Kinh tế lượng - Hồi qui đa biến part 5 pptx

45
Khoảng tin cậy của 
2
 Do 
2
không biết trước, ta thường dùng
ước lượng không chệch của nó là 
2
, ta có:
 Biến t sẽ theo phân phối t với bậc tự do n –
k (số tham số được ước lượng kể cả hệ số
tự do).
 Khoảng tin cậy từ phân phối t:


Pr(-t
/2
< t <
t
/2
)
46
Kiểm định 2 đuôi
 Giả sử ta muốn kiểm định giả thuyết:
H
0
: 
2
= 
0
và H

1
: 
2
 
0
.
 Kiểm định các giả thuyết trên gọi là kiểm
định 2 đuôi.
 Kiểm định được sử dụng khi ta không biết rõ
chiều hướng khác biệt của 
2
so với 
0
.
 Quy tắc quyết định: Xây dựng khoảng tin
cậy 100(1-) cho 
2
. Nếu giá trị 
2
trong giả
thuyết H
0
nằm trong khoảng tin cậy này, ta
chấp nhận H
0
, nhưng nếu nó nằm ngoài, ta
bác bỏ H
0
.
47

Quy tắc quyết định
48
Kiểm định giả thuyết mô hình
1. Kiểm định giả thuyết về từng phần tử của

Thông thường, giả thuyết được đặt ra là 
i
= 0,
nghĩa là biến X
i
không ảnh hưởng đến mô
hình, khi đó chúng ta xét:
)kn(
k
k
t~
)
ˆ
(se
ˆ
t




Nếu t < t
/2, (n-k)
: ta chấp nhận giả thuyết H
0
: 

I
= 0 ở
mức độ tin cậy , có nghĩa là X
i
không có ảnh hưởng
đến Y.
Nếu t > t
/2, (n-k)
: ta bác bỏ giả thuyết H
0
và chấp
nhận H
1
: 
i
 0 ở mức độ tin cậy , có nghĩa là X
i
có
ả
nh h
ưở
ng đ
ế
n Y.
49
Kiểm định giả thuyết mô hình
2. Kiểm định ảnh hưởng tất cả các biến
độc lập cùng lúc
Giả thuyết của kiểm định này là:
H

0
: 
2
= 
3
= = 
k
= 0
2
2
1
1
R
R
.
k
kn
F



 Bác bỏ giả thuyết H
0
khi F > F
(k-1, n-k),
, nghĩa là có
ít nhất một tham số khác 0 ; hoặc là có ít nhất một
biến có ảnh hưởng đến Y.
 F < F
(k - 1, n – k),

thì chấp nhận giả thuyết H
0
, nghĩa
là tất cả các tham số 
2
, 
3
, , 
k
đều bằng 0;
hoặc là không có biến độc lập nào ảnh hưởng đến
Y.
50
Phương pháp dự đoán trong mô
hình hồi qui
2
2
2021
1
1
i
o
/
x
)xX(
n
st)X
ˆˆ
(






Cho trước 1 giá trị X
0
, ta có thể dùng mô
hình hồi quy để dự báo giá trị Y ứng với một
mức tin cậy  nào đó. Công thức:
s: sai số chuẩn của ước lượng
2
2



n
e
ˆ
s
i

51
Ví dụ: Có bộ số liệu về chi tiêu và thu nhập
của hộ gia đình ở VN 1998 như sau:
Variable Obs Mean Std.Dev Min Max Label
pcexp 5999 3210 2682 337.705 54886.9 Chi tieu/nguoi
rincome 5999 15274 18535 -29524.4 445334 Tong thu nhap thuc
hhsize 5999 4.77 1.97 1 19 So nhan khau
child 5999 1.66 1.40 0 8 So tre em
Ta cần kiểm định mối quan hệ giữa mức chi tiêu/đầu

người với thu nhập của hộ gia đình, số nhân khẩu,
số trẻ em trong gia đình.
52
Kết quả ước lượng mô hình hồi
quy
Source SS df MS Number of obs = 5999
F( 3, 5995) = 1116.09
Model 1.55E+10 3 5.16E+09 Prob > F = 0
Residual 2.77E+10 5995 4619197 R-squared = 0.3584
Adj R-squared = 0.358
Total 4.32E+10 5998 7195461 Root MSE = 2149.2
pcexp Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval]
rincome 0.082 0.00 51.90 0.000 0.08 0.08
hhsize -376.468 20.22 -18.62 0.000 -416.11 -336.83
child -145.951 27.57 -5.29 0.000 -199.99 -91.91
_cons 4001.691 75.15 53.25 0.000 3854.37 4149.01
53
Trình bày Kết quả
d145,95chil-ze376,47hhsi4001,69 

rincome,exppc 0820
se (75,148) (0,0015) (20,222)
(27.567)
t 53.25
***
51,90
***
-18,62
***
-5,29

***
• R
2
= 35,8%, chứng tỏ, các biến độc lập trong mô
hình giải thích được 35,8% sự biến động của chi tiêu
bình quân đầu người trong hộ.
• Do giá trị t của các hệ số đều lớn hơn giá trị t
5%
, ta
bác bỏ các giả thuyết H
0
, cho rằng các hệ số bằng 0.
Hay ta có th
ể
g
ọ
i các h
ệ
s
ố
đ
ượ
c
ướ
c l
ượ
ng đ
ề
u có ý
nghĩa

ở
m
ứ
c 5%.
54
Trình bày và giải thích Kết quả
d145,95chil-ze376,47hhsi4001,69 

rincome,exppc 0820
se (75,148) (0,0015) (20,222)
(27.567)
t 53.25
***
51,90
***
-18,62
***
-5,29
***
• Khi thu nhập tăng thêm 1 đồng, chi tiêu đầu người
tăng bình quân 0,082 đồng, trong điều kiện các yếu tố
khác không đổi.
• Khi số nhân khẩu trong gia đình tăng thêm 1 người,
chi tiêu đầu người giảm bình quân 376.000 đồng, trong
điều kiện các yếu tố khác không đổi.
•
Khi
s
ố
tr

ẻ
em trong gia đình tăng thêm 1
, chi tiêu
đ
ầ
u ng
ườ
i gi
ả
m bình quân 146.000 đ
ồ
ng