Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng - Chương 3: Phân tích hồi quy bội "Vấn đề ước lượng"

Nội dung text: Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng - Chương 3: Phân tích hồi quy bội "Vấn đề ước lượng"

1. Chương 3 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ ƯỚC LƯỢNG Phân tích hồi quy bội: • Cách phát hiện đa cộng tuyến: Vấn đề ước lượng • Dấu của hệ số hồi quy bị sai 2 • Hệ số xác định R cao nhưng tỷ số |t| thấp Phương sai trong mô hình bị định dạng sai • Hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập cao Việc thêm hay không thêm một biến độc lập nào đó vào mô hình có • Kiểm định sử dụng hồi quy phụ thể được xem xét dựa trên sự đánh đổi giữa tính chệch và tính • Nhân tử phóng đại phương sai VIF hiệu quả của ước lượng Mô hình đúng của tổng thể • Cách khắc phục đa cộng tuyến: • Sử dụng thông tin tiên nghiệm 3.52 Mô hình ước lượng 1 • Thu thập thêm số liệu hoặc lấy thêm mẫu mới • Kết hợp số liệu chéo và số liệu chuỗi thời gian p 3.53 Mô hình ước lượng 2 • Bỏ bớt biến độc lập • Dùng sai phân cấp 1 Sự chệch do bỏ sót biến ở mô hình bị định dạng sai (mô hình 2) được • Thay đổi dạng hàm của biến bù đắp bằng phương sai nhỏ của ước lượng thu được 41 © 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. Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Vấn đề ước lượng Vấn đề ước lượng Phương sai trong mô hình bị định dạng sai (tt.) Ước lượng phương sai của sai số 3.54 Xét điều kiện theo x1 và x2 , 3.56 phương sai trong mô hình 2 luôn nhỏ hơn trong mô hình 1 3.55 Ước lượng không chệch của phương sai sai số có thể tính được dựa trên việc xem xét bậc tự do của mô hình (df). Bậc tự do có được bằng cách lấy số quan sát trừ cho số tham số. Trường hợp 1: Kết luận: Không thêm biến không liên quan vào mô hình Có n sai số bình phương nhưng các thành phần này không hoàn toàn độc lập mà liên quan với nhau thông qua k+1 phương trình xác định bởi điều kiện bậc nhất của bài toán tìm cực tiểu. df = n-(k+1) = số quan sát – số tham số cần ước lượng 3.57 Sự đánh đổi giữa tính chệch và tính hiệu quả Trường hợp 2: Lưu ý: tính chệch không biến mất ngay cả khi xét mẫu lớn Định lý 3.3 (Ước lượng không chệch của phương sai sai số) © 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 3 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Vấn đề ước lượng Vấn đề ước lượng Ước lượng phương sai mẫu của các ước lượng OLS 3.5 Tính hiệu quả của OLS: Định lý Gauss-Markov Dưới các giả thiết MLR.1 - MLR.5, ước lượng OLS là không chệch Độ lệch chuẩn đúng của ước Tuy nhiên, dưới các giả thiết này, cũng có nhiều ước lượng khác là lượng của không chệch Thay cho phương sai chưa biết Ước lượng không chệch nào có phương sai nhỏ nhất? Độ lệch chuẩn ước Để trả lời câu hỏi này, chúng ta thường xét trong lớp các ước lượng lượng của ước lượng của 3.58 tuyến tính, nghĩa là ước lượng là tuyến tính theo biến phụ thuộc. Mặc dù có thể có dạng hàm bất kỳ theo giá trị mẫu Lưu ý rằng các công thức này chỉ đúng dưới các giả thiết từ MLR.1 3.60 của tất cả các biến giải thích; ước lượng OLS luôn đến MLR.5 (cụ thể là phải có giả thiết phương sai thuần nhất) có thể đưa về dạng này © 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. Phân tích hồi quy bội: Môøi gheù thaêm trang web: Vấn đề ước lượng 48 Định lý 3.4 (Định lý Gauss-Markov)   Dưới các giả thiết MLR.1 - MLR.5, ước lượng OLS là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất (BLUE) của các hệ số hồi quy. “Tốt nhất“ nghĩa là “có phương sai nhỏ nhất“ : với mọi sao cho. OLS chỉ có thể là ước lượng tốt nhất nếu MLR.1 – MLR.5 thỏa mãn; nếu các giả thiết này vi phạm, ví dụ phương sai thay đổi, sẽ có ước lượng khác tốt hơn. © 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. 12