Phƣơng pháp phân tích hồi quy

CƠ SỞ LÍ LUẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.2.1. Phƣơng pháp phân tích hồi quy

Hồi quy là công cụ cơ bản để đo lƣờng kinh tế. Phân tích hồi quy đo lƣờng mối quan hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc hay biến đƣợc giải thích) với một hay nhiều biến khác (đƣợc gọi là biến độc lập hay biến giải thích).

Bƣớc 1: Xác định và nêu ra các giả thiết về mối quan hệ giữa các biến kinh tế

Kỹ thuật ƣớc lƣợng hồi quy đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất (OLS-Ordinary Least Squares) dựa trên ba giả thiết của mô hình nhƣ sau:

- Mối quan hệ giữa Y và Xi là tuyến tính (theo tham số)

- Xi là các biến số ngẫu nhiên và các giá trị của nó là không đổi. Ngoài ra không có sự tƣơng quan hoàn hảo giữa hai hay nhiều hơn các biến độc lập.

- Số hạng sai số có giá trị kỳ vọng bằng không và phƣơng sai không đổi (là hằng số) cho tất cả các quan sát tức là E(i) = 0 và E(i2) = 0. Các biến số ngẫu nhiên i là độc lập về mặt thống kê. Nhƣ vậy, E(ij) = 0 với ij. Số hạng sai số phân phối chuẩn.

Bƣớc 2: Thiết lập mô hình toán học để mô tả quan hệ giữa các biến số Phƣơng trình hồi qui đƣợc trình bày ở dạng tuyến tính:

Y= 0 + 1X1 + 2X2 + 3X3 + …+nXn +  Y: Biến số phụ thuộc

Xi: Biến số độc lập (i=1,2,…,k)  i: Hệ số ƣớc lƣợng (i=0,1,2,…,k) : Sai số của mô hình

Bƣớc 3: Ƣớc lƣợng các tham số của mô hình ( i)

Các ƣớc lƣợng này là các giá trị thực nghiệm của tham số trong mô hình. Ngoài ra, theo lý thuyết kinh lƣợng, nếu các giả thiết của mô hình đều thoả, các hàm ƣớc lƣợng  i là các hàm ƣớc lƣợng tuyến tính, không thiên lệch, tốt nhất (BLUE – Best Linear Unbiased Estimation).

Bƣớc 4: Kiểm định các giả thiết đặt ra.

Bƣớc 5: Phân tích mô hình.