zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Kinh tế học

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Trường ĐH Thương Mại

Chia sẻ: Lý Hàn Y | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:60

Báo xấu

7
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 2: Dự báo bằng phân tích hồi quy. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung kiến thức bao gồm: các khái niệm cơ bản; mô hình hồi quy nhiều biến; ước lượng và kiểm định giả thiết; phân tích hồi quy và dự báo; dự báo bằng mô hình hồi quy với biến giả;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Trường ĐH Thương Mại

Chương 2 DỰ BÁO BẰNG PHÂN TÍCH HỒI QUY
Chương 2 DỰ BÁO BẰNG PHÂN TÍCH HỒI QUY 2.1 Các khái niệm cơ bản 2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến 2.3 Ước lượng và kiểm định giả thiết 2.4 Phân tích hồi quy và dự báo 2.5 Dự báo bằng MHHQ với biến giả
Chương 2 §2.1 Các khái niệm cơ bản 2.1.1 Phân tích hồi quy Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc giữa giá trị của một biến Y - gọi là biến phụ thuộc hay biến được giải thích với giá trị của một hoặc nhiều biến khác Xj (j=1,..,m) – các biến này gọi là các biến độc lập hay biến giải thích
Chương 2 §2.1 Các khái niệm cơ bản Ta thường giả thiết Biến phụ thuộc Y là biến ngẫu nhiên, có quy luật phân phối xác suất xác định Các biến độc lập Xj không phải là biến ngẫu nhiên, giá trị của chúng là xác định
Chương 2 §2.1 Các khái niệm cơ bản Phân tích hồi quy giúp ta: -Ước lượng giá trị của biến phụ thuộc Y khi đã biết giá trị của (các) biến độc lập Xj - Kiểm định giả thiết về sự phụ thuộc - Dự báo giá trị trung bình hoặc cá biệt của biến phụ thuộc khi đã biết giá trị của (các) biến độc lập
Chương 2 §2.1 Các khái niệm cơ bản 2.1.2 Mô hình hồi quy tổng thể và mô hình hồi quy mẫu Mô hình hồi quy tổng thể (hàm tổng thể - PRF) là hàm có dạng tổng quát E(Y / X ji )  f ( X ji ) ( 2.1 )
Chương 2 §2.1 Các khái niệm cơ bản Nếu (2.1) biểu diễn mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và một biến giải thích X thì (2.1) được gọi là mô hình hồi quy đơn hay mô hình hồi quy 2 biến Nếu số biến giải thích nhiều hơn 1 thì (2.1) được gọi là mô hình hồi quy bội (hồi quy nhiều biến)
Chương 2 §2.1 Các khái niệm cơ bản Mô hình hồi quy mẫu (hàm hồi quy mẫu - SRF) có thể được biểu diễn như sau  ˆ Yi  f ( X ji ) ( 2.2 )  Yi là ước lượng của E(Y / Xji) fˆ là ước lượng của f
Chương 2 §2.1 Các khái niệm cơ bản của kinh tế lượng 2.1.3 Sai số ngẫu nhiên Ui = Yi – E(Y / Xji), j=1,..,m; i=1,..,n Ui được gọi là sai số ngẫu nhiên (nhiễu ngẫu nhiên), biểu thị ảnh hưởng của các yếu tố khác ngoài các biến giải thích Xj tới giá trị của biến Y
Chương 2 §2.1 Các khái niệm cơ bản của kinh tế lượng 2.1.3 Sai số ngẫu nhiên Khi đó hàm hồi quy tổng thể (2.1) có thể biểu diễn dưới dạng Yi  f ( X ji )  Ui
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất 2.2.1 Mô hình hồi quy nhiều biến Yi  1   2 X 2i  3 X 3i  ...   k X ki  U i Trong đó: Yi: giá trị của biến phụ thuộc Y ( i  1, n ) 1 hệ số chặn (hệ số tự do) j hệ số góc (hệ số hồi quy riêng) của biến giải thích Xj ( j = 2, k ) Ui: sai số ngẫu nhiên
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất Mô hình hồi quy mẫu xây dựng dựa trên mẫu ngẫu nhiên kích thước n (Yi , X 2i , X 3i ,..., X ki ), i  1, n ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Yi  1  2 X 2i  3 X 3i  ...   k X ki Trong đó: ˆ Yi ước lượng của Yi ( i  1, n ) ˆ  j ước lượng của hệ số hồi quy tổng thể  j ( j  1, k )
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất Ta ký hiệu  Y1   1   U1   1 X 21 X 31 ... X k 1           Y2   2  U 2   1 X 22 X 32 ... X k 2  Y      U   X  ... ... ... ... ... ... ... ...         1 X  Y   n    k U   n  2n X 3n ... X kn  Thì mô hình hồi quy tổng thể có thể biểu diễn dưới dạng ma trận: Y  X  U
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất Tương tự, nếu ta ký hiệu ˆ  Y1  ˆ  1      ˆ ˆ ˆ  Y2  Y   ˆ   2      ...   ...  Y  ˆ   ˆ  n  k Thì mô hình hồi mẫu cũng có thể biểu diễn dưới dạng ma trận như sau: ˆ Y  Xˆ
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất Các giả thiết cơ bản của MHHQ nhiều biến Giả thiết 1. Các biến giải thích Xj (j = 2, k ) không phải biến ngẫu nhiên, giá trị của chúng là xác định
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất Giả thiết 2. Kỳ vọng toán của các sai số ngẫu nghiên Ui bằng không E (Ui )  E (U / X i )  0 (i ) Giả thiết 3.  2 (i  j ) E (U i .U j )   0 (i  j )
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất Giả thiết 4. Hạng ma trận X bằng k rg(X) = k Giả thiết này có nghĩa giữa các biến Xj không có hiện tượng cộng tuyến hay các cột của ma trận X độc lập tuyến tính Giả thiết 5. U i ~ N (0,  ) 2 (i )
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất 2.2.2 Phương pháp bình phương nhỏ nhất Xét hàm hồi quy tổng thể và hàm hồi quy mẫu Yi  1   2 X 2i  3 X 3i  ...   k X ki  U i ˆ ˆ ˆ ˆ Y     X   X  ...   X ˆ i 1 2 2i 3 3i k ki hoặc ở dạng ma trận Y  X  U ˆ Y  Xˆ
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất Ta ký hiệu các phần dư ei: ˆ ei  Yi  Yi Các phần dư này cũng có thể biểu diễn dưới dạng ma trận như sau: ˆ  e1   Y1   Y1        ˆ  e 2   Y2   Y2  ˆ ˆ e           Y  Y  Y  X ... ...      ...   e  Y  Y   n   n   ˆn 
Chương 2 §2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến và phương pháp bình phương nhỏ nhất Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất, khi xây dựng hàm hồi quy mẫu, các hệ số hồi quy ˆ mẫu  j phải được xác định sao cho tổng bình phương các phần dư đạt giá trị nhỏ nhất, tức là:  ei2  min

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.