Bài giảng Kinh tế lượng 1: Bài 5 - ThS. Phạm Ngọc Hưng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:39

Thêm vào BST

Báo xấu

43
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

"Bài giảng Kinh tế lượng 1 - Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính" trình bày khái niệm biến giả; mô hình có biến độc lập chỉ là biến giả; mô hình có biến độc lập là biến giả và biến định lượng.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng 1: Bài 5 - ThS. Phạm Ngọc Hưng

BÀI 5 PHÂN TÍCH HỒI QUY VỚI BIẾN ĐỊNH TÍNH ThS. Phạm Ngọc Hưng Trường Đại học Kinh tế Quốc dân v1.0015108225 1
Có ý kiến cho rằng chi tiêu của hộ gia đình chịu ảnh hưởng cả nhân tố khu vực hộ gia đình sinh sống. Như vậy, để nhận xét vấn đề này chúng ta cần đưa biến định tính “Khu vực” vào mô hình như thế nào? v1.0015108225 2
MỤC TIÊU • Hiểu rõ khái niệm của biến giả. • Biết cách dùng biến giả đại diện cho biến định tính trong vai trò biến độc lập của mô hình hồi quy. • Hiểu được vai trò, ý nghĩa của hệ số đi kèm với biến giả trong mỗi mô hình hồi quy để tiến hành phân tích. v1.0015108225 3
NỘI DUNG Khái niệm biến giả Mô hình có biến độc lập chỉ là biến giả Mô hình có biến độc lập là biến giả và biến định lượng v1.0015108225 4
1. KHÁI NIỆM BIẾN GIẢ 1.1. Giới thiệu về biến định tính, biến giả 1.2. Tình huống v1.0015108225 5
1.1. GIỚI THIỆU VỀ BIẾN ĐỊNH TÍNH, BIẾN GIẢ • Trong kinh tế xã hội có nhiều yếu tố được đặc trưng bởi các trạng thái, tính chất hay phạm trù mà ta gọi là các biến định tính. Chẳng hạn yếu tố “giới tính” gồm hai trạng thái là nam và nữ, yếu tố “quê quán” đặc trưng bởi hai trạng thái thành thị và nông thôn, yếu tố “vùng miền” chia ba trạng thái là miền bắc, miền trung và miền nam,… • Để định lượng các trạng thái của biến định tính (tức là hồi quy biến định tính trong vai trò biến độc lập của mô hình hồi quy), ta cần phải tạo các biến giả (dummy variable) nhận hai giá trị là 0 và 1. v1.0015108225 6
1.2. TÌNH HUỐNG Thông tin về biến định tính “Giới tính” nhân viên (với hai trạng thái là nam và nữ) có thể được thể hiện bởi biến giả “D” như sau: 1 nếu một người là nam D= 0 nếu một người là nữ v1.0015108225 7
NHẬN XÉT • Biến giả sử dụng có các đặc điểm sau: • Biến giả chỉ nhận giá trị 0 và 1. • Mỗi cá thể trong tổng thể chỉ tương ứng với một giá trị của biến giả. • Biến giả chia tổng thể thành các phần riêng biệt. • Việc lựa chọn gán giá trị 1 và 0 ứng với các trạng thái nào là chỉ nhằm thuận lợi cho việc giải thích ý nghĩa hệ số của các biến giả. • Khi biến định tính có nhiều hơn hai trạng thái thì ta vẫn có thể sử dụng biến giả có nhiều giá trị (như biến giả nhận giá trị 0,1,2,3,… tương ứng cho các trạng thái) nhưng gặp khó khăn trong việc nghiên cứu so sánh tương ứng giữa các trạng thái và một số yếu tố kỹ thuật khác nên người ta thường dùng nhiều biến giả với hai giá trị 0 và 1 ở trên ở trên theo quy tắc: Số biến giả sử dụng bằng số trạng thái của biến định tính – 1 • Trạng thái của biến định tính mà ứng với giá trị các biến giả nhận giá trị 0 gọi là trạng thái gốc hay trạng thái cơ bản. Việc lựa chọn trạng thái nào là trạng thái cơ bản thì đó cũng là tùy ý. v1.0015108225 8
2. MÔ HÌNH CÓ BIẾN ĐỘC LẬP CHỈ LÀ BIẾN GIẢ 2.1. Giới thiệu tình huống 2.2. Ví dụ cụ thể v1.0015108225 9
2.1. GIỚI THIỆU TÌNH HUỐNG • Muốn xem xét và so sánh ảnh hưởng của việc dùng phương pháp công nghệ A hay B đến sản lượng của một doanh nghiệp như thế nào? • Tiến hành hồi quy mô hình với biến phụ thuộc (SL) là biến sản lượng của doanh nghiệp phụ thuộc vào biến định tính mô tả về việc doanh nghiệp dùng phương pháp công nghệ A hay B. • Tạo biến giả về phương pháp công nghệ, ký hiệu “CN” • 1 nếu doanh nghiệp sử dụng phương pháp công nghệ A. • CN = • 0 nếu doanh nghiệp không sử dụng phương pháp công nghệ A. (tức là sử dụng phương pháp công nghệ B) • Với việc đưa biến giả CN vào mô hình như một biến độc lập thông thường của mô hình hồi quy:  Hàm hồi quy tổng thể: E(SL | CN) = β1 + β 2 CN  Khi sử dụng phương pháp công nghệ A: E(SL | CN = 1) = β1 + β2  Khi sử dụng phương pháp công nghệ B: E(SL | CN = 0) = β1 v1.0015108225 10
2.1. GIỚI THIỆU TÌNH HUỐNG Nhận xét: • Sản lượng trung bình khi dùng phương pháp công nghệ A là β1+ β2 • Sản lượng trung bình khi dùng phương pháp công nghệ B là β1  β2 là mức chênh lệch về sản lượng trung bình của doanh nghiệp khi sử dụng phương pháp công nghệ A hay B. (Trạng thái cơ bản ở đây là trạng thái “sử dụng phương pháp công nghệ B”). v1.0015108225 11
2.1. GIỚI THIỆU TÌNH HUỐNG • Muốn xét xét mức chênh lệch của sản lượng doanh nghiệp khi sử dụng hai phương pháp công nghệ A và B dao động trong khoảng nào thì ta đi tìm khoảng tin cậy đối xứng của hệ số β2.      2  se (  2 ) t (nk )  /2   2   2  se (  2 ) t( n/ 2 k ) , k  2 • Muốn xem xét có phải sản lượng doanh nghiệp là khác nhau khi dùng hai phương pháp công nghệ A và B hay không thì ta thực hiện bài toán kiểm định cặp giả thuyết: H0: β2 =0 H 1: β 2 ≠ 0  Nếu chấp nhận giả thuyết H1 thì ta kết luận sản lượng doanh nghiệp là khác nhau khi dùng hai phương pháp công nghệ A và B.  Nếu nhận giả thuyết H0 ta kết luận sản lượng của doanh nghiệp là như nhau khi dùng hai phương pháp công nghệ A và B. v1.0015108225 12
2.1. GIỚI THIỆU TÌNH HUỐNG • Muốn xem xét có phải khi doanh nghiệp dùng phương pháp công nghệ A thì cao hơn khi ta dùng phương pháp công nghệ B hay không thì ta thực hiện bài toán kiểm định cặp giả thuyết: H 0: β 2 ≤ 0 H 1: β 2 > 0  Nếu chấp nhận giả thuyết H1 thì ta kết luận sản lượng doanh nghiệp khi dùng phương pháp công nghệ A sẽ cao hơn khi dùng phương pháp công nghệ B.  Nếu nhận giả thuyết H0 ta kết luận sản lượng của doanh nghiệp khi dùng phương pháp công nghệ A là không cao hơn khi dùng phương pháp công nghệ B. v1.0015108225 13
2.2. VÍ DỤ CỤ THỂ Tiếp tục sử dụng 100 quan sát về hộ gia đình. Hồi quy mô hình với biến phụ thuộc CT là chi tiêu hộ gia đình (triệu đồng/năm) phụ thuộc vào biến KV mô tả về khu vực gia đình sình sống (với 2 trạng thái thành thị và nông thôn). • Tạo biến giả: 1 nếu hộ gia đình sống ở thành thị. KV= 0 nếu hộ gia đình sống ở nông thôn. • Tiến hành hồi quy chi tiêu của hộ gia đình phụ thuộc vào khu vực gia đình đó sinh sống:  Hàm hồi quy tổng thể: E (CT | KV )  1   2 KV  Hộ gia đình ở thành thị: E(CT | KV  1)  1  2  Hộ gia đình ở nông thôn: E(CT | KV  0  1 v1.0015108225 14
2.2. VÍ DỤ CỤ THỂ Bảng báo cáo v1.0015108225 15
2.2. VÍ DỤ CỤ THỂ    • Hàm hồi quy mẫu: CTi   1   2 KVi    • Hộ gia đình ở thành thị: CT  1   2  194.2407  69.54187  263.78257    • Hộ gia đình ở nông thôn: CT  1   2  194.2407  Mức chi tiêu của hộ gia đình ở thành thị là 263,78257 triệu đồng/năm.  Mức chi tiêu của hộ gia đình ở nông thôn là 194,2407 triệu đồng/năm.  Mức chênh lệch về chi tiêu của hộ gia đình ở thành thị so với nông thôn là 69,54187 triệu đồng/năm. v1.0015108225 16
2.2. VÍ DỤ CỤ THỂ Muốn biết với mức ý nghĩa 5%, có phải mức chi tiêu của các hộ gia đình ở thành thị là cao hơn mức chi tiêu của các hộ gia đình ở nông thôn hay không, ta thực hiện bài toán kiểm định giả thuyết thống kê: H 0: β 2 ≤ 0 H 1: β 2 > 0    2 Miền bác bỏ của giả thuyết H0 là: W  T   (n-k) , T>t     se (  2 )  69,54187 Giá trị quan sát của tiêu chuẩn kiểm định là: Tqs   6,462151 10,76141 n = 935, k = 2, α = 0,05, → Đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% thì đủ cơ sở nói rằng mức chi tiêu của các hộ gia đình ở thành thị là cao hơn ở nông thôn. v1.0015108225 17
3. MÔ HÌNH CÓ BIẾN ĐỘC LẬP LÀ BIẾN GIẢ VÀ BIẾN ĐỊNH LƯỢNG 3.1. Giới thiệu tình huống 3.2. Ví dụ cụ thể v1.0015108225 18
3.1. GIỚI THIỆU TÌNH HUỐNG Chẳng hạn muốn nghiên cứu, so sánh về mức lương của người lao động phụ thuộc vào số năm đi học có khác nhau giữa nam và nữ hay không? • Ta xây dựng mô hình hồi quy với các biến:  Wage (USD/tháng) chỉ mức lương của người lao động  Educ là số năm đi học của người lao động  Male là biến giả (lượng hóa cho biến giới tính) nhận giá trị 1 nếu quan sát là nam, 0 nếu quan sát là nữ. • Hàm hồi quy tổng thể: E (Wage | Male, E duc)  1   2 Male   3 Educ  Lao động nam: E (Wage | Male  1, Educ)  1  2  3 Educ  Lao động nữ: E (Wage | Male  1, Educ)  1  2  3 Educ v1.0015108225 19
3.1. GIỚI THIỆU TÌNH HUỐNG • Nhận xét:  Khi số năm đi học tăng 1 năm thì lương trung bình của người lao động tăng β3 đơn vị.  Khi số năm đi học là như nhau thì lương trung bình của nam cao hơn nữ là β2 đơn vị.  Nếu β2 > 0 thì có nghĩa khi cùng số năm đi học, lương trung bình của nam cao hơn nữ.  Nếu β2 = 0 thì có nghĩa khi cùng số năm đi học, lương trung bình của nam và nữ là như nhau. v1.0015108225 20