Bài giảng Dự báo trong kinh doanh - Hồi quy bội - Phùng Thanh Bình

1Dự báo trong kinh doanh
(Business Forecasting)
Khoa Kinh tế Phát triển
1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận
Website: www.fde.ueh.edu.vn
Phùng Thanh Bình
1. Mô hình hồi quy bội
2. Chọn biến độc lập
3. Phân tích kết quả hồi quy
4. Đánh giá mô hình hồi quy
5. Biến giả
6. Lựa chọn phương trình hồi quy
7. Dự báo điểm & Dự báo khoảng
HỒI QUY BỘI
2Phùng Thanh Bình
z Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự
báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế, 
Chương 9.
z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007), 
Business Forecasting With Accompanying Excel-
Based ForecastXTM Software, 5th Edition, 
Chapter 5.
z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), 
Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 7 & 8.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI
z Y = f(X1, X2, X3, , Xn)
= b0 + b1X1 + b2X2 + . . . bkXk + ε
z Trong đó: 
o b0 = hệ số cắt
o bi = là các hệ số dốc tương ứng
o ε = sai số tổng thể
3Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI
Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI
z Y = b0 + b1X1 + b2X2 + . . . bkXk + ε
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + . . . bkXk + e
z Trong đó: 
o b0 = hệ số cắt
o bi = là các hệ số dốc tương ứng
o e = sai số mẫu
4Phùng Thanh Bình
CHỌN BIẾN ĐỘC LẬP
Phùng Thanh Bình
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
)Y - (Y Y Y
∧∧ +=
kk22110 Xb ... Xb Xb b Y ++++=
∧
)Y - (Y )Y - Y( )Y - (Y 22 ∑∑∑ ∧∧∧ +=
SST = SSR + SSE
df: n-1 = k + n – k - 1
5Phùng Thanh Bình
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
z Sai số chuẩn của ước lượng:
z Ví dụ 7.4, Hanke, 275
MSE 
1-k-n
SSE 
1-k-n
)Y-(Y
 s
2
sy.x' === ∑
∧
Phùng Thanh Bình
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
z Ý nghĩa của hồi quy
6Phùng Thanh Bình
Phùng Thanh Bình
z Hệ số xác định:
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
∑
∑ −===
∧
2
2
2
)Y - Y(
)YY(
SST
SSR 
Variation Total
Variation Explained R
∑
∑ ∧−=== 2
2
)Y - Y(
)YY(
 - 1 
SST
SSE - 1 
Variation Total
Variation dUnexplaine - 1 
7Phùng Thanh Bình
z Đối với hồi quy bội:
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
Phùng Thanh Bình
z Kiểm định các hệ số hồi quy
H0: βj = 0
H0: βj ≠ 0
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
jb
j
s
0 - b
 t =
8Phùng Thanh Bình
z Phân tích phần dư
o Kiểm tra phần dư trước hết dựa vào đồ thị:
• Vẽ đồ thị histogram
• Vẽ phần dư theo Y^
• Vẽ phần dư theo X
• Vẽ phần dư theo thời gian
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
Phùng Thanh Bình
z Phân tích phần dư
o Kiểm định hiện tượng phương sai không
đồng nhất
o Kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi
o Khi nào cần đến AIC?
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
9Phùng Thanh Bình
z Tương quan chuỗi
o Tự tương quan âm
o Tự tương quan dương (xem Figure 8.1)
o Không làm chệch các hệ số ước lượng, nhưng
làm cho ước lượng của sai số chuẩn nhỏ hơn
sai số chuẩn thật sự => t-stat, F-stat lớn
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
Phùng Thanh Bình
z Tương quan chuỗi
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
10
Phùng Thanh Bình
z Tương quan chuỗi
o Xử lý hiện tượng tương quan chuỗi tùy thuộc vào
nguyên nhân gây ra hiện tượng tương quan chuỗi: Sai
dạng mô hình (thiếu biến) hay các sai số độc lập có liên
quan với nhau cho dù mô hình được chọn là phù hợp
• Đưa thêm biến bỏ sót vào mô hình (ví dụ 8.3)
• Hồi quy sai phân (ví dụ 8.5)
• Mô hình tự hồi quy (ví dụ 8.6)
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY
Phùng Thanh Bình
ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH HỒI QUY
z Thứ nhất, kiểm tra xem ‘dấu’ của hệ số dốc có ý 
nghĩa hay không
z Thứ hai, kiểm tra xem hệ số dốc có ý nghĩa thống
kê hay không (dùng t-stat)
z Thứ ba là đánh giá hệ số xác định
z Thứ tư, kiểm tra phần dư (dùng DW)
11
Phùng Thanh Bình
BIẾN GIẢ
z Biến giả được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa
các biến độc lập định tính và một biến phụ thuộc
z Ví dụ 7.6, Hanke, 283 (Table 7-9)
Y^ = β0 + β1X1 + β2X2
X1: test score
X2 = 0 đối với nữ
= 1 đối với nam
Phùng Thanh Bình
x
y
{β2
} β0
y = (β0 + β2) + β1x
y = β0 + β1x
slope = β1
X2 = 0
X2 = 1
12
Phùng Thanh Bình
Phùng Thanh Bình
BIẾN GIẢ
z Khi chuỗi thời gian có yếu tố mùa vụ, có thể sử dụng
hồi quy với biến giả như sau:
Yt = b0 + b1t + b2S2 + b3S3 + b4S4 + e
Quý 1: S2 = S3 = S4 = 0
Quý 2: S1 = S3 = S4 = 0
Quý 3: S1 = S2 = S4 = 0
Quý 4: S1 = S2 = S3 = 0
z Ví dụ 8.8 (Table 8.9, Hanke, 350)
13
Phùng Thanh Bình
LỰA CHỌN PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY
z Bước 1: Lựa chọn một tập hợp đầy đủ các biến giải
thích (cân nhắc giữa mức độ chính xác & chi phí)
z Bước 2: Loại bỏ các biến không thích hợp
o Biến không quan trọng
o Tạo ra sai số lớn
o Có quan hệ với các biến khác (đa cộng tuyến)
o Khó đo lường một cách chính xác
z Bước 3: Rút lại danh sách các biến tốt nhất cho mô hình
Phùng Thanh Bình
LỰA CHỌN PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY
z Hồi quy từng bước (stepwise)
o Xem xét tất cả các hồi quy giản đơn, biến nào giải
thích nhiều nhất cho thay đổi củ Y sẽ là biến đầu
tiên đưa vào mô hình
o Biến thứ 2 được đưa vào mô hình là biến đóng góp
lớn nhất vào SSR (xác định bằng F test)
o Đưa theo biến tiếp theo và xem xét biến này có ý 
nghĩa hay không bằng cách sử dụng F test
14
Phùng Thanh Bình
LỰA CHỌN PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY
z F test
o Mô hình không giới hạn: SSEUR
o Mô hình giới hạn: SSER
k)-(n
SSE
m
)SSE (SSE
 F
UR
URR −
=
k)-(n
R-1
m
)R (R
 F 2
UR
2
R
2
UR −
=
Phùng Thanh Bình
DỰ BÁO ĐIỂM & DỰ BÁO KHOẢNG
z Dự báo khoảng có tính đến 2 nguồn không chắc
chắn này
z Sai số chuẩn của dự báo, sf, đo mức độ thay đổi
của Y^ so với Y tại X cho trước:
Y^ ± tsf