Giới thiệu về mô hình hồi quy biến phụ thuộc rời rạc - probit

Admin| 12/10/2017
Ứng dụng mô hình hồi quy probit về việc mở rộng mô hình nông nghiệp công nghệ cao
 
Tên tác giả: luanhay.vn

Từ khóa: hồi quykiểm định, eview, stataspss, luận văn, luận hay, bảng hỏi, mô hình, logit, probit
 
Trong đề tài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phương pháp phân tích hồi quy thông qua việc ứng dụng mô hình Probit nhằm hướng đến việc xác định vai trò của những nhân tố ảnh hưởng đến quyết định đầu tư mở rộng mô hình NNCNC tại địa bàn TP. Đà Lạt. Do biến phụ thuộc là biến không liên tục và nhận hai giá trị là (0,1) nên chúng tôi sử dụng mô hình Probit. Hàm Probit có dạng:
 P = e^z/ (1 + e^z); Với z = βi*Xi (β và X là các vector i = 1 - n)
Z  Dùng để mô tả ảnh hưởng của các biến độc lập đến đối tượng nghiên cứu, khả năng mở rộng mô hình hay không. Tức là có thể nhận giá trị kỳ vọng dấu bất kỳ âm hoặc dương.
βi  là hệ số hồi qui của các yếu tố khả năng (còn gọi là biến độc lập). Việc lựa chọn các yếu tố βi  dựa trên kết quả điều tra nông hộ tại thời điểm nghiên cứu.
Xi là hệ số hồi qui cho biết độ mạnh (độ lớn), là các yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến quyết định của hộ đối với việc có quyết định mở rộng mô hình hay không. Nếu hệ số hồ qui dương thì yếu tố nguy cơ làm tăng khả năng (xác suất) mở rộng mô hình và ngược lại.
Tác động biên cho mô hình Probit:
Pi = e^(βo + β1*X1 + …βk*Xk)/ (1 + e^(βo + β1*X1 + …βk*Xk))
Tác động biên của các yếu tố nghiên cứu được tính toán như sau:
Mô hình Probit được chuyển sang dạng tuyến tính như sau:
1-Pi = 1-e^(βo + β1*X1 + …βk*Xk)/ (1 + e^(βo + β1*X1 + …βk*Xk)) =>  Pi/ (1-Pi) =  e^(βo + β1*X1 + …βk*Xk)
=> Ln(Pi/ (1-Pi) = βo + β1*X1 + …βk*Xk
Gọi Odd là O0 là hệ số chênh lệch của quyết định ban đầu với Polà xác xuất quyết định ban đầu
Oo = Po/ (1-Po) = P(quyết định)/P(không quyết định)
Oo = Po/ (1-Po) = e^(βo + β1*X1 + …βk*Xk  (1)
Giả định các yếu tố khác không đổi, khi tăng Xk lên 1 đơn vị, hệ số chênh lệch quyết định mới là O1
O1 = P1/ (1-P1) = e^(βo + β1*X1 + …βk*Xk (2)
Thế (1) vào (2)
 O1 = P1/ (1-P1)  = Po/ (1-Po)*e^βk Suy ra P1 = Oo*e^βk/ (1 + Po*(1-e^βk )   (3)
Thay (1) vào (3)       P1 = Oo* e^βk/ (1 + Po*(1-e^βk ))           
Do đó khi tăng yếu tố Xk lên một đơn vị thì xác xuất đưa ra quyết định của hộ sẽ dịch chuyển từ P=0 đến P=1 (với điều kiện các yếu khác không đổi). Vậy Nếu  P = 1 => Hộ dân mở rộng mô hình NNCNC/ P = 0 thì ngược lại
Trong quá trình ứng dụng mô hình hồi quy probit vào nghiên cứu tác giả sẽ tiến hành thêm các kiểm định về hệ số beta, kiểm định về tính đúng đắn của mô hình, kiểm định về đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi nhằm có được mộ mô hình đúng đắn cho việc đưa ra các kết luận nghiên cứu
 
Xem thêm lý thuyết về: Hướng dẫn hồi quy FEM/REM với Stata, Mô hình hồi quy tuyến tính, FEM và REM,  phân tích Tương quan và Đa cộng tuyến; phương sai sai số thay đổi ; tự tương quan, Hausman test; kiểm định phi tham số, VAR, MDS; EFA, VECM, CFA, SEM, PMG. Xem thêm một số bài nghiên cứu ứng dụng lý thuyết   Tra cứu giá trị thống kê qua bảng tính sẵn giá trịhồi quykiểm định, eview, stataspss
 
Để có thêm thông tin chi tiết liên hệ:Mr.Quân – Luanhay.vn  - 0127 800 1762/  097 9696 222 – hoặc email: luanhay@luanhay.comluanvanhay@gmail.com  – Add: Tầng 8, tòa nhà Sáng tạo, số 1 Lương Yên, Hai Bà Trưng, Hà Nội
 

Đăng ký tuyển sinh

Hide Buttons