Phương sai thay đổi

Hậu quả của phương sai thay đổi Lý do của phương sai thay đổi • Do bản chất của mối quan hệ kinh tế • Do kỹ thuật thu thập, xử lý số liệu được cải tiến thì sai số có xu hướng giảm dần. • Do việc tích luỹ kinh nghiệm từ quá khứ • Do việc thu thập dữ liệu chưa chuẩn xác •Các ước lượng theo phương pháp OLS không còn là ước lượng hiệu quả nữa (không còn BLUE) •Ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch , do đó các kiểm định mức ý nghĩa và...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phương sai thay đổi 1/2/2013 1. Bản chất của phương sai thay đổi Chương 7 Khi giả thiết về phương sai không thay đổi của mô hình hồi quy tuyến tính bị vi phạm PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI => Mô hình bị phương sai thay đổi Hay mô hình bị HET (HETEROSKEDASTICITY) 1. Bản chất của phương sai thay đổi 1. Bản chất của phương sai thay đổi Chúng ta có thể quan sát qua hình minh họa sau đây: (Hình 2: Phương sai của sai số thay đổi) 1. Bản chất của phương sai thay đổi 2. Hậu quả của phương sai thay đổi Lý do của phương sai thay đổi •Các ước lượng theo phương pháp OLS không còn là ước lượng hiệu quả nữa (không còn BLUE) • Do bản chất của mối quan hệ kinh tế • Do kỹ thuật thu thập, xử lý số liệu được cải tiến •Ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch , do đó các thì sai số có xu hướng giảm dần. kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy dựa theo phân phối t và F không còn ý nghĩa nữa • Do việc tích luỹ kinh nghiệm từ quá khứ • Do việc thu thập dữ liệu chưa chuẩn xác 1 1/2/2013 4. Phát hiện phương sai thay đổi 4. Phát hiện phương sai thay đổi  Bằng đồ thị phân tán  Bằng đồ thị phân tán 4. Phát hiện phương sai thay đổi 4. Phát hiện phương sai thay đổi  Phương pháp kiểm định White  Phương pháp kiểm định White Giả sử ta xét hàm hồi quy ba biến : Bước 3 : Tính toán trị thống kê nR2 , trong đó n là cỡ mẫu và R2 là Yi  1   2 X 2i  3 X 3i  U i hệ số xác định của mô hình hồi quy phụ ở bước 2 Bước 1 : Ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính và từ đó thu Bước 4 : Tra bảng phân phối Chi-bình phương , mức ý nghĩa α và được các phần dư ei bậc tự do là k (k là số tham số trong mô hình hồi quy phụ ). Giả sử tra được Bước 2 : Ước lượng mô hình sau Bước 5 : Nếu nR 2   (k ) bác bỏ giả thiết H0, Kết luận có 2 hiện tượng phương sai thay đổi ei2  1   2 X 2i   3 X 3i   4 X 2i 2   5 X 32i   6 X 2i X 3i  Vi Phương pháp này thường được tiến hành bằng Eviews 4. Phát hiện phương sai thay đổi 4. Phát hiện phương sai thay đổi  Phương pháp kiểm định Park  Phương pháp kiểm định Glejser Các bước giống kiểm định White nhưng hàm hồi quy phụ Các bước giống kiểm định White nhưng hàm hồi quy phụ có dạng : có dạng : Lnei2  1  2 ln X i  vi ei  1  2 X i  vi 1 ei  1   2  vi ei  1  2 X i  vi Xi Phương pháp này thường được tiến hành bằng Eviews 1 ei  1   2  vi Xi Phương pháp này thường được tiến hành bằng Eviews 2 1/2/2013 5. Khắc phục phương sai thay đổi 5. Khắc phục phương sai thay đổi a. Ước lượng với ma trận White Ước lượng với ma trận White Khắc phục bằng WLS (Weighted Least Squares) Khắc phục bằng các mô hình có kể đến HET => Kinh tế lượng nâng cao 5. Khắc phục phương sai thay đổi 5. Khắc phục phương sai thay đổi b. Dùng WLS Khi đó  ˆ ( wi )( wi X iYi )  ( wi X i )( wiYi ) Đối với phương pháp OLS có trọng số  2  ...