TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT
KHOA TOÁN KINH TẾ
MÃ ĐỀ 002
(Được sử dụng tài liệu)
THI KẾT THÚC HỌC PHẦN
HỌC KỲ 2, NĂM HỌC 2023–2024
HỌC PHẦN: KINH TẾ LƯỢNG
Thời lượng làm bài: 75 phút
Họ tên SV: ............................................................................ MSSV: .................................................
Chữ ký và họ tên Giám thị 1 Chữ ký và họ tên Giám thị 2
Điểm Giảng viên chấm Điểm phúc khảo Giảng viên chấm phúc khảo
PHẦN TRẢ LỜI TRẮC NGHIỆM
A B C D A B C D
1 7
2 8 O
3 9
4 10
5 11
6 12
PHẦN I. CÁC CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM (3 điểm)
Câu 1: Đồ thị thời gian của dữ liệu về doanh thu bán lẻ rượu bia hàng tháng được cho như sau:
Đồ thị trên cho thấy dữ liệu:
A. Có tính xu thế tăng theo thời gian B. Không có tính mùa vụ
C. Có trung bình không thay đổi theo thời gian D. Có xu thế giảm dần theo thời gian
Câu 2: Kết quả ước lượng tiền lương (wage) theo kinh nghiệm (𝒆𝒙𝒑 (đơn vị: năm) và 𝐞𝐱𝐩𝟐 ), giới tính
(male: = 1 đối với nam và bằng 0 đối với nữ), khu vực việc làm (state: = 1 đối với những người làm việc
trong khu vực công và bằng 0 đối với những người làm việc trong khu vực tư nhân) được cho như sau:
𝑤𝑎𝑔𝑒
=
40
.
5
+
0
.
4
𝑒𝑥𝑝
−
0
.
08
+
4
.
6
𝑚
𝑎
𝑙𝑒
−
2
.
3
𝑠𝑡𝑎𝑡𝑒
+
1
.
2
𝑚𝑎𝑙𝑒
∗
𝑠𝑡𝑎𝑡𝑒
Sự khác biệt về tiền lương trung bình giữa một phụ nữ có 10 năm kinh nghiệm làm việc trong khu vực công
và một người đàn ông có cùng số năm kinh nghiệm nhưng làm việc trong khu vực tư nhân là:
A. 6.9 B. 2.3 C. 4.6 D. 1.2
Câu 3: Xét mô hình hồi quy 𝑌 = 𝛽 + 𝛽𝑋 + 𝛽𝑋 + 𝜀. Dựa trên 50 quan sát, ta tìm được hệ số xác
định 𝑅= 0.8526. Xác định giá trị của thống kê F và kiểm định sự phù hợp của mô hình ở mức ý nghĩa
5%. Cho biết giá trị tra bảng Fisher là 0.05;2;47
F 3.195
A. 𝐹 = 135.93, mô hình không phù hợp B. 𝐹 = 135.93, mô hình phù hợp
C. 𝐹 = 138.82, mô hình không phù hợp D. 𝐹 = 138.82, mô hình phù hợp
Câu 4: Kết quả hồi quy được cho trong bảng sau
Source
SS
df
MS
Number
of obs
=
526
F(2, 523)
=
75.99
Model
1612.2545 2 806.127251
Prob > F
=
0.0000
Residual
5548.15979 523 10.6083361
R
-
squared
=
0.2252
Adj R
-
squared
=
............
Total
7160.41429 525 13.6388844
Root MSE
=
3.257
wage
Coefficient
Std. err.
t
P>t
[95% conf. interval]
educ
0.644 0.054 11.97 0.000 0.539 0.750
exper
0.070 0.011 6.39 0.000 .... ....
_cons
-3.391 0.767 -4.42 0.000 -4.896 -1.885
Trong đó: wage (tiền lương); educ (số năm đi học); exper (số năm kinh nghiệm)
Tìm tất cả các phát biểu SAI
i. Adj R-squared của mô hình là xấp xỉ 22.22%
ii. Mô hình có ý nghĩa (phù hợp) với p_value có giá trị là 0.049 tại mức ý nghĩa 1%.
iii. Số lượng tham số (hệ số) cần ước lượng của mô hình là 2.
A. ii, iii B. ii C. i D. i, iii
Câu 5: Kết quả hồi quy dữ liệu bảng như sau
Tìm đáp án ĐÚNG, với mức ý nghĩa 5%.
A. Mô hình REM tốt hơn mô hình FEM B. Mô hình REM tốt hơn mô hình gộp (Pooled OLS)
C. Mô hình FEM tốt hơn mô hình REM D. Mô hình gộp (Pooled OLS) tốt hơn mô hình FEM
Câu 6: Sử dụng dữ liệu thu thập từ 100 nhân viên để ước tính mối quan hệ giữa thu nhập (X, triệu đồng)
và chi tiêu (Y, triệu đồng) hàng tháng bằng mô hình hồi quy đơn biến
𝑌
=
𝛽
+
𝛽
𝑋
+
𝜀
. Ta có kết
quả hồi quy như sau:
𝑌
=
5
.
5
+
0
.
7
𝑋
. Tìm khoảng dự báo với độ tin cậy 95% cho chi tiêu trung bình của
một người có thu nhập 15 triệu đồng / tháng.
Cho biết, tại 𝑋 = 15 thì 𝑠𝑒(𝑌
) = 0.57, và 𝑡.(98) = 1.98.
A. (15.43, 16.57) B. (14.87, 17.13)
C. (14.02, 17.98) D. (14.50, 17.50)
Câu 7: Kết quả hồi quy giữa tiền lương (wage) phụ thuộc vào trình độ học vấn (educ) thể hiện trong
bảng sau:
Source
SS
df
MS
Number of obs
=
526
F(1, 524)
=
103.36
Model
1179.73204 1 1179.73204
Prob > F
=
0.0000
Residual
5980.68225 524 11.4135158
R
-
squared
=
0.1648
Adj R
-
squared
=
0.1632
Total
7160.41429
525
13.6388844
Root MSE
=
3.3784
wage
Coefficient
Std. err.
t
P>t
[95% conf. interval]
educ
0.541 0.053 10.17 0.000 0.437 0.646
_cons
-0.905 0.685 -1.32 0.187 -2.250 0.441
Đếm số phát biểu ĐÚNG
i. educ giải thích được 16.48% sự thay đổi của wage
ii. Biến educ có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%.
iii. Mô hình đề xuất phù hợp với mức ý nghĩa 5%.
A. 3 B. 1 C. 2 D. 0
Câu 8: Kết quả hồi quy dữ liệu bảng như sau
Tìm đáp án ĐÚNG, với mức ý nghĩa 5%.
A. Mô hình FEM tốt hơn mô hình gộp (Pooled OLS) B. Mô hình REM tốt hơn mô hình gộp (Pooled
OLS)
C. Mô hình gộp (Pooled OLS) tốt hơn FEM D. Mô hình gộp (Pooled OLS) tốt hơn REM
Câu 9: Một nghiên cứu nhằm kiểm tra xem thời gian di chuyển từ nơi ở đến trường có ảnh hưởng đến kết
quả học tập của học sinh hay không. Dữ liệu nghiên cứu gồm: điểm bài kiểm tra của học sinh (y), số giờ
4
học sinh dành cho việc di chuyển trên đường mỗi ngày (d, giờ), x1, x2, x3 là một số biến kiểm soát khác.
Với một mẫu gồm 30 quan sát, kết quả ước lượng mô hình hồi quy thu được như sau (trong dấu ngoặc đơn
là độ lệch chuẩn của hệ số ước lượng):
𝑙𝑛(𝑦)= 5.0
(.)
− 5.7
(.)
𝑥− 10
(.)
𝑥+ 0.03
(.)
𝑥− 0.3
(.)
𝑑, với 𝑅= 0.78
Ý nghĩa của hệ số ước lượng đứng trước biến giải thích d là: trong điều kiện tất cả các yếu tố khác
không đổi, khi thời gian học sinh di chuyển trên đường mỗi ngày tăng thêm 1 giờ, điểm thi trung bình
của học sinh đó giảm
A. 0.3% B. 3% C. 0.3 đơn vị D. 30%
Câu 10: Một bảng kết quả thu được từ Stata như sau:
Ý nghĩa của việc thực hiện kiểm định này là:
A. Đây là kết quả của kiểm định thừa biến và mô hình không xảy ra thừa biến với mức ý nghĩa 5%.
B. Đây là kết quả của kiểm định thiếu biến và mô hình có xảy ra thiếu biến với mức ý nghĩa 5%.
C. Đây là kết quả của kiểm định đa cộng tuyến và mô hình xảy ra đa cộng tuyến với mức ý nghĩa 5%.
D. Đây là kết quả của kiểm định phương sai sai số thay đổi và mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai
số thay đổi ở mức ý nghĩa 5%.
Câu 11: Mô hình hồi quy bội được sử dụng để đánh giá tác động của các biến X1, X2, X3 lên Y. Sau khi
thực hiện hồi quy, chúng ta nhận được các hệ số phóng đại phương sai trên STATA như sau :
Variable | VIF 1/VIF
-------------+----------------------
X2 | 212.87 0.004698
X3 | 209.28 0.004778
X1 | 1.49 0.672470
-------------+----------------------
Mean VIF | 141.21
Tìm đáp án ĐÚNG
A. Mô hình không có hiện tượng tự tương quan B. Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến
C. Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến D. Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Câu 12: Xét một mô hình hồi xu thế của logarit doanh số bán lẻ rượu bia hàng năm (ln_liquor=log(liquor),
tính bằng đô la) như sau:
5
Trong các khẳng định sau, có bao nhiêu khẳng định ĐÚNG?
i. Hàm xu thế bậc nhất là phù hợp với chuỗi thời gian này ở mức ý nghĩa 5%.
ii. Khi t tăng 1 năm thì doanh số bán lẻ rượu bia tăng trưởng với tốc độ trung bình là 0.34% .
iii. Hàm xu thế bậc nhất giải thích được khoảng 90.28% cho tổng biến thiên của doanh số bán lẻ
rượu bia hàng năm.
A. 0 B. 3 C. 2 D. 1
PHẦN II. CÁC CÂU HỎI TỰ LUẬN (7 điểm)
Bài toán (dành cho câu 13- 16) (4 điểm): Người ta nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến mức lương
trong lĩnh vực dệt may từ dữ liệu của 900 người.
Biến phụ thuộc wage= Thu nhập hằng tháng (USD/ tháng)
Các biến độc lập: edu = Trình độ học vấn (Số năm đi học), exper = Thâm niên (Số năm kinh nghiệm).
Một phần kết quả ước lượng mô hình (1) như sau:
------------------------------------------------------------------------------
wage | Coefficient Std. err. t P>|t| [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
edu | 77.73998 6.487831 11.98 0.000 65.00688 90.47308
exper | 17.52281 3.25457 5.38 0.000 11.13535 23.91027
_cons | 2205.579 110.2556 20.00 0.000 1989.19 2421.968
------------------------------------------------------------------------------
Câu 13. Ở mức ý nghĩa 5%, mô hình (1) có phù hợp không? Cho biết 𝐹.(2, 897) = 3.006.
Câu 14. Cho biết 𝑅= 0.7380. Tính hệ số xác định điều chỉnh (𝑅
).
Câu 15. Có ý kiến cho rằng cứ mỗi năm kinh nghiệm tăng thêm làm lương tăng thêm trung bình 23
USD. Hãy kiểm định ý kiến đó với mức ý nghĩa 5%. Cho biết 𝑡.(897) = 1.65.
Để đánh giá ảnh hưởng của tuổi và tình trạng hôn nhân đến mức lương, người ta đưa thêm 2 biến độc
lập sau vào mô hình: age = tuổi (năm), married = Tình trạng hôn nhân (bằng 1 nếu đã kết hôn, bằng
0 nếu đang độc thân). Một phần kết quả hồi quy mô hình (2) như sau :
------------------------------------------------------------------------------
wage | Coefficient Std. err. t P>|t| [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
edu | 73.48032 6.652156 11.05 0.000 60.42467 86.53596
exper | 10.88363 3.839245 2.83 0.005 3.348655 18.4186
age | 12.36258 4.844919 2.55 0.011 2.853853 21.8713
married | 181.1249 40.59847 4.46 0.000 101.4456 260.8042
_cons | 1768.968 157.7627 11.21 0.000 1459.34 2078.596
------------------------------------------------------------------------------
Câu 16. Mô hình (2) có 𝑅= 0.7642. Sử dụng kiểm định F để lựa chọn giữa mô hình (1) và mô
hình (2) với mức ý nghĩa 5%. Cho biết 𝐹.(2, 895) = 3.006.