Tài liệu Hiện tượng đa cộng tuyến

Tài liệu Hiện tượng đa cộng tuyến trình bày các ví dụ minh họa và cách phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, các cách khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến. Đây là tài liệu tham khảo dành cho sinh viên học môn Kinh tế lượng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tài liệu Hiện tượng đa cộng tuyến B. VÍ DỤ MINH HỌABài toán: Cho bảng số liệu sau. Trong đó: Y: sản lượng dầu thô (đơn vị: nghìn tấn) X: kim ngạch xuất khẩu dầu thô (đơn vị: nghìn tấn) Z: vốn đầu tư khai thác (đơn vị trăm triệu đồng)Yêu cầu: Hãy phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến và tìm biện pháp khắc phục.Cho α = 5%. 2.9975 13.0394 26.444 3.2615 13.2836 71.3427 3.9534 13.6048 129.8 5.3669 13.937 230.7305 6.0973 14.3781 341.7524 7.2072 14.5893 481.4634 7.8243 15.2548 601.2952 8.1796 15.7597 696.9732 9.5359 15.9621 863.8135 10.7118 16.1865 1003.6598 11.9966 16.8256 1144.594 13.9931 17.6121 1287.8756 15.9544 18.2776 1420.5488 17.1974 18.8364 1569.5317 18.4503 18.8881 1814.2707Tiến hành ước lượng hàm hồi quy mẫu ta được Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/06/10 Time: 19:25 Sample: 1 15 Included observations: 15 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.47549 0.301090 41.43445 0.0000 X 0.228322 0.105322 2.167852 0.0510 Z 0.001431 0.000924 1.547751 0.1476 R-squared 0.990379 Mean dependent var 15.76234 Adjusted R-squared 0.988776 S.D. dependent var 1.989505 S.E. of regression 0.210776 Akaike info criterion -0.099186 Sum squared resid 0.533118 Schwarz criterion 0.042424 Log likelihood 3.743892 F-statistic 617.6576 Durbin-Watson stat 1.650553 Prob(F-statistic) 0.000000I/ Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyếnTa có hàm hồi quy mẫu: ˆ Yi = 12.47549+0.228322X i + 0.001431Zi ( − tαn/2 k ) = t0.025 = 2.179 12Cách 1: Hệ số xác định bội R 2 cao nhưng t thấp.Nhận xét: R 2 = 0.990379 > 0.8Thống kê t của hệ số ứng với biến X T = 2.167852 < 2.179Thống kê t của hệ số ứng với biến Z T = 1.547751 < 2.179Vậy R 2 cao nhưng t thấp. Suy ra có hiện tượng đa cộng tuyến.Cách 2: Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích caoTa có. X Z X 1.00000 0.994412 0 Z 0.994412 1000000 r12 = 0.994412 > 0.8=> Như vậy ta càng có cơ sở kết luận có hiện tượng đa cộng tuyến trong môhình trênCách 3: Hồi quy phụTa hồi quy biến X theo biến Z được kết quả như sau:Dependent Variable: XMethod: Least SquaresDate: 05/06/10 Time: 21:05Sample: 1 15Included observations: 15 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.717476 0.246174 11.03884 0.0000 Z 0.008727 0.000257 33.96160 0.0000R-squared 0.988854 Mean dependent var 9.515147Adjusted R-squared 0.987997 S.D. dependent var 5.066274S.E. of regression 0.555048 Akaike info criterion 1.784043Sum squared resid 4.005022 Schwarz criterion 1.878449Log likelihood -11.38032 F-statistic 1153.390Durbin-Watson stat 0.703053 Prob(F-statistic) 0.000000Ta có α = 0.05 ta đi kiểm định giả thiết H 0 : X không có hiện tượng đa cộng tuyến với Z H1 : X có hiện tượng đa cộng tuyến với ZNhận xét: Ta thấy giá trị p-value của thống kê F là 0.000000 < α =0.05=> bác bỏ giả thiết H 0 chấp nhận giả thiết H1Vậy càng có cơ sở khẳng định mô hình trên có hiện tượng đa cộng tuyếnCách 4: Độ đo TheilTa có các hệ số tương quan giữa các biến Y và X,Z như Y X Z Y 1.000000 0.994213 0.993283 X 0.994213 1.000000 ...