mô hình hồi quy ngưỡng threshold model
Mục lục trang:
mô hình hồi quy ngưỡng threshold model, hương dẫn chạy hồi quy mô hình này, sử dụng phần stata để xử lý dữ liệu hồi quy thresshold model, để dự đoán 1 ngưỡng của biến mà mình cần quan tâm, ta có thể sử dụng thay thế cho phương pháp bình phương, để tìm cực trị của mô hình, mà thường là cực đại. Nó sẽ tương đồng với mô hình hồi quy ngưỡng threshold model.
Mô hình hồi quy ngưỡng – threshold model là gì ?
Các mô hình ngưỡng thường được áp dụng cho dữ liệu chuỗi thời gian. Ngưỡng có thể là một thời gian. Ví dụ: nếu bạn nghĩ rằng các chiến lược đầu tư đã thay đổi kể từ một ngày không xác định, bạn có thể điều chỉnh mô hình để có được ước tính ngày và lấy ước tính của các hệ số khác nhau trước và sau ngày đó.
Hoặc ngưỡng có thể là về một biến khác. Chẳng hạn, vượt quá một mức lạm phát nhất định, các ngân hàng trung ương tăng lãi suất. Bạn có thể điều chỉnh mô hình để có được ước tính ngưỡng và hệ số ở hai bên của mô hình.
Phân loại biến trong mô hình threshold model
- dependent variable : đây là biến phụ thuộc, hay biến outcome, nói chung đây là biến ta cần quan sát.
- threshvar : biến xem xét ngưỡng xảy ra ảnh hưởng đến biến phụ thuộc
- regionvars : biến phân vùng, hay phân nhóm, nhằm so sánh giữa các đối tượng này.
Trước khi chúng ta xem tiếp về mô hình hồi quy ngưỡng threshold model này, chúng ta cần phải nắm bắt rõ 3 loại biến quan trọng trong để áp dụng linh hoạt vào mô hình ứng dụng.
Hướng ứng dụng
Đây là mô hình để chúng ta tìm ngưỡng của rất nhiều, và đặc biệt là có thể áp dụng trong kinh tế để tìm ngưỡng như: lạm phát, đầu tư công, tăng trưởng kinh tế, lượng lao động …. Các bạn chỉnh cần áp vào công thức bên dưới sẽ dễ dàng hiểu được mô hình này:
Tìm ngưỡng [ biến ngưỡng ] của [ biến phụ thuộc] trong nhóm [ biến vùng]
Ex1: Tìm ngưỡng Các giờ gây Ô nhiễm không phí trong ngày trong nhóm các loại phương tiện cá nhân.
=> Tức là đạt ngưỡng Ô nhiễm không khí tại giờ x
Ex2: Tìm ngưỡng Lạm phát của Đầu tư công trong các nước Asian.
=> Có nghĩa là đạt ngưỡng Đầu tư công ở mức Lạm phát
Thực hành hồi quy ngưỡng
Để thực thành hồi quy ngưỡng chúng ta thực hiện sử dụng bộ dữ liệu sau:
use https://solieu.vip/data/usmacro.dta
Sau khi hồi quy ngưỡng:
threshold fedfunds, threshvar( inflation) regionvars( ogap)
Chúng ta có kết quả:
Từ kết quả trên ta có cái ngưỡng của fedfunds là 4.14%. Và được chia thành 2 Region. Với Region1, tương ứng với lãi suất liên bang fedfunds <4.14%; và đồng thời tương ứng với Region2 là fedfunds > 4.14%.
Còn ogap trong hai vùng điều có ý nghĩa thống kê, tức là fedfunds ảnh hưởng đến ogap mạnh mẽ.
Lựa chọn số lượng ngưỡng
Trong thực tế, thì rất nhiều mô hình về kỹ thuật hay kinh tế điều xảy ra trường hợp là có rất nhiều ngưỡng, vậy làm sao chúng ta tìm được chúng đây. Rất may là có stata và lệnh threshold với option: optthresh
Ta sử dụng câu lệnh sau:
threshold fedfunds, threshvar( inflation) regionvars( ogap) optthresh(5)
Và được kết quả:
Từ kết quả trên ta dễ dàng nhận thấy rằng, mô hình trên có 2 ngưỡng Lạm phát ảnh hưởng đến Quỹ liên bang.
Kiểm định chuỗi ổn định cho mô hình.
Để kiểm tra chuỗi ổn định hay còn gọi chuỗi dừng cho mô hình. Cá nhân tôi thấy rằng dịch là dừng thấy rất ” tối nghĩa”, nên tôi dùng là chuỗi ổn định.
Từ kiểm định DickKey-Fuller chúng ta dễ dàng nhận thấy rằng, dữ liệu ban đầu chưa dừng, nên khi đem vào mô hình là chưa chính xác.
Định nghĩa mô hình ngưỡng
Trong toán học hoặc mô hình thống kê một mô hình hồi quy ngưỡng là bất kỳ mô hình nơi một giá trị ngưỡng, hoặc thiết lập các giá trị ngưỡng, được sử dụng để phân biệt phạm vi của các giá trị mà hành vi dự đoán bởi mô hình thay đổi theo một cách nào đó quan trọng. Một trường hợp đặc biệt quan trọng phát sinh trong độc học, trong đó mô hình về tác dụng của thuốc có thể là không có tác dụng đối với liều dưới giá trị quan trọng hoặc ngưỡng, trong khi hiệu ứng có ý nghĩa tồn tại trên giá trị đó. Một số loại mô hình hồi quy có thể bao gồm các hiệu ứng ngưỡng.
