Kinh tế lượng - Hồi qui đa biến part 3

I. Các ước lượng OLS là các ước lượng điểm, có nghĩa là, với mẫu cho trước, mỗi ước lượng chỉ cho biết duy nhất một giá trị của tham số của tổng thể nghiên cứu. II. Một khi thu được các ước lượng từ mẫu, ta có thể vẽ được đường hồi quy mẫu và đường này có 24 đặc tính
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Kinh tế lượng - Hồi qui đa biến part 3Phương pháp OLS Ta được hệ phương trình chuẩn: Giải hệ ta được: 23Phương pháp OLS ˆ ˆ 1 và  2 đgl các ước lượng bình phương nhỏ nhất của 1 và 2 ˆ ˆ Các thuộc tính củ 1 v a 2 àI. Các ước lượng OLS là các ước lượng điểm, có nghĩa là, với mẫu cho trước, mỗi ước lượng chỉ cho biết duy nhất một giá trị của tham số của tổng thể nghiên cứu.II. Một khi thu được các ước lượng từ mẫu, ta có thể vẽ được đường hồi quy mẫu và đường này có những đặc tính sau: 24 Đặc điểm của đường hồi quy m ẫu1. Nó đi qua giá trị trung bình mẫu của X và Y, do 25Đặc điểm của đường hồi quy mẫu2. Giá trị ước lượng trung bình của Y bằng với giá trị trung bình của Y quan sát.3. Giá trị trung bình của sai số ei bằng 0: ei = 0.4. Sai số ei không có tương quan với giá trị dự báo Yi.5. Sai số ei không có tương quan với Xi. 26Giả định của mô hình hồi qui đa biến(1) Giả định 1: Tuyến tính các tham số hồi qui (linear in parameters).(2) Giả định 2: Các giá trị mẫu của xj được ước lượng đúng, không có sai số (random sampling): Giá trị các biến giải thích là các số đã được xác định.(3) Giả định 3: Kỳ vọng hoặc trung bình số học của các sai số là bằng 0 (zero conditional mean). E(u/xi) = 0 27Giả định 3: E(ui/xi) = 0 28Giả định của mô hình hồi qui đa biến(4) Giả định 4: Các sai số u độc lập với biến giải thích. Cov(ui, Xi) = 0(5) Giả định 5: Các sai số u có phương sai bằng nhau (homoscedasticity). Var(u/xi) = σ2 29Giả định 5: Var(u/xi) = σ2 30Phương sai sai số không đồng nhất:var(ui|Xi) = i2 31Giả định của mô hình hồi qui đa biến(6) Giả định 6: Các sai số u từng cặp độc lập với nhau. Cov(ui, ui’) = E(uiui’) = 0, nếu i  i’ 32 Giả định của mô hình hồi qui đa biến(7) Giả định: Không có biến độc lập nào là hằng số, và không tồn tại các mối liên hệ tuyến tính hoàn toàn chính xác giữa các biến độc lập (no perfect multicollinearity).(8) Số quan sát n phải lớn hơn số biến độc lập.(9) Mô hình hồi quy được xác định đúng đắn: không có sai lệch về dạng mô hình. 33