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

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - ThS. Phạm Trí Cao

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Thêm vào BST
Báo xấu
27
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Kinh tế lượng - Chương 7: Phân tích hồi quy bội với biến định tính" cung cấp cho người học các kiến thức: Mô tả thông tin định tính, sử dụng biến giả cho trường hợp biến định tính có nhiều lựa chọn, thành phần tương tác có biến giả, bàn thêm về phân tích chính sách và đánh giá chương trình,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - ThS. Phạm Trí Cao

  1. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội với biến Biến định tính định tính 7.1 Mô tả thông tin định tính Ví dụ: giới tính, chủng tộc, công nghiệp, khu vực, đánh giá cấp độ, ... Chương 7 Một cách để kết hợp thông tin định tính là sử dụng biến giả Chúng có thể xuất hiện như là biến phụ thuộc hay biến độc lập 7.2 Trường hợp đơn giản: Có một biến độc lập là biến giả Wooldridge: Introductory Econometrics: 7.1 A Modern Approach, 5e = mức lương thu được/mất đi nếu Biến giả: người này là nữ chứ không phải là =1 nếu là nữ nam (các yếu tố khác giữ cố định) =0 nếu là nam © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Phân tích hồi quy bội: BIẾN ĐỊNH TÍNH Biến định tính Đồ thị minh họa Cách giải thích khác của hệ số: 7.2 nghĩa là, sự khác biệt về mức lương trung bình giữa nam và nữ có cùng một trình độ giáo dục (nữ so với nam). female=0 : nhóm cơ sở (tham chiếu) Cùng hệ số góc, khác tung độ gốc 3 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 1
  2. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính Mô hình này không thể ước lượng được (đa cộng Bẫy biến giả tuyến hoàn hảo do Male + female = 1) VD 7.1: Ước lượng phương trình tiền lương với sự khác biệt về hệ số chặn 7.4 Khi sử dụng biến giả, một thuộc tính luôn luôn phải được loại bỏ: Cố định các biến giáo dục, kinh nghiệm, và thâm niên chức vụ, tiền Nhóm cơ sở là nam lương trung bình của nữ ít hơn nam là 1,81 USD/giờ Nhóm cơ sở là nữ Nhược điểm: Ngoài ra, có thể bỏ qua tung độ gốc: Điều đó có nghĩa rằng có sự phân biệt đối xử với nữ giới? 1) Khó khăn hơn để kiểm định sự khác biệt giữa các tham số Không hẳn vậy. Bởi vì yếu tố giới tính nữ có thể tương quan với các đặc điểm 2) Công thức R2 chỉ có ý nghĩa lao động khác chưa được kiểm soát. nếu hồi quy có tung độ gốc H0: βfemale = 0 ; H1: βfemale ≠ 0 Xét xem yếu tố giới tính có ảnh hưởng đến lương không © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính So sánh trung bình của các tổng thể con được mô tả bằng biến giả Ví dụ 7.3: Ảnh hưởng của trợ cấp đào tạo lên số giờ đào tạo 7.5 Giờ đào tạo mỗi nhân viên Biến giả biểu thị công ty có nhận trợ cấp đào tạo nghề hay không Trong điều kiện không kiểm soát các yếu tố khác, tiền lương trung bình của nữ ít hơn nam là 2,51 7.7 USD/giờ; nghĩa là, sự khác biệt giữa mức lương trung bình của nam và nữ là 2,51 USD/giờ. Thảo luận Có thể dễ dàng kiểm định sự chênh lệch trung bình giữa hai tổng thể con có ý nghĩa thống kê hay Đây là một ví dụ về đánh giá chương trình không (|t|= 9.65). nhóm tác động (= có nhận trợ cấp) so với nhóm đối chứng (= không có nhận trợ Sự khác biệt về mức lương giữa nam và nữ sẽ lớn hơn nếu không kiểm soát các yếu tố khác; nghĩa cấp). Nhóm đối chứng còn gọi là nhóm kiểm soát. là một phần của sự khác biệt là do sự khác nhau trong giáo dục, kinh nghiệm và thâm niên chức vụ Liệu có phải tác động của chương trình đến biến phụ thuộc là quan hệ nhân quả? giữa nam và nữ. Số 1.81 trong (7.4) nhỏ hơn 2.51 trong (7.5). © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 2
  3. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính Sử dụng biến độc lập là biến giả trong phương trình log(y) 7.3 Sử dụng biến giả cho trường hợp biến định tính có nhiều lựa chọn VD 7.4: Hàm hồi quy giá nhà 1) Xác định thành phần trong mỗi nhóm bằng một biến giả Câu hỏi: Nên dùng bao nhiêu biến giả? 7.8 2) Bỏ ra một nhóm (nhóm này sẽ trở thành nhóm cơ sở) VD 7.6: Phương trình log tiền lương theo giờ Biến giả biểu thị ngôi nhà kiểu colonial 7.11 colonial = 1 nếu ngôi nhà có phong cách thuộc địa Khi biến giả colonial thay đổi từ 0 đến 1, giá nhà trung bình tăng 5,4 (%) Giữ những yếu tố khác cố định, tiền lương trung bình của nữ đã kết hôn ít hơn nam độc thân (= nhóm cơ sở) là 19,8% Giữ những yếu tố khác cố định, tiền lương trung bình của nam đã kết hôn nhiều hơn nam độc thân là 21,3% © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Dùng bao nhiêu biến giả là đủ? B) Tương tác giữa các biến giả A) Biến định tính có nhiều thuộc tính 1) Các biến giả có 2 thuộc tính 1) Giới tính (nữ, nam), dùng 2-1 = 1 biến giả Giới tính (nữ, nam) Tình trạng hôn nhân (có gia đình, độc thân) nu (nu=1: nữ) Kết hợp giới tính và tình trạng hôn nhân: 2*2 = 4 trường hợp, Nhóm cơ sở là: nam dùng 4-1 = 3 biến giả 2) Giới tính (nữ, nam, hifi), dùng 3-1 = 2 biến giả nu*cogd: nữ và có gia đình nu (nu=1: nữ) nu*docthan: nữ và độc thân nam (nam=1: nam) nam*cogd: nam và có gia đình Nhóm cơ sở là: hifi Nhóm cơ sở là: nam*docthan 11 12 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 3
  4. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Phân tích hồi quy bội: BIẾN ĐỊNH TÍNH Biến định tính B) Tương tác giữa các biến giả Sử dụng biến giả cho trường hợp biến thứ bậc 2) Các biến giả có 2, 3 thuộc tính Ví dụ: Xếp hạng tín dụng của thành phố và lãi suất trái phiếu đô thị Giới tính (nữ, nam) Chủng tộc (da trắng, da vàng, da đen) Lãi suất trái phiếu đô thị Xếp hạng tín dụng từ 0-4 (0=tệ, 4=rất tốt) Kết hợp Giới tính và Chủng tộc: 2*3 = 6 trường hợp, dùng 6-1 = 5 biến giả Nu*datrang: nữ và da trắng Mô tả này có lẽ không phù hợp nếu như xếp hạng tín dụng chỉ chứa thông tin thứ bậc. Nu*davang: nữ và da vàng Một cách tốt hơn để đưa thông tin thứ bậc này vào hồi quy là sử dụng nhiều biến giả: Nu*daden: nữ và da đen 7.12 Nam*datrang: nam và da trắng Các biến giả được đặt tương ứng với các mức xếp hạng tín dụng. Nghĩa là, CR1 = 1 nếu CR = 1 Nam*davang : nam và da vàng và CR1 = 0 cho các trường hợp khác. Tất cả các tác động được so sánh với mức xếp hạng tệ nhất (= nhóm cơ sở). Nhóm cơ sở là: nam*daden 13 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính 7.4 Thành phần tương tác có biến giả Thành phần tương tác Đồ thị minh họa Cho phép hệ số góc khác nhau giữa các nhóm 7.17 = hệ số chặn của nam = hệ số góc của nam Việc sử dụng vừa biến giả vừa biến tương tác cho phép hai phương trình tiền lương hoàn toàn khác nhau giữa = hệ số chặn của nữ = hệ số góc của nữ nam và nữ Giả thuyết quan tâm Khác hệ số góc, khác tung độ gốc Tác động của học vấn là như nhau giữa nam Tiền lương là như nhau giữa nam và nữ, có cùng mức học và nữ. Mức chênh lệch tiền lương giữa nữ và vấn. Hay yếu tố giới tính không tác động đến tiền lương nam là như nhau ở mọi mức học vấn. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 4
  5. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN Phân tích hồi quy bội: ĐỊNH TÍNH • Tập tin wage1.wf1 Biến định tính Dependent Variable: WAGE (khác tung độ gốc) Included observations: 526 Ước lượng phương trình lương với thành phần tương tác Variable Coefficient Std. Error VD 7.10: phương trình log tiền lương theo giờ C 0.622817 0.672533 FEMALE -2.273362 0.279044 EDUC 0.506452 0.050391 7.18 Dependent Variable: WAGE (khác hệ số góc) Included observations: 526 Variable Coefficient Std. Error C -0.285264 0.650415 khác hệ số góc EDUC 0.575483 0.050389 FEMALE*EDUC -0.177639 0.021828 Dependent Variable: WAGE (khác hệ số góc và khác tung độ gốc) Included observations: 526 Liệu điều này có hàm ý rằng khi có cùng trình độ học vấn, số Variable Coefficient Std. Error Không có bằng chứng thống kê năm kinh nghiệm, và thâm niên chức vụ, thì không có bằng chống lại giả thuyết rằng tác động chứng thống kê cho thấy tiền lương của nữ sẽ thấp hơn nam C 0.200496 0.843562 học vấn là như nhau cho nam và nữ (|t|= 1.35)? Không: đây chỉ là tác động khi educ= 0. Để FEMALE -1.198523 1.325040 (thống kê |t|= 0.43) trả lời câu hỏi này, người ta phải quy tâm thành phần tương EDUC 0.539476 0.064223 tác, ví dụ xét educ = 12,5 (= mức học vấn trung bình). FEMALE*EDUC -0.085999 0.103639 17 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH • Tập tin wage1.wf1 Dependent Variable: LOG(WAGE) Dependent Variable: LOG(WAGE) (EQ01) Method: Least Squares Method: Least Squares Included observations: 526 Included observations: 526 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.388806 0.118687 3.275892 0.0011 C 0.388806 0.118687 3.275892 0.0011 FEMALE -0.296345 0.035836 -8.269516 0.0000 FEMALE -0.226789 0.167539 -1.353643 0.1764 EDUC 0.082369 0.008470 9.724919 0.0000 EDUC 0.082369 0.008470 9.724919 0.0000 FEMALE*(EDUC-12.5) -0.005565 0.013062 -0.426013 0.6703 FEMALE*EDUC -0.005565 0.013062 -0.426013 0.6703 EXPER 0.029337 0.004984 5.885973 0.0000 EXPER 0.029337 0.004984 5.885973 0.0000 EXPER^2 -0.000580 0.000108 -5.397767 0.0000 EXPER^2 -0.000580 0.000108 -5.397767 0.0000 TENURE 0.031897 0.006864 4.646956 0.0000 TENURE 0.031897 0.006864 4.646956 0.0000 TENURE^2 -0.000590 0.000235 -2.508901 0.0124 TENURE^2 -0.000590 0.000235 -2.508901 0.0124 R-squared 0.440964 Mean dependent var 1.623268 R-squared 0.440964 Mean dependent var 1.623268 19 20 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 5
  6. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Phân tích hồi quy bội: BIẾN ĐỊNH TÍNH Biến định tính Wald Test: Equation: EQ01 Kiểm định sự khác nhau trong hàm hồi quy giữa các nhóm Test Statistic Value df Probability Mô hình chưa gán ràng buộc (chứa toàn bộ các thành phần tương tác) Xếp hạng của sinh viên F-statistic 34.32555 (2, 518) 0.0000 Điểm trung bình đánh giá (GPA) điểm thi SAT tại trường trung học Chi-square 68.65110 2 0.0000 Null Hypothesis: C(2)=0, C(4)=0 7.20 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. Tổng số giờ học chính khóa C(2) -0.226789 0.167539 C(4) -0.005565 0.013062 Mô hình đã gán ràng buộc (hàm hồi quy giống nhau cho cả 2 nhóm) Restrictions are linear in coefficients. p-value = 0,0000 < 0,05 : bác bỏ H0 21 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Biến định tính BIẾN ĐỊNH TÍNH • Tập tin gpa3.wf1 Giả thuyết không Tất cả tác động của thành phần tương Dependent Variable: CUMGPA (UR) tác là bằng 0, nghĩa là, các hệ số hồi quy Method: Least Squares giống nhau cho cả nam và nữ. Không có Sample: 1 732 IF SPRING=1 7.21 sự chênh lệch về hệ số chặn và hệ số góc Included observations: 366 trong hồi quy của nữ và nam. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Ước lượng mô hình chưa gán ràng buộc C 1.480812 0.207334 7.142168 0.0000 FEMALE -0.353486 0.410529 -0.861050 0.3898 SAT 0.001052 0.000181 5.807324 0.0000 FEMALE*SAT 0.000751 0.000385 1.948755 0.0521 7.22 HSPERC -0.008452 0.001370 -6.167404 0.0000 FEMALE*HSPERC -0.000550 0.003162 -0.173878 0.8621 TOTHRS 0.002344 0.000862 2.718228 0.0069 Kiểm định riêng lẻ từng hệ FEMALE*TOTHRS -0.000116 0.001628 -0.071164 0.9433 số của từng thành phần tương tác, giả thuyết cho R-squared 0.405927 Mean dependent var 2.334153 rằng tác động của thành Adjusted R-squared 0.394311 S.D. dependent var 0.601126 phần tương tác bằng 0 S.E. of regression 0.467833 Akaike info criterion 1.340203 không thể bị bác bỏ Sum squared resid 78.35451 Schwarz criterion 1.425507 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 24 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 6
  7. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Wald Test: (UR) Equation: EQ01 Dependent Variable: CUMGPA (R) Method: Least Squares Test Statistic Value df Probability Sample: 1 732 IF SPRING=1 Included observations: 366 F-statistic 8.179111 (4, 358) 0.0000 Chi-square 32.71644 4 0.0000 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Null Hypothesis: C(2)=0, C(4)=0, C(6)=0, C(8)=0 C 1.490850 0.183678 8.116641 0.0000 Null Hypothesis Summary: SAT 0.001185 0.000165 7.191040 0.0000 HSPERC -0.009957 0.001245 -8.000114 0.0000 Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. TOTHRS 0.002343 0.000755 3.101564 0.0021 C(2) -0.353486 0.410529 R-squared 0.351636 Mean dependent var 2.334153 C(4) 0.000751 0.000385 Adjusted R-squared 0.346263 S.D. dependent var 0.601126 C(6) -0.000550 0.003162 S.E. of regression 0.486034 Akaike info criterion 1.405794 C(8) -0.000116 0.001628 Sum squared resid 85.51507 Schwarz criterion 1.448446 Restrictions are linear in coefficients. p-value = 0,0000 < 0,05 : bác bỏ H0 25 26 Phân tích hồi quy bội: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Biến định tính BIẾN ĐỊNH TÍNH Kiểm định đồng thời với thống kê F Giả thuyết H0 bị bác bỏ Dependent Variable: CUMGPA Method: Least Squares Sample: 1 732 IF (SPRING=1) AND (FEMALE=1) Included observations: 90 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Cách khác để tính thống kê F trong trường hợp đã cho C 1.127326 0.361595 3.117646 0.0025 Chạy hồi quy riêng biệt cho nam và nữ ; tính SSR cho mô hình chưa gán ràng SAT 0.001802 0.000347 5.195036 0.0000 HSPERC -0.009001 0.002908 -3.095606 0.0027 buộc bằng cách lấy tổng SSR của hai hàm hồi quy này. TOTHRS 0.002228 0.001409 1.581710 0.1174 Chạy hồi quy cho mô hình đã gán ràng buộc và tính SSR cho mô hình này R-squared 0.401430 Mean dependent var 2.666000 Kiểm định theo cách làm này được gọi là kiểm định Chow Adjusted R-squared 0.380550 S.D. dependent var 0.606606 S.E. of regression 0.477430 Akaike info criterion 1.402628 Quan trọng: Kiểm định Chow giả định rằng phương sai của nhiễu là như nhau Sum squared resid 19.60279 Schwarz criterion 1.513731 giữa các nhóm © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 28 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 7
  8. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Dependent Variable: CUMGPA Dependent Variable: CUMGPA Method: Least Squares Method: Least Squares Sample: 1 732 IF SPRING=1 Sample: 1 732 IF (SPRING=1) AND (FEMALE=0) Included observations: 366 Included observations: 276 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.490850 0.183678 8.116641 0.0000 C 1.480812 0.205971 7.189434 0.0000 SAT 0.001185 0.000165 7.191040 0.0000 SAT 0.001052 0.000180 5.845756 0.0000 HSPERC -0.009957 0.001245 -8.000114 0.0000 HSPERC -0.008452 0.001361 -6.208219 0.0000 TOTHRS 0.002343 0.000755 3.101564 0.0021 TOTHRS 0.002344 0.000857 2.736217 0.0066 R-squared 0.351636 Mean dependent var 2.334153 R-squared 0.316852 Mean dependent var 2.225942 Adjusted R-squared 0.346263 S.D. dependent var 0.601126 Adjusted R-squared 0.309317 S.D. dependent var 0.559225 S.E. of regression 0.486034 Akaike info criterion 1.405794 S.E. of regression 0.464757 Akaike info criterion 1.319782 Sum squared resid 85.51507 Schwarz criterion 1.448446 Sum squared resid 58.75172 Schwarz criterion 1.372252 29 30 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Dependent Variable: CUMGPA Chow Công thức F của kiểm định Chow: Method: Least Squares Sample: 1 732 IF SPRING=1 Included observations: 366 7.24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.490850 0.183678 8.116641 0.0000 SAT 0.001185 0.000165 7.191040 0.0000 Ví dụ về cumGPA: HSPERC -0.009957 0.001245 -8.000114 0.0000 TOTHRS 0.002343 0.000755 3.101564 0.0021 85,515  (19, 603  58, 752) (366  2* 4) F .  8,18 R-squared 0.351636 Mean dependent var 2.334153 19, 603  58, 752 4 31 32 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 8
  9. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Chạy lệnh sort female để tách nữ và nam riêng ra, nữ bắt đầu ở Chow Breakpoint Test: 553 Chow quan sát thứ 553. Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Lưu ý: trước khi chạy lệnh sort phải sao lưu file dữ liệu gốc lại. Varying regressors: All equation variables Equation Sample: 1 732 IF SPRING=1 F-statistic 8.179111 Prob. F(4,358) 0.0000 Log likelihood ratio 32.00637 Prob. Chi-Square(4) 0.0000 Wald Statistic 32.71644 Prob. Chi-Square(4) 0.0000 33 34 Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính 7.5 Biến phụ thuộc nhị phân: mô hình xác suất tuyến tính (tự đọc) Ví dụ: Việc tham gia lực lượng lao động của phụ nữ đã kết hôn Hồi quy tuyến tính khi biến phụ thuộc nhị phân =1 có việc làm, =0 ngược lại Thu nhập của người chồng (nghìn USD mỗi năm) 7.26 Nếu biến phụ thuộc chỉ có 2 7.29 giá trị 1 và 0 = P(y=1/x) Mô hình xác suất tuyến tính (LPM) Nếu số con dưới sáu tuổi tăng thêm 1, xác suất người phụ nữ 7.27 có việc làm giảm 26,2% Trong mô hình xác suất tuyến tính, các hệ số cho biết tác động của biến độc lập Có vẻ không có ý nghĩa, |t|= 0,98 (nhưng xem slide kế tiếp) 7.28 lên xác suất y=1 Hay: © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 9
  10. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính Nhược điểm của mô hình xác suất tuyến tính Ví dụ: Tham gia lực lượng lao động của phụ nữ đã kết hôn (tt) Xác suất dự đoán có thể lớn hơn 1 hoặc nhỏ hơn 0 Đồ thị với nwifeinc=50, exper=5, Tác động biên lên xác suất là hằng số đôi khi không đúng về mặt logic age=30, kidslt6=1, kidsge6=0 Mô hình xác suất tuyến tính thì luôn có phương sai thay đổi Học vấn cao nhất trong mẫu là Phương sai của biến educ = 17. Khi đó, xác suất có 7.30 ngẫu nhiên Bernoulli việc làm dự đoán của phụ nữ đã kết hôn là 50%. Cần tính sai số chuẩn cải thiện cho trường hợp phương sai thay đổi này (Chương 8) 17 Ưu điểm của mô hình xác suất tuyến tính Xác suất dự đoán âm nhưng không Dễ dàng ước lượng và giải thích sao vì không có người phụ nữ nào trong mẫu có educ
  11. Chương 7 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Biến định tính BIẾN ĐỊNH TÍNH 7.7 Diễn giải kết quả hồi quy với biến phụ thuộc rời rạc Ví dụ khác về biến độc lập là biến giả bị nội sinh H0:  1 = 0 Có phải khách hàng da màu bị phân biệt đối xử? H1:  1 < 0 7.35 Biến giả biểu thị vốn vay có Biến giả chủng tộc được phê duyệt không Sự giàu có Xếp hạng tín dụng Cố định tuổi, nếu số năm đi học tăng 1 năm thì số con trung bình của phụ nữ giảm 0,09 con. Điều cần thiết là kiểm soát các đặc điểm quan trọng khác có thể tác động đến Hay: Xét 1 nhóm 100 phụ nữ (cùng tuổi), nếu mỗi người có số năm đi học tăng 1 việc phê duyệt vốn vay (ví dụ nghề nghiệp, thất nghiệp) thì tổng số con trung bình của nhóm này sẽ giảm 9 người. Việc bỏ qua đặc điểm quan trọng mà có tương quan với biến giả da màu sẽ tạo Cố định số năm đi học, nếu tuổi tăng 1 năm thì số con trung bình của phụ nữ ra bằng chứng thống kê giả cho sự phân biệt đối xử tăng 0,175 con. Hay: Xét 1 nhóm 1000 phụ nữ (cùng số năm đi học), nếu mỗi người có số tuổi tăng 1 thì tổng số con trung bình của nhóm này sẽ tăng 175 người. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 42 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH Môøi gheù thaêm trang web: 44 7.7 Diễn giải kết quả hồi quy với biến phụ thuộc rời rạc  https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/  https://sites.google.com/site/phamtricao/ 7.37 electric= 1: phụ nữ sống trong ngôi nhà có điện Cố định tuổi và mức học vấn. Phụ nữ sống trong nhà có điện có số con trung bình ít hơn phụ nữ sống trong ngôi nhà không có điện là 0,362 người. Hay: Cùng tuổi và mức học vấn. Xét nhóm 1000 phụ nữ sống trong nhà có điện so với nhóm 1000 phụ nữ sống trong nhà không có điện. Số con trung bình của nhóm 1 ít hơn nhóm 2 là 362 người. Cùng tuổi, nếu mức học vấn tăng 1 năm thì số con trung bình của người phụ nữ giảm 0,079 người. 43 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 11
ADSENSE

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.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2