Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 3 Trường ĐH Quy Nhơn

Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo: Chương 3 Phương pháp phân tích hồi quy, cung cấp cho người đọc những kiến thức như: Mô hình hồi quy đơn; Mô hình hồi quy bội; Suy diễn thống kê và dự báo; Ước lượng khoảng tin cậy; Kiểm định giả thuyết thống kê; Dự báo từ mô hình hồi quy. Mời các bạn cùng tham khảo Đề tài Hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tại Công ty TNHH Mộc Khải Tuyên được nghiên cứu nhằm giúp công ty TNHH Mộc Khải Tuyên làm rõ được thực trạng công tác quản trị nhân sự trong công ty như thế nào từ đó đề ra các giải pháp giúp công ty hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tốt hơn trong thời gian tới.

Trang 1

d7ab8e b82e b25 f771a 671e2 2eac3a57c81ccf10fbf2d5a d39c42dd8acfcf3e7 4 a3b2006 1742 0fc1db577 d1b1e 93fbdd0ab7 1b01 01f9f1 e124 c788 9b01 4208 558 53cf07 f646 b8c7339 c9bc5 c2a893 9633 c98 d993 4af9e 93a61a 3f7 58e77 bf2 8ae 1e13c27bbdbb623 39b4a 6c1a 92ab4 b087 b9 f43e1 9cbdd2ef1 8735 b0a4e2 6a80 f 4b5bc6a22 5fdff0 41df597 5d8 7500 b5865a d81 f6 f4d0 cb27cf3 f1b3 bbcf5a 9e7 325654e 7f4 d3a0 0975 d005a7 b55 0ef9 8d3 b3b7 e6a628 2e6e3 c0a4 2567 faa9c1c

049647 51b2 64f206 c364 bd75 9c1 31d9 64a9fdd5 2ab2a8 3f0 8075 e9f4714 f777 3 7e6c0 572a75 8f0 0c0 7a568e 4eb5 bc2b5 be222 3a3b9 f6 c0e1 1c56 d0 f87d13b5 04 c7952 d3 c8baa0 9c2a 1c4 c631 3e5 f1c1471 f3a72 7a695 064ca 57e6 d7b65b0 57b9 cfed 7dd2ab0 d8e55 82df302 29a2b9eb3 f47 bb0 b317a 5b0 67abf16dc1 d1465 8d4 6c0c3e2bb9d54fb002 ebc95b823a11a b1 c12d09d4 d76a8 e2c083 cc4e fee4e f12 4a49356 cd1 504 b41ac6b5 09f5a55d7d1e 0f7 34bd01b9f9 b418 306b079aa1 4b58 76c8 c235 4c6 d472 b9ba 67e47 c60a 45fe 16681 e6ab5 fc709e3 42c7d0fbd3a5df7 d15bea d4fc82e c67 40f6981 520a4 c275 1ef9 c52 e2ff5a7d195a4 76e05 fe65 012 bd4 c4bb166 f2f402e 7b7 f5d4 1a62 f16ae b3c4b79 2eb d8404a 58fb7 c62 f4a3d0d e408373 6a892 76022 74e7 0c3 7d9d50ee0 258e 23c4 44e8 1ee032 d32 c44 b595e bf 8b9e5 f7e1 78ef067da 3bc8ed 3c5 bfcfde 88109 87c4baaab25b5 f5 b2f3c7 f34e 7 1b3cfe83 06969 dcd424fb6 05c081bd42 b333 9a88e0 f93 b11ff4 6486a bec9 8e8d

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH HỒI QUY

Trang 2

2

Hiểu rõ các vấn đề cơ bản về

phân tích hồi quy

Áp dụng dụng được mô hình hồi quy để dự báo nhằm hỗ trợ cho

việc ra quyết định

Sử dụng được phần mềm Eviews

để ước lượng, kiểm định và dự báo

từ các mô hình hồi quy

Trang 3

3

1 Mô hình hồi quy đơn

2 Mô hình hồi quy bội

3 Suy diễn thống kê và dự báo

• Ước lượng khoảng tin cậy

• Kiểm định giả thuyết thống kê

PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH HỒI QUY

Trang 4

4

MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH

Mô hình hồi quy tuyến tính 𝑘𝑘 biến

𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2𝑡𝑡 + ⋯ + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑡𝑡 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 Với giả thiết 𝐸𝐸(𝑢𝑢 𝑡𝑡 |𝑋𝑋 2𝑡𝑡 , … , 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑡𝑡 ) = 0 Khi đó

𝐸𝐸 𝑌𝑌 𝑡𝑡 𝑋𝑋 2𝑡𝑡 , … , 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2𝑡𝑡 + ⋯ + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑡𝑡

được gọi là hàm hồi quy tổng thể

𝑌𝑌 𝑡𝑡 : biến phụ thuộc (biến được giải thích)

𝑋𝑋 2𝑡𝑡 , … , 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑡𝑡 : biến độc lập (biến giải thích)

𝛽𝛽 1 , 𝛽𝛽 2 , … , 𝛽𝛽 𝑘𝑘 : các hệ số hồi quy; 𝑢𝑢 𝑡𝑡 : sai số ngẫu nhiên (hay nhiễu)

Trang 5

5

𝐸𝐸 𝑌𝑌 𝑡𝑡 𝑋𝑋 2𝑡𝑡 , … , 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2𝑡𝑡 + ⋯ + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 : hệ số chặn: giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0

+ 𝛽𝛽 𝑗𝑗 (𝑗𝑗 = 2, … , 𝑘𝑘): hệ số hồi quy riêng của biến 𝑋𝑋 𝑗𝑗 , khi 𝑋𝑋 𝑗𝑗 tăng (giảm) 1 đơn vị thì trung bình biến phụ thuộc thay đổi 𝛽𝛽 𝑗𝑗 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

- Trong thực tế, các hệ số hồi quy thường không biết nên ta ước lượng chúng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS – Ordinary Least Squares) thông qua một mẫu

MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH (tt)

Trang 6

6

Phương pháp OLS để ước lượng các hệ số hồi quy từ mẫu kích

thước n đối với mô hình hồi quy tuyến tính hai biến

Trang 7

7

Các giả thiết của mô hình:

1 Mô hình có dạng tuyến tính và được xác định đúng

2 E(u t ) = 0

3 u t ∼ N(μ, σ 2 )

4 X t và u t không tương quan: cov X t , u t = 0

5 Không có đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập

6 Phương sai không đổi: 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑢𝑢 𝑡𝑡 = 𝜎𝜎 2

7 Không có tương quan chuỗi: cov 𝑢𝑢 𝑠𝑠 , 𝑢𝑢 𝑡𝑡 = 0, ∀𝑡𝑡 ≠ 𝑠𝑠

Trang 8

8

Đặc điểm của các ước lượng OLS khi thỏa mãn các giả thiết:

1 Các ước lượng OLS đạt tiêu chuẩn BLUE (Best linear unbiased

estimator)

2 Mức độ chính xác của các ước lượng OLS có thể đánh giá qua

phương sai của các hệ số hồi quy 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣( ̂𝛽𝛽 𝑗𝑗 )

Với MH 2 biến: 𝐸𝐸 𝑌𝑌 𝑡𝑡 𝑋𝑋 2𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2𝑡𝑡

𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ̂𝛽𝛽 1 = ∑𝑋𝑋 𝑡𝑡 2

𝑛𝑛∑𝑋𝑋 𝑡𝑡 2 𝜎𝜎 2 , 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ̂𝛽𝛽 2 = ∑𝑋𝑋 𝜎𝜎 2

𝑡𝑡 2

Ước lượng của 𝜎𝜎 2 là �𝜎𝜎 2 = ∑ 𝑌𝑌 𝑛𝑛−2 𝑡𝑡 − �𝑌𝑌 𝑡𝑡 2

Trang 9

9

Với MH 3 biến: 𝐸𝐸 𝑌𝑌 𝑡𝑡 𝑋𝑋 2𝑡𝑡 , 𝑋𝑋 3𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 3 𝑋𝑋 3𝑡𝑡

𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ̂𝛽𝛽 1 = 𝑛𝑛 + 1 �𝑋𝑋 2 2 ∑𝑥𝑥 3𝑡𝑡 2 + �𝑋𝑋 3 2 ∑𝑥𝑥 2𝑡𝑡 2 −2 �𝑋𝑋 2 �𝑋𝑋 3 ∑𝑥𝑥 2𝑡𝑡 𝑥𝑥 3𝑡𝑡

∑𝑥𝑥 2𝑡𝑡 2 ∑𝑥𝑥 3𝑡𝑡 2 − ∑𝑥𝑥 2𝑡𝑡 𝑥𝑥 3𝑡𝑡 2 𝜎𝜎 2 , 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ̂𝛽𝛽 2 = ∑𝑥𝑥 𝜎𝜎 2

2𝑡𝑡 2 (1−𝑟𝑟 23 2 ) , 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ̂𝛽𝛽 3 = ∑𝑥𝑥 𝜎𝜎 2

Trang 10

10

Nhận xét:

- Trường hợp hồi quy nhiều biến, phương sai của các hệ số hồi quy phụ thuộc vào phương sai hạng nhiễu, mẫu và mối tương quan giữa các biến giải thích (hệ số tương quan của biến 𝑋𝑋 𝑖𝑖 và

Trang 11

11

Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình:

- Hệ số xác định 𝑅𝑅 2 (0 ≤ 𝑅𝑅 2 ≤ 1):

• 𝑅𝑅 2 = 1: MH giải thích 100% sự biến thiên của Y

• 𝑅𝑅 2 = 0: MH không giải thích được gì cho sự biến thiên của Y

• 𝑅𝑅 2 càng gần 1 thì MH có độ phù hợp càng cao (với dữ liệu mẫu)

• 𝑅𝑅 2 càng gần 0 thì MH có độ phù hợp càng thấp (với

dữ liệu mẫu)

Trang 12

X

-300 -250 -200 -150 -100 -50 0 50

Trang 13

13

Lưu ý:

- 𝑅𝑅 2 là hàm tăng theo số biến giải thích

- Khi so sánh mức độ phù hợp giữa các mô hình (cùng dạng biến phụ thuộc) khác nhau về số biến độc lập ta sử dụng hệ số xác định hiệu chỉnh

𝑘𝑘 là số hệ số ước lượng trong mô hình

Trang 14

14

Lưu ý:

- Vấn đề hồi quy giả mạo dẫn đến 𝑅𝑅 2 rất cao

- Tương quan mạnh giữa các biến giải thích dẫn đến 𝑅𝑅 2 rất cao

- Tương quan không nhất thiết hàm ý quan hệ nhân quả

- Hệ số 𝑅𝑅 2 không có nghĩa chọn lựa sai biến giải thích 𝑋𝑋 𝑡𝑡

- Các giá trị 𝑅𝑅 2 từ các phương trình với biến phụ thuộc khác nhau không thể so sánh được

Trang 15

Tiêu đề	Phương Pháp Phân Tích Hồi Quy
Trường học	Trường ĐH Quy Nhơn
Chuyên ngành	Phân tích dữ liệu và dự báo
Thể loại	bài giảng

Định dạng
Số trang	30
Dung lượng	818,91 KB