Bài giảng Cơ sở đánh giá mô hình các giả thiết của phương pháp OLS

Nội dung cơ bản của bài giảng Cơ sở đánh giá mô hình các giả thiết của phương pháp OLS trình bày kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không và phương sai của sai số thay đổi.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Cơ sở đánh giá mô hình các giả thiết của phương pháp OLS CƠ SỞ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH CÁC GIẢ THIẾT CỦA PHƯƠNG PHÁP OLS GIẢ THIẾT NỘI DUNG KHUYẾT TẬT MỤCE(Ui / X2i , X3i ,...,Xki)  0 Mô hình đinh dạng Mô hình định dạng sai 5.1 và 5.5 đúng (chỉ định sai)cov( X ji ,U i )  0 Phương sai sai số Phương sai sai số thay 2 5.2var( i / X 2i , X 3i ,...,X ki)   U đồng đều đổi Các biến độc lập Đa cộng tuyến 5.42X2i 3X3i ...k Xki 0 không có tương quan 1 tuyến tính Sai số ngẫu nhiên Sai số ngẫu nhiên không 5.3 Ui ~ N(0, 2 ) phân phối chuẩn phân phối chuẩn 1 5.1. KỲ VỌNG CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN KHÁC KHÔNG 5.1.1. NGUYÊN NHÂN 5.1.2. HẬU QUẢ 5.1.3. PHÁT HIỆN 5.1.4. KHẮC PHỤC2 5.1. KỲ VỌNG CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN KHÁC KHÔNG NGUYÊN NHÂN 3 Nguyên nhân 1: Mô hình thiếu biến quan trọng -Biến Z có tác động đến Y Mô hình đúng:Yi  1   2 X 2i   3 X 3i  ...   m X mi  ...   k X ki   .Zi  ui Mô hình sai: Yi  1   2 X 2i  3 X 3i  ...  m X mi  ...   k X ki  vi - Biến Z có tương quan với ít nhất một biến độc lập cov( X 2 , Z )  0  cov( X 2 , v)  0 5.1. KỲ VỌNG CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN KHÁC KHÔNG NGUYÊN NHÂN 4 Nguyên nhân 2: Dạng hàm sai Yi  1  2 X 2i  3 X 3i  ...   m X mi  ...   k X ki  ui nếu thỏa mãn: E (U i / X 2i , X 3i ,..., X ki )  0 thì sẽ có:E(Y/ X2i , X3i,..., mi,..., ki)  1  2X2i  3X3i ... mXmi ... k Xki X X nhưng các phương trình sau lại không thỏa mãn: 2 E(Yi / X2i ,...,Xki)  1  2 X2i  3X3i ...k Xki X2i ui E(Yi / X2i ,...,Xki)  1  2.log( 2i )  3.log( 3i ) ... k.log( ki) ui X X X 5.1. KỲ VỌNG CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN KHÁC KHÔNG NGUYÊN NHÂN5 Nguyên nhân 3: Tính tác động đồng thời của số liệu Nguyên nhân 4: Sai số do đo lường số liệu 5.1. KỲ VỌNG CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN KHÁC KHÔNG HẬU QUẢ6 - Ước lượng OLS sẽ là ước lượng chệch - Các suy diễn thống kê không còn đáng tin cậy * Xem thêm giáo trình (trang 205  209) 5.1. KỲ VỌNG CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN KHÁC KHÔNG PHÁT HIỆN7 Kiểm định Ramsey - Bước 1: Hồi quy mô hình ban đầu thu được ˆ Y , RSS 1 ( R12 ) Yi  1   2 X i  ui 2 - Bước 2: Hồi quy mô hình phụ thu được RSS 2 ( R 2 ) ˆ Yi  1   2 X i  1iYi 2  vi Mở rộng: ˆi 2  ...   mYi m1  vi Yi  1   2 X i  1iY ˆ 5.1. KỲ VỌNG CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN KHÁC KHÔNG PHÁT HIỆN8 Kiểm định Ramsey - Bước 3: Kiểm định cặp giả thiết sau: H0: MH (1) không thiếu biến H0 :1 ...m  0  H1: MH (1) thiếu biến H1 :12 ...m  0 2 + Tiêu chuẩn KĐ F ( RSS 1  RSS 2 ) / m ( R 2 2  R 21 ) / m F RSS 2 /( n  k  m ) (1  R 2 2 ) /( n  k  m) + Miền bác bỏ với mức ý nghĩa α  W  F : F  F m,nkm 5.2. PHƯƠNG SAI CỦA SAI SỐ THAY ĐỔI PHƯƠNG CỦ SỐ ĐỔ (HETEROSCEDASTICITY) 5.2.1. Bản chất của hiện tượng PSSS thay đổi 5.2.2. Hậu quả của hiện tượng PSSS thay đổi 5.2.3. Phương pháp phát hiện PSSS thay đổi 5.2.4. Khắc phục hiện tượng PSSS thay đổi 9Bản chất của PSSS thay đổi chấ Xét mô hình hồi quy 2 biến: Yi  1  2 X 2i  U i (1) Giả thiết: Phương sai của sai số ngẫu nhiên đồng đều, không thay đổi hay thuần nhất Var (U i )   2 (i) Trong thực tế PSSS có thể thay đổi Var (U i )  Var (U j )( i  j ) Ta có: Var (Yi )  Var (U i ) ...