Kinh te-luong-doc-hieu-ket-qua-hoi-quy

HTTP://SINHVIENNGANHANG.COM
Đại Học Ngân Hàng TP Hồ Chí Minh Kinh tế lượng Đọc hiểu kết quả hồi quy trên
Niên khóa 2004-2005 Handout 6 phần mềm chuyên dụng
C:UsersSEVENDesktopktluong_ung_dung_HandoutsHandout6-Package Outputs.doc Last printed
8/17/2011 9:49 PM 1 / 5
ĐỌC HIỂU KẾT QUẢ HỒI QUY
DATA 3.3(Ramanathan) có dữ liệu về chi phí nghiên cứu phát triển và số
lượng sáng chế được đăng ký ở Hoa Kỳ.
Số quan sát = 34, từ 1960 đến 1993
PATENTS = Số lượng đăng ký sáng chế, ngàn sáng chế
R&D = Chi cho nghiên cứu & phát triển, $US cố định năm 1992
Phương trình hồi quy được xây dựng như sau:
PATENTS = 1 + 2*R&D
A. KẾT QUẢ HỒI QUY BẰNG EXCEL
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0,926858
R Square 0,859065
Adjusted R Square 0,854661
Standard Error 11,17237
Observations 34
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 24347,14 24347,14 195,0551 3,64E-15
Residual 32 3994,3 124,8219
Total 33 28341,44
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Intercept 34,57106 6,357873 5,437521 5,56E-06 21,62051 47,52162
R&D 0,791935 0,056704 13,96621 3,64E-15 0,676434 0,907436
Cách trình bày kết quả hồi quy được chấp nhận rộng rãi1
như sau:
PATENTS = 34,57 + 0,79*R&D
t (5,43) (13,97)
R2
= 0,859
2
R = 0,854
F = 195
Một số nhà kinh tế lại trình bày kết quả hòi quy như sau
PATENTS = 34,57 + 0,79*R&D
p (0,000) (0,000)
R2
= 0,859
2
R = 0,854
P(F) = 0,000
1
“Chuẩn”

8/17/2011 9:49 PM 2 / 5
Regression statistics = Trị thống kê của hồi quy
Multiple R = 2
R
R Square = R2
Adjusted R Square = 2
R
Standard error = ˆ - Độ lệch chuẩn của sai số hồi quy
Observations = n - Số quan sát
ANOVA
k = Số hệ số trong mô hình hồi quy
df = Degrees of freedom – Bậc tự do
SS = Sum of squares – Tổng bình phương
MS = Mean of squares – Trung bình của tổng bình phương
MS = SS/df
df(Regression) = k – 1
df(Residual) = n – k
df(Total) = n – 1
SS(Regression) = ESS Explained Sum of Squares
SS(Residual) = RSS Residual Sum of Squares
SS(Total) = TSS Total Sum of Squares
MS(Regression) = ESS/(k-1)
MS(Residual) = RSS/(n-k)
)kn/(RSS
)1k/(ESS
F


 Trị thống kê F
Significance F =Giá trị p của F~Mức ý nghĩa chính xác của trị thống kê F
Coefficients ~ 1 ; 2 Hệ số hồi quy
B. KẾT QUẢ HỒI QUY BẰNG EVIEWS
Dependent Variable: PATENTS
Method: Least Squares
Date: 03/11/04 Time: 16:04
Sample: 1960 1993
Included observations: 34
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 34.57106 6.357873 5.437521 0.0000
R_D 0.791935 0.056704 13.96621 0.0000
R-squared 0.859065 Mean dependent var 119.2382
Adjusted R-squared 0.854661 S.D. dependent var 29.30583
S.E. of regression 11.17237 Akaike info criterion 7.721787
Sum squared resid 3994.300 Schwarz criterion 7.811573

8/17/2011 9:49 PM 3 / 5
Log likelihood -129.2704 F-statistic 195.0551
Durbin-Watson stat 0.233951 Prob(F-statistic) 0.000000
Cách trình bày kết quả hồi quy đã được thể hiện ở phần giải thích kết quả
của EXCEL.
Mean dependent var = Giá trị trung bình của biến phụ thuộc
S.D. dependent var = Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc
S.E of regression = Độ lệch chuẩn của sai số hồi quy
Sum squared resid = RSS
F-statistic = Trị thống kê F
Prob(F-statistic) = Giá trị p của F
Các trị thống kê sau nằm ngoài khuôn khổ của giáo trình
Akaike info criterion – AIC








n
k
1
n
RSS
AIC
AIC dùng để nhận xét về đọ thích hợp của mô hình hồi quy tương tự như
R2
nhưng lại theo hướng AIC càng nhỏ càng tốt (không khuyến khích sử
dụng trong lớp kinh tế lượng này).
Schwarz criterion
Schwarz = n
k
n
n
RSS






Schwarz được sử dụng tương tự như AIC.
Log likelihood =Logarit của hàm Likelihood
  2
2
RSS
2lnnlnnLnL


Likelihood là một phương pháp ước lượng hệ số hồi quy, nằm ngoài giáo
trình.
Durbin-Watson stat = Trị thống kê d
 





 n
1t
2
t
n
1t
2
1tt
e
ee
d
Anh(Chị) sẽ được học trị thống kê d ở chương học sau, trị thống kê d để
kiểm định hiện tượng tự tương quan.

8/17/2011 9:49 PM 4 / 5
C. KẾT QUẢ HỒI QUY TRÊN SPSS
Lệnh : Analyze -> Regression -> Linear
Regression
Variables Entered/Removedb
R&Da , Enter
Model
1
Variables
Entered
Variables
Removed Method
All requested v ariables entered.a.
Dependent Variable: PATENTSb.
Model Summary
,927a ,859 ,855 11,172
Model
1
R R Square
Adjusted
R Square
Std. Error of
the Estimate
Predictors: (Constant), R&Da.
ANOVAb
24347,140 1 24347,140 195,055 ,000a
3994,300 32 124,822
28341,440 33
Regression
Residual
Total
Model
1
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), R&Da.
Dependent Variable: PATENTSb.
Coefficientsa
34,571 6,358 5,438 ,000
,792 ,057 ,927 13,966 ,000
(Constant)
R&D
Model
1
B Std. Error
Unstandardized
Coeff icients
Beta
Standardi
zed
Coeff icien
ts
t Sig.
Dependent Variable: PATENTSa.
Một số thuật ngữ lạ
Predictor = Biến dự báo
Unstandardized Coefficients = Các hệ số hồi quy đối với biến chưa chuẩn
hóa – Đây là hệ số hồi quy mà ta đã xét ở hai phần mềm trên.
Standardized Coefficients = Hệ số hồi quy đối với biến số đã chuẩn
hóa – Không xét trong giáo trình này.
Chú ý cách thể hiện số thập phân của Mỹ: .792 =0.792

8/17/2011 9:49 PM 5 / 5
EXCEL – Trong Microsoft Office của Microft, muốn thực hiện hồi quy
phải Add-In chương trình Data Analysis.
EVIEWS – Của Quantitative Micro Software.
SPSS – Của SPSS Inc, SPSS: Statistic Package for Social Science.

Kinh te-luong-doc-hieu-ket-qua-hoi-quy

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to Kinh te-luong-doc-hieu-ket-qua-hoi-quy

Similar to Kinh te-luong-doc-hieu-ket-qua-hoi-quy (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Kinh te-luong-doc-hieu-ket-qua-hoi-quy