Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 4 - Th.S Phạm Văn Minh

Chương 4<br /> MÔ HÌNH<br /> HỒI QUI ĐA BIẾN<br /> <br /> 1<br /> <br /> NỘI DUNG<br /> 1. Vì sao cần mô hình hồi qui đa biến?<br /> 2. Mô hình hồi qui tuyến tính 3 biến: dạng hàm,<br /> các giả định, ý nghĩa hệ số hồi qui, ước<br /> lượng OLS, phương sai của các ước lượng,<br /> khoảng tin cậy của các tham số, R2 và R2<br /> hiệu chỉnh (R2), kiểm định giả thiết.<br /> 3. Hồi qui k biến: Giả thiết, Ước lượng MH, Ma<br /> trận tương quan, hiệp phương sai, Khoảng<br /> tin cậy các hệ số hồi qui, Kiểm định giả thiết:<br /> hệ số HQ, độ phù hợp của MH, Dự báo<br /> khoảng: giá trị trung bình, cá biệt.<br /> 2<br /> <br /> 1. Vì sao cần mô hình hồi qui đa biến?<br /> Mô hình hồi qui 2 biến đã học thường không thỏa<br /> đáng vì trong thực tế ít có quan hệ kinh tế nào đơn<br /> giản như vậy.<br /> Ví dụ để nghiên cứu về chi tiêu thì không chỉ một yếu tố thu<br /> nhập mà sẽ có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng như sự giàu có<br /> của người dân, số nhân khẩu trong hộ gia đình, v.v.<br /> Một ví dụ khác là nhu cầu của một mặt hàng không chỉ phụ<br /> thuộc vào giá cả của chính nó mà thôi, mà còn phụ thuộc<br /> vào giá cả của những hàng hóa cạnh tranh hay bổ trợ khác.<br /> 3<br /> <br /> 1. Vì sao cần mô hình hồi qui đa biến? (tt)<br /> Hàm hồi qui tổng thể (PRF)<br /> <br /> Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + . . . + βkXki + Ui<br /> β1 - Hệ số tự do, β1 cho biết giá trị trung bình của<br /> biến phụ thuộc (Y) bằng bao nhiêu khi tất cả các<br /> biến độc lập Xj (j = 2, 3, … k) đều bằng 0.<br /> βj (j = 2, 3, … k) - Hệ số hồi quy riêng của biến Xj, βj<br /> cho biết trung bình của Y sẽ tăng (giảm) bao nhiêu<br /> đơn vị khi Xj tăng (hay giảm) 1 đơn vị.<br /> 4<br /> <br /> 2. MÔ HÌNH<br /> HỒI QUI TUYẾN TÍNH<br /> 3 BIẾN<br /> <br /> 5<br /> <br />