KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUI PHƯƠNG PHÁP MAXIMUM LIKELIHOOD

Tiếp cận phương pháp maximum likelihood để tái cấu trúc cây sinh loài

George Box và Gwilym Jenkins (1976) đã nghiên cứu mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average Tự hồi qui tích hợp Trung bình truợt), và tên của họ thuờng đuợc dùng dể gọi tên các quá trình ARIMA tổng quát, áp dụng vào việc phân tích và dự báo các chuỗi thời gian. Phương pháp BoxJenkins[r]

Thực hiện đạo hàm riêng theo biến Xj trong mô hình (8) như sau:∂E (Y i )∂LnE (Y i )Yiβj ==∂X ji∂X jiTrong kinh tế, chúng ta có thể tính xấp xỉ như sau:∆E (Y i )∂LnE (Y i )Yiβj =≈∂X i∆X iVới ∆(X ji ) thể hiện mức tăng của X j và∆X ji = 1, thì β j =∆Y ithể hiện tốc độ tăng của Y. KhiYi∆E (Y i )[r]

Tóm tắt: Bài nghiên cứu này xem xét các yếu tố tác động đến việc nắm giữ tiền mặt và xem xét tác động của tín dụng thương mại đến việc nắm giữ tiền mặt của các công ty Việt Nam. Mẫu gồm 780 quan sát nghiên cứu dữ liệu của 130 công ty trong giai đoạn 20072012. Bài nghiên cứu cho thấy, tỷ lệ nắm giữ t[r]

1. CHƯƠNG 2 HỒI QUI ĐƠN 2.1. Giả sử có một tổng thể chung gồm 30 gia đình. Ta muốn nghiên cứu mối liên hệ giữa chi tiêu tiêu dùng hàng tuần Y và thu nhập của họ X. Qua điều tra có số liệu như sau: X(ngàn đồng) Y (ngàn đồng) 100 85 90 95 120 90 96 110 114 140 89 100 129 132 120 160 180 112 129 131 13[r]

Tài liệu giúp có cái nhìn toàn diện về việc xem xét và kiểm định mô hình kinh tế lượng. Tài liệu giúp đưa ra cách lựa chọn các dạng hàm số tốt cũng như kiểm định sự phù hợp, đúng đắn của mô hình. Trong chương này, chúng ta khảo sát một cách chi tiết đáng kể các cách thành lập và ước lượng các quan h[r]

Trong bối cảnh hiện nay, Việt Nam đã trở thành thành viên của tổ chức WTO
cùng với tốc độ phát triển kinh tế ngày càng mạnh mẽ đã khiến con người luôn phải
đối diện với áp lực công việc dẫn đến căng thẳng, mệt mỏi. Khi đó nhu cầu giải trí là
vô cùng cần thiết. Ngành dịch vụ giải trí đang trên đà[r]

Giá trị Sig trong bảng Coefficients cho biết các tham số hồi qui có ý nghĩa haykhông (với độ tin cậy 95% thì SigHệ số tương qua cho biết mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập(thường sử dụng hệ số tương quan Pearson)4Trong ví dụ này, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (Doanh[r]

Mục lục:

Chương mở đầu: Giới thiệu phân tích dữ liệu

Chương 1: Phân loại dữ liệu, mã hoá, nhập liệu và một số xử lý trên biến

Chương 2: Làm sạch dữ liệu

Chương 3: Tóm tắt và trình bày dữ liệu

Chương 4: Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định tính

Chương 5: phân tích liên hệ giữa biến nguyên n[r]

Mục đích của phương pháp hồi qui tương quan là ước lượng mức độ liên hệ (tương quan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giải thích), hoặc ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau (các yếu tố nguyên nhân). Phương pháp này được ứng dụng trong kinh doanh và kinh tế[r]

(sắp xếp theo thứ tự giảm dần). FLU có giá trị AIC trung bình trên mỗi vị trí tốtnhất. ...........................................................................................................................84Bảng 5.5: So sánh xây dựng cây của FLU với 14 mô hình khác. Các cột 1st, 2nd, …15[r]

Các nội dung chính trong chương 7 Điều kiện vận dụng mô hình hồi qui tuyến tính bội thuộc bài giảng Kinh tế lượng trình bày về các nội dung lần lượt như sau: kiểm tra các điều kiện áp dụng mô hình, số liệu quan sát sai lệch, các biến giả (dummy), phương pháp từng bước, sự tương tác (Interaction).

MỤC LỤC


DANH SÁCH HÌNH VẼ 2
DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT 4
LỜI NÓI ĐẦU 6
TỔNG QUAN VỀ ANTEN THÍCH NGHI 8
1.1 Nhu cầu thông tin vô tuyến 8
1.2 Đa truy nhập 10
1.3 Bộ định dạng búp sóng số (DBF – Digital Beamforming) 15
1.4 Anten thích nghi là gì 19
1.5 Các lợi điểm của anten thông minh 23
1.6 Tóm tắt[r]

Các nội dung chính trong chương 5 Hồi qui tuyến tính bội thuộc bài giảng Kinh tế lượng trình bày về các nội dung lần lượt như sau: ôn lại mô hình hồi qui tuyến tính bội, kiểm tra các điều kiện áp dụng mô hình, chỉnh sửa các vấn đề, số liệu quan sát sai lệch, các biến giả (dummy), phương pháp stepwis[r]

BÀI GIẢNG MÔN KINH TẾ LƯỢNG của ĐH TRÀ VINH chương I XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUI1.1. KHÁI NIỆM VỀ KINH TẾ LƯỢNGThuật ngữ tiếng Anh “Econometrics” có nghĩa là đo lường kinh tế.Nói rộng hơn, kinh tế lượng liên quan đến: Ước lượng các quan hệ kinh tế Kiểm chứng lý thuyết kinh tế bằng dữ liệu thực tế và ki[r]

Nghiên cứu đề cập đến các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của hộ gia đình, đề tài sử dụng số liệu sơ cấp và có nhiều phương pháp nghiên cứu khoa học và bài bản như: phương pháp hồi qui, phương pháp kiểm định, phân tích ANOVA cũng như cơ sở đề xuất giải pháp theo hướng mới. Luận v[r]

Mục tiêu chính của chương 2 Mô hình hồi quy tuyến tính bội thuộc bài giảng Kinh tế lượng trình bày về các nội dung lần lượt như sau: khái niệm mô hình hồi qui bội, mô hình hồi qui tổng thể theo dạng thông thường, mô hình hồi qui bội đối với tổng thể, mô hình hồi qui bội đối với một mẫu.

Giả thiết 4: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi (thuần nhất): Var(Ui) = 2
Giả thiết 5: Giữa các sai số ngẫu nhiên không có quan hệ tương quan: Cov(Ui, Uj) = 0 i ?j
Giả thiết 6: Sai số ngẫu nhiên U và biến độc lập X không có quan hệ tương quan: Cov(Ui, Xi) = 0
Giả thiết 7: Dạng hàm[r]

TÓM TẮT


Bài nghiên cứu này được thực hiện nhằm mục đích khám phá khả năng phòng ngừa lạm phát trong dài hạn và ngắn hạn của vàng ở Việt Nam trong suốt giai đoạn gần 20 năm từ năm 1995 đến năm 2013. Nghiên cứu trước đây của một số tác giả trên góc độ mối quan hệ tuyến tính đã cho thấy giá vàng bằng[r]

Trong kết quả ước lượng của Eviews gồm ba phần chính: Tóm tắt các đặc điểm của mô hình hồi qui biến phụ thuộc, phương pháp ước lượng, thời điểm thực hiện ước lượng, mẫu ước lượng, và số [r]