MPP8 521 l11v hoi quy tuyen tinh don dinh cong khai 2015 11 10 15382931

1 HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN GV : Đinh Công Khải – FETP Môn: Các Phương Pháp Định Lượng Kinh tế lượng gì?  “Kinh tế lượng quan tâm với việc xác định qui luật kinh tế thực nghiệm” (Theil, 1971)  “ Kinh tế lượng việc phân tích định lượng tượng kinh tế thực tế dựa phát triển đồng thời lý thuyết quan sát, có liên quan phương pháp suy diễn thích hợp” (Samuelson et al., 1954) Kinh tế lượng gì?  Ví dụ:  Quy luật cung cầu  Lạm phát cao tỷ lệ thu nhập mà người dân muốn giữ dạng tiền thấp  Mức cầu trung bình hàng hóa công ty tăng theo mức tăng chi phí quảng cáo  Sự phụ thuộc sản lượng vụ mùa vào giống lúa, lượng mưa, phân bón Phương pháp luận kinh tế lượng  Phát biểu lý thuyết giả thuyết  Xác định đặc trưng mô hình toán học lý thuyết giả thuyết  Xác định đặc trưng mô hình kinh tế lượng lý thuyết giả thuyết  Thu thập liệu  Ước lượng tham số mô hình kinh tế lượng  Kiểm định giả thuyết  Dự báo hay tiên đoán  Sử dụng mô hình để kiểm soát cho mục đích sách Phương pháp luận kinh tế lượng  Ví dụ: Một cách trung bình, người ta có xu hướng tăng chi tiêu tiêu dùng thu nhập họ tăng lên, không nhiều gia tăng thu nhập họ (Keynes)  Mô hình toán học: Y = β1 + β2 X  Mô hình KTL  Thu thập liệu  Ước lượng mô hình KTL:  Kiểm định giả thuyết  Dự báo (Y= tiêu dùng; X= thu nhập; 0< β2 tα/2 với t α/2 dựa phân phối t với bậc tự df= n-2  Hoặc pvalue < α  Bác bỏ a không nằm khoảng tin cậy (1- α)*100% β2 ˆ2  t / sˆ  Quy tắc kinh nghiệm “2-t” Nếu bậc tự lớn hay 20 α = 5% H0 bị bác bỏ giá trị thống kê t lớn theo giá trị tuyệt đối Kiểm định giả thuyết 30  Kiểm định phía H0: β2 ≥ a H0: β2 ≤ a Ha: β2 < a Ha: β2 > a Qui tắc bác bỏ  Bác bỏ t < - tα t > tα  Hoặc pvalue < α pvalue < α Kiểm định giả thuyết 31 *** Trƣờng hợp kiểm định giả thuyết β1 t  ˆ1  1 sˆ sˆ  X n x i i ˆ Kiểm định giả thuyết 32  Phƣơng pháp kiểm định ý nghĩa: Kiểm định F (Phân tích ANOVA) F  MSE MSR Nguồn biến thiên Công thức ESS  yˆ RSS  uˆ y TSS i  ˆ22  xi2 i i Bậc tự n-2 MSS ˆ22  xi2  uˆ i /(n  2)  ˆ n-1 Qui tắc bác bỏ Bác bỏ H0 F ≥ Fα (phân phối F với bậc tự 1) pvalue ≤ α Sử dụng phân tích hồi qui để ước lượng dự báo 33  Ước lượng khoảng tin cậy giá trị trung bình E (Y | X  X )  Yˆ0 Yˆ0  t / sYˆ sYˆ  ˆ  ( X  X )2  n x  i Ước lượng khoảng tin cậy giá trị cá biệt Y0 Yˆ0  t / sind sind ( X  X )2  ˆ   n x  i PHÂN TÍCH PHẦN DƢ (Nguồn: Cao Hào Thi)  Nếu giả định số hạng sai số u không đảm bảo kiểm định giả thuyết ý nghĩa mối quan hệ hồi qui kết ước lượng khoảng không hiệu lực  Các phần dư cho thông tin tốt u  Phần dư quan sát thứ i  34 y i  yˆ i Rất nhiều phân tích phần dư dựa việc khảo sát đồ thị phần dư ĐỒ THỊ PHẦN DƢ THEO X (Nguồn: Cao Hào Thi)  Nếu giả định Var (ui|X) = σ2 với tất giá trị X thỏa, mô hình hồi qui giả định biểu diễn đầy đủ mối quan hệ biến, Đồ thị phần dư cho ấn tượng tổng thể giải băng điểm nằm ngang 35 ĐỒ THỊ PHẦN DƢ THEO X (Nguồn: Cao Hào Thi) Phần dư y  yˆ Dạng tốt x 36 ĐỒ THỊ PHẦN DƢ THEO X (Nguồn: Cao Hào Thi) Phần dư y  yˆ Phương sai thay đổi x 37 ĐỒ THỊ PHẦN DƢ THEO X (Nguồn: Cao Hào Thi) y  yˆ Phần dư Dạng mô hình không thích hợp x 38 ... phối t với bậc tự df= n-2  Hoặc pvalue < α  Bác bỏ a không nằm khoảng tin cậy (1- α) *100 % β2 ˆ2  t / sˆ  Quy tắc kinh nghiệm “2-t” Nếu bậc tự lớn hay 20 α = 5% H0 bị bác bỏ giá trị thống kê... trưng ngẫu nhiên PRF E(Yi| Xi) = E[E(Y| Xi)] + E(ui|Xi )  E(ui|Xi ) = Mô hình hồi qui tuyến tính 10  Ý nghĩa sai số ngẫu nhiên (ui)  Sự mơ hồ lý thuyết  Dữ liệu sẵn  Các biến cốt lõi biến ngoại... ngẫu nhiên người  Các biến thay  Nguyên tắc chi li  Dạng hàm sai Mô hình hồi qui tuyến tính 11  Hàm hồi qui mẫu (SRF) Yˆi  ˆ1  ˆ2 X i đó: Yˆi ước lượng E(Yi|Xi) ˆ 1và ˆ2 ước lượng β1