Tài liệu Chương II: Mô hình hồi quy hai biến - Trình bày: Nguyễn Duy Tâm pptx

19-Aug-10
1
Nguyễn Duy Tâm - IDR
Trường ĐH Kinh tê TPHCM
1 Nguyen Duy Tam - IDR
1. Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS)
2. Các giả thiết cơ bản của OLS
3. Độ phù hợp của SRF (R
2
)
4. Khoảng tin cậy và kiểm định giả thiết hệ số
hồi quy
5. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
6. Trình bày kết quả dự báo
7. Phân tích và dự báo

2 Nguyen Duy Tam - IDR
19-Aug-10
2
 Phương trình hồi qui tuyến tính mẫu:





 Hệ số β
0
và β
1
đạt được bằng cách lấy tổng
các phần dư là nhỏ nhất tiến về min

 
 min)(
2
10
2
ii
XYu
i

3
Làm
sao
tính
β
0&
β
1

Nguyen Duy Tam - IDR
4
40
60
80
100
120
140
160
180
200
40 80 120 160 200 240 280

THUNHAP
CHITIEU
CHITIEU vs. THUNHAP
SRF2
SRF3
SRF1
Nguyen Duy Tam - IDR
19-Aug-10
3
Ước lượng OLS
Các giá trị ước lượng của hàm
hồi quy mẫu luôn có sự sai
khác so với các giá trị thực tế
một lượng U
i
. Thông qua các
giá trị thực tế, ta có rất nhiều
đường thẳng khác nhau. Tuy
nhiên, đường hồi quy là
đường có bình phương
khoảng cách từ nó đến các giá
trị thực tế là nhỏ nhất.

 


min)(
22
Y
i

Yu
i
5 Nguyen Duy Tam - IDR
Ước lượng hệ số 
1
Ước lượng hệ số 
0

  
 
XX
YX
XX
YXYX
x
y
x
X
X
YX
n
YXn
n
i
i
n
n
i
YX
n

i
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
i
i
n
i
i
n
i

i
2
1
2
1
1
2
1
2
111
1
1
2
1
1
1
2
1
1
1

































XY .
10


6 Nguyen Duy Tam - IDR
19-Aug-10
4
Nguyen Duy Tam - IDR 7

Bảng sau đây cho ví dụ về doanh thu (triệu đồng)
và chi phí quảng cáo (triệu đồng) qua theo dõi
trong 12 số quan sát như sau
8
Y X X^2 (X-Xtb)^2 (Y-Ytb)^2 XY
1 70 80 6,400 8,100 1,681 5,600
2 65 100 10,000 4,900 2,116 6,500
3 90 120 14,400 2,500 441 10,800
4 95 140 19,600 900 256 13,300
5 110 160 25,600 100 1 17,600
6 115 180 32,400 100 16 20,700
7 120 200 40,000 900 81 24,000
8 140 220 48,400 2,500 841 30,800
9 155 240 57,600 4,900 1,936 37,200
10 150 260 67,600 8,100 1,521 39,000
Tổng 1,110 1,700 322,000 33,000 8,890 205,500
TBình 111 170
Nguyen Duy Tam - IDR
19-Aug-10
5
1. Các biến Xi giả thiết đã được xác định trước
2. Kỳ vọng của các yếu tố ngẫu nghiên bằng 0,
nghĩa là E(U
i
/X
i
) = 0
3. Phương sai của các U
i
tại các X

i
bằng nhau,
nghĩa là Var(U
i
/X
i
) = Var(U
j
/X
j
) = const. (i≠j).
4. Không có tự tương quan giữa các U
i
. Nghĩa là
các U
i
ngẫu nhiên.

5. Giữa Ui và Xi không có tương quan với nhau.
Nghĩa là Cov(U
i
,X
i
) = 0
6. Ui có phân bố theo phân phối chuẩn
Ui~N(0,
2
).  phân phối chuẩn là gì?

9 Nguyen Duy Tam - IDR

10
1. Mô hình ước lượng có hữu dụng
không?
3. Biến độc lập có khả năng giải thích
cho biến phụ thuộc??
2. Khoảng giao động của hệ số hồi quy
là bao nhiêu?
4. Phát biểu của M về sự biến động của
Y khi X thay đổi 1 đơn vị có đúng không?
Nguyen Duy Tam - IDR
19-Aug-10
6
11
Yi
Y
X
Xi
ESS
RSS
TSS
Nguyen Duy Tam - IDR
 RSS: Tổng bình phương các khoảng cách từ giá trị
dự báo đến giá trị trung bình.


 ESS: Tổng bình phương các khoảng cách giữa giá
trị dự báo đến giá trị thực tế


 TSS: Tổng bình phương khoảng cách giữa GT thực

tế và GTTB

TSS = RSS + ESS











n
i
Y
Y
RSS
1
2












n
i
YY
i
ESS
1
2
12
 




n
i
Y
Y
i
TSS
1
2
Nguyen Duy Tam - IDR
19-Aug-10
7
 Độ phù hợp R
2
là tỷ lệ hay (%) khả năng giải
thích của mô hình hồi quy SRF so với giá trị

thực tế.


 Công thức tính R
2
:
TSS
ESS
TSS
RSS
R
 1
2
13 Nguyen Duy Tam - IDR
Nguyen Duy Tam - IDR 14
Bảng sau đây cho ví dụ về doanh thu (triệu đồng)
và chi phí quảng cáo (triệu đồng) qua theo dõi
trong 12 số quan sát như sau