Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 2 (Phần 3)

Chia sẻ: đinh Thị Tú Oanh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:4

Thêm vào BST

Báo xấu

38
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nội dung chương 2 (Phần 3) trình bày đến người học những vấn đề liên quan đến " hình hồi quy hai biến", cụ thể như: Sử dụng mô hình hồi quy, mở rộng mô hình hồi quy hai biến,...Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 2 (Phần 3)

IV. S D NG MÔ HÌNH H I QUY 1. Trình bày k t qu h i quy K t qu h i quy ñư c trình bày như sau : Chương 2 ˆ ˆ ˆ β1 Yi = + β2 X i ˆ ˆ se se( β1 ) se( β 2 ) ˆ ˆ t t ( β1 ) t (β 2 ) ˆ ˆ p _ value p( β1 ) p(β 2 ) MÔ HÌNH H I QUY HAI BI N (ph n 3) IV. S D NG MÔ HÌNH H I QUY IV. S R2 df F0 p ( F0 ) D NG MÔ HÌNH H I QUY 1. Trình bày k t qu h i quy 2. V n ñ ñ i ñơn v tính trong hàm h i quy K t qu h i quy trong ví d trư c : Trong hàm h i quy hai bi n , n u ñơn v tính c a X và Y thay ñ i thì ta không c n h i quy l i mà ch c n áp d ng công th c ñ i ñơn v tính ˆ Yi = − 5,4517 + 0,9549 X i se t p _ value 0,672 Hàm h i quy theo ñơn v tính cũ Hàm h i quy theo ñơn v tính m i Trong ñó : Yi* = k1Yi X i* = k 2 X i IV. S Khi ñó ˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β 2 X i ˆ ˆ* ˆ Yi * = β1* + β 2 X i* βˆ 1* = k 1 βˆ 1 βˆ 2* = k1 ˆ β2 k2 D NG MÔ HÌNH H I QUY 2. V n ñ ñ i ñơn v tính trong hàm h i quy Ví d áp d ng Ngoài ra : Cho hàm h i quy gi a lư ng tiêu th cà phê (Y – ly/ngày) v i giá bán cà phê ( X – ngàn ñ ng/kg) như sau ˆ ˆ σ *2 = k12σ 2 2 2 ˆ ˆ σ βˆ = k12σ βˆ ⇒ se( β1* ) = k1se( β1 ) * 1 2 σ βˆ = * 2 1 2 1 2 2 k 2 k ˆ ˆ σ βˆ ⇒ se( β 2* ) = 1 se( β 2 ) 2 k k2 Tuy nhiên, vi c thay ñ i ñơn v tính c a các bi n không làm thay ñ i tính BLUE c a mô hình ˆ Yi = 9 − 0,2 X i Vi t l i hàm h i quy n u ñơn v tính c a Y là ly/tu n IV. S D NG MÔ HÌNH H I QUY Ví d áp d ng 3. V n ñ d báo T s li u ñã cho c a ví d trư c v chi tiêu và thu nh p , yêu c u vi t l i hàm h i quy v i ñơn v tính như sau ˆ ˆ ˆ Gi s SRF : Yi = β1 + β 2 X i Khi X=X0 thì ư c lư ng trung bình c a Y0 s là ˆ ˆ ˆ Y0 = β1 + β 2 X 0 a) Y – tri u ñ ng/tháng ; X – tri u ñ ng/năm b) Y – tri u ñ ng/ tháng ; X – tri u ñ ng / tháng ˆ Y0 là ñ i lư ng ng u nhiên có phân ph i chu n c) Y – ngàn ñ ng/tháng ; X – ngàn ñ ng /tháng 2 ˆ Y0 ~ N (β1 + β2 X 0 ,σ Yˆ ) 0 ˆ Vì sao Y 0 là ñ i lư ng nh u nhiên ? IV. S D NG MÔ HÌNH H I QUY Ví d áp d ng 3. V n ñ d báo V i 1 σ Y2 = σ 2  + ˆ n  0 ( X 0 − X )2   ∑ X i2 − n( X ) 2   T s li u ñã cho c a ví d trư c , yêu c u d báo kho ng giá tr c a Y khi X0 = 60 (tri u ñ ng/năm) v i ñ tin c y 95% 2 ˆ se (Y0 ) = σ Yˆ 0 Kho ng tin c y giá tr trung bình c a Y0 v i ñ tin c y (1-α) là ˆ ˆ ˆ ˆ   Y0 − tα × se(Y0 ); Y0 + t α × se(Y0 )      2 2 V. M R NG MÔ HÌNH H I QUY HAI Bi N Khi tung ñ g c b ng 0 thì mô hình tr thành mô hình h i quy qua g c t a ñ , khi ñó hàm h i quy như sau PRF : Yi = β 2 X i + U i ˆ SRF : Y = β X + e i V i ˆ β2 = ∑XiYi ∑X 2 i 2 Và ˆ σ2 ñư c ư c lư ng b ng σ 2 = i σ V. M R NG MÔ HÌNH H I QUY HAI Bi N 1. H i quy qua g c t a ñ 1. H i quy qua g c t a ñ 2 RSS n −1 = • R2 có th âm ñ i v i mô hình này, nên không dùng R2 mà thay b i R2thô : (∑ X Y ) ∑ X ∑Y 2 2 Rtho = ˆ i 2 ˆ β *Lưu ý : σ ∑ 2 X i2 i i 2 i 2 i • Không th so sánh R2 v i R2thô Trên th c t ít khi dùng ñ n mô hình h i quy qua g c t a ñ V. M R NG MÔ HÌNH H I QUY HAI Bi N V. 2. Mô hình tuy n tính logarit Hay còn g i là mô hình log-log hay mô hình log kép PRF : ln Yi = β1 + β 2 ln X i + U i Mô hình không tuy n tính theo các bi n nhưng có th chuy n v d ng tuy n tính b ng cách ñ t : Yi* = ln Yi X i* = ln X i Khi ñó PRF : Yi * = β1 + β 2 X i* + U i M R NG MÔ HÌNH H I QUY HAI Bi N 2. Mô hình tuy n tính logarit L y ñ o hàm 2 v c a hàm h i quy log-log, ta ñư c Y′ 1 = β2 Y X ⇒ β 2 = Y ′. X dY X = . Y dX Y X thay ñ i 1% thì Y thay ñ i β2 % (ðây chính là h s co giãn c a Y ñ i v i X) Ý nghĩa c a h s β2 : khi ðây là d ng h i quy tuy n tính ñã bi t V. M R NG MÔ HÌNH H I QUY HAI Bi N V. 3. Mô hình log-lin M R NG MÔ HÌNH H I QUY HAI Bi N 3. Mô hình log-lin PRF : ln Yi = β1 + β 2 X i + U i Mô hình không tuy n tính theo các bi n nhưng có th chuy n v d ng tuy n tính b ng cách ñ t : Yi* = ln Yi Khi ñó Ý nghĩa c a h s β2 : khi X thay ñ i 1ñơn v thì Y thay ñ i (100.β2) % PRF : Yi * = β1 + β 2 X i + U i Bi n ph thu c xu t hi n dư i d ng log và bi n ñ c l p xu t hi n dư i d ng tuy n tính (linear) nên mô hình có tên g i là log-lin V. M R NG MÔ HÌNH H I QUY HAI Bi N 4. Mô hình lin-log V. M R NG MÔ HÌNH H I QUY HAI Bi N 4. Mô hình lin-log PRF : Yi = β1 + β 2 ln X i + U i Mô hình không tuy n tính theo các bi n nhưng có th chuy n v d ng tuy n tính b ng cách ñ t : X i* = ln X i Khi ñó PRF : Yi = β1 + β 2 X i* + U i X thay ñ i 1 % thì Y thay ñ i (β2/100) ñơn v Ý nghĩa c a h s β2 : khi V. M R NG MÔ HÌNH H I QUY HAI Bi N 5. Mô hình ngh ch ñ o PRF : Yi = β1 + β 2 T s li u ñã cho c a ví d trư c , yêu c u ư c lư ng hàm h i quy 1 +Ui Xi Mô hình không tuy n tính theo các bi n nhưng có th chuy n v d ng tuy n tính b ng cách ñ t : X i* = Khi ñó Xi 31 50 47 45 39 50 35 40 45 50 t ng trung se t PRF : ln Yi = β1 + β 2 ln X i + U i 1 Xi PRF : Yi = β1 + β 2 X i* + U i Yi 29 42 38 30 29 41 23 36 42 48 c ng bình Xi*=lnXi 3.4340 3.9120 3.8501 3.8067 3.6636 3.9120 3.5553 3.6889 3.8067 3.9120 37.5413 3.7541 Yi*=lnYi 3.3673 3.7377 3.6376 3.4012 3.3673 3.7136 3.1355 3.5835 3.7377 3.8712 35.5525 3.5553 Xi*Yi* 11.5633 14.6218 14.0052 12.9472 12.3363 14.5276 11.1478 13.2192 14.2280 15.1442 133.7406 Xi*2 11.7923 15.3039 14.8236 14.4907 13.4217 15.3039 12.6405 13.6078 14.4907 15.3039 141.1791 Cho k t qu h i quy gi a Y – doanh s bán (trñ/t n) và X - giá bán ( ngàn ñ ng/kg) như sau : ˆ Y Ví d áp d ng = 18,8503 − 1,0958 X i 1,5729 11,9837 0,1743 − 6,2842 0,8681 df = 6 39,49 a) Nêu ý nghĩa kinh t c a các h s h i quy b) Xét xem giá bán có nh hư ng ñ n doanh s bán không ?(v i m c ý nghĩa 1%) c) N u giá bán là 8,5 ngàn ñ ng /kg thì doanh s bán trung bình là bao nhiêu? d) Hãy vi t l i SRF trên n u ñơn v tính c a Y là tri u ñ ng/năm e) Ki m ñ nh gi thi t H0:β2 = -1; H1 :β2 ≠ -1; v i m c ý nghĩa α=1% f) Tính h s co giãn c a Y theo X t i ñi m (X,Y) Ví d áp d ng n ˆ β2 = ∑X i =1 n ∑X i =1 * i − n. X * .Y * *2 i − n.( X ) = 1,1142 * 2 ˆ ˆ β1 = Y * − β2 X * = −0,6278 K t qu h i quy: ˆ Yi * = −0,6217 + 1,1142 X i* ˆ ln Y = −0,6217 + 1,1142. ln X i