zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Kinh tế học

Kinh tế lượng ứng dụng - Bài tập 3

Chia sẻ: Meomeo Ten | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:6

Báo xấu

122
lượt xem 19
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

BÀI TẬP 3.Y: số giờ làm việc của người vợ.X2: thu nhập sau thuế của người vợ.X3:thu nhập sau thuế của chồng.X4: số tuổi của người vợ.X5: số năm học ở trường của người vợ (biến định lượng).X6:

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Kinh tế lượng ứng dụng - Bài tập 3

http://www.facebook.com/DethiNEU KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG BÀI TẬP 3 Bài 2: Bài tập 9.2, Gujarati (2003), trang 324 Y: số giờ làm việc của người vợ X2: thu nhập sau thuế của người vợ X3:thu nhập sau thuế của chồng X4: số tuổi của người vợ X5: số năm học ở trường của người vợ (biến định lượng) X6: Biến dummy D=1 người phỏng vấn cảm thấy rằng người phụ nữ có thể làm việc nếu chồng đồng ý. D = 0 khác X7: biến dummy, thái độ (thích làm việc hay không) D = 1 muốn đi làm, D = 0 khác X8: số trẻ em dưới 6 tuổi X9: số trẻ em trong độ tuổi 6~13 a. Ý nghĩa của các hệ số của biến định lượng (không phải biến giả) Theo lý thuyết kinh tế ta kỳ vọng những hệ số của X2, X5 sẽ tăng (mang dấu +) và kỳ vọng các hệ số của X3, X8, X9 sẽ giảm ( mang dấu -). Hệ số X4 tăng hay giảm phụ thuộc vào tuổi của người vợ và số lượng con cái. Ngoài ra, biến tương tác của tuổi và số con dưới 6 tuổi hay số con giữa 6 và 13 tuổi sẽ giảm nhanh hơn trên mối quan hệ giữa tuổi và thời gian mong muốn dành cho công việc của người vợ. b. Giải thích ý nghĩa biến giả X6 và X7,so sánh giá trị thống kê “2-t” Qui tắc 2-t? So sánh giá trị t tính tóan với giá trị tra bảng t=2 (khỏang -2,2). thay vì so v ới t(α/2,df) Biến giả X6: với tX6 = -0.4 => giá trị tuyệt đối t=0.4 2, có ý nghĩa thống kê. c. Tại sao bạn nghĩ biến tuổi và biến giáo dục không ảnh hưởng đ ến quyết đ ịnh tham gia lực lượng lao động của người vợ. - Có thể có hiện tượng đa cộng tuyến giữa X4 và X5 vì người l ớn tuổi hơn có th ể có s ố năm đi học nhiều hơn, đúng ra ta có thể sử dụng biến bằng cấp chẳng hạn. - Có thể do những ràng buộc về mặt pháp lý. -1-
http://www.facebook.com/DethiNEU Bài 3: Bài tập 9.8, Gujarati (2003), trang 327 lnY=2.41+ 0.3674lnX1 + 0.2217 ln X2+ 0.0803 lnX3- 0.1755D1+0.2799D2+0.5634D3- 0.2572D4 (se) (0.0477) (0.0628) (0.0287) (0.2905) (0.1044) (0.1657) (0.0787) R2=0.766 Y: giờ công người tham gia tại FDIC X1: tổng tài sản của ngân hàng X2: tổng số phòng ban trong ngân hàng X3: tỷ lệ của các khỏan cho vay đối với tổng cho vay của ngân hàng. D1 = 1 nếu cấp quản lý là “good” D2 = 1 nếu cấp quản lý là “fair” D3 = 1 nếu cấp quản lý là “satisfactory” D4 = 1 nếu kỳ thi được đánh giá chung với nhau. a. Giải thích kết quả mô hình. β1 = 0.3674 là hệ số co giãn, khi X1 tăng (giảm) 1% thì trung bình giờ công người tham gia tại FDIC tăng (giảm) 0.3674%. β3 = 0.0803 là hệ số co giãn, khi X3 tăng (giảm) 1% thì trung bình giờ công người tham gia tại FDIC tăng (giảm) 0.0803%. b. Có vấn đề gì về việc đánh giá với biến giả trong mô hình dạng log Y. Biến giả : đánh giá cách quản lý tại FDIC Gồm 3 biến dummy, 4 thuộc tính. * Không có vấn đề gì với biến giả trong mô hình dạng log Y. c. Bạn đánh giá thế nào về hệ số biến giả? Bước 1: Lấy antilog hệ số ước lựơng của biến dummy, Bước 2: Lấy (giá trị antilog tìm được trừ cho 1)*100 => % thay đổi củabiến dummy => %thay đổi của biến Y. * Biến D3: antilog (0.3456) = 1.7566 => 1.7566 -1 = 0.7566  75.66%. Nghĩa là khi NH có xếp lọai quản lý trung bình, thì thời gian kiểm tra sẽ giảm trung bình khỏang 75.66% so với NH có xếp lọai yếu kém (do đặc tính “yếu kém” đ ựơc chọn làm mốc) * Biến D4: antilog (0.2572) = 0.7732 => 0.7732 – 1 = -0.2267  22.67% -2-
http://www.facebook.com/DethiNEU Bài 4: Bài tập 9.16, Gujarati (2003), trang 330 Model I: ln(Pop)t = 4.73 + 0.024t Model II: ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t – 0.075Dt + 0.011(Dtt) a/. Tốc độ tăng trưởng dân cư của Belize qua thời kì mẫu từ 1970 – 1992 khoảng 2.4% b/. Từ kết quả hồi quy mẫu của 2 giai đoạn ta thấy có sự khác nhau giữa tung độ gốc và độ dốc, do đó tốc độ tăng trưởng dân cư trong hai thời kì là khác nhau. Từ kết quả hồi quy thứ II, ta có: - Giai đoạn 1970 – 1978 : với Dt = 0 thì ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t - Giai đoạn 1978 – 1992 : với Dt = 1 thì ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t – 0.075 + 0.011t = 4.675 + 0.026t Bài 5: Sử dụng file Table 7.6 – DG 1999, thực hiện phương trình hồi qui sau đây: Yt = b0 + b1Dt + b2Xt + b3DtXt + ui Trong đó: Yt = tiết kiệm Xt = thu nhập t = thời gian D = 1 cho các quan sát giai đoạn 1982 – 1995 = 0 cho các quan sát giai đoạn 1970 – 1981 a. Ước lượng phương trình trên Bước 1: nhập số liệu savings và income từ Excel đến Eview Bước 2: Eview / genr: tạo biến xu thế tt=@trend(1969) Bước 3: Eview/ genr: tạo biến giả dum=tt>12 Bước 4: xuất kết quả hồi quy Eview/ Quick/ Equation: savings c dum income dum*income Dependent Variable: SAVINGS 　　　 Method: Least Squares 　 Date: 08/20/07 Time: 14:06 　 Sample: 1970 1995 　 Included observations: 26 　　　　　　 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 　　　　　 C 1.016117 20.2 0.050391 0.9603 DUM 152.4786 33.1 4.609058 0.0001 INCOME 0.080332 0.0 5.541347 0.0000 DUM*INCOME -0.065469 0.0 -4.09634 0.0005 　　　　　 R-squared 0.881944 Mean dependent var 162.0885 Adjusted R-squared 0.865846 S.D. dependent var 63.20446 -3-
http://www.facebook.com/DethiNEU S.E. of regression 23.14996 Akaike info criterion 9.262501 Sum squared resid 11790.25 Schwarz criterion 9.456055 Log likelihood -116.4125 F-statistic 54.78413 Durbin-Watson stat 1.648454 Prob(F-statistic) 0.0000 Yt = b0 + b1Dt + b2Xt + b3DtXt + ui SAVINGSt = 1.016117 + 152.4786Dt+0.080332Xt -0.65469DtXt + ui * Ước lượng phương trình hồi quy giai đoạn 1970 – 1981: với D = 0 SAVINGSt = 1.016117 + 0.080332Xt + ui * Ước lượng phương trình hồi quy giai đoạn 1982 – 1995: với D = 1 SAVINGSt = (1.016117 + 152.4786) + (0.080332 -0.65469)Xt + ui SAVINGSt = 153.494717 – 0.574358Xt + ui b. Nếu thay đổi giá trị của biến D = 1 cho giai đoạn 1970 – 1981 và D = 0 cho giai đoạn 1982 – 1995, kết quả ước lượng thay đổi như thế nào? Bước 1: nhập số liệu savings và income từ Excel đến Eview Bước 2: Eview / genr: tạo biến xu thế tt=@trend(1969) Bước 3: Eview/ genr: tạo biến giả dum1=tt
http://www.facebook.com/DethiNEU SAVINGSt = 153.4947 + 0.014862Xt + ui c. Bài tập 9.21, Gujarati (2003), trang 331 Use: Table 7.6 lnSavingsi= β1+β2lnIncomei+β3lnD1+ui D = 1 cho các quan sát giai đoạn 1970 – 1981 = 0 cho các quan sát giai đoạn 1982 – 1995 Dependent Variable: LnSAVINGS 　　　 Method: Least Squares 　 Date: 08/21/07 Time: 17:19 　 Sample: 1970 1995 　 Included observations: 26 　　　 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.158881 0.765707 -0.207496 0.8374 LnINCOME 0.669504 0.107357 6.236216 0.0000 DUM -0.000676 0.133753 -0.005057 0.996 R-squared 0.878042 Mean dependent var 4.999615 Adjusted R-squared 0.867437 S.D. dependent var 0.452228 S.E. of regression 0.164653 Akaike info criterion -0.6618 Sum squared resid 0.623543 Schwarz criterion -0.516623 Log likelihood 11.60324 F-statistic 82.79456 Durbin-Watson stat 0.925613 Prob(F-statistic) 0.0000 Đánh giá: - β^2 =0.6695 có ý nghĩa khi thu nhập tăng (giảm) 1% thì trung bình tiết kiệm có xu hướng tăng (giảm) 66.96%, với điều kiện các yếu tố khác không đổi. - Mức độ phù hợp của mô hình R2=0.878 tương đương 87.8%. d. Câu a và b, Bài tập 9.28, Gujarati (2003), trang 333 lnYt = β1 + β2Dt + β3Xt + β4DtXt + ui với Y=savings và X=income Dependent Variable: LNSAVINGS 　　　 Method: Least Squares 　 Date: 08/21/07 Time: 17:25 　 Sample: 1970 1995 　 Included observations: 26 　　　　　　 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 　　　　　 C 3.677198 0.108486 33.89569 0.0000 DUM 1.397154 0.177981 7.850003 0.0000 INCOME 0.000709 7.80E-05 9.084319 0.0000 DUM*INCOME -0.000639 8.60E-05 -7.436101 0.0000 　　　　　 R-squared 0.933254 Mean dependent var 4.999615 Adjusted R-squared 0.924153 S.D. dependent var 0.452228 S.E. of regression 0.124546 Akaike info criterion -1.187653 Sum squared resid 0.341255 Schwarz criterion -0.994099 Log likelihood 19.43949 F-statistic 102.5363 -5-
http://www.facebook.com/DethiNEU Durbin-Watson stat 1.612107 Prob(F-statistic) 0.00000 Mô hình lnYt = β1 + β2Dt + β3Xt + β4DtXt + ui tốt hơn do giá trị P-value đều có ý nghĩa thống kê. Mức độ phù hợp của mô hình cao R2=93,3% Giải thích biến giả trong mô hình: * Ở giai đoạn 1970 – 1981: với D = 0, X = 0 và các yếu tố khác không đổi thì khởi điểm trung bình tiết kiệm của giai đoạn này là lny = 3.677198 => y = e 3.677198 = 39.53546 (tỷ). * Ở giai đoạn 1982 – 1995: với D = 1, X = 0 và các yếu tố khác không đổi thì khởi điểm trung bình tiết kiệm của giai đoạn này là lny = 3.677198 + 1.397154 = 5.074352 => y = e 5.074352 =159.86856 (tỷ). -6-

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.