Mô hình hồi quy đơn đã trình bày ở các chương 2 và 3 là khá hữu dụng cho rất nhiều trường hợp khác nhau. Mặc dù vậy, nó trở nên không còn phù hợp nữa khi có nhiều hơn một yếu tố tác động đến biến cần được giải thích. Hồi quy đa biến cho phép chúng ta nghiên cứu những trường hợp như vậy. Hãy xét các ví dụ sau:

Autocorrelation (also called serial correlation) is violation of the assumption that the error terms are not correlated, i.e., with autocorrelation E(∈i, ∈j) ≠ 0 (∈i ≠ ∈j). That is, the error in the period t is not independent of previous errors. Since we do not know the population line, we do not know the actual errors (∈s), but we estimate them by the residuals (e). Hence a look at the residual plot for a regression that (i) has no autocorrelation; (ii) has positive autocorrelation, and, (iii) has negative autocorrelation. The positive autocorrelation is the common problem in economics. ...

Collinearity refers to linear relationships between two X variables. Multicollinearity encompasses linear relationships between more than two X variables. Multiple regression is impossible in the presence of perfect collinearity or multicollinearity. If X1 and X2 have no independent variation, we cannot estimate the effects of X1 adjusting for X2 or vice versa. One of the variables must be dropped. This is no loss, since a perfect relationship implies perfect redundancy. Perfect multicollinearity is, however, rarely practice problem. Strong (not perfect) multicollinearity, which permits estimation but makes it less precise, is more common. When the multicollinearity is present, the interpretation of...

(1) Since the simpler model features less regressor than the larger model, it follows that the VIF of the simpler model will be less than that of the larger model. The reason is that the more variables we include in the model, the greater multicollinearity, and, hence, the greater Rj 2 , unless the omitted variables happen to be orthogonal to the regressors included in the simpler model. The simpler model, which omits relevant variables, produces bias estimates but with smaller variances. Consequently, there appears to be a tradeoff between bias and precision. ...

Multiple regression is the extension of simple regression, to take account of more than one independent variable X. In multiple regression, we study the relationship between Y and a number of explanatory variable (X1, X2, …, Xk). The model we assume is as follows: Yi = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk + ei

The quantitative independent variables used in regression equations, which usually take values over some continuous range. Frequently, one may wish to include the quality independent variables, often called dummy variables, in the regression model in order to (i) capture the presence or absence of a ‘quality’, such as male or female, poor or rich, urban or rural areas, college degree or do not college degree, different stages of development, different period of time; (ii) to capture the interaction between them; and, (iii) or to take on one or more distinct values. ...

1) Introduction The estimates of the regression parameters are influenced by a few extreme observations. The residual plot may let us pick out, which the individual data points are high or low. We may use the residual plot to find the outlier, which are inadequately captured by the regression model itself.

The estimation process begins by assuming or hypothesizing that the least squares linear regression model (drawn from a sample) is valid. The formal two-variable linear regression model is based on the following assumptions: (1) The population regression is adequately represented by a straight line: E(Yi) = μ(Xi) = β0 + β1Xi (2) The error terms have zero mean: E(∈i) = 0 (3) A constant variance (homoscedasticity): V(∈i) = σ2

For many random variables, the probability distribution is a specific bell-shaped curve, called the normal curve, or Gaussian curve. This is the most common and useful distribution in statistics. 1) Standard normal distribution The standard normal distribution has the probability density function as follows:

Điều tra chọn mẫu là điều tra không toàn bộ, người ta chỉ chọn ra một số đơn vị từ tổng thể chng để điều tra thực tế, rồi sau đó bằng các phương pháp khoa học, tính toán suy rộng cho toàn bộ tổng thể

Ví dụ: để ước lượng tuổi thọ trung bình của một loại sản phẩm, nhân viên kỹ thuật chon 40 sản phẩm mới cách ngẫu nhiên từ kho sản phẩm kết quả kiểm tra cho thấy tuổi thọ trung bình là 200 giờ, ...

Phân tổ thống kê là căn cứ vào một ( hay một số) tiêu thức nào đó, tiến hành sắp xếp các đơn vị quan sát của hiện tượng nghiên cứu vào các tổ có tính chất nghiên cứu vào các tổ có tính chất khác nhau.

Kinh tế học vi mô là một phân ngành chuyên nghiên cứu về hành vi kinh tế của các cá nhân như người tiêu dùng, nhà sản xuất, ... theo cách riêng lẻ và biệt lập. Để hỗ trợ các bạn học viên, sinh viên học tốt hơn với môn này, dưới đây là bộ giáo trình về môn Kinh tế Vi mô rất hay.

Chi phí cố định chí phí biến đổi, tổng chi phí FC(fixed cost) là những chi phí không đổi khi mức sản lượng thay đổi. VC( variable cost) là những chi phí thay đổi khi mức sản lượng thay đổi: nguyên vật liệu, nhân công

Hàm sản xuất: xác định sản lượng tối đa có thể đạt được sản xuất từ bất kỳ khối lượng cho trước nào của đầu vào với một trình độ công nghê nhất định.Sản xuất ngăn hạn là khoảng thời gian mà hãng sản xuất không thể thay đổi tất cả các đầu vào, có ít nhất đầu vào cố định

Cầu chỉ xuất hiện khi có đủ hai yếu tố đó là: + có khả năng mua: nghĩa là phải có tiền, có đủ ngân sách. + Sẵn sàng mua: muốn mua, phụ thuộc vào sở thích của người tiêu dùng

- Phương pháp chung: kết hợp lý luận và thực tiễn, phân tích và tổng hợp, thống kê so sánh đối chiếu.. - Phương pháp đặc thù: phương pháp toán họ, phương pháp phân tích từng phần

Các hãng, các thị trường, và việc thiết lập hợp đồng quan hệ (relational contracting) là những thể chế kinh tế quan trọng. Chúng cũng là sản phẩm tiến hóa của một chuỗi những đổi mới về tổ chức. Tuy nhiên, việc nghiên cứu các thể chế kinh tế của nền kinh tế thị trường chưa chiếm một vị trí quan trọng trong chương trình nghị sự về nghiên cứu khoa học xã hội. Việc xao lãng này được giải thích một phần bởi sự phức tạp vốn có của các thể chế đó. Nhưng sự phức tạp có thể và quả thật thường phục vụ...

Hiệu quả kinh tế của một hiện tượng (hoặc quá trình) kinh tế là một phạm trù kinh tế phản ánh trình độ sử dụng các nguồn lực (nhân lực, tài lực, vật lực, tiền vốn) để đạt được mục tiêu xác định”. Từ khái niệm khái quát này, có thể hình thành công thức biễu diễn khái quát phạm trù hiệu quả kinh tế như sau:

Trong những thảo luận truớc đây của chúng ta về chính sách thương mại, nói chung chúng ta đã thực hiện phân tích trong một khuôn khổ mà tại đó một đất nước đang gia tăng hoặc giảm bớt những hàng rào thương mại chống lại tất cả những nước tham gia thương mại một cách đồng thời và thống nhất. Tuy nhiên, thương mại quốc tế diễn ra ngày càng nhiều trong một ngữ cảnh mà tại đó những đất nước sẽ có những đối xử khác ...