BÀI GIẢNG
KINH TẾ LƯỢNG
ECONOMETRICS
Lê Anh Đức
Khoa Toán kinh tế
ĐH Kinh tế Quốc dân
1
CHƯƠNG IV: HỒI QUY VỚI BIẾN GIẢ
4.1. Bản chất của biến giả (Dummy variable)
4.2. Mô hình có một biến độc lập là biến định tính
4.3. Mô hình có hai biến độc lập là biến định tính
4.4. Phân tích ảnh hưởng tương tác giữa các biến định tính
4.5. Sử dụng biến giả để phân tích sự biến động mùa vụ
4.6. So sánh hai hàm hồi quy
4.7. Hồi quy tuyến tính từng khúc
2
4.1. Bản chất của biến giả (Dummy variable)
•
Biến định tính (qualitative variable) là biến số cho biết có hay không có một thuộc tính nào
đó.
•
Ví dụ:
Biến giới tính: nam, nữ
Biến vùng miền: bắc, trung, nam
Biến trình độ lao động: trên đại học, đại học, chưa có trình độ.
•
Biến giả là biến số dùng để mô tả các biến định tính, thường được ký hiệu là D.
3
4.2. Mô hình có một biến độc lập là biến định tính
•
Để đặc trưng cho biến định tính có hai phạm trù thì dùng một biến giả.

( / 1)
i i
E Y D
β β
= = +
0 2 0 2
1 2 1 2
: 0 : 0
(1) (2)
: 0 : 0
H H
H H
β β
β β
= =
 
 
≠ >
 
5
•
Để đặc trưng cho biến định tính có k (k>2) phạm trù thì dùng (k-1) biến giả.
- Ví dụ: hồi quy thu nhập của công chức (Y) phụ thuộc vào trình độ chuyên môn.
- Trình độ chuyên môn: Trên đại học, đại học, chưa có trình độ.

Nếu công chức i có trình độ đại học
Nếu công chức i có trình độ khác
Nếu công chức i có trình độ trên đại học
Nếu công chức i có trình độ khác
- Mô hình hồi quy

( / 0)
i i i
E Y D D
β
= = =
2 3 1 2
( / 1, 0)
i i i
E Y D D
β β
= = = +
0
0 2 3
1 1 2 3
: 0
: 0
(1) ( 2,3) (2)
: 0 : ( ) 0
j
j
H
H
j
H H
β
β β
β β β
=

= =

Nhận xét
•
Nếu mô hình có k biến độc lập là biến định tính với số phạm trù tương ứng là n1, n2, …, nk
thì tổng cộng số biến giả phải dùng để tránh rơi vào hiện tượng đa công tuyến hoàn hảo là
(n1-1)+ (n2-1)+ …+ (nk-1).
•
Phạm trù được lựa chọn để so sánh với các phạm trù khác (phạm trù mà tất cả các biến giả
đều nhận giá trị bằng 0) gọi là phạm trù cơ sở.
•
Các hệ số góc được gọi là hệ số chênh lệch vì nó phản ánh mức độ chênh lệch của phạm trù
đang xét với phạm trù cơ sở.
9
4.4. Phân tích ảnh hưởng tương tác giữa các
biến định tính
•
Trong các mô hình hồi quy có nhiều biến giả có thể xảy ra sự tương tác giữa các biến giả
với nhau.
•
Ví dụ: hồi quy chi tiêu hàng năm về quần áo (Y) phụ thuộc vào thu nhập (X), giới tính và
thành phần lao động.
- Mô hình
Nếu đối tượng i là nam
Nếu đối tượng i là nữ
Nếu đối tượng i là công chức
Nếu đối tượng i là công nhân
10
1 2 2 3 3 4i i i i i
Y D D X U
β β β β
= + + + +

β β β β β
= + + + + +
0 4
1 4
: 0
: 0
H
H
β
β
=


≠

4.5. Sử dụng biến giả để phân tích biến động
mùa vụ
•
Trong kinh tế có nhiều chỉ tiêu mà sự thay đổi của nó mang tính chất mùa vụ.
•
Mùa vụ là biến định tính nên để tách biệt ảnh hưởng của yếu tố mùa vụ ta sử dụng kỹ thuật
biến giả.
- Nếu yếu tố mùa vụ theo tháng (12 tháng/năm) ta sử dụng 11 biến giả.
- Nếu yếu tố mùa vụ theo quí (4 quí/năm) ta sử dụng 3 biến giả.
12
•
Ví dụ: hồi quy tiêu dùng về quần áo, dụng cụ gia đình của hộ gia đình (Y) phụ thuộc vào thu
nhập (X) và yếu tố mùa vụ (các quí).
Nếu quan sát nằm ở quí 2
Nếu quan sát nằm ở quí khác


=


1 2 2 3 3 4 4 5
(1)
i i i i i i
Y D D D X U
β β β β β
= + + + + +
•
Để phân tích ảnh hưởng tương tác giữa yếu tố mùa vụ và thu nhập đến chi tiêu ta sử dụng mô
hình tổng quát:
•
Việc thực hiện các kiểm định đối với các hệ số của mô hình (1) và (2) sẽ cho ta các biết ảnh
hưởng của yếu tố mùa vụ cũng như ảnh hưởng tương tác của yếu tố mùa vụ và thu nhập đến
chi tiêu.
14
1 2 2 3 3 4 4 5
6 2 7 3 8 4
( * ) ( * ) ( * ) (2)
i i i i i
i i i i i i i
Y D D D X
D X D X D X U
β β β β β
β β β
= + + + +
+ + + +
4.6. So sánh hai hồi quy

Ta thu được RSS với số bậc tự do: df = (n-k) ở đây k = 2.
•
Bước 2: lần lượt hồi quy mô hình (*) và (**)
- Thu được RSS1 với số bậc tự do df = (n1 – k)
- Thu được RSS2 với số bậc tự do df = (n2 – k)
- Ký hiệu: RSS3 = RSS1 + RSS2 có số bậc tự do:
df = (n1–k) + (n2 – k) = (n – 2k).
16
1 2t t t
Y X U
β β
= + +
•
Bước 3: Kiểm định cặp giả thiết
Cấu trúc của mô hình giữa hai giai đoạn là đồng nhất
Cấu trúc của mô hình giữa hai giai đoạn là không đồng nhất
- Tiêu chuẩn kiểm định:
- Miền bác bỏ với mức ý nghĩa α cho trước:
17
0
1
:
:
H
H



3
3

1 2 3 4
( / , 1) ( ) ( )
t t t t t
E Y X D X U
β β β β
= = + + + +
1
0
t
D

=


1 3
( / , 0)
t t t t t
E Y X D X U
β β
= = + +
0 2 4
1 2 4
: 0
: ( ) 0
H
H
β β
β β
= =



•
Xây dựng mô hình
•
Trong đó:
Yt là tiêu dùng
Xt là thu nhập
Xt0 là thu nhập trong năm bắt đầu chuyến đổi cơ cấu kinh tế.
21
0
1 2 3
( )
t t t t t t
Y X X X D U
β β β
= + + − +
Y
X
X
t0
•
Phân tích
- Tiêu dùng trung bình trong những năm trước khi chuyển đổi cơ cấu kinh tế.
- Tiêu dùng trung bình trong những năm sau khi chuyển đổi cơ cấu kinh tế.
- Tại thời điểm t0 ta có
- Để xem mô hình có thay đổi cấu trúc hay không ta kiểm định cặp giả thiết:
22
1 2
( / , 0)
t t t t

•
Khi mô hình có sự thay đổi cấu trúc trong nhiều giai đoạn khác nhau của dãy số
liệu thì ta có thể sử dụng số biến giả và mô hình phù hợp để phân tích.
•
Ví dụ 4.1 – trang 99, thí dụ 4.2 – trang 100
23