TƯƠNG QUAN CHUỖI (TỰ TƯƠNG QUAN)

Chia sẻ: Nguyenthikim Chi | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:15

0
238
lượt xem
97
download

TƯƠNG QUAN CHUỖI (TỰ TƯƠNG QUAN)

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

Tương quan chuỗi: • Hiện tượng này chỉ xảy ra đối với dữ liệu chuỗi thời gian. • Tương quan chuỗi (tự tương quan) là hiện tượng tương quan giữa các phần dư – Serial Correlation – Autocorrelation – AutoRegression - AR

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: TƯƠNG QUAN CHUỖI (TỰ TƯƠNG QUAN)

  1. TƯƠNG QUAN CHUỖI (TỰ TƯƠNG QUAN)
  2. Tương quan chuỗi? • Hiện tượng này chỉ xảy ra đối với dữ liệu chuỗi thời gian. • Tương quan chuỗi (tự tương quan) là hiện tượng tương quan giữa các phần dư – Serial Correlation – Autocorrelation – AutoRegression - AR
  3. Tương quan chuỗi? t 1 2 2t 3 3t k kt t Y = β + β X + β X + …+ β X + u Theo giả thiết 3.6 (Độc lập theo chuỗi), trang 97 • Giá trị u được phân phối độc lập sao cho COV(ut, us) = 0 • Vi phạm giả thiết COV(ut, us) ≠ 0 ⇒ Tự tương quan
  4. 40 ut 30 20 10 0 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 -10 -20 -30 -40
  5. Tương quan chuỗi? Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + … + βkXkt +ut AR(p): tương quan chuỗi bậc p ut = ρ1 ut-1 + ρ2 ut-2 + … + ρp ut-p + νt Quá trình tự hồi quy bậc p của các phần dư ut H0 ρ1 = ρ2 = … = ρp = 0 Không có TQC H1 ρ1 ≠ 0 hay ρ2 ≠ 0 …hay ρp ≠ 0 Có TQC
  6. • Tương quan chuỗi bậc 1 ut = ρ1 ut-1 + νt • Tương quan chuỗi bậc 2 ut = ρ1 ut-1 + ρ2 ut-2 + νt
  7. Hậu quả của việc bỏ qua AR • Ước lượng OLS vẫn không thiên lệch • Ước lượng OLS không hiệu quả, không BLUE • Tác động lên kiểm định t và F không hiệu lực
  8. Cách phát hiện • Trực quan (Đồ thị) tính gợi ý, không thay thế cho kiểm định • Kiểm định Durbin – Watson: – Chỉ phát hiện tương quan chuỗi bậc nhất - AR(1) – Có những trường hợp không thể kết luận được • Kiểm định LM
  9. Kiểm định Durbin Watson Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + … + βkXkt +ut ȗt = ρut-1 + νt -1
  10. • Tính toán trị thống kê Durbin Watson (phần mềm tính sẵn) 0 dL dU 2 4- dU 4- dL 4 0 Bác bỏ H0 Không Bác bỏ H0 Không Chấp nhận H ρ>0 kết luận ρ
  11. Kiểm định LM • Có thể nhận dạng tương quan chuỗi bậc cao Kiểm định tương quan chuỗi bậc 1 (R) Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + … + βkXkt + ut ⇒ uR (U) Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + … + βkXkt + ρut-1 + νt Trong kiểm định LM xem ut-1 là 1 biến thêm vào H0 ρ = 0 Không có TQC H1 ρ ≠ 0 Có TQC
  12. Kiểm định LM • Nếu (n-p)R2hồi quy phụ > χ21 (α) → BB H0. → Có tương quan chuỗi Mô hình hồi quy phụ uR = f (X2, X3,…, Xk, ut-1) ⇒ R2hồi quy phụ
  13. Kiểm định LM Kiểm định tương quan chuỗi bậc 2 Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + … + βkXkt + ρ1ut-1 + ρ2ut-2 + νt Trong kiểm định LM xem ut-1 là 1 biến thêm vào H0 ρ1 = ρ2 = 0 Không có TQC H1 ρ1 ≠ 0 hay ρ2 ≠ 0 Có TQC
  14. Kiểm định LM • Nếu (n-p)R2hồi quy phụ > χ22 (α) → BB H0. → Có tương quan chuỗi Mô hình hồi quy phụ uR = f (X2, X3,…, Xk, ut-1, ut-2) ⇒ R2hồi quy phụ
  15. Khắc phục TQC • Thiết lập lại mô hình • Hồi quy dưới dạng sai phân

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản