BÀI ÔN TẬP 01
BÀI ÔN TẬP 01
CÂU 1 :
Có sốliệu của một mẫu gồm 10 quan sát như sau :
Trong đó :
Y : luợng bán đuợc của một loại hàng thực phẩm, đơn vịtính là tấn/năm.
X2: thu nhập của nguời tiêu dùng, đơn vịtính là triệu đồng/năm.
X3: giá bán của loại hàng thực phẩm, đơn vịtính là nghìn đồng/kg.
DD : khuyến mại ( DD = 1 : có khuyến mại, DD = 0 : không khuyến mại)
Mô hình hồi quy có dạng : Y = 1+ 2X2+ U
1. Xác định hàm hồi quy mẫu của mô hình và cho biết ý nghĩa của hệsốhồi quy
riêng ?
1
Y 82 65 60 75 85 72 69 80 74 78
X2 42 30 28 38 44 36 33 40 36 38
X3 2.8 3.9 4.2 3.3 2.7 3.5 3.7 2.9 3.3 3.1
DD
1
0
0
1
1
1
0
1
0
1
2. Kiểm định giảthiết Ho : 2= 0 ; H1 : 20, với mức ý nghĩa 5%. Cho biết ý
nghĩa của việc kiểm định này ?
3. Xác định khoảng tin cậy của 2 , với độ tin cậy 95% ?
4. Xác định khoảng tin cậy của phương sai nhiễu, với độ tin cậy 95% ?
5. Kiểm định sựphù hợp của hàm SRF, với mức ý nghĩa 5% ?
6. Dự đoán luợng hàng bán đuợc nếu thu nhập của nguời tiêu dùng là 50 triệu
đồng/năm với độ tin cậy 95% ?
7. Nếu đơn vị đo của Y là tạ/năm và đơn vị đo của X2là nghìn đồng/năm thì hàm
SRF thay đổi nhưthếnào ?
8. Khi thu nhập của người tiêu dùng tăng 1% thì lượng hàng bán thay đổi thếnào ?
CÂU 2 :
Mô hình hồi quy có dạng : Y = 1+ 2X2+ 3X3+ U
Có kết quảhồi quy ởbảng 1 :
1- Giải thích ý nghĩa của các hệsốhồi quy riêng ?
2- Xác định khoảng tin cậy của 3với độ tin cậy 95% ?
3- Xét xem giá bán có ảnh huởng đến luợng bán không, với mức ý nghĩa 5% ?
4- Có nên đưa thêm biến X3vào mô hình ởcâu 1 hay không, mức ý nghĩa 5% ?
5- Kiểm định sựphù hợp của mô hình với độ tin cậy 95% ?
2
CÂU 3 :
Mô hình hồi quy có dạng : Y = 1+ 2X2+ 3X3+ 4DD + U
Sửdụng bảng sốliệu trên, ta có kết quảhồi quy ởbảng 2 :
1- Kết quảkiểm định nhưsau : (= 5%)
Theo bạn, biến X3 và biến DD có đồng thời bịthừa trong mô hình hay không ?
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Sample: 1 10
Included observations: 10
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 92.68585 14.08075
X2 0.483989 0.199133
X3 -10.88366 2.055181
R-squared 0.99651 Mean dependent var
Prob(F-statistic)
Bảng 1
3
Redundant Variables: X3 DD
F-statistic 12.20913 Prob. F(2,6) 0.0077
Log likelihood ratio 16.23284 Prob. Chi-Square(2) 0.0003
2- Kết quảkiểm định nhưsau :
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Sample: 1 10
Included obs: 10
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 90.86936 16.48924 5.510827 0.0015
X2 0.518065 0.246948 2.097868 0.0407
X3 -10.68024 2.326233 -4.591217 0.0037
DD -0.177854 0.64556 -0.275503 0.7922
R-squared 0.996553 Mean dependent var 74
Adjusted R-squared 0.99483 S.D. dependent var 7.774603
S.E. of regression 0.559009 Akaike info criterion 1.963871
Sum squared resid 1.874944 Schwarz criterion 2.084905
Log likelihood -5.819353 Hannan-Quinn criter. 1.831097
F-statistic 578.2841 Durbin-Watson stat 2.113718
Prob(F-statistic) 0.000000
Bảng 2
4
Mô hình có hiện tuợng phương sai nhiễu thay đổi không ? (= 5%)
3- Kết quảkiểm định nhưsau :
Có hiện tuợng tự tương quan bậc nhất trong mô hình không ? (= 5%)
4- Có ma trận tương quan sau :
Theo bạn, mô hình có dấu hiệu của đa cộng tuyến không, vì sao ?
Breusch-Godfrey - LM Test:
F-statistic 0.7181 Prob. F(1,5) 0.4354
Obs*R-squared 1.2558 Prob. Chi-Square(1) 0.2624
X2 X3 DD
X2 1 -0.9701862 0.48722554
X3 -0.970186 1 -0.5533986
DD 0.487226 -0.5533986 1
Correlation
5
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 3.2194 Prob. F(8,1) 0.4075
Obs*R-squared 9.6262 Prob. Chi-Square(8) 0.2922
Scaled explained SS 1.2284 Prob. Chi-Square(8) 0.9964