intTypePromotion=1

Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 3 - Phạm Trí Cao

Chia sẻ: Cao Thi Ly | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

0
61
lượt xem
9
download

Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 3 - Phạm Trí Cao

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 3 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề ước lượng do Phạm Trí Cao biên soạn trình bày các nội dung sau: Sự cần thiết nghiên cứu hồi quy bội, cách thực hiện và diễn giải của phương pháp OLS, giá trị kỳ vọng của ước lượng OLS, phương sai của ước lượng OLS,...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 3 - Phạm Trí Cao

Chương 3 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge<br /> <br /> 09.12.2017<br /> <br /> PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI:<br /> VẤN ĐỀ ƯỚC LƯỢNG<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> • Hồi quy đơn (hồi quy 2 biến)<br /> • y = β0+β1x1+u<br /> <br /> • β0: hệ số chặn<br /> • β1: hệ số góc<br /> <br /> Chương 3<br /> <br /> • Hồi quy bội 3 biến<br /> • y = β0+β1x1+β2x2+u<br /> <br /> • Hồi quy bội 4 biến<br /> <br /> 3.3<br /> <br /> • y = β0+β1x1+β2x2+β3x3+u<br /> <br /> Wooldridge: Introductory Econometrics:<br /> A Modern Approach, 5e<br /> <br /> • β0: hệ số chặn<br /> <br /> • β1, β2, β3: hệ số góc<br /> • y: biến phụ thuộc<br /> <br /> • x1, x2, x3: biến độc lập<br /> <br /> • u: sai số ngẫu nhiên, nhiễu<br /> © 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.<br /> <br /> 3.1 Sự cần thiết nghiên cứu hồi quy bội<br /> <br /> Sự cần thiết của hồi quy bội<br /> <br /> Định nghĩa mô hình hồi quy bội (k+1 biến)<br /> Hệ số chặn<br /> <br /> theo các biến<br /> <br /> Đưa thêm nhiều biến giải thích vào mô hình<br /> <br /> “<br /> <br /> Thực hiện phân tích trong điều kiện giữ các yếu tố khác không đổi,<br /> trừ các yếu tố trong<br /> <br /> Các hệ số góc<br /> <br /> 3.6<br /> Biến phụ thuộc<br /> Biến được giải thích,<br /> Biến phản ứng,…<br /> <br /> Biến độc lập,<br /> Biến giải thích,<br /> Biến kiểm soát,…<br /> <br /> 3.8<br /> <br /> Sai số ngẫu nhiên,<br /> Nhiễu,<br /> Phần chưa quan sát được,…<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/<br /> <br /> 2<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> “Giải thích biến<br /> <br /> • β0, β1, β2, β3: hệ số hồi quy<br /> <br /> Cho phép sử dụng dạng hàm đa dạng hơn<br /> <br /> Ví dụ: Phương trình tiền lương<br /> <br /> Cho phép đo lường tác động của trình độ học vấn lên lương trong điều kiện kinh nghiệm là không đổi<br /> <br /> Tiền lương (USD/giờ)<br /> <br /> Số năm đi học<br /> <br /> 3.1<br /> <br /> Tất cả các yếu tố khác<br /> <br /> Kinh nghiệm lao động<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> 1<br /> <br /> Chương 3 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge<br /> <br /> 09.12.2017<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> Ví dụ: Điểm kiểm tra trung bình và chi phí trên mỗi sinh viên<br /> <br /> Ví dụ: Thu nhập và chi tiêu của hộ gia đình<br /> <br /> 3.2<br /> <br /> Điểm trung bình của<br /> bài thi chuẩn hóa<br /> <br /> Chi phí trên mỗi sinh<br /> viên của trường<br /> <br /> Thu nhập trung bình<br /> của gia đình các sinh<br /> viên trong trường<br /> <br /> Các yếu tố khác<br /> <br /> Chi phí trên mỗi sinh viên có thể tương quan với thu nhập trung bình của<br /> các gia đình do vấn đề tài chính<br /> <br /> Nếu bỏ biến thu nhập trung bình của gia đình ra khỏi hàm hồi quy có thể<br /> dẫn tới ước lượng tác động của chi phí trên mỗi sinh viên đến điểm trung<br /> bình bị chệch.<br /> <br /> Trong hồi quy đơn, tác động của biến chi phí trên mỗi sinh viên đến điểm số<br /> có thể đã bao gồm luôn tác động của biến thu nhập trung bình của gia đình<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> Ví dụ: tiền lương của CEO, doanh thu và thâm niên của CEO<br /> <br /> Log của thu nhập CEO<br /> <br /> Log của doanh thu<br /> <br /> Các yếu tố khác<br /> <br /> Chi tiêu của hộ<br /> <br /> Thu nhập của hộ<br /> <br /> Thu nhập của hộ bình phương<br /> <br /> Mô hình có hai biến giải thích: thu nhập và thu nhập bình phương<br /> Chi tiêu được giải thích bằng hàm bậc hai của thu nhập<br /> <br /> Cần cẩn thận khi diễn giải ý nghĩa của các hệ số hồi quy:<br /> Phụ thuộc vào<br /> mức chi tiêu cụ<br /> <br /> Mức chi tiêu tăng thêm bao<br /> nhiêu đơn vị nếu thu nhập<br /> tăng thêm một đơn vị?<br /> <br /> thể đang xét<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> 3.2 Cách thực hiện và diễn giải của phương pháp OLS<br /> <br /> 3.7<br /> <br /> Hàm bậc hai của số năm thâm niên làm CEO<br /> <br /> Mô hình giả định rằng hệ số co giãn của tiền lương CEO theo doanh<br /> thu của doanh nghiệp là hằng số.<br /> <br /> Mô hình giả định rằng mối quan hệ giữa tiền lương CEO và thâm niên<br /> làm CEO có dạng hàm bậc hai<br /> <br /> Ý nghĩa của sự “tuyến tính“ trong hồi quy<br /> <br /> Mô hình phải tuyến tính theo tham số (không phải theo biến số)<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/<br /> <br /> 3.4<br /> <br /> Ước lượng OLS của mô hình hồi quy bội:<br /> Mẫu ngẫu nhiên<br /> Phần dư<br /> <br /> 3.11’<br /> <br /> Cực tiểu tổng bình phương phần dư<br /> <br /> 3.12’<br /> <br /> Việc tìm giá trị cực tiểu sẽ được thực hiện bởi phần mềm<br /> © 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.<br /> <br /> 2<br /> <br /> Chương 3 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> Diễn giải ý nghĩa của mô hình hồi quy bội<br /> Cho biết lượng thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc<br /> lập thứ j thay đổi một đơn vị, trong điều kiện các biến độc<br /> lập khác và sai số không đổi<br /> <br /> Mô hình hồi quy bội cho phép giữ nguyên giá trị của các biến giải<br /> thích khác không đổi, ngay cả khi trong thực tế có thể các biến giải<br /> thích này là có tương quan với nhau.<br /> Cách diễn giải này được gọi là “Các yếu tố khác không đổi“<br /> <br /> Chúng ta vẫn cần giả định rằng các yếu tố không quan sát được u sẽ<br /> không thay đổi khi biến giải thích thay đổi.<br /> © 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.<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> Cách diễn giải tác động riêng phần trong hồi quy bội:<br /> <br /> Hệ số hồi quy của biến giải thích trong mô hình hồi quy bội có<br /> <br /> thể được ước lượng và có thể tính toán được bằng hai bước sau:<br /> 1) Hồi quy biến giải thích này theo tất cả các biến giải thích còn lại<br /> 2) Hồi quy<br /> <br /> theo phần dư của hàm hồi quy ở bước 1<br /> <br /> Tại sao cách này có thể thực hiện được?<br /> <br /> Phần dư của hàm hồi quy ở bước 1 đó chính là phần còn lại của biến<br /> giải thích và phần còn lại này không tương quan với các biến giải<br /> thích khác trong mô hình<br /> <br /> 09.12.2017<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> Ví dụ 3.1: Các yếu tố tác động đến điểm GPA<br /> <br /> Điểm GPA trung bình của<br /> sinh viên ở đại học<br /> <br /> Diễn giải<br /> <br /> Điểm GPA trung bình khi<br /> học phổ thông trung học<br /> <br /> 3.15<br /> Kết quả bài kiểm tra thành tích<br /> <br /> Trong điều kiện ACT không đổi, mỗi điểm GPA trung học tăng thêm có thể<br /> làm tăng 0,453 điểm GPA đại học<br /> <br /> Hoặc: Nếu chúng ta so sánh hai sinh viên có cùng ACT nhưng điểm hsGAP<br /> của sinh viên A cao hơn 1 điểm so với sinh viên B, thì chúng ta dự đoán rằng<br /> sinh viên A sẽ có colGPA cao hơn 0,453 điểm so với sinh viên B<br /> Trong điều kiện điểm hsGPA như nhau, mỗi 10 điểm ACT cao hơn có thể làm<br /> điểm colGAP cao hơn 0,0094*10 = 0,094 điểm<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI:<br /> VẤN ĐỀ ƯỚC LƯỢNG<br /> • Tập tin gpa1.wf1<br /> Dependent Variable: COLGPA<br /> Method: Least Squares<br /> Included observations: 141<br /> Variable<br /> <br /> Coefficient<br /> <br /> Std. Error<br /> <br /> t-Statistic<br /> <br /> Prob.<br /> <br /> C<br /> HSGPA<br /> ACT<br /> SKIPPED<br /> AGE<br /> <br /> 0.902058<br /> 0.433794<br /> 0.014486<br /> -0.080661<br /> 0.019904<br /> <br /> 0.650366<br /> 0.097088<br /> 0.010578<br /> 0.026173<br /> 0.022838<br /> <br /> 1.387001<br /> 4.468031<br /> 1.369538<br /> -3.081854<br /> 0.871566<br /> <br /> 0.1677<br /> 0.0000<br /> 0.1731<br /> 0.0025<br /> 0.3850<br /> <br /> R-squared<br /> <br /> 0.237850<br /> <br /> Mean dependent var<br /> <br /> 3.056738<br /> <br /> Hệ số góc trong hàm hồi quy ở bước 2 chính là tác động đã tách biệt<br /> của riêng biến giải thích đó đến biến phụ thuộc<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/<br /> <br /> 12<br /> <br /> 3<br /> <br /> Chương 3 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge<br /> <br /> 09.12.2017<br /> <br /> PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI:<br /> VẤN ĐỀ ƯỚC LƯỢNG<br /> Dependent Variable: HSGPA<br /> Method: Least Squares<br /> Included observations: 141<br /> Variable<br /> <br /> C<br /> ACT<br /> SKIPPED<br /> AGE<br /> <br /> R-squared<br /> <br /> Coefficient<br /> <br /> 3.793037<br /> 0.038582<br /> -0.043514<br /> -0.061095<br /> 0.194848<br /> <br /> PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI:<br /> VẤN ĐỀ ƯỚC LƯỢNG<br /> <br /> Std. Error<br /> <br /> t-Statistic<br /> <br /> 0.471721<br /> 0.008705<br /> 0.022730<br /> 0.019407<br /> <br /> 8.040848<br /> 4.432224<br /> -1.914419<br /> -3.148103<br /> <br /> Mean dependent var<br /> <br /> Dependent Variable: COLGPA<br /> Method: Least Squares<br /> Included observations: 141<br /> <br /> Prob.<br /> <br /> Variable<br /> <br /> 0.0000<br /> 0.0000<br /> 0.0577<br /> 0.0020<br /> <br /> C<br /> VM<br /> <br /> 3.402128<br /> <br /> R-squared<br /> <br /> • HSGPA = β0 + β1 ACT + β2 SKIPPED + β3 AGE + v<br /> <br /> Coefficient<br /> 3.056738<br /> 0.433794<br /> 0.111875<br /> <br /> Std. Error<br /> 0.029654<br /> 0.103668<br /> <br /> t-Statistic<br /> <br /> 103.0787<br /> 4.184439<br /> <br /> Mean dependent var<br /> <br /> Prob.<br /> <br /> 0.0000<br /> 0.0001<br /> <br /> 3.056738<br /> <br /> • Dùng lệnh Genr: vm=resid<br /> <br /> 13<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> Tính chất của ước lượng OLS với một mẫu dữ liệu bất kỳ<br /> Giá trị ước lượng (Fitted values) và phần dư<br /> 3.20<br /> Giá trị ước lượng/Giá trị dự đoán<br /> <br /> Mức độ phù hợp của hàm SRF so với mẫu khảo sát<br /> 3.21<br /> <br /> Phần dư<br /> <br /> Tính chất đại số của hồi quy OLS<br /> <br /> Tổng phần dư bằng 0<br /> <br /> Tương quan giữa biến độc<br /> lập xj và phần dư bằng 0<br /> <br /> 14<br /> <br /> Sự phân rã của tổng mức biến động<br /> R bình phương (R2)<br /> <br /> 3.27<br /> <br /> Các biểu diễn khác của R bình phương<br /> <br /> Trung bình mẫu của biến phụ<br /> thuộc và các biến độc lập nằm<br /> trên đường hồi quy<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/<br /> <br /> Lưu ý rằng R2 luôn tăng khi thêm<br /> biến độc lập vào hàm hồi quy<br /> <br /> 3.28<br /> <br /> R2 bằng bình phương của hệ số<br /> tương quan giữa giá trị thực tế và<br /> giá trị ước lượng của biến phụ thuộc<br /> <br /> = ( r(y,y^)2 )<br /> <br /> 3.29<br /> <br /> Tính chất: 0  R2  1<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> 4<br /> <br /> Chương 3 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> Ví dụ 3.5: Hàm hồi quy giải thích cho biến số lần bị bắt giữ<br /> Số lần bị bắt giữ<br /> trong năm 1986<br /> <br /> Tỷ lệ số lần bắt<br /> giữ có dẫn đến bị<br /> buộc tội trước đó<br /> (không phải %)<br /> <br /> 09.12.2017<br /> <br /> Số tháng bị giam<br /> trong năm 1986<br /> <br /> Số quý làm việc<br /> trong năm 1986<br /> <br /> Ví dụ 3.5: Hàm hồi quy giải thích cho biến số lần bị bắt giữ (tt)<br /> Nếu thêm một biến giải thích khác avgsen vào mô hình:<br /> <br /> Mức phạt trung bình của các lần phạm tội trước<br /> <br /> Diễn giải:<br /> Tỷ lệ số lần bị bắt giữ trước đó tăng 0,5 lần thì dẫn đến số lần bị bắt giữ<br /> giảm đi 0,15*0,5 = 0,075 lần (trên 1 người) hay 7,5 lần (trên 100 người)<br /> Số tháng bị giam tăng 12 tháng thì dẫn đến số lần bị bắt giữ của người đó<br /> giảm 0,034*12 = 0,408 lần<br /> Số quý làm việc trong năm tăng 1 dẫn đến số lần bị bắt giữ của người đó<br /> giảm 0,104 lần (trên 1 người) hay 10,4 lần (trên 100 người)<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề ước lượng<br /> <br /> Mức phạt trung bình của các lần phạm tội trước có làm tăng số lần bị bắt giữ (?)<br /> Vai trò của biến giải thích mới thêm vào khá hạn chế khi R2 tăng rất ít<br /> <br /> Lưu ý chung về R2<br /> <br /> Ngay cả khi R2 khá nhỏ (như trong ví dụ), hàm hồi quy vẫn có thể dùng để phân<br /> tích tác động nhân quả riêng phần theo dạng “giữ các yếu tố khác cố định“<br /> <br /> © 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.<br /> <br /> PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI:<br /> VẤN ĐỀ ƯỚC LƯỢNG<br /> <br /> Khaùi nieäm ña coäng tuyeán<br /> Xeùt moâ hình hoài quy boäi:<br /> y = β0 + β1x1 + β2x2 + u<br /> <br /> 3.3 Giá trị kỳ vọng của ước lượng OLS<br /> Các giả thiết của mô hình hồi quy bội:<br /> <br /> Giả thiết MLR.1 (Tuyến tính theo tham số)<br /> 3.31<br /> Giả thiết MLR.2 (Mẫu ngẫu nhiên)<br /> <br /> R2 chỉ tăng nhẹ<br /> <br /> Diễn giải:<br /> <br /> y<br /> <br /> Trong tổng thể, mối liên hệ giữa<br /> biến phụ thuộc y và các biến độc<br /> lập là tuyến tính theo tham số<br /> <br /> Mẫu dữ liệu được chọn<br /> ngẫu nhiên từ tổng thể<br /> <br /> 3.32<br /> Vì vậy, mỗi quan sát đều tuân theo hàm hồi quy tổng thể<br /> © 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.<br /> <br /> https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/<br /> <br /> x1<br /> <br /> y<br /> x2<br /> <br /> x1<br /> <br /> Khoâng coù ÑCT<br /> y<br /> x1<br /> <br /> ÑCT thaáp<br /> <br /> x2<br /> <br /> y<br /> x2<br /> <br /> ÑCT vöøa<br /> <br /> x1<br /> <br /> x2<br /> <br /> x2<br /> <br /> ÑCT cao<br /> <br /> x1<br /> <br /> ÑCT hoaøn haûo<br /> <br /> 20<br /> <br /> 5<br /> <br />

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản