Kinh tế lượng ứng dụng - Bài tập 3

BÀI TẬP 3.Y: số giờ làm việc của người vợ.X2: thu nhập sau thuế của người vợ.X3:thu nhập sau thuế của chồng.X4: số tuổi của người vợ.X5: số năm học ở trường của người vợ (biến định lượng).X6:
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Kinh tế lượng ứng dụng - Bài tập 3http://www.facebook.com/DethiNEU KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG BÀI TẬP 3Bài 2: Bài tập 9.2, Gujarati (2003), trang 324Y: số giờ làm việc của người vợX2: thu nhập sau thuế của người vợX3:thu nhập sau thuế của chồngX4: số tuổi của người vợX5: số năm học ở trường của người vợ (biến định lượng)X6: Biến dummy D=1 người phỏng vấn cảm thấy rằng người phụ nữ có thể làm việc nếu chồngđồng ý. D = 0 khácX7: biến dummy, thái độ (thích làm việc hay không) D = 1 muốn đi làm, D = 0 khácX8: số trẻ em dưới 6 tuổiX9: số trẻ em trong độ tuổi 6~13a. Ý nghĩa của các hệ số của biến định lượng (không phải biến giả)Theo lý thuyết kinh tế ta kỳ vọng những hệ số của X2, X5 sẽ tăng (mang dấu +) và kỳ vọngcác hệ số của X3, X8, X9 sẽ giảm ( mang dấu -). Hệ số X4 tăng hay giảm phụ thuộc vàotuổi của người vợ và số lượng con cái. Ngoài ra, biến tương tác của tuổi và số con dưới 6tuổi hay số con giữa 6 và 13 tuổi sẽ giảm nhanh hơn trên mối quan hệ giữa tuổi và thờigian mong muốn dành cho công việc của người vợ.b. Giải thích ý nghĩa biến giả X6 và X7,so sánh giá trị thống kê “2-t”Qui tắc 2-t? So sánh giá trị t tính tóan với giá trị tra bảng t=2 (khỏang -2,2). thay vì so v ớit(α/2,df)Biến giả X6: với tX6 = -0.4 => giá trị tuyệt đối t=0.4 2, có ý nghĩa thống kê.c. Tại sao bạn nghĩ biến tuổi và biến giáo dục không ảnh hưởng đ ến quyết đ ịnh tham gia lực lượng lao động của người vợ.- Có thể có hiện tượng đa cộng tuyến giữa X4 và X5 vì người l ớn tuổi hơn có th ể có s ốnăm đi học nhiều hơn, đúng ra ta có thể sử dụng biến bằng cấp chẳng hạn.- Có thể do những ràng buộc về mặt pháp lý. -1-http://www.facebook.com/DethiNEUBài 3: Bài tập 9.8, Gujarati (2003), trang 327lnY=2.41+ 0.3674lnX1 + 0.2217 ln X2+ 0.0803 lnX3- 0.1755D1+0.2799D2+0.5634D3- 0.2572D4(se) (0.0477) (0.0628) (0.0287) (0.2905) (0.1044) (0.1657) (0.0787)R2=0.766Y: giờ công người tham gia tại FDICX1: tổng tài sản của ngân hàngX2: tổng số phòng ban trong ngân hàngX3: tỷ lệ của các khỏan cho vay đối với tổng cho vay của ngân hàng.D1 = 1 nếu cấp quản lý là “good”D2 = 1 nếu cấp quản lý là “fair”D3 = 1 nếu cấp quản lý là “satisfactory”D4 = 1 nếu kỳ thi được đánh giá chung với nhau.a. Giải thích kết quả mô hình.β1 = 0.3674 là hệ số co giãn, khi X1 tăng (giảm) 1% thì trung bình giờ công người tham giatại FDIC tăng (giảm) 0.3674%.β3 = 0.0803 là hệ số co giãn, khi X3 tăng (giảm) 1% thì trung bình giờ công người tham giatại FDIC tăng (giảm) 0.0803%.b. Có vấn đề gì về việc đánh giá với biến giả trong mô hình dạng log Y.Biến giả : đánh giá cách quản lý tại FDICGồm 3 biến dummy, 4 thuộc tính.* Không có vấn đề gì với biến giả trong mô hình dạng log Y.c. Bạn đánh giá thế nào về hệ số biến giả?Bước 1: Lấy antilog hệ số ước lựơng của biến dummy,Bước 2: Lấy (giá trị antilog tìm được trừ cho 1)*100 => % thay đổi củabiến dummy =>%thay đổi của biến Y.* Biến D3: antilog (0.3456) = 1.7566=> 1.7566 -1 = 0.7566  75.66%.Nghĩa là khi NH có xếp lọai quản lý trung bình, thì thời gian kiểm tra sẽ giảm trung bìnhkhỏang 75.66% so với NH có xếp lọai yếu kém (do đặc tính “yếu kém” đ ựơc chọn làmmốc)* Biến D4: antilog (0.2572) = 0.7732 => 0.7732 – 1 = -0.2267  22.67% -2-http://www.facebook.com/DethiNEUBài 4: Bài tập 9.16, Gujarati (2003), trang 330Model I: ln(Pop)t = 4.73 + 0.024tModel II: ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t – 0.075Dt + 0.011(Dtt)a/. Tốc độ tăng trưởng dân cư của Belize qua thời kì mẫu từ 1970 – 1992 khoảng 2.4%b/. Từ kết quả hồi quy mẫu của 2 giai đoạn ta thấy có sự khác nhau giữa tung độ gốc vàđộ dốc, do đó tốc độ tăng trưởng dân cư trong hai thời kì là khác nhau.Từ kết quả hồi quy thứ II, ta có: - Giai đoạn 1970 – 1978 : với Dt = 0 thì ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t - Giai đoạn 1978 – 1992 : với Dt = 1 thì ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t – 0.075 + 0.011t = 4.675 + 0.026tBài 5: Sử dụng file Table 7.6 – DG 1999, thực hiện phương trình hồi qui sau đây: Yt = b0 + b1Dt + b2Xt + b3DtXt + ui Trong đó: Yt = tiết kiệm Xt = thu nhập t = thời gian D = 1 cho các quan sát giai đoạn 1982 – 1995 = 0 cho các quan sát giai đoạn 1970 – 1981a. Ước lượng phương trình trênBước 1: nhập số liệu savings và income từ Excel đến EviewBước 2: Eview / genr: tạo biến xu thế tt=@trend(1969)Bước 3: Eview/ genr: tạo biến giả dum=tt>12Bước 4: xuất kết quả hồi quy Eview/ Quick/ Equation: savings c dum income dum*incomeDependent Variable: SAVINGS 　 　 　Method: Least Squares 　Date: 08/20/07 Time: 14:06 　Sample: 1970 1995 　Inc ...