Lê Quang Hi n A6QTK49 Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x
TNG K T CÔNG TH C KINH T L ƯNG
Bài toán
Hai bi
n
a bi
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
β
+
=
...),...|(
2212
ikikii
UXXY
+
+
+
+
=
β
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 l y ph n Coefficient trong
bng k t qu Eview
Ý ngh a
các h s
hi quy
β
ˆ
> 0: X t ng 1 n v ơ thì Y t ng
β
ˆ
n v ơ
β
ˆ
<0: X t ng 1 n v ơ thì Y gi m
β
ˆ
ơn v
Nói ý ngh a bi n nào tc nh các bi n còn 
li.
VD: nói ý ngh a c a
1
ˆ
β
thì c nh các bi n 
X
2
, X
3.
1
ˆ
β
> 0: X
2
không i, n u X
1
t ng 1 thì Y v
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 tr n, nh ng không c n tính n. 
Tra trong b ng 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 ph n
các
cthc liên
quan
Mô hình h i quy 3 bi n:
Y
i
=
1
+
2.
X
2i
+
3
.X
3i
+ U
i
,
=

−

.

(1−

)
(1−

)
,
,
=

−

.

(
1−

)(
1−

)
,
,
=

−

.

(
1 −

)
(1−

)
=









,
=

+
(
1−

)
.
,
=

+
(
1−

)
.
,
Var(
2
ˆ
β
) =
2
δ

(

)
Trong ó,

,
h s t ng quan giơ a bi n Y X
2
trong khi X
3
không i. T ng t ta s ơ
vi

,
,

,
H s xác
 nh hi u
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 c a
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 b ng 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 "
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
Lê Quang Hi n 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, m c
ý ngh a #
PP giá tr t i h n:
B1: L p gi thi t H
o
: =0 ; H
1
: 0 $
Tính Fqs =

.

B2: tra b ng F, giá tr t i h n: F
#
(1, n -2 )
B3: So sánh Fqs v i F
#
(1, n -2 )
+ F
qs
> F
#
(1, n-2): bác b H%
0
hàm SRF phù
hp v i m u
+ F
qs
< F
#
(1, n-2): ch p nh n H
0
PP giá tr t i h n:
B1: L p gi thi t H
o
: =0 ; H
1
: 0 $
Tính Fqs =

.


B2: tra b ng F, giá tr t i h n: F
#
(k-1, n -k )
B3: So sánh Fqs v i F
#
(k-1, n -k )
+ F
qs
> F
#
(k-1, n-k): bác b H%
0
hàm SRF
phù hp v i m u
+ F
qs
< F
#
(k-1,n-k): ch p nh n H
0
PP giá tr P-value ( khi cho s n trong b ng k t & '
qu)
Ly giá tr p-value ng v i F
0
cu i cùng góc
phi ch Prod(F-statistic))
Tin hành so sánh p-value và : #
+ p-value < : bác b H# %
0
hàm SRF phù h p
vi mu
+ p-value > : ch# p nh n H
0
PP giá tr P-value ( khi cho s n trong b ng & '
kt qu )
Ly giá tr p-value ng v i F
0
cu i cùng
góc ph i ch Prod(F-statistic))
Tin hành so sánh p-value và : #
+ p-value < : bác b H# %
0
hàm SRF phù
hp v i m u
+ p-value > : ch p nh n H#
0
Ki m nh
gi thi t
bin c "
lp nh
hng lên
bin ph (
thu"c
không?
Gi thi t: H
0
: = 0 H
1
: 0 $
PP giá tr t i h n:
B1: Tính T
qs
=
β
ˆ
!(
β
ˆ
)
B2: Tra b ng t-student giá tr "

B3: so sánh
$
%
&'
$"

+
$
%
&'
$> "

: bác b H%
o
=> bi n c l p nh "
hng lên bi n ph thu c Y ( "
+
$
%
&'
$
<
"
: ch p nh n H
o
Gi thi t: H
0
: = 0 H
1
: 0 $
PP giá tr t i h n:
B1: Tính T
qs
=
β
ˆ
!(
β
ˆ
)
B2: Tra b ng t-student giá tr "

B3: so sánh
$
%
&'
$"

+
$
%
&'
$> "

: bác b H%
o
=> bi n c l p nh "
hng lên bi n ph thu c Y ( "
+
$
%
&'
$
<
"
: ch p nh n H
o
PP P-value:
Ly giá tr p-value t ng ng v i bi n c l p ơ "
mình ang xét
Tin hành so sánh p-value và : #
+ p-value < : bác b H# %
0
bi n c l p (X) 
 nh h ng lên bi n ph thu c (Y)
+ p-value > : ch p nh n H#
0
PP P-value:
Ly giá tr p-value t ng ng v i bi n c l p ơ "
mình ang xét
Tin hành so sánh p-value và : #
+ p-value < : bác b H# %
0
bi n c l p (X) 
 nh h ng lên bi n ph thu c (Y)
+ p-value > : ch p nh n H#
0
Ư !c l ng
khong
Dùng công th c cho a bi n v i ( j =1,2)
Vi tin c y ( 1 ), kho ng tin c y i " # 
xng, t i a, t i thi u c a
j
là:
Khong tin c y cho ph ng sai sai s ng u ơ )
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
Lê Quang Hi n 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
m c ý ngh a ( dùng c a bi n) #
Ư ! c l ng i m:
0210
ˆ
ˆ
ˆ
XY
ββ
+=
Giá tr trung bình:
Cá bi t:
So sánh R
2
Ch so sánh c khi th a 3 u ki n sau: ! % i&
1. Cùng c m u * ) n.
2. p.(n Cùng s bi n c l " u ko cùng s bi n
" c l p thì dùng
(
)
*
)
3. Cùng d ng hàm bi n ph thu c ( "
Ch so sánh c khi th a 3 u ki n sau: ! % i&
1. Cùng c m u * ) n.
2. Cùng s bi n c l p (n u ko cùng s"
bin c l p thì dùng " )
3. Cùng d ng hàm bi n ph thu c ( "
Ki m nh
thu h p h i +
quy
Mô hình:
kikik
XXXXYE
β
β
β
+
+
+
=
...),...|(
2212
Nghi ng m bi n X,
k-m+1
, …, X
k
không gi i thích cho Y
B1: L p c p gi thi - t:
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 l n (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
=> t n t i 1 trong các bi n nghi ng , có ý ngha
Ki m nh
s ng
nht c a
hàm h i
quy
C-p gi thi t:
H
o
: 2 hàm h i quy ng nh  t
H
1
: 2 hàm h i quy không ng nh t 
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 t ng 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
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
Lê Quang Hi n A6QTK49 Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x
Phát hi n
a c"ng
tuyn
B1: H i quy ph : h i quy 1 bi n c l p theo các bi n c l p khác: ( " "
X
si
=
0
1
0
+
2
03'
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 X
s
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
PSSS thay
i
Da trên bi n c l p: t gi thi t cho, ta l p ra " /
hàm h i quy ph . Sau ó ti n hành ki m nh ( 
hàm h i quy ph ó: (
Da trên bi n ph thu c: ( "
Ki m nh
hin t ng !
t t ng ơ
quan
Ki m nh Durbin-Watson
Tính d = 2(1-
ρ
) . ( d chính là s cho trong b ng
dòng Durbin- Watson)
-10
ρ
0 01 0 d04
ρ = -1 => d = 4: t t ng quan hoàn h o âm ơ
ρ = 0 => d = 2: không có t t ng quan ơ
ρ = 1 => d = 0: t t ng quan hoàn h o d ơ ơng
Vi n, k’ =k-1, , tra b ng => d#
L
và d
U
Note: Ch dùng cho t t ng quan b c 1, không dùng khi mô hình không ơ
h s ch n, không dùng v i mô hình có bi n tr - 1
Dùng h i quy ph : (
Ki m nh B-G:
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
Lê Quang Hi n A6QTK49 Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x
Ý ngh a h s góc, nh h ng biên, h s co giãn: 
Tên g i D ng hàm nh h ng biên H s co giãn Ý ngh a h s . 2 
góc
Tuyn tính Y = + .X .(X/Y) #
Khi X t ng 1 v
thì Y thay i 
v
Tuyn 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
Nghch o 
Y = + .#
4
- .(1/X
2
) - .(1/XY)
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt

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 k 1 2 2i k ki PRF Yi =  1 +  2Xi + ui
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 nY X n X . Y .
Các giá tr 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 2 1 2 nX 2 − 2 .( ) i n X 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    1 β thì c nh các bi n X2, X3. ˆβ > 0: X    v 1 2 không i, n u X1 t ng 1 thì Y tng ˆ β1 v.
Tng các TSS =   
Gii ma trn, nhng không cn tính n.   =  (   − )2 bình n Tra trong bng kq Eview phơng ESS= 2 ˆ β 2  x2 Sum squared resid: RSS 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 Yi = 1+2.X2i + 3.X3i + Ui riêng phn
 −.
 −. 
 −. và các , = , , (1−  )  , = (1− )(
 ) , = (1 − )  cthc liên  (1− )  1−   (1− )    quan   =    
 + (1−  ).  =  + (1−  ).    ,  =   ,   ,  2 δ Var( ˆ2 β ) =     ()
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 –R 2).  ( k là s  tham s  ca mô nh hiu   hình) chnh
 2 có th âm, trong TH này, quy c 2=0 Ưc l!ng n n 2 2 ca δ , se( eei ˆ i 2   i 1 = 2 ˆ i=1 βˆ ), Var( δ = = δ = = n− 2   n k   βˆ ) n Tra trong bng Eview: 2  X 2 i ˆ δ va (r ˆ ; var( 2 β ) β = i =
δˆ : dòng S.E of regression 1 ) 1 2 = n n δ 2 2 ˆ n xx SE( 1 β ) : c t " Std. Error dòng 1 i i i 1 = i =1 ˆ SE( ): c t " Std. Error dòng 2 2 β
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt Lê Quang Hin A6QTK49
Email: lequanghien.k49.ftu@gmail.com n  2 X δ i ; ˆ SE(β ) = SE β i = ˆ ( ) = 1 δ 2 1 2 nx 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 cui cùng góc Ly giá tr p-value ng vi F0 (ô cu i cùng
phi 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 t ( hu 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 a  ng 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 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt 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 Y = β + β X 0 1 2 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 t ( hu"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; ∃  H j $ 0 (j =k-m+1 ÷ k) 1 : 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 n  h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 t 
h : kích thc m)u n1+n2, RSS -t ..=..  +..  B2: Tính
Fqs =    /     B3: so sánh
Fqs > F# (k, n1+n2 – 2k) => bác b H % o
Fb: http://www.facebook.com/lequanghien92 yahoo: jackychan_boy_9x CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt 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 t ( hu"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 t ( hu 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 0 0 d04
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 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt 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 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt