Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng - Chương 2: Mô hình hồi quy đơn

Nội dung text: Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng - Chương 2: Mô hình hồi quy đơn

1. Chương 2 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge09.12.2017 Mô hình hồi quy đơn Mô hình hồi quy đơn Phương sai của hệ số ước lượng bằng OLS Đồ thị minh họa về phương sai thuần nhất Phụ thuộc vào mẫu, các giá trị ước lượng sẽ gần hơn hay xa hơn so với các giá trị đúng của tổng thể Chúng ta có thể kỳ vọng các giá trị ước lượng, xét trung bình, cách Độ biến thiên của các tác động không quan sát được không phụ thuộc vào bao xa các giá trị đúng của tổng thể, (= độ biến thiên của mẫu)? giá trị của biến giải thích Độ biến thiên của mẫu được đo bằng phương sai của các ước lượng Giả thiết SLR.5 (Phương sai thuần nhất) Giá trị của biến giải thích phải không chứa thông tin về độ biến thiên của các yếu tố không quan sát được (nhiễu) © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Mô hình hồi quy đơn Mô hình hồi quy đơn VD 2.13: Phương sai không thuần nhất: Tiền lương và học vấn Định lý 2.2 (Phương sai của các hệ số ước lượng bằng OLS ) Dưới các giả thiết SLR.1 – SLR.5: Phương sai của các yếu tố không 2.57 quan sát được tác động đến tiền lương tăng cùng với mức học vấn 2.58 Kết luận: Biến thiên mẫu của các hệ số hồi quy ước lượng được sẽ càng lớn khi biến thiên của các yếu tố không quan sát được càng lớn Biến thiên mẫu của các hệ số hồi quy ước lượng được sẽ càng nhỏ khi biến thiên của biến giải thích càng lớn © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 11
2. Chương 2 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge09.12.2017 Mô hình hồi quy đơn Mô hình hồi quy đơn Ước lượng phương sai của sai số Định lý 2.3 (Tính không chệch của phương sai sai số) Phương sai của u không phụ thuộc vào x, nghĩa 2.62 là bằng với phương sai không điều kiện Tính toán sai số chuẩn cho các hệ số hồi quy Người ta có thể ước lượng phương sai của sai số bằng cách tính phương sai Thay cho của các phần dư trong mẫu; không may không biết là ước lượng này bị chệch Một ước lượng không chệch của phương sai sai số có thể tính được bằng cách lấy số quan sát 2.61 trừ đi số hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn tính toán được (estimated standard deviation) của các hệ số hồi quy được gọi là “các sai số chuẩn“ (standard errors). Chúng giúp đo lường độ “chính xác“ ˆ : S.E. of regression 2.62 (precise) của các hệ số hồi quy ước lượng được. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN 2.6 HỒI QUY QUA GỐC TỌA ĐỘ Hàm hồi quy mẫu của hồi quy qua gốc tọa độ: Hệ số xác định R2 tính theo cách thông thường có thể âm 2.63 Công thức tính hệ số góc: R2 = 2.68 2.66 47 48 12
3. Chương 2 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge09.12.2017 MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN Do đó hệ số xác định R2 tính theo công thức sau Tập tin wage2.wf1 Dependent Variable: WAGE (không qua gốc tọa độ) Method: Least Squares Included observations: 852 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 2 2.67 R = C 1054.736 23.87557 44.17637 0.0000 BRTHORD -36.82162 8.588723 -4.287206 0.0000 R-squared 0.021166 Mean dependent var 970.8932 Adjusted R-squared 0.020014 S.D. dependent var 403.8416 Lưu ý: Dependent Variable: WAGE (qua gốc tọa độ) 2 2 Method: Least Squares  Không thể so sánh R theo công thức (2.38) với R theo công thức Included observations: 852 (2.68) vì hai mô hình khác số tham số. Dùng R2 hiệu chỉnh (xem Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Chương 6) BRTHORD 273.9602 8.939444 30.64623 0.0000  Không thể so sánh R2 theo công thức (2.38) với R2 theo công thức R-squared -2.226181 Mean dependent var 970.8932 (2.67) vì hai công thức tính khác nhau. 49 Adjusted R-squared -2.226181 S.D. dependent var 403.8416 50 Môøi gheù thaêm trang web: 51   13