Thảo luận kinh tế lượng

Hiện tượng đa cộng tuyến là hiệntượng các biến độc lập trong mô hìnhphụ thuộc lẫn nhau và có quan hệ gầnnhư tuyến tính.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thảo luận kinh tế lượng Mr.tizHiện tượng đa cộng tuyến Nhóm 1 Mr.tiz Hiện tượng đa cộng tuyến Khái niệm Phương pháp Biện pháp hiện tượng phát hiện khắc phụcđa cộng tuyến hiện tượng hiện tượng Mr.tiz Ví dụ• NI: tổng thu nhập quốc gia• GDP: tổng thu nhập quốc dân• NFIA: Thu nhập ròng từ nước ngoài Mr.tiz Khái niệm hiện tượng đa cộng tuyến• Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau và có quan hệ gần như tuyến tính. Mr.tiz Nguồn gốc hiện tượng1.Do phương pháp thu 2.Dạng hàm mô hình thập dữ liệu VD các dạng dễ xảy ra hiện-Các giá trị của các biến độc lập tượng đa cộng tuyến: phụ thuộc lẫn nhau trong mẫu, Hồi quy dạng các biến độc nhưng không phụ thuộc lẫn lập được bình phương sẽ nhau trong tổng thể. xảy ra đa cộng tuyến và đặc biệt khi phạm vi giá trịVD: Người có thu nhập cao hơn ban đầu của biến độc lập khuynh hướng sẽ có nhiều của là nhỏ cải hơn.điều này có thể đúng với mẫu mà không đúng trong tổng Các biến độc lập vĩ mô thể. Trong tổng thể sẽ có các được quan sát theo dữ liệu quan sát về cá nhân có thu nhập chuỗi thời gian cao nhưng không có nhiều của cải và ngược lại. Mr.tizI.Phương pháp phát hiện hiện tượng Hệ số xác định bội cao nhưng tỷ số t thấp Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao Sử dụng mô hình hồi quy phụ Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF 1.Hệ số xác định bội cao Mr.tiz nhưng tỷ số t thấp• Nếu thấy R cao( R > 0.8) mà tỷ số t 2 2 thấp đó chính là dấu hiệu của đa cộng tuyến.Mr.tiz2.Hệ số tương quan cặp giữa Mr.tiz các biến giải thích cao• Công thức tính: rx j x p = ∑ (X ji − X j )( X pi − X p ) ∑ (X ji − X j ) ∑ ( X pi − X p ) 2 2• Nếu các hệ số tương quan cặp giữa các biến | rXjXp| lớn (vượt 0,8) thì có hiện tượng đa cộng tuyến.• Chú ý: – chúng ta cần chú ý rằng hiện tượng đa cộng tuyến vẫn xảy ra khi các hệ số tương quan cặp rXjXp nhỏ. – Nếu mô hình chỉ có 2 biến giải thích thì nếu hệ số tương quan giữa 2 biến giải thích đó mà nhỏ thì không có hiện tượng cộng tuyến.Mr.tiz 3.Sử dụng mô hình hồi quy Mr.tiz phụ- Hồi quy giữa một biến độc lập với tất cả các biến độc lập với nhau và quan sát hệ số R 2 của các hồi quy phụ- Thực hiện tính thống kê F F= R2 × ( n − k + 1) ( 1− R 2 ) ( k − 2) k là số biến độc lập trong hồi quy phụ Nếu F > F * thì chúng ta có thể kết luận rằng R 2 = 0 và điều này có nghĩa là có đa cộng tuyến trong mô hình. Mr.tiz 4.Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF) Tốc độ gia tăng của phương sai và hiệp phương sai có thể thấy qua nhân tử phóng đại phương sai (variance-inflation factor - VIF). Đối với hàm hồi quy có 2 biến giải thích X2 và X3, VIF được định nghĩa như sau: 1 VIF = (1 − r23 ) 2 VIF cho thấy phương sai của hàm ước lượng tăng nhanh như thế nào khi có đa cộng tuyến. Khi r23 =1 thì VIF tiến đến vô hạn. Nếu không có cộng tuyến giữa X2 và X3 thì VIF = 1. Từ định nghĩa này, ta có thể rút ra công thức: σ2 ˆ σ2 ˆ var( β2 ) = VIF var(β 3 ) = VIF ∑ x2i 2 ∑ x3 i 2 Mr.tizĐể có khái niệm về phương sai và hiệp phương sai tăng như thế ...