Ôn tập kinh tế lượng căn bản - Đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh

Ôn tập kinh tế lượng căn bản gồm các nội dung: đặc điểm của các ước lượng OLS, ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng, chọn biến giải thích, chọn dạng hàm, đa cộng tuyến, tương quan chuỗi.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ôn tập kinh tế lượng căn bản - Đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh ÔN TẬP KINH TẾ LƯỢNG CĂN BẢN (Dự báo bằng phân tích hồi quy) P. T.B KHOA KINH TẾ ptbinh[a-còng]ueh.edu.vnBài giảng 4: Dự báo bằng phân tích hồi quyNội dung: Đặc điểm của các ước lượng OLS Ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng Chọn biến giải thích Chọn dạng hàm Đa cộng tuyến Tương quan chuỗi Phương sai thay đổi Hướng dẫn Stata và EviewsNỘI DUNG ÔN TẬP 1: Với một số giả định nhất định … Với mô hình hồi quy đơn: Yi = B1 + B2 Xi + ui Yi = b1 + b2 Xi + ei Ta có: b2 ~ N(B2,σ2/ x2i) Và tại sao t = b2/se(b2)?NỘI DUNG ÔN TẬP 2: Với một số giả định nhất định … Với mô hình hồi quy bội: Yi = B1 + B2X2i + B3X3i + ui Yi = b1 + b2X2i + b3X3i + ei X2i = a1 + c3X3i + r2i X3i = a2 + c2X2i + r3i Yi = d1 + b2r2i + v2i Yi = d2 + b3r3i + v2i Ta có: r2iyi r3iyib2 2 b3 2 r2i r3i Đặc điểm của các ước lượng b2 và b3 cũng tương tự như ở NỘI DUNG ÔN TẬP 1. Ta có thể mở rộng cách phân tích này cho mô hình hội quy bội với k biến giải thích.NỘI DUNG ÔN TẬP 3: Bỏ sót biến Thừa biếnƯớc lượng có bị Có* Khôngchệch hay không?Độ lệch chuẩn của Giảm* Tăng*ước lượng? Trừ phi Rj = 0NỘI DUNG ÔN TẬP 4: Có hay không có hệ số cắt (intercept)? Các dạng hàm cơ bản Các vấn đề gặp phải khi chọn sai dạng hàm? Biến giả  Biến tương tác  Semi-elasticity là gì?NỘI DUNG ÔN TẬP 5: Công thức của các ước lượng OLS trong mô hình hồi quy bội? Sai số chuẩn của các ước lượng OLS trong mô hình hồi quy bội? Các vấn đề khi có đa cộng tuyến? Phát hiện đa cộng tuyến Khắc phục đa cộng tuyến như thế nào?NỘI DUNG ÔN TẬP 6: Yt = B1 + B2Xt + εt (1) εt = ρεt-1 + ut (2) Yt = B1 + B2Xt + ρεt-1 + ut (3) ρYt-1 = ρB1 + ρB2Xt-1 + ρεt-1 (4)Thế ρεt-1 ở (4) vào (3), ta có:Yt - ρYt-1 = B1(1-ρ)+ B2(Xt - ρXt-1) + ut (5) 2 u Var ) ( 2 1Tương quan chuỗi thuần túy và tươngquan chuỗi không thuần túy?DW test [AR(1)]Breusch-Godfrey test [AR(q)][Feasible] GLS (quasi-difference:Cochrane-Orcutt và AR methods, vàfirst difference): chỉ khi AR(1)Newey-West standard error?NỘI DUNG ÔN TẬP 7: Công thức phương sai của ước lượng OLS (mô hình hồi quy đơn, NỘI DUNG 1) Phát hiện phương sai thay đổi (đồ thị, kiểm định thống kê) WLS? Heteroskedasticity-robust s.e? FGLS? Quy trình thực hiện?NỘI DUNG ÔN TẬP 8: Hồi quy OLS  Stata: reg hoặc regress y x1 x2 …  Eviews: ls y c x1 x2 … Kiểm định phần dư  Stata: sau khi hồi quy gõ predict resid, residuals; hist resid; sktest resid.  Eviews: genr resid=resid; hist residKiểm định Wald Stata: test indepvar1 indepvar2 … test indepvar1+indepvar2=1 Eviews: Chọn View\Coefficient tests\Wald – Coefficient Restrictions c(2)=c(4) c(2)+c(3)=1Các thống kê AIC, SIC Stata: Sau khi hồi quy, ta gõ: estimates stat Eviews: Các thống kê này đã có sẵn trong bảng kết quả hồi quyKiểm định Durbin-Watson Stata:(time series only) Sau khi hồi quy, ta gõ: tsset time (time là tên biến chỉ thời gian trong tập tin, ví dụ year, data, t, …) estat dwatson Eviews: Thống kê này đã có sẵn trong bảng kết quả hồi quyKiểm định Breusch-Godfrey Stata:(time series only) Sau khi hồi quy, ta gõ: tsset time (time là tên biến chỉ thời gian trong tập tin, ví dụ year, data, t, …) estat bgodfrey, lags(1 2) Eviews: View\Residual tests\Serial correlation LM testKiểm định phương sai thay đổi Stata: Sau khi hồi quy, ta gõ: hettest (chỉ có Breusch-Pagan) Eviews: View\Residual tests\ Heteroskedasticity testsFGLS: Cochrane-Orcutt Stata: tsset time prais y x, cors Eviews: ls y x AR(#)FGLS: Newey-West Stata: tsset time newey y x, lag(#) Eviews: Quick/Estimate equation/Options Newey-WestFGLS:Heteroskedasticity-robust s.e Stata: reg y x1 x2 …, robust Eviews: Quick/Estimate equation/Options White