Giáo trình Kinh tế lượng - Chương 7: Phân tích hồi quy bội với biến định tính

ly accessible website, in whole or in part. 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 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 Biến giả:=1 nếu là nữ =0 nếu là nam = mức lương thu được/mất đi nếu người này là nữ chứ khơng phải là nam (các yếu tố khác giữ cố định) Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.1 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 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. Đồ thị minh họa Cách giải thích khác của hệ số: 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 Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.2 Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 2 © 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. Bẫy biến giả Mơ hình này khơng thể ước lượng được (đa cộng tuyến hồn hảo do Male + female = 1) Khi sử dụng biến giả, một thuộc tính luơn luơn phải được loại bỏ: Ngồi ra, cĩ thể bỏ qua tung độ gốc: Nhĩm cơ sở là nam Nhĩm cơ sở là nữ Nhược điểm: 1) Khĩ khăn hơn để kiểm định sự khác biệt giữa các tham số 2) Cơng thức R2 chỉ cĩ ý nghĩa nếu hồi quy cĩ tung độ gốc Phân tích hồi quy bội: Biến định tính © 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. VD 7.1: Ước lượng phương trình tiền lương với sự khác biệt về hệ số chặn Điều đĩ cĩ nghĩa rằng cĩ sự phân biệt đối xử với nữ giới? Khơng hẳn vậy. Bởi vì yếu tố giới tính nữ cĩ thể tương quan với các đặc điểm lao động khác chưa được kiểm sốt. Cố định các biến giáo dục, kinh nghiệm, và thâm niên chức vụ, tiềnlương trung bình của nữ ít hơn nam là 1,81 USD/giờ Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.4 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. So sánh trung bình của các tổng thể con được mơ tả bằng biến giả Thảo luận Cĩ thể dễ dàng kiểm định sự chênh lệch trung bình giữa hai tổng thể con cĩ ý nghĩa thống kê hay khơng (|t|= 9.65). Sự khác biệt về mức lương giữa nam và nữ sẽ lớn hơn nếu khơng kiểm sốt các yếu tố khác; nghĩa là một phần của sự khác biệt là do sự khác nhau trong giáo dục, kinh nghiệm và thâm niên chức vụ giữa nam và nữ. Số 1.81 trong (7.4) nhỏ hơn 2.51 trong (7.5). Trong điều kiện khơng kiểm sốt các yếu tố khác, tiền lương trung bình của nữ ít hơn nam là 2,51 USD/giờ; nghĩa là, sự khác biệt giữa mức lương trung bình của nam và nữ là 2,51 USD/giờ. Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 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. Ví dụ 7.3: Ảnh hưởng của trợ cấp đào tạo lên số giờ đào tạo Đây là một ví dụ về đánh giá chương trình nhĩm tác động (= cĩ nhận trợ cấp) so với nhĩm đối chứng (= khơng cĩ nhận trợ cấp). Nhĩm đối chứng cịn gọi là nhĩm kiểm sốt. Liệu cĩ phải tác động của chương trình đến biến phụ thuộc là quan hệ nhân quả? Giờ đào tạo mỗi nhân viên Biến giả biểu thị cơng ty cĩ nhận trợ cấp đào tạo nghề hay khơng Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.7 Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 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. Sử dụng biến độc lập là biến giả trong phương trình log(y) VD 7.4: Hàm hồi quy giá nhà Biến giả biểu thị ngơi nhà kiểu colonialcolonial = 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 (%) Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.8 © 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. Giữ những yếu tố khác cố định, tiền lươngtrung bình của nữ đã kết hơn ít hơn nam độc thân (= nhĩm cơ sở) là 19,8% 7.3 Sử dụng biến giả cho trường hợp biến định tính cĩ nhiều lựa chọn 1) Xác định thành phần trong mỗi nhĩm bằng một biến giả 2) Bỏ ra một nhĩm (nhĩm này sẽ trở thành nhĩm cơ sở) VD 7.6: Phương trình log tiền lương theo giờ Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.11 Giữ những yếu tố khác cố định, tiền lương trung bình của nam đã kết hơn nhiều hơn nam độc thân là 21,3% Câu hỏi: Nên dùng bao nhiêu biến giả? PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 11 Dùng bao nhiêu biến giả là đủ? A) Biến định tính cĩ nhiều thuộc tính 1) Giới tính (nữ, nam), dùng 2-1 = 1 biến giả nu (nu=1: nữ) Nhĩm cơ sở là: nam 2) Giới tính (nữ, nam, hifi), dùng 3-1 = 2 biến giả nu (nu=1: nữ) nam (nam=1: nam) Nhĩm cơ sở là: hifi PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 12 B) Tương tác giữa các biến giả 1) Các biến giả cĩ 2 thuộc tính Giới tính (nữ, nam) Tình trạng hơn nhân (cĩ gia đình, độc thân) Kết hợp giới tính và tình trạng hơn nhân: 2*2 = 4 trường hợp, dùng 4-1 = 3 biến giả nu*cogd: nữ và cĩ gia đình nu*docthan: nữ và độc thân nam*cogd: nam và cĩ gia đình Nhĩm cơ sở là: nam*docthan Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 4 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 13 B) Tương tác giữa các biến giả 2) Các biến giả cĩ 2, 3 thuộc tính Giới tính (nữ, nam) Chủng tộc (da trắng, da vàng, da đen) Kết hợp Giới tính và Chủng tộc: 2*3 = 6 trường hợp, dùng 6-1 = 5 biến giả Nu*datrang: nữ và da trắng Nu*davang: nữ và da vàng Nu*daden: nữ và da đen Nam*datrang: nam và da trắng Nam*davang : nam và da vàng Nhĩm cơ sở là: nam*daden © 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. Sử dụng biến giả cho trường hợp biến thứ bậc Ví dụ: Xếp hạng tín dụng của thành phố và lãi suất trái phiếu đơ thị Lãi suất trái phiếu đơ thị Xếp hạng tín dụng từ 0-4 (0=tệ, 4=rất tốt) Mơ tả này cĩ lẽ khơng phù hợp nếu như xếp hạng tín dụng chỉ chứa thơng tin thứ bậc. Một cách tốt hơn để đưa thơng tin thứ bậc này vào hồi quy là sử dụng nhiều biến giả: Các biến giả được đặt tương ứng với các mức xếp hạng tín dụng. Nghĩa là, CR1 = 1 nếu CR = 1 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). Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.12 © 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. 7.4 Thành phần tương tác cĩ biến giả Cho phép hệ số gĩc khác nhau giữa các nhĩm Giả thuyết quan tâm = hệ số chặn của nam = hệ số chặn của nữ = hệ số gĩc của nam = hệ số gĩc của nữ Thành phần tương tác Tác động của học vấn là như nhau giữa nam và nữ. Mức chênh lệch tiền lương giữa nữ và nam là như nhau ở mọi mức học vấn. Tiền lương là như nhau giữa nam và nữ, cĩ cùng mức học vấn. Hay yếu tố giới tính khơng tác động đến tiền lương Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.17 © 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. Đồ thị minh họa Việc sử dụng vừa biến giả vừa biến tương tác cho phép hai phương trìnhtiền lương hồn tồn khác nhau giữanam và nữ Phân tích hồi quy bội: Biến định tính Khác hệ số gĩc, khác tung độ gốc Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 5 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH • Tập tin wage1.wf1 17 Dependent Variable: WAGE (khác tung độ gốc) Included observations: 526 Variable Coefficient Std. Error C 0.622817 0.672533 FEMALE -2.273362 0.279044 EDUC 0.506452 0.050391 Dependent Variable: WAGE (khác hệ số gĩc) Included observations: 526 Variable Coefficient Std. Error C -0.285264 0.650415 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 Variable Coefficient Std. Error C 0.200496 0.843562 FEMALE -1.198523 1.325040 EDUC 0.539476 0.064223 FEMALE*EDUC -0.085999 0.103639 khác hệ số gĩc © 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. Ước lượng phương trình lương với thành phần tương tác VD 7.10: phương trình log tiền lương theo giờ Khơng cĩ bằng chứng thống kêchống lại giả thuyết rằng tác động học vấn là như nhau cho nam và nữ(thống kê |t|= 0.43) Liệu điều này cĩ hàm ý rằng khi cĩ cùng trình độ học vấn, số năm kinh nghiệm, và thâm niên chức vụ, thì khơng cĩ bằng chứng thống kê cho thấy tiền lương của nữ sẽ thấp hơn nam(|t|= 1.35)? Khơng: đây chỉ là tác động khi educ= 0. Để trả lời câu hỏi này, người ta phải quy tâm thành phần tươngtác, ví dụ xét educ = 12,5 (= mức học vấn trung bình). Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.18 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH • Tập tin wage1.wf1 19 Dependent Variable: LOG(WAGE) (EQ01) Method: Least Squares Included observations: 526 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.388806 0.118687 3.275892 0.0011 FEMALE -0.226789 0.167539 -1.353643 0.1764 EDUC 0.082369 0.008470 9.724919 0.0000 FEMALE*EDUC -0.005565 0.013062 -0.426013 0.6703 EXPER 0.029337 0.004984 5.885973 0.0000 EXPER^2 -0.000580 0.000108 -5.397767 0.0000 TENURE 0.031897 0.006864 4.646956 0.0000 TENURE^2 -0.000590 0.000235 -2.508901 0.0124 R-squared 0.440964 Mean dependent var 1.623268 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 20 Dependent Variable: LOG(WAGE) Method: Least Squares Included observations: 526 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.388806 0.118687 3.275892 0.0011 FEMALE -0.296345 0.035836 -8.269516 0.0000 EDUC 0.082369 0.008470 9.724919 0.0000 FEMALE*(EDUC-12.5) -0.005565 0.013062 -0.426013 0.6703 EXPER 0.029337 0.004984 5.885973 0.0000 EXPER^2 -0.000580 0.000108 -5.397767 0.0000 TENURE 0.031897 0.006864 4.646956 0.0000 TENURE^2 -0.000590 0.000235 -2.508901 0.0124 R-squared 0.440964 Mean dependent var 1.623268 Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 6 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 21 Wald Test: Equation: EQ01 Test Statistic Value df Probability F-statistic 34.32555 (2, 518) 0.0000 Chi-square 68.65110 2 0.0000 Null Hypothesis: C(2)=0, C(4)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(2) -0.226789 0.167539 C(4) -0.005565 0.013062 Restrictions are linear in coefficients. p-value = 0,0000 < 0,05 : bác bỏ H0 © 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. Kiểm định sự khác nhau trong hàm hồi quy giữa các nhĩm Mơ hình chưa gán ràng buộc (chứa tồn bộ các thành phần tương tác) Mơ hình đã gán ràng buộc (hàm hồi quy giống nhau cho cả 2 nhĩm) Điểm trung bình đánh giá (GPA) điểm thi SAT Xếp hạng của sinh viên tại trường trung học Tổng số giờ học chính khĩa Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.20 © 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. Giả thuyết khơng Ước lượng mơ hình chưa gán ràng buộc Tất cả tác động của thành phần tương tác là bằng 0, nghĩa là, các hệ số hồi quy giống nhau cho cả nam và nữ. Khơng cĩ sự chênh lệch về hệ số chặn và hệ số gĩc trong hồi quy của nữ và nam. Kiểm định riêng lẻ từng hệsố của từng thành phầntương tác, giả thuyết cho rằng tác động của thànhphần tương tác bằng 0 khơng thể bị bác bỏ Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.21 7.22 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH • Tập tin gpa3.wf1 24 Dependent Variable: CUMGPA (UR) Method: Least Squares Sample: 1 732 IF SPRING=1 Included observations: 366 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 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 FEMALE*TOTHRS -0.000116 0.001628 -0.071164 0.9433 R-squared 0.405927 Mean dependent var 2.334153 Adjusted R-squared 0.394311 S.D. dependent var 0.601126 S.E. of regression 0.467833 Akaike info criterion 1.340203 Sum squared resid 78.35451 Schwarz criterion 1.425507 Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 7 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 25 Dependent Variable: CUMGPA (R) Method: Least Squares Sample: 1 732 IF SPRING=1 Included observations: 366 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 HSPERC -0.009957 0.001245 -8.000114 0.0000 TOTHRS 0.002343 0.000755 3.101564 0.0021 R-squared 0.351636 Mean dependent var 2.334153 Adjusted R-squared 0.346263 S.D. dependent var 0.601126 S.E. of regression 0.486034 Akaike info criterion 1.405794 Sum squared resid 85.51507 Schwarz criterion 1.448446 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 26 Wald Test: (UR) Equation: EQ01 Test Statistic Value df Probability F-statistic 8.179111 (4, 358) 0.0000 Chi-square 32.71644 4 0.0000 Null Hypothesis: C(2)=0, C(4)=0, C(6)=0, C(8)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(2) -0.353486 0.410529 C(4) 0.000751 0.000385 C(6) -0.000550 0.003162 C(8) -0.000116 0.001628 Restrictions are linear in coefficients. p-value = 0,0000 < 0,05 : bác bỏ H0 © 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. Kiểm định đồng thời với thống kê F Cách khác để tính thống kê F trong trường hợp đã cho Chạy hồi quy riêng biệt cho nam và nữ ; tính SSR cho mơ hình chưa gán ràng buộc bằng cách lấy tổng SSR của hai hàm hồi quy này. Chạy hồi quy cho mơ hình đã gán ràng buộc và tính SSR cho mơ hình này Kiểm định theo cách làm này được gọi là kiểm định Chow Quan trọng: Kiểm định Chow giả định rằng phương sai của nhiễu là như nhau giữa các nhĩm Giả thuyết H0 bị bác bỏ Phân tích hồi quy bội: Biến định tính PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 28 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. C 1.127326 0.361595 3.117646 0.0025 SAT 0.001802 0.000347 5.195036 0.0000 HSPERC -0.009001 0.002908 -3.095606 0.0027 TOTHRS 0.002228 0.001409 1.581710 0.1174 R-squared 0.401430 Mean dependent var 2.666000 Adjusted R-squared 0.380550 S.D. dependent var 0.606606 S.E. of regression 0.477430 Akaike info criterion 1.402628 Sum squared resid 19.60279 Schwarz criterion 1.513731 Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 8 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 29 Dependent Variable: CUMGPA Method: Least Squares Sample: 1 732 IF (SPRING=1) AND (FEMALE=0) Included observations: 276 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.480812 0.205971 7.189434 0.0000 SAT 0.001052 0.000180 5.845756 0.0000 HSPERC -0.008452 0.001361 -6.208219 0.0000 TOTHRS 0.002344 0.000857 2.736217 0.0066 R-squared 0.316852 Mean dependent var 2.225942 Adjusted R-squared 0.309317 S.D. dependent var 0.559225 S.E. of regression 0.464757 Akaike info criterion 1.319782 Sum squared resid 58.75172 Schwarz criterion 1.372252 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 30 Dependent Variable: CUMGPA Method: Least Squares Sample: 1 732 IF SPRING=1 Included observations: 366 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 HSPERC -0.009957 0.001245 -8.000114 0.0000 TOTHRS 0.002343 0.000755 3.101564 0.0021 R-squared 0.351636 Mean dependent var 2.334153 Adjusted R-squared 0.346263 S.D. dependent var 0.601126 S.E. of regression 0.486034 Akaike info criterion 1.405794 Sum squared resid 85.51507 Schwarz criterion 1.448446 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 31 85,515 (19,603 58,752) (366 2*4). 8,1819,603 58,752 4F     7.24 Cơng thức F của kiểm định Chow: Ví dụ về cumGPA: PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 32 Dependent Variable: CUMGPA Chow Method: Least Squares Sample: 1 732 IF SPRING=1 Included observations: 366 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 HSPERC -0.009957 0.001245 -8.000114 0.0000 TOTHRS 0.002343 0.000755 3.101564 0.0021 R-squared 0.351636 Mean dependent var 2.334153 Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 9 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 33 Chạy lệnh sort female để tách nữ và nam riêng ra, nữ bắt đầu ở quan sát thứ 553. Lưu ý: trước khi chạy lệnh sort phải sao lưu file dữ liệu gốc lại. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 34 Chow Breakpoint Test: 553 Chow Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints 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 © 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. 7.5 Biến phụ thuộc nhị phân: mơ hình xác suất tuyến tính (tự đọc) Hồi quy tuyến tính khi biến phụ thuộc nhị phân Mơ hình xác suất tuyến tính (LPM) Nếu biến phụ thuộc chỉ cĩ 2 giá trị 1 và 0 Trong mơ hình xác suất tuyến tính, các hệ số cho biết tác động của biến độc lập lên xác suất y=1 Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.26 7.27 7.28 = P(y=1/x) Hay: © 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. Cĩ vẻ khơng cĩ ý nghĩa, |t|= 0,98 (nhưng xem slide kế tiếp) Ví dụ: Việc tham gia lực lượng lao động của phụ nữ đã kết hơn =1 cĩ việc làm, =0 ngược lại Thu nhập của người chồng (nghìn USD mỗi năm) Nếu số con dưới sáu tuổi tăng thêm 1, xác suất người phụ nữ cĩ việc làm giảm 26,2% Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.29 Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 10 © 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. Ví dụ: Tham gia lực lượng lao động của phụ nữ đã kết hơn (tt) Đồ thị với nwifeinc=50, exper=5, age=30, kidslt6=1, kidsge6=0 Xác suất dự đốn âm nhưng khơng sao vì khơng cĩ người phụ nữ nào trong mẫu cĩ educ <5. Học vấn cao nhất trong mẫu là educ = 17. Khi đĩ, xác suất cĩviệc làm dự đốn của phụ nữ đã kếthơn là 50%. Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 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. Nhược điểm của mơ hình xác suất tuyến tính Xác suất dự đốn cĩ thể lớn hơn 1 hoặc nhỏ hơn 0 Tác động biên lên xác suất là hằng số đơi khi khơng đúng về mặt logic Mơ hình xác suất tuyến tính thì luơn cĩ phương sai thay đổi Cần tính sai số chuẩn cải thiện cho trường hợp phương sai thay đổi này (Chương 8) Ưu điểm của mơ hình xác suất tuyến tính Dễ dàng ước lượng và giải thích Tác động ước lượng và dự đốn thường khá tốt trong thực tế Phương sai của biến ngẫu nhiên Bernoulli Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.30  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. 7.6 Bàn thêm về phân tích chính sách và đánh giá chương trình Ví dụ: Tác động tài trợ đào tạo nghề đến năng suất lao động của cơng nhân Tỷ lệ sản phẩm lỗi =1 nếu cơng ty cĩ nhận tài trợ đào tạo, =0 ngược lại Khơng cĩ tác động rõ ràng của tài trợ lên năng suất, |t|=0,12 Nhĩm tác động: được nhận tài trợ, nhĩm đối chứng: các cơng ty khơng nhận được tài trợTài trợ được đưa ra trên cơ sở: đến trước phục vụ trước. Điều này khơng giống như tài trợmột cách ngẫu nhiên. Cĩ thể là những doanh nghiệp với năng suất thấp sẽ xin nhận tài trợđầu tiên vì họ nhận thấy cơ hội cải thiện năng suất. Phân tích hồi quy bội: Biến định tính 7.33 © 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. Nội sinh do vấn đề “tự lựa chọn” (self-selection) tham gia vào chương trình 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 Lý do là các đối tượng tự lựa chọn việc tham gia vào chương trình phụ thuộc vào đặc điểm và triển vọng cá nhân của họ. Sự tham gia này khơng được xác định ngẫu nhiên. Đánh giá thực nghiệm Trong các thí nghiệm, việc tham gia vào nhĩm tác động là ngẫu nhiên Trong trường hợp này, tác động nhân quả cĩ thể được suy ra bằng cách sử dụng hồi quy đơn Biến giả biểu thị cĩ hay khơng cĩ tham gia thìkhơng liên quan đến các yếu tố khác ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Phân tích hồi quy bội: Biến định tính partic=1: cĩ tham gia 7.34 Chương 7 - Nhập mơn Kinh tế lượng * Jeffrey M. Wooldridge 09.12.2017 https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/ 11 © 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. Ví dụ khác về biến độc lập là biến giả bị nội sinh Cĩ phải khách hàng da màu bị phân biệt đối xử? Điều cần thiết là kiểm sốt các đặc điểm quan trọng khác cĩ thể tác động đến việc phê duyệt vốn vay (ví dụ nghề nghiệp, thất nghiệp) Việc bỏ qua đặc điểm quan trọng mà cĩ tương quan với biến giả da màu sẽ tạo ra bằng chứng thống kê giả cho sự phân biệt đối xử Biến giả biểu thị vốn vay cĩ được phê duyệt khơng Biến giả chủng tộc Xếp hạng tín dụng Phân tích hồi quy bội: Biến định tính H0: 1 = 0H1: 1 < 0 Sự giàu cĩ PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 42 7.35 Cố định tuổi, nếu số năm đi học tăng 1 năm thì số con trung bình của phụ nữgiảm 0,09 con.Hay: Xét 1 nhĩm 100 phụ nữ (cùng tuổi), nếu mỗi người cĩ số năm đi học tăng 1thì tổng số con trung bình của nhĩm này sẽ giảm 9 người. Cố định số năm đi học, nếu tuổi tăng 1 năm thì số con trung bình của phụ nữtăng 0,175 con.Hay: Xét 1 nhĩm 1000 phụ nữ (cùng số năm đi học), nếu mỗi người cĩ số tuổităng 1 thì tổng số con trung bình của nhĩm này sẽ tăng 175 người. 7.7 Diễn giải kết quả hồi quy với biến phụ thuộc rời rạc PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI: BIẾN ĐỊNH TÍNH 43 7.37 7.7 Diễn giải kết quả hồi quy với biến phụ thuộc rời rạc 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 contrung 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 cĩđiện so với nhĩm 1000 phụ nữ sống trong nhà khơng cĩ điện. Số con trungbình 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 phụnữ giảm 0,079 người. Mời ghé thăm trang web: 44  https://sites.google.com/a/ueh.edu.vn/phamtricao/  https://sites.google.com/site/phamtricao/