Bài giảng Kinh tế lượng 1: Chương 3 - Trường ĐH Kinh tế Quốc Dân (Năm 2022)

Bài giảng Kinh tế lượng 1: Chương 3 được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Quy luật phân phối xác suất; Khoảng tin cậy của các hệ số; Kiểm định T về các hệ số; Kiểm định F về các hệ số; Kiểm định về các hệ số; Dự báo biến phụ thuộc. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chương 3 SUY DIỄN THỐNG KÊ & DỰ BÁO

Suy diễn thống kê

là sử dụng ước lượng điểm, chỉ phản ánh xu thế củamẫu, chưa phải của tổng thể

(khoảng tin cậy), kiểm định giả thuyết về tham số

tổng thể → phân tích cho tổng thể

3.1 QUY LUẬT PHÂN PHỐI XÁC SUẤT

▪ Mẫu: 𝑌෠𝑖 = መ𝛽1 + መ𝛽2𝑋2𝑖 + መ𝛽3𝑋3𝑖 + ⋯ + መ𝛽𝑘𝑋𝑘𝑖

tổng thể (j= 1,…, k) cần giả thiết về quy luật phân

phối xác suất

▪ Giả thiết 5: Sai số ngẫu nhiên phân phối Chuẩn

Var(u ) = σ2 , thì: u ~ N(0, σ2)

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo

Quy luật phân phối xác suất

▪ Khi đó: 𝛽መ𝑗~𝑁 𝛽𝑗, 𝑉𝑎𝑟 መ𝛽𝑗

መ

𝛽𝑗 − 𝛽𝑗𝑉𝑎𝑟 መ𝛽𝑗

መ

𝛽𝑗 − 𝛽𝑗𝑆𝑒( መ𝛽𝑗) ~𝑇 𝑛 − 𝑘

cậy (1 – α)

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo

3.2 KHOẢNG TIN CẬY CỦA CÁC HỆ SỐ

đa, tối thiểu của β j (j = 1,…,k ):

Khoảng tin cậy nhiều hệ số

Khoảng tin cậy

rất nhiều khoảng tin cậy → 95% khoảng đó chứa hệ

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.2 Khoảng tin cậy của các hệ số

3.3 KIỂM ĐỊNH T VỀ HỆ SỐ HỒI QUY

Kiểm định T và P-value

H0: 𝛽𝑗 = 0

H1: 𝛽𝑗 ≠ 0

insignificant): biến X j không giải thích cho sự biến

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.3 Kiểm định T về hệ số hồi quy

P-value của kiểm định T

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.3 Kiểm định T về hệ số hồi quy

Ví dụ 3.1: Y phụ thuộc K, L

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.3 Kiểm định T về hệ số hồi quy

Ví dụ 3.1 (tiếp)

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.3 Kiểm định T về hệ số hồi quy

Kiểm định F về các ràng buộc

▪ Mô hình gốc: Y = β1 + β2X2 + β3X3 +…+ β k X k +u

(U), được về mô hình ít hệ số hơn: mô hình có ràng

buộc (R : restricted)

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.4 Kiểm định F

Kiểm định F về các ràng buộc

2 − 𝑅𝑅2)/𝑚(1 − 𝑅𝑈2)/(𝑛 − 𝑘𝑈)

sau khi bớt biến

là sau khi thêm

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.4 Kiểm định F

Kiểm định F về sự phù hợp của mô hình

▪ P-value của kiểm định F = 𝑃 𝐹 𝑚, 𝑛 − 𝑘𝑈 > 𝐹𝑞𝑠

▪ P-value được tính bởi phần mềm chuyên dụng

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.4 Kiểm định F

Ví dụ 3.1 (tiếp)

tăng lên đến 1,48E+08 Có nên bỏ biến đó không?

0,65 Vậy có nên bỏ biến đó không? So sánh kết quảvới kiểm định T

xác định tăng lên đến 0,9664 Vậy có nên thêm hai

biến đó vào không?

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.4 Kiểm định F

3.5 KIỂM ĐỊNH KHI-BÌNH PHƯƠNG

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err.

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo

Ví dụ 3.2: Ln(Y) phụ thuộc ln(K), ln(L)

Dependent Variable: LOG(Y) Sample: 1 100

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

định T

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo

Ví dụ 3.2 (tiếp)

quả không đổi theo quy mô” qua kết quả dưới đây

LOG(K/L) 0.537318 0.006444 83.37731 0.0000

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo

3.6 DỰ BÁO BIẾN PHỤ THUỘC

▪ Với hồi quy 2 biến: Y = 1 + 2X + u

▪ Ước lượng điểm: ෠𝑌0 = መ𝛽1 + መ𝛽2𝑋0

Sai số dự báo

1

11

1

100

m

i i i

m

i i i

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo 3.5 Dự báo biến phụ thuộc

Ví dụ 3.3: Dự báo cho Y theo K, L

Ví dụ 3.3 (tiếp)

Mô hình 100 qs qs đầu 50 qs sau 50

Trình bày kết quả nhiều mô hình

Tóm tắt Chương 3

Chương 3 Suy diễn thống kê và dự báo