Dưới đây là bài giảng Kinh tế lượng: Bài 5 do Đoàn Hoài Nhân thực hiện. Bài giảng này trình bày về hồi quy đa biến, mô hình hồi quy đa biến; hồi quy biến giả; mô hình hồi quy với một biến định tính;. Mời các bạn tham khảo. | TẠI SAO PHẢI NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỒI QUY ĐA BIẾN? HỒI QUY ĐA BIẾN (Multiple Regression) Các giả thiết: Các đặc trưng của mô hình được biểu diễn bởi phương trình () Các biến X không ngẫu nhiên, không có quan hệ tuyến tính giữa 2 hay nhiều biến độc lập. . Số hạng sai số có kỳ vọng bằng không và phương sai không đổi với tất cả các quan sát. . Các sai số tương ứng với các quan sát khác nhau là độc lập. . Biến sai số có phân phối chuẩn. MÔ HÌNH HỒI QUY BA BIẾN Ước lượng các tham số hồi quy: Ước lượng các tham số hồi quy: Ước lượng các tham số hồi quy: Ví dụ: Y: Bushels per acre of corn; X1: Fertilizer; X2: Insecticides KIỂM ĐỊNH F, R2 VÀ R2 HIỆU CHỈNH TSS = ESS + RSS Hệ số xác định đo lường tỷ lệ biến động của Y được “giải thích” bởi hàm hồi qui bội. Hệ số xác định: Các phương sai mẫu của ε và y được tính: Hệ số hiệu chỉnh: Mối quan hệ giữa hệ số xác định và hệ số điều chỉnh: i. Nếu k =1, thì R2 = ii. Nếu k >1, thì R2 >= iii. có thể âm. KIỂM ĐỊNH TỪNG PHẦN Kiểm định hệ số Kiểm định hệ số Ước lượng khoảng tin cậy Kiểm định toàn phần Mối quan hệ giữa hệ số xác định và F: Giải thích phương trình HQ Khi thêm biến mới vào mô hình q: Số biến độc lập mới được đưa thêm vào mô hình k: Số các thông số trong mô hình mới Restricted (R): Mô hình gốc, Unrestricted (UR): Mô hình mở rộng Nếu 2 mô hình có cùng biến phụ thuộc có thể sử dụng công thức: Lưu ý: 1. Khi đưa thêm 01 biến mới vào thì dùng kiểm định t cho thông số của biến mới. 2. Khi thêm một nhóm biến mới vào thì ta dùng kiểm định F cho tất cả các tham số của biến thêm vào. HÀM SẢN XUẤT COBB DOUGLAS Y: Sản lượng X2: nhập lượng về lao động X3: nhập lượng về vốn εi: số hạng ngẫu nhiên e: cơ số logarit tự nhiên Đặc tính của hàm Cobb Douglas β2 là độ co dãn (riêng phần) của sản lượng so với nhập lượng lao động, giữ cho nhập lượng vốn không đổi. β 3 là độ co dãn (riêng phần) của sản lượng so với nhập lượng vốn, giữ cho nhập lượng lao động không đổi. Tổng của β2 và β3 cho ta thông tin về sinh lợi theo quy mô Β2 + | TẠI SAO PHẢI NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỒI QUY ĐA BIẾN? HỒI QUY ĐA BIẾN (Multiple Regression) Các giả thiết: Các đặc trưng của mô hình được biểu diễn bởi phương trình () Các biến X không ngẫu nhiên, không có quan hệ tuyến tính giữa 2 hay nhiều biến độc lập. . Số hạng sai số có kỳ vọng bằng không và phương sai không đổi với tất cả các quan sát. . Các sai số tương ứng với các quan sát khác nhau là độc lập. . Biến sai số có phân phối chuẩn. MÔ HÌNH HỒI QUY BA BIẾN Ước lượng các tham số hồi quy: Ước lượng các tham số hồi quy: Ước lượng các tham số hồi quy: Ví dụ: Y: Bushels per acre of corn; X1: Fertilizer; X2: Insecticides KIỂM ĐỊNH F, R2 VÀ R2 HIỆU CHỈNH TSS = ESS + RSS Hệ số xác định đo lường tỷ lệ biến động của Y được “giải thích” bởi hàm hồi qui bội. Hệ số xác định: Các phương sai mẫu của ε và y được tính: Hệ số hiệu chỉnh: Mối quan hệ giữa hệ số xác định và hệ số điều chỉnh: i. Nếu k =1, thì R2 = ii. Nếu k >1, thì R2 >= iii. có thể âm. KIỂM ĐỊNH TỪNG PHẦN Kiểm định hệ số
