Các Đề thi kinh tế lượng có lời giải - Đề 3

1
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HÙNG VƯƠNG
KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

MÔN HỌC: KINH TẾ LƯỢNG

KỲ THI: PHỤ LỚP: 04QK
NGÀY THI: …/…/2007 Thời gian làm bài: 90 phút
(Sinh viên được sử dụng tài liệu)
CB ra đề: Nguyễn Thị Mai Bình
Ngày ra đề: 07/09/2007
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 lượng thị
t 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 dựng mô hình t
ừ 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
Date: 06/18/07 Time: 16:11
Sample: 1960 1982
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
Date: 06/18/07 Time: 16:25
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) Có dữ liệu về nền kinh tế Singapore giai đoạn 1961 – 1987 bao gồm các biến GDP, vốn
(capital) và lao động (Employment). Có quan điểm cho rằng nền kinh tế Singapore phát triển không hiệu quả
trong giai đoạn này “tăng trưởng đơn thuần chỉ do tăng các yếu tố đầu vào là vốn và lao động” hoặc “hiệu
suất không thay đổi theo qui mô”. (với α = 5%)
1. Hãy viết hàm Cobb-Douglass cho mô hình hồi qui trên. Viết ra dạng hàm lý thuyết cầ
n ước lượng.
2. Hãy viết mô hình hồi qui mẫu cho mô hình trên căn cứ vào các mô hình bên dưới và giải thích ý nghĩa
của các tham số từ mô hình trên.
3. Các anh chị hãy viết các kiểm định giả thuyết cho quan điểm nói trên. Giả sử các anh chị đang ngồi
trên máy tính hãy viết các bước của việc kiểm định và căn cứ vào các mô hình phía dưới cho biết phát
biểu trên đúng hay sai (anh chị hãy cho biết rõ anh chị dựa trên mô hình nào).
4. Một bạn sinh viên ch
ạy thử mô hình 2.6 và nhận thấy rằng mô hình này cũng rất có ý nghĩa kinh tế.
Các anh/chị hãy viết phương trình hồi qui cho trường hợp này và giải thích ý nghĩa của mô hình
Mô hình 2.1

Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares

Date: 06/24/07 Time: 20:23
Sample: 1 27
Included observations: 27
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 114.3376 173.4314 0.659267 0.5160
CAPITAL 0.471043 0.112439 4.189327 0.0003
EMPLOYMENT 2.338136 1.038966 2.250445 0.0339
R-squared 0.959805 Mean dependent var 2340.201
Adjusted R-squared 0.956455 S.D. dependent var 2251.659
S.E. of regression 469.8642 Akaike info criterion 15.24720
Sum squared resid 5298536. Schwarz criterion 15.39119
Log likelihood -202.8372 F-statistic 286.5410
Durbin-Watson stat 2.060297 Prob(F-statistic) 0.000000


4
Mô hình 2.2
Dependent Variable: LOG(GDP)
Method: Least Squares
Date: 06/24/07 Time: 20:01
Sample: 1 27
Included observations: 27
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.170644 0.326782 3.582339 0.0015
LOG(CAPITAL) 0.375710 0.085346 4.402204 0.0002
LOG(EMPLOYMEN
T)
0.602999 0.125954 4.787457 0.0001
R-squared 0.943463 Mean dependent var 7.443631
Adjusted R-squared 0.938751 S.D. dependent var 0.761153

S.E. of regression 0.188374 Akaike info criterion -0.396336
Sum squared resid 0.851634 Schwarz criterion -0.252355
Log likelihood 8.350541 F-statistic 200.2489
Durbin-Watson stat 1.885989 Prob(F-statistic) 0.000000
Mô hình 2.3
Wald Test:
Equation: EQ01
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 262.0356 (2, 24) 0.0000
Chi-square 524.0712 2 0.0000

Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
-1 + C(2) -0.624290 0.085346
-1 + C(3) -0.397001 0.125954
Restrictions are linear in coefficients.
Mô hình 2.4
Wald Test:
Equation: EQ01
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 200.2489 (2, 24) 0.0000
Chi-square 400.4979 2 0.0000

Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(2) 0.375710 0.085346
C(3) 0.602999 0.125954
Restrictions are linear in coefficients.
Mô hình 2.5
Wald Test:

Equation: EQ01
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 0.115754 (1, 24) 0.7366
Chi-square 0.115754 1 0.7337

Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
-1 + C(2) + C(3) -0.021290 0.062577
Restrictions are linear in coefficients.

5
Mô hình 2.6
Dependent Variable: LOG(GDP/EMPLOYMENT)
Method: Least Squares
Date: 06/24/07 Time: 20:29
Sample: 1 27
Included observations: 27
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.069265 0.131759 8.115322 0.0000
LOG(CAPITAL/EMPLOYMENT) 0.363030 0.075408 4.814211 0.0001
R-squared 0.481076 Mean dependent var 1.679979
Adjusted R-squared 0.460319 S.D. dependent var 0.251845
S.E. of regression 0.185013 Akaike info criterion -0.465599
Sum squared resid 0.855741 Schwarz criterion -0.369611
Log likelihood 8.285586 F-statistic 23.17663
Durbin-Watson stat 1.903585 Prob(F-statistic) 0.000060

Câu 3: (25 điểm) Để kiểm soát lương ảnh hưởng bởi các yếu tố nào. Một sinh viên thực hiện chạy mô hình
hồi qui sau của biến lương (wage) theo các biến gender (giới tính mang giá trị 1 nếu là nam), Exper (kinh
nghiệm đi làm tính bằng năm, edu (thời gian đi học sau khi tốt nghiệp tiểu học tính bằng năm) và tuổi (tính

bằng năm)
WAGE = β
1
+ β
2
GENDER + β
3
EXPER + β
4
EDUC +β
5
AGE + u
i
1. Hãy cho biết dấu kỳ vọng của các tham số và giải thích tại sao.
2. Sau khi chạy mô hình hồi qui ta được mô hình sau.
Mô hình 3.1

Dependent Variable: WAGE
Method: Least Squares
Date: 06/24/07 Time: 20:57
Sample: 1 49
Included observations: 49
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 648.2713 383.1342 1.692022 0.0977
GENDER 487.6751 147.3153 3.310417 0.0019
EXPER 37.96947 13.03989 2.911793 0.0056
EDUC 132.4995 31.68798 4.181380 0.0001
AGE -5.832355 7.686782 -0.758751 0.4520
R-squared 0.457363 Mean dependent var 1820.204
Adjusted R-squared 0.408032 S.D. dependent var 648.2687

S.E. of regression 498.7743 Akaike info criterion 15.35864
Sum squared resid 10946134 Schwarz criterion 15.55168
Log likelihood -371.2866 F-statistic 9.271379
Durbin-Watson stat 1.723637 Prob(F-statistic) 0.000016
Theo các anh chị mô hình trên tối ưu chưa tại 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 có lương của nhân viên nam lớn hơn rất nhiều so với nhân viên nữ. Bạn
chạy mô hình hồi qui sau: