Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 8: Chọn mô hình và kiểm định việc chọn mô hình

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 8: Chọn mô hình và kiểm định việc chọn mô hình. Chương này cung cấp cho học viên những kiến thức về: các thuộc tính của một mô hình tốt; các loại sai lầm thường mắc; phát hiện và kiểm định các sai lầm chỉ định; một số mô hình kinh tế thông dụng;... Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 8: Chọn mô hình và kiểm định việc chọn mô hình Chương 8CHỌN MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH VIỆC CHỌN MÔ HÌNHChương 8CHỌN MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH VIỆC CHỌNMÔ HÌNH8.1 Các thuộc tính của 1 mô hình tốt8.2 Các loại sai lầm thường mắc8.3 Phát hiện và kiểm định các sai lầm chỉ định8.4 Một số mô hình kinh tế thông dụng (bài tập áp dụng) Chương 8 §8.1 Các thuộc tính của mô hình tốt• Tính Kiệm• Đồng nhất• Phù hợp• Bền vững về mặt lý thuyết• Có khả năng dự báo tốt Chương 8 §8.2 Các loại sai lầm khi chọn mô hình• Bỏ sót biến thích hợp• Đưa vào mô hình biến không thích hợp• Chọn dạng hàm không đúngChương 8§8.2 Các loại sai lầm khi chọn mô hình8.2.1 Bỏ sót biến giải thíchGiả sử mô hình đúng: Yt = 1 + 2 X2t + 3X3t + UtNhưng ta chọn mô hình: Yt = 1 + 2X2t + VtChương 8§8.2 Các loại sai lầm khi chọn mô hình Yˆt  ˆ1  ˆ 2 X 2tNếu X2 tương quan X3 thì ˆ1 , ˆ 2 không phải làUL vững và là ước lượng chệch và của β1, β2Nếu X2 không tương quan X3 thì ˆ 2 là UL vữngvà là ước lượng không chệch và của β2, nhưngˆ1 vẫn là UL chệch của β1Chương 8§8.2 Các loại sai lầm khi chọn mô hìnhPhương sai của sai số ước lượng từ mô hìnhđúng và phương sai của sai số ước lượng củamô hình chỉ định sai sẽ không như nhau.Khoảng tin cậy thông thường và các thủ tụckiểm định giả thiết không còn đáng tin câỵnữa.Chương 8§8.2 Các loại sai lầm khi chọn mô hình8.2.2 Đưa biến không thích hợp vào mô hìnhGiả sử mô hình đúng: Yt = 1 + 2 X2t + UtNhưng ta chọn mô hình: Yt = 1 + 2X2t + 3X3t +VtChương 8§8.2 Các loại sai lầm khi chọn mô hìnhHàm hồi quy mẫu của mô hình “sai”: Yˆt  ˆ1  ˆ 2 X 2t  ˆ3 X 3tƯớc lượng của 2 là ước lượng vữngCác ước lượng BPNN ˆ j là ước lượng khôngchệch và vững nhưng không hiệu quả dẫn đếnkhoảng tin cậy sẽ rộng hơnChương 8§8.2 Các loại sai lầm khi chọn mô hình8.2.3 Chọn dạng hàm không đúngCác kết quả thu được từ việc phân tích hồi quytrong mô hình “sai” sẽ không đúng với thực tếvà dẫn đến các kết luận sai lầm.Chương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ định8.3.1 Phát hiện biến không cần thiết trong MH Yi = 1 + 2X2i + 3X3i +4X4i + 5X5i +UiH0 : β5 = 0H 0 : β 4 = β5 = 0Chương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ định8.3.2 Kiểm định các biến bị bỏ sót Yt = 1 + 2 X2t + UtNếu đã có số liệu của Z ta chỉ cần UL mô hình Yt = 1 + 2Xt + 3Zt +VtH 0:  3 = 0Chương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ địnhNếu không có số liệu của Z ta có thể sử dụngmột trong các kiểm định sauChương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ địnha. Kiểm định RESET của RAMSEYBước 1. Hồi quy Yt theo Xt ta có Yˆt và R2old ˆ 2 ˆ3Bước 2. Hồi quy Yt theo Xt, Yt , Yt được R2new ˆ 2 ˆ 3và kiểm định các hệ số của Yt , Yt bằng 0Chương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ địnhBước 3. Kiểm định có điều kiện ràng buộc: ( R new  R old ) / m 2 2 F (1  R new ) /( n  k ) 2 m : số biến mới được đưa vào MH k : số hệ số của mô hình mớiKhi n lớn ta có F ~ F(m,n-k)Chương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ địnhb. Kiểm định d (Durbin-Watson)Bước 1. Ước lượng mô hình : Yi = 1 + 2X2i + UiBước 2. Sắp xếp ei theo thứ tự tăng dần củabiến bỏ sót Z, nếu Z chưa có số liệu thì sắp xếpei theo XChương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ định n  (e t 2 t  et 1 ) 2Bước 3. d n  et2 t 1Bước 4. H0 : Dạng hàm đúng (không có TTQ)Chương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ địnhc. Phương pháp nhân tử Lagrange (LM)Bước 1. Hồi quy mô hình gốc thu được Yˆt và etBước 2. Ước lượng MH sau để thu được R2: ˆ ˆ et  1   2 X t   2 .Yt  ...   p .Yt  Vt 2 pChương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ địnhVới n khá lớn 2 = nR2 có phân phối 2(p) từđó ta kết luận cho bài toán.Chương 8§8.3 Phát hiện và KĐ các sai lầm chỉ định8.3.3 Kiểm định tính PP chuẩn của sai số NNThường dùng kiểm định Jarque-Berra (JB)  S 2 ( K  3) 2  JB  n     6 24 S: skewnessK: kurtosis ...