Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - ThS. Nguyễn Phương

Bài giảng "Kinh tế lượng - Chương 7: Lựa chọn mô hình" cung cấp cho người đọc các kiến thức: Các thuộc tính của mô hình tốt, các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo, cách tiếp cận để lựa chọn mô hình,... Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - ThS. Nguyễn Phương Chương 7: LUỰA CHỌN MÔ HÌNH Th.S NGUYỄN PHƯƠNG Bộ môn Toán kinh tế Trường Đại học Ngân hàng TPHCMBlog: https://nguyenphuongblog.wordpress.com Email: nguyenphuong0122@gmail.com Ngày 11 tháng 10 năm 2015 1NỘI DUNG1 Các thuộc tính của mô hình tốt2 Các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo3 Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình4 Phát hiện những sai lầm và kiểm định 2 Các thuộc tính của mô hình tốtCác thuộc tính của mô hình tốt 1 Tiết kiệm: mô hình là sự biểu diễn đơn giản của thực tại khách quan −→ mô hình càng đơn giản càng tốt. 2 Tính đồng nhất: với một tập hợp dữ liệu đã cho, các tham số ước lượng phải duy nhất. 3 Tính thích hợp: mô hình càng thích hợp thì việc phân tích càng chính xác. 4 Tính bền vững về mặt lý thuyết: trong việc xây dựng mô hình, phải có một cơ sở lý thuyết nào đó −→ nếu không sẽ dễ dẫn đến kết quả sai. 5 Có khả năng dự báo tốt: mô hình được chọn sao cho khi dùng để dự báo sẽ cho những kết quả sát với thực tế. 3Các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác của mô hình dự báoĐể đánh giá độ chính xác của mô hình hồi quy, người ta chia mẫu khảo sátthành 2 mẫu con: ä Mẫu khởi động (initialization set): dùng để ước lượng mô hình hồi quy. ä Mẫu kiểm tra (test set): dùng để kiểm tra độ chính xác của các giá trị dự báo từ mô hình hồi quy tìm được từ mẫu khởi động.Giả sử mẫu kiểm tra gồm m quan sát:- Yi : giá trị thực tế của biến phụ thuộc Y.-Yˆ i : giá trị dự báo điểm của mô hình hồi quy. - ei = Y ˆ i − Yi : sai số của dự báo. 1 PmTrung bình của sai số bình phương (Mean Squared Error): MSE = e2 m i=1 iCăn bậc hai của trung bình của sai số bình √ phương(Root Mean Squared Error): RMSE = MSE m 1 PTrung bình của sai số tuyệt đối (Mean Absolute Error): MAE = m |ei | i=1Các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác của mô hình dự báoHệ số bất đẳng thức Theil (Theil Inequality Coefficient): RMSE TIC = r r 1 Pm 1 Pm ˆ + Y 2 Y2 m i=1 i m i=1 i 2 ˆ Y−YTỷ lệ độ chệch (Bias Proportion): BP = 1 m 2 (Yˆ i −Yi ) P m i=1 2 (SYˆ −SY )Tỷ lệ phương sai (Variance Proportion): VP = 1 P m 2 (Yˆ i −Yi ) m−1 i=1 2(1−rYY ˆ )SY ˆ SYTỷ lệ hiệp phương sai (Covariance Proportion): CP = m 1 ( ˆ i −Yi )2 P m−1 Y i=1 5Các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo BP + VP + CP = 1 ä Tỷ lệ độ lệch BP: cho biết trung bình các giá trị dự báo sai lệch như thế nào so với trung bình các giá trị t ...