các dạng mô hình hồi quy

30
CHƯƠNG 6 CÁC DẠNG MÔ HÌNH HỒI QUY

Upload: gemmyfox

Post on 11-Dec-2015

269 views

Category:

Documents


9 download

DESCRIPTION

kinh tế lượng

TRANSCRIPT

CHƯƠNG 6

CÁC DẠNG

MÔ HÌNH HỒI QUY

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?

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

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

ĐỘ CO GIÃN

Ví dụ: xét Cầu và Giá trong kinh tế học

Ta có: Qd = a – b.P

Độ co giãn của cầu theo giá:

Độ co giãn của cầu theo giá là đại lượng đặc

trưng cho phản ứng của lượng cầu khi giá thay

đổi

%. .

%

Q Q P dQ PE hay E

P P Q dP Q

Định nghĩa:

Độ co giãn của Y đối với X là

trong đó,

gọi là tác động cận biên

/.

/

.

phaàn traêm thay ñoåi cuûa

phaàn traêm thay ñoåi cuûa

Y Y Y Y X

X X X X Y

dY Xhay

dX Y

söï thay ñoåi cuûa Y

söï thay ñoåi cuûa X

dY

dX

Độ co giãn và ý nghĩa hệ số hồi quy

Xét hàm hồi quy tuyến tính đơn biến:

Xét tác động cận biên:

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

CÁC DẠNG MÔ HÌNH HỒI QUY

1. 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

2. 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)

Xét tác động cận biên:

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

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

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

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

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

3. Mô hình bán Logarit.

3.1. 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

Xét tác động cận biên:

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

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?

3.2. Mô hình lin – log .

1 2.ln Y X U

Xét tác động cận biên:

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

4. Mô hình nghịch đảo .

1 2

1.

Y UX

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

5. 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

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

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

5. TỈ LỆ VÀ ĐƠN VỊ ĐO

1 2 Y X U

Nếu đơn vị đo của Y và X thay đổi 1 2* ; * Y k Y X k X

1 2* * * * * Y X U

11 1 1 2 2

2

* ; * k

kk

Ví dụ: Hàm hồi quy tuyến tính của doanh số bán hàng

(triệu đồng/năm) theo chi phí chào hàng (trđồng/năm)

ˆ 667,02048 6,16512. i iY X

Nếu X, Y tính theo đơn vị ngàn đồng/tháng thì hàm hồi

quy thay đổi như thế nào ?

1 trđ/năm = 1000/12 ngàn đồng/tháng k1,k2=1000/12

Ví dụ: Hàm hồi quy tuyến tính của lượng cam (tấn/tháng)

theo giá cam (ngànđồng/kg)

ˆ 15,245 1,345. i iY X

Nếu lượng cam tính theo đơn vị kg/tuần thì hàm hồi quy

thay đổi như thế nào ?

Nếu giá cam tính theo đơn vị triệuđồng/tấn thì hàm hồi

quy thay đổi như thế nào ?

Nếu lượng cam tính theo đơn vị tấn/năm và giá cam tính

theo đơn vị triệuđồng/tấn thì hàm hồi quy thay đổi như

thế nào ?

1 ngànđồng/kg=1 trđồng/tấn k2=1

1 tấn/tháng= 250 kg/tuần k1= 250

1 tấn/tháng=12 tấn/ năm k1=12

1 ngànđồng/kg=1 trđồng/tấn k2=1

BÀI TẬP TỔNG HỢP

1. Chứng minh các hệ số hồi quy ước lượng được là biến

ngẫu nhiên có phân phối chuẩn?

2. Nếu giả thiết A1 trở thành : E(Ui)=a, ta có chứng minh

được E(2^)= 2? Giải thích?

3. Xét 2 mô hình sau:

),(~ˆ2

XXSN

... ( )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

4. Để tìm hàm hồi quy chi tiêu theo thu nhập trung bình

của người dân, giả sử ta có 2 bộ dữ liệu: 1 bộ dữ liệu thu

được từ dân cư Quận 5 và 1 bộ dữ liệu từ sinh viên ký

túc xá ĐHQG. Khi tìm hàm hồi quy, độ chính xác của hệ

số ước lượng bằng bộ dữ liệu nào cao hơn?

5. Chứng minh 2^ là ước lượng không chệch cho 2 ?

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 …

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?

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?