Chương 7: Phương sai thay đổi

Chia sẻ: Võ Lý Hoài Vũ | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:16

0
908
lượt xem
194
download

Chương 7: Phương sai thay đổi

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

Khi gia thuyết về phương sai không thay đổi của mô hình hồi quy tuyến tính bị vi phạm dẫn đến hiện tượng phương sai thay đổi.Hay mô hình bị HET (HETEROSKEDASTICITY). Lý do phương sai thay đổi là 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.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Chương 7: Phương sai thay đổi

  1. Chương 7  PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI
  2. 1. Bản chất của phương sai thay đổi Khi giả thiết về phương sai không thay đổi của mô hình hồi quy tuyến tính bị vi phạm => Hiện tượng phương sai thay đổi Hay mô hình bị HET (HETEROSKEDASTICITY)
  3. 1. Bản chất của phương sai thay đổi Chúng ta có thể quan sát qua hình minh họa sau đây: (Hình 1: Phương sai của sai số không đổi)
  4. 1. Bản chất của phương sai thay đổi (Hình 2: Phương sai của sai số thay đổi)
  5. 1. Bản chất 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
  6. 1. Hậu quả của phương sai thay đổi  •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 khoảng tin cậy dựa theo phân phối t và F không còn ý nghĩa nữa
  7. 1. Phát hiện phương sai thay đổi  Bằng đồ thị phân tán
  8. 1. Phát hiện phương sai thay đổi  Phương pháp kiểm định White Xét hàm hồi quy ba biến : Yi = β1 + β2 X 2i + β3 X 3i +U i Bước 1 : Ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính và từ đó thu được các phần dư ei Bước 2 : Ước lượng mô hình sau e = α1 +α2 X 2i +α3 X 3i +α4 X 2 i 2 2i +α5 X 2 3i +α6 X 2i X 3i +Vi
  9. 1. Phát hiện phương sai thay đổi Bước 3 : Tính toán trị thống kê nR2 , trong đó n là cỡ mẫu và R2 là hệ số xác định của mô hình hồi quy phụ ở bước 2 Bước 4 : Tra bảng phân phối Chi-bình phương , mức ý nghĩa α và bậc tự do là k (k là số tham số trong mô hình hồi quy phụ ). Giả sử tra được Bước 5 : Nếu nR 2 > χα (k ) bác bỏ giả thiết H0, Kết luận có 2 hiện tượng phương sai thay đổi
  10. 1. Khắc phục phương sai thay đổi   Dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất có trọng số nh ư sau : Xét mô hình hồi qui hai biến sau: Yi = β1 + β 2 X i + U i Theo phương pháp OLS thông thường, ta sẽ ước lượng các tham số sao cho : ∑ 2 ∑ e = (Y -Y i ˆ )2 i i = ∑ (Y -β -β X ) ˆ ˆ i 1 2 i 2 → Min
  11. 1. Khắc phục phương sai thay đổi   Đối với phương pháp OLS có trọng số ∑ w e = ∑ wi (Yi − β1 ˆ2 i 2 i i ˆ − β X ) 2 → min Với các trọng số là: Wi = 1/σ i2 , ∀i , nghĩa là các trọng số tỷ lệ nghịch với phương sai của Ui.
  12. 1. Khắc phục phương sai thay đổi   Khi đó  ˆ (∑ wi )(∑ wi X iYi ) − (∑ wi X i )(∑ wiYi ) β 2 =  (∑ wi )(∑ wi X i ) − (∑ wi X i ) 2 2 ˆ ˆ X* β1 = Y − β 2 * n ∑w Y n Trong đó: ∑w X i i i i X = * i =1 n Và Y* = i =1 n ∑w i=1 i ∑w i=1 i
  13. 1. Ví dụ minh hoạ    Giả sử : EXPTRANV: Tổng chi phí đi lại của người dân Mỹ (tỷ USD) INCOME : Thu nhập cá nhân (tỷ USD) POP : Dân số Mỹ (triệu người) Thực hiện mô hình hồi quy hai biến : EXPTRAVi = β1 + β 2 INCOME + U i Kết quả hồi quy như sau :
  14. EXPTRANV = 0, 49812 + 0, 055573 × INCOME + ei
  15. Kiểm tra HET bằng kiểm định White, độ tin cậy 90% Phương trình hồi quy phụ theo White test ei2 = α1 + α 2 INCOME + α 3 INCOME 2 + vi Kết luận không có phương sai thay đổi (p-value>α)
  16. Khắc phục phương sai thay đổi
Đồng bộ tài khoản