19-Aug-10
1
Nguyễn Duy Tâm - IDR
Trường ĐH Kinh tê TPHCM
1 Nguyen Duy Tam - IDR
1. Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS)
2. Các giả thiết cơ bản của OLS
3. Độ phù hợp của SRF (R
2
)
4. Khoảng tin cậy và kiểm định giả thiết hệ số
hồi quy
5. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
6. Trình bày kết quả dự báo
7. Phân tích và dự báo

2 Nguyen Duy Tam - IDR
19-Aug-10
2
 Phương trình hồi qui tuyến tính mẫu:  Hệ số β
0
và β
1
đạt được bằng cách lấy tổng
các phần dư là nhỏ nhất tiến về min

THUNHAP
CHITIEU
CHITIEU vs. THUNHAP
SRF2
SRF3
SRF1
Nguyen Duy Tam - IDR
19-Aug-10
3
Ước lượng OLS
Các giá trị ước lượng của hàm
hồi quy mẫu luôn có sự sai
khác so với các giá trị thực tế
một lượng U
i
. Thông qua các
giá trị thực tế, ta có rất nhiều
đường thẳng khác nhau. Tuy
nhiên, đường hồi quy là
đường có bình phương
khoảng cách từ nó đến các giá
trị thực tế là nhỏ nhất.

 


min)(
22
Y
i

i
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
i
i
n
i
i
n
i























XY .
10


6 Nguyen Duy Tam - IDR
19-Aug-10
4
Nguyen Duy Tam - IDR 7

i
bằng nhau,
nghĩa là Var(U
i
/X
i
) = Var(U
j
/X
j
) = const. (i≠j).
4. Không có tự tương quan giữa các U
i
. Nghĩa là
các U
i
ngẫu nhiên.

5. Giữa Ui và Xi không có tương quan với nhau.
Nghĩa là Cov(U
i
,X
i
) = 0
6. Ui có phân bố theo phân phối chuẩn
Ui~N(0,
2
).  phân phối chuẩn là gì?

9 Nguyen Duy Tam - IDR

tế và GTTB

TSS = RSS + ESS











n
i
Y
Y
RSS
1
2










thực tế.  Công thức tính R
2
:
TSS
ESS
TSS
RSS
R
 1
2
13 Nguyen Duy Tam - IDR
Nguyen Duy Tam - IDR 14
Bảng sau đây cho ví dụ về doanh thu (triệu đồng)
và chi phí quảng cáo (triệu đồng) qua theo dõi
trong 12 số quan sát như sau