Bài giảng môn Kinh tế lượng: Chương 6 - Tự tương quan

Bài giảng "Kinh tế lượng" Chương 6 - Tự tương quan, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: khái niệm tự tương quan; hậu quả hiện tượng tự tương quan; phát hiện tự tương quan; khắc phục hiện tượng tự tương quan. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng môn Kinh tế lượng: Chương 6 - Tự tương quanChương 6: TỰ TƢƠNG QUAN 1. KHÁI NIỆM TỰ TƢƠNG QUAN 2. HẬU QUẢ HIỆN TƢỢNG TỰ TƢƠNG QUAN 3. PHÁT HIỆN TỰ TƢƠNG QUAN 4. KHẮC PHỤC HIỆN TƢỢNG TỰ TƢƠNG QUAN CHƢƠNG 6: TỰ TƢƠNG QUAN 16.1 KHÁI NIỆM TỰ TƢƠNG QUAN (AUTOCORRELATION) 6.1.1 Khái niệm. Tự tương quan (TTQ) là sự tương quan giữa các Hiện tượng TTQ thường xảy ra với sai số ngẫu nhiên được dữ liệu chuỗi thời gian. Vì vậy, phương trình hồi quy chương này sắp xếp theo thứ tự thời được viết dưới dạng: gian (trong dữ liệu chuỗi Yt = β1 + β2 X2t + … + βkXkt + Ut thời gian) hoặc không gian (trong dữ liệu chéo).Tức là: Corr(ui, uj) ≠0 với i≠j CHƢƠNG 6: TỰ TƢƠNG QUAN 26.1.1 Khái niệm.Các tên gợi khác của TTQ trong dữ liệu chuỗi thời gian:  Serial Correlation – tương quan chuỗi  Autocorrelation – tự tương quan  AutoRegression – tự hồi quy TTQ bậc 1 (AR (1)): Sai số ut tương quan với ut-1.Phương trình AR(1): Ut = ρUt-1 + εtVới hệ số tự tương quan ρ thỏa |ρ| 6.1.2 Nguyên nhân hiện tượng TTQ. Nguyên nhân khách quan: - Yếu tố mùa vụ: thường xuất hiện với các số liệu có tần suất nhỏ hơn 1 năm, ví dụ: tần suất tháng, quý… - Yếu tố xu thế: thường xuất hiện với các số liệu có chiều dài chuỗi thời gian khá lớn. - Hiện tượng mạng nhện: biến phụ thuộc bị ảnh hưởng bởi giá trị của biến độc lập ở kỳ trước đó. - Các độ trễ: Biến phụ thuộc ở kỳ t phụ thuộc vào chính nó ở các kỳ trước. CHƢƠNG 6: TỰ TƢƠNG QUAN 4 30 20 10 22 20 0 18 16 14 12 10 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Gia co phieu Cung tien M2CHƢƠNG 6: TỰ TƢƠNG QUAN 56.1.2 Nguyên nhân hiện tượng TTQ. Nguyên nhân chủ quan: - Xử lý số liệu: phép lấy trung bình, phép nội suy và ngoại suy - Chọn mô hình không phù hợp: + Thiếu biến quan trọng. + Sai dạng hàm CHƢƠNG 6: TỰ TƢƠNG QUAN 66.2 HẬU QUẢ HIỆN TƢỢNG TỰ TƢƠNG QUAN Giả sử các giả thiết GT2 – GT5 thỏa mãn. Khi đó: • Các ước lượng OLS vẫn không chệch và vững. • Phương sai của các hệ số ước lượng OLS bị chệch nên:  Bài toán tìm khoảng tin cậy cho kết quả không chính xác.  Bài toán kiểm định giả thuyết thống kê về các hệ số là không đáng tin cậy CHƢƠNG 6: TỰ TƢƠNG QUAN 76.3 PHÁT HIỆN TỰ TƢƠNG QUAN 6.3.1 Sử dụng đồ thị- Vẽ đồ thị phân tán giữa (et, et-1) hoặc (et, t). Có TTQ Xét mô hình hồi quy: FARMPOP = β1 + β2TIME + u, Trong đó TIME là biến xu thế. CHƢƠNG 6: TỰ TƢƠNG QUAN 86.3.2 Kiểm định tự tương quan bậc 1Xét phương trình hồi quy tổng thể: Yt = β1 + β2 X2t + … + βkXkt + Ut (*) Biến ngoại sinh chặt: Xj được gọi là biến ngoại sinh chặt nếu: Cov(Xj, us) =0 với mọi s. CHƢƠNG 6: TỰ TƢƠNG QUAN 96.3.2 Kiểm định tự tương quan bậc 1Xét phương trình hồi quy tổng thể: Yt = β1 + β2 X2t + … + βkXkt + Ut (*)Và phương trình AR(1): Ut = ρUt-1 + εt i) Kiểm định t Điều kiện áp B1: Ƣớc lượng mô hình (*), thu được các phần dư et. dụng: B2: Ƣớc lượng et theo et-1 với t = 2,3,…, n Các biến độc lập et = ρet-1 + vt (có thể thêm hệ số chặn) là ngoại sinh chặt B3: Sử dụng thống kê t thông thường để kiểm định và cỡ cặp giả thuyết: H0: ρ= 0, H1: ρ ≠ 0. mẫu lớn CHƢƠNG 6: TỰ TƢƠNG QUAN 106.3.2 Kiểm định tương quan chuỗi bậc 1 ii) Kiểm định Durbin – Watson (DW) (1950) B1: Ƣớc lượng mô hình (*), thu được các phần dư et. n B2: Tính giá trị thống kê (et et ) ...