Bai tieu luan kinh te luong nhom 2

Theo dữ liệu của mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chỉ phí chào hàng tăng 1 triệu đồng thì doanh số bán hàng tăng lên một lượng là 2,00% d.. được phục vụ tăng giảm I

BO GIAO DUC VA DAO TAO

đẦ) TRUONG DAI HOC KINH TE - TÀI CHÍNH

% đồng số Ký tên

(0% - 100%) | nhan

1 | 215024731) Nguyễn Viết Ngọc Khánh 100%

2 215021173 Lê Ngọc Bích Trâm 100%

4 |205017034 Võ Thành Phú Vinh 100%

A, PHAN CHUNG:

Bai tap 1:

Chuyén đữ liệu vào phần mềm Eviews Sau đó thực hiện kết xuất các bảng sau trên Eviews:

1- _ Bảng thống kê mô tả cho biến X và Y

‘View| Proc | Object| | Print | Name| Freeze | | Sample | Sheet Stats | Spec|

Mean 63.08333 32.50000

Median 64.50000 33.50000

Maximum 82.00000 47.00000

Minimum 46.00000 15.00000

Std Dev 13.13883 10.36164

Skewness 0.035176 -0.202029

Jarque-Bera 1.074675 0.727692

Probability 0.584302 0.694998

sum 757.0000 390.0000

Sum Sq Dev 1898.917 1181.000

Observations 12 12

2-_ Bảng tương quan giữa X và Y Nêu nhận xét

| View] Proc| Object] | Print| Name | Freeze | | Sample | Sheet | Stats | Spec|

Correlation

Y

xX |

1.000000 0.971261

0.971261 1.000000

Ta thấy được sự tương quan gira X va Y: hy = 0,971261 la trong quan duong, cao

3- Thực hiện ước lượng và trích xuất kết quả hồi quy từ phần mềm, viết phương

trình hồi quy và nêu ý nghĩa kinh tế hệ số hồi quy

a Y,= + ¿Xi tei

‘View | Proc| Object| | Print | Name | Freeze | | Estimate | Forecast | Stats | Resids

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/18/23 Time: 14:42 Sample: 112

Included observations: 12

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Cc 23.05687 3.243145 7.109419 0.0000

X 1.231583 0.095442 12.90404 0.0000 R-squared 0.943347 Mean dependentvar 63.08333 Adjusted R-squared 0.937682 S.D dependent var 13.13883 S.E of regression 3.279918 Akaike info criterion 5.364526 Sum squared resid 107.5786 Schwarz criterion 5.445343 Log likelihood -30.18715 Hannan-Quinn criter 5.334604 F-statistic 166.5143 Durbin-Watson stat 2.213536 Prob(F-statistic) 0.000000

Phương trình hỏi quy:

Y¡= 23.0569 + 1.2316Xi

Ý nghĩa của hệ số hỏi quý:,f= 1,2316 >0 Theo dữ liệu của mẫu, trong điều kiện các yếu tố „ khác không đôi, khi chỉ phí chào hàng tăng (giảm) 1 triệu đông/tháng thì trung bình doanh số ban hang cua mat hang A tăng (giảm) 1,2315 triệu déng/thang

b Yi = By + B;InX; + ej

View | Proc| Object] | Print| Name | Freeze | | Estimate | Forecast | Stats | Resids |

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/18/23 Time: 14:46 Sample: 112

Included observations: 12

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Cc -55.53892 13.61297 -4.079853 0.0022 LOG(X) 34.61026 3.952228 8.757151 0.0000 R-squared 0.884643 Mean dependent var 63.08333 Adjusted R-squared 0.873108 S.D dependent var 13.13883 S.E of regression 4.680306 Akaike info criterion 6.075616 Sum squared resid 219.0526 Schwarz criterion 6.156433 Log likelihood -34.45369 Hannan-Quinn criter 6.045694 F-statistic 76.68770 Durbin-Watson stat 1.312778 Prob(F-statistic) 0.000005

Phương trình hỏi quy:

Y¡ = -55.5389 + 34.6103lnX;

Ý nghĩa của hệ số hồi quy :§= 34,6103>0 Theo dữ liệu của mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đôi, khi chỉ phí chào hàng tăng lên 1% thì doanh số bán hàng tăng 0,3461 triệu

dong/thang

| view | Proc| Object] | Print| Name | Freeze| | Estimate | Forecast Stats | Resids

Dependent Variable: LOG(Y)

Method: Least Squares

Date: 10/18/23 Time: 14:47

Sample: 1 12

Included observations: 12

Cc 3.473771 0.048223 72.03520 0.0000

X 0.020008 0.001419 1409883 0.0000 R-squared 0.952102 Mean dependentvar 4.124042 Adjusted R-squared 0.947312 S.D dependentvar 0.212470 S.E of regression 0.048770 Akaike info criterion -3.052389

Log likelihood 20.31434 Hannan-Quinn criter -3.082311 F-statistic 198.7769 Durbin-Watson stat 2.382968 Prob(F-statistic) 0.000000

c InY, = By + BoX; +e

Phương trình hồi quy:

lnY¡ = 3.4738 + 0.0200X:

Ý nghĩa của hệ số hồi quy: §= 0,020008 Theo dữ liệu của mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chỉ phí chào hàng tăng 1 triệu đồng thì doanh số bán hàng tăng lên một

lượng là 2,00%

d InY; = ô¡ + ô;InX; + e¡

| View | Proc| Object| | Print| Name| Freeze| | Estimate | Forecast | Stats | Resids |

Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 10/18/23 Time: 14:47 Sample: 112

Included observations: 12

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Cc 2.177438 0.193383 11.25971 0.0000 LOG(X) 0.567958 0.056145 10.11600 0.0000 R-squared 0.910979 Mean dependent var 4.124042 Adjusted R-squared 0.902077 S.D dependent var 0.212470 S.E of regression 0.066487 Akaike info criterion -2.432595 Sum squared resid 0.044206 Schwarz criterion -2.351777 Log likelihood 16.59557 Hannan-Quinn criter -2.462516 F-statistic 102.3335 Durbin-Watson stat 1.527800 Prob(F-statistic) 0.000001

Phuong trinh héi quy:

lnY¡ = 2.1774 + 0.5680X;i

Ý nghĩa của h số hồi quy: §= 0,5679 Theo dữ liệu của mẫu, trong điều kiện các yéu tố khác

không đôi, khi chi phí chào hàng tăng lên 1% thi doanh số bán hàng tăng lên 0,5679%

Bai tap 2:

=) Equation: EQ01 Workfile: TIEU LUAN:Untitled\ :|i=ls| 3

View | Proc | Object| [Print | Name | Freeze] |Estimate | Forecast| Stats | Resids |

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/18/23 Time: 22:12 Sample: 1 30 Included observations: 30

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

® 95889.97 12920.42 7.421584 0.0000

N -8011.820 2039423 -3.928474 0.0006

P 0.329894 0.074296 4440272 0.0001

| 1.438278 0552931 2.601190 0.0151 R-squared 0.648226 Mean dependent var 124287.5 Adjusted R-squared 0.607636 S_D dependent var 22261.84 S.E of regression 1394458 Akaike info criterion 22.04714 Sum squared resid 5.06E+09 Schwarz criterion 22.23396 Log likelihood -326.7070 Hannan-Quimn criter 22 10690 F-statistic 15.97033 Durbin-Watson stat 1.884730 Prob(F-statistic) 0.000004

Ước lượng hàm hồi quy SRF:

(SRF): Yi = 95889.97 - 8011.820Ni + 0.329894P; + 1.438278li + ei

Ý nghĩa kinh tế của các hệ số đã ước lượng:

° ñạ= - 8011.820, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi số lượt khách

hàng được phục vụ tăng ( giảm ) l lượt khách/năm thì trung bình số đối thủ cạnh tranh trực tiếp của cửa hàng trong phạm vi bán kính 2 dặm giảm ( tăng ) 8011.820 đối thủ

được phục vụ tăng ( giảm ) I lượt khách/năm thì trung bình số người dân sống xung quanh nhà hàng trong phạm vị bán kính 3 dặm tăng (giảm ) 0.329894 người

hàng được phục vụ tăng ( giảm ) L lượt khách/năm thì trung bình một hộ sống ở xung quanh nhà hàng trong phạm vị bán kính 3 dặm tăng ( giảm ) 1.438278 USD

Mô hình hồi quy phù hợp hay không :

Đặt giá thuyết: fie: Rang té = 0(Mô hình hồi quy không phù hợp)

Vi Ryong thé 5 0(Mô hình hồi quy phù hợp)

Ta có p-value F = 0.000004 < 0.05 Bác bỏ Ho

=> Mô hình hỏi quy phù hợp

Khoảng tin cậy của các hệ số hài quy tổng thế với mức ý nghĩa 5%:

tasa(n-k) = to,925(26) = 2.056

Khoảng tin cay cua B:

B, — tap (n—-k)- Se(B,) < Bi < Bi + te/2(n — k): Se(Ê)

95889.97 -2.056”12920.42 < E;< 95889.97 + 2.056*12920.42

=> 69325.59 < B,< 122454.4

Khoảng tin cậy của B,:

ð;— t„„;(n — k) , Se(Ể;) <B¿<;+ t„„;(n — k) , Se(B)

-8011.82-2.056*2039.423 < B, < -8011.824+2.056"2039.423

=> -12204.9 <; < -3818./7

Khoảng tin cay cua Bs:

Bs — ta 2 (n —k) + Se(Bs) <Bs< ñ; + tạz(n — k) - Se(Ô;)

0.329894-2.056”0.074296 <B;< 0.329894+2.056”0.074296

=> 0.177141 < By < 0.482647

Khoảng tin cậy của Ba:

Ba — tae (n — k) - Se(ä„) < B„< Ổ„ + ta/z(n — k) - Se(B,)

1.438278-2.056”0.552931 < B¿< 1.438278+2.056”0.552931

=> 0.301452 < B,< 2.575104

N có tác động đến Y hay không:

_ Hy: By # 0 (N cé tac động đến Y)

Ta cO Bz = 0 nam ngoai khoang tin cay -12204.9 < By < -3818.77

Nên bác bỏ Hạ với mức ý nghĩa 5% =>N có tác động đên Y

Bài tập 3:

1- Hãy tạo ra các biến giả phản ánh thồng tin của biến Vung

VUNG DONGBAC DONGNAM

1 1 1 0

2 2 0 1

3 1 1 0

- 2 0 1

2 3 0 0

6 1 1 0

7 2 0 1

8 3 0 0

9 1 1 0

10 2 0 1

11 3 0 0

12 1 1 0

13 1 1 0

14 1 1 0

15 1 1 0

16 1 1 0

17 3 0 0

18 1 1 0

19 2 0 1

20 1 1 0

21 2 0 1

22 2 0 1

2- Ước lượng hàm hồi quy tuyến tính mẫu SRF: Y¿ = B+ BN + B3Pi+ Bali +

ôñsdongbac, + „dongnam, + e, Dựa vào kết quả, hãy giải thích ý nghĩa kinh

tế của hệ số hồi quy đã ước lượng? Mô hình hài quy hài quy có phù hợp hay không?

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Sample: 1 30

Included observations: 30

Coefficie

S.E of regressid 1681 0&criterion 8

Prob(F-statistic)0.00000C

e_ Ước lượng hàm hồi quy tuyến tính mẫu:

(SRF): Y,; = B + B2N + B3P + B41 + B;DONGBAC + B,DONGNAM + e;

=>Y, = 116386.1 — 69000.44N + 0.332107P + 0.8333251 — 20852.84DONGBAC — 12705.02DONGNAM

e_ Ý nghĩa hệ số hồi quy:

B2=—6900 440 cho biét: theo dir ligu cua mau, trong diéu kién cac yéu té khac khéng déi, xét số đối thủ cạnh tranh trực tiếp trong phạm vi bán kính 2 dặm, khi tang | déi thủ thì số lượt

khách được phục vụ trong l năm giảm 6900.440 lượt khách

=0 332107 cho biết: theo dữ liệu của mẫu, trong điều kiện các yéu tố khác không đồi, khi

số người dân sống xung quanh nhà hàng trong phạm vi bán kính 3 dặm tang I1 người thì số

lượt khách được phục vụ trong l năm tăng 0.332107 lượt khách

„=0 833325 cho biết: cho biết theo dữ liệu của mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đôi, khi số người dân sống xung quanh nhà hàng trong phạm vi bán kính 3 dặm tăng 1 người

thì số lượt khách được phục vụ trong | nam tang 0.833325 lượt khách

s=—20852 84 cho biết: theo dữ liệu của mẫu, trong điều kiện các yéu tố khác không đồi,

nhà hàng ở vị trí Đông Bắc có số lượt khách được phục vụ trong | nim thap hon nha hang 6

vị trí Tây 20852.84 lượt khách

¿=—12705 02 cho biết theo dữ liệu của mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đồi,

nhà hàng ở vị trí Đông Nam có số lượt khách được phục vụ trong | nam thấp hơn nhà hàng ở

vị trí Tây 12705.02 lượt khách

e _ Kiễm định độ phù hợp của mô hình hồi quy với mức ý nghĩa 5%:

(Hạ: Rẫ„.„u¿ = 0(Mô hình hồi quy không phù h

Đặt giá thuyết| ot Rte ( quy không phù hợp)

1Ý 36ng Đế + 0(Mô hình hồi quy phù hợp)

Fo.05(5;24) = 2.62

R?(n-k) 0.7721(30 — 6)

F=f%-=1)-R3) (6-1(1-07721 = 16.2619

)

F= 16.2619 > Fo os(5;24) = 2.62 nên ta bác bỏ giá thuyết Ho Hàm hỏi quy phù hợp

3 Xây dựng khoảng tin cậy cho các tham số tổng thể trong mô hình hồi quy? Có sự khác biệt về số lượng khách theo hướng nhà hàng hay không?

Coefficient Confidence Intervals

Date: 10/19/23 Time: 18:56

Sample: 1 30

Included observations: 30

95% Cl

Coefficie

(Bảng két quả khoảng tin cậy)

e _ Khoảng tin cậy của các tham số lần lượt là:

8; > 90840.23 < Ø¡ < 1419141932

8; —> -10491.34 < 8; < -3309.545

8s — 0.202943 < B; < 0.461271

8, — -0.183695 < B, < 1.850345

Bs — -32781.49 < f8; < -8924.198

Bg > -25412.22 < f„< 2.179912

e - Xác định sự khác biệt về số lượng khách hàng theo hướng nhà hàng (DONGBAC, DONGNAM có tác động đến Y hay không?)

Đạt giả thuyết: (He 8; = 0 (DONGBAC khong tac dong dén Y)

H¡: 8s # 0 (DONGBAC có tác động đến Y)

Từ dữ liệu trên,ta thây ; = 0 năm ngoài khoảng tin cậy -32781.49 < Ø8; < -8924.198 nên

ta bác bỏ Hạ với mức ý nghĩa 5% Vậy vị trí nhà hàng ở hướng Đông Bắc (s) có tác động đến số lượt khách hàng được phục vụ trong Í năm (Y)

H:: B¿ # 0 (DONGNAM có tác động đến Y)

Từ dữ liệu trên, ta thây /a = 0 năm trong khoảng tin cậy -25412.22 < Ø¿< 2.179912 nên

ta chấp nhận Hạ với mức ý nghĩa 5% Vậy vị trí nhà hàng ở hướng Đông Nam (/s) không tác

động đến số lượt khách hàng được phục vụ trong | nam (Y)

B PHẢN TỰ CHỌN:

Bai tap 4:

1 Hệ số RẺ và tý số †

| E Command E1 Capture

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 10/19/23 Time: 17:44

Sample: 130

Included observations: 30

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

c 116386.1 12377.49 9.403045 0.0000

N -B900.440 172329861 -3966088 00006

P 0332107 0062583 5306701 0.0000

| 0.833325 0.492767 1.691115 0.1038 DONGBAC -2085284 5779667 -3607966 00014 DONGNAM 1270502 81586893 -2063545 00500 R-squared 0.772147 Mean dependent var 124287.5

Adjusted R-squared 0.724678 S.D dependent var 22261.84

S.E of regression 11681.05 Akaike info criterion 21.74618

Sum squared resid 3.27E+09 Schwarz criterion 22.02642

Log likelihood -320.1927 Hannan-Quinn criter 21.83583

F-statistic 16.26622 Durbin-Watson stat 1.302167

Prob(F-statistic) 0.000000

R? = 0,772147 ( vira )

Độ lớn lta| = 3,9660 ( > 2, cao hay có ý nghĩa thống kê)

Độ lớn lta| = 5,3067 (> 2, cao hay có ý nghĩa thống kê)

Độ lớn ltal = 1,6911 (<2, thấp hay ít ý nghĩa thống kê)

Độ lớn lts| = 3,6079 ( > 2, cao hay có ý nghĩa thống kê)

Độ lớn lta|=2,0635 ( > 2, cao hay có ý nghĩa thông kê)

= Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyền

2 Tương quan cặp giữa các biến

View| Proc| Object | [ Print| Name | Freeze| [ Sample | Sheet| Stats | Spec|

P 0.710238 1.000000 0.318817 0.118138 -0.109235

Tương quan cặp giữa các biến giải thích:

= Co thé thay các cặp tương quan < 0,8 Mô hình hồi quy không có khả năng bị đa

cộng tuyén

3 Sử dụng mô hình hài quy phụ

10