Tải bản đầy đủ

Nhận dạng đề thi Kinh tế Lượng

A6QTKDK49

Lê Quang Hiến

Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com

CÁCH NHẬN DẠNG
MỘT SỐ BÀI TẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG
Trước hết, tớ xin lưu ý với các bạn một số điểm như sau:
Ở đây tớ sẽ chỉ nêu các dấu hiệu nhận biết của các dạng bài hay gặp nhất,
mà các bạn không hình dung được phải làm cái gì. Còn cách làm cụ thể hay các
dạng bài chỉ việc áp công thức, thay số các bạn có thể dùng sách hoặc tra ở trong
tờ “tổng kết công thức” tớ đã upload lên cho mọi người.
Môn này phần lý thuyết thì chỉ có cách là đọc sách và hiểu chứ không còn cách
nào khác, còn riêng phần bài tập, thì cũng chỉ ở 1 vài dạng bài thôi chứ không
nhiều như lý thuyết nên tớ hi vọng các bạn sẽ cố gắng làm hết được phần này
1. Tính R2
1.1. Dấu hiệu: đề bài có dạng:
_ Tính hệ số xác định của mô hình, tính R2.
_ Biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến động của biến
phụ thuộc

1.2. Cách làm:
Ngay lập tức chúng ta phải nghĩ ra ngay là đề bài hỏi tính R2, và nhiệm vụ
của chúng ta là dựa vào đề bài cho những dữ kiện gì để có thể tính ra R2.
Một số công thức tiêu biểu:
R2 = 1−

RSS
TSS

ܴ 2=1- (1 –R2).

௡ିଵ

௡ି௞

Trong đó:

( k là số tham số của mô hình)

RSS lấy ở dòng “Sum square resid” trong bảng Eview

TSS được tính bằng Sy= ඥܶܵܵ/(݊ − 1) ( Sy là giá trị cho ở
dòng SD dependent var.

Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92

Yh: jackychan_boy_9x


A6QTKDK49

Lê Quang Hiến

Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com

Ngoài ra, các bạn có thể tính R2 thông qua giá trị Fqs của kiểm định sự phù
hợp của mô hình:
ோమ

௡ି௞


Fqs =
‫ݔ‬
, ( n là số quan sát, k là số hệ số của mô hình, giá trị Fqs đề bài
ଵିோ మ ௞ିଵ
sẽ cho ở dòng F-statistic)
2. Ước lượng khoảng tin cậy đối xứng, tối đa, tối thiểu
2.1. Dấu hiệu: riêng phần này, đề bài sẽ ghi rõ ra là “ khoảng tin cậy tối đa”, “tối
thiểu”, “ đối xứng” là…
(*) Tuy nhiên, ở phần “tối đa”, “ tối thiểu” có 1 lưu ý là:
_ Khi đề bài hỏi ước lượng tối đa, hay tối thiểu thì việc đầu tiên là các bạn
xem hệ số nó yêu cầu mình ước lượng là số âm (< 0) hay dương ( > 0).
_ Nếu hệ số ước lượng là dương ( > 0) => hỏi gì trả lời đấy: Ước lượng tối
đa => dùng công thức ước lượng tối đa….
_ Nếu hệ số ước lượng là âm ( < 0 ) => hỏi gì thì ta làm ngược lại: ước
lượng tối đa => dùng công thức ước lượng tối thiểu…
3. Kiểm định hệ số
3.1. Dấu hiệu: đề bài sẽ có những câu hỏi dạng:
_ Biến Y có thực sự phụ thuộc vào biến độc lập X hay không? ( Y, X sẽ thay
bằng tên khác tùy đề bài. VD như: sản lượng có thực sự phụ thuộc vào lượng lao
động hay không? )
_ Hệ số X1, X2.. có ý nghĩa thống kê hay không?
3.2. Cách làm:
Khi đề bài hỏi thế kia, lập tức chúng ta nghĩ ngay đến việc kiểm định cặp giả
thiết: H0: β = 0 H1: β ≠ 0
4. Thu hẹp hồi quy:
4.1. Dấu hiệu: đề bài sẽ có câu hỏi dạng:
_ Nghi ngờ tác động của ….như nhau….:

Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92

Yh: jackychan_boy_9x


A6QTKDK49

Lê Quang Hiến

Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com

Hay để đơn giản, cứ khi đề bài tiến hành hồi quy Y theo 1 mô hình nào đó
mà các bạn đếm thấy số biến độc lập (X) của mô hình mới ít biến hơn so với mô
hình của đề bài cho thì ta nghĩ ngay đến việc sử dụng công thức kiểm định thu hẹp
4.2. Cách làm: tùy đề bài, nếu đề bài cho RSS hay R2 thì ta sẽ dùng công thức
để tính Fqs trong kiểm định thu hẹp cho phù hợp:
Fqs =

ோௌௌ(ಿ) ିோௌௌ(ಽ) ௡ି௞
ோௌௌ(ಽ)

x



=



ோ(ಽ)
ିோ(ಿ)
௡ି௞

ଵିோ(ಽ)

x



Trong đó:
L: mô hình lớn ( mô hình có nhiều biến),
N: mô hình nhỏ ( có ít biến hơn),
n: số quan sát đề bài cho,
k: số hệ số của mô hình lớn,
m: số biến bỏ ra khỏi mô hình
5. Các dạng bài về kiểm định giả thiết của mô hình.
Trong các dạng bài kiểm định xem mô hình mắc phải khuyết tật gì ( đa cộng
tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan) thì ta sẽ luôn phải tiến hành kiểm
định, và để dễ nhớ, các bạn chỉ cần nhớ 1 cặp giả thiết duy nhất:
H0: mô hình đúng ( tức không có khuyết tật)
H1: mô hình sai ( tức có khuyết tật )
=> nếu bác bỏ H0 => mô hình có hiện tượng ( đa cộng tuyến, PSSS thay đổi, tự
tương quan ). Và ngược lại.
5.1. Đa cộng tuyến
5.1.1. Dấu hiệu: khi các bạn thấy đề bài tiến hành hồi quy 1 mô hình nào đó,
mà cả biến phụ thuộc cũng như biến độc lập của mô hình đó đều là biến
độc lập của mô hình gốc đề bài cho => chắc chắn nó sẽ dùng để kiểm
định xem mô hình gốc ( ban đầu) có hiện tượng đa cộng tuyến hay
không?

Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92

Yh: jackychan_boy_9x


Lê Quang Hiến

A6QTKDK49

Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com

VD: mô hình đề bài cho: Y = B1 +B2.X2 +B3.X3 + B4.X4
Đề bài: tiến hành hồi quy mô hình X2 theo X3, X4 có hệ số chặn. Kết
quả thu được rút ra kết luận gì?
5.1.2. Cách làm: tùy xem đề bài cho dữ kiện gì thì ta sẽ dùng nó để làm.
• Nếu đề bài cho hệ số ước lượng beta, độ lệch chuẩn của hệ số đó thì ta
dùng kiểm định T ( kiểm định hệ số đó bằng 0 hay khác 0 )
• Nếu đề bài cho R2 thì ta dùng công thức kiểm định sự phù hợp của mô
hình
5.2. Phương sai sai số thay đổi
5.2.1. Dấu hiệu: đề bài sẽ có câu:
Tiến hành hồi quy e2 ( hay |e|) theo…
5.2.2. Cách làm:
Khi đọc đến cụm từ “ hồi quy e2 ( hay |e|) thì các bạn phải nghĩ ngay đến là
đề bài sẽ hỏi về phần phương sai sai số thay đổi vì chỉ trong kiểm định PSSS thay
đổi, người ta mới tiến hành hồi quy e2 ( hay |e| )
Việc tiếp theo là đọc nốt vế còn lại để nhận dạng xem, nó sẽ rơi vào dạng
kiểm định nào trong các dạng mà ta học trong phần PSSS thay đổi.
• Nếu hồi quy e2 theo Ln(X) ( tức theo logarit của các biến độc lập) thì chắc
chắn là dùng kiểm định Park để giải quyết bài này.
• Nếu hồi quy e2 theo X1, X2, X12, X22, X1. X2 ( tức theo 1 cái hàm mà vừa
có X, vừa có X2 hay tích các X ) thì chắc chắn là dùng kiểm định White để
giải quyết.
• Các TH còn lại mà cũng tiến hành hồi quy e2 thì nó sẽ là phần kiểm định dựa
vào biến độc lập.
• Tùy dữ liệu đề bài cho, ta sẽ dùng kiểm định T ( xem hệ số bằng 0 hay khác
0 ) hay kiểm định F ( xem hàm có phù hợp hay không) để làm bài.
Vẫn phải nhớ cặp giả thiết tớ ghi ở trên kia nhé.
5.3. Tự tương quan.
5.3.1. Nếu đề bài yêu cầu kiểm định tự tương quan bậc 1:

Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92

Yh: jackychan_boy_9x


A6QTKDK49

Lê Quang Hiến

Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com

Thì lấy giá trị d ở dòng Durbin-watson trong bảng Eview rồi xem nó nằm
trong khoảng nào trong các khoảng của dL và du.
5.3.2. Nếu đề bài có dạng: hồi quy e theo…
Tức là ta phải nghĩ ngay đến nó hỏi về tự tương quan ( vì chỉ có tự
tương quan mới tiến hành hồi quy e)
Có 2 TH:
• Nếu nói hồi quy e theo X1, X2… có hệ số chặn => dùng phương pháp
hồi quy phụ
• Nếu nói hồi quy e theo [B1+B2X] …. ( tức là trong hàm hồi quy nó
làm có cả hàm hồi quy đề bài cho ban đầu) => dùng phương pháp kiểm
định B – G
6. Hệ số co giãn, ảnh hưởng biên
6.1. Dấu hiệu: đề bài sẽ hỏi luôn, hệ số co giãn, ảnh hưởng biên là ??
Các bạn cần nhớ công thức:
• Ảnh hưởng biên:
• Hệ số co giãn:e=

ௗ௒
ௗ௑
ௗ௒
ௗ௑

‫ݔ‬




6.2. Cách làm:
VD: cho hàm hồi quy LnY = β1 + β 2 .





Tìm ảnh hưởng cận biên và hệ số co giãn?
Ta sẽ có : β 2 =

ௗ(௅௡௒)



ௗ( )

=


ௗ௒

షభ
ௗ௑
೉మ

=

ି௑ మ ௗ௒
௒ ௗ௑

Từ đó suy ra: ảnh hưởng cận biên là:
Hệ số co giãn là: e =

ௗ௒
ௗ௑



ି௒ ௑



௑మ

‫ = ݔ‬β2

ௗ௒
ௗ௑

= β2

x = β2


ି௒
௑మ

ିଵ


Ở đây tớ đã tổng kết các dạng hàm thường gặp, các bạn có thể xem, nhưng
tốt nhất các bạn nên biết cách tính ra nó như thế nào, đỡ mất công học thuộc.

Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92

Yh: jackychan_boy_9x


A6QTKDK49

Lê Quang Hiến

Tên gọi

Dạng hàm

Tuyến tính

Y = α + β.X

Tuyến
Log

Ảnh
biên
β

tính lnY = α + β.(Y/X)
β.lnX

Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com

hưởng Hệ số co giãn
β.(X/Y)
β

Log –lin

lnY = α + β.X β.Y

β.X

Lin-log

Y = α + β.lnX

β.(1/Y)

β.(1/X)

Ý nghĩa hệ số
góc
Khi X tăng 1
đv thì Y thay
đổi β đv
Khi X tăng 1%
thì Y thay đổi
β%
Khi X tăng 1
đv thì Y thay
đổi 100. β (%)
Khi X tăng 1%
thì Y thay đổi
(β/100) đv


- β.(1/X2)
- β.(1/XY)
Y = α + β.

(*)Note: các bạn xem kĩ phần ý nghĩa hệ số góc nhé, vì đi thi nó rất hay hỏi phần
này đấy, mấy câu hỏi về phần này các bạn sẽ bắt gặp ở đề KTL bán ở cổng trường
phần Đúng, Sai.

Nghịch đảo

7. Dạng bài hay sai
Dạng bài này các bạn rất hay gặp, tớ không biết ghi ra kiểu gì nên sẽ chữa ví
dụ , khi gặp bài nào tương tự, các bạn cứ làm lần lượt theo các bước sẽ ra đáp án
đúng:
VD: Câu 3 đề 1 ( ảnh 76) trong bộ đề KTL năm ngoái tớ upload lên:
Có ý kiến cho rằng co giãn riêng của cầu hàng hóa nhập khẩu yếu hơn co
giãn của nó đối với thu nhập. Kiểm tra ý kiến trên, cần kiểm định cặp giả thiết nào?
Bước1: Xác định xem thực chất đề bài hỏi gì: vì đây là dạng hàm toàn loga nên
các hệ số beta chính là các hệ số co giãn ( xem bảng trên).
Chính vì vậy ta có:
• Co giãn riêng của cầu hàng hóa nhập khẩu ( theo giá nhập khẩu): β3
Co giãn của cầu hàng hóa với thu nhập: β2


Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92

Yh: jackychan_boy_9x


A6QTKDK49

Lê Quang Hiến

Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com

Ý kiến đề bài: | β3| < | β2| ( các bạn phải nhớ, bao giờ chúng ta cũng phải đưa
nó vào giá trị tuyệt đối trước, chứ đừng bao giờ lấy nguyên hệ số mà so sánh
là sai luôn)
Bước 2: Bỏ dấu giá trị tuyệt đối
Có β2 > 0 => | β2| = β2
β3 < 0 => | β3| = - β3
Ý kiến lúc này sẽ là: - β3 < β2 <=> β2 + β3 > 0
Bước 3: xác định xem ý kiến đấy cho vào giả thiết H0 hay H1
Ở đây, ta nhận thấy ý kiến chỉ có dấu lớn hơn > nên sẽ cho vào H1 bởi vì Ho
phải luôn luôn có dấu “=” trong giả thiết.
Vậy cặp giả thiết chính xác sẽ là Ho: β2 + β3 ≤ 0; H1: β2 + β3 > 0

Trên đây là dấu hiệu của các dạng bài mà các bạn hay vướng mắc, khó khăn nhất,
các bạn hãy xem kĩ và lấy các bài tập ra làm thử để ứng dụng luôn, đảm bảo sẽ
thấy dễ dàng hơn rất nhiều.

CHÚC CÁC BẠN ÔN THI TỐT ^ ^

Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92

Yh: jackychan_boy_9x



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×