Khám phá những kiến thức liên quan câu hỏi regression analysis là gì?

1. Khám phá khái niệm và đặc điểm của Regression Analysis

1.1. Regression Analysis là gì? 

Regression Analysis hay còn được gọi là phân tích hồi quy là một tập hợp nhiều phương pháp thống kê khác nhau để có thể ước tính các mối liên kết giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập. Khi thống kết, các giá trị kỳ vọng của các biến ngẫu nhiên sẽ được dự đoán thông qua điều kiện của các biến ngẫu nhiên khác đã được tính toán trước.

Hồi quy phân tích sử dụng nhiều biến thể như tuyến tính và phi tuyến tính. Tuy nhiên được sử dụng rộng rãi nhất vẫn là tuyến tính đơn giản và nhiều tuyến tính. Việc phân tích hồi quy tuyến tính sẽ dùng cho những dữ liệu lớn với mức độ cao hơn với các biến phụ thuộc và các biến độc lập thể hiện thành các mối quan hệ phi tuyến.

Phương thức tính toán này có thể đem đến những kết quả ước chừng tốt về mối quan hệ giữa biến số. Dựa trên những phương trình tính toán này, có thể dự đoán được dễ dàng những biến phụ thuộc chưa rõ thông qua hệ thống các biến độc lập đã tìm ra.

1.2. Đặc điểm của Regression Analysis

Regression Analysis là một công dụng dùng để thống kê trong việc quản lý tài sản, tính điểm tín dụng hay kinh tế lượng một cách thường xuyên. Từ việc áp dụng Regression Analysis vào trong các mô hình hồi quy khác nhau, nhiều lý thuyết kinh tế lượng liên quan đến việc giả định về các hoạt động kinh tế.

Khi phân tích hồi quy, ta sử dụng rất nhiều đến các kỹ thuật thống kê hóa định lượng dựa trên quan hệ của 2 biến số trở lên. Regression Analysis có thể dự báo trước định lượng để có thể tiên đoán, phát hiện ra các lỗ hổng biến số đang được xem xét, các biến số ấy có những khả năng nào dẫn tác động đến nhóm tổng thể lớn hơn.

Khi tiến hành phân tích hồi quy, các ngân hàng đã thiết lập một loại các tiêu chuẩn tín dụng cho đại chúng, đồng thời tạo dựng một công thức thống kê dự đoán hoàn hảo của các tài khoản sẽ có trong tương lai.

Khi đi sâu và phân tích, ngân hàng sẽ biết được các đặc tính tín dụng của những khách hàng thanh toán tốt và thanh toán hạn chế từ đó đưa ra những dự báo dựa trên những nghiên cứu trải nghiệm tín dụng trước đó của khách hàng.

2. Ưu nhược điểm

Sau khi nghiên cứu được khái niệm, đặc điểm của Regression Analysis, chúng ra hãy đi sâu vào phân tích thêm những ưu điểm nhược điểm của phương pháp tính toán này.

2.1. Ưu điểm của Regression Analysis

Regression Analysis là một phương pháp có tính chính xác cao khi thỏa mãn được điều kiện là có nhiều mẫu để phân tích dữ liệu. Đồng thời, còn có thể dùng những số liệu được lưu lại từ quá khứ để phục vụ thêm cho quá trình phân tích nhằm xác định chính xác và chi tiết phạm vi nghiên cứu.

2.2. Nhược điểm của Regression Analysis

Nếu muốn có được những mẫu để nghiên cứu thì phải tìm kiếm mẫu nghiên cứu có độ chính xác và tính tin cậy cao. Việc tìm kiếm những mẫu này rất khó khăn, tốn kém và mất nhiều thời gian.

3. Có những loại hình Regression Analysis nào

Từ trước đến nay, khi bắt đầu phân tích số liệu, các nhà phân tích chuyên sâu đều sử dụng những số liệu từ quá khứ, được chọn lọc, tìm kiếm tương thích giữa các sự việc và thời điểm liên quan đến nhau.

Dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau, người ta dựa vào những diễn biến, sự kiện từ quá khứ để đưa ra dự đoán cho tương lai. Có nhiều cách để phân loại Regression Analysis, nhưng phổ biến nhất  là những phương pháp sau:

3.1. Phương pháp hồi quy đơn 

Đây được coi là phương pháp dùng để xem xét lại các mối quan hệ ở một tiêu chuẩn phản ánh vận động của hiện tượng kinh tế hay còn gọi là biến phụ thuộc với những chỉ tiêu phản ánh thông qua nguyên nhân chính là các biến độc lập. Phương pháp hồi quy đơn có phương trình: Y= a+bx ( trong đó Y là biến phụ thuộc, X sẽ là biến độc lập, a là hệ số góc hay còn gọi là nút chặn trên đồ thị còn lại b là hệ số góc biểu thị độ dốc hoặc độ nghiêng của đường biểu diễn biến phụ thuộc trên đồ thị.

Khi giải phương trình này cần phải tìm ra được kết quả của giá trị a và b sau đó đi sâu vào ước lượng các giá trị của Y sao cho tương ứng với giá trị của x để có thể đưa ra dự báo, phân tích dựa theo chỉ tiêu nghiên cứu.

3.2. Phương pháp hồi quy bội

Hồi quy bội và hồi quy đa biến là 2 tên gọi chung của phương pháp này, chúng được dùng để phân tích mối quan hệ của các biến số độc lập với một biến phụ thuộc. Phương pháp này có nghĩa là đưa ra nhiều mục tiêu, nguyên nhân để phân tích dẫn ra một kết quả chính xác nhất.

Các mô hình phân tích hồi quy rất đa dạng như có thể phân tích và dự báo doanh thu của tổ chức khi buôn bán nhiều loại mặt hàng, phân tích được tổng chi phí hao tổn khi chịu nhiều sự tác động khác nhau.

Cũng như phương pháp hồi quy đơn thì phương pháp hồi quy đa biến cũng có phương trình, tuy nhiên chúng sẽ phức tạp hơn nhiều phương pháp hồi quy đơn.

Phương trình có dạng như sau: Y= b0 +b1x1 + b2x2 +… + bixi +… + bnxn + e

Trong đó Y là chỉ tiêu phản ánh đối tượng nghiên cứu hay còn gọi là biến phụ thuộc, b0 là tung độ gốc,bi là độ dốc của phương trình theo các biến độc lập,xi là các nhân tố ảnh hưởng hay còn được gọi là biến độc lầm, còn lại e là sai số.

Dựa theo những dữ kiện trước đó của Yi và xi ta có thể tìm ra các thông số 0 và bi. Khi có đầy đủ dữ liệu, ta sẽ xây dựng phương trình hồi quy để có thể dự báo số lượng trung bình của biến Y.

Phương thức này phân tích tương tự như phân tích theo mô hình tuyến tính đơn nhưng xuất hiện nhiều biến độc lập nên phức tạp hơn. Phương pháp này giúp định lượng các quan hệ kinh tế, xác định lại các giả thiết sự tác động và sức ảnh hưởng của các nhân tố giúp cho kết quả phân tích chính xác hơn, tăng tính hiệu quả trong việc thực hiện mục tiêu đề ra của đối tượng cần tính toán.

Hy vọng qua bài viết này, timviec365.vn có thể giúp bạn trả lời câu hỏi regression analysis là gì? Chúng tôi mong rằng những kiến thức trên hữu ích để bạn có thể vận dụng vào trong công việc, học tập, đời sống.