Nhóm 6:
KINH TẾ LƯNG ỨNG DỤNG
BÀI TẬP 1

Bài 1 (BT2-Fullright)
Câu 1:
(Dữ liệu AM06-PS2-sheet 1)
EXPHLTH: Tổng chi tiêu dành cho chăm sóc sức khỏe (tỷ USD)
INCOME: Tổng thu nhập cá nhân (tỷ USD)
1a. Vẽ đồ thò phân tán (Scatter Diagram) cho tập dư liệu trên. Dùng trục hòanh cho biến INCOME
và trục tung chobiến EXPHLTH.
Dựa vào dữ liệu AM06-PS2- sheet 1, ta có Đồ thò phân tán sau:
1b. Tính các trò thống kê tổng hợp cho biến lương biến INCOME VÀ EXPHLTH.
Đặt EXPHLTH là Y và INCOME là X, ta có:
Trung bình:
Y
=
∑
Y / n = 768.512 / 51 = 15.068863
X
=
∑
X/ n = 5361.8 / 51 = 105.1333
Phương sai:
S
Y
2
=
∑
(Y
i

SD
X
=
√
S
X
2
=
15699.026
= 125.296
Đồng phương sai
- 1 -
Cov (X,Y) = (1/n-1) *
∑
(Xi -
X
) . (Yi -
Y
)
⇒
Cov (X,Y) = (1/ 51-1) * 111190.066 = 2223.801
1c. Dùng CORREL trong Excel, xác đònh hệ số tương quan tuyến tính (r) giữa tổng chi tiêu dùng
cho chăm sóc sức khỏe EXPHLTH và tổng thu nhập cá nhân INCOME.
Ta tính đựơc r= 0.990058425
Hoặc tính theo:
β
ˆ
=
∑
X

ˆ
*
X
= 15.068863 – (0.141652 * 105.1333) = 0.176496
TSS=
∑
Y
i
2
– n *(
Y
)
2
= 27648.816 – 51*(15.069)
2
= 16068.214
ESS =
β
ˆ
2
*
∑
x
i
2
=
β
ˆ
2
*

tiêu dành cho chăm sóc sức khỏe tăng.
1d. Hãy cho biết có mối tương quan tuyến tính giữa tổng chi tiêu dùng cho chăm sóc sức khỏe
EXPHLTH và tổng thu nhập cá nhân INCOME ở mức ý nghóa
α
=5% hay không.
G
ọi
β
là hệ số tương quan tuyến tính giữa tổng chi tiêu dành cho chăm sóc sức khỏe và tổng
thu nhập cá nhân.
Đặt giả thiết X và Y có mối tương quan tuyến tính.
H
0
:
β
= 0
H
1
:
β
# 0
Tại 1c, Ta đã có r = 0.9900584
Tính t
0
= r /
√
[ (1-r
2
) / (n-2)] = 0.9900584 /
√

Dựa vào dữ liệu AM06-PS2-sheet 2, ta có Đồ thò phân tán sau:
Nhận xét: Bằng trực quan, nhận thấy CPI và NYSE có mối quan hệ đồng biến.
Sử dụng Excel/ Graph/ Scatter XY.
2b. Anh Vũ đề nghò mô hình hồi quy tuyến tính
NYSE
t
=
α
+
β
CPI
t
+ u
t
Ước lượng các hệ số độ dốc
β
và tung độ gốc
α
của mô hình bằng 4 cách :
Cách 1: Dựa trên công thức tính của phương pháp bình phương tối thiểu OLS.
- 3 -
Nm NYSE CPI
t Y X XY
X

2
Y

2
x=X-

=

X/ n = 1511.7 / 15 = 100.78


=

X
i
Y
i
n(
X
*
Y
) /

X
i
2
n (
X
)
2



= [185942.6 15(100.78)(112.5447)] / [1597731 15(100.78)
2
]

Multiple R 0.931681352
R Square 0.868030141
Adjusted R Square 0.857878613
Standard Error 19.84179586
Observation 15
ANOVA
　
df SS MS F P- value
Regression 1 33663.97216 33663.97216 85.50734163 4.43E-07
Residual 13 5118.059218 393.6968629
Total 14 38782.03137
　 　 　
　
Coefficient Standard error t Statistics P- value Lower limit 95%
Intercept -102.0605501 23.76678031 -4.29425226 8.73E-04 -153.4055474
X Variable 2.129442516 0.230284241 9.247017986 4.43E-07 1.631943756
Cách 4: Dùng công cụ ADD TRENDLINE trong Ecxel.
2c. Viết phương trình hồi quy ước lượng của mô hình trên:
NYSE
t
= -102.06055 + 2.1294425 CPI
t
+ u
t
- 5 -