1. Trang chủ
  2. » Kinh Tế - Quản Lý

Tóm tắc công thức Kinh Tế Lượng

9 419 2

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 9
Dung lượng 0,91 MB

Nội dung

Trương Văn Hoàng Thưởng BÀI TOÁN Tính 2015 ĐA BIẾN HAI BIẾN n = số mẫu (Khuyên nên tính đầu để dùng dần, lúc đầu óc sáng suốt để tính toán ^_^ ) Xác định PRF Xác định SRF Các giá trị , , , … Sẽ lấy bảng kết quả, nhiều biến Thầy ko cho tính toán ( đỡ khổ ghê lun hehhe !!!)  SRF: Ý nghĩa hệ số hồi quy (nói ý nghĩa biến cố định biến lại) Ví dụ nói ý nghĩa cố định biến X2, X3, … X2 không đổi, X2 Tương tự cho biến lại … Tổng bình phương TSS = giá trị TSS = ESS = > ESS = RSS = TSS – ESS Tính hệ số xác định Hệ số xác định hiệu chỉnh âm, trường hợp này, quy ước phải giải ma trận, điều ko phải lo RSS = TSS – ESS Với k số tham số mô hình  mô hình biến Vd: (SRF)  k = 3, với tham số Y, X1, X2 Ước lượng Cái tra bảng kết  dòng S.E of regression  cột Std Error, dòng thứ  cột Std Error, dòng thứ  cột Std Error, dòng thứ … Trương Văn Hoàng Thưởng Kiểm định phù hợp mô hình SRF, mức ý nghĩa α  Phương pháp giá trị tới hạn:  Phương pháp giá trị tới hạn: B1: Lập giả thiết Ho: β=0 ; H1: β≠0 B1: Lập giả thiết Ho: R2=0 ; H1: R2>0 B2: tra bảng F, giá trị tới hạn B2: tra bảng F, giá trị tới hạn B3: so sánh F0 Fα(1,n-2) B3: so sánh F0 Fα(k-1,n-k) + F0 > Fα(1,n-2): bác bỏ H0  hàm SRF phù hợp với mẫu + F0 > Fα(k-1,n-k): bác bỏ H0  hàm SRF phù hợp với mẫu + F0 < Fα(1,n-2): chấp nhận H0 Fα(1,n-2) Bác bỏ + F0 < Fα(k-1,n-k): chấp nhận H0 Fα(1,n-2) Chấp nhận Fα(k-1,n-k) Bác bỏ F0 Fα(k-1,n-k) Chấp nhận F0   2015 Phương pháp giá trị p-value: Phương pháp giá trị p-value: (cách làm đề cho sẵn bảng kết quả) (cách làm đề cho sẵn bảng kết quả) Lấy giá trị p-value ứng với F0 (ô cuối góc phải chữ Prod(F-statistic)) Lấy giá trị p-value ứng với F0 (ô cuối góc phải chữ Prod(F-statistic)) Tiến hành so sánh p-value α: Tiến hành so sánh p-value α: + p-value < α: bác bỏ H0  hàm SRF phù hợp với mẫu + p-value < α: bác bỏ H0  hàm SRF phù hợp với mẫu + p-value > α: chấp nhận H0 p-value Bác bỏ + p-value > α: chấp nhận H0 p-value Bác bỏ p-value Chấp nhận α p-value Chấp nhận α 10 Kiểm định giả thiết biến độc lập có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc không? Giả thiết: H0: β =  H1: β ≠ Phương pháp giá trị tới hạn: Giả thiết: H0: β =  H1: β ≠ Phương pháp giá trị tới hạn: B1: Tính: B1: Tính: B2: Tra bảng t-student giá trị B2: Tra bảng t-student giá trị B3: So sánh B3: So sánh + > : bác bỏ H0  biến độc lập (X) ảnh hưởng lên biến phụ thuộc (Y) + < Bác bỏ : chấp nhận H0 Chấp nhận + > : bác bỏ H0  biến độc lập (X) ảnh hưởng lên biến phụ thuộc (Y) + < Bác bỏ : chấp nhận H0 Chấp nhận Trương Văn Hoàng Thưởng  2015 Phương pháp p-value: Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập xét Tiến hành so sánh p-value α: + p-value < α: bác bỏ H0  biến độc lập (X) ảnh hưởng lên biến phụ thuộc (Y) + p-value > α: chấp nhận H0 p-value p-value Bác bỏ Chấp nhận α  Phương pháp p-value: Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập xét Tiến hành so sánh p-value α: + p-value < α: bác bỏ H0  biến độc lập (X) ảnh hưởng lên biến phụ thuộc (Y) + p-value > α: chấp nhận H0 p-value Bác bỏ p-value Chấp nhận α 11 Kiểm định giả thiết  Ho: β = βo ; H1: β ≠ βo B1: Tính: B1: Tính: Với mức ý nghĩa α B2: Tra bảng t-student giá trị B2: Tra bảng t-student giá trị B3: So sánh B3: So sánh Phương pháp giá trị tới hạn: + + > <  Phương pháp giá trị tới hạn: : bác bỏ H0 + : chấp nhận H0  xem β = + > < : bác bỏ H0 : chấp nhận H0  xem β = βo βo Bác bỏ Bác bỏ Chấp nhận Chấp nhận Trương Văn Hoàng Thưởng  Phương pháp p-value: Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập xét  2015 Phương pháp p-value: Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập xét Tiến hành so sánh p-value α: Tiến hành so sánh p-value α: + p-value < α: bác bỏ H0 + p-value < α: bác bỏ H0 + p-value > α: chấp nhận H0  xem β = βo + p-value > α: chấp nhận H0  xem β = βo p-value Bác bỏ p-value Chấp nhận p-value Bác bỏ α 12 Xác định khoảng tin cậy α Tra bảng t-student giá trị Với mức ý nghĩa α (đề ko cho lấy α=0,05) Tính p-value Chấp nhận α Tra bảng t-student giá trị Tính tra bảng kết Khoảng tin cậy α: Khoảng tin cậy α: 13 Xác định khoảng tin cậy β Tra bảng t-student giá trị Với mức ý nghĩa α (đề ko cho lấy α=0,05) Tính Tra bảng t-student giá trị Tính tra bảng kết Khoảng tin cậy β: Khoảng tin cậy β: 14 Xác định khoảng tin cậy phương sai var(Ui) = Độ tin cậy: – α = a%  α = 100% - a% Độ tin cậy: – α = a%  α = 100% - a% Tra bảng Chi-square giá trị: Tra bảng Chi-square giá trị: Khoảng tin cậy 2: Khoảng tin cậy 2: Với độ tin cậy (1 – α) Trương Văn Hoàng Thưởng  15 Kiểm định giả thiết Ho: = o ; H 1: ≠  Phương pháp giá trị tới hạn 2015 Phương pháp giá trị tới hạn B1: Tính B1: Tính B2: So sánh B2: So sánh o Với mức ý nghĩa α + < < chấp nhận Ho, = + bác bỏ Ho + < Bác bỏ bác bỏ Ho Chấp nhận o bác bỏ Ho + + Bác bỏ < Bác bỏ   < chấp nhận Ho, = o + < bác bỏ Ho Chấp nhận Bác bỏ Phương pháp giá trị p-value Phương pháp giá trị p-value B1: Lấy giá trị p-value bảng kết B1: Lấy giá trị p-value bảng kết B2: So sánh B2: So sánh + < p-value < 1-  chấp nhận Ho, = + < p-value < 1-  chấp nhận Ho, = o + p-value <  bác bỏ Ho o + p-value <  bác bỏ Ho + 1- < p-value  bác bỏ Ho + 1- < p-value  bác bỏ Ho p-value Bác bỏ p-value Bác bỏ 16 Hệ số co giãn, ý nghĩa p-value Chấp nhận p-value Bác bỏ p-value Chấp nhận p-value Bác bỏ EYX = Nếu X(vd: thu nhập) tăng 1% Y (vd: chi tiêu) tăng EYX% 17 Đổi đơn vị Trong đó: Trong đó: k1 : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ & Y ko : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ & Y k2 : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ & X k1 : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ & X1 Trương Văn Hoàng Thưởng = k1 k2 : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ & X2 = = ko 18 Dự đoán (dự báo) điểm 2015 Thay giá trị Xo vào phương trình SRF: = = Dự báo cho hồi quy nhiều biến xét dự báo điểm Thay giá trị , vào phương trình SRF: Dùng???Khi cho Xo yêu cầu tính Y 19 Dự đoán ( dự báo) khoảng Dự đoán ( dự báo) giá trị cá biệt Dùng??? Khi cho Xo độ tin cậy (1 – α), yêu cầu ước lượng giá trị Thay giá trị Xo vào phương trình SRF: var( ) = var(Yo = se( )= Khoảng tin cậy (1-α)% Yo/Xo là: Dự đoán (dự báo) giá trị trung bình Dùng??? - Khi yêu cầu dự đoán mà không cho độ tin cậy (1 – α) - Khi cho Xo độ tin cậy (1 – α), yêu cầu ước lượng giá trị trung bình Thay giá trị Xo vào phương trình SRF: var( se( = )= Khoảng tin cậy (1-α)% E(Yo/Xo) là: 20 So sánh R2 Chỉ so sánh thỏa điều kiện sau: Chỉ so sánh thỏa điều kiện sau: Cùng cỡ mẫu n Cùng cỡ mẫu n Cùng số biến độc lập Cùng số biến độc lập (nếu ko số biến độc lập dùng Cùng dạng hàm biến phụ thuộc (nếu ko số biến độc lập dùng ) ) Cùng dạng hàm biến phụ thuộc Trương Văn Hoàng Thưởng 21 Thêm biến vào mô hình, với mức ý nghĩa α B1: tính R2 (3 biến) ; B2: So sánh Nếu (3 biến) ; R2 (2 biến) ; (3 biến) (3 biến) < 2015 (2 biến) (2 biến) (2 biến): không thêm biến vào mô hình Nếu (3 biến) > (2 biến): thêm biến vào mô hình, cần làm thêm công việc sau: kiểm định biến thêm vào có ý nghĩa ko, sau chắn có thêm biến vào ko? CÔNG VIỆC KIỂM ĐỊNH THỰC HIỆN GIỐNG CÔNG THỨC SỐ 10  Ý NGHĨA HỆ SỐ HỒI QUY VÀ HỆ SỐ CO GIÃN CỦA CÁC MÔ HÌNH Mô hình tuyến tinh: Y = + *X Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng đơn vị Y tăng EYX = , đơn vị (Với điều kiện yếu tố khác không đổi) ta tính lúc đầu Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên EYX% Mô hình lin-log: Y = + *logX Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên đơn vị (Với điều kiện yếu tố khác không đổi) NHẬN XÉT:EYX = Làmhệsao hết công Ý nghĩa số nhớ co giãn: Nếu Xthức???? tăng lên 1%Học Ycông tăngthưc lên Ehàm YX%đa biến thui, nhớ k công thức – số tham số phương trình  Vậy hàm biến thay k=2, hàm biến thay k=3, … (thía xong phần Mô hình log-lin: cônglogY thức=*_^) + *X Luyện tập nào????  ôn tới dạng xem công thức cho (thía oki rùi ^_^) Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng lên đơn vị Y tăng lên % (Với điều kiện yếu tố khác không đổi) EYX = = Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên EYX% Mô hình tuyến tính log: logY = + *logX Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng 1% Y tăng % (Với điều kiện yếu tố khác không đổi) EYX = = Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên EYX% Mô hình nghịch đảo: Y= + * Trương Văn Hoàng Thưởng Ý nghĩa hệ số hồi quy: X tăng lên Y tăng lên theo, Y đối đa 2015 đơn vị (Với điều kiện yếu tố khác không đổi) EYX = Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên EYX% MẸO: a Cách nói ý nghĩa hệ số hồi quy: a.1 Tham số có log đơn vị %, lại dùng đơn vị đề cho a.2 Tham số X có log, Y ko log nói ý nghĩa Y nhớ hệ số a.3 Tham số X ko log, Y có log nói ý nghĩa Y nhớ hệ số b , tham số có log giá trị trung bình tham số = Hệ số co giãn EYX: từ công thức gốc EYX =  TRÌNH BÀY KẾT HỒI QUY ; ; ; = se = t = t( t( TSS = ??? ; ESS = ??? ; RSS = ??? ;  ĐỌC BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY Variable C X1  X2  R-squared  R2 Adjusted R-squared  S.E of regression  Sum squared resid  RSS n = ??? R2 = ??? Fo = ??? = ??? Const Coefficient 14.32168 -2.258741 1.237762 0.909573 0.873402 1.024183 5.244755 t Std Error 1.116283 0.320460 0.342586 t-Statistic 12.82979 -7.048438 3.612997 Mean dependent var  S.D.dependent var  SY F-statistic  Fo Prob(F-statistic)  p-value(Fo) p-value Prob 0.0001 0.0009 0.0153 9.000000 2.878492 25.14667 0.002459 Trương Văn Hoàng Thưởng 2015  THAY ĐỔI SỐ HẠNG ĐỘ DỐC VÀ SỐ HẠNG TUNG ĐỘ GỐC KHI NÀO??? (câu chiếm 1đ) Thay đổi số hạng hệ số gốc (số hạng độ gốc) thêm D vào β Thay đổi số hạng tung độ gốc thêm D vào α Ta có trường hợp sau:

Ngày đăng: 10/05/2016, 01:01

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w