intTypePromotion=3

ĐỀ THI LẠI SỐ 3 MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Chia sẻ: Tran Vu Thanh Thanh | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:3

0
284
lượt xem
129
download

ĐỀ THI LẠI SỐ 3 MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tham khảo tài liệu 'đề thi lại số 3 môn kinh tế lượng', kinh tế - quản lý, kinh tế học phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: ĐỀ THI LẠI SỐ 3 MÔN KINH TẾ LƯỢNG

  1. ĐỀ THI LẠI SỐ 3 MÔN KINH TẾ LƯỢNG Thời gian: 75 phút (Học viên được sử dụng tài liệu) Cho bảng số liệu của lượng cam bán Y(tạ) theo giá cam X 2 (ngàn đồng/kg) và giá táo X3(ngàn đồng/kg): Yi 8 9 6 6 9 11 X2i 5 5 5 6 4 3 X3i 3 2 4 5 3 2 Anh (Chị) hãy: a) Hồi quy Y theo X2. Giải thích ý nghĩa các hệ số. b) Tính R2, xét xem hàm hồi quy mẫu có phù hợp với số li ệu của mẫu hay không (với mức ý nghĩa 5%). c) Viết hàm hồi quy mẫu ở câu (a) khi đơn vị tính của Y là kg. d) Kiểm định giả thiết H0: β2 = -1,5 với mức ý nghĩa 5%. e) Viết hàm hồi quy Y theo X 2 và X3. Các hệ số hồi quy riêng trong trường hợp này có ý nghĩa thống kê không với α = 0,05. Biết rằng hồi quy của Y theo X2 và X3 được kết quả như sau: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 08/26/10 Time: 09:56 Sample: 1 6 Included observations: 6 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 -0.858491 0.481995 -1.781121 0.1729 X3 -0.943396 0.425819 -2.215486 0.1135 C 15.16038 1.619723 9.359859 0.0026 R-squared 0.904325 Mean dependent var 8.166667 Adjusted R-squared 0.840541 S.D. dependent var 1.940790 S.E. of regression 0.775003 Akaike info criterion 2.634952 Sum squared resid 1.801887 Schwarz criterion 2.530832 Log likelihood -4.904856 F-statistic 14.17801 Durbin-Watson stat 2.715499 Prob(F-statistic) 0.029594 f) Dựa vào mẫu đã cho, ta có kết quả kiểm định như sau: 3.2 Seri es: Resi duals Sample 1 6 2.8 Observations 6 2.4 Mean -1.18e-15 2.0 Median 0.061321 Maximum 0.707547 1.6 Minimum -1.094340 Std. Dev. 0.600314 1.2 Skewness -0.939551 Kurtosis 3.129072 0.8 Jarque-Bera 0.886921 0.4 Probability 0.641812 0.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 Anh (Chị) hãy cho biết mục đích của kiểm định và kết luận của mình? Hết.
  2. ĐÁP ÁN: ˆ = 15,75 − 1,625 X 2i . β2 = -1,625 cho biết: với điều kiện các yếu tố khác Y a) i không thay đổi, khi giá cam tăng (hay gi ảm) 1 ngàn đ ồng/kg thì l ượng cam bán gi ảm (hay tăng) 1,625 tạ. ˆ Y = 15,75 − 1,625 X 2i i n 2 2 b) Từ số liệu đã cho, ta tính được: TSS = ∑ (Yi −Y ) = ∑ Y i − n. (Y ) 2 i =1 2 = 419 − 6 * (8,17) = 18,83 n 2n ˆ ˆ 2 ESS = ∑ (Yi −Y ) = (β 2) ∑x 2 2i i =1 i =1 = (−1,625) .5,33 = 14,08 2 => RSS = TSS – ESS = 18,83 – 14,08 = 4,75 ESS 14,08 2 R = TSS = 18,83 = 0,7477 2 F= R (n − k ) 0,7477(6 − 2) = = 11,85 (1 − R )(k − 1) (1 − 0,7477)(2 − 1) 2 ( k −1,n− k ) (1, 4 ) Fα =F = 7,709 0.05 Vì F > Fα, nên ở mức ý nghĩa α = 0,05, hàm hồi quy phù hợp, tức giá bán cam có tác động đến lượng tiêu thụ cam. c) Gọi Y* là lượng cam bán với đơn vị tính là kg. Ta có: Y* = k1.Y = 100Y ˆ ˆ * = k 1.Y Y i i ˆ * β ˆ ˆ = k 1.β 1 = 100β 1 1 k1 ˆ ˆ * β ˆ ˆ .β 2 = k 1.β 2 = 100 β 2 = k2 2 (k 2 = 1) ˆ = 1.575 − 162,5 X 2i Y Do đó, ta có hàm hồi quy: i d) Ta cần kiểm định giả thuyết: H0: β2 = -1,5; H1: β2 ≠ -1,5 RSS 4,75 RSS = 4,75 => σ = 2 ˆ n − 2 = 4 = 1,1875 σ 2 ˆ 1,1875 ˆ Var ( β ) = = = 0,2227 n 5,33 ∑x 2 2 i i =1 ˆ = >se( β ) = 0,4186 2 ˆ β −B * − 1,625 − ( −1,5) t= = = −0,84 2 ˆ se( β ) 0,1486 2 Với mức ý nghĩa α = 0,05 thì t0,025(4) = 2,776 Vì t = 0,84 < 2,776 nên ta chấp nhận giả thuyết H0.
  3. ˆ e) Y i = 15,16 − 0,858 X 2i − 0,94 X 3i f) Mục đích là kiểm định phân phối chuẩn phần dư (Kiểm định JB). Vì P-value = 0.641812 > 0.05 nên không có cơ sở bác bỏ giả thuyết phần dư có phân phối chuẩn.

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản