Bài 1.
Cho k t qu h i quy sau, v i MR là c u v ti n (t ), R là lãi su t (%), GDP là t ng s n ph mế ả ồ ớ ầ ề ề ỉ ấ ổ ả ẩ
qu c n i (t ). Cho ố ộ ỉ = 5%.
Dependent Variable: MR - Method: Least Squares
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 102.5835 8.652193 11.85635 0.0000
R -7.387650 1.555809 -4.748431 0.0001
GDP 0.081544 0.006189 13.17416 0.0000
GDP(-1) 0.070892 0.065113 1.088758 0.2859
R-squared 0.995095 Mean dependent var 369.7000
Durbin-Watson stat 0.740335 Prob(F-statistic) 0.000000
1. Vi t hàm h i quy m u. Gi i thích ý nghĩa k t qu c l ng các h s góc c a môế ồ ẫ ả ế ả ướ ượ ệ ố ủ
hình.
2. Bi n đc l p nào th c s gi i thích cho s bi n đng c a c u ti n.ế ộ ậ ự ự ả ự ế ộ ủ ầ ề
3. Hàm h i quy có phù h p không?ồ ợ
4. N u lãi su t tăng 1% thì c u ti n gi m trung bình t i đa bao nhiêu?ế ấ ầ ề ả ố
5. N u GDP cùng th i k tăng 1 t thì c u ti n tăng trong kho ng nào?ế ờ ỳ ỷ ầ ề ả
6. Ph i chăng lãi su t tăng 1% thì c u ti n gi m nhi u h n 6 t .ả ấ ầ ề ả ề ơ ỷ
7. H s xác đnh c a mô hình c l ng đc b ng bao nhiêu? Ý nghĩa con s đó?ệ ố ị ủ ướ ượ ượ ằ ố
8. Có th nói GDP năm tr c không tác đng t i c u ti n năm nay?ể ướ ộ ớ ầ ề
9. Nh n xét v ý ki n cho r ng GDP có tác đng thu n chi u t i c u v ti n.ậ ề ế ằ ộ ậ ề ớ ầ ề ề
10. N u b b t bi n GDP(-1) ra kh i mô hình thì đc mô hình m i có h s xácế ỏ ớ ế ỏ ượ ớ ệ ố
đnh là 0.8874. V y có nên b bi n này không?ị ậ ỏ ế
11. Cho bi t k t qu sau đây dùng đ làm gì, cho k t lu n gì?ế ế ả ể ế ậ
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.429809 Probability 0.517842
Log likelihood ratio 0.508275 Probability 0.475886
12. Các th ng kê dùng đ ki m đnh d i đây đc tính nh th nào, k t lu n gì v môố ể ể ị ướ ượ ư ế ế ậ ề
hình ban đu qua thông tin này?ầ
Cross terms White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.093254 Probability 0.375808
Obs*R-squared 2.345513 Probability 0.309513
Bài 2.
Cho k t qu h i quy (1) sau, v i GDP là t ng s n ph m qu c n i, K là t ng l ng v n đu t ,ế ả ồ ớ ổ ả ẩ ố ộ ổ ượ ố ầ ư
L là t ng l c l ng lao đng. ổ ự ượ ộ = 5%
Dependent Variable: LOG(GDP)
Method: Least Squares
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.114270 0.120685 0.946840 0.3518
LOG(K) 1.165264 0.030192 38.59463 0.0000
LOG(L) 0.347990 0.044254 7.863503 0.0000
R-squared 0.994209 Mean dependent var 7.415479
Durbin-Watson stat 0.879920 Prob(F-statistic) 0.000000
1. Vi t hàm h i quy m u.ế ồ ẫ
2. Vi t hàm h i quy m u v i các bi n ban đu. Gi i thích ý nghĩa k t qu c l ng các hế ồ ẫ ớ ế ầ ả ế ả ướ ượ ệ
s .ố
3. N u lao đng tăng thêm 1%,các y u t khác không đi thì GDP tăng ít nh t bao nhiêu %?ế ộ ế ố ổ ấ
4. V n tăng lên có làm cho GDP tăng lên hay không?ố
5. Có th nói v n tăng thêm 1% thì GDP tăng h n 1% hay không (GDP tăng nhanh h n tăngể ố ơ ơ
v n)ố
6. Mô hình có t t ng quan b c 1 không?ự ươ ậ
7. Ph i chăng các bi n đc l p đu không tác đng t i bi n ph thu c?ả ế ộ ậ ề ộ ớ ế ụ ộ
8. N u v n và lao đng cùng tăng 1% thì GDP có tăng trong kho ng nào? Bi t hi p ph ngế ố ộ ả ế ệ ươ
sai c a c l ng 2 h s góc là 0,025.ủ ướ ượ ệ ố
9. Ph i chăng đây là quá trình s n xu t có hi u qu không đi theo quy mô?ả ả ấ ệ ả ổ
10. K t qu d i đây cho bi t đi u gì v mô hình ban đu? Nêu cách tính th ng kê F.ế ả ướ ế ề ề ầ ố
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 6.261164 Probability 0.006031
Obs*R-squared 10.07707 Probability 0.006483
11. Mô hình d i đây dùng đ làm gì, cho k t lu n gì v mô hình ban đu?ướ ể ế ậ ề ầ
Dependent Variable: LOG(K)
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.114270 0.120685 0.946840 0.3518
LOG(L) 0.347990 0.044254 7.863503 0.0000
Bài 3.
Cho k t qu h i quy (1) sau v i Y là GDP, FDI là đu t tr c ti p n c ngoài, RES là đu tế ả ồ ớ ầ ư ự ế ướ ầ ư
cho nghiên c u phát tri n, các bi n có đn v là t đng. ứ ể ế ơ ị ỷ ồ = 5%
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.818210 1.684174 4.048401 0.0004
FDI 0.320012 0.107807 2.968379 0.0062
RES 0.123140 0.056221 2.190176 0.0373
R-squared 0.246119 Mean dependent var 8.373533
Adjusted R-squared 0.190276 S.D. dependent var 2.841277
Durbin-Watson stat 2.245781 Prob(F-statistic) 0.022059
1. Vi t ph ng trình c l ng. Gi i thích ý nghĩa k t qu các h s c l ng.ế ươ ướ ượ ả ế ả ệ ố ướ ượ
2. K t qu c l ng có phù h p v i lý thuy t không?ế ả ướ ượ ợ ớ ế
3. Tìm c l ng đi m c a GDP khi v n đu t tr c ti p n c ngoài là 5000 t và Đuướ ượ ể ủ ố ầ ư ự ế ướ ỷ ầ
t cho nghiên c u phát tri n là 1000 t .ư ứ ể ỷ
4. Khi Đu t tr c ti p tăng lên 1 t đng thì GDP thay đi nh th nào, cho đ tin c y làầ ư ự ế ỷ ồ ổ ư ế ộ ậ
0,95.
5. V i m c ý nghĩa 5% có th cho r ng n u Đu t cho giáo d c đào t o tăng 1 t thì GDPớ ứ ể ằ ế ầ ư ụ ạ ỷ
tăng ít nh t là 0,1 t đng.ấ ỷ ồ
6. Khi các y u t khác không đi, n u Đu t n c ngoài gi m 1 t đng thì GDP gi mế ố ổ ế ầ ư ướ ả ỷ ồ ả
t i đa bao nhiêu?ố
7. Các bi n đc l p gi i thích đc bao nhiêu % s bi n đng c a GDP?ế ộ ậ ả ượ ự ế ộ ủ
8. Các k t lu n trên có đáng tin c y hay không?ế ậ ở ậ
9. Hàm h i quy có phù h p hay không?ồ ợ
Bài 4.
Cho k t qu h i quy, v i QA là l ng bán (nghìn lít), PA là giá bán (nghìn đng/lít) c aế ả ồ ớ ượ ồ ủ
hãng n c gi i khát A, D là bi n nh n giá tr b ng 1 n u quan sát vào mùa hè, và H b ng 0 n uướ ả ế ậ ị ằ ế ằ ế
quan sát vào th i gian khác trong năm. ờ
Dependent Variable: QA
Method: Least Squares
Sample: 2001Q1 2006Q4
Included observations: 24
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 972.7741 356.8199 2.726233 0.0130
PA -57.15100 9.466111 -6.037431 0.0000
D 85.55651 85.88635 0.996160 0.3311
D*PA 27.11565 10.98241 2.469006 0.0227
R-squared 0.676992 F-statistic 13.97265
Sum squared resid 636775.7 Prob(F-statistic) 0.000038
Cho hi p ph ng sai c l ng hai h s c a PA và D*PA b ng: – 32,89ệ ươ ướ ượ ệ ố ủ ằ
a. Vi t hàm h i quy t ng th , h i quy m u cho mùa hè và th i gian khác.ế ồ ổ ể ồ ẫ ờ
b. Tìm c l ng đi m l ng bán c a hãng khi giá bán là 5 nghìn vào mùa hè và th i gianướ ượ ể ượ ủ ờ
khác.
c. H s ch n c a mô hình có khác nhau gi a hai th i k không? ệ ố ặ ủ ữ ờ ỳ
d. H s góc có khác nhau gi a hai th i k không? N u có thì chênh l ch trong kho ng nào?ệ ố ữ ờ ỳ ế ệ ả
e. Ph i chăng vào mùa hè vi c tăng giá s có tác đng đn l ng bán ít h n so v i th i gianả ệ ẽ ộ ế ượ ơ ớ ờ
khác?
f. Vào mùa hè, khi gi m giá m t nghìn thì l ng bán tăng trong kho ng nào?ả ộ ượ ả
g. Đánh giá vi c đa y u t mùa hè-th i gian khác vào mô hình, bi t r ng h i quy QA theo PAệ ư ế ố ờ ế ằ ồ
và h s ch n thì h s xác đnh b ng 0,557 và t ng bình ph ng ph n d b ng 873438,5.ệ ố ặ ệ ố ị ằ ổ ươ ầ ư ằ
h. Có ý ki n cho r ng t đu năm 2006 v sau, do b c nh tranh m nh, nên y u t giá c có tácế ằ ừ ầ ề ị ạ ạ ế ố ả
đng đn l ng bán m nh h n so v i tr c đó. Hãy nêu xây d ng mô hình đ có th ki m traộ ế ượ ạ ơ ớ ướ ự ể ể ể
và đánh giá v ý ki n đó.ề ế
Bài 5.
V i NX là bi n nh phân, NX = 1 n u có l m phát cao, NX = 0 n u ng c l i, h i quyớ ế ị ế ạ ế ượ ạ ồ
mô hình Logit sau:
Dependent Variable: NX
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing)
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C -0.351871 1.035516 -0.339802 0.7340
GDP 0.006161 0.000397 15.49797 0.0000
1. Vi t k t qu h i qui m u xác đnh xác su t có l m phát cao trong n n kinh t và phân tích ýế ế ả ồ ẫ ị ấ ạ ề ế
nghĩa.
2. Khi GDP = 1500 t thì kh năng đ có l m phát cao là bao nhiêu ?ỉ ả ể ạ
3. V i gi thi t câu (2.), n u GDP tăng thêm 1 t thì kh năng đ có l m phát cao thay đi thớ ả ế ế ỉ ả ể ạ ổ ế
nào?
Bài 6.
V i bi n GDP trên, Y = 1 n u có th ng d ngân sách, Y = 0 trong tr ng h p ng cớ ế ở ế ặ ư ườ ợ ượ
l i, h i quy đc k t qu sau:ạ ồ ượ ế ả
Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C -0.526434 0.399498 -1.317740 0.1876
GDP 0.000290 0.000160 1.811060 0.0701
1. Vi t ph ng trình h i qui m u xác đnh xác su t có th ng d ngân sách và phân tích ý nghĩa.ế ươ ồ ẫ ị ấ ặ ư
2. Tính kh năng đ có th ng d ngân sách khi GDP là 1000 đn v .ả ể ặ ư ơ ị
3. N u GDP tăng t 1000 lên 1001 đn v thì kh năng có th ng d ngân sách thay đi th nào?ế ừ ơ ị ả ặ ư ổ ế
Bài 7.
D a trên gi thi t c a bi n đi Koych v mô hình tr phân ph i vô h n, h i quy môự ả ế ủ ế ổ ề ễ ố ạ ồ
hình t h i quyự ồ
Dependent Variable: GDP - Method: Least Squares - observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -106.7104 61.63163 -1.731422 0.0948
K 0.740684 0.056222 13.17416 0.0000
L 0.170697 0.054364 3.139841 0.0041
GDP(-1) 0.935133 0.088391 10.57946 0.0000
R-squared 0.999122 Mean dependent var 2185.546
Durbin-Watson stat 1.653123 Prob(F-statistic) 0.000000
1. Cho bi t tác đng trong dài h n c a bi n K và L đn GDP b ng bao nhiêu?ế ộ ạ ủ ế ế ằ
2. Có th dùng ki m đnh DW đ ki m đnh t t ng quan không, t i saoể ể ị ể ể ị ự ươ ạ
Bài 8.
D a trên bi n đi Koych v tr vô h n, có k t qu sau đâyự ế ổ ề ễ ạ ế ả
Dependent Variable: GDP
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 10.45760 1.723856 6.066400 0.0000
K 1.383621 0.007849 17.62774 0.0000
GDP(-1) 0.803223 0.189671 4.234804 0.0014
1. Tìm tác đng ng n và dài h n c a v n đn GDP?ộ ắ ạ ủ ố ế