text:
Bán xe ô tô Ford Ecosport cũ, mới, giá tốt tại Hà Nội
6
Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt
648.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2018 Ác trang thiết bị của xe "Ford EcoSport 2018 ”. + 06 túi khí bao quanh xe (duy nhất tại Việt Nam được trang bị túi khí bảo vệ đầu gối). + Hệ thống chống bó cứng phanh ABS. + Hệ thống cân bằng điện tử ESP. + Hệ thống phân bổ lực phanh điện tử EBD. + Hệ
Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
10
Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt
648.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2018 Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốtFord EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốtFord EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu
Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
5
Hà Nội Ford bán xe Ford Ecosport chính hãng, giao ngay, khuyến mãi lớn
545.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2018 Ford Ecosport là dòng xe SUV đô thị đầu tiên tại Việt Nam, tiện lợi hoạt động trong phố đông, mạnh mẽ trên những cung đường trường. Ford Ecosport với các tính năng mới: -, Động cơ Ecoboots 1.0 hoặc Dragon 1.5L hoàn toàn mới 2018 cho công suất lớn và tiết
Quận Cầu Giấy, Hà Nội 21/05/2018
13
Cần bán Ford EcoSport Titanium màu đỏ 2014
509.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2014 Xe Ford Ecosport 1.5 Titanium, số tự động, Full option, sản xuất cuối năm 2014. Xe còn rất đẹp, như mới, xem xe ưng ý ngay. Xe đã được kiểm tra tại hãng. các bạn quan tâm alô trực tiếp có giá tốt nhất.
Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
6
Ford Hà Nội bán xe Ford Ecosport 2018 hoàn toàn mới giá tốt, giao ngay
545.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2018 Xe Ford Ecosport titanium mới 2018 là chiếc xe SUV thể thao đa dụng cỡ nhỏ duy nhất tại thị trường Việt Nam hiện nay. Được thiết kế gầm cao để tối ưu hóa ưu điểm của xe SUV với khả năng lội nước tới 550mm. Bất chấp mọi cung đường địa hình khó đi hay ngập
Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
10
Bán xe Ford Ecosport titanium 1.5L trả góp lãi xuất thấp nhất.
630.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2016 Xe Ford Ecosport titanium mới 2016 là chiếc xe SUV thể thao đa dụng cỡ nhỏ duy nhất tại thị trường Việt Nam hiện nay. Được thiết kế gầm cao để tối ưu hóa ưu điểm của xe SUV với khả năng lội nước tới 550mm. Bất chấp mọi cung đường địa hình khó đi hay ngập
Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
8
Bán Ford EcoSport Titanium 1.5L,số tự động,màu titan,SX:Cuối 2014.
505.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2014 Bán Ford EcoSport Titanium 1.5L,số tự động,màu titan,SX:Cuối 2014 bản cao cấp nhất.Xe có lắp 3 màn hình,ghế da,đề nổ nút bấm,máy ECO,cửa nóc,camera+cảm biến lùi,túi khí quanh xe,vô lăng bọc da tích hợp phím điều chỉnh,hệ thống ABS,EBD,HLA,ESB,giải trí
Quận Long Biên, Hà Nội 21/05/2018
6
Hà Nội Ford thanh lý xe Ford Ecosport 2018 hoàn toàn mới giá tốt
545.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2018 Ford Ecosport titanium mới 2018, đầy đủ các màu, giao xe ngay, nhiều khuyến mãi. Ford Ecosport mới với nhiều tính năng hiện đại cao cấp: -, Động cơ xăng Dragon hoàn toàn mới 2018 Ti-VCT biến thiên thời gian mở van nạp và van xả dung tích 1.5L giúp tối đa
Quận Hoàng Mai, Hà Nội 21/05/2018
8
Báo Giá EcoSport Titanium Model 2017, Động cơ 1.5L AT, giá sốc
555.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2017 Động cơ EcoSpor Titanium 1.5L AT hoàn toàn mới Công suất cực đại (PS/vòng/phút) 110 @ 6300 (or 82kW/6300) Dung tích thùng xăng 52 Dung tích xi lanh 1,498 Hệ thống nhiên liệu Phun nhiên liệu điện tử đa điểm/ Electronic Multipoint Injection Kiểu động
Quận Hai Bà Trưng, Hà Nội 20/05/2018
Ford Ecosport 1.5L AT mới 2017
658.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2018 Các trang thiết bị của xe "Ford EcoSport 2017”. + 06 túi khí bao quanh xe (duy nhất tại Việt Nam được trang bị túi khí bảo vệ đầu gối). + Hệ thống chống bó cứng phanh ABS. + Hệ thống cân bằng điện tử ESP. + Hệ thống phân bổ lực phanh điện tử EBD. + Hệ
Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội 20/05/2018
Bán ô tô Ford EcoSport Titanium 1.5P AT đời 2017.
648.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2018 * Các trang thiết bị của xe "Ford EcoSport 2017”. + 06 túi khí bao quanh xe (duy nhất tại Việt Nam được trang bị túi khí bảo vệ đầu gối). + Hệ thống chống bó cứng phanh ABS. + Hệ thống cân bằng điện tử ESP. + Hệ thống phân bổ lực phanh điện tử EBD. + Hệ
Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội 20/05/2018
10
SÀN Ô TÔ HN Bán Ecosport 1.5AT Titanium màu trắng sx 2015 xe TNCC
540.000.000 đ SÀN Ô TÔ HN Bán Ecosport 1.5AT Titanium màu trắng sx 2015 xe TNCC đi ít. Bản full options khoá thông minh start/stop, cửa nóc, ghế da xịn theo xe, điều hoà tự động, túi khí an toàn, xi nha gương - gương gập điện, 4 lốp mới, phanh ABS, đầu
Quận Cầu Giấy, Hà Nội 19/05/2018
6
ALL New EcoSport Model mới, giảm giá Sốc
570.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2015 Hotline Thăng Long Ford - Địa chỉ: 105 Láng Hạ - Đống Đa - Hà Nội. - Điện thoại: 0919.263.586. Http://fordgiare.com.vn/ford-ecosport-360160s.html Giá trên là giá công bố chưa bao gồm giảm giá, khuyến mãi. [Xe đang giảm thuế TTĐB] từ 1/7/2016]. * Hỗ
Quận Cầu Giấy, Hà Nội 18/05/2018
7
New EcoSport Model mới, giá cực sốc
570.190.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2017 Hotline Thăng Long Ford - Địa chỉ: 105 Láng Hạ - Đống Đa - Hà Nội. - Điện thoại: 0919.263.586. Http://fordgiare.com.vn/ford-ecosport-360160s.html Giá trên là giá công bố chưa bao gồm giảm giá, khuyến mãi. [Xe đang giảm thuế TTĐB] từ 1/7/2016]. * Hỗ
Quận Đống Đa, Hà Nội 18/05/2018
4
ALL New Ecosport mới nhất, giá ĐẸP nhất
565.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2015 Động cơ EcoSport 1.5L AT Trend Công suất cực đại (PS/vòng/phút) 110 @ 6300 (or 82kW/6300) Dung tích thùng xăng 52 Dung tích xi lanh 1,498 Hệ thống nhiên liệu Phun nhiên liệu điện tử đa điểm/ Electronic Multipoint Injection
Quận Cầu Giấy, Hà Nội 18/05/2018
9
Bảng giá Ford Ecosport Titanium 2017 giảm 71tr giao ngay
569.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2017 Hotline Thăng Long Ford - Địa chỉ: 105 Láng Hạ - Đống Đa - Hà Nội. - Điện thoại: 0919.263.586. Http://fordgiare.com.vn/ford-ecosport-360160s.html Giá trên là giá công bố chưa bao gồm giảm giá, khuyến mãi. [Xe đang giảm thuế TTĐB] từ 1/7/2016]. * Hỗ
Quận Đống Đa, Hà Nội 18/05/2018
9
Bảo Giá xe Ford Ecosport Titanium 2017, KM lớn, Tặng BHTV
570.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2017 Hotline Thăng Long Ford - Địa chỉ: 105 Láng Hạ - Đống Đa - Hà Nội. - Điện thoại: 0919.263.586. Http://fordgiare.com.vn/ford-ecosport-360160s.html Giá trên là giá công bố chưa bao gồm giảm giá, khuyến mãi. [Xe đang giảm thuế TTĐB] từ 1/7/2016]. * Hỗ
Quận Đống Đa, Hà Nội 18/05/2018
9
Ford EcoSport Titanium Model 2017 mới, giá cực sốc
569.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2017 Công suất cực đại (PS/vòng/phút) 110 @ 6300 (or 82kW/6300) Dung tích thùng xăng 52 Dung tích xi lanh 1,498 Hệ thống nhiên liệu Phun nhiên liệu điện tử đa điểm/ Electronic Multipoint Injection Kiểu động cơ 1.5L Duratec, DOHC 16 Van, Ti-VCT/ 1.5L Duratec,
Quận Đống Đa, Hà Nội 18/05/2018
Bán xe Ford EcoSport Titanium màu xanh, giá 570 triệu
570.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport Cần bán xe Ford EcoSport Titanium màu xanh, đời 2016, đã đi được 10.000km, nữ sử dụng, giá 570 triệu, miễn TG.
Hà Nội 17/05/2018
9
Ford Ecosport 1.0L Ecoboost Mới 2018 giá tốt.
689.000.000 đ Tên xe: Ford Ecosport , Đăng ký: 2018 Các trang thiết bị của xe "Ford EcoSport 2018 ”. + 06 túi khí bao quanh xe (duy nhất tại Việt Nam được trang bị túi khí bảo vệ đầu gối). + Hệ thống chống bó cứng phanh ABS. + Hệ thống cân bằng điện tử ESP. + Hệ thống phân bổ lực phanh điện tử EBD. + Hệ
Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội 16/05/2018

markdown:
# Bán xe ô tô Ford Ecosport cũ, mới, giá tốt tại Hà Nội
[](https://muaban.net/ecosport-quan-bac-tu-liem-l2430-c411747/ford-ecosport-titanium-1-5l-at-san-xuat-nam-2018-mau-trang-gia-tot-id43467918)
6
![Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-bac-tu-liem-l2430-c411747/ford-ecosport-titanium-1-5l-at-san-xuat-nam-2018-mau-trang-gia-tot-id43467918)
## Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt
648.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2018**Ác trang thiết bị của xe "Ford EcoSport 2018 ”. + 06 túi khí bao quanh xe (duy nhất tại Việt Nam được trang bị túi khí bảo vệ đầu gối). + Hệ thống chống bó cứng phanh ABS. + Hệ thống cân bằng điện tử ESP. + Hệ thống phân bổ lực phanh điện tử EBD. + Hệ
Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-bac-tu-liem-l2430-c411747/ford-ecosport-titanium-1-5l-at-san-xuat-nam-2018-mau-trang-gia-tot-id43450901)
10
![Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-bac-tu-liem-l2430-c411747/ford-ecosport-titanium-1-5l-at-san-xuat-nam-2018-mau-trang-gia-tot-id43450901)
## Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt
648.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2018**Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốt Ford EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốtFord EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu trắng giá tốtFord EcoSport Titanium 1.5L AT sản xuất năm 2018, màu
Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-cau-giay-l2407-c411747/ha-noi-ford-ban-xe-ford-ecosport-chinh-hang-giao-ngay-khuyen-mai-lon-id43813980)
5
![Hà Nội Ford bán xe Ford Ecosport chính hãng, giao ngay, khuyến mãi lớn Hà Nội Ford bán xe Ford Ecosport chính hãng, giao ngay, khuyến mãi lớn](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-cau-giay-l2407-c411747/ha-noi-ford-ban-xe-ford-ecosport-chinh-hang-giao-ngay-khuyen-mai-lon-id43813980)
## Hà Nội Ford bán xe Ford Ecosport chính hãng, giao ngay, khuyến mãi lớn
545.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2018**Ford Ecosport là dòng xe SUV đô thị đầu tiên tại Việt Nam, tiện lợi hoạt động trong phố đông, mạnh mẽ trên những cung đường trường. Ford Ecosport với các tính năng mới: -, Động cơ Ecoboots 1.0 hoặc Dragon 1.5L hoàn toàn mới 2018 cho công suất lớn và tiết
Quận Cầu Giấy, Hà Nội 21/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-nam-tu-liem-l2431-c411747/can-ban-ford-ecosport-titanium-mau-do-2014-id44675474)
13
![Cần bán Ford EcoSport Titanium màu đỏ 2014 Cần bán Ford EcoSport Titanium màu đỏ 2014](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-nam-tu-liem-l2431-c411747/can-ban-ford-ecosport-titanium-mau-do-2014-id44675474)
## Cần bán Ford EcoSport Titanium màu đỏ 2014
509.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2014**Xe Ford Ecosport 1.5 Titanium, số tự động, Full option, sản xuất cuối năm 2014. Xe còn rất đẹp, như mới, xem xe ưng ý ngay. Xe đã được kiểm tra tại hãng. các bạn quan tâm alô trực tiếp có giá tốt nhất.
Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-nam-tu-liem-l2431-c411747/ford-ha-noi-ban-xe-ford-ecosport-2018-hoan-toan-moi-gia-tot-giao-ngay-id34330427)
6
![Ford Hà Nội bán xe Ford Ecosport 2018 hoàn toàn mới giá tốt, giao ngay Ford Hà Nội bán xe Ford Ecosport 2018 hoàn toàn mới giá tốt, giao ngay](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-nam-tu-liem-l2431-c411747/ford-ha-noi-ban-xe-ford-ecosport-2018-hoan-toan-moi-gia-tot-giao-ngay-id34330427)
## Ford Hà Nội bán xe Ford Ecosport 2018 hoàn toàn mới giá tốt, giao ngay
545.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2018**Xe Ford Ecosport titanium mới 2018 là chiếc xe SUV thể thao đa dụng cỡ nhỏ duy nhất tại thị trường Việt Nam hiện nay. Được thiết kế gầm cao để tối ưu hóa ưu điểm của xe SUV với khả năng lội nước tới 550mm. Bất chấp mọi cung đường địa hình khó đi hay ngập
Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-nam-tu-liem-l2431-c411747/ban-xe-ford-ecosport-titanium-1-5l-tra-gop-lai-xuat-thap-nhat--id34330413)
10
![Bán xe Ford Ecosport titanium 1.5L trả góp lãi xuất thấp nhất. Bán xe Ford Ecosport titanium 1.5L trả góp lãi xuất thấp nhất.](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-nam-tu-liem-l2431-c411747/ban-xe-ford-ecosport-titanium-1-5l-tra-gop-lai-xuat-thap-nhat--id34330413)
## Bán xe Ford Ecosport titanium 1.5L trả góp lãi xuất thấp nhất.
630.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2016**Xe Ford Ecosport titanium mới 2016 là chiếc xe SUV thể thao đa dụng cỡ nhỏ duy nhất tại thị trường Việt Nam hiện nay. Được thiết kế gầm cao để tối ưu hóa ưu điểm của xe SUV với khả năng lội nước tới 550mm. Bất chấp mọi cung đường địa hình khó đi hay ngập
Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội 21/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-long-bien-l2412-c411747/ban-ford-ecosport-titanium-1-5l-so-tu-dong-mau-titan-sx-cuoi-2014--id44462465)
8
![Bán Ford EcoSport Titanium 1.5L,số tự động,màu titan,SX:Cuối 2014. Bán Ford EcoSport Titanium 1.5L,số tự động,màu titan,SX:Cuối 2014.](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-long-bien-l2412-c411747/ban-ford-ecosport-titanium-1-5l-so-tu-dong-mau-titan-sx-cuoi-2014--id44462465)
## Bán Ford EcoSport Titanium 1.5L,số tự động,màu titan,SX:Cuối 2014.
505.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2014**Bán Ford EcoSport Titanium 1.5L,số tự động,màu titan,SX:Cuối 2014 bản cao cấp nhất.Xe có lắp 3 màn hình,ghế da,đề nổ nút bấm,máy ECO,cửa nóc,camera+cảm biến lùi,túi khí quanh xe,vô lăng bọc da tích hợp phím điều chỉnh,hệ thống ABS,EBD,HLA,ESB,giải trí
Quận Long Biên, Hà Nội 21/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-hoang-mai-l2411-c411747/ha-noi-ford-thanh-ly-xe-ford-ecosport-2018-hoan-toan-moi-gia-tot-id43808187)
6
![Hà Nội Ford thanh lý xe Ford Ecosport 2018 hoàn toàn mới giá tốt Hà Nội Ford thanh lý xe Ford Ecosport 2018 hoàn toàn mới giá tốt](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-hoang-mai-l2411-c411747/ha-noi-ford-thanh-ly-xe-ford-ecosport-2018-hoan-toan-moi-gia-tot-id43808187)
## Hà Nội Ford thanh lý xe Ford Ecosport 2018 hoàn toàn mới giá tốt
545.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2018**Ford Ecosport titanium mới 2018, đầy đủ các màu, giao xe ngay, nhiều khuyến mãi. Ford Ecosport mới với nhiều tính năng hiện đại cao cấp: -, Động cơ xăng Dragon hoàn toàn mới 2018 Ti-VCT biến thiên thời gian mở van nạp và van xả dung tích 1.5L giúp tối đa
Quận Hoàng Mai, Hà Nội 21/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-hai-ba-trung-l2409-c411747/ba-o-gia-ecosport-titanium-model-2017-dong-co-1-5l-at-gia-soc-id32743223)
8
![Báo Giá EcoSport Titanium Model 2017, Động cơ 1.5L AT, giá sốc Báo Giá EcoSport Titanium Model 2017, Động cơ 1.5L AT, giá sốc](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-hai-ba-trung-l2409-c411747/ba-o-gia-ecosport-titanium-model-2017-dong-co-1-5l-at-gia-soc-id32743223)
## Báo Giá EcoSport Titanium Model 2017, Động cơ 1.5L AT, giá sốc
555.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2017**Động cơ EcoSpor Titanium 1.5L AT hoàn toàn mới Công suất cực đại (PS/vòng/phút) 110 @ 6300 (or 82kW/6300) Dung tích thùng xăng 52 Dung tích xi lanh 1,498 Hệ thống nhiên liệu Phun nhiên liệu điện tử đa điểm/ Electronic Multipoint Injection Kiểu động
Quận Hai Bà Trưng, Hà Nội 20/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-bac-tu-liem-l2430-c411747/ford-ecosport-1-5l-at-moi-2017-id38738516)
![Ford Ecosport 1.5L AT mới 2017 Ford Ecosport 1.5L AT mới 2017](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-bac-tu-liem-l2430-c411747/ford-ecosport-1-5l-at-moi-2017-id38738516)
## Ford Ecosport 1.5L AT mới 2017
658.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2018**Các trang thiết bị của xe "Ford EcoSport 2017”. + 06 túi khí bao quanh xe (duy nhất tại Việt Nam được trang bị túi khí bảo vệ đầu gối). + Hệ thống chống bó cứng phanh ABS. + Hệ thống cân bằng điện tử ESP. + Hệ thống phân bổ lực phanh điện tử EBD. + Hệ
Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội 20/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-nam-tu-liem-l2431-c411747/ban-o-to-ford-ecosport-titanium-1-5p-at-doi-2017--id38719869)
![Bán ô tô Ford EcoSport Titanium 1.5P AT đời 2017. Bán ô tô Ford EcoSport Titanium 1.5P AT đời 2017.](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-nam-tu-liem-l2431-c411747/ban-o-to-ford-ecosport-titanium-1-5p-at-doi-2017--id38719869)
## Bán ô tô Ford EcoSport Titanium 1.5P AT đời 2017.
648.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2018*** Các trang thiết bị của xe "Ford EcoSport 2017”. + 06 túi khí bao quanh xe (duy nhất tại Việt Nam được trang bị túi khí bảo vệ đầu gối). + Hệ thống chống bó cứng phanh ABS. + Hệ thống cân bằng điện tử ESP. + Hệ thống phân bổ lực phanh điện tử EBD. + Hệ
Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội 20/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-cau-giay-l2407-c411747/san-o-to-hn-ban-ecosport-1-5at-titanium-mau-trang-sx-2015-xe-tncc-id44650251)
10
![SÀN Ô TÔ HN Bán Ecosport 1.5AT Titanium màu trắng sx 2015 xe TNCC SÀN Ô TÔ HN Bán Ecosport 1.5AT Titanium màu trắng sx 2015 xe TNCC](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-cau-giay-l2407-c411747/san-o-to-hn-ban-ecosport-1-5at-titanium-mau-trang-sx-2015-xe-tncc-id44650251)
## SÀN Ô TÔ HN Bán Ecosport 1.5AT Titanium màu trắng sx 2015 xe TNCC
540.000.000 đ SÀN Ô TÔ HN Bán Ecosport 1.5AT Titanium màu trắng sx 2015 xe TNCC đi ít. Bản full options khoá thông minh start/stop, cửa nóc, ghế da xịn theo xe, điều hoà tự động, túi khí an toàn, xi nha gương - gương gập điện, 4 lốp mới, phanh ABS, đầu
Quận Cầu Giấy, Hà Nội 19/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-cau-giay-l2407-c411747/all-new-ecosport-model-moi-giam-gia-soc-id30954298)
6
![ALL New EcoSport Model mới, giảm giá Sốc ALL New EcoSport Model mới, giảm giá Sốc](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-cau-giay-l2407-c411747/all-new-ecosport-model-moi-giam-gia-soc-id30954298)
## ALL New EcoSport Model mới, giảm giá Sốc
570.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2015**Hotline Thăng Long Ford - Địa chỉ: 105 Láng Hạ - Đống Đa - Hà Nội. - Điện thoại: 0919.263.586. Http://fordgiare.com.vn/ford-ecosport-360160s.html Giá trên là giá công bố chưa bao gồm giảm giá, khuyến mãi. [Xe đang giảm thuế TTĐB] từ 1/7/2016]. * Hỗ
Quận Cầu Giấy, Hà Nội 18/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-dong-da-l2408-c411747/new-ecosport-model-moi-gia-cuc-soc-id30744867)
7
![New EcoSport Model mới, giá cực sốc New EcoSport Model mới, giá cực sốc](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-dong-da-l2408-c411747/new-ecosport-model-moi-gia-cuc-soc-id30744867)
## New EcoSport Model mới, giá cực sốc
570.190.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2017**Hotline Thăng Long Ford - Địa chỉ: 105 Láng Hạ - Đống Đa - Hà Nội. - Điện thoại: 0919.263.586. Http://fordgiare.com.vn/ford-ecosport-360160s.html Giá trên là giá công bố chưa bao gồm giảm giá, khuyến mãi. [Xe đang giảm thuế TTĐB] từ 1/7/2016]. * Hỗ
Quận Đống Đa, Hà Nội 18/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-cau-giay-l2407-c411747/all-new-ecosport-moi-nhat-gia-dep-nhat-id30818656)
4
![ALL New Ecosport mới nhất, giá ĐẸP nhất ALL New Ecosport mới nhất, giá ĐẸP nhất](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-cau-giay-l2407-c411747/all-new-ecosport-moi-nhat-gia-dep-nhat-id30818656)
## ALL New Ecosport mới nhất, giá ĐẸP nhất
565.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2015**Động cơ EcoSport 1.5L AT Trend Công suất cực đại (PS/vòng/phút) 110 @ 6300 (or 82kW/6300) Dung tích thùng xăng 52 Dung tích xi lanh 1,498 Hệ thống nhiên liệu Phun nhiên liệu điện tử đa điểm/ Electronic Multipoint Injection
Quận Cầu Giấy, Hà Nội 18/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-dong-da-l2408-c411747/ba-ng-gia-ford-ecosport-titanium-2017-gia-m-71tr-giao-ngay-id30804600)
9
![Bảng giá Ford Ecosport Titanium 2017 giảm 71tr giao ngay Bảng giá Ford Ecosport Titanium 2017 giảm 71tr giao ngay](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-dong-da-l2408-c411747/ba-ng-gia-ford-ecosport-titanium-2017-gia-m-71tr-giao-ngay-id30804600)
## Bảng giá Ford Ecosport Titanium 2017 giảm 71tr giao ngay
569.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2017**Hotline Thăng Long Ford - Địa chỉ: 105 Láng Hạ - Đống Đa - Hà Nội. - Điện thoại: 0919.263.586. Http://fordgiare.com.vn/ford-ecosport-360160s.html Giá trên là giá công bố chưa bao gồm giảm giá, khuyến mãi. [Xe đang giảm thuế TTĐB] từ 1/7/2016]. * Hỗ
Quận Đống Đa, Hà Nội 18/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-dong-da-l2408-c411747/ba-o-gia-xe-ford-ecosport-titanium-2017-km-lo-n-ta-ng-bhtv-id30804504)
9
![Bảo Giá xe Ford Ecosport Titanium 2017, KM lớn, Tặng BHTV Bảo Giá xe Ford Ecosport Titanium 2017, KM lớn, Tặng BHTV](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-dong-da-l2408-c411747/ba-o-gia-xe-ford-ecosport-titanium-2017-km-lo-n-ta-ng-bhtv-id30804504)
## Bảo Giá xe Ford Ecosport Titanium 2017, KM lớn, Tặng BHTV
570.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2017**Hotline Thăng Long Ford - Địa chỉ: 105 Láng Hạ - Đống Đa - Hà Nội. - Điện thoại: 0919.263.586. Http://fordgiare.com.vn/ford-ecosport-360160s.html Giá trên là giá công bố chưa bao gồm giảm giá, khuyến mãi. [Xe đang giảm thuế TTĐB] từ 1/7/2016]. * Hỗ
Quận Đống Đa, Hà Nội 18/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-dong-da-l2408-c411747/ford-ecosport-titanium-model-2017-moi-gia-cuc-soc-id30801388)
9
![Ford EcoSport Titanium Model 2017 mới, giá cực sốc Ford EcoSport Titanium Model 2017 mới, giá cực sốc](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-dong-da-l2408-c411747/ford-ecosport-titanium-model-2017-moi-gia-cuc-soc-id30801388)
## Ford EcoSport Titanium Model 2017 mới, giá cực sốc
569.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2017**Công suất cực đại (PS/vòng/phút) 110 @ 6300 (or 82kW/6300) Dung tích thùng xăng 52 Dung tích xi lanh 1,498 Hệ thống nhiên liệu Phun nhiên liệu điện tử đa điểm/ Electronic Multipoint Injection Kiểu động cơ 1.5L Duratec, DOHC 16 Van, Ti-VCT/ 1.5L Duratec,
Quận Đống Đa, Hà Nội 18/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-ha-noi-l24-c411747/ban-xe-ford-ecosport-titanium-mau-xanh-gia-570-trieu-id44368477)
![Bán xe Ford EcoSport Titanium màu xanh, giá 570 triệu Bán xe Ford EcoSport Titanium màu xanh, giá 570 triệu](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-ha-noi-l24-c411747/ban-xe-ford-ecosport-titanium-mau-xanh-gia-570-trieu-id44368477)
## Bán xe Ford EcoSport Titanium màu xanh, giá 570 triệu
570.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**Cần bán xe Ford EcoSport Titanium màu xanh, đời 2016, đã đi được 10.000km, nữ sử dụng, giá 570 triệu, miễn TG.
Hà Nội 17/05/2018
[](https://muaban.net/ecosport-quan-bac-tu-liem-l2430-c411747/ford-ecosport-1-0l-ecoboost-moi-2018-gia-tot--id43329474)
9
![Ford Ecosport 1.0L Ecoboost Mới 2018 giá tốt. Ford Ecosport 1.0L Ecoboost Mới 2018 giá tốt.](/content/images/1x1.gif)
[](https://muaban.net/ecosport-quan-bac-tu-liem-l2430-c411747/ford-ecosport-1-0l-ecoboost-moi-2018-gia-tot--id43329474)
## Ford Ecosport 1.0L Ecoboost Mới 2018 giá tốt.
689.000.000 đ Tên xe:
**Ford Ecosport**, Đăng ký: **2018**Các trang thiết bị của xe "Ford EcoSport 2018 ”. + 06 túi khí bao quanh xe (duy nhất tại Việt Nam được trang bị túi khí bảo vệ đầu gối). + Hệ thống chống bó cứng phanh ABS. + Hệ thống cân bằng điện tử ESP. + Hệ thống phân bổ lực phanh điện tử EBD. + Hệ
Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội 16/05/2018


text:
Tag:
Jessica Alba tẩy da chết bằng dầu olive và đường, còn Kate Moss chăm sóc da bằng dưa chuột và đá lạnh vào buổi sáng.
Joan Crawford, Cheryl Tiegs, Christie Brinkley... đều có những mẹo 'bảo dưỡng' nhan sắc luôn rạng ngời.
Tập thể dục 30 phút/ngày, ăn uống theo chế độ '5 Factor Diet' là những tuyệt chiêu giúp vóc dáng ca sĩ luốn cân đối,...
Uống nhiều nước, sử dụng sản phẩm chiết xuất từ chất nhờn ốc sên... là những tuyệt chiêu giúp các mỹ nhân Hollywood nhanh chóng...
Dâu tây, dầu olive, mật ong... đều là những bí quyết chăm sóc sắc đẹp giúp các mỹ nhân Hollywood duy trì sự trẻ trung.
Dựa trên quan điểm lấy độc giả làm trung tâm, chúng tôi mong rằng sẽ nhận được những góp ý và mong muốn của bạn về 2 tiêu chí:Thiết kế giao diện Trải nghiệm đọc tin

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

server: nginx

Connection: close

Cache-Control: max-age=0, no-cache

Vary: Accept-Encoding

Set-Cookie: device_env=4; expires=Mon, 28-May-2018 13:04:20 GMT; path=/; domain=ngoisao.net

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
Nhiều người đã thi nhau log in vào Yahoo Messenger trong ngày ứng dụng này được thông báo sẽ đóng cửa.
Ra đời từ năm 1998, Yahoo Messenger từng là phần mềm duy nhất có tính năng chat trên máy tính trong nhiều năm liên tiếp. Đây cũng là ứng dụng gắn liền với cuộc sống online của các thế hệ từ 7x đến 9x đời đầu. Trước thông tin Yahoo Messenger sẽ khai tử vào ngày hôm nay, 5/8, để thay thế bằng một dịch vụ khác, không ít người hiện chỉ sử dụng Facebook đã cố nhớ lại nickname lâu không dùng của mình để truy cập vào ứng dụng này và ôn lại những kỷ niệm cũ.
“Mối tình đầu của tôi cũng qua Yahoo này. Với mình luôn là một kỷ niệm đẹp. Dù chẳng dùng nữa nhưng mà em ấy đi cũng thấy hụt hẫng quá, mà giờ chẳng nhớ pass để vào lục lại tin nhắn mà đọc”, Oanh Hà Kiều chia sẻ. Một Facebooker nhớ lại: “Chạy theo xe rác tìm xác người yêu… đã qua rồi cái thời đó. Nhớ lúc biết được nick Yahoo nhỏ mình thích, ôi nó sướng rơn người”. Thanh Ngân cũng bày tỏ: "Nhớ một thời ngồi suy nghĩ hàng giờ chỉ để đặt một cái nick vừa sốc vừa độc”.
Nếu ngày nay người dùng Facebook chủ yếu sử dụng tên thật để tiện trao đổi công việc thì “thời đại” của Yahoo lại là những nick name chỉ cần nghe xuôi tai hay càng hài hước càng tốt như: ngoitrongtoilet_gaothettenem (ngồi trong toilet gào thét tên em), chemgioquatay_depbaytoitap (chém gió quá tay, dép bay tới tấp)… Hay những nick name có phần chẳng mấy liên quan đến nhau nhưng lại được rất nhiều người add nick như: cusuahao_giuacanhdonghoang (củ su hào giữa cánh đồng hoang); satthu_trencaydudu ( sát thủ trên cây đu đủ)...
Yahoo Messenger còn từng là một phương tiện để kết nối với những người có người thân, bạn bè sinh sống tại nước ngoài. Đặc biệt lúc bấy giờ tính năng chat webcam của Yahoo giúp người dùng có thể nhìn thấy mặt nhau khi trò chuyện trở nên rất “hot”. Facebooker Quang Huynh chia sẻ: "“Hồi xưa nhờ Yahoo mà mình liên lạc dễ dàng với bà con bên Canada, rất hữu ích”.
Facebooker Hanh Thuy Le cũng từng có chuyện tình yêu gắn liền với Yahoo: “Một thời ăn ngủ với webcam. Khóc lóc vật vã khi bố không cho online nữa. Sáng dậy chỉ chực ôm lấy cái máy tính đọc tin nhắn. Tìm mọi cách để dùng Yahoo qua điện thoại”.
Qua những dòng bình luận, những lượt chia sẻ các Facebooker gửi lời chào tạm biệt đến người bạn đặc biệt này: “Tạm biệt Yahoo, mới đâu đó thôi thời Yahoo và Forum còn hoạt động sôi nổi. Bao giờ cho đến ngày xưa”, kdmtrieuan bày tỏ.
Maruko Chan
Dựa trên quan điểm lấy độc giả làm trung tâm, chúng tôi mong rằng sẽ nhận được những góp ý và mong muốn của bạn về 2 tiêu chí:Thiết kế giao diện Trải nghiệm đọc tin

markdown:
Nhiều người đã thi nhau log in vào Yahoo Messenger trong ngày ứng dụng này được thông báo sẽ đóng cửa.
Ra đời từ năm 1998, Yahoo Messenger từng là phần mềm duy nhất có tính năng chat trên máy tính trong nhiều năm liên tiếp. Đây cũng là ứng dụng gắn liền với cuộc sống online của các thế hệ từ 7x đến 9x đời đầu. Trước thông tin Yahoo Messenger sẽ khai tử vào ngày hôm nay, 5/8, để thay thế bằng một dịch vụ khác, không ít người hiện chỉ sử dụng Facebook đã cố nhớ lại nickname lâu không dùng của mình để truy cập vào ứng dụng này và ôn lại những kỷ niệm cũ.
|
|![]()
|
|
Giao diện đơn giản cùng các icon ngộ nghĩnh và tiếng Buzz quen thuộc của Yahoo gắn liền với tuổi thơ của nhiều người.
“Mối tình đầu của tôi cũng qua Yahoo này. Với mình luôn là một kỷ niệm đẹp. Dù chẳng dùng nữa nhưng mà em ấy đi cũng thấy hụt hẫng quá, mà giờ chẳng nhớ pass để vào lục lại tin nhắn mà đọc”,
*Oanh Hà Kiều *chia sẻ. Một Facebooker nhớ lại: “Chạy theo xe rác tìm xác người yêu… đã qua rồi cái thời đó. Nhớ lúc biết được nick Yahoo nhỏ mình thích, ôi nó sướng rơn người”. *Thanh Ngân* cũng bày tỏ: "Nhớ một thời ngồi suy nghĩ hàng giờ chỉ để đặt một cái nick vừa sốc vừa độc”.
Nếu ngày nay người dùng Facebook chủ yếu sử dụng tên thật để tiện trao đổi công việc thì “thời đại” của Yahoo lại là những nick name chỉ cần nghe xuôi tai hay càng hài hước càng tốt như: ngoitrongtoilet_gaothettenem (ngồi trong toilet gào thét tên em), chemgioquatay_depbaytoitap (chém gió quá tay, dép bay tới tấp)… Hay những nick name có phần chẳng mấy liên quan đến nhau nhưng lại được rất nhiều người add nick như: cusuahao_giuacanhdonghoang (củ su hào giữa cánh đồng hoang); satthu_trencaydudu ( sát thủ trên cây đu đủ)...
|
|![]()
Yahoo Messenger còn từng là một phương tiện để kết nối với những người có người thân, bạn bè sinh sống tại nước ngoài. Đặc biệt lúc bấy giờ tính năng chat webcam của Yahoo giúp người dùng có thể nhìn thấy mặt nhau khi trò chuyện trở nên rất “hot”. Facebooker
*Quang Huynh* chia sẻ: "“Hồi xưa nhờ Yahoo mà mình liên lạc dễ dàng với bà con bên Canada, rất hữu ích”.
Facebooker
*Hanh Thuy Le* cũng từng có chuyện tình yêu gắn liền với Yahoo: “Một thời ăn ngủ với webcam. Khóc lóc vật vã khi bố không cho online nữa. Sáng dậy chỉ chực ôm lấy cái máy tính đọc tin nhắn. Tìm mọi cách để dùng Yahoo qua điện thoại”.
Qua những dòng bình luận, những lượt chia sẻ các Facebooker gửi lời chào tạm biệt đến người bạn đặc biệt này: “Tạm biệt Yahoo, mới đâu đó thôi thời Yahoo và Forum còn hoạt động sôi nổi. Bao giờ cho đến ngày xưa”,
*kdmtrieuan *bày tỏ. **Maruko Chan**
Dựa trên quan điểm lấy độc giả làm trung tâm, chúng tôi mong rằng sẽ nhận được những góp ý và mong muốn của bạn về 2 tiêu chí:Thiết kế giao diện Trải nghiệm đọc tin

Set-Cookie: device_env=4; expires=Mon, 28-May-2018 13:17:01 GMT; path=/; domain=ngoisao.net


text:
Nam diễn viên nổi tiếng một thời béo lên trông thấy, gương mặt hằn dấu vết tuổi ngoại tứ tuần.
Một vài hình ảnh của nam diễn viên Châu Kiệt bơi lội và nghỉ ngơi trong khu bể bơi của biệt thự riêng được chia sẻ trên mạng xã hội hôm 17/7 đã thu hút nhiều chú ý. Ở tuổi 46, "Phúc Nhĩ Khang" thay đổi không nhận ra. So với vẻ thư sinh, bảnh bao của nhiều năm trước khi đóng Hoàn Châu Cách cách, "Nhĩ Khang" hiện tại béo lên trông thấy, vẻ đẹp trai, cương nghị ngày nào dường như đã phai dấu theo thời gian.
Trong khi dàn diễn viên chính của Hoàn Châu Cách cách đến nay vẫn mải mê đeo đuổi sự nghiệp, Châu Kiệt gần như vắng bóng trong làng giải trí. Suốt những năm qua, tên tuổi anh xuất hiện trên mặt báo chỉ vì các vụ... cờ bạc, tông xe bỏ trốn... Dù vậy, theo một nguồn tin, hiện tại cuộc sống của "Phúc Nhĩ Khang" khá tươm tất, khá giả, anh còn mới tậu biệt thự riêng. Trả lời phỏng vấn hồi năm ngoái, tài tử này cũng thừa nhận anh từng có lúc mắc sai lầm và tự bôi xấu hình ảnh mình, nhưng hiện tại đã vượt qua được sóng gió để tiếp tục gây dựng sự nghiệp.
Nguyễn Hương
Dựa trên quan điểm lấy độc giả làm trung tâm, chúng tôi mong rằng sẽ nhận được những góp ý và mong muốn của bạn về 2 tiêu chí:Thiết kế giao diện Trải nghiệm đọc tin

markdown:
Nam diễn viên nổi tiếng một thời béo lên trông thấy, gương mặt hằn dấu vết tuổi ngoại tứ tuần.
|
|![]()
|
|
Nam diễn viên Châu Kiệt. Ảnh:
Một vài hình ảnh của nam diễn viên Châu Kiệt bơi lội và nghỉ ngơi trong khu bể bơi của biệt thự riêng được chia sẻ trên mạng xã hội hôm 17/7 đã thu hút nhiều chú ý. Ở tuổi 46, "Phúc Nhĩ Khang" thay đổi không nhận ra. So với vẻ thư sinh, bảnh bao của nhiều năm trước khi đóng
* Hoàn Châu Cách cách*, "Nhĩ Khang" hiện tại béo lên trông thấy, vẻ đẹp trai, cương nghị ngày nào dường như đã phai dấu theo thời gian.
Trong khi dàn diễn viên chính của
*Hoàn Châu Cách cách *đến nay vẫn mải mê đeo đuổi sự nghiệp, Châu Kiệt gần như vắng bóng trong làng giải trí. Suốt những năm qua, tên tuổi anh xuất hiện trên mặt báo chỉ vì các vụ... cờ bạc, tông xe bỏ trốn... Dù vậy, theo một nguồn tin, hiện tại cuộc sống của "Phúc Nhĩ Khang" khá tươm tất, khá giả, anh còn mới tậu biệt thự riêng. Trả lời phỏng vấn hồi năm ngoái, tài tử này cũng thừa nhận anh từng có lúc mắc sai lầm và tự bôi xấu hình ảnh mình, nhưng hiện tại đã vượt qua được sóng gió để tiếp tục gây dựng sự nghiệp.
|
|![]()
|
|
Châu Kiệt và Lâm Tâm Như khi đóng "Hoàn Châu". Ảnh:
**Nguyễn Hương**
Dựa trên quan điểm lấy độc giả làm trung tâm, chúng tôi mong rằng sẽ nhận được những góp ý và mong muốn của bạn về 2 tiêu chí:Thiết kế giao diện Trải nghiệm đọc tin

Set-Cookie: device_env=4; expires=Mon, 28-May-2018 13:17:04 GMT; path=/; domain=ngoisao.net


text:
Click vào đây để tới trang tải video Youtube này!
Tải nhạc .m4a đã được nén
Copyright © 2017 - 2018 MILANO GROUP Entertainment. All rights reserved - Powered by NHẠCSÀNHAY.COM
Website đang trong giai đoạn chạy thử nhiệm và chuẩn bị cho việc xin giấy phép hoạt động từ bộ TT&TT. Hotline : (+84) 868 666 226
Các Bài Hát Được Chúng Tôi Sưu Tầm Trên Nhiều Nguồn Từ Internet. Chúng Tôi Hợp Tác Với Những Đơn Vị Có Bản Quyền Để Gỡ Bỏ Và Không Chịu Bất Cứ Trách Nhiệm Nào Về Bản Quyền Mà Bài Viết Chúng Tôi Sử Dụng
Nhạc Sàn Hay Chúng tôi đã chạy được link nhạc trên SmartPhone Mobile, nghe nhạc sàn trên di động Android, Iphone, Windows Phone. Hỗ trợ tải nhạc từ website về điện thoại tốc độc cực nhanh kể cả chạy 3G tốc độ giảm đi

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Server: cloudflare

Set-Cookie: __cfduid=d3bba6d8bc1ede7a389120edb6d7136871526907532; expires=Tue, 21-May-19 12:58:52 GMT; path=/; domain=.nhacsanhay.com; HttpOnly

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
Cảm ơn TopDev và các bạn trẻ đã tổ chức và hỗ trợ tôi hoàn thành tốt buổi chia sẻ hôm thứ bảy 30/09/2017 vừa qua. Mặc dù trời mưa to, nhưng các bạn khán giả vẫn tham gia khá đầy đủ. Tuy có nhiều phần chưa đáp ứng được mong đợi của mọi người nhưng phần hỏi đáp luôn là phần sôi động nhất đã lắp được phần nào khoảng trống này. Hy vọng, mỗi bạn đều đem về được những kinh nghiệm thiết thực khi đụng đến công nghệ xử lý Big Data, cụ thể là Apache Spark. Bên dưới, tôi xin tổng hợp lại các câu hỏi thường gặp trong buổi chia sẻ này cùng với Slide chứa notebook về Spark bên trên. Nếu bạn nào có thêm câu hỏi, mình sẽ cập nhật vào bài viết này để thêm phần phong phú cho các bạn khác tìm hiểu và tham khảo.
Notebooks:
Các event trước:
Thế nào thì được gọi là Big Data?
Big Data thoả tính chất 5V thì được gọi là Big. Cá nhân mình thấy 3 điểm sau thì đã gọi là Big rồi.
- Dữ liệu phức tạp (unstructured data).
- Tốc độ phình to nhanh, tính theo giây.
- Không thể xử lý với các công nghệ trước đó.
Có cần phải học thêm bằng cấp nào không?
Các nhà tuyển dụng hiện tại xem kinh nghiệm quan trọng hơn bằng cấp. Một số công nghệ nên biết: Docker, PostgreSQL, MongoDB, Apache Spark, Bash shell, AWS, Kafka, Jenkins.
Nếu bạn có thêm các Certificate cloud computing sau thì cũng có thể tạo nên lợi thế riêng:

markdown:
Cảm ơn TopDev và các bạn trẻ đã tổ chức và hỗ trợ tôi hoàn thành tốt
[buổi chia sẻ hôm thứ bảy 30/09/2017](https://meetup.vn/detail/Du-lieu-lon-va-Cac-buoc-tiep-can-Big-Data-trong-3-gio-200) vừa qua. Mặc dù trời mưa to, nhưng các bạn khán giả vẫn tham gia khá đầy đủ. Tuy có nhiều phần chưa đáp ứng được mong đợi của mọi người nhưng phần hỏi đáp luôn là phần sôi động nhất đã lắp được phần nào khoảng trống này. Hy vọng, mỗi bạn đều đem về được những kinh nghiệm thiết thực khi đụng đến công nghệ xử lý Big Data, cụ thể là Apache Spark. Bên dưới, tôi xin tổng hợp lại các câu hỏi thường gặp trong buổi chia sẻ này cùng với Slide chứa notebook về Spark bên trên. Nếu bạn nào có thêm câu hỏi, mình sẽ cập nhật vào bài viết này để thêm phần phong phú cho các bạn khác tìm hiểu và tham khảo. **Notebooks:** **Các event trước:** **Thế nào thì được gọi là Big Data?**
Big Data thoả tính chất
[5V](https://www.ibm.com/blogs/watson-health/the-5-vs-of-big-data/) thì được gọi là Big. Cá nhân mình thấy 3 điểm sau thì đã gọi là Big rồi.
- Dữ liệu phức tạp (unstructured data).
- Tốc độ phình to nhanh, tính theo giây.
- Không thể xử lý với các công nghệ trước đó.
**Có cần phải học thêm bằng cấp nào không?**
Các nhà tuyển dụng hiện tại xem kinh nghiệm quan trọng hơn bằng cấp. Một số công nghệ nên biết: Docker, PostgreSQL, MongoDB, Apache Spark, Bash shell, AWS, Kafka, Jenkins.
Nếu bạn có thêm các Certificate cloud computing sau thì cũng có thể tạo nên lợi thế riêng:

Vary: Cookie

X-hacker: If you're reading this, you should visit automattic.com/jobs and apply to join the fun, mention this header.

X-ac: 1.dca _dca


text:
Bản quyền PHP4dev
Trong truy cập web hoặc sử dụng tài liệu của Php4dev bạn cần đồng ý với những yêu cầu dưới đây:
Thông tin
Tất cả những trang và nội dung đều thuộc về tác giả Mai Minh.
Các trang, nội dung, code ví dụ từ Php4dev có thể không được phép sao chép và phát hành lại nguyên mẫu bằng bất kì hình thức nào khi chưa có sự đồng ý từ Php4dev.
Không thực hiện đầy đủ nguyên tắc sẽ vi phạm luật bản quyền công nghệ thông tin (tham khảo luật cntt).
Quyền hợp pháp
Trong việc sử dụng tài liệu có bản quyền.
Liên kết tới Php4dev.
Trong việc tìm kiếm tài liệu.
Trong việc giáo dục
Php4dev cho phép
- Php4dev cho phép trong việc dạy học, giáo dục trong các trường học.
- Sao chép với số lượng nhỏ, thích hợp trong lớp học.
Php4dev không cho phép.
- Sao chép với số lượng lớn.
Sự bảo đảm
Php4dev không đảm bảo phân phối các loại thông tin. Các nội dung có thể bị dán đoạn do con người hoặc do máy móc gây ra. Những rủi ro do con người, vật chất liên quan đến Php4dev đều do người dùng chịu hoàn toàn. Tất cả đoạn code mà Php4dev cung cấp không sẽ đảm bảo về hiệu suất, tính khả thi ...
Php4dev có thể có chứa những đoạn code không chính xác hoặc lỗi. Nếu phát hiện ra hãy báo cáo ngay với chúng tôi dể có thể sửa chữa kịp thời.
Liên kết
Php4dev có liên kết tới các web khác, và không chịu trách nhiệm với các liên kết này.

markdown:
# Bản quyền PHP4dev
Trong truy cập web hoặc sử dụng tài liệu của Php4dev bạn cần đồng ý với những yêu cầu dưới đây:
## Thông tin
Tất cả những trang và nội dung đều thuộc về tác giả Mai Minh.
Các trang, nội dung, code ví dụ từ Php4dev có thể không được phép sao chép và phát hành lại nguyên mẫu bằng bất kì hình thức nào khi chưa có sự đồng ý từ Php4dev.
Không thực hiện đầy đủ nguyên tắc sẽ vi phạm luật bản quyền công nghệ thông tin
(tham khảo
[luật cntt](http://www.cov.gov.vn/cbq/index.php?option=com_content&view=article&id=873&catid=51&Itemid=107)).
## Quyền hợp pháp
Trong việc sử dụng tài liệu có bản quyền.
Liên kết tới Php4dev.
Trong việc tìm kiếm tài liệu.
## Trong việc giáo dục
### Php4dev cho phép
- Php4dev cho phép trong việc dạy học, giáo dục trong các trường học.
- Sao chép với số lượng nhỏ, thích hợp trong lớp học.
### Php4dev không cho phép.
- Sao chép với số lượng lớn.
## Sự bảo đảm
Php4dev không đảm bảo phân phối các loại thông tin. Các nội dung có thể bị dán đoạn do con người hoặc do máy móc gây ra. Những rủi ro do con người, vật chất liên quan đến Php4dev đều do người dùng chịu hoàn toàn. Tất cả đoạn code mà Php4dev cung cấp không sẽ đảm bảo về hiệu suất, tính khả thi ...
Php4dev có thể có chứa những đoạn code không chính xác hoặc lỗi. Nếu phát hiện ra hãy báo cáo ngay với chúng tôi dể có thể sửa chữa kịp thời.
## Liên kết
Php4dev có liên kết tới các web khác, và không chịu trách nhiệm với các liên kết này.

Cache-Control: private, must-revalidate

pragma: no-cache


text:
Quy trình cắt bao quy đầu gồm mấy bước?
Quy trình cắt bao quy đầu bao gồm nhiều bước khác nhau. Theo đó, việc tìm hiểu các thông tin liên quan đến vấn đề trên sẽ giúp nam giới chủ động hơn trong việc phối hợp với bác sĩ thực hiện tiểu phẫu nhanh chóng. Dưới đây là những chia sẻ cụ thể từ chuyên gia.
Tìm hiểu quy trình cắt bao quy đầu
Hiện nay, quy trình cắt bao quy đầu được áp dụng ở từng phòng khám là khác biệt. Do đó, nam giới nên tìm kiếm địa chỉ y tế uy tín để được tư vấn về các bước cụ thể trong quá trình thực hiện tiểu phẫu.
Tuy nhiên, các bước không thể thiếu trong một quy trình cắt bao quy đầu hoàn chỉnh là:
◈ Bước 1: Thăm khám và làm xét nghiệm lâm sàng để xác định có tồn tại vi khuẩn gây hại hay không. Nếu bao quy đầu bị viêm nhiễm, nam giới được chỉ định điều trị bằng thuốc kháng sinh. Sau khi tình trạng đã ổn định, các bước tiếp theo được tiến hành.
◈ Bước 2: Sát trùng dương vật và khử trùng các dụng cụ chuyên khoa. Việc làm này nhằm ngăn chặn vi khuẩn viêm nhiễm xâm nhập, từ đó hạn chế biến chứng sau phẫu thuật.
◈ Bước 3: Cắt bao quy đầu bằng phương pháp thích hợp. Hiện nay, chủ yếu sử dụng kỹ thuật xâm lấn tối thiểu với các thao tác kẻ vạch, cắt vuông góc từ đầu bao da xuống, xoay kéo cắt theo dấu hiệu đã định sẵn.
◈ Bước 4: Khâu vết thương và xử lý các bước cuối cùng. Tại đây, máu được cầm lại nên ngừng chảy hoặc chỉ rỉ ra với lượng ít. Do đó, nam giới tránh được tình trạng mất máu sau tiểu phẫu.
◈ Bước 5: Cánh mày râu được chuyển vào phòng hồi sức. Sau thời gian theo dõi, nếu không có vấn đề bất thường nào xảy ra thì có thể về nhà nghỉ ngơi.
Có thể bạn quan tâm:
+ Cắt bao quy đầu bao lâu thì lành
+ Cắt bao quy đầu có đau không?
Những lưu ý khi cắt bao quy đầu
Ngoài việc áp dụng đúng quy trình cắt bao quy đầu đã kể trên, nam giới còn cần lưu ý nhiều vấn đề khác để ca tiểu phẫu diễn ra an toàn hơn. Những điều đáng ghi nhớ là:
Tìm kiếm địa chỉ y tế uy tín
Phẫu thuật cắt bao quy đầu có thành công hay không phụ thuộc nhiều vào địa chỉ y tế thực hiện. Theo đó, chất lượng bác sĩ và trang thiết bị máy móc phải được đảm bảo về mặt chất lượng. Nếu chọn sai, nam giới có thể đối mặt với nhiều biến chứng nguy hiểm, trong đó có dị tật dương vật gây vô sinh sau này.
Ngoài việc đánh giá trên hai phương diện nhân lực và vật lực, nam giới cũng cần quan tâm đến quy trình cắt bao quy đầu đang được áp dụng tại phòng khám mà mình lựa chọn. Nếu thiếu một trong các bước căn bản đã kể trên, cánh mày râu hãy cân nhắc lại sự uy tín của địa chỉ y tế đó.
Tuân thủ hướng dẫn của bác sĩ
Khi cắt bao quy đầu tại trung tâm y tế chuyên khoa, nam giới cần tuần thủ hướng dẫn từ y bác sĩ. Theo đó, những việc cần làm thường là:
◈ Khi thăm khám: Trình bày rõ tình trạng của bản thân, không có thái độ e ngại hay giấu giếm.
◈ Khi thực hiện tiểu phẫu: Mặc trang phục phù hợp do bác sĩ cấp phát, nằm trên bàn mổ theo tư thế đã được hướng dẫn.
◈ Sau khi thực hiện tiểu phẫu: Nghỉ ngơi tại chỗ để theo dõi, nếu thấy bất thường thì báo ngay cho bác sĩ.
Chăm sóc sức khỏe sau tiểu phẫu
Nếu không biết cách chăm sóc sức khỏe sau khi cắt bao quy đầu, nam giới hãy tham khảo ý kiến từ bác sĩ chuyên khoa. Thông thường, những lời khuyên được đưa ra là:
◈ Chăm sóc vết thương sau mổ bằng cách thay băng gạc thường xuyên, giữ gìn vệ sinh vùng kín, mặc quần áo rộng rãi.
◈ Áp dụng chế độ ăn uống hợp lý, nhiều chất dinh dưỡng, hạn chế một số thực phẩm có hại cho sức khỏe.
◈ Thực hiện lối sống lành mạnh, hạn chế các kích thích gây ra ham muốn tình dục.
Trên đây là những thông tin hữu ích mà các chuyên gia tận tình chia sẻ. Nếu còn bất cứ thắc mắc nào liên quan đến quy trình cắt bao quy đầu, hãy để lại tin nhắn trong bảng tư vấn trực tuyến bên dưới hoặc liên hệ về số hotline . Nam giới sẽ nhận được giải đáp chi tiết từ các chuyên gia trong thời gian sớm nhất.

markdown:
# Quy trình cắt bao quy đầu gồm mấy bước?
**bao gồm nhiều bước khác nhau. Theo đó, việc tìm hiểu các thông tin liên quan đến vấn đề trên sẽ giúp nam giới chủ động hơn trong việc phối hợp với bác sĩ thực hiện tiểu phẫu nhanh chóng. Dưới đây là những chia sẻ cụ thể từ chuyên gia. Quy trình cắt bao quy đầu ** **Tìm hiểu quy trình cắt bao quy đầu**
Hiện nay, quy trình cắt
[bao quy đầu](https://suckhoenamkhoa.org/bao-quy-dau) được áp dụng ở từng phòng khám là khác biệt. Do đó, nam giới nên tìm kiếm địa chỉ y tế uy tín để được tư vấn về các bước cụ thể trong quá trình thực hiện tiểu phẫu.
Tuy nhiên, các bước không thể thiếu trong một quy trình cắt bao quy đầu hoàn chỉnh là:
**◈** **Bước 1**: Thăm khám và làm xét nghiệm lâm sàng để xác định có tồn tại vi khuẩn gây hại hay không. Nếu bao quy đầu bị viêm nhiễm, nam giới được chỉ định điều trị bằng thuốc kháng sinh. Sau khi tình trạng đã ổn định, các bước tiếp theo được tiến hành. **◈** **Bước 2**: Sát trùng dương vật và khử trùng các dụng cụ chuyên khoa. Việc làm này nhằm ngăn chặn vi khuẩn viêm nhiễm xâm nhập, từ đó hạn chế biến chứng sau phẫu thuật. **◈** **Bước 3**: Cắt bao quy đầu bằng phương pháp thích hợp. Hiện nay, chủ yếu sử dụng kỹ thuật xâm lấn tối thiểu với các thao tác kẻ vạch, cắt vuông góc từ đầu bao da xuống, xoay kéo cắt theo dấu hiệu đã định sẵn. **◈** **Bước 4**: Khâu vết thương và xử lý các bước cuối cùng. Tại đây, máu được cầm lại nên ngừng chảy hoặc chỉ rỉ ra với lượng ít. Do đó, nam giới tránh được tình trạng mất máu sau tiểu phẫu. **◈** **Bước 5**: Cánh mày râu được chuyển vào phòng hồi sức. Sau thời gian theo dõi, nếu không có vấn đề bất thường nào xảy ra thì có thể về nhà nghỉ ngơi.
Có thể bạn quan tâm:
+
[Cắt bao quy đầu bao lâu thì lành](https://suckhoenamkhoa.org/cat-bao-quy-dau-bao-lau-thi-lanh.html)
+
[Cắt bao quy đầu có đau không](https://suckhoenamkhoa.org/cat-bao-quy-dau-co-dau-khong.html)? **Những lưu ý khi cắt bao quy đầu**
Ngoài việc áp dụng đúng quy trình cắt bao quy đầu đã kể trên, nam giới còn cần lưu ý nhiều vấn đề khác để ca tiểu phẫu diễn ra an toàn hơn. Những điều đáng ghi nhớ là:
**Tìm kiếm địa chỉ y tế uy tín** [Phẫu thuật cắt bao quy đầu](https://suckhoenamkhoa.org/chi-phi-cat-bao-quy-dau-bao-nhieu-tien.html) có thành công hay không phụ thuộc nhiều vào địa chỉ y tế thực hiện. Theo đó, chất lượng bác sĩ và trang thiết bị máy móc phải được đảm bảo về mặt chất lượng. Nếu chọn sai, nam giới có thể đối mặt với nhiều biến chứng nguy hiểm, trong đó có dị tật dương vật gây vô sinh sau này.
Ngoài việc đánh giá trên hai phương diện nhân lực và vật lực, nam giới cũng cần quan tâm đến quy trình cắt bao quy đầu đang được áp dụng tại phòng khám mà mình lựa chọn. Nếu thiếu một trong các bước căn bản đã kể trên, cánh mày râu hãy cân nhắc lại sự uy tín của địa chỉ y tế đó.
**Tuân thủ hướng dẫn của bác sĩ**
Khi cắt bao quy đầu tại trung tâm y tế chuyên khoa, nam giới cần tuần thủ hướng dẫn từ y bác sĩ. Theo đó, những việc cần làm thường là:
**◈** **Khi thăm khám**: Trình bày rõ tình trạng của bản thân, không có thái độ e ngại hay giấu giếm. **◈** **Khi thực hiện tiểu phẫu**: Mặc trang phục phù hợp do bác sĩ cấp phát, nằm trên bàn mổ theo tư thế đã được hướng dẫn. **◈** **Sau khi thực hiện tiểu phẫu**: Nghỉ ngơi tại chỗ để theo dõi, nếu thấy bất thường thì báo ngay cho bác sĩ. **Chăm sóc sức khỏe sau tiểu phẫu**
Nếu không biết cách chăm sóc sức khỏe sau khi
**cắt bao quy đầu**, nam giới hãy tham khảo ý kiến từ bác sĩ chuyên khoa. Thông thường, những lời khuyên được đưa ra là: **◈** Chăm sóc vết thương sau mổ bằng cách thay băng gạc thường xuyên, giữ gìn vệ sinh vùng kín, mặc quần áo rộng rãi. **◈** Áp dụng chế độ ăn uống hợp lý, nhiều chất dinh dưỡng, hạn chế một số thực phẩm có hại cho sức khỏe. **◈** Thực hiện lối sống lành mạnh, hạn chế các kích thích gây ra ham muốn tình dục.
Trên đây là những thông tin hữu ích mà các chuyên gia tận tình chia sẻ. Nếu còn bất cứ thắc mắc nào liên quan đến
**quy trình cắt bao quy đầu, **hãy để lại tin nhắn trong bảng tư vấn trực tuyến bên dưới hoặc liên hệ về số hotline . Nam giới sẽ nhận được giải đáp chi tiết từ các chuyên gia trong thời gian sớm nhất. [](//www.dmca.com/Protection/Status.aspx?ID=05f2d036-40af-461b-9dcb-f6bdce627a96) ![ DMCA.com Protection Status](//images.dmca.com/Badges/dmca-badge-w100-5x1-10.png?ID=05f2d036-40af-461b-9dcb-f6bdce627a96)
![ DMCA.com Protection Status](http://images.dmca.com/Badges/dmca-badge-w100-5x1-10.png?ID=05f2d036-40af-461b-9dcb-f6bdce627a96)


text:
Bài giảng kinh tế lượng phần 5
Chia sẻ: Quangdat Quangdat | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11
lượt xem 178
download
Bài giảng kinh tế lượng phần 5
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng kinh tế lượng phần 5
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM CHƯƠNG 5: LỰA CHỌN MÔ HÌNH VÀ VẤN ĐỀ KIỂM ĐỊNH Trên thực tế, việc lập mô hình và ước lượng không phải là một vấn đề đơn giản. Chẳng hạn như trong ví dụ 4.2 về nhu cầu đầu tư ở Mỹ (1968 – 82). Cho dù lý thuyết kinh tế vĩ mô đã gợi ý rằng, cầu về đầu tư chịu ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính là GNP và lãi suất. Tuy nhiên, việc Ngân hàng trung ương Mỹ sử dụng chính sách tiền tệ chặt trong thời kỳ đó đã đòi hỏi ta phải đưa thêm biến xu thế vào mô hình để giải thích cho cầu về đầu tư. Việc thêm hoặc bớt biến giải thích như vậy làm nẩy sinh một loạt các câu hỏi: Liệu ta nên thêm hoặc bớt những biến nào trong phương trình hồi quy? Chẳng hạn, liệu việc chỉ đưa thêm biến xu thế vào mô hình như vậy là đã đủ chưa? Hay cần phải đưa thêm nhiều biến giải thích khác nữa, như tỷ lệ lạm phát, số lượng quân nhân giải ngũ, vân vân? Trong rất nhiều sự lựa chọn như vậy, mô hình nào là tốt nhất? Và dựa trên tiêu chuẩn đánh giá nào? Ngược lại, nếu giả sử ta áp dụng một cách máy móc lý thuyết ghi trong sách giáo khoa, và bỏ quên, không đưa biến xu thế vào mô hình, thì hậu quả gì sẽ xẩy ra cho ước lượng và dự báo? Đó là những câu hỏi chúng ta muốn trả lời trong chương này. 5.1 Phân tích kết quả hồi quy Chúng ta hãy bắt đầu bằng ví dụ phân tích một kết quả hồi quy đưa ra trong Ramanathan (1989): Ví dụ 5.1: Một công ty bất động sản nghiên cứu giá các căn hộ cho những gia đình trẻ. Họ lập mô hình hồi quy như sau: PRICE = β 1 + β 2 SQFT + β 3 BEDRMS + β 4 BATHS + ε (5.1) Ở đó, PRICE là giá căn hộ tính theo nghìn dollars; bên cạnh diện tích sử dụng SQFT, (tính theo đơn vị tương tự như mét vuông), giá căn hộ còn chịu ảnh hưởng bởi số lượng phòng ngủ BEDRMS, và số nhà tắm BATHS. Vì đây đều là các đặc trưng về tính tốt của căn hộ, ta kỳ vọng rằng các hệ số β 2 , β 3 , β 4 đều dương. Một trong ích lợi cơ bản của phương pháp hồi quy đa biến là nó cho phép đánh giá tác động riêng phần của từng yếu tố giải thích lên biến được giải thích. Chẳng hạn, nếu ta có hai căn hộ giống hệt nhau về diện tích sử dụng (SQFT) và số nhà tắm (BATHS). Nhưng ^ chúng khác nhau về số phòng ngủ (BEDRMS). Khi đó, hệ số ước lượng β 3 sẽ cho phép Lê Hồng Nhật 5-1 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM chúng ta đánh giá liệu giá căn hộ có thêm một phòng ngủ sẽ đắt hơn là bao nhiêu so với căn hộ còn lại. Để làm những so sánh đó, ta cần tiến hành ước lượng mô hình hồi quy (5.1). Dữ liệu điều tra cho việc ước lượng được ghi ở bảng 5.1 dưới đây: Bảng 5.1: Dữ liệu điều tra về giá cả các căn hộ obs PRICE CONSTANT SQFT BEDRMS BATHS Y X1 X2 X3 X4 1 199.9 1 1065 3 1.75 2 228 1 1254 3 2 3 235 1 1300 3 2 4 285 1 1577 4 2.5 5 239 1 1600 3 2 6 293 1 1750 4 2 7 285 1 1800 4 2.75 8 365 1 1870 4 2 9 295 1 1935 4 2.5 10 290 1 1948 4 2 11 385 1 2254 4 3 12 505 1 2600 3 2.5 13 425 1 2800 4 3 14 415 1 3000 4 3 Sau đây là kết quả ước lượng mô hình hồi quy mô hình (5.1): PRICE = 129.062 + 0.1548 SQFT − 21.588 BEDRMS − 12.193 BATHS Điều chúng ta nhận thấy ngay là dấu của các hệ số đi kèm với BEDRMS và BATHS là không giống với kỳ vọng. Thông thường, ta sẽ nghĩ rằng, nếu tăng thêm số lượng phòng ngủ hoặc nhà tắm, thì giá trị căn hộ phải đắt lên. Liệu kết quả ước lượng trên đây có phải là một điều bất hợp lý hay không? Nhìn kỹ hơn, chúng ta vẫn có thể tìm được một cách diễn giải hợp lý, nếu xét đến tác động riêng phần của từng biến giải thích lên giá cả. Giả sử ta giữ nguyên diện tích sử dụng (SQFT) và số lượng phòng tắm (BATHS). Kết quả ước lượng nói lên rằng, nếu tăng thêm một phòng ngủ, thì về trung bình, giá của căn hộ sẽ giảm đi là 21,588 (21 nghìn 588) dollars. Vấn đề là, cũng vẫn cùng một diện tích sử dụng như vậy, nhưng nay bị chia nhỏ ra để có thêm phòng ngủ. Do vậy, từng phòng ngủ sẽ trở nên chật trội hơn. Và người tiêu dùng không thích việc làm như vậy. Họ chỉ sẵn sàng chi trả ở mức thấp hơn. Tương tự như vậy, nếu số lượng nhà tắm tăng thêm một, mà diện tích và số phòng ngủ vẫn giữ nguyên, thì giá trị căn hộ sẽ giảm đi là 12,193 (12 nghìn 193) dollars. Lê Hồng Nhật 5-2 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Những phân tích trên đây về tác động riêng phần của các nhân tố cho thấy, những điều mà xem ra có vẻ là không hợp lý, thì bây giờ lại là có lý. Bây giờ nếu giả sử chúng ta đồng thời tăng thêm một phòng ngủ và diện tích sử dụng lên 300. Khi đó, tác động đồng thời của những thay đổi đó lên giá cả sẽ là: ΔPRICE = 0.1548 ΔSQFT − 21.588ΔBEDRMS = 0.1548 × 300 − 21.588 × 1 = 24.852 Nói khác đi, về trung bình, giá căn hộ sẽ tăng thêm là 24, 852 (24 nghìn 852) dollars. Chúng ta cũng có thể tiến hành dự báo cho giá của một căn hộ, chẳng hạn có 4 phòng ngủ (BEDRMS), 3 nhà tắm (BATHS), với diện tích (SQFT) là 2500: PRICE = 129.062 + 0.1548 × 2500 − 21.588 × 4 − 12.193 × 3 = 391,163 (391 nghìn 163) dollars. Như chúng ta thấy, kết quả dự báo là không tồi so với dữ liệu điều tra (rất gần với mẫu quan sát thứ11). 5.2 Lựa chọn mô hình Bây giờ chúng ta hãy đưa thêm yếu tố tâm lý của người mua vào việc phân tích. Việc người tiêu dùng không thích căn hộ có phòng ngủ hoặc nhà tắm quá chật hẹp thể hiện rằng họ có những đòi hỏi về tiện nghi. Tức là họ yêu cầu phải có một sự phù hợp giữa diện tích sử dụng với số lượng phòng ngủ và phòng tắm trong căn hộ. Khi những đòi hỏi về tính phù hợp đó được chấp nhận bởi số đông, nó trở thành chuẩn mực chi phối cách thiết kế các căn hộ. Vì vậy, thông tin về diện tích có thể là đủ để cho người tiêu dùng đánh giá được giá trị của căn hộ. Điều đó đặt ra vấn đề là, ngoài mô hình đã xét, ta cần phải thử nghiệm nhiều mô hình khác nữa, và chọn ra đâu là cái tốt nhất. Trong bảng 5.2 có 3 mô hình khác nhau. Mô hình C giống hệt như cái đã phân tích. Ta đưa thêm vào mô hình A và B, theo đó, mô hình A chỉ còn mỗi biến giải thích là diện tích (SQFT); trong khi mô hình B vẫn còn giữ lại số phòng ngủ (BEDRMS). Ta quan tâm trước tiên tới độ phù hợp của từng mô hình với dữ liệu điều tra. Nhắc lại là từ chương 4, chúng ta đo mức độ phù hợp đó bởi quan hệ sau: − ^ − ∑ n ( y n − y ) 2 = ∑n ( y n − y ) 2 + ∑ n en 2 TSS = RSS + ESS Lê Hồng Nhật 5-3 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Bảng 5.2 đưa ra các con số so sánh giữa các mô hình. Nhìn từ A sang B và C, ta nhận thấy việc đưa thêm biến giải thích vào mô hình làm tăng mức độ giải thích của mô hình, thể hiện bởi tổng bình phương các sai số ước lượng (ESS) giảm xuống. Một cách trực quan, ta có thể lý giải việc ESS giảm như sau: Thay vì chỉ có yếu tố diện tích, việc đưa thêm những tính chất tốt khác của căn hộ vào (như số lượng phòng ngủ, nhà tắm, độ dịu của mầu vôi, độ thoáng gió, vân vân) sẽ làm cho việc diễn giải độ khác biệt của giá căn hộ so với trung bình sẽ tốt hơn lên. Vì vậy, việc tăng số biến giải thích trong mô hình luôn làm cho tổng bình phương sai số ESS giảm. Và vì vậy, hệ số đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy là ESS R2 = 1− luôn luôn tăng. [Xem hàng thứ nhất và thứ hai ở sau vạch ngang đầu tiên TSS trong bảng 5.2]. Bảng 5.2: Những mô hình ước lượng cho giá các căn hộ Variable model A model B model C Constant 52.351 121.179 129.062 (38.28) (80.17) (88.3) SQFT 0.13875 *** 0.14831 *** 0.1548 *** (0.018) (0.021) (0.031) BEDRMS -23.911 -21.588 (24.64) (27.029) BATHS -12.193 (4.25) ESS 18,274 16,833 16,700 R2 0.821 0.835 0.836 − R2 0.806 0.805 0.787 F-STAT 54.861 27.767 16.989 d.f (N-K) 12 11 10 AIC 1,737 1,846 2,112 SCHWAR 1,903 2,177 2,535 * ** *** Chú thích: số trong ngoặc là standard error. là ở mức ý nghĩa 0.1; là ở mức ý nghĩa 0.05; là ở mức ý nghĩa 0.001. Tuy nhiên việc làm phức tạp hóa mô hình như vậy, nói chung là không được khuyến khích, bởi vì logic của việc lập mô hình là chỉ quan tâm đến việc đánh giá cái chính, chủ yếu, và lọc bỏ những cái không quan trọng ra khỏi phân tích. Ta không muốn đưa vào bức tranh phân tích tất cả mọi thứ trên đời, vì nó sẽ làm mờ đi yếu tố chính mà ta muốn đánh giá. Lê Hồng Nhật 5-4 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Về mặt kỹ thuật, việc đưa thêm các biến giải thích ít có ý nghĩa vào mô hình sẽ làm giảm mức độ chính xác của ước lượng, như chỉ ra vắn tắt dưới đây: ^ ˆ β − βk Như đã nêu, đi kèm với ước lượng tham số β k là thống kê t k = k ~ t(N − K ) , s 2 S kk [tuân theo phân bố t-student với (N-K) bậc tự do]. 1 ESS Lưu ý là ở mẫu số của thống kê t k , độ lớn của s 2 = N−K ∑n en2 = N − K sẽ có ảnh hưởng trực tiếp tới giá trị của thống kê t k . Việc tăng thêm số biến giải thích (K tăng) sẽ làm số bậc tự do (N-K) giảm, tức là làm s 2 có xu hướng bị đẩy lên. Ước lượng do vậy trở ^ nên kém chính xác, vì sai số của ước lượng: se( β k ) = s 2 / S kk bị tăng lên. Hệ quả là, giá trị thống kê t k sẽ trở nên nhỏ đi. Do đó, t k dễ bị rơi vào vùng không bác bỏ giả thuyết ( DNRH 0 ) . Và ta dễ bị mắc phải sai lầm là chấp nhận một giả thuyết sai, mà đáng ra ta cần phải bác bỏ nó. Nhìn chung, việc thêm biến giải thích vào mô hình có cái lợi là làm giảm tổng bình phương sai số, hay phần chưa được giải thích bởi mô hình, ESS. Nhưng cái thiệt là nó cũng làm giảm bậc tự do (N-K) [tức là làm cho việc phân tích có độ chính xác kém đi, như vừa nêu ở trên]. Nói một cách ẩn dụ, với việc đưa thêm các yếu tố mới vào mô hình, ta sẽ có cái nhìn đầy đủ hơn về mọi chi tiết, nhưng với cái giá là bức tranh không có điểm nhấn (thiếu focus). Chính vì vậy, thay vì sử dụng R 2 , người ta thường dùng hệ số hiệu chỉnh của nó: − 2 ESS /( N − K ) R = 1− . Việc hiệu chỉnh như vậy là để tránh khuynh hướng đưa quá nhiều TSS /( N − 1) biến giải thích không cần thiết vào mô hình. Cụ thể là, nếu việc đưa thêm biến giải thích có ý nghĩa vào mô hình, thì phần lợi [tức là làm giảm ESS] phải vượt quá phần thiệt [tức là − làm giảm bậc tự do (N-K)]. Khi đó, R 2 tăng lên, thể hiện rằng đó là việc nên làm. Trong − hoàn cảnh ngược lại, lợi không đủ bù phần mất mát, thì R 2 bị giảm xuống, thể hiện rằng ta không nên đưa thêm biến giải thích đó vào mô hình, vì đấy là việc làm ít có ý nghĩa. Ví dụ, trong bảng 5.2, dòng thứ 3, sau vạch ngang thứ nhất, ta thấy việc đưa thêm biến giải − thích là số phòng ngủ và số nhà tắm vào làm giảm R 2 . Theo tiêu chuẩn này, mô hình tốt nhất sẽ là mô hình A: chỉ có duy nhất biến diện tích căn hộ (SQFT) là có ý nghĩa giải thích cho giá cả của căn hộ đó. − Người ta có thể chỉ ra rằng R 2 không phạt đủ nặng việc đưa thêm các biến giải thích ít có ý nghĩa vào mô hình. Vì vậy, bên cạnh tiêu chuẩn đó, người ta còn sử dụng một số đánh giá ⎛ ESS ⎞ 2 K N ⎛ ESS ⎞ K N khác, chẳng hạn như AIC = ⎜ ⎟e và SCHWARZ = ⎜ ⎟N . Nhìn chung, khi ⎝ N ⎠ ⎝ N ⎠ biến giải thích không có ý nghĩa được đưa vào mô hình, thì các tiêu chuẩn này bị đẩy lên. − Vì vậy, mô hình lý tưởng nhất là mô hình có R 2 cao hơn, và các tiêu chuẩn AIC và Lê Hồng Nhật 5-5 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM SCHWARZ thấp hơn so với những mô hình khác. Ví dụ, trong bảng 5.2, mô hình A là tốt − nhất theo mọi tiêu chuẩn đánh giá, bao gồm cả R 2 , AIC và SCHWARZ . Trên thực tế, không phải bao giờ ta cũng may mắn như vậy. Rất có thể ta thấy một mô hình tốt hơn các cái còn lại về tiêu chuẩn này, nhưng lại tồi hơn về tiêu chuẩn khác. Khi đó, mô hình có nhiều tiêu chuẩn tốt nhất sẽ được lựa chọn. 5.3 Kiểm định các giả thuyết thống kê Nhận xét vừa nêu cho thấy, việc chọn ra mô hình tốt nhất không phải lúc nào cũng thuyết − phục cho lắm, nếu các tiêu chuẩn R 2 , AIC và SCHWARZ không đồng thời chỉ ra đâu là mô hình ưu việt nhất. Chính vì vậy, ta cần phải kiểm định lại xem quyết định của chúng ta có phù hợp về mặt thống kê hay không. Chẳng hạn, việc chọn mô hình A thay vì mô hình B hàm ý rằng, ta đã coi giả thuyết H 0 : β 3 = 0 là đúng. Trong khi việc loại bỏ mô hình C lại bao hàm rằng, ta coi giả thuyết đồng thời: H 0 : β 3 = β 4 = 0 là đúng. Việc kiểm định mức độ có ý nghĩa của từng tham số mô hình, như đã đề cập, được tiến hành bởi t-test. Trong khi đó, việc kiểm định giả thuyết đồng thời lại được thực hiện bởi Wald-test, như sẽ chỉ ra dưới đây. Trong chương 4, chúng ta đã nói rằng, kiểm định t-test về mức độ có ý nghĩa của tham số ước lượng có thể được làm đơn giản bởi việc sử dụng p-value. Trong mô hình phân tích ở đây, ta thấy, chỉ có hệ số hồi quy của SQFT là có ý nghĩa giải thích trong cả 3 mô hình. Trong khi p-value của BEDRMS và BATHS trong cả hai mô hình B và C đều quá cao: p − value > 0.05 . Tức là các hệ số hồi quy đi kèm với các biến giải thích này là không có ý nghĩa ở mức λ = 5% . Vì vậy, xét một cách riêng biệt, ta nên loại từng biến này ra khỏi mô hình. Nhưng liệu ta có nên loại cả hai biến đó ra, và chỉ giữ lại duy nhất biến giải thích là diện tích căn hộ (SQFT) hay không? Điều đó dẫn đến vấn đề kiểm định giả dưới đây. Việc loại bỏ cùng một lúc hai biến BEDRMS và BATHS là tương đương với việc chấp nhận giả thuyết đồng thời: H 0 : β 3 = β 4 = 0 . Ta muốn nhấn mạnh rằng, giả thuyết đó là hoàn toàn khác với việc, cùng một lúc, xẩy ra hai giả thuyết riêng biệt: H 0 : β 3 = 0 và H 0 : β 4 = 0 . Ví dụ, nếu xét riêng biệt, từng yếu tố nhỏ như mầu vôi, cách bố cục căn bếp, nhà tắm, vân vân, có thể là không có ý nghĩa quyết định tới sự sẵn lòng chi trả của người đi mua nhà. Nhưng một cách đồng thời, chúng vẫn có thể ảnh hưởng tới cái giá mà người mua sẵn lòng bỏ ra. Nói khác đi, từng giả thuyết riêng biệt đúng, không có nghĩa là giả thuyết đồng thời cũng đúng. Bây giờ, ta hãy xét xem làm thế nào để kiểm định giả thuyết đồng thời H 0 : β 3 = β 4 = 0 . Hãy nhìn lại hai mô hình sau: (U): PRICE = β 1 + β 2 SQFT + β 3 BEDRMS + β 4 BATHS + ε (5.1) Lê Hồng Nhật 5-6 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM (R): PRICE = β1 + β 2 SQFT + ε (5.2) Mô hình (U) [tức là mô hình C trong bảng 5.2] được gọi là mô hình không bị ràng buộc (unrestricted model). Mô hình (R) [tức là mô hình A trong bảng 5.2] được gọi là mô hình bị ràng buộc (restricted model). Sở dĩ như vậy là vì mô hình (R) chính là mô hình (U), nhưng chịu ràng buộc là H 0 : β 3 = β 4 = 0 . Việc lựa chọn xem mô hình nào là đúng, về thực chất quy về việc kiểm định giả thuyết kép sau: ⎧β 2 = 0 H0 : ⎨ .vs. H 1 : không phải là H 0 ⎩β 3 = 0 Chúng ta đã nhận xét rằng, việc đưa thêm biến giải thích vào mô hình luôn làm tăng mức độ giải thích của mô hình, tức là làm giảm tổng bình phương sai số ESS. Vì vậy, ta luôn có: ESS R > ESSU . Trong đó, ESS R là tổng bình phương sai số ước lượng của mô hình (R), và ESSU là của mô hình (U). Chúng ta nhận xét thêm rằng, nếu các biến BEDRMS và BATHS là không có ý nghĩa lắm cho việc giải thích giá căn hộ (PRICE), thì việc đưa chúng vào mô hình sẽ làm tổng bình phương sai số ước lượng giảm đi, nhưng không nhiều. Nói khác đi, nếu giả thuyết H 0 là đúng, thì hiệu ( ESS R − ESSU ) là dương, nhưng với độ lớn không đáng kể. Ngược lại, nếu H 0 là sai, thì việc đưa thêm các biến BEDRMS và BATHS sẽ cải thiện đáng kể mức độ giải thích của mô hình. Do vậy, độ lệch ( ESS R − ESSU ) sẽ rất lớn. Như vậy, chúng ta có thể đi đến nhận định rằng, khi hiệu ( ESS R − ESSU ) là lớn, thì ta sẽ bác bỏ giả thuyết H 0 ( RH 0 ) . Tuy nhiên, như thế nào thì hiệu ( ESS R − ESSU ) được coi là lớn? Điều đó dẫn đến việc lập thống kê F, mà ta sẽ trình bày dưới dạng tổng quát như sau. Xét hai lựa chọn về mô hình khác nhau: (U): Y = β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + .... + β K X K + ε (5.3) (R): Y = β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + .... + β K − J X K − J + ε (5.4) Mô hình (5.4) chính là mô hình (5.3), với J ràng buộc: β K − J +1 = β K − J + 2 = ... = β K = 0 . Nói khác đi, ta muốn kiểm định giả thuyết đồng thời sau: ⎧β K − J +1 = 0 ⎪β =0 ⎪ H 0 : ⎨ K − J +2 .vs. H 1 : không phải là H 0 ⎪......... ⎪β K ⎩ =0 Lê Hồng Nhật 5-7 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Người ta có thể chứng minh được rằng, đại lượng sau có phân bố F với J và (N-K) bậc tự do: ( ESS R − ESSU ) J Fc = ~ F (J , N − K ) (5.5) ESSU /( N − K ) Từ lập luận nêu trên, nếu Fc lớn hơn giá trị F-tra bảng: Fc > Fλ ( J , N − K ) , khi đó ta bác bỏ giả thuyết ( RH 0 ) . Ngược lại, nếu Fc < Fλ ( J , N − K ) thì ta sẽ không bác bỏ giả thuyết đó ( DNRH 0 ) . Đồ thị 5.1: kiểm định giả thuyết với F-test. DNRH0 RH0 Ví dụ 5.1 (tiếp theo): trong ví dụ về giá căn hộ, với việc chọn giữa mô hình (5.1) và (5.2), ta có ESS R = 18,274 , ESSU = 16,700 [xem bảng 5.2], J = 2, ( N − K ) = 10 . Vì vậy: (18,274 − 16,700) 2 Fc = = 0.471 16,700 / 10 Ta có thể tra bảng F-statistic: F0.05 (2,10) = 4.1 . Vì vậy, ta có: Fc < F0.05 (2,10) . Tức là ta sẽ không bác bỏ giả thuyết H 0 . Khi đó, mô hình với chỉ một biến giải thích là diện tích sử dụng (SQFT) được coi là mô hình đúng nhất theo kiểm định Wald –test. 5.4 Kiểm định tính có ý nghĩa của cả mô hình (overall significance test) Lê Hồng Nhật 5-8 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Một trường hợp đặc biệt của Wald test (hay F-test) vừa nêu trên là đánh giá hai mô hình sau: (U): Y = β1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + .... + β K X K + ε (5.6) (R): Y = β1 + ε (5.7) Trong mô hình bị ràng buộc (R), tất cả các biến giải thích, ngoại trừ hằng số (constant term), bị loại bỏ. Tức là chúng ta muốn kiểm định giả thuyết H 0 : H 0 : β 2 = β 3 = ... = β K = 0 .vs. H 1 : không phải là H 0 Nói khác đi, ta muốn kiểm tra nhận định là: “không có bất cứ một biến giải thích nào trong mô hình, ngoại trừ constant term, là có ý nghĩa cả”. Wald-test cho kiểm định như vậy có dạng đơn giản như sau: R 2 ( K − 1) Fc = ~ F ( K − 1, N − K ) (1 − R 2 ) /( N − K ) Trong đó, R 2 là độ phù hợp của mô hình (5.6). Nếu ta không bác bỏ giả thuyết H 0 , thì không có biến giải thích nào, ngoại trừ constant term trong (5.6) là có ý nghĩa cả. Chúng ta có một mô hình tồi và cần phải xây dựng lại mô hình hồi quy. Thông thường các sofware như eviews sẽ cho ra thông báo về việc kiểm định giả thuyết về tính có ý nghĩa chung của cả mô hình (overall significance). Giá trị của Fc , tính theo công thức (5.5), lúc này được gọi là F-stat. Đi kèm theo nó, eviews cũng cho ra p-value của F- stat. Ví dụ 5.1 (tiếp theo): ứng với mô hình (C), máy tính sẽ kiểm định giả thuyết: H 0 : β 2 = β 3 = β 4 = 0 . Và cho ra thông báo F-stat = 16.98, [p-value =0.000]. Nhìn vào bảng 5.2, các giá trị của F-stat cho mô hình (A) và (B) lần lượt là 54.86 và 27.7. Tức là trong cả 3 mô hình, một cách đồng thời, các biến là có ý nghĩa cho việc giải thích những biến động của giá căn hộ PRICE. 5.5 Những ứng dụng khác của Wald test Ứng dụng của Wald test là khá rộng và đa dạng hơn nhiều so với những ví dụ đã nêu ở trên. Nhưng nhìn chung, chúng có cùng chung một cách tiếp cận là so sánh độ tốt về mặt thống kê giữa hai dạng mô hình: bị ràng buộc và không bị ràng buộc. Chúng ta xem lại một số cải biên của ví dụ đơn giản về nhu cầu đầu tư ở Mỹ (1968 -82): Lê Hồng Nhật 5-9 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM (U): INV = β1 + β 2T + β 3 G + β 4 INT + β 5 INF + ε (5.8) Mô hình này giả định rằng các nhà đầu tư nhậy cảm với lãi suất (INT) và lạm phát (INF). Một giả định khác là các nhà đầu tư chỉ nhậy cảm với lãi suất thực. Mô hình biểu diễn sẽ là: (R): INV = β1 + β 2T + β 3 G + β 4 ( INT − INF ) + ε (5.9) Chúng ta nhận xét rằng mô hình (5.9) là bị ràng buộc (restricted) so với mô hình (5.8) bởi giả định là: H 0 : β 4 + β 5 = 0 . Hay cũng vậy, ta kiểm định: H 0 : β 4 = −β 5 .vs. H 1 : không phải là H 0 (5.10) Các bước tiến hành kiểm định (Wald test) là như sau: Bước 1: Xác định rõ đâu là mô hình bị ràng buộc (restricted model: R) , bằng cách nhận dạng yêu cầu cần kiểm định là gì, hay cũng vậy, giả thuyết H 0 bao gồm những ràng buộc gì. Bước 2: Tiến hành chạy hồi quy mô hình không bị ràng buộc (U) và mô hình bị ràng buộc (R). Bước 3: Tính thống kê Fc , sử dụng phương trình (5.5), với các bậc tự do J [là số các ràng buộc nêu bởi H 0 ] và (N-K). Bước 4: Từ bảng thống kê F, tìm giá trị F-tra bảng [tức là tìm critical value: F ( J , N − K ) λ ]. Một cách khác nữa, ta có thể tính p − value = Pr ob( F ( J , N − K ) > Fc ) Bước 5: Loại bỏ giả thuyết ( RH 0 ) , nếu Fc > F ( J , N − K ) λ , hoặc p − value < λ . 5.6 Lỗi lầm trong việc lập mô hình (Specification errors) Chúng ta đã nêu lên dạng tổng quát của mô hình hồi quy như sau: Y = β1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + .... + β K X K + ε Tuy nhiên, người lập mô hình có thể phạm phải rất nhiều loại sai lầm trong việc xác định dạng mô hình cụ thể. Có lẽ hai loại lỗi phổ biến nhất là: bỏ qua những biến có ý nghĩa, không đưa chúng vào mô hình; và ngược lại, đưa quá nhiều biến giải thích không có ý nghĩa vào mô hình. Lỗi sau cùng đã được bàn ở trên. Nó làm ước lượng trở nên mất chính xác. Mặc dù ước lượng vẫn là không chệch. Việc né tránh lỗi lầm đó, như đã nói, được thực − hiện dựa trên xem xét các chỉ tiêu đo lường R 2 , AIC , và SCHWARZ, cũng như sử dụng các kiểm định F-test và t-test. Đối với lỗi lầm thứ nhất, việc phát hiện trở nên khó khăn hơn. Lê Hồng Nhật 5-10 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Chủ yếu là do người lập mô hình thường sử dụng cách tiếp cận máy móc, học từ sách giáo khoa (text-book approach), mà không có những phân tích thấu đáo về đối tượng nghiên cứu. Như trong ví dụ về đầu tư của Mỹ (1968-82), nếu chỉ dựa vào sách giáo khoa, người lập mô hình có thể sẽ bỏ quên, không đưa biến xu thế vào phân tích. Ở đây ta muốn nêu lên hậu quả khá tai hại của cách tiếp cận text-book đó là như thế nào. Để đơn giản, chúng ta giả sử mô hình đúng là như sau: Y = β1 X 1 + β 2 X 2 + ε (5.11) Nhưng chúng ta phạm sai lầm, và chạy hồi quy mô hình sau: ~ Y = β1 X 1 + ε (5.12) ~ Trong (5.12), ta bỏ quên X 2 , nên về thực chất, hay về mặt tổng thể, ε = β 2 X 2 + ε . Bây giờ, do sự lầm tưởng, ta chạy hồi quy (5.12), thay vì chạy mô hình đúng (5.11). Sử dụng phương trình (3.9), định lý 3.1, ta có ước lượng sau: ~ β 1 = β 1 + ∑ c1n ε n ˆ (5.13) ~ Thế giá trị ε = β 2 X 2 + ε vào (5.13), và lấy kỳ vọng cả hai vế, ta có: ~ Eβ 1 = E[ β1 + ∑ c1n ε n ] ˆ = E[ β1 + ∑ c1n ( β 2 x n 2 + ε n )] = β1 + β 2 ∑ c1n x n 2 + ∑ c n1 Eε n Trong đó, x n 2 là quan sát thứ n của biến giải thích X 2 . Sử dụng giả thuyết A1, ta có: ^ E β 1 = β1 + β 2 ∑ c1n x n 2 ≠ β1 (5.14) Phương trình (5.14) nói lên rằng, nhìn chung, việc bỏ quên biến giải thích có ý nghĩa sẽ làm ước lượng bị chệch (biased estimation). Vì vậy, mọi kiểm định thống kê trở nên vô giá trị, và việc dự báo trở nên vô nghĩa. Đây có lẽ là lời cảnh tỉnh nghiêm khắc nhất với những nghiên cứu máy móc, dựa trên text books. Để tránh tình huống này, việc đánh giá thực tiễn kỹ lưỡng trước khi lập mô hình là một việc làm không thể thiếu. Lê Hồng Nhật 5-11 Trần Thiện Trúc Phượng
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài tập kinh tế lượng
4 p | 4128 | 493
-
Bài giảng kinh tế lượng phần 1
13 p | 1195 | 346
-
Bài giảng kinh tế lượng phần 2
14 p | 700 | 281
-
Bài giảng kinh tế lượng phần 4
12 p | 497 | 209
-
Bài giảng Kinh tế vi mô 16
32 p | 372 | 158
-
BÀI GIẢNG MÔN HỌC KINH TẾ LƯỢNG
112 p | 193 | 98
-
Bài giảng Luật Kế toán: Phần 1 - ThS. Võ Thị Thùy Trang
31 p | 198 | 78
-
BÀI GIẢNG: TỔ CHỨC CÔNG TÁC KẾ TOÁN
18 p | 280 | 74
-
Bài giảng Luật Kế toán: Phần 2 - ThS. Võ Thị Thùy Trang
44 p | 111 | 48
-
KINH TẾ LƯỢNG - THỐNG KÊ MÔ TẢ - 1
14 p | 143 | 38
-
Câu hỏi và bài tập ôn tập Kinh tế lượng
11 p | 96 | 23
-
Bài giảng phân tích kinh tế doanh nghiệp
63 p | 64 | 17
-
Bài giảng Thuế ứng dụng: Chương 5 - ThS. Văn Thị Quý
25 p | 49 | 13
-
Bài giảng Kinh tế tài chính - Kế toán doanh thu, thu nhập khác, chi phí và xác định kết quả kinh doanh
17 p | 46 | 13
-
Bài giảng Kinh tế tài chính - Chương 7: Kế toán thuế thu nhập doanh nghiệp (Phần 2)
5 p | 44 | 11
-
Bài giảng Kinh tế tài chính - Chương 7: Kế toán thuế thu nhập doanh nghiệp (Phần 1)
13 p | 34 | 10
-
Bài giảng Phân tích thuế hàng hóa và dịch vụ - TS Lê Quang Cường
80 p | 23 | 1

markdown:
# Bài giảng kinh tế lượng phần 5
Chia sẻ: Quangdat Quangdat | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11
lượt xem 178
download
![](https://tailieu.vn/image/document/thumbnail/2009/20090315/quangdat/80x100/6378_bai_giang_kinh_te_luong_p.jpg)
##
Bài giảng kinh tế lượng phần 5
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](https://tailieu.vn/static/b2013az/templates/version1/default/images/down16x21.png)
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Bài giảng kinh tế lượng phần 5
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM CHƯƠNG 5: LỰA CHỌN MÔ HÌNH VÀ VẤN ĐỀ KIỂM ĐỊNH Trên thực tế, việc lập mô hình và ước lượng không phải là một vấn đề đơn giản. Chẳng hạn như trong ví dụ 4.2 về nhu cầu đầu tư ở Mỹ (1968 – 82). Cho dù lý thuyết kinh tế vĩ mô đã gợi ý rằng, cầu về đầu tư chịu ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính là GNP và lãi suất. Tuy nhiên, việc Ngân hàng trung ương Mỹ sử dụng chính sách tiền tệ chặt trong thời kỳ đó đã đòi hỏi ta phải đưa thêm biến xu thế vào mô hình để giải thích cho cầu về đầu tư. Việc thêm hoặc bớt biến giải thích như vậy làm nẩy sinh một loạt các câu hỏi: Liệu ta nên thêm hoặc bớt những biến nào trong phương trình hồi quy? Chẳng hạn, liệu việc chỉ đưa thêm biến xu thế vào mô hình như vậy là đã đủ chưa? Hay cần phải đưa thêm nhiều biến giải thích khác nữa, như tỷ lệ lạm phát, số lượng quân nhân giải ngũ, vân vân? Trong rất nhiều sự lựa chọn như vậy, mô hình nào là tốt nhất? Và dựa trên tiêu chuẩn đánh giá nào? Ngược lại, nếu giả sử ta áp dụng một cách máy móc lý thuyết ghi trong sách giáo khoa, và bỏ quên, không đưa biến xu thế vào mô hình, thì hậu quả gì sẽ xẩy ra cho ước lượng và dự báo? Đó là những câu hỏi chúng ta muốn trả lời trong chương này. 5.1 Phân tích kết quả hồi quy Chúng ta hãy bắt đầu bằng ví dụ phân tích một kết quả hồi quy đưa ra trong Ramanathan (1989): Ví dụ 5.1: Một công ty bất động sản nghiên cứu giá các căn hộ cho những gia đình trẻ. Họ lập mô hình hồi quy như sau: PRICE = β 1 + β 2 SQFT + β 3 BEDRMS + β 4 BATHS + ε (5.1) Ở đó, PRICE là giá căn hộ tính theo nghìn dollars; bên cạnh diện tích sử dụng SQFT, (tính theo đơn vị tương tự như mét vuông), giá căn hộ còn chịu ảnh hưởng bởi số lượng phòng ngủ BEDRMS, và số nhà tắm BATHS. Vì đây đều là các đặc trưng về tính tốt của căn hộ, ta kỳ vọng rằng các hệ số β 2 , β 3 , β 4 đều dương. Một trong ích lợi cơ bản của phương pháp hồi quy đa biến là nó cho phép đánh giá tác động riêng phần của từng yếu tố giải thích lên biến được giải thích. Chẳng hạn, nếu ta có hai căn hộ giống hệt nhau về diện tích sử dụng (SQFT) và số nhà tắm (BATHS). Nhưng ^ chúng khác nhau về số phòng ngủ (BEDRMS). Khi đó, hệ số ước lượng β 3 sẽ cho phép Lê Hồng Nhật 5-1 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM chúng ta đánh giá liệu giá căn hộ có thêm một phòng ngủ sẽ đắt hơn là bao nhiêu so với căn hộ còn lại. Để làm những so sánh đó, ta cần tiến hành ước lượng mô hình hồi quy (5.1). Dữ liệu điều tra cho việc ước lượng được ghi ở bảng 5.1 dưới đây: Bảng 5.1: Dữ liệu điều tra về giá cả các căn hộ obs PRICE CONSTANT SQFT BEDRMS BATHS Y X1 X2 X3 X4 1 199.9 1 1065 3 1.75 2 228 1 1254 3 2 3 235 1 1300 3 2 4 285 1 1577 4 2.5 5 239 1 1600 3 2 6 293 1 1750 4 2 7 285 1 1800 4 2.75 8 365 1 1870 4 2 9 295 1 1935 4 2.5 10 290 1 1948 4 2 11 385 1 2254 4 3 12 505 1 2600 3 2.5 13 425 1 2800 4 3 14 415 1 3000 4 3 Sau đây là kết quả ước lượng mô hình hồi quy mô hình (5.1): PRICE = 129.062 + 0.1548 SQFT − 21.588 BEDRMS − 12.193 BATHS Điều chúng ta nhận thấy ngay là dấu của các hệ số đi kèm với BEDRMS và BATHS là không giống với kỳ vọng. Thông thường, ta sẽ nghĩ rằng, nếu tăng thêm số lượng phòng ngủ hoặc nhà tắm, thì giá trị căn hộ phải đắt lên. Liệu kết quả ước lượng trên đây có phải là một điều bất hợp lý hay không? Nhìn kỹ hơn, chúng ta vẫn có thể tìm được một cách diễn giải hợp lý, nếu xét đến tác động riêng phần của từng biến giải thích lên giá cả. Giả sử ta giữ nguyên diện tích sử dụng (SQFT) và số lượng phòng tắm (BATHS). Kết quả ước lượng nói lên rằng, nếu tăng thêm một phòng ngủ, thì về trung bình, giá của căn hộ sẽ giảm đi là 21,588 (21 nghìn 588) dollars. Vấn đề là, cũng vẫn cùng một diện tích sử dụng như vậy, nhưng nay bị chia nhỏ ra để có thêm phòng ngủ. Do vậy, từng phòng ngủ sẽ trở nên chật trội hơn. Và người tiêu dùng không thích việc làm như vậy. Họ chỉ sẵn sàng chi trả ở mức thấp hơn. Tương tự như vậy, nếu số lượng nhà tắm tăng thêm một, mà diện tích và số phòng ngủ vẫn giữ nguyên, thì giá trị căn hộ sẽ giảm đi là 12,193 (12 nghìn 193) dollars. Lê Hồng Nhật 5-2 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Những phân tích trên đây về tác động riêng phần của các nhân tố cho thấy, những điều mà xem ra có vẻ là không hợp lý, thì bây giờ lại là có lý. Bây giờ nếu giả sử chúng ta đồng thời tăng thêm một phòng ngủ và diện tích sử dụng lên 300. Khi đó, tác động đồng thời của những thay đổi đó lên giá cả sẽ là: ΔPRICE = 0.1548 ΔSQFT − 21.588ΔBEDRMS = 0.1548 × 300 − 21.588 × 1 = 24.852 Nói khác đi, về trung bình, giá căn hộ sẽ tăng thêm là 24, 852 (24 nghìn 852) dollars. Chúng ta cũng có thể tiến hành dự báo cho giá của một căn hộ, chẳng hạn có 4 phòng ngủ (BEDRMS), 3 nhà tắm (BATHS), với diện tích (SQFT) là 2500: PRICE = 129.062 + 0.1548 × 2500 − 21.588 × 4 − 12.193 × 3 = 391,163 (391 nghìn 163) dollars. Như chúng ta thấy, kết quả dự báo là không tồi so với dữ liệu điều tra (rất gần với mẫu quan sát thứ11). 5.2 Lựa chọn mô hình Bây giờ chúng ta hãy đưa thêm yếu tố tâm lý của người mua vào việc phân tích. Việc người tiêu dùng không thích căn hộ có phòng ngủ hoặc nhà tắm quá chật hẹp thể hiện rằng họ có những đòi hỏi về tiện nghi. Tức là họ yêu cầu phải có một sự phù hợp giữa diện tích sử dụng với số lượng phòng ngủ và phòng tắm trong căn hộ. Khi những đòi hỏi về tính phù hợp đó được chấp nhận bởi số đông, nó trở thành chuẩn mực chi phối cách thiết kế các căn hộ. Vì vậy, thông tin về diện tích có thể là đủ để cho người tiêu dùng đánh giá được giá trị của căn hộ. Điều đó đặt ra vấn đề là, ngoài mô hình đã xét, ta cần phải thử nghiệm nhiều mô hình khác nữa, và chọn ra đâu là cái tốt nhất. Trong bảng 5.2 có 3 mô hình khác nhau. Mô hình C giống hệt như cái đã phân tích. Ta đưa thêm vào mô hình A và B, theo đó, mô hình A chỉ còn mỗi biến giải thích là diện tích (SQFT); trong khi mô hình B vẫn còn giữ lại số phòng ngủ (BEDRMS). Ta quan tâm trước tiên tới độ phù hợp của từng mô hình với dữ liệu điều tra. Nhắc lại là từ chương 4, chúng ta đo mức độ phù hợp đó bởi quan hệ sau: − ^ − ∑ n ( y n − y ) 2 = ∑n ( y n − y ) 2 + ∑ n en 2 TSS = RSS + ESS Lê Hồng Nhật 5-3 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Bảng 5.2 đưa ra các con số so sánh giữa các mô hình. Nhìn từ A sang B và C, ta nhận thấy việc đưa thêm biến giải thích vào mô hình làm tăng mức độ giải thích của mô hình, thể hiện bởi tổng bình phương các sai số ước lượng (ESS) giảm xuống. Một cách trực quan, ta có thể lý giải việc ESS giảm như sau: Thay vì chỉ có yếu tố diện tích, việc đưa thêm những tính chất tốt khác của căn hộ vào (như số lượng phòng ngủ, nhà tắm, độ dịu của mầu vôi, độ thoáng gió, vân vân) sẽ làm cho việc diễn giải độ khác biệt của giá căn hộ so với trung bình sẽ tốt hơn lên. Vì vậy, việc tăng số biến giải thích trong mô hình luôn làm cho tổng bình phương sai số ESS giảm. Và vì vậy, hệ số đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy là ESS R2 = 1− luôn luôn tăng. [Xem hàng thứ nhất và thứ hai ở sau vạch ngang đầu tiên TSS trong bảng 5.2]. Bảng 5.2: Những mô hình ước lượng cho giá các căn hộ Variable model A model B model C Constant 52.351 121.179 129.062 (38.28) (80.17) (88.3) SQFT 0.13875 *** 0.14831 *** 0.1548 *** (0.018) (0.021) (0.031) BEDRMS -23.911 -21.588 (24.64) (27.029) BATHS -12.193 (4.25) ESS 18,274 16,833 16,700 R2 0.821 0.835 0.836 − R2 0.806 0.805 0.787 F-STAT 54.861 27.767 16.989 d.f (N-K) 12 11 10 AIC 1,737 1,846 2,112 SCHWAR 1,903 2,177 2,535 * ** *** Chú thích: số trong ngoặc là standard error. là ở mức ý nghĩa 0.1; là ở mức ý nghĩa 0.05; là ở mức ý nghĩa 0.001. Tuy nhiên việc làm phức tạp hóa mô hình như vậy, nói chung là không được khuyến khích, bởi vì logic của việc lập mô hình là chỉ quan tâm đến việc đánh giá cái chính, chủ yếu, và lọc bỏ những cái không quan trọng ra khỏi phân tích. Ta không muốn đưa vào bức tranh phân tích tất cả mọi thứ trên đời, vì nó sẽ làm mờ đi yếu tố chính mà ta muốn đánh giá. Lê Hồng Nhật 5-4 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Về mặt kỹ thuật, việc đưa thêm các biến giải thích ít có ý nghĩa vào mô hình sẽ làm giảm mức độ chính xác của ước lượng, như chỉ ra vắn tắt dưới đây: ^ ˆ β − βk Như đã nêu, đi kèm với ước lượng tham số β k là thống kê t k = k ~ t(N − K ) , s 2 S kk [tuân theo phân bố t-student với (N-K) bậc tự do]. 1 ESS Lưu ý là ở mẫu số của thống kê t k , độ lớn của s 2 = N−K ∑n en2 = N − K sẽ có ảnh hưởng trực tiếp tới giá trị của thống kê t k . Việc tăng thêm số biến giải thích (K tăng) sẽ làm số bậc tự do (N-K) giảm, tức là làm s 2 có xu hướng bị đẩy lên. Ước lượng do vậy trở ^ nên kém chính xác, vì sai số của ước lượng: se( β k ) = s 2 / S kk bị tăng lên. Hệ quả là, giá trị thống kê t k sẽ trở nên nhỏ đi. Do đó, t k dễ bị rơi vào vùng không bác bỏ giả thuyết ( DNRH 0 ) . Và ta dễ bị mắc phải sai lầm là chấp nhận một giả thuyết sai, mà đáng ra ta cần phải bác bỏ nó. Nhìn chung, việc thêm biến giải thích vào mô hình có cái lợi là làm giảm tổng bình phương sai số, hay phần chưa được giải thích bởi mô hình, ESS. Nhưng cái thiệt là nó cũng làm giảm bậc tự do (N-K) [tức là làm cho việc phân tích có độ chính xác kém đi, như vừa nêu ở trên]. Nói một cách ẩn dụ, với việc đưa thêm các yếu tố mới vào mô hình, ta sẽ có cái nhìn đầy đủ hơn về mọi chi tiết, nhưng với cái giá là bức tranh không có điểm nhấn (thiếu focus). Chính vì vậy, thay vì sử dụng R 2 , người ta thường dùng hệ số hiệu chỉnh của nó: − 2 ESS /( N − K ) R = 1− . Việc hiệu chỉnh như vậy là để tránh khuynh hướng đưa quá nhiều TSS /( N − 1) biến giải thích không cần thiết vào mô hình. Cụ thể là, nếu việc đưa thêm biến giải thích có ý nghĩa vào mô hình, thì phần lợi [tức là làm giảm ESS] phải vượt quá phần thiệt [tức là − làm giảm bậc tự do (N-K)]. Khi đó, R 2 tăng lên, thể hiện rằng đó là việc nên làm. Trong − hoàn cảnh ngược lại, lợi không đủ bù phần mất mát, thì R 2 bị giảm xuống, thể hiện rằng ta không nên đưa thêm biến giải thích đó vào mô hình, vì đấy là việc làm ít có ý nghĩa. Ví dụ, trong bảng 5.2, dòng thứ 3, sau vạch ngang thứ nhất, ta thấy việc đưa thêm biến giải − thích là số phòng ngủ và số nhà tắm vào làm giảm R 2 . Theo tiêu chuẩn này, mô hình tốt nhất sẽ là mô hình A: chỉ có duy nhất biến diện tích căn hộ (SQFT) là có ý nghĩa giải thích cho giá cả của căn hộ đó. − Người ta có thể chỉ ra rằng R 2 không phạt đủ nặng việc đưa thêm các biến giải thích ít có ý nghĩa vào mô hình. Vì vậy, bên cạnh tiêu chuẩn đó, người ta còn sử dụng một số đánh giá ⎛ ESS ⎞ 2 K N ⎛ ESS ⎞ K N khác, chẳng hạn như AIC = ⎜ ⎟e và SCHWARZ = ⎜ ⎟N . Nhìn chung, khi ⎝ N ⎠ ⎝ N ⎠ biến giải thích không có ý nghĩa được đưa vào mô hình, thì các tiêu chuẩn này bị đẩy lên. − Vì vậy, mô hình lý tưởng nhất là mô hình có R 2 cao hơn, và các tiêu chuẩn AIC và Lê Hồng Nhật 5-5 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM SCHWARZ thấp hơn so với những mô hình khác. Ví dụ, trong bảng 5.2, mô hình A là tốt − nhất theo mọi tiêu chuẩn đánh giá, bao gồm cả R 2 , AIC và SCHWARZ . Trên thực tế, không phải bao giờ ta cũng may mắn như vậy. Rất có thể ta thấy một mô hình tốt hơn các cái còn lại về tiêu chuẩn này, nhưng lại tồi hơn về tiêu chuẩn khác. Khi đó, mô hình có nhiều tiêu chuẩn tốt nhất sẽ được lựa chọn. 5.3 Kiểm định các giả thuyết thống kê Nhận xét vừa nêu cho thấy, việc chọn ra mô hình tốt nhất không phải lúc nào cũng thuyết − phục cho lắm, nếu các tiêu chuẩn R 2 , AIC và SCHWARZ không đồng thời chỉ ra đâu là mô hình ưu việt nhất. Chính vì vậy, ta cần phải kiểm định lại xem quyết định của chúng ta có phù hợp về mặt thống kê hay không. Chẳng hạn, việc chọn mô hình A thay vì mô hình B hàm ý rằng, ta đã coi giả thuyết H 0 : β 3 = 0 là đúng. Trong khi việc loại bỏ mô hình C lại bao hàm rằng, ta coi giả thuyết đồng thời: H 0 : β 3 = β 4 = 0 là đúng. Việc kiểm định mức độ có ý nghĩa của từng tham số mô hình, như đã đề cập, được tiến hành bởi t-test. Trong khi đó, việc kiểm định giả thuyết đồng thời lại được thực hiện bởi Wald-test, như sẽ chỉ ra dưới đây. Trong chương 4, chúng ta đã nói rằng, kiểm định t-test về mức độ có ý nghĩa của tham số ước lượng có thể được làm đơn giản bởi việc sử dụng p-value. Trong mô hình phân tích ở đây, ta thấy, chỉ có hệ số hồi quy của SQFT là có ý nghĩa giải thích trong cả 3 mô hình. Trong khi p-value của BEDRMS và BATHS trong cả hai mô hình B và C đều quá cao: p − value > 0.05 . Tức là các hệ số hồi quy đi kèm với các biến giải thích này là không có ý nghĩa ở mức λ = 5% . Vì vậy, xét một cách riêng biệt, ta nên loại từng biến này ra khỏi mô hình. Nhưng liệu ta có nên loại cả hai biến đó ra, và chỉ giữ lại duy nhất biến giải thích là diện tích căn hộ (SQFT) hay không? Điều đó dẫn đến vấn đề kiểm định giả dưới đây. Việc loại bỏ cùng một lúc hai biến BEDRMS và BATHS là tương đương với việc chấp nhận giả thuyết đồng thời: H 0 : β 3 = β 4 = 0 . Ta muốn nhấn mạnh rằng, giả thuyết đó là hoàn toàn khác với việc, cùng một lúc, xẩy ra hai giả thuyết riêng biệt: H 0 : β 3 = 0 và H 0 : β 4 = 0 . Ví dụ, nếu xét riêng biệt, từng yếu tố nhỏ như mầu vôi, cách bố cục căn bếp, nhà tắm, vân vân, có thể là không có ý nghĩa quyết định tới sự sẵn lòng chi trả của người đi mua nhà. Nhưng một cách đồng thời, chúng vẫn có thể ảnh hưởng tới cái giá mà người mua sẵn lòng bỏ ra. Nói khác đi, từng giả thuyết riêng biệt đúng, không có nghĩa là giả thuyết đồng thời cũng đúng. Bây giờ, ta hãy xét xem làm thế nào để kiểm định giả thuyết đồng thời H 0 : β 3 = β 4 = 0 . Hãy nhìn lại hai mô hình sau: (U): PRICE = β 1 + β 2 SQFT + β 3 BEDRMS + β 4 BATHS + ε (5.1) Lê Hồng Nhật 5-6 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM (R): PRICE = β1 + β 2 SQFT + ε (5.2) Mô hình (U) [tức là mô hình C trong bảng 5.2] được gọi là mô hình không bị ràng buộc (unrestricted model). Mô hình (R) [tức là mô hình A trong bảng 5.2] được gọi là mô hình bị ràng buộc (restricted model). Sở dĩ như vậy là vì mô hình (R) chính là mô hình (U), nhưng chịu ràng buộc là H 0 : β 3 = β 4 = 0 . Việc lựa chọn xem mô hình nào là đúng, về thực chất quy về việc kiểm định giả thuyết kép sau: ⎧β 2 = 0 H0 : ⎨ .vs. H 1 : không phải là H 0 ⎩β 3 = 0 Chúng ta đã nhận xét rằng, việc đưa thêm biến giải thích vào mô hình luôn làm tăng mức độ giải thích của mô hình, tức là làm giảm tổng bình phương sai số ESS. Vì vậy, ta luôn có: ESS R > ESSU . Trong đó, ESS R là tổng bình phương sai số ước lượng của mô hình (R), và ESSU là của mô hình (U). Chúng ta nhận xét thêm rằng, nếu các biến BEDRMS và BATHS là không có ý nghĩa lắm cho việc giải thích giá căn hộ (PRICE), thì việc đưa chúng vào mô hình sẽ làm tổng bình phương sai số ước lượng giảm đi, nhưng không nhiều. Nói khác đi, nếu giả thuyết H 0 là đúng, thì hiệu ( ESS R − ESSU ) là dương, nhưng với độ lớn không đáng kể. Ngược lại, nếu H 0 là sai, thì việc đưa thêm các biến BEDRMS và BATHS sẽ cải thiện đáng kể mức độ giải thích của mô hình. Do vậy, độ lệch ( ESS R − ESSU ) sẽ rất lớn. Như vậy, chúng ta có thể đi đến nhận định rằng, khi hiệu ( ESS R − ESSU ) là lớn, thì ta sẽ bác bỏ giả thuyết H 0 ( RH 0 ) . Tuy nhiên, như thế nào thì hiệu ( ESS R − ESSU ) được coi là lớn? Điều đó dẫn đến việc lập thống kê F, mà ta sẽ trình bày dưới dạng tổng quát như sau. Xét hai lựa chọn về mô hình khác nhau: (U): Y = β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + .... + β K X K + ε (5.3) (R): Y = β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + .... + β K − J X K − J + ε (5.4) Mô hình (5.4) chính là mô hình (5.3), với J ràng buộc: β K − J +1 = β K − J + 2 = ... = β K = 0 . Nói khác đi, ta muốn kiểm định giả thuyết đồng thời sau: ⎧β K − J +1 = 0 ⎪β =0 ⎪ H 0 : ⎨ K − J +2 .vs. H 1 : không phải là H 0 ⎪......... ⎪β K ⎩ =0 Lê Hồng Nhật 5-7 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Người ta có thể chứng minh được rằng, đại lượng sau có phân bố F với J và (N-K) bậc tự do: ( ESS R − ESSU ) J Fc = ~ F (J , N − K ) (5.5) ESSU /( N − K ) Từ lập luận nêu trên, nếu Fc lớn hơn giá trị F-tra bảng: Fc > Fλ ( J , N − K ) , khi đó ta bác bỏ giả thuyết ( RH 0 ) . Ngược lại, nếu Fc < Fλ ( J , N − K ) thì ta sẽ không bác bỏ giả thuyết đó ( DNRH 0 ) . Đồ thị 5.1: kiểm định giả thuyết với F-test. DNRH0 RH0 Ví dụ 5.1 (tiếp theo): trong ví dụ về giá căn hộ, với việc chọn giữa mô hình (5.1) và (5.2), ta có ESS R = 18,274 , ESSU = 16,700 [xem bảng 5.2], J = 2, ( N − K ) = 10 . Vì vậy: (18,274 − 16,700) 2 Fc = = 0.471 16,700 / 10 Ta có thể tra bảng F-statistic: F0.05 (2,10) = 4.1 . Vì vậy, ta có: Fc < F0.05 (2,10) . Tức là ta sẽ không bác bỏ giả thuyết H 0 . Khi đó, mô hình với chỉ một biến giải thích là diện tích sử dụng (SQFT) được coi là mô hình đúng nhất theo kiểm định Wald –test. 5.4 Kiểm định tính có ý nghĩa của cả mô hình (overall significance test) Lê Hồng Nhật 5-8 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Một trường hợp đặc biệt của Wald test (hay F-test) vừa nêu trên là đánh giá hai mô hình sau: (U): Y = β1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + .... + β K X K + ε (5.6) (R): Y = β1 + ε (5.7) Trong mô hình bị ràng buộc (R), tất cả các biến giải thích, ngoại trừ hằng số (constant term), bị loại bỏ. Tức là chúng ta muốn kiểm định giả thuyết H 0 : H 0 : β 2 = β 3 = ... = β K = 0 .vs. H 1 : không phải là H 0 Nói khác đi, ta muốn kiểm tra nhận định là: “không có bất cứ một biến giải thích nào trong mô hình, ngoại trừ constant term, là có ý nghĩa cả”. Wald-test cho kiểm định như vậy có dạng đơn giản như sau: R 2 ( K − 1) Fc = ~ F ( K − 1, N − K ) (1 − R 2 ) /( N − K ) Trong đó, R 2 là độ phù hợp của mô hình (5.6). Nếu ta không bác bỏ giả thuyết H 0 , thì không có biến giải thích nào, ngoại trừ constant term trong (5.6) là có ý nghĩa cả. Chúng ta có một mô hình tồi và cần phải xây dựng lại mô hình hồi quy. Thông thường các sofware như eviews sẽ cho ra thông báo về việc kiểm định giả thuyết về tính có ý nghĩa chung của cả mô hình (overall significance). Giá trị của Fc , tính theo công thức (5.5), lúc này được gọi là F-stat. Đi kèm theo nó, eviews cũng cho ra p-value của F- stat. Ví dụ 5.1 (tiếp theo): ứng với mô hình (C), máy tính sẽ kiểm định giả thuyết: H 0 : β 2 = β 3 = β 4 = 0 . Và cho ra thông báo F-stat = 16.98, [p-value =0.000]. Nhìn vào bảng 5.2, các giá trị của F-stat cho mô hình (A) và (B) lần lượt là 54.86 và 27.7. Tức là trong cả 3 mô hình, một cách đồng thời, các biến là có ý nghĩa cho việc giải thích những biến động của giá căn hộ PRICE. 5.5 Những ứng dụng khác của Wald test Ứng dụng của Wald test là khá rộng và đa dạng hơn nhiều so với những ví dụ đã nêu ở trên. Nhưng nhìn chung, chúng có cùng chung một cách tiếp cận là so sánh độ tốt về mặt thống kê giữa hai dạng mô hình: bị ràng buộc và không bị ràng buộc. Chúng ta xem lại một số cải biên của ví dụ đơn giản về nhu cầu đầu tư ở Mỹ (1968 -82): Lê Hồng Nhật 5-9 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM (U): INV = β1 + β 2T + β 3 G + β 4 INT + β 5 INF + ε (5.8) Mô hình này giả định rằng các nhà đầu tư nhậy cảm với lãi suất (INT) và lạm phát (INF). Một giả định khác là các nhà đầu tư chỉ nhậy cảm với lãi suất thực. Mô hình biểu diễn sẽ là: (R): INV = β1 + β 2T + β 3 G + β 4 ( INT − INF ) + ε (5.9) Chúng ta nhận xét rằng mô hình (5.9) là bị ràng buộc (restricted) so với mô hình (5.8) bởi giả định là: H 0 : β 4 + β 5 = 0 . Hay cũng vậy, ta kiểm định: H 0 : β 4 = −β 5 .vs. H 1 : không phải là H 0 (5.10) Các bước tiến hành kiểm định (Wald test) là như sau: Bước 1: Xác định rõ đâu là mô hình bị ràng buộc (restricted model: R) , bằng cách nhận dạng yêu cầu cần kiểm định là gì, hay cũng vậy, giả thuyết H 0 bao gồm những ràng buộc gì. Bước 2: Tiến hành chạy hồi quy mô hình không bị ràng buộc (U) và mô hình bị ràng buộc (R). Bước 3: Tính thống kê Fc , sử dụng phương trình (5.5), với các bậc tự do J [là số các ràng buộc nêu bởi H 0 ] và (N-K). Bước 4: Từ bảng thống kê F, tìm giá trị F-tra bảng [tức là tìm critical value: F ( J , N − K ) λ ]. Một cách khác nữa, ta có thể tính p − value = Pr ob( F ( J , N − K ) > Fc ) Bước 5: Loại bỏ giả thuyết ( RH 0 ) , nếu Fc > F ( J , N − K ) λ , hoặc p − value < λ . 5.6 Lỗi lầm trong việc lập mô hình (Specification errors) Chúng ta đã nêu lên dạng tổng quát của mô hình hồi quy như sau: Y = β1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + .... + β K X K + ε Tuy nhiên, người lập mô hình có thể phạm phải rất nhiều loại sai lầm trong việc xác định dạng mô hình cụ thể. Có lẽ hai loại lỗi phổ biến nhất là: bỏ qua những biến có ý nghĩa, không đưa chúng vào mô hình; và ngược lại, đưa quá nhiều biến giải thích không có ý nghĩa vào mô hình. Lỗi sau cùng đã được bàn ở trên. Nó làm ước lượng trở nên mất chính xác. Mặc dù ước lượng vẫn là không chệch. Việc né tránh lỗi lầm đó, như đã nói, được thực − hiện dựa trên xem xét các chỉ tiêu đo lường R 2 , AIC , và SCHWARZ, cũng như sử dụng các kiểm định F-test và t-test. Đối với lỗi lầm thứ nhất, việc phát hiện trở nên khó khăn hơn. Lê Hồng Nhật 5-10 Trần Thiện Trúc Phượng
- Khoa Kinh tế Kinh tế lượng ©2007 ĐHQG TP.HCM Chủ yếu là do người lập mô hình thường sử dụng cách tiếp cận máy móc, học từ sách giáo khoa (text-book approach), mà không có những phân tích thấu đáo về đối tượng nghiên cứu. Như trong ví dụ về đầu tư của Mỹ (1968-82), nếu chỉ dựa vào sách giáo khoa, người lập mô hình có thể sẽ bỏ quên, không đưa biến xu thế vào phân tích. Ở đây ta muốn nêu lên hậu quả khá tai hại của cách tiếp cận text-book đó là như thế nào. Để đơn giản, chúng ta giả sử mô hình đúng là như sau: Y = β1 X 1 + β 2 X 2 + ε (5.11) Nhưng chúng ta phạm sai lầm, và chạy hồi quy mô hình sau: ~ Y = β1 X 1 + ε (5.12) ~ Trong (5.12), ta bỏ quên X 2 , nên về thực chất, hay về mặt tổng thể, ε = β 2 X 2 + ε . Bây giờ, do sự lầm tưởng, ta chạy hồi quy (5.12), thay vì chạy mô hình đúng (5.11). Sử dụng phương trình (3.9), định lý 3.1, ta có ước lượng sau: ~ β 1 = β 1 + ∑ c1n ε n ˆ (5.13) ~ Thế giá trị ε = β 2 X 2 + ε vào (5.13), và lấy kỳ vọng cả hai vế, ta có: ~ Eβ 1 = E[ β1 + ∑ c1n ε n ] ˆ = E[ β1 + ∑ c1n ( β 2 x n 2 + ε n )] = β1 + β 2 ∑ c1n x n 2 + ∑ c n1 Eε n Trong đó, x n 2 là quan sát thứ n của biến giải thích X 2 . Sử dụng giả thuyết A1, ta có: ^ E β 1 = β1 + β 2 ∑ c1n x n 2 ≠ β1 (5.14) Phương trình (5.14) nói lên rằng, nhìn chung, việc bỏ quên biến giải thích có ý nghĩa sẽ làm ước lượng bị chệch (biased estimation). Vì vậy, mọi kiểm định thống kê trở nên vô giá trị, và việc dự báo trở nên vô nghĩa. Đây có lẽ là lời cảnh tỉnh nghiêm khắc nhất với những nghiên cứu máy móc, dựa trên text books. Để tránh tình huống này, việc đánh giá thực tiễn kỹ lưỡng trước khi lập mô hình là một việc làm không thể thiếu. Lê Hồng Nhật 5-11 Trần Thiện Trúc Phượng
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài tập kinh tế lượng
4 p |
4128 |
493
-
Bài giảng kinh tế lượng phần 1
13 p |
1195 |
346
-
Bài giảng kinh tế lượng phần 2
14 p |
700 |
281
-
Bài giảng kinh tế lượng phần 4
12 p |
497 |
209
-
Bài giảng Kinh tế vi mô 16
32 p |
372 |
158
-
BÀI GIẢNG MÔN HỌC KINH TẾ LƯỢNG
112 p |
193 |
98
-
Bài giảng Luật Kế toán: Phần 1 - ThS. Võ Thị Thùy Trang
31 p |
198 |
78
-
BÀI GIẢNG: TỔ CHỨC CÔNG TÁC KẾ TOÁN
18 p |
280 |
74
-
Bài giảng Luật Kế toán: Phần 2 - ThS. Võ Thị Thùy Trang
44 p |
111 |
48
-
KINH TẾ LƯỢNG - THỐNG KÊ MÔ TẢ - 1
14 p |
143 |
38
-
Câu hỏi và bài tập ôn tập Kinh tế lượng
11 p |
96 |
23
-
Bài giảng phân tích kinh tế doanh nghiệp
63 p |
64 |
17
-
Bài giảng Thuế ứng dụng: Chương 5 - ThS. Văn Thị Quý
25 p |
49 |
13
-
Bài giảng Kinh tế tài chính - Kế toán doanh thu, thu nhập khác, chi phí và xác định kết quả kinh doanh
17 p |
46 |
13
-
Bài giảng Kinh tế tài chính - Chương 7: Kế toán thuế thu nhập doanh nghiệp (Phần 2)
5 p |
44 |
11
-
Bài giảng Kinh tế tài chính - Chương 7: Kế toán thuế thu nhập doanh nghiệp (Phần 1)
13 p |
34 |
10
-
Bài giảng Phân tích thuế hàng hóa và dịch vụ - TS Lê Quang Cường
80 p |
23 |
1

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Set-Cookie: TLDEVNamespace=f8p5vsv62qq5qfv0vk97t2d5v4; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly