Hệ số xác định quá nhỏ trong phân tích OLS

0
Khuyến mãi mới

Tôi bắt đầu được học môn Kinh tế lượng vào năm thứ 2 đại học. Hồi đó không hiểu tại sao giảng viên lại dạy hệ số xác định càng cao thì càng tốt (mô hình giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc). Thậm chí trong tài liệu còn ghi rõ nếu R2 lớn hơn 80% thì đó là mô hình tốt. Về sau tôi hiểu rằng những nội dung này là đúng nhưng chưa đủ. Kiến thức ở bậc đại học chỉ ở mức căn bản và đôi khi vì thế mà nó lại không giúp cho sinh viên hiểu rõ hết bản chất của vấn đề. Trong bài viết này tôi sẽ bổ sung thêm một số thông tin về Rmà trong các tài liệu ở bậc đại học chưa đề cập đến.

Khi làm luận văn có sử dụng các mô hình liên quan đến OLS, chúng ta có thể sẽ gặp một số trường hợp hệ số xác định R2 thấp nhưng các hệ số hồi quy vẫn có ý nghĩa thống kê. Đây không phải là vấn đề đáng phải lo lắng bởi những lý do sau:

1. R2 thấp có nghĩa là mô hình không giải thích được nhiều sự thay đổi của biến phụ thuộc.

Các yếu tố ngẫu nhiên ảnh hưởng quá lớn và mô hình xác định trước không thể giải thích được. Điều này thuộc vào bản chất của vấn đề nên không thể cải thiện R2. Bạn phải đảm bảo rằng phần lớn các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê thì lập luận này mới có cơ sở. Hiện tượng này thường thấy trong các nghiên cứu về hành vi của con người như tâm lý học.  Rthường nhỏ hơn 50% bởi vì hành vi của con người thường khó phân tích hơn so với các hiện tượng vật lý.

Vui lòng  đăng nhập hoặc đăng ký để đọc tiếp

Leave A Reply