9. VÝ dô 1
• M¸y A vµ B cïng s¶n xuÊt ra 1 lo¹i s¶n
phÈm, muèn biÕt n¨ng suÊt cña 2 m¸y nµy
cã nh nhau hay kh«ng, ngêi ta cho ch¹y
thö 10h vµ thu ®îc sè liÖu nh sau.
M¸y A B B A B A A B B A
Y 22 19 18 21 18.5 21 20.5 17 17.5 21.2
M¸y B A A B A B B A A B
Y 19.5 20 20.5 18.5 21 19 19.5 21 21.5 18.5
10. • Hµm håi qui mÉu cã d¹ng tuyÕn tÝnh:
∧ ∧
ˆ
Yi = β1 + β 2 D1i
• ¦ lîng hµm håi qui trªn b»ng Eviews.
íc
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/21/06 Time: 06:04
Sample: 1 20
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 18.50000 0.220869 83.75987 0.0000
D1 2.470000 0.312357 7.907628 0.0000
R-squared 0.776482 Mean dependent var 19.73500
Adjusted R-squared 0.764065 S.D. dependent var 1.437935
S.E. of regression 0.698451 Akaike info criterion 2.214735
Sum squared resid 8.781000 Schwarz criterion 2.314308
Log likelihood -20.14735 F-statistic 62.53058
Durbin-Watson stat 1.312573 Prob(F-statistic) 0.000000
11. 1.3. Håi qui víi nhiÒu biÕn gi¶
• Gi¶ sö 3 m¸y A, B vµ C cïng s¶n xuÊt ra
mét lo¹i s¶n phÈm, ngêi ta muèn biÕt
n¨ng suÊt cña 3 m¸y nµy cã gièng nhau
hay kh«ng?
• Gäi Y lµ n¨ng suÊt cña m¸y
25. 4. So s¸nh hai håi quy
4.1. §Æt vÊn ®Ò
4.2. KiÓm ®Þnh Chow so s¸nh hai håi
qui
4.3. Thñ tôc biÕn gi¶ so s¸nh hai håi qui
26. 4.1. §Æt vÊn ®Ò
• Gi¶ sö ta nghiªn cøu mèi quan hÖ gi÷a Y vµ
X theo thêi gian, ta thêng dïng mét m«
h×nh håi qui tuyÕn tÝnh cho c¶ chuçi thêi
gian nghiªn cøu.
• Tuy nhiªn víi c¸c thêi k× kinh tÕ kh¸c nhau,
quan hÖ gi÷a Y vµ X cã thÓ cã sù kh¸c nhau
vµ ta cÇn ph¶i biÓu diÔn b»ng c¸c hµm
tuyÕn tÝnh kh¸c nhau t¬ng øng víi tõng
thêi k×.
27. VÝ dô:
• Nghiªn cøu mèi quan hÖ gi÷a tiªu dïng vµ
thu nhËp cña hé gia ®×nh ViÖt Nam theo
thêi gian.
• Thêi k× bao cÊp: thu nhËp thÊp, hµng ho¸
khan hiÕm nªn tiªu dïng thÊp.
• Thêi k× kinh tÕ thÞ trêng: thu nhËp cao
h¬n, thÞ trêng hµng ho¸ ®a d¹ng nªn tiªu
dïng nhiÒu h¬n.
• Quan hÖ gi÷a tiªu dïng vµ thu nhËp cña hé
gia ®×nh trong hai thêi kú lµ kh¸c nhau ®ßi
hái ph¶i biÓu diÔn mèi quan hÖ nµy b»ng
28. • M« h×nh håi qui tæng thÓ cã d¹ng:
Yi = β 1 + β 2Xi + Ui
• MÉu nghiªn cøu gåm n quan s¸t ®îc chia
thµnh hai mÉu nhá t¬ng øng víi hai thêi kú.
– MÉu 1 gåm n1 quan s¸t: 1 ÷ n1
– MÉu 2 gåm n2 quan s¸t: n1+1 ÷ n
• VÊn ®Ò ®Æt ra: mçi mét thêi kú cã cÇn
mét hµm håi quy riªng hay kh«ng? tøc lµ
thiÕt lËp hai m« h×nh håi qui t¬ng øng víi
hai thêi kú.
Yi = α 1 + α 2.Xi + U1i i = 1 ÷ n1
32. Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 08/20/06 Time: 10:35
Sample: 1 15
Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 379.6929 1.919551 197.8029 0.0000
X 13.70714 0.356452 38.45442 0.0000
SEX 33.33571 1.553737 21.45518 0.0000
R-squared 0.993278 Mean dependent var 453.7333
Adjusted R-squared 0.992157 S.D. dependent var 33.67591
S.E. of regression 2.982289 Akaike info criterion 5.200116
Sum squared resid 106.7286 Schwarz criterion 5.341726
Log likelihood -36.00087 F-statistic 886.5595
Durbin-Watson stat 1.892020 Prob(F-statistic) 0.000000
ˆ
Sex = 0 : Yi = 379,6929 + 13,7071. X i
ˆ
Sex = 1 : Yi = 379,6929 + 13,7071. X i + 33,3357
ˆ
Sex = 1 : Yi = 413,0286 + 13,7071. X i
36. Thñ tôc tiÕn hµnh kiÓm ®Þnh
• B 3: K
íc iÓm ®Þnh gi¶ thuyÕt:
H0: Hai tÖp sè liÖu gép ®îc
H1: Hai tÖp sè liÖu kh«ng gép ®îc
Tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh:
(RSS − RSS)/k
F= ~ F ( k ,n −2 k )
RSS /( n − 2k )
F > Fα : b¸c bá H0, chÊp nhËn H1
F < Fα : cha cã c¬ së b¸c bá H0
37. 4.3. Thñ tôc biÕn gi¶ so s¸nh
hai håi qui
• VÊn ®Ò hai håi qui nªu trªn chóng ta cã
thÓ gi¶i quyÕt b»ng thñ tôc biÕn gi¶.
D = 0: víi c¸c quan s¸t i = 1 ÷ n1
D = 1: víi c¸c quan s¸t i = n1+1 ÷ n
• M« h×nh håi qui tæng thÓ cho tÖp sè liÖu
gép (gåm n quan s¸t) nh sau:
Yi = β 1 + β 2. Di + β 3.Xi + β 4.(DiXi) + Ui
38. 4.3. Thñ tôc biÕn gi¶ so s¸nh
hai håi qui
• Víi vÝ dô vÒ hµm tiªu dïng cho hai thêi kú
kinh tÕ, tõ m« h×nh håi qui trªn ta x¸c ®Þnh
®îc c¸c hµm håi qui cho tõng thêi kú nh sau:
• Hµm håi qui tiªu dïng trung b×nh cho thêi k×
kinh tÕ bao cÊp lµ:
E(Y/ i = 0, Xi) = β 1 + β 3.Xi
D
• Hµm håi qui tiªu dïng trung b×nh cho thêi k×
kinh tÕ thÞ trêng lµ:
E(Y/ i = 1, Xi) = (β 1 + β 2) + (β 3+ β 4) Xi
D
39. 5. Håi qui tuyÕn tÝnh tõng khóc
• XÐt bµi to¸n kinh tÕ vÒ quan hÖ gi÷a tiÒn
tiÕt kiÖm vµ thu nhËp cña hé gia ®×nh
trong hai thêi k× kinh tÕ bao cÊp vµ kinh
tÕ thÞ trêng.
• Gi¶ sö hµm håi qui trong tõng thêi k× cã
d¹ng nh sau:
Tk1: Yt = α 1 + α 2.Xt + U1t t = 1 ÷ t0
Tk2: Yt = γ 1 + γ 2.Xt + U2t t = t0+1 ÷ n
t0 lµ thêi ®iÓm chuyÓn tõ kinh tÕ bao
40. • T¹i thêi ®iÓm t0 hµm håi qui chung cho c¶
hai thêi kú vÉn liªn tôc nªn cã d¹ng tuyÕn
tÝnh tõng khóc.
E(Y)
Xt0 X