Sales : Doanh Số của ngành công nghiệp (triệu $ )
Inventories : Giá trị tồn kho của ngành công nghiệp (triệu $ )
Yêu cầu :
a.Thực hiện một mô hình đơn giản xác định rằng số sales là một hàm tuyến tính theo Inventories.
Dependent Variable: SALES
|
|
|
Method: Least Squares
|
|
|
Date: 05/14/10 Time: 22:01
|
|
|
Sample: 1950 1991
|
|
|
Included observations: 42
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C
|
-911.6914
|
1165.337
|
-0.782342
|
0.4386
|
INVENTORIES
|
0.642845
|
0.002889
|
222.5282
|
0.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.999193
|
Mean dependent var
|
199479.4
|
Adjusted R-squared
|
0.999173
|
S.D. dependent var
|
166654.0
|
S.E. of regression
|
4793.439
|
Akaike info criterion
|
19.83433
|
Sum squared resid
|
9.19E+08
|
Schwarz criterion
|
19.91708
|
Log likelihood
|
-414.5210
|
F-statistic
|
49518.79
|
Durbin-Watson stat
|
1.374931
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
SALES = -911.691393 + 0.6428449796*INVENTORIES
b.Vẽ đồ thị phần dư của mô hình hồi qui ở câu a theo Inventories. Dựa vào đồ thị trên anh chị có ý kiến gì vế tương quan chuỗi ?
Qua đồ thị ta thấy:
c. Hãy trình bày kiểm định Durbin – Watson xem phần dư của phương trình trên có tương quan chuỗi bậc nhất hay không ?
giả thiết: Ho: p =0
H1: p # 0
theo kết quả chạy hồi qui ở câu a ta có: d = 1.374931
với mức ý nghĩa 5%, tra bảng Durbin – Watson với n = 40, k=1 ta có:
dL = 1.442
dU = 1.544
d < dL ---- bác bỏ Ho, tức là có hiẹn tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất
d. Hãy giải thích các hậu quả của tương quan chuổi bậc nhất với hàm ước lượng OLS . Đề nghị giải pháp khắc phục tương quan chuỗi trong phép hồi qui nói trên nếu có ?
hậu quả của tương quan chuỗi bậc nhất với hàm ước lượng OLS :
- phương sai ước lượng được của các ước lượng bình phương bé nhất thông thường là không chệch.
- kiểm định t và F nói chung không đáng tin cậy.
- Kết quả là R2 được tính toán như đã biết có thể là đo lượng không đáng tin cậy cho R2 thực.
- cho các phương sai và các sai số chuẩn của dự toán đã tính được cũng có thể không hiệu quả.
Đề nghị giải pháp khắc phục tương quan chuỗi trong phép hồi qui nói trên:
Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết vì các nhiễu của các Ut không quan sát được nên tính chất của tương quan chuổi thường là vấn đề suy đoán hoặc là do những đồi hỏi cấp bách của thực tiển.trong thực hành người ta thường sử dụng mô hình tự hồi quy bậc nhất
Khi cấu trúc tự tương quan là chưa biết thì ta sử dụng phương pháp sai phân cấp 1,ước lượng p dựa theo thống kê d_Durbin_Watson, thủ tục Cochrane_Orcutt để ước lượng p, thủ tục Cochrane_Orcutt 2 bước để ước lượng p, phương pháp d_Durbin_Watson 2 bước để ước lương p và các
* khắc phục
Ước lượng p dựa trên thống kê Durbin – Watson
p^= 1 - d/2 = 1 - 1.374931/2 = 1 - 0.6874655 = 0.3125345
phương trình hồi qui SALES phụ thuộc vào INVENTORIES viết lại:
SALES = b`1 + b`2*INVENTORIES + et
với b`1 = b1*(1-p) = -911.691393*(1-0.3125345) = -626.7563793
b`2 = b2 = 0.6428449796
hay : SALES = -626.7563793 + 0.6428449796* INVENTORIES
Bài Tập 10 :
Một quan sát thú vị về việc thuê bao truyền hình cáp , người ta đưa ra những dữ liệu sau đây :
AGE
|
AIR
|
HOME
|
INST
|
SUB
|
SVC
|
TV
|
Y
|
11.83
|
13
|
350
|
14.95
|
105
|
10
|
16
|
9839
|
11.42
|
11
|
255.631
|
15
|
90
|
7.5
|
15
|
10606
|
7.33
|
9
|
31
|
15
|
14
|
7
|
11
|
10455
|
6.92
|
10
|
34.84
|
10
|
11.7
|
7
|
22
|
8958
|
26
|
12
|
153.434
|
25
|
46
|
10
|
20
|
11741
|
8.83
|
8
|
26.621
|
15
|
11.217
|
7.66
|
18
|
9378
|
13.08
|
8
|
18
|
15
|
12
|
7.5
|
12
|
10433
|
5.58
|
7
|
9.324
|
15
|
6.428
|
7
|
17
|
10167
|
12.42
|
8
|
32
|
10
|
20.1
|
5.6
|
10
|
9218
|
4.92
|
6
|
28
|
15
|
8.5
|
6.5
|
6
|
10519
|
4.08
|
6
|
8
|
17.5
|
1.6
|
7.5
|
8
|
10025
|
4.25
|
9
|
5
|
15
|
1.1
|
8.95
|
9
|
9714
|
10.67
|
7
|
15.204
|
10
|
4.355
|
7
|
7
|
9294
|
17.58
|
7
|
97.889
|
24.95
|
78.91
|
9.49
|
12
|
9784
|
8.08
|
7
|
93
|
20
|
19.6
|
7.5
|
9
|
8173
|
0.17
|
6
|
3
|
9.95
|
1
|
10
|
13
|
8967
|
13.25
|
5
|
2.6
|
25
|
1.65
|
7.55
|
6
|
10133
|
12.67
|
5
|
18.284
|
15.5
|
13.4
|
6.3
|
11
|
9361
|
5.25
|
6
|
55
|
15
|
18.708
|
7
|
16
|
9085
|
15
|
6
|
1.7
|
20
|
1.352
|
5.6
|
6
|
10067
|
17
|
5
|
270
|
15
|
170
|
8.75
|
15
|
8908
|
6.83
|
6
|
46.54
|
15
|
15.388
|
8.73
|
9
|
9632
|
5.67
|
6
|
20.417
|
5.95
|
6.555
|
5.95
|
10
|
8995
|
7
|
5
|
120
|
25
|
40
|
6.5
|
10
|
7787
|
11.25
|
7
|
46.39
|
15
|
19.9
|
7.5
|
9
|
8890
|
2.92
|
4
|
14.5
|
9.95
|
2.45
|
6.25
|
6
|
8041
|
2.17
|
5
|
9.5
|
20
|
3.762
|
6.5
|
6
|
8605
|
7.08
|
4
|
81.98
|
18
|
24.882
|
7.5
|
8
|
8639
|
12.17
|
4
|
39.7
|
20
|
21.187
|
6
|
9
|
8781
|
13.08
|
4
|
4.113
|
10
|
3.487
|
6.85
|
11
|
8551
|
0.17
|
6
|
8
|
10
|
3
|
7.95
|
9
|
9306
|
7.67
|
5
|
99.75
|
9.95
|
42.1
|
5.73
|
8
|
8346
|
10.33
|
4
|
33.379
|
15
|
20.35
|
7.5
|
8
|
8803
|
12.25
|
5
|
35.5
|
17.5
|
23.15
|
6.5
|
8
|
8942
|
2
|
4
|
34.775
|
15
|
9.866
|
8.25
|
11
|
8591
|
13.08
|
6
|
64.84
|
10
|
42.608
|
6
|
11
|
9163
|
1
|
6
|
30.556
|
20
|
10.371
|
7.5
|
8
|
7683
|
4
|
5
|
16.5
|
14.95
|
5.164
|
6.95
|
8
|
7924
|
4.67
|
4
|
70.515
|
9.95
|
31.15
|
7
|
10
|
8454
|
3
|
4
|
42.04
|
20
|
18.35
|
7
|
6
|
8429
|
Trong đó:
-
SUB : số đăng ký thuê bao được yêu cầu lắp đặt cho mỗi hệ thống cáp truyền hình
-
Home : số hộ gia đình mà mỗi hệ thống cáp truyền hình đi ngang qua
-
Inst : phí lắp đặt ( USD/Lần)
-
SVC : Phí dịch vụ cho mỗi hệ thống (USD/tháng )
-
TV : số kênh truyền hình mà mỗi hệ thống cáp cung cấp (kênh /hệ thống cáp )
-
Age : thời gian hệ thống đã họat động ( năm )
-
Air : số kêng truyền hình mà hệ thống nhận được từ hệ thống cáp
-
Y : thu nhập bình quân đầu người (USD/ người )
-
Hãy phân tích quan hệ kỳ vọng của số đăng ký thuê bao (SUB) với các nhân tố ảnh hưởng có sẳn trong dữ liệu ?
Dependent Variable: SUB
|
|
|
Method: Least Squares
|
|
|
Date: 05/15/10 Time: 13:22
|
|
|
Sample: 1 40
|
|
|
|
Included observations: 40
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C
|
-6.807726
|
26.65981
|
-0.255355
|
0.8001
|
AGE
|
1.193511
|
0.502651
|
2.374434
|
0.0237
|
AIR
|
-5.111142
|
1.518459
|
-3.366005
|
0.0020
|
HOME
|
0.405549
|
0.035003
|
11.58599
|
0.0000
|
INST
|
-0.526420
|
0.476074
|
-1.105751
|
0.2771
|
SVC
|
2.038732
|
2.126968
|
0.958516
|
0.3450
|
TV
|
0.756508
|
0.687811
|
1.099877
|
0.2796
|
Y
|
0.001655
|
0.003469
|
0.477101
|
0.6365
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.887748
|
Mean dependent var
|
24.50850
|
Adjusted R-squared
|
0.863193
|
S.D. dependent var
|
33.53720
|
S.E. of regression
|
12.40453
|
Akaike info criterion
|
8.050857
|
Sum squared resid
|
4923.914
|
Schwarz criterion
|
8.388633
|
Log likelihood
|
-153.0171
|
F-statistic
|
36.15343
|
Durbin-Watson stat
|
2.182694
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Chia sẻ với bạn bè của bạn: |