BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG
ThS Phùng Duy Quang
Chương 1. MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN
1.1. Hãy giải thích các khái niệm
a) Hàm hồi quy tổng thể và hàm hồi quy mẫu
b) Yếu tố ngẫu nhiên và phần dư
c) Các hệ số hồi quy, ước lượng các hệ số hồi quy
d) Hàm hồi quy tuyến tính
1.2. a) Những môn học nào cần biết để nắm vững kinh tế lượng
b) Các bước giải bài toán kinh tế lượng
c) Có những cách nào để viết hàm hồi quy tổng thể
1.3. Các mô hình sau đây có phải là mô hình tuyến tính ? Vì sao
a) Y = exp(
UX
21
+β+β
) b)
)UXexp(1
1
Y
21
+β+β+
=
c) lnY =
U
X
2
1
+
β
+β

β+β
)
1.5. Hãy chỉ ra các giả thiết tương đương ở cột 1 và cột 2 của mô hình hồi quy cổ điển
(1) (2)
E(U
i
/X
i
) = 0 Var(Y
i
/X
i
) = 0
Cov(U
i
, U
j
) = 0
E(Y
i
/X
i
) =
i21
Xβ+β
Var(U
i
/X
i
) = 0 Cov(Y

2 Tiết kiệm cá nhân Lãi suất
3 Sản lượng Vốn cơ bản hoặc lao động
4 Cầu về tiền GDP
5 Lượng cầu về xe máy Giá xăng
6 Lượng điện tiêu thụ Giá gas
1.8.
a) Trình bày ý nghĩa của phần dư
1
b) Giá trị
i
Y
ˆ
có ý nghĩa như thế
c) Mô hình hồi quy khác gì với mô hình toán kinh tế thông thường
1.9. Giải thích ý nghĩa hệ số góc của một số mô hình hồi quy sau ?
a)
i
i
21i
U
X
1
Y +β+β=
b)
ii21i
UXlnYln +β+β=
c)
i2
U
ioi

f) Nếu tăng thu nhập thì tiêu dùng tăng hay giảm
g) Nếu thu nhập tăng lên 1 đơn vị thì tiêu dùng tăng 1 đơn vị đúng hay không ?
h) Hàm hồi quy mẫu có phù hợp hay không ?
1.12. Cho kết quả ước lượng bằng phần mềm Eviews của chi tiêu Y phụ thuộc vào thu
nhập X ($) của 10 người trong 1 tuần như sau:
2
Biết mức ý nghĩa
%5=α
a) Viết hàm hồi quy tổng thể và hàm hồi quy mẫu. Cho biết ý nghĩa kinh tế của
các hệ số nhận được
b) Các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không ?
c) Tính RSS, TSS, ESS và hàm hồi quy mẫu có phù hợp hay không ?
d) Có ý kiến cho rằng thu nhập không ảnh hưởng tới chi tiêu. Bạn hãy kết luận về
nhận định trên
e) Tìm khoảng tin cậy 95% cho hệ số góc của mô hình
f) Khi thu nhập tăng lên 1 đơn vị thì chi tiêu tăng trong khoảng nào, tăng tối đa,
tối thiểu bao nhiêu.
g) Trong các thời kỳ trước người ta vẫn dùng 80% thu nhập cho chi tiêu có thể kết
luận rằng trong thời kỳ quan sát này tỷ lệ này đã giảm hay không ?
h) Hãy dự báo mức chi tiêu trung bình nếu thu nhập tuần bằng 62$
1.13. Một đại lý gas nghiên cứu mối quan hệ giữa lượng trung bình gas bán được Q
(bình) với giá của một bình gas PG (nghìn đồng) trong 27 tháng từ tháng 1/1997 đến
tháng 3 năm 1999. Biết
%5
=α
. Ước lượng mô hình thu được kết quả
Dependent Variable : Y
Method : Least Squares
Date: 01/03/10 Time: 18:17
Sample: 1 10

đúng không?
p) Tìm ước lượng điểm cho lượng bình gas bán ra khi giá 105 nghìn đồng/bình
q) Tìm lượng bán ra trung bình và cá biệt khi giá gas là 105 nghìn đồng/bình
1.14. Một cơ quan nghiên cứu mối quan hệ giữa số đơn vị sản phẩm và các yếu tố đầu
vào của quá trình sản xuất ở một số cơ sở sản xuất đã đưa ra những mô hình hồi quy.
Lúc đầu người nghiên cứu chú trọng vào quản lý nguồn nhân lực nên đưa ra mô hình
sau:
Giả sử S là sản lượng, L là lao động (người). Cho biết
%5=α
Dependent Variable : S
Method : Least Squares
Date: 01/03/10 Time: 20:17
Sample: 1 20
Included observation: 20
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 34.4438 29.0219
X 19.2371 6.8786
R –squared 0.30290 Mean dependent var 109.466
Adjusted R – squared 0.26417 S.D dependent var 57.7367
S.E of regresssion 49.5267 Akaike info criterion
Sum squared resid 44152.1 Schwarz criterion
Log likelihood -105.3754 F – satistic 7.8213
Durbin – Watson stat 0.7151 Prob (F – statistic)
a) Viết hàm hồi quy tổng thể, hàm hồi quy mẫu. Giải thích ý nghĩa kinh tế của các
hệ số nhận được.
b) Viết hàm hồi quy mẫu. Các hệ số của hàm hồi quy mẫu có phù hợp với lý
thuyết kinh tế hay không?
c) Theo lý thuyết thì khi không có lao động sẽ không có sản lượng, nhưng trong
hàm hồi quy mẫu thì khi không có lao động ước lượng điểm mức sản lượng lại
không bằng không. Trên thực tế giá trị đó có thể coi là bằng không hay không?

Log likelihood - 75.06656 F – satistic 78.05636
Durbin – Watson stat 1.749978 Prob (F – statistic)
a) Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu và giải thích ý nghĩa kinh tế của các hệ
số nhận được.
b) Tìm một ước lượng điểm cho lượng bán khi giá là 17USD
c) Giá bán có ảnh hưởng đến lượng bán không?
d) Có thể giảm giá để tăng lượng bán không? Khi giảm giá 1 USD thì lượng bán
thay đổi trong khoảng nào?
e) Khi giá bán tăng 1USD thì lượng bán giảm tối đa bao nhiêu?
f) Có thể nói khi giá bán tăng lên 1USD thì lượng bán giảm 4 đơn vị không?
g) Có thể nói giá bán tăng 1 USD thì lượng bán giảm nhiều hơn 4 đơn vị không?
h) Hàm hồi quy có phù hợp hay không?
i) Tìm ước lượng điểm và khoảng tin cậy cho phương sai của yếu tố ngẫu nhiên
j) Dự báo lượng bán trung bình khi giá bán là 17USD
k) Dự báo lượng bán cá biệt khi giá bàn là 17USD
BÀI TẬP THỰC HÀNH CHƯƠNG 1
Bài 1 (trang 37) đến bài 9 (trang 43) sách Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp
của phần mềm Eviews của Nguyễn Quang Dong
5
Chương 2. MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI
2.1. a) Thế nào là mô hình hồi quy tổng quát có k biến
b) Ý nghĩa của các hệ số trong PRF như thế nào
c) Khi niều biến độc lập cùng thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi thế nào?
d) Trình bày ý nghĩa của các hệ số, đại lượng trong SPF
e) Nội dung của phương pháp bình phương nhỏ nhất áp dụng cho mô hình tổng quát
như thế nào?
f) Phân biệt hồi quy đơn và hồi quy bội
g) Tại sao với mô hình tổng quát cần xét tới ma trận phương sai và hiệp phương sai
của các ước lượng?
2.2. a) Những phân tích nào thường áp dụng cho mô hình hồi quy

Sum squared resid 17925.0 Schwarz criterion
Log likelihood -96.3610 F – satistic 21.5343
Durbin – Watson stat 2.3574 Prob (F – statistic)
a) Viết hàm hồi quy tổng thể, hàm hồi quy mẫu
b) Các ước lượng nhận được có phù hợp với lý thuyết không?
c) Tìm ước lượng điểm mức sản lượng doanh nghiệp có 20 lao động, nguồn vốn
300 triệu đồng.
d) Các giá trị ước lượng có ý nghĩa thống kê hay không?
e) Tính hệ số xác định bội R
2
bằng nhiều cách
f) Phải chăng các biến độc lập không giải thích được sự biến động của sản lượng.
g) Có thể nói vốn, lao động cùng tác động thuận chiều đến sản lượng không?
h) Khi lao động không đổi, nếu thêm vốn 1 triệu đồng sản lượng tăng lên trong
khoảng nào?
6
i) Có thể nói khi lao động không đổi, tăng vốn thêm 1 triệu đồng thì sản lượng
tăng trong khoảng nào?
j) Nguồn vốn không đổi, thêm 1 lao động thì sản lượng tăng có bằng 20 đơn vị
không?
k) Có thể nói khi lao động không đổi, tăng vốn thêm 1 triệu đồng thì sản lượng
tăng tối thiểu bao nhiêu?
l) Dùng kiểm định thu hẹp hồi quy để đánh giá việc đưa thêm biến K vào mô hình
nếu biết mô hình S phụ thuộc L có hệ số chặn với hệ số xác định R
2
=0,3029 và
RSS = 44152,1
2.5. Với bài 2.4 người ta đưa vào dạng khác của mô hình với kết quả hồi quy (trong đó
LS = ln(S), LK = ln(K), LL = ln(L))
Dependent Variable : LS

tăng là nhanh, chậm hay bằng so với tăng nguồn vốn?
j) Sản lượng tăng có bằng tăng lao động hay không?
BÀI TẬP THỰC HÀNH CHƯƠNG 2
Bài 1 (trang 45) đến bài 6 (trang 56) sách Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp
của phần mềm Eviews của Nguyễn Quang Dong
7
CHUƠNG 3. HỒI QUY VỚI BIẾN GIẢ
3.1. a) Thế nào là biến định tính
b) Biến định tính trong mô hình là biến độc lập hay biến phụ thuộc
3.2.
Các biến số sau đây là định lượng hay định tính:
a) GDP
b) khủng hoảng dầu mỏ năm 1973
c) xuất khẩu của Việt Nam sang các nước ASEAN
d) thành viên của tổ chức thương mại thế giới WTO
e) Sinh viên tốt nghiệp đại học Ngoại thương Hà nội
f) Sinh viên diện chính sách
3.3. Xét mô hình chi tiêu của hộ gia đình phụ thuộc vào thu nhập (đơn vị: triệu VNĐ).
Có ý kiến cho rằng dù mức thu nhập như nhau thì tiêu dùng của hộ gia đình ở khu vực
thành thị luôn cao hơn khu vực khác và muốn ước lượng mức chênh lệch tối đa.
a) Hãy nêu cách phân tích nhận định và tính toán kết quả.
b) Kiểm định ý kiến cho rằng khuynh hướng tiêu dùng ở thành thị cũng cao hơn khu
vực khác và muốn ước lượng tối thiểu mức chênh lệch đó, thì thực hiện thế nào?
c) Có ý kiến cho rằng vì mức thu nhập từ 5 triệu đồng trở lên sẽ chịu thuế thu nhập vớ
thuế suất dương, do đó khuynh hướng tiêu dùng với mức thu nhập dưới 5 triệu cao
hơn khi thu nhập ở mức 5 triệu trở lên. Hãy đề xuất một mô hình để phân tích ý kiến
đó.
3.4. Lượng cung (S) trên thị trường của doanh nghiệp được cho rằng phụ thuộc vào
giá bán của sản phẩm trên thị trường (P), giá yếu tố sản xuất đầu vào (W). Tuy nhiên
có ý kiến cho rằng với doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài thì lượng cung chịu tác

c) Khi tổng sản phẩm quốc nội là như nhau, thì vào năm 2000 mức tiêu dùng khu
vực tư nhân nhiều hơn vào năm 1990 tối đa là bao nhiêu?
Cho kết quả hồi quy sau:
Dependent Variable : LOG(CS)
Method : Least Squares
Date: 01/14/10 Time: 20:17
Sample: 1976 2006
Included observation: 31
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 0.01966 0.11567
D92 1.0062 0.17137
LOG(GDP) 0.9845 0.01369
D92* LOG(GDP) - 0.12 0.0184
R –squared 0.9994 Mean dependent var
Adjusted R – squared S.D dependent var
S.E of regresssion Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F – satistic 15024
Durbin – Watson stat 1.059 Prob (F – statistic)
Cho biết hiệp phương sai hai ước lượng hệ số góc tương ứng với LOG(GDP) và D92*
LOG(GDP) nhỏ không đáng kể.
d) Viết mô hình hồi quy, hàm hồi quy mẫu với các biến CS, GDP trong các giai
đoạn từ năm 1992 về sau và giai đoạ
e) n trước đó.
f) Giả sử GDP cùng bằng 1 thì tiêu dùng vào năm 2000 nhiều gấp tiêu dùng năm
1990 tối đa bao nhiêu lần?
g) Nếu cùng mức tăng trưởng kinh tế thì mức tăng trưởng tiêu dùng hai giai đoạn
có khác nhau không? Nếu có thì giai đoạn nào tăng trưởng tiêu dùng nhanh
hơn?
h) Nếu cùng mức tăng trưởng 10% giai đoạn sau CS tăng trưởng ít hơn giai đoạn

b) Tìm ước lượng điểm mức chênh lệch của hệ số chặn trong 2 trường hợp trên.
c) Trong tháng bán bình gas mới nếu giá gas là 110 nghìn đồng thì ước lượng
điểm lượng bán là bao nhiêu? Với tháng bán bình gas cũ thì giá trị đó bằng bao
nhiêu?
d) Vẽ đồ thị hàm hồi quy mẫu trong hai trường hợp.
e) Các hệ số của mô hình có khác không một cách có ý nghĩa không?
f) Hệ số chặn của mô hình trong những tháng nhập bình mới và bình cũ có thực
sự khác nhau hay không?
g) Đồ thị thực tế của hàm hồi quy tổng thể có thể có dạng như thế nào?
h) Khi cùng giảm giá 1 nghìn đồng thì khả năng bán thêm của những bình gas cũ
và mới chênh lệch nhau trong khoảng nào?
i) Dùng kiểm định thu hẹp hàm hồi quy để đánh giá việc đưa thêm biến giả có
cần thiết hay không so với mô hình chỉ có một biến biến giải thích nói ở
chương 1; Bài 1.13
j) Một người cho rằng do bình gas luôn có giá cao và an toàn nên lượng bán
không chịu ảnh hưởng của chất lượng bình gas mà chịu ảnh hưởng của việc
quảng cáo. Anh ta cho rằng trong những tháng có quảng cáo tích cực thì lượng
bán tăng hơn so với những tháng không tích cực quảng cáo. Hãy xây dựng mô
hình và nêu cách kiểm tra.
k) Nếu muốn xem xét ảnh hưởng đồng thời của cả việc tháng nhập bình gas mới
hay cũ và có quảng cáo tích cực hay không thì phải xây dựng mô hình và thực
hiện các kiểm định như thế nào?
3.7. Một cơ quan nghiên cứu mối quan hệ giữa sản lượng đầu ra của các cơ sở sản
xuất và nguồn lực đầu vào (vốn: K; lao động: L) cho rằng cơ sở sản xuất thuộc sở hữu
nhà nước và không thuộc sở hữu nhà nước thì hiệu quả của nguồn vốn là không như
nhau, do đó xem xét sự biến động của sản lượng không chỉ phụ thuộc vào vốn và lao
động mà còn cả yếu tố thuộc sở hữu nhà nước hay không? Khi đưa thêm biến giả D: D
=1 nếu cơ sơ sản xuất không thuộc nhà nước và D = 0 nếu ngược lại và hồi quy mô
hình sau với DL = D * L; DK = D * K. Cho biết
α

thuộc nhà nước mức sản lượng thay đổi có khác nhau hay không? Nếu cùng
thay đổi lao động, vốn không đổi thì mức thay đổi sản lượng trong hai trường
hợp trên giống nhau không?
f) Việc đưa thêm biến giả vào có thực sự cần thiết và làm tăng ý nghĩa mô hình
hay không? Dùng kiểm định thu hẹp hồi quy để đưa ra kết luận nếu biết với mô
hình S phụ thuộc vào K, L có hệ số chặn RSS bằng 17925
g) Nếu có người quan tâm không phải là việc cơ sở sản xuất đó thuộc hay không
thuộc sở hữu nhà nước mà là cơ sở sản xuất thuộc loại lớn (nếu nguồn vốn trên
1 tỷ đồng) hay nhỏ (nguồn vốn dưới 1 tỷ đồng) vì cho rằng cơ sở loại lớn thì
hiệu quả nguồn vốn và nguồn lao động lớn hơn cơ sở loại nhỏ. Khi đó muốn
kiểm tra phải làm thế nào?
h) Nếu muốn xem xét tác động của cả yếu tố thuộc hay không thuộc sở hữu nhà
nước và yếu tố cơ sở lớn và nhỏ thì phải làm thế nào?
3.8. Cho kết quả hồi quy với 30 doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực xây dựng,
trong đó S là sản lượng, K là vốn, L là lao động. Log là logarit tự nhiên của các biến
tương ứng.
Dependent Variable : log(S)
Method : Least Squares
Date: 11/23/10 Time: 20:17
Sample: 1 30
Included observation: 30
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 1.488015 0.695489 2.139525 0.0416
LOG(K) 0.573343 0.077184 7.428216 0.0000
LOG(L) 0.315796 0.050953 6.197726 0.0000
R –squared 0.817845 Mean dependent var 8.908643
Adjusted R – squared S.D dependent var
S.E of regresssion Akaike info criterion
Sum squared resid 0.045110 Schwarz criterion -3.321862
Log likelihood F – satistic

1. Hãy giải thích các vấn đề sau:
a) Đa cộng tuyến, đa cộng tuyến hoàn hảo và đa cộng tuyến không hoàn hảo
b) Hàm hồi quy phụ, mục đích của việc đưa vào hàm hồi quy phụ là gì?
2. Hàm tổng chi phí có dạng:
i
i
3
4
i
2
3i21i
UQQQOSTTC +β+β+β+β=
. Hãy cho
biết mô hình này có hiện tượng đa cộng tuyến hay không?
3. Với Q là lượng bán gas, PG là giá của bình gas, PE là giá điện sinh hoạt và PC
là giá bếp gas.
%5=α
a) Khi hồi quy Q phụ thuộc vào PG và hệ số chặn, có thể có hiện tượng đa cộng
tuyến hay không?
b) Cho mô hình [1]
[1] Dependent Variable : Q
Method : Least Squares
Date: 01/32/10 Time: 20:17
Sample: 1 27
Included observation: 27
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 1053.6 123.052
PG - 6.9435 0.626036
PC - 0.001737 0.001815
PE 338.15 128.23

j) Khi hồi quy mô hình: Q phụ thuộc PG, D, DPG có hệ số chặn với D là biến giả
nhận giá trị bằng 1 nếu tháng đại lý bán bình gas mới, D= 0 với các tháng bán
13
bình gas cũ, DPG = D*PG. Các biến D và DPG có thể có quan hệ cộng tuyến
với nhau hay không?
4. Với S là sản lượng của một cơ sở sản xuất, K là nguồn vốn, L là lao động, D là
biến giả với D =1 nếu cơ sở sản xuất không thuộc sở hữu nhà nước và D = 0
nếu cơ sở thuộc sở hữu nhà nước.
%5=α
a) Khi hồi quy: S phụ thuộc vào L có hệ số chặn có thể có hiện tượng đa cộng
tuyến hay không?
b) Khi hồi quy mô hình [1]:
[1] Dependent Variable : S
Method : Least Squares
Date: 02/23/10 Time: 21:17
Sample: 1 20
Included observation: 20
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C - 20.6583 22.0029
K 10.7720 2.1599
L 17.2232 4.5279
R –squared 0.71699 Mean dependent var
Nghi ngờ mô hình [1] có hiện tượng đa cộng tuyến, hãy nêu một cách kiểm định
c) cho biết bảng kết quả hồi quy [2] dưới đây dùng để làm gì? kết luận gì thu
được về hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình [1]
[2] Dependent Variable : K
Method : Least Squares
Date: 02/23/10 Time: 22:17
Sample: 1 20
Included observation: 20

Sample: 1 24
Included observation: 24
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 263.3270 13.37776
PA - 4.083159 0.480999
PB 1.821772 0.499185
R –squared 0.865456 Mean dependent var 225.2917
Durbin – Watson stat 1,604510
Có dấu hiệu gì mâu thuẫn giữa kiểm định T và kiểm định F không?
c) Phải chăng mô hình [1] không có đa cộng tuyến.
d) Hồi quy phụ để kiểm tra đa cộng tuyến với mô hình [1] thực hiện thế nào?
e) Cho kết quả dưới đây. Hãy cho biết kết quả đó dùng để làm gì và có đánh giá
như thế nào?
[1] Dependent Variable : PA
Method : Least Squares
Date: 02/25/10 Time: 12:17
Sample: 1 24
Included observation: 24
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 23.34029 3.224648
PB -0.43992 0.200888
R –squared 0.175682 Mean dependent var 16.41667
Durbin – Watson stat 1.458679
f) Khi thêm biến QB là lượng bán của cửa hàng B vào mô hình [1] thu được mô
hình dưới đây, có những nhận xét gì về sự thay đổi của kết quả?
[2] Dependent Variable : QA
Method : Least Squares
Date: 02/25/10 Time: 13:17
Sample: 1 24
Included observation: 24

C 119.0019 108.3329
PA 9.9000661 13.822220
QB -0.199078 0.435555
R –squared 0.409639 Mean dependent var 7.285729
Durbin – Watson stat 1.295836
Bài tập trong sách Bài tập
§ 2. Hiện tượng phương sai của sai số thay đổi
1. Giải thích các khái niệm sau:
a) Hiện tượng phương sai của sai số không đồng đều? Nguyên nhân
b) Tính chất của các ước lượng khi phương sai của sai số không đổi?
2. Hiện tượng phương sai của sai số thay đổi gây ra những hậu quả gì?
3. Phát hiện ra phương sai của sai số thay đổi như thế nào?
4. Khắc phục phương sai của sai số thay đổi như thế nào?
5. Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát thực hiện như thế nào?
6. Cho bảng kết quả hồi quy [1] với EX là tổng giá trị xuất khẩu, GAP là tổng sản
phẩm nông nghiệp, GIP là tổng sản phẩm công nghiệp của Việt Nam (đơn vị:
triệu USD), số liệu UNCTAD; các bảng kết quả sau có Resid là ký hiệu phần
dư của mô hình [1]
[1] Dependent Variable : EX
Method : Least Squares
Date: 02/25/10 Time: 15:17
Sample: 1986 2006
Included observation: 21
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 616.0880 1517.436
GAP - 1.150342 0.610231
GIP 2.254334 0.272353
R –squared 0.986036 Mean dependent var 12662.97
Durbin – Watson stat 0.917885
a) Cho bảng kết quả [1a] dựa trên mô hình [1] (hồi quy không có tích chéo)

Durbin – Watson stat
e) Khi hồi quy giá trị tuyệt đối của phần dư từ mô hình [1] theo GIP thì thu được
hệ số xác định bằng 0,26, hãy cho biết kết quả đó dùng để làm gì và thu được
kết luận gì?
f) Hồi quy bình phương phần dư thu được từ mô hình [1] theo bình phương của
GAP thì thu được ước lượng hệ số góc bằng 0.076 và sai số chuẩn bằng 0,0205.
Kết quả đó dùng để làm gì và thu được kết luận gì?
g) Dựa vào kiểm định trong câu trên, hãy nêu một cách khắc phục hiện tượng
phương sai của sai số thay đổi của mô hình [1]
h) Cho kết quả hồi quy [1d] dưới đây, hãy cho biết kết quả hồi quy đó dùng để
làm gì và đã đạt chưa?
[1d] Dependent Variable : EX/GAP
Included observations: 21
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
1/GAP 1465.537 805.2241
C -1.242611 0.414512
GIP/GAP 2.205435 0.207373
R –squared 0.967132 Mean dependent var 1.646545
Durbin – Watson stat 1.029834
White Heteroskedasticity Test:
F – statistic 0.775922 Probability 0.581992
Obs*R – squared 4.315333 Probability 0.504965
k) Kết quả [1e] sau đây dùng để khắc phục hiện tượng nào, dựa trên giả thiết nào
và đã đạt chưa?
[1e] Dependent Variable : EX/GIP
Method: Least Squares
Included observations: 21
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
1/GIP 672.9681 586.269
GAP/GIP -0.714594 0.332085

3. Nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan
4. Trình bày hậu quả của hiện tượng tự tương quan
5. Các phương pháp kiểm định tự tương quan
6. Trình bày các cách khắc phục hiện tượng tư tương quan
7. Cho kết quả hồi quy với CS là chi tiêu cho tiêu dùng khu vực dân cư, GDP là
tổng sản phẩm quốc nội, đơn vị: triệu USD (số liệu UNCTAD).
%5=α
.
[1] Dependent Variable : CS
Method: Least Squares
Included observations: 21
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 1972.202 214.5043
GDP 0.609456 0.007503
R –squared 0.997128 Mean dependent var 16455.67
Durbin – Watson stat 0.448382
a) Giải thích ý nghĩa kết quả trên và kiểm định về hiện tượng tự tương quan bậc
nhất trong [1] trên? Kết quả có phải tốt nhất không?
b) Với Resid là phần dư thu được từ mô hình [1] kết quả dưới đây cho biết điều
gì? Viết mô hình và thực hiện kiểm định?
[1a] Breusch – Godfrey Serial Correlation LM Test:
F – statistic 23.48433 Probability 0.000130
Obs*R – squared 11.88813 Probability 0.000565
Dependent Variable : RESID
Included observations: 21
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 19.47901 145.2236
GDP - 0.001193 0.005084
RESID(-1) 0.757521 0.156317
R –squared 0.566101 Mean dependent var

Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
D(GDP) 0.621676 0.024552
R –squared 0.926902 Mean dependent var
Durbin – Watson stat 1.494477
Breusch – Godfrey Serial Correlation LM Test –AR(1)
F – statistic 1.118616 Probability 0.304205
Obs*R – squared 1.115922 Probability 0.290798
l) Khắc phục hiện tượng tự tương quan bằng cách thêm biến trễ bậc 1 của GDP
vào mô hình, được mô hình [1l] cách khắc phục này có kết quả không?
[1l] Dependent Variable : CS
Included observations: 20
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 2029.374 232.8032
GDP 0.665963 0.086056
GDP(-1) - 0.064717 0.094723
R –squared 0.997135 Mean dependent var 17051.41
Durbin – Watson stat 0.492157
m) Mô hình [1m] dưới đây có tự tương quan hay không?
[1m] Dependent Variable : CS
Included observations: 20
Variable Coeficient Std. Error T –Statistic Prob
C 492.2522 314.0830
GDP 0.695480 0.052565
GDP(-1) - 0.577594 0.109852
CS(-1) 0.7856651 0.143331
R –squared 0.999005 Mean dependent var 17051.41
Durbin – Watson stat 1.851964
Breusch – Godfrey Serial Correlation LM Test –AR(1)
F – statistic 0.046862 Probability 0.831532
Obs*R – squared 0.062289 Probability 0.802914