Bài giảng Econometrics: Chương 3 - ThS. Vũ Thịnh Trường

Chia sẻ: Tầm Y | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:22

Thêm vào BST

Báo xấu

21
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Econometrics - Chương 3: Hồi quy đa biến" cung cấp cho người học các kiến thức: Mô hình hồi quy bội, mô hình hồi quy 3 biến, kiểm định mô hình, ứng dụng SPSS giải bài toán HQ bội. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Econometrics: Chương 3 - ThS. Vũ Thịnh Trường

DONG NAI TECHNOLOGY UNIVERSITY SCHOOL OF BUSINESS ADMINISTRATION ECONOMETRICS (3 credits) Lecturer: Vu Thinh Truong, MBA Cellphone: 01633 192 197 Email: vu.truong@dntu.edu.vn
Chương 3 HỒI QUY ĐA BIẾN (Simple Linear Regression)
Nội dung 1. Mô hình hồi quy bội 2. Mô hình hồi quy 3 biến 3. Kiểm định mô hình 4. Ứng dụng SPSS giải bài toán HQ bội ThS. Vũ Thịnh Trường 3
I.Mô hình hồi quy bội yi  ˆ1  ˆ 2 x2i  ˆ 3 x3i  ...  ˆ k xki   i ThS. Vũ Thịnh Trường 4
II. Mô hình hồi quy 3 biến Mô hình hồi quy tổng thể PRF E(Y / X 2 , X 3 )  1  2 X 2  3 X 3 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 5
II. 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 bình của biến phụ thuộc khi các biến còn lại được giữ không đổi. Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên: Yi  1   2 X 2 i   3 X 3i  u i ui: sai số ngẫu nhiên của tổng thể 6
Các giả thiết của mô hình 1. Giá trị trung bình của Ui bằng 0 E(Ui /X2i, X3i)=0 2. Phương sai của các Ui là không đổi Var(Ui)=σ2 3. Không có hiện tượng tự tương quan giữa các Ui Cov(Ui ,Uj )=0; i≠j 4. Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa X2 và X3 5.Ui có phân phối chuẩn: Ui ̴ N(0, σ2 ) 7
 Hàm hồi quy mẫu: Yˆi  ˆ1  ˆ2 X 2 i  ˆ3 X 3i  ei sai số của mẫu ứng với quan sát thứ i ei  Yi  Yˆi Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất để ước lượng các tham số ˆ1, ˆ2 , ˆ3 8
3.1.1 Ước lượng các tham số 2 ˆ ˆ ˆ 2 Q   e   (Yi  1  2 X 2i  3 X 3i )  min i dQ  2 (Yi  ˆ1  ˆ2 X 2i  ˆ3 X 3i )  0 dˆ1 dQ  2 (Yi  ˆ1  ˆ2 X 2 i  ˆ3 X 3i )(  X 2 i )  0 dˆ2 dQ  2  (Yi  ˆ1  ˆ2 X 2 i  ˆ3 X 3i )(  X 3i )  0 dˆ3 9
3.1.1 Ước lượng các tham số  yi x2 i  x32i   yi x3i  x 2 i x3i ˆ2  2 2 2 x x 2i 3i  (  x 2 i x3i ) 2 ˆ3   y x x  y x x i 3i 2i i 2i 2i 3i x 2 2 2  x  x  ( x x ) 2i 3i 2i 3i ˆ1  Y  ˆ2 X 2i  ˆ3 X 3i xi  X i  X yi  Yi  Y 10
3.1.2 Phương sai của các ước lượng ˆ 1 X 22  x32i  X 32  x22i  2 X 2 X 3  x2i x3i Var(1 )  (  2 2 2 ) 2 n  2i  3i  2i 3i x x  ( x x ) 2 Var ( ˆ2 )   3i x  2 2 2 2 x x 2i 3i  (  x 2 i x3 i ) 2 Var( ˆ3 )   2i x  2 2 2 2  2i  3i  ( x2i x3i ) x x σ2 là phương sai của ui chưa biết nên dùng ước lượng không chệch: 2  e i2 (1  R 2 )  y i2 ˆ    n3 n3 11
Hệ số xác định Hệ số xác định R2 n 2 2 ESS RSS  i e i 1 R   1  1 n TSS TSS 2  i y i 1 ˆ y x  ˆ y x Mô hình hồi quy 3 biến R2  2  i 2i  3  i 3i 2 i y Hệ số xác định hiệu chỉnh e i2 2  (n  k ) Với k là tham số của mô hình, R  y i2 kể cả hệ số tự do  ( n  1) 12
Hệ số xác định hiệu chỉnh 2 2 n 1 R  1  (1  R ) nk Dùng R2 để xét việc đưa thêm 1 biến vào mô hình. Biến mới đưa vào mô hình phải thỏa 2 điều kiện: 2 - Làm R tăng - Hệ số hồi quy biến mới thêm vào mô hình khác 0 có ý nghĩa 13
3.1.4 Khoảng tin cậy Với mức ý nghĩa  hay độ tin cậy 1-   i  ( ˆ i   i ; ˆ i   i ) Với  i  SE ( ˆ i ) t ( n  3 ,  /2) 14
3.1.5 Kiểm định giả thiết i  0 1. Kiểm định giả thiết H0: ˆi B1. Tính ti  SE ( ˆi ) B2. Nguyên tắc quyết định Nếu |ti | > t(n-3,/2): bác bỏ H0 Nếu |ti | ≤ t(n-3,/2) : chấp nhận H0 15
3.1.5 Kiểm định giả thiết 2. Kiểm định giả thiết đồng thời bằng không: H0: 2 = 3 = 0; (H1: ít nhất 1 tham số khác 0) B1. Tính 2 R (n  3) F  2 (1  R ) 2 B2. Nguyên tắc quyết định F > F(/2, n-3): Bác bỏ H0: Mô hình phù hợp F ≤ F(/2, n-3): Chấp nhận H0. Mô hình không phù hợp 16
IV.Chạy mô hình hồi quy 3 biến với SPSS Cho ví dụ sau đây: Giá thành Chi phí Chi phí Năm sản phẩm NVL quảng cáo 2001 124 15 31 2002 126 16 31 2003 133 19 36 2004 134 20 38 2005 135 21 40 2006 136 21 45 2007 141 23 49 2008 132 18 40 2009 127 13 35 2010 120 12 31 ThS. Vũ Thịnh Trường 17
Khai báo xác định kiểu dữ liệu ThS. Vũ Thịnh Trường 18
Nhập Dữ Liệu ThS. Vũ Thịnh Trường 19
Xử Lí Dữ Liệu Mở SPSS và mở Analyze/Regression/Linear ThS. Vũ Thịnh Trường 20