Giới thiệu mô hình logit probit – how to STATA

9/15/21, 2:53 PM Giới thiệu Mơ hình logit/probit – How to STATA How to STATA A set of guides and tutorials for beginners on using Stata effectively Giới thiệu Mô hình logit/probit Posted on April 9, 2020April 9, 2020 by Chung Mai Một mơ hình kinh tế lượng phổ biến bên cạnh OLS mơ hình Logit/Probit Hơm nay, chia sẻ với bạn đặc điểm mơ hình Mơ hình thường sử dụng nào? Mơ hình sử dụng biến phụ thuộc (mình tạm gọi biến Y nhé) nhận giá trị Lưu ý có giá trị thôi, ko phải nhận giá trị chạy từ đến nha Ví dụ thực hồi quy để tìm nhân tố ảnh hưởng đến hành vi hút thuốc  Nếu Y=1 nghĩa người có hút thuốc, ngược lại không hút Biến phụ thuộc gọi biến giả (trong tiếng Anh gọi dummy/ binary/ dichotomous variable) Sau hồi quy, giá trị dự báo Y (predicted Y Y^) giải thích xác suất xảy kiện Y = (hay xác suất hút thuốc lá) Xác suất PHẢI nằm khoảng (0,1) nghĩa từ 0% đến 100% Vì khơng nên dùng OLS? Giống nói trên, giá trị ước lượng Y phải nằm khoảng (0,1) Tuy nhiên, ước lượng OLS không xem xét đến giới hạn Vậy nên, xác suất Y =1 theo hệ số ước lượng OLS hồn tồn vượt q giới hạn này, dẫn đến kết ước lượng không hợp lý Đây có lẽ lý rõ ràng để giải thích khơng nên dùng OLS trường hợp biến phụ thuộc biến giả Bên cạnh lý mặt kỹ thuật kinh tế lượng Ví dụ như, ước lượng OLS ln giả định xác suất xảy Y = ln tuyến tính với biến giải thích Giả định sai số (error term) tuân theo phân phối chuẩn đạt biến phụ thuộc nhận giá trị Và cuối cùng, sai số mơ hình quan sát khác nên kiểm định độ tin cậy không xác Tóm lại là, biến phụ thuộc nhận hai giá trị 1, cần phải dùng mơ hình logit probit Chuyện xảy phía sau câu lệnh? Mình nói mơ hình logit trước Giả sử mơ hình cần ước lượng là:                                                                      Y = BX + u https://stataguide.wordpress.com/2020/04/09/gioi-thieu-mo-hinh-logit-probit/ 1/3 9/15/21, 2:53 PM Giới thiệu Mơ hình logit/probit – How to STATA Trong đó, biến Y biến nhận hai giá trị Mơ hình logit dựa giả định sai số mơ hình tn theo phân phối logistic Khi đó: Xác suất để Y = tính là: Hoặc xác suất để Y = tính là: Cả mơ hình mơ hình hồi quy phi tuyến tính hệ số hồi quy beta nằm số mũ (Nếu bạn muốn ôn lại khái niệm mơ hình hồi quy tuyến tính tham khảo video https://youtu.be/5HlBAqrDYZE (https://youtu.be/5HlBAqrDYZE)) Vậy nên, bước biến đổi mơ hình thực Chúng ta lấy xác suất Y = chia cho xác suất Y = Ta có: Mơ hình chưa dạng tuyến tính được, nên tiếp tục thực thêm bước biến đổi mơ hình – lấy log hai vế mơ hình Ta có: Lúc này, mơ hình trở dạng tuyến tính Hệ số Pi/1-Pi gọi Odd ratio Hệ số định nghĩa theo cách mà tính tốn ln bạn Tất nhiên không cần phải thực bước STATA tự động thực tất bước Khi thực hồi quy logit nghĩa ta thực hồi quy tuyến tính log odd ratio với biến độc lập X Giải thích mơ hình logit nào? Ta khơng thể giải thích mơ hình logit giống mơ hình tuyến tính khác biến phụ thuộc log odd ratio (Các bạn xem thêm video cách giải thích hệ số hồi quy tuyến tính https://youtu.be/jrjMx_HeefQ (https://youtu.be/jrjMx_HeefQ)) Nhưng muốn giải thích sát nghĩa cần phải nói rõ: Khi biến X tăng đơn vị log hệ số odd thay đổi beta đơn vị https://stataguide.wordpress.com/2020/04/09/gioi-thieu-mo-hinh-logit-probit/ 2/3 9/15/21, 2:53 PM Giới thiệu Mơ hình logit/probit – How to STATA Cách giải thích ngộ khơng Vậy nên, thơng thường giải thích mối quan hệ biến độc lập biến phụ thuộc Khi biến phụ thuộc tăng (nghĩa hệ số hồi quy dương) với điều kiện khác khơng đổi (ceteris paribus) hệ số odd tăng theo (nghĩa xác suất Y = tăng) Trong ví dụ hút thuốc giải thích xác suất hút thuốc tăng Ngược lại, hệ số hồi quy âm xác suất Y = giảm với điều kiện khác không đổi Khi ước lượng hệ số hồi quy rồi, ta dễ dàng tính xác suất Y=1 dựa công thức (1) Mơ hình Logit Probit khác nào? Mơ hình Logit Probit thường cho kết hồi quy tương tự cách thức ước lượng hai mơ hình giống Điểm khác hai mơ hình nằm cơng thức tính xác suất Y = Y = Mơ hình Probit giả định sai số tn thủ phân phối chuẩn Trên sở đó, xác suất Y = tính sau: Và xác suất Y = 1-Pi Cách giải thích hệ số hồi quy hai mơ hình tương tự Khi có ước lượng hệ số hồi quy ta đưa vào cơng thức để tính xác suất Thấy phức tạp ko? Đừng lo, phần mềm phân tích liệu STATA giúp tính tất xác suất cho tất quan sát nháy mắt Các bạn đợi viết cách sử dụng lệnh STATA để ước lượng mơ hình logit/probit Nguồn tham khảo: Econometrics by example – Damodar Gujarati (2012)  Posted in Kinh tế lượng bảnTagged mơ hình logit, probit One thought on “Giới thiệu Mơ hình logit/probit” Pingback: Cách chạy mơ hình logit/probit STATA – How to STATA Website Powered by WordPress.com https://stataguide.wordpress.com/2020/04/09/gioi-thieu-mo-hinh-logit-probit/ 3/3 ... thiệu Mơ hình? ?logit/ probit? ?? Pingback: Cách chạy mơ hình logit/ probit STATA – How to STATA Website Powered by WordPress.com https://stataguide.wordpress.com/2020/04/09/gioi-thieu-mo-hinh -logit- probit/ ... odd thay đổi beta đơn vị https://stataguide.wordpress.com/2020/04/09/gioi-thieu-mo-hinh -logit- probit/ 2/3 9/15/21, 2:53 PM Giới thiệu Mơ hình logit/ probit – How to STATA Cách giải thích ngộ khơng...9/15/21, 2:53 PM Giới thiệu Mơ hình logit/ probit – How to STATA Trong đó, biến Y biến nhận hai giá trị Mơ hình logit dựa giả định sai số mơ hình tuân theo phân phối logistic