BÀI TẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG
SỬ DỤNG EVIEWS
LỜI NÓI ðẦU :
Tài liệu tham khảo

1. Bài tập kinh tế lượng (problem sets) của khoa Kinh tế ðHQG TPHCM
2. Bài tập Kinh tế lượng của trường ðHDL Hùng Vương
3. Bài tập Kinh tế lượng của trường ðại học Kinh tế TPHCM
4. Bài tập Kinh tế lượng của trường ðHKTQD- Hà Nội
5.
Bộ dữ liệu của Ramanathan
() Bài 1.
Cho số liệu về Doanh thu bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng (Doanh thu-DT) và mức thu nhập bình quân
ñầu người trong các doanh nghiệp NN(TNBQ) trong 12 năm từ 1995-2006 như sau : Mục
năm
TNBQ(nghìn ñồng) (DT)Doanh thu (tỷ ñồng)
1995 478.2 121160
1996 543.2 145874
1997 642.1 161899.7
1998 697.1 185598.1
1999 728.7 200923.7
2000 849.6 220410.6

≠ 0
với ñộ tin cậy 95%
c) Nhận xét mức ñộ phù hợp của mô hình và kiểm ñịnh xem mô hình có thực sự phù
hợp.
d) Kiểm tra xem mô hình có bị ña cộng tuyến, tự tương quan hay phương sai thay ñổi
hay không.
Bài 2.
Bài 1
Bảng số liệu sau cho biết tỉ lệ bỏ việc trên 100 người làm việc (Y
t
) và tỉ lệ thất nghiệp (X
t
) trong lãnh vực
chế tạo cơng nghiệp ở Mỹ trong giai đoạn 1960-1972.
Năm Tỉ lệ bỏ việc
Tỉ lệ thất nghiệp
(%)
1960 1.3 6.2
1961 1.2 7.8
1962 1.4 5.8
1963 1.4 5.7
1964 1.5 5
1965 1.9 4
1966 2.6 3.2
1967 2.3 3.6
1968 2.5 3.3
1969 2.7 3.3
1970 2.1 5.6
1971 1.8 6.8
1972 2.2 5.6

Bảng 2: Chỉ số chứng khoán, chỉ số gía tiêu dùng, và giá vàng
Năm Gía vàng tại NewYork Chỉ số gía Chỉ số chứng khoán
GP($/troy ounce) tiêu dùng (CPI) (NYSE)
(1982-84 = 100) (Dec. 31, 1965=100)
1977 147.98 60.60 53.69
1978 193.44 65.20 53.7
1979 307.62 72.60 58.32
1980 612.51 82.40 68.1
1981 459.61 90.90 74.02
1982 376.01 96.50 68.93
1983 423.83 99.60 92.63
1984 360.29 103.90 92.46
1985 317.30 107.60 108.9
1986 367.87 109.60 136
1987 446.50 113.60 161.7
1988 436.93 118.30 149.91
1989 381.28 124.00 180.02
1990 384.08 130.70 183.46
1991 362.04 136.20 206.33

a. Hãy vẽ đồ thị phân bố rãi (Scatter) của GP với CPI và của NYSE với CPI trên cùng một đồ thị.
b. Một quyết định đầu tư (mua vàng hay mua chứng khốn) có tính tới việc phòng ngừa lạm phát là
nếu giá của nó (hàng hóa mà bạn đầu tư vào) và/hay suất sinh lợi của nó ít nhất là bắt kịp với tỉ lệ
lạm phát. ðể kiểm tra giả thiết này, giả sử bạn quyết định xây dựng hai mơ hình sau đây, giả sử
rằng đồ thị trong câu (a) gợi ý cho bạn thấy sau đây là thích hợp:
GP
t
= α
1
+ β

Expenditure Income Interest
(bill. 1982$) (bill.1982$) Rate (%)
1955 873.8 944.5 3.43
1956 899.8 989.4 1.86
1957 919.7 1012.1 0.33
1958 932.9 1028.8 1.06
1959 979.4 1067.2 3.57
1960 1005.1 1091.1 2.81
1961 1025.2 1123.2 3.34
1962 1069 1170.2 3.21
1963 1108.4 1207.3 3.05
1964 1170.6 1291 3.09
1965 1236.4 1365.7 2.77
1966 1298.9 1431.3 2.27
1967 1337.7 1493.2 2.63
1968 1405.9 1551.3 1.98
1969 1456.7 1599.8 1.66
1970 1492 1668.1 2.12
1971 1538.8 1728.4 3.09
1972 1621.9 1797.4 3.91
1973 1689.6 1916.3 1.21
1974 1674 1896.6 -2.4
1975 1711.9 1931.7 0.31
1976 1803 2001 2.66
1977 1883.8 2066.6 1.57
1978 1961 2167.4 1.07
1979 2004.4 2112.6 -1.63
1980 2000.4 2214.3 -1.58
1981 2024.2 2248.6 3.8
1982 2050.7 2261.5 7.66

17 335 87
18 299 72
19 305 80
20 205 48

a. Ước Lượng mối quan hệ giữa bảo hiểm nhân thọ (INSUR) và thu nhập gia ñình (INC).
b. Nếu thu nhập tăng thêm 1000 USD thì bảo hiểm nhân thọ sẽ tăng lên bao nhiêu?
c. Nếu một thành viên ban quản lý tuyên bố rằng, cứ mỗi 1000 USD tăng lên về thu nhập sẽ làm tăng
bảo hiểm nhân thọ lên 5000 USD. Liệu kết quả ước lượng của bạn có hỗ trợ cho lời tuyên bố này
với mức ý nghĩa 5%?
d. Dự ñoán mức bảo hiểm nhân thọ cho hộ gia ñình có thu nhập là 100 nghìn USD.

Bài 6.
Chúng ta ước lượng một mô hình hồi qui tuyến tính ñơn Y = α + βX + ε, dựa trên một mẫu gồm
34 quan sát và thu ñược kết quả sau ñây:
800,0
ˆ
=
β
và
060,0)
ˆ
( =
β
sea. Hãy xây dựng khoảng tin cậy 95% cho hệ số ñộ dốc β.
b. Hệ số ñộ dốc β trên có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% hay không?


GENDER = Giới tính (mang giá trị 1 nếu là nam)
CLERICAL = Làm việc trong văn phòng (mang giá trị 1 nếu làm việc trong văn phòng)

WAGE EDUC EXPER AGE GENDER CLERICAL
1345 6 2 38 0 1
2435 4 18 52 1 0
1715 6 4 45 1 0
1461 6 4 58 1 1
1639 9 3 30 1 0
1345 5 8 43 0 1
1602 7 6 30 0 1
1144 4 3 33 0 0
1566 6 23 51 1 0
1496 4 15 37 1 0
1234 4 9 45 0 1
1345 6 3 55 0 1
1345 5 14 57 0 1
3389 9 16 36 1 0
1839 4 20 60 1 0
981 4 5 35 1 0
1345 9 10 34 0 1
1566 5 4 28 0 1
1187 6 1 25 0 1
1345 7 10 43 0 1
1345 9 2 42 0 1
2167 4 17 47 1 0
1402 11 2 46 1 1
2115 4 15 52 1 0
2218 8 11 64 1 0
3575 11 1 39 1 0


c. Hãy xây dựng mô hình tuyến tính và ước lượng các hệ số trong mô hình.
d. Thực hiện tiếp các hồi qui sau:
EXPER = A
1
+ A
2
AGE + u
i
EDUC = B
1
+ B
2
AGE + u
i
- Dựa trên các kết quả hồi quy có ñược, anh/ chị nhận xét gì về mức ñộ ña cộng tuyến trong bộ
dữ liệu? Giải thích sự nhận xét của mình
- Giả sử trong mô hình ban ñầu có hiện tượng ña cộng tuyến nhưng các tham số ñều có ý nghĩa
về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5% và thống kê F cũng có ý nghĩa. Trong trường hợp này,
chúng ta có nên lo lắng về hiện tượng ña cộng tuyến không?
- Thực hiện tiếp việc xây dựng mô hình từ tổng quát ñến ñơn giản. Giải thích ý nghĩa của mô
hình tối ưu.
e. Một sinh viên cho rằng nên bổ sung thêm biến chéo vào. Dạng mô hình ñề nghị như sau:
WAGE = β
1
+ β
2
EXPER+ β
3
EDUC + β

tiên từng phương án và giải thích lý do)

Bài 9.
Dữ liệu trong Data 4-8 trong bộ dữ liệu của Ramanathan với các ñịnh nghĩa biến như sau:

Sub = số ñăng ký thuê bao ñược yêu cầu lắp ñặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình (1000 khách hàng)
home = số hộ gia ñình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình ñi ngang qua (ngàn hộ)
inst = phí lắp ñặt (ñô la/ lần)
svc = phí dịch vụ cho mỗi hệ thống (ñô la/tháng)
tv = số kênh truyền hình mà mỗi hệ thống cáp cung cấp (kênh/hệ thống cáp)
age = thời gian hệ thống ñã hoạt ñộng (năm)
air = số kênh truyền hình mà hộ gia ñình nhận ñược từ hệ thống cáp
y = thu nhập bình quân ñầu người (ñô la/người)

sub home inst svc tv age air y
105 350 14.95 10 16 11.83 13 9839
90 255.631 15 7.5 15 11.42 11 10606
14 31 15 7 11 7.33 9 10455
11.7 34.84 10 7 22 6.92 10 8958
46 153.434 25 10 20 26 12 11741
11.217 26.621 15 7.66 18 8.83 8 9378
12 18 15 7.5 12 13.08 8 10433
6.428 9.324 15 7 17 5.58 7 10167
20.1 32 10 5.6 10 12.42 8 9218
8.5 28 15 6.5 6 4.92 6 10519
1.6 8 17.5 7.5 8 4.08 6 10025
1.1 5 15 8.95 9 4.25 9 9714
4.355 15.204 10 7 7 10.67 7 9294
78.91 97.889 24.95 9.49 12 17.58 7 9784
19.6 93 20 7.5 9 8.08 7 8173

b) Ước lượng mô hình hồi qui ña biến bằng Eview.
c) Với mô hình ước lượng ở câu 2, các anh/chị hãy thực hiện kiểm ñịnh từng tham số và cho biết những
biến nào không ảnh hưởng ñến biến phụ thuộc sub.
d) Anh/chị hãy thực hiện lại bằng phép kiểm ñịnh Wald và cho biết các biến ñộc lập ở câu c có ñồng thời
không ảnh hưởng biến phụ thuộc không?
e) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp ñến ñơn giản và cho biết mô hình nào là mô hình tối
ưu. Vì sao? (có các kiểm ñịnh cần thiết)
f) Giải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu.
g) Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị
− Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không ?
− Mô hình trên có bị HET không?
− Mô hình trên có bị AR không ?
Nếu có anh/chị hãy thực hiện việc ñiều trị.
h) Một bạn khác nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như ña thức, log kep, bán log, hoặc kết
hợp cả 3 mô hình trên. Nếu phải lựa chọn anh/chị sẽ chọn mô hình nào? Tại sao?
i) Theo anh/chị có biện pháp nào ñể tăng lượng ñăng ký thuê bao ñược yêu cầu lắp ñặt cho mỗi hệ thống cáp
truyền hình.

Bài 10.
Dữ liệu trong Data 4-9 trong bộ dữ liệu của Ramanathan với các ñịnh nghĩa biến như sau:
DEP ðộ sâu (m)
HLTH Chiều cao (m)
MPUBAS Vận tốc nước vào (m
3
/giây)
MSSEC Vận tốc nước ra (m
3
/giây)
RACE Giá thành ñơn vị (ñ/m
3

7.5 3.3 4025 2190 4.7 32.7 1.1
14.8 4.4 3854 2225 7.1 34.7 24.9
11.9 5.4 3628 2054 5.6 31.8 23.7
6.6 2.3 3815 2139 5.6 35.6 4.2
12.1 5.5 3867 2336 4.4 31.4 13.8
11.4 4.1 4225 2474 8.5 28.9 5.3
12.3 4.8 4350 2630 7.8 29.9 9.7
6.3 4.6 4203 2629 7.3 28.4 5.1
12.5 5.4 3636 1934 6.2 34 30.2
7 2.5 3811 2181 5.4 33.6 7.3
14.2 6.2 3750 1874 7.4 31.8 15.8
6 2.7 4219 2541 5.4 42.6 5.3
10.6 4.2 4061 2541 6.3 32.5 0.8
16.1 4.6 3818 2198 4.7 31.5 20.3
6.7 3.7 4180 2672 7.6 29.6 8.2
18.7 7.5 4185 2337 8.8 33.8 3.6
8.3 2.9 4322 2834 6.7 33.1 5.5
7.7 2.1 3931 2196 4.3 36.5 4.7

Với mức ý nghĩa 5%, các anh/chị hãy:
a) Viết phương trình hồi qui tổng thể và phân tích mối quan hệ giữa kỳ vọng của Vận tốc nước ra với
các biến khác trong dữ liệu.
b) Ước lượng mô hình hồi qui ña biến bằng Eview.
c) Với mô hình ước lượng ở câu 2, các anh/chị hãy thực hiện kiểm ñịnh từng tham số và cho biết
những biến nào không ảnh hưởng ñến biến phụ thuộc MSSEC.
d) Anh/chị hãy thực hiện lại bằng phép kiểm ñịnh Wald và cho biết các biến ñộc lập ở câu c có ñồng
thời không ảnh hưởng biến phụ thuộc không?
e) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp ñến ñơn giản và cho biết mô hình nào là mô
hình tối ưu. Vì sao? (có các kiểm ñịnh cần thiết)
f) Giải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu.

a) Phân tích mối quan hệ giữa kỳ vọng của lượng thịt gà tiêu thụ bình quân ñầu người với các biến
khác trong các mô hình sau:
 Price = β
1
+ β
2
Baths + β
3
Bedrms + β
4
Famroom + β
5
Firepl + β
6
Pool + β
7
Sqft
 Price = β
1
+ β
2
Baths + β
3
Bedrms + β
4
Famroom + β
5
Firepl + β
6
Pool + β

b) Ước lượng mô hình hồi qui ña biến bằng Eview. Anh/ chị hãy phân tích những dấu hiệu nào cho
thấy mô hình tổng quát bị ña cộng tuyến/ ña cộng tuyến hoàn hảo
c) Một bạn sinh viên cho rằng mô hình trên bị ña cộng tuyến là do các quan hệ sau:
 Sqft = α
1
+ α
2
Baths + α
3
Bedrms + α
2
Pool
 Baths = α
1
+ α
2
Bedrms + α
2
Pool
Theo anh/ chị suy nghĩ trên của bạn sinh viên ñó có ñúng không? Tại sao? Nếu ñúng anh/chị hãy
chạy các mô hình hồi quy liên quan và cho biết kết luận.
d) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp ñến ñơn giản và cho biết mô hình nào là mô
hình tối ưu. Vì sao? (có các kiểm ñịnh cần thiết)
Giải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu. Với mô hình ñó theo các anh chị, còn hiện tượng ña cộng
tuyến hay không?
Bài 12.
Cho mô hình mối quan hệ giữa thuế phụ thuộc như thế nào ñối với thu nhập (theo dữ liệu trong file
DATA3-4 thuộc bộ dữ liệu của Ramanathan).
Trong ñó:
Tax = Số thuế mà công ty phải nộp

5.014 41.733
11.878 89.568
27.732 187.754
5.297 41.645
8.729 62.725
6.126 47.859
2.865 24.286
3.092 24.763
5.992 45.044
4.556 35.342
32.855 224.455
1.165 9.168
1.58 12.478
0.895 6.198
7.366 52.167
2.119 17.171
6.107 47.305
2.524 21.057
3.456 22.041
11.94 81.105
5.145 39.711
62.48 453.941
1.504 9.747
2.472 18.399

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của thuế và thu nhập. Lý giải sự lựa chọn của
mình.
b. Ước lượng các hệ số trong mô hình tuyến tính.
c. Hãy vẽ các ñồ thị cần thiết và kiểm tra xem mô hình có bị HET không ?
d. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu c.

trên có bị bệnh HET không ?
c. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu b.
d. Nếu mô hình trên bị HET theo các anh/chị làm cách nào ñể ñiều trị cho mô hình trên. ðưa ra phương
pháp mà anh chị cho là phù hợp và giải thích kết quả của mô hình.

Bài 14.
Cho mô hình các yếu tố tác ñộng ñến lương (theo dữ liệu trong file DATA6-4 thuộc bộ dữ liệu của
Ramanathan).
Trong ñó:
Wage = Lương (triệu ñồng/tháng)
Exper = Thâm niên (năm)
Educ = Thời gian ñi học (năm)
Age = tuổi
WAGE EDUC EXPER AGE
1345 6 2 38
2435 4 18 52
1715 6 4 45
1461 6 4 58
1639 9 3 30
1345 5 8 43
1602 7 6 30
1144 4 3 33
1566 6 23 51
1496 4 15 37
1234 4 9 45
1345 6 3 55
1345 5 14 57
3389 9 16 36
1839 4 20 60
981 4 5 35

1839 4 13 32
1288 4 9 58
1288 6 4 29

a. Hãy thực hiện thống kê mô tả cho bộ dữ liệu trên
b. Hãy ước lượng các tham số trong mô hình tuyến tính. Anh/ chị hãy dùng các ñồ thị cho biết mô hình
trên có bị bệnh HET không ?
c. Thực hiện kiểm ñịnh white ñể kiểm tra lại kết luận ở câu b.
d. Nếu mô hình trên bị HET theo các anh/chị làm cách nào ñể ñiều trị cho mô hình trên. ðưa ra phương
pháp mà anh chị cho là phù hợp và giải thích kết quả của mô hình. Bài 15.
Cho mô hình mối quan hệ giữa lương theo thâm niên (theo dữ liệu trong file DATA8-1 thuộc bộ dữ liệu
của Ramanathan).
Trong ñó:
Salary = Lương hiện tại
Year = Số năm làm việc

SALARY YEARS
52 1
50 1
50 1
53 2
53 2
52.5 2
48.7 2
50.25 2
50.25 2
51 2

70 7
65 7
62.4 7
74 7
52.65 7
51.75 7
54 7
53.9 8
56.5 8

Giả sử mô hình hồi quy tổng thể có dạng
(PRF) : Salary = β
ββ
β
1
+ β
ββ
β
2
Year + u
t

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số β
ββ
β
2
, β
ββ
β
3

1974 107.4 85.45
1975 108 83.41
1976 110 87.44
1977 109 90.11
1978 109.3 94.5
1979 108.9 99.28
1980 113 103.64
1981 114.5 108.77
1982 118.4 113.96
1983 112.4 121.72
1984 120.6 133.33
1985 127.1 144.78
1986 133 148.39
1987 139.8 150.9
1988 151.9 154.36
1989 166.3 157.19
1990 176.7 161.86
1991 178.4 164.54
1992 187.2 166.7
1993 189.4 165.2

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số giữa các biến ñộc lập ảnh hưởng
như thế nào ñến biến phụ thuộc. Lý giải sự lựa chọn của mình.
b. Thực hiện các thống kê mô tả, ma trận tương quan giữa các biến và vẽ các ñồ thị thể hiện mối quan hệ
giữa biến ñộc lập và biến phụ thuộc. Anh/chị có nhận xét gì về các kết quả trên?
c. Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị
a. Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không ?
b. Mô hình trên có bị HET không?
c. Mô hình trên có bị AR không ?
d. Nếu có anh/chị hãy thực hiện các kiểm ñịnh cần thiết và ñiều trị bệnh cho mô hình

16.8 37.1 2.96 12.6 49.3 16.9 29.97
14.1 19.5 2.77 15.5 57.5 9.4 27.216
12.8 12.4 2.49 8.8 60.5 20 30.357
20.8 40 3.26 21.3 43.5 9.7 25.147
9.2 2.7 2.35 8.8 68.2 13.5 30.46
13.7 45.8 2.92 11.8 54.3 13.3 31.714
15 45.6 3.08 12.8 56.6 9 27.614
12.3 47.9 2.38 11.1 60.2 10.7 26.563
10.4 29.7 2.66 10 61.1 11.7 31.803
11.6 21.1 2.91 8 46.7 23.3 39.035
13.1 56.9 3.05 14 51.7 11.7 30.035
3 5 2.33 4 47.9 44 59.147
10.7 38.1 2.42 6.3 61 16.8 29.468
11 22.4 2.57 10.9 60.9 17.8 31.276
15.4 40.5 3.17 14.6 51.1 12 28.269
11.6 14 2.49 12.4 61 11.2 27.407
6.7 16.1 2.48 12.5 65.9 21.9 35.932
8.5 26.8 2.96 10.9 51.4 21.5 36.223
4.6 14.1 2.54 5.9 58.4 22.3 42.789
5.8 61.1 2.51 7 64.2 22.1 36.942
5.2 28.6 2.87 4.8 53.4 27.8 51.167
5.3 59.6 2.66 6.8 62.4 22.7 42.805
9.8 19.4 2.41 12 67.6 15.1 29.967
8.4 94.3 2.85 10.7 59.5 14.6 37.694
9.8 39.6 2.58 6.3 59.2 23 37.841
7.3 53.5 3.15 17.2 54 14.4 39.637
10.3 71.4 2.97 8 60.5 14.9 36.977
8.1 39.7 2.69 6.1 56.6 25.3 39.798
9.7 7.4 2.29 5.6 43 35 40.561
12 45.1 2.94 12 55.4 13.2 34.701

d) Một bạn khác nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như ña thức, log kep, bán log, hoặc
kết hợp cả 3 mô hình trên. Nếu phải lựa chọn anh/chị sẽ chọn mô hình nào ? Tại sao ?
e) Trong các mô hình trên theo anh/chị mô hình nào là mô hình phù hợp nhất ? tại sao?
Thống ñốc bang California muốn giảm tỷ lệ nghèo khó ở bang mình. Nếu anh chị là trợ lý của thống
ñốc anh chị sẽ khuyên thống ñốc nên chú trọng vào những công việc gì ñể giảm tỷ lệ nghèo xuống.

Bài 18.
ðể xác ñịnh các yếu tố ảnh hưởng như thế nào ñến chỉ tiêu tiêu dùng cá nhân vào mua xe mới (PCECARS),
dùng dữ liệu trong Data 9-12 trong bộ dữ liệu của Ramanathan với các ñịnh nghĩa biến như sau:

PCECARS = Chỉ tiêu tiêu dùng cá nhân vào mua xe mới (tỷ USD)
PCDPY = Thu nhập cá nhân bình quân (ngàn USD)
POP = Dân số Mỹ (triệu người)
CPINEW = Chỉ số giá tiêu dùng cho xe hơi mới

a. Trước khi chạy hồi qui anh/chị hãy dự báo mối quan hệ của các hệ số giữa các biến ñộc lập ảnh hưởng
như thế nào ñến biến phụ thuộc, và giữa các biến ñộc lập có mối quan hệ nào với nhau không. Lý giải
sự lựa chọn của mình.
b. Thực hiện các thống kê mô tả, ma trận tương quan giữa các biến và vẽ các ñồ thị thể hiện mối quan hệ
giữa biến ñộc lập và biến phụ thuộc. Anh/chị có nhận xét gì về các kết quả trên?
c. Anh/chị hãy ước lượng các tham số với mô hình tuyến tính. Theo anh/chị
a. Mô hình trên có bị ña cộng tuyến không ?
b. Mô hình trên có bị HET không?
c. Mô hình trên có bị AR không ?
d. Nếu có anh/chị hãy thực hiện các kiểm ñịnh và ñiều trị cần thiết
d. Một bạn khác nói rằng nên thay mô hình trên bằng mô hình khác như ña thức, log kep, bán log, hoặc
kết hợp cả 3 mô hình trên. Nếu phải lựa chọn anh/chị sẽ chọn mô hình nào ? Tại sao ?
e. Trong các mô hình trên theo anh/chị mô hình nào là mô hình phù hợp nhất ? tại sao?
f. Trong các yếu tố trên theo anh chỉ yếu tố nào vô cùng quan trọng ảnh hưởng ñến việc mua xe mới của
người dân. Nếu anh chị cần phải ra quyết ñịnh tăng số lượng xe mới bán ra trong thời gian tới anh/chị

t
(Mô hình 1)

a. Hãy nêu các kỳ vọng của bạn về dấu của các hệ số ước lượng β
1
và β
2
trong mô hình.
b. Dựa vào kết xuất ñược cung cấp, hãy tường thuật kết quả ước lượng của mô hình (MH 1). Dấu của mô
hình 1 có phù hợp với kỳ vọng của bạn trong câu a không? Nhận xét về chất lượng của mô hình 1.
(Bảng kết xuất mô hình 1) c. Nghi ngờ có sự phân biệt ñối xử không bình ñẳng giữa Nam và Nữ trong công ty, nhà nghiên cứu này
sử dụng kỹ thuật biến dummy ñể ước lượng mô hình sau:

WAGE
t
= β
1
+ β
2
EDU
t
+ β
3
GENDER + e
t
(Mô hình 2)


45 19.627 1 1 2 1 1
44.85 23.83 1 2 1 2 2
54 23.1 1 2 1 3 2
42 24.655 1 2 1 3 2
57.75 23.9 1 3 1 2 2
60 23.7 3 1 2 1 1
33 23.69 2 2 2 3 2
48 18.963 2 2 3 2 1
41 18.788 2 3 3 1 1
36 22.5 1 1 2 3 3
32 15.613 2 1 2 2 3
28.75 20.1 3 3 3 1 1
44.18 22.2 1 2 2 1 1
33.25 22.45 2 1 2 2 2
37.25 14.332 3 2 3 1 2
33 11.854 3 2 3 3 2
30 21.24 2 3 2 2 2
43.05 23.13 2 2 2 2 2
32.35 20.524 2 4 4 1 2
29 21.8 3 3 2 1 1
27 18.95 3 3 1 3 2 a. Dự kiến dấu cho các biến Z.
b. Xây dựng dạng hàm nghiên cứu các yếu tố ñã ảnh hưởng ñến mức tăng lương trung bình
SLRYGAIN.
c. Ước lượng và nhận xét về chất lượng mô hình.
d. Hãy tìm mô hình tốt nhất và nêu rõ lập luận của bạn.

Bài 22. (dựa theo số liệu của nhóm K03403 Lại Hữu Hưng, Lương Công Tuấn, Nguyễn Bình Nguyên )

23 7 1
24 7 1
25 7 6
26 7 1.5
27 7.5 2.5
28 7.5 5
29 8 3.5
30 8 4
31 8 5
32 8 5
33 8 3
34 8 3
35 8.5 4.5
36 9 5

a. Dựa vào bộ số liệu trên, ước lượng hàm hồi quy tuyến tính . Nêu ý nghĩa kinh tế của mô hình
ước lượng vừa tìm ñược.
b. Tính toán hệ số xác ñịnh R
2
. Nhận xét về chất lượng mô hình. Giải thích nguyên nhân vì sao
dẫn ñến hệ số xác ñịnh R
2
có kết quả như trên.
c. Tính toán giá trị t-statistics tương ứng của từng biến. Các biến này có ý nghĩa thống kê ở mức
5% không?
d. Xây dựng khoảng tin cậy của β tổng thể (với ñộ tin cậy 95%) . Nêu ý nghĩa của khoảng tin
cậy vừa xác ñịnh ñược.

Bài 23.
ðể nghiên cứu về sự tác ñộng của FDI và số lao ñộng ñến GDP của Trung Quốc, một nhóm sinh viên lớp

Thailand 142.45 37.12 69.06 519.9
Korea 335.268 23.99 133 1206
Vietnam 89 45.73 29.23 222.5
Australia 211.6368 10.9 246.2 766.8
Mexico 290.895 45.38 236.2 1353
Brasil 329.002 99.47 214.3 1838
Singapore 54.3388 2.67 189.7 222.7
Denmark 47.4672 2.9 138.4 204.6
Indonesia 199.5616 108 21.91 845.6
Egypt 94.1542 22.49 37.66 431.9
South Africa 98.196 20.49 90.4 467.6
New Zealand 24.9972 2.23 63.12 112.6
Greece 86.8224 4.94 41.32 326.4
Argentina 115.214 16.1 60.04 523.7
Venezuela 85.09 12.5 45.4 335
Mexico 72.2958 10.91 77.7 357.9
Kenya 12.683 11.85 1.169 57.65
Netherland 127.1411 7.5 450.9 638.9
Nigreria 71.6364 50.13 31.66 294.8
Nguồn : và
a. Ước lượng mô hình hồi quy
i
uFDILKGDP
432
.
1
β
β
β
β

Cao Bằng 33.4 92.4 27.7
Bắc Kạn 18 50.5 28.1
Tuyên Quang 40.3 133.7 33.2
Lào Cai 33.1 82.5 24.9
Yên Bái 38.5 120.7 31.4
Thái Nguyên 52.9 179.4 30.3
Lạng Sơn 45.4 128.5 28.3
Quảng Ninh 45.1 116.7 25.9
Bắc Giang 109.8 287.7 26.2
Phú Thọ 70.2 183.6 26.2
Lai Châu 47.4 100.8 21.3
Sơn La 43.6 99.4 22.8
Hoà Bình 43.5 128.7 29.6
Thanh Hoá 250.4 848.4 33.9
Nghệ An 188.2 572.4 30.4
Hà Tĩnh 107.2 308.5 28.8
Quảng Trị 42.3 121.1 28.6
ðà Nẵng 13.4 53.8 40.1
Số liệu từ Tổng cục thống kê

a. Ước lượng hàm hồi quy Y
i
= β
1
+ β
2
X
2
+ β
3