Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - TS. Trịnh Thị Hường

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 cung cấp cho người học những kiến thức như: Phương sai của sai số thay đổi – Nguyên nhân và hậu quả; Phát hiện phương sai của sai số thay đổi; Khắc phục phương sai của sai số thay đổi. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - TS. Trịnh Thị HườngHỌC PHẦN KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG 5 PHƯƠNG SAI CỦA SAI SỐ THAY ĐỔIGiảng viên: T.S. TRỊNH THỊ HƯỜNGBộ môn : ToánEmail: trinhthihuong@tmu.edu.vnBài giảng có tham khảo của ThS. Nguyễn Thị HiênNỘI DUNG CHÍNH5.1 Phương sai của sai số thay đổi – Nguyên nhân vàhậu quả5.2 Phát hiện phương sai của sai số thay đổi5.3 Khắc phục phương sai của sai số thay đổi5.1 Phương sai của sai số thay đổi – Nguyênnhân và hậu quảXét mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển nhiều biến ?? = ?1 + ?2 ?2? + ?3 ?3? +. . . +?? ??? + ??Các giả thiết cơ bản của MHHQ nhiều biếnGiả thiết 1. Các biến giải thích Xj (j = 2, ?) là xác địnhGiả thiết 2. ? ?? = ? ?| ?? = 0, ∀? ? 2 (∀? = ?)Giả thiết 3. ?(?? . ?? ) = ൝ 0(∀? ≠ ?)Giả thiết 4. Hạng ma trận X bằng k: rank(X) = kGiả thiết 5. ?? ~ ? (0, ? 2 ) (∀?) 5.1 Phương sai của sai số thay đổi – Nguyên nhân và hậu quả 5.1.1 Hiện tượng phương sai của sai số thay đổi và nguyên nhân Xảy ra khi giả thuyết ??? ?? = ? 2 , ∀? bị vi phạm, tức là: ??? ?? = ??2 với ??2 là khác nhauCâu hỏi: Hiện tượng phương sai của sai số (PSSS) thayđổi thì giải thiết cơ bản nào của MHHQTT bị vi phạm? 5.1.2 Nguyên nhân của phương sai của sai số thay đổi- Bản chất của mối quan hệ giữa các biến kinh tế.- Kỹ thuật thu thập và xử lý số liệu được cải tiến.- Con người học được hành vi trong quá khứ.- Quan sát ngoại lai.- Mô hình thiếu biến quan trọng hoặc dạng hàm sai.Chú ý: PSSS thay đổi thường xảy ra đối với số liệuchéo hơn số liệu chuỗi thời gian.5.1.3 Hậu quả của phương sai của sai số thay đổi- ?መ? vẫn là các ước lượng tuyến tính, khôngchệch nhưng không còn là ước lượng hiệu quảcủa βj.- Var(?መ? ) là các ước lượng chệch nên do đókhoảng tin cậy và các kiểm định dựa trên thốngkê T và F không còn đáng tin cậy.5.2 Phát hiện phương sai của sai số thay đổi 5.2.1 Phương pháp đồ thị 5.2.2 Kiểm định Park 5.2.3 Kiểm định Glejser 5.2.4 Kiểm định White 5.2.5 Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc5.2.1 Phương pháp đồ thịPhần dư ei là ước lượng của sai số ngẫu nhiên Uinên dựa vào đồ thị ei (hoặc ei2) theo một biếngiải thích Xj hay theo ?෠? (MHHQ nhiều biến) ta cókết luận: Nếu với các giá trị khác nhau của Xj, độ rộngcủa dải đồ thị thay đổi thì có thể nói mô hìnhxảy ra hiện tượng PSSS thay đổi 5.2.2 Kiểm định Park* MHHQ hai biến. Park đưa ra giả thiết: 2 2 ?2 ?? ?? = ? ?? ? ⇔ ln ??2 = ln ? 2 + ?2 ln ?? + ?? 2 2 ? ?Vì thường ? chưa biết nên Park đề nghị thay thế ?bởi ước lượng của nó là ei2 ln ??2 = ?1 + ?2 ln ?? + ?? Trong đó: ?1 = ln ? 2Bước 1. Ước lượng hồi quy gốc để thu được cácphần dư eiBước 2. Ước lượng hồi quy ln ??2 = ?1 + ?2 ln ?? + ??Bước 3. Kiểm định giả thuyết ?0 : ?2 = 0 ?0 : Phươ?? ??? ??? ?ố ?ℎô?? đổ?ቊ ?1 : ?2 ≠ 0 ⇔ ቊ ?1 : Phươ?? ??? ??? ?ố ?ℎ?? đổ?Nếu bác bỏ H0 ta kết luận mô hình có hiệntượng phương sai của sai số thay đổi . ෡? :* MHHQ nhiều biến. Ta thay biến Xi bởi ? ln ??2 = ln ? 2 + ?2 ln ? ෡? + ??Các bước làm tương tự MHHQ hai biến.Ví dụ 5.1: Cho bảng kết quả kiểm định Park, với mức ýnghĩa 5% phát hiện hiện tượng phương sai của sai sốthay đổi trong mô hình. Dependent Variable: LOG(E^2) Method: Least Squares Sample: 1 12 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -5.262688 0.530118 -9.927385 0.0000 LOG(YF) 3.656501 0.190490 19.19526 0.0000 R-squared 0.973577 Mean dependent var 4.898775 Adjusted R-squared 0.970935 S.D. dependent var 0.570731 S.E. of regression 0.097301 Sum squared resid 0.094676 F-statistic 368.4579 Prob(F-statistic) 0.000000Với mức ý nghĩa 5% KĐGT: ?0 : ?2 = 0 ?0 : Phươ?? ??? ??? ?ố ?ℎô?? đổ?ቊ ⇔ቊ ?1 : ?2 ≠ 0 ?1 : Phươ?? ??? ??? ?ố ?ℎ?? đổ?Ta có p_value = 0.0000< α = 0.05 => Bác bỏ H0 ,chấp nhận H1 =>MH có hiện tượng phương sai sốthay đổi5.2.3 Kiểm định GlejserGlejser giả thiết rằng việc hồi quy giá trị tuyệtđối của ei theo biến giải thích Xj cũng có thể kếtluận về khuyết tật trong MH. Gleijer đưa ra mộtsố dạng MH sau:?? = ?1 + ?2 ?? + ?? ?? = ?1 + ?2 ?? + ?? 1 1 ?? = ?1 + ?2 + ?? ?? = ?1 + ?2 + ?? ?? ??Bước 1. Hồi quy gốc để thu được các phần dư eiBước 2. Ước lượng các hệ số trong MHHQ Gleijer.Bước 3. Kiểm định giả thuyết ?0 : ?2 = 0⇔ ቊ?0 : Phươ?? ??? ??? ?ố ?ℎô?? đổ?ቊ ...