intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng Kinh tế lượng: Bài 4 - Phan Thanh Hồng (ĐH Thăng Long)

Chia sẻ: Sơn Tùng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:122

97
lượt xem
4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Kinh tế lượng - Bài 4: Một số mô hình hồi quy thường gặp trong thực tế" cung cấp cho người học các kiến thức: Một số dạng của hàm hồi quy, hồi quy với biến giả. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Bài 4 - Phan Thanh Hồng (ĐH Thăng Long)

  1. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Phan Thanh Hçng Bë mæn To¡n-¤i håc TH‹NG LONG Ng y 29 th¡ng 3 n«m 2011 university-logo
  2. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng B i IV Mët sè mæ h¼nh hçi quy th÷íng g°p trong thüc t¸ university-logo
  3. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng B i IV university-logo
  4. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) Nëi dung tr¼nh b y 1 Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh bëi (Multiple log-linear model) Mæ h¼nh nûa log (semilog model) Mæ h¼nh lin-log Mæ h¼nh nghàch £o Mæ h¼nh hçi quy a thùc (polynomial regression models) So s¡nh gi¡ trà R2 giúa c¡c mæ h¼nh 2 Hçi quy vîi bi¸n gi£ B£n ch§t cõa bi¸n gi£ Tr÷íng hñp 1: Bi¸n ch§t l÷ñng câ hai ph¤m trò Tr÷íng hñp 2: Bi¸n ch§t l÷ñng câ nhi·u hìn hai ph¤m trò Hçi quy vîi bi¸n gi£: têng qu¡t university-logo Ùng döng trong ph¥n t½ch mòa vö
  5. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) X²t mæ h¼nh sau Yi  AXiB eU 2 i Mæ h¼nh n y câ thº biºu di¹n d÷îi d¤ng ln Yi  ln A B2 ln Xi Ui °t Yi  ln Yi, Xi  ln Xi, B1  ln A ta câ Yi  B1 B2 Xi Ui Mæ h¼nh n y gåi l  mæ h¼nh log-log hay log tuy¸n t½nh. university-logo
  6. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) Qd ln Qd Qd  APiB 2 Qd  B1 B2 ln Pi P ln P university-logo
  7. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) ? Þ ngh¾a cõa B2 . Mæ h¼nh log- tuy¸n t½nh ÷ñc ¡p döng khi muèn x¡c ành h» sè co gi¢n cõa bi¸n phö thuëc theo bi¸n ëc lªp university-logo
  8. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) ? Þ ngh¾a cõa B2 . Mæ h¼nh log- tuy¸n t½nh ÷ñc ¡p döng khi muèn x¡c ành h» sè co gi¢n cõa bi¸n phö thuëc theo bi¸n ëc lªp university-logo
  9. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) p döng ph÷ìng ph¡p b¼nh ph÷ìng nhä nh§t ta ÷ñc c¡c ÷îc l÷ñng cho B1 , B2 l  b1 , b2 . Khi â 1 b2 l  ÷îc l÷ñng khæng ch»ch cõa B2 2 b1 l  ÷îc l÷ñng khæng ch»ch cõa B1 , nh÷ng eb1 l  ÷îc l÷ñng ch»nh cõa A. university-logo
  10. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) V½ dö File Vd1-Chuong4.txt gçm dú li»u v·: Têng ti¶u dòng c¡ nh¥n(TongTieuDungCN) Chi ti¶u cho h ng hâa l¥u b·n (ChiHHLauBen) Chi ti¶u cho h ng hâa khæng l¥u b·n(ChiHHKLauBen) Chi ti¶u cho dàch vö (ChiChoDichVu) (ìn và t æ la vîi n«m gèc 1992) trong tøng quþ trong 6 n«m (1993-1998) cõa mët n÷îc. (Theo Gujarati, Basic Econometrics, trang 178.) university-logo
  11. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) V½ dö p K¸t qu£ hçi quy cõa bi¸n ln ChiHHLauBen theo bi¸n q p ln T ongT ieuDungCN nh÷ sau q Estimate Std. Error t value Pr(¡|t|) (Intercept) -9.6971 0.4341 -22.34 0.0000 log(TongTieuDungCN) 1.9056 0.0514 37.10 0.0000 Residual standard error: 0.006938 on 21 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.985, Adjusted R-squared: 0.9843 F-statistic: 1376 on 1 and 21 DF, p-value: < 2.2e-16 university-logo
  12. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) 8.55 ● ● ● ● ● 8.50 ● ● log(ChiHHLauBen) ● ● ● 8.45 ● ● ● ● ● ● ● ● 8.40 ● ● ● ● ● university-logo 6.3 6.4 6.5 6.6 log(TongTieuDungCN)
  13. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh bëi (Multiple log-linear model) Nëi dung tr¼nh b y 1 Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh bëi (Multiple log-linear model) Mæ h¼nh nûa log (semilog model) Mæ h¼nh lin-log Mæ h¼nh nghàch £o Mæ h¼nh hçi quy a thùc (polynomial regression models) So s¡nh gi¡ trà R2 giúa c¡c mæ h¼nh 2 Hçi quy vîi bi¸n gi£ B£n ch§t cõa bi¸n gi£ Tr÷íng hñp 1: Bi¸n ch§t l÷ñng câ hai ph¤m trò Tr÷íng hñp 2: Bi¸n ch§t l÷ñng câ nhi·u hìn hai ph¤m trò Hçi quy vîi bi¸n gi£: têng qu¡t university-logo Ùng döng trong ph¥n t½ch mòa vö
  14. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh bëi (Multiple log-linear model) Mæ h¼nh log-tuy¸n t½nh k bi¸n ln Yi  B1 B2 ln X2i  Bk ln Xki Ui ? Þ ngh¾a cõa c¡c h» sè B2 , ..., Bk . university-logo
  15. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh bëi (Multiple log-linear model) Mæ h¼nh log-tuy¸n t½nh k bi¸n ln Yi  B1 B2 ln X2i  Bk ln Xki Ui ? Þ ngh¾a cõa c¡c h» sè B2 , ..., Bk . university-logo
  16. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh bëi (Multiple log-linear model) V½ dö Dòng dú li»u v· Têng s£n ph©m næng nghi»p quèc gia thüc (GP) (ìn và: tri»u æ la  i Loan) Sè ng y lao ëng (L) (ìn và: tri»u ng y) L÷ñng vèn ¦u t÷ (K) (ìn và: tri»u æ la  i Loan) cõa  i loan trong n«m tø 1958 tîi 1972 trong file Vd2-Chuong4.txt , ta câ thº ÷îc l÷ñng c¡c tham sè trong mæ h¼nh log- tuy¸n t½nh hai bi¸n ln GP  B1 B2 ln L B3 ln K nh÷ sau university-logo
  17. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh bëi (Multiple log-linear model) Estimate Std. Error t value Pr(¡|t|) (Intercept) -3.3385 2.4495 -1.36 0.1979 log(L) 1.4988 0.5398 2.78 0.0168 log(K) 0.4899 0.1020 4.80 0.0004 Residual standard error: 0.07481 on 12 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.889, Adjusted R-squared: 0.8705 F-statistic: 48.07 on 2 and 12 DF, p-value: 1.867e-06 university-logo
  18. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh nûa log (semilog model) Nëi dung tr¼nh b y 1 Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh (log-linear model) Mæ h¼nh Log-tuy¸n t½nh bëi (Multiple log-linear model) Mæ h¼nh nûa log (semilog model) Mæ h¼nh lin-log Mæ h¼nh nghàch £o Mæ h¼nh hçi quy a thùc (polynomial regression models) So s¡nh gi¡ trà R2 giúa c¡c mæ h¼nh 2 Hçi quy vîi bi¸n gi£ B£n ch§t cõa bi¸n gi£ Tr÷íng hñp 1: Bi¸n ch§t l÷ñng câ hai ph¤m trò Tr÷íng hñp 2: Bi¸n ch§t l÷ñng câ nhi·u hìn hai ph¤m trò Hçi quy vîi bi¸n gi£: têng qu¡t university-logo Ùng döng trong ph¥n t½ch mòa vö
  19. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh nûa log (semilog model) C¡c nh  kinh t¸, kinh doanh, ch½nh phõ th÷íng muèn x¡c ành tèc ë t«ng cõa nhúng bi¸n sè kinh t¸ nh÷: d¥n sè, l÷ñng cung ti·n, l÷ñng lao ëng, GNP, . . .  p q Tø cæng thùc t½nh l¢i su§t Yt Y0 1 r t ta l§y ln hai v¸ ta câ  ln Y0 ln Yt t lnp1 rq °t B1  ln Y0 , B2  lnp1 r q Ta câ ln Yt  B1 B2 t university-logo
  20. B i gi£ng Kinh t¸ l÷ñng Mët sè d¤ng cõa h m hçi quy Mæ h¼nh nûa log (semilog model) Mæ h¼nh ln Yt  B1 B2 t Ut ÷ñc gåi l  mæ h¼nh nûa log. Trong â 1 bi¸n phö thuëc l  ln Y 2 bi¸n ëc lªp l  bi¸n thíi gian t nhªn c¡c gi¡ trà 1, 2, 3, . . . ? Þ ngh¾a cõa h» sè B2 . Mæ h¼nh nûa log ÷ñc ¡p döng khi muèn bi¸t tèc ë t«ng cõa bi¸n phö thuëc theo thíi gian. university-logo
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2