Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Trần Anh Tuấn

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 3: Mô hình hồi quy nhiều biến, trình bày các nội dung chính sau: Mô hình hồi quy nhiều biến; Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy; Phân tích phương sai và kiểm định giả thuyết đồng thời; Phân tích hồi quy và dự báo. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Trần Anh TuấnMô hình hồi quy nhiều biến Ước lượng, kiểm định Kiểm định đồng thời Phân tích hồi quy và dự báo BÀI GIẢNG Kinh tế lượng Trần Anh Tuấn, email: anhtuanvcu@gmail.com Bộ môn Kinh tế lượng - Đại học Thương mại Trần Anh Tuấn Kinh tế lượngMô hình hồi quy nhiều biến Ước lượng, kiểm định Kiểm định đồng thời Phân tích hồi quy và dự báoChương 3 MÔ HÌNH HỒI QUY NHIỀU BIẾN 1 Mô hình hồi quy nhiều biến Mô hình hồi quy nhiều biến Phương pháp bình phương nhỏ nhất Các giả thiết cơ bản của MHHQ nhiều biến Các tính chất của ước lượng BPNN 2 Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy Ma trận hiệp phương sai của hệ số hồi quy mẫu Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy 3 Phân tích phương sai và kiểm định giả thuyết đồng thời Hệ số xác định bội Kiểm định giả thuyết đồng thời 4 Phân tích hồi quy và dự báo Dự báo giá trị trung bình Dự báo giá trị cá biệt Trần Anh Tuấn Kinh tế lượngMô hình hồi quy nhiều biến Ước lượng, kiểm định Kiểm định đồng thời Phân tích hồi quy và dự báo §1. Mô hình hồi quy nhiều biến Trần Anh Tuấn Kinh tế lượngMô hình hồi quy nhiều biến Ước lượng, kiểm định Kiểm định đồng thời Phân tích hồi quy và dự báo1.1 Mô hình hồi quy nhiều biến Yi = β1 + β2 X2i + β3 X3i + · · · + βk Xki + Ui (3.1) Trong đó : Yi là giá trị của biến phụ thuộc Y . β1 là hệ số chặn. βj là hệ số góc của biến giải thích (j = 2, k). Ui là sai số ngẫu nhiên. Mô hình hồi quy mẫu xây dựng dựa trên mẫu ngẫu nhiên kích thước n : (Yi , X2i , X3i , . . . , Xki ), i = 1, n . ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β2 X2i + β3 X3i + · · · + βk Xki (3.2) Trong đó ˆ Yi là ước lượng của Yi hoặc E(Y /Xji ), i = 1, n. ˆ βj là ước lượng của các hệ số hồi quy tổng thể (j = 1, k). Trần Anh Tuấn Kinh tế lượngMô hình hồi quy nhiều biến Ước lượng, kiểm định Kiểm định đồng thời Phân tích hồi quy và dự báo Ta kí hiệu         Y1 β1 U1 1 X21 X31 ··· Xk1          Y   2   β  2   U  2   1 X22 X32 ··· Xk2  Y = β =  U =  X =        ···   ···   ···   ··· ··· ··· ··· ···          Yn βk Un 1 X2n X3n ··· Xkn Thì MHHQ tổng thể (3.1) có thể biểu diễn dưới dạng ma trận Y = Xβ + U (3.3) Tương tự, nếu ta kí hiệu     ˆ Y1 ˆ β1      ˆ   ˆ   Y2   β2  ˆ Y =  ˆ β=   ···   ···          ˆ Yn ˆ βk Thì MHHQ mẫu (3.2) có thể biểu diễn dưới dạng ma trận ˆ ˆ Y = Xβ (3.4) Trần Anh Tuấn Kinh tế lượngMô hình hồi quy nhiều biến Ước lượng, kiểm định Kiểm định đồng thời Phân tích hồi quy và dự báo1.2 Phương pháp bình phương nhỏ nhất ˆ Ta kí hiệu các phần dư ei = Yi − Yi và được biểu diễn dưới dạng ma trận như sau       e1 Y1 Yˆ      1       ˆ   e2   Y2   Y2 ...