CHƯƠNG 5 HỒI QUY VỚI BIẾN GIẢ ppsx
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (245.68 KB, 26 trang )
CHƯƠNG 5
HỒI QUY VỚI BIẾN GIẢ
BẢN CHẤT CỦA BIẾN GIẢ
MÔ HÌNH HỒI QUY: 1 BIẾN ĐỊNH LƯỢNG VÀ 1
BIẾN ĐỊNH TÍNH
MÔ HÌNH HỒI QUY: 1 BIẾN ĐỊNH LƯỢNG VÀ 2
BIẾN ĐỊNH TÍNH
SO SÁNH HAI MÔ HÌNH
I. BẢN CHẤT CỦA BIẾN GIẢ
-
Trong mô hình hồi quy trước đây các biến đều nhận giá
trị bằng số.
-
Trong thực tế biến độc lập có thể nhận giá trị của biến
định tính, thậm chí cả biến phụ thuộc cũng nhận giá trị
này.
-
Trong chương này ta nghiên cứu về trường hợp biến độc
lập là biến định tính.
1. Ví dụ mở đầu:
-
Giả sử DNX sử dụng 2 quá trình sản xuất (A, B) để sx ra
1 loại sp, giả sử số sp được sx ra từ mỗi quá trình là
ĐLNN có pp chuẩn và có phương sai bằng nhau.
-
Phương trình hồi quy:
0 1
Y D
β β ε
= + +
1
0
sanluong thu duoc tu QTSX A
D
sanluong thu duoc tu QTSX B
=
Lấy kỳ vọng:
0
0 1
( 0)
( 1)
E Y D
E Y D
β
β β
= =
= = +
Chú ý: 2 thuộc tính, sử dụng 1 biến giả
2. Mở rộng ví dụ:
- Giả sử DNX sử dụng 3 quá trình sản xuất.
-
Bây giờ ta dùng 2 biến giả:D
1
, D
2
.
-
Phương trình hồi quy:
0 1 1 2 2
Y D D
β β β ε
= + + +
1
1
0
sanluong thu duoc tu QTSX A
D
sanluong thu duoctu QTSX khac
=
2
1
0
sanluong thu duoc tu QTSX B
D
sanluong thu duoc tu QTSX khac
=
Tóm tắt như sau:
Chú ý: 3 thuộc tính, sử dụng 2 biến giả
HỒI QUY MỘT BIẾN ĐỊNH LƯỢNG VÀ MỘT BIẾN
ĐỊNH TÍNH
a. Biến định tính có 2 thuộc tính:
Ví dụ:
- Lấy kỳ vọng:
0 1 2
Y D X
β β β ε
= + + +
0 2 0 1 2
( , 0) , ( , 1) ( )E Y X D X E Y X D X
β β β β β
= = + = = + +
Đồ thị:
b. Biến định tính có hơn 2 thuộc tính:
Ví dụ: mô hình sau:
0 1 1 2 2 3 3 4 1
Y D D D X
β β β β β ε
= + + + + +
Lấy kỳ vọng:
0 1 1 2 2 3 3 4 1
Y D D D X
β β β β β ε
= + + + + +
II. SO SÁNH HAI MÔ HÌNH
1.Ý tưởng cơ bản:
-
Một mô hình có thể áp dụng cho hai bộ số liệu hay không,
ví dụ: nghiên cứu sản lượng của một nhà máy trước và sau
khi áp dụng công nghệ mới.
2. Ví dụ dẫn nhập:
Nghiên cứu mối quan hệ giữa tiết kiệm và thu nhập, trước
và sau khi nền kinh tế chuyển đổi.
So sánh hai mô hình: có 4 khả năng xãy ra
Trường hợp 1:
Hai đường hồi quy trùng lên nhau:
0 0 1 1
,
β α β α
= =
Trường hợp 2:
0 0 1 1
,
β α β α
≠ =
Trường hợp 3:
0 0 1 1
,
β α β α
= ≠
Trường hợp 4:
0 0 1 1
,
β α β α
≠ ≠
3. Kiểm định Chow
Giả thiết của mô hình:
-
Nhiễu của 2 mô hình có kỳ vọng bằng không, phương sai
đồng đều.
-
Thủ tục như sau:
Bước 1: Hồi quy từng thời kỳ:
+ Thời kỳ trước: có n
1
quan sát,
n
1
-k bậc tự do ==> SSE
1
+ Thời kỳ sau: có n
2
quan sát, n
2
-k bậc tự do ==> SSE
2
Suy ra SSE
U
=SSE
1
+SSE
2
có n
1
+n
2
-2k bậc tự do
+ Chú ý: k: số tham số trong mô hình
Bước 2: Gộp tất cả các quan sát, hồi quy lại mô
hình, lúc này số quan sát n= n
1
+n
2
, n-k bậc tự do
suy ra: SSE
R
Bước 3: Tính giá trị thống kê
F=[(SSE
R
-SSE
U
)/k]:[SSE
U
/(n-2k)]
Bước 4: so sánh F với
Kết luận:
Ví dụ: số liệu trong file: Chick6
Thời kỳ 1: Thu thập từ năm 1960-1977
Thời kỳ 2: Thu thập từ năm 1978-1999
Hãy so sánh hai mô hình hồi quy của hai thời kỳ:
Thực hiện theo các bước sau:
+ Bước 1: Giả thiết: H
0
: Hai mô hình như nhau
H
1
: Hai mô hình khác nhau
Hồi quy từng thời kỳ
0 1 2 3
ˆ ˆ ˆ ˆ
ˆ
. . .Y PB PC YD
β β β β
= + + +
Thời kỳ đầu
1
SSE
Thời kỳ sau
2
SSE
Cả hai thời kỳ
R
SSE
Bước 2: Tính giá trị
SSE
R
=143,07,
SSE
U
=SSE
1
+SSE
2
= 46,37+43,76= 90,13
143,07 90,13
4
4,698
90,13
40 2.4
2
R U
U
SSE SSE
k
F
SSE
n k
−
−
= = =
−
−
(5%, 4, 40 2.4) 2, 690F − =
Tính
+ Bước 3: Tra bảng:
+ Bước 4: Kết luận bác bỏ H
0
THỰC HIỆN TRONG EVIEW
/ / intview stability tests chowbreakpo tests
Xuất hiện hộp
Gõ vào số năm bắt đầu thời kỳ sau: ví dụ 1978
Nhấn: ok
Xuất hiện hộp: dựa trên hộp này đưa ra kết luận H
0
