Mô hình có một biến độc lập là biến định tính • Để đặc trưng cho biến định tính có hai phạm trù... - Phân tích+ Thu nhập trung bình của công chức làm việc ở miền núi + Thu nhập trung bìn
Trang 1BÀI GIẢNG
KINH TẾ LƯỢNG
ECONOMETRICS
Lê Anh Đức Khoa Toán kinh tế
ĐH Kinh tế Quốc dân
Trang 2CHƯƠNG IV: HỒI QUY VỚI BIẾN GIẢ
4.1 Bản chất của biến giả (Dummy variable)
4.2 Mô hình có một biến độc lập là biến định tính
4.3 Mô hình có hai biến độc lập là biến định tính
4.4 Phân tích ảnh hưởng tương tác giữa các biến định tính4.5 Sử dụng biến giả để phân tích sự biến động mùa vụ4.6 So sánh hai hàm hồi quy
4.7 Hồi quy tuyến tính từng khúc
Trang 34.1 Bản chất của biến giả (Dummy variable)
• Biến định tính (qualitative variable) là biến số cho biết có hay không có một thuộc tính nào đó.
• Ví dụ:
Biến giới tính: nam, nữ
Biến vùng miền: bắc, trung, nam
Biến trình độ lao động: trên đại học, đại học, chưa có trình độ.
• Biến giả là biến số dùng để mô tả các biến định tính, thường được ký hiệu là D.
Trang 44.2 Mô hình có một biến độc lập là biến định tính
• Để đặc trưng cho biến định tính có hai phạm trù
Trang 5- Phân tích
+ Thu nhập trung bình của công chức nữ
+ Thu nhập trung bình của công chức nam
- Để xem có sự phân biệt giới tính trong thu nhập hay không ta kiểm định các cặp giả thiết:
1 ( /i i 0)
1 2 ( /i i 1)
Trang 6• Để đặc trưng cho biến định tính có k (k>2) phạm trù thì
- Mô hình hồi quy
2
1 0
i
D
Trang 7- Phân tích
+ Thu nhập trung bình của công chức làm việc ở miền núi
+ Thu nhập trung bình của công chức làm việc ở nông thôn+ Thu nhập trung bình của công chức làm việc ở thành thị
+ Để xem có sự khác biệt về thu nhập giữa công chức làm việc ở các khu vực khác nhau hay không ta kiểm định các cặp giả thiết:
Trang 84.3 Mô hình có hai biến độc lập là biến định tính
• Với mỗi biến độc lập là biến định tính tuỳ thuộc vào số phạm trù của nó mà ta đưa số biến giả thích hợp vào
+ D2i đặc trưng cho biến giới tính
+ D3i, D4i đặc trưng cho biến khu vực làm việc
Trang 9Nhận xét
• Nếu mô hình có k biến độc lập là biến định tính với số phạm trù tương ứng là n1, n2, …, nk thì tổng cộng số biến giả phải dùng để tránh rơi vào hiện tượng đa công tuyến hoàn hảo là (n1-1)+ (n2-1)+ …+ (nk-1)
• Phạm trù được lựa chọn để so sánh với các phạm trù khác (phạm trù mà tất cả các biến giả đều nhận giá trị bằng 0) gọi là phạm trù cơ sở
• Các hệ số góc được gọi là hệ số chênh lệch vì nó phản ánh mức độ chênh lệch của phạm trù đang xét với phạm trù cơ sở
Trang 104.4 Phân tích ảnh hưởng tương tác giữa các
- Mô hình
Nếu đối tượng i là nam Nếu đối tượng i là nữ Nếu đối tượng i là công chức Nếu đối tượng i là công nhân
i
D
Trang 11• Để phân tính sự ảnh hưởng tương tác giữa các biến giả
ta hồi quy mô hình:
• Để xem có ảnh hưởng tương tác giữa hai biến giả hay không ta kiểm định cặp giả thiết:
• Nếu chấp nhận giả thiết H1 thì có nghĩa là có sự khác
nhau về chi tiêu cho quần áo giữa “nam công chức”
và các đối tượng khác (nữ công chức, nữ công nhân, nam công nhân)
Trang 124.5 Sử dụng biến giả để phân tích biến động
Trang 13• Ví dụ: hồi quy tiêu dùng về quần áo, dụng cụ gia đình của
hộ gia đình (Y) phụ thuộc vào thu nhập (X) và yếu tố mùa vụ (các quí).
Nếu quan sát nằm ở quí 2
Nếu quan sát nằm ở quí khác
Nếu quan sát nằm ở quí 3
Nếu quan sát nằm ở quí khác
Nếu quan sát nằm ở quí 4
Nếu quan sát nằm ở quí khác
• Để phân tích ảnh hưởng của yếu tố mùa vụ đến chi tiêu ta
sử dụng mô hình:
2
1 0
Trang 14• Để phân tích ảnh hưởng tương tác giữa yếu tố mùa vụ và thu nhập đến chi tiêu ta sử dụng mô hình tổng quát:
• Việc thực hiện các kiểm định đối với các hệ số của mô hình (1) và (2) sẽ cho ta các biết ảnh hưởng của yếu tố mùa vụ cũng như ảnh hưởng tương tác của yếu tố mùa vụ và thu nhập đến chi tiêu.
Trang 154.6 So sánh hai hồi quy
• Giả sử có hai hàm hồi quy:
- Giai đoạn 1: với n1 quan sát
- Giai đoạn 1: với n2 quan sát
• Có 4 trường hợp có thể xảy ra
- Hai hàm hồi quy trùng nhau (α1 = γ1, α2 = γ2)
- Hai hàm hồi quy song song (α1 ≠ γ1, α2 = γ2)
- Hai hàm hối quy có cùng hệ số chặn (α1 = γ1, α2 ≠ γ2)
- Hai hàm hồi quy hoàn toàn khác nhau (α1 ≠ γ1, α2 ≠ γ2)
Trang 16Kiểm định sự đồng nhất giữa hai hồi quy
1 Kiểm định Chow
• Bước 1: ghép chung các quan sát của cả hai giai đoạn ta thu được: n = n1 + n2 quan sát và hồi quy mô hình:
Ta thu được RSS với số bậc tự do: df = (n-k) ở đây k = 2.
• Bước 2: lần lượt hồi quy mô hình (*) và (**)
- Thu được RSS1 với số bậc tự do df = (n1 – k)
- Thu được RSS2 với số bậc tự do df = (n2 – k)
Trang 17• Bước 3: Kiểm định cặp giả thiết
Cấu trúc của mô hình giữa hai giai đoạn là đồng nhất Cấu trúc của mô hình giữa hai giai đoạn là không đồng nhất
- Tiêu chuẩn kiểm định:
- Miền bác bỏ với mức ý nghĩa α cho trước:
Trang 182 Sử dụng biến giả
Nếu quan sát rơi vào giai đoạn 1
Nếu quan sát rơi vào giai đoạn 2
• Bước 1: Ghép chung các quan sát của cả hai giai đoạn và hồi quy mô hình
Trang 19• Khi so sánh cấu trúc của hai hàm hồi quy:
- Nếu cấu trúc của mô hình giữa hai giai đoạn là đồng nhất thì có thể ghép chung số liệu để phân tích.
- Nếu cấu trúc của mô hình giữa hai giai đoạn là không đồng nhất thì phải tách riêng từng tệp số liệu để phân tích.
Trang 204.7 Hồi quy tuyến tính từng khúc
• Nhiều hiện tượng kinh tế có sự thay đổi cấu trúc theo thời gian song vẫn phải đảm bảo tính liên tục theo thời gian của hiện tượng Khi đó ta sử dụng biến giả để đặc cho sự thay đổi cấu trúc này
• Ví dụ: giả sử tiêu dùng của Việt Nam trong 2 thời kỳ trước và sau chuyển đổi (1986) là khác nhau
• Ký hiệu năm chuyến đổi cơ cấu kinh tế là t0
Nếu t > t0Nếu t ≤ t0
1 0
t
Trang 22- Tại thời điểm t0 ta có
- Để xem mô hình có thay đổi cấu trúc hay không ta kiểm định cặp giả thiết:
Trang 23• Khi mô hình có sự thay đổi cấu trúc trong nhiều giai đoạn khác nhau của dãy số liệu thì ta có thể sử dụng số biến giả và mô hình phù hợp để phân tích
• Ví dụ 4.1 – trang 99, thí dụ 4.2 – trang 100