Bài giảng toán

Chia sẻ: Huynh Changkho_1171 | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:16

0
25
lượt xem
1
download

Bài giảng toán

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tham khảo tài liệu 'bài giảng toán', khoa học tự nhiên, toán học phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng toán

  1. Chương 9 CHOÏN MOÂ HÌNH VAØ KIEÅM ÑÒNH VIEÄC CHOÏN MH I. Caùc thuoäc tính cuûa moät moâ hình toát 1. Tính tiết kiệm 2. Tính đồng nhất 3. Tính thích hợp 4. Tính bền vững về m lý thuyết ặt 5. Coù khaû naêng döï baùo toát
  2. II. Các sai lầm thường gặp khi chọn mô hình 1. Bỏ sót biến thích hợp Giả sử mô hình đúng là : Yi = β1 + β2X2i+ β3X3i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mô hình : Yi = α1 + α2X2i + Vi ( b)  hậu quả :
  3. Hậu quả việc bỏ sót biến : - Các ước lượng thu được là ước lượng chệch của các tham số trong mô hình đúng. - Các ước lượng thu được không phải là ước lượng vững. - Phương sai của các ước lượng trong mô hình sai (b) > trong mô hình đúng (a) . - Khoảng tin cậy rộng, các kiểm định không còn tin cậy nữa.
  4. 2. Đưa vào mô hình các biến không thích hợp (mô hình thừa biến) Giả sử mô hình đúng là : Yi = β1 + β2X2i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mô hình (có thêm X3): Yi = α1 + α2X2i + α3X3i + Vi (b)  hậu quả :
  5. - Các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng không chệch và vững của các tham số trong mô hình đúng. - Phương sai của các ước lượng trong mô hình thừa biến (b) lớn hơn trong mô hình đúng (a). - Khoảng tin cậy rộng, các kiểm định không còn tin cậy nữa. - 3. Chọn dạng hàm không đúng  kết luận sai lầm.
  6. III. Phát hiện những sai lầm 1. Phát hiện sự có mặt của biến không cần thiết Giả sử mô hình hồi qui : Yi = β1+ β2X2i+ β3X3i+ β4X4i+ β5X5i + Ui - Nếu lý thuyết cho rằng tất cả biến độc lập trên đều quyết định Y thì phải giữ chúng trong mô hình dù hệ số của chúng không có ý nghĩa thống kê.
  7. - Trường hợp nghi ngờ X5 là biến không cần thiết  kiểm định H0 : β5 = 0 Nếu chấp nhận H0  X5 không cần thiết. - Trường hợp nghi ngờ X4 và X5 là các biến không cần thiết  kiểm định H0 : β4= β5 = 0 (Sử dụng kiểm định Wald)
  8. *Kiểm định Wald Xét mô hình (U) sau đây : Yi = β1+ β2X2i +…+ βmXmi+ ….+ βkXki+ Ui (U) được xem là mô hình không hạn chế. Ta có mô hình hạn chế (R) như sau : Yi = β1+ β2X2i +…+ βmXmi+ Ui kđ gt :H0 : βm+1= βm+2=…= βk=0 Để kiểm định H0, ta dùng kiểm định Wald.
  9. Các bước kiểm định Wald : - Hồi qui mô hình (U)  thu được RSSU. - Hồi qui mô hình (R)  thu được RSSR. - Tính F = ( RSS R − RSS u ) /( k − m) RSSU /(n − k ) - Nếu p (F* > F) ≤ α ⇒ bác bỏ H0, Nếu F > Fα(k-m, n-k)
  10. Ví dụ 1 : Với mô hình (U), kiểm định H0 : β2= β3= β4=0 Áp đặt H0 lên (U), ta có mô hình (R): Yi = β1+ β2X2i + β2X3i+ β2X4i+ β5X5i+ Ui hay Yi = β1+ β2(X2i+X3i+X4i) + β5X5i+ Ui Đến đây, áp dụng các bước kiểm định Wald cho giả thiết H0.
  11. Ví dụ 2 : Với mô hình (U), kiểm định H0 : β2+ β3= 1 Thực hiện tương tự như các ví dụ trên, bằng các áp đặt H0 lên (U), ta có mô hình hạn chế (R) : Yi= β1+ β2X2i+(1- β2)X3i+ β4X4i+ β5X5i+Ui (Yi - X3i) = β1+ β2(X2i -X3i)+ β4X4i+ β5X5i+Ui * Chú ý : Trong Eviews, thủ tục kiểm định Wald được viết sẵn, bạn chỉ cần gõ vào
  12. 2. Kiểm định các biến bị bỏ sót Xét mô hình : Yi = β1 + β2Xi + Ui (*) Giả sử nghi ngờ mô hình đã bỏ sót biến Z  kiểm tra bằng cách : - Nếu có số liệu của Z : + Hồi qui mô hình Yi = β1+β2Xi+β3Zi +Ui + Kiểm định H0 : β3= 0. Nếu bác bỏ H0 thì mô hình ban đầu đã bỏ sót biến Z. - Nếu không có số liệu của Z : dùng kiểm định RESET của Ramsey.
  13. Kiểm định RESET của Ramsey : Ramsey đề xuất sử dụngY ˆ ˆ i2 , Yi3 làm các xấp xỉ cho Zi. Bước 1 : HồI qui mô hình (*), thu lấy Yi ˆ Bước 2 : HồI qui Yi theo các biến độc lập trong (*) và Y ˆ ˆ i2 , Yi3 (mô hình này gọi là mô hình (new)) . Bước 3 : Kiểm định H0 : các hệ số của Y ˆ đồng thời bằng 0. ˆ i2 , Yi3 Nếu bác bỏ H0  mô hình (*) đã bỏ sót biến.
  14. Cụ thể : - Tính (R − R ) / m 2 2 F= new * (1 − R ) /( n − k ) 2 new Trong đó : m : số biến độc lập mới thêm vào mô hình k : Số tham số trong mô hình (new). - Nếu F > Fα(m,n-k) hoặc p(F) < α  bác bỏ H0.
  15. Ta có : F = 0.3888 với p = 0.684 > 5%  mô hình ban đầu không bỏ sót biến.
  16. IV. Kiểm định phân phối chuẩn của U H0 : U phân phối chuẩn Thống kê sử dụng : Jarque-Bera (JB) Ta có : JB ~ χ2(2) Nên qui tắc kiểm định như sau: - Tính JB - Nếu JB > χ2α(2) hoặc p(JB) < α  bác bỏ H0.

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản