Bài tập kinh tế lượng ứng dụng 3

KINH TẾ LƯNG ỨNG DỤNG
BÀI TẬP 3
Bài 2: Bài tập 9.2, Gujarati (2003), trang 324
Y: số giờ làm việc của người vợ
X2: thu nhập sau thuế của người vợ
X3:thu nhập sau thuế của chồng
X4: số tuổi của người vợ
X5: số năm học ở trường của người vợ (biến đònh lượng)
X6: Biến dummy
D=1 người phỏng vấn cảm thấy rằng người phụ nữ có thể làm việc nếu chồng
đồng ý.
D = 0 khác
X7: biến dummy, thái độ (thích làm việc hay không)
D = 1 muốn đi làm,
D = 0 khác
X8: số trẻ em dưới 6 tuổi
X9: số trẻ em trong độ tuổi 6~13
a. Ý nghóa của các hệ số của biến đònh lượng (không phải biến giả)
Theo lý thuyết kinh tế ta kỳ vọng những hệ số của X
2
, X
5
sẽ tăng (mang dấu +) và kỳ
vọng các hệ số của X
3
, X
8
, X
9
sẽ giảm ( mang dấu -). Hệ số X
4

tăng hay giảm phụ thuộc
vào tuổi của người vợ và số lượng con cái. Ngoài ra, biến tương tác của tuổi và số con
dưới 6 tuổi hay số con giữa 6 và 13 tuổi sẽ giảm nhanh hơn trên mối quan hệ giữa tuổi
và thời gian mong muốn dành cho công việc của người vợ.
b. Giải thích ý nghóa biến giả X
6
và X
7
,so sánh giá trò thống kê “2-t”
Qui tắc 2-t? So sánh giá trò t tính tóan với giá trò tra bảng t=2 (khỏang -2,2). thay vì so
với t(α/2,df)
Biến giả X6: với t
X6
= -0.4 => giá trò tuyệt đối t=0.4 <2, không có ý nghóa thống kê.
Biến giả X7: với t
X7
= 6.94 > 2, có ý nghóa thống kê.
c. Tại sao bạn nghó biến tuổi và biến giáo dục không ảnh hưởng đến quyết đònh tham
gia lực lượng lao động của người vợ.
- 1 -
- Có thể có hiện tượng đa cộng tuyến giữa X4 và X5 vì người lớn tuổi hơn có thể có số
năm đi học nhiều hơn, đúng ra ta có thể sử dụng biến bằng cấp chẳng hạn.
- Có thể do những ràng buộc về mặt pháp lý.
Bài 3: Bài tập 9.8, Gujarati (2003), trang 327
lnY=2.41+ 0.3674lnX
1
+ 0.2217 ln X
2
+ 0.0803 lnX
3

- 0.1755D
1
+0.2799D
2
+0.5634D
3
- 0.2572D
4
(se) (0.0477) (0.0628) (0.0287) (0.2905) (0.1044) (0.1657) (0.0787)
R
2
=0.766
Y: giờ công người tham gia tại FDIC
X
1
: tổng tài sản của ngân hàng
X
2
: tổng số phòng ban trong ngân hàng
X
3
: tỷ lệ của các khỏan cho vay đối với tổng cho vay của ngân hàng.
D
1
= 1 nếu cấp quản lý là “good”
D
2
= 1 nếu cấp quản lý là “fair”
D
3

= 1 nếu cấp quản lý là “satisfactory”
D
4
= 1 nếu kỳ thi được đánh giá chung với nhau.
a. Giải thích kết quả mô hình.
β
1
= 0.3674 là hệ số co giãn, khi X1 tăng (giảm) 1% thì trung bình giờ công người tham
gia tại FDIC tăng (giảm) 0.3674%.
β
3
=

0.0803 là hệ số co giãn, khi X3 tăng (giảm) 1% thì trung bình giờ công người tham
gia tại FDIC tăng (giảm) 0.0803%.
b. Có vấn đề gì về việc đánh giá với biến giả trong mô hình dạng log Y.
Biến giả : đánh giá cách quản lý tại FDIC
Gồm 3 biến dummy, 4 thuộc tính.
* Không có vấn đề gì với biến giả trong mô hình dạng log Y.
c. Bạn đánh giá thế nào về hệ số biến giả?
Bước 1: Lấy antilog hệ số ước lựơng của biến dummy,
Bước 2: Lấy (giá trò antilog tìm được trừ cho 1)*100 => % thay đổi củabiến dummy =>
%thay đổi của biến Y.
* Biến D
3
: antilog (0.3456) = 1.7566
=> 1.7566 -1 = 0.7566  75.66%.
Nghóa là khi NH có xếp lọai quản lý trung bình, thì thời gian kiểm tra sẽ giảm trung bình
khỏang 75.66% so với NH có xếp lọai yếu kém (do đặc tính “yếu kém” đựơc chọn làm
mốc)

- 2 -
* Bieán D
4
: antilog (0.2572) = 0.7732 => 0.7732 – 1 = -0.2267  22.67%
- 3 -
Bài 4: Bài tập 9.16, Gujarati (2003), trang 330
Model I: ln(Pop)
t
= 4.73 + 0.024t
Model II: ln(Pop)
t
= 4.77 + 0.015t – 0.075D
t
+ 0.011(D
t
t)
a/. Tốc độ tăng trưởng dân cư của Belize qua thời kì mẫu từ 1970 – 1992 khoảng 2.4%
b/. Từ kết quả hồi quy mẫu của 2 giai đoạn ta thấy có sự khác nhau giữa tung độ gốc và
độ dốc, do đó tốc độ tăng trưởng dân cư trong hai thời kì là khác nhau.
Từ kết quả hồi quy thứ II, ta có:
- Giai đoạn 1970 – 1978 : với D
t
= 0 thì
ln(Pop)
t
= 4.77 + 0.015t
- Giai đoạn 1978 – 1992 : với D
t
= 1 thì
ln(Pop)

t
= 4.77 + 0.015t – 0.075 + 0.011t = 4.675 + 0.026t
Bài 5: Sử dụng file Table 7.6 – DG 1999, thực hiện phương trình hồi qui sau đây:
Y
t
= b
0
+ b
1
D
t
+ b
2
X
t
+ b
3
D
t
X
t
+ u
i
Trong đó:
Y
t
= tiết kiệm
X
t
= thu nhập

t = thời gian
D = 1 cho các quan sát giai đoạn 1982 – 1995
= 0 cho các quan sát giai đoạn 1970 – 1981
a. Ước lượng phương trình trên
Bước 1: nhập số liệu savings và income từ Excel đến Eview
Bước 2: Eview / genr: tạo biến xu thế tt=@trend(1969)
Bước 3: Eview/ genr: tạo biến giả dum=tt>12
Bước 4: xuất kết quả hồi quy Eview/ Quick/ Equation: savings c dum income
dum*income
Dependent Variable: SAVINGS 　 　 　
Method: Least Squares 　
Date: 08/20/07 Time: 14:06 　
Sample: 1970 1995 　
Included observations: 26 　
　 　 　 　 　
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
　 　 　 　 　
C 1.016117 20.2 0.050391 0.9603
DUM 152.4786 33.1 4.609058 0.0001
INCOME 0.080332 0.0 5.541347 0.0000
- 4 -
DUM*INCOME -0.065469 0.0 -4.09634 0.0005
　 　 　 　 　
R-squared 0.881944 Mean dependent var 162.0885
Adjusted R-squared 0.865846 S.D. dependent var 63.20446
S.E. of regression 23.14996 Akaike info criterion 9.262501
Sum squared resid 11790.25 Schwarz criterion 9.456055
Log likelihood -116.4125 F-statistic 54.78413
Durbin-Watson stat 1.648454 Prob(F-statistic) 0.0000
Y

t
= b
0
+ b
1
D
t
+ b
2
X
t
+ b
3
D
t
X
t
+ u
i
SAVINGS
t
= 1.016117 + 152.4786D
t
+0.080332X
t
-0.65469D
t
X
t
+ u

i
* Ước lượng phương trình hồi quy giai đoạn 1970 – 1981: với D = 0
SAVINGS
t
= 1.016117 + 0.080332X
t
+ u
i
* Ước lượng phương trình hồi quy giai đoạn 1982 – 1995: với D = 1
SAVINGS
t
= (1.016117 + 152.4786) + (0.080332

-0.65469)X
t
+ u
i
<=> SAVINGS
t
= 153.494717 – 0.574358X
t
+ u
i
b. Nếu thay đổi giá trò của biến D = 1 cho giai đoạn 1970 – 1981 và D = 0 cho giai
đoạn 1982 – 1995, kết quả ước lượng thay đổi như thế nào?
Bước 1: nhập số liệu savings và income từ Excel đến Eview
Bước 2: Eview / genr: tạo biến xu thế tt=@trend(1969)
Bước 3: Eview/ genr: tạo biến giả dum1=tt<13
Bước 4: xuất kết quả hồi quy Eview/ Quick/ Equation: savings c dum1 income
dum1*income

Dependent Variable: SAVINGS 　 　 　
Method: Least Squares 　
Date: 08/20/07 Time: 14:22 　
Sample: 1970 1995 　
Included observations: 26 　
　 　 　 　 　
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
　 　 　 　 　
C 153.4947 26.22637 5.852684 0.0000
DUM1 -152.4786 33.08237 -4.609058 0.0001
INCOME 0.014862 0.006729 2.208694 0.0379
DUM1*INCOME 0.065469 0.015982 4.09634 0.0005
　 　 　 　 　
R-squared 0.881944 Mean dependent var 162.0885
Adjusted R-squared 0.865846 S.D. dependent var 63.20446
S.E. of regression 23.14996 Akaike info criterion 9.262501
Sum squared resid 11790.25 Schwarz criterion 9.456055
Log likelihood -116.4125 F-statistic 54.78413
Durbin-Watson stat 1.648454 Prob(F-statistic) 0.00000
Y
t
= b
0
+ b
1
D
t
+ b
2
X

t
+ b
3
D
t
X
t
+ u
i
SAVINGS
t
= 153.4947- 152.4786D
t
+0.014862X
t
-0.65469D
t
X
t
+ u
i
* Ước lượng phương trình hồi quy giai đoạn 1970 – 1981: với D = 1
- 5 -