Bài giảng kinh tế lượng

BÀI GiẢNG
KINH TẾ LƯỢNG
Đỗ Minh Thúy
Khoa Toán kinh tế - ĐH KTQD
1
Chương 2. MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI
o Sự cần thiết của mô hình hồi quy bội
o Mô hình hồi quy bội và phương pháp OLS
o Một số dạng hàm hồi quy thường dùng
o Tính vững của ước lượng OLS
o MH hồi quy dạng ma trận
2
Sự cần thiết của mô hình hồi quy bội
o Xét MH:
• TN: thu nhập; CT: chi tiêu hộ gia đình
• SSNN (u): tiết kiệm hộ gia đình
o Thực tế: “tiết kiệm” và “thu nhập” có mối
tương quan cao, do đó:
o Giả thiết nào bị vi phạm? Cách khắc phục?
o Nêu các ưu điểm của MH hồi quy bội?
3
12
CT TN u

  
cov( , ) 0TN u 
Biến độc lập nội sinh
o TN: biến độc lập nội sinh
o Biến độc lập nội sinh là biến độc lập có
tương quan với sai số ngẫu nhiên trong mô
hình

o MH có biến độc lập nội sinh (có vấn đề về
biến nội sinh)
giả thiết 2 bị vi phạm
các ước lượng OLS sẽ bị chệch
4
cov( , ) 0TN u 
Mô hình hồi quy bội (1)
Mô hình hồi quy tuyến tính k biến
o Y: biến phụ thuộc
o X
j
(j = 2,3, , k): các biến độc lập
o u: sai số ngẫu nhiên
5
1 2 2

kk
Y X X u
  
    
Mô hình hồi quy bội (2)
Các giả thiết OLS
o Giả thiết 1: ƯL trên cơ sở mẫu ngẫu nhiên
o Giả thiết 2:
o Giả thiết 3:
o Giả thiết 4: không có mối quan hệ đa cộng
tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập
• Gt 4: chỉ xuất hiện ở MH hồi quy bội
o Ví dụ: tr. 86
6

2
, ,
( | ) 0
i ki
i X X
Eu 
2
2
, ,
ar( | )
i ki
XX
vu


Mô hình hồi quy bội (3)
Ý nghĩa các hệ số hồi quy (bội)
o Gt 2
o : giá trị trung bình của biến Y khi các biến
độc lập trong mô hình nhận giá trị bằng 0
o : tác động riêng phần của
biến X
j
lên giá trị trung bình biến phụ thuộc,
khi các yếu tố khác không đổi
7
2
, , 1 2 2
( | )
k

X X k k
E Y X X
  
   
1

2
, ,
( | )
k
XX
j
j
EY
X




Mô hình hồi quy bội (4)
o Ví dụ:
• LP: Tỷ lệ lạm phát (%)
• m: mức tăng trưởng cung tiền (%)
• gdp: mức tăng trưởng GDP (%)
o Giải thích ý nghĩa các hệ số của mô hình?
o Chú ý:
• Hệ số chặn: ko phải mối quan tâm chính trong phân
tích hồi quy
• Các hệ số hồi quy riêng (partial coefficients): các hệ
số góc

8
0.02 0.3 0.15LP m gdp u   
Phương pháp OLS (1)
o Xét MH k biến:
o Mẫu quan sát: (Y
i
, X
2i
, , X
ki
) (i = 1,2, , n)
o (SRF):
o SRF tại mỗi quan sát i:
o Phần dư:
9
1 2 2

kk
Y X X u
  
    
1 2 2
ˆ ˆ ˆ
ˆ

kk
Y X X
  
   
1 2 2

ˆ ˆ ˆ
ˆ

i i k ki
Y X X
  
   
ˆ
i i i
e Y Y
Phương pháp OLS (2)
o Xác định các giá trị:
sao cho
o là nghiệm của hệ k phương trình
10
ˆ
( 1, )
j
jk


22
1 2 2
1
ˆ ˆ ˆ
( ) min
n
i i k k
i
e RSS Y X X

  

      

12
ˆ ˆ ˆ
, , ,
k
  
1 2 2
1
ˆ ˆ ˆ
( ) 0
n
i k k
i
Y X X
  

    

2 1 2 2
1
ˆ ˆ ˆ
( ) 0

n
i k k
i
X Y X X

  

    

1 2 2
1
ˆ ˆ ˆ
( ) 0
n
k i k k
i
X Y X X
  

    

Giải thích kết quả ước lượng
o Kết quả ước lượng bằng PP OLS dễ dàng
được thực hiện bởi các phần mềm ứng
dụng (Eviews, Excel, Stata…)
o Công thức ước lượng tổng quát thường
được viết bằng ngôn ngữ ma trận
o Ví dụ: (tr.89)
o (tr.89)
o Giải thích kết quả ước lượng trên?
11
ˆ
18.86 0.793 0.015
( ) (9.56) (0.016) (0.004)
CT TN TS

se
  
Độ phù hợp của hàm hồi quy (1)
Hệ số xác định (bội) R
2
o Tương tự MH hồi quy 2 biến, ký hiệu:
o Với MH có hệ số chặn: TSS = ESS + RSS
o R
2
được xác định bởi công thức:
12
2 2 2
1 1 1
ˆ
( ) ES ( )
n n n
i i i
i i i
TSS Y Y S Y Y RSS e
  
    
  
2
ES
1
S RSS
R
TSS TSS
  
Độ phù hợp của hàm hồi quy (2)

Ý nghĩa của R
2
o Phần trăm biến động của biến phụ thuộc
được giải thích bởi các biến độc lập trong
mô hình
o Thể hiện mức độ tương quan tuyến tính
giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập
(xem chi tiết – tr.92)
o Tuy nhiên, không phải là tiêu chuẩn tốt để
đánh giá việc đưa thêm biến độc lập vào mô
hình
13
Độ phù hợp của hàm hồi quy (3)
R
2
đã hiệu chỉnh :
o Khi thêm biến độc lập bất kỳ vào MH
RSS giảm (TSS không đổi) (cm_tr.93)
tăng (cả khi biến thêm vào
không giải thích cho biến động của Y)
o Sử dụng giá trị hiệu chỉnh của R
2
14
2
R
2
1
RSS
R
TSS


22
( 1)
1 (1 )
n
RR
nk

  

Độ phù hợp của hàm hồi quy (4)
Ý nghĩa R
2
đã hiệu chỉnh
o Sử dụng thay R
2
khi so sánh các mô hình
hồi quy có số lượng biến độc lập khác nhau
(cùng biến phụ thuộc)
o Là tiêu chí đánh giá việc đưa thêm biến độc
lập vào MH
15
2
R
Tính tốt nhất của ước lượng OLS
Định lý Gauss - Markov:
o Khi các giả thiết 1- giả thiết 4 thỏa mãn: các
ước lượng thu được từ phương pháp OLS là
các ước lượng tuyến tính, không chệch và
có phương sai nhỏ nhất trong lớp các ước

lượng tuyến tính không chệch (BLUE)
o Giải thích chi tiết (tr. 94)
16
Độ chính xác của các ước lượng (1)
o Phương sai của hệ số :
o Phương sai của hệ số :
o Trong đó:
• : là hệ số xác định của mô hình hồi quy
• Và
• chưa biết, được ước lượng bởi
17
2
22
ˆ
ar( )
(1 )
j
j ji
v
Rx





2
2
22
22
ˆ

ar( )
(1 )
i
v
Rx





ˆ
j

2
ˆ

2 2 2ii
x X X
2 1 2 3

kk
X X X v
  
    
2
2
R
2
2
1

ˆ
n
i
i
e
nk





2

Độ chính xác của các ước lượng (2)
o Độ lệch chuẩn của
o Độ chính xác của ƯL phụ thuộc:
• Phương sai của YTNN:
• Nhân tử phóng đại phương sai:
thể hiện quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập
•
18
ˆ
j

2
2 2 2 2
ˆ
/( )
ˆ
( ) , (2,3, , )

(1 ) (1 )
j
j ji j ji
RSS n k
se j k
R x R x



  


2

2
j
R
2
ji
x

2
1
IF
(1 )
j
j
V
R



Mô hình hồi quy 2 biến và
mô hình hồi quy bội
o Tham khảo giáo trình (tr. 98)
o Khi nào hệ số ước lượng MH hồi quy 2 biến
và hồi quy 3 biến như nhau?
19
Mô hình dạng log-log (1)
o Hàm sản xuất dạng Cobb- Douglas
o Q: sản lượng, K: vốn và L: lao động
o MH KTL:
o Nhận xét gì hệ số của mô hình?
o Dạng hàm tổng quát: log - log
20
12
Q aK L


12
u
Q aK L e


1 2 3
ln( ) ln( ) ln( )Q K L u
  
   
1 2 2
ln( ) ln( ) ln( )
kk

Y X X u
  
    
Mô hình dạng log-log (2)
o Ý nghĩa các hệ số (j=2,3,…,k)
o Ví dụ:
ln(CT) = -0.10 + 0.92ln(TN)+ 0.06ln(TS) + e
o Giải thích ý nghĩa các hệ số trong mô hình?
21
j

ln( ) /
ln( ) /
j
j j j
Y Y Y
X dX X




/
j
YX


Mô hình dạng bán loga (1)
o Bài toán: đề xuất các MH đánh giá ảnh hưởng
của trình độ học vấn (Ed) tới mức thu nhập
(TN)

o MH: ln(TN) = 2.5 + 5.6Ed + e
o Phân tích ý nghĩa hệ số của biến Ed?
o MH hỗn hợp:
o Phân tích ý nghĩa các hệ số?
22
1 2 2 3 3
ln( ) ln( )Y X X u
  
   
Mô hình dạng bán loga (1)
o Khi nào nên chọn dạng hàm có biến logarit?
(tr. 104)
o Ưu điểm của mô hình dạng logarith so với
hàm tuyến tính thông thường?
23
Mô hình dạng đa thức
o Ví dụ 1:
o Trong đó: W_mức tiền lương; Age_tuổi
o Quy luật cận biên giảm dần trong năng suất
theo tuổi lao động
o Kỳ vọng về dấu của các hệ số?
o Phân tích ý nghĩa các hệ số của VD 2.10, 2.11
(tr. 105)
24
2
1 2 3
W = + Age u
Age
  


23
(W | )
2
E Age
Age
Age




Tự nghiên cứu
o Phân tích ý nghĩa các hệ số trong mô hình
của VD 2.10, 2.11 (tr. 105)
o Nêu cách biến đổi mô hình log-log, bán loga
và dạng đa thức (phi tuyến đối với biến số)
về dạng tuyến tính với biến số
o Mô hình hồi quy phi tuyến
25