Bài tập kinh tế lượng
Bài 1.
Cho kết quả hồi quy sau, với MR là cầu về tiền (tỉ), R là lãi suất (%), GDP là tổng sản
phẩm quốc nội (tỉ). Cho α = 5%.
Dependent Variable: MR - Method: Least Squares
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 102.5835 8.652193 11.85635 0.0000
R -7.387650 1.555809 -4.748431 0.0001
GDP 0.081544 0.006189 13.17416 0.0000
GDP(-1) 0.070892 0.065113 1.088758 0.2859
R-squared 0.995095 Mean dependent var 369.7000
Durbin-Watson stat 0.740335 Prob(F-statistic) 0.000000

1. Viết hàm hồi quy mẫu. Giải thích ý nghĩa kết quả ước lượng các hệ số góc của mô
hình.
2. Biến độc lập nào thực sự giải thích cho sự biến động của cầu tiền.
3. Hàm hồi quy có phù hợp không?
4. Nếu lãi suất tăng 1% thì cầu tiền giảm trung bình tối đa bao nhiêu?
5. Nếu GDP cùng thời kỳ tăng 1 tỷ thì cầu tiền tăng trong khoảng nào?
6. Phải chăng lãi suất tăng 1% thì cầu tiền giảm nhiều hơn 6 tỷ.
7. Hệ số xác định của mô hình ước lượng được bằng bao nhiêu? Ý nghĩa con số đó?
8. Có thể nói GDP năm trước không tác động tới cầu tiền năm nay?
9. Nhận xét về ý kiến cho rằng GDP có tác động thuận chiều tới cầu về tiền.
10. Nếu bỏ bớt biến GDP(-1) ra khỏi mô hình thì được mô hình mới có hệ số xác định
là 0.8874. Vậy có nên bỏ biến này không?
11. Cho biết kết quả sau đây dùng để làm gì, cho kết luận gì?
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.429809 Probability 0.517842
Log likelihood ratio 0.508275 Probability 0.475886


phương sai của ước lượng 2 hệ số góc là 0,025.
9. Phải chăng đây là quá trình sản xuất có hiệu quả không đổi theo quy mô?
10. Kết quả dưới đây cho biết điều gì về mô hình ban đầu? Nêu cách tính thống kê F.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 6.261164 Probability 0.006031
Obs*R-squared 10.07707 Probability 0.006483

11. Mô hình dưới đây dùng để làm gì, cho kết luận gì về mô hình ban đầu?

Dependent Variable: LOG(K)
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.114270 0.120685 0.946840 0.3518
LOG(L) 0.347990 0.044254 7.863503 0.0000

Bài 3.
Cho kết quả hồi quy (1) sau với Y là GDP, FDI là đầu tư trực tiếp nước ngoài, RES là
đầu tư cho nghiên cứu phát triển, các biến có đơn vị là tỷ đồng. α = 5%
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.818210 1.684174 4.048401 0.0004
FDI 0.320012 0.107807 2.968379 0.0062
RES 0.123140 0.056221 2.190176 0.0373
R-squared 0.246119 Mean dependent var 8.373533
Adjusted R-squared 0.190276 S.D. dependent var 2.841277
Durbin-Watson stat 2.245781 Prob(F-statistic) 0.022059



Cho hiệp phương sai ước lượng hai hệ số của PA và D*PA bằng: – 32,89
a. Viết hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu cho mùa hè và thời gian khác.
b. Tìm ước lượng điểm lượng bán của hãng khi giá bán là 5 nghìn vào mùa hè và thời
gian khác.
c. Hệ số chặn của mô hình có khác nhau giữa hai thời kỳ không?
d. Hệ số góc có khác nhau giữa hai thời kỳ không? Nếu có thì chênh lệch trong khoảng
nào?
e. Phải chăng vào mùa hè việc tăng giá sẽ có tác động đến lượng bán ít hơn so với thời
gian khác?
f. Vào mùa hè, khi giảm giá một nghìn thì lượng bán tăng trong khoảng nào?
g. Đánh giá việc đưa yếu tố mùa hè-thời gian khác vào mô hình, biết rằng hồi quy QA
theo PA và hệ số chặn thì hệ số xác định bằng 0,557 và tổng bình phương phần dư bằng
873438,5.
h. Có ý kiến cho rằng từ đầu năm 2006 về sau, do bị cạnh tranh mạnh, nên yếu tố giá cả
có tác động đến lượng bán mạnh hơn so với trước đó. Hãy nêu xây dựng mô hình để có
thể kiểm tra và đánh giá về ý kiến đó.
Bài 5.
Với NX là biến nhị phân, NX = 1 nếu có lạm phát cao, NX = 0 nếu ngược lại, hồi
quy mô hình Logit sau:

Dependent Variable: NX
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing)
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C -0.351871 1.035516 -0.339802 0.7340
GDP 0.006161 0.000397 15.49797 0.0000

1. Viết kết quả hồi qui mẫu xác định xác suất có lạm phát cao trong nền kinh tế và phân
tích ý nghĩa.


1. Cho biết tác động trong dài hạn của biến K và L đến GDP bằng bao nhiêu?
2. Có thể dùng kiểm định DW để kiểm định tự tương quan không, tại sao
Bài 8.
Dựa trên biến đổi Koych về trễ vô hạn, có kết quả sau đây
Dependent Variable: GDP
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 10.45760 1.723856 6.066400 0.0000
K 1.383621 0.007849 17.62774 0.0000
GDP(-1) 0.803223 0.189671 4.234804 0.0014

1. Tìm tác động ngắn và dài hạn của vốn đến GDP?
2. Từ cách xây dựng mô hình trễ phân phối và kết quả trên, tìm tác động của vốn
đầu tư từ 2 năm trước đến GDP trong năm hiện tại

Bài 9.
Cho hệ phương trình sau đây:
(a) GDP = β
11
+ β
12
K + β
13
L + β
14
GDP(-1) + β
15
K(-1) + u
1
(b) K = β

(b) P = β
21
+ β
22
Y + β
13
AD + u
2
(c) B = β
31
+ β
32
Y + u
3

1. Dùng điều kiện cần để định dạng cho các mô hình trên

2. Dùng điều kiện đủ để định dạng cho phương trình (c)
3. Có thể dùng phương pháp ước lượng nào để ước lượng các phương trình trên?

Bài 11.
Cho kết quả san mũ bằng Holt-Winters không có yếu tố thời vụ của GDP

Date: 8/27/08 Time: 07:23
Sample: 1970:1 1991:4
Method: Holt-Winters No Seasonal
Original Series: GDP
Parameters: Alpha 1.0000
Beta 0.2799
End of Period Levels: Mean 4868.000