- Đối với hàm thứ 2 và 3, R2 lại khá thấp, R2 lần lượt ở từng hàm là
c) Nếu cần loại các biến khơng có ý nghĩa khỏi model 4, bạn sẽ loại biến nào? Hãy cho biết các phương pháp kiểm định nào có thể sử dụng để loạ
nào? Hãy cho biết các phương pháp kiểm định nào có thể sử dụng để loại các biến này? Thực hiện các kiểm định này và so sánh kết quả.
Qua phân tích ở câu (a) và (b) thì nhóm dễ dàng loại đi biến Age bởi tác động của nó lên biến phụ thuộc là khơng đáng kể so với 2 biến cịn lại.
Vì đây chỉ cần kiểm định một biến nên chúng ta sẽ sử dụng p_value
β −β¿ T 0= sei
(βi )i =−
0.23
{H 0 : βi=β¿i H1 : βi ≠ β¿i P_value=2*P(T-T 0)=2*(0.5-φ (T0 )¿=¿0.82 Ta có P_value>α (0.82>0.05) bác bỏ Ho =>
Loại biến Age ra khỏi mơ hình hồi quy.
Ta so sánh R2 của model (4) là 0,277 và model (3)⇒ là 0,292 ta thấy việc thêm Age vào mơ hình là hồn tồn khơng có ý nghĩa sử dụng model (3) thay vì
(4).
Bài 2.3 (Tham khảo từ Fulbright)
Mơ hình định giá hedonic (hedonic pricing model) bắt nguồn từ lý thuyết về giá trị do Lancaster (1966), Griliches (1971) và Rosen (1974) phát triển
Nhóm 3_Bài tập chương 2
thơng qua những nghiên cứu vào những năm 1960 - 1970. Lý thuyết này cho rằng một hàng hóa có vơ số các thuộc tính kết hợp lại thành các nhóm thuộc tính và cấu thành nên giá của hàng hóa đó. Lancaster đã xây dựng nền tảng lý thuyết cho mơ hình hedonic1 thơng qua lý thuyết tiêu dùng năm 1966 rằng sự thỏa dụng của người tiêu dùng có được từ những đặc tính của sản phẩm, chứ khơng phải trực tiếp từ sản phẩm đó. Mối quan hệ giữa giá và các thuộc tính của hàng hóa được thiết lập thơng qua hàm hồi quy. Hàm hồi quy có dạng tổng quát là:
Pi = f(ci) trong đó:
Pi là giá hàng hóa
ci là các đặc tính liên quan đến hàng hóa.
Rosen (1974) tiếp tục phát triển mơ hình này ra thị trường nhà ở, đặt nền tảng lý thuyết để xác định giá mua hoặc giá trị ẩn sau của các các thuộc tính gắn với hàng hóa. Mơ hình này cho phép đo lường độ thỏa dụng và phân tích các nhân tố ảnh hưởng lên các hàng hóa khi mà các thuộc tính của nó khơng có mức giá rõ ràng. Bạn hãy dùng file HousingPrice.xlsx (giá nhà ở tại TP.HCM) để trả lời các câu hỏi sau: