tailieunhanh - Bài giảng môn học Kinh tế lượng - Chương 7: Hồi qui với biến giả và biến bị chặn

Bài giảng chương 7 trình bày các nội dung sau: Bản chất của biến giả - Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số chặn, biến giả cho sự thay đổi trong hệ số góc, biến giả và Kiểm định tính ổn định cấu trúc của mô hình,.và một số nội dung khác. . | CHƯƠNG 7 HỒI QUI VỚI BIẾN GIẢ VÀ BIẾN BỊ CHẶN Bản chất của biến giả - Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số chặn Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số góc Biến giả và Kiểm định tính ổn định cấu trúc của mô hình Hồi qui tuyến tính từng khúc Biến phụ thuộc là biến giả Mô hình xác suất tính tuyến tính (LPM) Mô hình Probit và Logit Biến bị chặn: mô hình Tobit Bản chất của biến giả - Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số chặn Trong phân tích hồi qui, có 2 loại biến chính: biến định lượng và biến định tính. Các biến định lượng: giá trị của những quan sát đó là những con số. Biến định tính thường biểu thị có hay không có một tính chất hoặc biểu thị các mức độ khác nhau của một tiêu thức thuộc tính nào đó, chẳng hạn như giới tính, tôn giáo, chủng tộc, nơi cư trú, Những biến định tính này cũng có sự ảnh hưởng đối với biến phụ thuộc và phải được đưa vào mô hình hồi quy. Bản chất của biến giả - Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số chặn Biến giả (D) thường có 2 giá trị: D = 1: nếu quan sát có một | CHƯƠNG 7 HỒI QUI VỚI BIẾN GIẢ VÀ BIẾN BỊ CHẶN Bản chất của biến giả - Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số chặn Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số góc Biến giả và Kiểm định tính ổn định cấu trúc của mô hình Hồi qui tuyến tính từng khúc Biến phụ thuộc là biến giả Mô hình xác suất tính tuyến tính (LPM) Mô hình Probit và Logit Biến bị chặn: mô hình Tobit Bản chất của biến giả - Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số chặn Trong phân tích hồi qui, có 2 loại biến chính: biến định lượng và biến định tính. Các biến định lượng: giá trị của những quan sát đó là những con số. Biến định tính thường biểu thị có hay không có một tính chất hoặc biểu thị các mức độ khác nhau của một tiêu thức thuộc tính nào đó, chẳng hạn như giới tính, tôn giáo, chủng tộc, nơi cư trú, Những biến định tính này cũng có sự ảnh hưởng đối với biến phụ thuộc và phải được đưa vào mô hình hồi quy. Bản chất của biến giả - Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số chặn Biến giả (D) thường có 2 giá trị: D = 1: nếu quan sát có một thuộc tính nào đó, và D = 0: nếu không có thuộc tính đó. Biến giả cũng được đưa vào mô hình hồi quy giống như một biến định lượng, Chúng được dùng để chỉ sự khác biệt giữa 2 nhóm quan sát: có và không có một thuộc tính nào đó. Bản chất của biến giả - Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số chặn Ví dụ: giả sử ta muốn xem có sự khác biệt nào không về tiền công giữa nam và nữ với những điều kiện về công việc như nhau. Hàm hồi quy ngẫu nhiên cho một quan sát: wagei = 0 + 1Di + ’X + ui, Trong đó D là biến giả về giới tính: D = 1 nếu là nam và 0 nếu là nữ; X là vector chỉ những đặc điểm cá nhân và công việc. Nếu D=1: wagei = 0 + 1 + ’X + ui, Nếu D=0: wagei = 0 + ’X + ui, Vậy hệ số 1 đo lường sự khác biệt của hệ số 0 giữa nhóm nam và nữ. Biến giả cho sự thay đổi trong hệ số chặn (hệ số tự do) y x Hình Đường hồi qui với hệ số góc giống nhau và hệ số chặn khác nhau Wagei = 0 + 1 + ’X + ui Wagei = 0 + ’X + ui Nếu biến định tính được chia ra

crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.