Bài giảng Econometrics: Chương 3 - ThS. Vũ Thịnh Trường

Bài giảng "Econometrics - Chương 3: Hồi quy đa biến" cung cấp cho người học các kiến thức: Mô hình hồi quy bội, mô hình hồi quy 3 biến, kiểm định mô hình, ứng dụng SPSS giải bài toán HQ bội. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Econometrics: Chương 3 - ThS. Vũ Thịnh Trường DONG NAI TECHNOLOGY UNIVERSITYSCHOOL OF BUSINESS ADMINISTRATION ECONOMETRICS (3 credits) Lecturer: Vu Thinh Truong, MBA Cellphone: 01633 192 197 Email: vu.truong@dntu.edu.vn Chương 3 HỒI QUY ĐA BIẾN(Simple Linear Regression) Nội dung1. Mô hình hồi quy bội2. Mô hình hồi quy 3 biến3. Kiểm định mô hình4. Ứng dụng SPSS giải bài toán HQ bội ThS. Vũ Thịnh Trường 3I.Mô hình hồi quy bội yi  ˆ1  ˆ 2 x2i  ˆ 3 x3i  ...  ˆ k xki   i ThS. Vũ Thịnh Trường 4II. Mô hình hồi quy 3 biếnMô hình hồi quy tổng thể PRF E(Y / X 2 , X 3 )  1  2 X 2  3 X 3Ý nghĩa: PRF cho biết trung bình có điềukiện của Y với điều kiện đã biết các giá trịcố định của biến X2 và X3.Y: biến phụ thuộcX2 và X3: biến độc lậpβ1 : hệ số tự doβ2 , β3 : hệ số hồi quy riêng 5II. Mô hình hồi quy 3 biếnÝ nghĩa hệ số hồi quy riêng: cho biết ảnhhưởng của từng biến độc lập lên giá trị trungbình của biến phụ thuộc khi các biến còn lạiđược giữ không đổi.Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên: Yi  1   2 X 2 i   3 X 3i  u iui: sai số ngẫu nhiên của tổng thể 6 Các giả thiết của mô hình1. Giá trị trung bình của Ui bằng 0 E(Ui /X2i, X3i)=02. Phương sai của các Ui là không đổi Var(Ui)=σ23. Không có hiện tượng tự tương quan giữa các Ui Cov(Ui ,Uj )=0; i≠j4. Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa X2 và X35.Ui có phân phối chuẩn: Ui ̴ N(0, σ2 ) 7 Hàm hồi quy mẫu: Yˆi  ˆ1  ˆ2 X 2 i  ˆ3 X 3i  eisai số của mẫu ứng với quan sát thứ i ei  Yi  Yˆi Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất để ước lượng các tham số ˆ1, ˆ2 , ˆ3 8 3.1.1 Ước lượng các tham số 2 ˆ ˆ ˆ 2Q   e   (Yi  1  2 X 2i  3 X 3i )  min idQ  2 (Yi  ˆ1  ˆ2 X 2i  ˆ3 X 3i )  0dˆ1dQ  2 (Yi  ˆ1  ˆ2 X 2 i  ˆ3 X 3i )(  X 2 i )  0dˆ2dQ  2  (Yi  ˆ1  ˆ2 X 2 i  ˆ3 X 3i )(  X 3i )  0dˆ3 93.1.1 Ước lượng các tham số  yi x2 i  x32i   yi x3i  x 2 i x3i ˆ2  2 2 2 x x 2i 3i  (  x 2 i x3i ) 2 ˆ3   y x x  y x x i 3i 2i i 2i 2i 3i x 2 2 2  x  x  ( x x ) 2i 3i 2i 3i ˆ1  Y  ˆ2 X 2i  ˆ3 X 3i xi  X i  X yi  Yi  Y 10 3.1.2 Phương sai của các ước lượng ˆ 1 X 22  x32i  X 32  x22i  2 X 2 X 3  x2i x3i Var(1 )  (  2 2 2 ) 2 n  2i  3i  2i 3i x x  ( x x ) 2 Var ( ˆ2 )   3i x  2 2 2 2 x x 2i 3i  (  x 2 i x3 i ) 2 Var( ˆ3 )   2i x  2 2 2 2  2i  3i  ( x2i x3i ) x xσ2 là phương sai của ui chưa biết nên dùng ước lượng không chệch: 2  e i2 (1  R 2 )  y i2 ˆ    n3 n3 11 Hệ số xác địnhHệ số xác định R2 n 2 2 ESS RSS  i e i 1 R   1  1 n TSS TSS 2  i y i 1 ˆ y x  ˆ y xMô hình hồi quy 3 biến R2  2  i 2i  ...