danh sách mô hình định lượng thông dụng - Phân tích xử lý dữ liệu

list mô hình định lượng thông dụng, được thongke.club lên list cho những bạn có cái nhìn thông dụng trong quy trình nghiên cứu khoa học hay triển khai xong bài luận riêng của mình. Trong quy trình nghiên cứu khoa học thì không có mô hình kinh tế tài chính lượng nào tốt nhất hay có một mô hình nào dở hết ; quan trọng là khi sử dụng mô hình kinh tế tài chính lượng vào thực tiễn tất cả chúng ta ” khai thác ” được cái ” cốt lõi ” của mô hình .Khi lên list này chúng tôi có kèm theo cái ứng dụng của mô hình khuyến nghị, nhưng đây chỉ là khuyến nghị khi vận dụng tùy từng ứng dụng trong thực tiễn khác nhau mà cách dùng khác nhau, sau đây là list những mô hình định lượng thông dụng tất cả chúng ta cần xem xét :

DỮ LIỆU 1 CHIỀU

Hồi quy OLS

Trong thống kê, bình phương tối thiểu thường thì ( OLS ) là một loại giải pháp bình phương tối thiểu tuyến tính để ước tính những tham số chưa biết trong mô hình hồi quy tuyến tính. OLS chọn những tham số của hàm tuyến tính của một tập hợp những biến lý giải theo nguyên tắc bình phương tối thiểu : tối thiểu hóa tổng bình phương của sự độc lạ giữa biến nhờ vào được quan sát ( giá trị của biến được Dự kiến ) trong tập dữ liệu đã cho và những biến được Dự kiến bởi hàm tuyến tính .

Ứng dụng cực kỳ nhiều trong nhiều lĩnh vực như: kinh tế, thống kê, y tế, kỹ thuật …

Bạn đang đọc: danh sách mô hình định lượng thông dụng – Phân tích xử lý dữ liệu

Hồi quy logit

Trong thống kê, mô hình logistic ( hoặc mô hình logit ) được sử dụng để mô hình Tỷ Lệ của một lớp hoặc sự kiện nào đó sống sót như vượt qua / thất bại, thắng / thua, sống / chết hoặc khỏe / ốm. Điều này hoàn toàn có thể được lan rộng ra để mô hình hóa một số ít loại sự kiện như xác lập xem một hình ảnh có chứa mèo, chó, sư tử, v.v … Mỗi đối tượng người dùng được phát hiện trong hình ảnh sẽ được gán một Xác Suất từ 0 đến 1 và tổng số vào một .

Hồi quy tobit

Các mô hình Tobit đề cập đến một lớp học của mô hình hồi quy trong đó khoanh vùng phạm vi quan sát của biến phụ thuộc vào được kiểm duyệt một cách nào đó. Thuật ngữ này được đặt ra bởi Arthur Goldberger trong tham chiếu đến James Tobin, người đã tăng trưởng những mô hình năm 1958 để giảm thiểu những yếu tố của zero-thổi phồng tài liệu cho những quan sát tiêu tốn hộ mái ấm gia đình so với sản phẩm & hàng hóa lâu bền. Bởi vì chiêu thức của Tobin hoàn toàn có thể thuận tiện được lan rộng ra để giải quyết và xử lý những mẫu bị cắt ngắn và những mẫu không được chọn ngẫu nhiên khác, 1 số ít tác giả vận dụng định nghĩa rộng hơn về mô hình Tobit gồm có những trường hợp này .

Hồi quy probit

Trong thống kê, mô hình probit là một loại hồi quy trong đó biến phụ thuộc vào chỉ hoàn toàn có thể lấy hai giá trị, ví dụ kết hôn hoặc không kết hôn. Từ này là một portmanteau, xuất phát từ năng lực thăm dò + un it. Mục đích của mô hình là ước tính Tỷ Lệ quan sát với những đặc thù đơn cử sẽ rơi vào một trong những loại đơn cử ; hơn nữa, phân loại những quan sát dựa trên Phần Trăm Dự kiến của chúng là một loại mô hình phân loại nhị phân .Hồi quy 2 slsTrong thống kê, kinh tế tài chính lượng, dịch tễ học và những ngành tương quan, chiêu thức biến công cụ ( IV ) được sử dụng để ước tính mối quan hệ nhân quả khi những thí nghiệm được trấn áp là không khả thi hoặc khi điều trị không được chuyển giao thành công xuất sắc cho mọi đơn vị chức năng trong một thí nghiệm ngẫu nhiên. Theo trực giác, IV được sử dụng khi một biến chăm sóc lý giải có đối sánh tương quan với thuật ngữ lỗi, trong trường hợp bình phương nhỏ nhất thông thường và ANOVA cho sai lệchcác tác dụng. Một công cụ hợp lệ gây ra những biến hóa trong biến lý giải nhưng không có tác động ảnh hưởng độc lập đến biến nhờ vào, cho phép nhà nghiên cứu tò mò tác động ảnh hưởng nhân quả của biến lý giải lên biến nhờ vào .

Hồi quy 3sls

3SLS cũng giống như 2SLS để hồi quy biến công cụ, khắc phục hiện tượng kỳ lạ nội sinh trong mô hình .3SLS có được ước tính bình phương tối thiểu ba tiến trình của một tập hợp những phương trình phi tuyến. Đây là trường hợp đặc biệt quan trọng của LSQ với những tùy chọn được đặt cho ước tính 3SLS. Mục LSQ có một diễn đạt không thiếu hơn về lệnh .

Hồi quy heckman

Các chỉnh Heckman là kỹ thuật thống kê để kiểm soát và điều chỉnh xô lệch từ mẫu được lựa chọn không phải là ngẫu nhiên hay vô tình biến phụ thuộc vào cắt ngắn, một yếu tố thông dụng trong định lượng khoa học xã hội khi sử dụng tài liệu quan sát. Về mặt khái niệm, điều này đạt được bằng cách mô hình hóa rõ ràng Phần Trăm lấy mẫu riêng không liên quan gì đến nhau của từng quan sát ( cái gọi là phương trình lựa chọn ) cùng với kỳ vọng có điều kiện kèm theo của biến phụ thuộc vào ( phương trình hiệu quả được gọi là ). Hàm năng lực hiệu quả tựa như về mặt toán học với mô hình Tobitđối với những biến nhờ vào bị kiểm duyệt, một liên kết được James Heckman rút ra lần tiên phong vào năm 1976. Heckman cũng đã tăng trưởng một cách tiếp cận hàm điều khiển và tinh chỉnh hai bước để ước tính mô hình này, làm giảm gánh nặng giám sát khi phải ước tính cả hai phương trình cùng nhau, mặc dầu với ngân sách không hiệu suất cao. Heckman nhận phần thưởng tưởng niệm Nobel về khoa học kinh tế tài chính năm 2000 cho khu công trình của mình trong nghành này .

Hồi quy GMM

Trong kinh tế tài chính lượng và thống kê, chiêu thức tổng quát của những khoảnh khắc ( GMM ) là một chiêu thức chung để ước tính những tham số trong những mô hình thống kê. Thông thường, nó được vận dụng trong ngữ cảnh của những mô hình bán tổng thể và toàn diện, trong đó tham số chăm sóc là hữu hạn, trong khi hình dạng rất đầy đủ của hàm phân phối tài liệu hoàn toàn có thể không được biết và do đó ước tính năng lực tối đa không được vận dụng .

Hồi quy LCA

Phân tích lớp tiềm ẩn ( LCA ) là một kỹ thuật đa biến hoàn toàn có thể được vận dụng cho những mục tiêu cụm, yếu tố hoặc hồi quy .Phân tích lớp tiềm ẩn ( LCA ) thường được sử dụng bởi nhà nghiên cứu trong những trường hợp bắt buộc phải thực thi phân loại những trường hợp thành một tập hợp những lớp tiềm ẩn. Nó được thực thi trên những lớp tiềm ẩn và dựa trên những loại biến chỉ báo phân loại. Trong LCA, những biến chỉ báo là những biến được gán là ‘ 1 ’ nếu điều kiện kèm theo của chúng là đúng và được gán khác là ‘ 0. ’

Hồi quy Mutilnomial logit

Trong thống kê, hồi quy logistic đa thức là một chiêu thức phân loại tổng quát hóa hồi quy logistic cho những yếu tố đa giác, tức là có nhiều hơn hai tác dụng riêng không liên quan gì đến nhau hoàn toàn có thể xảy ra. [ 1 ] Đó là một mô hình được sử dụng để Dự kiến Phần Trăm của những hiệu quả khác nhau hoàn toàn có thể có của một biến phụ thuộc vào phân loại, được đưa ra một tập hợp những biến độc lập ( hoàn toàn có thể có giá trị thực, có giá trị nhị phân, có giá trị phân loại, v.v. )… .

DỮ LIỆU DATA PANEL

Khi mô hình tài liệu có mô hình gì thì trong data panel cũng có mô hình đó, sau đây chúng tôi liệt kê ra những mô hình cực kỳ thông dụng trong mô hình định lượng, dưới đây là list mô hình định lượng thông dụng nhất :

Hồi quy bảng (OLS + REM + FEM)

Hồi quy bảng (MG + PMG + DFE)

Hồi quy PVAR

Hồi quy GMM

Hồi quy logit bảng

… ..

DỮ LIỆU THỜI GIAN

Hồi quy VAR

Vector autorewardsion ( VAR ) là một mô hình tiến trình ngẫu nhiên được sử dụng để chớp lấy những nhờ vào tuyến tính giữa những chuỗi thời hạn. Các mô hình VAR tổng quát hóa mô hình tự phát đơn biến ( mô hình AR ) bằng cách được cho phép nhiều hơn một biến tăng trưởng. Tất cả những biến trong VAR nhập mô hình theo cùng một cách : mỗi biến có một phương trình lý giải sự tiến hóa của nó dựa trên những giá trị bị trễ của chính nó, những giá trị bị trễ của những biến mô hình khác và một thuật ngữ lỗi. Mô hình hóa VAR không yên cầu nhiều kiến thức về những lực tác động ảnh hưởng đến một biến như những mô hình cấu trúc với những phương trình đồng thời : Kiến thức duy nhất cần có là một list những biến hoàn toàn có thể được đưa ra giả thuyết để tác động ảnh hưởng lẫn nhau .

Mô hình VECM

Cách tiếp cận Engle của Granger như diễn đạt ở trên bị 1 số ít điểm yếu. Cụ thể, nó chỉ bị số lượng giới hạn ở một phương trình duy nhất với một biến được chỉ định là biến phụ thuộc vào, được lý giải bởi một biến khác được coi là yếu kém ngoại lệ so với những tham số chăm sóc. Nó cũng dựa vào việc giả định chuỗi thời hạn để tìm hiểu và khám phá xem những biến là I ( 0 ) hay I ( 1 ). Những điểm yếu này hoàn toàn có thể được xử lý trải qua việc sử dụng thủ tục của Johansen. Ưu điểm của nó gồm có việc vờ vịt là không thiết yếu, hoàn toàn có thể có nhiều mối quan hệ hợp nhất, tổng thể những biến được coi là nội sinh và những xét nghiệm tương quan đến những tham số dài hạn là hoàn toàn có thể. Mô hình tác dụng được gọi là mô hình sửa lỗi vectơ ( VECM ), vì nó thêm những tính năng sửa lỗi cho mô hình đa yếu tố được gọi là tự động hóa vectơ ( VAR ). Thủ tục được thực thi như sau :

Bước 1: ước tính VAR không giới hạn liên quan đến các biến không cố định
Bước 2: Kiểm tra sự hợp nhất bằng cách sử dụng kiểm tra Johansen
Bước 3: Hình thành và phân tích VECM.

Mô hình ARDL

Mô hình tự phân phối hồi quy tự động (ARDL) đóng vai trò quan trọng khi cần phân tích kịch bản kinh tế. Trong một nền kinh tế, sự thay đổi trong bất kỳ biến số kinh tế nào có thể mang lại sự thay đổi trong một biến số kinh tế khác ngoài thời gian.Sự thay đổi này trong một biến không phải là những gì phản ánh ngay lập tức, nhưng nó phân phối trong các giai đoạn tương lai. Không chỉ các biến kinh tế vĩ mô, các biến khác như thua lỗ hoặc lợi nhuận mà một công ty kiếm được trong một năm có thể ảnh hưởng đến hình ảnh thương hiệu của một tổ chức trong giai đoạn này.

Mô hình ECM

Một mô hình sửa lỗi ( ECM ) thuộc về một loại mô hình chuỗi nhiều thời hạn được sử dụng phổ cập nhất cho tài liệu trong đó những biến cơ bản có khuynh hướng ngẫu nhiên dài hạn, còn được gọi là hợp nhất. ECM là một cách tiếp cận dựa trên kim chỉ nan hữu dụng để ước tính cả ảnh hưởng tác động thời gian ngắn và dài hạn của chuỗi thời hạn này đến chuỗi thời hạn khác. Thuật ngữ sửa lỗi tương quan đến thực tiễn là độ lệch của thời hạn trước so với trạng thái cân đối dài hạn, lỗi, ảnh hưởng tác động đến động lực học thời gian ngắn của nó. Do đó, những ECM trực tiếp ước tính vận tốc mà một biến nhờ vào trở về trạng thái cân đối sau khi biến hóa những biến khác .… .

DỮ LIỆU THANG ĐO

Mô hình EFA

Trong thống kê đa biến , phân tích nhân tố khám phá ( EFA ) là một phương pháp thống kê được sử dụng để khám phá cấu trúc cơ bản của một tập hợp các biến tương đối lớn . EFA là một kỹ thuật trong phân tích nhân tố với mục tiêu bao quát là xác định mối quan hệ cơ bản giữa các biến đo. Nó thường được các nhà nghiên cứu sử dụng khi phát triển thang đo ( thang đo là tập hợp các câu hỏi được sử dụng để đo lường một chủ đề nghiên cứu cụ thể) và phục vụ để xác định một tập hợp các cấu trúc tiềm ẩn bên dưới pin của các biến đo. Nó nên được sử dụng khi nhà nghiên cứu không có tiên nghiệmgiả thuyết về các yếu tố hoặc mô hình của các biến đo. Các biến được đo là bất kỳ một trong số các thuộc tính của những người có thể được quan sát và đo lường. Ví dụ về các biến đo có thể là chiều cao vật lý, cân nặng và nhịp tim của con người. Thông thường, các nhà nghiên cứu sẽ có số lượng lớn các biến đo lường, được cho là có liên quan đến một số lượng nhỏ hơn các yếu tố “không quan sát được”. Các nhà nghiên cứu phải xem xét cẩn thận số lượng các biến đo được đưa vào phân tích. quy trình EFA chính xác hơn khi mỗi yếu tố được biểu thị bằng nhiều biến đo được phân tích.

Mô hình CFA

Trong thống kê , phân tích nhân tố xác nhận ( CFA ) là một hình thức phân tích nhân tố đặc biệt , thường được sử dụng nhất trong nghiên cứu xã hội. Nó được sử dụng để kiểm tra xem các biện pháp của một công trình có phù hợp với sự hiểu biết của nhà nghiên cứu về bản chất của công trình đó (hoặc yếu tố) hay không. Như vậy, mục tiêu của phân tích nhân tố xác nhận là kiểm tra xem dữ liệu có phù hợp với mô hình đo lường giả thuyết hay không. Mô hình giả thuyết này dựa trên lý thuyết và / hoặc nghiên cứu phân tích trước đó. CFA được phát triển đầu tiên bởi Jöreskog và đã xây dựng và thay thế các phương pháp phân tích hiệu lực xây dựng cũ hơnchẳng hạn như Ma trận MTMM như được mô tả trong Campbell & Fiske (1959).

Mô hình SEM

Mô hình phương trình cấu trúc ( SEM ) là một dạng mô hình nhân quả bao gồm một tập hợp đa dạng các mô hình toán học, thuật toán máy tính và phương pháp thống kê phù hợp với các mạng của các cấu trúc với dữ liệu. SEM bao gồm phân tích khẳng định yếu tố , phân tích tổng hợp khẳng định , phân tích con đường , một phần ít nhất người mẫu ô vuông con đường , và mô hình tăng trưởng tiềm ẩn . Không nên nhầm lẫn khái niệm này với khái niệm liên quan của các mô hình cấu trúc trong kinh tế lượng , cũng như với các mô hình cấu trúc trong kinh tế học. Các mô hình phương trình cấu trúc thường được sử dụng để đánh giá các cấu trúc ‘tiềm ẩn’ không quan sát được. Họ thường gọi một mô hình đo lường xác định các biến tiềm ẩn bằng cách sử dụng một hoặc nhiều biến quan sát và mô hình cấu trúc áp đặt mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn. Liên kết giữa các cấu trúc của mô hình phương trình cấu trúc có thể được ước tính bằng các phương trình hồi quy độc lập hoặc thông qua các phương pháp liên quan nhiều hơn như các phương pháp được sử dụng trong LISREL.

Xem thêm: Nghiên cứu – Wikipedia tiếng Việt

… ..

SO SÁNH DỮ LIỆU

Trong tên bài viết chúng tôi dùng ” list những mô hình định lượng thông dụng ”, nhưng chúng vẫn tôi đưa vào những kiểm định so sánh đơn thuần của kinh tế tài chính lượng ; Tuy là những kiểm định có những lịch sử dân tộc truyền kiếp, nhưng hiện tại nó vẫn còn giữ nguyên giá trị của nó, rất nhiều bài báo khoa học hay làm nghiên cứu sinh vẫn sử dụng những kiểm định ” truyền kiếp ” này .

T Test

Anova

Chi2

… ..Trên đây là tổng hợp những mô hình định lượng thông dụng, ngoài những còn rất nhiều mô hình khác, đã và đang được tạo ra hàng ngày, nếu những bạn làm nghiên cứu khoa học thì nên ứng dụng mô hình nào tương thích với nghiên cứu của mình nhất, khi bạn làm thạc sĩ thì nên sử dụng những mô hình định lượng thông dụng, nhưng khi cần làm nghiên cứu sinh tất cả chúng ta nên phối hợp nhiều mô hinh định lượng với nhau hay sử dụng mô hình định lượng mới, để có những cái mới trong bài nghiên cứu khoa học của mình .SummaryAuthor RatingAggregate Rating