Đang tải... (xem toàn văn)
��(1,n-2) bác bỏ GTH0 tức mơ hình phù hợp Và ngược lại Trong ��(1,n-2) tra bảng tra phân phối F 1.1.3: Mơ hình hồi quy bội A Hàm hồi quy tổng (PRF) Hàm hồi quy tổng thể (PRF) trường hợp biến có dạng: E(Y/X2i,X3i)=β1+β2.X2+β3.X3 Trong đó: Y biến phụ thuộc (biến giải thích) X2,X3 hệ số độc lập (biến giải thích) β1 hệ số tự β2, β3 hệ số hồi quy riêng Hàm số hồi quy tổng thể ngẫu nhiên (PRF ngẫu nhiên) trường hợp biến có dạng: Yi= E(Y/X2i,X3i)+Ui=β1+β2.X2+β3.X3+Ui Trong đó: Ui: sai số ngẫu nhiên hay yếu tố ngẫu nhiên B Hàm hồi quy mẫu (SRF) Hàm hồi quy mẫu (SRF) có dạng: �i = �1 + �2.X2i+�3.X3i Trong đó: �i : Ước lượng điểm E(Y/X2i,X3i) � , �, � : Ước lượng điểm � , � , � Recommandé pour toi 3 Suite du document cidessous (9) Tax expenditure - IELTS International bussiness and Logistics 100% (1) There are many disadvantages when living in the city International bussiness and Logistics 93 100% (13) Ôn tập thi vào 10 môn tiếng anh năm 2022-2023 ĐÁP ÁN ĐỀ 1-15 International bussiness and Logistics 90 95% (41) Ngữ pháp - danh cho nhung ban mat goc tieng anh International bussiness and Logistics 88% (8) Hàm hồi quy mẫu ngẫu nhiên (SRF ngẫu nhiên) trường hợp biến có dạng: Yi= �i +ei= �1+ �2.X2i+�3.X3i+ei Trong đó: ei: số dư hay phần dư – ước lượng điểm Ui C Các giả thiết mơ hình Giả thiết 1: Kỳ vọng yếu tố ngẫu nhiên Ui 0: E(Ui/Xi) = Giả thiết 2: Các Ui có phương sai nhau: var(Ui/Xi) = var(Uj/Xi) = Giả thiết 3: Khơng có tương quan Ui: Cov(Ui,Uj) = Giả thiết 4: Không có tượng đa cộng tuyến X X tức khơng có quan hệ tuyến tính rõ ràng biến i Giả thiết 5: U có phân phối chuẩn hay Ui ~ N(0,σ ) Định Lý Gauss – Markov: Với giả thiết 1-5 mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển, ước lượng phương pháp OLS ước lượng tuyến tính khơng chệch có phương sai nhỏ lớp ước lượng tuyến tính khơng chệch D Khoảng tin cậy hệ số hồi quy Vậy với độ tin cậy – khoảng tin cậy * + + là: j (Trong đó: j=1,2,3) Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy Tương tự hồi quy đơn có hai phương pháp kiểm định giả thiết: Phương pháp khoảng tin cậy (giống hồi quy hai biến) Phương pháp kiểm định ý nghĩa (giống hồi quy hai biến) Loại giả thiết Giả thiết H0 Hai phía �� = � � Giả thiết H1 ��≠��0 Miền bác bỏ |�| > �� ∗((− ⁄ �) Phía phải Phía trái ��≤��0 ��>�� ��≥�� ��< �� (Trong đó: j = 1, 2, 3) t > ��( − �) t < − �( − �) 1.2 Giới thiệu biến kinh tế, mối quan hệ chúng theo lý thuyết kinh tế - Giới thiệu biến kinh tế: Y : chi tiêu sinh viên tháng X2: thu nhập làm sinh viên tháng X3: trợ cấp từ gia đình tháng D: D=1 ứng với nhà riêng D=0 ứng với kí túc xá - Mối quan hệ biến kinh tế theo lí thuyết kinh tế Theo lý thuyết kinh tế chi tiêu sinh viên chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau: mức sống sinh viên, nhu cầu việc tiết kiệm tiền, thu nhập trợ cấp sinh viên gia đình Trong tập hơm gồm biến: chi tiêu, thu nhập trợ cấp Khi thu nhập trợ cấp tăng lên chi tiêu tăng thoe ngược lại Chương 2: Thu thập số liệu biến kinh tế 2.1 Thu thập số liệu BẢNG SỐ LIỆU Với biến phụ thuộc chi tiêu sinh viên tháng (Y), biến độc lập thu nhập làm thêm (X2), trợ cấp gia đình (X3), biến giả (D) khu vực (1= Nhà riêng, 0=Kí túc xá) STT Thu nhập (triệu đồng) Chi tiêu (triệu đồng) Trợ cấp (triệu đồng) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 1.5 1.5 1.5 1 1 1.5 1 1.5 1.5 2 1.5 2.5 2.5 3.5 1.5 6.5 1.5 1.5 1 2.5 1.5 2.5 1.5 2 1.5 2.5 4.5 2.5 2.5 2.5 3.5 1.5 3.5 2.5 2 1.5 1 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 3.5 2 1.5 2.5 1.5 3 1.5 2.5 Khu vực (Nhà riêng=1, Kí túc xá=0) 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Ta có : �2 =0.0000 Nhận thấy: α = 0,05 > �2 Vậy với mức ý nghĩa 95%, bác bỏ GT �0 , �2 có ý nghĩa mặt thống kê Thu nhập giải thích phần trăm thay đổi biến phụ thuộc chi tiêu? Có R2 = 0.916871 , cho biết thu nhập sinh viên giải thích 91.6871% thay đổi chi tiêu Đánh giá mức độ phù hợp mơ hình? KĐGT �0 : �2 = ( Mơ hình khơng phù hợp) Ta có p(F) = 0.000000 Nhận thấy: α = 0,05 > p(F) Vậy với mức ý nghĩa 95%, bác bỏ GT �0 , mơ hình phù hợp Khi thu nhập thay đổi đơn vị chi tiêu thay đổi nào? Với mức ý nghĩa 5% , khoảng tin cậy �2 là: �2-tα/2(n-2).se(�2)≤ �2 ≤ �2+tα/2(n-2).se(�2) � -t (48).se(� )≤ � 0.025 � +t - (48).se(� ) 0.9108≤ � 0.025 ≤ ≤ 1.085 Nếu thu nhập làm thêm sinh viên thay đổi 1triệu đồng/tháng chi tiêu thay đổi khoảng [0.9108;1.085] triệu đồng/tháng Thu nhập tác động thuận chiều hay ngược chiều đến chi tiêu? KĐGT: H0: β2≤ H1: β2> Ta có �2 = 23.00904 Nhận thấy tα(n-2)= 1.6772 < t2 Vậy với mức ý nghĩa 95% thu nhập tác động thuận chiều đến chi tiêu 3.2 Nghiên cứu ảnh hưởng X3 đến Y (MH2) - Mơ hình mơ tả mối quan hệ X3 Y (Viết hàm SRF) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/04/21 Time: 20:52 Sample: 50 Included observations: 50 Variable C X3 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error t-Statistic Prob 0.285806 1.180645 0.261150 0.131150 1.094415 9.002247 0.0292 0.0000 0.628024 0.620274 0.683051 22.39484 -50.86711 81.04045 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 2.470000 1.108455 2.114685 2.191165 2.143809 1.270071 MH2:SRF: = � + � � � � � 2 � =0.285806+ 1.180645 X2i � +� � 2+� SRF ngẫu nhiên: � =� �� = 0.285806+ 1.180645 + �� - Nêu ý nghĩa hệ số ước lượng, có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không? �1= 0.285806 cho biết trợ cấp làm thêm ước lượng trung bình chi tiêu tháng sinh viên 0.285806 triệu đồng �= 1.180645 cho biết trợ cấp làm thêm tăng giảm triệu đồng ước lượng trung bình chi tiêu tháng sinh viên tăng giảm 1.180645triệu đồng �2= 1.180645 > phù hợp với lý thuyết kinh tế Các hệ số hồi quy có ý nghĩa mặt thống kê hay khơng? KĐGT �0:�1=0 �1:�1≠0 Ta có �1 = 0.0292 Nhận thấy: α = 0,05 < �1 Vậy với mức ý nghĩa 95%, bác bỏ GT �0 , �1 có ý nghĩa mặt thống kê KĐGT�0 :�2 = �1:�2≠0 Vậy với mức ý nghĩa 95%, bác bỏ GT �0 , �2 có ý nghĩa mặt thống kê Trợ cấp giải thích phần trăm thay đổi biến phụ thuộc chi tiêu? Có R2 = 0.628024 , cho biết trợ cấp sinh viên giải thích 62.8024% thay đổi chi tiêu sinh viên Đánh giá mức độ phù hợp mơ hình? KĐGT �0 : �2 = ( Mơ hình khơng phù hợp) Ta có p(F) = 0.000000 Nhận thấy: α = 0,05 < p(F) Vậy với mức ý nghĩa 95%, bác bỏ GT �0 , mơ hình phù hợp Khi trợ cấp thay đổi đơn vị chi tiêu thay đổi nào? Với mức ý nghĩa 5% , khoảng tin cậy �2 là: � -t (n-2).se(� )≤ � ≤ � +t (n-2).se(� ) α/2 2 α/2 � -t 0.025 (48).se(�2)≤ �2 ≤ �2+t0.025(48).se(�2) Nếu trợ cấp gia đình tăng giảm 1triệu đồng/tháng chi tiêu thay đổi khoảng từ [0.917;1.444] triệu đồng/tháng - Trợ cấp tác động thuận chiều hay ngược chiều đến chi tiêu? KĐGT: H0: β2≤ H1: β2> Ta có �2 = 9.002247 Nhận thấy tα(n-2)= 1.6772 < t2 Vậy với mức ý nghĩa 95% trợ cấp tác động thuận chiều đến chi tiêu 3.3 Nghiên cứu ảnh hưởng D đến Y (MH3) - Mơ hình mơ tả mối quan hệ D Y (Viết hàm SRF) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/04/21 Time: 20:59 Sample: 50 Included observations: 50 Variable C D01 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) MH3:SRF: Coefficient Std Error t-Statistic Prob 1.357143 1.545635 0.231853 0.273242 5.853454 5.656657 0.0000 0.0000 0.399983 0.387483 0.867516 36.12401 -62.82029 31.99777 0.000001 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 2.470000 1.108455 2.592812 2.669293 2.621936 1.693686 = � + � � � � 2 � =1.357143+ 1.545635 X2i � SRF ngẫu nhiên: � �� = 1.357143+ 1.545635 + � - Các hệ số hồi quy có ý nghĩa mặt thống kê hay khơng? KĐGT �0:�1=0 �1:�1≠0 Ta có �1 = 0.0000 Nhận thấy: α = 0,05 > �1 Vậy với mức ý nghĩa 95%, bác bỏ GT �0 , �1 có ý nghĩa mặt thống kê KĐGT�0 :�2 = �1:�2≠0 + =�+�.� � Ta có �2 =0.0000 Nh ận thấy: α = 0,05 > �2 Vậy với mức ý nghĩa 95%, bác bỏ GT �0 , �2 có ý nghĩa mặt thống kê � Biến thu nhập giải thích phần trăm thay đổi biến chi tiêu? Có R2 = 0.399983 , cho biết khu vực sinh viên giải thích 39.9983% thay đổi chi tiêu sinh viên