Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 9 - Phạm Trí Cao

Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 9 do Phạm Trí Cao biên soạn trình bày các nội dung sau: Vấn đề xác định sai dạng hàm, sử dụng biến đại diện cho các biến giải thích không quan sát được, mô hình với hệ số góc ngẫu nhiên (= Mô hình có hệ số ngẫu nhiên),...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 9 - Phạm Trí CaoChương 9 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M.Wooldridge09.12.2017Phân tích hồi quy bội:Vấn đề dạng hàm và dữ liệuMỘT SỐ VẤN ĐỀ MỞ RỘNGVỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU9.1 Vấn đề xác định sai dạng hàmChúng ta có thể kiểm định xem liệu mô hình đang xét có thiếu bình phương hay bậc cao hơncủa một biến độc lập hay không bằng cách thêm các số hạng này vào mô hình và kiểm địnhxem 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.Chương 9Kiểm định sai dạng hàm (RESET)Ý tưởng của RESET là thêm bình phương và bậc cao hơn của giá trị ước lượng của biến phụthuộc vào hàm hồi quy (giống với kiểm định White rút gọn)y   0  1 x1  ...   k xk  uWooldridge: Introductory Econometrics:A Modern Approach, 5eˆˆy   0  1 x1  ...   k xk  1 y   2 y  saiso239.29.3Kiểm định xem có nên loại bỏ thành phần này hay không. Nếu ta không thể loại bỏ chúng, nghĩa là môhình đã thiếu bậc cao của biến độc lập và biến tương tác, hay nói cách khác, mô hình sai dạng hàm.H0: 1=0, 2=0  H0: mô hình (9.2) có dạng hàm đúng© 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part.© 2012 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:VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆUPHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI:VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆU• Ví dụ 9.1: Mô hình kinh tế về vấn đề tội phạmDependent Variable: NARR86 (MH2)Method: Least SquaresIncluded observations: 2725• Tập tin crime1.wf1Dependent Variable: NARR86 (MH1)Method: Least SquaresIncluded observations: 2725VariablePCNVAVGSENTOTTIMEPTIME86QEMP86INC86BLACKHISPANCR-squaredAdjusted R-squaredCoefficient-0.133234-0.0113180.012022-0.040842-0.050540-0.0014890.3265030.1939140.5686850.0723210.069588VariableStd. Error0.0403500.0122400.0094350.0088120.0144400.0003410.0454160.0397110.036046t-Statistic-3.301949-0.9246451.274210-4.634769-3.500045-4.3701737.1892324.88309915.77660Mean dependent varS.D. dependent varBiến QEMP86 là 1 biến rời rạc chỉ nhận 5 giá trị.https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/PCNVPCNV^2AVGSENTOTTIMEPTIME86PTIME86^2QEMP86INC86INC86^2BLACKHISPANCProb.0.00100.35520.20270.00000.00050.00000.00000.00000.0000R-squaredAdjusted R-squared0.4044040.8590773Coefficient0.552524-0.730212-0.0170220.0119540.287433-0.029608-0.014094-0.0034157.19E-060.2922960.1636170.5046070.1034540.099819Std. Error0.1542370.1561180.0120540.0092820.0442580.0038630.0173610.0008042.56E-060.0448300.0394510.036835t-Statistic3.582297-4.677317-1.4121241.2878036.494462-7.663609-0.811813-4.2492512.8113696.5200964.14738813.69898Mean dependent varS.D. dependent varProb.0.00030.00000.15800.19790.00000.00000.41700.00000.00500.00000.00000.00000.4044040.85907741Chương 9 - Nhập môn Kinh tế lượng * Jeffrey M.Wooldridge09.12.2017Phân tích hồi quy bội:Vấn đề dạng hàm và dữ liệuPHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI:VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆUWald Test: (MH2)Equation: EQ02Test StatisticF-statisticChi-squareValue31.4038194.21144df(3, 2713)3Null Hypothesis: C(2)=0,C(6)=0,C(9)=0Null Hypothesis Summary:Normalized Restriction (= 0)C(2)C(6)C(9)Value-0.730212-0.0296087.19E-06Restrictions are linear in coefficients.Ví dụ 9.2: Hàm hồi quy giá nhàProbabilityBằng chứng cho thấycó sai dạng hàm9.5Std. Err.0.1561180.0038632.56E-06Thảo luậnChúng ta có thể thêm vào các bậc cao hơn củaDependent Variable: PRICE (MH 9.4)Method: Least SquaresIncluded observations: 88R-squared-21.770310.0020680.12277813.852520.672362© 2012 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:VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆURamsey RESET TestEquation: EQ01Specification: PRICE C LOTSIZE SQRFT BDRMSOmitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3• Tập tin hprice1.wf1CLOTSIZESQRFTBDRMS, hàm ý là thêm vào mô hình cácRESET cung cấp ít thông tin về nguyên nhân sai dạng hàm.5PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI:VẤN ĐỀ DẠNG HÀM VÀ DỮ LIỆUCoefficientˆyÍt bằng chứng cho thấycó sai dạng hàmbiến tương tác phức tạp và bậc cao hơn của các biến độc lập.p-value = 0.0000 < 0.05 : bác bỏ H0Vậy nên chọn mô hình 2.Variable9.40.00000.0000F-statisticLikelihood ratioStd. Error29.475040.0006420.0132379.010145t-Statistic-0.7386013.2200969.2750931.537436Mean dependent vardf(2, 82)2CoefficientStd. ErrorUnrestricted Test Equation:Dependent Variable: PRICEMethod: Least SquaresIncluded observa ...