intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 4 - ThS. Phạm Trí Cao

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:17

Thêm vào BST
Báo xấu
46
lượt xem 4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 4: Phân tích hồi quy bội - Vấn đề suy diễn thống kê trình bày phân phối mẫu của ước lượng OLS, kiểm định giả thuyết về từng tham số tổng thể, kiểm định giả thuyết về tổ hợp tuyến tính của các tham số, kiểm định nhiều ràng buộc tuyến tính,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 4 - ThS. Phạm Trí Cao

  1. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội: Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn thống kê Suy diễn thống kê trong mô hình hồi quy Kiểm định giả thuyết về tham số tổng thể Chương 4 Xây dựng các khoảng tin cậy (đối xứng) 4.1 Phân phối mẫu của ước lượng OLS Ước lượng OLS là các biến ngẫu nhiên Wooldridge: Introductory Econometrics: Chúng ta đã biết về kỳ vọng và phương sai của các ước lượng này A Modern Approach, 5e Tuy nhiên, chúng ta cần biết về phân phối của chúng để kiểm định giả thuyết thống kê Để suy luận về phân phối, chúng ta cần thêm giả thiết Giả thiết về phân phối của sai số: sai số có phân phối chuẩn © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI Vấn đề suy diễn VẤN ĐỀ SUY DIỄN • Định lý giới hạn trung tâm (CLT) Giả thiết MLR.6 (Phân phối chuẩn của sai số) độc lập với các biến • Biến ngẫu nhiên tổng x = x1+…+xk với x1,..., xk là các biến ngẫu nhiên Giả sử rằng phần sai số của hồi quy tổng thể có phân phối chuẩn. Nếu các điều kiện sau thỏa: Dạng phân phối và phương sai không • Các xi là độc lập phụ thuộc vào bất kỳ biến giải thích nào. • Các xi có cùng phân phối xác suất Suy ra: • Các xi có cùng kỳ vọng và phương sai (hữu hạn) • k lớn (thường k  30) • thì x sẽ có phân phối xấp xỉ chuẩn © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 1
  2. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Thảo luận về giả thiết phân phối chuẩn Thảo luận về giả thiết phân phối chuẩn (tt) Phần sai số được xem là tổng của “nhiều“ yếu tố không quan sát được Ví dụ về trường hợp mà giả thiết về tính chuẩn không thể thỏa mãn: Tổng của các yếu tố độc lập có phân phối xấp xỉ chuẩn (Định lý giới hạn • Tiền lương (không âm, thường phải lớn hơn tiền lương tối thiểu) trung tâm - Central Limit Theorem - CLT) • Số lần bắt giữ (chỉ nhận một vài giá trị nguyên không âm) Các vấn đề nảy sinh: • Thất nghiệp (xét trường hợp biến giả, chỉ nhận giá trị 0 và 1) • Có bao nhiêu yếu tố không quan sát được? Có đủ lớn không? Trong một vài trường hợp, phân phối chuẩn có thể đạt được thông qua việc • Có thể phân phối của từng yếu tố này sẽ không đồng nhất với nhau biến đổi dạng biến phụ thuộc (chẳng hạn như dùng log(wage) thay cho wage) • Các yếu tố này độc lập với nhau ở mức nào? Dưới giả thiết về phân phối chuẩn, OLS là ước lượng không chệch tốt nhất (kể Phân phối của sai số là một vấn đề thuộc về thực nghiệm cả ước lượng phi tuyến) Ít nhất là phân phối của sai số “xấp xỉ “ với phân phối chuẩn Quan trong: Với mục đích là suy diễn thống kê, giả thiết về phân phối chuẩn có thể thay thế bằng cỡ mẫu lớn (xem Chương 5) Trong nhiều trường hợp, tính chuẩn này có thể không được đảm bảo © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN VẤN ĐỀ SUY DIỄN Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn (giả thiết MLR6) Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn (giả thiết MLR6) Tập tin gpa1.wf1 Dependent Variable: COLGPA Method: Least Squares Included observations: 141 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.902058 0.650366 1.387001 0.1677 HSGPA 0.433794 0.097088 4.468031 0.0000 ACT 0.014486 0.010578 1.369538 0.1731 SKIPPED -0.080661 0.026173 -3.081854 0.0025 AGE 0.019904 0.022838 0.871566 0.3850 R-squared 0.237850 Mean dependent var 3.056738 H0: phần dư có phân phối chuẩn H1: phần dư không có phân phối chuẩn p-value = 0,458586 > 0,05 : chấp nhận H0 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 2
  3. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Một số thuật ngữ 4.2 Kiểm định giả thuyết về từng tham số tổng thể Định lý 4.2 (phân phối t cho các ước lượng chuẩn hóa) “các giả thiết Gauss-Markov“ Các giả thiết của “mô hình hồi quy tuyến tính cổ Dưới các giả thiết MLR.1 – MLR.6: điển (CLM - classical linear model )“ Nếu việc chuẩn hóa được thực hiện bằng dùng độ lệch Định lý 4.1 (Phân phối chuẩn trong mẫu) chuẩn ước lượng (nghĩa là dùng sai số chuẩn), phân phối chuẩn tắc sẽ được thay thế bằng phân phối t 4.3 Dưới các giả thiết MLR.1 – MLR.6: Lưu ý: Phân phối t sẽ rất gần với phân phối chuẩn tắc khi bậc tự do n-k-1 lớn. 4.1 Giả thuyết không (trường hợp giả thuyết tổng quát sẽ đề cập sau) Tham số tổng thể bằng 0, nghĩa là sau khi kiểm soát Các ước lượng OLS có phân phối mẫu với Ước lượng chuẩn hóa tuân theo phân phối các biến độc lập khác, xj không tác động đến y phương sai như đã thiết lập trong chương trước chuẩn tắc 4.4 © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội : Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Thống kê t (hay tỷ số t) Kiểm định với giả thuyết đối một phía (lớn hơn 0 – phía phải) Thống kê t sẽ được sử dụng để kiểm định giả thuyết không đã đề cập ở trên. Hệ số ước lượng càng xa giá trị 0 thì giả 4.5 thuyết không càng ít khả năng đúng. Nhưng khi nào thì Kiểm định với giả thuyết đối . 4.6 được gọi là “xa“ giá trị 0? t0,05(28)= 1,701 Điều này phụ thuộc vào sự biến thiên của hệ số ước lượng được, Bác bỏ giả thuyết không và ủng hộ giả thuyết đối nghĩa là phụ thuộc vào độ lệch chuẩn của hệ số. Thống kê đo một phía này nếu hệ số hồi quy ước lượng được là lường xem liệu khoảng cách từ hệ số ước lượng đến giá trị 0 bằng quá lớn (cụ thể là lớn hơn giá trị tới hạn t(n-k-1)). bao nhiêu lần độ lệch chuẩn. Phân phối của thống kê t nếu giả thuyết không là đúng Xây dựng giá trị tới hạn sao cho, nếu giả thuyết không là đúng thì khả năng giả thuyết không bị bác bỏ, chẳng hạn, là 5% trong tổng số các trường hợp. Trong ví dụ đã cho, đây là giá trị của phân phối t Mục tiêu: xác định một quy tắc bác bỏ sao cho nếu H0 là đúng thì với 28 bậc tự do mà 5% số các trường hợp sẽ lớn khả năng H0 bị bác bỏ là rất nhỏ (= mức ý nghĩa, ví dụ 5%) hơn giá trị này. Bác bỏ H0 nếu thống kê t lớn hơn 1,701 t  t ( n  k  1) : bac bo H 0 4.7 © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 3
  4. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Ví dụ 4.1: Phương trình tiền lương Ví dụ 4.1: Phương trình tiền lương (tt) Thống kê t Kiểm định rằng liệu sau khi kiểm soát biến học vấn và thâm niên chức vụ, những công nhân nhiều kinh nghiệm làm việc hơn có nhận được tiền lương cao hơn hay không Bậc tự do; Ở đây, sự xấp xỉ phân phối chuẩn tắc có thể được áp dụng t0,05 (522)  1, 645 Giá trị tới hạn ứng với mức ý nghĩa 5% và 1% - phân phối t xấp xỉ chuẩn tắc (Đây là những mức ý nghĩa thường gặp). Sai số chuẩn t0,01 (522)  2, 326 Giả thuyết không sẽ bị bác bỏ vì thống kê t lớn hơn giá trị tới hạn t(n-k-1). texper= 2,41 > t0,05(522)= 1,645 : bác bỏ H0 Kiểm định với giả thuyết đối . “Tác động của kinh nghiệm đến tiền lương theo giờ lớn hơn 0 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (thậm chí có ý nghĩa ở mức 1%).“ Người ta có thể kỳ vọng một tác động dương của kinh nghiệm đến tiền lương (USD/giờ) hoặc không tác động gì cả. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Ví dụ 4.2: Kết quả học tập của sinh viên và quy mô trường học Kiểm định với giả thuyết đối một phía (nhỏ hơn 0 – phía trái) Kiểm định rằng liệu quy mô trường học nhỏ hơn có dẫn đến kết quả học tập của sinh viên sẽ tốt hơn hay không t0,05(18)= 1,734 Kiểm định với giả thuyết đối 4.8 . Phần trăm sinh viên vượt Thu nhập trung bình Tỷ lệ giáo viên trên Lượng sinh viên theo học Bác bỏ giả thuyết không với giả thuyết đối một qua bài kiểm tra môn Toán hàng năm của giáo viên 1000 sinh viên (= quy mô trường học) phía này nếu hệ số ước lượng được là “quá nhỏ“ (nghĩa là, nhỏ hơn so với giá trị tới hạn -t(n-k-1)). Xây dựng giá trị tới hạn sao cho nếu giả thuyết không là đúng thì giả thuyết này sẽ bị bác bỏ, chẳng hạn, trong 5% tổng số các trường hợp. Trong ví dụ đã cho, đây là điểm giá trị mà tại đó phân phối t với 18 bậc tự do sẽ có 5% các trường hợp nhỏ hơn giá trị này. Kiểm định với giả thuyết đối . Bác bỏ H0 nếu thống kê t nhỏ hơn -1,734 Trường học càng lớn càng làm giảm kết quả học tập sinh viên hoặc quy mô trường học t  t ( n  k  1) : bac bo H 0 4.9 không hề có tác động đến kết quả học tập? © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 4
  5. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Ví dụ 4.2: Kết quả học tập của sinh viên và quy mô trường học (tt) Ví dụ 4.2: Kết quả học tập của sinh viên và quy mô trường học (tt) Thống kê t Một dạng hàm khác: Bậc tự do; Trường hợp này có thể áp dụng xấp xỉ phân phối chuẩn tắc t0,05 (404)  1, 645 Giá trị tới hạn với mức ý nghĩa 5% và 15%. Giả thuyết không không bị bác bỏ vì thống kê t không nhỏ hơn Bảng z: t0,15 (404)  1, 04 giá trị tới hạn. tenroll= -0,91 > -t0,05(404)= -1,645 : chấp nhận H0 R2 cao hơn một chút Chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết về việc quy mô trường học không có tác động đến kết quả học tập của sinh viên (thâm chí là ở mức ý nghĩa 15%). Kiểm định với giả thuyết đối . © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Ví dụ 4.2: Kết quả học tập của sinh viên và quy mô trường học (tt) Kiểm định với giả thuyết đối hai phía Thống kê t t0,025(25)= 2,06 Kiểm định với . 4.10 t0,05 (404)  1, 645 Giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 5%, bác bỏ giả thuyết không Bác bỏ giả thuyết không với giả thiết đối hai phía nếu giá trị tuyệt đối của hệ số ước lượng quá lớn. Giả thuyết cho rằng quy mô trường học không có tác động đến kết quả học tập của sinh viên đã bị bác bỏ, và ủng hộ giả thuyết đối cho rằng sự tác động là ngược chiều Xây dựng giá trị tới hạn sao cho nếu giả thuyết không là đúng, thì nó có thể bị bác bỏ, ví dụ, 5% tlog(enroll)= -1,87 < -t0,05(404)= -1,645 : bác bỏ H0 trong tổng số các trường hợp. Độ lớn của tác động ra sao? Nếu số sinh viên tăng lên 10 (%) thì số sinh viên vượt qua bài Trong ví dụ đã cho, những điểm ứng với 5% các kiểm tra sẽ giảm một lượng là 0,0129*10 = 0,129 (%) trường hợp này nằm ở hai phía đuôi của hàm phân phối. Ví dụ: Bác bỏ H0 nếu giá trị tuyệt đối của thống kê lớn hơn 2,06 | t | t / 2 ( n  k  1) : bac bo H 0 4.11 (tác động rất nhỏ) © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 5
  6. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Ví dụ 4.3: Các yếu tố tác động đến điểm GPA Số buổi cúp học Biến độc lập “có ý nghĩa thống kê“ trong hồi quy Nếu một hệ số hồi quy khác 0 trong một kiểm định hai phía, biến độc lập tương ứng với hệ số hồi quy đó được gọi là “có ý nghĩa thống kê“ Nếu số bậc tự do đủ lớn sao cho có thể áp dụng xấp xỉ phân phối chuẩn thì quy tắc sau đây có thể áp dụng: Dùng phân phối chuẩn tắc để tìm giá trị tới hạn Tác động của hsGPA và số buổi cúp học “có ý nghĩa thống kê ở mức 10% “ | thsGPA | 4,38  t0,005 (137)  2,576 : bac bo H 0 khác 0 có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%. “có ý nghĩa thống kê ở mức 5%“ | t ACT | 1,36  t0,05 (137)  1,645 : chap nhan H 0 Tác động của ACT khác 0 không có ý nghĩa thống kê, thậm chí ở mức ý nghĩa 10%. “có ý nghĩa thống kê ở mức 1%“ | t skipped | 3,19  t0,005 (137)  2,576 : bacbo H 0 © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Một số hướng dẫn về ý nghĩa kinh tế và ý nghĩa thống kê Kiểm định các giả thuyết tổng quát về hệ số hồi quy Nếu một biến độc lập có ý nghĩa thống kê, thì hãy thảo luận về độ lớn của Giả thuyết không hệ số để đánh giá ý nghĩa kinh tế hoặc ý nghĩa thực tiễn của biến Giá trị cần kiểm định của các hệ số hồi quy Một biến có ý nghĩa thống kê không nhất thiết phải có ý nghĩa kinh tế hoặc ý nghĩa thực tiễn! 4.12 Nếu một biến có ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế nhưng bị “sai“ dấu, Thống kê t mô hình hồi quy có thể bị định dạng sai Nếu một biến không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa thông thường 4.13 (10%, 5%, 1%), người ta có thể nghĩ đến việc bỏ biến đó ra khỏi hàm hồi quy (cẩn thận bởi vấn đề chệch do bỏ sót biến có liên quan) Việc kiểm định được thực hiện giống hệt như trước, ngoại trừ việc Nếu quy mô mẫu nhỏ, thì sự tác động có thể bị ước lượng “kém chính xác“ lấy giá trị ước lượng trừ cho giá trị cần kiểm định khi tính toán các (imprecise) vì vậy bằng chứng để bỏ biến sẽ yếu hơn thống kê kiểm định © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 6
  7. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Tính toán p-value cho các kiểm định t Ví dụ 4.4: Vấn đề tội phạm trong trường học và số sinh viên theo học Nếu mức ý nghĩa càng nhỏ, sẽ có một điểm giá trị mà tại đó giả thuyết không không Một giả thuyết được quan tâm là liệu số lượng phạm tội có tăng 1% khi số sinh thể bị bác bỏ viên theo học tăng 1% Lý do là, bằng cách hạ thấp mức ý nghĩa, người ta muốn tránh sai lầm bác bỏ một giả thuyết H0 đúng Mức ý nghĩa nhỏ nhất mà tại đó giả thuyết H0 bị bác bỏ, được gọi là p-value của kiểm Giá trị ước lượng là khác 1 nhưng sự khác nhau có ý định giả thuyết nghĩa thống kê hay không? Một giá trị p-value nhỏ là bằng chứng để chống lại giả thuyết H0 vì người ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0 thậm chí ở mức ý nghĩa rất nhỏ Giả thuyết bị bác bỏ ở Một giá trị p-value lớn là bằng chứng để ủng hộ giả thuyết không 1, 27  1 mức ý nghĩa 5% | t |  2, 45  t0,025 (95)  1, 987 : bac bo H 0 p-value giúp dễ dàng kết luận hơn so với các giá trị thống kê ở những mức ý nghĩa 0,11 cho trước © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI Vấn đề suy diễn VẤN ĐỀ SUY DIỄN Tóm tắt kiểm định t Mô hình y   0  1 x1  ...   k xk  u Cách tính p-value (trường hợp kiểm định hai phía) Phía phải Phía trái Hai phía H0: βj = aj H0: βj = aj H0: βj = aj p-value= 4.15 H1: βj > aj H0: βj < aj H0: βj ≠ aj ˆ j  a j t se( ˆ j ) Những giá trị này là giá trị tới hạn cho Trong trường hợp kiểm định hai phía, p-value mức ý nghĩa 5% là xác suất sao cho các biến ngẫu nhiên có phân phối t sẽ nhận giá trị tuyệt đối lớn hơn giá trị thực tế, nghĩa là:   t(n-k-1)   t(n-k-1)   t/2(n-k-1) t > t(n-k-1) t < -t(n-k-1) |t| > t/2(n-k-1) Quy tắc bác bỏ H0 = 5%, n= 27, k+1= 7  t(n-k-1) = t0,05(20) = 1,725 Tra bảng thống kê Khi đó, giả thuyết không sẽ bị bác bỏ nếu t/2(n-k-1) = t0,025(20) = 2,086 p-value tương ứng nhỏ hơn mức ý nghĩa. = 5%, n= 207, k+1= 7  t0,05() = 1,645 t0,025() = 1,960 Giá trị thống kê kiểm định Ví dụ, với mức ý nghĩa 5%, thống kê t sẽ p-value(1p) = P(T>|t|) p-value(2p) = P(|T|>|t|) Tính p-value không nằm trong miền bác bỏ. p-value(1p) <  (0,05) p-value(2p) <  (0,05) Quy tắc bác bỏ H0 p-value(1p) = p-value(2p)/2 © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 7
  8. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN VẤN ĐỀ SUY DIỄN Trong EXCEL: Phaân phoái Student t  Caùc phaân vò t/2, t ñöôïc xaùc ñònh theo coâng thöùc: Trong EVIEWS: Phaân phoái Student t  Caùc phaân vò t/2, t ñöôïc xaùc ñònh theo coâng thöùc: =TINV(xaùc suaát, baäc töï do). Thí duï vôùi coâng thöùc =TINV(0.05,6) ta ñöôïc t0,025(6) = 2.4469 @abs(@qtdist(xaùc suaát, baäc töï do)) Vôùi thí duï scalar a=@abs(@qtdist(0.025,6))  Ñeå tính p–value cho kieåm ñònh hai phía vaø moät phía ta show a ta ñöôïc t0.025(6)= 2.4469 söû duïng coâng thöùc sau: =TDIST(|t|, baäc töï do, ñuoâi)  Ñeå tính p–value töông öùng vôùi hai phía, ta duøng coâng thöùc: vôùi ñuoâi=1: moät phía, ñuoâi=2: hai phía. @tdist((|t0|, baäc töï do) Vôùi thí duï scalar b=@tdist(2.44691185114,6) Vôùi thí duï n= 6, t= 2.4469 thì trong EXCEL ta goõ coâng thöùc sau: show b ta ñöôïc p-value(2p) = 0.05 =TDIST(2.4469,6,2) keát quaû ta ñöôïc p–value(2p) = 0.05 =TDIST(2.4469,6,1) ta ñöôïc p–value(1p) = 0.025 Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Giá trị tới hạn Các khoảng tin cậy ứng với các mức ý nghĩa thông thường   4.3 Khoảng tin cậy (đối xứng) của kiểm định hai phía Định lý 4.2 giúp rút ra kết quả hàm ý rằng P ˆ j  t0,005 ( n  k  1).se( ˆ j )   j  ˆ j  t0,005 (n  k  1).se( ˆ j )  0,99  P ˆ j  t / 2 (n  k  1).se ( ˆ j )   j  ˆ j  t / 2 (n  k  1).se( ˆ j )  1    P  ˆ  t ( n  k  1).se( ˆ j )   j  ˆ j  t0,025 (n  k  1).se( ˆ )   0,95 4.16 P  ˆ  t ( n  k  1).se (ˆ )   0,90 j 0,025 j j 0,05 ( n  k  1).se( ˆ j )   j  ˆ j  t0,05 j Giới hạn dưới của Giới hạn trên của Độ tin cậy Quy tắc kinh nghiệm t0,005 ()  2,576; t0,025 ( )  1,96; t0,05 ( )  1, 645 khoảng tin cậy khoảng tin cậy Diễn giải ý nghĩa của khoảng tin cậy (1- = 0,95) Liên hệ giữa khoảng tin cậy và việc kiểm định giả thuyết 2 phía Các giới hạn trên và dưới của khoảng tin cậy là ngẫu nhiên Nếu aj không thuộc khoảng tin cậy  bác bỏ H0: βj = aj ; ủng hộ H1: βj ≠ aj Trong trường hợp lặp lại việc lấy mẫu, khoảng tin cậy như trên sẽ chứa hệ số hồi quy tổng thể trong 95% các trường hợp. Nếu aj thuộc khoảng tin cậy  chấp nhận H0: βj = aj © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 8
  9. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI Vấn đề suy diễn VẤN ĐỀ SUY DIỄN • Tập tin rdchem.wf1 Dependent Variable: LOG(RD) Ví dụ 4.8: Mô hình hồi quy về chi phí R&D của doanh nghiệp Method: Least Squares Included observations: 32 Doanh thu hàng năm Phần trăm lợi nhuận trên doanh thu Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Chi tiêu cho R&D C -4.378348 0.468013 -9.355183 0.0000 LOG(SALES) 1.084228 0.060194 18.01219 0.0000 PROFMARG 0.021659 0.012782 1.694526 0.1009 R-squared 0.917958 Mean dependent var 3.602825 n  32; R 2  0, 918; df  32  2  1  29; t0,025 (29)  2, 045 Khoảng tin cậy 95% của β1: 1.084228  2.045*0.060194 Hay (0.961131 ; 1.207325) Coefficient Confidence Intervals Included observations: 32 95% CI Variable Coefficient Low High Tác động của doanh thu đến chi phí R&D ước lượng được có Tác động ước lượng được của profmarg có khoảng tin cậy 95% khá hẹp. Ngoài ra, tác động này khác 0 khoảng tin cậy 95% rất rộng. Thậm chí tác C -4.378348 -5.335543 -3.421154 có ý nghĩa thống kê vì số 0 nằm ngoài khoảng tin cậy. động này không có ý nghĩa thống kê vì số 0 LOG(SALES) 1.084228 0.961117 1.207339 nằm trong khoảng tin cậy. PROFMARG 0.021659 -0.004483 0.047801 © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn 4.4 Kiểm định giả thuyết về tổ hợp tuyến tính của các tham số Không thể tính toán với các kết quả hồi quy bình thường 4.23 Ví dụ: Suất sinh lợi giáo dục khi học cao đẳng (2 năm) và đại học (4 năm) Số năm đi học khi Số năm đi học khi học hệ 2 năm học hệ 4 năm Cách làm khác Không có sẵn trong kết quả hồi quy thông thường 4.17 Tính và kiểm định với . 4.24 Kiểm định với giả thuyết đối . 4.18 4.19 4.25 Một thống kê kiểm định có thể dùng là : Chênh lệch giữa các ước lượng được chuẩn hóa bằng cách chia cho 4.20 độ lệch chuẩn của khoảng chênh lệch này. Giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ nếu giá trị thống kê t mang giá trị âm quá lớn để tin rằng sự khác nhau thực sự trong tổng thể giữa hai ước lượng là bằng 0. Thêm đại lượng này vào hàm Biến độc lập mới (= tổng số năm đi học ở cả hồi quy ban đầu hai hệ) © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 9
  10. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI Vấn đề suy diễn VẤN ĐỀ SUY DIỄN • Tập tin twoyear.wf1 Tổng số năm đi học Kết quả ước lượng Dependent Variable: LWAGE (EQ01) Method: Least Squares Included observations: 6763 4.27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Giả thuyết bị bác bỏ tại mức ý nghĩa C (β0) 1.472326 0.021060 69.91020 0.0000 10%, nhưng không bị bác bỏ tại 5% JC (β1) 0.066697 0.006829 9.766984 0.0000 UNIV (β2) 0.076876 0.002309 33.29808 0.0000 EXPER (β3) 0.004944 0.000157 31.39717 0.0000 t= -1,48 < -t0,1()= - 1,282 hay p-value(1p)= 0,07 < 0,1 : bác bỏ H0 R-squared 0.222442 Mean dependent var 2.248096 t= -1,48 > -t0,05()= - 1,645 hay p-value(1p)= 0,07 > 0,05 : chấp nhận H0 Cách làm này luôn áp dụng được với các giả thuyết tuyến tính đơn © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN VẤN ĐỀ SUY DIỄN Wald Test: Ma trận hiệp phương sai của hệ số hồi quy Equation: EQ01 Test Statistic Value df Probability t-statistic -1.467657 6759 0.1422 F-statistic 2.154016 (1, 6759) 0.1422 Chi-square 2.154016 1 0.1422 Null Hypothesis: C(2)-C(3)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(2) - C(3) -0.010180 0.006936 Restrictions are linear in coefficients. p-value(1p) = 0,1422 /2 = 0,0711 > 0,05: chấp nhận H0 var( ˆ1 )  4, 66.105 ; var(ˆ2 )  5,33.106 ;cov( ˆ1 , ˆ2 )  1,93.10 6 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 10
  11. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI Phân tích hồi quy bội VẤN ĐỀ SUY DIỄN Vấn đề suy diễn Dependent Variable: LWAGE (EQ02) 4.5 Kiểm định nhiều ràng buộc tuyến tính: Kiểm định F Method: Least Squares Included observations: 6763 Kiểm định các ràng buộc loại trừ Tiền lương của các Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. cầu thủ bóng chày Số năm thi đấu Số trận tham gia thi ở giải nhà nghề chuyên nghiệp đấu trung bình mỗi C 1.472326 0.021060 69.91020 0.0000 năm JC -0.010180 0.006936 -1.467657 0.1422 JC+UNIV 0.076876 0.002309 33.29808 0.0000 EXPER 0.004944 0.000157 31.39717 0.0000 4.28 R-squared 0.222442 Mean dependent var 2.248096 Điểm đánh Số lần đánh bóng Số lần đánh bóng ghi bóng trung bình ghi điểm trực tiếp điểm mỗi năm • p-value(2p) = 0,1422  p-value(1p) = 0,0711 trung bình mỗi năm 4.29 với H1: H0 là sai 4.30 Kiểm định việc các đại lượng đo lường hiệu quả thi đấu của cầu thủ không tác động đến tiền lương/ hoặc có thể loại bỏ khỏi phương trình hồi quy. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Ước lượng mô hình chưa gán ràng buộc (UR) Ước lượng mô hình đã gán ràng buộc (R) 4.33 4.31 RSS sẽ tăng lên, nhưng liệu sự gia tăng này có ý nghĩa thống kê hay không? Không có biến nào trong số các biến này có ý nghĩa thống kê khi kiểm định đơn lẻ. tbavg = 0,89 ; thrunsyr = 0,89 ; trbisyr = 1,50 Thống kê kiểm định Số các ràng buộc Sự tăng lên tương đối của tổng bình phương phần dư khi đi từ H1 đến H0 Gợi ý: Mức độ phù hợp của mô hình sẽ ra sao nếu các biến trên bị loại bỏ ra khỏi mô hình? tuân theo một phân phối F (nếu H0 là đúng ) 4.37 © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 11
  12. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Quy tắc bác bỏ (Hình 4.7) Số các ràng buộc cần kiểm định Kiểm định vấn đề trong ví dụ 4.41 (0,6278  0,5971) / 3 F  9,55 (1  0,6278) / 347 Một biến ngẫu nhiên có phân phối F chỉ Bậc tự do của mô hình có thể nhận giá trị dương. Điều này tương F ~ F3,347 ; = 1% F0,01(3,347)= 3,78 chưa gán ràng buộc (UR) ứng với việc tổng bình phương phần dư chỉ có thể tăng thêm khi đi từ H1 đến H0. Bằng chứng bác bỏ giả thuyết p-value= không là rất mạnh (thậm chí ở mức ý nghĩa rất nhỏ). Chọn giá trị tới hạn sao cho giả thuyết không sẽ Thảo luận bị bác bỏ, ví dụ, trong 5% số trường hợp mặc dù nó đúng. F= 9,55 > F0,01(3,347)= 3,78 Ba biến được kiểm định là “có ý nghĩa đồng thời“ hay Với mức ý nghĩa 5% ; q = 3 ; dfur = n-k-1 = 60 : Chúng không có ý nghĩa khi kiểm định riêng lẻ từng biến p-value= 0,000 < 0,01: F0,05(3,60) = 2,76 Có thể đã có đa cộng tuyến giữa chúng bác bỏ H0 F > F(q,n-k-1): bác bỏ H0 4.40 Nếu F > F0,05(3,60) : bác bỏ H0 © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN VẤN ĐỀ SUY DIỄN • Tập tin mlb1.wf1 Dependent Variable: LOG(SALARY) (UR) Dependent Variable: LOG(SALARY) (R) Method: Least Squares Method: Least Squares Included observations: 353 Included observations: 353 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.19242 0.288823 38.75184 0.0000 YEARS 0.068863 0.012115 5.684295 0.0000 C 11.22380 0.108312 103.6247 0.0000 GAMESYR 0.012552 0.002647 4.742440 0.0000 YEARS 0.071318 0.012505 5.703152 0.0000 BAVG 0.000979 0.001104 0.886811 0.3758 GAMESYR 0.020174 0.001343 15.02341 0.0000 HRUNSYR 0.014429 0.016057 0.898643 0.3695 RBISYR 0.010766 0.007175 1.500458 0.1344 R-squared 0.597072 Mean dependent var 13.49218 Adjusted R-squared 0.594769 S.D. dependent var 1.182466 R-squared 0.627803 Mean dependent var 13.49218 S.E. of regression 0.752731 Akaike info criterion 2.278245 Adjusted R-squared 0.622440 S.D. dependent var 1.182466 Sum squared resid 198.3115 Schwarz criterion 2.311105 S.E. of regression 0.726577 Akaike info criterion 2.215907 Sum squared resid 183.1863 Schwarz criterion 2.281626 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 12
  13. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN VẤN ĐỀ SUY DIỄN Wald Test: Equation: UR Phaân phoái Fisher F Test Statistic Value df Probability  Trong EXCEL: F-statistic 9.550257 (3, 347) 0.0000 Ñeå tính F0,05(1,6) = 5.987 Chi-square 28.65077 3 0.0000 goõ coâng thöùc sau: =FINV(0.05,1,6) Null Hypothesis: C(4)=0, C(5)=0,C(6)=0 p–value cuûa phaân phoái F ñöôïc tính theo coâng thöùc: Null Hypothesis Summary: p–value= P(F >F) Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. goõ coâng thöùc =FDIST(5.987,1,6) ta ñöôïc p–value = 0.05 C(4) 0.000979 0.001104 C(5) 0.014429 0.016057 C(6) 0.010766 0.007175  Trong Eviews: Restrictions are linear in coefficients. @QFDIST(0.95,1,6)= 5.987  F0,05(1,6) = 5.987 • p-value = 0,0000 < 0,05 : bác bỏ H0 @CFDIST(5.987378,1,6)= 0.95  p–value = 0.05 Phân tích hồi quy bội PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI Vấn đề suy diễn VẤN ĐỀ SUY DIỄN Tập tin mlb1.wf1 Dependent Variable: LOG(SALARY) Method: Least Squares Kiểm định ý nghĩa toàn bộ của mô hình hồi quy Included observations: 353 4.34 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.19242 0.288823 38.75184 0.0000 Giả thuyết không phát biểu rằng các biến YEARS 0.068863 0.012115 5.684295 0.0000 4.44 giải thích hoàn toàn không có tác dụng GAMESYR 0.012552 0.002647 4.742440 0.0000 giải thích cho biến phụ thuộc BAVG 0.000979 0.001104 0.886811 0.3758 HRUNSYR 0.014429 0.016057 0.898643 0.3695 4.45 Mô hình đã gán ràng buộc RBISYR 0.010766 0.007175 1.500458 0.1344 (hồi quy với hệ số chặn) 4.46 R-squared 0.627803 Mean dependent var 13.49218 Adjusted R-squared 0.622440 S.D. dependent var 1.182466 S.E. of regression 0.726577 Akaike info criterion 2.215907 Sum squared resid 183.1863 Schwarz criterion 2.281626 Log likelihood -385.1076 Hannan-Quinn criter. 2.242057 F-statistic 117.0603 Durbin-Watson stat 1.265390 Kiểm định ý nghĩa toàn bộ của mô hình hồi quy được trình bày trong Prob(F-statistic) 0.000000 hầu hết các phần mềm hồi quy. Giả thuyết không thường bị bác bỏ • H0: β1 = … = β5 = 0 ; H1: H0 sai H0: R2 = 0 (Hàm hồi quy mẫu SRF không phù hợp với mẫu khảo sát) 4.44 • p-value = 0,0000 < 0,05 : bác bỏ H0 © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 13
  14. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn Vấn đề suy diễn Kiểm định ràng buộc tuyến tính tổng quát với kiểm định F Mô hình chưa gán ràng buộc (UR) Ví dụ: Kiểm định sự hợp lý của việc định giá nhà 4.49 Giá dự kiến (giá được định ra Kích thước lô đất Giá nhà thực tế Mô hình đã gán ràng buộc thực trước khi căn nhà được bán) (tính bằng feet) Mô hình đã gán ràng buộc (R) chất là mô hình hồi quy [y-x1] theo một hằng số 4.50 4.47 Thống kê kiểm định Diện tích bình phương Số phòng ngủ Hơn nữa, các yếu tố khác nhất thiết 4.48 không có tác động đến giá thực tế một khi đã kiểm soát giá dự kiến. F ~ F4,83 ; = 5% F0,05(4,83)= 2,50 Nếu căn nhà được định giá hợp lý, thì 1% sự thay đổi trong giá dự kiến sẽ tương ứng với 1% thay đổi trong giá thực tế. F= 0,661 < F0,05(4,83)= 2,50 : chấp nhận H0 với mức ý nghĩa 5% © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN VẤN ĐỀ SUY DIỄN • Tập tin hprice1.wf1 Dependent Variable: LOG(PRICE)-LOG(ASSESS) (R) Method: Least Squares Dependent Variable: LOG(PRICE) (UR) Included observations: 88 Method: Least Squares Included observations: 88 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.084814 0.015671 -5.412151 0.0000 C 0.263743 0.569665 0.462980 0.6446 R-squared 0.000000 Mean dependent var -0.084814 LOG(ASSESS) 1.043065 0.151446 6.887372 0.0000 Adjusted R-squared 0.000000 S.D. dependent var 0.147006 LOG(LOTSIZE) 0.007438 0.038561 0.192884 0.8475 S.E. of regression 0.147006 Akaike info criterion -0.985381 LOG(SQRFT) -0.103238 0.138430 -0.745778 0.4579 Sum squared resid 1.880149 Schwarz criterion -0.957230 BDRMS 0.033839 0.022098 1.531303 0.1295 R-squared 0.772809 Mean dependent var 5.633180 Adjusted R-squared 0.761860 S.D. dependent var 0.303573 S.E. of regression 0.148142 Akaike info criterion -0.926147 Sum squared resid 1.821529 Schwarz criterion -0.785389 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 14
  15. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI Phân tích hồi quy bội Vấn đề suy diễn VẤN ĐỀ SUY DIỄN Wald Test: Equation: (UR) Test Statistic Value df Probability Kết quả hồi quy của mô hình chưa gán ràng buộc (UR) F-statistic 0.667773 (4, 83) 0.6162 Chi-square 2.671090 4 0.6143 Null Hypothesis: C(2)=1,C(3)=0,C(4)=0,C(5)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. Khi kiểm định riêng rẽ, không có bằng chứng -1 + C(2) 0.043065 0.151446 chống lại sự hợp lý của C(3) 0.007438 0.038561 việc định giá nhà C(4) -0.103238 0.138430 C(5) 0.033839 0.022098 Kiểm định F áp dụng được với dạng tổng quát của các giả thuyết bội và tuyến tính Restrictions are linear in coefficients. Với tất cả các kiểm định và các khoảng tin cậy, các giả thiết MLR.1 – MLR.6 được giả định là thỏa mãn; nếu không các kiểm định sẽ không còn đáng tin cậy. • p-value = 0,6162 > 0,05 : chấp nhận H0 © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN VẤN ĐỀ SUY DIỄN • Mối liên hệ giữa thống kê t và F: Kiểm định ràng buộc tuyến tính tổng quát với kiểm định F Kiểm định giả thiết đối 2 phía thì kết quả theo t và F là như nhau. Lưu ý: • Tập tin wage2.wf1 • Mô hình chưa gán ràng buộc (UR) y = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + β4x4 + β5x5 + β6x6 + u Dependent Variable: WAGE (EQ01) Method: Least Squares • H0: β2 = 2, β4 = 0, β5 = -3 ; H1: H0 sai Included observations: 935 • Mô hình đã gán ràng buộc (R) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. y = β0 + β1x1 + 2x2 + β3x3 -3x5 + β6x6 + u (không chạy được) C -276.2405 106.7018 -2.588901 0.0098 EDUC 74.41486 6.286993 11.83632 0.0000  y - 2x2 + 3x5 = β0 + β1x1 + β3x3 + β6x6 + u (chạy được) EXPER 14.89164 3.252920 4.577929 0.0000 TENURE 8.256811 2.497628 3.305861 0.0010 Chỉ dùng công thức (4.37), không dùng được công thức (4.41) R-squared 0.145880 Mean dependent var 957.9455 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 15
  16. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN VẤN ĐỀ SUY DIỄN • Mối liên hệ giữa thống kê t và F: • Mối liên hệ giữa thống kê t và F: 1) H0: βeduc = 63 ; H0: βeduc ≠ 63 Wald Test: 74, 41486  63 Equation: (EQ01) t  1,815631 ;  = 5% 6, 286993 Test Statistic Value df Probability |t| = 1,815631 < t0,025() = 1,96 : chấp nhận H0 t-statistic 1.815632 931 0.0697 F-statistic 3.296518 (1, 931) 0.0697 Chi-square 3.296518 1 0.0694 Hay: p-value(2p) = P(|t| > 1,815631) = 0,0697 Null Hypothesis: C(2)=63 p-value(2p) > 0,05 : chấp nhận H0 Null Hypothesis Summary: 2) H0: βeduc = 63 ; H0: βeduc > 63 Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. t = 1,815631 > t0,05() = 1,645 : bác bỏ H0 -63 + C(2) 11.41486 6.286993 Hay: p-value(1p) = 0,0697/2 = 0,0349 < 0,05 : bác bỏ H0 Restrictions are linear in coefficients. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN • 4.6 Trình bày kết quả hồi quy (bằng tay) • Ví dụ 4.10 Sự đánh đổi Giữa tiền Lương và Phụ cấp của Giáo viên • Ví dụ 4.10 Sự đánh đổi Giữa tiền Lương và Phụ cấp của Giáo viên • salary lương của giáo viên • b/s là viết tắt của “tỷ lệ phụ cấp trên lương” • enroll quy mô của trường • staff số giáo viên trên một nghìn học sinh • droprate tỷ lệ học sinh bỏ học • gradrate tỷ lệ học sinh tốt nghiệp • totcomp tổng thu nhập hàng năm trung bình cho một giáo viên, bao gồm lương và các phụ cấp (lương hưu, bảo hiểm y tế và các khoản khác) • https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 16
  17. Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 10.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI VẤN ĐỀ SUY DIỄN Môøi gheù thaêm trang web: • 4.6 Trình bày kết quả hồi quy mô hình 3 (bằng Eviews)  https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ Dependent Variable: LOG(SALARY) Method: Least Squares Date: 10/25/17 Time: 20:26 Sample: 1 408 Included observations: 408  https://sites.google.com/site/phamtricao/ Variable Coefficien... Std. Error t-Statistic Prob. BENEFITS/SALARY -0.589320 0.164874 -3.574366 0.0004 LOG(ENROLL) 0.088120 0.007324 12.03171 0.0000 LOG(STAFF) -0.218278 0.049950 -4.369893 0.0000 DROPRATE -0.000283 0.001615 -0.175071 0.8611 GRADRATE 0.000967 0.000663 1.460142 0.1450 C 10.73846 0.258265 41.57922 0.0000 R-squared 0.361030 Mean dependent var 10.35439 Adjusted R-squared 0.353083 S.D. dependent var 0.154316 S.E. of regression 0.124118 Akaike info criterion -1.320572 Sum squared resid 6.192919 Schwarz criterion -1.261583 Log likelihood 275.3966 Hannan-Quinn criter. -1.297230 F-statistic 45.42754 Durbin-Watson stat 1.837378 Prob(F-statistic) 0.000000 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 17
ADSENSE

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.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2