Thu thập số liệu theo tháng của chỉ số giá chứng khoán Việt Nam Index

BAI TAP CA NHAN I.ASSIGNMENT 1: Bài 1: Anh/Chị hãy vào trang web: thu thập số liệu theo tháng của chỉ số giá chứng khoán VN Index (VNI) và giá của cổ phiếu của Công ty Chứng khoán Sài Gòn (SSI), và thực hiện các yêu cầu sau đây: lưu số liệu vừa thu thập về dưới dạng tập tin Excel với tên : data1.xls Chuyển hai chuỗi dữ liệu đó qua tập tin Eviews với tên biến là VNI và SSI? click chuột phải vào data1.xls chọn Open with/Eviews trong hộp thoại Spreadsheet Read: bước 1: chọn Custom range sau đó điều chỉnh tới cột cần đặt tên /Next bước 2: lần lượt nhập tên cho 2 cột là VNI và SSI /Finish Vẽ hai biến VNI và SSI trên cùng một đồ thị? từ cửa sổ tập tin, chọn Quick/Graph trong Series list, nhập tên biến vào (biến nào ở trục hoành gõ trước): vni ssi /OK nếu chọn Type: là Line & Symbol và Axis/Scale : #2 SSI là Right /OK thì ta có đồ thị sau Tính suất sinh lợi của thị trường (Rm) và hãy vẽ trên cùng đồ thị hai biến VNI và Rm? Lưu ý, Rm có thể được tính như sau Rm = (VNIt – VNIt-1)/VNIt-1 hoặc Rm = ln(VNIt/VNIt-1). Trong Eviews, hàm ln được sử dụng là log. trên màn hình lệnh của Eviews nhập : genr rm=log(vni/vni(-1)) sau đó, tương tự câu b, chọn Quick/Graph, rồi nhập tên biến : vni rm /OK chọn Type: Line & Symbol và Axis/Scale cho Rm là Right /OK, ta có đồ thị sau Vẽ đồ thị tần suất kèm thống kê mô tả biến SSI? Giải thích ý nghĩa của các thống kê trong bảng kết quả? chọn Quick/Series Statistics/Histogram and Stats trong Series name, nhập tên biến : ssi /OK , có đồ thị sau Ý nghĩa của các thống kê trong bảng kết quả : Series : biến Sample : mẫu quan sát Observations : số quan sát Mean : giá trị trung bình Median: trung vị Maximum: giá trị lớn nhất Minimum: giá trị nhỏ nhất Std.Dev. : độ lệch chuẩn Skewness : độ nghiêng Kurtosis : độ nhọn Jarque-Bera: thống kê JB, càng nhỏ thì biến càng “dễ” có phân phối chuẩn Probability: xác suất tương ứng của JB, càng nhỏ thì khả năng bác bỏ giả thiết Ho càng cao (giả thiết Ho mặc định là : biến có pp chuẩn), ở đây có kết quả 0.273222 (rất nhỏ) tức là biến không có phân phối chuẩn Vẽ trên cùng đồ thị VNI và VNI trễ một giai đoạn? chọn Quick/Graph nhập tên biến : vni vni(-1) /OK , có đồ thị sau Vẽ giản đồ tự tương quan của VNI với độ trễ được chọn là 5. Anh/Chị hãy giải thích và nêu ý nghĩa các hệ số AC và PAC? chọn Quick/Series Statistics/Correlogram trong Series name, nhập tên biến : vni(-5) /OK trong Correlogram Specification, chọn Level /OK, có giản đồ tương quan sau Ý nghĩa các hệ số AC và PAC : AC (Autocorrelation Coefficient): hệ số tự tương quan à xác định chuỗi thời gian dừng hay không : là “dừng” khi AC đầu tiên ¹0 nhưng các AC tiếp theo =0 một cách có ý nghĩa thống kê là “không dừng” khi một số AC ¹0 một cách có ý nghĩa thống kê PAC (Partial Autocorrelation Coefficient): hệ số tự tương quan riêngà xác định mô hình ARIMA thích hợp Vẽ giản đồ tự tương quan sai phân bậc nhất của VNI với độ trễ được chọn là 5. Anh/Chị có nhận xét gì giữa kết quả câu (g) và câu (f)? chọn Quick/Series Statistics/Correlogram trong Series name, nhập tên biến : d(vni,5) /OK trong Correlogram Specification, chọn Level /OK, có giản đồ tương quan sau Nhận xét kết quả câu g và f : ở câu g là chuỗi thời gian không dừng vì: các hệ số AC đầu rất cao và về sau giảm dần =0 theo độ trễ ở câu f là chuỗi thời gian dừng vì: các hệ số AC đầu ¹0 nhưng tiếp theo sẽ =0 Bài 2: Sử dụng tập tin hhexpe06.dta (tập tin Stata), chuyển sang tập tin Eviews và thực hiện các yêu cầu sau đây: click chuột phải vào hhexpe06.dta chọn Open with/Eviews xuất hiện hộp thoại Table read specification: chọn các biến cần thiết theo yêu cầu của đề bài để chuyển sang Eviews (mặc định là chọn hết) /OK Vẽ đồ thị tần suất các biến chi tiêu lúa gạo, chi tiêu phi lương thực, chi tiêu giáo dục, chi tiêu sức khỏe, chi tiêu nước uống, chi tiêu điện sinh hoạt và qui mô hộ gia đình Việt Nam năm 2006? mở cùng lúc các biến riceexp, nonfdx_1, educex_1, hlthex_1, waterexp, elecexp, hhsize bằng cách : giữ phím Ctrl khi chọn biến rồi click chuột phải chọn Open/as Group để mở biến từ cửa sổ vừa mở, chọn View/Graph… trong Graph Options : chọn Type là Distribution /OK, ta có đồ thị tần suất như sau Lập bảng giá trị trung bình của các biến trên theo 5 nhóm thu nhập khác nhau? Anh/Chị rút ra được nhận xét gì? double click mở từng biến, ở cửa sổ mỗi biến ta làm như nhau chọn View/Descriptive Statistics & Tests/Stats by Classification… xuất hiện hộp thoại Statistics By Classification : trong Statistics : click chọn Mean trong Series/Group for classify : nhập biến thu nhập (ko tìm thấy???) /OK, ta có kết quả như sau Nhận xét: Lập bảng giá trị trung bình của các biến trên theo 8 vùng địa lý khác nhau ở Việt Nam? Anh/Chị rút ra được nhận xét gì? double click mở từng biến, ở cửa sổ mỗi biến ta làm như nhau chọn View/Descriptive Statistics & Tests/Stats by Classification… xuất hiện hộp thoại Statistics By Classification : trong Statistics : click chọn Mean trong Series/Group for classify : nhập Reg8 (biến vùng địa lý) /OK, ta có các kết quả như sau Nhận xét ở Việt Nam năm 2006: Chi tiêu lúa gạo trung bình: cao nhất ở vùng 7 (1970.702), thấp nhất ở vùng 1 (663.8771) Chi tiêu phi lương thực trung bình: cao nhất ở vùng 7 (9690.978), thấp nhất ở vùng 3 (3196.382) Chi tiêu giáo dục trung bình: cao nhất ở vùng 7 (2003.274), thấp nhất ở vùng 3 (675.6620) Chi tiêu sức khỏe trung bình: cao nhất ở vùng 7 (1986.412), thấp nhất ở vùng 3 (658.8135) Chi tiêu nước uống trung bình: cao nhất ở vùng 7 (236.9655), thấp nhất ở vùng 3 (40.83916) Chi tiêu điện sinh hoạt trung bình: cao nhất ở vùng 7 (1182.311), thấp nhất ở vùng 3 (250.9021) Qui mô hộ gia đình trung bình: cao nhất ở vùng 3 (6 người/hộ), thấp nhất ở vùng 1 (4 người/hộ) àVùng 7: có chi tiêu TB cao nhất => vùng đồng bằng Nam Bộ (mức sống cao) àVùng 3: mức chi tiêu TB thấp + qui mô hộ gia đình TB cao nhất => vùng duyên hải miền Trung (nghèo, đông con) àVùng 1: chi tiêu TB lúa gạo và qui mô hộ gia đình TB thấp nhất => vùng núi caoTây Nguyên (thiếu lương thực, dân tộc thiểu số) Lập bảng so sánh giá trị trung bình các biến trên theo hai khu vực thành thị và nông thôn? Anh/Chị rút ra được nhận xét gì? double click mở từng biến, ở cửa sổ mỗi biến ta làm như nhau chọn View/Descriptive Statistics & Tests/Stats by Classification… xuất hiện hộp thoại Statistics By Classification : trong Statistics : click chọn Mean trong Series/Group for classify : nhập Urban06 (biến khu vực) /OK, ta có kết quả như sau Nhận xét : trung bình về chi tiêu lúa gạo, chi tiêu phi lương thực, chi tiêu giáo dục, chi tiêu sức khỏe, chi tiêu nước uống, chi tiêu điện sinh hoạt : ở thành thị (URBAN) đều cao hơn nông thôn trung bình về qui mô hộ gia đình Việt Nam năm 2006: ở nông thôn (4.301) cao hơn thành thị (4.104) à thành thị có mức sống cao hơn nông thôn à nông thôn chưa thực hiện kế hoạch hóa gia đình bằng thành thị Anh/Chị hãy kiểm định xem có sự khác biệt về chi tiêu giáo dục trung bình giữa thành thị và nông thôn hay không? mở biến educex_1 chọn View/Descriptive Statistics & Tests/Equality Tests by Classification… xuất hiện hộp thoại Tests By Classification: trong Series/Group for classify: nhập URBAN06 trong Test equality of: chọn Mean ( kiểm định trung bình ) /OK, có kết quả sau à Giá trị ANOVA F-test có Probability thấp bằng 0.0000 (mà p-value càng thấp thì khả năng bác bỏ H0 càng cao) do đó ta bác bỏ H0 (H0: trung bình chi tiêu giáo dục ở thành thị và nông thôn là bằng nhau) à có sự khác biệt về chi tiêu giáo dục trung bình giữa thành thị và nông thôn Bài 3: Anh/Chị hãy chọn và phân tích một vấn đề về năng lực cạnh tranh cấp tỉnh ở Việt Nam mà mình quan tâm. Để hỗ trợ bài tập này, Anh/Chị nên sử dụng tập tin PCI.xls của các năm 2006, 2007, và 2008 (và các báo cáo tổng hợp liên quan). Bài 4: Cho X ~ N(8,25) è μ = 8 , σ = 5 Yêu cầu: Vẽ phát họa đồ thị cho từng trường hợp. Tính P(X > 8.6) Có Z = = 0.12 với Z ~ N( 0,1 ) è P( X > 8.6 ) = P( Z > 0.12 ) = 1 - P( Z < 0.12 ) = 1 - 0.5478 = 0.4522 Tính P( Z < 0.12 ) bằng Excel, sử dụng hàm : = NORMDIST ( 0.12 , 0 , 1 , true ) = 0.547758426 Tính P(8 < X < 8.6) Vì μ=8 và phân phối của X là pp chuẩn ( pp chuẩn đối xứng quanh giá trị μ ) nên : è P( 8 8.6 ) = 0.5 - 0.4522 = 0.0478 Tính P(X < 7.4) Vì μ=8 và phân phối của X là pp chuẩn ( pp chuẩn đối xứng quanh giá trị μ ) nên : è P( X 8.6 ) = 0.4522 Tính P(7.4 < X < 8.6) Vì μ=8 và phân phối của X là pp chuẩn ( pp chuẩn đối xứng quanh giá trị μ ) nên : è P( 7.4 < X < 8.6 ) = 2 * P( 8 < X < 8.6 ) = 2 * 0.0478 = 0.0956 Bài 5: Từ một mẫu 25 quan sát, người ta tính được giá trị trung bình là 172.5 và độ lệch chuẩn là 15.4. Giả sử có giả thiết sau đây: è N = 25 , μ = 172.5 , σ = 15.4 H0: m = 168 H1: m ¹ 168 Yêu cầu: Vẽ phát họa đồ thị cho từng trường hợp. Xác định loại thống kê kiểm định phù hợp? Loại KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH ( với X có phân phối chuẩn ) : - là thống kê t : với giả thiết H0, có phân phối t với số bậc tự do là N-1 ( nếu không biết σ của X ) - là thống kê z : với giả thiết H0, có phân phối chuẩn hóa ( nếu biết σ của X ) Ở đây do ta đã biết σ = 15.4 , nên thuộc loại thống kê z có phân phối chuẩn hóa Kiểm định giả thiết trên với mức ý nghĩa lần lượt như sau: a = 1%, 5%, 10%, và 15%? Anh/Chị cho biết khi a thay đổi thì quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thiết H0 sẽ thay đổi như thế nào? Mở biến Chọn View/ Descriptive Statistics & Tests/ Simple Hypothesis Tests Xuất hiện hộp thoại Series Distribution Tests : Trong Test value: nhập vào “MEAN” là 168 Trong Mean test assumption: nhập vào “ENTER s.d. if known” là 24 ( do = N-1 = 25 -1) /OK Khi a càng tăng thì càng “dễ” chấp nhận giả thiết Ho II. ASSIGNMENT 2: Bài 2: Từ dữ liệu của Assignment 1 Ước lượng mô hình CAPM có dạng: log(SSI/SSI(-1)) c log(VNI/VNI(-1)) : Chọn 2 biến ssi và vni à Quick/Estimation Equation à nhập log(SSI/SSI(-1)) c log(VNI/VNI(-1)) Dependent Variable: LOG(SSI/SSI(-1)) Method: Least Squares Date: 04/11/09 Time: 12:29 Sample (adjusted): 2 22 Included observations: 21 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C -0.010652 0.006188 -1.721389 0.1014 LOG(VNI/VNI(-1)) 0.878655 0.404512 2.172137 0.0427 R-squared 0.198927     Mean dependent var -0.012801 Adjusted R-squared 0.156765     S.D. dependent var 0.030483 S.E. of regression 0.027992 Akaike info criterion -4.223392 Sum squared resid 0.014888     Schwarz criterion -4.123913 Log likelihood 46.34561     Hannan-Quinn criter. -4.201802 F-statistic 4.718180     Durbin-Watson stat 1.670739 Prob(F-statistic) 0.042709 Vẽ trên cùng đồ thị các biến suất sinh lợi thực tế, suất sinh lợi ước lượng và phần dư của mô hình trên : Tiếp tục trong cửa sổ Estimation Equation trên, chọn View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Graph. Xây dựng khoảng tin cậy 95% cho B2: Trên dòng lệnh, nhập: scalar b2_cd=c(2)-@qtdist(0.975,20)*@stderrs(2) à giá trị chặn dưới. scalar b2_ct=c(2)-@qtdist(0.975,20)*@stderrs(2 à giá trị chặn trên. So sánh b2 với 2 giá trị trên, nếu b2_cd<b2<b2_ct à chấp nhận H0: b2 có ý nghĩa thống kê. Kiểm định giả thiết cho rằng Hệ số Beta của công ty chứng khoán Sài Gòn =1 Tình hệ số tương quan giữa suất sinh lợi thị trường và suất sinh lợi của cổ phiếu SSI: Nhập lệnh Genr rim=@cor(ri,rm) hoặc mở biến ri và rm as groupàQuick/Group Statistics/Correlation Với rm=log(vni/vni(-1)) và ri=log(ssi/ssi(-1)). RI RM RI 1 0.4460120397302639 RM 0.4460120397302639 1 Ước tính hệ số Beta điều chỉnh cho cổ phiếu SSI: Genr beta_adjusted=c(2)/@cor(ri,rm). Giả sử suất sinh lợi phi rủi ro của Việt Nam là 9.6% và phần bù rủi ro thị trường là 5.5%, ước tính suất sinh lợi kỳ vọng cho cổ phiếu SSI: RSSI,VNI = 9,6% + beta*5,5%. Bài 3: III. ASSIGNMENT3: Bài 1: Nhấp đúp vào biến y -> vào view/ Descriptive Statistic & Tests/ Stats by classification, gõ “X2” ở Series/ group for classify -> ta có bảng sau: Descriptive Statistics for Y Categorized by values of X2 Date: 05/20/09 Time: 22:31 Sample: 1 30 Included observations: 30 X2  Mean  Std. Dev.  Obs. [0, 20) 42.57143 9.501880 7 [20, 40) 56.28571 10.45170 7 [40, 60) 56.33333 5.316641 6 [60, 80) 59.00000 5.049752 5 [80, 100) 66.80000 8.642916 5 All 55.30000 11.16692 30 Nhận xét: doanh số bán hàng tăng theo điểm về kỹ năng bán hàng. Mô hình dự báo: chưa học! Hồi quy: Ở màn hình lệnh: ls y c x2 x3 x4 x5 x6, ta có bảng sau: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/09 Time: 22:39 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C -90.62915 17.84109 -5.079799 0.0000 X2 0.202915 0.028221 7.190144 0.0000 X3 6.154295 0.921462 6.678840 0.0000 X4 0.112319 0.503071 0.223266 0.8252 X5 -0.013198 0.785811 -0.016796 0.9867 X6 -0.586477 1.762090 -0.332830 0.7422 R-squared 0.895539     Mean dependent var 55.30000 Adjusted R-squared 0.873776     S.D. dependent var 11.16692 S.E. of regression 3.967380     Akaike info criterion 5.770945 Sum squared resid 377.7625     Schwarz criterion 6.051185 Log likelihood -80.56418     Hannan-Quinn criter. 5.860596 F-statistic 41.15014     Durbin-Watson stat 1.895046 Prob(F-statistic) 0.000000 Các hệ số b4,b5,b6 không có ý nghĩa thống kê. Hệ số b2, b3 có ý nghĩa thống kê và có dấu đúng với kỳ vọng. Vì: b2 >0 : điểm về kỹ năng bán hàng càng cao thì doanh số bán hàng cũng tăng theo. b3 >0 : nhân viên càng hăng hái trong công việc thì doanh số bán hàng càng tăng. Ước lượng mô hình dự báo: chưa học! Bài 2: Chọn các biến y,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8 -> nhấp chuột phải, Open/as group -> vào view/ Descriptive stats/common sample X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y  Mean  22.36898  172.5951  31.74383  1723.560  255.0064  39.85211  47.95525  2266.132  Median  9.025000  26.62300  17.88800  342.2877  33.20000  20.55600  24.61515  472.0812  Maximum  207.7000  4186.930  348.1426  45999.01  4485.195  423.2698  785.0718  60334.51  Minimum  0.442000  1.066000  0.429000  2.398000  1.011100  0.267000  0.750000  6.803000  Std. Dev.  30.58231  438.6564  39.58890  4488.490  573.7774  55.84726  86.40719  5799.043  Skewness  2.638699  5.133975  3.290828  5.794956  3.859590  3.502381  5.336685  5.944537  Kurtosis  11.73742  36.88443  20.81731  45.86810  21.32879  19.38885  38.88011  48.11877  Jarque-Bera  1146.128  13789.44  3968.524  21692.00  4350.833  3494.271  15414.33  23947.59  Probability  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  Sum  5905.412  45565.10  8380.372  455020.0  67321.69  10520.96  12660.19  598258.9  Sum Sq. Dev.  245978.0  50606322  412194.9  5.30E+09  86584999  820275.1  1963611.  8.84E+09  Observations  264  264  264  264  264  264  264  264 b) Chọn các biến y,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8 -> View/ Group statistics/ Correlations X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y X2  1.000000  0.573045  0.260664  0.581816  0.606916  0.208016  0.210286  0.602849 X3  0.573045  1.000000  0.122734  0.905251  0.627895  0.023502  0.262369  0.932005 X4  0.260664  0.122734  1.000000  0.083741  0.123914  0.456082  0.079123  0.105862 X5  0.581816  0.905251  0.083741  1.000000  0.624455  0.020705  0.196601  0.987976 X6  0.606916  0.627895  0.123914  0.624455  1.000000  0.043653  0.253913  0.618947 X7  0.208016  0.023502  0.456082  0.020705  0.043653  1.000000  0.013897  0.052856 X8  0.210286  0.262369  0.079123  0.196601  0.253913  0.013897  1.000000  0.215714 Y  0.602849  0.932005  0.105862  0.987976  0.618947  0.052856  0.215714  1.000000 Nhận xét: các hệ số tương quan giữa các biến thấp -> không có đa cộng tuyến (chưa chắc lắm!) Các biến giải thích có hệ số tương quan với y lớn hơn 0.7 là X3, X5 Vẽ đồ thị phân tán giữa X3 với Y: Quick/Graph/ nhập x3 y/ (Type) chọn Scatter/ (Fit lines) chọn Regression line (-> tạo đường hồi quy) Nhận xét : đây là mô hình phù hợp vì các giá trị phân tán quanh đường hồi quy. Vẽ đồ thị phân tán giữa X5 với Y: (tương tự với X3) Nhận xét : đây là mô hình phù hợp vì các giá trị phân tán quanh đường hồi quy. d) Nhấp đúp vào biến y -> vào view/ Descriptive Statistic & Tests/ Stats by classification, gõ “X3 X2” ở Series/ group for classify -> ta có bảng sau: Descriptive Statistics for Y Categorized by values of X3 and X2 Date: 05/21/09 Time: 00:22 Sample: 1 266 Included observations: 265  Mean  Std. Dev. X2  Obs. [0, 50) [50, 100) [100, 150) [150, 200) [200, 250) All [0, 1000) 1032.968 2383.734 6163.426 11049.50 NA 1246.357 1575.080 2188.790 5477.006 NA NA 1917.238 227 21 3 1 0 252 [1000, 2000) 14698.14 16465.63 29127.00 9254.117 34736.00 17979.29 6131.026 9293.366 NA NA NA 9514.644 4 4 1 1 1 11 X3 [2000, 3000) NA 28085.00 NA NA NA 28085.00 NA NA NA NA NA NA 0 1 0 0 0 1 [4000, 5000) NA NA 60334.51 NA NA 60334.51 NA NA NA NA NA NA 0 0 1 0 0 1 All 1269.594 5538.690 21590.36 10151.81 34736.00 2265.183 2473.740 7873.685 24144.75 1269.527 NA 5788.070 231 26 5 2 1 265 Nhận xét: - Cùng khoảng giá trị của X3 (chi tiêu vốn hữu hình) thì giá trị trung bình của Y tăng theo X2 (tổng số lao động) - Cùng khoảng giá trị của X2 (tổng số lao động) thì giá trị trung bình của Y tăng theo X3 (chi tiêu vốn lao động). Chiến lược chọn mô hình: từ tổng quát (general) đến giản đơn (simple): B1: hồi quy Y theo tất cả các biến: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/21/09 Time: 00:32 Sample: 1 266 Included observations: 264 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C -155.3579 64.48403 -2.409246 0.0167 X2 6.102751 1.971835 3.094961 0.0022 X3 2.771448 0.241587 11.47185 0.0000 X4 -0.620636 1.258533 -0.493142 0.6223 X5 1.032169 0.023537 43.85339 0.0000 X6 -0.334775 0.106573 -3.141288 0.0019 X7 2.907275 0.882797 3.293253 0.0011 X8 0.351253 0.527540 0.665832 0.5061 R-squared 0.985744     Mean dependent var 2266.132 Adjusted R-squared 0.985355     S.D. dependent var 5799.043 S.E. of regression 701.7919     Akaike info criterion 15.97499 Sum squared resid 1.26E+08     Schwarz criterion 16.08335 Log likelihood -2100.698     Hannan-Quinn criter. 16.01853 F-statistic 2528.820     Durbin-Watson stat 1.955415 Prob(F-statistic) 0.000000 -> các hệ số b4,b8 không có ý nghĩa thống kê. B2: Kiểm định Wald test (kiểm định giả thiết đồng thời: có phải cả 2 biến này X4,X8 đồng thời không ảnh hưởng lên doanh số hay không) -> từ kết quả hồi quy-> view/Coefficient Tests/ Wald-Coefficient Restrictions/ gõ C(4)=C(8)=0 (Ho), ta có bảng: Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value   df     Probability F-statistic 0.334088 (2, 256)   0.7163 Chi-square 0.668175 2   0.7160 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value   Std. Err. C(4) -0.620636 1.258533 C(8) 0.351253 0.527540 Restrictions are linear in coefficients. -> p-value của F-statistic lớn (0.7163)-> chấp nhận Ho (cả x4,x8 đồng thời không ảnh hưởng đến Y) B3: hồi quy Y theo x2,x3,x5,x6,x7 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/21/09 Time: 00:45 Sample: 1 266 Included observations: 265 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C -149.1473 59.07772 -2.524596 0.0122 X2 6.068047 1.947646 3.115580 0.0020 X3 2.783337 0.237022 11.74293 0.0000 X5 1.030859 0.023233 44.37082 0.0000 X6 -0.320920 0.105859 -3.031572 0.0027 X7 2.718822 0.800158 3.397854 0.0008 R-squared 0.985573     Mean dependent var 2265.183 Adjusted R-squared 0.985295     S.D. dependent var 5788.070 S.E. of regression 701.8891     Akaike info criterion 15.96781 Sum squared resid 1.28E+08     Schwarz criterion 16.04886 Log likelihood -2109.735     Hannan-Quinn criter. 16.00037 F-statistic 3538.779     Durbin-Watson stat 1.951116 Prob(F-statistic) 0.000000 -> Mô hình hồi quy phù hợp: Y= -149.15 + 6.07x2 + 2.78x3 + 1.03x5 – 0.32x6 + 2.72x7 Kiểm định các hệ số hồi quy: Các hệ số b1,b2,b3,b5,b6,b7 đều có ý nghĩa kinh tế ở mức 5% vì p-value của chúng đều nhỏ hơn 0.05 (bác bỏ Ho, Ho = các hệ số không có ý nghĩa thống kê) Ý nghĩa kinh tế: b1= -149.15 : hệ số cắt b2= 6.07 : nếu các biến giải thích khác không đổi, nếu tổng số lao động (x2) tăng thêm 1 ngàn người thì doanh thu (Y) sẽ tăng thêm 6.07 triệu đôla. Các hệ số khác giải thích tương tự. Việc sử dụng các hệ số hồi quy trong việc tư vấn lập ngân sách vốn đầu tư cho các doanh nghiệp trong tương lai: vì các hệ số b4,b8 không có ý nghĩa thống kê (có nghĩa các biến x4,x8 không ảnh hưởng đến doanh số) -> cắt bỏ chi phí vốn vô hình (x4) và chi phí nghiên cứu & phát triển (x8). Vì b6 các doanh nghiệp nên cắt giảm dần chi phí quản lý (x6) Vì b2>b3>b7>b5>0 -> các doanh nghiệp nên tập trung nâng cao tổng số lao động (x2), ưu tiên đầu tư vào chi tiêu vốn hữu hình (x3), sau đó là chi phí quảng cáo & bán hàng (x7), cuối cùng là giá vốn hàng bán (x5). Bài 3: Chọn các biến (12 biến) -> nhấp chuột phải, Open/as group -> vào view/ Descriptive stats/common sample AGE VALUE TENURE SALES SALARY PROFIT PROF OTHERCOM EXPER EDU COMPENS BONUS  Mean  57.66000  62.31600  23.50000  4075.680  920.1200  117.4000  5.220000  43.76000  10.38000  1.520000  1186.080  222.2000  Median  59.00000  4.050000  26.00000  2251.000  691.0000  80.00000  5.000000  33.00000  8.000000  2.000000  818.0000  106.0000  Maximum  71.00000  1689.000  46.00000  21351.00  3396.000  1166.000  9.000000  143.0000  34.00000  2.000000  4039.000  1487.000  Minimum  45.00000  0.100000  2.000000  415.0000  128.0000 -1086.000  1.000000  0.000000  1.000000  0.000000  357.0000  0.000000  Std. Dev.  5.571831  249.3224  12.69782  4552.241  697.6053  328.1078  2.589539  38.43604  8.966810  0.614120  833.5558  322.0034  Skewness -0.270224  5.862292 -0.299182  1.882641  1.563738  0.016030 -0.180923  0.726974  0.961647 -0.877554  1.420794  2.537563  Kurtosis  2.532195  38.00932  1.947630  6.159773  5.379005  7.520569  1.899494  2.548356  2.904372  2.762636  4.758896  9.913458  Jarque-Bera  1.064427  2839.830  3.053171  50.33649  32.16827  42.57620  2.795929  4.829053  7.725424  6.534884  23.26737  153.2350  Probability  0.587304  0.000000  0.217276  0.000000  0.000000  0.000000  0.247099  0.089410  0.021011  0.038104  0.000009  0.000000  Sum  2883.000  3115.800  1175.000  203784.0  46006.00  5870.000  261.0000  2188.000  519.0000  76.00000  59304.00  11110.00  Sum Sq. Dev.  1521.220  3045922.  7900.500  1.02E+09  23846003  5275082.  328.5800  72389.12  3939.780  18.48000  34045946  5080622.  Observations  50  50  50  50  50  50  50  50  50  50  50  50 Nhận xét: ??? b) Nhấp đúp vào biến compens -> vào view/ Descriptive Statistic & Tests/ Stats by classification, gõ “edu” ở Series/ group for classify -> ta có bảng sau: Descriptive Statistics for COMPENS Categorized by values of EDU Date: 05/22/09 Time: 16:40 Sample: 1 50 Included observations: 50 EDU  Mean  Std. Dev.  Obs. 0 2168.667 1432.994 3 1 1542.222 908.4585 18 2 863.3793 524.7285 29 All 1186.080 833.5558 50 Nhận xét: tổng tiền lương trung bình của giám đốc dự án giảm dần theo trình độ học vấn. c) Nhấp đúp vào biến compens -> vào view/ Descriptive Statistic & Tests/ Stats by classification, gõ “prof” ở Series/ group for classify -> ta có bảng sau: Descriptive Statistics for COMPENS Categorized by values of PROF Date: 05/22/09 Time: 16:41 Sample: 1 50 Included observations: 50 PROF  Mean  Std. Dev.  Obs. 1 1250.286 782.2090 7 2 2027.000 NA 1 3 1439.500 903.1546 6 4 1011.667 742.8256 6 5 825.7143 647.6346 7 6 1018.667 450.1959 3 7 1440.889 1117.068 9 8 1061.400 563.8123 5 9 1117.833 1129.092 6 All 1186.080 833.5558 50 Nhận xét: tổng tiền lương trung bình của giám đốc dự án ở mức cao nếu tham gia từ 1->3 khóa, từ 4-> 9 khóa : ở mức trung bình chung Xác định mô hình hồi quy phù hợp: (không chắc chắn) ls salary c bonus othercom compens age edu prof tenure exper value profit sales có bảng kết quả hồi quy sau: Dependent Variable: SALARY Method: Least Squares Date: 05/21/09 Time: 02:05 Sample: 1 50 Included observations: 50 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 1.41E-12 8.48E-13 1.668228 0.1035 BONUS -1.000000 2.74E-16 -3.65E+15 0.0000 OTHERCOM -1.000000 2.41E-15 -4.16E+14 0.0000 COMPENS 1.000000 1.27E-16 7.87E+15 0.0000 AGE -9.43E-15 1.38E-14 -0.683261 0.4986 EDU -6.18E-14 1.31E-