Bài giảng "Kinh tế lượng - Chương 3: Hồi quy đa biến" Giúp người học có thể biết được phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất để ước lượng hàm hồi quy đa biến tổng thể dựa trên số liệu mẫu, hiểu các cách kiểm định những giả thiết. . | Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - ThS. Trần Quang Cảnh Mô hình hồi quy 3 biến CHƯƠNG 3 Mô hình hồi quy tổng thể PRF E(Y / X 2 , X 3 ) 1 2 X 2 3 X 3 HỒI QUY ĐA BIẾN Ý nghĩa: PRF cho biết trung bình có điều kiện của Y với điều kiện đã biết các giá trị cố định của biến X2 và X3. Y: biến phụ thuộc X2 và X3: biến độc lập β1 : hệ số tự do β2 , β3 : hệ số hồi quy riêng 4 1 4 HỒI QUY ĐA BIẾN Mô hình hồi quy 3 biến Ý nghĩa hệ số hồi quy riêng: cho biết ảnh hưởng của từng biến độc lập lên giá trị trung 1. Biết được phương pháp ước bình của biến phụ thuộc khi các biến còn lại lượng bình phương nhỏ nhất để ước lượng hàm hồi quy đa biến được giữ không đổi. MỤC tổng thể dựa trên số liệu mẫu TIÊU Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên: 2. Hiểu các cách kiểm định những giả thiết Yi 1 2 X 2 i 3 X 3i u i ui: sai số ngẫu nhiên của tổng thể 2 5 2 5 NỘI DUNG Các giả thiết của mô hình 1. Giá trị trung bình của Ui bằng 0 1 Mô hình hồi quy 3 biến E(Ui /X2i, X3i)=0 2. Phương sai của các Ui là không đổi 2 Mô hình hồi quy k biến Var(Ui)=σ2 3. Không có hiện tượng tự tương quan giữa các 3 Dự báo Ui Cov(Ui ,Uj )=0; i≠j 4. Không có hiện tượng cộng tuyến giữa X2 và X3 5 có phân phối chuẩn: Ui ̴ N(0, σ2 ) 3 6 3 6 1 Ước lượng các tham số Lưu ý Hàm hồi quy mẫu: ∑yi2 = ∑Yi2 – nY̅i2 Yˆi ˆ1 ˆ2 X 2 i ˆ3 X 3i ∑x2i2 = ∑X2i2 – nX̅22i sai số của mẫu ứng với quan sát thứ i ∑x3i2 = ∑X3i2 – nX̅23i ei Yi Yˆi ∑x2iyi = ∑X2iYi – nX̅2iY̅i Sử dụng phương pháp bình phương ∑x3iyi = ∑X3iYi – nX̅3iY̅I nhỏ nhất để ước lượng các tham số ˆ1 , ˆ2 , ˆ3 ∑x2ix 3i = ∑X2iX3i – nX̅2iX̅3i 7 10 7 10 Ước lượng các tham số Phương sai của các ước lượng Q e (Yi ˆ1 ˆ2 X 2i ˆ3 X 3i )2 min 2 2 2 2 2 i 1 X x3i X 3 x2i 2 X 2 X 3 x2i x3i 2 Var( ˆ1 ) ( 2 ) dQ 2 (Yi ˆ1 ˆ2 X 2i ˆ3 X 3i ) 0 n
