Mô hình hồi quy OLS

Chào các bạn, Trong bài viết này, mình sẽ nói tất tần tật về một phương pháp hồi quy vô cùng kinh điển mà gần như ai học kinh tế lượng đều đã từng nghe qua và sử dụng. Đó là phương pháp hồi quy OLS – Ordinary Least Square. Chúng ta có thể dịch cụm từ này thành phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất. Đây là phương pháp hồi quy được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu. Dù cho trong một vài trường hợp các phương pháp hồi quy khác được ưa chuộng hơn, kết quả hồi quy bằng OLS vẫn được xem là kết quả tiêu chuẩn (benchmark). Vậy bản chất của phương pháp này là gì?

9/15/21, 2:35 PM Mơ hình hồi quy OLS – How to STATA How to STATA A set of guides and tutorials for beginners on using Stata effectively Mơ hình hồi quy OLS Posted on April 13, 2020April 13, 2020 by Chung Mai Chào bạn, Trong viết này, nói phương pháp hồi quy vô kinh điển mà gần học kinh tế lượng nghe qua sử dụng Đó phương pháp hồi quy OLS – Ordinary Least Square Chúng ta dịch cụm từ thành phương pháp hồi quy bình phương nhỏ Đây phương pháp hồi quy sử dụng phổ biến nghiên cứu Dù cho vài trường hợp phương pháp hồi quy khác ưa chuộng hơn, kết hồi quy OLS xem kết tiêu chuẩn (benchmark) Vậy chất phương pháp gì? Y X sử dụng để thể cho tất quan sát tổng thể (population), y x thể cho quan sát mẫu nghiên cứu chọn (sample) Lưu ý ko có đủ nguồn lực/chi phí để thu thập tồn liệu tổng thể, nên thu thập phần nhỏ (mẫu liệu) tiến hành ước lượng hệ số hồi quy mẫu Lúc hệ số alpha beta ký hiệu với dấu mũ, thể giá trị ước lượng Phương pháp OLS lựa chọn hệ số hồi quy alpha beta cho bình phương sai số mơ hình ước lượng nhỏ https://stataguide.wordpress.com/2020/04/13/mo-hinh-hoi-quy-ols/ 1/5 9/15/21, 2:35 PM Mô hình hồi quy OLS – How to STATA Như vậy, mục đích phương pháp hồi quy OLS trở thành ước lượng alpha beta cho S đạt giá trị nhỏ Đến lại quay trở với việc giải tốn tìm giá trị nhỏ hàm số S Các bạn có cịn nhớ cách giải toán mà học năm cấp ko nhỉ? Bước 1: Chúng ta lấy đạo hàm bậc S theo alpha mũ beta mũ Bước 2: Chúng ta cho đạo hàm tính alpha mũ beta mũ theo x y Công đoạn tính phức tạp nên ko trình bày Nếu bạn quan tâm tìm thêm thơng  tin google Search theo cụm từ là: Deriving Least Squares Estimators Derivation of OLS coefficients Kết từ bước giúp tính alpha mũ beta mũ sau: X ngang y ngang giá trị trung bình x y mẫu nghiên cứu n tổng số quan sát mẫu nghiên cứu Các hệ số ước lượng alpha beta mà bạn có chạy hồi quy OLS STATA tính tốn Chạy mơ hình hồi quy OLS STATA nào? Việc chạy mơ hình OLS STATA vơ đơn giản, cách sử dụng lệnh REGRESS (hoặc REG) Trước chạy lệnh hồi quy, cần phải set up liệu trước – có nghĩa phải báo cho STATA biết liệu dùng liệu theo thời gian (time-series), liệu cắt ngang thời điểm (crosssectional) liệu bảng (panel data) Các bạn xem lại viết dạng liệu nghiên cứu (https://stataguide.wordpress.com/2018/08/20/sap-xep-lai-du-lieu-theo-kieu-panel-data/)nhé Chúng ta không cần thực bước liệu dạng cross-sectional Nếu liệu time-series, cần dùng lệnh TSSET sau:   tsset time_var time_var biến mô tả thời gian liệu Nếu liệu panel, cần dùng lệnh XTSET sau: https://stataguide.wordpress.com/2020/04/13/mo-hinh-hoi-quy-ols/ 2/5 9/15/21, 2:35 PM Mơ hình hồi quy OLS – How to STATA   xtset id_var time_var id_var biến đối tượng quan sát liệu Lưu ý: biến id_var cần phải biến dạng số (numeric) Nếu mẫu liệu chưa có biến ID theo yêu cầu (có biến ID theo kiểu string) dùng câu lệnh EGEN để tạo numerical ID   egen id=group(ID_stringvar) ID_stringvar biến ID thể chứa liệu tên công ty, tên quốc gia, tên thành phố, v.v… Sau bước khai báo liệu chạy hồi quy lệnh REGRESS reg  bienphuthuoc  biendoclap1  biendoclap2  biendoclap3 … Mình lấy hình ảnh minh hoạ kết chạy OLS từ hướng dẫn STATA (https://www.stata.com/manuals13/rregress.pdf) Theo mơ hình này, tìm mối quan hệ biến phụ thuộc mpg (số số chạy gallon xăng) hai biến độc lập weight (cân nặng xe), foreign (xe xuất sứ từ nước ngồi hay nội địa) Thơng thường, có vấn đề mà cần quan tâm đầu tiên: hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê khơng, mơ hình có ý nghĩa khơng mức độ giải thích mơ Đầu tiên kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy Chúng ta kiểm tra hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không? Giả thuyết beta = Mục tiêu bác bỏ giả thuyết Nghĩa hệ số beta thực khác 0, sử dụng hệ số beta ước lượng để giải thích cho tác động biến độc lập X lên biến động biến phụ thuộc Y Để thực kiểm định này, sử dụng thống kê t thống kê z giá trị P-value tương ứng Chúng ta thấy hệ số hồi quy biến Weight -0.0066 với P-value tương ứng 0.000 Điều có nghĩa biến Weight có ảnh hưởng tiêu cực (có ý nghĩa thống kê) lên biến phụ thuộc Hay nói cách khác xe nặng hao xăng Hệ số hồi quy biến Foreign -1.6500 với P-value tương ứng 0.130 Giá trị P-value lớn 0.1 nên tác động biến Foreign lên MPG khơng có ý nghĩa thống kê Hay nói cách khác, dù xe ngoại nhập hay xe nội địa, có thơng số kỹ thuật khác, mức độ hao xăng https://stataguide.wordpress.com/2020/04/13/mo-hinh-hoi-quy-ols/ 3/5 9/15/21, 2:35 PM Mơ hình hồi quy OLS – How to STATA Vấn đề thứ hai kiểm định mơ hình hay cịn gọi kiểm định F Giả thuyết cho kiểm định tất hệ số hồi quy đồng thời Ví dụ beta = beta =….= beta k = Nếu giả thuyết KHƠNG BỊ bác bỏ đồng nghĩa với việc mơ hình KHƠNG CĨ ý nghĩa thống kê Vậy nên mong muốn bác bỏ giả thuyết này. Để thực kiểm định dùng thống kê F giá trị P-value tương ứng Theo bảng kết trên, ta thấy giá trị F tính 69.75 với P-value tương ứng 0.000 Vậy nên, tạm thời yên tâm mơ hình có ý nghĩa thống kê Cuối cùng, kiểm tra giá trị R-squared R2 thể cho % biến thiên biến phụ thuộc giải thích mơ hình R2 thường nhận giá trị từ đến Tuy nhiên, vấn đề R2 đưa thêm biến độc lập vào mơ hình, giá trị R2 tăng Việc đưa thêm biến vào mơ hình làm cho mơ hình có khả bị sai dạng hàm gây bệnh khác mơ hình Vậy nên, nên sử dụng R2 hiệu chỉnh Trong kết minh họa, ta thấy R2 hiệu chỉnh có giá trị 65.32% Một câu hỏi mà thường đặt R-squared tốt Câu trả lời cho câu hỏi it depends Giá trị R2 tuỳ thuộc vào đối tượng nghiên cứu. Có nghiên cứu, tác giả mong muốn hệ số R2 cần phải đạt đến 90% hơn, có nghiên cứu với R2 khoảng 10% cho tốt Vậy nên, nên tìm hiểu sâu tổng quan nghiên cứu để dễ so sánh kết nghiên cứu với kết nghiên cứu có trước Tuy nhiên, sau ba giai đoạn kiểm tra này, chưa thể chắn mơ hình sử dụng Chúng ta cần phải kiểm tra xem mơ hình có mắc bệnh hay khơng Các bệnh/lỗi phổ biến mơ hình đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, ngoại sinh, tự tương quan, sai dạng hàm, v.v… Các bạn đọc viết tổng quan lỗi mô hình OLS (https://stataguide.wordpress.com/2018/12/13/cac-sai-so-dactrung-trong-mo-hinh-ols/) Ad tiếp tục giới thiệu với bạn cụ thể bệnh mơ hình, cách thức phát cách thức xử lý viết sau   Click to access rregress.pdf (https://stata.comcom/manuals13/rregress.pdf)      Posted in Kinh tế lượng bản, STATA for estimationsTagged bình phương nhỏ nhất, OLS, regress, tsset, xtset thoughts on “Mơ hình hồi quy OLS” Pingback: Các giả định mơ hình hồi quy tuyến tính – How to STATA https://stataguide.wordpress.com/2020/04/13/mo-hinh-hoi-quy-ols/ 4/5 9/15/21, 2:35 PM Mơ hình hồi quy OLS – How to STATA Đỗ Anh Vũ says: October 17, 2020 at 7:04 am Xin chào tác giả Chung Mai Hiện nghiên cứu Stata có nhiều điều không hiểu Stata, Không biết Chung Mai xếp thới gian cho xin buổi để nhờ Chung Mai giải thích dùm Stata không ? Cám ơn Chung Mai trước Mong hồi âm từ Chung Mai Reply Chung Mai says: October 17, 2020 at 9:49 am Chào bạn, bên cạnh website này, có trang fanpage tên How to STATA Facebook Bạn inbox cho cộng trang vấn đề thắc mắc bạn Ngồi ra, viết giới thiệu STATA làm quen với giao diện Stata, xếp liệu, import liệu v.v… Bạn tham khảo thêm Reply Website Powered by WordPress.com https://stataguide.wordpress.com/2020/04/13/mo-hinh-hoi-quy-ols/ 5/5 ... mà bạn có chạy hồi quy OLS STATA tính tốn Chạy mơ hình hồi quy OLS STATA nào? Việc chạy mơ hình OLS STATA vô đơn giản, cách sử dụng lệnh REGRESS (hoặc REG) Trước chạy lệnh hồi quy, cần phải set... https://stataguide.wordpress.com/2020/04/13/mo-hinh-hoi -quy- ols/ 3/5 9/15/21, 2:35 PM Mô hình hồi quy OLS – How to STATA Vấn đề thứ hai kiểm định mơ hình hay cịn gọi kiểm định F Giả thuyết cho kiểm định tất hệ số hồi quy đồng thời Ví... nhất, OLS, regress, tsset, xtset thoughts on “Mơ hình hồi quy? ?OLS? ?? Pingback: Các giả định mơ hình hồi quy tuyến tính – How to STATA https://stataguide.wordpress.com/2020/04/13/mo-hinh-hoi -quy- ols/