intTypePromotion=1
ADSENSE

Bài tập bài giải thuế

Chia sẻ: Nguyen Lan | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:14

167
lượt xem
36
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài tập thuế thu nhập cá nhân có lời giải có câu hỏi như sau : Ông A là cá nhân cư trú có thu nhập từ tiền lương, tiền công trong tháng là 10 triệu đồng. Ông A phải nuôi 02 con dưới 18 tuổi; trong tháng ông phải nộp các khoản bảo hiểm bắt buộc là: 5% bảo hiểm xã hội, 1% bảo hiểm y tế trên tiền lương; trong tháng ông A không đóng góp từ thiện, nhân đạo, khuyến học. Trường hợp này tính thuế TNCN (tính thuế thu nhập cá nhân) như sau:...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài tập bài giải thuế

  1. Bài số 1 Yi Xi Xi*Yi X i2 Yi 2 xi = X i − X yi = Yi − Y xi y i xi2 3.0 5.0 15.0 25.0 9.0 -7.5 -3.0 22.5 56.3 2.0 4.0 8.0 16.0 4.0 -8.5 -4.0 34.0 72.3 5.0 8.0 40.0 64.0 25.0 -4.5 -1.0 4.5 20.3 10.0 43.0 430.0 1,849.0 100.0 30.5 4.0 122.0 930.3 12.0 18.0 216.0 324.0 144.0 5.5 6.0 33.0 30.3 6.0 9.0 54.0 81.0 36.0 -3.5 0.0 0.0 12.3 3.0 8.0 24.0 64.0 9.0 -4.5 -3.0 13.5 20.3 8.0 12.0 96.0 144.0 64.0 -0.5 2.0 -1.0 0.3 7.0 11.0 77.0 121.0 49.0 -1.5 1.0 -1.5 2.3 4.0 7.0 28.0 49.0 16.0 -5.5 -2.0 11.0 30.3 60.0 125.0 988.0 2,737.0 456.0 0.0 0.0 238.0 1,174.5
  2. a. Ước lượng hàm hồi qui tuyến tính 1. Lập mô hình hồi qui tuyến tính Số quan sát n= 10 X= ∑X i = 125/10 = 12.5 Y = ∑Y i = 60/10 = 6.0000 n n ∧ β2 = ∑ X Y − nX Y = i i 988-10*12.5*6 = 238.00 = 0.2026 ∑ X − n( X ) 2 2 2737-10*12.5^2 1174.50 i ∩ ∩ β1 =Y −β2 X = 6 - 0.2026*12.5 = 3.4670 Hàm hồi quy mẫu, ước lượng cho hàm hồi qui tổng thể, có kết quả là: ∧ SRF Yi = 3.467 + ( 0.2026) *Xi ∧ P β2 t-student Yi = 3.467 + ( 0.2026)* Xi + Ui 5% 0 2.306
  3. d. Tìm khoảng tin cậy của hệ số hồi qui với mức ý nghĩa 95% 4. Khoảng tin cậy ∧ ∧ ( n − 2) β 1 ± t α /2 se( β 1 ) = 3.467 ± 2.306*1.1796 = ( 0.7467 ; 6.1873 ) ∧ ∧ ( n − 2) β 2 ± tα /2 se( β 2 ) = 0.2026 ± 2.306*0.0713 = ( 0.0382 ; 0.3671 )
  4. e. Kiểm định giả thiết với mức ý nghĩa 95% 2.Kiểm định giả thiết hệ số hồi qui của X trong hàm h ồi qui t ồng th ể với m ức ý nghĩa 5% (Kiểm định giả thiết: H 0 : β 2 =0 H 1 : β 2 ≠0 ) TSS = ∑ y i2 = ∑ Yi 2 2− n(Y ) 2 = 456 - 10 * 6^2 = 96.00 ∩ ∑x = ESS = β 2 2 i 0.2026^2 * 1174.5 = 48.23 RSS = TSS − ESS = 96 - 48.2282 = 47.7718 R 2 = ESS / TSS = 48.2282 / 96 = 0.50238 ∧ 2 RSS σ = = 47.7718 / (10- 2 ) = 5.97148 n−2 ∧ ∧ 2 σ = σ = 5.9715 = 2.44366 ∧ 2 5.9715 / 1174.5 = 0.071300 ∧ σ se( β 2 ) = = ∑ ∧ xi2 β 1,2 − β 0 t0 = ∧ = 0.2026-(0) / 0.0713 = 2.8421 se( β 1,2 ) Vớ i mứ c ý nghĩa α= 0.05 => α/2= 0.025 t αn/− 2 ) =2.306 ( 2 to = 2.842 > 2.306 => bác bỏ H0
  5. e. Kiểm định giả thiết với mức ý nghĩa 95% to = 3.Kiểm định giả thi ết hệ số góc trong hàm h ồi qui t ồng th ể v ới m ức ý nghĩa 5% (Kiểm định giả thiết: H 0 : β 1 =0 H 1 : β 1 ≠0 ) ∧2 ∧ se( β 1 ) = ∑X 2 i σ = (2737/10) x (5.9715/1174.5) = 1.1796 n ∑ x i2 ∧ β 1,2 − β 0 t0 = ∧ = (3.467-0) / 1.1796 = 2.939 se( β 1,2 ) Vớ i mứ c ý nghĩa α= 0.05 => α/2= 0.025 tαn/− 2 ) = ( 2 2.306 P β1 to = 2.939 > 2.306 => bác bỏ H0 5% 0
  6. f. Kiểm định mô hình với mức ý nghĩa 95% 5. Kiểm định sự phù hợp của mô hình (Kiểm định giả thiết: H 0 : R 2 =0 H 1 : R 2 ≠0 ) P Fα (1, n − 2) R 2 = ESS / TSS = 48.2282 / 96 = 0.5024 5% 5.3180 R 2 (n − 2) F0 = = ( 0.5024*(10 -2)) / (1-0.5024 ) = 8.076 1− R2 Với độ tin cậy 95% => α = 0.05 tra bảng R ta có: Fα (1, n − 2)= 5.318 2 F 0= 8.076 > 5.318 => bác bỏ H0 : R =0
  7. g. Dự báo giá trị trung bình 95% 9. Dự báo điểm ∩  Xo= 20 SRF Y i = 3.467 + ( 0.2026) Xi ∩ Y = U  i 3.467 + ( 0.2026) Xi + i Vớ i Xo=20, dự báo Yo trong tươ ng lai là: ∧ ∧ ∧ Xo=20 Y 0 =β 1 + β 2 X 0 =3.467+(0.2026) Xo = 7.51979566 10. Dự báo khoảng ( Giá trị trung bình) Dự báo khi Xo=20, (1-α)=95% ∧ ∧ ∧ Y 0 =β 1 + β 2 X 0=3.467+(0.2026) Xo = 7.51979566     ∧ 2 1 ( X 0 − X )2 = var(Y 0 ) = σ + 5.9715*((1/10)+(20-12.5)^2/1174.5) = 0.883138 n n    ∑xi2 i =1   ∧ ∧ se (Y 0 ) = var(Y 0 ) = 0.8831^(1/2) = 0.9398 ∧ ∧ ∧ ∧ ( n −2 ) ( n −2 ) Y 0 −t α/2 se (Y 0 ) ≤ Y ≤ Y 0 + t α/2 se (Y 0 ) 5.3527
  8. Bài số 3 Yi Xi Xi*Yi X i 2 Yi 2 xi = X i − Xyi = Yi − Y xi y i xi2 70.0 8.0 560.0 64.0 4,900.0 -9.0 -41.0 369.0 81.0 65.0 10.0 650.0 100.0 4,225.0 -7.0 -46.0 322.0 49.0 90.0 12.0 1,080.0 144.0 8,100.0 -5.0 -21.0 105.0 25.0 95.0 14.0 1,330.0 196.0 9,025.0 -3.0 -16.0 48.0 9.0 110.0 16.0 1,760.0 256.0 12,100.0 -1.0 -1.0 1.0 1.0 115.0 18.0 2,070.0 324.0 13,225.0 1.0 4.0 4.0 1.0 120.0 20.0 2,400.0 400.0 14,400.0 3.0 9.0 27.0 9.0 140.0 22.0 3,080.0 484.0 19,600.0 5.0 29.0 145.0 25.0 155.0 24.0 3,720.0 576.0 24,025.0 7.0 44.0 308.0 49.0 150.0 26.0 3,900.0 676.0 22,500.0 9.0 39.0 351.0 81.0 1,110.0 170.0 20,550.0 3,220.0 132,100.0 0.0 0.0 1,680.0 330.0
  9. a. Ước lượng hàm hồi qui tuyến tính 1. Lập mô hình hồi qui tuyến tính Số quan sát n= 10 X = ∑X i = 170/10 = 17 Y = ∑Y i = 1110/10 = 111.0000 n n ∧ β2 = ∑ X Y − nXY = i i 20550-10*17*111 = 1680.00 = 5.0909 ∑ X − n( X ) 2 2 3220-10*17^2 330.00 i ∩ ∩ β1 = Y − β 2 X = 111 - 5.0909*17 = 24.4545 Hàm hồi quy mẫu, ước lượng cho hàm hồi qui tổng thể, có kết quả là: ∧ SRF Yi = 24.4545 + ( 5.0909) *Xi ∧ P β2 t-student Yi = 24.4545 + ( 5.0909)* Xi + U i 5% 0 2.306
  10. d. Tìm khoảng tin cậy của hệ số hồi qui với mức ý nghĩa 95% 4. Khoảng tin cậy ∧ ∧ β 1 ± tα ( n − 2) /2 se( β 1 ) = 24.4545 ± 2.306*6.4138 = ( 9.6643 ; 39.2448 ) ∧ ∧ β 2 ± t α /2 ( n − 2) se( β 2 ) = 5.0909 ± 2.306*0.3574 = ( 4.2667 ; 5.9151 )
  11. e. Kiểm định giả thiết với mức ý nghĩa 95% 2.Kiểm định giả thiết hệ số hồi qui của X trong hàm hồi qui t ồng th ể v ới m ức ý nghĩa 5% (Kiểm định giả thiết: H 0 : β 2 =0 H 1 : β 2 ≠0 ) TSS = ∑ y 2 = ∑ Yi 2 2− n(Y ) 2 = i 132100 - 10 * 111^2 = 8,890.00 ∩ ∑x = ESS = β 2 2 i 5.0909^2 * 330 = 8,552.73 RSS = TSS − ESS = 8890 - 8552.7273 = 337.2727 R 2 = ESS / TSS = 8552.7273 / 8890 = 0.96206 ∧2 RSS σ = = 337.2727 / (10- 2 ) = 42.15909 n−2 ∧ ∧2 σ= σ = 42.1591 = 6.49300 ∧ 2 42.1591 / 330 = 0.357430 ∧ σ se( β 2 ) = = ∑ xi2 ∧ β 1,2 − β 0 t0 = ∧ = 5.0909-(0) / 0.35743 = 14.2431 se( β 1,2 ) Vớ i mứ c ý nghĩa α= 0.05 => α/2= 0.025 t αn/− 2 ) = ( 2 2.306 t o =14.243 > 2.306 => bác bỏ H0
  12. e. Kiểm định giả thiết với mức ý nghĩa 95% to = 3.Kiểm định giả thiết hệ số góc trong hàm hồi qui t ồng thể với mức ý nghĩa 5% (Kiểm định giả thiết: H 0 : β 1 =0 H 1 : β 1 ≠0 ) ∧2 ∧ se( β 1 ) = ∑X 2 i σ = (3220/10) x (42.1591/330) = 6.4138 n ∑x 2 i ∧ β 1,2 − β 0 t0 = ∧ = (24.4545-0) / 6.4138 = 3.813 se( β 1,2 ) Vớ i mứ c ý nghĩa α= 0.05 => α/2= 0.025 tαn/− 2 ) = ( 2 2.306 P β1 to = 3.813 > 2.306 => bác bỏ H0 5% 0
  13. f. Kiểm định mô hình với mức ý nghĩa 95% 5. Kiểm định sự phù hợp của mô hình (Kiểm định giả thiết: H 0 : R 2 =0 H 1 : R 2 ≠0 ) P Fα (1, n − 2) R 2 = ESS / TSS = 8552.7273 / 8890= 0.9621 5% 5.3180 R (n − 2) 2 F0 = = ( 0.9621*(10 -2)) / (1-0.9621 ) = 202.868 1− R2 Với độ tin cậy 95% => α = 0.05 tra bảng R ta có: Fα (1, n − 2)= 5.318 2 F0= 202.868 > 5.318 => bác bỏ H0 : R =0
  14. g. Dự báo giá trị trung bình 95% 9. Dự báo điểm ∩  Xo= 20 SRF Y i = 3.467 + ( 0.2026) Xi ∩ Y = U  i 3.467 + ( 0.2026) Xi + i Vớ i Xo=20, dự báo Yo trong tươ ng lai là: ∧ ∧ ∧ Xo=20 Y 0 =β 1 + β 2 X 0 =3.467+(0.2026) Xo = 7.51979566 10. Dự báo khoảng ( Giá trị trung bình) Dự báo khi Xo=20, (1-α)=95% ∧ ∧ ∧ Y 0 =β 1 + β 2 X 0=3.467+(0.2026) Xo = 7.51979566     ∧ 2 1 ( X 0 − X )2 = var(Y 0 ) = σ + 5.9715*((1/10)+(20-12.5)^2/1174.5) = 0.883138 n n    ∑xi2 i =1   ∧ ∧ se (Y 0 ) = var(Y 0 ) = 0.8831^(1/2) = 0.9398 ∧ ∧ ∧ ∧ ( n −2 ) ( n −2 ) Y 0 −t α/2 se (Y 0 ) ≤ Y ≤ Y 0 + t α/2 se (Y 0 ) 5.3527
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2