Giáo trình Nhập môn kinh tế lượng và ứng dụng - Chương 12: Biến phụ thuộc định tính và giới hạn

Nội dung text: Giáo trình Nhập môn kinh tế lượng và ứng dụng - Chương 12: Biến phụ thuộc định tính và giới hạn

1. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phương pháp phân tích Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Niên khóa 2003-2004 Bài đọc Chương 12: Biến phụ thuộc định tính và giới hạn tâm nên tham khảo bài báo gốc. Để xem xét những khác biệt về giá của hàng hóa tiêu dùng giữa những hộ gia đình, sử dụng biến chỉ số mức sống (COL). Biến RECIPIENT được sử dụng để ước lượng gần đúng tác động của mô trường xã hội. Giả thuyết là, ngoại trừ họ ra, những hộ gia đình quan tâm chủ yếu đến những hộ gia đình khác cùng sống trong một khu vực địa lý (đó là giả thuyết “sự phụ thuộc lẫn nhau về lợi ích”). Nếu thu nhập của những hộ gia đình khác là thấp, hộ gia đình có thể rộng rãi hơn cho những khoản đóng góp của họ. Thu nhập dưới 20 phần trăm của những gia đình sinh sống trong khu vực (thấp hơn bậc năm) được sử dụng như biến RECIPIENT. } Bảng 12.3 Những Mô Hình Tobit Ước Lượng Các Phương trình (1) (2) (3) Charity + Deducted All Contrib. PRICE -0,976 -1,401 -1,192 -114,60 -787,88 -396,71 (-2,67) (-4,63) (-4,15) INCOME 1,423 0,550 0,877 0,0095 0,0176 0,0166 (9,99) (4,87) (8,01) AGE 0,309 0,484 0,380 0,8808 6,60 3,06 (1,44) (2,79) (2,30) ASSISTANCE -0,097 -0,186 0,102 -0,0108 -0,0996 0,0322 (-0,29) (-0,67) (0,39) RECIPIENT -0,138 0,327 0,351 -0,0017 0,0190 0,0121 (-0,37) (1,06) (1,20) COL -1,511 0,518 -0,542 -0,1420 0,2329 -0,1443 (-1,21) (0,51) (-0,57) SECOND -0,016 0,005 -0,012 -3,42 5,32 -7,30 (-0,27) (0,11) (-0,26) CONSTANT 124,70 113,33 183,61 (0,95) (0,22) (0,64) 1-e’e/s2 0,342 0,175 0,282 1-e’e/y’y 0,466 0,405 0,529 Ramu Ramanathan 11 Thuc Doan/Hao Thi
2. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phương pháp phân tích Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Niên khóa 2003-2004 Bài đọc Chương 12: Biến phụ thuộc định tính và giới hạn Lưu ý: Độ co dãn, hệ số, và trị thống kê t (trong ngoặc đơn) được cung cấp cho từng biến Nguồn: Trích dẫn từ Reece, 1979, Bảng 1, t.147. Được in lại dưới sự chấp thuận của Hiệp Hội Kinh Tế Hoa Kỳ Hai hàng cuối cùng trong Bảng 12.3 cho thấy hai đại lượng đo mức độ thích hợp. Mặc dù chúng không quá cao, nhưng chúng hợp lý, xét đến trường hợp để có được những đo lường mức độ thích hợp cao đối với những dữ liệu chéo là rất khó khăn (đặc biệt là một đối với số lượng lớn hộ gia đình). Biến phụ thuộc CHARITY + DEDUCTED bao gồm tất cả các khoản đóng góp từ thiện, không cần biết đến chúng có được khấu trừ từ khoản chi trả hay không. Các biến PRICE và INCOME có ý nghĩa thống kê và đều mang dấu như kỳ vọng. Các biến về môi trường xã hội ASSISTANCE và RECIPIENT mang những hệ số âm không có ý nghĩa. Điều này gợi ý rằng thiếu sự hỗ trợ đối với giả thuyết “sự phụ thuộc lẫn nhau về lợi ích”. Hệ số của SECOND là âm và không ý nghĩa. Điều này cho thấy những đóng góp trung bình của năm 1973 đã giảm so với năm 1972. Kết quả này cũng được mong đợi bởi vì năm 1972 là năm bầu cử. Các kết quả cũng cho biết (1) khả năng khấu trừ thuế của việc đóng góp từ thiện là yếu tố quan trọng trong việc xác định số lượng đóng góp và (2) những tổ chức tôn giáo thu được lợi nhiều hơn khi những đóng góp được khấu trừ thuế. Tóm Tắt Chương này tập trung vào những nghiên cứu đặc biệt cần thiết khi biến phụ thuộc (Y) hoặc có dạng nhị nguyên hoặc có một bước nhảy rời rạc tại giá trị 0. Khi quyết định một nhà kinh tế dưới dạng thực hiện hay không thực hiện một hành động nào đó (ví dụ, mua xe hay mua nhà, biểu tình chống lại người chủ, bầu cử cho một ứng cử viên, ), giá trị quan sát được của Y là 1 hoặc 0. Những mô hình nhắm đến loại biến phụ thuộc này được biết đến như những mô hình lựa chọn rời rạc. Những mô hình xác suất tuyến tính, những mô hình đơn vị xác suất, và những mô hình logit là những ví dụ của loại mô hình lựa chọn rời rạc. Không áp dụng được thủ tục OLS vào một mô hình với biến phụ thuộc nhị nguyên bởi vì các số hạng sai số có phương sai của sai số thay đổi. Sư ûdụng một mô hình nhị nguyên, ta có thể ước lượng phương sai của sai số thay đổi và áp dụng bình phương tối thiểu trọng số. Tuy nhiên, không có sự bảo đảm là những giá trị ước đoán của biến phụ thuộc (được diễn dịch là một đại lượng xác suất) sẽ nằm giữa 0 và 1. Để tránh sự khó khăn này, những mô hình logit thường được sử dụng. Bây giờ biến phụ thuộc sẽ có dạng ln[P/(1 - P)], với P là phân đoạn thời gian quan sát được của một quyết định nào đó được ưa thích và ln là lôgarít tự nhiên. Mô hình logit có tính chất mà giá trị ước đoán của P luôn nằm giữa 0 và 1. Nếu Y không phải là phần được quan sát nhưng là nhị nguyên (chỉ có giá trị 0 hoặc 1), thì sử dụng mô hình đơn vị xác thích hợp hơn. Trong rất nhiều tình huống, Y có thể được giới hạn bởi giá trị 0 (hoặc một vài giá trị ngưỡng nào đó). Do vậy, giá trị quan sát của Y có thể là dương hoặc bằng không, nhưng không bao giờ âm. Những biến nội sinh của loại này được biết đến như những biến phụ thuộc giới hạn. Mô hình Tobit thường được sử dụng để chỉ ra những biến phụ thuộc giới hạn. OLS cũng không thể áp dụng được ở đây bởi vì điều kiện E(u) = 0 (u là số hạng sai số) cần thiết cho những ước lượng không thiên lệch, không được thỏa mãn. Thủ tục thích hợp ở đây là phương pháp thích hợp cực đại. Ramu Ramanathan 12 Thuc Doan/Hao Thi
3. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phương pháp phân tích Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Niên khóa 2003-2004 Bài đọc Chương 12: Biến phụ thuộc định tính và giới hạn Thuật Ngữ Binary choice models: Mô hình lựa chọn nhị nguyên Binominal logit model: Mô hình logit nhị thức Censored regressions: Hồi qui kiểm duyệt Discrete choice models: Mô hình lựa chọn rời rạc Limited dependent variable: Biến phụ thuộc giới hạn Linear probability models: Mô hình xác suất tuyến tính Logit model: Mô hình Logit Probit model: Mô hình đơn vị xác suất Qualitative dependent variable: Biến phụ thuộc định tính Qualitative response models: Mô hình phản ứng định tính Tobit models: Mô hình Tobit Ramu Ramanathan 13 Thuc Doan/Hao Thi