Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính
Nội dung
2.1. Phân tích hồi quy
2.2. Phương pháp bình phương nhỏ nhất
2.3. Hệ số xác định và kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
2.4. Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết
2.5. Dự báo
2.6. Đơn vị trong mô hình hồi quy tuyến tính
2.7. Một số dạng hàm hồi quy
1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 2
2.1. Phân tích hồi quy
Khái niệm phân tích hồi quy
Regression được Francis Galton sử dụng 1886 trong bài báo nghiên cứu về
di truyền.
Phân tích hồi quy: Nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc của một biến (biến
phụ thuộc hoặc biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc
lập hoặc biến giải thích) trong đó ước lượng giá trị trung bình của biến phụ
thuộc theo các giá trị đã cho của biến độc lập.
1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 3
2.1. Phân tích hồi quy
Ví dụ:Đánh giá tác động của số năm đào tạo chính thức (X – Năm) lên tiền
lương theo 1 giờ (Y –USD)
Đặt:
+Tiền lương -Biến phụ thuộc hay còn được gọi là: Biến được giải thích,
biến được dự báo, biến được hồi quy.
+Số năm đào tạo -Biến độc lập còn được gọi là: Biến giải thích, biến dự
báo, biến hồi quy.
1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 4
2.1. Phân tích hồi quy
Mô hình hồi quy biểu diễn mối quan hệ giữa 𝑌và 𝑋:
𝑌=𝑓𝑋 +𝑢
Giả sử 𝑌và 𝑋là quan hệ tuyến tính:
𝑌=𝛽1+𝛽2𝑋+𝑢
Trong đó:𝛽1,𝛽2là tham số (hệ số);
𝑢được giả thiết độc lập với 𝑋và 𝐸𝑢𝑋𝑖=0.
Phân tích hồi quy xem xét kỳ vọng của 𝑌theo 𝑋ta có:
𝐸(𝑌|𝑋)=𝛽1+𝛽2𝑋
1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 5