lOMoARcPSD|38146348

BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG SGK

Chương 1

1.1

 Nhận xét: Từ đồ thị, các điểm quan sát nằm rất gần với một đường thẳng, từ
đó cho ta thấy X và Y có tương quan tuyến tính rất chặt chẽ.

b) Các yếu tố có thể ảnh hưởng tới tiêu dùng cá nhân: Thu nhập cá nhân, tiết
kiệm,..
1.2
a)

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

 Nhận xét: Tỷ lệ lạm phát của 5 quốc gia theo thời gian trong giai đoạn 1960-
1980 biến động không ngừng quanh đường thẳng và gia tăng theo thời gian.
Cứ qua mỗi năm, tỷ lệ lạm phát của các nước sẽ tăng/giảm đúng bằng của
nước đó.
Dựa vào đường Line thấy được 3 quốc gia có tỷ lệ lạm phát biến động theo
xu hướng tăng là Anh, Nhật và Hoa Kỳ.

b) Nhận xét: Tỷ lệ lạm phát của các nước Hoa Kỳ, Anh, Pháp có xu hướng ngày
càng tăng. Còn tỷ lệ lạm phát ở các nước Nhật và Đức thì khơng có xu hướng
tăng.

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

c) Sau khi quan sát sơ đồ và chạy OLS thì ta thấy lạm phát ở Anh biến thiên
nhiều nhất vì độ lệch chuẩn của lạm phát nước Anh lớn nhất.
1.3 Đồ thị tỷ lệ lạm phát của Anh, Nhật, Đức, Pháp theo tỷ lệ lạm phát Hoa Kỳ:

Chương 2

2.1

Biến phụ thuộc Biến độc lập Mối quan hệ Giải thích
Ngược chiều Vì khi lãi suất giảm/tăng
Vốn đầu tư Lãi suất sẽ dẫn đến vốn đầu tư vào
Không xác sẽ tăng/giảm.
Tiết kiệm cá nhân Lãi suất định Vì lãi suất chỉ tác động
đến tiết kiệm cá nhân gửi
Cầu về tiền GDP Cùng chiều ngân hàng, còn những
trường hợp tự tiết kiệm thì
không ảnh hưởng.
Vì khi GDP( Thu nhập
bình quân đầu người) tăng
thì cần tiền nhiều hơn để

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Sản lượng Vốn cơ bản Cùng chiều chi trả cho các khoản

(Hoặc lao động) lương thưởng,..
Vì có nhiều vốn thì việc
Lượng cầu về xe Giá xăng Ngược chiều chi tiêu cho máy móc,
máy nhân công sẽ tăng dẫn đến
sản lượng tăng.
Lượng điện tiêu Giá gas Cùng chiều Vì khi giá xăng tăng, dẫn
thụ của hộ gia đến nhu cầu đi xe máy của
đình người dân giảm, dẫn đến
lượng cầu về xe máy giảm
Vì khi giá gas tăng dẫn
đến nhu cầu sử dụng gas
giảm, nhu cầu sử dụng các
nguồn nhiên liệu thay thế
như điện tăng dẫn đến
lượng điện tiêu thụ trong
hộ gia đình tăng.

2.2

a. Ước lượng hàm hồi quy tuyến tính:

= 432 = 358

= 43.2 = 35.8

= 19066 = 15851

= 15851 – 10*43.2*35.8 = 385.4

= 19066 – 10* 43.22 = 403.6


= = 0.9549

= = 35.8 – 0.9549*43.2 = -5.4517

Phương trình hồi qui có dạng: Y = -5.4517 + 0.9549X

b. Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy:

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

=-5.4517 cho biết khi thu nhập bằng 0 thì chi tiêu ước lượng trung bình
giảm 5.4517 USD/tuần.
= 0.9549cho biết khi thu nhập tăng 1 USD/tuần thì chi tiêu tiêu dùng của
một gia đình tăng trung bình khoảng 0.9549 USD/tuần.
< 0
> 0 phù hợp với lý thuyết kinh tế vì khi X tăng thì Y tăng.

c. Khoảng tin cậy của , với độ tin cậy là 95%.

RSS = TSS –ESS = – n()2 – ()2
= 13364 – 10*35.82 – 0.95492*403.6 = 179.5838

= = = 22.4480
Se() = = = 10.2978
Var( =
Se( = = 0.2358
Với 1-α = 95% → = 2.306

Khoảng tin cậy của là:
– se< β1 < + se

-5.4517 – 2.306*10.2978 <β1< -5.4517 + 2.306*10.2978
-29.1984 <β1< 18.2950
Khoảng tin cậy của là:
– se< β2 < + se
0.9549 – 2.306*0.2358 <β2< 0.9549 + 2.306*0.2358
0.4748 <β2< 1.4350

d. Xét cặp giả thuyết: H1: β2 ≠ 0
H0: β2 = 0

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

t = 4.0496
= 2.306
Vì t = 4.0496 > = 2.306 nên ta chấp nhận giả thuyết H0
e. Tính r2 và đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình.
R2 = = = 0.6721
r2 = ± R2 → r = = 0.8198

f. Dự báo chi tiêu của 1 người có thu nhập 40 USD/tuần.
= -5.4517 + 0.9549*40 = 32.7443
Dự báo trung bình:
) = 2.8143
Se 1.6776
Vậy khoảng chi tiêu cho tiêu dùng khi thu nhập ở mức 40 USD/tuần là:

32.7443 – 2.306*1.6776 28.8758 < E(Y|X=40) < 36.6128
Dự báo riêng biệt:
= 25.2623

Vậy khoảng chi tiêu cho tiêu dùng khi thu nhập ở mức 40 USD/tuần là:
32.7443 – 2.306*5.0262< E(Y|X=40) < 32.7443 + 2.306*5.0262

21.1539 < E(Y|X=40) <44.3347
2.3

a. Tìm hàm hồi qui.

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

= 360 = 110

= 36 = 11

= 13476 = 3643

1414

= 3643 – 10*36*11 = -317

=13476 – 10*362 = 516

= = -0.6143

= = 11 – (-0.6143)*36 = 33.1148

có dạng: Y = 33.1148 – 0.6143X

b. Độ lệch chuẩn của hệ số góc và hệ số xác định:

RSS = TSS – ESS
= = = 1.16
= = 3.0295
→ Se() = = 1.7405
Var( =
Se( = = 0.0474
R2 = = = 0.9545

Kết quả có ý nghĩa là trong hàm hồi qui mẫu, biến X giải thích được 95.45%
sự thay đổi của biến Y. Do vậy có thể nói rằng trong trường hợp này mức độ
phù hợp của SRF là khá cao.

c. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình với α = 1%

Đặt giả thuyết: H0: β2 = 0 H1: β2 ≠ 0
= 5.32
= = 167.8242

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

F> nên bác bỏ giả thuyết H0. Ta có thể kết luận với mức tin cậy cao thì biến

X thực sự có tác động tới biến Y.
d. Tìm ước lượng khoảng E (X|Y=12) với độ tin cậy 95%.
= 33.1148 – 0.6143*12 = 25.7432
) = 1.4109
Se 1.1878
Vậy khoảng ước lượng củaE (X|Y=12) là:
25.7432– 2.306*1.1878
23.0041 < E(Y|X=12) < 28.4823
2.4
a) Y = 94.5522 - 9.8209*X
: Giá trị này nói lên rằng khi lãi suất ngân hàng bằng 0%, thì tổng vốn đầu tư trung
bình một năm sẽ là 94.5522 tỉ đồng.
: Giá trị này nói lên rằng: xét các giá trị của X nằm trong khoảng (4.5, 7)%, khi lãi
suất ngân hàng tăng thêm 1% một năm thì tổng vốn đầu tư một năm sẽ giảm trung
bình 9.8209 tỉ đồng/năm.
b) Đặt giả thiết khơng và giả thiết đối:

F=
Ta có:

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Vì F> => Bác bỏ
Ý nghĩa của kết quả: Với tập dữ liệu mẫu đã cho, bác bỏ giả thuyết H0(=0) có
nghĩa rằng biến lãi suất ngân hàng (X, % năm) thực sự có tác động đến tổng vốn
đầu tư (Y, tỉ đồng).
c)

Tính: =
<=> se1.1344
(8) = 2.896
Khoảng tin cậy 98% của vốn đầu tư trung bình khi lãi suất là 4,8%/ năm:
47.41188- 2.896 *1.1344 E(Y/ 47.41188+ 2.896*1.1344
Hay: 44.127 E(Y/X=4.8)
2.5
a) Ta có các mơ hình hồi quy sau:

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

 HOAKY = -0.693333333333 + 0.528831168831*T
 ANH = -0.499523809524 + 0.822467532468*T

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

 NHAT = 5.0019047619 + 0.213246753247*T
 DUC = 3.48952380952 + 0.104415584416*T

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

=> PHAP = 1.36714285714 + 0.486103896104*T
=> Kết luận: Các mơ hình hồi quy cho thấy, mỗi khi tăng 1 năm thì lạm phát của
các nước sẽ tăng thêm một khoảng đúng bằng .

b) Với mức ý nghĩa = 5% => t= 1.729
Từ các giá trị t ứng với hộ số của các hàm hồi quy trên, ta thấy chỉ có các giá trị t
của các hàm hồi quy về tỷ lệ lạm phát của các quốc gia US, Anh, Pháp là lớn hơn
1.729. Vì vậy hệ số của các hàm hồi quy này là lớn hơn 0.
2.6
a) Tỷ lệ lạm phát tại từng quốc gia với tỷ lệ lạm phát tại Hoa Kỳ:

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

 ANH = 1.409 + 1.393*HOAKY
 NHAT = 4.457 + 0.564*HOAKY

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

 DUC = 3.598 + 0.203*HOAKY
 PHAP = 2.126 + 0.895*HOAKY

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Kết luận:
Anh: Nếu lạm phát Hoa Lỳ tăng thêm 1% thì lạm phát tại Anh sẽ tăng thêm
1.393%/năm.
Nhật: Nếu lạm phát Hoa Lỳ tăng thêm 1% thì lạm phát tại Nhật sẽ tăng thêm
0.564%/năm.

Đức: Nếu lạm phát Hoa Lỳ tăng thêm 1% thì lạm phát tại Đức sẽ tăng thêm
0.203%/năm.
Pháp: Nếu lạm phát Hoa Lỳ tăng thêm 1% thì lạm phát tại Pháp sẽ tăng thêm
0.895%/năm.
b) Sử dụng kiểm định p-value với mức .

Kết luận: Cả 4 nước đều có p-value < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết . Có nghĩa là tỷ lệ
lạm phát tại Hoa Kỳ có ảnh hưởng đến tỷ lệ lạm phát của Anh, Đức, Nhật, Pháp.
c) Ta có thể sử dụng các hàm hồi qui đề dự báo tỷ lệ lạm phát của 4 nước sau 1980
được tuy nhiên cần phải có một mốc thời gian cụ thể cho trước.
2.7 và 2.8

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

2.9
Đặt Y= tiêu dùng

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

X là thu nhập
a. Từ số liệu đã cho, dựa vào Eview ta có hàm hồi quy mẫu:

TD0 i  2TN0

Với 0,05 ( mức ý nghĩa 5%)
TD = 4.15250477127 + 0.845628486509*TN

Ước lượng khoảng tin cậy ���2 (TN)

B 2  se(B 2 ).t(n 2)  TN0 B 2  se(B 2 ).t (n 2) 

2 2

0.805099 ≤ ���2 ≤ 0.886158

Với mức ước lượng khoảng tin vậy ���2 (dương) và có hệ số xác định =0.990719
(99,072%)

Cho thấy kết quả ước lượng là phù hợp với lý thuyết kinh tế.

b. Kiểm định giả thiết với TN0 = 0,7

H0 : B2 0, 7
H1 : B2 0, 7

0, 7

Với t2 = 0.019291 = 36,2863, n=20

t(n 2) t0,025 18 = 2,101

2

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Ta 18 =>Bác bỏ giả thiết H0 .

thấy t2 > t0,025

Với F= 1921.527

F (1, n  2) = F0,05 (1,18) 4, 41

Ta có: F > F0,05(1,18) , =>Bác bỏ giả thiết H0 .

Từ 2 kiểm định t và F đồng thuận, kết luận là thời kỳ trước người ta vẫn sử dụng
70% thu nhập để chi tiêu là đúng.

c. Kiểm định giả thiết với Biến X (TN) = 0

H0 : B2 0
H1 : B2 0

t(n 2) t0,025 18 =2,101

2

Với t2 = 43.83523

Ta 18 =>Bác bỏ giả thiết H0 , hay hàm hồi quy phù hợp.

thấy t2 > t0,025

Ý nghĩa: Với thu nhập bằng 0 thì tiêu dùng là 4.15250477127

d. Mức độ phù hợp của mơ hình:

H0 : B2 0

Xét cặp giả thiết: H1 : B2 0

n = 20,  0,05 ( mức ý nghĩa 5%)

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Với F= 1921.527
Ngoài ra F (1, n  2) = F0,05 (1,18) 4, 41 , với mức ý nghĩa α=0,05

 Bác bỏ giả thiết H0 , hàm hồi quy phù hợp.
2.10
a. Đồ thị phân tán GDP1 và GDP 2 theo thời gian:

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Nhìn đồ thị ta thấy TIME là trục hoành và chỉ số GDP1, GDP2 là trục tung. GDP1
và GDP2 có xu hướng tăng theo thời gian đi gần với đường line và giao cắt với
nhau vào năm 1988.
b. Gọi Y là tổng sản phẩm nội địa

X là thời gian
Ước lượng mơ hình GDP1 được:

GDP1 = 625.007894737 + 246.824962406*X
Ước lượng mô hình GDP2 được:
GDP2 = 2933.05368421 + 97.6806015038*X

Downloaded by van Nguyen ()