Df trong kinh tế lượng là gì
Giải thích ý nghĩa các chỉ số trong kinh tế lượngBạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (95.87 KB, 3 trang ) GIẢI THÍCH Ý NGHĨA CÁC CHỈ SỐ TRONG KINH TẾ LƯỢNG Coefficient (Hệ số hồi quy), đây chính là các tham số ước lượng alpha mũ và beta mũ của tham số tổng thể,chưa biết alpha và beta . 1. R-squared: Hệ số xác định R 2 Hệ số xác định. Trong 100% sự biến động của biến phụ thuộc Y thì có bao nhiêu % sự biến động là do các biến độc lập X ảnh hưởng còn lại là do sai số. 2. S.E of regression = Độ lệch chuẩn của sai số hồi quy 3. Sum squared resid = RSS 4. Log Likehood : (Ln hàm hợp lý) 5. F-statistic = Trị thống kê F F: Trị số F-Fisher dùng làm căn cứ để kiểm định độ tin cậy về mặt khoa học (thống kê) của toàn bộ phương trình hồi quy. 6. Prob(F-statistic) = Giá trị p của F 7. Mean dependent var = Giá trị trung bình của biến phụ thuộc 8. S.D. dependent var = Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc 9. Akaike info criterion : Tiêu chuẩn Akaike 10. Schwarz criterion : Tiêu chuẩn Schwarz 11. Durbin-Watson stat : Thống kê Durbin-Watson Ta chỉ tập trung phân tích các biến sau qua ví dụ mẫu: BƯỚC 1: Lập mô hình hồi quy mẫu bằng cách viết phương trình và kiểm tra tính phù hợp của mô hình Dạng phương trình hồi quy: Y = β 1 + β 2 * x2 + β 3 * x3+ β 4 * x4 + β 5 * x5 Với Y là biến phụ thuộc x2 , x3 , x4, x5 là các biến không phụ thuộc β 1 là hằng số Nhận xét - Hệ số xác định R2 = 0,683879 nghĩa là mô hình giải thích tương đối tốt sự thay đổi của biến phụ thuộc WAGE. - Giá trị kiểm định F-statistic = 18,60476 > Fα(k-1,n-k) = F0,05(5,43) = 2,432236472 ( tra bảng Fisher với mức ý nghĩa 0,05% nên mô hình kiểm định là hợp lý. - Sai số tiêu chuẩn S.E. of regression = 385,0953, giá trị trung bình của biến phụ 2 thuộc WAGE là Mean dependent var = 1820,204. - Giá trị p-value của các biến giải thích đều nhỏ hơn 0,05 nên độ phù hợp của các biến độc lập là rất tốt. + Kết luận: Mô hình phù hợp ở mức độ khá Phần này ta nhận xét xem các yếu tố x2, x3, x4, x5 ( ví dụ: chi phí, chất lượng dịch vụ ) có ảnh hưởng đến Y ( doanh thu ) hay không. Thông thường, người ta so sánh với mức ý nghĩa là 0,05 ( em tra bên bảng chạy hồi quy SPSS ô Sig. ) BƯỚC 2: Phát hiện hiện tượng tự tương quan ( theo mô hình hồi quy SPSS ) Xét giả thuyết H 0 : Không có tự tương quan dương hoặc âm. Từ kết quả hồi quy mô hình bằng SPSS ta có: d = 2 2 1 )( i ii e ee = 1.783506 với n=38 ; 5%α = k = 4 k' = 4 - 1= 3 Tra bảng ( có đính kèm trong mail ) ta có: L d =1.503 d U = 1.696 d U d 4 d U 1.696 < 1.783506 < 2.304 hay d U < d < 4 - d U Do đó theo quy tắc kiểm định thì ta không bác bỏ H 0 Mô hình không có tự tương quan dương hoặc âm. BƯỚC 3: Nhận xét hiện tượng đa cộng tuyến Nhận thấy Prob(F-statistic) = 0,002112 < α = 0,05 (mức ý nghĩa α =5%) nên ta kết luận mô hình hồi quy phụ này tồn tại. Vậy thực sự có hiện tượng cộng tuyến giữa 2 biến này. R-squared = 0,180368 = 18,04% cho thấy 18,04% sự thay đổi của biến này do biến kia giải thích, sự cộng tuyến giữa 2 biến độc lập này ở mức chấp nhận được. 3 |