THẢO LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG doc

THẢO LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 1 ( TỔII ) Thành viên tổ 1 nhóm II 1.Lê Thị Oanh (NT) (20%) 2.Nguyễn Thúy Ngân (16%) 3.Nguyễn Thị Phong (15%) 4.Hoàng Hoài Thương (16%) 5.Nguyễn Thị Tuyết (18%) 6.Hồ Thị Thủy (15%) 7.Nguyễn Văn Thiệu (0%) I. Phương pháp ước lượng các hệ số hồi quy bằng phương pháp ma trận 3.5 MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN – PHƯƠNG PHÁP MA TRẬN Phần này giới thiệu với bạn đọc mô hình hồi quy bội k biến bằng ngôn ngữ ma trận.Với ngôn ngữ ma trận kết hợp với kỹ thuật tính toán cho phép chúng ta giải quyết các vấn đề của phân tích hồi quy một cách nhanh chóng .chính xác. Hàm hồi quy tổng thể có dạng: Yi = iki UX +++ 122 1 βββ Trong đó 1 β là hệ số tự do (hệ số chặn) kj j ,2: = β là các hệ số hồi quy riêng. Giả sử chúng ta có n quan sát,mỗi quan sát gồm k giá trị (Yi, X2i,…,Xki) 1121211 UXXY kk ++++= βββ 2222212 UXXY kk ++++= βββ Kí hiệu :Y= nknknn UXXY ++++= βββ 221             n Y Y Y 2 1 = β             k β β β 2 1 U =             n U U U 2 1 X=           knnn k k XXX XXX XXX 1 1 1 32 23222 13121 Khi đó ta có: Y = X β + U Giả thiết 4 nói rằng giữa các biến độc lập không có quan hệ tuyến tính với nhau, khi đó các cột của ma trận X là độc lập tuyến tính. Do đó hạng của ma trận X bằng số cột của ma trận này tức là R(X) = k , ma trận X không suy biến w. Thí dụ 3.2. Với thí dụ 3.1 ta có ma trận X như sau: 1,0000 18,0000 10,0000 1,0000 25,0000 11,0000 1,0000 19,0000 6,0000 1,0000 24,0000 16,0000 1,0000 15,0000 7,0000 1,0000 26,0000 17,0000 X= 1,0000 25,0000 14,0000 1,0000 16,0000 12,0000 1,0000 17,0000 12,0000 1,0000 23,0000 12,0000 1,0000 22,0000 14,0000 1,0000 15,0000 15,0000 3.6 ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ - OLS Hàm hồi quy SRF có dạng: kiki XXY ^ 22 ^ 1 ^ 1 ^ βββ +++= iki k i i eXXY ++++= ^ 2 2 ^ 1 ^^ βββ Hay Y = eX + ^ β Trong đó e =             n e e e 2 1 =Y - ^ β X Các ước lượng OLS được tìm bằn cách: min) ( 2 2 ^ 2 ^ 1 ^ 1 2 1 =>−−−−= ∑∑ == kii n i i n i XYe βββ 2 1 i n i e ∑ = là tổng bình phương của các phần dư (RSS). e’e = ^^^^^^ 2 1 ''''''')()'( ββββββ XXXYYXYYXYXYe i n i +−−=−−= ∑ = =Y’Y-2 ^^^^ '''''' ββββ XXYXYX ++ ^^ ^ ''''2'2 )'( ββ β XXYXXXYX ee ==>+−= ∂ ∂               ∑∑∑∑ ∑∑∑∑ ∑∑∑ 2 32 232 2 22 32 kiikiikiki kiiiiii kiii XXXXXX XXXXXX XXXn                   ^ ^ ^ 2 1 k β β β X’X ^ β =             knkk ni XXX XXX 1 1 1 21 2222             n Y Y Y 2 1 X’ Y Với giả thiết 4, X không suy biến , nên X’X cũng không suy biến ,do đó tồn tại (X’X) 1 . Từ đó: ^ β =(X’X) -1 X’Y           = 1514121212141771661110 152223171625261524192518 111111111111 ' X [...]... 0.37616838734% β 3 = 0,452514: khi tỉ lệ % lao động nông nghiệp và số năm trung bình đào tạo đối với người >25 tuổi tăng 1% thì thu nhập /người tăng 0,4525139665% b,ƯỚC LƯỢNG PHƯƠNG SAI CỦA YẾU TỐ NGẪU NHIÊN ∧2 σ = σ = (1,011625) = 1,023385 2 2 c,ƯỚC LƯỢNG PHƯƠNG SAI CỦA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY MẪU ∧ ∧ Var ( β 1 ) = [ Se( β 1 )] = (1,862253) = 3,467986 ∧ ∧ 2 ∧ ∧ 2 Var ( β 2 ) = [ Se( β 2 )]2 = (0,132724) 2 = 0,017616... bỏ Ho, chấp nhận H1 Suy ra β 2 có ý nghĩa thống kê GIẢ THUYẾT 2 Ho : β 3 = 0 H1 : β 3 ≠ 0 Tqs 3 = 3,78638 Tα 2 ( n − k ) = 2,1790 Tqs 3 〉T0 , 025 (12) Bác bỏ Ho, chấp nhận H1 Suy ra, β 3 có ý nghĩa kinh tế Ta có công thức tổng quát: ∧ ∧ ∧ β j −Tα (n − k ) Se( β j )〈 β j 〈 β j + Tα (n − k ) Se( β j ) 2 2 β2 Khoảng tin cậy của ∧ ∧ ∧ ∧ β 2 − t0, 025 (12) Se( β 2 )〈 β 2 〈 β 2 + t0, 025 (12) Se( β 2 )... X X ) = (X , X ) −1 Xσ 2 IX ( XX , ) −1 ^ Cov( β ) = σ ( XX ) , −1 2 , Trong công thức trên (X, X ) −1 ma trận nghịch đảo của ma trận (X X ) , σ 2 là là Var(U , nhưng chưa biết chúng ta phải dùng ước lượng không i) chênh lệch của σ 2 là: ^ 2 n ee= σ = ∑ ei2 /( n − k ) i =1 ^ ' ^ ' ' ' ' ^ n ^ ∑ e = ∑ (Y − Y ) i =1 Y −2β X Y + β X X β =Y ^ ' = Y ' Y − β X ,Y ' n 2 i i =1 i i 2 ^' ^ ^ = Y Y − 2Y Y + . THẢO LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 1 ( TỔII ) Thành viên tổ 1 nhóm II 1.Lê Thị Oanh (NT) (20%) 2.Nguyễn. (16%) 5.Nguyễn Thị Tuyết (18%) 6.Hồ Thị Thủy (15%) 7.Nguyễn Văn Thiệu (0%) I. Phương pháp ước lượng các hệ số hồi quy bằng phương pháp ma trận 3.5 MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN – PHƯƠNG. 17,0000 12,0000 1,0000 23,0000 12,0000 1,0000 22,0000 14,0000 1,0000 15,0000 15,0000 3.6 ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ - OLS Hàm hồi quy SRF có dạng: kiki XXY ^ 22 ^ 1 ^ 1 ^ βββ +++= iki k i i eXXY