Đang tải... (xem toàn văn)
Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 9 do Phạm Trí Cao biên soạn trình bày các nội dung sau: Vấn đề xác định sai dạng hàm, sử dụng biến đại diện cho các biến giải thích không quan sát được, mô hình với hệ số góc ngẫu nhiên (= Mô hình có hệ số ngẫu nhiên),...
Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu MỘT SỐ VẤN ĐỀ MỞ RỘNG VỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU 9.1 Vấn đề xác định sai dạng hàm Chúng ta kiểm định xem liệu mơ hình xét có thiếu bình phương hay bậc cao biến độc lập hay không cách thêm số hạng vào mơ hình kiểm định xem thành phần thêm vào có ý nghĩa thống kê khơng Ngồi ra, sử dụng kiểm định chung sai dạng hàm RESET Ramsey Chương Kiểm định sai dạng hàm (RESET) Ý tưởng RESET thêm bình phương bậc cao giá trị ước lượng biến phụ thuộc vào hàm hồi quy (giống với kiểm định White rút gọn) y 1 x1 k xk u Wooldridge: Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5e y 1 x1 k xk 1 yˆ yˆ saiso 9.2 9.3 Kiểm định xem có nên loại bỏ thành phần hay không Nếu ta loại bỏ chúng, nghĩa mơ hình thiếu bậc cao biến độc lập biến tương tác, hay nói cách khác, mơ hình sai dạng hàm H0: 1=0, 2=0 H0: mơ hình (9.2) có dạng hàm © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU • Ví dụ 9.1: Mơ hình kinh tế vấn đề tội phạm Dependent Variable: NARR86 (MH2) Method: Least Squares Included observations: 2725 • Tập tin crime1.wf1 Dependent Variable: NARR86 (MH1) Method: Least Squares Included observations: 2725 Variable PCNV AVGSEN TOTTIME PTIME86 QEMP86 INC86 BLACK HISPAN C R-squared Adjusted R-squared Coefficient -0.133234 -0.011318 0.012022 -0.040842 -0.050540 -0.001489 0.326503 0.193914 0.568685 0.072321 0.069588 Variable Std Error 0.040350 0.012240 0.009435 0.008812 0.014440 0.000341 0.045416 0.039711 0.036046 t-Statistic -3.301949 -0.924645 1.274210 -4.634769 -3.500045 -4.370173 7.189232 4.883099 15.77660 Mean dependent var S.D dependent var Biến QEMP86 biến rời rạc nhận giá trị https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ PCNV PCNV^2 AVGSEN TOTTIME PTIME86 PTIME86^2 QEMP86 INC86 INC86^2 BLACK HISPAN C Prob 0.0010 0.3552 0.2027 0.0000 0.0005 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared 0.404404 0.859077 Coefficient 0.552524 -0.730212 -0.017022 0.011954 0.287433 -0.029608 -0.014094 -0.003415 7.19E-06 0.292296 0.163617 0.504607 0.103454 0.099819 Std Error 0.154237 0.156118 0.012054 0.009282 0.044258 0.003863 0.017361 0.000804 2.56E-06 0.044830 0.039451 0.036835 t-Statistic 3.582297 -4.677317 -1.412124 1.287803 6.494462 -7.663609 -0.811813 -4.249251 2.811369 6.520096 4.147388 13.69898 Mean dependent var S.D dependent var Prob 0.0003 0.0000 0.1580 0.1979 0.0000 0.0000 0.4170 0.0000 0.0050 0.0000 0.0000 0.0000 0.404404 0.859077 Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Wald Test: (MH2) Equation: EQ02 Test Statistic F-statistic Chi-square Value 31.40381 94.21144 df (3, 2713) Null Hypothesis: C(2)=0,C(6)=0,C(9)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) C(2) C(6) C(9) Value -0.730212 -0.029608 7.19E-06 Restrictions are linear in coefficients Ví dụ 9.2: Hàm hồi quy giá nhà Probability Bằng chứng cho thấy có sai dạng hàm 9.5 Std Err 0.156118 0.003863 2.56E-06 Thảo luận Chúng ta thêm vào bậc cao Dependent Variable: PRICE (MH 9.4) Method: Least Squares Included observations: 88 R-squared -21.77031 0.002068 0.122778 13.85252 0.672362 © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Ramsey RESET Test Equation: EQ01 Specification: PRICE C LOTSIZE SQRFT BDRMS Omitted Variables: Powers of fitted values from to • Tập tin hprice1.wf1 C LOTSIZE SQRFT BDRMS , hàm ý thêm vào mơ hình RESET cung cấp thơng tin nguyên nhân sai dạng hàm PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Coefficient yˆ Ít chứng cho thấy có sai dạng hàm biến tương tác phức tạp bậc cao biến độc lập p-value = 0.0000 < 0.05 : bác bỏ H0 Vậy nên chọn mơ hình Variable 9.4 0.0000 0.0000 F-statistic Likelihood ratio Std Error 29.47504 0.000642 0.013237 9.010145 t-Statistic -0.738601 3.220096 9.275093 1.537436 Mean dependent var df (2, 82) Coefficient Std Error Unrestricted Test Equation: Dependent Variable: PRICE Method: Least Squares Included observations: 88 Prob 0.4622 0.0018 0.0000 0.1279 Variable C LOTSIZE SQRFT BDRMS FITTED^2 FITTED^3 293.5460 R-squared https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ Value 4.668205 9.489063 166.0973 0.000154 0.017599 2.174904 0.000353 1.55E-06 0.705853 317.4325 0.005203 0.299251 33.88811 0.007099 6.55E-06 Probability 0.0120 0.0087 t-Statistic 0.523252 0.029545 0.058810 0.064179 0.049786 0.235810 Mean dependent var H0: Mơ hình (9.4) có dạng hàm Với = 3% p-value = 0.0120 < 0.03: bác bỏ H0 Prob 0.6022 0.9765 0.9532 0.9490 0.9604 0.8142 293.5460 Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Dependent Variable: LOG(PRICE) (MH 9.5) Method: Least Squares Included observations: 88 Ramsey RESET Test Equation: EQ01 Specification: PRICE C LOTSIZE SQRFT BDRMS Omitted Variables: Powers of fitted values from to F-statistic Likelihood ratio Value 3.225850 13.15896 df (4, 80) Coefficient Std Error Unrestricted Test Equation: Dependent Variable: PRICE Method: Least Squares Included observations: 88 Variable C LOTSIZE SQRFT BDRMS FITTED^2 FITTED^3 FITTED^4 FITTED^5 340.2329 0.002603 0.157983 19.32476 -0.034809 0.000191 -3.93E-07 2.83E-10 Variable Probability 0.0166 0.0105 3320.583 0.080979 4.816594 542.8438 0.240737 0.000714 1.02E-06 5.70E-10 t-Statistic 0.102462 0.032149 0.032800 0.035599 -0.144595 0.267613 -0.383490 0.495886 C LOG(LOTSIZE) LOG(SQRFT) BDRMS R-squared Prob 0.9186 0.9744 0.9739 0.9717 0.8854 0.7897 0.7024 0.6213 F-statistic Likelihood ratio Unrestricted Test Equation: Dependent Variable: LOG(PRICE) Included observations: 88 0.642965 0.651284 0.038281 0.092865 0.027531 t-Statistic -1.991517 4.387714 7.540306 1.342415 Mean dependent var Mơ hình 1: 9.6 5.633180 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(LOTSIZE) LOG(SQRFT) BDRMS FITTED^2 FITTED^3 87.88576 -4.181019 -17.34933 -0.925342 3.910284 -0.192766 240.9739 12.59521 52.48991 2.769757 13.01429 0.752080 0.364711 -0.331953 -0.330527 -0.334088 0.300461 -0.256311 0.7163 0.7408 0.7418 0.7392 0.7646 0.7984 Dạng hàm phù hợp hơn? 9.7 Mơ hình 2: https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 0.0497 0.0000 0.0000 0.1831 10 Kiểm định mơ hình khơng lồng Probability 0.0831 0.0692 H0: Mơ hình (9.5) có dạng hàm Với = 6% p-value = 0.0831 > 0.06: chấp nhận H0 Prob Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu Ramsey RESET Test Specification: LOG(PRICE) C LOG(LOTSIZE) LOG(SQRFT) BDRMS Omitted Variables: Powers of fitted values from to df (2, 82) -1.297042 0.167967 0.700232 0.036958 Std Error PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Value 2.565041 5.340099 Coefficient Xây dựng mơ hình hỗn hợp mơ hình ban đầu trường hợp đặc biệt mơ hình hỗn hợp kiểm định: y x1 x2 log( x1 ) log( x2 ) u 9.8 H0: 1=0, 2=0 cho mơ hình 9.7 Thảo luận 11 H0: 3=0, 4=0 cho mơ hình 9.6 Ln thực hiện; nhiên, khơng có mơ hình chiếm ưu rõ ràng Khơng thể sử dụng mơ hình có biến phụ thuộc có dạng hàm khác © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Wald Test: Equation: EQ03 • Tập tin hprice1.wf1 Dependent Variable: PRICE (MH 9.8) Method: Least Squares Included observations: 88 Variable C LOTSIZE SQRFT LOG(LOTSIZE) LOG(SQRFT) R-squared Coefficient 1403.700 -0.000493 0.247463 60.21552 -282.6301 0.713293 Test Statistic Std Error 970.6562 0.001021 0.063686 20.04305 140.5320 t-Statistic 1.446135 -0.483133 3.885688 3.004309 -2.011144 Mean dependent var F-statistic Chi-square Prob Normalized Restriction (= 0) C(2) C(3) 293.5460 F-statistic Chi-square Value 7.259057 14.51811 Null Hypothesis: C(4)=0,C(5)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) C(4) C(5) df (2, 83) Value 60.21552 -282.6301 Restrictions are linear in coefficients df (2, 83) Value -0.000493 0.247463 Restrictions are linear in coefficients PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Test Statistic 7.792740 15.58548 Null Hypothesis: C(2)=0, C(3)=0 Null Hypothesis Summary: 0.1519 0.6303 0.0002 0.0035 0.0476 13 Wald Test: Equation: EQ03 Value Probability 0.0008 0.0004 Std Err 0.001021 0.063686 p-value = 0.0008 < 0.05: bác bỏ H0: 1=0, 2=0 Mơ hình (9.7) khơng chiếm ưu (9.6) 14 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU • Cách làm cho kết tốt giả thiết bị bác bỏ giả thiết chấp nhận • Có thể dùng kiểm định Davidson-MacKinnon, trang 350 Probability 0.0012 0.0007 Std Err 20.04305 140.5320 p-value = 0.0012 < 0.05: bác bỏ H0: 3=0, 4=0 Mơ hình (9.6) khơng chiếm ưu (9.7) https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 15 16 Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu 9.2 Sử dụng biến đại diện cho biến giải thích khơng quan sát Ví dụ: Bỏ sót biến lực mơ hình tiền lương Thay biến đại diện 9.9 Thông thường, ước lượng suất sinh lợi giáo dục kinh nghiệm thường bị chệch mơ hình bỏ sót biến lực khơng quan sát Ý tưởng: tìm biến đại diện cho lực, kiểm soát thể lực khác cá nhân, hệ số hồi quy biến khác khơng chệch Một biến đại diện cho lực số IQ kết kiểm tra tương tự Cách sử dụng biến đại diện mơ hình: 9.11 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu Giả thiết biến đại diện Biến đại diện “chỉ đại diện“ cho biến bị bỏ sót, khơng thuộc vào hàm hồi quy tổng thể, nghĩa là, khơng tương quan với nhiễu Nếu nhiễu biến đại diện có tương quan, biến đại diện cần có mặt mơ hình hồi quy tổng thể Biến đại diện phải đại diện “tốt“ cho biến bị bỏ sót, nghĩa biến khác thêm vào khơng giúp dự đốn biến bị bỏ sót 9.10 Nếu điều khơng thỏa, x1 x2 cần thêm vào mơ hình hồi quy biến bị bỏ sót Biến bỏ sót, chẳng hạn: lực Hồi quy biến bỏ sót theo biến đại diện (x3 đại diện cho x3*) © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu Khi thỏa giả định trên, biến đại diện sử dụng sau: © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu Ví dụ 9.3: IQ biến đại diện cho lực abil Giống với kỳ vọng, suất sinh lợi giáo dục giảm IQ đưa vào mơ hình để làm đại diện cho biến lực khơng quan sát Trong mơ hình hồi quy này, sai số ngẫu nhiên e= u+β3v3 không tương quan với tất biến giải thích Khi đó, hệ số hồi quy ước lượng OLS Hệ số biến x1 x2 xác định Hệ số biến đại diện nhiều trường hợp quan tâm (nó bội số hệ số đứng trước biến bị bỏ sót) Hệ số hồi quy đứng trước biến IQ cho biết khác lực cá nhân có ý nghĩa quan trọng đến tiền lương (ví dụ, mức chênh lệnh 15 điểm IQ dẫn đến mức chênh lên 5,4 điểm phần trăm tiền lương) Thảo luận giả thiết biến đại diện hàm tiền lương Giả thiết 1: Chỉ số IQ phải hồn tồn khơng tác động trực tiếp đến tiền lương; quan trọng Ngay số IQ khơng hồn tồn giải thích thay đổi lực, việc thêm vào mơ hình làm giảm tính chệch suất sinh lợi giáo dục cá nhân chứng minh lực công việc Giả thiết 2: Hầu hết biến động biến lực giải thích thay đổi số IQ, có số giải thích học vấn kinh nghiệm © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 9.13 Có thể có đa cộng tuyến cao IQ educ Tương tác lực học vấn khơng có ý nghĩa © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU • Tập tin wage2.wf1 Dependent Variable: LOG(WAGE) (MH1) Method: Least Squares Included observations: 935 Variable EDUC EXPER TENURE MARRIED SOUTH URBAN BLACK C R-squared Adjusted R-squared Coefficient 0.065431 0.014043 0.011747 0.199417 -0.090904 0.183912 -0.188350 5.395497 0.252558 0.246914 Std Error 0.006250 0.003185 0.002453 0.039050 0.026249 0.026958 0.037667 0.113225 t-Statistic 10.46826 4.408852 4.788998 5.106691 -3.463193 6.822087 -5.000444 47.65286 Mean dependent var S.D dependent var Dependent Variable: LOG(WAGE) (MH2) Method: Least Squares Included observations: 935 Variable Prob EDUC EXPER TENURE MARRIED SOUTH URBAN BLACK IQ C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0006 0.0000 0.0000 0.0000 6.779004 0.421144 R-squared Adjusted R-squared Coefficient 0.054411 0.014146 0.011395 0.199764 -0.080169 0.181946 -0.143125 0.003559 5.176439 0.262809 0.256441 Std Error 0.006928 0.003165 0.002439 0.038802 0.026253 0.026793 0.039492 0.000992 0.128001 t-Statistic 7.853173 4.469316 4.671302 5.148237 -3.053735 6.790848 -3.624118 3.588501 40.44074 Mean dependent var S.D dependent var Prob 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0023 0.0000 0.0003 0.0004 0.0000 6.779004 0.421144 21 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Dependent Variable: LOG(WAGE) (MH3) Method: Least Squares Included observations: 935 Variable EDUC EXPER TENURE MARRIED SOUTH URBAN BLACK IQ EDUC*IQ C R-squared Adjusted R-squared Chọn MH2 Coefficient 0.018456 0.013907 0.011393 0.200866 -0.080235 0.183576 -0.146699 -0.000942 0.000340 5.648248 0.263438 0.256271 Std Error 0.041061 0.003177 0.002440 0.038827 0.026256 0.026859 0.039701 0.005163 0.000383 0.546296 t-Statistic 0.449479 4.377665 4.669853 5.173393 -3.055888 6.834892 -3.695069 -0.182424 0.888386 10.33916 Mean dependent var S.D dependent var https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 22 Sử dụng biến trễ biến phụ thuộc làm biến đại diện Prob Trong nhiều trường hợp, yếu tố khơng quan sát bị bỏ sót đại diện 0.6532 0.0000 0.0000 0.0000 0.0023 0.0000 0.0002 0.8553 0.3746 0.0000 giá trị biến phụ thuộc thời điểm trước Ví dụ 9.4: Tỷ lệ tội phạm thành phố 6.779004 0.421144 23 9.16 Việc đưa thêm tỷ lệ tội phạm thời điểm trước vào mô hình kiểm sốt phần yếu tố bị bỏ sót có tác động đến tỷ lệ tội phạm năm xét So sánh hai thành phố có tỷ lệ tội phạm vào năm trước; nghĩa là, tránh trường hợp so sánh hai thành phố có khác biệt lớn yếu tố tác động đến tỷ lệ tội phạm không quan sát Kỳ vọng dấu β3>0 Nếu thành phố có tỷ lệ tội phạm trước (crime-1) tỷ lệ thất nghiệp (unem), β2 đo lường tác động expend lên crime © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU • Tập tin crime2.wf1 Dependent Variable: LOG(CRMRTE87) (MH2) Method: Least Squares Included observations: 46 after adjustments • Ví dụ 9.4: Tỷ lệ tội phạm thành phố Dependent Variable: LOG(CRMRTE87) (MH1) Method: Least Squares Included observations: 46 after adjustments Variable UNEM87 LOG(LAWEXPC87) C R-squared Adjusted R-squared Coefficient -0.029003 0.203365 3.342899 0.057117 0.013262 Std Error 0.032339 0.172653 1.250526 Variable t-Statistic -0.896856 1.177881 2.673194 Mean dependent var S.D dependent var Dấu UNEM87 LOG(LAWEXPC87) trái với kỳ vọng Coefficient UNEM87 LOG(LAWEXPC87) LOG(CRMRTE82) C Prob 0.3748 0.2453 0.0106 0.008621 -0.139576 1.193923 0.076450 R-squared Adjusted R-squared 4.590739 0.325302 0.679830 0.656961 Std Error t-Statistic 0.019517 0.108641 0.132098 0.821143 0.441725 -1.284745 9.038124 0.093102 Mean dependent var S.D dependent var Dấu UNEM87 LOG(LAWEXPC87) với kỳ vọng Prob 0.6610 0.2059 0.0000 0.9263 4.590739 0.325302 25 26 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU • Cách tạo biến CRMRTE82: • Tạo biến CRMRTE82 từ biến CRMRTE 9.3 Mơ hình với hệ số góc ngẫu nhiên (= Mơ hình có hệ số ngẫu nhiên) (tự đọc) • Thêm quan sát NA vào dòng (Insert obs…) Hệ số chặn trung bình Thành phần ngẫu nhiên Hệ số góc trung bình 9.18 Thành phần ngẫu nhiên Mơ hình có hệ số chặn ngẫu nhiên hệ số góc ngẫu nhiên Sai số Thành phần ngẫu nhiên cá nhân độc lập với biến giải thích Giả thiết: 27 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 9.20 WLS hay OLS với sai số chuẩn cải thiện giúp ước lượng vững hệ số chặn trung bình hệ số góc trung bình tổng thể © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Khi sử dụng thước đo khơng xác cho biến kinh tế mơ hình hồi quy, có nghĩa mơ hình hàm chứa vấn đề sai số đo lường 9.4 Tính chất OLS có sai số đo lường • sav*: tiết kiệm thật sự, sav: tiết kiệm báo cáo • Khá hợp lý giả thiết sai số đo lường không tương quan với inc, size, educ, age Giá trị sai = Giá trị + Sai số đo lường Hàm hồi quy tổng thể 9.25 • sav* = β0 + β1inc + β2size + β3educ + β4age + u • e0 = sav-sav* Sai số đo lường biến phụ thuộc 9.24 • Ví dụ 9.5: Hàm tiết kiệm với sai số đo lường Mơ hình ước lượng Hậu sai số đo lường biến phụ thuộc Ước lượng hiệu phương sai sai số cao Tuy nhiên, ước lượng OLS không chệch vững (với giả thiết sai số đo lường e0 không tương quan với biến giải thích xj) Ngồi ra, thống kê t, F, LM hợp lệ • Chúng ta khơng biết sai số đo lường có tương quan với inc, educ hay không, trừ thu thập liệu sav* • Ví dụ 9.6: Sai số đo lường tỷ lệ phế phẩm • log(scrap*)= β0 + β1grant + u • scrap*: tỷ lệ phế phẩm thực tế, scrap: tỷ lệ phế phẩm cơng ty báo cáo • e0 = log(scrap) - log(scrap*) 30 © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu Sai số đo lường biến giải thích 9.28 9.27 Dưới giả thiết sai số đo lường cổ điển (CEV), OLS cho ước lượng chệch khơng vững biến đo sai x1 bị nội sinh Hàm hồi quy tổng thể Có thể biểu diễn tính khơng vững ước lượng sau: Mơ hình ước lượng 9.30 Sai số không tương quan với giá trị Giả thiết sai số đo lường cổ điển: 9.31 9.32 Hậu sai số đo lường biến giải thích Giá trị sai = Giá trị + Sai số đo lường - Giá trị sai x1 có tương quan với sai số mơ hình © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ Nhân tử (liên quan đến phương sai nhiễu hàm hồi quy giá trị 9.33 x1 theo biến giải thích khác) ln nhận giá trị từ đến nhỏ Tác động biến đo sai bị chệch suy giảm, nghĩa độ lớn tác động biến đo sai gần với giá trị so với tác động biến Ví dụ β1 >0 β1^ có xu hướng ước lượng thấp β1 Ngoài ra, tác động biến giải thích khác bị chệch © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU • • • • • • Ví dụ 9.7: Phương trình GPA với sai số đo lường colGPA = β0 + β1faminc* + β2hsGPA + β3SAT + u faminc*: thu nhập thực tế hàng năm hộ gia đình faminc: thu nhập hàng năm hộ gia đình sinh viên kê khai e1 = faminc - faminc* Nếu dùng faminc thay cho faminc* làm chệch ước lượng OLS β1 phía Một hậu chệch kiểm định giả thiết H0: β1 = ; H1: β1 > thường cho kết chấp nhận H0 (do |t| nhỏ) 9.5 Dữ liệu bị khuyết, mẫu phi ngẫu nhiên, quan sát bất thường (tự đọc) Dữ liệu bị khuyết chọn mẫu Dữ liệu khuyết trường hợp đặc biệt vấn đề chọn mẫu (mẫu phi ngẫu nhiên) quan sát bị thiếu thông tin sử dụng Nếu mẫu chọn dựa biến độc lập hàm hồi quy không gặp vấn đề hàm hồi quy xét điều kiện dựa biến dộc lập Nói chung, việc chọn mẫu khơng có vấn đề trường hợp khơng liên quan tới sai số mơ hình (= chọn mẫu ngoại sinh) Việc chọn mẫu có vấn đề dựa biến phụ thuộc sai số (= chọn mẫu nội sinh) 33 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu Ví dụ chọn mẫu ngoại sinh 9.37 Nếu mẫu phi ngẫu nhiên chọn theo nhóm thu nhập, nhóm tuổi, quy mơ gia đình, hàm hồi quy khơng có vấn đề nghiên cứu tiết kiệm cho tập tổng thể xác định thu nhập, tuổi quy mơ gia đình Ví dụ chọn mẫu nội sinh 9.38 Nếu mẫu phi ngẫu nhiên cá nhân từ chối tham gia khảo sát giá trị tài sản họ (wealth) cao thấp, kết ước lượng bị chệch cá nhân có khác biệt © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu Quan sát bất thường quan sát có ảnh hưởng lớn Quan sát có giá trị cách xa hay bất thường vấn đề đặc trưng OLS phương pháp dựa bình phương phần dư Nếu quan sát bất thường sai sót nhập liệu, ta cần bỏ quan sát Nếu quan sát bất thường nảy sinh trình thu thập liệu, việc định giữ lại hay bỏ quan sát khơng phải dễ dàng Ví dụ 9.8: Cường độ R&D quy mô doanh nghiệp 9.40 cách hệ thống với cá nhân không từ chối tham gia mẫu khảo sát © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU • Tập tin rdchem.wf1 Dependent Variable: RDINTENS Method: Least Squares Sample: 32 Included observations: 32 Ví dụ 9.8: Cường độ R&D quy mô doanh nghiệp (tiếp tục) Variable C SALES PROFMARG R-squared Adjusted R-squared Giá trị bất thường lỗi nhập liệu: Một công ty liệu có quy mơ lớn cơng ty khác Coefficient 2.622954 5.35E-05 0.044744 0.076490 0.012800 Std Error 0.585494 4.41E-05 0.046179 t-Statistic 4.479896 1.214138 0.968926 Mean dependent var S.D dependent var Prob 0.0001 0.2345 0.3406 3.265625 1.874079 Kết ước lượng khơng có quan sát bất thường có ý nghĩa 38 © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Phân tích hồi quy bội: Vấn đề dạng hàm liệu PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Dependent Variable: RDINTENS Method: Least Squares Sample: 32 IF (SALES39709) Included observations: 31 Variable C SALES PROFMARG R-squared Adjusted R-squared Coefficient 2.294401 0.000186 0.047974 0.173177 0.114118 9.6 Phương pháp độ lệch tuyệt đối nhỏ (LAD) Std Error 0.591756 8.42E-05 0.044480 t-Statistic 3.877273 2.206527 1.078555 Mean dependent var S.D dependent var Phương pháp độ lệch tuyệt đối nhỏ tìm cách cực tiểu hóa tổng trị tuyệt đối phần dư (thay tổng bình phương phần dư, OLS) Prob 0.0006 0.0357 0.2900 9.45 Ít nhạy cảm với giá trị bất thường khơng bình phương phần dư 3.254839 1.904048 Phương pháp độ lệch tuyệt đối nhỏ ước lượng tham số trung vị có điều kiện (thay trung bình có điều kiện OLS) Các ước lượng độ lệch tuyệt đối nhỏ trường hợp đặc biệt hồi quy phân vị (ước lượng tham số phân vị có điều kiện) 39 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ © 2012 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part 10 Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU • Tập tin rdchem.wf1 • • • • Nhược điểm LAD: Không thể viết thành công thức ước lượng LAD LAD cần nhiều tính tốn so với OLS Các suy diễn thống kê liên quan tới ước lượng LAD cỡ mẫu lớn • LAD ln ln ước lượng không vững tham số xuất hàm hồi quy trung bình có điều kiện E(y/x1,…xk) • Để LAD ước lượng vững trung bình có điều kiện E(y/x1,…xk) cần thêm giả thiết (ngồi giả thiết biết): – Phân phối u|x1,…, xk đối xứng qua giá trị – u độc lập với (x1,…, xk) Dependent Variable: RDINTENS (OLS) Method: Least Squares Included observations: 32 Variable C SALES PROFMARG R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient 2.622954 5.35E-05 0.044744 0.076490 0.012800 1.862047 100.5493 -63.72464 1.200970 0.315429 Std Error 0.585494 4.41E-05 0.046179 t-Statistic 4.479896 1.214138 0.968926 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat Prob 0.0001 0.2345 0.3406 3.265625 1.874079 4.170290 4.307702 4.215838 1.694915 41 42 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Dependent Variable: RDINTENS (LAD) Method: Quantile Regression (Median) Included observations: 32 Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.30602 Estimation successfully identifies unique optimal solution • Kiểm tra giả thiết MLR4: Variable C SALES PROFMARG Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Coefficient 1.620740 1.87E-05 0.118251 0.059663 -0.005188 2.008451 2.620000 4.885282 0.355692 Std Error 0.699333 4.99E-05 0.062049 t-Statistic 2.317552 0.374881 1.905760 Xem Chương 15, mục 15.5 Prob 0.0277 0.7105 0.0666 Mean dependent var S.D dependent var Objective 3.265625 1.874079 19.89753 Restr objective Quasi-LR statistic 21.16000 2.067383 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 43 44 11 Chương - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M Wooldridge 09.12.2017 Mời ghé thăm trang web: 45 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ https://sites.google.com/site/phamtricao/ https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 12 ... 87.88576 -4 .1810 19 -1 7.3 493 3 -0 .92 5342 3 .91 0284 -0 . 192 766 240 .97 39 12. 595 21 52.4 899 1 2.7 697 57 13.014 29 0.752080 0.364711 -0 .33 195 3 -0 .330527 -0 .334088 0.300461 -0 .256311 0.7163 0.7408 0.7418 0.7 392 ... 0.014146 0.011 395 0. 199 764 -0 .0801 69 0.18 194 6 -0 .143125 0.0035 59 5.1764 39 0.2628 09 0.256441 Std Error 0.00 692 8 0.003165 0.0024 39 0.038802 0.026253 0.026 793 0.0 394 92 0.00 099 2 0.128001 t-Statistic... FITTED^5 340.23 29 0.002603 0.15 798 3 19. 32476 -0 .0348 09 0.000 191 -3 .93 E-07 2.83E-10 Variable Probability 0.0166 0.0105 3320.583 0.08 097 9 4.816 594 542.8438 0.240737 0.000714 1.02E-06 5.70E-10 t-Statistic