BIẾN GIẢ TRONG PHÂN TÍCH HỒI QUY

Παρουσίαση με θέμα: "BIẾN GIẢ TRONG PHÂN TÍCH HỒI QUY"— Μεταγράφημα παρουσίασης:

1 BIẾN GIẢ TRONG PHÂN TÍCH HỒI QUY
CHƯƠNG 5 BIẾN GIẢ TRONG PHÂN TÍCH HỒI QUY

2 BIẾN GIẢ 1. Biết cách đặt biến giả 2. Nắm phương pháp sử dụng biến giả trong phân tích hồi quy MỤC TIÊU

3 NỘI DUNG 1 Khái niệm biến giả 2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
3 Kỹ thuật sử dụng biến giả

4 5.1 KHÁI NIỆM Biến định lượng: các giá trị quan sát được thể hệ bằng con số Biến định tính: thể hiện một số tính chất nào đó Để đưa những thuộc tính của biến định tính vào mô hình hồi quy, cần lượng hóa chúng => sử dụng biến giả (dummy variables)

5 Trình độ văn hóa của chủ hộ
Chi tiêu của hộ = α + β1* quy mô hộ + β2*trình độ văn hóa của chủ hộ+ β3* tuổi của chủ hộ + β4* giới tính của chủ hộ β5* nơi sinh sống của hộ Mã hộ Quy mô hộ Chi tiêu của hộ Trình độ văn hóa của chủ hộ Tuổi của chủ hộ Giới tính chủ hộ Nơi sinh sống 38820 4 3 48 Nam Nông thôn 38818 6 8 42 Nữ 38817 37 38816 21 38815 9 38813 2 76 11212 7 Thành thị 11211 77 11209 13 32 11208 47 11207 38 11206 5 93

6 Ví dụ Có hai biến độc lập định tính là giới tính của chủ hộ và nơi sinh sống của hộ. Để phân tích hồi quy cần phải lượng hóa hai biến định tính này. Thực hiện: Giới tính gồm hai biểu hiện là nam và nữ và mã hóa như sau: Nam=1, Nữ=0. Nơi sinh sống của hộ gồm thành thị và nông thôn nên mã hóa như sau: Thành thị=1, Nông thôn=0. (Việc chọn số mã hóa tùy nhà phân tích).

7 Dữ liệu đã mã hóa Mã hộ Quy mô hộ Chi tiêu của hộ
Trình độ văn hóa của chủ hộ Tuổi của chủ hộ Giới tính chủ hộ Nơi sinh sống 38820 4 3 48 1 38818 6 8 42 38817 37 38816 21 38815 9 38813 2 76 11212 7 11211 77 11209 13 32 11208 47 11207 38 11206 5 93

8 Ví dụ Mã hộ Quy mô hộ Chi tiêu của hộ Trình độ văn hóa của chủ hộ
Tuổi của chủ hộ Nghề nghiệp chủ hộ 38820 4 3 48 Bác sĩ 38818 6 8 42 Giáo viên 38817 37 Nông dân 38816 21 38815 9 38813 2 76 11212 7 11211 77 11209 13 32 11208 47 11207 38 11206 5 93

9 Ví dụ Nghề nghiệp có 3 nghề (3 phạm trù)
Chọn 1 nghề làm phạm trù cơ sở Ví dụ: chọn bác sĩ 3. Hai nghề còn lại là hai biến mới Vậy số biến mới = số phạm trù -1 4. Biến Giáo viên nhận 2 giá trị: 1 nếu là giáo viên; 0 nếu không phải là giáo viên 5. Biến Nông dân nhận 2 giá trị: 1 nếu là nông dân; 0 nếu không phải là nông dân

10 Trình độ văn hóa của chủ hộ
Mã hộ Quy mô hộ Chi tiêu của hộ Trình độ văn hóa của chủ hộ Tuổi của chủ hộ Nghề nghiệp chủ hộ Giáo viên Nông dân ### 4 3 48 Bác sĩ  0 6 8 42  1 37 21 9 2 76 7 77 13 32 47 38 5 93

11 Câu hỏi Nếu có thêm nghề kế toán thì sao?

12 HỒI QUY VỚI BiẾN ĐỊNH TÍNH
Quy tắc: Nếu biến định tính có m biểu hiện thì sử dụng m-1 biến. Ví dụ: Tổng chi tiêu của hộ phụ thuộc vào Giới tính của chủ hộ Số thành viên trong hộ Vùng nơi hộ sinh sống (có 8 vùng) Biến định tính là biến nào?

13 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
Ví dụ 5.1: Xét mô hình Yi = 1 + 2Xi + 3Di + Ui với Y Tiền lương (triệu đồng/tháng) X Bậc thợ D=1 nếu công nhân làm trong khu vực tư nhân D=0 nếu công nhân làm trong khu vực nhà nước D được gọi là biến giả trong mô hình

14 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
Y (thu nhập) X (số năm) D (nơi làm việc) 4 3 1 5 6 7

15 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
E(Y/X,D) = 1 + 2Xi + 3Di (5.1) E(Y/X,D=0) = 1 + 2Xi (5.2) E(Y/X,D=1) = 1 + 2Xi +  (5.3) (5.2): tiền lương trung bình của công nhân làm việc trong khu vực quốc doanh với bậc thợ là X (5.3): tiền lương trung bình của công nhân làm việc trong khu vực tư nhân với bậc thợ là X

16 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
2 tốc độ tăng lương theo bậc thợ 3 chênh lệch tiền lương trung bình của công nhân làm việc ở hai khu vực và cùng bậc thợ (Giả thiết của mô hình: tốc độ tăng lương theo bậc thợ ở hai khu vực giống nhau)

17 E(Y/X,Z) = 1 + 2Xi + 3Di Y Hình 5.1 mức thu nhập bình quân tháng của người lao động tại KVQD và KVTN khi có bậc thợ là X X

18 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
Ví dụ 5.2: Xét sự phụ thuộc của thu nhập (Y) (triệu đồng/tháng) vào thời gian công tác (X) (năm) và nơi làm việc của người lao động (DNNN, DNTN và DNLD) Dùng 2 biến giả Z1 và Z2 với Z1i =1 nơi làm việc tại DNNN Z1i =0 nơi làm việc tại nơi khác Z2i =1 nơi làm việc tại DNTN Z2i =0 nơi làm việc tại nơi khác Z1i = 0 và Z2i = 0 phạm trù cơ sở

19 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
Y (thu nhập) X (số năm) Nơi làm việc Z1 Z2 4 3 DNNN 1 5 DNTN DNLD 6 7

20 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
E(Y/X,Z1,Z2) = 1 + 2Xi + 3Z1i + 4Z2i E(Y/X,Z1=0,Z2=0) = 1 + 2Xi E(Y/X,Z1=1,Z2=0) = 1 + 2Xi + 3 E(Y/X,Z1=0,Z2=1) = 1 + 2Xi + 4 3 chênh lệch thu nhập trung bình của nhân viên làm việc tại DNNN và DNLD khi có cùng thời gian làm việc X năm 4 chênh lệch thu nhập trung bình của nhân viên làm việc tại DNTN và DNLD khi có cùng thời gian làm việc X năm

21 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
Ví dụ 5.3. thu nhập còn phụ thuộc vào trình độ người lao động (từ đại học trở lên, cao đẳng và khác) D1i = 1: nếu trình độ từ đại học trở lên 0: trường hợp khác D2i 1: nếu trình độ cao đẳng Một chỉ tiêu chất lượng có n phạm trù (thuộc tính) khác nhau thì dùng n-1 biến giả

22 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
Giả sử Y, X là biến định lượng, Z là biến giả (định tính) TH1: Y= 1 + 2Z + 3X + U TH2: Y= 1 + 2X + 3(ZX) + U TH3: Y= 1 + 2Z + 3X + 4(ZX)+ U

23 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
VD 5.4: Khảo sát lương của nhân viên theo số năm kinh nghiệm và giới tính TH1: Y= 1 + 2Z + 3X + U TH2: Y= 1 + 2X + 3(ZX) + U TH3: Y= 1 + 2Z + 3X + 4(ZX)+ U Trong đó Y lương X số năm kinh nghiệm Z giới tính với Z=1: nam; Z=0: nữ

24 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
TH1: Lương khởi điểm của nv nam và nữ khác nhau nhưng tốc độ tăng lương theo số năm kinh nghiệm như nhau TH2: Lương khởi điểm như nhau nhưng tốc độ tăng lương khác nhau TH3: Lương khởi điểm và tốc độ tăng lương khác nhau

25 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
TH1: Lương khởi điểm của nv nam và nữ khác nhau nhưng tốc độ tăng lương theo số năm kinh nghiệm như nhau Hàm PRF: Y= 1 + 2Z + 3X + U Hàm SRF ứng với nữ (Z=0) : Hàm SRF ứng với nam (Z=1) :

26 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
Hình 5.2 Lương khởi điểm của nv nam và nữ khác nhau

27 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
TH2: Lương khởi điểm như nhau nhưng tốc độ tăng lương khác nhau Hàm PRF: Y= 1 + 2X + 3(ZX) + U Với ZX gọi là biến tương tác Hàm SRF ứng với nữ (Z=0) : Hàm SRF ứng với nam (Z=1) :

28 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
Hình 5.3 Mức tăng lương theo số năm kinh nghiệm của nv nam và nữ khác nhau

29 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
TH3: Lương khởi điểm và tốc độ tăng lương khác nhau Hàm PRF: Y= 1 + 2Z + 3X + 4(ZX)+ U Hàm SRF ứng với nữ (Z=0) : Hàm SRF ứng với nam (Z=1) :

30 5.2 Sử dụng biến giả trong mô hình hồi quy
Hình 5.4 Lương khởi điểm và mức tăng lương của nv nam và nữ khác nhau

31 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
5.3.1 Sử dụng biến giả trong phân tích mùa Y chi tiêu cho tiêu dùng X thu nhập Z = 1 nếu quan sát trong mùa (tháng 1-6) Z = 0 nếu quan sát không nằm trong mùa (tháng 7-12) TH1: Nếu yếu tố mùa chỉ ảnh hưởng đến hệ số chặn TH2: Nếu yếu tố mùa có ảnh hưởng đến hệ số góc Mô hình * có tính tổng quát hơn. Qua việc kiểm định giả thiết để biết được hệ số góc nào có ý nghĩa.

32 Ví dụ Có bảng số liệu sau về doanh số bán từng quý (triệu đồng). Hãy sắp xếp lại số liệu, sử dụng biến giả và viết mô hình hồi quy. Năm Quý Doanh số 1970 1 992.7 1971 4 1918.3 2 1077.6 1972 2163.9 3 1185.9 2417.8 1326.4 2631.7 1434.2 2957.8 1549.2 1973 3069.3 1718 3304.8

33 Ví dụ Năm Quý Doanh số D2 D3 D4 1970 1 992.7 2 1077.6 3 1185.9 4
2 1077.6 3 1185.9 4 1326.4 1971 1434.2 1549.2 1718 1918.3 1972 2163.9 2417.8 2631.7 2957.8 1973 3069.3 3304.8

34 Viết mô hình hồi quy mẫu và ý nghĩa các hệ số

35 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
5.3.2 Kiểm định tính ổn định cấu trúc của các mô hình hồi quy Ví dụ 5.5. Số liệu tiết kiệm (Y) và thu nhập cá nhân (X) ở nước Anh từ (triệu pounds)

36 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
Mục tiêu: Kiểm tra hàm tiết kiệm có thay đổi cấu trúc giữa 2 thời kỳ hay không. Cách 1 Lập hai mô hình tiết kiệm ở 2 thời kỳ Thời kỳ tái thiết: (5.3.1) Thời kỳ hậu tái thiết: (5.3.2) Và kiểm định các trường hợp sau

37 Kiểm định Chow Giả thiết: H0: Hai hàm (5.3.1) và (5.3.2) giống nhau B1: Gộp hai nhóm quan sát n=n1+n2 và tính RSS có bậc tự do df= n1+n2-k từ mô hình hồi quy B2: Ước lượng (5.3.1) và (5.3.2) và thu được RSS1 có df = n1-k, RSS2 có df = n2-k. Đặt RSS*=RSS1+RSS2 B3: Tính B4: Nếu F > Fα(k, n1+n2-2k): bác bỏ H0

38

39

40

41 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
Cách 2 Sử dụng biến giả B1. Lập hàm tiết kiệm tổng quát của cả 2 thời kỳ Với n = n1 + n2 Z = 1 quan sát thuộc thời kỳ tái thiết Z = 0 quan sát thuộc thời kỳ hậu tái thiết B2. Kiểm định giả thiết H0: 3=0 Nếu chấp nhận H0: loại bỏ Z ra khỏi mô hình B3. Kiểm định giả thiết H0: 4=0 Nếu chấp nhận H0: loại bỏ ZiXi ra khỏi mô hình

42

43 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
Kết quả hồi quy theo mô hình như sau t = (-5,27) (9,238) (3,155) (-3,109) p = (0,000) (0,000) (0,007) (0,008) Nhận xét Tung độ gốc chênh lệch và hệ số góc chênh lệch có ý nghĩa thống kê Các hồi quy trong hai thời kỳ là khác nhau

44 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
Thời kỳ tái thiết: Z = 1 Thời kỳ hậu tái thiết: Z = 0

45 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
Thu nhập Tiết kiệm Thời kỳ hậu tái thiết Thời kỳ tái thiết -0.27 -1.75 Hình 5.6 Mô hình hồi quy cho 2 thời kỳ

46 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
Hàm tuyến tính từng khúc Ví dụ 5.6: Doanh thu dưới X* thì tiền hoa hồng sẽ khác với khi doanh thu trên X*. Hàm hồi quy có dạng Y Tiền hoa hồng X Doanh thu X* Giá trị ngưỡng sản lượng Zi =1 nếu Xi > X* Zi =0 nếu Xi ≤ X*

47 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
Y X Hình 5.7 Hàm tuyến tính từng khúc Kiểm định giả thiết H0: 3=0 Nếu bác bỏ H0: hàm hồi quy thay đổi cấu trúc

48 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
Ví dụ: Sản lượng dưới X*, thì chi phí hoa hồng sẽ khác với khi sản lượng trên X*. Hàm hồi quy sẽ có dạng: Y: Chi phí; X: sản lượng; X*=5.500 tấn: giá trị ngưỡng sản lượng

49 5.3 Ứng dụng sử dụng biến giả
Ta có kết quả hồi quy như sau: t = (-0,824) (6,607) (1,145) R2 = 0, X* = 5500