Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Tài liệu tham khảo Kinh tế lượng nâng cao dùng cho sinh viên khoa toán kinh tế , Tài liệu này tiếp theo bài số 1 giới thiệu về Hồi quy và biến giả | KINH TẾ LƯỢNG NÂNG GAO BÀI 1 tiếp theo HỒI QUY VỚI BIẾN GIẢ 3. HỒI QUY VỚI BIẾN PHỤ THUỘC LÀ ĐỊNH TÍNH. Có nhiều hiện tượng kinh tế mà biến phụ thuộc lại là định tính nên phải dùng biến giả để đặc trưng cho chúng. Chẳng hạn có nhà hay không có nhà có xe máy hay không có. 3.1. Mô hình xác suất tuyến tính - LPM. a. Mô hình Xét mô hình sau Yi 01 0.-X. Ui 1 Trong đó X là biến giải thích Yị là biến phụ thuộc rời rạc chỉ nhận hai giá trị bằng 0 hoặc 1. Mô hình 1 gọi là mô hình LPM. Ký hiệu Pi P Y 1 Xi 1 - Pi P Y 0 X Yi - A Pi Với giả thiết E Ui 0 E Y X 01 02X Mặt khác do Yi - A Pi nên E Y Xi Pi Pi 01 02X E Y Xi Do 0 Pi 1 nên 0 E Y Xi 1 b. Các giả thiết của OLS trong mô hình LPM. Trong mô hình LPM phương sai của sai số ngẫu nhiên không đồng đều. Thật vậy ui Yi - 01 - 02X Var ui Var Yi - 01 - 02X Var Yi Do Yi - A Pi Var Yi Pi 1 - Pi - Var ui Pi 1 - Pi Các sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn. Phương pháp OLS không đòi hỏi ui phân phối chuẩn song để tiến hành các suy diễn thống kê thì cần đến giả thiết này. Trong LPM thì ui là biến ngẫn nhiên rời rạc với bảng phân phối xác suất như sau KINH TẾ LƯỢNG NÂNG cao Ui - ßi - ß2Xi 1 - ß1 - ß2Xi Pi 1 - Pi Pi Tuy nhiên dù Ui không phân phối chuẩn thì các ước lượng OLS vẫn là không chệch và với mẫu lớn thì Ui sẽ tiệm cận chuẩn. Do đó có thể dùng OLS để ước lượng 1 . Các ước lượng của E Y Xi là Y i chưa chắc đã thoả mãn điều kiện 0 Y i 1. Ước Lượng của hệ số xác định R2 có thể thấp hơn thực tế. c. Ước lượng mô hình. Với các đặc điểm trên thủ tục ước lượng mô hình LPM như sau Bước 1. Dùng OLS ước lượng 1 thu được Y i. Bước 2. Do ui có phương sai của sai số thay đổi nên phải khắc phục bằng phép đổi biến số. Do chưa biết Pi nên dùng ước lượng của nó là Y i. Trước hết phải loại đi các quan sát có Y i 0 và Y i 1 và đặt Wi Y i 1 - Y i đổi biến số và ước lượng mô hình sau Y 7TW ß1 1 VW ß2 Xi VW u TWí 2 Từ kết quả ước lượng 2 suy ra ước lượng của mô hình xuất phát. Ví dụ điều tra ngẫu nhiên 40 gia đình theo hai chỉ tiêu Y 1 nếu có nhà riêng
