Bài tập 1 :
a) Chấm những điểm này trên đồ thị :
Mô hình hồi quy là : Y= 1.168 + 1.716X
b ) Giải thích tung độ góc và độ dốc của đường hồi quy:
Khi không có lượng tiền mặt trong thị trường (X
i
= 0) thì thu nhập quốc dân chỉ có 1.168 triệu
dollar , khi tăng lượng tiền lên 1 triệu dollar (X
i
= 1) thì thu nhập quốc dân tăng lên 2.884 triệu dollar
c) Thu nhập quốc dân là 12 triệu dollar :
Y=12 thay vào phương trình : Y= 1.168 + 1.716X
 12 = 1.168 + 1.716X

X = 6.31(triệu dollar)
Regression bài 1
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1 Luong
tien(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Thu nhap quoc dan
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square

xiyi
β
ta sẽ đơn giãn được cho 10
Do đó các giá trị: tung độ gốc và độ dốc sẽ không thay đổi.
b)
Bài tập 4 :
Khi mà các quan sát đối với biến độc lập đều giống nhau thì độ dốc
β
không xác định , tung độ
góc sẽ bằng
Y
vì khi chọn mẫu đã bị sai sót
2
Bài tập 5 :
Giá trị -1.78 của tung độ gốc trong phương trình hồi quy về chi tiêu quần áo của người tiêu dùng
tại Pháp không có ý nghĩa trong thực tế , chỉ tồn tại ở mặt toán học , khi thu nhập của người tiêu dùng
tăng lên 1 đơn vị thì chi tiêu cho quần áo của người tiêu dùng tại Pháp giảm đi 1.78 đơn vị , chi tiêu quần
áo của người tiêu dùng có xu hướng giảm dần . Mặc khác khi thu nhập của người tiêu dùng bằng 0 thì chi
tiêu sẽ bằng 0 chú không phải là -1.78 .
Bài tập 6 :
a) Vẽ đồ thị phân phối rãi
b) Ước lượng các hệ số :
483.0*111.3
05.0,11
tSt
c
±=±
α
α


Đặt H
0
:
β
=
β
0
3

H
1
:
β
≠
β
0
t
sta
= -2.72
t
11, 0.05
=2.201
|t
sta
| > t
crit
=> H
o
bị bác bỏ hay với
α

=
β
1
+
β
2
CPI
t
+ u
t
Anova : Sig = 0.588 >
α
= 0.05

H
o
được chấp nhận hay mô hình không ý nghĩa về mặt thông kê
Phương trình 2 : NYSE
t
=
β
1
+
β
2
CPI
t
+ u
t
Anova : Sig = 0.000 <

1
Chi phi gia
tieu dung(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Gia vang
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.159(a) .025 056 96.23427
a Predictors: (Constant), Chi phi gia tieu dung
Regression - bài 7
Variables Entered/Removed(b)
6
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
Chi phi gia
tieu dung(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Chung khoan New York
Model Summary

α
α

471.65 <
α
< 804.62
615.6*693.244
05.0,18
tSt
c
±=±
β
β

230.79 <
β
< 258.59
Mô hình 2 : GDPR
t
=
β
1
+
β
2
X
t
+ u
t
591.50*054.2933

: sự khác biệt giữa
β
2
của hai mô hình đó là do sự khác nhau của tổng sản phẩm
quốc nội danh nghĩa (GDPC) và GDP thực (GDPR), tại vì các giá trị X (thời gian ) của hai mô
hình là giống nhau.
e) Kết luận về bản chất lạm phát ở Mỹ trong giai đoạn 1972-1991 :
Regression - bài 8
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
Bien X(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Tong SP quoc noi danh nghia
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.993(a) .987 .986 170.57856
a Predictors: (Constant), Bien X
9
Regression - bài 8
Variables Entered/Removed(b)

d
Các nhà kinh tế học cổ điển tin rằng tiêu dùng có quan hệ nghịch biến với lãi suất (RR) trong nền kinh tế

CONS =
α
-
β
RR

b) Ước lượng các tham số trong mỗi mô hình
CONS = -10.455+ 0.912 Y
d
CONS = 1372.884 – 57.432 RR
c) Dựa trên các kết quả kinh tế lượng , có nhận xét gì về giá trị của 2 giả thuyết trên .
Khi thời gian tăng thêm 1 đơn vị thì GDP thực (GDPR) sẽ tăng thêm 97.681 đơn vị , khi
thời gian tăng thêm 1 đơn vị thì tổng sản phẩm quốc nội danh nghĩa GDPC sẽ tăng thêm
264.93 .
Regression bài 9 ( YD)
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
thu nhap
kha dung(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: chi tieu

12
Bài tập 10 :
a) Ước lượng các hệ số của phương trình đường cầu và giải thích ý nghĩa các hệ số đó
Ta có phương trình : Q
t
=
α
1
+
α
2
P
t
+ e
t
α
=2813.32
β
= -1577.58
Khi giá bán bằng 0 thì lượng bán ra là 2813.32
Khi giá bán tăng lên 1 đơn vị thì lượng bán ra giảm 1577.58 đơn vị
b) Giá trị của các Y
t
=ln(Q
t
) và X
t
=ln(P
t
)

= 7.153
β
= -1.927
Giải thích : Khi giá bán bằng 0 thì lượng cầu bằng 7.153. Khi giá bán tăng thêm 1 đơn vị thì
lượng bán ra giảm đi 1.927 đơn vị .
d)
Regression bài 10
Variables Entered/Removed(b)
13
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
Gia ban(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Luong ban
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1
.960(a) .921 .913 51.41715
a Predictors: (Constant), Gia ban
14