slide kinh tế lượng neu chương 4 hồi qui với biến giả

.c om ng co cu u du o ng th an Chương IV – Hồi qui với biến giả CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV – Hồi qui với biến giả c om Biến định tính – Kỹ thuật biến giả ng Các mơ hình có chứa biến giả cu u du o ng th an co Thủ tục so sánh hồi qui CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải Biến định tính – Kỹ thuật biến giả: c om 1.1 Biến định tính (Qualitative variables): ng - Ví dụ: an (TT/NT), Giới tính chủ hộ, … co Chi tiêu  Thu nhập, Số người hộ Khu vực sống th Lượng cầu  Giá, Giá hàng hóa liên quan Xuất xứ sản du o ng phẩm, Thị trường, Chính sách khuyến mại, … - Khái niệm cu sản xuất,… u Sản lượng  Vốn, Lao động Loại hình DN, Dây chuyền - Biến giả (dummy variables, indicator variables, seasonal variables, categorical variables) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải Biến định tính – Kỹ thuật biến giả: c om 1.2 Kỹ thuật biến giả (Dummy variables): an co ng - Bản chất biến giả: biến nhận giá trị = đại diện cho quan sát có xuất thuộc tính = đại diện cho quan sát khơng xuất thuộc tính nghiên cứu du o ng th - Có kỹ thuật áp dụng biến giả mơ hình kinh tế lượng: biến định tính có m phạm trù (thuộc tính): A1 , A2 , … , Am u  Kỹ thuật 1: mô tả (m-1) biến giả D1, D2, cu …, Dm-1 với giá trị  hồi qui bình thường có hệ số chặn  Kỹ thuật 2: sử dụng m biến giả D1, D2, …, Dm với giá trị  hồi qui khơng có hệ số chặn CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải Biến định tính – Kỹ thuật biến giả: c om 1.2 Kỹ thuật biến giả (Dummy variables): Quan sát tương ứng với A1 Quan sát tương ứng với khác A1 Quan sát tương ứng với A2 an co cu D Quan sát tương ứng với khác A2 du o u D ng th D1 ng - Kỹ thuật 1: (m 1) Quan sát tương ứng với Am-1 Quan sát tương ứng với khác Am-1 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải Biến định tính – Kỹ thuật biến giả: c om 1.2 Kỹ thuật biến giả (Dummy variables): ng -Thuộc tính A1 , A2 , … , Am-1 : thuộc tính so sánh co (compared categories) an - Thuộc tính Am (thuộc tính bị thiếu): thuộc tính sở th (base, benchmark, reference, omitted category) du o ng - Bẫy đa cộng tuyến hoàn hảo - Chú ý: việc lựa chọn thuộc tính sở khác dẫn cu u đến ước lượng hệ số chặn mơ hình khác khơng làm thay đổi kết luận nghiên cứu CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải Biến định tính – Kỹ thuật biến giả: c om 1.2 Kỹ thuật biến giả (Dummy variables): ng - Ví dụ: Nghiên cứu phụ thuộc thu nhập Y (1000 an co USD/năm) vào số năm học X khu vực làm việc Dummy (1 = tư nhân, = nhà nước) th - Chú ý: phần mềm Eviews không cho phép sử dụng kí hiệu Y Dummy u 10 12 14 15 17 18 cu X du o ng D để đặt tên biến (nếu dùng D1, D2 , … chấp nhận) 4.45 5.77 5.97 7.33 7.32 7.82 11.02 10.67 13.62 13.53 1 CuuDuongThanCong.com 1 https://fb.com/tailieudientucntt Dependent Variable: Y Method: Least Squares c om Sample: 10 Included observations: 10 -0.978267 X 0.790624 Dummy 0.928382 S.E of regression th ng Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.567355 Prob -1.724259 0.1283 0.039001 20.2721 0.0000 0.320818 2.893798 0.0232 Mean dependent var 0.979307 S.D dependent var 3.256269 0.468413 Akaike info criterion 1.564394 1.535877 Schwarz criterion 1.655169 F-statistic 213.9676 -4.821968 CuuDuongThanCong.com t-Statistic 0.983906 du o u Adjusted R-squared cu R-squared ng C Std Error co Coefficient an Variable 1.240617 Prob(F-statistic) https://fb.com/tailieudientucntt 8.75 0.000001 Chương IV –– Hồi qui với biến giải Biến định tính – Kỹ thuật biến giả: c om 1.2 Kỹ thuật biến giả (Dummy variables): Quan sát tương ứng với khác A1 Quan sát tương ứng với A2 ng th an co Quan sát tương ứng với A1 Quan sát tương ứng với khác A2 cu u D du o D1 ng - Kỹ thuật 2: D m Quan sát tương ứng với Am Quan sát tương ứng với khác Am CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải Biến định tính – Kỹ thuật biến giả: c om 1.2 Kỹ thuật biến giả (Dummy variables): ng -Ví dụ: Nghiên cứu phụ thuộc chi tiêu CONS (1000 CONS 2,3 3,7 D1 1 D2 0 D3 0 du o ng th an co USD/năm) vào khu vực sống làm việc D1 (1 = Miền Tây, =khác), D2 (1 = Miền Đông Bắc, = khác) D3 (1 = Miền Nam, = khác) giáo viên Mỹ năm 1986 3,8 2,5 3,4 8,3 3,6 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 cu u 3,3 CuuDuongThanCong.com 4,67 2,93 https://fb.com/tailieudientucntt 3,4 Chương IV –– Hồi qui với biến giải X Biến độc lập Biến lượng co ng Y Biến phụ thuộc Biến lượng c om Các mơ hình có chứa biến giả: S Biến độc lập Biến giả =A1 = A2 an 2.1 Mơ hình điều chỉnh hệ số chặn: th X u du o ng Y cu PRM : Yi ( A1 ) : Y i ( A2 ) : Yi CuuDuongThanCong.com S ( 1 X ) X i i U X Si i U U i i https://fb.com/tailieudientucntt i Chương IV –– Hồi qui với biến giải Các mơ hình có chứa biến giả: c om 2.1 Mơ hình điều chỉnh hệ số chặn: co X – chiều cao sinh viên (inch) ng Y – điểm số mơn bóng rổ (thang 100) cu Variable u th ng du o Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 10 Included observations: 10 an S – giới tính (1 = nam, = nữ) C Coefficient Std Error t-Statistic Prob -12.732 26.1192 -0.487458 0.6408 X 1.397143 0.396308 3.525396 0.0097 S 6.764571 2.190834 3.087669 0.0176 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải 2.1 Mơ hình điều chỉnh hệ số chặn: c om Các mơ hình có chứa biến giả: co ng Biến phụ thuộc trường hợp chênh lệch β3 đơn vị Các phân tích hồi quy tập trung vào thông tin th an (?) Viết hồi quy mẫu cho trường hợp điểm số mơn bóng rổ sinh viên nam nữ du o ng (?) Giới tính có ảnh hưởng đến điểm số mơn bóng rổ hay khơng (khi chiều cao sinh viên nam nữ ngang cu u (?) Điểm mơn bóng rổ sinh viên nam nữ chênh lệch khoảng (?) Điểm học viên nữ thấp học viên nam trung bình điểm Nhận xét ý kiến CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải 2.1 Mơ hình điều chỉnh hệ số chặn: c om Các mơ hình có chứa biến giả: an co ng (*) Chú ý: trường hợp biến định tính có nhiều phạm trù có nhiều biến định tính cần đưa vào phân tích mơ hình, mơ hình xuất nhiều biến giả ng th Các phân tích phải sử dụng đến kiểm định khác kiểm định T: du o - kiểm định phù hợp hàm hồi qui u - kiểm định ràng buộc hệ số hồi qui cu - kiểm định thu hẹp hồi qui CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt – i 2.1 Mơ hình điều chỉnh hệ số chặn: c om Các mơ hình có chứa biến giả: (*) Ví dụ: CE – expenditure consumption ng D1 =1 với quý 1, = với quý khác an co D2 =1 với quý 2, = với quý khác th D3 =1 với quý 3, = với quý khác cu u du o ng Dependent Variable: CE Included observations: 44 Variable Coefficient C 50421.45 D1 -4624.455 D2 -3694.273 D3 -2243.545 R-squared 0.261033 Log likelihood -413.7583 CuuDuongThanCong.com Std Error t-Statistic Prob 928.3103 54.31531 0.0000 1312.829 -3.522511 0.0011 1312.829 -2.813979 0.0076 1312.829 -1.708940 0.0952 F-statistic 4.709868 Prob(F-statistic) 0.006586 https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải X Biến độc lập Biến lượng co ng Y Biến phụ thuộc Biến lượng c om Các mơ hình có chứa biến giả: S Biến độc lập Biến giả =A1 = A2 an 2.2 Mơ hình điều chỉnh hệ số góc: ng th X du o Y u : Yi cu PRM S ( A1 ) : Y i ( A2 ) : Yi CuuDuongThanCong.com X ( i 2 X (S * X )i i )X U i U U i i https://fb.com/tailieudientucntt i Chương IV –– Hồi qui với biến giải Các mơ hình có chứa biến giả: ng Y – thu nhập (1000 USD/năm) c om 2.2 Mơ hình điều chỉnh hệ số góc: co X – số năm học (năm) an F – khu vực làm việc (1 = tư nhân, = nhà nước) cu u du o ng th Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 10 Included observations: 10 Variable Coefficient Std Error C -0.337530 0.462845 X 0.743830 0.036528 X*F 0.072874 0.024738 CuuDuongThanCong.com t-Statistic -0.729251 20.36304 2.945851 https://fb.com/tailieudientucntt Prob 0.4895 0.0000 0.0215 Chương IV –– Hồi qui với biến giải 2.2 Mơ hình điều chỉnh hệ số góc: c om Các mơ hình có chứa biến giả: co ng Biến phụ thuộc trường hợp chênh lệch β3*Xi đơn vị Các phân tích hồi quy tập trung vào thông tin ng th an (?) Viết hồi quy mẫu cho trường hợp nhân viên làm việc khu vực nhà nước tư nhân du o (?) Khu vực làm việc có ảnh hưởng đến thu nhập nhân viên không? cu u (?) Đối với khu vực tư nhân, số năm học tăng lên thu nhập trung bình có xu hướng tăng thêm khoảng nào, biết hiệp phương sai hệ số góc =7.62*10 - ? CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải c om Các mơ hình có chứa biến giả: 2.3 Mơ hình điều chỉnh hệ số: ( A1 ) : Y i ( ( A2 ) : Yi X i 3 ) X Si ( i U 4 (S * X )i )X i U U i i i th Ví dụ: ng co : Yi an PRM du o ng Saving – tiết kiệm người dân Mỹ từ 1970 – 1995 Income – thu nhập người dân Mỹ thời kỳ cu u Dum – biến giả (0 = trước năm 1982, = từ 1982) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV – Hồi qui với biến giả c om Dependent Variable: SAVING Method: Least Squares ng Sample: 1970 1995 Std Error t-Statistic Prob 20.16398 0.050694 0.9600 0.014496 5.541293 0.0000 152.4725 33.08197 4.608930 0.0001 -0.065466 0.015982 -4.096229 0.0005 an Coefficient th Variable co Included observations: 26 1.022197 INCOME 0.080328 DUM R-squared cu DUM*INCOME u du o ng C 0.881943 Mean dependent var 162.0885 Adjusted R-squared 0.865844 S.D dependent var 63.20446 Log likelihood -116.4127 F-statistic 54.78344 1.648475 Prob(F-statistic) Durbin-Watson stat CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 0.000000 Chương IV –– Hồi qui với biến giải 2.2 Mơ hình điều chỉnh hệ số góc: c om Các mơ hình có chứa biến giả: co ng Biến phụ thuộc trường hợp chênh lệch β3*Xi đơn vị Các phân tích hồi quy tập trung vào thơng tin ng th an (?) Viết hồi quy mẫu cho trường hợp nhân viên làm việc khu vực nhà nước tư nhân du o (?) Khu vực làm việc có ảnh hưởng đến thu nhập nhân viên không? cu u (?) Đối với khu vực tư nhân, số năm học tăng lên thu nhập trung bình có xu hướng tăng thêm khoảng nào, biết hiệp phương sai hệ số góc =7.62*10 - ? CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải Thủ tục so sánh hồi qui c om 3.1 Các trường hợp khác biệt hồi qui: co Y ng Trên thực tế, thời gian môi trường thay đổi, quan hệ biến số th thay đổi, ví dụ: quan hệ an mơ hình Y ng phụ thuộc chi tiêu vào du o thu nhập trước sau X cu u thời kỳ đổi mới, … Y X Y  Nhu cầu so sánh hồi qui X CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt X Chương IV –– Hồi qui với biến giải Thủ tục so sánh hồi qui với n1 quan sát với n2 quan sát co Dum ng c om 3.2 Kỹ thuật biến giả: n1 ) : Y i ( sample n ) : Yi ( 1 ) X ( i U )X i U i i i cu u du o ( sample ng th an Sử dụng mơ hình điều chỉnh hệ số để phân tích: Y Xi Dum i ( Dum * X ) i U i Ưu điểm: cho biết hai hồi qui khác đâu, hệ số góc hay hệ số chặn hai hệ số Nhược điểm: mơ hình phức tạp có nhiều hệ số góc CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải 3.3 Kiểm định CHOW: Yi X i U (1 ) i ng c om Thủ tục so sánh hồi qui co B1: hồi qui (1) với n1 quan sát  RSS1 RSS RSS th Tính RSS an B2: hồi qui (1) với n2 quan sát  RSS2 cu u B4: Kiểm định: du o ng B3: hồi qui (1) với n = n1 + n2  RSS ( RSS H : hồi qui H : hồi qui khác RSS ) k F qs RSS (n CuuDuongThanCong.com 2k ) Miền bác bỏ H0 W F :F https://fb.com/tailieudientucntt F ( k ,n 2k) Chương IV – Hồi qui với biến giả Thủ tục so sánh hồi qui cu u du o ng th an co ng c om 3.3 Kiểm định CHOW: Chow Breakpoint Test: 1982 F-statistic 10.68948 Log likelihood ratio 17.65224 CuuDuongThanCong.com Probability Probability https://fb.com/tailieudientucntt 0.000571 0.000147 ... https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải Biến định tính – Kỹ thuật biến giả: c om 1.2 Kỹ thuật biến giả (Dummy variables): an co ng - Bản chất biến giả: biến nhận giá trị = đại... dụng m biến giả D1, D2, …, Dm với giá trị  hồi qui khơng có hệ số chặn CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải Biến định tính – Kỹ thuật biến giả: ... -1.708 940 0.0952 F-statistic 4. 709868 Prob(F-statistic) 0.006586 https://fb.com/tailieudientucntt Chương IV –– Hồi qui với biến giải X Biến độc lập Biến lượng co ng Y Biến phụ thuộc Biến lượng