KIỂM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH

Các loại sai sót của dạng mô hình loạ củ dạ hồi qui Hậu quả của sai sót mô hình Phương Phương pháp phát hiện các sai sót hiệ của dạng mô hình hồi qui dạ hồ Tiêu chuẩn lựa chọn mô hình chuẩ lự chọ.Các loại sai sót của dạng mô loạ củ dạ hình hồi qui hồCác dạng sai sót của dạng mô hình như dạ só củ dạ hì như sau:  Bỏ sót biến quan trọng, biế trọ  Đưa biến không liên quan vào mô biế và hình,  Sử dụng dạng hàm số không...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
KIỂM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNHKIKIỂM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH Các loại sai sót của dạng mô hình ng hồi qui Hậu quả của sai sót mô hình Phương pháp phát hiện các sai sót các của dạng mô hình hồi qui Tiêu chuẩn lựa chọn mô hình môCácCác loại sai sót của dạng mô ng hình hình hồi quiCác dạng sai sót của dạng mô hình như sau: Bỏ sót biến quan trọng, ng, Đưa biến không liên quan vào mô mô hình, nh, Sử dụng dạng hàm số không đúng,ng, Sai số trong đo lường, và Xác định dạng của phần sai số không không đúng. ng. Ví dụ về hàm chi phí của doanh nghiệp, p, dạng hàm đúng sẽ là: ngYi = b1 + b2Xi + b3Xi2 + b4Xi3 + u1i (6.1) (6.1) Bỏ sót biến quan trọng (Xi3): Yi = a1 + a2Xi + a3Xi2 + u2i (6.2) Đưa biến không liên quan vào mô hình không (X (Xi4): Yi = l1 + l2Xi + l3Xi2 + l4Xi3 + l5Xi4 + u3ii 3 (6.4) (6.4) Dạng hàm sai. ng lnY = g + g X + g X 2 + g X 3 + u lnY Sai lệch về đo lường. Yi* = b1* + b2*Xi* + b3*Xi*2 + b4*Xi*3 + ui* trong trong đó Yi* = Yi + εi và Xi* = Xi + wi; và εi và wi là sai số của phép đo lường. ng. Nh Như vậy, thay vì sử dụng các biến số đúng đúng là Yi và Xi, chúng ta lại sử dụng và ng các các biến thay thế là Yi* và Xi* có chứa là và các các sai số. dạng ngẫu nhiên không thích hợp của ph phần sai số: Yi = Xiui khác với Yi = Xi + ui, Theo trường phái trọng tiền, sự thay thay đổi của GDP của nền kinh tế chịu ảnhnh hưởng bởi sự thay đổi của lượng cung thay ng ti tiền, trong khi đó, theo Keynes, sự thay đổi của lượng chi mua hàng hóa ng dịch vụ của chính phủ sẽ ảnh hưởng sẽ ng lớn đến GDP. GDP. khi có sự sai sót, kết quả của phép phép ước lượng sẽ không thỏa mãn các đặc ướ đi điểm của “ước lượng không chệch ch tuy tuyến tính tốt nhất” (BLUE). t” chúng tôi chỉ tập trung phát hiện hai hai lo loại sai sót đầu tiên. tiên. Hậu Hậu quả của sai sót mô hình Để Để minh họa, ta dùng mô hình 3 biến và xem xét 2 loại sai sót đầu tiên: tiên: Bỏ sót biến có liên quan:1. Giả sử dạng đúng của mô hình là: Yi = 1 + 2X2ii + 3X3i + ui (1) 2 Nhưng ta lại sử dụng mô hình: Yi = 1 + 2X2i + vi (2) Hậu Hậu quả của sai sót mô hình Ta gặp những hậu quả sau: Nếu Nếu biến bị bỏ sót có tương quan với biến sẵn1.   có có trong mô hình, tức là r23  0, 1 và 2 sẽ bị và sẽ 23 chệch chệch và không vững.  hậm chí nếu X2 và X3 không có tương quan thì T Thậm và không2.   1 cũng bị  cũng chệch, mặc dù 2 không chệch. Var(ui) = 2 bị ước lượng sai.3.   Var(2) là ước lượng chệch của var(2).4. Do Do vậy, khoảng tin cậy và các kiểm định không5. chính chính xác. Dự Dự báo dựa trên mô hình sai sẽ không đáng tin6. cậy. cậy. Hậu Hậu quả của sai sót mô hình Đưa vào mô hình biến không có liên quan Giả sử mô hình đúng như sau: Yi = 1 + 2X2i + ui (3) Nhưng ta lại ước lượng mô hình:  Yi = 1 + 2X2ii + 3X3i + vi (4) 2 Những hậu quả:1. Các ước lượng OLS sẽ không chệch và Các   vững, vững, tức là: E(1)=1; E(2)=2; và E(  E( E(3)=0;0; Hậu Hậu quả của sai sót mô hình Phương sai sai số, 2, được ước Phương được lượng lượng đúng; Khoảng Khoảng tin cậy và các kiểm định vẫn vẫn đáng tin cậy; Tuy Tuy nhiên, các ước lượng  không không hiệu quả, tức là, phương sai của chúng có thể lớn hơn phương sai của . Ph P ...