Isinhvien đã tổng hợp rất nhiều dạng tài liệu liên quan đến môn học Kinh tế lượng, từ giáo trình cho đến bài tập và đề thi tham khảo. Tất cả đều MIỄN PHÍ nên các bạn cứ tự tin nhấn "tải về" nha. Chúc bạn học tốt!
Nói sơ qua về môn học này xíu nhé. Kinh tế lượng [econometrics] là một chuyên ngành trong kinh tế học tìm cách đo lường và ước lượng về mặt thống kê mối quan hệ giữa các biến số kinh tế [vì vậy môn này còn được gọi là khoa kinh trắc – tức đo lường kinh tế].
Dẫu biết là mỗi trường sẽ yêu cầu một loại giáo trình Kinh tế lượng khác nhau, nhưng theo Isinhvien nội dung kiến thức vẫn sẽ đảm bảo tương đồng nhau dù bạn học ở trường nào đi chăng nữa. Ở đây chúng mình đã tổng hợp một số giáo trình mời bạn tham khảo!
Giáo trình Kinh tế lượng - ĐH kinh tế quốc dân - Nguyễn Quang Dong
Type: pdf; Size: 6.24 MB; Lượt tải: 2,058
Xuất bản: 2008
Chủ biên: PGS. TS Nguyễn Quang Dong
Giáo trình gồm 9 chương
TẢI VỀ
Giáo trình Kinh tế lượng - ĐH Vinh
Type: pdf; Size: 0.86 MB; Lượt tải: 351
Chủ biên: Ths Nguyễn Hoài Nam
Xuất bản: 2011
Giáo trình gồm 7 chương
TẢI VỀ
Bài giảng Kinh tế lượng - ĐH Bách Khoa Hà Nội
Type: pdf; Size: 1.64 MB; Lượt tải: 419
Chủ biên: Ths Phạm Cảnh Huy
Giáo trình gồm 7 chương
TẢI VỀ
Slide Kinh tế lượng trường ĐH Tài chính - Marketing
Type: pdf; Size: 3.74 MB; Lượt tải: 432
Chủ biên: ThS. Nguyễn Trung Đông
Slide bài giảng + 20 bộ đề bài tập tham khảo
TẢI VỀ
Isinhvien cố gắng tìm tòi đa dạng bài tập và có lời giải sẵn để bạn làm và tiện đối chiếu. Phải luyện nhiều thì mới đạt điểm tốt được, nhớ nhé!
Bộ bài tập tự luận môn Kinh tế lượng [có đáp án]
Type: zip; Size: 5.15 MB; Lượt tải: 2,264
Gồm bài tập của trường ĐH Hùng Vương, ĐH Hoa Sen và một số sưu tầm trên mạng
TẢI VỀ
Bài tập Kinh tế lượng eviews có lời giải
Type: pdf; Size: 0.66 MB; Lượt tải: 1,178
Hướng dẫn đọc và tính toán trên bảng Eviews - Phạm Văn Khánh - ĐH Hà Nội
Type: pdf; Size: 0.35 MB; Lượt tải: 550
Ở đây hướng dẫn kĩ về cách đọc bảng Eviews
TẢI VỀ
Để khỏi bỡ ngỡ trước khi vào phòng thi, Isinhvien đã giúp bạn sưu tầm nhiều dạng đề thi từ nhiều trường khác nhau ở các năm trước. Một số có cả lời giải, một số thì không, bạn tải về tham khảo và làm thử nhé.
2 Đề thi giữa kì Kinh tế lượng [Có đáp án]
Type: zip; Size: 0.79 MB; Lượt tải: 930
2 đề này đều có lời giải
TẢI VỀ
Đề thi Kinh tế lượng ĐH quốc gia Hà Nội 2014-2015 [Có đáp án]
Type: pdf; Size: 0.95 MB; Lượt tải: 671
Đề này gồm phần Trắc nghiệm và Tự luận >> Đều có đáp án
TẢI VỀ
Đề thi trắc nghiệm Kinh tế lượng [Có đáp án]
Type: pdf; Size: 2.35 MB; Lượt tải: 545
Đề này gồm 50 câu trắc nghiệm
TẢI VỀ
Bộ 2 đề thi Kinh tế lượng trường ĐH Cần Thơ [có đáp án]
Type: zip; Size: 0.05 MB; Lượt tải: 394
Đề thi Kinh tế lượng trường ĐH quốc gia Hà Nội
Type: zip; Size: 6.13 MB; Lượt tải: 373
Bộ 4 đề thi Kinh tế lượng trường ĐH Kinh tế HCM
Type: zip; Size: 1.55 MB; Lượt tải: 443
Bộ 6 đề thi Kinh tế lượng trường ĐH Duy Tân
Type: zip; Size: 0.93 MB; Lượt tải: 213
Một số mẫu đề thi Kinh tế lượng [Sưu tầm]
Type: zip; Size: 0.89 MB; Lượt tải: 377
Bạn có thể tham khảo thêm các dạng đề thi khác ở đây
TẢI VỀ
Qua những tài liệu trên đây, Isinhvien hy vọng sẽ giúp ích cho bạn phần nào để vượt qua học phần Kinh tế lượng “khó nhằn” này. Nhớ cho Isinhvien một like, comment và share bài này đến các nhiều bạn khác nữa nhé! Chúc các bạn may mắn ^^
Bài viết khác liên quan đến Kinh tế lượng
Download tài liệu tổng hợp công thức Kinh tế lượng PDF ✓ Bảng công thức môn Kinh tế lượng ✓ Công thức môn Kinh tế lượng ✓ Tổng hợp công thức trong Kinh tế lượng ✓ Tổng kết công thức Kinh tế lượng ✓ Tóm tắt công thức Kinh tế lượng ✓ File PDF ✓ Tải xuống miễn phí tài liệu tổng hợp các công thức môn Kinh tế lượng link Google Drive
>> Xem ngay tài liệu khác về môn Kinh tế lượng ngay tại: Tài liệu Kinh tế lượng
Loading Preview
Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above.
9 674 KB 14 438
Nhấn vào bên dưới để tải tài liệu
Để tải xuống xem đầy đủ hãy nhấn vào bên trên
Trương Văn Hoàng Thưởng BÀI TOÁN
1. Tính 2019 ĐA BIẾN HAI BIẾN
n = số mẫu [Khuyên nên tính ngay đầu bài để dùng dần, lúc này đầu óc còn sáng suốt để tính toán ^_^ ]
2. Xác định PRF 3. Xác định SRF
Các giá trị
,
, , …. Sẽ lấy trong bảng kết quả,
nhiều biến Thầy sẽ ko cho tính toán [ đỡ khổ ghê lun
hehhe !!!]
→ SRF: 4. Ý nghĩa của các
hệ số hồi quy [nói ý nghĩa của biến nào thì cố định các biến còn lại]
Ví dụ nói ý nghĩa của thì cố định các biến X2, X3, … X2 không đổi, nếu X2
Tương tự cho các biến còn lại …
5. Tổng các bình
phương TSS =
ESS = 3 giá trị
này > 0 RSS = TSS – ESS
6. Tính hệ số xác
định 7. Hệ số xác định
hiệu chỉnh
có thể âm, trong trường hợp này, quy ước TSS =
phải giải ma trận, nhưng
điều này ko phải lo ESS =
RSS = TSS – ESS Với k là số tham số của mô hình
→ mô hình 3 biến Vd: [SRF]
→ k = 3, với các tham số Y, X1, X2
8. Ước lượng của Cái này sẽ tra bảng kết quả ra
→ dòng S.E. of regression
→ cột Std. Error, dòng thứ 1
→ cột Std. Error, dòng thứ 2
→ cột Std. Error, dòng thứ 3 ….
1 Trương Văn Hoàng Thưởng 9. Kiểm định sự
phù hợp mô hình
SRF, mức ý
nghĩa α • Phương pháp giá trị tới hạn: • Phương pháp giá trị tới hạn: B1: Lập giả thiết Ho: β=0 ; H1: β≠0 B1: Lập giả thiết Ho: R2=0 ; H1: R2>0 B2: tra bảng F, giá trị tới hạn B2: tra bảng F, giá trị tới hạn B3: so sánh F0 và Fα[1,n-2] B3: so sánh F0 và Fα[k-1,n-k] + F0 > Fα[1,n-2]: bác bỏ H0 → hàm SRF
phù hợp với mẫu + F0 > Fα[k-1,n-k]: bác bỏ H0 → hàm SRF phù hợp
với mẫu + F0 < Fα[1,n-2]: chấp nhận H0
Fα[1,n-2]
Bác bỏ + F0 < Fα[k-1,n-k]: chấp nhận H0 Fα[1,n-2]
Chấp nhận Fα[k-1,n-k]
Bác bỏ F0 Fα[k-1,n-k]
Chấp nhận
F0 •
• 2019 Phương pháp giá trị p-value: Phương pháp giá trị p-value: [cách này sẽ làm khi đề cho sẵn bảng kết quả] [cách này sẽ làm khi đề cho sẵn bảng kết quả] Lấy giá trị p-value ứng với F0 [ô cuối cùng góc phải chữ
Prod[F-statistic]] Lấy giá trị p-value ứng với F0 [ô cuối cùng góc
phải chữ Prod[F-statistic]] Tiến hành so sánh p-value và α: Tiến hành so sánh p-value và α: + p-value < α: bác bỏ H0 → hàm SRF phù hợp với mẫu + p-value < α: bác bỏ H0 → hàm SRF phù hợp
với mẫu + p-value > α: chấp nhận H0
p-value
Bác bỏ + p-value > α: chấp nhận H0
p-value
Bác bỏ p-value
Chấp nhận
α p-value
Chấp nhận
α 10. Kiểm định giả
thiết biến độc lập
có ảnh hưởng lên
biến phụ thuộc
không? Giả thiết: H0: β = 0
• H 1: β ≠ 0 Phương pháp giá trị tới hạn: Giả thiết: H0: β = 0
• H 1: β ≠ 0 Phương pháp giá trị tới hạn: B1: Tính: B1: Tính: B2: Tra bảng t-student giá trị B2: Tra bảng t-student giá trị B3: So sánh B3: So sánh + > và
: bác bỏ H0 → biến độc lập [X] ảnh hưởng lên biến phụ thuộc [Y]
+ < Bác bỏ : chấp nhận H0 Chấp nhận + > và
: bác bỏ H0 → biến độc lập [X] ảnh hưởng lên biến phụ thuộc [Y]
+ < Bác bỏ : chấp nhận H0 Chấp nhận 2 Trương Văn Hoàng Thưởng • 2019 Phương pháp p-value:
Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập mình
đang xét Tiến hành so sánh p-value và α:
+ p-value < α: bác bỏ H0 → biến độc lập [X] ảnh hưởng
lên biến phụ thuộc [Y]
+ p-value > α: chấp nhận H0
p-value p-value Bác bỏ Chấp nhận
α • Phương pháp p-value:
Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc
lập mình đang xét Tiến hành so sánh p-value và α:
+ p-value < α: bác bỏ H0 → biến độc lập [X] ảnh
hưởng lên biến phụ thuộc [Y]
+ p-value > α: chấp nhận H0
p-value
Bác bỏ p-value
Chấp nhận
α 11. Kiểm định giả
thiết • Ho: β = βo ; H1: β ≠ βo B1: Tính: B1: Tính: Với mức ý nghĩa α B2: Tra bảng t-student giá trị B2: Tra bảng t-student giá trị B3: So sánh B3: So sánh Phương pháp giá trị tới hạn: +
+ > < và • Phương pháp giá trị tới hạn: : bác bỏ H0 + : chấp nhận H0 → có thể xem β = + > < và
: bác bỏ H0
: chấp nhận H0 → có thể xem β = βo βo
Bác bỏ
Bác bỏ Chấp nhận Chấp nhận 3 Trương Văn Hoàng Thưởng • Phương pháp p-value:
Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc
lập mình đang xét • 2019 Phương pháp p-value:
Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập mình
đang xét Tiến hành so sánh p-value và α: Tiến hành so sánh p-value và α: + p-value < α: bác bỏ H0 + p-value < α: bác bỏ H0 + p-value > α: chấp nhận H0 → có thể xem β = βo + p-value > α: chấp nhận H0 → có thể xem β = βo p-value
Bác bỏ p-value
Chấp nhận p-value
Bác bỏ α 12. Xác định khoảng
tin cậy của α Tra bảng t-student giá trị Với mức ý nghĩa α
[đề ko cho thì lấy
α=0,05] Tính p-value
Chấp nhận
α Tra bảng t-student giá trị
Tính tra bảng kết quả Khoảng tin cậy của α:
Khoảng tin cậy của α: 13. Xác định khoảng
tin cậy của β Tra bảng t-student giá trị Với mức ý nghĩa α
[đề ko cho thì lấy
α=0,05] Tính Tra bảng t-student giá trị
Tính tra bảng kết quả Khoảng tin cậy của β:
Khoảng tin cậy của β: 14. Xác định khoảng
tin cậy của
phương sai
var[Ui] = 2 Độ tin cậy: 1 – α = a%
→ α = 100% - a% Độ tin cậy: 1 – α = a%
→ α = 100% - a% Tra bảng Chi-square các giá trị: Tra bảng Chi-square các giá trị: Khoảng tin cậy của 2: Khoảng tin cậy của 2: Với độ tin cậy [1 – α] 4 Trương Văn Hoàng Thưởng • 15. Kiểm định giả
thiết
H o: = o ; H1: ≠ • Phương pháp giá trị tới hạn 2019 Phương pháp giá trị tới hạn B1: Tính B1: Tính B2: So sánh B2: So sánh o Với mức ý nghĩa α + < < chấp nhận Ho, = + bác bỏ Ho + < Bác bỏ bác bỏ Ho Chấp
nhận o bác bỏ Ho +
+ Bác bỏ < Bác bỏ •
• < chấp nhận Ho, = o + < bác bỏ Ho Chấp
nhận Bác bỏ Phương pháp giá trị p-value Phương pháp giá trị p-value B1: Lấy giá trị p-value trong bảng kết quả B1: Lấy giá trị p-value trong bảng kết quả B2: So sánh B2: So sánh + < p-value < 1- → chấp nhận Ho, = + < p-value < 1- → chấp nhận Ho, = o + p-value < → bác bỏ Ho o + p-value < → bác bỏ Ho
+ 1- < p-value → bác bỏ Ho + 1- < p-value → bác bỏ Ho
p-value
Bác bỏ
p-value
Bác bỏ 16. Hệ số co giãn, ý
nghĩa p-value
Chấp
nhận p-value
Bác bỏ p-value
Chấp
nhận p-value
Bác bỏ EYX =
Nếu X[vd: thu nhập] tăng 1% thì Y [vd: chi tiêu]
tăng EYX% 17. Đổi đơn vị
Trong đó: Trong đó: k1 : hệ số tỉ lệ quy đổi giữa đơn vị cũ & mới của Y ko : hệ số tỉ lệ quy đổi giữa đơn vị cũ & mới của Y k2 : hệ số tỉ lệ quy đổi giữa đơn vị cũ & mới của X k1 : hệ số tỉ lệ quy đổi giữa đơn vị cũ & mới của X1 5 Trương Văn Hoàng Thưởng = k1 k2 : hệ số tỉ lệ quy đổi giữa đơn vị cũ & mới của X2 = = ko
18. Dự đoán [dự báo]
điểm 2019 Thay giá trị Xo vào phương trình SRF: = = Dự báo cho hồi quy nhiều biến chỉ xét dự báo điểm.
Thay giá trị , vào phương trình SRF: Dùng???Khi cho Xo
yêu cầu tính Y
19. Dự đoán [ dự
báo] khoảng Dự đoán [ dự báo] giá trị cá biệt
Dùng???
Khi cho Xo và độ tin cậy [1 – α], yêu cầu ước
lượng giá trị.
Thay giá trị Xo vào phương trình SRF: var[ ] = var[Yo = se[ ]= Khoảng tin cậy [1-α]% của Yo/Xo là: Dự đoán [dự báo] giá trị trung bình
Dùng???
- Khi yêu cầu dự đoán mà không cho độ tin
cậy [1 – α] - Khi cho Xo và độ tin cậy [1 – α], yêu cầu
ước lượng giá trị trung bình. Thay giá trị Xo vào phương trình SRF: var[
se[ =
]= Khoảng tin cậy [1-α]% của E[Yo/Xo] là: 20. So sánh R2 Chỉ so sánh được khi thỏa 3 điều kiện sau: Chỉ so sánh được khi thỏa 3 điều kiện sau: 1. Cùng cỡ mẫu n. 1. Cùng cỡ mẫu n. 2. Cùng số biến độc lập. 2. Cùng số biến độc lập. [nếu ko cùng số biến độc lập thì dùng
3. Cùng dạng hàm biến phụ thuộc [nếu ko cùng số biến độc lập thì dùng ]
3. ] Cùng dạng hàm biến phụ thuộc
6 Trương Văn Hoàng Thưởng 21. Thêm biến vào
mô hình, với
mức ý nghĩa α [3 biến] ; R2 [2 biến] ; B1: tính R2 [3 biến] ;
B2: So sánh
Nếu [3 biến] và [3 biến] < 2019 [2 biến] [2 biến] [2 biến]: không thêm biến vào mô hình Nếu
[3 biến] >
[2 biến]: có thể thêm biến vào mô hình, cần làm thêm công việc sau: kiểm định
biến thêm vào có ý nghĩa ko, sau đó mới chắc chắn có thêm biến vào ko?
CÔNG VIỆC KIỂM ĐỊNH THỰC HIỆN GIỐNG CÔNG THỨC SỐ 10 Ý NGHĨA HỆ SỐ HỒI QUY VÀ HỆ SỐ CO GIÃN CỦA CÁC MÔ HÌNH
1. Mô hình tuyến tinh:
Y = + *X
Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng 1 đơn vị thì Y tăng
EYX = , đơn vị [Với điều kiện các yếu tố khác không đổi] ta đã tính lúc đầu Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% thì Y tăng lên EYX%
2. Mô hình lin-log:
Y = + *logX
Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng lên 1% thì Y tăng lên đơn vị [Với điều kiện các yếu tố khác không đổi] NHẬN XÉT:EYX =
1.
Làmhệsao
hết công
Ý nghĩa
số nhớ
co giãn:
Nếu Xthức????
tăng lên 1%Học
thì Ycông
tăngthưc
lên Ehàm
YX%đa biến thui, nhớ cái k của công thức – cái này chính
3. là số tham số của phương trình. → Vậy là hàm 2 biến thay k=2, hàm 3 biến thay k=3, …. [thía là xong phần
Mô hình log-lin:
cônglogY
thức=*_^]
+ *X
2. Luyện tập như thế nào???? → ôn tới dạng nào thì xem công thức đó cho chắc [thía là oki rùi ^_^]
Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng lên 1 đơn vị thì Y tăng lên
% [Với điều kiện các yếu tố khác không đổi]
EYX = = Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% thì Y tăng lên EYX%
4. Mô hình tuyến tính log:
logY = + *logX
Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng 1% thì Y tăng % [Với điều kiện các yếu tố khác không đổi]
EYX = = Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% thì Y tăng lên EYX%
5. Mô hình nghịch đảo:
Y= + * 7 Trương Văn Hoàng Thưởng Ý nghĩa hệ số hồi quy: X tăng lên thì Y cũng tăng lên theo, nhưng Y đối đa là 2019 đơn vị [Với điều kiện các yếu tố khác không đổi]
EYX =
Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% thì Y tăng lên EYX%
MẸO:
a. Cách nói ý nghĩa hệ số hồi quy:
a.1 Tham số nào có log thì đơn vị là %, còn lại thì dùng đơn vị đề bài cho
a.2 Tham số X có log, Y ko log thì nói ý nghĩa của Y nhớ hệ số là
a.3 Tham số X ko log, Y có log thì nói ý nghĩa của Y nhớ hệ số là b. , tham số nào có log thì giá trị trung bình của tham số đó = 1 Hệ số co giãn EYX: từ công thức gốc EYX = TRÌNH BÀY KẾT HỒI QUY
;
;
; =
se =
t = t[ t[ TSS = ??? ; ESS = ??? ; RSS = ??? ;
ĐỌC BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY
Variable
C→
X1 →
X2 →
R-squared → R2
Adjusted R-squared →
S.E. of regression →
Sum squared resid → RSS n = ???
R2 = ???
Fo = ???
= ??? Const
Coefficient
14.32168
-2.258741
1.237762
0.909573
0.873402
1.024183
5.244755 t
Std. Error
1.116283
0.320460
0.342586 t-Statistic
12.82979
-7.048438
3.612997 Mean dependent var →
S.D.dependent var → SY F-statistic → Fo
Prob[F-statistic] → p-value[Fo] p-value
Prob.
0.0001
0.0009
0.0153
9.000000
2.878492 25.14667
0.002459 8 Trương Văn Hoàng Thưởng 2019 THAY ĐỔI SỐ HẠNG ĐỘ DỐC VÀ SỐ HẠNG TUNG ĐỘ GỐC KHI NÀO??? [câu này có thể chiếm 1đ]
1.
2. Thay đổi số hạng hệ số gốc [số hạng độ gốc] khi thêm D vào β
Thay đổi số hạng tung độ gốc khi thêm D vào α
Ta có 3 trường hợp như sau: 9 This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Video liên quan