Tổng hợp công thức kinh tế lượng | Đại học Văn Hiến

Tổng hợp công thức kinh tế lượng | Đại học Văn Hiến. Tài liệu gồm 5 trang, giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đọc đón xem!

Lê Quang Hin A6QTK49 Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x
TNG KT CÔNG THC KINH T LƯNG
Bài toán
Hai bi
n
a bi
n
Xác nh
PRF
E(Y/X
i
) = f(X
i
) =
1
+
2
X
i
Y
i
=
1
+
2
X
i
+ u
i
kikik
XXXXYE
β
β
+
+
+
=
...),...|(
2212
ikikii
UXXY
+
+
+
+
=
β
β
...
221
Xác nh
SRF
ii
XY
21
ˆ
ˆ
ˆ
ββ
+=
=
=
=
n
i
i
n
i
ii
XnX
YXnXY
1
22
1
2
).(
..
ˆ
β
;
XY
21
ˆˆ
ββ
=
ikikii
eXXY ++++=
βββ
ˆ
...
ˆ
ˆ
ˆ
221
Các giá tr
β
ˆ
s ly phn Coefficient trong
bng kt qu Eview
Ý ngha
các h s
hi quy
β
ˆ
> 0: X tng 1 ơn v thì Y tng
β
ˆ
ơn v
β
ˆ
<0: X tng 1 ơn v thì Y gim
β
ˆ
ơn v
Nói ý ngha bin nào tc nh c bin còn
li.
VD: nói ý ngha ca
1
ˆ
β
thì c nh các bin
X
2
, X
3.
1
ˆ
β
> 0: X
2
không i, nu X
1
tng 1 v thì Y
tng
1
ˆ
β
v.
Tng các
bình
phơng
TSS =
=
2
ESS=
=
n
i
i
x
1
22
2
ˆ
β
RSS =
=
n
i
i
e
1
2
=TSS – RSS
Gii ma trn, nhng không cn tính n.
Tra trong bng kq Eview
Sum squared resid: RSS
Tính h s
xác nh
TSS
RSS
TSS
ESS
R == 1
2
TSS
RSS
TSS
ESS
R == 1
2
H s
tơng quan
riêng phn
các
cthc liên
quan
Mô hình hi quy 3 bin:
Y
i
=
1
+
2.
X
2i
+
3
.X
3i
+ U
i






























,






Var(
2
ˆ
β
) =
2
δ



Trong ó,

h s tơng quan gia bin Y X
2
trong khi X
3
không i. Tơng t ta s có
vi

,

H s xác
nh hiu
ch
nh
2
=R
2
+ (1 –R
2
).
2
có th âm, trong TH này, quy c
2
=0
2
=R
2
+ (1 –R
2
).
( k s tham s ca
hình)
Ưc l!ng
ca
δ
, se(
β
ˆ
), Var(
β
ˆ
)
2
ˆ
1
2
2
=
=
n
e
n
i
i
δ
=

( )
2
1
2
1
2
1
ˆ
var
δβ
=
=
=
n
i
i
n
i
i
xn
X
;
(
)
=
=
n
i
i
x
1
2
2
2
ˆ
var
δ
β
k
n
e
n
i
i
=
=1
2
2
ˆ
δ
=

Tra trong bng Eview:
δ
ˆ
: dòng S.E of regression
)
ˆ
(
1
β
SE
: c"t Std. Error dòng 1
2
ˆ
(
β
SE
): c"t Std. Error dòng 2
Lê Quang Hin A6QTK49 Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x
δβ
=
=
=
n
i
i
n
i
i
xn
X
SE
1
2
1
2
1
)
ˆ
(
;
=
2
2
)
ˆ
(
i
x
SE
δ
β
Ki m nh
s phù h!p
SRF, mc
ý ngha #
PP giá tr ti hn:
B1: Lp gi thit H
o
: =0 ; H
1
: $0
Tính Fqs =

.

B2: tra bng F, giá tr ti hn: F
#
(1, n -2 )
B3: So sánh Fqs vi F
#
(1, n -2 )
+ F
qs
> F
#
(1, n-2): bác b% H
0
hàm SRF phù
hp vi mu
+ F
qs
< F
#
(1, n-2): chp nhn H
0
PP giá tr ti hn:
B1: Lp gi thit H
o
: =0 ; H
1
: $0
Tính Fqs =

.


B2: tra bng F, giá tr ti hn: F
#
(k-1, n -k )
B3: So sánh Fqs vi F
#
(k-1, n -k )
+ F
qs
> F
#
(k-1, n-k): bác b% H
0
hàm SRF
phù hp vi mu
+ F
qs
< F
#
(k-1,n-k): chp nhn H
0
PP giá tr P-value ( khi & cho s'n trong bng kt
qu)
Ly giá tr p-value ng vi F
0
cui cùng góc
phi ch Prod(F-statistic))
Tin hành so sánh p-value và #:
+ p-value < #: bác b% H
0
hàm SRF phù hp
vi mu
+ p-value > #: chp nhn H
0
PP giá tr P-value ( khi & cho s'n trong bng
kt qu)
Ly giá tr p-value ng vi F
0
cui cùng
góc phi ch Prod(F-statistic))
Tin hành so sánh p-value và #:
+ p-value < #: bác b% H
0
m SRF phù
hp vi mu
+ p-value > #: chp nhn H
0
Ki m nh
gi thit
bin "c
lp nh
hng lên
bin ph(
thu"c
không?
Gi thit: H
0
: = 0 H
1
: $ 0
PP giá tr ti hn:
B1: Tính T
qs
=
β
ˆ
!
β
ˆ
B2: Tra bng t-student giá tr "
#

B3: so sánh
$
%
&'
$
"
#

+
$
%
&'
$
> "
#

: bác b% H
o
=> bin "c lp nh
hng lên bin ph( thu"c Y
+
$
%
&'
$
<
"
#
: chp nhn H
o
Gi thit: H
0
: = 0 H
1
: $ 0
PP giá tr ti hn:
B1: Tính T
qs
=
β
ˆ
!
β
ˆ
B2: Tra bng t-student giá tr "
#

B3: so sánh
$
%
&'
$
"
#

+
$
%
&'
$
> "
#

: bác b% H
o
=> bin "c lp nh
hng lên bin ph( thu"c Y
+
$
%
&'
$
<
"
#
: chp nhn H
o
PP P-value:
Ly giá tr p-value tơng ng vi bin "c lp
mình ang xét
Tin hành so sánh p-value và #:
+ p-value < #: bác b% H
0
bin c lp (X)
nh hng lên bin ph thuc (Y)
+ p-value > #: chp nhn H
0
PP P-value:
Ly giá tr p-value tơng ng vi bin "c lp
mình ang xét
Tin hành so sánh p-value và #:
+ p-value < #: bác b% H
0
bin c lp (X)
nh hng lên bin ph thuc (Y)
+ p-value > #: chp nhn H
0
Ưc l!ng
khong
Dùng công thc cho a bin vi ( j =1,2)
Vi " tin cy ( 1 #), khong tin cy i
xng, ti a, ti thi u ca
j
là:
Khong tin cy cho phơng sai sai s ng)u
Lê Quang Hin A6QTK49 Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x
nhiên:
D báo, d
oán
Cho X=X
o
mc ý ngha # ( dùng c a bin)
Ưc l!ng i m:
0210
ˆ
ˆ
ˆ
XY
ββ
+=
Giá tr trung bình:
Cá bit:
So sánh R
2
Ch so sánh !c khi th%a 3 i&u kin sau:
1. Cùng c* m)u n.
2. Cùng s bin "c lp.(nu ko cùng s bin
"c lp thì dùng
(
)
*
)
3. Cùng dng hàm bin ph( thu"c
Ch so sánh !c khi th%a 3 i&u kin sau:
1. Cùng c* m)u n.
2. Cùng s bin "c lp (nu ko cùng s
bin "c lp thì dùng
)
3. Cùng dng hàm bin ph( thu"c
Ki m nh
thu h+p hi
quy
Mô hình:
kikik
XXXXYE
β
+
+
+
=
...),...|(
2212
Nghi ng, m bin X
k-m+1
, …, X
k
không gii thích cho Y
B1: Lp c-p gi thit:
H
o
:
k-m+1
=…=
k
= 0;
H
1
:
j
$ 0 (j =k-m+1 ÷ k)
B2:
Mô hình nhi&u h s là mô hình ln (L)
Mô hình ít h s g.i là mô hình nh% (N)
Tính F
qs
=
+

,
+
x

-
=
+

,

+
x

-
B3: so sánh
F
qs
> F
#
(m, n-k) => bác b% H
o
=> tn ti 1 trong các bin nghi ng, có ý ngha
Ki m nh
s ng
nht ca
hàm hi
quy
C-p gi thit:
H
o
: 2 hàm hi quy ng nht
H
1
: 2 hàm hi quy không ng nht
B1: Có
Hàm 1: kích thc m)u n
1
, RSS
1;
Hàm 2: kích thc m)u n
2
, RSS
2
Hàm tng th : kích thc m)u n
1
+n
2
, RSS
-t ..
..
..
B2: Tính
F
qs
=
 
/


B3: so sánh
F
qs
> F
#
(k, n
1
+n
2
– 2k) => bác b% H
o
Lê Quang Hin A6QTK49 Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x
Phát hin
a c"ng
tuyn
B1: Hi quy ph(: hi quy 1 bin "c lp theo các bin "c lp khác:
X
si
=
#
0
1
0
2
03'
B2: Dùng ki m nh T ( ki m nh ý ngha thng kê ca h s ) ho-c ki m nh F ( s phù h!p ca
hàm hi quy).
B3: Nu thc s X
s
ph( thu"c ít nht m"t bin "c lp khác thì mô hình gc có a c"ng tuyn
Ki m nh
PSSS thay
i
Da trên bin "c lp: t/ gi thit cho, ta lp ra
hàm hi quy ph(. Sau ó tin hành ki m nh
hàm hi quy ph( ó:
Da trên bin ph( thu"c:
Ki m nh
hin t!ng
t tơng
quan
Ki m nh Durbin-Watson
Tính d = 2(1-
ρ
) . ( d chính s cho trong bng
dòng Durbin- Watson)
-10
ρ
01 00d04
ρ = -1 => d = 4: t tơng quan hoàn ho âm
ρ = 0 => d = 2: không có t tơng quan
ρ = 1 => d = 0: t tơng quan hoàn ho dơng
Vi n, k’ =k-1, #, tra bng => d
L
và d
U
Note: Ch ng cho t tơng quan bc 1, không dùng khi mô hình không
h s ch-n, không dùng vi mô hình có bin tr1
Dùng hi quy ph(:
Ki m nh B-G:
Lê Quang Hin A6QTK49 Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x
Ý ngha h s góc, nh hng biên, h s co giãn:
Tên g.i Dng hàm 2nh hng biên H s co giãn Ý ngha h s
góc
Tuyn tính Y = # + .X .(X/Y)
Khi X tng 1 v
thì Y thay i
v
Tuyn tính Log lnY = # + .lnX .(Y/X) Khi X tng 1%
thì Y thay i
%
Log –lin lnY = # + .X .Y .X Khi X tng 1 v
thì Y thay i
100. 3 (%)
Lin-log Y = # + .lnX .(1/X) .(1/Y) Khi X tng 1%
thì Y thay i
(/100) v
Nghch o
Y = # + .
4
- .(1/X
2
) - .(1/XY)
| 1/5

Preview text:

Lê Quang Hi n A6QTK49
Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
T NG K T CÔNG TH C KINH T LƯ NG Bài toán Hai bi n a bi n Xác nh E(Y/Xi) = f(Xi) = 1 + 2Xi E Y
( | X ,...X ) = β + β X + ... + β X 2 1 2 2 PRF Y k i k i = 1 + 2Xi + ui ki
Y = β + β X + ... + β X + U i 1 2 2i k ki i Xác nh Yˆ ˆ ˆ = β + β X
Yˆ = βˆ + βˆ X + + βˆ ... X + e SRF i 1 2 i i 1 2 2i k ki i n Các giá tr
Y X n.X Y .
βˆ s l y ph n Coefficient trong i i ˆ ˆ ˆ i = β = 1
; β = Y − β X b ng k t qu Eview 1 2 2 n
X 2 − n.( X 2 ) i i=1 Ý
ngh a βˆ > 0: X t ng 1 ơn v thì Y t ng βˆ ơn v
Nói ý ngh a bi n nào thì c nh các bi n còn các h s l i. h i quy
βˆ <0: X t ng 1 ơn v thì Y gi m βˆ ơn v VD: nói ý ngh a c a ˆ β thì c nh các bi n 1 X2, X3. ˆ β > 0: X 1 2 không i, n u X1 t ng 1 v thì Y t ng ˆ β v . 1 T ng các TSS = = ( − )2
Gi i ma tr n, nh ng không c n tính n. bình n Tra trong b ng kq Eview ph ơng ESS= 2 ˆ β x2 Sum squared resid: RSS 2 i i =1 n RSS = e2 =TSS – RSS i i =1 Tính h s 2 ESS RSS 2 ESS RSS xác nh R = = 1− R = = 1− TSS TSS TSS TSS H s Mô hình h i quy 3 bi n: t ơng quan Y riêng ph n i = 1+ 2.X2i + 3.X3i + Ui − . − . − . và các , = , , (1 − )(1 − ) , = (1 − )(1 − ) , = (1 − )(1 − ) cth c liên quan = , = + (1 − ). , = + (1 − ). , 2 δ Var( ˆ β ) = 2 ( ) Trong ó,
, là h s t ơng quan gi a bi n Y và X2 trong khi X3 không i. T ơng t ta s có v i , , , H s xác 2 =R2 + (1 –R2). 2=R2 + (1 –R2). ( k là s tham s c a mô nh hi u 2 hình) ch nh
có th âm, trong TH này, quy c 2=0 Ư c l !ng n n 2 2 c a δ , se( e e i i ˆ2 i 1 2 ˆ i βˆ ), Var( δ = = = δ = =1 = n − 2 n k βˆ ) n Tra trong b ng Eview: 2 X 2 δ ( i ˆ ˆ var ; var(β 2 ) β i= = δ =
δˆ : dòng S.E of regression 1 ) 1 2 n n 2 2 ˆ n x x
SE(β ) : c"t Std. Error dòng 1 i i 1 i 1 = i=1 ˆ
SE(β ): c"t Std. Error dòng 2 2
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x Lê Quang Hi n A6QTK49
Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com n X 2 δ i ; ˆ SE(β ) = SE β i= ˆ ( ) = 1 δ 2 1 2 n x n x 2 i i i=1 Ki m nh PP giá tr t i h n: PP giá tr t i h n:
s phù h!p B1: L p gi thi t Ho: =0 ; H1: $0
B1: L p gi thi t Ho: =0 ; H1: $0 SRF, m c Tính Fqs = . Tính Fqs = . ý ngh a #
B2: tra b ng F, giá tr t i h n: F# (1, n -2 )
B2: tra b ng F, giá tr t i h n: F# (k-1, n -k )
B3: So sánh Fqs v i F# (1, n -2 )
B3: So sánh Fqs v i F# (k-1, n -k )
+ Fqs > F#(1, n-2): bác b% H0 → hàm SRF phù + Fqs > F#(k-1, n-k): bác b% H0 → hàm SRF h p v i m u phù h p v i m u
+ Fqs < F#(1, n-2): ch p nh n H0
+ Fqs < F#(k-1,n-k): ch p nh n H0
PP giá tr P-value ( khi & cho s'n trong b ng k t PP giá tr P-value ( khi & cho s'n trong b ng qu ) k t qu )
L y giá tr p-value ng v i F0 (ô cu i cùng góc L y giá tr p-value ng v i F0 (ô cu i cùng
ph i ch Prod(F-statistic))

góc ph i ch Prod(F-statistic))
Ti n hành so sánh p-value và #:
Ti n hành so sánh p-value và #:
+ p-value < #: bác b% H0 → hàm SRF phù h p + p-value < #: bác b% H0 → hàm SRF phù v i m u h p v i m u
+ p-value > #: ch p nh n H0
+ p-value > #: ch p nh n H0 Ki m nh Gi thi t: H0: = 0 H1: $ 0 Gi thi t: H0: = 0 H1: $ 0 gi thi t PP giá tr t i h n: PP giá tr t i h n: bi n "c βˆ βˆ l p có nh B1: Tính Tqs= B1: Tính Tqs= h ng lên !( βˆ ) !( βˆ ) bi n
ph( B2: Tra b ng t-student giá tr "∝
B2: Tra b ng t-student giá tr " thu"c ∝ không?
B3: so sánh $%&'$ và "∝
B3: so sánh $%&'$ và "∝
+ $%&'$> "∝ : bác b% Ho => bi n "c l p nh + $%&'$> "∝ : bác b% Ho => bi n "c l p nh h ng lên bi n ph( thu"c Y h ng lên bi n ph( thu"c Y
+ $%&'$< "∝ : ch p nh n Ho
+ $%&'$< "∝ : ch p nh n Ho PP P-value: PP P-value:
L y giá tr p-value t ơng ng v i bi n "c l p L y giá tr p-value t ơng ng v i bi n "c l p mình ang xét mình ang xét
Ti n hành so sánh p-value và #:
Ti n hành so sánh p-value và #:
+ p-value < #: bác b% H0 → bi n
c l p (X) + p-value < #: bác b% H0 → bi n c l p (X) nh h
ng lên bi n ph thu c (Y) nh h
ng lên bi n ph thu c (Y)
+ p-value > #: ch p nh n H0
+ p-value > #: ch p nh n H0
Ư c l !ng Dùng công th c cho a bi n v i ( j =1,2)
V i " tin c y ( 1 – #), kho ng tin c y i kho ng
x ng, t i a, t i thi u c a j là:
Kho ng tin c y cho ph ơng sai sai s ng)u
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x Lê Quang Hi n A6QTK49
Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com nhiên:
D báo, d Cho X=Xo m c ý ngh a # ( dùng c a bi n) oán Ư c l !ng i m: ˆ ˆ ˆ = β 0 Y + β 1 2 X 0 Giá tr trung bình: Cá bi t:
So sánh R2 Ch so sánh !c khi th%a 3 i&u ki n sau:
Ch so sánh !c khi th%a 3 i&u ki n sau: 1. Cùng c* m)u n. 1. Cùng c* m)u n.
2. Cùng s bi n "c l p.(n u ko cùng s bi n 2. Cùng s bi n "c l p (n u ko cùng s "c l p thì dùng ( )* )
bi n "c l p thì dùng )
3. Cùng d ng hàm bi n ph( thu"c
3. Cùng d ng hàm bi n ph( thu"c Ki m nh Mô hình: thu h+p h i E Y
( | X ,...X ) = β + β X + ... + β X quy 2 k 1 2 2i k ki
Nghi ng, m bi n Xk-m+1, …, Xk không gi i thích cho Y B1: L p c-p gi thi t: Ho: k-m+1 =…= k = 0;
H1: ∃ j $ 0 (j =k-m+1 ÷ k) B2:
Mô hình nhi&u h s là mô hình l n (L)
Mô hình ít h s g.i là mô hình nh% (N) Tính F (+) (,) qs = x = (+) (,)x (+) - (+) - B3: so sánh
Fqs > F#(m, n-k) => bác b% Ho => t n t i 1 trong các bi n nghi ng, có ý ngh a Ki m nh C-p gi thi t: s ng Ho: 2 hàm h i quy ng nh t nh t
c a H1: 2 hàm h i quy không ng nh t hàm h i B1: Có quy
Hàm 1: kích th c m)u n1, RSS1; Hàm 2: kích th c m)u n2, RSS2
Hàm t ng th : kích th c m)u n1+n2, RSS -t .. = .. + .. B2: Tính Fqs = / B3: so sánh
Fqs > F# (k, n1+n2 – 2k) => bác b% Ho
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x Lê Quang Hi n A6QTK49
Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Phát hi n B1: H i quy ph(: h i quy 1 bi n "c l p theo các bi n "c l p khác: a c"ng Xsi = 03' ∝0 10 + 2 tuy n
B2: Dùng ki m nh T ( ki m nh ý ngh a th ng kê c a h s ) ho-c ki m nh F ( s phù h!p c a hàm h i quy).
B3: N u th c s Xs ph( thu"c ít nh t m"t bi n "c l p khác thì mô hình g c có a c"ng tuy n Ki m
nh D a trên bi n "c l p: t/ gi thi t cho, ta l p ra D a trên bi n ph( thu"c:
PSSS thay hàm h i quy ph(. Sau ó ti n hành ki m nh i hàm h i quy ph( ó: Ki m nh Ki m nh Durbin-Watson Dùng h i quy ph(:
hi n t !ng Tính d = 2(1- ρ ) . ( d chính là s cho trong b ng t t ơng dòng Durbin- Watson) quan -10 ρ 01 00d04
ρ = -1 => d = 4: t t ơng quan hoàn h o âm
ρ = 0 => d = 2: không có t t ơng quan
ρ = 1 => d = 0: t t ơng quan hoàn h o d ơng
V i n, k’ =k-1, #, tra b ng => dL và dU Ki m nh B-G:
Note: Ch dùng cho t t ơng quan b c 1, không dùng khi mô hình không có
h s ch-n, không dùng v i mô hình có bi n tr1
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x Lê Quang Hi n A6QTK49
Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Ý ngh a h s góc, nh h ng biên, h s co giãn: Tên g.i D ng hàm 2nh h ng biên H s co giãn Ý ngh a h s góc Tuy n tính Y = # + .X .(X/Y) Khi X t ng 1 v thì Y thay i v
Tuy n tính Log lnY = # + .lnX .(Y/X) Khi X t ng 1% thì Y thay i % Log –lin lnY = # + .X .Y .X Khi X t ng 1 v thì Y thay i 100. 3 (%) Lin-log Y = # + .lnX .(1/X) .(1/Y) Khi X t ng 1% thì Y thay i ( /100) v Ngh ch o Y = # + . - .(1/X2) - .(1/XY) 4
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x