Uploaded by Anh Ngọc

dethithuchanh 20

advertisement
Bài kiểm tra số 4
Bài 1:
Sử dụng số liệu file data1 để thực hiện các yêu cầu sau:
a) Lấy mẫu:1 1000+100*số thứ tự của sinh viên cho danh sách
(ví dụ bạn Lê Kiều Anh thứ tự 1 khi đó mẫu của bạn là:1 1100)
Khi đó gõ lệnh smpl 1 1100)
b) Hồi quy mô hình các biến phụ thuộc là sản lượng (biến sanluong), và các biến
độc lập: vốn, lao động, và biến giả doanh nghiệp FDI=1 nếu là doanh nghiệp
FDI và bằng 0 nếu không phải (chú ý đưa các biến về dạng logarit)
c) Giải thích ý nghĩa các hệ số vừa tìm được?
β̂1 = 1.8396: Khi các doanh nghiệp không phải FDI có vốn = lao động =1, thì sản
lượng trung bình là e1.8396= 6.5025 đơn vị
β̂2 = 0.5325: Khi vốn tăng 1% thì sản lượng trung bình tăng 0.5325%, trong điều
kiện các yếu tố khác không đổi.
β̂3 = 0.6997: Khi lao động tăng 1% thì sản lượng trung bình tăng 0.6997%, trong
điều kiện các yếu tố khác không đổi.
β̂4 = 0.4829: Sản lượng trung bình của doanh nghiệp FDI cao hơn doanh nghiệp
không phải FDI là e0.4829=1.5955 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
d) Các hệ số có ý nghĩa thống kê không?
H0 : β1 = 0
, với mức ý nghĩa 5%
H1 : β1 ≠ 0
Điều kiện bác bỏ Pvalue < 0.05
Giả thuyết: {
Pvalue = 0.0000 < 0.05
=> Bác bỏ H0, chấp nhận H1
=> Hệ số góc 𝛽1 có ý nghĩa thống kê
H0 : β2 = 0
, với mức ý nghĩa 5%
H1 : β2 ≠ 0
Điều kiện bác bỏ Pvalue < 0.05
Giả thuyết: {
Pvalue = 0.0000 < 0.05
=> Bác bỏ H0, chấp nhận H1
=> Hệ số góc 𝛽2 có ý nghĩa thống kê
H :β =0
Giả thuyết: { 0 3
, với mức ý nghĩa 5%
H1 : β3 ≠ 0
Điều kiện bác bỏ Pvalue < 0.05
Pvalue = 0.0000 < 0.05
=> Bác bỏ H0, chấp nhận H1
=> Hệ số góc 𝛽3 có ý nghĩa thống kê
H :β =0
Giả thuyết: { 0 4
, với mức ý nghĩa 5%
H1 : β4 ≠ 0
Điều kiện bác bỏ Pvalue < 0.05
Pvalue = 0.0035 < 0.05
=> Bác bỏ H0, chấp nhận H1
=> Hệ số góc 𝛽4 có ý nghĩa thống kê
e) Hàm hồi quy có phù hợp không?
Giả thuyết {
H0 : R2 = 0
với mức ý nghĩa 5%
H1 : R2 > 0
Điều kiện bác bỏ: Prob(F-statistic) < 0.05
Prob(F-statistic) = 0.0000 < 0.05
=> Bác bỏ H0, chấp nhận H1
=> Mô hình hồi quy là phù hợp
f) Cho biết giá trị của: hệ số xác định, RSS, và sai số chuẩn của hàm hồi quy
R2 = 0.5743 => Mô hình giải thích được 57.43% sự biến động của biến phụ
thuộc
RSS = 9755.733
SE of regression = 1.9026
g) Kiểm định: dạng hàm đúng, phương sai sai số thay đổi, tính hệ số phóng đại
phương sai? Và cho kết luận
- Kiểm định mô hình thiếu biến, dạng hàm sai:
 Ta xét cặp giả thuyết sau:
{
H0 : Mô hình gốc không thiếu biến, dạng hàm đúng
H1 : Mô hình gốc thiếu biến, dạng hàm sai
 Ta có kết quả kiểm định sau:
Với kết quả kiểm định trên, ta thấy rằng P-value của các kiểm định T, F của giả thuyết trên
đều là 0.2379 lớn hơn mức ý nghĩa α=5%. Nên ta bac bỏ H0, chấp nhận H1.
 Kết luận: Vậy mô hình có dạng hàm đúng với mức ý nghĩa 5%.
- Kiểm định khuyết tật phương sai sai số thay đổi:
 Ta xét cặp giả thuyết sau:
{
H0 : Mô hình có PSSS không đổi
H1 : Mô hình có PSSS thay đổi
 Kết quả kiểm định như sau:
Với kết quả kiểm định trên, ta thấy rằng Prob (Obs*R-squared) = 0.0000 < 0,05
 bác bỏ H0, chấp nhận H1
 Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có PSSS thay đổi
- Hệ số phóng đại phương sai
Ta thấy 1 < VIF < 5: có sự tương quan vừa phải giữa một biến độc lập nhất
định với các biến độc lập khác trong mô hình
-> Có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bài 2:
Sử dụng số liệu data2 và thực hiện các yêu cầu sau:
a) Hồi quy mô hình có biến phụ thuộc là biến log(GDP) và biến xu thế? Giải
thích kết quả các hệ số? dự báo giá trị của GDP quý 1 năm 2023
b) Tạo biến mùa vụ (từ quý 1 đến quý 4), hồi quy mô hình có biến phụ thuộc
log(GDP), biến độc lập: log(FDI), biến xu thế và biến mùa vụ? giải thích ý
nghĩa các hệ số?
c) Kiểm định mô hình có biến phụ thuộc là log(GDP) và biến độc lập là log(FDI)
xem có tự tương quan không? Nếu có hãy nêu phương án khắc phục bằng
phương pháp FGLS?
- Kiểm định khuyết tật tự tương quan
 Ta xét cặp giả thuyết sau:
{
H0 : Mô hình không có tự tương quan
H1 : Mô hình có tự tương quan
 Ta có kết quả kiểm định như sau:
Với kết quả kiểm định trên, ta thấy rằng P-value của Chi-squared của giả thuyết trên là
0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa α=5%.
=> bác bỏ H0, do đó chấp nhận H1
 Kết luận: Vậy mô hình có khuyết tật tự tương quan với mức ý nghĩa 5%.
Download