Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 6 - Đại học Ngân hàng TPHCM

Chương 6 - Kiểm định mô hình. Chương này gồm có những nội dung chính sau: Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không, phương sai sai số thay đổi, đa cộng tuyến, sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật chuẩn. Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 6 - Đại học Ngân hàng TPHCMChương 6:KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNHTh.S NGUYỄN PHƯƠNGBộ môn Toán kinh tếTrường Đại học Ngân hàng TPHCMBlog: https://nguyenphuongblog.wordpress.comEmail: nguyenphuong0122@gmail.comNgày 18 tháng 9 năm 20161NỘI DUNG1Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác khôngNguyên nhânHậu quả của kỳ vọng sai số ngẫu nhiên khác khôngPhát hiện về sự khác không của kỳ vọng sai số ngẫu nhiênMột số biện pháp khắc phục2Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)Nguyên nhânHậu quả của phương sai sai số thay đổiPhát hiện phương sai sai số thay đổiKhắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi3Đa cộng tuyến (Multicollinearity)Bản chất đa cộng tuyếnNguyên nhân và hậu quảCách phát hiện đa cộng tuyến caoKhắc phục hiện tượng đa cộng tuyến4Sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật chuẩn2Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác khôngNguyên nhânGiả thiết 2 của mô hình hồi quy tuyến tính làE(u|X2 , . . . , Xk ) = 0.Nếu giả thiết này thỏa mãn thì cóE(u) = 0vàcov(Xj , u) = 0, ∀j = 2, . . . , k.Nguyên nhân® Mô hình thiếu biến quan trọng (omit variable). Mô hình được cho làthiếu biến quan trọng Z nếu:Biến Z có tác động đến biến phụ thuộc Y.Biến Z có tương quan với Xj , j = 2, 3, . . . , kKhi đó cov(Xj , u) 0.® Dạng hàm sai (functional form misspecification)® Tính tác động đồng thời của số liệu® Sai số đo lường của các biến độc lập.3Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác khôngHậu quả của kỳ vọng sai số ngẫu nhiên khác khôngHậu quả của kỳ vọng sai số ngẫu nhiên khác khôngˆ® Ước lượng OLS sẽ là ước lượng chệch, tức là E(βj )βj .® Nếu mô hình thiếu biến quan trọng Z thì UL OLS không vững.® Các suy diễn thống kê không còn đáng tin cậy4Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác khôngPhát hiện về sự khác không của kỳ vọng sai số ngẫu nhiênNếu mô hình bỏ sót biến quan trọng:Giả sử muốn biết mô hìnhY = β1 + β2 X2 + . . . + βk Xk + ucó bỏ sót biến quan trọng Z hay không ta hồi quy mô hìnhY = β1 + β2 X2 + . . . + βk Xk + αk+1 Z + u.Sau đó kiểm định cặp giả thuyết:H0 : αk+1 = 0;H1 : αk+10.Nếu bác bỏ H0 thì chấp nhận biến Z có tác động đến Y và mô hình đãthiếu biến quan trọng Z.Nếu mô hình có dạng hàm sai- Sử dụng Kiểm định Ramsey (để phát hiện mô hình có dạng hàm sai dothiếu biến là hàm mũ của các biến có sẵn trong mô hình)- Sử dụng Kiểm định Davidson-MacKinnon (Kiểm định J)5