intTypePromotion=1
ADSENSE

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Nguyễn Thị Thùy Trang

Chia sẻ: Trương Thị Mỹ | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:26

87
lượt xem
4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 Suy diễn thống kê do Nguyễn Thị Thùy Trang biên soạn với các nội dung chính như sau: Quy luật phân phối xác suất, xây dựng khoảng tin cậy, kiểm dịnh giả thuyết, một số kiểm định khác, dự báo và sai số dự báo,...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Nguyễn Thị Thùy Trang

  1. Chương 3. SUY  DIỄN THỐNG KÊ 3.1. Quy luật phân phối xác suất 3.2. Xây dựng khoảng tin cậy 3.3. Kiểm dịnh giả thuyết 3.4. Một số kiểm định khác 3.5. Dự báo và sai số dự báo 1 ̣ ứng dung   Bài tâp  ̣
  2. * Xét mô hình hồi quy bội dạng tuyến tính  Hàm hồi quy tổng thể ­ PRF:  E (Y / X 2i , X 3i ,..., X mi ,..., X ki ) 1 2 X 2i 3 X 3i ... m X mi ... k X ki Mô hình hồi quy tổng thể ­ PRM:  Yi 1 2 X 2i 3 X 3i ... m X mi ... k X ki ui * Với mẫu W ={(Xmi,Yi), m=2÷k, i = 1÷ n}  Hàm hồi quy mẫu ­ SRF:  Yˆi ˆ ˆ X ˆX ˆ X ˆ X 1 2 2i 3 3i ... m mi ... k ki Yi ˆ ˆ X ˆX ˆ X ˆ X 1 2 2i 3 3i ... m mi ... k ki ei 2 Mô hình hồi quy mẫu ­ SRM: 
  3. 3.1. Quy luât phân phô ̣ ́ i xá c suấ t ˆ ~ N( ˆ Gia thiê ̉ ́t: Ui ~ N(0;σ2)    m m , var( m )) Căn cứ gia thiê ̉ ́t: - Ui  thường  là  tổng  hợp  của  một  số  lớn  các  yếu  tố  ngẫu  nhiên  độc  lập  cùng  tuân  theo  quy  luật  phân  phối  xác  suất  nào đó và mức độ  ảnh hưởng đến Y là bé đều như nhau do  đó Ui có phân phối chuẩn (định lý giới hạn trung tâm) - Quy  luật  phân  phối  chuẩn  chỉ  có  hai  tham  số  là  kỳ  vọng  toán và phương sai nên dễ tính toán - Nếu  Ui  phân  phối  chuẩn  thì  một  hàm  tuyến  tính  của  nó  cũng có phân phối chuẩn ­ Quy luật phân phối chuẩn có tính độc lập và không tương  3 quan là đồng nhất
  4. 3.2. Xây dựng khoảng tin cậy 3.2.1. Hệ số riêng Bài toán ước lượng khoang tin cây v ̉ ̣ ới đô tin cây 1­  ̣ ̣ α là:  4
  5. 3.2. Xây dựng khoảng tin cậy 3.2.1. Hệ số riêng Bài toán ước lượng khoang tin cây v ̉ ̣ ới đô tin cây 1­  ̣ ̣ α là: - Khoang tin cây 2 phi ̉ ̣ ́a (đối xứng):  - Khoang tin cây bên tra ̉ ̣ ́i (tối đa): - Khoang tin cây bên phai (tô ̉ ̣ ̉ ́i thiêu):  ̉ 5
  6. 3.2. Xây dựng khoảng tin cậy 3.2.2. Hệ số đồng thời Xi  Xj  Y Tăng  Tăng  i j Tăng  Giảm i j Giảm  Tăng  i j Giảm Giảm i j Các trường hợp trên đều có thể đưa về dạng phân tích  hệ số đồng thời là :  i j 6
  7. 3.2. Xây dựng khoảng tin cậy 3.2.2. Hệ số đồng thời Quy luật phân phối xác suất của hệ số đồng thời:        với:  ˆ ˆ ˆ i j var( ˆi ˆ ) var( ˆ ) var( ˆ ) 2 cov( ˆ , ˆ ) j i j i j 7
  8. 3.2. Xây dựng khoảng tin cậy 3.2.2. Hệ số đồng thời Bài toán ước lượng khoang tin cây v ̉ ̣ ới đô tin cây 1­  ̣ ̣ α là: - Khoang tin cây 2 phi ̉ ̣ ́a (đối xứng):  - Khoang tin cây bên tra ̉ ̣ ́i (tối đa): - Khoang tin cây bên phai (tô ̉ ̣ ̉ ́i thiêu):  ̉ 8
  9. 3.2. Xây dựng khoảng tin cậy Ý nghĩa bài toán:  - Cho biết khoảng tin cậy của các hệ số ước lượng với các độ  tin cậy khác nhau -  Cho biết mức thay đổi của biến phụ thuộc Y khi 1 hoặc 2  biến độc lập thay đổi (tăng, giảm) 1 đơn vị Lưu ý  khi hê sô ̣ ́  gó c âm: ­ Tìm mức thay đổi tối đa (tối thiểu) của biến phụ thuộc Y thì  sử dụng khoảng tin cậy ngược lại yêu cầu  Bài tập áp dụng 9
  10. 3.3. kiểm định giả thuyết 3.3.1. hệ số riêng -  Kiêm đinh các h ̉ ̣ ệ số có ý nghĩa thống kê:  -  Kiêm đinh mô ̉ ̣ ́i quan hê cua biê ̣ ̉ ́n đôc lâp va ̣ ̣ ̀ biến phu thuôc  ̣ ̣ khi so sánh hê sô ̣ ́ chăn v ̣ ới 0 10
  11. 3.3. kiểm định giả thuyết 3.3.1. hệ số riêng Bài toán kiêm đinh gia thuyê ̉ ̣ ̉ ́t với mức ý nghĩa α là:  Bước 1: Tiêu chuân kiêm đinh ̉ ̉ ̣ Bước 2: Miền bác bo t ̉ ương ứng 11
  12. 3.3. kiểm định giả thuyết 3.3.2. hệ số đồng thời  Bài toán kiêm đinh gia thuyê ̉ ̣ ̉ ́t với mức ý nghĩa α là:  Bước 1: Tiêu chuân kiêm đinh ̉ ̉ ̣ Bước 2: Miền bác bo t ̉ ương ứng 12
  13. 3.3. kiểm định giả thuyết 3.3.2. hệ số đồng thời Ý nghĩa của kiểm định: ­So sánh mức độ tác động của 2 biến lên biến phụ thuộc - So sánh tỷ lệ của hai hệ số  - Với hàm mũ: xem xét sự thay đổi theo quy mô  13
  14. 3.4. kiểm định nhiều cặp giả thuyết Xét mô hình k biến, ký hiệu là UR (Unrestricted Model) E(Y/X2,..,Xk ­ m,..,Xk ) =  1 +  2X2 + … +  kXk         (UR) Nếu có cơ sở cho rằng một số biến nào đó của mô hình  là  không  cần  thiết,  chẳng  hạn:  Xk­m+1,…,  Xk  .  Khi  H : ểm định cặp gi đó ta ki 0 k m 1 k m 2 ... ả thiết:0 k H1 : j 0 : ( j k m 1 k) Nếu giả thiết H0 là đúng thì mô hình trở thành mô hình  mới R (Restricted Model) – mô hình m biến 14 E(Y/X2,…, Xk ­ m) =  1 +  2X2 + … +  k­mXk ­ m   (R)
  15. 3.4. kiểm định nhiều cặp giả thuyết Thủ tục kiểm định ­  Bước  1:  Lần  lượt  hồi  quy  các  mô  hình  UR  và  R  tìm  được RSSUR , R2UR và RSSR , R2R ­ Bước 2: Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: ( RSSr RSSur ) / m Fqs =  RSSur /(n k ) Fqs =  ( Rur2 Rñ2 ) / m (1 Rur2 ) /(n k ) Chú  ý:  Công  thức  (*)  chỉ  áp  dụng  được  khi  biến  phụ  thuộc  trong  hai  mô  hình  (UR) và (R) là như nhau ­ Miền bác bỏ với mức ý nghĩa  α cho trước:      Nếu Fqs > F (m, n – k) bác bỏ H0 15
  16. 3.4. kiểm định nhiều cặp giả thuyết Một số trường hợp quy về kiểm định thu hẹp hồi quy - Bỏ bớt 1 số biến ra khỏi mô hình: kiểm định thu hẹp  hồi quy  - Thêm  1  số  biến  vào  mô  hình  :  ngược  lại  của  kiểm  định thu hẹp hồi quy - Kiểm định hai hệ số đồng thời  - Kiểm định các hệ số riêng  16
  17. 3.4. kiểm định nhiều cặp giả thuyết Một số trường hợp quy về kiểm định thu hẹp hồi quy Yi = β1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + U i (UR) ­  Kiểm  định  xem  sự  ảnh  hưởng  của  X2,  X3  đến  Y  có  như nhau không: �H 0 : β 2 = β 3 �H 0 : β 2 − β3 = 0 � � �H1 : β 2 β3 �H1 : β 2 − β3 0 + Nếu giả thiết H0 đúng thì khi đó thay  β2 =  β3  vào mô  hình trở thành: Yi = β1 + β 2 ( X 2i + X 3i ) + U i +  Đặt Xi = X2i + X3i ta có: Yi = β1 + β 2 X i + U i ( R) 17
  18. 3.4. kiểm định nhiều cặp giả thuyết Một số trường hợp quy về kiểm định thu hẹp hồi quy Yi = β1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + U i (UR) ­  Kiểm  định  xem  sự  ảnh  hưởng  của  X  đến  Y  là  bao  nhiêu (kiểm định các hệ số): H0:  3 = 1; H1:  3 ≠ 1 + Nếu giả thiết H0  đúng thì khi đó thay  3 = 1 vào mô  hình trở thành: Yi  =  1 +  2X2i + X3i + ui +  Biến đổi hàm hồi quy ta có: Yi – X3i  =  1 +  2X2i +  ui      Yi*  =  1 +  2X2i +  ui   18 (R)
  19. 3.4. kiểm định nhiều cặp giả thuyết   Kiểm định cặp giả thiết H 0 : β 2 = β3 = ... = β k = 0 H0 : R2 = 0 � � H1 : ∃! β j 0 H1 : R 2 > 0 Ta có R 2 /(k − 1) F= : F (k − 1, n − k ) (1 − R ) /(n − k ) 2   Miền bác bỏ giả thiết H0 với mức ý nghĩa   cho trước: Wα = { F : F > Fα (k − 1, n − k )} 19
  20. Bài tập  1 Cho hàm hồi quy mẫu với X: thu nhập, Y:chi tiêu  (triệu đồng) của 10 hộ gia đình Yˆi 6,22 0,519. X i ( se) (1,519) (0,1) 1. Khoảng tin cậy đối xứng của hệ số chặn 2. Khi không có thu nhập thì chi tiêu của các hộ gia đình tối đa là  bao nhiêu? 3. Khi thu nhập của các hộ tăng 1 triệu đồng thì chi tiêu các hộ  thay đổi tối đa bao nhiêu triệu đồng? 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2