Bài giảng Kinh tế lượng: Bài 6 - Đoàn Hoài Nhân

Bài giảng Kinh tế lượng: Bài 6 do Đoàn Hoài Nhân biên soạn giúp cho các bạn biết được các hiện tượng, nguyên nhân, cách khắc phục việc vi phạm giả thiết hồi quy;... Mời các bạn tham khảo bài giảng để hiểu rõ hơn về những nội dung này.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Bài 6 - Đoàn Hoài Nhân VIPHẠMGIẢTHIẾTHỒIQUY1.Thếnàolàhiệntượngviphạmgiảthiếthồi quy?2.Nguyênnhâncủahiệntượngđólàgì?3.Làmsaođểbiếthiệntượngđóxãyra?4.PhươngphápOLSliệucóápdụngđược không?5.Cáchkhắcphụcnhữnghiệntượngđónhư thếnào?Các hiện tượng vi phạm giả thiết hồi quy8.1. Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity)8.2. Hiện tượng phương sai không đồng đều (Heteroscedasticity)8.3. Hiện tượng tự tương quan (Outocorrelation) Hiệntượngđacộngtuyến (Multicollinearity)Hiện tượng đa c ộng tuy ến là hiện tượng tương quang iữa c ác biến c ố đ ịnh (c ác biến g iải thíc h) v ới nhau,c húng tac ó th ểphânrahailo ạiđac ộng tuy ến:đac ộng tuy ếnho ành ảo vàđac ộng tuy ếnkhô ng ho ành ảo . Pháthiệnđacộng: 1. Hệsốxácđịnhcaonhưngtỷsốtthấp 2. Tươngquancặpgiữacácbiếngiảithíchcao 3. Xéttươngquanriêng 4. Hồiquyphụ Hậu quả của đa cộng tuyến1. Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn.2. Khoảng tin cậy rộng lớn3. Tỷ số t mất ý nghĩa4. Hệ số xác định cao nhưng tỷ số t mất ý nghĩa Hậu quả của đa cộng tuyến5. Các ước lượng OLS và sai số chuẩn của chúng trở nên rất nhạy với những thay đổi trong số liệu.6. Dấu của các ước lượng của các hệ số hồi quy có thể sai.7. Thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác thì hệ số của các biến còn lại có thể thay đổi rất lớn và thay đổi cả dấu của chúng. BIỆNPHÁPKHẮCPHỤC1. Sử dụng thông tin tiên nghiệm2. Thu thập thêm thông tin hoặc lấy thêm mẫu mới3. Bỏ bớt biến4. Sử dụng sai phân cấp một Hiệntượngphươngsaikhôngđồng đều (Heteroscedasticity) (Heteroscedasticity)Mộtsốlýdodẫnđếnphươngsaithayđổi:1. Theo các mô hình học tập sai lầm, khi mọi người học hỏi, các sai lầm về hành vi của họ càng ngày càngnhỏtheothờigian.2. Khithunhậptănglên,ngườidâncónhiềuthunhập tự định hơn và pham vi lựa chọn về việc sử dụng thu nhập cũng tăng lên. Vì vậy phương sai có khả năngtănglênvớithunhập.3.Phươngsaithayđổicónãysinhdosự hiện diện của các yếu tố tách biệt (outlier:nằmngoài).4. Khi mô hình hồi quy không xác định một cách đúng đắn, chẳng hạn có một số biến bị loại khỏi mô hình, cũng có thể tạo ra hiện tượng phươngsaithayđổi. Phát hiện phương sai thay đổi1. Bản chất của vấn đề nghiên cứu2. Xem xét đồ thị phần dư3. Dùng kiểm định Goldfeld-Quandt4. Kiểm định Breusch-Pagan5. Kiểm định White6. Dùng kiểm định ParkHậu quả phương sai thay đổi• Các ước lượng OLS vẫn là không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa.• Ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch, như vậy sẽ làm mất hiệu lực của kiểm định. Biện pháp khắc phục1. Trường hợp phương sai đã biết2. Phương sai chưa biết Giả thiết 1: Phương sai của sai số tỷ lệ với bình phương của biến giải thích Giả thiết 2: Phương sai của sai số tỷ lệ với biến giải thích (X) Giả thiết 3: Phương sai của sai số tỷ lệ với bình phương giá trị kỳ vọng của Yi Giả thiết 4: Phép biến đổi Loga TỰ TƯƠNG QUANTự tương quan có thể hiểu là sự tươngquan giữa các thành phần của chuỗiquan sát được sắp xếp theo thứ tự thờigian hoặc không gian. Nguyên nhân tự tương quan1. Nguyên nhân khách quan Quán tính Hiện tượng mạng nhện Trễ2. Nguyên nhân chủ quan Xử lý số liệu Sai số do lập mô hình Hậu quả của tự tương quan1. Ước lượng OLS vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch, nhưng khônglàướclượnghiệuquảnữa.2. PhươngsaicácướclượngOLSlàbị chệch, đôi khi quá thấp so với phương sai thực và sai số tiêu chuẩn,dẫnđếnphóngđạitỷsốt.3. CáckiểmđịnhtvàFkhôngđángtin cậy4. Công thức thông thường để tính phương sai của sai số là ước lượng chệch của phương sai thực và trong một số trường hợp, nó dường như ước lượng thấp của phương sai thực.5.Cóthểhệsốxácđịnhkhôngđángtin cậyvàdườngnhưlànhậngiátrịước lượngcao.6. Cácphươngsaivàsốtiêuchuẩncủa dựđoánkhôngcóhiệuquả.PHÁT HIỆN HIỆN TƯỢNG TỰTƯƠNG QUAN 1. Phươngphápđồthị 2. Kiểmđịnhd(Durbin–Watson) t t 1 vt 0 1 T ( ˆt ˆt 1 ) 2DW t 2 T ˆ t 2 t 1Các giả thiết của thống kê DW1. Mô hình phải bao gồm các số hạng chặn trên trục Y2. Các biến giải thích X phải cố định trong phép lấy mẫu lặp.3. Các ε được sản sinh ra từ phương trình ...