30
CHƯƠNG 5 CÁC DẠNG MÔ HÌNH HỒI QUY

Các mô hình hồi qui 1

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Các mô hình hồi qui 1

CHƯƠNG 5

CÁC DẠNG

MÔ HÌNH HỒI QUY

Page 2: Các mô hình hồi qui 1

1 ví dụ:

Xem xét chi tiêu cho việc học của con ở 1 hộ gia đình

ảnh hưởng đến kết quả học tập, người ta diều tra:

Ở Tp HCM, thu nhập 15 triệu, chi tiêu 3 triệu

Ở nông thôn, thu nhập 3tr, chi tiêu 1,5 triệu

Mô hình đề xuất Y= 1 + X 2 +u có phù hợp?

Page 3: Các mô hình hồi qui 1

ÔN LẠI HÀM LOGARIT VÀ HÀM MŨ

Hàm mũ:

Y= a X (a > 0),

a gọi là cơ số,

trong toán học,

thường gặp

nhất là cơ số e

Hàm mũ

dạng chuẩn

Y= e X

Page 4: Các mô hình hồi qui 1

Hàm logarit:

Y= logaX

Y= logeX =ln X

Một số tính chất

của hàm logarit

ln (X.Y) = lnX + lnY

ln (X/Y) = lnX – lnY

ln (a X) = X ln a

Page 5: Các mô hình hồi qui 1

1. Mô hình hồi quy đơn

Xét hàm hồi quy tuyến tính đơn biến:

Xét:

nghĩa là: (Sự thay đổi của Y) = 2.(Sự thay đổi của X)

Khi X thay đổi 1 đơn vị thì Y thay đổi 2 đơn vị

1 2 Y X u

1 2 22

d X u dXdY

dX dX dX

2 dY dX

Page 6: Các mô hình hồi qui 1

2. Mô hình hồi quy qua gốc tọa độ

Hàm hồi quy có dạng:

2ˆˆ i iY X

được gọi là hàm hồi quy qua gốc tọa độ hay hàm

hồi quy có tung độ gốc bằng 0

Ví dụ: trang 58

2 2ˆ ˆˆ ... i i k ki

Y X X

Page 7: Các mô hình hồi qui 1

3. Mô hình tuyến tính Logarit ( Log – Log )

Xét mô hình hồi quy mũ:

12. .

uY X e

Ta có thể đưa phương trình trên về dạng tuyến tính

bằng cách lấy ln 2 vế:

1 2ln ln .ln Y X u

đặt ln(1)= , ta có

2ln .ln Y X u

Đây là mô hình tuyến tính theo tham số và 2 , tuyến

tính theo lnY và lnX. Mô hình này được gọi là mô hình

tuyến tính log ( hay log-log)

Page 8: Các mô hình hồi qui 1

Xét:

nghĩa là: (% Sự thay đổi của Y)= 2.(% Sự thay đổi của X)

Khi X thay đổi 1% thì Y thay đổi 2 %

2

2

2 2

.lnln 1

ln

d X ud Y dX

dX dX

dY dX

Y

X dX

dXd Y

X X

Page 9: Các mô hình hồi qui 1

Ứng dụng : Hàm sản xuất Cobb – Douglas

2 3

1 2 3. .

UY X X e Trong đó:

Y : sản lượng, X2: lượng lao động, X3: lượng vốn

Ta có thể đưa phương trình trên về dạng tuyến tính

bằng cách lấy ln 2 vế:

1 2 2 3 3ln ln .ln .ln Y X X U

Ý nghĩa hệ số hồi quy 2, 3

• Ý nghĩa 2 : Khi X2i thay đổi (tăng hoặc giảm) 1% ,

và X3i không đổi, thì Y thay đổi 2 %

• Ý nghĩa 3 :Tương tự

Page 10: Các mô hình hồi qui 1

Ý nghĩa hệ số hồi quy 2+ 3

• Khi X2i và X3i tăng lên k lần (tăng quy mô sản

xuất) thì ta có hàm sản xuất:

• Nếu 2+ 3 1 thì Y không tăng hoặc giảm tăng

quy mô không hiệu quả

• Nếu 2+ 3 >1 thì Y tăng việc tăng quy mô hiệu

quả

2 3

2 3 2 3

2 3

1 2 3

1 2 3

* . .

. .

.

U

U

Y kX kX e

k X X e

k Y

Page 11: Các mô hình hồi qui 1

Mô hình tuyến tính logarit ( log – log ) dạng

tổng quát

1 2 2 3 3ln ln .ln .ln

... .ln

i i i

k ki i

Y X X

X U

Page 12: Các mô hình hồi qui 1

Ví dụ:

Y: tổng sản lượng nông nghiệp (triệu $)

X2: ngày lao động (triệu ngày), X3:lượng vốn (triệu $)

2 3ln 3,3386 1,4988.ln 0,4899.ln i i iY X X

Ý nghĩa hệ số hồi quy:

2: Nếu giữ lượng vốn không đổi, khi tăng ngày

lao động 1% thì sản lượng trung bình tăng

khoảng 1,5%

3: Nếu giữ lượng lao động không đổi, khi tăng

lượng vốn 1% thì sản lượng trung bình tăng

khoảng 0,5%

(2+ 3)>1: Tăng quy mô có hiệu quả

Page 13: Các mô hình hồi qui 1

4. Mô hình bán Logarit.

4.1. Mô hình log – lin.

Xét công thức tính lãi gộp:

0 1 tt

Y Y r

Ta có thể đưa phương trình trên về dạng tuyến

tính bằng cách lấy ln 2 vế:

0ln ln .ln 1 tY Y t r

đặt 1 =ln(Y0) , 2 =ln(1+r) ta có

1 2ln tY t

Thêm vào yếu tố ngẫu nhiên:

1 2ln t iY ut Mô hình trên gọi là mô hình log – lin

Page 14: Các mô hình hồi qui 1

Xét:

nghĩa là: (% sự thay đổi của Y)= 2.(Sự thay đổi của t)

Khi t thay đổi 1 năm thì Y thay đổi 2 .100%

2

2

2 2

ln

ln

d ud Y d

d d d

d Y ddY

dY

t t

t tt

t t

Page 15: Các mô hình hồi qui 1

Ví dụ: Hồi quy tiền lương và số năm học tập

Dependent Variable: LOG(WAGE)

Included observations: 49

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 7.156538 0.119077 60.10004 0.0000

EDUC 0.047942 0.017898 2.678665 0.0102

=========================================

R-squared 0.132445

Adjusted R-squared 0.113986

Nhận xét ý nghĩa hệ số hồi quy?

Page 16: Các mô hình hồi qui 1

4.2. Mô hình lin – log .

1 2.ln Y X U

Xét:

nghĩa là: ( sự thay đổi của Y)= 2.(%Sự thay đổi của X)

Khi X thay đổi 1 % thì Y thay đổi 2 /100 đơn vị

1 2

2

2

.ln 1

d X UdY dX

dX dX

dY

X dX

dX

X

Page 17: Các mô hình hồi qui 1

5. Mô hình nghịch đảo .

1 2

1.

Y UX

Page 18: Các mô hình hồi qui 1

Đặc điểm:

Khi X tăng lên vô hạn thì 2(1/X) tiến tới 0. Vậy Y tiến tới

giá trị giới hạn 1

Ý nghĩa hệ số hồi quy:

Khi X tăng lên vô hạn thì Y tiến tới giá trị giới hạn 1

Ví dụ: trang 69

Page 19: Các mô hình hồi qui 1

6. Các mô hình hồi quy đa thức

Hồi quy đa thức bậc 2: 2

0 1 2. . i i i iY X X U

Hồi quy đa thức bậc k: 2

0 1 2. . ... . k

i i i k i iY X X X U

Page 20: Các mô hình hồi qui 1

Hàm hồi quy đa thức bậc 2 đạt cực đại/ cực tiểu khi nào?

Ví dụ: hàm chi phí…

Chiphí = 1 + 2.SảnLượng + 3 SảnLượng2 + 4 SảnLượng3

ChiphíBiên = 2 + 23 SảnLượng + 34 SảnLượng2

4 >0

Xác định sản lượng cần sản xuất để chi phí nhỏ nhất?

ChiphíTB = 10,52 – 0,175.SảnLượng + 0,0089SảnLượng2

Ví dụ: hàm lợi nhuận…

LợiNhuận = 1 + 2.QuảngCáo + 3 QuảngCáo2

3 <0

1 2

1 2

2 . 0

/ 2

i

i

X

X

Page 21: Các mô hình hồi qui 1

Mô hình Biến

phụ

thuộc

Biến

độc lập

dY/dX Diễn giải ý nghĩa

của 2

Tuyến

tính

thường

Y X dY/dX X thay đổi 1 đơn

vị thì Y thay đổi 2

đơn vị

Lin – log Y Ln (X) dY/

d(lnX)

X thay đổi 1% thì

Y thay đổi (2

/100) đơn vị

Log – lin Ln (Y) X d(lnY)/

dX

X thay đổi 1 đơn

vị thì Y thay đổi

(2 .100)%

Log – log Ln (Y) Ln (X) d(lnY)/

d(lnX)

X thay đổi 1% thì

Y thay đổi 2 %

• Bảng tóm tắt

Page 22: Các mô hình hồi qui 1

7. KIỂM ĐỊNH WALD

Kiểm định giả thiết

Bước 1:

Bước 2: Bác bỏ Ho khi

0

1

:

:

i j

i j

H a

H a

0

ˆ ˆ

ˆ ˆ

i j

i j

at

se

ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆar ar ar 2 ,i j i j i jV V V Cov

Với

0 /2| | n kt t

Page 23: Các mô hình hồi qui 1

7. KIỂM ĐỊNH WALD

Kiểm định giả thiết

Bước 1:

Bước 2: Bác bỏ Ho khi

0 0

1 1

: : 0

: : 0

i j i j

i j i j

H H

H H

0

ˆ ˆ

ˆ ˆ

i j

i j

tse

ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆar ar ar 2 ,i j i j i jV V V Cov

Với

0 /2| | n kt t

Page 24: Các mô hình hồi qui 1

VÍ DỤ

Y : sản lượng/ha; X2: phân hóa học/ha ; X3:

thuốc trừ sâu/ha

Hàm hồi quy mẫu:

Có phải phân bón và thuốc trừ sâu có ảnh hưởng

như nhau đến năng suất giống cây trồng trên?

Biết hiệp phương sai giữa các hệ số của X2 và

X3 là (– 0,065)

2 3

ˆ 31,98 0,65 1,11

1.632 0.250 0.267

iY X X

Se

Page 25: Các mô hình hồi qui 1

GIẢI

0 2 3 0 2 3

1 2 3 1 2 3

: : 0

: : 0

H H

H H

2 3

0

2 3

ˆ ˆ

ˆ ˆt

se

2 3 2 3 2 3ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆar ar ar 2 ,V V V Cov

2 20,25 0,267 2 0,065

0,2645

10 3

0 0.025| | | 0,895 | 2,36t t

Page 26: Các mô hình hồi qui 1

THỰC HÀNH EVIEW

File thực hành

Kiểm định Wald: View / Coefficient Test / Wald –

Coefficient Retrictions

Ma trận hệ số tương quan: View/Covariance Matrix

Page 27: Các mô hình hồi qui 1

BÀI TẬP TỔNG HỢP

1. Xét 2 mô hình sau:

... ( )3

11 2 2 3 Y X X X ui ii i k ki

...1 2 2

(2)3 3 ( )

Y X X X ui ii i k m k m i

Chứng minh rằng giá tri kiểm định F trong kiểm định Wald luôn nhận

giá trị dương?

Xét kiểm định Wald: 0

1

: ... 01 1

: 0

i

kH

k k m

H

Page 28: Các mô hình hồi qui 1

2. Xét mối quan hệ giữa tiền lương ($/tháng), số

năm học tập, tuổi, ta có hàm hồi quy sau

Dependent Variable: WAGE

Included observations: 49

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 669.7863 540.5972 … 0.2216

LOG(EDUC) … 209.4792 2.516452 0.0154

AGE 5.387896 … 0.622543 0.5367

===============================================

R-squared 0.124803

Adjusted R-squared …

Page 29: Các mô hình hồi qui 1

1. Nhận xét ý nghĩa các hệ số hồi quy

2. Tính hệ số xác định hiệu chỉnh?

3. Ước lượng khoảng tin cậy cho hệ số hồi quy ứng với

biến age?

4. Ở mức ý nghĩa 5%, biến log(EDU) có ảnh hưởng đến

tiền lương không?

5. Có thể cho rằng khi có số năm học tập như nhau, một

người lớn hơn 1 tuổi sẽ có tiền lương tăng hơn 6$/tháng?

6. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy?

Page 30: Các mô hình hồi qui 1

7. Người ta hồi quy được mô hình sau, kiểm định xem

có nên thêm biến vào mô hình? Mức ý nghĩa 5%

Dependent Variable: WAGE

Included observations: 49

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -275.3972 1580.812 -0.174212 0.8625

LOG(EDUC) 649.0216 204.2887 3.176982 0.0027

AGE 33.33871 73.71591 0.452259 0.6533

AGE^2 -0.423983 0.827987 -0.512065 0.6112

EXPER 39.98221 15.22915 2.625373 0.0119

==========================================

R-squared 0.250932

Adjusted R-squared 0.182835

8. Khi số năm kinh nghiệm và số năm học như nhau. Xác

định độ tuổi của người có thu nhập cao nhất?