Kinh tế vi mô - Chương 7: Phân tích hồi quy bội với biến định tính

Nội dung text: Kinh tế vi mô - Chương 7: Phân tích hồi quy bội với biến định tính

1. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội với biến Biến định tính định tính 7.1 Mơ tả thơng tin định tính Ví dụ: giới tính, chủng tộc, cơng nghiệp, khu vực, đánh giá cấp độ, Một cách để kết hợp thơng tin định tính là sử dụng biến giả Chương 7 Chúng cĩ thể xuất hiện như là biến phụ thuộc hay biến độc lập 7.2 Trường hợp đơn giản: Cĩ một biến độc lập là biến giả Wooldridge: Introductory Econometrics: 7.1 A Modern Approach, 5e = mức lương thu được/mất đi nếu Biến giả: người này là nữ chứ khơng phải là =1 nếu là nữ nam (các yếu tố khác giữ cố định) =0 nếu là nam © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Phân tích hồi quy bội: BIẾN ĐỊNH TÍNH Biến định tính Đồ thị minh họa Cách giải thích khác của hệ số: 7.2 nghĩa là, sự khác biệt về mức lương trung bình giữa nam và nữ cĩ cùng một trình độ giáo dục (nữ so với nam). female=0 : nhĩm cơ sở (tham chiếu) Cùng hệ số gĩc, khác tung độ gốc 3 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 1
2. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính Mơ hình này khơng thể ước lượng được (đa cộng Bẫy biến giả tuyến hồn hảo do Male + female = 1) VD 7.1: Ước lượng phương trình tiền lương với sự khác biệt về hệ số chặn 7.4 Khi sử dụng biến giả, một thuộc tính luơn luơn phải được loại bỏ: Cố định các biến giáo dục, kinh nghiệm, và thâm niên chức vụ, tiền Nhĩm cơ sở là nam lương trung bình của nữ ít hơn nam là 1,81 USD/giờ Nhĩm cơ sở là nữ Nhược điểm: Ngồi ra, cĩ thể bỏ qua tung độ gốc: Điều đĩ cĩ nghĩa rằng cĩ sự phân biệt đối xử với nữ giới? 1) Khĩ khăn hơn để kiểm định sự khác biệt giữa các tham số Khơng hẳn vậy. Bởi vì yếu tố giới tính nữ cĩ thể tương quan với các đặc điểm 2) Cơng thức R2 chỉ cĩ ý nghĩa lao động khác chưa được kiểm sốt. nếu hồi quy cĩ tung độ gốc H0: βfemale = 0 ; H1: βfemale ≠ 0 Xét xem yếu tố giới tính cĩ ảnh hưởng đến lương khơng © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính So sánh trung bình của các tổng thể con được mơ tả bằng biến giả Ví dụ 7.3: Ảnh hưởng của trợ cấp đào tạo lên số giờ đào tạo 7.5 Giờ đào tạo mỗi nhân viên Biến giả biểu thị cơng ty cĩ nhận trợ cấp đào tạo nghề hay khơng Trong điều kiện khơng kiểm sốt các yếu tố khác, tiền lương trung bình của nữ ít hơn nam là 2,51 7.7 USD/giờ; nghĩa là, sự khác biệt giữa mức lương trung bình của nam và nữ là 2,51 USD/giờ. Thảo luận Cĩ thể dễ dàng kiểm định sự chênh lệch trung bình giữa hai tổng thể con cĩ ý nghĩa thống kê hay Đây là một ví dụ về đánh giá chương trình khơng (|t|= 9.65). nhĩm tác động (= cĩ nhận trợ cấp) so với nhĩm đối chứng (= khơng cĩ nhận trợ Sự khác biệt về mức lương giữa nam và nữ sẽ lớn hơn nếu khơng kiểm sốt các yếu tố khác; nghĩa cấp). Nhĩm đối chứng cịn gọi là nhĩm kiểm sốt. là một phần của sự khác biệt là do sự khác nhau trong giáo dục, kinh nghiệm và thâm niên chức vụ Liệu cĩ phải tác động của chương trình đến biến phụ thuộc là quan hệ nhân quả? giữa nam và nữ. Số 1.81 trong (7.4) nhỏ hơn 2.51 trong (7.5). © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 2
3. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính Sử dụng biến độc lập là biến giả trong phương trình log(y) 7.3 Sử dụng biến giả cho trường hợp biến định tính cĩ nhiều lựa chọn VD 7.4: Hàm hồi quy giá nhà 1) Xác định thành phần trong mỗi nhĩm bằng một biến giả Câu hỏi: Nên dùng bao nhiêu biến giả? 7.8 2) Bỏ ra một nhĩm (nhĩm này sẽ trở thành nhĩm cơ sở) VD 7.6: Phương trình log tiền lương theo giờ Biến giả biểu thị ngơi nhà kiểu colonial 7.11 colonial = 1 nếu ngơi nhà cĩ phong cách thuộc địa Khi biến giả colonial thay đổi từ 0 đến 1, giá nhà trung bình tăng 5,4 (%) Giữ những yếu tố khác cố định, tiền lương trung bình của nữ đã kết hơn ít hơn nam độc thân (= nhĩm cơ sở) là 19,8% Giữ những yếu tố khác cố định, tiền lương trung bình của nam đã kết hơn nhiều hơn nam độc thân là 21,3% © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Dùng bao nhiêu biến giả là đủ? B) Tương tác giữa các biến giả A) Biến định tính cĩ nhiều thuộc tính 1) Các biến giả cĩ 2 thuộc tính 1) Giới tính (nữ, nam), dùng 2-1 = 1 biến giả Giới tính (nữ, nam) nu (nu=1: nữ) Tình trạng hơn nhân (cĩ gia đình, độc thân) Kết hợp giới tính và tình trạng hơn nhân: 2*2 = 4 trường hợp, Nhĩm cơ sở là: nam dùng 4-1 = 3 biến giả 2) Giới tính (nữ, nam, hifi), dùng 3-1 = 2 biến giả nu*cogd: nữ và cĩ gia đình nu (nu=1: nữ) nu*docthan: nữ và độc thân nam (nam=1: nam) nam*cogd: nam và cĩ gia đình Nhĩm cơ sở là: hifi Nhĩm cơ sở là: nam*docthan 11 12 3
4. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Phân tích hồi quy bội: BIẾN ĐỊNH TÍNH Biến định tính B) Tương tác giữa các biến giả Sử dụng biến giả cho trường hợp biến thứ bậc 2) Các biến giả cĩ 2, 3 thuộc tính Ví dụ: Xếp hạng tín dụng của thành phố và lãi suất trái phiếu đơ thị Giới tính (nữ, nam) Chủng tộc (da trắng, da vàng, da đen) Lãi suất trái phiếu đơ thị Xếp hạng tín dụng từ 0-4 (0=tệ, 4=rất tốt) Kết hợp Giới tính và Chủng tộc: 2*3 = 6 trường hợp, dùng 6-1 = 5 biến giả Nu*datrang: nữ và da trắng Mơ tả này cĩ lẽ khơng phù hợp nếu như xếp hạng tín dụng chỉ chứa thơng tin thứ bậc. Nu*davang: nữ và da vàng Một cách tốt hơn để đưa thơng tin thứ bậc này vào hồi quy là sử dụng nhiều biến giả: Nu*daden: nữ và da đen 7.12 Nam*datrang: nam và da trắng Các biến giả được đặt tương ứng với các mức xếp hạng tín dụng. Nghĩa là, CR1 = 1 nếu CR = 1 Nam*davang : nam và da vàng và CR1 = 0 cho các trường hợp khác. Tất cả các tác động được so sánh với mức xếp hạng tệ nhất (= nhĩm cơ sở). Nhĩm cơ sở là: nam*daden 13 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính 7.4 Thành phần tương tác cĩ biến giả Thành phần tương tác Đồ thị minh họa Cho phép hệ số gĩc khác nhau giữa các nhĩm 7.17 = hệ số chặn của nam = hệ số gĩc của nam Việc sử dụng vừa biến giả vừa biến tương tác cho phép hai phương trình tiền lương hồn tồn khác nhau giữa = hệ số chặn của nữ = hệ số gĩc của nữ nam và nữ Giả thuyết quan tâm Khác hệ số gĩc, khác tung độ gốc Tác động của học vấn là như nhau giữa nam Tiền lương là như nhau giữa nam và nữ, cĩ cùng mức học và nữ. Mức chênh lệch tiền lương giữa nữ và vấn. Hay yếu tố giới tính khơng tác động đến tiền lương nam là như nhau ở mọi mức học vấn. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 4
5. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN Phân tích hồi quy bội: ĐỊNH TÍNH • Tập tin wage1.wf1 Biến định tính Dependent Variable: WAGE (khác tung độ gốc) Included observations: 526 Ước lượng phương trình lương với thành phần tương tác Variable Coefficient Std. Error VD 7.10: phương trình log tiền lương theo giờ C 0.622817 0.672533 FEMALE -2.273362 0.279044 EDUC 0.506452 0.050391 7.18 Dependent Variable: WAGE (khác hệ số gĩc) Included observations: 526 Variable Coefficient Std. Error C -0.285264 0.650415 khác hệ số gĩc EDUC 0.575483 0.050389 FEMALE*EDUC -0.177639 0.021828 Dependent Variable: WAGE (khác hệ số gĩc và khác tung độ gốc) Included observations: 526 Liệu điều này cĩ hàm ý rằng khi cĩ cùng trình độ học vấn, số Variable Coefficient Std. Error Khơng cĩ bằng chứng thống kê năm kinh nghiệm, và thâm niên chức vụ, thì khơng cĩ bằng chống lại giả thuyết rằng tác động chứng thống kê cho thấy tiền lương của nữ sẽ thấp hơn nam C 0.200496 0.843562 học vấn là như nhau cho nam và nữ (|t|= 1.35)? Khơng: đây chỉ là tác động khi educ= 0. Để FEMALE -1.198523 1.325040 (thống kê |t|= 0.43) trả lời câu hỏi này, người ta phải quy tâm thành phần tương EDUC 0.539476 0.064223 tác, ví dụ xét educ = 12,5 (= mức học vấn trung bình). FEMALE*EDUC -0.085999 0.103639 17 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH • Tập tin wage1.wf1 Dependent Variable: LOG(WAGE) Dependent Variable: LOG(WAGE) (EQ01) Method: Least Squares Method: Least Squares Included observations: 526 Included observations: 526 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.388806 0.118687 3.275892 0.0011 C 0.388806 0.118687 3.275892 0.0011 FEMALE -0.296345 0.035836 -8.269516 0.0000 FEMALE -0.226789 0.167539 -1.353643 0.1764 EDUC 0.082369 0.008470 9.724919 0.0000 EDUC 0.082369 0.008470 9.724919 0.0000 FEMALE*(EDUC-12.5) -0.005565 0.013062 -0.426013 0.6703 FEMALE*EDUC -0.005565 0.013062 -0.426013 0.6703 EXPER 0.029337 0.004984 5.885973 0.0000 EXPER 0.029337 0.004984 5.885973 0.0000 EXPER^2 -0.000580 0.000108 -5.397767 0.0000 EXPER^2 -0.000580 0.000108 -5.397767 0.0000 TENURE 0.031897 0.006864 4.646956 0.0000 TENURE 0.031897 0.006864 4.646956 0.0000 TENURE^2 -0.000590 0.000235 -2.508901 0.0124 TENURE^2 -0.000590 0.000235 -2.508901 0.0124 R-squared 0.440964 Mean dependent var 1.623268 R-squared 0.440964 Mean dependent var 1.623268 19 20 5
6. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Phân tích hồi quy bội: BIẾN ĐỊNH TÍNH Biến định tính Wald Test: Equation: EQ01 Kiểm định sự khác nhau trong hàm hồi quy giữa các nhĩm Test Statistic Value df Probability Mơ hình chưa gán ràng buộc (chứa tồn bộ các thành phần tương tác) Xếp hạng của sinh viên F-statistic 34.32555 (2, 518) 0.0000 Điểm trung bình đánh giá (GPA) điểm thi SAT tại trường trung học Chi-square 68.65110 2 0.0000 Null Hypothesis: C(2)=0, C(4)=0 7.20 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. Tổng số giờ học chính khĩa C(2) -0.226789 0.167539 C(4) -0.005565 0.013062 Mơ hình đã gán ràng buộc (hàm hồi quy giống nhau cho cả 2 nhĩm) Restrictions are linear in coefficients. p-value = 0,0000 < 0,05 : bác bỏ H0 21 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Biến định tính BIẾN ĐỊNH TÍNH • Tập tin gpa3.wf1 Giả thuyết khơng Tất cả tác động của thành phần tương Dependent Variable: CUMGPA (UR) tác là bằng 0, nghĩa là, các hệ số hồi quy Method: Least Squares giống nhau cho cả nam và nữ. Khơng cĩ Sample: 1 732 IF SPRING=1 7.21 sự chênh lệch về hệ số chặn và hệ số gĩc Included observations: 366 trong hồi quy của nữ và nam. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Ước lượng mơ hình chưa gán ràng buộc C 1.480812 0.207334 7.142168 0.0000 FEMALE -0.353486 0.410529 -0.861050 0.3898 SAT 0.001052 0.000181 5.807324 0.0000 FEMALE*SAT 0.000751 0.000385 1.948755 0.0521 7.22 HSPERC -0.008452 0.001370 -6.167404 0.0000 FEMALE*HSPERC -0.000550 0.003162 -0.173878 0.8621 TOTHRS 0.002344 0.000862 2.718228 0.0069 Kiểm định riêng lẻ từng hệ FEMALE*TOTHRS -0.000116 0.001628 -0.071164 0.9433 số của từng thành phần tương tác, giả thuyết cho R-squared 0.405927 Mean dependent var 2.334153 rằng tác động của thành Adjusted R-squared 0.394311 S.D. dependent var 0.601126 phần tương tác bằng 0 S.E. of regression 0.467833 Akaike info criterion 1.340203 khơng thể bị bác bỏ Sum squared resid 78.35451 Schwarz criterion 1.425507 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 24 6
7. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Wald Test: (UR) Equation: EQ01 Dependent Variable: CUMGPA (R) Method: Least Squares Test Statistic Value df Probability Sample: 1 732 IF SPRING=1 Included observations: 366 F-statistic 8.179111 (4, 358) 0.0000 Chi-square 32.71644 4 0.0000 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Null Hypothesis: C(2)=0, C(4)=0, C(6)=0, C(8)=0 C 1.490850 0.183678 8.116641 0.0000 Null Hypothesis Summary: SAT 0.001185 0.000165 7.191040 0.0000 HSPERC -0.009957 0.001245 -8.000114 0.0000 Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. TOTHRS 0.002343 0.000755 3.101564 0.0021 C(2) -0.353486 0.410529 R-squared 0.351636 Mean dependent var 2.334153 C(4) 0.000751 0.000385 Adjusted R-squared 0.346263 S.D. dependent var 0.601126 C(6) -0.000550 0.003162 S.E. of regression 0.486034 Akaike info criterion 1.405794 C(8) -0.000116 0.001628 85.51507 Sum squared resid Schwarz criterion 1.448446 Restrictions are linear in coefficients. p-value = 0,0000 < 0,05 : bác bỏ H0 25 26 Phân tích hồi quy bội: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Biến định tính BIẾN ĐỊNH TÍNH Kiểm định đồng thời với thống kê F Giả thuyết H0 bị bác bỏ Dependent Variable: CUMGPA Method: Least Squares Sample: 1 732 IF (SPRING=1) AND (FEMALE=1) Included observations: 90 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Cách khác để tính thống kê F trong trường hợp đã cho C 1.127326 0.361595 3.117646 0.0025 Chạy hồi quy riêng biệt cho nam và nữ ; tính SSR cho mơ hình chưa gán ràng SAT 0.001802 0.000347 5.195036 0.0000 HSPERC -0.009001 0.002908 -3.095606 0.0027 buộc bằng cách lấy tổng SSR của hai hàm hồi quy này. TOTHRS 0.002228 0.001409 1.581710 0.1174 Chạy hồi quy cho mơ hình đã gán ràng buộc và tính SSR cho mơ hình này R-squared 0.401430 Mean dependent var 2.666000 Kiểm định theo cách làm này được gọi là kiểm định Chow Adjusted R-squared 0.380550 S.D. dependent var 0.606606 S.E. of regression 0.477430 Akaike info criterion 1.402628 Quan trọng: Kiểm định Chow giả định rằng phương sai của nhiễu là như nhau Sum squared resid 19.60279 Schwarz criterion 1.513731 giữa các nhĩm © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 28 7
8. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Dependent Variable: CUMGPA Dependent Variable: CUMGPA Method: Least Squares Method: Least Squares Sample: 1 732 IF SPRING=1 Sample: 1 732 IF (SPRING=1) AND (FEMALE=0) Included observations: 366 Included observations: 276 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.490850 0.183678 8.116641 0.0000 C 1.480812 0.205971 7.189434 0.0000 SAT 0.001185 0.000165 7.191040 0.0000 SAT 0.001052 0.000180 5.845756 0.0000 HSPERC -0.009957 0.001245 -8.000114 0.0000 HSPERC -0.008452 0.001361 -6.208219 0.0000 TOTHRS 0.002343 0.000755 3.101564 0.0021 TOTHRS 0.002344 0.000857 2.736217 0.0066 R-squared 0.351636 Mean dependent var 2.334153 R-squared 0.316852 Mean dependent var 2.225942 Adjusted R-squared 0.346263 S.D. dependent var 0.601126 Adjusted R-squared 0.309317 S.D. dependent var 0.559225 S.E. of regression 0.486034 Akaike info criterion 1.405794 S.E. of regression 0.464757 Akaike info criterion 1.319782 Sum squared resid 85.51507 Schwarz criterion 1.448446 Sum squared resid 58.75172 Schwarz criterion 1.372252 29 30 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Dependent Variable: CUMGPA Chow Cơng thức F của kiểm định Chow: Method: Least Squares Sample: 1 732 IF SPRING=1 Included observations: 366 7.24 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.490850 0.183678 8.116641 0.0000 SAT 0.001185 0.000165 7.191040 0.0000 Ví dụ về cumGPA: HSPERC -0.009957 0.001245 -8.000114 0.0000 TOTHRS 0.002343 0.000755 3.101564 0.0021 85,515 (19,603 58,752) (366 2*4) F . 8,18 R-squared 0.351636 Mean dependent var 2.334153 19,603 58,752 4 31 32 8
9. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH TÍNH Chạy lệnh sort female để tách nữ và nam riêng ra, nữ bắt đầu ở Chow Breakpoint Test: 553 Chow quan sát thứ 553. Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Lưu ý: trước khi chạy lệnh sort phải sao lưu file dữ liệu gốc lại. Varying regressors: All equation variables Equation Sample: 1 732 IF SPRING=1 F-statistic 8.179111 Prob. F(4,358) 0.0000 Log likelihood ratio 32.00637 Prob. Chi-Square(4) 0.0000 Wald Statistic 32.71644 Prob. Chi-Square(4) 0.0000 33 34 Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính 7.5 Biến phụ thuộc nhị phân: mơ hình xác suất tuyến tính (tự đọc) Ví dụ: Việc tham gia lực lượng lao động của phụ nữ đã kết hơn Hồi quy tuyến tính khi biến phụ thuộc nhị phân =1 cĩ việc làm, =0 ngược lại Thu nhập của người chồng (nghìn USD mỗi năm) 7.26 Nếu biến phụ thuộc chỉ cĩ 2 7.29 giá trị 1 và 0 = P(y=1/x) Mơ hình xác suất tuyến tính (LPM) Nếu số con dưới sáu tuổi tăng thêm 1, xác suất người phụ nữ 7.27 cĩ việc làm giảm 26,2% Trong mơ hình xác suất tuyến tính, các hệ số cho biết tác động của biến độc lập Cĩ vẻ khơng cĩ ý nghĩa, |t|= 0,98 (nhưng xem slide kế tiếp) 7.28 Hay: lên xác suất y=1 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 9
10. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính Nhược điểm của mơ hình xác suất tuyến tính Ví dụ: Tham gia lực lượng lao động của phụ nữ đã kết hơn (tt) Xác suất dự đốn cĩ thể lớn hơn 1 hoặc nhỏ hơn 0 Đồ thị với nwifeinc=50, exper=5, Tác động biên lên xác suất là hằng số đơi khi khơng đúng về mặt logic age=30, kidslt6=1, kidsge6=0 Mơ hình xác suất tuyến tính thì luơn cĩ phương sai thay đổi Học vấn cao nhất trong mẫu là Phương sai của biến educ = 17. Khi đĩ, xác suất cĩ 7.30 ngẫu nhiên Bernoulli việc làm dự đốn của phụ nữ đã kết hơn là 50%. Cần tính sai số chuẩn cải thiện cho trường hợp phương sai thay đổi này (Chương 8) 17 Ưu điểm của mơ hình xác suất tuyến tính Xác suất dự đốn âm nhưng khơng Dễ dàng ước lượng và giải thích sao vì khơng cĩ người phụ nữ nào trong mẫu cĩ educ <5. Tác động ước lượng và dự đốn thường khá tốt trong thực tế  Xem mơ hình Logit và Probit ở Chương 17 © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. Phân tích hồi quy bội: Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Biến định tính 7.6 Bàn thêm về phân tích chính sách và đánh giá chương trình Nội sinh do vấn đề “tự lựa chọn” (self-selection) tham gia vào chương trình Ví dụ: Tác động tài trợ đào tạo nghề đến năng suất lao động của cơng nhân Trong ví dụ trên và các ví dụ tương tự, việc tham gia vào chương trình cĩ thể liên quan đến các đặc điểm khác mà các đặc điểm này cũng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Tỷ lệ sản phẩm lỗi =1 nếu cơng ty cĩ nhận tài trợ đào tạo, =0 ngược lại Lý do là các đối tượng tự lựa chọn việc tham gia vào chương trình phụ thuộc vào đặc điểm và 7.33 triển vọng cá nhân của họ. Sự tham gia này khơng được xác định ngẫu nhiên. Đánh giá thực nghiệm Khơng cĩ tác động rõ ràng Trong các thí nghiệm, việc tham gia vào nhĩm tác động là ngẫu nhiên của tài trợ lên năng suất, |t|=0,12 Trong trường hợp này, tác động nhân quả cĩ thể được suy ra bằng cách sử dụng hồi quy đơn Nhĩm tác động: được nhận tài trợ, nhĩm đối chứng: các cơng ty khơng nhận được tài trợ 7.34 Tài trợ được đưa ra trên cơ sở: đến trước phục vụ trước. Điều này khơng giống như tài trợ một cách ngẫu nhiên. Cĩ thể là những doanh nghiệp với năng suất thấp sẽ xin nhận tài trợ Biến giả biểu thị cĩ hay khơng cĩ tham gia thì đầu tiên vì họ nhận thấy cơ hội cải thiện năng suất. khơng liên quan đến các yếu tố khác ảnh hưởng đến biến phụ thuộc partic=1: cĩ tham gia © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 10
11. Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. 09.12.2017 Wooldridge Phân tích hồi quy bội: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Biến định tính BIẾN ĐỊNH TÍNH 7.7 Diễn giải kết quả hồi quy với biến phụ thuộc rời rạc Ví dụ khác về biến độc lập là biến giả bị nội sinh H0: 1 = 0 Cĩ phải khách hàng da màu bị phân biệt đối xử? H1: 1 < 0 7.35 Biến giả biểu thị vốn vay cĩ Biến giả chủng tộc được phê duyệt khơng Sự giàu cĩ Xếp hạng tín dụng Cố định tuổi, nếu số năm đi học tăng 1 năm thì số con trung bình của phụ nữ giảm 0,09 con. Điều cần thiết là kiểm sốt các đặc điểm quan trọng khác cĩ thể tác động đến Hay: Xét 1 nhĩm 100 phụ nữ (cùng tuổi), nếu mỗi người cĩ số năm đi học tăng 1 việc phê duyệt vốn vay (ví dụ nghề nghiệp, thất nghiệp) thì tổng số con trung bình của nhĩm này sẽ giảm 9 người. Việc bỏ qua đặc điểm quan trọng mà cĩ tương quan với biến giả da màu sẽ tạo Cố định số năm đi học, nếu tuổi tăng 1 năm thì số con trung bình của phụ nữ ra bằng chứng thống kê giả cho sự phân biệt đối xử tăng 0,175 con. Hay: Xét 1 nhĩm 1000 phụ nữ (cùng số năm đi học), nếu mỗi người cĩ số tuổi tăng 1 thì tổng số con trung bình của nhĩm này sẽ tăng 175 người. © 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 42 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: Mời ghé thăm trang web: BIẾN ĐỊNH TÍNH 44 7.7 Diễn giải kết quả hồi quy với biến phụ thuộc rời rạc   7.37 electric= 1: phụ nữ sống trong ngơi nhà cĩ điện Cố định tuổi và mức học vấn. Phụ nữ sống trong nhà cĩ điện cĩ số con trung bình ít hơn phụ nữ sống trong ngơi nhà khơng cĩ điện là 0,362 người. Hay: Cùng tuổi và mức học vấn. Xét nhĩm 1000 phụ nữ sống trong nhà cĩ điện so với nhĩm 1000 phụ nữ sống trong nhà khơng cĩ điện. Số con trung bình của nhĩm 1 ít hơn nhĩm 2 là 362 người. Cùng tuổi, nếu mức học vấn tăng 1 năm thì số con trung bình của người phụ nữ giảm 0,079 người. 43 11