tailieunhanh - BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG - Bài tập 2:BIẾN GIẢ VÀ ĐA CỘNG TUYẾN

1. a. Mô hình tổng quát: SALARY=β1+ β2SPENDING + 3 d D1 + 4 d D2 + Ui Dự báo kì vọng: · β2 0:Vì chi phí học tập nâng cao kiến thức càng cao thì trình độ của họ càng cao, khi đó bậc lương của họ sẽ cao và thu nhập trung bình của họ sẽ cao. | Họ Và Tên TRƯƠNG QUANG TRUNG Lơp 07QK2 Mssv 130700853 BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG Bài tập 2 BIẾN GIẢ VÀ ĐA CỘNG TUYẾN 1. a. Mô hình tổng quát SALARY P1 P2SPENDING S3 D1 S4 D2 Ui Dự báo kì vọng P2 0 Vì chi phí học tập nâng cao kiến thức càng cao thì trình độ của họ càng cao khi đó bậc lương của họ sẽ cao và thu nhập trung bình của họ sẽ cao. S3 0 Vì khi trình độ học vấn của họ là đại học thì thu nhập bình quân của họ sẽ cao hơn những người có học vấn thấp hơn. S4 0 Tương tự khi trình độ học vấn cao học thì thu nhập bình quân sẽ cao hơn những người có học vấn thấp hơn. b. Dependent Variable SALARY Method Least Squares Date 12 14 08 Time 20 48 Sample 1 51 Included observations 51 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C SPENDING D1 D2 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 08 Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob F-statistic Mô hình tổng quát Substituted Coefficients SALARY SPENDING - D1 - D2 Với mức ỹ nghĩa a 5 thì có một biến không có ý nghĩa đó là tiến hành kiểm định WALD để bỏ biến D2 ra khỏi phương trình Chaỵ Eview ta có kết quả Wald Test Equation Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 1 47 Chi-square 1 Null Hypothesis Summary Normalized Restriction 0 Value Std. Err. C 4 Restrictions are linear in coefficients. Ta thấy giá trị Prob 0 1904 a 5 nên việc ta bỏ biến D2 là đúng Mô hình mới Dependent Variable SALARY Method Least Squares Date 12 14 08 Time 21 18 Sample 1 51 Included observations 51 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C .