Bài tập Kinh tế lượng ứng dụng 2: Hướng dẫn giải chi tiết

http://www.facebook.com/DethiNEU

Nhóm 6: KINH TE¸ L NG NG D NGƯỢ Ư Ụ

BÀI T P 2Ậ

Bài 2. S d ng file Table 6.4.ử ụ

Fertility and other data for 64 countries

CM = child mortality (tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh)

FLR = female literacy rate (tỉ lệ phụ nữ biết chữ)

PGNP = per capita GNP in 1980 (thu nhập bình quân đầu người năm 1980)

TFR = total fertility rate (tỉ lệ sinh đ trung bình c a m t ph nẻ ủ ộ ụ ữ)

a. Hoài quy CMi = βo + β1 PGNPi + β2 FLRi + ui

Dependent Variable: CM 　　　

Method: Least Squares 　

Date: 08/18/07 Time: 21:46 　

Sample: 1 64 　

Included observations: 64 　

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 263.6416 11.59318 22.74109 0.0000

PGNP -0.005647 0.002003 -2.818703 0.0065

FLR -2.231586 0.209947 -10.62927 0.0000

R-squared 0.707665 Mean dependent var 141.5

Adjusted R-squared 0.698081 S.D. dependent var 75.97807

S.E. of regression 41.7478 Akaike info criterion 10.34691

Sum squared resid 106315.6 Schwarz criterion 10.44811

Log likelihood -328.1012 F-statistic 73.83254

Durbin-Watson stat 2.186159 Prob(F-statistic) 0.000000

Vậy ta có kết quả hồi quy

CMi = 263.6416 – 0.0056471 PGNPi – 2.231586 FLRi + ui

b. Ki m đ nh gi thi t Hể ị ả ế o: β

1 = 0

V i m c ý nghĩa ớ ứ α=5%. Ta có t(61,0.025) = 2

So sánh k t qu t-stat t k t qu hoµi quy trên, ta có t-stat = -2.818ế ả ừ ế ả

Do: t-stat = -2.818 < t(61,0.025) = - 2 => Bác b gi thi t ỏ ả ế

vì t-stat n m ngòai kh ang (-2,2)ằ ỏ

V y PGNP có nh h ng đ n CM.ậ ả ưở ế

http://www.facebook.com/DethiNEU

c. Ki m đ nh gi thi t Hể ị ả ế o: β

2 = 2.2

Ta tính t-stat = (-2.231586 – 2.2) / 0.209947 = -21.108

V i m c ý nghĩa ớ ứ α=5%. Ta có t(61,0.025) = 2

So sánh k t qu t-stat = -21.108ế ả

Do: t-stat = -21.108 < t(61,0.025) = - 2 => Bác b gi thi t Hỏ ả ế o

vì t-stat n m ngòai kh ang (-2,2)ằ ỏ

d. Gi i thích ý nghĩa các h s c l ng ả ệ ố ướ ượ β

1, β2.

1 = - 0.005647 có ý nghĩa: khi thu nh p bình quân đaµu ng i PGNP gi m (tăng) 1% thì trungậ ườ ả

bình s tr s sinh t vong có xu h ng tăng (gi m) t ng ng x p x 0.5647% tr , trong đieµuố ẻ ơ ử ướ ả ươ ứ ấ ỉ ẻ

ki n các y u t khác không đ i.ệ ế ố ổ

2 = - 2.2316 có ý nghĩa: khi t l ph n bi t ch gi m (tăng) 1% thì trung bình s tr s sinhỉ ệ ụ ữ ế ữ ả ố ẻ ơ

t vong tăng (gi m) t ng ng x p x 223% tr , trong đieµu ki n các y u t khác không đ i.ử ả ươ ứ ấ ỉ ẻ ệ ế ố ổ

Bài 3. S d ng file Table 7.3.ử ụ

YEAR = Year

Y = Real Gross Product, Millions of NT $ (T ng s n l ng th c)ổ ả ượ ự

X2 = Labor Days, Millions of Days (Ngày lao đ ng)ộ

X3 = Real Capital Input, Millions of NT $ (V n th c)ố ự

a. Gi s hàm s n xu t Cobb-Douglas trong khu v c nông nghi p Đài Loan có d ng sau:ả ử ả ấ ự ệ ạ

Yi = β1X2iβ2X3iβ3eui

 Ln Yi = lnβ1 +β2lnX2i+ β3 lnX3i +ui

v i ớβ1= lnβ1

 Ln Yi = β1 +β2lnX2i+ β3 lnX3i +ui (d ng mô hình tuy n tính log)ạ ế

Trình bày k t qu hoµi quiế ả

Dependent Variable: LNY 　　　

Method: Least Squares 　

Date: 08/19/07 Time: 22:15 　

Sample: 1958 1972 　

Included observations: 15 　

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1.44987 1.063808 -1.362908 0.1979

LNX2 1.49877 0.539803 2.776509 0.0168

LNX3 0.48986 0.102043 4.800487 0.0004

R-squared 0.88903 Mean dependent var 4.384869

Adjusted R-squared 0.87054 S.D. dependent var 0.090296

S.E. of regression 0.03249 Akaike info criterion -3.83894

Sum squared resid 0.01267 Schwarz criterion -3.69733

http://www.facebook.com/DethiNEU

Log likelihood 31.7921 F-statistic 48.06885

Durbin-Watson stat 0.89108 Prob(F-statistic) 0.000002

c l ng các h s Ướ ượ ệ ố β1 = -1.44987, β2 =1.49877, và β3 =0.48986

b. Ki m đ nh các gi thi t Hể ị ả ế 0: β

2 = 0 và H0: β

3 = 0

Ki m đ nh gi thi t Hể ị ả ế o: β

2 = 0

V i m c ý nghĩa ớ ứ α=5%. Ta có t(12,0.025) = 2.179

So sánh k t qu t-stat t k t qu hoµi quy trên, ta có t-stat = 2.7765ế ả ừ ế ả

Do: t-stat = 2.7765 > t(12,0.025) = 2.179 => bác b gi thi t ỏ ả ế

vì t-stat n m ngòai kh ang (-2.179,2.179)ằ ỏ

Ki m đ nh gi thi t Hể ị ả ế o: β

3 = 0

V i m c ý nghĩa ớ ứ α=5%. Ta có t(12,0.025) = 2.179

So sánh k t qu t-stat t k t qu hoµi quy trên, ta có t-stat = 4.8005ế ả ừ ế ả

Do: t-stat = 4.8005 > t(12,0.025) = 2.179 => bác b gi thi t ỏ ả ế

vì t-stat n m ngòai kh ang (-2.179~2.179)ằ ỏ

c. Gi i thích ý nghĩa các h s ả ệ ố β

2 và β

c1) Y nghĩa các h s ệ ố β2: th hi n đ co giãn riêng phaµn Xể ệ ộ 2 lên Y, có nghĩa là theo d li uữ ệ

m u, khi s ngày công tăng (ho c gi m) 1đ n v thì trung bình t ng s n l ng tăng (ho c gi m)ẫ ố ặ ả ơ ị ổ ả ượ ặ ả

1.4987 đ n v v i đieµu ki n v n đaµu t cho s n xu t đaµu vào không đ i.ơ ị ớ ệ ố ư ả ấ ổ

c2) Y nghĩa các h s ệ ố β3: th hi n đ co giãn riêng phaµn Xể ệ ộ 3 lên Y, có nghĩa là theo d li uữ ệ

m u, ẫ khi v n đaµu t tăng (ho c gi m) 1 đ n v thì trung bình t ng s n l ng tăng (ho cố ư ặ ả ơ ị ổ ả ượ ặ

gi m)ả 0.48986 đ n v , v i đieµu ki n s ngày công không đ i.ơ ị ớ ệ ố ổ

d. Ki m k nh gi thi t cho r ng ể ị ả ế ằ β

2 + β

3 = 1,

Bi n đ i (1) ế ổ Yi = β1X2iβ2X3iβ3eui

V i gi thi t ớ ả ế Ho: β2+β3 = 1, H1: β2+β3 # 1,

 β3=1-β2

Th vào (1): Y= ếβ1X2iβ2X3i1-β2eui

 Y = β1 (X2i/ X3i )β2 X3i eui

 Y/ X3i = β1 (X2i/ X3i )β2 eui

 ln (Y/ X3i)= β1 +β2 ln (X2i/ X3i ) +eui

http://www.facebook.com/DethiNEU

c l ng 2 mô hìnhƯớ ượ

UR: Ln Yi = β1 +β2lnX2i+ β3 lnX3i +ui

R: ln (Y/ X3i)= β1 +β2 ln (X2i/ X3i ) +eui

Dependent Variable: LNY 　　　

Method: Least Squares 　

Date: 08/19/07 Time: 22:59 　

Sample: 1958 1972 　

Included observations: 15 　

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.74202 0.180615 4.108311 0.0012

LNX2 0.38702 0.093304 4.147951 0.0011

R-squared 0.56962 Mean dependent var -0.00614

Adjusted R-squared 0.53651 S.D. dependent var 0.053511

S.E. of regression 0.03643 Akaike info criterion -3.66326

Sum squared resid 0.01725 Schwarz criterion -3.56885

Log likelihood 29.4745 F-statistic 17.20549

Durbin-Watson stat 0.60113 Prob(F-statistic) 0.001146

T k t qu hoµi quy, ta có:ừ ế ả

RSSUR = 0.01267

RSSR = 0.01725

F =

11/)(

/)(

−−

−

knRSS

mRSSRSS

URR

F =

1115/)01267.0(

1/)01267.001725.0(

−−

−

= 4.699

Tra b ng F(ảα, m, n-k-1) = F(5%, 1, 13) = 4.6672

So sánh k t qu , Fế ả comp=4.699 > F(5%, 1, 13) = 4.6672 => bác b gi thi t Hỏ ả ế o.

K t lu n: nên đ a bi n Xế ậ ư ế 3 (v n đaµu t ) vào mô hình. ố ư

Bài 4: Bài t p 7.16, Gujarati (2003), trang 235 (ậTable 7.6)

Y: l ng hoa hoµng tiêu th (bó)ượ ụ

X2 = giá bán s trung bình.ỉ

X3 = giá hàng hóa thay th ế

X4 = thu nh p trung bình hàng tuaµn.ậ

X5 = bi n theo th i gian.ế ờ

a. c l ng tham s c a mô hình(1), gi i thíchƯớ ượ ố ủ ả

Yt=α1+α2X2t+α3X3t+α4X4t+α5X5t+ut.(1)

http://www.facebook.com/DethiNEU

K t qu hoµi quy mô hình (1)ế ả

Dependent Variable: Y 　　　　

Method: Least Squares 　

Date: 08/25/07 Time: 08:41 　

Sample: 1971:3 1975:2 　

Included observations: 16 　　　

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 10.81604 5.988348 1.806181 0.0983

X2 -2.227704 0.920466 -2.420193 0.034

X3 1.251141 1.157021 1.081347 0.3027

X4 0.006283 0.030622 0.205181 0.8412

X5 -0.1974 0.101561 -1.943655 0.078

R-squared 0.834699 Mean dependent var 7.645

Adjusted R-squared 0.77459 S.D. dependent var 2.042814

S.E. of regression 0.969874 Akaike info criterion 3.027006

Sum squared resid 10.34722 Schwarz criterion 3.26844

Log likelihood -19.21605 F-statistic 13.88635

Durbin-Watson stat 2.333986 Prob(F-statistic) 0.000281

Mô hình: Yt=10.81604- 2.227704X2t+1.251141X3t+0.006283X4t -0.1974X5t+ut.(1)

Gi i thích ý nghĩa h s hoµi quy:ả ệ ố

α2 = - 2.227704 có ý nghĩa giá bán s trung bình tăng(gi m) 1 đ n v thì trung bình l ngỉ ả ơ ị ượ

hoa hoµng bán ra gi m (tăng) 2.227 đ n v v i các y u t khác không đ i.ả ơ ị ớ ế ố ổ

α3 = 1.251141 có ý nghĩa khi giá hàng hóa thay th tăng (gi m) 1 đ n v thì trung bìnhế ả ơ ị

l ng hoa hoµng tăng (gi m) 1.251141 đ n v v i các y u t khác không đ i.ượ ả ơ ị ớ ế ố ổ

α4 = 0.006283 có ý nghĩa khi thu nh p trung bình hàng tuaµn tăng (gi m) 1 đ n v thì trungậ ả ơ ị

bình l ng hoa hoµng tăng (gi m) 0.006283 đ n v v i các y u t khác không đ iượ ả ơ ị ớ ế ố ổ .

b. c l ng tham s c a mô hình(2), gi i thíchƯớ ượ ố ủ ả

lnYt=β1+β2lnX2t+β3lnX3t+β4lnX4t+β5X5t+ut.(2)

K t qu hoµi quy mô hình (2)ế ả

Dependent Variable: LOG(Y) 　　　

Method: Least Squares 　

Date: 08/25/07 Time: 08:42 　

Sample: 1971:3 1975:2 　

Included observations: 16 　

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -6.280932 6.148262 -1.021578 0.3289

LOG(X2) -1.273555 0.526649 -2.418224 0.0341

LOG(X3) 0.937305 0.659191 1.421902 0.1828

LOG(X4) 1.712976 1.200843 1.426478 0.1815

LOG(X5) -0.181597 0.127893 -1.419907 0.1833

R-squared 0.777953 Mean dependent var 1.994454

Adjusted R-squared 0.697208 S.D. dependent var 0.306877

S.E. of regression 0.168864 Akaike info criterion -0.469145

Sum squared resid 0.313664 Schwarz criterion -0.227711

Log likelihood 8.753157 F-statistic 9.634745

Kinh tế lượng ứng dụng - Bài tập 2

BÀI TẬP 2.Bài 2. Sử dụng file Table 6.4..Fertility and other data for 64 countries.CM = child mortality (tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh).FLR = female literacy rate (tỉ lệ phụ nữ biết chữ).PGNP = per capita GNP in 1980 (thu nhập bình quân đầu người năm 1980)

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

BÀI TẬP 2.Bài 2. Sử dụng file Table 6.4..Fertility and other data for 64 countries.CM = child mortality (tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh).FLR = female literacy rate (tỉ lệ phụ nữ biết chữ).PGNP = per capita GNP in 1980 (thu nhập bình quân đầu người năm 1980)　