Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng - Chương 9: Một số vấn đề mở rộng về dạng hàm và dữ liệu

Vấn đề xác định sai dạng hàm
Chúng ta có thể kiểm định xem liệu mô hình đang xét có thiếu bình phương hay bậc cao hơn
của một biến độc lập hay không bằng cách thêm các số hạng này vào mô hình và kiểm định
xem thành phần thêm vào có ý nghĩa thống kê không.
Ngoài ra, có thể sử dụng kiểm định chung về sai dạng hàm như RESET của Ramsey.
Kiểm định sai dạng hàm (RESET)
Ý tưởng của RESET là thêm bình phương và bậc cao hơn của giá trị ước lượng của biến phụ
thuộc vào hàm hồi quy (giống với kiểm định White rút gọn)
PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI:
VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU
• Cách làm này chỉ cho ra kết quả tốt khi 1 giả thiết bị bác bỏ và 1 giả
thiết được chấp nhận.
• Có thể dùng kiểm định Davidson-MacKinnon,

12 trang hoanghoa 10/11/2022 5980

Download

Bạn đang xem tài liệu "Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng - Chương 9: Một số vấn đề mở rộng về dạng hàm và dữ liệu", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.

File đính kèm:

bai_giang_nhap_mon_kinh_te_luong_chuong_9_mot_so_van_de_mo_r.pdf

Nội dung text: Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng - Chương 9: Một số vấn đề mở rộng về dạng hàm và dữ liệu

Chương 9 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU • Tập tin rdchem.wf1 • Nhược điểm của LAD: • Không thể viết thành các công thức đối với các ước lượng LAD. Dependent Variable: RDINTENS (OLS) • LAD cần nhiều tính toán hơn so với OLS. Method: Least Squares Included observations: 32 • Các suy diễn thống kê liên quan tới các ước lượng LAD chỉ đúng khi cỡ mẫu lớn. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. • LAD luôn luôn ước lượng không vững các tham số xuất hiện trong hàm hồi quy trung bình có điều kiện E(y/x1, xk). C 2.622954 0.585494 4.479896 0.0001 SALES 5.35E-05 4.41E-05 1.214138 0.2345 • Để LAD ước lượng vững trung bình có điều kiện E(y/x1, xk) thì cần thêm 2 giả thiết (ngoài các giả thiết đã biết): PROFMARG 0.044744 0.046179 0.968926 0.3406 – Phân phối của u|x1, , xk đối xứng qua giá trị 0. R-squared 0.076490 Mean dependent var 3.265625 – u độc lập với (x1, , xk). Adjusted R-squared 0.012800 S.D. dependent var 1.874079 S.E. of regression 1.862047 Akaike info criterion 4.170290 Sum squared resid 100.5493 Schwarz criterion 4.307702 Log likelihood -63.72464 Hannan-Quinn criter. 4.215838 F-statistic 1.200970 Durbin-Watson stat 1.694915 Prob(F-statistic) 0.315429 41 42 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU Dependent Variable: RDINTENS (LAD) Method: Quantile Regression (Median) • Kiểm tra giả thiết MLR4: Included observations: 32 Xem Chương 15, mục 15.5 Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.30602 Estimation successfully identifies unique optimal solution Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.620740 0.699333 2.317552 0.0277 SALES 1.87E-05 4.99E-05 0.374881 0.7105 PROFMARG 0.118251 0.062049 1.905760 0.0666 Pseudo R-squared 0.059663 Mean dependent var 3.265625 Adjusted R-squared -0.005188 S.D. dependent var 1.874079 S.E. of regression 2.008451 Objective 19.89753 Quantile dependent var 2.620000 Restr. objective 21.16000 Sparsity 4.885282 Quasi-LR statistic 2.067383 Prob(Quasi-LR stat) 0.355692 43 44 11
Chương 9 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Môøi gheù thaêm trang web: 45   12