intTypePromotion=1
ADSENSE

Đề thi kết thúc học phần môn Kinh tế lượng (Hệ ĐHCQ): Trường ĐH kinh tế TP. HCM (Đề số 3 - K39)

Chia sẻ: Vtu Vtu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:2

88
lượt xem
7
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề thi kết thúc học phần môn Kinh tế lượng (Hệ ĐHCQ): Trường ĐH kinh tế TP. HCM (Đề số 3 - K39) bao gồm 3 câu hỏi tự luận với các nộ dung chính về hàm hồi quy mẫu tương ứng; hệ số co giãn;... Mời các bạn cùng tìm hiểu và tham khảo nội dung thông tin tài liệu.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Đề thi kết thúc học phần môn Kinh tế lượng (Hệ ĐHCQ): Trường ĐH kinh tế TP. HCM (Đề số 3 - K39)

  1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO KỲ THI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM KẾT THÚC HỌC PHẦN – HỆ ĐHCQ Đề thi môn: KINH TẾ LƯỢNG Đề số: 3 – K39 Thời gian làm bài: 75 phút Sinh viên không được sử dụng tài liệu nhưng được dùng bảng số thống kê. Lấy ít nhất 4 số thấp phân khi tính toán -------------------------------- Để nghiên cứu về sản lượng của một giống lúa, một nhà nông học đã tiến hành thu thập dữ liệu của 10 hộ gia đình ở một vùng gồm các biến sau : - Y ( tấn) : sản lượng lúa mỗi hộ gia đình thu đuợc - X1 (ha) : diện tích đất mỗi hộ gia đình có - X2 (kg) : lượng phân bón hộ gia đình đó dùng trong năm Dữ liệu thu thập được cho ở bảng : Y 3,5 16 19,5 15 12 15 6 17,5 8,6 12 14 9 X1 1,2 4,5 7 4 3,5 4,5 2 6 3 4 5 3 X2 30 295 335 250 170 250 50 300 65 240 250 170 Câu 1. (5 điểm) Giả sử hàm hồi quy nghiên cứu sự phụ thuộc của sản lượng lúa mỗi hộ thu được vào diện tích đất của mỗi hộ có dạng : Y = 1 + 2 X1 + U (MH1). a. Tìm hàm hồi qui mẫu tương ứng và nêu ý nghĩa của hệ số góc tìm được? b. Xác định khoảng tin cậy của hệ số góc 2, với độ tin cậy 95%? c. Viết lại hàm hồi quy khi sản lượng lúa có đơn vị là kg và diện tích đất có đơn vị là m2? Biết 1 ha = 10000 m2. d. Dự đoán sản lượng lúa trung bình của một hộ gia đình có 4 hecta đất, với độ tin cậy 95%? Câu 2. (1điểm). Sử dụng bảng số liệu trên, hồi quy mô hình ln(Y )  1   2 X1   (MH2), thu được bảng kết quả sau: Dependent Variable: LOG(Y) Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.298017 0.169604 7.653207 0.0000 X1 0.281918 0.039775 7.087819 0.0000 R-squared 0.833990 Mean dependent var 2.418640 Adjusted R-squared 0.817389 S.D. dependent var 0.497618 Đề 3 trang 1/2
  2. a. Dựa vào mô hình trên, tính hệ số co giãn tại điểm ( X1, Y ) ? b. Có thể sử dụng R2 để so sánh mức độ phù hợp với mẫu dữ liệu của (MH1) và (MH2) hay không? Vì sao? Câu 3. (4điểm) Hàm hồi quy Y theo X1 ; X2 có dạng : Y = 0 + 1X1 + 2X2 + U (MH3). Kết quả hồi quy như sau : Dependent Variable: Y Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.843071 0.878606 2.097722 0.0654 X1 1.432906 0.495216 2.893495 0.0178 X2 0.023964 0.007715 3.106258 0.0126 R-squared 0.960448 Mean dependent var 12.34167 Adjusted R-squared 0.951658 Durbin Watson stat 1.339134 a. Viết hàm hồi quy mẫu tương ứng? Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng? b. Với mức ý nghĩa 1%, lượng phân bón của các hộ gia đình sử dụng có thực sự tác động đến sản lượng lúa hay không? c. Sau khi hồi quy (MH3), người ta tiến hành hồi quy mô hình sau (MH4): X1  1,1099  0,0143X 2 R 2  0,842064 se (0,4377) (0,0020) (MH4) giúp chúng ta kiểm định điều gì? Nêu Giả thiết và kết luận của bạn, với mức ý nghĩa 5%? d. Thực hiện một số kiểm định đối với (MH3) như sau Kết quả kiểm định 1: Heteroskedasticity Test: White F-statistic 3.716703 Prob. F(5,6) 0.0705 Obs*R-squared 9.071208 Prob. Chi-Square(5) 0.1063 Scaled explained SS 1.548212 Prob. Chi-Square(5) 0.9074 Kết quả kiểm định 2: Ramsey RESET Test Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3 Value df Probability F-statistic 0.301898 (2, 7) 0.7486 Likelihood ratio 0.992851 2 0.6087 Mục đích của từng kiểm định là gì? Nêu giả thuyết và kết luận với mức ý nghĩa 5%? ----Hết---- Đề 3 trang 2/2
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD


intNumView=88

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2