BÀI TẬP NHÓM MÔN KINH TẾ LƯỢNG ppt

Bài tập 1 :
a) Chấm những điểm này trên đồ thị :
Mô hình hồi quy là : Y= 1.168 + 1.716X
b ) Giải thích tung độ góc và độ dốc của đường hồi quy:
Khi không có lượng tiền mặt trong thị trường (X
i
= 0) thì thu nhập quốc dân chỉ có 1.168 triệu
dollar , khi tăng lượng tiền lên 1 triệu dollar (X
i
= 1) thì thu nhập quốc dân tăng lên 2.884 triệu dollar
c) Thu nhập quốc dân là 12 triệu dollar :
Y=12 thay vào phương trình : Y= 1.168 + 1.716X
 12 = 1.168 + 1.716X

X = 6.31(triệu dollar)
Regression bài 1
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1 Luong
tien(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Thu nhap quoc dan
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square

Std. Error of
the Estimate
1
.979(a) .959 .953 .37372
1
a Predictors: (Constant), Luong tien
Bài tập 2 :
Tính hồi quy của điểm thu nhập theo điểm trung bình thì biến phụ thuộc là Y , biến độc lập là X
Tính hồi quy của điểm trung bình theo thu nhập thì biến phụ thuộc là X , biến độc lập là Y
Bài tập 3:
a/ Nhận xét tung độ góc và độ dốc :
Giả sử lúc đầu có ước lượng bình phương tối thiếu đã nhận được mối quan hệ :Y = a + Bx.
Sau khi công việc kết thúc thì người ta quyết định nhân các đơn vị của biến X với 10 thì:
Với các giá trị của X đều nhân cho 10, theo công thức: x
i
= X
i
-
−−
X
, thì giá trị x
i
cũng tăng lên theo X
Và theo công thức :
∑
∑
=
2
ˆ
xi

xiyi
β
ta sẽ đơn giãn được cho 10
Do đó các giá trị: tung độ gốc và độ dốc sẽ không thay đổi.
b)
Bài tập 4 :
Khi mà các quan sát đối với biến độc lập đều giống nhau thì độ dốc
β
không xác định , tung độ
góc sẽ bằng
Y
vì khi chọn mẫu đã bị sai sót
2
Bài tập 5 :
Giá trị -1.78 của tung độ gốc trong phương trình hồi quy về chi tiêu quần áo của người tiêu dùng
tại Pháp không có ý nghĩa trong thực tế , chỉ tồn tại ở mặt toán học , khi thu nhập của người tiêu dùng
tăng lên 1 đơn vị thì chi tiêu cho quần áo của người tiêu dùng tại Pháp giảm đi 1.78 đơn vị , chi tiêu quần
áo của người tiêu dùng có xu hướng giảm dần . Mặc khác khi thu nhập của người tiêu dùng bằng 0 thì chi
tiêu sẽ bằng 0 chú không phải là -1.78 .
Bài tập 6 :
a) Vẽ đồ thị phân phối rãi
b) Ước lượng các hệ số :
483.0*111.3
05.0,11
tSt
c
±=±
α
α


2.05 <
α
< 4.17
092.0*25.0
05.0,11
tSt
c
±−=±
β
β

-0.45 <
β
< -0.05
c) Hãy tính R
2
và R
R
2
= RSS/TSS=0.402
R = 0.634
d) Diễn giải các kết quả tìm được
Anova : Sig = 0.02 <
α
= 0.05

H
o
bị bác bỏ hay mô hình có ý nghĩa về mặt thông kê
+

Đặt H
0
:
β
=
β
0
3

H
1
:
β
≠
β
0
t
sta
= -2.72
t
11, 0.05
=2.201
|t
sta
| > t
crit
=> H
o
bị bác bỏ hay với
α

= 0.05 có mối liên hệ giữa tỉ lệ bỏ việc và tỉ lệ thất nghiệp
e) Hãy vẽ đồ thị và nhận xét :
Regression - bài 6
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
Ti le that
nghiep(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Ti le bo viec
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.634(a) .402 .348 .47045
a Predictors: (Constant), Ti le thatnghiep
4
Bài tập 7:
a) Vẽ mô hình phân bố rãi của GP với CPI và của NYSE với CPI trên cùng 1 đồ thị :
b) Đánh giá các 2 phương trình , chọn phương án khả thi :
Phương trình 1 : GP
t

=
β
1
+
β
2
CPI
t
+ u
t
Anova : Sig = 0.588 >
α
= 0.05

H
o
được chấp nhận hay mô hình không ý nghĩa về mặt thông kê
Phương trình 2 : NYSE
t
=
β
1
+
β
2
CPI
t
+ u
t
Anova : Sig = 0.000 <

α
= 0.05

H
o
bị bác bỏ hay mô hình có ý nghĩa về mặt thông kê
Vậy , Phương trình 2 có ý nghĩa nhà đầu tư mong đợi
β
là 2.331
c) Công cụ tài chính nào phòng chống lạm phát tốt hơn, vàng hay chứng khoán?
Để biết được điều này chúng ta thử tính hồi quy: CPI sẽ phụ thuộc vào GV( giá vàng) và NYSE( chỉ
số chứng khoán trên thị trường chứng khoán.
*CPI phụ thuộc vào giá vàng (GV), ta có kết quả:
Mô hình hồi quy như sau: CPI = 70.457 + 0.82 GV
*CPI phụ thuộc vào chỉ số chứng khoán trên thị trường chứng khoán (NYSE), ta có kết quả:
Ta được mô hình hồi quy: CPI = 57.903 + 0.408NYSE
5
*So sánh hai mô hình ta thấy, khi tăng lên 1 đơn vị giá vàng(GV) hay chỉ số chứng
khoán(NYSE), thì chỉ số CPI lần lượt là: 71.277, 58.311. Ngoài ra thì khi tăng lên 1 đơn vị GV thì CPI
tăng thêm một lượng là 0.82 đơn vị, còn khi tăng lên 1 đơn vị NYSE thì CPI tăng thêm một lượng là
0.408 đơn vị.
Kết luận: lượng tăng thêm của CPI tăng lên khi tăng GV lớn hơn so với khi tăng NYSE. Do đó thì
công cụ chỉ số chứng khoán sẽ tốt hơn trong việc phòng chống lạm phát.
Regression - bài 7
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method

1
Chi phi gia
tieu dung(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Gia vang
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.159(a) .025 056 96.23427
a Predictors: (Constant), Chi phi gia tieu dung
Regression - bài 7
Variables Entered/Removed(b)
6
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
Chi phi gia
tieu dung(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Chung khoan New York
Model Summary

Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.939(a) .882 .873 18.53319
a Predictors: (Constant), Chi phi gia tieu dung
7
Bài tập 8 :
a) Hãy vẽ biểu đồ chấm phân bố rãi :
b) Ước lượng hai mô hình :
Mô hình 1 : GDPC
t
=
β
1
+
β
2
X
t
+ u
t
8
239.79*139.638
05.0,18
tSt
c
±=±

α
α

471.65 <
α
< 804.62
615.6*693.244
05.0,18
tSt
c
±=±
β
β

230.79 <
β
< 258.59
Mô hình 2 : GDPR
t
=
β
1
+
β
2
X
t
+ u
t
591.50*054.2933

05.0,18
tSt
c
±=±
α
α

2826.76 <
α
< 3039,35
223.4*681,97
05.0,18
tSt
c
±=±
β
β

88,808 <
β
< 106.05
c) Diễn giải
β
2
:
Khi thời gian tăng lên 1 đơn vị , thì tổng sản phẩm quốc nội danh nghĩa ( GDPC) sẽ tăng lên
244.693 đơn vị . Khi thời gian tăng lên 1 đơn vị , thì GDP thực ( GDPR) sẽ tăng lên 97.681 đơn vị .
d) Sự khác biệt
β
2

: sự khác biệt giữa
β
2
của hai mô hình đó là do sự khác nhau của tổng sản phẩm
quốc nội danh nghĩa (GDPC) và GDP thực (GDPR), tại vì các giá trị X (thời gian ) của hai mô
hình là giống nhau.
e) Kết luận về bản chất lạm phát ở Mỹ trong giai đoạn 1972-1991 :
Regression - bài 8
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
Bien X(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Tong SP quoc noi danh nghia
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.993(a) .987 .986 170.57856
a Predictors: (Constant), Bien X
9
Regression - bài 8
Variables Entered/Removed(b)

Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
Bien X(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: GDP thuc
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.984(a) .967 .966 108.90831
a Predictors: (Constant), BienX
10
Bài tập 9 :
a) Xây dựng mô hình kinh tế , thống kê cho mỗi giả thuyết
Theo Keynes , tổng tiêu dùng (CONS) sẽ phụ thuộc vào tổng thu nhập khả dụng (Y
d
)

CONS =
α
+
β
Y

d
Các nhà kinh tế học cổ điển tin rằng tiêu dùng có quan hệ nghịch biến với lãi suất (RR) trong nền kinh tế

CONS =
α
-
β
RR

b) Ước lượng các tham số trong mỗi mô hình
CONS = -10.455+ 0.912 Y
d
CONS = 1372.884 – 57.432 RR
c) Dựa trên các kết quả kinh tế lượng , có nhận xét gì về giá trị của 2 giả thuyết trên .
Khi thời gian tăng thêm 1 đơn vị thì GDP thực (GDPR) sẽ tăng thêm 97.681 đơn vị , khi
thời gian tăng thêm 1 đơn vị thì tổng sản phẩm quốc nội danh nghĩa GDPC sẽ tăng thêm
264.93 .
Regression bài 9 ( YD)
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
thu nhap
kha dung(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: chi tieu

Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.999(a) .998 .998 21.7596
a Predictors: (Constant), thu nhap kha dung
11
Regression câu 9 theo (RR)
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
lai suat(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: chi tieu
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.332(a) .110 .081 452.4435
a Predictors: (Constant), lai suat

12
Bài tập 10 :
a) Ước lượng các hệ số của phương trình đường cầu và giải thích ý nghĩa các hệ số đó
Ta có phương trình : Q
t
=
α
1
+
α
2
P
t
+ e
t
α
=2813.32
β
= -1577.58
Khi giá bán bằng 0 thì lượng bán ra là 2813.32
Khi giá bán tăng lên 1 đơn vị thì lượng bán ra giảm 1577.58 đơn vị
b) Giá trị của các Y
t
=ln(Q
t
) và X
t
=ln(P
t
)

Y
t
X
t
6.7935 0.2070
6.9197 0.1398
6.9660 0.0953
6.8947 0.1823
6.5221 0.3001
6.6053 0.2231
6.6958 0.2469
7.1507 -0.0101
6.8522 0.1989
6.7731 0.2231
6.5793 0.2624
6.9994 0.0488
c) Ước lượng các hệ số của phương trình đường cầu có dạng :
Y
t
=
β
1
+
β
2
X
t
+ u
t
α

= 7.153
β
= -1.927
Giải thích : Khi giá bán bằng 0 thì lượng cầu bằng 7.153. Khi giá bán tăng thêm 1 đơn vị thì
lượng bán ra giảm đi 1.927 đơn vị .
d)
Regression bài 10
Variables Entered/Removed(b)
13
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
Gia ban(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Luong ban
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.960(a) .921 .913 51.41715
a Predictors: (Constant), Gia ban
14