Kinh tế lượng ứng dụng - Chương 2

Tham khảo tài liệu kinh tế lượng ứng dụng - chương 2, kinh tế - quản lý, kinh tế học phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Kinh tế lượng ứng dụng - Chương 2 ThS. Phaïm Trí Cao * Kinh teá löôïng öùng duïng – Phaàn naâng cao * Chöông 2 Chöông 2 HOÀI QUI VÔÙI BIEÁN PHUÏ THUOÄC LAØ RÔØI RAÏC MOÂ HÌNH LPM, LOGIT VAØ PROBITDichotomous: löôõng phaânBinary: nhò phaânDiscrete: rôøi raïcCaùc moâ hình hoài quy maø ta ñeà caäp töø tröôùc tôùi nay ñeàu coù bieán phuï thuoäc (DependentVariable) laø bieán ñònh löôïng (quantitative variable). Tuy nhieân trong thöïc teá chuùng ta coù theågaëp tröôøng hôïp bieán phuï thuoäc laø bieán ñònh tính (qualitative variable).Chaúng haïn hoïc sinh sau khi toát nghieäp phoå thoâng trung hoïc caàn phaûi löïa choïn hoïc tieáptröôøng ñaïi hoïc hoaëc hoïc tröôøng ngheà. Moät ngöôøi coù theå ñeán nôi laøm vieäc baèng phöông tieänxe maùy rieâng hoaëc xe oâ toâ buyùt. Moät ngöôøi tröôûng thaønh phaûi quyeát ñònh coù laäp gia ñìnhhoaëc khoâng. Bieán bieåu thò quyeát ñònh ñöôïc löïa choïn tröôøng cuûa moät hoïc sinh, hay bieán bieåuthò quyeát ñònh choïn phöông tieän giao thoâng maø moät ngöôøi söû duïng, hay bieán bieåu thò quyeátñònh “ñaïi ñaêng khoa” cuûa 1 ngöôøi tröôûng thaønh laø caùc bieán ñònh tính. Ñeå löôïng hoùa caùc bieán ñònh tính, nhö ta ñaõ bieát ôû phaàn kinh teá löôïng cô baûn, ngöôøi ta söûduïng bieán giaû (Dummy Variable). Bieán giaû coù theå coù hôn 2 giaù trò. ÔÛ ñaây ta chæ xeùt bieán giaûnhò phaân (Binary Dummy Variable) coù hai giaù trò laø 0 hoaëc 1. Ñeå nghieân cöùu caùc moâ hình trong ñoù bieán phuï thuoäc laø bieán giaû nhò phaân ngöôøi tathöôøng söû duïng caùc moâ hình sau ñaây:  Moâ hình xaùc suaát tuyeán tính LPM (The linear probability model)  Moâ hình LOGIT  Moâ hình PROBITI - MOÂ HÌNH XAÙC SUAÁT TUYEÁN TÍNH (LPM) 1- Moâ hìnhChuùng ta xeùt moâ hình sau ñaây: Yi = 1 + 2Xi + ui (2.1)Trong ñoù: X : thu nhaäp gia ñình, bieán ñoäc laäp Y = 1: gia ñình coù nhaø ; Y= 0 : gia ñình khoâng coù nhaø Y laø bieán ngaãu nhieân Goïi pi = P(Y= 1/Xi) : xaùc suaát ñeå Y = 1 vôùi ñieàu kieän X = Xi 1 pi = P( Y= 0/Xi).Nhö vaäy Yi  B(1, pi). Yi 0 1 P 1- pi pi 1 ThS. Phaïm Trí Cao * Kinh teá löôïng öùng duïng – Phaàn naâng cao * Chöông 2 Vôùi giaû thieát E(ui) = 0, (trong phaàn KTL cô baûn) ta coù: E(Y/Xi) = 1 + 2Xi (a) Theo ñònh nghóa kyø voïng ta coù: E(Yi)= E(Y/Xi) = 1* pi + 0* (1- pi ) = pi (b) Töø (a) vaø (b) ta coù : E(Y/Xi) = 1 + 2Xi = piKhi ñoù moâ hình (2.1) ñöôïc goïi laø moâ hình xaùc suaát tuyeán tính (LPM). Maët khaùc do 0  pi  1, neân 0  E(Y/Xi )  1 2- Caùc giaû thieát cuûa OLS trong moâ hình xaùc suaát tuyeán tính. Trong moâ hình hoài quy tuyeán tính coå ñieån, caùc yeáu toá ngaãu nhieân thoûa maõn caùc giaû thieátnhaát ñònh, trong ñoù coù caùc giaû thieát sau:  E(ui) = 0;  cov(ui, uj) = 0 (i  j); 2  var(ui) =  (i) Ta haõy xem caùc giaû thieát treân coù thoûa maõn hay khoâng trong moâ hình xaùc suaát tuyeán tính. a- Trong LPM caùc sai soá ngaãu nhieân khoâng thuaàn nhaát, phöông sai cuûa chuùng thay ñoåi.Do ui = Yi - 1 - 2 Xi neân: 1 -  1 -  2 Xi neáu Yi = 1 ui = Yi -  1 -  2 Xi neáu Yi = 0ta coù baûng phaân phoái xaùc suaát cuûa ui nhö sau: ui -1 - 2 Xi 1-1 - 2 Xi Xaùc suaát 1 - pi pi 2 2 Töø ñoù ta coù: var(ui) = Eui – E(ui) = E(ui) 2 2 = (-1 - 2 Xi ) (1-pi) + (1-1 - 2 Xi ) pi 2 2 = pi (1- pi) + (1- pi) pi = pi (1- pi) Nhö vaäy phöông sai cuûa sai soá ngaãu nhieân thay ñoåi. b- Sai soá ngaãu nhieân khoâng phaân phoái theo qui luaät chuaån. Phöông phaùp OLS khoâng ñoøi hoûi ui phaûi coù phaân phoái chuaån, khi kieåm ñònh giaû thieát vaøtìm khoaûng tin caäy cho caùc heä soá hoài quy môùi caàn ñeán giaû thieát naøy.Trong moâ hình xaùc suaát tuyeán tính, Y coù phaân phoái nhò thöùc.Do ui = Yi - 1 - 2 Xi neân: 1 -  1 -  2 Xi neáu Yi = 1 ui = Yi -  1 -  2 Xi neáu Yi = ...