Thực hành Eviews – Hồi quy đa biến

B1 : tạo các biến Y; X1; X2 : nhập lệnh ” genr x1 = na” , ” genr x2 = na”, ” genr Y =na “ B2 : nhập dữ liệu cho các biến Y; X1; X2 B3: lấy Logarit để làm trơn dữ liệu. B4 : Thực hiện hồi quy bội : nhập lệnh ”

Diễn giải các hệ số hồi quy

Các dạng hàm mô tả

Sự tác động qua lại giữa các biến độc lập

Bản chất của biến giả

Bây giờ ta sẽ chạy mô hình trên trong Eviews. Cách làm như sau Bước 1: Tạo một Workfile mới, đây là dữ liệu dạng bảng nên ta chọn Workfile structure type là Unstructured/Undated, số quan sát là 7 Bước 2: Nhập dữ liệu bảng trên vào (xem lại cách làm tại đây). Tạo hai biến là biến gianha chứa dữ

Mô hình hồi quy với biến giải thích là biến giả

Tương tác giữa các biến

Biến trễ

Ví dụ 1: Xét mô hình . Chạy mô hình hồi quy trên trong Eviews Trên thanh công cụ chọn Quick > Estimate Equation. Sau đó nhập giakhi c giadau giadau(-1) giadau(-2)   Bấm Ok ta nhận kết quả như sau Phương trình hồi quy:  Ta thấy p-value của hệ số =0.1951 > 5% nên ta chấp nhận giả

Sơ lược về mô hình ra quyết định nghiên cứu thị trường

Mô hình nhị nguyên

Ví dụ: Đối với dữ liệu binary. Ta sẽ thực hiện hồi quy trong đó biến độc lập là GPA và GRE, biến phục thuộc là ADMIT theo mô hình logit và probit trong Eviews như sau Bước 1: Trên thanh công cụ, ta chọn Quick > Estimate Equation và điền vào khung các biến trong

Mô hình ordered choice

Khái niệm về đa cộng tuyến

Trong các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM), có giả thiết: Các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính chính xác. Nếu giả thiết này vi phạm, sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình

Hậu quả của đa cộng tuyến

Trường hợp có đa cộng tuyến hoàn hảo: Không thể ước lượng được mô hình.  Ví dụ: Trong mô hình  có xảy ra biện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo với  khi đó mô hình viết lại như sau . Ta có thể tìm ướng lượng OLS cho  nhưng không thể tìm ước lượng OLS cụ thể cho . Trường

Cách phát hiện đa cộng tuyến trong Eviews

Để xem xét và kết luận có hay không hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, có thể thực hiện các bước sau: Tìm ma trận tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình Ví dụ: Trong mô hình hồi quy  log(giakhi) theo hai biến log(giavang) và log(giadau), ma trận tương quan của hai biến giavang và giadau như sau: (Xem

Cách khắc phục đa cộng tuyến trong Eviews

Có nhiều cách khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến, ở đây chỉ đề cập đến những trường hợp xử lý bằng Eviews đối với bộ dữ liệu này. 1./ Bỏ biến Đây là cách đơn giản nhất để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến. Xét lại mô hình hồi quy của biến log(giakhi) theo

Khái niệm về tự tương quan

Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo) Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính cổ điển

Hậu quả của hiện tượng tự tương quan

Các ước lượng OLS không còn BLUE Phương sai ước lượng được của các ước lượng OLS là chệch Kiểm định t và F không đáng tin cậy Do công thức thông thường để tính phương sai của sai số là ước lượng chệch của  thực, và trong một số trường hợp, nó dường như

Hậu quả của hiện tượng tự tương quan- Phương pháp đồ thị

Xét mô hình hồi quy biến giakhi theo biến giadau và giavang Bước 1: Chạy hồi quy trên trong Eviews (xem lại cách làm tại đây) để lấy giá trị biến resid Bước 2: Tạo biến thời gian. Nhập lệnh genr t = @trend() + 1 Bước 3: Vẽ đồ thị phân tán của biến resid theo biến t (xem

Hậu quả của hiện tượng tự tương quan – Durbin-Waston

Xét mô hình hồi quy biến giakhi theo biến giavang và giadau Bước 1: Chạy mô hình hồi quy trên (xem lại cách làm tại đây) Ta thấy giá trị thống kê Durbin-Watson là 0.983549 Bước 2: So sánh với thang kiểm

Hậu quả của hiện tượng tự tương quan – Breusch – Godfrey (BG)

Xét mô hình hồi quy biến giakhi theo biến giavang và giadau. Sau khi hồi quy ta có được phần dư e lưu trong biến resid. Kiểm định B-G là kiểm định được tiến hành trên hàm hồi quy phụ (Hàm hồi quy phần dư e theo các biến độc lập trong mô hình gốc và các biến trễ