L R= 2(R – U) (7.106) Trong đó, R và U là các giá trị tối đa hóa của hàm log-likelihood của ha
TÓM TẮT CHƯƠNG
Dựa trên lý thuyết kinh tế - quản trị, nghiên cứu trước, hoặc kinh nghiệm đã tồn tại thì chúng ta có thể mô hình hóa mối quan hệ của một biến mục tiêu (biến phụ thuộc) theo các nhân tố ảnh hưởng (biến độc lập hay biến giải thích). Khi có dữ liệu mẫu về các biến này thì các nhà nghiên cứu dự báo dễ dàng tiến hành hồi quy nhằm ước lượng các mối quan hệ thông qua sự hỗ trợ của phần mềm Eviews hoặc các phần mềm khác. Trước khi tiến hành các ứng dụng mang tính dự báo thì các nhà nghiên cứu cần tiến hành một số kiểm định cần thiết như đa cộng tuyến, dạng hàm, tự tương quan, phân phối chuẩn của phần dư hồi quy nhằm đảm bảo các hệ số hồi quy có tính chất BLUE. Ứng dụng thông thường từ mô hình hồi quy bội cho dự báo thường là dự báo biến mục tiêu thông qua các nhân tố ảnh hưởng khi chúng ta có dữ liệu về các nhân tố ảnh hưởng này trong tương lai. Mô hình hồi quy cũng tạo cơ sở dự báo các quá trình ra quyết định tác động hay không tác động của một nhân tố nào đó lên biến mục tiêu thông qua kiểm định t về giả thiết về hệ số hồi quy. Thêm vào đó, mô hình hồi quy còn có thể dự báo sự biến động của biến mục tiêu có bị tác động bởi yếu tố mùa hay không khi sử dụng công cụ biến giả. Hơn nữa, với các dạng hàm khác nhau chúng ta có thể dự báo mức độ tác động định lượng của một nhân tố lên biến mục tiêu và dự báo độ co giãn của biến mục tiêu với một nhân tố ảnh hưởng nào đó. Sau cùng là, việc trình bày các ước lượng, giả định và các kiểm định phương pháp OLS của hồi quy CLRM thông qua những trình bày chi tiết ở chương này không có mục đích giới thiệu môn học kinh tế lượng, mà chúng tôi chỉ muốn rằng các sinh viên đại học hoặc các nhà nghiên cứu hiểu rõ bản chất tính quan trọng của việc hình thành một mô hình hồi quy tốt nhằm phục vụ cho dự báo phải bắt đầu từ đâu, và điều này quả là không đơn giản.
Do chỉ gói gọn nội dung phân tích hồi quy trong chương 7, nên chúng tôi không thể đưa vào nhiều ví dụng ứng dụng thực tế để ta cảm nhận được tầm quan trọng của kinh tế lượng trong dự báo. Chính vì vậy, chúng ta nên tham khảo ở các sách kinh tế lượng ứng dụng khác.