bài tập môn kinh tế lượng

BÀI TẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG
SỬ DỤNG EVIEWS
LỜI NÓI ðẦU :



Tài liệu tham khảo

1. Bài tập kinh tế lượng (problem sets) của khoa Kinh tế ðHQG TPHCM
2. Bài tập Kinh tế lượng của trường ðHDL Hùng Vương
3. Bài tập Kinh tế lượng của trường ðại học Kinh tế TPHCM
4. Bài tập Kinh tế lượng của trường ðHKTQD- Hà Nội
5.
Bộ dữ liệu của Ramanathan
()


Bài 1.
Cho số liệu về Doanh thu bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng (Doanh thu-DT) và mức thu nhập bình quân
ñầu người trong các doanh nghiệp NN(TNBQ) trong 12 năm từ 1995-2006 như sau :


Mục
năm
TNBQ(nghìn ñồng) (DT)Doanh thu (tỷ ñồng)
1995 478.2 121160
1996 543.2 145874
1997 642.1 161899.7
1998 697.1 185598.1
1999 728.7 200923.7
2000 849.6 220410.6

2001 954.3 245315
2002 1068.8 280884
2003 1246.7 333809.3
2004 1421.4 398524.5
2005 1639.5 480293.5
2006 1829.9 580710.1
Nguồn số liệu:


a) Ước lượng hàm hồi quy
SRF: DT= β
1 +
β
2
TNBQ
i
+U
i
và nêu ý nghĩa của
các hệ số hồi quy.

b) kiểm ñịnh giả thiết: H
0
: β
1
=0
H
1
: β
1

≠ 0
với ñộ tin cậy 95%
c) Nhận xét mức ñộ phù hợp của mô hình và kiểm ñịnh xem mô hình có thực sự phù
hợp.
d) Kiểm tra xem mô hình có bị ña cộng tuyến, tự tương quan hay phương sai thay ñổi
hay không.
Bài 2.
Bài 1
Bảng số liệu sau cho biết tỉ lệ bỏ việc trên 100 người làm việc (Y
t
) và tỉ lệ thất nghiệp (X
t
) trong lãnh vực
chế tạo cơng nghiệp ở Mỹ trong giai đoạn 1960-1972.
Năm Tỉ lệ bỏ việc
Tỉ lệ thất nghiệp
(%)
1960 1.3 6.2
1961 1.2 7.8
1962 1.4 5.8
1963 1.4 5.7
1964 1.5 5
1965 1.9 4
1966 2.6 3.2
1967 2.3 3.6
1968 2.5 3.3
1969 2.7 3.3
1970 2.1 5.6
1971 1.8 6.8
1972 2.2 5.6

a. Hãy vẽ đồ thị phân bố rãi (scatter diagram) của hai tỉ lệ trên
b. Giả sử tỉ lệ bỏ việc có quan hệ tuyến tính với tỉ lệ thất nghiệp như sau:
Y
t
= β
1
+ β
2
X
t
+ e
t
.
Hãy ước lượng β
1
, β
2
, và cho biết độ lệch chuẩn của chúng.
c. Hãy giải thích (diễn giải) các kết quả của bạn.
d. Hãy tính R
2
và giải thích ý nghĩa của hệ số này. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
e. Hãy vẽ đồ thị của đại lượng sai số e (với e trên trục tung và thời gian (năm) trên trục hồnh).


Bài 3.
Bảng số liệu sau cho biết dữ liệu về giá vàng (GP), Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), và Chỉ số chứng khốn trên
thị trường chứng khốn New York (NYSE) trong thời kỳ 1977-1991 ở Mỹ.

Bảng 2: Chỉ số chứng khoán, chỉ số gía tiêu dùng, và giá vàng
Năm Gía vàng tại NewYork Chỉ số gía Chỉ số chứng khoán
GP($/troy ounce) tiêu dùng (CPI) (NYSE)
(1982-84 = 100) (Dec. 31, 1965=100)
1977 147.98 60.60 53.69
1978 193.44 65.20 53.7
1979 307.62 72.60 58.32
1980 612.51 82.40 68.1
1981 459.61 90.90 74.02
1982 376.01 96.50 68.93
1983 423.83 99.60 92.63
1984 360.29 103.90 92.46
1985 317.30 107.60 108.9
1986 367.87 109.60 136
1987 446.50 113.60 161.7
1988 436.93 118.30 149.91
1989 381.28 124.00 180.02
1990 384.08 130.70 183.46
1991 362.04 136.20 206.33

a. Hãy vẽ đồ thị phân bố rãi (Scatter) của GP với CPI và của NYSE với CPI trên cùng một đồ thị.
b. Một quyết định đầu tư (mua vàng hay mua chứng khốn) có tính tới việc phòng ngừa lạm phát là
nếu giá của nó (hàng hóa mà bạn đầu tư vào) và/hay suất sinh lợi của nó ít nhất là bắt kịp với tỉ lệ
lạm phát. ðể kiểm tra giả thiết này, giả sử bạn quyết định xây dựng hai mơ hình sau đây, giả sử
rằng đồ thị trong câu (a) gợi ý cho bạn thấy sau đây là thích hợp:
GP
t
= α
1
+ β

1
CPI
t
+ e
t

NYSE
t
= α
2
+ β
2
CPI
t
+ e
t

Giả thiết của bạn có đúng khơng, nếu đúng thì giá trị mà bạn mong đợi của β
2
là bao nhiêu.
c. Cơng cụ tài chính nào phòng chống lạm phát tốt hơn, vàng hay chứng khốn.

Bài 4.
Trong kinh tế học vĩ mơ, có hai lý thuyết khác nhau liên quan đến hành vi tiêu dùng của dân
chúng. Theo Keynes, tổng tiêu dùng (CONS) sẽ phụ thuộc vào tổng thu nhập (khả dụng) (YD).
Trong khi đó, các nhà kinh tế học cổ điển tin rằng tiêu dùng có quan hệ nghịch biến với lãi suất
(RR) trong nền kinh tế.

Bảng 3: Tiêu dùng, Thu nhập Khả dụng, và Lãi suất
Year Consumption Disposable Real

Expenditure Income Interest
(bill. 1982$) (bill.1982$) Rate (%)
1955 873.8 944.5 3.43
1956 899.8 989.4 1.86
1957 919.7 1012.1 0.33
1958 932.9 1028.8 1.06
1959 979.4 1067.2 3.57
1960 1005.1 1091.1 2.81
1961 1025.2 1123.2 3.34
1962 1069 1170.2 3.21
1963 1108.4 1207.3 3.05
1964 1170.6 1291 3.09
1965 1236.4 1365.7 2.77
1966 1298.9 1431.3 2.27
1967 1337.7 1493.2 2.63
1968 1405.9 1551.3 1.98
1969 1456.7 1599.8 1.66
1970 1492 1668.1 2.12
1971 1538.8 1728.4 3.09
1972 1621.9 1797.4 3.91
1973 1689.6 1916.3 1.21
1974 1674 1896.6 -2.4
1975 1711.9 1931.7 0.31
1976 1803 2001 2.66
1977 1883.8 2066.6 1.57
1978 1961 2167.4 1.07
1979 2004.4 2112.6 -1.63
1980 2000.4 2214.3 -1.58
1981 2024.2 2248.6 3.8
1982 2050.7 2261.5 7.66

1983 2146 2331.9 8.82
1984 2246.3 2470.6 8.45
1985 2324.5 2528 7.8
1986 2418.6 2603.7 7.1

Sử dụng số liệu trên (dữ liệu từ năm 1955-1986), bạn hãy:
a. Xây dựng các mô hình kinh tế cho mỗi giả thiết trên.
b. Ước lượng các thông số cho mỗi mô hình.
c. Dựa trên các kết quả kinh tế lượng của bạn, bạn có nhận xét gì về giá trị của hai giả thiết trên.

Bài 5.
Một công ty bảo hiểm muốn kiểm tra mối quan hệ giữa bảo hiểm nhân thọ (INSUR) với thu nhập gia ñình
(INC). Số liệu như sau
obs INSUR INC
1 90 25
2 165 40
3 220 60
4 145 30
5 114 29
6 175 41
7 145 37
8 192 46
9 395 105
10 339 81
11 230 57
12 262 72
13 570 140
14 100 23
15 210 55
16 243 58

17 335 87
18 299 72
19 305 80
20 205 48

a. Ước Lượng mối quan hệ giữa bảo hiểm nhân thọ (INSUR) và thu nhập gia ñình (INC).
b. Nếu thu nhập tăng thêm 1000 USD thì bảo hiểm nhân thọ sẽ tăng lên bao nhiêu?
c. Nếu một thành viên ban quản lý tuyên bố rằng, cứ mỗi 1000 USD tăng lên về thu nhập sẽ làm tăng
bảo hiểm nhân thọ lên 5000 USD. Liệu kết quả ước lượng của bạn có hỗ trợ cho lời tuyên bố này
với mức ý nghĩa 5%?
d. Dự ñoán mức bảo hiểm nhân thọ cho hộ gia ñình có thu nhập là 100 nghìn USD.

Bài 6.
Chúng ta ước lượng một mô hình hồi qui tuyến tính ñơn Y = α + βX + ε, dựa trên một mẫu gồm
34 quan sát và thu ñược kết quả sau ñây:
800,0
ˆ
=
β
và
060,0)
ˆ
( =
β
se


a. Hãy xây dựng khoảng tin cậy 95% cho hệ số ñộ dốc β.
b. Hệ số ñộ dốc β trên có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% hay không?

Bài 7.
Giả sử phương trình của một ñường ñẳng dụng giữa hai hàng hóa là
X
i
Y
i
= β
1
+ β
2
X
i

a. Mô hình này có phải là mô hình hồi quy tuyến tính không ? Bạn có thể ước lượng các thông số của
mô hình này bằng phầm mềm EVIEWS ñược không ?
b. Nếu ñược, bạn hãy nêu cụ thể các bước thực hiện và chạy mô hình trên với các số liệu sau:

Tiêu dùng hàng hóa X 1 2 3 4 5
Tiêu dùng hàng hóa Y 43 52 81 90 8

Nếu không ñược, bạn hãy giải thích lý do

Bài 8.
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tiền lương (theo dữ liệu trong file Data7-2 thuộc bộ dữ liệu
Ramanathan).
Trong ñó:
WAGE = Thu nhập hằng tháng (triệu ñồng/ tháng)
EXPER = Số năm kinh nghiệm
EDUC = Số năm ñi học
AGE = tuổi (năm)

GENDER = Giới tính (mang giá trị 1 nếu là nam)
CLERICAL = Làm việc trong văn phòng (mang giá trị 1 nếu làm việc trong văn phòng)

WAGE EDUC EXPER AGE GENDER CLERICAL
1345 6 2 38 0 1
2435 4 18 52 1 0
1715 6 4 45 1 0
1461 6 4 58 1 1
1639 9 3 30 1 0
1345 5 8 43 0 1
1602 7 6 30 0 1
1144 4 3 33 0 0
1566 6 23 51 1 0
1496 4 15 37 1 0
1234 4 9 45 0 1
1345 6 3 55 0 1
1345 5 14 57 0 1
3389 9 16 36 1 0
1839 4 20 60 1 0
981 4 5 35 1 0
1345 9 10 34 0 1
1566 5 4 28 0 1
1187 6 1 25 0 1
1345 7 10 43 0 1
1345 9 2 42 0 1
2167 4 17 47 1 0
1402 11 2 46 1 1
2115 4 15 52 1 0
2218 8 11 64 1 0
3575 11 1 39 1 0

1972 4 1 39 1 0
1234 4 2 40 0 1
1926 5 9 53 1 0
2165 6 15 59 0 0
2365 6 12 35 0 0
1345 9 5 45 0 1
1839 4 14 37 0 0
2613 5 14 37 1 0
2533 11 3 43 1 0
1602 8 5 32 0 1
1839 9 18 40 0 0
2218 7 1 49 1 0
1529 4 10 43 0 1
1461 1 10 31 1 0
3307 9 22 45 1 0
3833 11 3 31 1 0
1839 4 14 55 1 0
1461 6 5 30 0 1
1433 9 3 28 1 0
2115 6 15 60 0 0
1839 4 13 32 1 0
1288 4 9 58 1 0
1288 6 4 29 0 0

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các biến EXPER, EDUC và
AGE, GENDER, CLERICAL với biến WAGE. Lý giải sự lựa chọn của mình
b. Hãy mô tả dữ liệu :
- ðối với dữ liệu ñịnh lượng tính các tham số thống kê (trung bình, phương sai,…), hệ số
tương quan,ñồ thị…
- ðối với dữ liệu ñịnh lượng lập bảng thống kê tần số

c. Hãy xây dựng mô hình tuyến tính và ước lượng các hệ số trong mô hình.
d. Thực hiện tiếp các hồi qui sau:
EXPER = A
1
+ A
2
AGE + u
i
EDUC = B
1
+ B
2
AGE + u
i
- Dựa trên các kết quả hồi quy có ñược, anh/ chị nhận xét gì về mức ñộ ña cộng tuyến trong bộ
dữ liệu? Giải thích sự nhận xét của mình
- Giả sử trong mô hình ban ñầu có hiện tượng ña cộng tuyến nhưng các tham số ñều có ý nghĩa
về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5% và thống kê F cũng có ý nghĩa. Trong trường hợp này,
chúng ta có nên lo lắng về hiện tượng ña cộng tuyến không?
- Thực hiện tiếp việc xây dựng mô hình từ tổng quát ñến ñơn giản. Giải thích ý nghĩa của mô
hình tối ưu.
e. Một sinh viên cho rằng nên bổ sung thêm biến chéo vào. Dạng mô hình ñề nghị như sau:
WAGE = β
1
+ β
2
EXPER+ β
3
EDUC + β

4
AGE + β
5
GENDER +β
6
CLERICAL +
β
7
GENDER*EXPER +β
8
GENDER*EDUC +β
12
GENDER*AGE
+β
9
CLERICAL*EDUC + β
10
CLERICAL*EXPER + β
11
CLERICAL*AGE + u
i

- Chưa chạy mô hình, theo anh chị các biến chéo như vậy có phù hợp không? Tại sao?
(giải thích ý nghĩa từng mô hình)
- Hãy tìm các tham số của mô hình theo phương pháp xây dựng mô hình từ phức tạp ñến
ñơn giản
f. Trong tất cả các mô hình tối ưu ñã tính ñược ở trên, theo anh/chị mô hình nào phù hợp nhất ñể
giải thích các yếu tố ảnh hưởng ñến WAGE
g. Nếu anh, chị là người phải quyết ñịnh làm sao ñể tăng thu nhập bình quân hằng tháng của
người dân. Dựa vào mô hình Anh/Chị sẽ giải quyết vấn ñề trên như thế nào (xếp thứ tự ưu

tiên từng phương án và giải thích lý do)

Bài 9.
Dữ liệu trong Data 4-8 trong bộ dữ liệu của Ramanathan với các ñịnh nghĩa biến như sau:

Sub = số ñăng ký thuê bao ñược yêu cầu lắp ñặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình (1000 khách hàng)
home = số hộ gia ñình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình ñi ngang qua (ngàn hộ)
inst = phí lắp ñặt (ñô la/ lần)
svc = phí dịch vụ cho mỗi hệ thống (ñô la/tháng)
tv = số kênh truyền hình mà mỗi hệ thống cáp cung cấp (kênh/hệ thống cáp)
age = thời gian hệ thống ñã hoạt ñộng (năm)
air = số kênh truyền hình mà hộ gia ñình nhận ñược từ hệ thống cáp
y = thu nhập bình quân ñầu người (ñô la/người)

sub home inst svc tv age air y
105 350 14.95 10 16 11.83 13 9839
90 255.631 15 7.5 15 11.42 11 10606
14 31 15 7 11 7.33 9 10455
11.7 34.84 10 7 22 6.92 10 8958
46 153.434 25 10 20 26 12 11741
11.217 26.621 15 7.66 18 8.83 8 9378
12 18 15 7.5 12 13.08 8 10433
6.428 9.324 15 7 17 5.58 7 10167
20.1 32 10 5.6 10 12.42 8 9218
8.5 28 15 6.5 6 4.92 6 10519
1.6 8 17.5 7.5 8 4.08 6 10025
1.1 5 15 8.95 9 4.25 9 9714
4.355 15.204 10 7 7 10.67 7 9294
78.91 97.889 24.95 9.49 12 17.58 7 9784
19.6 93 20 7.5 9 8.08 7 8173

1 3 9.95 10 13 0.17 6 8967
1.65 2.6 25 7.55 6 13.25 5 10133
13.4 18.284 15.5 6.3 11 12.67 5 9361
18.708 55 15 7 16 5.25 6 9085
1.352 1.7 20 5.6 6 15 6 10067
170 270 15 8.75 15 17 5 8908
15.388 46.54 15 8.73 9 6.83 6 9632
6.555 20.417 5.95 5.95 10 5.67 6 8995
40 120 25 6.5 10 7 5 7787
19.9 46.39 15 7.5 9 11.25 7 8890
2.45 14.5 9.95 6.25 6 2.92 4 8041
3.762 9.5 20 6.5 6 2.17 5 8605
24.882 81.98 18 7.5 8 7.08 4 8639
21.187 39.7 20 6 9 12.17 4 8781
3.487 4.113 10 6.85 11 13.08 4 8551
3 8 10 7.95 9 0.17 6 9306
42.1 99.75 9.95 5.73 8 7.67 5 8346
20.35 33.379 15 7.5 8 10.33 4 8803
23.15 35.5 17.5 6.5 8 12.25 5 8942
9.866 34.775 15 8.25 11 2 4 8591
42.608 64.84 10 6 11 13.08 6 9163
10.371 30.556 20 7.5 8 1 6 7683
5.164 16.5 14.95 6.95 8 4 5 7924
31.15 70.515 9.95 7 10 4.67 4 8454
18.35 42.04 20 7 6 3 4 8429

Với mức ý nghĩa 10%, các anh/chị hãy:

a) Viết phương trình hồi qui tổng thể và phân tích mối quan hệ giữa kỳ vọng của số ñăng ký thuê bao
(sub) với các biến khác trong dữ liệu.

b) Ước lượng mô hình hồi qui ña biến bằng Eview.
c) Với mô hình ước lượng ở câu 2, các anh/chị hãy thực hiện kiểm ñịnh từng tham số và cho biết những
biến nào không ảnh hưởng ñến biến phụ thuộc sub.
d) Anh/chị hãy thực hiện lại bằng phép kiểm ñịnh Wald và cho biết các biến ñộc lập ở câu c có ñồng thời
không ảnh hưởng biến phụ thuộc không?
e) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp ñến ñơn giản và cho biết mô hình nào là mô hình tối
ưu. Vì sao? (có các kiểm ñịnh cần thiết)
f) Giải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu.
g) Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị
− Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không ?
− Mô hình trên có bị HET không?
− Mô hình trên có bị AR không ?
Nếu có anh/chị hãy thực hiện việc ñiều trị.
h) Một bạn khác nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như ña thức, log kep, bán log, hoặc kết
hợp cả 3 mô hình trên. Nếu phải lựa chọn anh/chị sẽ chọn mô hình nào? Tại sao?
i) Theo anh/chị có biện pháp nào ñể tăng lượng ñăng ký thuê bao ñược yêu cầu lắp ñặt cho mỗi hệ thống cáp
truyền hình.

Bài 10.
Dữ liệu trong Data 4-9 trong bộ dữ liệu của Ramanathan với các ñịnh nghĩa biến như sau:
DEP ðộ sâu (m)
HLTH Chiều cao (m)
MPUBAS Vận tốc nước vào (m
3
/giây)
MSSEC Vận tốc nước ra (m
3
/giây)
RACE Giá thành ñơn vị (ñ/m
3

)
RETRD Chiều rộng (m)
UNEMP Kích thước vòi nước (mm)
retrd hlth mssec mpubas unemp dep race
14.9 6.2 3678 1875 7.7 32.6 26.6
15.6 1.6 3465 2541 9.5 38.9 21.6
13.8 4.5 4399 2313 5.8 29.9 17.1
16.7 7.6 3684 1854 6.8 31.7 16.7
11.3 4.3 4187 3003 6.6 27.6 23.2
5.7 2.8 3943 2322 4.9 30.9 10.8
9.6 3 4392 3045 4.9 29.9 9.5
12.3 3.8 4210 2402 6.6 30.8 17.5
13 5.1 3715 2988 6.5 12.6 72.8
15 5.2 4395 2390 4.9 23.9 15.9
11.3 2.6 3964 3079 4.5 35.2 64
9.7 3.5 4082 2194 7.9 36.2 4.4
7.9 3.7 4225 2058 7.5 33.3 8.5
7 3.2 4059 2504 5.2 32.7 2.7
7.1 3.3 4109 2316 4 31.2 8.4
18.2 7.1 3809 2212 8.9 34.5 7.6
15.8 5.4 3618 2176 5.8 33.3 29.8
13.8 5.1 3905 2083 7.8 33 1
13.4 3.9 4052 2462 5.8 30.6 24.3
9.8 3.6 4118 2680 4.8 28.4 6.1
8.5 2.6 4006 2493 5.5 33.5 3.3
17.3 6.9 3449 1984 7.2 32.8 34.9
10.8 4.4 4013 2002 6.8 30.2 11.3
10.5 3.1 4007 2219 8.7 33.7 5.8
5.4 2.5 3933 2400 3.6 32.6 4.8
9 2.9 4050 2330 6.2 27.1 11.9

7.5 3.3 4025 2190 4.7 32.7 1.1
14.8 4.4 3854 2225 7.1 34.7 24.9
11.9 5.4 3628 2054 5.6 31.8 23.7
6.6 2.3 3815 2139 5.6 35.6 4.2
12.1 5.5 3867 2336 4.4 31.4 13.8
11.4 4.1 4225 2474 8.5 28.9 5.3
12.3 4.8 4350 2630 7.8 29.9 9.7
6.3 4.6 4203 2629 7.3 28.4 5.1
12.5 5.4 3636 1934 6.2 34 30.2
7 2.5 3811 2181 5.4 33.6 7.3
14.2 6.2 3750 1874 7.4 31.8 15.8
6 2.7 4219 2541 5.4 42.6 5.3
10.6 4.2 4061 2541 6.3 32.5 0.8
16.1 4.6 3818 2198 4.7 31.5 20.3
6.7 3.7 4180 2672 7.6 29.6 8.2
18.7 7.5 4185 2337 8.8 33.8 3.6
8.3 2.9 4322 2834 6.7 33.1 5.5
7.7 2.1 3931 2196 4.3 36.5 4.7

Với mức ý nghĩa 5%, các anh/chị hãy:
a) Viết phương trình hồi qui tổng thể và phân tích mối quan hệ giữa kỳ vọng của Vận tốc nước ra với
các biến khác trong dữ liệu.
b) Ước lượng mô hình hồi qui ña biến bằng Eview.
c) Với mô hình ước lượng ở câu 2, các anh/chị hãy thực hiện kiểm ñịnh từng tham số và cho biết
những biến nào không ảnh hưởng ñến biến phụ thuộc MSSEC.
d) Anh/chị hãy thực hiện lại bằng phép kiểm ñịnh Wald và cho biết các biến ñộc lập ở câu c có ñồng
thời không ảnh hưởng biến phụ thuộc không?
e) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp ñến ñơn giản và cho biết mô hình nào là mô
hình tối ưu. Vì sao? (có các kiểm ñịnh cần thiết)
f) Giải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu.

Bài 11.
Xem xét dữ liệu về các yếu tố ảnh hưởng ñền giá nhà trong file Data7-3 thuộc bộ dữ liệu Ramanathan. Trong
ñó:
Price = giá nhà
Baths = số phòng tắm
Bedrms = số phòng ngủ
Famroom = nhận giá trị 1 nếu nhà có phòng gia ñình và giá trị 0 cho trường hợp ngược lại
Firepl = nhận giá trị 1 nếu nhà có phòng thiết bị báo cháy và giá trị 0 cho trường hợp ngược lại
Pool = nhận giá trị 1 nếu nhà có hồ bơi và giá trị 0 cho trường hợp ngược lại
Sqft = diện tích nhà

price sqft bedrms baths pool famroom firepl
199.9 1065 3 1.75 1 0 0
228 1254 3 2 0 0 0
235 1300 3 2 1 1 1
285 1577 4 2.5 0 1 1
239 1600 3 2 0 1 1
293 1750 4 2 0 0 1
285 1800 4 2.75 0 1 1
365 1870 4 2 1 1 1
295 1935 4 2.5 0 1 1
290 1948 4 2 0 1 1
385 2254 4 3 1 1 1
505 2600 3 2.5 1 1 1
425 2800 4 3 0 1 1
415 3000 4 3 0 1 1

Các anh/chị hãy:

a) Phân tích mối quan hệ giữa kỳ vọng của lượng thịt gà tiêu thụ bình quân ñầu người với các biến
khác trong các mô hình sau:
 Price = β
1
+ β
2
Baths + β
3
Bedrms + β
4
Famroom + β
5
Firepl + β
6
Pool + β
7
Sqft
 Price = β
1
+ β
2
Baths + β
3
Bedrms + β
4
Famroom + β
5
Firepl + β
6
Pool + β

7
Sqft + β
8
Pool*Sqft
 Price = β
1
+ β
2
Baths + β
3
Bedrms + β
4
Famroom + β
5
Firepl + β
6
Pool + β
7
Sqft + β
8
Famroom*
Bedrms + β
9
Firepl* Sqft + β
10
Pool*Sqft + β
11
Firepl*Bedrms+ β
10
Pool*Baths

b) Ước lượng mô hình hồi qui ña biến bằng Eview. Anh/ chị hãy phân tích những dấu hiệu nào cho
thấy mô hình tổng quát bị ña cộng tuyến/ ña cộng tuyến hoàn hảo
c) Một bạn sinh viên cho rằng mô hình trên bị ña cộng tuyến là do các quan hệ sau:
 Sqft = α
1
+ α
2
Baths + α
3
Bedrms + α
2
Pool
 Baths = α
1
+ α
2
Bedrms + α
2
Pool
Theo anh/ chị suy nghĩ trên của bạn sinh viên ñó có ñúng không? Tại sao? Nếu ñúng anh/chị hãy
chạy các mô hình hồi quy liên quan và cho biết kết luận.
d) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp ñến ñơn giản và cho biết mô hình nào là mô
hình tối ưu. Vì sao? (có các kiểm ñịnh cần thiết)
Giải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu. Với mô hình ñó theo các anh chị, còn hiện tượng ña cộng
tuyến hay không?
Bài 12.
Cho mô hình mối quan hệ giữa thuế phụ thuộc như thế nào ñối với thu nhập (theo dữ liệu trong file
DATA3-4 thuộc bộ dữ liệu của Ramanathan).
Trong ñó:
Tax = Số thuế mà công ty phải nộp

Income = thu nhập của doanh nghiệp

tax income
1.835 14.947
2.525 17.825
0.947 7.417
14.551 99.257
1.88 14.139
10.846 67.088
43.144 291.69
22.328 148.626
23.306 168.778
19.741 148.23
10.066 75.257
26.72 181.322
17.823 131.884
9.137 69.841
9.149 67.253
4.496 34.818
9.037 66.759
0.963 7.228
1.129 8.071
2.691 20.431
4.57 33.449
1.504 11.114
11.401 84.009
1.559 10.226
13.334 96.314
2.263 18.243
11.137 88.167

5.014 41.733
11.878 89.568
27.732 187.754
5.297 41.645
8.729 62.725
6.126 47.859
2.865 24.286
3.092 24.763
5.992 45.044
4.556 35.342
32.855 224.455
1.165 9.168
1.58 12.478
0.895 6.198
7.366 52.167
2.119 17.171
6.107 47.305
2.524 21.057
3.456 22.041
11.94 81.105
5.145 39.711
62.48 453.941
1.504 9.747
2.472 18.399

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của thuế và thu nhập. Lý giải sự lựa chọn của
mình.
b. Ước lượng các hệ số trong mô hình tuyến tính.
c. Hãy vẽ các ñồ thị cần thiết và kiểm tra xem mô hình có bị HET không ?
d. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu c.

e. Nếu mô hình trên bị HET theo các anh/chị làm cách nào ñể ñiều trị cho mô hình trên. ðưa ra phương
pháp mà anh chị cho là phù hợp và giải thích kết quả của mô hình.

Bài 13.
Xem xét dữ liệu về diện tích ảnh hưởng như thế nào ñến giá nhà ñược trình bày trong file DATA3-1 thuộc
bộ dữ liệu của Ramanathan. Trong ñó:
PRICE = Giá nhà (lượng vàng)
SQRT = Diện tích nhà (m
2
)
price sqft
199.9 1065
228 1254
235 1300
285 1577
239 1600
293 1750
285 1800
365 1870
295 1935
290 1948
385 2254
505 2600
425 2800
415 3000

Với mức ý nghĩa 5%, anh/chị hãy:

a. Hãy thực hiện thống kê mô tả cho bộ dữ liệu trên
b. Hãy ước lượng các tham số trong mô hình tuyến tính. Anh/ chị hãy dùng các ñồ thị cho biết mô hình

trên có bị bệnh HET không ?
c. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu b.
d. Nếu mô hình trên bị HET theo các anh/chị làm cách nào ñể ñiều trị cho mô hình trên. ðưa ra phương
pháp mà anh chị cho là phù hợp và giải thích kết quả của mô hình.

Bài 14.
Cho mô hình các yếu tố tác ñộng ñến lương (theo dữ liệu trong file DATA6-4 thuộc bộ dữ liệu của
Ramanathan).
Trong ñó:
Wage = Lương (triệu ñồng/tháng)
Exper = Thâm niên (năm)
Educ = Thời gian ñi học (năm)
Age = tuổi
WAGE EDUC EXPER AGE
1345 6 2 38
2435 4 18 52
1715 6 4 45
1461 6 4 58
1639 9 3 30
1345 5 8 43
1602 7 6 30
1144 4 3 33
1566 6 23 51
1496 4 15 37
1234 4 9 45
1345 6 3 55
1345 5 14 57
3389 9 16 36
1839 4 20 60
981 4 5 35

1345 9 10 34
1566 5 4 28
1187 6 1 25
1345 7 10 43
1345 9 2 42
2167 4 17 47
1402 11 2 46
2115 4 15 52
2218 8 11 64
3575 11 1 39
1972 4 1 39
1234 4 2 40
1926 5 9 53
2165 6 15 59
2365 6 12 35
1345 9 5 45
1839 4 14 37
2613 5 14 37
2533 11 3 43
1602 8 5 32
1839 9 18 40
2218 7 1 49
1529 4 10 43
1461 1 10 31
3307 9 22 45
3833 11 3 31
1839 4 14 55
1461 6 5 30
1433 9 3 28
2115 6 15 60

1839 4 13 32
1288 4 9 58
1288 6 4 29

a. Hãy thực hiện thống kê mô tả cho bộ dữ liệu trên
b. Hãy ước lượng các tham số trong mô hình tuyến tính. Anh/ chị hãy dùng các ñồ thị cho biết mô hình
trên có bị bệnh HET không ?
c. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu b.
d. Nếu mô hình trên bị HET theo các anh/chị làm cách nào ñể ñiều trị cho mô hình trên. ðưa ra phương
pháp mà anh chị cho là phù hợp và giải thích kết quả của mô hình.


Bài 15.
Cho mô hình mối quan hệ giữa lương theo thâm niên (theo dữ liệu trong file DATA8-1 thuộc bộ dữ liệu
của Ramanathan).
Trong ñó:
Salary = Lương hiện tại
Year = Số năm làm việc

SALARY YEARS
52 1
50 1
50 1
53 2
53 2
52.5 2
48.7 2
50.25 2
50.25 2
51 2

55 3
53 3
52 3
52.4 3
50 3
50.5 3
50 3
50 3
51 3
48.2 4
50.5 4
50.5 4
45.8 4
47.2 4
50 4
51 4
47.9 5
51 5
55 5
47.9 5
46 5
54.445 5
51.85 5
55 6
55 6
63.3 6
50.7 6
60 6
54 6
51.3 7

70 7
65 7
62.4 7
74 7
52.65 7
51.75 7
54 7
53.9 8
56.5 8

Giả sử mô hình hồi quy tổng thể có dạng
(PRF) : Salary = β
ββ
β
1
+ β
ββ
β
2
Year + u
t

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số β
ββ
β
2
, β
ββ
β
3

. Lý giải sự lựa chọn của
mình.
b. Ước lượng các hệ số trong mô hình.
c. Hãy vẽ các ñồ thị cần thiết và kiểm tra xem mô hình có bị HET không ?
d. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu c.
e. Nếu mô hình trên bị HET theo các anh/chị làm cách nào ñể ñiều trị cho mô hình trên. ðưa ra phương
pháp mà anh chị cho là phù hợp và giải thích kết quả của mô hình.

Bài 16.
Cho mô hình mối quan hệ giữa số phát minh sáng kiến theo chi phí dành cho việc phát minh (theo dữ liệu
trong file DATA3-3 thuộc bộ dữ liệu của Ramanathan).
Trong ñó:
Patents = Số phát minh sáng kiến
R&D = Chi phí dành cho việc nghiên cứu và phát triển

YEAR PATENTS R&D
1960 84.5 57.94
1961 88.2 60.59
1962 90.4 64.44
1963 91.1 70.66
1964 93.2 76.83
1965 100.4 80
1966 93.5 84.82
1967 93 86.84
1968 98.7 88.81
1969 104.4 88.28
1970 109.4 85.29
1971 111.1 83.18
1972 105.3 85.07
1973 109.6 86.72

1974 107.4 85.45
1975 108 83.41
1976 110 87.44
1977 109 90.11
1978 109.3 94.5
1979 108.9 99.28
1980 113 103.64
1981 114.5 108.77
1982 118.4 113.96
1983 112.4 121.72
1984 120.6 133.33
1985 127.1 144.78
1986 133 148.39
1987 139.8 150.9
1988 151.9 154.36
1989 166.3 157.19
1990 176.7 161.86
1991 178.4 164.54
1992 187.2 166.7
1993 189.4 165.2

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số giữa các biến ñộc lập ảnh hưởng
như thế nào ñến biến phụ thuộc. Lý giải sự lựa chọn của mình.
b. Thực hiện các thống kê mô tả, ma trận tương quan giữa các biến và vẽ các ñồ thị thể hiện mối quan hệ
giữa biến ñộc lập và biến phụ thuộc. Anh/chị có nhận xét gì về các kết quả trên?
c. Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị
a. Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không ?
b. Mô hình trên có bị HET không?
c. Mô hình trên có bị AR không ?
d. Nếu có anh/chị hãy thực hiện các kiểm ñịnh cần thiết và ñiều trị bệnh cho mô hình

d. Bạn An nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như log kép; Bạn Thủy nói rằng mô hình
ñộ trễ sẽ phù hợp hơn vì số phát minh sáng kiến năm nay có khi phụ thuộc vào số tiền dành cho nghiên
cứu phát triển của khoản 3 năm về trước; bạn Nam ñồng ý với bạn Thủy về việc sử dụng mô hình ñộ
trễ nhưng ñề nghị mô hình nên thêm biến số phát minh sáng kiến của năm ngoái vì nếu số phát minh
sáng kiến năm ngoái cũng có ảnh hưởng ñến số phát minh sáng kiến năm nay. Nếu phải lựa chọn
anh/chị sẽ chọn mô hình của bạn nào? Tại sao?
e. Trong các mô hình trên theo anh/chị mô hình nào là mô hình phù hợp nhất ? tại sao?
f. Theo anh/chị làm cách nào ñể tăng số phát minh sáng kiến.
Bài 17.
Bảng dữ liệu 4-6 trong bộ dữ liệu của Ramanathan cho dữ liệu về các tỷ lệ nghèo khó và các yếu tố tác
ñộng ñến những tỷ lệ này ở 58 ñịa hạt của California. Biến phụ thuộc là POVRATE ñược xác ñịnh bằng
phần trăm các gia ñình có thu nhập dưới mức nghèo khó. Các biến ñộc lập bao gồm:

UNEMP = Tỷ lệ phần trăm thất nghiệp
URB = Phần trăm của tổng dân số thành thị
MEDINC = Giá trị trung vị của thu nhập gia ñình tính theo ñơn vị ngàn USD
HIGHSCHL = Phần trăm dân số từ 25 tuổi trở lên có trình ñộ học vấn bậc trung học
FAMSIZE = Số người trong một hộ gia ñình
COLLEGE = Phần trăm dân số từ 25 tuổi trở lên ñã hoàn tất chương trình cao ñẳng

povrate urb famsize unemp highschl college medinc
8.1 18.3 2.59 5.3 52.6 28.8 45.037
16.7 4.2 2.47 8.2 63.6 24 29.276
6.3 65 2.41 7.2 68.5 14 35.062
12.2 31 2.48 9.4 58.1 19.5 28.314
7.5 70.8 2.5 10.5 67.2 14.4 32.211
10.4 31.6 2.84 15.7 51.8 11.1 28.23
5.5 28.1 2.64 5.6 54.9 31.6 51.651
12.7 58.5 2.63 12.5 60.9 10 26.992
5.8 61 2.66 6.1 65.1 20.8 39.823

16.8 37.1 2.96 12.6 49.3 16.9 29.97
14.1 19.5 2.77 15.5 57.5 9.4 27.216
12.8 12.4 2.49 8.8 60.5 20 30.357
20.8 40 3.26 21.3 43.5 9.7 25.147
9.2 2.7 2.35 8.8 68.2 13.5 30.46
13.7 45.8 2.92 11.8 54.3 13.3 31.714
15 45.6 3.08 12.8 56.6 9 27.614
12.3 47.9 2.38 11.1 60.2 10.7 26.563
10.4 29.7 2.66 10 61.1 11.7 31.803
11.6 21.1 2.91 8 46.7 23.3 39.035
13.1 56.9 3.05 14 51.7 11.7 30.035
3 5 2.33 4 47.9 44 59.147
10.7 38.1 2.42 6.3 61 16.8 29.468
11 22.4 2.57 10.9 60.9 17.8 31.276
15.4 40.5 3.17 14.6 51.1 12 28.269
11.6 14 2.49 12.4 61 11.2 27.407
6.7 16.1 2.48 12.5 65.9 21.9 35.932
8.5 26.8 2.96 10.9 51.4 21.5 36.223
4.6 14.1 2.54 5.9 58.4 22.3 42.789
5.8 61.1 2.51 7 64.2 22.1 36.942
5.2 28.6 2.87 4.8 53.4 27.8 51.167
5.3 59.6 2.66 6.8 62.4 22.7 42.805
9.8 19.4 2.41 12 67.6 15.1 29.967
8.4 94.3 2.85 10.7 59.5 14.6 37.694
9.8 39.6 2.58 6.3 59.2 23 37.841
7.3 53.5 3.15 17.2 54 14.4 39.637
10.3 71.4 2.97 8 60.5 14.9 36.977
8.1 39.7 2.69 6.1 56.6 25.3 39.798
9.7 7.4 2.29 5.6 43 35 40.561
12 45.1 2.94 12 55.4 13.2 34.701

6.8 41.9 2.53 5.8 60.4 22.9 37.086
4.3 13 2.64 4.2 52.8 31.3 53.43
7.4 25.7 2.73 6 53.4 26.6 41.289
5 18 2.81 5.5 49.4 32.6 53.67
6.2 22.8 2.66 8 52.2 29.7 43.13
11 36.3 2.58 10.3 64.7 13.7 30.332
5.7 6.2 2.45 10.5 59.6 15.9 29.911
11.6 11.5 2.48 12.5 63.2 14.2 26.073
6 53.9 2.88 7 64 18.7 42.392
5.2 33.8 2.55 5.7 59.9 24.5 41.961
11.4 48.6 2.91 14.3 55.4 13 32.923
12.2 33 2.75 17.6 56.9 15.4 31.842
12.6 33.5 2.6 12.4 62 10.2 25.946
15.1 11.7 2.49 14.5 61.3 12.9 25.009
18 34.7 3.12 17.1 48.4 11.8 26.697
6.9 49.6 2.46 8.3 65.3 14.7 31.464
5 29.7 3.02 7 56.4 23 50.091
9.8 27.7 2.63 7.2 48.8 30.3 36.866
16 22.4 2.85 14.1 59 9.5 24.364

a) Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số giữa các biến ñộc lập ảnh hưởng
như thế nào ñến biến phụ thuộc, và giữa các biến ñộc lập có mối quan hệ nào với nhau không. Lý giải
sự lựa chọn của mình.
b) Thực hiện các thống kê mô tả, ma trận tương quan giữa các biến và vẽ các ñồ thị thể hiện mối quan hệ
giữa biến ñộc lập và biến phụ thuộc. Anh/chị có nhận xét gì về các kết quả trên?
c) Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị
− Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không ?
− Mô hình trên có bị HET không?
− Mô hình trên có bị AR không ?
Nếu có anh/chị hãy thực hiện việc ñiều trị.

d) Một bạn khác nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như ña thức, log kep, bán log, hoặc
kết hợp cả 3 mô hình trên. Nếu phải lựa chọn anh/chị sẽ chọn mô hình nào ? Tại sao ?
e) Trong các mô hình trên theo anh/chị mô hình nào là mô hình phù hợp nhất ? tại sao?
Thống ñốc bang California muốn giảm tỷ lệ nghèo khó ở bang mình. Nếu anh chị là trợ lý của thống
ñốc anh chị sẽ khuyên thống ñốc nên chú trọng vào những công việc gì ñể giảm tỷ lệ nghèo xuống.

Bài 18.
ðể xác ñịnh các yếu tố ảnh hưởng như thế nào ñến chỉ tiêu tiêu dùng cá nhân vào mua xe mới (PCECARS),
dùng dữ liệu trong Data 9-12 trong bộ dữ liệu của Ramanathan với các ñịnh nghĩa biến như sau:

PCECARS = Chỉ tiêu tiêu dùng cá nhân vào mua xe mới (tỷ USD)
PCDPY = Thu nhập cá nhân bình quân (ngàn USD)
POP = Dân số Mỹ (triệu người)
CPINEW = Chỉ số giá tiêu dùng cho xe hơi mới

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số giữa các biến ñộc lập ảnh hưởng
như thế nào ñến biến phụ thuộc, và giữa các biến ñộc lập có mối quan hệ nào với nhau không. Lý giải
sự lựa chọn của mình.
b. Thực hiện các thống kê mô tả, ma trận tương quan giữa các biến và vẽ các ñồ thị thể hiện mối quan hệ
giữa biến ñộc lập và biến phụ thuộc. Anh/chị có nhận xét gì về các kết quả trên?
c. Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị
a. Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không ?
b. Mô hình trên có bị HET không?
c. Mô hình trên có bị AR không ?
d. Nếu có anh/chị hãy thực hiện các kiểm ñịnh và ñiều trị cần thiết
d. Một bạn khác nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như ña thức, log kep, bán log, hoặc
kết hợp cả 3 mô hình trên. Nếu phải lựa chọn anh/chị sẽ chọn mô hình nào ? Tại sao ?
e. Trong các mô hình trên theo anh/chị mô hình nào là mô hình phù hợp nhất ? tại sao?
f. Trong các yếu tố trên theo anh chỉ yếu tố nào vô cùng quan trọng ảnh hưởng ñến việc mua xe mới của
người dân. Nếu anh chị cần phải ra quyết ñịnh tăng số lượng xe mới bán ra trong thời gian tới anh/chị

sẽ làm gì?

Bài 19.
Một nhóm sinh viên K05 Khoa Kinh tế ðHQG tiến hành ñiều tra 49 người tại công ty ABC về mối quan hệ
giữa lương tháng (WAGE) và các yếu tố khác như tuổi (AGE), số năm ñi học kể từ sau khi tốt nghiệp
trung học (EDUC), và số năm thâm niên công tác (EXPER) thu ñược kết quả sau:

WAGE = 632.244 + 142.510 EDUC + 43.225 EXPER - 1.913 AGE + e
tstat (1.493) (4.088) (3.022) (-0.22)

a. Cho biết hệ số xác ñịnh R2 = 0,277 . Dựa vào các thông tin ñã có, hãy kiểm ñịnh tính có ý nghĩa
chung của cả mô hình .
b. Kiểm ñịnh ý nghĩa của việc ñưa biến EDUC và EXPER vào mô hình ở mức ý nghĩa 1%.
c. Tương tự hãy kiểm ñịnh ý nghĩa của việc ñưa biến AGE vào mô hình với mức ý nghĩa 10%.
d. Bạn hãy diễn giải về giá trị âm của thông số tương ứng với biến AGE.
e. Vì giá trị tstat của AGE thấp, có người gợi ý bạn nên bỏ biến AGE ra khỏi mô hình. Nếu bạn nghe
theo lời gợi ý này, bạn sẽ mắc phải lỗi xác ñịnh mô hình (specification errors) gì? Và hậu quả của nó sẽ
ảnh huởng như thế nào ñến tính không chệch của mô hình ước lượng và dự báo?

Bài 20.
Một nhà nghiên cứu xã hội học ước lượng mối quan hệ giữa mức lương và trình ñộ học vấn của các nhân
viên làm việc trong một công ty theo mô hình sau

WAGEt = β
1
+ β
2
EDU
t
+ e

t
(Mô hình 1)

a. Hãy nêu các kỳ vọng của bạn về dấu của các hệ số ước lượng β
1
và β
2
trong mô hình.
b. Dựa vào kết xuất ñược cung cấp, hãy tường thuật kết quả ước lượng của mô hình (MH 1). Dấu của mô
hình 1 có phù hợp với kỳ vọng của bạn trong câu a không? Nhận xét về chất lượng của mô hình 1.
(Bảng kết xuất mô hình 1)


c. Nghi ngờ có sự phân biệt ñối xử không bình ñẳng giữa Nam và Nữ trong công ty, nhà nghiên cứu này
sử dụng kỹ thuật biến dummy ñể ước lượng mô hình sau:

WAGE
t
= β
1
+ β
2
EDU
t
+ β
3
GENDER + e
t
(Mô hình 2)

Trong ñó GENDER = 1 nếu là Nam, và GENDER = 0 nếu là Nữ

Hãy sử dụng kết xuất mô hình 2 bên dưới và cho biết liệu có sự phân biệt ñối xử trong công ty hay
không. Nêu rõ các cơ sở cho câu trả lời của bạn.

(Bảng kết xuất mô hình 2 )


Bài 21.
Bảng số liệu sau trình bày 1 bộ data ñiều tra về chương trình MBA của 25 trường dạy kinh doanh
hàng ñầu ở Mỹ. Các biến ñược ñịnh nghĩa như sau:

TUITION : Tiền học phí năm (nghìn dollars)
SLRYGAIN : Mức tăng lương trung bình (nghìn dollars) cho MBAs
Z1 : Khả năng phân tích của MBA, ñược ñánh giá bởi người tuyển dụng theo thang
ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)
Z2 : Khả năng làm việc nhóm của các MBA, ñược ñánh giá bởi người tuyển dụng theo
thang ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)
Z3 : Tầm nhìn (global view) của MBA, ñược ñánh giá bởi người tuyển dụng theo thang
ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)
Z4 : ðánh giá về chất lượng giảng dạy (teaching evaluation), ñược ñánh giá bởi chính
học viên MBA theo thang ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)
Z5 : ðánh giá về chương trình giảng dạy (curriculum evaluation), ñược ñánh giá bởi
chính học viên MBA theo thang ñiểm từ 1 (tốt nhất) ñến 4 (kém nhất)

slrygain tuition z1 z2 z3 z4 z5
55 23.608 1 2 1 2 1
42.9 23.18 1 1 1 1 1
50 23.025 2 1 1 2 2
55.64 23.84 1 3 1 1 1

45 19.627 1 1 2 1 1
44.85 23.83 1 2 1 2 2
54 23.1 1 2 1 3 2
42 24.655 1 2 1 3 2
57.75 23.9 1 3 1 2 2
60 23.7 3 1 2 1 1
33 23.69 2 2 2 3 2
48 18.963 2 2 3 2 1
41 18.788 2 3 3 1 1
36 22.5 1 1 2 3 3
32 15.613 2 1 2 2 3
28.75 20.1 3 3 3 1 1
44.18 22.2 1 2 2 1 1
33.25 22.45 2 1 2 2 2
37.25 14.332 3 2 3 1 2
33 11.854 3 2 3 3 2
30 21.24 2 3 2 2 2
43.05 23.13 2 2 2 2 2
32.35 20.524 2 4 4 1 2
29 21.8 3 3 2 1 1
27 18.95 3 3 1 3 2


a. Dự kiến dấu cho các biến Z.
b. Xây dựng dạng hàm nghiên cứu các yếu tố ñã ảnh hưởng ñến mức tăng lương trung bình
SLRYGAIN.
c. Ước lượng và nhận xét về chất lượng mô hình.
d. Hãy tìm mô hình tốt nhất và nêu rõ lập luận của bạn.

Bài 22. (dựa theo số liệu của nhóm K03403 Lại Hữu Hưng, Lương Công Tuấn, Nguyễn Bình Nguyên )

Dựa trên việc ñiều tra thực tế từ 36 bạn sinh viên các trường Bách Khoa, Nông Lâm, Tự Nhiên, Xã Hội
Nhân Văn, Khoa Kinh tế ðHQG… nhóm sinh viên K03403 Khoa Kinh tế ðHQG lập mô hình nghiên cứu
mối quan hệ giữa ðiểm trung bình cuối cùng của môn Kinh tế chính trị (DTB) và Số giờ tự học trong tuần
của sinh viên (GTH).


Obs DTB GTH
1 2 1
2 4 0.5
3 5 3
4 5 4
5 5 3
6 5 3
7 5 1.5
8 5 1
9 5 1
10 5 5
11 5.5 1.5
12 6 1
13 6 2
14 6 4
15 6 1
16 6 1
17 6.5 3
18 6.5 2
19 7 5
20 7 2.5
21 7 4
22 7 5

23 7 1
24 7 1
25 7 6
26 7 1.5
27 7.5 2.5
28 7.5 5
29 8 3.5
30 8 4
31 8 5
32 8 5
33 8 3
34 8 3
35 8.5 4.5
36 9 5

a. Dựa vào bộ số liệu trên, ước lượng hàm hồi quy tuyến tính . Nêu ý nghĩa kinh tế của mô hình
ước lượng vừa tìm ñược.
b. Tính toán hệ số xác ñịnh R
2
. Nhận xét về chất lượng mô hình. Giải thích nguyên nhân vì sao
dẫn ñến hệ số xác ñịnh R
2
có kết quả như trên.
c. Tính toán giá trị t-statistics tương ứng của từng biến. Các biến này có ý nghĩa thống kê ở mức
5% không?
d. Xây dựng khoảng tin cậy của β tổng thể (với ñộ tin cậy 95%) . Nêu ý nghĩa của khoảng tin
cậy vừa xác ñịnh ñược.

Bài 23.
ðể nghiên cứu về sự tác ñộng của FDI và số lao ñộng ñến GDP của Trung Quốc, một nhóm sinh viên lớp

Nhật 5 K45F KTDN ñã tiến hành thu thập số liệu thống kê theo năm với 30 mẫu quan sát từ 1978 ñến 2007
về FDI , số lao ñộng và GDP của Trung Quốc. Kết quả hồi quy như sau:

a. Viết phương trình hồi quy và phân tích ý nghĩa của kết quả hồi quy
b. Nói ý nghĩa của hệ số xác ñịnh R
2
và kiểm ñịnh sự phù hợp của mô hình
c. Số lao ñộng và FDI có thực sự tác ñộng lên GDP của Trung Quốc hay không ?
d. Mô hình có bị tự tương quan không ? Nếu có, hướng khắc phục như thế nào ?
e. Hồi quy phụ số lao ñộng L và FDI, kết quả như sau :


Mô hình có bị ña cộng tuyến không ? Nếu có, hướng khắc phục như thế nào ?

Bài 24.
Cho bảng số liệu về quy mô vốn (K) , lượng lao ñộng (L) , vốn FDI và GDP của 30 nước trên thế giới trong
năm 2007 như sau :

Tên nước K( tỉ USD) L(triệu người) FDI( tỉ USD) GDP( tỉ USD)
China 2972.146 803.3 758.9 7043
USA 2162.16 146.1 1818 13860
UK 392.901 30.71 1135 2147
France 427.869 27.76 697.4 2067
Germany 521.272 43.63 763.9 2833
Spain 419.496 22.01 439.4 1362
Japan 1064.497 66.7 88.62 4417
Canada 280.28 17.9 398.4 1274
Italy 370.8 24.86 294.8 1800
Russia 402.744 75.1 271.6 2076
India 942.87 516.4 67.72 2965

Thailand 142.45 37.12 69.06 519.9
Korea 335.268 23.99 133 1206
Vietnam 89 45.73 29.23 222.5
Australia 211.6368 10.9 246.2 766.8
Mexico 290.895 45.38 236.2 1353
Brasil 329.002 99.47 214.3 1838
Singapore 54.3388 2.67 189.7 222.7
Denmark 47.4672 2.9 138.4 204.6
Indonesia 199.5616 108 21.91 845.6
Egypt 94.1542 22.49 37.66 431.9
South Africa 98.196 20.49 90.4 467.6
New Zealand 24.9972 2.23 63.12 112.6
Greece 86.8224 4.94 41.32 326.4
Argentina 115.214 16.1 60.04 523.7
Venezuela 85.09 12.5 45.4 335
Mexico 72.2958 10.91 77.7 357.9
Kenya 12.683 11.85 1.169 57.65
Netherland 127.1411 7.5 450.9 638.9
Nigreria 71.6364 50.13 31.66 294.8
Nguồn : và
a. Ước lượng mô hình hồi quy
i
uFDILKGDP
432
.
1
β
β
β
β

=

b. Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
c. Mô hình trên là tối ưu chưa ? Vì sao ?

Bài 25.

ðịa phương
Diện tích
(X
1
)
Sản lượng
(Y)
Năng suất
(X
2
)
Hà Nội 56.1 177.1 31.6
Vĩnh Phúc 72.1 217.2 30.1
Bắc Ninh 78.8 250.1 31.7
Hà Tây 168.2 647.2 38.5
Hải Dương 148.6 665 44.8
Hải Phòng 93.7 396 42.3
Hưng Yên 89.4 394.8 44.2
Thái Bình 169.4 939.5 55.5
Hà Nam 72.9 299.4 41.1
Nam ðịnh 163.5 787.3 48.2
Ninh Bình 80.3 316.8 39.5
Hà Giang 29.3 81.9 28

Cao Bằng 33.4 92.4 27.7
Bắc Kạn 18 50.5 28.1
Tuyên Quang 40.3 133.7 33.2
Lào Cai 33.1 82.5 24.9
Yên Bái 38.5 120.7 31.4
Thái Nguyên 52.9 179.4 30.3
Lạng Sơn 45.4 128.5 28.3
Quảng Ninh 45.1 116.7 25.9
Bắc Giang 109.8 287.7 26.2
Phú Thọ 70.2 183.6 26.2
Lai Châu 47.4 100.8 21.3
Sơn La 43.6 99.4 22.8
Hoà Bình 43.5 128.7 29.6
Thanh Hoá 250.4 848.4 33.9
Nghệ An 188.2 572.4 30.4
Hà Tĩnh 107.2 308.5 28.8
Quảng Trị 42.3 121.1 28.6
ðà Nẵng 13.4 53.8 40.1
Số liệu từ Tổng cục thống kê

a. Ước lượng hàm hồi quy Y
i
= β
1
+ β
2
X
2
+ β
3

X
3
+ U
i
và phân tích ý nghĩa kết quả hồ quy
b. Kiểm ñịnh sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 1%
c. Mô hình có bị ña cộng tuyến, tự tương quan và phương sai thay ñổi hay không ? Nếu có,
khắc phục như thế nào ?
Bài 26.
Bài 27.
Bài 28.
Bài 29.
Bài 30.
Bài 31.
Bài 32.