Knh tế lượng se x se y là gì năm 2024
|
Bài toán Hai biến Đa biến Xác định PRF E(Y/Xi) = f(Xi) = β1 + β2Xi Yi = β1 + β2Xi + ui E(Y | X2 ,...Xk ) = β1 + β 2X2i + ...+ βk Xki Yi = β1 + β2X2i +...+ β k Xki +Ui Xác định SRF i \= 1 + 2Xi 2 = ; 1 \= - Ȳ 2 i\=1 + 2X2i +...+ kXki + ei Các giá trị sẽ lấy ở phần Coefficient trong bảng kết quả Eview Ý nghĩa các hệ số hồi quy \> 0: X tăng 1 đơn vị thì Y tăng đơn vị <0: X tăng 1 đơn vị thì Y giảm đơn vị Nói ý nghĩa biến nào thì cố định các biến còn lại. VD: nói ý nghĩa của 1 thì cố định các biến X2, X3. 1 \> 0: X2 không đổi, nếu X1 tăng 1 đvị thì Y tăng 1 đvị. Tổng các Bình phương TSS = 2 ESS = 2 RSS= = TSS - RSS Giải ma trận, nhưng không cần tính đến. Tra trong bảng kq Eview Sum squared resid: RSS Tính hệ số xác định R2 \= = 1- Ý nghĩa hệ số xác định: 0< R2 <1 ( R2 đơn vị là %). Biến độc lập giải thích được R2(%) sự thay đổi của biến phụ thuộc. R2 \= = 1- Hệ số tương quan riêng phần và các cthức liên quan Mô hình hồi quy 3 biến: Yi \= β1+β2.X2i + β3.X3i + Ui r12,3 \= , R2 \= , R2 \= + (1-). = +(1-). Var(2)= Trong đó, r12,3 là hệ số tương quan giữa biến Y và X2 trong khi X3 không đổi. Tương tự ta sẽ có với , _x0007_ Hệ số xác định hiệu chỉnh 2 \=1 - (1 - R2). 2 có thể âm, trong TH này, quy ước 2 \=0 2 \=1 - (1-R2). ( k là số tham số của mô hình) Ước lượng của , se( ), Var( ) 2 \= = Var(1) \= ; var(2)= Se(1) = ; Se(2) = \= = Tra trong bảng Eview: : dòng S.E of regression SE(1) : cột Std. Error dòng 1 SE(2): cột Std. Error dòng 2 Ước lượng khoảng Dùng công thức cho đa biến với ( j =1,2) Với độ tin cậy ( 1 – α), khoảng tin cậy đối xứng, tối đa, tối thiểu của βj là: j - Se(j) < βj < j +Se( j) Với độ tin cậy ( 1 – α), khoảng tin cậy đối xứng, tối đa, tối thiểu của βj là: j - Se(j) < βj < j +Se( j) j - Se( j) < βj< j +Se( j) T NG KẾẾT CÔNG TH C KINH TẾẾ L NGỔ Ứ ƯỢ |
