Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - Th.s Nguyễn Hải Dương

Chương 7 Tự tương quan (Autocorrelation), trong chương học này sẽ đi vào tìm hiểu nội dung về: Bản chất hiện tượng tự tương quan; Hậu quả trong lý thuyết và thực hành; Phát hiện; Khắc phục.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - Th.s Nguyễn Hải DươngChương VII – Tự tương quan (Autocorrelation) Chương VII – Tự tương quan1. Bản chất hiện tượng tự tương quan2. Hậu quả trong lý thuyết và thực hành3. Phát hiện4. Khắc phục Chương VII – Tự tương quan 1. Bản chất hiện tượng tự tương quan:(*) Bản chất: Là hiện tượng tồn tại tương quan tuyến tínhgiữa các thành phần của 1 chuỗi quan sát theo thời gianhoặc không gian(*) Trong mô hình KTL, khuyết tật Tự tương quan đượcđịnh nghĩa là:E (U i , U j )  0   (U i , U j )  0  cov(U i , U j )  0 (i  j )(*) Trong thực hành: Tự tương quan = Tương quan theochuỗi (Autocorrelation = Serial Correlation)(*) Trong lý thuyết:Tự tương quan: U1 , U 2 ,...,U i và U 2 , U 3 ,..., U i 1Tương quan theo chuỗi: U 1 , U 2 ,..., U i và V2 , V3 ,..., Vi 1 Chương VII – Tự tương quan 1. Bản chất hiện tượng tự tương quan:(*) Nguyên nhân:- Tính quán tính (Inertia): thường xuất hiện trong số liệuthời gian- Định dạng sai (Specification bias): mô hình bị thiếu biếngiải thích quan trọng- Do chuyển đổi dạng của dữ liệu (data transformation)- Do hiện tượng mạng nhện (Cobweb phenomenon)- Do sự xuất hiện của các biến trễ trong mô hình tự hồiqui (autoregression model) Yt  1   2Yt 1  U t- Do nội suy hoặc ngoại suy số liệu (data interpolation orextrapolation) Chương VII – Tự tương quan 1. Bản chất hiện tượng tự tương quan:(*) Ví dụ: sử dụng bố số liệu CH7BT4 trong thư mục datacủa EVIEWSCONSt  1   2GDPt  U t Hiện tượng tựtương quan dương(tự tương quanthuận chiều) Chương VII – Tự tương quan 1. Bản chất hiện tượng tự tương quan:(*) Cấu trúc hiện tượng: Các lược đồ tự tương quanAR(1): U t  U t 1   tAR(2): U t  1U t 1   2U t  2   t…AR(k): U t  1U t 1  ...   kU t  k   tVới: E ( t )  0 var( t )   2 (t ) cov( t ,  t s )  0 Chương VII – Tự tương quan 2. Hậu quả:- Các ước lượng vẫn là tuyến tính không chệch nhưng khôngcòn là ước lượng hiệu quả- Phương sai của hồi qui ˆ 2 là ước lượng thấp hơn cho 2- R2 được ước lượng cao hơn thực tế- Phương sai của các ước lượng ˆ var( j ) không còn là ướclượng hiệu quả (ước lượng thấp hơn)- Các khoảng tin cậy của hệ số hồi qui không chính xác- Các kiểm định t và F mất ý nghĩa Chương VII – Tự tương quan 3. Phát hiện:3.1. Vẽ đồ thị:Vẽ đồ thị của et theo et-1 theo thời gian Chương VII – Tự tương quan 3. Phát hiện:3.2. Kiểm định đoạn mạch (The runs test) n: số quan sát (n = n1 + n2) n1: số phần dư dương n2: số phần dư âm N: số đoạn mạchCặp giả thuyết:  H0: Không có tự tương quan   H1: Có tự tương quan Chương VII – Tự tương quan 3. Phát hiện:3.2. Kiểm định đoạn mạch (The runs test)Tiêu chuẩn kiểm định: 2n1n2 E(N )  1 n1  n2 22n1n2 (2n1n2  n1  n2 )  N (n1  n2 ) 2 (n1  n2  1)Nếu N  [ E ( N )  1,96. N ; E ( N )  1,96. N ]thì chấp nhận H0 và ngược lại Chương VII – Tự tương quan 3. Phát hiện:3.3. Kiểm định Durbin Watson: n 2 n = số quan sát,  (e  e t 2 t t 1 ) k’ = k-1 = số hệ số hồi quid n  DW  statistic 2  et không kể hệ số chặn t 1  dL và dU (bảng phụ lục 5) Chương VII – Tự tương quan 3. Phát hiện:3.3. Kiểm định Durbin Watson:(*) Chú ý 2 trường hợp không sử dụng đượ thống kê DW- Không có hệ số chặn  hồi qui lại có hệ số chặn- Có biến trễ của biến phụ thuộc trong mô hình  sử dụngthống kê Durbin h: d n h  (1  ) ˆ 2 1  n. var( * )Với ˆ * là ước lượng tương ứng với biến trễ của biến phụ thuộc h  [1,96;1,96]  không có tự tương quan h  [1,96;1,96]  có tự tương quan Chương VII – Tự tương quan 3. Phát hiện:3.4. Kiểm định Breusch –Godfrey: Yt  m1  m2 X t  U tBước 1: Từ mô hình xuất phát  phần dư etBước 2: Từ et tạo ra et 1 ,..., et  pBước 3: Hồi quy phụ: (2) : et  m1  m2 X t  Vt (3) : et  m1  m2 X t  m3et 1  ...  m p  2et  p  VtBước 4: Kiểm định cặp giả thuyết  H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan  H : Mô hình ban đầu có tự tương quan  1 Chương VII – Tự tương quan 3. Phát hiện:3.4. Kiểm định Breusch –Godfrey:Tiêu chuẩn kiểm định: ( R32  R2 ) 2 p Fqs  (1  R32 ) ( n  p  2) W  {F : F  F( p ,n p 2) }hoặc:  qs  (n  p)  R32 2 W  { 2 :  2   ( p) } 2 Chương VII – Tự tương quan 3. Phát hiện:3.4. Kiểm định Breusch –Godfrey:Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 34.31433 Probability 0.000005Obs*R-squared 15.88781 Probability 0.000067Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresPresample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDP 0.021511 0.039844 0.539890 ...