Đề thi cuối kì môn kinh tế lượng

Spring 2019

Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Page: Love NeverDies

Mục lục
PHẦN 1: ĐỀ BÀI ........................................................................................................................................... 3
1.

Đề CQ160532 ........................................................................................................................................... 3

2.

Đề CQ160522 ........................................................................................................................................... 4

3.

Đề CQ160513 ........................................................................................................................................... 5

4.

Đề CQ160542 ........................................................................................................................................... 6

PHẦN II: HƯỚNG DẪN GIẢI .................................................................................................................... 7
1.

Đề CQ160532 ........................................................................................................................................... 7

2.

Đề CQ160522 ........................................................................................................................................... 8

3.

Đề CQ160513 ......................................................................................................................................... 10

4.

Đề CQ160542 ......................................................................................................................................... 11

1
Thắc mắc liên hệ: />
Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312


Spring 2019

Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Page: Love NeverDies

LỜI RUỘT GAN
Như các em có thể đã biết, từ K58 trở đi thì cấu trúc đề thi Cuối kì đã có chút thay đổi: nội dung hỏi được
mở rộng hơn và yêu cầu sinh viên nắm chắc kiến thức hơn! Mặc dù vậy, đề cuối kì các khóa trước đó: K57,
K56, K55 vẫn mang lại lợi ích rất nhiều về mặt luyện tập, củng cố lí thuyết kinh tế, lí thuyết ước lượng, đặc
biệt là các câu hỏi xây dựng mô hình thì vẫn còn nguyên giá trị!
Bởi vậy, Hoàng mỗ cất công tổng hợp, gõ lại đề bài và lời giải của tập 4 đề K56 này hòng cung cấp cho các
em một tài liệu có trách nhiệm (bất kì ai sử dụng tài liệu này đều có quyền đặt câu hỏi, thắc mắc về lời giải

– mỗ cam đoan sẽ dốc sức giải đáp), an toàn và tin cậy
Trong quá trình biên soạn cũng như gõ giải, khó tránh khỏi những khoảnh khắc phân vân vì bụng dạ, phân
tâm vì giai nhân,... nên sai sót hẳn vẫn còn đọng lại đâu đó. Rất mong các em sử dụng, khi phát hiện ra những
chỗ còn nghi hoặc hay sai sót đó thì hết sức cảm thông và gửi phản hồi về Page Love NeverDies, để được
giải đáp chu đáo tận tình. Nha!
Yêu các em vờ lờ - Ôn tập chăm chỉ và thi tốt nhé!

Sưu tầm & soạn giải
LND9492
Manh163

2
Thắc mắc liên hệ: />
Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312


Spring 2019

Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Page: Love NeverDies

PHẦN 1: ĐỀ BÀI

1. Đề CQ160532
Bài I
1. Một người nghiên cứu mô hình với biến phụ thuộc là Lượng điện tiêu thụ (cả dân dụng và sản suất) tại
một thành phố theo thời gian. Hãy đề xuất mô hình có hai biến độc lập theo bạn là phù hợp nhất, và có
khả năng điều tra số liệu. Theo bạn dấu của các ước lượng hệ số trong mô hình như thế nào thì phù hợp?

2. Giả thiết “không có tự tương quan” khi ước lượng có cần thiết không? Ý nghĩa giả thiết này như thế nào
với mô hình cụ thể này?
Bài II. Cho kết quả ước lượng số liệu từ quý 1 năm 2006 đến quý 4 năm 2015 tại một tỉnh, với FDI là đầu
tư trực tiếp nước ngoài, GI là tổng đầu tư hạ tầng, Y là thu nhập bình quân đầu người, T là biến xu thế thời
gian nhận giá trị từ 1 đến 40. LOG là logarit của các biến tương ứng.
Cho α = 5% với mọi khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết.
Mô hình [1]
Dependent Variable: FDI
Sample: 2006Q1 2015Q4
Included Observations: 40
Variable
Coef.
Std.Error
Prob.
C
4.672
1.822
0.000
GI
3.603
1.005
0.001
Y
6.128
0.823
0.000
T
0.671
0.150
0.000

R-sq
0.656 Prob(F-stat)
0.0000
DW
0.653
White
Probability
0.322
Ramsey
Probability
0.321
Breusch-Godfrey
Probability
0.012
Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0
Với mô hình [1]

Mô hình [2]
Dependent Variable: LOG(FDI)
Sample: 2006Q1 2015Q4
Included Observations: 40
Variable
Coef.
Std.Error
Prob.
C
1.425
4.827
0.981
Log(GI)

1.184
0.355
0.004
Log(Y)
3.563
0.101
0.000
T
0.011
0.002
0.000
R-sq
0.722 Prob(F-stat)
0.0000
DW
1.952
White
Probability
0.251
Ramsey
Probability
0.135
Breusch-Godfrey
Probability
0.325
Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0

3. Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, và giải thích ý nghĩa của các ước lượng hệ số góc
4. Thu nhập bình quân tăng 1 đơn vị thì FDI thay đổi trong khoảng nào?
5. Khi thêm biến giả D bằng 1 nếu quan sát từ năm 2010 về sau, và bằng 0 với giai đoạn trước đó, thì hệ số

biến mới thêm bằng 1,35. Hãy viết mô hình trong hai giai đoạn và giải thích ý nghĩa con số đó.
6. Mô hình có vi phạm giả thiết nào của phương pháp OLS không?
Với mô hình [2]
7. Viết mô hình hồi quy, và giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số biến T, và hệ số xác định
8. Mô hình [2] có tốt hơn mô hình [1] hay không? Tại sao?
9. GI và Y cùng tăng 1% thì FDI tăng trong khoảng nào?
10. Nhận xét ý kiến cho rằng sau mỗi quý thì FDI tăng chưa đến 2%
Cho các giá trị tới hạn, nếu không có giá trị chính xác thì lấy giá trị gần nhất
u0,05 = 1,645
u0,025 = 1,96
n ≥ 20
k′ = 1

f0,05 (1; ≥ 20 ) =
4, 4

f0,05 ( 2; ≥ 20 ) =
3,5

f0,05 ( 3; ≥ 20 ) =
3,1

f0,05 ( 4; ≥ 20 ) =
2,8

3
Thắc mắc liên hệ: />
k′ = 2

k′ = 3

k′ = 4

dL

1,2

1,1

1,0

0,9

dU

1,4

1,5

1,6

1,7

Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312


Spring 2019

2. Đề CQ160522

Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Page: Love NeverDies

Bài I
1. Một người nghiên cứu mô hình với biến phụ thuộc là sản lượng xuất khẩu gạo của Việt Nam, theo quý,
giai đoạn 2000-2015. Hãy đề xuất ít nhất hai biến độc lập theo bạn là phù hợp nhất, và có khả năng thu
thập số liệu. Theo bạn dấu của các ước lượng hệ số trong mô hình như thế nào thì phù hợp?
2. Nếu cho rằng vào hai quý nửa năm sau của năm thì lượng xuất khẩu là cao hơn hẳn so với hai quý đầu
năm, và muốn phân tích nhận định đó thì có thể thực hiện như thế nào?
Bài II. Cho kết quả ước lượng với 63 tỉnh thành, trong đó FDI2015 là ước lượng vốn đầu tư trực tiếp nước
ngoài năm 2015, FDI2014 là FDI năm 2014, RANK là xếp hạng cạnh tranh của tỉnh năm 2015 (xếp từ 1 là
tốt nhất đến 63 là kém nhất), Y là GDP bình quân đầu người năm 2015, POP là dân số của tỉnh. LOG là
logarit của các biến.
Cho α = 5% với mọi khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết.
Mô hình [1]
Dependent Variable: FDI2015
Sample: 1 63
Included Observations: 63
Variable
Coef.
Std.Error
Prob.
C
3.672
1.822
0.001
FDI2014
1.063

1.005
0.229
Y
2.128
0.823
0.026
RANK
-0.471
0.150
0.000
R-sq
0.756 Prob(F-stat)
0.0000
White
Probability
0.3221
Ramsey
Probability
0.0324
Breusch-Godfrey
Probability
Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0

Mô hình [2]
Dependent Variable: LOG(FDI2015)
Sample: 1 63
Included Observations: 63
Variable
Coef.
Std.Error

Prob.
C
1.425
4.827
0.981
Log(FDI2014) 1.184
0.355
0.004
Log(Y)
3.563
0.101
0.000
RANK
-0.052
0.016
0.004
LOG(POP)
-2.471
3.652
0.312
R-sq
0.722 Prob(F-stat) 0.0000
White
Probability 0.0232
Ramsey
Probability 0.1354
Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0

Với mô hình [1]
3. Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, và giải thích ý nghĩa của các ước lượng hệ số góc

4. Theo kết quả này, khi một tỉnh tăng hạng cạnh tranh thì FDI thay đổi thế nào?
5. Nhận xét ý kiến cho rằng các ước lượng là không chệch và hiệu quả.
6. So sánh mô hình [1] và [2], bạn chọn mô hình nào để sử dụng, vì sao?
Với mô hình [2]
7. Giải thích ý nghĩa của hệ số biến RANK và hệ số xác định
8. Khi FDI2014 và Y cùng tăng 1% thì biến phụ thuộc thay đổi trong khoảng nào?
9. Có ý kiến cho rằng với các tỉnh có cảng biển hoặc cảng hàng không thì đầu tư trực tiếp nước ngoài là cao
hơn các tỉnh khác. Hãy nêu cách cải biến mô hình [2] để phân tích nhận định đó
10. Nhận xét về ý nghĩa thống kê của biến FDI2014 trong hai mô hình, và nêu các lý do phù hợp để lý giải
cho các nhận xét đó.
Cho các giá trị tới hạn, nếu không có giá trị chính xác thì lấy giá trị gần nhất
u0,025 = 1,96
u0,05 = 1,645
k′ = 1
n ≥ 20

f0,05 (1; ≥ 20 ) =
4, 4

f0,05 ( 2; ≥ 20 ) =
3,5

f0,05 ( 3; ≥ 20 ) =
3,1

f0,05 ( 4; ≥ 20 ) =
2,8

4
Thắc mắc liên hệ: />

k′ = 2

k′ = 3

k′ = 4

dL

1,2

1,1

1,0

0,9

dU

1,4

1,5

1,6

1,7

Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312


Spring 2019

3. Đề CQ160513

Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Page: Love NeverDies

Bài I
1. Một người nghiên cứu mô hình với biến phụ thuộc là lượng đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI vào một tỉnh
theo các quý từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2015. Với các lý thuyết kinh tế đã học, hãy đề xuất mô
hình hai biến độc lập theo bạn là phù hợp và viết mô hình kinh tế lượng với hai biến độc lập đó. Theo
bạn dấu của các ước lượng hệ số trong mô hình như thế nào thì phù hợp với lý thuyết kinh tế?
2. Với mô hình trong câu trên, để ước lượng OLS là tốt nhất thì cần thỏa mãn những giả thiết như thế nào?
Bài II. Cho kết quả ước lượng với TR là tổng doanh thu của các cửa hàng bán lẻ tư nhân, K là chi phí nhập
hàng, L là chi phí cho lao động. AD là chi phí quảng cáo, D là biến nhận giá trị bằng 1 với cửa hàng có kinh
doanh qua mạng, = 0 nếu ngược lại.
Cho α = 5% với mọi khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết.
Mô hình [1]
Dependent Variable: TR
Sample: 1 50
Included Observations: 50
Variable
Coef.
Std.Error
Prob.
C
2.672
4.822
0.951

K
1.063
0.105
0.000
L
2.128
0.823
0.026
AD
3.471
1.150
0.000
R-sq
0.656 Prob(F-stat)
0.0000
White
Probability
0.0421
Ramsey
Probability
0.0314
Breusch-Godfrey
Probability
Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0

Mô hình [2]
Dependent Variable: TR
Sample: 1 50
Included Observations: 50
Variable

Coef.
Std.Error
Prob.
C
1.425
4.827
0.981
K
1.484
0.255
0.001
L
3.563
0.101
0.000
AD
1.001
0.953
0.599
D*K
-0.146
0.246
0.465
D*L
2.471
0.652
0.012
R-sq
0.8225 Prob(F-stat) 0.0000
White

Probability 0.0232
Ramsey
Probability 0.2354
Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0

Với mô hình [1]
3. Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, kết quả có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?
4. Chi phí nhập hàng tăng 1 đơn vị thì doanh thu thay đổi trong khoảng nào?
5. Có thể cho rằng tác động của chi phí cho Lao động là lớn hơn tác động của chi phí nhập hàng?
6. Ước lượng điểm các hệ số trong mô hình có phải là không chệch và hiệu quả không?
7. Sử dụng kiểm định F đánh giá việc thêm hai biên D*L và D*L vào mô hình.
Với mô hình [2]
8. Viết hàm hồi quy với hai loại cửa hàng, giải thích ý nghĩa ước lượng của hệ số biến D*K
9. Trong hai yếu tố Vốn và Lao động, yếu tố nào thực sự có hiệu quả hơn đối với cửa hàng có kinh doanh
qua mạng? Hiệu quả hơn khoảng bao nhiêu?
10. Có nhận xét gì về ý nghĩa thống kê của hệ số biến AD trong hai mô hình? Hãy nêu một cách giải thích
về hiện tượng đó.
Cho các giá trị tới hạn, nếu không có giá trị chính xác thì lấy giá trị gần nhất
u0,025 = 1,96
u0,05 = 1,645
k′ = 1
n ≥ 20

f0,05 (1; ≥ 20 ) =
4, 4

f0,05 ( 2; ≥ 20 ) =
3,5

3,1

f0,05 ( 3; ≥ 20 ) =

f0,05 ( 4; ≥ 20 ) =
2,8

5
Thắc mắc liên hệ: />
k′ = 2

k′ = 3

k′ = 4

dL

1,2

1,1

1,0

0,9

dU

1,4

1,5

1,6

1,7

Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312


Spring 2019

4. Đề CQ160542

Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Page: Love NeverDies

Bài I
1. Một người nghiên cứu mô hình với biến phụ thuộc là Lượng bán lẻ hàng tiêu dùng tại một thành phố, số
liệu theo thời gian từ 2000 đến 2015. Hãy đề xuất mô hình có hai biến độc lập phù hợp nhất, và có khả
năng điều tra số liệu. Dấu của các ước lượng hệ số như thế nào thì phù hợp?
2. Hãy nêu các giả thiết để ước lượng OLS của mô hình trên là không chệch, hiệu quả?
Bài II. Cho kết quả ước lượng số liệu từ quý 1 năm 2006 đến quý 4 năm 2015 tại một tỉnh, với ELEC là
lượng điện tiêu thụ, POP là dân số, Y là thu nhập bình quân đầu người, P là giá điện, T là biến xu thế thời
gian nhận giá trị từ 1 đến 40. LOG là logarit của các biến tương ứng.
Cho α = 5% với mọi khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết.
Mô hình [1]
Dependent Variable: ELEC
Sample: 2006Q1 2015Q4
Included Observations: 40
Variable
Coef.

Std.Error
Prob.
C
4.672
1.822
0.000
POP
3.603
1.005
0.001
Y
6.128
0.253
0.001
P
-0.671
0.150
0.000
R-sq
0.656 Prob(F-stat)
0.0000
DW
1.653
White
Probability
0.322
Ramsey
Probability
0.321
Breusch-Godfrey

Probability
0.312
Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0

Mô hình [2]
Dependent Variable: LOG(ELEC)
Sample: 2006Q1 2015Q4
Included Observations: 40
Variable
Coef.
Std.Error
Prob.
C
1.425
4.827
0.981
LOG(POP)
1.184
0.355
0.004
LOG(Y)
3.563
0.101
0.000
LOG(P)
-0.212
0.153
0.083
T
0.030

0.013
0.006
R-sq
0.822 Prob(F-stat)
0.0000
DW
1.452
White
Probability
0.251
Ramsey
Probability
0.135
Breusch-Godfrey
Probability
0.025
Hiệp phương sai ước lượng các hệ số xấp xỉ 0

Với mô hình [1]
3. Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu, dấu các ước lượng có phù hợp về kinh tế không?
4. Hàm hồi quy có phù hợp không? Mô hình giải thích được bao nhiêu % sự biến động của biến phụ thuộc?
5. Thu nhập tăng 1 đơn vị thì lượng điện có tăng hơn 5 đơn vị không?
6. Mô hình [2] có hệ số xác định lớn hơn, vậy có thực sự tốt hơn mô hình [1] không? Tại sao?
Với mô hình [2]
7. Viết mô hình hồi quy, và giải thích ý nghĩa ước lượng hệ số biến T, và hệ số xác định
8. Các ước lượng trong mô hình [2] có tính chất không chệch, hiệu quả hay không?
9. Dân số và Y cùng tăng 1% thì lượng điện tiêu thụ thay đổi trong khoảng nào?
10. Nếu muốn sử dụng mô hình này để dự báo lượng điện tiêu thụ trong năm 2016 thì nó có phù hợp không?
Cần phải có những đại lượng nào để thực hiện dự báo như vậy?
Cho các giá trị tới hạn, nếu không có giá trị chính xác thì lấy giá trị gần nhất

u0,05 = 1,645
u0,025 = 1,96
n ≥ 20
k′ = 1

f0,05 (1; ≥ 20 ) =
4, 4

f0,05 ( 2; ≥ 20 ) =
3,5

f0,05 ( 3; ≥ 20 ) =
3,1

f0,05 ( 4; ≥ 20 ) =
2,8

6
Thắc mắc liên hệ: />
k′ = 2

k′ = 3

k′ = 4

dL

1,2

1,1

1,0

0,9

dU

1,4

1,5

1,6

1,7

Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312


Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Spring 2019

Page: Love NeverDies

PHẦN II: HƯỚNG DẪN GIẢI
1. Đề CQ160532
Bài I.
1. PRM: LuongDient =β1 + β 2 GiaDient + β 4 DSt + β 5 TNBQt + β6 T + ut
GiaDien :

Giá điện - kì vọng dấu hệ số β 2 < 0 - biểu hiện giá điện tăng lượng điện tiêu thụ giảm

DS :

Tổng dân số - kì vọng dấu β 4 > 0 - đông dân thì tiêu thụ điện nhiều hơn

TNBQ :

Thu nhập bình quân người – kì vọng dấu β 5 > 0 : với mức thu nhập lớn tăng sử dụng

các thiết bị điện, tăng lượng điện tiêu thụ
Biến xu thế thời gian: kì vọng dấu β6 > 0 : theo thời gian, dân số, thu nhập bình quân

T :

và lượng điện tiêu thụ có xu hướng tăng dần
2. Giả thiết không có tự tương quan là cần thiết khi ước lượng mô hình hồi quy chuỗi thời gian.
Giả thiết này nhằm thay thế giả thiết về mẫu ngẫu nhiên trong mô hình hồi quy số liệu chéo, do với
số liệu chuỗi thời gian, việc giả thiết các quan sát của biến độc lập nhau là không thể đảm bảo.
Bên cạnh đó, nếu mô hình có tự tương quan thì hậu quả gây ra cho mô hình là khá nghiêm trọng: (1)
phương sai các hệ số ước lượng là chệch (2) các khoảng tin cậy cũng như kết luận từ các bài toán
kiểm định không còn giá trị sử dụng.
Bài II.
3. PRM: FDIt =β1 + β 2 GIt + β3Yt + β 4 T + ut
PRF: E ( FDIt / GI ,Y ,T ) =β1 + β 2 GIt + β3Yt + β 4 T
 =4,672 + 3,603GI + 6,128Y + 0,671T
SRF: FDI
t
t

t

β2 = 3,603 cho biết trong 1 quý nào đó, nếu thu nhập bình quân không đổi và tăng tổng đầu tư hạ tầng
lên 1 đơn vị thì đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng trung bình 3,603 đơn vị
β = 6,128 cho biết trong 1 quý nào đó, nếu tổng đầu tư cơ sở hạ tầng không đổi đồng thời thu nhập bình
3

quân đầu người tăng 1 đơn vị thì đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng trung bình 6,128 đơn vị
β4 = 0,671 cho biết cứ sau mỗi quý, nếu tổng đầu tư cơ sở hạ tầng và thu nhập bình quân đầu người
không đổi thì đầu tư trực tiêp nước ngoài tăng trung bình 0,671 đơn vị

( )

( )

4. β3 − tα( n − k ) se β3 < β3 < β3 + tα( n − k ) se β3 ; FDI tăng trong khoảng ( 4,51492;7,74108 )
2

2

5. FDIt =β1 + β 2 GIt + β3Yt + β 4 T + β 5 Dt + ut
D = 1: FDIt = ( β1 + β 5 ) + β 2 GIt + β3Yt + β 4 T + ut
D =0 : FDIt =β1 + β 2 GIt + β3Yt + β 4 T + ut

β5 = 1,35 cho biết, kể từ năm 2010, nếu tổng đầu tư và thu nhập bình quân đầu người không đổi, thì qua
mỗi quý, mức tăng của FDI ở giai đoạn này nhiều hơn so với giai đoạn trước đó 1,35 đơn vị
6. P-value của kiểm định BG = 0,012 < 0,05 cho thấy mô hình vi phạm giả thuyết “sai số ngẫu nhiên không
tự tương quan”
7
Thắc mắc liên hệ: />

Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312


Group: Kinh t lng Ti liu NEU
Cui kỡ K56 & HD Gii

Spring 2019

Page: Love NeverDies

7. PRM: ln FDIt =1 + 2 ln GIt + 3 ln Yt + 4 T + ut

4 = 0,011 cho bit, nu tng u t h tng v thu nhp bỡnh quõn ngi khụng i thỡ qua mi quý,
FDI vn tng 1,1%
R 2 = 0,722 cho bit mụ hỡnh gii thớch c 72,2 % thay i ca ln FDI

8. Mụ hỡnh [1] cú dng hm ỳng (P-value ca kim nh Ramsey = 0,321 > 0,05), PSSS ng u (Pvalue ca kim nh White = 0,322 > 0,05) v cú hin tng t tng quan (P-value ca kim nh BG
= 0,012 < 0,05), tt c cỏc h s u cú ý ngha thng kờ, du ca h s c lng l phự hp vi lý
thuyt kinh t.
Mụ hỡnh [2] cú dng hm ỳng (P-value ca kim nh Ramsey = 0,135 > 0,05), PSSS ng u (Pvalue ca kim nh White = 0,251 > 0,05) v khụng cú hin tng t tng quan (P-value ca kim
nh BG = 0,325 > 0,05), tt c cỏc h s u cú ý ngha thng kờ, du ca h s c lng l phự hp
vi lý thuyt kinh t.
R 2 ( 2 ) > R 2 (1)

Nh vy, mụ hỡnh [2] tt hn mụ hỡnh [1]
9.

( + ) t(
2

3

nk )



2

(

)

(

)

(

< ( + ) < +
+ t ( n k ) se +

se 2 +
3
2
3
2
3

2
3

2

)

Kt lun: FDI tng trong khong ( 4,0236;5, 4704 ) (%)
H : 0,02
H : Sau mỗi quý, FDI tăng ít nhất 2%
0
, W=
10. 0 4

H1 : 4 < 0,02
H1 : Sau mỗi quý, FDI tăng chưa đến 2%



4 0,02

(nk )
: T > t
T
=


se


4

( )

Kt lun: ý kin trờn l ỳng

2. CQ160522
Bi I
1. PRM: XKGaot =1 + 2 Pt + 3 PTGt + 4 Dt + ut
XKGao : sn lng go xut khu
P : giỏ go trong nc kỡ vng du 2 < 0 : giỏ go trong nc cao hn xut khu gim

PTG ch s giỏ go th trng th gii kỡ vng du 3 > 0 : giỏ go th gii cao thỳc y xut khu
D : bin gi = 1 vi giai on t quý 1 nm 2007 v sau, = 0 vi giai on trc ú kỡ vng du 4 > 0

: vic gia nhp WTO khin xut khu go d dng hn
2. t bin gi D1 = 1 vi hai quý cui nm, = 0 vi hai quý u nm v hi quy mụ hỡnh:
XKGaot =
1 + 2 Pt + 3 PTGt + 4 Dt + 5 D1t + ut
H : 0
H : Nhận định là không đúng
0
Nu h s 5 cú ý ngha thng kờ thỡ ta kim nh 0 5
H1 : 5 > 0
H1 : Nhận định là đúng

Bi II
3. PRM: FDI 2015 =1 + 2 FDI 2014 + 3Y + 4 RANK + u
PRF: E ( FDI 2015 / FDI 2014,Y , RANK ) =1 + 2 FDI 2014 + 3Y + 4 RANK
8
Thc mc liờn h: />
Hong Bỏ Mnh: 0986.960.312

Group: Kinh t lng Ti liu NEU
Cui kỡ K56 & HD Gii

Spring 2019

Page: Love NeverDies


SRF: FDI
2015 =2,672 + 1,063FDI 2014 + 2,128Y 0, 471RANK

2 = 1,063 cho bit vi cỏc tnh cú cựng hng cnh tranh v thu nhp bỡnh quõn 2015 nh nhau, tnh no
cú FDI nm 2014 cao hn 1 n v thỡ trung bỡnh FDI nm 2015 s cao hn 1,063 n v
= 2,128 cho bit vi cỏc tnh cú cựng hng cnh tranh v cựng mc FDI nm 2014, nu tnh cú thu
3

nhp bỡnh quõn ngi nm 2015 cao hn 1 n v thỡ FDI trung bỡnh nm 2015 cao hn 2,128 n v
= 0, 471 cho bit vi cựng mc FDI nm 2014 v thu nhp bỡnh quõn ngi nm 2015 thỡ nõng 1 bc
4

xp hng canh tranh s lm tng FDI trung bỡnh nm 2015 lờn 0,471 n v

( )

( )

4. 4 t( n k ) se 4 < 4 < 4 + t( n k ) se 4 , FDI tng trong khong ( 0,177;0,765) n v
2

2

5. P-value ca kim nh Ramsey = 0,0324 < 0,05 => Mụ hỡnh cú dng hm sai => cỏc c lng h s l
c lng chch =>Nhn xột l sai
6. So sỏnh mụ hỡnh
Mụ hỡnh [1]: cú dng hm sai (P-value ca kim nh Ramsey = 0,0324 < 0,05), PSSS ng u (P-value
ca kim nh White = 0,3221)
=>Cỏc c lng h s l c lng chch v khụng vng
Mụ hỡnh [2]: cú dng hm ỳng (P value ca kim nh Ramsey = 0,1354 > 0,05), PSSS thay i (Pvalue ca kim nh White = 0,0232 < 0,05)
=>Cỏc c lng h s l c lng khụng chch v vng, phng sai c lng h s b chch
Vy, nu phi s dng thỡ ta chn mụ hỡnh [2]

1 + 2 ln ( FDI 2014 ) + 3 ln Y + 4 RANK + 5 ln ( POP ) + u
MH2, PRM: ln ( FDI 2015) =
7.

4 = 0,052 cho bit nu cỏc yu t khỏc gi nguyờn, nõng 1 bc xp hng cnh tranh ca tnh s lm
FDI trung bỡnh tng 5,2%

8.

( + ) t(
2

3

nk )

2

(

)

(

)

(

< + < +
+ t ( n k ) se +

se 2 +
3
2
3
2
3

2
3
2

)

FDI2015 tng trong khong ( 4,0236;5, 4704 ) (%)
9. t bin gi D = 1 vi cỏc tnh cú cng bin hoc cng hng khụng, = 0 vi cỏc tnh cũn li. Hi quy mụ

hỡnh ln ( FDI 2015) =1 + 2 ln ( FDI 2014 ) + 3 ln Y + 4 RANK + 5 ln ( POP ) + 6 D + u
Nu mụ hỡnh khụng cú khuyt tt v 6 cú ý ngha thng kờ thỡ kim nh
H0 : 6 0
H : Nhận định là không chính xác
0

H1 : 6 > 0
H1 : Nhận định là chính xác

10. Mụ hỡnh [1], h s bin FDI2014 khụng cú ý ngha thng kờ (P-value = 0,229 > 0,05)
iu ny cú th gii thớch da vo kt qu ca kim nh Ramsey: P-value ca kim nh Ramsey =
0,0324 < 0,05 cho thy [1] cú dng hm sai hoc [1] thiu bin quan trng:
Nu [1] thiu bin quan trng thỡ dn ti vic c lng h s bin FDI2014 b chch xung quỏ
nhiu so vi thc t => t s t tr nờn quỏ nh => 2 khụng cú ý ngha thng kờ!
Nu dng hm sai, iu ny hm ý quan h gia FDI2015 v FDI2014 trong mu khụng phi dng
tuyn tớnh (m cú th dng ly tha bc cao, dng nghch o hoc dng logarit,) => vic hi
9
Thc mc liờn h: />
Hong Bỏ Mnh: 0986.960.312


Spring 2019

Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Page: Love NeverDies

quy FDI2015 và FDI2014 như [1] không thể hiện được tác động của FDI2014 lên FDI2015 và
kéo theo hệ số biến FDI2014 không có ý nghĩa thống kê!

Mô hình [2], thoạt nhìn ta thấy hệ số biến ln(FDI2014) có ý nghĩa thống kê (P-value = 0,004 < 0,05)
Tuy nhiên kết luận về sự có ý nghĩa thống kê này cũng không đáng tin cậy bởi mặc dù có dạng hàm đúng
(P-value của kiểm định Ramsey = 0,1354 > 0,05) thì [2] vẫn đang mắc PSSS thay đổi (P-value kiểm định
White = 0,0232 < 0,05) dẫn tới phương sai các hệ số bị ước lượng chệch => tỉ số t-statistic là không đáng
tin cậy

3. Đề CQ160513
Bài I
1. PRM: FDIt =β1 + β 2Yt + β3 FDIt −1 + β 4 L + ut
Y - GDP thực tế của tỉnh, kì vọng dấu β 2 > 0 - quy mô kinh tế của tỉnh lớn dễ thu hút nguồn vốn FDI

hơn
FDIt −1 - FDI ở tỉnh trong quý trước, kì vọng dấu β3 > 0 - FDI quý trước cao thì quý này cũng có xu

hướng cao do nguồn vốn đầu tư đã và đang được chảy vào tỉnh
L - tỷ lệ lao động tốt nghiệp THPT của tỉnh, kì vọng dấu β 4 > 0 - chất lượng lao động trong tỉnh tốt dễ

thu hút nguồn vốn FDI hơn
2. Do mô hình có biến trễ của biến phụ thuộc ( FDIt −1 ) nên để ước lượng OLS là tốt nhất thì cần thỏa mãn
các giả thiết:
TS 0′ : các biến số trong mô hình là các chuỗi dừng và phụ thuộc yếu
TS1′ : Sai số ngẫu nhiên không tự tương quan

(

)

TS 2′ : Kì vọng sai số ngẫu nhiên bằng 0 tại mỗi thời kì E ut |Yt , FDIt−1 , Lt = 0 ∀t

(

)

TS 3′ : Phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi qua các thời kì Var ut |Y , FDIt−1 , L = 0 ∀t

TS 4′ : Không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập

Bài II
3. PRM: TR =β1 + β 2 K + β3 L + β 4 AD + u
PRF: E ( TR / K , L, AD ) =β1 + β 2 K + β3 L + β 4 AD
 =2,672 + 1,063K + 2,128 L + 3, 471AD
SRF: TR

=
β2 1,067 > 0 : tăng chi phí nhập hàng (khi có triển vọng bán được nhiều hàng) làm tăng doanh thu =>

phù hợp
=
β 2,128 > 0 : tăng chi phí cho lao động (thuê thêm lao động – mở rộng quy mô, tăng tiền lương – nhân
3

viên làm việc tốt) là tăng doanh thu => phù hợp
=
β 3, 471 > 0 : tăng chi phí quảng cáo => tăng tiếp cận tới khách hàng => tăng doanh thu => phù hợp
4

4. KTC đối xứng cho β 4 . Tăng trong khoảng (1,217;5,725)

10
Thắc mắc liên hệ: />

Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312


Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Spring 2019

Page: Love NeverDies

 H0 : β 4 ≤ β 2
 H0 : β 4 ≤ β 2
 H0 : β 2 − β 4 ≥ 0
 H0 : t¸c ®éng cña AD kh«ng lín h¬n K
5. 
⇔
⇔
⇔
 H1 : β 4 > β 2
 H1 : β 2 − β 4 < 0
 H1 : t¸c ®éng cña AD lín h¬n K
 H1 : β 4 > β 2


β2 − β4

(n−k ) 
W=
T
: T > tα  . Kết luận: có thể cho rằng như vậy

=
α


se β 2 − β 4



(

)

6. *Hướng dẫn: Từ kiểm định Ramsey cho thấy mô hình có dạng hàm sai hoặc thiếu biến quan trọng =>
các ước lượng hệ số là chệch; từ kiểm định White cho thấy mô hình có PSSSTĐ =>phương sai hệ số bị
ước lượng chệch=> các ước lượng là không hiệu quả*
7. PRM [2]: TR =β1 + β 2 K + β3 L + β 4 AD + β 5 D * K + β6 D * L + u
0
β=
 H0 : β=
5
6
, W=

α
2
2
 H1 : β 5 + β6 ≠ 0


F

=


(R

2
2

)

− R12 / m

(1 − R ) / ( n − k )
2
2

: F > fα(

2

m ;n − k2 )





Kết luận: nên thêm ít nhất 1 trong hai biến D*K hoặc D*L vào mô hình
8. Cửa hàng có kinh doanh qua mạng:
Cửa hàng không kinh doanh qua mạng:

TR =β1 + ( β 2 + β 5 ) K + ( β3 + β6 ) L + β 4 AD + u
TR =β1 + β 2 K + β3 L + β 4 AD + u

β5 = −0,146 cho biết với cùng mức chi phí quảng cáo và chi phí lao động, việc tăng chi phí nhập hàng
làm giảm doanh thu trung bình của các cửa hàng có kinh doanh qua mạng đi 0,146 đơn vị so với các cửa
hàng không kinh doanh qua mạng.
9. Hệ số biến D*K không có ý nghĩa thống kê (P-value = 0,465 > 0,05) trong khi hệ số biến D*L có ý nghĩa
thống kê (P-value = 0,012 < 0,05) nên yếu tố lao động thực sự có hiệu quả hơn đối với các cửa hàng kinh
doanh qua mạng.
Ước lượng KTC đối xứng cho β6 => hiệu quả hơn (1,19308;3,74892 ) (đơn vị doanh thu)
10. Mô hình [1]: Hệ số biến AD có ý nghĩa thống kê (P-value = 0,000 < 0,05), tuy nhiên kết luận này không
đáng tin cậy bởi [1] mắc các khuyết tật: thiếu biến quan trọng hoặc dạng dàm sai (P-value của kiểm định
Ramsey = 0,0314 < 0,05) và phương sai sai số thay đổi (P-value của kiểm định White = 0,0421 < 0,05)
Các khuyết tật này khiến cho các ước lượng hệ số bị chệch, phương sai ước lượng hệ số bị chệch => các
kết luận kiểm định từ các kết quả này là không đáng tin.
Mô hình [2]: Hệ số biến AD không có ý nghĩa thống kê (P-value = 0,953 > 0,05), nhưng kết luận này
cũng không đáng tin cậy bởi dù [2] không thiếu biến và có dạng hàm đúng (P-value của kiểm định
Ramsey = 0,2354 > 0,05) nhưng lại có PSSS thay đổi (P-value của kiểm định White = 0,0232 < 0,05)
nên các phương sai hệ số ước lượng bị chệch => các kết luận kiểm định từ mô hình này là không đáng
tin.

4. Đề CQ160542
Bài I
1. PRM: Banlet =β1 + β 2Yt + β3 Pt + β 4 T + ut (giải thích + kì vọng dấu các hệ số các bạn tự lập luận)
Banle : Lượng bán lẻ hàng tiêu dùng
Y : thu nhập bình quân người
P : mức giá hàng bán lẻ
11
Thắc mắc liên hệ: />
Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312

Spring 2019

Group: Kinh tế lượng – Tài liệu NEU
Cuối kì K56 & HD Giải

Page: Love NeverDies

T : xu thế thời gian

2. Để các ước lượng đảm bảo tính không chệch và hiệu quả, mô hình cần thỏa mãn bộ giả thiết:
TS1 : Sai số ngẫu nhiên không tự tương quan
TS 2 : Kì vọng có điều kiện của sai số ngẫu nhiên bằng 0: E ( ut |Y , P,T )= 0 ∀t
TS 3 : Phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi qua các thời kì: Var ( ut |Y , P,=
σ 2 ∀t
T)
TS 4 : Không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập
TS 5 : Sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn ut ~ N ( 0;σ 2 )

Bài II
3. PRM: ELEC =β1 + β 2 POP + β3Y + β 4 P + u
4. Hàm hồi quy phù hợp, mô hình giải thích được 65,6% thay đổi của ELEC
H : β ≤ 5
5.  0 3
, có
H
:
5
β

>
 1 3

6. Hệ số xác định không phải tiêu chí để đánh giá độ tốt của 2 mô hình khác dạng hàm, ngoài ra:
Mô hình [1]: Dạng hàm đúng và không thiếu biến (P-value Ramsey test = 0,321 > 0,05), PSSS đông đều
(P-value White test = 0,321 > 0,05), không có tự tương quan (P-value BG test = 0,312 > 0,05)
Như vậy, các ước lượng thu được từ mô hình là tốt, các khoảng tin cậy và kết luận từ bài toán kiểm định
là đáng tin cậy
Mô hình [2]: Dạng hàm đúng và không thiếu biến (P-value Ramsey test = 0,251 > 0,05), PSSS đồng đều
(P-value White test = 0,135 > 0,05), nhưng có tự tương quan (P-value BG test = 0,025 < 0,05)
=>Phương sai ước lượng là chệch => các suy diễn thống kê từ mô hình [2] là không đáng tin cậy
Vậy, dù hệ số xác định nhỏ hơn nhưng mô hình [1] là hoàn toàn tốt hơn so với [2]
7. Ý nghĩa biến T giải thích giống ý 7) đề CQ160532
8. Hướng dẫn:
Mô hình [2] có dạng hàm đúng, không thiếu biến nên các ước lượng hệ số là ước lượng không chệch
Tuy nhiên, [2] có hiện tượng tự tương quan nên phương sai các hệ số bị ước lượng chệch => các ước
lượng hệ số không còn là ước lượng hiệu quả nhất
9. Tăng trong khoảng ( 4,0236;5, 4704 ) (%)
10. Do các ước lượng hệ số là không chệch nên có thể dùng để dự báo được. Cần có các giá trị ước tính của
dân số năm 2016 (POP), thu nhập bình quân đầu người năm 2016, giá điện năm 2016 để thực hiện dự
báo này

12
Thắc mắc liên hệ: />
Hoàng Bá Mạnh: 0986.960.312