7061800339 46432eebca o - hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls model

hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls model, cách chạy hồi quy trên phần mềm stata, phương pháp chạy hồi tui bình phương nhỏ nhất hai giai đoạn đơn giản, dễ thực hiện và đọc kết quả trên phần mềm thống kê stata, các bạn nên thực hiện câu lệnh, không nên chức năng giao diện, vi như thế sẽ làm mất đi những ” bước đi” cần thiết của mô hình

Hồi quy 2 giai đoạn là gì (2sls) ?

Phân tích hồi quy bình phương tối thiểu hai giai đoạn (2SLS) là một kỹ thuật thống kê được sử dụng trong phân tích các phương trình cấu trúc . Kỹ thuật này là sự mở rộng của phương pháp OLS. Nó được sử dụng khi các thuật ngữ lỗi của biến phụ thuộc có tương quan với các biến độc lập. Ngoài ra, nó rất hữu ích khi có các vòng phản hồi trong mô hình. Trong mô hình phương trình cấu trúc , chúng tôi sử dụng phương pháp khả năng tối đa để ước tính hệ số đường dẫn. Kỹ thuật này là một thay thế trong mô hình SEM để ước tính hệ số đường dẫn. Kỹ thuật này cũng có thể được áp dụng trong các nghiên cứu gần như thí nghiệm.

Đọc thêm:   phân biệt biến nội sinh vs biến ngoại sinh

Biến độc lập là gì ?

Đây là biến trả lời (hoặc Y) sẽ được hồi quy trên các biến ngoại sinh và nội sinh (nhưng không phải là công cụ).

Biến ngoại sinh là gì ?

Exogenous Variables:  Các biến độc lập (Xex) này được bao gồm trong cả mô hình hồi quy giai đoạn đầu và giai đoạn thứ hai. Chúng không tương quan với các giá trị lỗi ngẫu nhiên trong hồi quy giai đoạn thứ hai.

Biến nội sinh là gì ?

Endogenous Variables: Mỗi biến nội sinh (hoặc Ven) trở thành biến phụ thuộc n phương trình bậc nhất đầu tiên. Mỗi cái được hồi quy trên tất cả các biến exogenous và  biếncông cụ. Các giá trị dự đoán từ các hồi quy này thay thế các giá trị ban đầu của các biến nội sinh trong mô hình hồi quy giai đoạn hai.

Biến công cụ là gì (IV) ?

Instrument Variable: Mỗi biến nội sinh trở thành biến phụ thuộc trong phương trình hồi quy giai đoạn đầu tiên. Mỗi biến được hồi quy trên tất cả các biến ngoại sinh và công cụ (Xiv). Các giá trị dự đoán từ các hồi quy này thay thế các giá trị ban đầu của các biến nội sinh trong mô hình hồi quy giai đoạn hai.

Sau khi đọc xong mấy cái định nghĩa trên về phân loại các biến sẽ làm chúng ta mông lung hơn. Vậy ứng dụng của mô hình hồi quy 2 giai đoạn này là gì ?

Đọc thêm:   hướng dẫn hồi quy mô hình probit trên stata

Biến nội sinh là những biến có tương quan với phần dư, nên trong tường hợp hồi quy  chúng ta thường xuyên gặp những vấn đề này, dẫn đến những sai xót nghiêm trọng, như: bỏ biến, sai số trong biến, hoặc xác định đồng thời qua các biến giải thích khác. Trong những trường hợp này chúng ta áp dụng những mô hình hồi quy ols sẽ không chính xác, cần phải có mô hình khác ước lượng chính xác hơn; đó chính là hồi quy bình phương nhỏ nhất hai giai đoạn (2sls).

Ứng dụng hồi quy 2sls

Trước hết chúng ta sử dụng bộ như liệu sau:

use http://solieu.vip/data/hsng.dta

Ta có:

  • rent : biến phụ thuộc
  • pcturban: biến độc lập
  • hsngval: biến nội sinh
  • region, faninc: biến công cụ

Bây giờ ta hồi quy ols, ta được

ols 300x131 - hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls model

Ta thấy mô hình vẫn ổn, tất cả các biến điều có ý nghĩa thống kê. Nhưng bây giờ ta xét mức tương quan của biến hsngval với phần dư

tuong quan phan du 300x145 - hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls model

ta dễ dàng nhận thấy mức độ tương quan quá lớn, hơn 97%. Nên ta không thể nào sử dụng phương pháp ols mà dùng phương pháp 2sls để hồi quy.

Ta có hai biến region và faminc là 2 biến động giải thích cho biến hsngval.  Vì vậy ta áp dụng vào mô hình 2sls. sử dụng câu lệnh sau trên stata:

ivregress 2sls rent pcturban ( hsngval=faminc region)

2sls 300x132 - hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls model
hồi quy 2sls

Kết quả bây giờ đã khác ols rồi, thậm chí ngay cả biến pcurban cũng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Đọc thêm:   Hướng dẫn chạy mô hình Dự Báo ARIMA trên SPSS đơn giản

Bây giờ chúng ta cần phải kiểm định vài thứ cho mô hình

Kiểm đinh nội sinh trong  mô hình

noisinh 300x74 - hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls model

Ta sử dụng biến hsngval là biến nội sinh là chính xác, hay là mô hình có tồn tại nội sinh trong mô hình. 

Kiểm định hạn chế mô hình

han che 300x83 - hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls model

Ta có kết quả là mô hình còn hạn chế vì vậy chúng ta phải hồi quy GMM ( Generalized Method of Moments: hồi quy khoảnh khắc)  cho mô hình này.

ivregress gmm rent pcturban ( hsngval=faminc region)

gmm 300x137 - hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls model

Sau khi hồi quy khoảnh khắc thì ta thấy rằng biến pcurban đang tiên dần về có ý nghĩa thống kê, nhưng vẫn chưa có ý nghĩa thống kê.

Như vậy, khi ta tăng 1 đơn vị hsngval thì làm cho rent tăng 0.001 đơn vị.

Trên đây, là hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls trên phần mềm stata.

 

hướng dẫn hồi quy 2 giai đoạn 2sls model
5 (100%) 3 votes
Giới thiệu Admin

Tiền có thể mua được thời gian. Quá đúng.

Bài viết tương tự