Bài giảng Econometrics - Chương 4: Hồi quy biến giả (Phần 1) cung cấp cho người học các kiến thức: Biến giả, cách đặt biến giả, mô hình hồi quy với biến giả, ứng dụng SPSS giải bài toán hồi quy có biến giả. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
DONG NAI TECHNOLOGY UNIVERSITY SCHOOL OF BUSINESS ADMINISTRATION ECONOMETRICS (3 credits) Lecturer: Vu Thinh Truong, MBA Cellphone: 01633 192 197 Email: vu.truong@dntu.edu.vn Chương HỒI QUY BIẾN GIẢ PHẦN (Dummy Linear Regression) Nội dung Biến giả Cách đặt biến giả Mơ hình hồi quy với biến giả Ứng dụng SPSS giải toán hồi quy có biến giả ThS Vũ Thịnh Trường Biến giả Biến định lượng: biến có giá trị cụ thể (cân, đong, đo, đếm) Biến định tính: biến quy định tính chất đối tượng nghiên cứu VD: Nắng mưa, giới tính, màu sản phẩm… ->Vậy thực hồi quy phải làm sao? ThS Vũ Thịnh Trường 1.Biến giả Câu trả lời: ĐẶT BIẾN GIẢ Biến giả trường hợp nghiên cứu yếu tố kinh tế tác động lên yếu tố kinh tế khác NHƯNG yếu tố lại “định lượng” Nó quy định tính chất Do vậy, đặt cho tính chất giá trị cụ thể ThS Vũ Thịnh Trường 2.Cách đặt biến giả Trường hợp 1: Một nhân tố kinh tế có 02 tính chất VD: Nghiên cứu giới tính tác động đến NSLĐ Ta đặt: Z = 1: Lao động nữ Z = : Lao động nam ThS Vũ Thịnh Trường 2.Cách đặt biến giả Trường hợp 2: Một nhân tố kinh tế có 03 tính chất VD: Một nghiên cứu ảnh hưởng yếu tố vùng miền đến doanh số bán hàng Ta đặt: +Z1 = 1: Miền Bắc; Z1 = 0: Các miền lại +Z2 = 1: Miền Trung; Z2 = 0: Các miền lại +Z1 = Z2 = 0: Miền Nam ThS Vũ Thịnh Trường 3.Mơ hình hồi quy với biến giả Mục đích: Nghiên cứu tác động biến định tính lên mơ hình nghiên cứu Các bước thực hiện: Đặt biến giả cho biến định tính Xác định hệ số hồi quy hàm hồi quy mẫu Nêu ý nghĩa hệ số hồi quy Kiểm định mơ hình Dự báo làm sách ThS Vũ Thịnh Trường 3.Mơ hình hồi quy với biến giả 3.1 Hồi quy 02 biến: 01 biến định tính & 01 biến định lượng (PRF): Y = β1 + Β2Z + Ui (SRF): Yˆi ˆ1 ˆ2 Z ei Trong đó: Z1 = 1: Quy định tính chất Z2 = 0: Quy định tính chất cịn lại ThS Vũ Thịnh Trường 3.Mơ hình hồi quy với biến giả Doanh số (triệu đồng) Thị trường 37 Nông thôn 40 Thành thị 42 Thành thị 35 Nông thôn 37 Nông thôn 48 Thành thị 35 Nông thôn 43 Thành thị 45 Thành thị 37 Nông thôn ThS Vũ Thịnh Trường 10 3.Mơ hình hồi quy với biến giả Y Z 37 40 42 35 37 48 35 43 45 37 ThS Vũ Thịnh Trường 11 3.Mơ hình hồi quy với biến giả Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate 875a 765 736 2.29129 a Predictors: (Constant), Thitruong ANOVAb Model Regression Residual Total Sum of Squares 136.900 df 42.000 178.900 Mean F Sig Square 136.900 26.076 001a 5.250 a Predictors: (Constant), Thitruong b Dependent Variable: Doanhso ThS Vũ Thịnh Trường 12 3.Mơ hình hồi quy với biến giả Coefficientsa Standar Unstandardized dized Coefficients Coeffici t ents Std B Beta Error Model (Constant) Thitruong 36.200 1.025 7.400 1.449 a Dependent Variable:Doanhso Sig 95% Confidence Interval for B Lower Upper Bound Bound 35.328 000 33.837 38.563 875 5.106 001 4.058 10.742 Doanhso = 36,2 + 7,4Thitruong ThS Vũ Thịnh Trường 13 3.Mơ hình hồi quy với biến giả Hàm hồi quy mẫu có dạng: Doanhso = 36,2 + 7,4Thitruong Ý nghĩa hệ số hồi quy Doanh số bán trung bình thành thị 43,6 triệu đồng Nếu bán nơng thơn doanh số trung bình 36,2 triệu đồng ThS Vũ Thịnh Trường 14 Độ xác hàm hồi quy mẫu R-square = 0,765 > 0,7 Mơ hình hồi quy mẫu có độ xác tốt, chấp nhận Với độ tin cậy 95%, ước lượng khoảng hệ số hồi quy: 33,837