Khám phá mối quan hệ phi tuyến với hồi quy Kernel Exploring nonlinear relationships with kernel regression 1. Giới thiệu Trong bài học trước, chúng ta đã học cách sử dụng phương pháp Kernel để khám phá hình dạng phân phối của một biến. Đó là một bước khởi đầu tuyệt vời. Tuy nhiên, phần lớn các câu hỏi trong kinh tế và tài chính không chỉ dừng lại ở việc mô tả một biến đơn lẻ, mà còn tập trung vào việc tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến. Ví dụ, lợi suất của một cổ phiếu phụ thuộc vào lợi suất của thị trường như thế nào? Lương của một người thay đổi ra sao theo số năm kinh nghiệm? Công cụ quen thuộc nhất để trả lời những câu hỏi này là mô hình hồi quy tuyến tính OLS. OLS giả định rằng mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là một đường thẳng. Đây là một giả định mạnh và hữu ích trong nhiều trường hợp, nhưng thực tế thường phức …

🔔 Khu vực THÀNH VIÊN
Bạn cần đăng ký một gói Thành viên để truy cập nội dung này.
Các gói hiện có:
Bạn đã có tài khoản → đăng nhập
Back to top button