Dự báo trong kinh doanh (business forecasting) - Hồi quy bội

Nội dung text: Dự báo trong kinh doanh (business forecasting) - Hồi quy bội

1. Dự báo trong kinh doanh (Business Forecasting) Khoa Kinh tế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: www.fde.ueh.edu.vn Phùng Thanh Bình HỒI QUY BỘI 1. Mô hình hồi quy bội 2. Chọnbiến độclập 3. Phân tích kếtquả hồi quy 4. Đánh giá mô hình hồi quy 5. Biếngiả 6. Lựachọnphương trình hồiquy 7. Dự báo điểm& Dự báo khoảng 1
2. Phùng Thanh Bình TÀI LIỆU THAM KHẢO z NguyễnTrọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự báo chuỗithời gian trong kinh doanh & kinh tế, Chương 9. z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007), Business Forecasting With Accompanying Excel- Based ForecastXTM Software, 5th Edition, Chapter 5. z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 7 & 8. Phùng Thanh Bình MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI z Y = f(X1, X2, X3, , Xn) = b0 + b1X1 + b2X2 + . . . bkXk + ε z Trong đó: o b0 = hệ số cắt o bi = là các hệ số dốctương ứng o ε = sai số tổng thể 2
3. Phùng Thanh Bình MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI Phùng Thanh Bình MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI z Y = b0 + b1X1 + b2X2 + . . . bkXk + ε Y = b0 + b1X1 + b2X2 + . . . bkXk + e z Trong đó: o b0 = hệ số cắt o bi = là các hệ số dốctương ứng o e = sai số mẫu 3
4. Phùng Thanh Bình CHỌN BIẾN ĐỘC LẬP Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY ∧ ∧ Y = Y + (Y - Y) ∧ Y = b0 + b1X1 + b2X2 + + bk Xk ∧ ∧ ∧ ∑(Y - Y)2 = ∑(Y - Y)2 + ∑(Y - Y) SST = SSR + SSE df: n-1 = k + n – k - 1 4
5. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Sai số chuẩncủa ướclượng: ∧ (Y - Y)2 SSE s = ∑ = = MSE y.x's n - k -1 n - k -1 z Ví dụ 7.4, Hanke, 275 Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Ý nghĩacủahồi quy 5
6. Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Hệ số xác định: ∧ Explained Variation SSR (Y − Y)2 R2 = = = ∑ Total Variation SST ∑(Y - Y)2 ∧ Unexplained Variation SSE (Y − Y)2 = 1 - = 1 - = 1 - ∑ Total Variation SST ∑(Y - Y)2 6
7. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Đốivớihồi quy bội: Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Kiểm định các hệ số hồiquy H0: βj = 0 H0: βj ≠ 0 b - 0 t = j s b j 7
8. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Phân tích phầndư o Kiểmtraphầndư trướchếtdựavàođồ thị: • Vẽđồthị histogram • Vẽ phầndư theo Y^ • Vẽ phầndư theo X • Vẽ phầndư theo thờigian Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Phân tích phầndư o Kiểm định hiệntượng phương sai không đồng nhất o Kiểm định hiệntượng tương quan chuỗi o Khi nào cần đếnAIC? 8
9. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Tương quan chuỗi o Tự tương quan âm o Tự tương quan dương (xem Figure 8.1) o Không làm chệch các hệ sốướclượng, nhưng làm cho ướclượng củasaisố chuẩnnhỏ hơn sai số chuẩnthậtsự => t-stat, F-stat lớn Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Tương quan chuỗi 9
10. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Tương quan chuỗi o Xử lý hiệntượng tương quan chuỗi tùy thuộcvào nguyên nhân gây ra hiệntượng tương quan chuỗi: Sai dạng mô hình (thiếubiến) hay các sai sốđộclậpcóliên quan với nhau cho dù mô hình đượcchọn là phù hợp • Đưa thêm biếnbỏ sót vào mô hình (ví dụ 8.3) • Hồi quy sai phân (ví dụ 8.5) • Mô hình tự hồi quy (ví dụ 8.6) Phùng Thanh Bình ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH HỒI QUY z Thứ nhất, kiểmtraxem‘dấu’ củahệ số dốccóý nghĩa hay không z Thứ hai, kiểmtraxemhệ số dốccóý nghĩathống kê hay không (dùng t-stat) z Thứ ba là đánh giá hệ số xác định z Thứ tư, kiểmtraphầndư (dùng DW) 10
11. Phùng Thanh Bình BIẾN GIẢ z Biếngiảđượcsử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến độclập định tính và mộtbiếnphụ thuộc z Ví dụ 7.6, Hanke, 283 (Table 7-9) ^ Y = β0 + β1X1 + β2X2 X1: test score X2 = 0 đốivớinữ = 1 đốivớinam Phùng Thanh Bình y y = (β0 + β2) + β1x X2 = 1 slope = β1 X = 0 β2{ 2 y = β0 + β1x } β0 x 11
12. Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình BIẾN GIẢ z Khi chuỗithờigiancóyếutố mùa vụ, có thể sử dụng hồi quy vớibiếngiả như sau: Yt = b0 + b1t + b2S2 + b3S3 + b4S4 + e Quý 1: S2 = S3 = S4 = 0 Quý 2: S1 = S3 = S4 = 0 Quý 3: S1 = S2 = S4 = 0 Quý 4: S1 = S2 = S3 = 0 z Ví dụ 8.8 (Table 8.9, Hanke, 350) 12
13. Phùng Thanh Bình LỰA CHỌN PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY z Bước1: Lựachọnmộttậphợp đầy đủ các biếngiải thích (cân nhắcgiữamức độ chính xác & chi phí) z Bước2: Loạibỏ các biến không thích hợp o Biến không quan trọng o Tạorasaisố lớn o Có quan hệ vớicácbiến khác (đacộng tuyến) o Khó đolường một cách chính xác z Bước3: Rútlại danh sách các biếntốtnhất cho mô hình Phùng Thanh Bình LỰA CHỌN PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY z Hồiquytừng bước (stepwise) o Xem xét tấtcả các hồiquygiản đơn, biếnnàogiải thích nhiềunhấtchothayđổicủ Y sẽ là biến đầu tiên đưavàomôhình o Biếnthứ 2 được đưa vào mô hình là biến đóng góp lớnnhấtvàoSSR (xácđịnh bằng F test) o Đưatheobiếntiếp theo và xem xét biếnnàycóý nghĩa hay không bằng cách sử dụng F test 13
14. Phùng Thanh Bình LỰA CHỌN PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY z F test o Mô hình không giớihạn: SSEUR o Mô hình giớihạn: SSER (R 2 R 2 ) (SSER − SSEUR ) UR − R m m F = F = 2 SSEUR 1 - R UR (n - k) (n - k) Phùng Thanh Bình DỰ BÁO ĐIỂM & DỰ BÁO KHOẢNG z Dự báo khoảng có tính đến2 nguồnkhôngchắc chắnnày z Sai số chuẩncủadự báo, sf, đomức độ thay đổi củaY^ so vớiY tạiX chotrước: ^ Y ± tsf 14