Kinh tế lượng - Đa cộng tuyến part 2

Ước lượng trong trường hợp đa cộng tuyến không hoàn hảoTa có thể ước lượng được các  này nhưng s.e. sẽ rất lớn.Hậu quả của đa cộng tuyếnNếu có cộng tuyến gần hoàn hảo:  Các ước lượng vẫn BLUE, nhưng:  Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn.r23 là hệ số tương quan giữa X2 và X3. Khi r23  1, các giá trị trên  Hậu quả của đa cộng tuyếnNếu có cộng tuyến gần hoàn hảo: 2. Khoảng tin cậy rộng hơn....
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Kinh tế lượng - Đa cộng tuyến part 2Ước lượng trong trường hợp đacộng tuyến không hoàn hảoTa có thể ước lượng được các  nàynhưng s.e. sẽ rất lớn.Hậu quả của đa cộng tuyếnNếu có cộng tuyến gần hoàn hảo: Các ước lượng vẫn BLUE, nhưng: Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn. r23 là hệ số tương quan giữa X2 và X3. Khi r23  1, các giá trị trên  Hậu quả của đa cộng tuyếnNếu có cộng tuyến gần hoàn hảo:2. Khoảng tin cậy rộng hơn. khoảng tin cậy của 2 và 3 (với độ tin cậy 1 –  ) l à: ^ 2 =  2  t /2 se2 ( ); ^  3 =  t /2 3 ( );  se ^ ^ 3trong đó:   se ( 2 ) = se ( 3 ) = ^ ^ 2 2 2 2 (1  r )x (1  r )x 23 2i 23 3iHậu quả của đa cộng tuyếnNếu có cộng tuyến gần hoàn hảo:3. Tỉ số t không có ý nghĩa. khi kiểm định giả thuyết H0: 2 = 0, chúng ta sử dụng tỷ số t. ˆ 2 t ˆ se (  2 )và so sánh giá trị ước lượng của t với giá trị tra bảng (tới hạn) của t.Trong trường hợp cộng tuyến cao thì sai số chuẩn sẽ rất lớn và do đó làm cho giá trị t sẽ nhỏ đi, kết quả là sẽ làm tăng chấp nhận giả thuyết H0.Hậu quả của đa cộng tuyếnNếu có cộng tuyến gần hoàn hảo:3. R2 cao nhưng tỉ số t ít có ý nghĩa. Đa cộng tuyến cao: - một hoặc một số tham số tương quan (hệ số góc riêng) không có ý nghĩa về mặt thống kê - R2 trong những trường hợp này lại rất cao (trên 0,9). - kiểm định F thì có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng 2 = 3 = … = k = 0.Hậu quả của đa cộng tuyếnNếu có cộng tuyến gần hoàn hảo:4. Các ước lượng OLS và sai số chuẩn của chúng trở nên rất nhạy với những thay đổi nhỏ trong dữ liệu.5. Dấu của các ước lượng của các hệ số hồi qui có thể sai6. Thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác, mô hình sẽ thay đổi về dấu hoặc thay đổi về độ lớn của các ước lượng.Ví dụ: hậu quả của đa cộng tuyến Xét 2 mẫu sau:Ví dụ: hậu quả của đa cộng tuyến Phương trình hồi quy của từng mẫu:Phát hiện đa cộng tuyến1. Hệ số R2 lớn nhưng tỷ số t nhỏ2. Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao3. Sử dụng mô hình hồi qui phụ4. Sử dụng yếu tố phóng đại phương sai (VIF)Hệ số R2 lớn nhưng tỷ số t nhỏ Đây là triệu chứng “kinh điển” của đa cộng tuyến, Nếu R2 cao, chẳng hạn, >0,8 và F test bác bỏ giả thuyết 2 = 3 = … = k = 0, nhưng t test cho từng i lại chấp nhận H0.2. Tương quan giữa các cặp biến giải thích caoStata: corr my anh nhat duc phap | my anh nhat duc phap-----+--------------------------------------------- my | 1.0000 anh | 0.8121 1.0000nhat | 0.4515 0.5235 1.0000 duc | 0.2168 0.1510 0.2436 1.0000phap | 0.9244 0.8933 0.6042 0.1739 1.0000Nếu tương quan cặp giữa các biến giải thích cao (lớn hơn 0, 8) thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.