Bài tập kinh tế lượng (Với sự trợ giúp của Eviews)

Chia sẻ: Nguyen Quang Thinh Thinh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

0
663
lượt xem
165
download

Bài tập kinh tế lượng (Với sự trợ giúp của Eviews)

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tài liệu tham khảo về bài tập kinh tế lượng

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài tập kinh tế lượng (Với sự trợ giúp của Eviews)

  1. BAØI TAÄP KINH TEÁ LÖÔÏNG (Vôùi söï trôï giuùp cuûa EViews) Baøi taäp 1 Taäp döõ lieäu rice.wf1 chöùa caùc bieán sau: househol maõ soá hoä gia ñình sex giôùi tính cuûa chuû hoä (1 = nam, 0 = nöõ) age tuoåi cuûa chuû hoä edu soá naêm ñi hoïc cuûa chuû hoä tröôùc naêm 1998 urb bieán giaû bieåu thò hoä gia ñình ôû noâng thoân hay thaønh thò ( 0 = noâng thoân, 1 = thaønh thò ) reg8 maõ vuøng cuûa hoä gia ñình (coù 8 vuøng) hhsize soá thaønh vieân trong hoä gia ñình hhexp toång chi tieâu haøng naêm cuûa hoä gia ñình (ngaøn ñoàng) Ñaây laø bieán ñaïi dieän cho thu nhaäp ricexpd chi tieâu cuûa hoä gia ñình cho maët haøng gaïo (ngaøn ñ/naêm) pcexp chi tieâu haøng naêm cuûa hoä gia ñình/ñaàu ngöôøi (ngaøn ñoàng/naêm/ngöôøi) pcexp = hhexp/hhsize (1) Tìm giaù trò trung bình, trung vò, giaù trò cao nhaát, giaù trò thaáp nhaát, vaø sai soá chuaån cuûa bieán hhexp vaø cho bieát yù nghóa. Vôùi ñoä tin caäy 95%, toång chi tieâu trung bình haøng naêm (ngaøn ñoàng) cuûa moät hoä gia ñình naèm trong khoaûng naøo ? (2) Tìm giaù trò trung bình, trung vò, giaù trò cao nhaát, giaù trò thaáp nhaát, vaø sai soá chuaån cho toång chi tieâu haøng naêm cuûa caùc hoä gia ñình ôû thaønh phoá ? Vôùi ñoä tin caäy 95%, hoä gia ñình ôû thaønh phoá coù toång chi tieâu trung bình haøng naêm (ngaøn ñoàng) naèm trong khoaûng naøo ? (3) Tìm giaù trò trung bình, trung vò, giaù trò cao nhaát, giaù trò thaáp nhaát, vaø sai soá chuaån cho toång chi tieâu haøng naêm cuûa caùc hoä gia ñình ôû noâng thoân ? Vôùi ñoä tin caäy 95%, hoä gia ñình ôû noâng thoân coù toång chi tieâu trung bình haøng naêm (ngaøn ñoàng) naèm trong khoaûng naøo ? (4) Tìm ma traän töông quan cuûa caùc bieán: age, edu, hhsize, hhexp, pcexp, ricexpd vaø cho bieát nhöõng caëp bieán naøo coù töông quan chaët cheõ ? (5) Veõ ñoà thò phaân taùn cuûa caùc caëp bieán: age vaø hhexp; hhsize vaø ricexpd vaø cho nhaän xeùt. 1
  2. (6) Tìm haøm hoài quy tuyeán tính maãu cuûa ricexpd theo hhsize. Döï baùo möùc chi tieâu trung bình veà maët haøng gaïo cuûa moät hoä gia ñình coù 5 ngöôøi vôùi ñoä tin caäy 95% ? (7) Nhaäp theâm döõ lieäu cuûa bieán farm bieåu thò hoä noâng nghieäp hay khoâng ( 0 neáu hoä noâng nghieäp vaø 1 neáu hoä khoâng phaûi laø noâng nghieäp). Döõ lieäu cuûa bieán farm chöùa trong file PS1.xls. (8) Bieán ricexpd coù ñôn vò laø ngaøn ñoàng/naêm. Haõy taïo ra moät bieán môùi coù teân ricexpd_usd baèng caùch chia ricexpd cho 10700 (tæ giaù hoái ñoaùi naêm 1997). (9) Tìm giaù trò trung bình cuûa ricexpd ñoái vôùi caùc hoä gia ñình ôû noâng thoân vaø thaønh thò ? (10) Tìm haøm hoài quy tuyeán tính maãu cuûa ricexpd theo urb vaø cho bieát moái lieân heä giöõa caùc heä soá hoài qui maãu cuûa haøm naøy vôùi caùc keát quaû ôû caâu (9) ? (11) Tìm haøm hoài quy tuyeán tính maãu cuûa ricexpd theo hhsize vaø urb, Neâu yù nghóa kinh teá cuûa caùc heä soá hoài quy ? (12) Kieåm tra xem moâ hình hoài quy tìm ñöôïc ôû caâu (11) coù xaûy ra hieän töôïng coäng tuyeán, phöông sai thay ñoåi vaø töï töông quan hay khoâng ? (13) Duøng kieåm ñònh RESET cuûa Ramsey ñeå kieåm tra xem moâ hình tìm ñöôïc ôû caâu (11) coù bò boû soùt bieán hay khoâng. (14) Hoài quy hhexp theo caùc bieán: age, edu, hhsize, reg8, sex, urb sau ñoù duøng kieåm ñònh Wald ñeå xem bieán caùc bieán age, edu vaø sex coù neân ñöa vaøo moâ hình hay khoâng ? (15) Duøng thoáng keâ JB ñeå kieåm ñònh phaân phoái chuaån cuûa U ñoái vôùi moâ hình hoài quy ñaõ tìm ñöôïc ôû caâu (10), (11) vaø (14) Baøi taäp 2 Taäp döõ lieäu Gasoline.wf1 lieân quan tôùi tieâu duøng xaêng taïi Myõ trong khoaûng thôøi gian 1960-1986 chöùa caùc bieán sau: G toång löôïng xaêng tieâu duøng thöïc (ñöôïc tính baèng caùch laáy chi tieâu hieän taïi tính baèng ñoâla chia cho chæ soá giaù). PG chæ soá giaù xaêng. Y thu nhaäp khaû duïng bình quaân ñaàu ngöôøi. PNC chæ soá giaù xe hôi môùi. PUC chæ soá giaù xe hôi cuõ. PPT chæ soá giaù vaän taûi coâng coäng. 2
  3. PD chæ soá giaù goäp haøng tieâu duøng laâu beàn. PN chæ soá giaù goäp haøng tieâu duøng khoâng laâu beàn. PS chæ soá giaù goäp dòch vuï tieâu duøng. (1) Haõy xaây döïng moâ hình hoài quy boäi cuûa G cho taát caû caùc bieán giaûi thích khaùc, bao goàm caû xu höôùng thôøi gian, vaø baùo caùo taát caû caùc keát quaû. (2) Duøng kieåm ñònh Wald ñeå kieåm ñònh giaû thieát khoâng: Heä soá hoài quy cuûa caùc bieán: PNC, PUC, T ñeàu baèng khoâng vôùi möùc yù nghóa 5%. Töø keát quaû kieåm ñònh baïn ruùt ra ñöôïc keát luaän gì ? (3) Öôùc löôïng moâ hình hoài quy boäi cuûa G theo taát caû caùc bieán giaûi thích khaùc, tröø 3 bieán PNC, PUC, T (4) Moâ hình ôû caâu (3) coù thoûa maõn caùc giaû thieát cuûa moâ hình hoài quy tuyeán tính coå ñieån ? (5) Vôùi moâ hình neâu ôû caâu (3) haõy kieåm ñònh giaû thieát : heä soá hoài qui trong haøm hoài quy toång theå cuûa hai bieán PD vaø PN baèng nhau. (6) Tính heä soá co giaõn cuûa G theo PG; Heä soá co giaõn cuûa G theo Y vaø heä soá co giaõn cuûa G theo PPT taïi caùc giaù trò trung bình cuûa döõ lieäu. Neâu yù nghóa cuûa caùc keát quaû tính ñöôïc. (7) Haõy öôùc löôïng haøm hoài quy cuûa lnG theo logarit cuûa taát caû caùc bieán giaûi thích khaùc, tröø 3 bieán PNC, PUC, T. So saùnh caùc heä soá hoài quy cuûa caùc bieán: PG; Y , PPT. vôùi caùc heä soá co giaõn töông öùng tính ôû caâu (6). (8) Baïn löïa choïn moâ hình naøo trong hai moâ hình neâu ôû caâu (7) vaø caâu (3)? Haõy cho bieát lyù do ñeå baïn löïa choïn ? (9) Duøng haøm hoài qui öôùc löôïng ôû caâu (7) ñeå tìm döï baùo khoaûng (vôùi ñoä tin caäy 95%) cho giaù trò trung bình cuûa G vôùi: PG = 2,95; Y = 10800; PPT = 4,4; PD = 1,08; PN = 1,09 ; PS = 1,3. (10) Töø caùc keát quaû tìm ñöôïc ôû caâu (9) . (a) Veõ ñoà thò vôùi truïc hoaønh laø thöù töï caùc quan saùt, truïc tung laø caùc giaù trò thöïc teá quan saùt cuûa G; döï baùo ñieåm cho caùc giaù trò trung bình cuûa G. (b) Veõ ñoà thò vôùi truïc hoaønh laø thöù töï caùc quan saùt, truïc tung laø caùc giaù trò thöïc teá quan saùt cuûa G; caän treân vaø caän döôùi cuûa khoaûng döï baùo cho giaù trò trung bình cuûa G. 3
  4. Baøi taäp 3 Taäp döõ lieäu mortality.wf1 laø döõ lieäu cheùo cuûa 50 tieåu bang cuûa Myõ vaø thaønh phoá Hoa Thònh Ñoán (n = 51) veà möùc ñoä töû vong vaø caùc nhaân toá lieân quan. Taát caû caùc bieán ñeàu tính theo ñaàu ngöôøi hoaëc laø caùc tyû leä ñaïi ñieän cho daân soá tieåu bang. Caùc bieán ñöôïc kyù hieäu nhö sau: MORT Möùc ñoä töû vong toång theå/ 100.000 daân INCC Thu nhaäp ñaàu ngöôøi cuûa tieåu bang/ ñoâ la. POV Tæ leä hoä gia ñình cuûa tieåu bang ñang soáng döôùi möùc ngheøo ñoùi. EDU1 Tæ leä daân soá hoaøn thaønh 4 naêm hoïc ôû caáp trung hoïc. EDU2 Tæ leä daân soá hoaøn thaønh 4 naêm trôû leân ôû caáp cao ñaúng. ALCC Löôïng röôïu tieâu duøng/ ñaàu ngöôøi/ galon. TOBC Löôïng thuoác laø tieâu duøng/ ñaàu ngöôøi/ goùi. HEXC Chi tieâu ñaàu ngöôøi cho chaêm soùc söùc khoûe/ ñoâ la. PHYS Soá caùn boä y teá/100.000 daân. URB Tæ leä daân soá soáng ôû thaønh thò. AGED Tæ leä daân soá soáng treân 65 tuoåi. Bieán phuï thuoäc laø möùc ñoä töû vong toång theå/ 100.000 daân. (1) Ñoái vôùi moãi bieán giaûi thích, haõy giaûi thích vì sao noù coù taùc ñoäng leân tæ leä töû vong toång theå, vaø chæ ra höôùng taùc ñoäng naøy. (2) Haõy söû duïng EViews ñeå öôùc löôïng moâ hình hoài quy boäi bao goàm taát caû caùc bieán giaûi thích saün coù. (3) Vôùi möùc yù nghóa 5% haõy kieåm ñònh caùc giaû thieát : heä soá hoài quy töông öùng vôùi töøng bieán giaûi thích trong haøm hoài quy toång theå baèng 0, vaø chæ ra caùc bieán maø baïn muoán boû ñi. (4) Haõy thöïc hieän kieåm ñònh Wald cho giaû thieát boû ñi 4 bieán: EDU1; INCC; URB vaø C (5) Öôùc löôïng laïi moâ hình ñaõ boû ñi 4 bieán neâu ôû caâu (4) vaø ñaùnh giaù chaát löôïng cuûa moâ hình hoài qui môùi naøy. (6) Baét ñaàu vôùi moâ hình ban ñaàu (moâ hình neâu ôû caâu (2)), sau ñoù chæ boû bieán ít coù yù nghóa nhaát vaø öôùc löôïng laïi moâ hình. Haõy ñaùnh giaù chaát löôïng cuûa moâ hình hoài quy môùi naøy. (7) Töø moâ hình ñaõ öôùc löôïng ôû caâu (6), töùc moâ hình coù 11 bieán, ta boû ñi bieán ít yù nghóa nhaát vaø öôùc löôïng laïi moâ hình. Ñaùnh giaù chaát löôïng cuûa moâ hình môùi naøy. 4
  5. (8) Tieáp tuïc quaù trình töông töï nhö ñaõ tieán haønh ôû hai caâu (6) vaø (7) cho tôùi khi taát caû moïi bieán giaûi thích cuûa moâ hình ñeàu coù yù nghóa. (9) So saùnh keát quaû cuûa moâ hình cuoái cuøng trong quaù trình treân vôùi moâ hình coù giôùi haïn sau khi boû ñi caùc bieán khoâng coù yù nghóa cuøng moät luùc. (10) Söû duïng moâ hình ôû caâu (2) ñeå tìm döï baùo ñieåm vaø döï baùo khoaûng cho giaù trò trung bình cuûa MORT (vôùi ñoä tin caäy 95%) vôùi: INCC = 16000; POV = 0,1; EDU1 =0,7; EDU2 = 0,16; ALCC = 3 ; TOBC = 105; HEXC = 1900; PHYS = 300; URB = 0,8; AGED = 0,12; (11) Kieåm tra xem moâ hình hoài qui neâu ôû caâu (2) coù vi phaïm caùc giaû thieát cuûa moâ hình hoài quy tuyeán tính coå ñieån hay khoâng ? (12) Tìm caùc öôùc löôïng ñieåm cho giaù trò trung bình cuûa MORT ñoái vôùi taát caû 51 giaù trò quan saùt cuûa maãu vaø veõ ñoà thò so saùnh vôùi giaù trò thöïc teá cuûa MORT trong hai tröôøng hôïp: (a) Neáu söû duïng haøm hoài qui ôû caâu (2). (b) Neáu söû duïng haøm hoài quy ôû caâu (5). Baøi taäp 4 Taäp döõ lieäu Growth.wf1 coù chöùa döõ lieäu GDP thöïc bình quaân ñaàu ngöôøi cuûa 4 nöôùc trong giai ñoaïn 1960 – 1992 : Inñoâneâxia, coäng hoaø Trieàu tieân, Ñaøi loan, vaø Thaùi lan. Caùc bieán trong taäp döõ lieäu naøy laø: COUNTRY 91 = Inñoâneâxia 97 = Haøn quoác 112 = Ñaøi loan 113 = Thaùi lan YEAR Naêm (1960 – 1992) RGDPPC GDP thöïc bình quaân ñaàu ngöôøi (USD) (1) Laáy Inñoâneâxia laøm goác (phaïm truø cô sôû). Haõy taïo ta 3 bieán giaû cho Haøn quoác, Ñaøi loan vaø Thaùi lan baèng caùch söû duïng caùc leänh sau: GENR D_Korea = country=97 GENR D_Taiwan = country=112 GENR D_Thailan = country=113 Haõy kieåm tra 3 bieán giaû maø baïn ñaõ taïo ra ñeå chaéc chaén raèng chuùng chöùa nhöõng giaù trò thích hôïp. 5
  6. (2) Taïo ra moät bieán xu theá sau: GENR YY= year-1959 Ñoái vôùi moãi nöôùc, bieán YY coù giaù trò 1, 2, 3, . . . , 33. (3) Haõy ñònh maãu töø 1- 132 vaø söû duïng IF country = 91. Sau ñoù chaïy hoài quy sau: log(RGDPPC) c YY ˆ Goïi β 2 laø heä soá cho bieán xu höôùng thôøi gian. Haøm öôùc löôïng khoâng cheäch ñoái vôùi tyû leä taêng tröôûng coù theå ñöôïc tính nhö sau: ~ = expβ − 1 var(β ) − 1 g ˆ ˆ  2 2 2    Haõy tính tyû leä taêng tröôûng cuûa Inñoâneâxia trong giai ñoaïn 1960 – 1992. (4) Laøm nhö caâu 3 cho töøng nöôùc baèng caùch ñònh laïi maãu. Nhöõng tyû leä naøy coù gioáng nhau khoâng ? (5) Ñònh maãu goàm caû hai nöôùc Inñoâneâxia vaø Thaùi lan (söû duïng IF country=91 or country=113) Chaïy hoài quy sau: log(RGDPPC) c yy d_thailand yy*d_thailand Haõy cho bieát tyû leä taêng tröôûng cuûa Inñoâneâxia vaø Thaùi lan coù khaùc nhau thöïc söï hay khoâng? (6) Haõy söû duïng kyõ thuaät nhö caâu (5) ñeå so saùnh tyû leä taêng tröôûng giöõa Thaùi lan vaø Ñaøi loan. (7) Veõ ñoà thò Line Graph cuûa RGDPPC ñoái vôùi 2 nöôùc Inñoâneâxia vaø Thaùi lan vaø neâu nhaän xeùt. (8) Veõ ñoà thò Line Graph cuûa RGDPPC ñoái vôùi 2 nöôùc Inñoâneâxia vaø Ñaøi loan vaø neâu nhaän xeùt. Baøi taäp 5 Taäp döõ lieäu ldv1.wf1 chöùa caùc bieán sau, ñöôïc ruùt töø baùo caùo ñieàu tra möùc soáng cuûa Vieät nam vaøo naêm 1998. edex chi tieâu cho giaùo duïc cuûa hoä gia ñình elecexp chi tieâu cho ñieän cuûa hoä gia ñình househol maõ soá hoä gia ñình sex giôùi tính cuûa chuû hoä (1 = nam, 0 = nöõ) age tuoåi cuûa chuû hoä 6
  7. hhed soá naêm ñi hoïc cuûa chuû hoä urban bieán giaû bieåu thò hoä gia ñình ôû noâng thoân hay thaønh thò ( 0 = noâng thoân, 1 = thaønh thò ) hhsize soá thaønh vieân trong hoä gia ñình incproxy bieán thay theá cho thu nhaäp cuûa hoä gia ñình, döïa treân toång chi tieâu ricexpd chi tieâu cuûa hoä gia ñình cho maët haøng gaïo (ngaøn ñ/naêm) rlfood chi tieâu cuûa hoä gia ñình cho löông thöïc, thöïc phaåm tobaco chi tieâu cho thuoác laù cuûa hoä gia ñình quint98 nhaän caùc giaù trò 1, 2, 3, 4, 5. phaân vò 1/5 ñoái vôùi toång chi tieâu cuûa hoä gia ñình. 1 = thaáp nhaát, . . . , 5 = cao nhaát. quint5 bieán giaû = 1 neáu hoä gia ñình thuoäc phaân vò cao nhaát. quint45 bieán giaû baèng 1 neâu thuoäc phaân vò thöù 4 hay thöù 5. (1) Tìm giaù trò trung bình, trung vò, giaù trò cao nhaát, giaù trò thaáp nhaát, vaø sai soá chuaån cuûa caùc bieán incproxy, edex, elecexp, rlfood vaø cho bieát yù nghóa. Vôùi ñoä tin caäy 95%, toång chi tieâu trung bình haøng naêm (ngaøn ñoàng) cuûa moät hoä gia ñình naèm trong khoaûng naøo ? (2) Tìm giaù trò trung bình, trung vò, giaù trò cao nhaát, giaù trò thaáp nhaát, vaø sai soá chuaån cho toång chi tieâu haøng naêm cuûa caùc hoä gia ñình ôû thaønh phoá ? Vôùi ñoä tin caäy 95%, hoä gia ñình ôû thaønh phoá coù toång chi tieâu trung bình haøng naêm (ngaøn ñoàng) naèm trong khoaûng naøo ? (3) Tìm giaù trò trung bình, trung vò, giaù trò cao nhaát, giaù trò thaáp nhaát, vaø sai soá chuaån cho toång chi tieâu haøng naêm cuûa caùc hoä gia ñình ôû noâng thoân ? Vôùi ñoä tin caäy 95%, hoä gia ñình ôû noâng thoân coù toång chi tieâu trung bình haøng naêm (ngaøn ñoàng) naèm trong khoaûng naøo ? (4) Tìm ma traän töông quan cuûa caùc bieán: age, edex, hhsize, incproxy, rlfood, ricexpd vaø cho bieát nhöõng caëp bieán naøo coù töông quan chaët cheõ ? (5) Veõ ñoà thò phaân taùn cuûa caùc caëp bieán: age vaø incproxy; hhsize vaø ricexpd vaø cho nhaän xeùt. (6) Tìm haøm hoài quy tuyeán tính maãu cuûa ricexpd theo hhsize. Döï baùo möùc chi tieâu trung bình veà maët haøng gaïo cuûa moät hoä gia ñình coù 5 ngöôøi vôùi ñoä tin caäy 95% ? (7) Nhaäp theâm döõ lieäu cuûa bieán farm bieåu thò hoä noâng nghieäp hay khoâng ( 0 neáu hoä noâng nghieäp vaø 1 neáu hoä khoâng phaûi laø noâng nghieäp). Döõ lieäu cuûa bieán farm chöùa trong file PS1.xls. 7
  8. (8) Bieán ricexpd coù ñôn vò laø ngaøn ñoàng/naêm. Haõy taïo ra moät bieán môùi coù teân ricexpd_usd baèng caùch chia ricexpd cho 10700 (tæ giaù hoái ñoaùi naêm 1997). (9) Tìm giaù trò trung bình cuûa ricexpd ñoái vôùi caùc hoä gia ñình ôû noâng thoân vaø thaønh thò ? (10) Tìm haøm hoài quy tuyeán tính maãu cuûa ricexpd theo urban vaø cho bieát moái lieân heä giöõa caùc heä soá hoài qui maãu cuûa haøm naøy vôùi caùc keát quaû ôû caâu (9) ? (11) Tìm haøm hoài quy tuyeán tính maãu cuûa ricexpd theo hhsize vaø urban, Neâu yù nghóa kinh teá cuûa caùc heä soá hoài quy ? (12) Kieåm tra xem moâ hình hoài quy tìm ñöôïc ôû caâu (11) coù xaûy ra hieän töôïng coäng tuyeán, phöông sai thay ñoåi vaø töï töông quan hay khoâng ? (13) Duøng kieåm ñònh RESET cuûa Ramsey ñeå kieåm tra xem moâ hình tìm ñöôïc ôû caâu (11) coù bò boû soùt bieán hay khoâng. (14) Hoài quy incproxy theo caùc bieán: age, hhed, hhsize, househol, sex,urban, sau ñoù duøng kieåm ñònh Wald ñeå xem bieán caùc bieán age, hhed vaø sex coù neân ñöa vaøo moâ hình hay khoâng ? (15) Duøng thoáng keâ JB ñeå kieåm ñònh phaân phoái chuaån cuûa U ñoái vôùi moâ hình hoài quy ñaõ tìm ñöôïc ôû caâu (10), (11) vaø (14). 8
Đồng bộ tài khoản