Bài giảng Kinh tế lượng (GV: Nguyễn Thị Minh)

4/17/2014 Minh Nguyễn 1 KINH TẾ LƯỢNG Giảng viên: Nguyen Thi Minh email minhkthn@gmail.com Giáo trình Bài giảng Kinh tế lượng (Nguyễn Quang Dong) -------------------- Thời gian: 45 tiết lý thuyết + 15 tiết thực hành EVIEWS 4/17/2014 Minh Nguyễn 2 MỤC ĐÍCH CỦA PHÂN TÍCH HỒI QUY  Người làm thống kê: thu nhập và tiêu dùng có quan hệ tuơng quan thuận chiều  Nhà kinh tế học: thu nhập tăng thì tiêu dùng tăng, khi các yếu tố khác không đổi  Kinh tế lượng: khi thu nhập tăng 1 đồng thì tiêu dùng tăng bao nhiêu?  => lượng hóa mối quan hệ phụ thuộc giữa các biến số kinh tế. Nhằm trả lời câu hỏi:  I tăng 1 tỷ => GDP? (đánh giá tác động)  GDP 2010 tăng 6% => tỷ lệ thất nghiệp?( dự báo)  TTCK VN là thị trường hiệu quả? ( kiểm định lý thuyết)  => cần phải làm việc với số liệu/ mẫu => 4/17/2014 Minh Nguyễn 3 NỘI DUNG KHÓA HỌC  Giới thiệu về mô hình hồi quy  Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến số  ước lượng  giả thiết của mô hình  suy diễn thống kê  Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến  Một số dạng của mô hình hồi quy  Đánh giá mô hình Tương tự phần thống kê 4/17/2014 Minh Nguyễn 4 DIỆN TÍCH TRƯNG BÀY VÀ SỐ KHÁCH 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 diện tích Số khách mua 4/17/2014 Minh Nguyễn 5 GIỚI THIỆU VỀ MÔ HÌNH HỒI QUY  Ví dụ: xem xét có nên thuê thêm diện tích trưng bày nhằm tăng số khách hàng hay không?  => nếu tăng thêm 1 m2 thì có thể tăng thêm được bao nhiêu khách hàng?  => nếu thuê tất cả là 1000m2 thì tổng số khách hàng có thể là bao nhiêu? 4/17/2014 Minh Nguyễn 6 MÔ HÌNH HỒI QUY - GIỚI THIỆU  Lý thuyết: diện tích tăng => khách tăng  Quan sát: phù hợp  => có thể cho rằng:  sokhach = f(dientich)  sokhach = a1 + a2dientich?  E(sokhach) = a1 + a2dientich  E(sokhach) = a1 + a2dientich + a3P  sokhach = a1 + a2dientich + a3P +u  E(Y) = a1 + a2X2 + a3X3 (1.1)  Y= a1 + a2X2 + a3X3 + u (1.1)’ (1.1), (1.1)’: mô hình hồi quy tuyến tính 4/17/2014 Minh Nguyễn 7 MÔ HÌNH HỒI QUY – CÁC THÀNH PHẦN  Các biến số:  Y: biến phụ thuộc, là biến mà ta đang muốn dự báo, hoặc muốn xem nó thay đổi ra sao, là biến ngẫu nhiên  X2,..: biến độc lập, là biến mà được cho là có tác động tới Y  Tham số:  a1: hệ số chặn, ý nghĩa  a2, a3: hệ số góc, ý nghĩa 4/17/2014 Minh Nguyễn 8 MÔ HÌNH HỒI QUY - CÁC THÀNH PHẦN  u: sai số ngẫu nhiên  ý nghĩa  Tính đơn giản của mô hình  Tính ngẫu nhiên trong hành vi con người  Số liệu?  Lý thuyết kinh tế  mô hình: tuyến tính theo tham số a1, a2  Ví dụ: Y = 25 + 0.1X2 -0.2X3 + u  Mối quan tâm chính: aj 4/17/2014 Minh Nguyễn 9 MÔ HÌNH HỒI QUY - GIỚI THIỆU  Có số liệu của tổng thể => PRF  E(Yi)= a1 + a2X2i+a3X3i  giá trị đúng của aj  Số liệu mẫu =>  => SRF  giá trị ước lượng của ai  chênh lệch: ei = Y^i - Yi : phần dư 1 2 2 3 3i i i i i iY a a X a X       4/17/2014 Minh Nguyễn 10 PRF VÀ SRF -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 4/17/2014 Minh Nguyễn 11 DẠNG CỦA SỐ LIỆU  Số liệu chéo (cross sectional):  GDP/ đầu người năm 2008 các nước  Chuỗi thời gian (Time series):  GDP VN từ 1975 - nay  Số liệu mảng:  GDP các nước từ 1975- nay 4/17/2014 Minh Nguyễn 12 CHƯƠNG II: MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN 2 4/17/2014 Minh Nguyễn 13 DIỆN TÍCH TRƯNG BÀY VÀ SỐ KHÁCH 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 diện tích Số khách mua 4/17/2014 Minh Nguyễn 14 DIỆN TÍCH TRƯNG BÀY VÀ LỢI NHUẬN  Lô gic thông thường, lý thuyết kinh tế: Diện tích có tác động đến lợi nhuận  Số liệu cho thấy:  phù hợp với lo gic trên  Quan hệ có dạng tuyến tính 4/17/2014 Minh Nguyễn 15 ƯỚC LƯỢNG – PHƯƠNG PHÁP OLS  Thiết lập mô hình:  Muốn đánh giá tác động của việc gia tăng diện tích lên số khách hàng:  => Y: số khách hàng (trăm người), X: diện tích trưng bày (m2)  PRF: Yi = a1 + a2Xi + ui  SRF:  Chọn các ước lượng này thế nào? ˆ i i ie Y Y  1 2 ˆ i iY a a X    sai lệch giữa giá trị ước lượng và giá trị thực tế 4/17/2014 Minh Nguyễn 16 ƯỚC LƯỢNG – PHƯƠNG PHÁP OLS (2)  OLS:  Ví dụ 1 (cons2.exl): Y = a1 +a2X + u  Giải thích kết quả ước lượng 2 2 1 2 ; ( ); ( ) i i i i i i i i i x y a x X X y Y Y x a Y a X                 2 2 2 1 2 ˆ( ) ( ) (2.1)i i i i i i i i e Y Y Y a a X Min           4/17/2014 Minh Nguyễn 17 VÍ DỤ 2 Dependent Variable: so khach Method: Least Squares Date: 08/07/09 Time: 22:56 Sample: 1950 2003 Included observations: 54 Variable Coeff S. E t-Stat Prob. C 206.59 136.56 1.51 0.14 Area 0.85 0.04 21.70 0.00 ĐỌC KẾT QUẢ HỒI QUY NÀY? 4/17/2014 Minh Nguyễn 18 CÁC GIẢ THIẾT CỦA OLS 1. E(ui) = 0 (no systematic error) 2. var(ui) = σ2 với mọi i (homoscedasticity) 3. cov(ui, uj) = 0 với i #j (no autocorrelation) 4. ui ~N(0, σ2) 5. Định dạng hàm đúng (no model specification error) 6. Y: ngẫu nhiên, X không ngẫu nhiên 4/17/2014 Minh Nguyễn 19 ĐỊNH LÝ GAUSS-MARKOV  Nếu các giả thiết 1-6 thỏa mãn => ước lượng OLS là các ước lượng BLUE:  tuyến tính  Không chệch  Có phương sai nhỏ nhất trong các ULKC 4/17/2014 Minh Nguyễn 20 ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA U.L OLS  Công thức tính phương sai: 2 2 1 2 ˆar( ) i i X v a n x     2 2 22 2 2 ( ) ˆ i i i i i i i i i i x y x a x u x u a a x x x            2 2 2 ˆar( ) i v a x    2 ˆ 2 ie n     4/17/2014 Minh Nguyễn 21 HỆ SỐ XÁC ĐỊNH CỦA HÀM HỒI QUY  Q: Đường hồi quy mẫu có bám sát số liệu mẫu không?  Nếu tất cả các mẫu đều nằm trên SRF: giải thích 100% sự biến đổi của Y  Nếu các điểm mẫu nằm gần SRF: gần 100%  Đơn vị dùng để đo độ bám sát (phù hợp) của các số liệu mẫu xung quanh SRF: R2   4/17/2014 Minh Nguyễn 22 HỆ SỐ XÁC ĐỊNH CỦA HÀM HỒI QUY  R2:  R2: phần trăm sự biến đổi của Y trong mẫu được giải thích bởi biến X trong mô hình hồi quy mẫu  2 2ˆ( )i i i i Y Y e    2 2 2 2 ˆ ( ) i i i i a x R Y Y     Biến đổi của Y Phần giải thích được bởi mô hình 2 2 2 ˆ i i i i a x e   2 2 2ˆ ˆ ˆ( ) ( ) ( )i i i i i i i i Y Y Y Y Y Y e Y Y          4/17/2014 Minh Nguyễn 23 TÓM TẮT  Mô hình hồi quy:  Biến phụ thuộc, (các) biến độc lập, tham số, sai số ngẫu nhiên  Muốn biết các giá trị a1& a2 vì nó thể hiện quan hệ bằng số giữa X và Y.  Các ước lượng OLS là các ước lượng tốt nhất trong lớp các ULKC nếu các g.t 1-6 thỏa mãn.  Tiếp theo: Sử dụng các kết quả ước lượng này ra sao? 4/17/2014 Minh Nguyễn 24 PHỤ LỤC1: U.L OLS  Từ (2.1): 2 1 2 1 2 1 2 2 ˆ ˆ0 2 ( ) 0 0 ˆ ˆ ˆ0 2 ( ) 0 0 ˆ i i i i i i i i i i i i i i i i e Y a a X e a e Y a a X X e X a                             2 1 22 2 2 ˆ ˆ ˆ; i i i i i i i i i i X Y nXY x y a a Y a X X nX x               4/17/2014 Minh Nguyễn 25 3. SUY DIỄN THỐNG KÊ - Khoảng tin cậy - Kiểm định giả thuyết thống kê - Dự báo 4/17/2014 Minh Nguyễn 26 VÍ DỤ 2 Dependent Variable: SOKHACH Method: Least Squares Date: 08/07/09 Time: 22:56 Sample: 1950 2003 Included observations: 54 Variable Coeff S. E t-Stat Prob. C 206.59 136.56 1.51 0.14 Area 0.85 0.04 21.70 0.00 SỬ DỤNG CÁC CON SỐ NÀY? 4/17/2014 Minh Nguyễn 27 SUY DIỄN THỐNG KÊ  KTC: KTC cho a2  Kiểm định : a2 ≠ 0?  Kiểm định: a2 < 1? Dự báo:  Ý nghĩa: Nếu DT tăng 1 đơn vị thì SK tăng thêm trong khoảng nào?  Ý nghĩa : DT không ảnh hưởng đến SK  Ý nghĩa: Nếu DT tăng 1 đơn vị thì SK tăng thêm ít hơn 1 đơn vị?  Nếu thuê được 1000 m2 thì số khách sẽ khoảng: - - 4/17/2014 Minh Nguyễn 28 KTC  Với 1-6) =>  Trong VD 2: KTC 95% cho a2 : (0.85- 2.028x0.04; 0.85+ 2.028x0.04)=  a1?  KTC cho giá trị lớn nhất, bé nhất 4/17/2014 Minh Nguyễn 29 KTC  Với 1-6) =>  Trong VD 2: KTC 95% cho a2 : (0.85- 2.028x0.04; 0.85+ 2.028x0.04)=  a1?  KTC cho giá trị lớn nhất, bé nhất (TC2/////) 2 2 2 2 2 2 ˆ ˆ ˆ~ ( , var( )) ~ ( 2) ˆ( ) a a a N a a T n se a    2 / 2 , 2 2 2 / 2 , 2 2 ˆ ˆ ˆ ˆ(( ( ), ( ))n na t se a a t se a    4/17/2014 Minh Nguyễn 30 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT  Với VD2  Q: Liệu DT có tác động tới SK không? S1: H0: a2= 0; HA: a2 ≠ 0 S2: S3: So sánh với giá trị tới hạn (t52, 0.025 =2.01) S4: Kết luận: bác bỏ H0 0.85 0 21 0.04 obt    4/17/2014 Minh Nguyễn 31 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT  Với VD2  Q: Liệu DT có tác động thuận chiều tới SK không? S1: H0: a2≤ 0; HA: a2 > 0 S2: S3: So sánh với giá trị tới hạn (t52, 0.05) S4: Kết luận: bác bỏ H0 0.85 0 21 0.04 obt    4/17/2014 Minh Nguyễn 32 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT  Q: Nếu DT tăng 1 m2, số khách tăng nhiều hơn 80 người? S1: H0: a2≤ 0.8; HA: a2 > 0.8 S2: S3: So sánh với giá trị tới hạn (t52, 0.05 =1.68) S4: => Không đủ cơ sở bác bỏ H0  Bt: Nếu DT tăng 1 m2 thì SK tăng it hơn 100 người? 0.85 0.8 1.25 0.04 o bt    4/17/2014 Minh Nguyễn 33 KIỂM ĐỊNH T- VỀ HỆ SỐ HỒI QUY  H0 H1 bác bỏ H0 nếu aj = aj0 aj ≠ aj0 |tob|>tn-2; α/2 aj ≥ aj0 aj< aj0 tob<-tn-2; α aj ≤ aj0 aj > aj0 tob>tn-2; α  0 ˆ ˆ( ) j j o b j a a t se a   4/17/2014 Minh Nguyễn 34 DỰ BÁO  Q: nếu kế hoạch năm sau là thuê 1000 m2, thì số khách sẽ là?  A:  -206+0.85*1000 = 644 (UL điểm)  Hay KTC with 0 2;0.025 0 0 2;0.025 0 ˆ ˆ ˆ ˆ( ( ); ( ))n ny t se y y t se y   2 1/20 0 0 2 ( )1 ˆ ˆ ˆ644; ( ) ( ) i X X y se y n x       4/17/2014 Minh Nguyễn 35 TÓM TẮT Đánh giá tác động của ΔX lên Y Dự báo giá trị của Y X tăng 1 đơn vị Y sẽ tăng khoảng 0.3 đ.vị từ 0.2 đến 0.4đ. vị hơn 0.25 đ.vị Nếu X = 45 billion usd Y sẽ bằng 140 tỷ từ 130 - 140 tỷ 4/17/2014 Minh Nguyễn 36 MÔ HÌNH HỒI QUY ĐA BIẾN 4/17/2014 Minh Nguyễn 37 MÔ HÌNH  Xét mô hình:  Y = a1 +a2X2+..+aKXK + u  GDP = a1 +a2FDI+a3PI +a4GI+ u  a2: khi FDI tăng 1 đơn vị, và các yếu tố khác không đổi thì trung bình GDP tăng a2 đơn vị  Ví dụ minh họa (eviews) 4/17/2014 Minh Nguyễn 38 ƯỚC LƯỢNG  Phương pháp: OLS  Công thức khi k = 3 2 2 2 2 23 2 ˆ( ) (1 ) i Var a r x     2 3 2 2 23 3 ˆ( ) (1 ) i Var a r x     2 2 3 3 3 2 2 22 2 2 3 3 2 ( ) ( )( ) ˆ ( ) i i i i i i i i i i i i i i i i i i x y x x y x x a x x x x           4/17/2014 Minh Nguyễn 39 SUY DIỄN THỐNG KÊ  KTC: KTC cho (a2+a3)  Kiểm định giả thuyết: a2 > a3?  Kiểm định giả thuyết : a2 =a3=a4= 0?  Dự báo:  Nếu PI và GI cùng tăng 1 đơn vị thì GDP tăng thêm trong khoảng nào?  PI hiệu quả hơn FDI?  Các loại đầu tư đều không ảnh hưởng đến GDP, mô hình không có ý nghĩa 4/17/2014 Minh Nguyễn 40 KHOẢNG TIN CẬY  Cho một hệ số:  Cho hai hệ số: a2 + a3  Cho 2 hệ số: a2 +2 a3 2 3 /2, 2 3 2 3 / 2, 2 3 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ(( ) ( ),( ) ( ))n k n ka a t se a a a a t se a a        2 /2, 2 2 /2, 2 ˆ ˆ ˆ ˆ(( ( ), ( ))n k n ka t se a a t se a    2 3 /2, 2 3 2 3 /2, 2 3 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ(( 2 ) ( 2 ),( 2 ) ( 2 ))n k n ka a t se a a a a t se a a        4/17/2014 Minh Nguyễn 41 KIỂM ĐỊNH VỀ MỘT HỆ SỐ  H0 H1 Bác bỏ H0 nếu aj = aj0 aj ≠ aj0 |tob|>tn-k; α/2 aj ≥ aj0 aj< aj0 tob<-tn-k; α aj ≤ aj0 aj > aj0 tob>tn-k; α  0 ˆ ˆ( ) j j o b j a a t se a   4/17/2014 Minh Nguyễn 42 KIỂM ĐỊNH VỀ QUAN HỆ GIỮA 2 HỆ SỐ  H0 H1 Bác bỏ H0 nếu aj = aj’ aj ≠ aj’ |tob|>tn-k; α/2 aj ≥ aj’ aj< aj’ tob<-tn-k; α aj ≤ aj’ aj > aj’ tob>tn-k; α  ' ' ˆ ˆ ˆ ˆ( ) j j o b j j a a t se a a    4/17/2014 Minh Nguyễn 43 KIỂM ĐINH ĐỒNG THỜI CÁC RÀNG BUỘC - KIỂM ĐỊNH F  a2 =a3=..=aK= 0?  if a2 =a4=0  If a3=1; a5=-2  Toàn bộ biến trong mô hình đều không có tác động đến y (mô hình không phù hợp) (R2 =0)  nên loại biến X2 và X4 ra khỏi mô hình 4/17/2014 Minh Nguyễn 44 KIỂM ĐỊNH F VỀ SỰ PHÙ HỢP CỦA HHQ  Mô hình có phù hợp không?  H0: R2 =0; H1: R2>0  Nếu Fob > falpha(k-1,n-k)=> reject H0 Ví dụ 2 2 / ( 1) (1 ) / ( ) ob R k F R n k     4/17/2014 Minh Nguyễn 45 KIỂM ĐỊNH NHIỀU RÀNG BUỘC – KĐ F  (Tự đọc) 4/17/2014 Minh Nguyễn 46 ĐA CỘNG TUYẾN HOÀN HẢO- MULTICOLINEARITY  Ví dụ: X1 - 2 X2 =0  Định nghĩa: X1 và X2 được gọi là đ.c.t hoàn hảo nếu tồn tại các số b1, b2 không đồng thời bằng o sao cho: b1X1+b2X2 = a ( a: constant)  Định nghĩa: X1,..,Xk là đ.c.t hoàn hảo nếu tồn tại các số b1,..,bk không đồng thời bằng 0: b1X1+..+bkXk = a ( a: constant)  Giả thiết 7: giữa các biến độc lập trong mô hình không có quan hệ đa cộng tuyến hoàn hảo  Nếu có đ.c.t hoàn hảo thì không thực hiện OLS được 4/17/2014 Minh Nguyễn 47 CHỨNG MINH ĐỊNH LÝ GAUSS-MARKOV  Trường hợp 2 biến:  E(ui) =0 =>  Giả sử a* là một ước lượng tuyến tính không chệch khác của a2 khi đó:  2 2 22 2 2 ( ) ˆ i i i i i i i i i i x y x a x u x u a a x x x            2 2ˆ( )E a a 1 2 22 2 2 1 2 22 ˆ* ( ) ( )( ) 0                         i i i i i i i i i i i i i i i i i i x x a c y c a a X u x x x u a a c a c X c u u c x 4/17/2014 Minh Nguyễn 48 CHỨNG MINH ĐỊNH LÝ GAUSS-MARKOV  Do a* là ULKC nên  2 0; 0  i i i i i a c x c 2 2 2 2 22 ˆ ˆar( *) ar( ) 2 ar( ) i i i i i i i c x v a v a c v a x         4/17/2014 Minh Nguyễn 49 HỒI QUY KHÔNG CÓ HỆ SỐ CHẶN  Ví dụ eviews (data/ no intercept)  => Nếu mô hình không có hệ số chặn => R2?  Tổng các phần dư khác 0  Nên luôn luôn có hệ số chặn trong mô hình, trừ trường hợp rất đặc biệt.  Lý do:  Giả thiết 1 có thể không thỏa mãn => mô hình có sai số mang tính hệ thống  Khi đó R2 không mang ý nghĩa như trước nữa, có thể nhận giá trị âm 4/17/2014 Minh Nguyễn 50 BIỂU DIỄN DẠNG MA TRẬN  Xét mô hình hồi quy:  Y = Xa + u  Y = (Y1,..,Yn)’; u =(u1,..,un)’; a:kx1; X:nxk  OLS: 2 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ' ( ) '( ) ' ' ' 2 ' 'i i e e e Y Xa Y Xa Y Y a X Xa a X Y       1ˆ ˆ' ' ' ( ' ) ( ' ')X Xa X Y a X X X Y    4/17/2014 Minh Nguyễn 51 BIỂU DIỄN DẠNG MA TRẬN  Ma trận hiệp phương sai 1 1 1 ˆ ( ' ) ( ' ) ( ' ) '( ) ( ' ) ' a X X X Y X X X Xa u a X X X u         1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 ˆ ˆ ˆar cov( ) (( ),( ) ') (( ' ) ' ),[( ' ) ' )]') (( ' ) ' ' ( ' ) ) ( ' ) ' ( ') ( ' ) ) ( ' ) ' ( ' ) ) ( ' ) v a E a a a a E X X X u X X X u E X X X uu X X X X X X E uu X X X X X X IX X X X X                    4/17/2014 Minh Nguyễn 52 MỘT SỐ DẠNG CỦA MÔ HÌNH HỒI QUY 4/17/2014 Minh Nguyễn 53 MÔ HÌNH DẠNG ĐA THỨC  Hàm tổng chi phí:  TC = a1+a2Q? TC = 15+0.2Q?  TC = a1+a2Q+a3 Q2?  TC = a1+a2Q+a3 Q2 +a4Q3?  TC = a1+a2Q+a3 Q2 +a4Q3+u  Q: k =? 4/17/2014 Minh Nguyễn 54 MÔ HÌNH DẠNG COBB-DOUGLAS  Hàm sản xuất: Y = aKαLβ => lnY = a1+αln(K)+ βln(L) => lnY = a1+αln(K)+ βln(L) + u  Example (eviews): ch6bt6  Giải thích:  α: Khi K tăng 1%, L không đổi thì YTB tăng α%; hệ số co giãn của Y theo K  β: Khi L tăng 1%, K không đổi thì YTB tăng β %; hệ số co giãn của Y theo L  a1: when K=L =1=> YTB=exp(a1) 4/17/2014 Minh Nguyễn 55 MỘT SỐ DẠNG HÀM KHÁC  Y = β1+ β2/X + u Đường Phillips Đường Engel 4/17/2014 Minh Nguyễn 56 MÔ HÌNH VỚI BIẾN GIẢI THÍCH LÀ BIẾN GIẢ 4/17/2014 Minh Nguyễn 57 MÔ HÌNH VỚI BIẾN GIẢI THÍCH LÀ BIẾN GIẢ  Lợi tức và rủi ro: returns = a1 + a2risk + u  Tuy nhiên: 2 hệ số chặn khác nhau 4/17/2014 Minh Nguyễn 58 MODELS WITH DUMMY VARIABLES  Làm thế nào?  Chạy hồi quy cho từng nhóm  Chạy chung một mô hình, nhưng đưa yếu tố trạng thái của thị trường vào mô hình  Muốn vậy cần “số hóa” biến “trạng thái thị trường” : sử dụng biến giả  =>returns = a1 + a2risk + a3D+ u (3) 4/17/2014 Minh Nguyễn 59 BIẾN GIẢ qs. returns risk Bull/bear 1 11.5 3.0 Bull 2 11.7 3.5 Bear 3 12.0 4.0 Bear .. 30 11.8 2.6 Bull 31 12.0 3.5 Bear D 1 0 0 .. 1 0 4/17/2014 Minh Nguyễn 60 Ý NGHĨA CỦA HỆ SỐ CỦA BIẾN GIẢ  (3) viết lại được dưới dạng:  returnsBull = a1 + a2risk + a3+ u (4) returnsBear= a1 + a2risk + u (5)  a3: nếu risk = 0 thì lợi tức khi thị trường lên lớn hơn khi thị trường xuống là a3 đơn vị  Ví dụ:  returns^ = 2 + 0.3risk + 0.1D?  Lưu ý: đang ngầm giả định a2 là như nhau với 2 trạng thái của thị trường 4/17/2014 Minh Nguyễn 61 MODELS WITH DUMMY VARIABLES  Q: Liệu thị trường có phản ứng khác nhau với rủi ro khi ở hai trạng thái khác nhau hay không  Nếu là khác nhau thì: both slope and intercept are different 4/17/2014 Minh Nguyễn 62 MODELS WITH DUMMY VARIABLES  returnsBull = a1 + a2risk + a3D+a4D*risk+ u  Q: giải thích ý nghĩa của a4?  Tóm tắt:  biến định tính: màu da, giới tính, nơi sinh sống,.. có thể tác động tới biến phụ thuộc  => đưa các biến giả vào để tính đến các tác động này  Các hệ số tương ứng với biến giả: so sánh các nhóm  có thể có nhiều biến giả trong mô hình 4/17/2014 Minh Nguyễn 63 QUY TẮC TẠO BIẾN GIẢ  Nếu biến định tính gồm 2 nhóm đặc trưng  Nam/ nữ  Thị trường lên/ xuống  Tỷ giá cố định/ thả nổi  Trước/sau WTO  =>sử dụng 1 biến giả: D = 1 nếu nữ; 0 nếu nam  Nếu có k (>2) nhóm: tôn giáo, hình thức sở hữu, vùng miền => k-1 biến giả 4/17/2014 Minh Nguyễn 64 QUY TẮC TẠO BIẾN GIẢ  Ví dụ: SOE, FDI và doanh nghiệp tư nhân  D1 = 1 nếu là SOE, 0 nếu không phải  D2 = 1 nếu là FDI, 0 nếu không phải  => GDP = a1+a2D1+a3D2+a4K + a5L + u 4/17/2014 Minh Nguyễn 65 CÁC GIẢ THIẾT CƠ BẢN CỦA OLS Nếu các giả thiết không thỏa mãn => các suy diễn thống kê có thể không có giá trị 4/17/2014 Minh Nguyễn 66 CÁC GIẢ THIẾT CƠ BẢN CỦA OLS 1. E(ui|Xi) = 0 2. Var(ui|Xi) = σ2: PSSS không đổi 3. cov(ui, uj) = 0 for i #j: không có tự tương quan 4. Định dạng mô hình đúng 5. ui~ N(0, σ2) 6. Không có đa cộng tuyến hoàn hảo 7. Xj: không ngẫu nhiên, Y: ngẫu nhiên 4/17/2014 Minh Nguyễn 67 PSSS THAY ĐỔI  Bản chất: var(ui) = σ2i  OLS vẫn là ul không chệch  ước lượng của bị chệch  => KTC không có giá trị  => Các kiểm định không có giá trị ˆvar( )ja Cần phải khắc phục 4/17/2014 Minh Nguyễn 68 PSSS THAY ĐỔI-KHẮC PHỤC  Sử dụng một số biến đổi – tùy thuộc vào dạng của psss thay đổi  Chọn option khi ước lượng:  tính giá trị “đúng” của các  các giá trị s.e tương ứng  Thực hành eviews ˆvar( )ja 4/17/2014 Minh Nguyễn 69 PSSS THAY ĐỔI – NGUYÊN NHÂN  Bản chất của số liệu:  thu nhập – chi tiêu của nhóm giàu/nghèo  Quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận khi thị trường biến động lớn/ nhỏ  Dạng hàm sai  v.v 4/17/2014 Minh Nguyễn 70 PSSS THAY ĐỔI – PHÁT HIỆN  Kiểm định White test:  H0 : Var(ui) = σ2 với mọi i  Hồi quy mô hình gốc =>thu được ei  Chạy mô hình  Nếu  Tương tự với “no cross term” uXXXXXXe  326 2 35 2 2433221 2  )1()1( 22  knR  Reject H0 => R2(1) 2 2 ( (1)) / ( 1) ( 1, ) (1 (1)) / ( ) R k F f k n k R n k         k: n0 of coeffs in model 1 4/17/2014 Minh Nguyễn 71 TỰ TƯƠNG QUAN  Giả thiết: cov(ui; uj) # 0 với i # j  Dạng của TTQ:  ut = ρut-1 + vt =>AR(1);  v(t): ss ngẫu nhiên, thỏa mãn các giả thiết của OLS  Nếu ρ >0: TTQ dương  Nếu ρ <0: TTQ âm  ρ =0: không có TTQ  ut = ρ1ut-1 +..+ ρput-p+ vt => AR(p) 4/17/2014 Minh Nguyễn 72 TỰ TƯƠNG QUAN-HẬU QUẢ  Hệ quả :  Ước lượng OLS vẫn không chệch  Ước lượng của là chệch  => KTC không có giá trị  Kết quả kiểm định không có giá trị ˆvar( )ja CẦN PHẢI KHẮC PHỤC 4/17/2014 Minh Nguyễn 73 TTQ: PHÁT HIỆN  KĐ Durbin Watson có thể được sử dụng khi:  AR (1)  Không có Y(-1) trong vế phải mô hình  Không mất quan sát 0 2 4dL dU 4-dL4-dU + _KHÔNG KHÔNG CÓ KẾT LUẬN 4/17/2014 Minh Nguyễn 74 TTQ: PHÁT HIỆN  B-G test: et = a1 +