Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng với các ứng dụng - Chương 3: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn

Ở chương 1 phát biểu rằng bước đầu tiên trong phân tích kinh tế lượng là việc thiết lập mô hình mô tả được hành vi của các đại lượng kinh tế. Tiếp theo đó nhà phân tích kinh tế/kinh doanh sẽ thu thập những dữ liệu thích hợp và ước lược mô hình nhằm hỗ trợ cho việc ra quyết định. Trong chương này sẽ giới thiệu mô hình đơn giản nhất và phát triển các phương pháp ước lượng, phương pháp kiểm định giả thuyết và phương pháp dự báo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng với các ứng dụng - Chương 3: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn Chöông trình Giaûng daïy Kinh teá Fulbright Nieân khoùa 2003-2004 Phöông phaùp phaân tích Baøi ñoïc Nhaäp moân kinh teá löôïng vôùi caùc öùng duïng Chöông 3: Moâ hình hoài quy tuyeán tính ñôn CHÖÔNG 3 Moâ Hình Hoài Quy Tuyeán Tính Ñôn ÔÛ chöông 1 phaùt bieåu raèng böôùc ñaàu tieân trong phaân tích kinh teá löôïng laø vieäc thieát laäp moâ hình moâ taû ñöôïc haønh vi cuûa caùc ñaïi löôïng kinh teá. Tieáp theo ñoù nhaø phaân tích kinh teá/ kinh doanh seõ thu thaäp nhöõng döõ lieäu thích hôïp vaø öôùc löôïc moâ hình nhaèm hoã trôï cho vieäc ra quyeát ñònh. Trong chöông naøy seõ giôùi thieäu moâ hình ñôn giaûn nhaát vaø phaùt trieån caùc phöông phaùp öôùc löôïng, phöông phaùp kieåm ñònh giaû thuyeát vaø phöông phaùp döï baùo. Moâ hình naøy ñeà caäp ñeán bieán ñoäc laäp (Y) vaø moät bieán phuï thuoäc (X). Ñoù chính laø moâ hình hoài quy tuyeán tính ñôn. Maëc duø ñaây laø moät moâ hình ñôn giaûn, vaø vì theá phi thöïc teá, nhöng vieäc hieåu bieát nhöõng vaán ñeà cô baûn trong moâ hình naøy laø neàn taûng cho vieäc tìm hieåu nhöõng moâ hình phöùc taïp hôn. Thöïc teá, moâ hình hoài quy ñôn tuyeán tính coù theå giaûi thích cho nhieàu phöông phaùp kinh teá löôïng. Trong chöông naøy chæ ñöa ra nhöõng keát luaän caên baûn veà moâ hình hoài quy tuyeán tính ñôn bieán. Coøn nhöõng phaàn khaùc vaø phaàn tính toaùn seõ ñöôïc giôùi thieäu ôû phaàn phuï luïc. Vì vaäy, ñoái vôùi ngöôøi ñoïc coù nhöõng kieán thöùc caên baûn veà toaùn hoïc, neáu thích, coù theå ñoïc phaàn phuï luïc ñeå hieåu roõ hôn veà nhöõng keát quaû lyù thuyeát. 3.1 Moâ Hình Cô Baûn Chöông 1 ñaõ trình baøy ví duï veà moâ hình hoài quy ñôn ñeà caäp ñeán moái lieân heä giöõa giaù cuûa moät ngoâi nhaø vaø dieän tích söû duïng (xem Hình 1.2). Choïn tröôùc moät soá loaïi dieän tích, vaø sau ñoù lieät keâ soá löôïng nhaø coù trong toång theå töông öùng vôùi töøng dieän tích ñaõ choïn. Sau ñoù tính giaù baùn trung bình cuûa moãi loaïi nhaø vaø veõ ñoà thò (quy öôùc caùc ñieåm ñöôïc bieåu thò laø X). Giaû thuyeát cô baûn trong moâ hình hoài quy tuyeán tính ñôn laø caùc trò trung bình naøy seõ naèm treân moät ñöôøng thaúng (bieåu thò baèng α + βSQFT), ñaây laø haøm hoài quy cuûa toång theå vaø laø trung bình coù ñieàu kieän (kyø voïng) cuûa GIAÙ theo SQFT cho tröôùc. Coâng thöùc toång quaùt cuûa moâ hình hoài quy tuyeán tính ñôn döïa treân Giaû thieát 3.1 seõ laø GIAÛ THIEÁT 3.1 (Tính Tuyeán Tính cuûa Moâ Hình) (3.1) Yt = α + βXt + ut trong ñoù, Xt vaø Yt laø trò quan saùt thöù t (t = 1 ñeán n) cuûa bieán ñoäc laäp vaø bieán phuï thuoäc, tieáp theo α vaø β laø caùc tham soá chöa bieát vaø seõ ñöôïc öôùc löôïng; Ramu Ramanathan 1 Thuïc Ñoan/Haøo Thi Chöông trình Giaûng daïy Kinh teá Fulbright Nieân khoùa 2003-2004 Phöông phaùp phaân tích Baøi ñoïc Nhaäp moân kinh teá löôïng vôùi caùc öùng duïng Chöông 3: Moâ hình hoài quy tuyeán tính ñôn vaø ut laø soá haïng sai soá khoâng quan saùt ñöôïc vaø ñöôïc giaû ñònh laø bieán ngaãu nhieân vôùi moät soá ñaëc tính nhaát ñònh maø seõ ñöôïc ñeà caäp kyõ ôû phaàn sau. α vaø β ñöôïc goïi laø heä soá hoài quy. (t theå hieän thôøi ñieåm trong chuoãi thôøi gian hoaëc laø trò quan saùt trong moät chuoãi döõ lieäu cheùo.) Thuaät ngöõ ñôn trong moâ hình hoài quy tuyeán tính ñôn ñöôïc söû duïng ñeå chæ raèng chæ coù duy nhaát moät bieán giaûi thích (X) ñöôïc söû duïng trong moâ hình. Trong chöông tieáp theo khi noùi veà moâ hoài quy ña bieán seõ boå sung theâm nhieàu bieán giaûi thích khaùc. Thuaät ngöõ hoài quy xuaát phaùt töø Fraccis Galton (1886), ngöôøi ñaët ra moái lieân heä giöõa chieàu cao cuûa nam vôùi chieàu cao cuûa ngöôøi cha vaø quan saùt thöïc nghieäm cho thaáy coù moät xu höôùng giöõa chieàu cao trung bình cuûa nam vôùi chieàu cao cuûa nhöõng ngöôøi cha cuûa hoï ñeå “hoài quy” (hoaëc di chuyeån) cho chieàu cao trung bình cuûa toaøn boä toång theå. α + βXb goïi laø phaàn xaùc ñònh cuûa moâ hình vaø laø trung bình coù ñieàu kieän cuûa Y theo X, ñoù laø E(YtXt) = α + βXt. Thuaät ngöõ tuyeán tính duøng ñeå chæ raèng baûn chaát cuûa caùc thoâng soá cuûa toång theå α vaø β laø tuyeán tính (baäc nhaát) chöù khoâng phaûi laø Xt tuyeán tính. Do ñoù, moâ hình Y t = α + β X t2 + u t vaãn ñöôïc goïi laø hoài quy quyeán tính ñôn maëc daàu coù X bình phöông. Sau ñaây laø ví duï veà phöông trình hoài quy phi tuyeán tính Yt = α + Xβ + ut. Trong cuoán saùch naøy seõ khoâng ñeà caäp ñeán moâ hình hoài quy phi tuyeán tính maø chæ taäp trung vaøo nhöõng moâ hình coù tham soá coù tính tuyeán tính maø thoâi. Nhöõng moâ hình tuyeán tính naøy coù theå bao goàm caùc soá haïng phi tuyeán tính ñoái vôùi bieán giaûi thích (Chöông 6). Ñeå nghieân cöùu saâu hôn veà moâ hình hoài quy phi tuyeán tính, coù theå tham khaûo caùc taøi lieäu: Greene (1997), Davidson vaø MacKinnon (1993), vaø Griffths, Hill, vaø Judg (1993). Soá haïng sai soá ut (hay coøn goïi laø soá haïng ngaãu nhieân) laø thaønh phaàn ngaãu nhieân khoâng quan saùt ñöôïc vaø laø sai bieät giöõa Yt vaø phaàn xaùc ñònh α + βXt. Sau ñaây moät toå hôïp cuûa boán nguyeân nhaân aûnh höôûng khaùc nhau: 1. Bieán boû soùt. Giaû söû moâ hình thöïc söï laø Yt = α + βXt + γZt +vt trong ñoù, Zt laø moät bieán giaûi thích khaùc vaø vt laø soá haïng sai soá thöïc söï, nhöng neáu ta söû duïng moâ hình laø Y = α + βXt +ut thì ut = γZt +vt. Vì theá, ut bao haøm caû aûnh höôûng cuûa bieán Z bò boû soùt. Trong ví duï veà ñòa oác ôû phaàn tröôùc, neáu moâ hình thöïc söï bao goàm caû aûnh höôûng cuûa phoøng nguû vaø phoøng taém vaø chuùng ta ñaõ boû qua hai aûnh höôûng naøy maø chæ xeùt ñeán dieän tích söû duïng thì soá haïng u seõ bao haøm caû aûnh höôûng cuûa phoøng nguû vaø phoøng taém leân giaù baùn nhaø. 2. Phi tuyeán tính. ut coù theå bao goàm aûnh höôûng phi tuyeán tính trong moái quan 2 heä giöõa Y vaø X. Vì theá, neáu moâ hình thöïc söï laø Yt = α + βX t + γX t + ut , Ramu Ramanathan 2 Thuïc Ñoan/Haøo Thi Chöông trình Giaûng daïy Kinh teá ...