Bài tập Kinh tế lượng – Phần cơ bản - 2007

Lấy ít nhất 4 chữ số thập phân khi tính toán. Giả thiết các mô hình ta xét đều thỏa mãn các giả thiết cổ điển Ta có dữ liệu về giáo viên: tiền lương Y (triệu đ) , số năm công tác X (năm), trình độ, hệ số chức vụ Z (đv tính: bậc). Bảng dữ liệu của các giáo viên như sau:
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài tập Kinh tế lượng – Phần cơ bản - 2007 Baøi taäp Kinh teá löôïng – Phaàn cô baûn - 2007 BAØI TAÄP KINH TEÁ LÖÔÏNG  PHAÀN CÔ BAÛN Laáy ít nhaát 4 chöõ soá thaäp phaân khi tính toaùn. Giaû thieát caùc moâ hình ta xeùt ñeàu thoûa maõn caùc giaû thieát coå ñieån Ta coù döõ lieäu veà giaùo vieân: tieàn löông Y (trieäu ñ) , soá naêm coâng taùc X (naêm), trình ñoä, heä soá chöùc vuï Z (ñv tính: baäc). Baûng döõ lieäu cuûa caùc giaùo vieân nhö sau: Luong 3 2.7 4 4.5 4 4.2 5 6 7 6 Sonamct 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Trinhdo TS ThS TS TS ThS ThS TS TS TS ThS Hesocv 1 0 2 2 1 1 3 4 4 3 Caâu 1: Xeùt moâ hình Y=1+2X+U (A) 1) Xaùc ñònh (vieát) haøm SRF cuûa moâ hình? neâu yù nghóa kinh teá cuûa caùc heä soá hoài quy? 2) Tính heä soá xaùc ñònh, kieåm ñònh söï phuø hôïp cuûa SRF vôùi möùc yù nghóa 5%? 3) Xaùc ñònh khoaûng tin caäy cuûa 2, vôùi ñoä tin caäy 95%? 4) Xeùt xem soá naêm coâng taùc coù aûnh höôûng ñeán löông hay khoâng, vôùi möùc yù nghóa 1%? 5) Vôùi soá lieäu caùc naêm tröôùc, ta coù 2 = 0,5 . Vôùi soá lieäu naêm nay haõy kieåm ñònh giaû thieát xem 2 coù thay ñoåi khoâng, vôùi möùc yù nghóa 5%? 6) Döï ñoaùn khoaûng cho phöông sai cuûa nhieãu, vôùi ñoä tin caäy 95%? 7) Vôùi soá lieäu caùc naêm tröôùc, ta coù 2=3 . Vôùi soá lieäu naêm nay haõy kieåm ñònh giaû thieát xem 2 coù thay ñoåi khoâng, vôùi möùc yù nghóa 5%? 8) Tính heä soá co giaõn cuûa Y theo X taïi ñieåm X , Y  , neâu yù nghóa kinh teá? 9) Tính heä soá co giaõn cuûa Y theo X taïi ñieåm (X0,Y0) = (5,5 ; 4,7)? 10) Tính heä soá xaùc ñònh hieäu chænh cuûa moâ hình? 11) Neáu ñôn vò ño cuûa Y laø traêm ngaøn ñ vaø cuûa X laø thaùng (1 naêm=12 thaùng) thì haøm SRF thay ñoåi nhö theá naøo? Phaàn döï baùo (chöông 10) 12) Neáu soá naêm coâng taùc laø 4,5 (naêm) thì löông laø bao nhieâu? 13) Neáu soá naêm coâng taùc laø 5,7 naêm thì löông trung bình laø bao nhieâu, vôùi ñoä tin caäy 95%? Caâu 2: Xeùt moâ hình lnY= 1+2X+U (B) Vôùi baûng soá lieäu treân, keát quaû hoài quy nhö sau: lnY = 0,984 + 0,093 X R2 = 0,856 t = 11,792 6,893 ˆ = 0.122189 1 ThS. Phaïm Trí Cao * Daønh cho sinh vieân heä chính quy – Baèng 1 1) Neâu yù nghóa cuûa heä soá hoài quy cuûa bieán X? 2) Kieåm ñònh söï phuø hôïp cuûa haøm SRF, vôùi möùc yù nghóa 5%? 3) Vôùi ñoä tin caäy 99%, xeùt xem 2 naèm trong khoaûng naøo? 4) Xeùt xem soá naêm coâng taùc coù aûnh höôûng löông khoâng, vôùi möùc yù nghóa 1%? 5) Coù theå so saùnh R2 cuûa moâ hình (A) vaø (B) khoâng, taïi sao? 6) Xaùc ñònh khoaûng tin caäy cuûa 2, vôùi ñoä tin vaäy 98%? 7) Tính heä soá co giaõn cuûa Y theo X taïi ñieåm X , Y  , neâu yù nghóa kinh teá? Phaàn döï baùo (chöông 10) 8) Neáu soá naêm coâng taùc laø 4,5 (naêm) thì löông laø bao nhieâu (tính xaáp xæ)? Caâu 3: Xeùt moâ hình Y= 1+2lnX+U (C) Vôùi soá lieäu ôû baûng treân, ta coù keát quaû hoài quy: 1) Haõy vieát haøm SRF? 2) Giaûi thích yù nghóa kinh teá cuûa heä soá hoài quy cuûa bieán X? 3) Theo baïn thì soá naêm coâng taùc coù aûnh höôûng ñeán löông khoâng? 4) Kieåm ñònh söï phuø hôïp cuûa SRF? 5) Xaùc ñònh khoaûng tin caäy cuûa 2, vôùi ñoä tin caäy 95%? 6) Haõy xaùc ñònh heä soá co giaõn cuûa Y theo X taïi ñieåm X , Y  , neâu yù nghóa kinh teá? 7) Vôùi soá lieäu trong quaù khöù, neáu soá naêm coâng taùc taêng 1% thì löông taêng 20 ngaøn ñ. Vôùi soá lieäu naêm nay thì ñieàu naøy coøn ñuùng khoâng, vôùi möùc yù nghóa 5%? 8) Theo baïn thì neân choïn moâ hình (A) hay moâ hình (C)? 9) Ta coù 2 moâ hình A vaø B (cuøng daïng haøm cuûa bieán phuï thuoäc). Ba tieâu chuaån choïn moâ hình nhö sau (coâng thöùc cuûa caùc tieâu chuaån naèm ôû chöông 9): 2 Baøi taäp Kinh teá löôïng – Phaàn cô baûn - 2007 Tieâu chuaån Ñieàu kieän Choïn moâ hình Akaike A(A) > A(B) B Schwarz S(A) > S(B) B Log likelihood L(A) > L(B) A Vôùi moâ hình (A) ôû caâu 1, ta coù : Log likelihood = -7.337757 , Akaike = 1.867551 , Schwarz = 1.928069 . Theo baïn thì ta neân choïn moâ hình (A) hay (C). Phaàn döï baùo (chöông 10) 10) Neáu soá naêm coâng taùc laø 4,5 (naêm) thì löông laø bao nhieâu? Caâu 4: Xeùt moâ hình lnY= 1+2lnX+U 1) Haõy vieát haøm SRF cuûa moâ hình? 2) Haõy xaùc ñònh heä soá co giaõn cuûa Y theo X, neâu yù nghóa kinh teá? 3) Heä soá co giaõn cuûa löông theo soá naêm coâng taùc trong quaù khöù laø 0,5 . Theo baïn thì heä soá co giaõn trong naêm nay coù baèng vôùi heä soá co giaõn trong quaù khöù, vôùi möùc yù nghóa 5%? Caâu 5: 1 Xeùt moâ hình Y= 1+2 +U X 3 ThS. Phaïm Trí Cao * Daønh cho sinh vieân heä chính quy – Baèng 1 1) Vieát haøm SRF cuûa moâ hình? 2) Haõy tính heä soá co giaõn cuûa Y theo X taïi ñieåm X , Y  , neâu yù nghóa kinh teá? 3) Vôùi keát quaû treân, theo baïn thì tieàn löông trung bình toái ña maø moät giaùo vieân coù theå nhaän ñöôïc (ôû moãi laàn lónh) trong suoát cuoäc ñôøi giaûng daïy cuûa mình laø bao nhieâu? Híc híc híc Caâu 6: Vôùi soá lieäu ôû baûng treân, ta coù keát quaû hoài quy nhö sau: 4 Baøi taäp Kinh teá löôïng – Phaàn cô baûn - 2007 1) Haõy vieát haøm PRF töông öùng vôùi keát quaû hoài quy? ( goïi laø moâ hình (D) ) 2) Haõy vieát haøm SRF cuûa moâ hình? 3) Neâu yù nghóa cuûa caùc heä soá hoài quy ...