intTypePromotion=1

Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 4 - Phạm Trí Cao

Chia sẻ: Cao Thi Ly | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:17

0
52
lượt xem
8
download

Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 4 - 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 4 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề suy diễn thống kê do Phạm Trí Cao biên soạn trình bày các nội dung sau: Phân phối mẫu của ước lượng OLS, kiểm định giả thuyết về từng tham số tổng thể, khoảng tin cậy, kiểm định giả thuyết về tổ hợp tuyến tính của các tham số,....

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 4 - Phạm Trí Cao

Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M.<br /> Wooldridge<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội:<br /> Vấn đề suy diễn thống kê<br /> Chương 4<br /> <br /> 10.12.2017<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội<br /> Vấn đề suy diễn<br /> Suy diễn thống kê trong mô hình hồi quy<br /> Kiểm định giả thuyết về tham số tổng thể<br /> Xây dựng các khoảng tin cậy (đối xứng)<br /> <br /> 4.1 Phân phối mẫu của ước lượng OLS<br /> <br /> Wooldridge: Introductory Econometrics:<br /> A Modern Approach, 5e<br /> <br /> Ước lượng OLS là các biến ngẫu nhiên<br /> <br /> Chúng ta đã biết về kỳ vọng và phương sai của các ước lượng này<br /> <br /> Tuy nhiên, chúng ta cần biết về phân phối của chúng để kiểm định giả<br /> thuyết thống kê<br /> <br /> Để suy luận về phân phối, chúng ta cần thêm giả thiết<br /> <br /> Giả thiết về phân phối của sai số: sai số có phân phối chuẩn<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 suy diễn<br /> Giả thiết MLR.6 (Phân phối chuẩn của sai số)<br /> độc lập với các biến<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 SUY DIỄN<br /> • Định lý giới hạn trung tâm (CLT)<br /> <br /> • Biến ngẫu nhiên tổng x = x1+…+xk<br /> với x1,..., xk là các biến ngẫu nhiên<br /> <br /> Giả sử rằng phần sai số của hồi quy tổng<br /> thể có phân phối chuẩn.<br /> Dạng phân phối và phương sai không<br /> phụ thuộc vào bất kỳ biến giải thích nào.<br /> Suy ra:<br /> <br /> Nếu các điều kiện sau thỏa:<br /> • Các xi là độc lập<br /> <br /> • Các xi có cùng phân phối xác suất<br /> <br /> • Các xi có cùng kỳ vọng và phương sai (hữu hạn)<br /> • k lớn (thường k  30)<br /> <br /> • thì x sẽ có phân phối xấp xỉ chuẩn<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 /> 1<br /> <br /> Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M.<br /> Wooldridge<br /> <br /> 10.12.2017<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội<br /> Vấn đề suy diễn<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội<br /> Vấn đề suy diễn<br /> <br /> Thảo luận về giả thiết phân phối chuẩn<br /> <br /> Phần sai số được xem là tổng của “nhiều“ yếu tố không quan sát được<br /> <br /> Tổng của các yếu tố độc lập có phân phối xấp xỉ chuẩn (Định lý giới hạn<br /> trung tâm - Central Limit Theorem - CLT)<br /> Các vấn đề nảy sinh:<br /> <br /> Thảo luận về giả thiết phân phối chuẩn (tt)<br /> <br /> Ví dụ về trường hợp mà giả thiết về tính chuẩn không thể thỏa mãn:<br /> • Tiền lương (không âm, thường phải lớn hơn tiền lương tối thiểu)<br /> • Số lần bắt giữ (chỉ nhận một vài giá trị nguyên không âm)<br /> <br /> • Thất nghiệp (xét trường hợp biến giả, chỉ nhận giá trị 0 và 1)<br /> <br /> • Có bao nhiêu yếu tố không quan sát được? Có đủ lớn không?<br /> <br /> Trong một vài trường hợp, phân phối chuẩn có thể đạt được thông qua việc<br /> <br /> • Các yếu tố này độc lập với nhau ở mức nào?<br /> <br /> Dưới giả thiết về phân phối chuẩn, OLS là ước lượng không chệch tốt nhất (kể<br /> <br /> • Có thể phân phối của từng yếu tố này sẽ không đồng nhất với nhau<br /> <br /> biến đổi dạng biến phụ thuộc (chẳng hạn như dùng log(wage) thay cho wage)<br /> cả ước lượng phi tuyến)<br /> <br /> Phân phối của sai số là một vấn đề thuộc về thực nghiệm<br /> <br /> Ít nhất là phân phối của sai số “xấp xỉ “ với phân phối chuẩn<br /> <br /> Trong nhiều trường hợp, tính chuẩn này có thể không được đảm bảo<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 /> Quan trong: Với mục đích là suy diễn thống kê, giả thiết về phân phối chuẩn<br /> có thể thay thế bằng cỡ mẫu lớn (xem Chương 5)<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 SUY DIỄN<br /> <br /> PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI<br /> VẤN ĐỀ SUY DIỄN<br /> <br /> Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn (giả thiết MLR6)<br /> <br /> Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn (giả thiết MLR6)<br /> Tập tin gpa1.wf1<br /> <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 /> https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/<br /> <br /> 3.056738<br /> <br /> H0: phần dư có phân phối chuẩn<br /> H1: phần dư không có phân phối chuẩn<br /> p-value = 0,458586 > 0,05 : chấp nhận H0<br /> <br /> 2<br /> <br /> Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M.<br /> Wooldridge<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội<br /> Vấn đề suy diễn<br /> Một số thuật ngữ<br /> <br /> 10.12.2017<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội<br /> Vấn đề suy diễn<br /> 4.2 Kiểm định giả thuyết về từng tham số tổng thể<br /> <br /> Định lý 4.2 (phân phối t cho các ước lượng chuẩn hóa)<br /> <br /> “các giả thiết Gauss-Markov“<br /> <br /> Các giả thiết của “mô hình hồi quy tuyến tính cổ<br /> điển (CLM - classical linear model )“<br /> <br /> Dưới các giả thiết MLR.1 – MLR.6:<br /> <br /> Định lý 4.1 (Phân phối chuẩn trong mẫu)<br /> Dưới các giả thiết MLR.1 – MLR.6:<br /> <br /> Lưu ý: Phân phối t sẽ rất gần với phân phối chuẩn tắc khi bậc tự do n-k-1 lớn.<br /> <br /> 4.1<br /> Các ước lượng OLS có phân phối mẫu với<br /> phương sai như đã thiết lập trong chương trước<br /> <br /> Giả thuyết không (trường hợp giả thuyết tổng quát sẽ đề cập sau)<br /> Ước lượng chuẩn hóa tuân theo phân phối<br /> chuẩn tắc<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 suy diễn<br /> Thống kê t (hay tỷ số t)<br /> 4.5<br /> <br /> 4.3<br /> <br /> Nếu việc chuẩn hóa được thực hiện bằng dùng độ lệch<br /> chuẩn ước lượng (nghĩa là dùng sai số chuẩn), phân<br /> phối chuẩn tắc sẽ được thay thế bằng phân phối t<br /> <br /> Thống kê t sẽ được sử dụng để kiểm định giả thuyết không<br /> đã đề cập ở trên. Hệ số ước lượng càng xa giá trị 0 thì giả<br /> thuyết không càng ít khả năng đúng. Nhưng khi nào thì<br /> được gọi là “xa“ giá trị 0?<br /> <br /> Điều này phụ thuộc vào sự biến thiên của hệ số ước lượng được,<br /> nghĩa là phụ thuộc vào độ lệch chuẩn của hệ số. Thống kê đo<br /> lường xem liệu khoảng cách từ hệ số ước lượng đến giá trị 0 bằng<br /> bao nhiêu lần độ lệch chuẩn.<br /> <br /> 4.4<br /> <br /> Tham số tổng thể bằng 0, nghĩa là sau khi kiểm soát<br /> các biến độc lập khác, xj không tác động đến y<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 suy diễn<br /> Kiểm định với giả thuyết đối một phía (lớn hơn 0 – phía phải)<br /> t0,05(28)= 1,701<br /> <br /> Phân phối của thống kê t nếu giả thuyết không là đúng<br /> <br /> Mục tiêu: xác định một quy tắc bác bỏ sao cho nếu H0 là đúng thì<br /> khả năng H0 bị bác bỏ là rất nhỏ (= mức ý nghĩa, ví dụ 5%)<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 /> Kiểm định<br /> <br /> với giả thuyết đối<br /> <br /> .<br /> <br /> 4.6<br /> <br /> Bác bỏ giả thuyết không và ủng hộ giả thuyết đối<br /> một phía này nếu hệ số hồi quy ước lượng được là<br /> quá lớn (cụ thể là lớn hơn giá trị tới hạn t(n-k-1)).<br /> <br /> Xây dựng giá trị tới hạn sao cho, nếu giả thuyết<br /> không là đúng thì khả năng giả thuyết không bị<br /> bác bỏ, chẳng hạn, là 5% trong tổng số các trường<br /> hợp.<br /> <br /> t  t ( n  k  1) : bac bo H 0 4.7<br /> <br /> Trong ví dụ đã cho, đây là giá trị của phân phối t<br /> với 28 bậc tự do mà 5% số các trường hợp sẽ lớn<br /> hơn giá trị này.<br /> Bác bỏ H0 nếu thống kê t lớn hơn 1,701<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 /> 3<br /> <br /> Chương 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M.<br /> Wooldridge<br /> <br /> 10.12.2017<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội<br /> Vấn đề suy diễn<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội<br /> Vấn đề suy diễn<br /> <br /> Ví dụ 4.1: Phương trình tiền lương<br /> <br /> Ví dụ 4.1: Phương trình tiền lương (tt)<br /> <br /> Kiểm định rằng liệu sau khi kiểm soát biến học vấn và thâm niên chức vụ, những công<br /> <br /> Thống kê t<br /> <br /> nhân nhiều kinh nghiệm làm việc hơn có nhận được tiền lương cao hơn hay không<br /> <br /> t0,05 (522)  1, 645<br /> <br /> t0,01 (522)  2, 326<br /> <br /> Sai số chuẩn<br /> <br /> Kiểm định<br /> <br /> với giả thuyết đối<br /> <br /> .<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 suy diễn<br /> <br /> Giả thuyết không sẽ bị bác bỏ vì thống kê t lớn hơn giá trị tới<br /> hạn t(n-k-1). texper= 2,41 > t0,05(522)= 1,645 : bác bỏ H0<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 suy diễn<br /> <br /> Ví dụ 4.2: Kết quả học tập của sinh viên và quy mô trường học<br /> <br /> Kiểm định với giả thuyết đối một phía (nhỏ hơn 0 – phía trái)<br /> Kiểm định<br /> .<br /> <br /> Giá trị tới hạn ứng với mức ý nghĩa 5% và 1% - phân phối t xấp<br /> xỉ chuẩn tắc (Đây là những mức ý nghĩa thường gặp).<br /> <br /> “Tác động của kinh nghiệm đến tiền lương theo giờ lớn hơn 0 có ý nghĩa<br /> thống kê ở mức 5% (thậm chí có ý nghĩa ở mức 1%).“<br /> <br /> Người ta có thể kỳ vọng một tác động dương của kinh nghiệm đến tiền lương (USD/giờ)<br /> hoặc không tác động gì cả.<br /> <br /> t0,05(18)= 1,734<br /> <br /> Bậc tự do;<br /> Ở đây, sự xấp xỉ phân<br /> phối chuẩn tắc có thể<br /> được áp dụng<br /> <br /> với giả thuyết đối<br /> <br /> Kiểm định rằng liệu quy mô trường học nhỏ hơn có dẫn đến kết quả học tập<br /> <br /> 4.8<br /> <br /> Bác bỏ giả thuyết không với giả thuyết đối một<br /> phía này nếu hệ số ước lượng được là “quá nhỏ“<br /> (nghĩa là, nhỏ hơn so với giá trị tới hạn -t(n-k-1)).<br /> <br /> của sinh viên sẽ tốt hơn hay không<br /> <br /> Phần trăm sinh viên vượt<br /> qua bài kiểm tra môn Toán<br /> <br /> Thu nhập trung bình<br /> Tỷ lệ giáo viên trên<br /> hàng năm của giáo viên 1000 sinh viên<br /> <br /> Lượng sinh viên theo học<br /> (= quy mô trường học)<br /> <br /> Xây dựng giá trị tới hạn sao cho nếu giả thuyết<br /> không là đúng thì giả thuyết này sẽ bị bác bỏ,<br /> chẳng hạn, trong 5% tổng số các trường hợp.<br /> <br /> Trong ví dụ đã cho, đây là điểm giá trị mà tại đó<br /> phân phối t với 18 bậc tự do sẽ có 5% các trường<br /> hợp nhỏ hơn giá trị này.<br /> <br /> t  t ( n  k  1) : bac bo H 0<br /> <br /> 4.9<br /> <br /> Bác bỏ H0 nếu thống kê t nhỏ hơn -1,734<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 /> Kiểm định<br /> .<br /> <br /> với giả thuyết đối<br /> Trường học càng lớn càng làm giảm kết quả học tập sinh viên hoặc quy mô trường học<br /> không hề có tác động đến kết quả học tập?<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 4 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M.<br /> Wooldridge<br /> <br /> 10.12.2017<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội<br /> Vấn đề suy diễn<br /> <br /> Phân tích hồi quy bội<br /> Vấn đề suy diễn<br /> <br /> Ví dụ 4.2: Kết quả học tập của sinh viên và quy mô trường học (tt)<br /> Thống kê t<br /> <br /> t0,05 (404)  1, 645<br /> Bảng z:<br /> <br /> t0,15 (404)  1, 04<br /> <br /> Bậc tự do;<br /> Trường hợp này có thể áp<br /> dụng xấp xỉ phân phối<br /> chuẩn tắc<br /> <br /> Giá trị tới hạn với mức ý nghĩa 5% và 15%.<br /> <br /> Giả thuyết không không bị bác bỏ vì thống kê t không nhỏ hơn<br /> <br /> giá trị tới hạn. tenroll= -0,91 > -t0,05(404)= -1,645 : chấp nhận H0<br /> <br /> Chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết về việc quy mô trường học không có tác động<br /> đến kết quả học tập của sinh viên (thâm chí là ở mức ý nghĩa 15%).<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 suy diễn<br /> <br /> R2 cao hơn một chút<br /> <br /> Kiểm định<br /> <br /> với giả thuyết đối<br /> <br /> Thống kê t<br /> Giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 5%, bác bỏ giả thuyết không<br /> <br /> Kiểm định với giả thuyết đối hai phía<br /> t0,025(25)= 2,06<br /> <br /> Giả thuyết cho rằng quy mô trường học không có tác động đến kết quả học tập của<br /> sinh viên đã bị bác bỏ, và ủng hộ giả thuyết đối cho rằng sự tác động là ngược chiều<br /> <br /> Ví dụ:<br /> <br /> Nếu số sinh viên tăng lên 10 (%) thì số sinh viên vượt qua bài<br /> kiểm tra sẽ giảm một lượng là 0,0129*10 = 0,129 (%)<br /> <br /> (tác động rất nhỏ)<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 /> Kiểm định<br /> <br /> với<br /> <br /> .<br /> <br /> 4.10<br /> <br /> Bác bỏ giả thuyết không với giả thiết đối hai phía<br /> nếu giá trị tuyệt đối của hệ số ước lượng quá lớn.<br /> Xây dựng giá trị tới hạn sao cho nếu giả thuyết<br /> không là đúng, thì nó có thể bị bác bỏ, ví dụ, 5%<br /> trong tổng số các trường hợp.<br /> <br /> tlog(enroll)= -1,87 < -t0,05(404)= -1,645 : bác bỏ H0<br /> <br /> Độ lớn của tác động ra sao?<br /> <br /> .<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 suy diễn<br /> <br /> Ví dụ 4.2: Kết quả học tập của sinh viên và quy mô trường học (tt)<br /> <br /> t0,05 (404)  1, 645<br /> <br /> Ví dụ 4.2: Kết quả học tập của sinh viên và quy mô trường học (tt)<br /> <br /> Một dạng hàm khác:<br /> <br /> Trong ví dụ đã cho, những điểm ứng với 5% các<br /> trường hợp này nằm ở hai phía đuôi của hàm<br /> phân phối.<br /> <br /> | t | t / 2 ( n  k  1) : bac bo H 0 4.11<br /> <br /> Bác bỏ H0 nếu giá trị tuyệt đối của thống kê lớn<br /> hơn 2,06<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 /> 5<br /> <br />

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản