X) 2.726641 0.367072 7.428086 0.0001
Z 0.596310 0.483199 1.234089 0.2570
R-squared 0.892977 F-statistic 29.20321
Adjusted R-squared 0.862399 Prob(F-statistic) 0.000401
Sum squared resid 3.467550
a) Nêu ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng?
b) Có ý kiến cho rằng hệ số co giãn tại

( )
X, Y
là 0.32. Hãy đánh giá nhận định trên với mức ý
nghĩa 5%?
c) Hãy cho biết dự báo Y nên sử dụng mô hình (1), (2), hay (3)? Vì sao?
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.098901 0.539592 5.743048 0.0012
X 0.340659 0.037687 9.039241 0.0001
Z 0.079393 0.617520 0.128568 0.9019
XZ 0.034018 0.045697 0.744416 0.4847
R-squared 0.980852 Mean dependent var 7.400000
Adjusted R-squared 0.971279 S.D. dependent var 1.897367
S.E. of regression 0.321554 Akaike info criterion 0.857872
Sum squared resid 0.620382 Schwarz criterion 0.978906
Log likelihood -0.289362 F-statistic 102.4517
Durbin-Watson stat 2.324799 Prob(F-statistic) 0.000015
Đề 6:
Lượng điện năng tiêu thụ ở hộ gia đình Y (kw) phụ thuộc vào nhiệt độ X (độ) và các mùa trong
năm (Z=0: mùa nắng, Z=1: mùa mưa). Ta có bảng số liệu như sau:
Y 100 102 103 112 104 107 111 108 107 103
X 26 27 28 33 29 30 32 31 30 28
Z 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1
Câu 1:
a) Viết hàm hồi quy mẫu biểu diễn sự phụ thuộc của lượng điện năng tiêu thụ vào nhiệt độ?
b) Kiểm định sự phù hợp của mô hình, với mức ý nghĩa 1%?
c) Đánh giá nhận định cho rằng khi nhiệt độ tăng 1 (độ) thì lượng điện năng tiêu thụ cũng tăng
1.895 (KW), với mức ý nghĩa 5%?
d) Dự báo lượng điện năng tiêu thụ trung bình của hộ gia đình khi nhiệt độ là 24 độ?
e) Viết hàm hồi quy khi đơn vị tính của Y là 100KW, X (10 độ)?
Câu 2: Mô hình hồi quy có dạng

1 2 3 4
Y X Z XZ=β +β +β +β
Với bảng số liệu trên ta có kết quả hồi quy như sau
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 53.94118 5.198781 10.37573 0.0000
X 1.764706 0.166511 10.59811 0.0000
Z 12.36652 7.394880 1.672308 0.1455
XZ -0.457014 0.252949 -1.806743 0.1208
R-squared 0.991926 Mean dependent var 105.7000
Adjusted R-squared 0.987888 S.D. dependent var 3.945462
S.E. of regression 0.434208 Akaike info criterion 1.458590
Sum squared resid 1.131222 Schwarz criterion 1.579624
Log likelihood -3.292951 F-statistic 245.6968
Durbin-Watson stat 2.737176 Prob (F-statistic) 0.000001
a) Viết hàm hồi quy của mô hình? Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy?
b) Xét xem yếu tố mùa có ảnh hưởng tới lượng điện năng tiêu thụ không, với mức ý nghĩa 5%?
c) Kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 1%?
d) Tìm khoảng tin cậy của
2
β
với độ tin cậy 95%?
Câu 3: Với số liệu trên ta ước lượng được mô hình sau
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -48.08692 17.11723 -2.809270 0.0262
LOG(X) 45.66845 4.975756 9.178194 0.0000
Z -1.001165 0.713373 -1.403423 0.2033
R-squared 0.982914 F-statistic 201.3496
Adjusted R-squared 0.978033 Prob(F-statistic) 0.000001
Sum squared resid 2.393707
a) Nêu ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng?

b) Có ý kiến cho rằng hệ số co giãn tại
( )
X, Y
là 0.52. Hãy đánh giá nhận định trên với mức ý
nghĩa 5%?
c) Hãy cho biết dự báo Y nên sử dụng mô hình (1), (2), hay (3)? Vì sao?
Đề 7:
Cho mô hình sau:
1 2 3 4
2
Y 11.5321 1.8222X 2.3327X 1.7441X 1.8743X 0.8653Y( 1)
se (6.5028) (0.6006) (1.5559) (0.6831) (1.2518) (0.0864)
R 0.9841
= − + − + + −
=
=
Trong đó L: Số lượng lao động của ngành CNTT (1000 người)
X
1
: Lương các ngành công nghiệp khác (1000 USD/tháng)
X
2
: Lương ngành CNTT (1000USD/tháng)
X
3
: Chi phí đào tạo của ngành CNTT (1000USD/năm)
X
4
: Mức tăng trưởng tổng SP của ngành CNTT (tỷ USD/năm)
Y(-1): Biến trễ một thời kỳ của biến Y

a) Hàm hồi quy có phù hợp không? Với mức ý nghĩa 5%?
b) Cho biết ý nghĩa của các hệ số có trong mô hình? Ý nghĩa của R
2
?
c) Biến độc lập nào thực sự ảnh hưởng đến số lượng lao động của ngành CNTT?
d) Có thể cho rằng khi chi phí đào tạo ngành CNTT tăng thì số lượng lao động của ngành CNTT
giảm không? Với mức ý nghĩa 5%?
e) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, lương bình quân tháng của các ngành CN khác
giảm thì số lượng lao động của ngành CNTT có tăng lên không? Với mức ý nghĩa 2%?
f) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, Chi phí đào tạo của ngành CNTT tăng 100USD thì
số lượng lao động của ngành CNTT tăng trong khoảng nào? Với mức ý nghĩa 2%?
g) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, Mức tăng trưởng tổng SP của ngành CNTT thay
đổi thì số lượng lao động của ngành CNTT có thay đổi không?
h) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, lương bình quân tháng của các ngành CNTT giảm
thì số lượng lao động của ngành CNTT tăng tối đa bao nhiêu nghìn lao động? Với độ tin cậy 95%
i) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, Chi phí đào tạo của ngành CNTT tăng 200USD thì
số lượng lao động của ngành CNTT giảm tối đa bao nhiêu nghìn lao động? Với độ tin cậy 98%?
j) Có thể cho rằng khi lương bình quân tháng của các ngành CNTT giảm 500USD thì số lượng
lao động của ngành CNTT giảm 1000 lao động được không? Với mức ý nghĩa 1%?
k) Có thể cho rằng khi Chi phí đào tạo của ngành CNTT giảm 200USD thì số lượng lao động của
ngành CNTT tăng lên nhiều hơn 250 lao động được không? Với mức ý nghĩa 5%?
l) Hãy cho biết khi lương bình quân tháng của các ngành CNTT và các ngành CN khác tăng
200USD thì ước lượng điểm mức tăng số lượng lao động của ngành CNTT là bao nhiêu?
m) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, số lượng lao động của ngành CNTT năm trước
tăng thì số lượng lao động của ngành CNTT năm sau có thực sự tăng lên hay không? Với mức ý nghĩa
1%?