zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Kinh tế học

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Nguyễn Thị Bích Nguyệt

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:42

Báo xấu

10
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Kinh tế lượng: Chương 2 - Mô hình hồi quy đơn biến" được biên soạn với các nội dung chính sau: Giới thiệu mô hình hồi quy đơn biến; Phương pháp bình phương nhỏ nhất; Các giả thiết của hồi quy đơn biến; Các phân tích; Ứng dụng thực tiễn. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Nguyễn Thị Bích Nguyệt

KINH TẾ LƯỢNG MÃ HỌC PHẦN EM3130 Nguyễn Thị Bích Nguyệt Bộ môn Kinh tế học C9-208B Viện Kinh tế và Quản lý 26/10/2021 Econometrics 1
NỘI DUNG HỌC PHẦN CHƯƠNG 1 – GIỚI THIỆU VỀ KINH TẾ LƯỢNG & PHÂN TÍCH HỒI QUY CHƯƠNG 2 - MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN BIẾN CHƯƠNG 3 - MÔ HÌNH HỒI QUY ĐA BIẾN CHƯƠNG 4 – HỒI QUY VỚI BIẾN ĐỘC LẬP ĐỊNH TÍNH CHƯƠNG 5 – ĐA CỘNG TUYẾN CHƯƠNG 6 - PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI CHƯƠNG 7 – TỰ TƯƠNG QUAN 10/26/2021 Econometrics 2
CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN BIẾN Econometrics 3
NỘI DUNG CHƯƠNG 2 2.1. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN BIẾN 2.2. PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT 2.3. CÁC GIẢ THIẾT CỦA HỒI QUY ĐƠN BIẾN 2.4. CÁC PHÂN TÍCH 2.5 ỨNG DỤNG THỰC TIỄN 10/26/2021 Econometrics 4
2.1. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN BIẾN Trường hợp đơn giản, mô hình có một biến độc lập, có nghĩa k = 1. Đây là tình huống mà y chỉ phụ thuộc vào một biến x. Ví dụ: - Mối quan hệ giữa chi cho tiêu dùng và thu nhập khả dụng. - Đo lường mối quan hệ trong dài hạn giữa giá cổ phiếu và cổ tức. - Mối quan hệ giữa sản lượng hàng bán và chi phí cho Marketing. 26/10/2021 Econometrics 5
2.1. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN BIẾN Giả sử chúng ta có dữ liệu về sản lượng hàng bán và chi phí cho Marketing của một doanh nghiệp từ 2015 đến 2019 như sau: Năm Sản lượng hàng bán Chi phí Marketing (Triệu sản phẩm) (tỷ đồng) 2015 3 5 2016 4 7 2017 5 8 2018 6 10 2019 7 12 26/10/2021 Econometrics 6
2.1. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN BIẾN Bằng trực giác, chúng ta có thể thấy rằng hệ số góc (2) của hồi quy này là dương, nhưng cụ thể mối quan hệ của x và y trong bộ dữ liệu trên là như thế nào? Bước đầu tiên chúng ta có thể xem xét thông qua biểu đồ phân tán của hai biến. 26/10/2021 Econometrics 7
2.1. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN BIẾN 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 2 4 6 8 10 12 14 26/10/2021 Econometrics 8
2.1. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN BIẾN Từ biểu đồ phân tán, chúng ta thấy dường như có mối quan hệ tuyến tính giữa y và x, do đó ta có thể biểu diễn bằng hàm tuyến tính như sau: y = a+bx Khi đó hàm hồi quy sẽ được biểu diễn: yi = 1 + 2xi + ui Trong đó i = 1,2,3,4,5 Làm thế nào để có thể tìm được 1 và 2 ? 26/10/2021 Econometrics 9
2.2. PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT 2.2.1. Giới thiệu - Đây là phương pháp được đưa ra bởi nhà toán học Đức Carl Friedrich Gauss, ký hiệu OLS (ordinary least squares). - Tư tưởng của phương pháp này là cực tiểu tổng bình phương các phần dư. 26/10/2021 Econometrics 10
2.2. PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT 2.2.2. OLS → Ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy đơn biến Hàm hồi quy mẫu: y ˆ = ˆ + ˆ x i 1 2 i  2 ˆ ˆ Đặt L =  i i ( y − y ) =  i 1 2 i ( y −  −  x ) 2 i i Ta thấy rằng các tham số hồi quy mẫu sẽ là nghiệm của hệ phương trình: L = −2 ( yi − ˆ1 − ˆ2 x i ) = 0 (1) ˆ1 i L = −2 x i ( yi − ˆ1 − ˆ2 x i ) = 0 (2) ˆ2 i Từ (1) →  (yi − ˆ1 − ˆ2 x i ) = 0   yi − nˆ1 − ˆ2  x i = 0 i i i 26/10/2021 Econometrics 11
2.2. PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT 2.2.2. OLS → Ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy đơn biến Đặt  yi = ny  xi = nx Do vậy ta có thể viết: ny − nˆ1 − nˆ2 x = 0 hay y − ˆ1 − ˆ2 x = 0 Từ (2) →  xi ( yi − ˆ1 − ˆ2 xi ) = 0 i Do vậy:  xi ( yi − y + ˆ2 x − ˆ2 xi ) = 0 i  i i  i ˆ ˆ  2  i  2 i = 0 2 x y − y x + x x − x i  xi yi − nyx + ˆ2 nx 2 − ˆ2  xi 2 = 0 i 26/10/2021 Econometrics 12
2.2. PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT 2.2.2. OLS → Ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy đơn biến Suy ra: ˆ2 =  x i yi − nxy =  ( x i − x )( yi − y) & ˆ = y − ˆ x 1 2  x i − nx 2 2  (xi − x) 2 ˆ1, ˆ2 là các ước lượng của 1 và 2 được tính bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất- được gọi là các ước lượng bình phương nhỏ nhất 26/10/2021 Econometrics 13
2.2. PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT 2.2.2. OLS → Ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy đơn biến Từ ví dụ sản lượng hàng bán và chi phí cho Marketing của một doanh nghiệp như trên, ta có thể tính được: ˆ1 = 0.11; ˆ2 = 0.58 Khi đó: ˆ i = 0.11 + 0.58 xi y Câu hỏi: ‒Ý nghĩa của từng hệ số hồi quy? ‒Khi chi phí Marketing là 15 tỷ đồng thì sản lượng hàng bán? 26/10/2021 Econometrics 14
2.2. PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT 2.2.2. OLS → Ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy đơn biến Cần thận trọng khi nhận xét hệ số chặn y 0 x 26/10/2021 Econometrics 15
2.3. CÁC GIẢ THIẾT CỦA HỒI QUY ĐƠN BIẾN Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) là phương pháp rất đáng tin cậy trong việc ước lượng các tham số của mô hình, tuy nhiên mô hình ước lượng phải thoả mãn các giả thiết. Khi thoả mãn các giả thiết, ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) là ước lượng tuyến tính không chệch có hiệu quả nhất trong các ước lượng. Vì thế phương pháp OLS đưa ra Ước Lượng Không chệch Tuyến Tính Tốt Nhất (Best Linear Unbiased Estimators-BLUE). Kết quả này được gọi là Định lý Gauss–Markov. 26/10/2021 Econometrics 16
2.3. CÁC GIẢ THIẾT CỦA HỒI QUY ĐƠN BIẾN Giả thiết 1. E(ui) = 0 Kỳ vọng của các yếu tố ngẫu nhiên ui bằng 0 2. Var (ui) = 2 Phương sai bằng nhau với mọi ui 3. Cov (ui,uj)=0 Không có sự tương quan giữa các ui 4. Cov (ui,xi)=0 U và X không tương quan với nhau 5. ui Phân phối chuẩn 26/10/2021 Econometrics 17
2.3. CÁC GIẢ THIẾT CỦA HỒI QUY ĐƠN BIẾN Với các giả thiết 1 đến 4, thì các ước lượng $ được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất là các ước lượng tuyến tính, không chệch, tốt nhất - “Ước lượng” - $ là ước lượng điểm của . - “tuyến tính” - $ là ước lượng tuyến tính (tuyến tính theo các tham số) - “không chệch” - Giá trị kỳ vọng của ˆ1, ˆ2 đúng bằng giá trị của 1 và 2 - “Tốt nhất” - $ có phương sai nhỏ nhất 26/10/2021 Econometrics 18
2.4. CÁC PHÂN TÍCH Độ chính xác của SRF Độ phù hợp của mô hình Ước lượng khoảng tin cậy của các j Kiểm định cho các j Dự báo 26/10/2021 Econometrics 19
2.4. CÁC PHÂN TÍCH 2.4.1. Độ chính xác của SRF Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất, các ước lượng được xác định theo công thức: ˆ2 =  x i yi − nxy =  ( x i − x )( yi − y) & ˆ = y − ˆ x 1 2  x i − nx 2 2  (x i − x) 2 Đây là các ước lượng của mẫu, với các mẫu khác nhau ta có các ước lượng khác nhau. Vì phương sai hay độ lệch chuẩn đặc trưng cho độ phân tán của đại lượng ngẫu nhiên, nên ta dùng chúng làm thước đo cho chất lượng của ước lượng. 26/10/2021 Econometrics 20

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.