zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Kinh tế học

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 3: Kiểm định giả thiết mô hình

Chia sẻ: Dạ Du | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:30

Báo xấu

8
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 3 cung cấp cho người học những kiến thức cơ bản về kiểm định giả thiết mô hình. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Phương sai thay đổi, tự tương quan, đa cộng tuyến. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm những nội dung chi tiết!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 3: Kiểm định giả thiết mô hình

Chương 3 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT MÔ HÌNH v Phương sai thay đổi v Tự tương quan v Đa cộng tuyến
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI 1. Khái niệm: Phương sai của các nhiễu U là i σtrong mô hình có phương sai thay đổi i 2. Bản chất (nguyên nhân) Do sự tác động của các biến độc lập ta� o� c � ng Xi Ui
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI + Phương sai thay đổi có thể xảy ra khi trong mẫu có các giá trị đột biến + Phương sai thay đổi có thể xảy ra khi mô hình hồi quy xác định sai (dạng hàm sai, thiếu biến quan trọng) + Trường hợp phương sai không đồng đều thường gặp khi thu thập số liệu theo không gian (số liệu chéo) + Do ảnh hưởng của các yếu tố khác làm tăng hay giảm sai số trong mô hình.,
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI 3. Phân tích sự thay đổi ta� o� c � ng Xi ta� o� c � ng Ui var(U i ) = σ i 2 Thay đổi Thay đổi Khoảng tin cậy ˆ var( β i ) Kiểm định ˆ βi biến độc lập T= ˆ se( βi ) σˆ2 ˆ ˆ Thay đổi Dự báo var(Y0 ); var(Y0 − Y0 )
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI 4. Hậu quả của phương sai thay đổi 1. Các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính, không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa. 2. Ước lượng của phương sai bị chệch nên các kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy theo phân phối Student và Fisher không còn đáng tin cậy nữa. 3. Kết quả bài toán dự báo không hiệu quả khi sử dụng các ước lượng OLS.
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI 5 . Cách phát hiện phương sai thay đổi 5.1 Phương pháp đồ thị Xét mô hình : Yi = 1+ 2Xi +Ui (1) - Hồi qui (1)  thu được các phần dư ei. - Vẽ đồ thị phân tán của e theo X. - Nếu độ rộng của biểu đồ rải tăng hoặc giảm khi X tăng thì mô hình (1) có thể có hiện tượng phương sai thay đổi. * Chú ý : Với mô hình hồi qui bội, cần vẽ đồ thị phần dư theo từng biến độc lập hoặc theo ﾈ . Y
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI Ví dụ: Cho số liệu quan sát về chi tiêu cho tiêu dùng (Y) và thu nhập (X) hàng tháng của 20 hộ gia đình ở một vùng nông thôn (đơn vị: 10.000đ) Y X Y X 19.9 22.3 8 8.1 31.2 32.3 33.1 34.5 31.8 33.6 33.5 38 12.1 12.1 13.1 14.1 40.7 42.3 14.8 16.4 6.1 6.2 21.6 24.1 38.6 44.7 29.3 30.1 25.5 26.1 25 28.3 10.3 10.3 17.9 18.2 38.8 40.2 19.8 20.1
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI Đồ thị của phần dư (ei) đối với X được biểu diễn ở hình sau 2 1 0 RESID -1 -2 -3 0 10 20 30 40 50 X
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI 5.2. Kiểm định Park 2 σ Ý tưởng : Park cho rằngi là một hàm 2 2 α νi của X có dạng :σ Xi e σi Do đó : ln σ i2 ln σ 2 α ln Xi ν i Vì σ i2 chưa biết nên để ước lượng hàm trên Park đề 2 nghị sử dụng ei thay σi2 cho
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI Các bước kiểm định Park : - Ước lượng mô hình hồi qui gốc (1), thu lấy 2 phần dư ei  tính ei - Ước lượng mô hình e = α0 + α ln X i + ν i 2 ln i - Kiểm định giả thiết H0 : = 0 - Nếu chấp nhận H0  mô hình gốc (1) có phương sai không đổi.
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI 5.3. Kiểm định Glejser Tương tự kiểm định Park, tuy nhiên sau khi thu các phần dư từ mô hình hồi qui gốc, Glejser sử dụng các dạng hàm sau 1 ei β1 β 2 Xi ν i ei β1 β 2 νi Xi ei β1 β 2 Xi ν i 1 ei β1 β 2 νi Xi Nếu chấp nhận H0 : 2 = 0  mô hình gốc (1) có phương sai không đổi.
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI 5.4. Phương pháp kiểm định WHITE Xét mô hình hồi quy ba biến Y = β1 + β 2X 2 + β3X 3 sau định White được thực hiện theo các bước sau Kiểm Bước 1. Ước lượng mô hình và xác định phần dư Bước 2. Uớc lượng mô hình e = α 1 + α 2 X 2 + α 3 X 3 + α X + α X + α 6 X 2X 3 2 2 2 i 4 2 5 3 { so� ng t� che� ha� ch o Bước 3. Giả thuyết H0:“MH có phương sai không đổi” Bước 4. Nếu giá trị n*R2 lớn hơn giá trị tới hạn ta bác bỏ H0 n R 2 (O bs R − S quar ed ) : χ 2 (k ) Giá trị tới hạn χα (k ) 2 tra bảng Chi – bình phương
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI Ví dụ. Khảo sát số liệu về chi phí cho việc nghiên cứu và phát triển của 18 ngành công nghiệp ở Mỹ trong năm 1988. Dùng phần mềm Eviews, ta có bảng kết quả sau Heteroskedasticity Test: White F-statistic 20.18918 Prob. F(5,12) 0.0000 Obs*R-squared 16.08758 Prob. Chi-Square(5) 0.0066 Scaled explained SS 23.57623 Prob. Chi-Square(5) 0.0003 P_ value = 0.0066, so sánh với mức ý nghĩa cho trước, ta bác bỏ H0
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI 6. Khắc phục - Về mặt lý thuyết (SGK) - Về mặt thực tế + Điều tra lại số liệu (tốn kém, khó khăn) + Sử dụng mô hình nhưng có kiểm soát về hiện tượng phương sai thay đổi
TỰ TƯƠNG QUAN 1. Khái niệm: Sai số ngẫu nhiên ở các thời điểm khác nhau có quan hệ với nhau Cov(Ui, Uj) 0 (i j) 2. Bản chất (nguyên nhân): Do sự tác động của các biến độc lập lên sai số ngẫu nhiên ta� o� c � ng Ui Uj (*) - Luật quán tính - Do mô hình: Không đưa đủ biến vào mô hình hoặc chọn mô hình không đúng - Số liệu: Thu thập số liệu và xử lý số liệu
TỰ TƯƠNG QUAN Nếu U i U i −1 .Hiện tượng tự tương quan bậc 1 Nếu U i U i−1 + U i−2 + ... + U i− p .Hiện tượng tự tương quan bậc p Ký hiệu AR(p)
TỰ TƯƠNG QUAN 3. Phaân tích söï taùc ñoäng Xi ta� o� c � ng Ui ta� o� c � ng Uj var(U j ) = σ i 2 Thay Thay Khoaûng tin ˆ var( βi ) ñoåi ñoåi caäy ˆ βi Kieåm ñònh T = σˆ 2 Thay bieán ñoäc laäp ˆ se( β i ) ñoåi Döï baùo ˆ ˆ var(Y0 ); var(Y0 − Y0 )
TỰ TƯƠNG QUAN 4. Hậu quả của tự tương quan 1. Các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính, không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa. 2. Ước lượng của phương sai bị chệch nên các kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy theo phân phối Student và Fisher không còn đáng tin cậy nữa. 3. Kết quả bài toán dự báo không hiệu quả khi sử dụng các ước lượng OLS.
TỰ TƯƠNG QUAN 5. Cách phát hiện tự tương quan 5.1. Phương pháp đồ thị - Hồi qui mô hình gốc  thu phần dư et. - Vẽ đồ thị phần dư et theo thời gian. - Nếu phần dư phân bố ngẫu nhiên xung quanh trung bình của chúng, không biểu thị một kiểu mẫu nào khi thời gian tăng  mô hình gốc không có tự tương quan.
TỰ TƯƠNG QUAN 5.2. Kiểm định d của Durbin-Watson (SGK) 5.3 . Phương pháp kiểm định B – G Xét mô hình : Yt = 1+ 2Xt + Ut (1) với Ut = 1Ut-1+ 2Ut-2 +…+ pUt-p+ Ut Ut thỏa mãn các giả thiết của mô hình cổ điển. Cần kiểm định H0 : 1= 2=…= p=0 (không có tự tương quan) Bước 1: Ước lượng mô hình (1), thu et. Bước 2: Ước lượng mô hình sau, thu R2 : et = 1+ 2Xt + 1et-1+ 2et-2 +…+ pet-p+ Vt

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.