Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 – ThS. Nguyễn Trung Đông
lượt xem 6
download
"Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 – ThS. Nguyễn Trung Đông" trình bày hàm hồi quy tổng thể PRF; các giả mô hình thuyết; ước lượng tham số; hệ số xác định mô hình hồi quy bội; ma trận tương quan, ma trận hiệp phương sai; khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết; một số dạng hàm hồi quy.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 – ThS. Nguyễn Trung Đông
- 05/01/2019 Bài Giảng Chương 2. Hồi Quy Bội KINH TẾ LƯỢNG Hàm hồi quy tổng thể PRF. (Econometric) Các giả mô hình thuyết. Chương 2 Ước lượng tham số. Hệ số xác định mô hình hồi quy bội. Hồi Quy Bội Ma trận tương quan, Ma trận hiệp phương sai. (Multiple Regression) Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết. Dự báo. GV: ThS. Nguyễn Trung Đông Một số dạng hàm hồi quy. Mail: nguyendong@ufm.edu.vn 1 Hồi quy với biến giả. 2 1. Hàm hồi quy tổng thể PRF 1. Hàm hồi quy tổng thể PRF Xét hàm hồi quy tuyến tính k biến Từ một mẫu quan sát Yi , X 2,i , X3,i ,..., X k,i E Y X 2 , X3 ,..., X k 1 2 X 2 3X3 ... k X k với i = 1, 2,…,n, lấy từ tổng thể, ta có Hay Y 1 2 X 2 3X 3 ... k X k hệ sau Trong đó Y1 1 2 X 2,1 ... k X k,1 1 Y 1 2 X 2,2 ... k X k,2 2 2 là sai số ngẫu nhiên ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... Yn 1 2 X 2,n ... k X k,n n 1 là hệ số tự do 2 , 3 , ..., k là các hệ số hồi quy riêng Với j là các phần dư của số hạng thứ j. 3 4 1. Hàm hồi quy tổng thể PRF 2. Các giả thuyết mô hình Viết hệ trên dưới dạng ma trận như sau GT1 : E i 0, i Y X 0 khi i j Trong đó Y1 1 1 GT2 : E i , j 2 Y khi i j Y 2 ; 2 ; 2 ... ... ... Yn k n Hay dưới dạng ma trận E T 2 I 1 X 2,1 X3,1 ... X k,1 GT3 : Các biến độc lập phi ngẫu nhiên. 1 X 2,2 X3,2 ... X k,2 X GT4 : Không có hiện tượng cộng tuyến ... ... ... ... ... 1 X X ... X k,n giữa các biến độc lập. 2,n 3,n 5 6 1
- 05/01/2019 3. Ước lượng tham số 3. Ước lượng tham số Hàm hồi quy mẫu SRF có dạng Khi đó, phương pháp OLS, xác định Yi 1 2 X 2,i 3X3,i ... k X k,i ei các hệ số hồi quy sao cho n n 2 i Hay dưới dạng ma trận Y X e RSS ei2 Yi Y i 1 i 1 trong đó e 1 1 n 2 e RSS Yi 1 2X 2,i ... k X k,i min 2 ; e 2 Y X i 1 ... ... ek k 7 8 3. Ước lượng tham số Khi đó các tham số hồi quy thỏa mãn hệ RSS 1 0 (X T X) X T Y XT X XT Y Trong đó n n n n X2,i ... Xk,i i1 Yi i 1 i 1 n n n n T X X X 2,i X2,i2 ... X 2,i X k,i T ; X Y i 1 X 2,i Yi i 1 i 1 i 1 ... ... ... ... ... n n n n 2 X k,i Xk,i X 2,i ... X k,i X k,i Yi 9 i1 i 1 i 1 i 1 10 Kết quả tính toán trên cho bởi phần mềm Eview 11 12 2
- 05/01/2019 4. Hệ số xác định MH hồi quy bội 4. Hệ số xác định MH hồi quy bội Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Ý nghĩa của R 2 cũng tương tự như trong hồi quy, ta dùng hệ số xác định R 2 được mô hình hai biến. xác định như sau Để so sánh mức độ phù hợp của các mô hình có số biến độc lập khác nhau, hay RSS ESS R2 1 Để xem xét việc có nên đưa thêm các TSS TSS Trong đó biến độc lập mới vào mô hình không. 2 TSS YT Y n Y nS2Y Khi đó ta dùng hệ số xác định điều T chỉnh là: R 2 1 1 R 2 n 1 ESS XT Y n Y 2 nk Biến độc lập đưa vào mô hình là có ý RSS TSS ESS. 13 nghĩa nếu làm tăng giá trị của R 2 . 14 5. Ma trận tương quan 6. Ma trận hiệp phương sai 1 r1,2 ... r1,k var cov 1, 2 ... cov 1 , k 1 r2,1 1 ... r2,k , R cov var 2 ... cov 2 , k ... ... ... ... cov 2 1 ... ... ... ... rk,1 rk,2 ... 1 cov k , 1 cov k , 2 var k ... Trong đó 1 Ta tính cov 2 XT X n n yi x j,i i1 x t,i x j,i i1 ta thay 2 r1, j , rt, j ; x j,i X j,i X j n n n n yi2 x 2j,i x 2t,i x 2j,i bởi 2 RSS i 1 i 1 i 1 i 1 15 nk 16 Ví dụ 2. với số liệu cho trong ví dụ 1, ta có 6. Ma trận hiệp phương sai TSS YT Y n Y 58.5 2 Vậy, ta có ma trận hiệp phương sai 2 X T X 1 cov( ) T 2 ESS X T Y n Y 2778.71 10(16.5) 2 56.211 39980 3816 3256 RSS TSS ESS 58.5 56.21 2.289 0.327 3816 376 300 1528 ESS 56.211 3256 300 280 R2 0.96087 TSS 58.5 8.55593 0.81664 0.6968 0.81664 0.080466 0.0642 2 RSS 2.289 0.327 0.6968 n 3 7 0.0642 0.05992 17 18 3
- 05/01/2019 Các kết quả tính ở trên được cho bởi Eview như 7. Khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy tổng thể Ta dùng thống kê sau j j T St(n k) se j Trong đó se j var j Được cho trong ma trận hiệp phương sai 20 19 7. Khoảng tin cậy cho các hệ Ví dụ 3: Với số liệu ở ví dụ 1, ta có n 10; k 3; 1 14,992; se 1 2,923; 2 0,762 số hồi quy tổng thể se 2 0,283; 3 0,589; se 3 0,245 Với mức ý nghĩa cho trước, ta có Với 0, 05 , ta tìm được : C t 70,025 2,365 C t n k 2 Khoảng ước lượng cho các hệ số hồi quy Khoảng ước lượng cho j , j 1, 2,...k 1 1 Cse 1 ; 1 Cse 1 8,0791;21,9049 2 2 Cse 2 ; 2 Cse 2 0,0927;1, 4313 j j Cse j ; j Cse j 3 3 Cse 3 ; 3 Cse 3 1,1684; 0,0096 21 22 8. Khoảng ước lượng cho phương Ví dụ 4: Với số liệu ở ví dụ 1, ta có sai của sai số ngẫu nhiên tổng thể 2 (0,571382) 2 0,3265 n 10; k 3; Ta dùng thống kê sau Với 0,05 ta có (n k) 2 2 a 0,975 2 7 1,69; b 0,025 7 16,013 Y 2 2 n k KUL cho 2 : Với ta có a 2 n k ; b 2 n k 2 (n k) (n k) 2 1 2 2 2 ; 0,143;1,352 2 2 2 b a KUL cho : 2 (n k) ; (n k) b a 23 24 4
- 05/01/2019 9. Kiểm định sự phù hợp của Ví dụ 5: Với số liệu ở ví dụ 1, ta có mô hình n 10; k 3; R 2 0,96087 Kiểm định giả thuyết (KĐ toàn phần) Bài toán kiểm định H0 : R 2 0 (Mô hình không phù hợp) H0 : 2 3 ... k 0 H0 : R 2 0 2 H1 : R 0 (Mô hình phù hợp) Ta dùng thống kê sau : ESS R2 Ta dùng thống kê F k 1 k 1 F k 1;n k (n k)R 2 F F(k 1,n k), F 86,093 RSS 1 R 2 (k 1)(1 R 2 ) n k n k Với cho trước, ta có : C f k 1;n k Với 0,05 , ta tìm được: C f0,05 (2,7) 4,74 Nếu F C : bác bỏ H 0 . 25 Ta có F C, bác bỏ H0. 26 9. Kiểm định sự phù hợp của Ví dụ 6: Với số liệu ở ví dụ 1, ta có n 10; 3 0,589; se 3 0,245 mô hình Kiểm định giả thuyết (KĐ từng phần) Bài toán kiểm định H0 : 3 0 (Giá bán thay đổi không ảnh hưởng tới lượng hàng) H 0 : j 0; j 2,3,..., k H1 : 3 0 (Giá bán thay đổi làm ảnh hưởng tới lượng hàng) Nếu H 0 đúng, ta có thống kê sau : Nếu H0 đúng, ta có thống kê j T St(n k) 3 T St(n 3), T 2,4041 Se j se 3 Với cho trước, ta có : C t n k Với 0,05 , ta tìm được : C t 70,025 2,365 2 Nếu T C : bác bỏ H 0 . 27 Ta có T C, bác bỏ H0. 28 10. Dự báo 10. Dự báo 0 Với phương sai của Y Dự báo cho giá trị trung bình E Y X X0 1 2 X02 ... k X0k Va r Y 2 X0 0 T XTX 1 X0 0 X 0 ... X 0 Với dự báo điểm là Y 1 2 2 k k Với cho trước, ta có C t nk Ta dùng thống kê sau 2 0 E Y X X0 T Y St(n k) Khoảng ước lượng GTTB của Y 0 se Y E Y | X X0 Y 0 Cse Y 0 ;Y 0 Cse Y 0 0 var Y 0 Trong đó se Y 29 30 5
- 05/01/2019 10. Dự báo 10. Dự báo - Dự báo cho giá trị cá biệt Y0 Với phương sai của Y Y 0 0 Ta dùng thống kê 2 Va r Y 0 0 0 Va r Y0 Y Y0 Y T St(n k) Với cho trước, ta có C t nk 0 se Y Y 0 2 Trong đó Khoảng ước lượng GTCB của Y 0 var Y Y 0 0 Cse Y Y 0 ;Y 0 Cse Y Y 0 se Y0 Y 0 Y0 Y 0 0 31 32 Ví dụ 7. Cho biết số liệu về sản lượng Y, phân hóa học X2, thuốc trừ sâu X3, tính trên một đơn vị diện tích ha, cho trong bảng sau 33 34 11. Một số dạng hàm hồi quy 11. Một số dạng hàm hồi quy Hàm sản xuất Cobb – Dauglas (tuyến tính Log) Dạng tổng quát : Y 1X22 X33 ...Xmm e Dạng thường dùng : Y 1X22 X33 e Mô hình TT Mô hình Nghịch Mô hình Logarit Mô hình nghịch đảo 1 Y 1 2 X 2 3X 3 Mô hình đa thức Y 1 2 X 2 3X 22 ... k X k2 35 36 6
- 05/01/2019 12. Hồi quy với biến giả So sánh hai hàm hồi quy Ví dụ 8. Ta cần đánh giá sự khác biệt về Giả sử, ta có hai bộ số liệu Xi , Yi ,i 1, n1 mức tiền lương (Y), của các nhân viên, phụ thuộc vào giới tính. Khi đó, ta cần đưa vào và X j , Yj , j 1, n 2 , ta sẽ có hai mô hình mô hình hồi quy một biến giả D, với D = 0 Yi 1 2 Xi 1,i , i 1, n1 (1a) : Nữ và D = 1 : Nam. Yj 1 2 X j 2, j , j 1, n 2 (1b) (Lưu ý : nếu như ta cần so sánh n phạm trù khác nhau, ta cần có n – 1 biến giả) Để kiểm định cho sự khác nhau của hai Xét mô hình E Y Di 1 2 Di mô hình, ta dùng phép kiểm định Chow, với Di 0 E Y Di 0 1 như sau Di 1 E Y Di 1 1 2 37 38 Các bước kiểm định Chow Bước 1: Tìm hàm hồi quy với mẫu n = n1 + n2. Khi đó ta thu được RSS Bước 2: Tìm hàm hồi quy riêng với mẫu n1, n2. Tương tự ta cũng có RSS1 và RSS2 RSS RSS1 RSS2 Bước 3: Ta dùng thống kê sau (RSS RSS) / k F F(k, n1 n 2 2k) RSS / (n1 n 2 2k) 39 40 Câu hỏi 1) Viết hàm SRF. 2) Tính số tủ lạnh bán được trung bình trong các quý. 3) So sánh số tủ lạnh bán được trong các quý. Giải thích. 4) Kiểm định giả thiết cho rằng số tủ lạnh bán được trong quý 1 và quý 4 là như nhau. 41 42 7
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Nguyễn Văn Vũ An
29 p | 172 | 17
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - Nguễn Văn Vũ An
56 p | 132 | 14
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Nguễn Văn Vũ An
21 p | 106 | 11
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 4 - Nguyễn Văn Vũ An
24 p | 116 | 9
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - Nguyễn Văn Vũ An
23 p | 122 | 9
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 1: Hồi quy hàm hai biến (Hồi quy đơn)
44 p | 9 | 3
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 2: Mô hình hồi qui bội
63 p | 5 | 2
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 7: Vấn đề tự tương quan trong mô hình hồi quy chuỗi thời gian
29 p | 5 | 2
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 0: Giới thiệu
9 p | 4 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Học viện Tài chính
55 p | 3 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Học viện Tài chính
37 p | 5 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - Học viện Tài chính
34 p | 6 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 5: Kiểm định và lựa chọn mô hình
47 p | 6 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 4: Phân tích hồi quy với biến định tính
25 p | 14 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 3: Suy diễn thống kê và dự báo từ mô hình hồi quy
41 p | 8 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 2: Mô hình hồi quy bội
40 p | 3 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 1: Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến
44 p | 8 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 3: Kiểm định giả thiết mô hình
30 p | 5 | 1
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