Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Mô hình hồi quy hai biến do Trần Thị Tuấn Anh biên soạn nhằm cung cấp cho các bạn những kiến thức về hồi tuyến tính 2 biến; phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS); kiểm định mô hình hồi quy; sử dụng mô hình hồi quy; mở rộng mô hình hồi quy hai biến. | MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN Chương 2 HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN Hàm hồi quy tuyến tính 2 biến của tổng thể Nếu chỉ nghiên cứu một biến phụ thuộc bị ảnh hưởng bởi một biến độc lập => Mô hình hồi quy hai biến Trong quan hệ hồi quy , một biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi nhiều biến độc lập Nếu mối quan hệ giữa hai biến này là tuyến tính => Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến Hàm hồi quy tổng thể (PRF) của mô hình hồi quy hai biến Trong đó Y : Biến phụ thuộc Yi : Giá trị cụ thể của biến phụ thuộc X : Biến độc lập Xi : Giá trị cụ thể của biến độc lập Ui : Sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i Hay: HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN Trong đó β1 : Tung độ gốc của hàm hồi quy tổng thể, là giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X nhận giá trị bằng 0 β2 : Độ dốc của hàm hồi quy tổng thể , là lượng thay đổi trung bình của Y khi X thay đổi 1 đơn vị β1,β2 là các tham số của mô hình với ý nghĩa : Hàm hồi quy tổng thể (PRF) của mô hình hồi quy hai biến HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN Đồ thị minh họa Thu nhập X (triệu đồng/tháng) Yi PRF Ui Hàm hồi quy mẫu của hồi quy 2 biến Trong thực tế rất khó nghiên cứu trên tổng thể nên thông thường người ta nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy trên một mẫu => Gọi là hàm hồi quy mẫu HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN Đồ thị minh họa Thu nhập X (triệu đồng/tháng) Trong đó Tung độ gốc của hàm hồi quy mẫu, là ước lượng điểm của β1 Độ dốc của hàm hồi quy mẫu, là ước lượng điểm của β2 Sai số ngẫu nhiên , là ước lượng điểm của Ui Hàm hồi quy mẫu của hồi quy 2 biến HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN Nếu bỏ qua sai số ngẫu nhiên ei , thì giá trị thực tế Yi sẽ trở thành giá trị ước lượng Hàm hồi quy mẫu của hồi quy 2 biến HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Tiêu dùng Y (tri e u đong /tháng ) ei Thu nh?p X (tri?u đ?ng /tháng) SRF ei ei ei ei ei ei PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT (OLS) Ước lượng các tham số của mô hình Giá trị thực tế Giá trị ước lượng Sai số Tìm sao cho tổng bình phương sai số là nhỏ nhất Tức là Tại sao chúng ta không tìm Σei nhỏ nhất ? PHƯƠNG PHÁP | MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN Chương 2 HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN Hàm hồi quy tuyến tính 2 biến của tổng thể Nếu chỉ nghiên cứu một biến phụ thuộc bị ảnh hưởng bởi một biến độc lập => Mô hình hồi quy hai biến Trong quan hệ hồi quy , một biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi nhiều biến độc lập Nếu mối quan hệ giữa hai biến này là tuyến tính => Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến Hàm hồi quy tổng thể (PRF) của mô hình hồi quy hai biến Trong đó Y : Biến phụ thuộc Yi : Giá trị cụ thể của biến phụ thuộc X : Biến độc lập Xi : Giá trị cụ thể của biến độc lập Ui : Sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i Hay: HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN Trong đó β1 : Tung độ gốc của hàm hồi quy tổng thể, là giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X nhận giá trị bằng 0 β2 : Độ dốc của hàm hồi quy tổng thể , là lượng thay đổi trung bình của Y khi X thay đổi 1 đơn vị β1,β2 là các tham số của mô hình với ý nghĩa : Hàm hồi quy tổng thể (PRF) của mô hình hồi quy hai biến HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN Đồ thị minh họa .
