Facebook: @ facebook.com/ JB.com.vn | | Trang 1 Bài tập Kinh tế lượng phần mềm EVIEWS ----- o0o ----- Chương II Bài tập 2.12 a/ Viết hàm hồi qui tổng thể: PRF: E(QA/PAi) = β1 + β2 * PAi Viết hàm hồi qui mẫu: SRF: QAi = 1814,139 - 51,7514 * PAi Giải thích kết quả ước lượng nhận được: 1 ˆ  = 1814,139 cho biết lượng bán trung bình về nước giải khát của hãng A khi giá bán = 0. Giá trị ày được hiểu như lượng cầu tiềm năng trung bình của thị trường đối với nước giải khát của hãng A. Theo kết quả ước lượng của phần mềm EVIEWS, 1 ˆ  = 1814,139 > 0 , giá trị này phù hợp với lý thuyết kinh tế. 2  ˆ = -51,7514 cho biết khi giá bán của nước giải khát hãng A thay đổi 1 đơn vị (nghìn đồng/lít) thì lượng bán hãng A sẽ thay đổi như thế nào. Dấu âm của giá trị ước lượng nhận được tạm thời thể hiện quan hệ ảnh hưởng của giá tới lượng bán là ngược chiều. Giá trị 2  ˆ = -51,7514 cho biết khi giá bán tăng 1 nghìn đồng/lít nước giải khát thì lượng bán sẽ giảm xuống 51,7514 nghìn lít và ngược lại (trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi). Theo lý thuyết kinh tế, với một hàng hóa thông thường thì giá tăng sẽ làm lượng cầu về hàng hóa đó giảm và ngược lại (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi). Với 2  ˆ = -51,7514 < 0 cho thấy kết quả này phù hợp với lý thuyết kinh tế. b/ Với PA0 = 20, ước lượng điểm lượng bán trung bình: QA0 = 1814,139 - 51,7514 * 20 = 779,111 c/ Kiểm định cặp giả thuyết: Facebook: @ facebook.com/ JB.com.vn | | Trang 2      : 0 : 0 1 2 0 2   H H Giả thuyết H0 thể hiện thông tin giá bán không ảnh hưởng đến lượng bán Tiêu chuẩn kiểm định: ) ˆ ( 0 ˆ 2 2   SD T   Với kết quả ước lượng của EVIEWS: 5,258806 ( ) 9,840903 51,7514 ) ˆ ( 0 ˆ 2 2 T statistic PA SE Tq s           Miền bác bỏ H0 với α = 5%:  :   :   : 2,074 (2 4 2) 0,025 ( 2) 2         W T T t T T t T T n   Tqs W bác bỏ giả thuyết H0 Lượng bán của hãng nước giải khát A có chịu ảnh hưởng của giá bán * Có thể sử dụng giá trị P-value (Probability value) của hệ số β2 trong báo cáo để kết luận: P-value (PA) = 0,0000 < α = 0,05  bác bỏ H0 Lưu ý (giá trị P-value này chỉ áp dụng được với cặp giả thuyết này, các cặp giả thuyết khác về hệ số hồi quy không áp dụng được) d/ Kiểm định cặp giả thuyết:      : 0 : 0 1 2 0 2   H H Giả thuyết H0 thể hiện thông tin giá bán giảm không làm tăng lượng bán Giả thuyết H1 thể hiện thông tin giá bán giảm có làm tăng lượng bán 5,258806 ( ) 9,840903 51,7514 ) ˆ ( 0 ˆ 2 2 T statistic PA SE Tq s           Miền bác bỏ H0 với α = 5%: Facebook: @ facebook.com/ JB.com.vn | | Trang 3  :   :   : 1,717 (2 4 2) 0,0 5 ( 2)            W T T t T T t T T n   Tqs W bác bỏ giả thuyết H0 Như vậy giảm giá có làm tăng lượng bán e/ Cần xác định khoảng tin cậy đối xứng của hệ số β2 )) ˆ ( ˆ ); ˆ ( ˆ ( 2 ( 2) 2 2 2 ( 2) 2  2 t SE   t SE  n n       (-51,7514 – 2,074*9,840903 ; -51,7514 + 2,074*9,840903) (-72,1614 ; -31,3414) Giá bán giảm 1 nghìn/lít thì lượng bán sẽ tăng lên trung bình trong khoảng (31,3414 ; 72,1614) nghìn lít f/ Dựa trên ý nghĩa của hệ số β2: khi biến PA tăng 1 đơn vị thì QA tăng β2 đơn vị và ngược lại  khi biến PA tăng 1 đơn vị thì QA giảm (- β2) đơn vị Yêu cầu xác định giá trị tối đa của (- β2), do đó cần tìm giá trị tối thiểu của β2 với mức α = 5%. Khoảng tin cậy bên phải của β2: ); ) ˆ ( ˆ ( 2 ( 2) 2      t SE  n (-51,7514 – 1,717 * 9,840903 ;   ) (-68,6482;   ) Kết luận: giá tăng 1 nghìn/lít thì lượng bán giảm tối đa trung bình là 68,6482 nghìn lít. g/ Câu hỏi cần điều chỉnh: Có thể cho rằng giá tăng 1 nghìn/lít thì lượng bán giảm nhiều hơn 50 nghìn lít hay không? (Nếu giữ nguyên câu hỏi cũ GIÁ TĂNG 1 NGHÌN THÌ LƯỢNG BÁN TĂNG NHIỀU HƠN 50 NGHÌN LÍT, vẫn có thể tiến hành kiểm định bình thường với cặp giả thuyết:      : 50 : 50 1 2 0 2   H H