Các Đề thi kinh tế lượng có lời giải - Đề 1

1






TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HÙNG VƯƠNG
KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

MÔN HỌC: KINH TẾ LƯỢNG _ ĐỀ 1

KỲ THI: CHÍNH LỚP: 04QK
NGÀY THI: 02/07/2007 Thời gian làm bài: 90 phút
(Sinh viên được sử dụng tài liệu)
CB ra đề: Nguyễn Thị Mai Bình
Ngày ra đề: 25/06/2007
Ký tên:



Trưởng Khoa:
Ngày duyệt đề:
Ký tên:



Câu 1: (25 điểm) Dữ liệu về tiêu dùng thịt gà với các biến được định nghĩa như sau:
Y = lượng thịt gà tiêu thụ bình quân đầu người (pound)
X2 = thu nhập khả dụng bình quân đầu người (USD)
X3 = Giá bán lẻ của thịt gà (cent/pound)

X4 = Giá bán lẻ của thịt bò (cent/pound)
X5 = Giá bán lẻ của thịt heo (cent/pound)
X6 = Giá bán lẻ bình quân có trọng số của thịt bò và thịt heo (cent/pound)
1. Hãy giải thích mối quan hệ kỳ vọng giữa lượ
ng thịt gà tiêu thụ bình quân đầu người
với các biến còn lại.
2. Nhận xét các khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình 1.1
3. Trong mô hình 1.1, các biến nào không có ý nghĩa về mặt thống kê (không ảnh hưởng
đến lượng thịt gà tiêu thụ bình quân đầu người) với mức ý nghĩa 10%. Hãy cho biết
nên thực hiện kiểm định nào để biết được có nên bỏ các biến trên ra khỏi mô hình 1.1
4. Việc xây dự
ng mô hình từ mô hình 1.1 đến mô hình 1.2 có tên gọi là gì? Hãy giải thích
ý nghĩa các tham số của mô hình phù hợp nhất.
5. Theo kết quả trong mô hình 1.3 và mô hình 1.4, mô hình này có bị bệnh phương sai
thay đổi hay tương quan chuỗi không? Hãy viết các kiểm định cần thiết và cho kết
luận với mức ý nghĩa 10%
Mô hình 1.1

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 38.59691 4.214488 9.158150 0.0000
X2 0.004889 0.004962 0.985370 0.3383
X3 -0.651888 0.174400 -3.737889 0.0016
X4 0.243242 0.089544 2.716443 0.0147
X5 0.104318 0.070644 1.476674 0.1580
X6 -0.071110 0.098381 -0.722805 0.4796
R-squared 0.944292 Mean dependent var 39.66957
Adjusted R-squared 0.927908 S.D. dependent var 7.372950

S.E. of regression 1.979635 Akaike info criterion 4.423160
Sum squared resid 66.62224 Schwarz criterion 4.719376
Log likelihood -44.86635 F-statistic 57.63303
Durbin-Watson stat 1.100559 Prob(F-statistic) 0.000000
2






Mô hình 1.2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/18/07 Time: 16:17
Sample: 1960 1982
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 35.68084 3.399337 10.49641 0.0000
X3 -0.654097 0.157564 -4.151300 0.0005
X4 0.232528 0.054387 4.275460 0.0004
X5 0.115422 0.024303 4.749224 0.0001
R-squared 0.939235 Mean dependent var 39.66957
Adjusted R-squared 0.929641 S.D. dependent var 7.372950
S.E. of regression 1.955702 Akaike info criterion 4.336146
Sum squared resid 72.67063 Schwarz criterion 4.533624
Log likelihood -45.86568 F-statistic 97.89329
Durbin-Watson stat 1.251523 Prob(F-statistic) 0.000000
Mô hình 1.3
White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.057006 Probability 0.116679
Obs*R-squared 10.01575 Probability 0.123990

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/18/07 Time: 16:20
Sample: 1960 1982
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 9.104201 22.91467 0.397309 0.6964
X3 -0.615702 1.217573 -0.505680 0.6200
X3^2 0.008291 0.013154 0.630327 0.5374
X4 -0.330705 0.251955 -1.312556 0.2078
X4^2 0.001315 0.001247 1.055248 0.3070
X5 0.318804 0.192811 1.653455 0.1177
X5^2 -0.001030 0.000552 -1.865428 0.0806
R-squared 0.435468 Mean dependent var 3.159593
Adjusted R-squared 0.223768 S.D. dependent var 2.772478
S.E. of regression 2.442665 Akaike info criterion 4.869847
Sum squared resid 95.46582 Schwarz criterion 5.215432
Log likelihood -49.00324 F-statistic 2.057006
Durbin-Watson stat 3.388400 Prob(F-statistic) 0.116679

3

Mô hình 1.4
ARCH Test:
F-statistic 2.755840 Probability 0.090344
Obs*R-squared 4.922885 Probability 0.085312
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1962 1982
Included observations: 21 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.419992 1.227792 1.971012 0.0643
RESID^2(-1) -0.179824 0.223909 -0.803112 0.4324
RESID^2(-2) 0.432665 0.224016 1.931405 0.0693
R-squared 0.234423 Mean dependent var 3.193872
Adjusted R-squared 0.149359 S.D. dependent var 2.862108
S.E. of regression 2.639728 Akaike info criterion 4.910792
Sum squared resid 125.4269 Schwarz criterion 5.060010
Log likelihood -48.56332 F-statistic 2.755840
Durbin-Watson stat 2.039475 Prob(F-statistic) 0.090344

Câu 2: (25 điểm) Mô hình sau thể hiện số lượng phát minh (patents) có phụ thuộc vào chi
phí nghiên cứu (r_d) không của Mỹ từ năm 1960 đến năm 1993?
PATENTS = β
1
+ β
2
*r_d + u
i
1. Mô hình 2.1 thể hiện kết quả của phương trình trên. Anh chị có nhận xét gì về mô hình

này. Giải thích ý nghĩa các tham số hồi qui với mức ý nghĩa 10%
2. Một sinh viên cho rằng mô hình này có thể bị bệnh nên thực hiện các phép kiểm định
trong các mô hình 2.2, mô hình 2.4. Theo các anh chị các mô hình trên dùng để xác
định bệnh gì? Đây là các phép kiểm định gì, nêu rõ các giải thuyết và căn cứ theo mô
hình trên các anh chị hãy cho biết mô hình trên có bị bệnh gì không?
3. Nếu mô hình trên có bệnh các anh chị hãy đề
xuất các phương án trị bệnh.
4. Một sinh viên khác cho rằng mô hình 2.5 mới phù hợp, mới có thể giải thích được số
phát minh trong năm, vì thông thường chi phí nghiên cứu phải bỏ ra trước một thời
gian lâu mới có phát minh. Hãy viết phương trình hồi qui của mô hình 2.5 và giải thích
ý nghĩa của các tham số trong mô hình này
Mô hình 2.1

Dependent Variable: PATENTS
Method: Least Squares
Sample: 1960 1993
Included observations: 34
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 34.57106 6.357873 5.437521 0.0000
R_D 0.791935 0.056704 13.96621 0.0000
R-squared 0.859065 Mean dependent var 119.2382
Adjusted R-squared 0.854661 S.D. dependent var 29.30583
S.E. of regression 11.17237 Akaike info criterion 7.721787
Sum squared resid 3994.300 Schwarz criterion 7.811573
Log likelihood -129.2704 F-statistic 195.0551
Durbin-Watson stat 0.233951 Prob(F-statistic) 0.000000

4

Mô hình 2.2
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 15.20805 Probability 0.000025
Obs*R-squared 16.83838 Probability 0.000221

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/24/07 Time: 14:20
Sample: 1960 1993
Included observations: 34
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -48.61731 291.2415 -0.166931 0.8685
R_D -0.184297 5.391059 -0.034186 0.9729
R_D^2 0.014779 0.023015 0.642148 0.5255
R-squared 0.495246 Mean dependent var 117.4794
Adjusted R-squared 0.462682 S.D. dependent var 159.7993
S.E. of regression 117.1361 Akaike info criterion 12.44865
Sum squared resid 425346.5 Schwarz criterion 12.58333
Log likelihood -208.6270 F-statistic 15.20805
Durbin-Watson stat 0.701249 Prob(F-statistic) 0.000025

Mô hình 2.3

ARCH Test:
F-statistic 19.44519 Probability 0.000001

Obs*R-squared 21.19166 Probability 0.000096

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/24/07 Time: 14:22
Sample(adjusted): 1963 1993
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 40.44376 23.19014 1.744007 0.0925
RESID^2(-1) 1.126719 0.194408 5.795642 0.0000
RESID^2(-2) -0.164966 0.295114 -0.558989 0.5808
RESID^2(-3) -0.226531 0.222582 -1.017742 0.3178
R-squared 0.683602 Mean dependent var 126.5505
Adjusted R-squared 0.648447 S.D. dependent var 164.6867
S.E. of regression 97.64593 Akaike info criterion 12.12049
Sum squared resid 257437.6 Schwarz criterion 12.30552
Log likelihood -183.8676 F-statistic 19.44519
Durbin-Watson stat 1.874774 Prob(F-statistic) 0.000001

5






Mô hình 2.4

Mô hình 2.5

Dependent Variable: PATENTS
Method: Least Squares
Date: 06/24/07 Time: 14:46
Sample(adjusted): 1965 1993
Included observations: 29 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 23.05877 3.797622 6.071896 0.0000
R_D -0.638886 0.329181 -1.940834 0.0636
R_D(-1) 0.867602 0.392614 2.209809 0.0365
R_D(-5) 0.801155 0.120858 6.628897 0.0000
R-squared 0.970180 Mean dependent var 124.3690
Adjusted R-squared 0.966602 S.D. dependent var 28.72687
S.E. of regression 5.249859 Akaike info criterion 6.281722
Sum squared resid 689.0256 Schwarz criterion 6.470314
Log likelihood -87.08496 F-statistic 271.1256
Durbin-Watson stat 0.771080 Prob(F-statistic) 0.000000

Câu 3: (25 điểm) Xem xét dữ liệu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà, trong đó:
Price = giá nhà
Baths = số phòng tắm
Bedrms = số phòng ngủ
Pool = nhận giá trị 1 nếu nhà có hồ bơi và giá trị 0 cho trường hợp ngược lại
Sqft = diện tích nhà
1. Hãy cho biết dấu kỳ vọng của các biến độc lập theo giá nhà và giải thích tại sao?
2. Sau khi chạy mô hình hồi qui ta được mô hình 3.1. Theo các anh chị mô hình trên tối
ưu chưa tạ
i sao? Hãy viết các kiểm định cần thiết để chứng minh kết luận trên. Nếu mô
hình trên chưa tối ưu theo các anh chị cần phải làm gì tiếp theo. (với α = 5%)
3. Một bạn sinh viên cho rằng giá của nhà có hồ bơi sẽ lớn hơn nhiều so với nhà không

có hồ bơi. Bạn chạy mô hình hồi qui 3.2. Anh/chị hãy viết phương trình hồi qui của
mô hình trên. Giải thích ý nghĩa của các tham số hồi qui của mô hình trên, cho biế
t bạn
sinh viên trên nghi ngờ đúng không? (với α = 5%)
4. Một sinh viên khác không đồng ý nên chạy mô hình 3.3, anh/ chị hãy viết phương
trình hồi qui cho mô hình trên và giải thích ý nghĩa của các tham số của mô hình trên.