Bài giảng Kinh tế lượng 1 - Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính - Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Tp. Hồ Chí Minh

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (402.41 KB, 10 trang )

(1)<div class='page_container' data-page=1>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính

BÀI 5

PHÂN TÍCH HỒI QUY VỚI BIẾN ĐỊNH TÍNH

Hướng dẫn học

Các bài trước chúng ta đã nghiên cứu các biến độc lập là biến định lượng, tức là giá trị
của chúng được đo bằng các con số. Ví dụ như các biến: chi tiêu, thu nhập, sản lượng,
vốn, lao động,

Bài này ta sẽ quan tâm đến việc đưa biến định tính vào mơ hình trong vai trị biến độc lập.
Mục 5.1 sẽ trình bày khái niệm của biến giả, cách dùng biến giả nhằm lượng hóa biến định
tính. Mục 5.2 sẽ giới thiệu mơ hình chỉ có biến định tính là biến độc lập và mục 5.3 là
trường hợp mơ hình hồi quy có biến độc lập là biến định lượng và biến định tính.

Để học tốt bài này sinh viên cần thực hiện:

 Học đúng lịch trình của mơn học theo tuần, đọc kĩ các khái niệm.
 Theo dõi các ví dụ và hiểu kết quả.

 Đọc tài liệu: Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh, 2012, Giáo trình kinh tế lượng,
NXB Đại học Kinh tế quốc dân.

 Sinh viên tự học, làm việc theo nhóm, trao đổi với giảng viên.
 Tham khảo các thông tin từ trang Web của môn học.

Nội dung:

 Khái niệm biến giả;

 Mơ hình có biến độc lập chỉ là biến giả;

 Mơ hình có biến độc lập là biến giả và biến định lượng.
Mục tiêu:

Sau khi học xong bài này, sinh viên cần đảm bảo được các yêu cầu sau:
 Hiểu rõ khái niệm của biến giả;

 Biết cách dùng biến giả trong vai trò biến độc lập của mơ hình hồi quy;

</div>
(2)<div class='page_container' data-page=2>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính

T

ình huống dẫn nhập

Thực tế có rất nhiều trường hợp mà biến độc lập ta gặp là biến định tính, thể hiện bởi một số
trạng thái (cịn gọi là tính chất hay các phạm trù) như biến mô tả về giới tính, tơn giáo, chủng
tộc, vùng miền, hình thức doanh nghiệp,

Tình huống 1:

Trong ví dụ ở các bài học trước, chúng ta đã hồi quy chi tiêu hộ gia đình phụ thuộc vào thu nhập
và số người của hộ. Có ý kiến cho rằng hành vi chi tiêu của hộ gia đình cịn phụ thuộc vào yếu tố
khu vực hộ gia đình sinh sống vậy để xem xét vấn đề này ta cần trả lời các câu hỏi:

 Mơ hình kinh tế lượng được lựa chọn có dạng như thế nào? Mơ tả bản chất biến phụ thuộc và
các biến độc lập.

 Khi đưa biến “Khu vực” (nhận giá trị tương ứng là hộ gia đình ở thành thị hay nơng thơn)
vào mơ hình trong vai trị biến độc lập thì ta cần làm như thế nào?

 Cách đưa biến trung gian (biến giả nhằm lượng hóa biến định tính) vào mơ hình như thế nào?

Cách phân tích ra sao?

Tình huống 2:

Ta muốn xem xét trong doanh nghiệp thu nhập của nhân viên phụ thuộc vào yếu tố giới tính của
nhân viên hay khơng thì có các câu hỏi sau xảy ra:

 Ta phải xây dựng mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc, biến độc lập là gì?
 Cấu trúc mơ hình như thế nào?

 Bản chất các số liệu của các biến trong mô hình đo bằng số như thế nào?

 Khi đã lựa chọn mơ hình tuyến tính hồi quy giữa biến phụ thuộc là biến đo mức lương khởi
điểm của nhân viên mà doanh nghiệp chi trả (biến định lượng) phụ thuộc vào biến giải thích
là biến giới tính (biến định tính) với hai phạm trù nam và nữ. Một số câu hỏi cần quan tâm là:

o Muốn “lượng hóa’’biến định tính giới tính với 2 trạng thái nam và nữ thì làm như thế nào?
o Khi dùng biến giả thực hiện mục đích trên thì cách đưa biến giả vào mơ hình và tiến hành

phân tích kết quả này ra sao?

Tình huống 3:

Ta muốn xem xét sản lượng của doanh nghiệp phụ thuộc như thế nào vào việc sử dụng phương
pháp công nghệ A (truyền thống) hay B (hiện đại)?

Như vậy thì ta cần quan tâm đến cách lượng hóa yếu tố định tính “Phương pháp cơng nghệ” (với
hai trạng thái doanh nghiệp sử dụng phương pháp công nghệ A, B” và ta cũng cần trả lời về các
câu hỏi:

 Xây dựng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc, biến độc lập là gì?
 Cấu trúc mơ hình như thế nào?

 Bản chất các số liệu của các biến trong mơ hình như thế nào?

Tình huống 4:

</div>
(3)<div class='page_container' data-page=3>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính

 Ở đây mơ hình hồi quy kinh tế lượng được xây dựng với các biến hồi quy nào?

 Những biến nào trong mơ hình có giá trị bằng số, bằng chữ (tức là biến nào là biến định
lượng, biến nào là biến định tính?)

 Cách thức đưa biến giả và tiến hành phân tích như thế nào?

</div>
(4)<div class='page_container' data-page=4>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính
5.1. Khái niệm biến giá

5.1.1. Giới thiệu về biến định tính và biến giả

Trong kinh tế xã hội có nhiều yếu tố được đặc trưng bởi các trạng thái tính chất hay
phạm trù mà ta gọi là các biến định tính. Chẳng hạn yếu tố giới tính gồm hai trạng thái
là nam và nữ, yếu tố quê quán đặc trưng bởi hai trạng thái thành thị và nông thôn, yếu
tố vùng miền chia ba trạng thái là miền Bắc, miền Trung và miền Nam,…

Để đưa các thuộc tính của biến định tính vào mơ hình hồi quy định lượng ta cần phải
“lượng hóa” các thuộc tính bằng cách dùng biến giả (dummy variable) nhận hai giá trị
0 và 1.

5.1.2. Các ví dụ 
Ví dụ 5.1:

Trong tình huống 1 ta cần hồi quy với biến định tính “Khu vực” (với hai trạng thái
thành thị và nơng thơn) thì thơng tin về biến “Khu vực” có thể được thể hiện bởi biến
giả “KV” như sau:

1 nếu hộ gia đình sống ở thành thị
KV =

0 nếu hộ gia đình sống ở nơng thơn

Như vậy số liệu với biến giả về khu vực:

Thứ tự quan sát Khu vực KV

1 Thành thị 1

2 Nông thôn 0

3 Nông thôn 0

4 Thành thị 1

5 Nông thôn 0

  

n Thành thị 1

Ví dụ 5.2:

Trong tình huống 2, thơng tin về biến định tính “Giới tính” nhân viên (với hai trạng
thái là nam và nữ) có thể được thể hiện bởi biến giả “D” như sau:

1 nếu một người là nam 
D=

0 nếu một người là nữ

Như vậy số liệu với biến giả về giới tính:

Thứ tự quan sát Giới tính D

1 Nữ 0

2 Nam 1

3 Nam 1

</div>
(5)<div class='page_container' data-page=5>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính

5 Nam 1

  

n Nữ 0

Ví dụ 5.3:

Trong tình huống 3 ở trên thì ta có thơng tin về biến “Phương pháp công nghệ” (với
hai trạng thái doanh nghiệp dùng phương pháp cơng nghệ A hay B) có thể được thể
hiện bởi biến giả “CN” như sau:

1 nếu doanh nghiệp dùng phương pháp công nghệ A 
CN =

0 nếu doanh nghiệp dùng phương pháp công nghệ B

Số liệu với biến giả về phương pháp công nghệ:

Thứ tự quan sát Phương pháp công nghệ sử dụng CN

1 A 1

2 B 0

3 A 1

4 B 0

5 B 0

  

n A 1

Ví dụ 5.4:

Trong tình huống 4 nêu trên, thơng tin về biến “Vùng miền” (với ba trạng thái miền bắc,

miền trung và miền nam) có thể được thể hiện bởi hai biến giả “D2” và “D3” như sau:

1 nếu quan sát thuộc miền Bắc 
D2 =

0 nếu quan sát không thuộc miền Bắc

Số liệu với biến giả về vùng miền:

Thứ tự quan sát Vùng miền D2 D3

1 Miền Bắc 1 0

2 Miền Bắc 1 0

3 Miền Trung 0 0

4 Miền Nam 0 1

5 Miền Trung 0 0

   

n Miền Bắc 1 0

1 nếu quan sát thuộc miền Nam 
D3 =

</div>
(6)<div class='page_container' data-page=6>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính

Nhận xét:

 Vì ta chỉ xét biến định tính có hữu hạn các trạng thái và mỗi cá thể trong tổng thể
chỉ tương ứng với một trạng thái nhất định, cá thể không chuyển từ trạng thái này
sang trạng thái khác nên biến giả sử dụng có các đặc điểm sau:

o Biến giả chỉ nhận giá trị 0 và 1.

o Mỗi cá thể trong tổng thể chỉ tương ứng với một giá trị của biến giả.
o Biến giả chia tổng thể thành các phần riêng biệt.

 Việc lựa chọn gán giá trị 1 và 0 ứng với các trạng thái nào là chỉ nhằm thuận lợi
cho việc giải thích ý nghĩa hệ số của các biến giả. Biến giả được dùng trong mơ
hình ở vai trị biến độc lập nên ta thường đánh số là D2 trở đi vì hệ số đi kèm
thường ký hiệu là β2.

 Khi biến định tính có nhiều hơn hai trạng thái thì ta vẫn có thể sử dụng biến giả có
nhiều giá trị (như biến giả nhận giá trị 0,1,2,3, tương ứng cho các trạng thái)
nhưng gặp khó khăn trong việc nghiên cứu so sánh tương ứng giữa các trạng thái
và một số yếu tố kỹ thuật khác nên người ta thường dùng nhiều biến giả với hai giá
trị 0 và 1 ở trên theo quy tắc: Số biến giả sử dụng bằng số trạng thái của biến định 
tính – 1.

(Trong ví dụ 5.1, ví dụ 5.2 và ví dụ 5.3 ở trên biến định tính gồm hai trạng thái ta
sử dụng một biến giả. Cịn trong ví dụ 5.4 thì biến định tính vùng miền có 3 trạng
thái nên ta sử dụng 2 biến giả).

 Trạng thái của biến định tính mà ứng với giá trị các biến giả nhận giá trị 0 gọi là

trạng thái gốc hay trạng thái cơ bản. Việc lựa chọn trạng thái nào là trạng thái cơ
bản thì đó cũng là tùy ý.

(Trong Ví dụ 5.1, trạng thái “Nơng thơn” là trạng thái cơ bản; Ví dụ 5.2, trạng thái
“Nam” là trạng thái cơ bản; Ví dụ 5.3, trạng thái “Phương pháp công nghệ B” là
trạng thái cơ bản và trong ví dụ 4 thì trạng thái cơ bản là trạng thái “Miền trung”).
5.2. Mô hình có biến độc lập chỉ là biến giả

5.2.1. Giới thiệu tình huống

Chẳng hạn muốn xem xét và so sánh ảnh hưởng của việc dùng phương pháp công
nghệ A hay B đến sản lượng của một doanh nghiệp như thế nào.

Ta tiến hành hồi quy mơ hình với biến phụ thuộc (SL) là biến sản lượng của doanh
nghiệp phụ thuộc vào biến định tính mơ tả về việc doanh nghiệp dùng phương pháp
công nghệ A hay B.

Thật vậy ta tạo biến giả về phương pháp công nghệ, ký hiệu “CN”:
1 nếu doanh nghiệp sử dụng phương pháp công nghệ A 
CN =

0 nếu doanh nghiệp không sử dụng phương pháp công nghệ A 
(tức là sử dụng phương pháp công nghệ B)

</div>
(7)<div class='page_container' data-page=7>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính

Mơ hình hồi quy tổng thế SL



1



2CNu
Khi sử dụng phương pháp công nghệ A SL



1



2u
Khi sử dụng phương pháp công nghệ B SL



1u

Hàm hồi quy tổng thể E(SL/CN)



1



2CN
Khi sử dụng phương pháp công nghệ A E(SL/CN 1)



1



2

Khi sử dụng phương pháp công nghệ B E(SL/CN 0)



1

Nhận xét:

 Sản lượng trung bình khi dùng phương pháp cơng nghệ A là β0+ β2;
 Sản lượng trung bình khi dùng phương pháp công nghệ B là β1.

 β2 là mức chênh lệch về sản lượng trung bình của doanh nghiệp khi sử dụng
phương pháp công nghệ A hay B.

(Trạng thái cơ bản ở đây là trạng thái “sử dụng phương pháp cơng nghệ B”).
Do đó:

 Muốn xem xét có phải sản lượng doanh nghiệp là khác nhau khi dùng hai phương
pháp công nghệ A và B hay khơng thì ta thực hiện bài tốn kiểm định cặp giả thuyết:

o Nếu bác bỏ H0, chấp nhận H1 thì ta kết luận sản lượng doanh nghiệp là khác

nhau khi dùng hai phương pháp công nghệ A và B.

o Nếu không bác bỏ H0 ta kết luận sản lượng của doanh nghiệp là như nhau khi

dùng hai phương pháp công nghệ A và B.

 Muốn xem xét có phải khi doanh nghiệp dùng phương pháp cơng nghệ A thì cao
hơn khi ta dùng phương pháp công nghệ B hay khơng thì ta thực hiện bài toán
kiểm định cặp giả thuyết:

H0: β2≤ 0

H1: β2> 0

o Nếu bác bỏ H0, chấp nhận H1 thì ta kết luận sản lượng doanh nghiệp khi dùng

phương pháp công nghệ A sẽ cao hơn khi dùng phương pháp công nghệ B.

H0: β2 =0

</div>
(8)<div class='page_container' data-page=8>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính

o Nếu khơng bác bỏ H0 ta kết luận sản lượng của doanh nghiệp khi dùng phương

pháp công nghệ A là không cao hơn khi dùng phương pháp công nghệ B.
 Muốn xét xét mức sản lượng doanh nghiệp khi sử dụng hai phương pháp công

nghệ A và B chênh lệch nhau trong khoảng nào thì ta đi tìm khoảng tin cậy đối
xứng của hệ số β2.

( ) ( )

2 ( 2) / 2 2 2 ( 2) / 2

n k n k

se t se t



 



  







 



 

(ởđây k=2)

5.2.2. Các ví dụ cụ thể

Ví dụ 5.5:

Giả sử có 100 quan sát về hộ gia đình, với CT là chi tiêu hộ gia đình (triệu đồng/năm),
KV là khu vực gia đình sinh sống (với 2 trạng thái thành thị và nông thơn).

Tạo biến giả:

1 nếu hộ gia đình sống ở thành thị

KV =

0 nếu hộ gia đình sống ở nông thôn

Tiến hành hồi quy chi tiêu của hộ gia đình phụ thuộc vào khu vực gia đình đó
sinh sống:

Mơ hình hồi quy tổng thể CT 



1



2KV u
Hộ gia đình ở thành thị CT 



1



2 u
Hộ gia đình ở nơng thơn CT 



1u

Hàm hồi quy tổng thể E(CT/KV)



1



2KV
Hộ gia đình ở thành thị E(CT/KV 1)



1



2

Hộ gia đình ở nơng thơn E(CT/KV 0)



1

Dependent Variable: CT
Method: Least Squares
Date: 04/17/15 Time: 05:54
Sample: 1 100

Included observations: 100

Variable Coefficient Std. Error t–Statistic Prob.

C 194.2407 7.298745 26.61290 0.0000

KV 69.54187 10.76141 6.462151 0.0000

R–squared 0.298795 Mean dependent var 226.2300

Adjusted R–squared 0.291640 F-statistic 41.75939

</div>
(9)<div class='page_container' data-page=9>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính

Hàm hồi quy mẫu CTi 12KVi

Hộ gia đình ở thành thị CT   1 2194, 2407 69,54187 263, 78257 

Hộ gia đình ở nơng thơn CT 1194, 2407

 Mức chi tiêu của hộ gia đình ở thành thị là 263,78257 triệu đồng/năm.
 Mức chi tiêu của hộ gia đình ở nơng thơn là 194,2407 triệu đồng/năm.

 Mức chênh lệch về chi tiêu của hộ gia đình ở thành thị so với nông thôn là
69,54187 triệu đồng/năm.

 Muốn biết với mức ý nghĩa 5%, có phải mức chi tiêu của các hộ gia đình ở thành
thị là cao hơn mức chi tiêu của các hộ gia đình ở nơng thơn hay khơng, ta thực
hiện bài tốn kiểm định giả thuyết thống kê:

Miền bác bỏ của giả thuyết H0 là:











 


)
(
2
2 ,
)
(
k
n
t
T

se
T

W 



Giá trị quan sát của tiêu chuẩn kiểm định là:

69,54187 6,462151
10,76141

qs

T  

n = 935, k = 2, α = 0,05, ( ) (98)

0,05 1,645

n k

t  t   Tqs>t(n k)



 Đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1.

Kết luận:

Với mức ý nghĩa 5% thì đủ cơ sở nói rằng mức chi tiêu của các hộ gia đình ở thành thị
là cao hơn ở nơng thơn.

Ví dụ 5.6:

Sử dụng 935 quan sát trong bộ số liệu ch4bt8.wf1 (trích từ Applied Econometrics,
Asteriou – web của Palgrave) (Data_giaotrinh_ktl_13/ch4bt8):

Wage (USD/tháng) chỉ mức lương của người lao động.

Urban là biến giả nhận giá trị 1 nếu người lao động ở thành thị, bằng 0 nếu người lao
động ở nông thôn.

Tạo biến giả:

1 nếu hộ gia đình sống ở thành thị
Urban =

0 nếu hộ gia đình sống ở nơng thơn 
 H0: β2≤ 0

</div>
(10)<div class='page_container' data-page=10>

Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính

Hàm hồi quy tổng thể: E(Wage/Urban) = 1 + 2Urban
Người lao động thành thị: E(Wage/Urban = 1) = 1 + 2
Người lao động nông thôn: E(Wage/Urban = 0) = 1
Dependent Variable: WAGE

Method: Least Squares
Included observations: 935

Variable Coefficient Std. Error T-Statistic Prob.

C 3330.110 24.40500 136.4519 0.0000

URBAN 178.1316 28.80869 6.183260 0.0000

R-squared 0.039365 Mean dependent var 3457.945

Adjusted R-squared 0.038336 F-statistic 38.23270

Sum squared resid 1.47E+08 Prob(F-statistic) 0.000000

Hàm hồi quy mẫu: Wage    Urban3330,11178,1316Urban

2
1 



Người lao động ở

thành thị:  1 2 3330,11178,13163508,2416






Wage

Người lao động ở

nông thôn:  13330,11






Wage

 Muốn tiền cơng trung bình của người ở khu vực thành thị là 3508,2416
USD/tháng.

 Mức tiền công của người ở khu vực nông thôn là 3330,11 USD/tháng.

 Ước lượng điểm về mức chênh lệch về tiền công của người lao động giữa thành thị
và nông thôn là 178,1316 USD/tháng.

 Muốn biết với độ tin cậy 95% thì mức chênh lệch về lương của người ở thành thị
và nông thôn là bao nhiêu thì ta đi tìm khoảng tin cậy đối xứng của β2.

( ) ( )

2 ( 2) / 2 2 2 ( 2) / 2

n k n k

se t se t



 



  







 



 
n 935, k 2, 1 – 0.95    , ( ) (933)

/ 2 0,025 1,96

n k

t t  ;2 178,1315822





( ) 28,80869 

se

 121,6665498 < β2 < 234,5966146

Kết luận:

Với độ tin cậy 95% thì mức chênh lệch về lương giữa người ở thành thị và nông thôn
dao động trong khoảng (121,6665498; 234,5966146) USD/tháng.

</div>

Bài giảng Kinh tế lượng 1 - Bài 5: Phân tích hồi quy với biến định tính - Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Tp. Hồ Chí Minh

<b>BÀI 5 </b>

<b>PHÂN TÍCH HỒI QUY VỚI BIẾN ĐỊNH TÍNH </b>

<b>T</b>

<b>ình huống dẫn nhập </b>

































































Tài liệu liên quan

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về