Bài tập môn học Kinh tế lượng - Lớp 07QK2

Chia sẻ: Binh Minh Minh | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:11

Thêm vào BST

Báo xấu

972
lượt xem 451
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Câu 1:Trong các mô hình sau mô hình không phải là mô hình hồi quy tuyến tính với tham số là: 4. yi = β1 + β2X2i + log(β3)X3i+ …+ βkXki + ui ; 5. log(yi)=β1 + β2X2i + β3 2 X3i +…+ ui ;8. log(yi)= β1 + β 2 X2i + β3 ( X3i)2 +…+ ui 1 ;9. yi = β1 + β2X2i + X + …+ βkXki + ui β 3 3i ;10.yi = β1 + β2X2i +( β3X3i)2+ …+ βkXki + ui

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài tập môn học Kinh tế lượng - Lớp 07QK2

TRƯƠNG QUANG TRUNG LỚP :07QK2 MSSV:130700853 KINH TẾ LƯỢNG Câu 1:Trong các mô hình sau mô hình không phải là mô hình hồi quy tuyến tính với tham số là 4. yi = β1 + β2X2i + log(β3)X3i+ …+ βkXki + ui 5. log(yi)=β1 + β2X2i + β3 2 X3i +…+ ui 8. log(yi)= β1 + β 2 X2i + β3 ( X3i)2 +…+ ui 1 9. yi = β1 + β2X2i + X + …+ βkXki + ui β 3 3i 10.yi = β1 + β2X2i +( β3X3i)2+ …+ βkXki + ui Câu 2: 2.1 sub home inst svc tv age air y Mean 24.5085 58.18805 15.4775 7.339 10.6 8.56675 6.375 9209.675 Standard Error 5.302697 12.12604 0.757674 0.186701 0.633266 0.857505 0.353893 139.1288 Median 13.7 32.6895 15 7 9.5 7.5 6 9040 Mode #N/A 8 15 7.5 8 13.08 6 #N/A Standard Deviation 33.5372 76.69182 4.791953 1.180799 4.005125 5.42334 2.238217 879.9279 Sample Variance 1124.744 5881.635 22.96281 1.394286 16.04103 29.41262 5.009615 774273.1 Kurtosis 9.066122 6.247261 -0.25741 0.246737 0.831945 1.221599 1.471237 0.374563 Skewness 2.804621 2.478758 0.367894 0.816949 1.136517 0.777455 1.292871 0.571092 Range 169 348.3 19.05 4.4 16 25.83 9 4058 Minimum 1 1.7 5.95 5.6 6 0.17 4 7683 Maximum 170 350 25 10 22 26 13 11741 Sum 980.34 2327.522 619.1 293.56 424 342.67 255 368387 Count 40 40 40 40 40 40 40 40 he so bien thien 1.36839 1.317999 0.309608 0.160894 0.377842 0.633069 0.351093 0.095544
Hệ số tương quan: SUB HOME INST SVC TV AGE AIR Y SUB 1 0.903442 0.132659 0.366077 0.375036 0.480022 0.286468 0.110268 HOME 0.903442 1 0.148121 0.415902 0.417151 0.399896 0.481623 0.155429 INST 0.132659 0.148121 1 0.239522 -0.08298 0.333058 0.032842 0.178099 SVC 0.366077 0.415902 0.239522 1 0.413054 0.138842 0.444299 0.32345 TV 0.375036 0.417151 -0.08298 0.413054 1 0.317649 0.629274 0.351842 AGE 0.480022 0.399896 0.333058 0.138842 0.317649 1 0.348831 0.495836 AIR 0.286468 0.481623 0.032842 0.444299 0.629274 0.348831 1 0.629154 Y 0.110268 0.155429 0.178099 0.32345 0.351842 0.495836 0.629154 1 2.2.Phần hồi qui đơn biến và excel: a. Chart Title 180.0000 160.0000 140.0000 y = 0.3951x + 1.5199 120.0000 100.0000 sub=y sub = y 80.0000 Linear (sub = y) 60.0000 40.0000 20.0000 - - 100.0000 200.0000 300.0000 400.0000 home=x b. β1=1.5199 :không giải thích β2=0.3951 :trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,theo dữ liệu mẫu,số hộ gia đình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình đi ngang qua tăng lên 1000 hộ thì trung bình 1 thuê bao số đăng ký thuê bao được yêu cầu lắp đặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình tăng lên 395.1 khách hàng.
c. SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.903442 R Square 0.816207 Adjusted R Square 0.811371 Standard Error 14.5657 Observations 40 ANOVA Significanc df SS MS F eF Regression 1 35802.93 35802.93 168.7546 1.49E-15 Residual 38 8062.068 212.1597 Total 39 43865 Coefficient Standard Upper s Error t Stat P-value Lower 95% 95% Intercept 1.51994 2.904411 0.523321 0.603789 -4.35973 7.399613 HOME 0.395074 0.030412 12.99056 1.49E-15 0.333507 0.45664 Giải thích: Vì P-value =1.4898E-15 < α =0.05 =>biến home có ảnh hưởng tới biến Sub Câu 3: a.Phương trình đường hồi qui tổng thể: sub=β1 +β2home +β3 inst+ β4svc + β5tv + β6age + β7air+ β8y +ui • β2. >0:Vì khi cáp truyền hình đi ngang sẽ thận tiện hơn cho việc lắp đặt cáp truyền hình,nên khi số hộ gia đình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình đi qua càng nhiều thì số đăng kí thuê bao lắp đặt sẽ càng cao • β3 0:Hệ thống họat động càng lâu năm thì sẽ được người đăng kí tín nhiệm hơn và hộ sẽ đăng kí thuê tăng lên • β7>0: Số kênh truyền hình mà hộ gia đình nhận được càng nhiều thì số đăng kí thuê bao sẽ tăng lên
• β8>0:Thu nhập bình quân đầu người càng cao thì họ có khả năng dăng kí thuê bao càng nhiều b Dependent Variable: SUB Method: Least Squares Date: 12/03/08 Time: 16:21 Sample: 1 40 Included observations: 40 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6.807726 26.65981 -0.255355 0.8001 HOME 0.405549 0.035003 11.58599 0.0000 INST -0.526420 0.476074 -1.105751 0.2771 SVC 2.038732 2.126968 0.958516 0.3450 TV 0.756508 0.687811 1.099877 0.2796 AGE 1.193511 0.502651 2.374434 0.0237 AIR -5.111142 1.518459 -3.366005 0.0020 Y 0.001655 0.003469 0.477101 0.6365 R-squared 0.887748 Mean dependent var 24.50850 Adjusted R-squared 0.863193 S.D. dependent var 33.53720 S.E. of regression 12.40453 Akaike info criterion 8.050857 Sum squared resid 4923.914 Schwarz criterion 8.388633 Log likelihood -153.0171 F-statistic 36.15343 Durbin-Watson stat 2.182694 Prob(F-statistic) 0.000000 c. ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 35802.93305 35802.93 168.754648 1.4898E-15 Residual 38 8062.068057 212.1597 Total 39 43865.00111 Standard Upper Coefficients Error t Stat P-value Lower 95% 95% Intercept 1.519940436 2.904410939 0.523321 0.60378919 -4.3597321 7.399613 HOME=x 0.395073551 0.030412357 12.99056 1.4898E-15 0.33350695 0.45664 Đặt giả thiết: H0 : β2 = 0 (Biến Home không ảnh hưởng tới biến Sub) H1 : β2 ≠ 0 (Biến Home có ảnh hưởng đến biền Sub) α =0.05 >P-value=1.489E -15 => bác bỏ H0 => Biến Home có ảnh hưởng đến biến Sub
ANOVA Significance df SS MS F F Regression 1 771.9516 771.9516 0.680717 0.41449 Residual 38 43093.05 1134.028 Total 39 43865 Coefficient Standard Upper Lower Upper s Error t Stat P-value Lower 95% 95% 95.0% 95.0% - Intercept 10.13869 18.21249 0.556689 0.581004 -26.7306 47.00795 26.7306 47.00795 - INST 0.928432 1.125296 0.825056 0.41449 -1.34961 3.206476 1.34961 3.206476 Đặt giả thiết: H0 : β2 = 0 (Biến INST không ảnh hưởng tới biến Sub) H1 : β2 ≠ 0 (Biến INST có ảnh hưởng đến biền Sub) α =0.05 < P-value=0.41449 => Chấp nhận H0 => Biến INST không ảnh hưởng đến biến Sub ANOVA Significanc df SS MS F eF Regressio n 1 5878.456 5878.456 5.880538 0.020171 Residual 38 37986.54 999.6459 Total 39 43865 Coefficient Standard Upper Lower Upper s Error t Stat P-value Lower 95% 95% 95.0% 95.0% Intercept -51.7978 31.86137 -1.62572 0.112275 -116.298 12.70219 -116.298 12.70219 SVC 10.39737 4.287606 2.424982 0.020171 1.717563 19.07717 1.717563 19.07717 Đặt giả thiết: H0 : β2 = 0 (Biến SVC không ảnh hưởng tới biến Sub) H1 : β2 ≠ 0 (Biến SVC có ảnh hưởng đến biền Sub) α =0.05 >P-value=0.020171 => bác bỏ H0 => Biến SVC có ảnh hưởng đến biến Sub
ANOVA Significanc df SS MS F eF Regressio n 1 6169.692 6169.692 6.219561 0.017103 Residual 38 37695.31 991.9818 Total 39 43865 Coefficient Standard Upper Lower Upper s Error t Stat P-value Lower 95% 95% 95.0% 95.0% - Intercept -8.77962 14.24651 -0.61626 0.541394 -37.6202 20.06093 37.6202 20.06093 TV 3.140388 1.259225 2.493905 0.017103 0.59122 5.689557 0.59122 5.689557 Đặt giả thiết: H0 : β2 = 0 (Biến TV không ảnh hưởng tới biến Sub) H1 : β2 ≠ 0 (Biến TV có ảnh hưởng đến biền Sub) α =0.05 >P-value=0.017103 => bác bỏ H0 => Biến TV có ảnh hưởng đến biến Sub ANOVA Significan df SS MS F ce F Regressi 10107.4 10107. 11.377 on 1 3 43 66 0.001721 33757.5 888.35 Residual 38 7 71 Total 39 43865 Coefficie Standar P- Lower Upper Lower Upper nts d Error t Stat value 95% 95% 95.0% 95.0% - - 8.89070 0.1035 0.9180 17.077 18.919 17.077 Intercept -0.92097 7 9 41 -18.9193 32 3 32 0.88002 3.3730 0.0017 4.7499 1.1868 4.7499 AGE 2.968392 4 79 21 1.186876 08 76 08 Đặt giả thiết: H0 : β2 = 0 (Biến AGE không ảnh hưởng tới biến Sub) H1 : β2 ≠ 0 (Biến AGE có ảnh hưởng đến biền Sub) α =0.05 >P-value=0.001721 => bác bỏ H0 => Biến AGE có ảnh hưởng đến biến Sub
ANOVA Significan df SS MS F ce F Regressi 3599.74 3599.7 3.3972 on 1 1 41 25 0.073117 40265.2 1059.6 Residual 38 6 12 Total 39 43865 Coefficie Standar P- Lower Upper Lower Upper nts d Error t Stat value 95% 95% 95.0% 95.0% - - 15.7131 0.1817 0.8567 28.954 34.665 28.954 Intercept -2.85561 7 3 58 -34.6653 05 3 05 - 2.32883 1.8431 0.0731 9.0068 0.4220 9.0068 AIR 4.292409 6 56 17 -0.42207 92 7 92 Đặt giả thiết: H0 : β2 = 0 (Biến AIR không ảnh hưởng tới biến Sub) H1 : β2 ≠ 0 (Biến AIR có ảnh hưởng đến biền Sub) α =0.05 < P-value=0.073117 => Chấp nhận H0 => Biến AIR không ảnh hưởng đến biến Sub ANOVA Significanc df SS MS F eF Regression 1 533.3598 533.3598 0.467734 0.498181 Residual 38 43331.64 1140.306 Total 39 43865 Coefficient Standard Upper Lower Upper s Error t Stat P-value Lower 95% 95% 95.0% 95.0% - Intercept -14.1972 56.84599 -0.24975 0.804127 -129.276 100.8815 129.276 100.8815 - Y 0.004203 0.006145 0.683911 0.498181 -0.00824 0.016643 0.00824 0.016643 Đặt giả thiết: H0 : β2 = 0 (Biến Y không ảnh hưởng tới biến Sub) H1 : β2 ≠ 0 (Biến Y có ảnh hưởng đến biền Sub) α =0.05 < P-value=0.498181 => Chấp nhận H0 => Biến Y không ảnh hưởng đến biến Sub
d.Kiểm định Wald Dependent Variable: SUB Method: Least Squares Date: 12/04/08 Time: 14:29 Sample: 1 40 Included observations: 40 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6.807726 26.65981 -0.255355 0.8001 HOME 0.405549 0.035003 11.58599 0.0000 INST -0.526420 0.476074 -1.105751 0.2771 SVC 2.038732 2.126968 0.958516 0.3450 TV 0.756508 0.687811 1.099877 0.2796 AGE 1.193511 0.502651 2.374434 0.0237 AIR -5.111142 1.518459 -3.366005 0.0020 Y 0.001655 0.003469 0.477101 0.6365 R-squared 0.887748 Mean dependent var 24.50850 Adjusted R-squared 0.863193 S.D. dependent var 33.53720 S.E. of regression 12.40453 Akaike info criterion 8.050857 Sum squared resid 4923.914 Schwarz criterion 8.388633 Log likelihood -153.0171 F-statistic 36.15343 Durbin-Watson stat 2.182694 Prob(F-statistic) 0.000000 Kiểm định WALD với các biến không ảnh hương đến biến Sub là: INST;AIR;Y Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 5.139407 (3, 32) 0.0052 Chi-square 15.41822 3 0.0015 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) -0.526420 0.476074 C(7) -5.111142 1.518459 C(8) 0.001655 0.003469 Restrictions are linear in coefficients.
Vì Prob=0.0052bác bỏ H0,nghĩa là các biến độc lập ở câu C không đồng thời ảnh hưởng đến biến phụ thuộc e) Dependent Variable: SUB Method: Least Squares Date: 12/08/08 Time: 09:05 Sample: 1 40 Included observations: 40 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6.807726 26.65981 -0.255355 0.8001 HOME 0.405549 0.035003 11.58599 0.0000 INST -0.526420 0.476074 -1.105751 0.2771 SVC 2.038732 2.126968 0.958516 0.3450 TV 0.756508 0.687811 1.099877 0.2796 AGE 1.193511 0.502651 2.374434 0.0237 AIR -5.111142 1.518459 -3.366005 0.0020 Y 0.001655 0.003469 0.477101 0.6365 R-squared 0.887748 Mean dependent var 24.50850 Adjusted R-squared 0.863193 S.D. dependent var 33.53720 S.E. of regression 12.40453 Akaike info criterion 8.050857 Sum squared resid 4923.914 Schwarz criterion 8.388633 Log likelihood -153.0171 F-statistic 36.15343 Durbin-Watson stat 2.182694 Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình tổng quát: Sub=-6.807726+0.405549Home-0.526420inst +2.038732svc +0.756508tv + 1.193511age -5.111142air+0.001655y+ui
Kiểm định lại bằng WALD: Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 1.091328 (4, 32) 0.3775 Chi-square 4.365310 4 0.3588 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) -0.526420 0.476074 C(4) 2.038732 2.126968 C(5) 0.756508 0.687811 C(8) 0.001655 0.003469 Restrictions are linear in coefficients. Vì Prob=0.3775> α=0,05=>nhận H0=>nên bỏ 4 biến:INST,SVC,TV,Y ra khỏi mô hình Mô hình tối ưu: Dependent Variable: SUB Method: Least Squares Date: 12/08/08 Time: 09:14 Sample: 1 40 Included observations: 40 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.86929 6.410972 2.007384 0.0523 HOME 0.411502 0.030963 13.29027 0.0000 AGE 1.139739 0.409436 2.783676 0.0085 AIR -3.461827 1.037577 -3.336451 0.0020 R-squared 0.872436 Mean dependent var 24.50850 Adjusted R-squared 0.861805 S.D. dependent var 33.53720 S.E. of regression 12.46731 Akaike info criterion 7.978736 Sum squared resid 5595.615 Schwarz criterion 8.147624 Log likelihood -155.5747 F-statistic 82.07009 Durbin-Watson stat 2.349991 Prob(F-statistic) 0.000000 Sub=12.86929+0.411502Home+1.139739Age-3.461827Air+ui
f. Phương trình mô hình tối ưu: Sub=12.86929+0.411502Home+1.139739Age-3.461827Air+ui Giải thích: β1 :không giải thích β 2 =0.411502: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,theo dữ liệu mẫu,nếu số hộ gia đình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình đi ngang qua tăng lên 1000 hộ thì trung bình số đăng ký thuê bao được yêu cầu lắp đặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình sẽ tăng thêm 411,502 khách hàng. β 6 =1.139739: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,theo dữ liệu mẫu,nếu thời gian hệ thống đã hoạt động tăng lên 1 năm thì trung bình số đăng ký thuê bao được yêu cầu lắp đặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình sẽ tăng thêm 1139.739 khách hàng β 7 =-3.461827: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,theo dữ liệu mẫu,nếu số kênh truyền hình mà hộ gia đình nhận được từ hệ thống cáp tăng lên 1 kênh thì trung bình số đăng ký thuê bao được yêu cầu lắp đặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình sẽ giảm 3461.827 khách hàng.(ý nghĩa có vấn đề,đây là hiện tương đa cộng tuyến)