intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Nguyễn Ngọc Lam

Chia sẻ: Dsczx Dsczx | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:22

Thêm vào BST
Báo xấu
104
lượt xem 6
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 3 Hiện tượng tự tương quan thuộc bài giảng kinh tế lượng nhằm trình bày về các nội dung chính như sau: bản chất của tương quan, nguyên nhân của tự tương quan, hậu quả của tự tương quan, phát hiện tự tương quan, cách khắc phục tự tương quan.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Nguyễn Ngọc Lam

  1. Chương 3: HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN www.nguyenngoclam.com
  2. BẢN CHẤT Tự tương quan là gì? Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, ta giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là: Cov(ui,uj) = 0 (i  j) Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả định rằng sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với một quan sát khác. Ví dụ: Việc đình công chỉ ảnh hưởng đến sản lượng của quý này và không ảnh hưởng đến sản lượng của quý sau. Ta có thể nói là không có hiện tượng tự tương quan. 83
  3. BẢN CHẤT Nguyên nhân của tự tương quan  Quán tính, mang tính chu kỳ. Các chuổi số liệu thời gian về: GDP, chỉ số giá, sản lượng, thất nghiệp, …  Sai lệch do lập mô hình: bỏ sót biến, dạng hàm sai.  Độ trễ: một hộ chi tiêu nhiều trong khoảng thời gian t có thể do chi tiêu ít trong giai đoạn t-1 Ct =  1 +  2It +  3Ct-1 + ut  Hiệu chỉnh số liệu: do việc “làm trơn” số liệu  loại bỏ những quan sát “gai góc”. 84
  4. HẬU QUẢ CỦA TỰ TƯƠNG QUAN 1. Các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính, không chệch, nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả nữa. 2. Phương sai ước lượng được của các ước lượng OLS thường là chệch. Kiểm định t và F không còn tin cậy nữa. 3. Có khả năng ước lượng R2 quá cao 85
  5. PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN 1. Phương pháp đồ thị: Giả định về sự tự tương quan liên quan đến các giá trị ut của tổng thể, tuy nhiên, các giá trị này không thể quan sát được. Ta quan sát et, hình ảnh của et có thể cung cấp những gợi ý về sự tự tương quan. Ta có thể chạy OLS cho mô hình gốc và thu thập et từ đó. Vẽ đường et theo thời gian và quan sát. 86
  6. PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN et et et                                 t   t   t         (b) (c)   (a) et      et                 t             (d)      t (e) Không có tự tương quan 87
  7. PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN 2. Kiểm định Durbin Watson: n  (et  et 1)2   et et 1  d t 2  2 1   n 2   et  2  et   t 1 Có tự tương Chưa kết luận Không có tự Chưa kết luận Có tự tương quan thuận tương quan quan ngược 0 dL dU 4-dU 4-dU 4 dL, dU tra bảng thống kê d (Durbin Watson) 0 1 3 4 Có tự tương quan dương Không có tự tương quan Có tự tương quan âm 88
  8. PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN Kiểm định Durbin Watson: 89
  9. PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN Model Summaryb Adjusted Std. Error of Durbin- Model R R Square R Square the Estimate Watson 1 ,988a ,976 ,970 40,032 2,527 a. Predictors: (Constant), chaohang, quangcao b. Dependent Variable: doanhso 1 < d = 2,527 < 3 => Không có hiện tượng tự tương quan 90
  10. PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN Quan sát đồ thị: Dot/Lines show Means 50,00000 Unstan dardized Residual 0,00000 -50,00000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 id 91
  11. PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN Ví dụ: Y - Tỷ lệ lực lượng lao động dân thường (%) phụ thuộc vào X1 - Tỷ lệ thất nghiệp dân thường (%) và X2 – Số tiền kiếm được trung bình thực tế tính theo giờ ($). b Model Summary Adjusted Std. Error of Durbin- Model R R Square R Square the Estimate Watson 1 ,879a ,773 ,750 ,5841 ,787 a. Predictors: (Constant), Tien cong, Ty le that nghiep b. Dependent Variable: So lao dong d = 0,787 < 1 => Có tự tương quan dương. 92
  12. PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN Quan sát đồ thị phần dư 1,00000 Dot/Lines show Means Unstandardized Residual 0,00000 -1,00000 1980 1985 1990 1995 2000 Nam 93
  13. KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN 1. Trường hợp đã biết cấu trúc của tự tương quan: Phương pháp GLS: Trong thực hành, người ta thường giả sử rằng ut theo mô hình tự hồi qui bậc nhất, nghĩa là: ut = ut-1 + et (*) Trong đó  < 1 và et thoả mãn các giả định của phương pháp OLS. Giả sử (*) là đúng thì vấn đề tương quan chuỗi có thể được giải quyết thoả đáng nếu hệ số tương quan  đã biết. 94
  14. KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN Ta xét mô hình hai biến: yt = 1 +  1xt + ut (**) Nếu (**) đúng với t thì cũng đúng với t – 1 nên: yt-1 = 1 +  1xt - 1 + ut - 1 (***) Nhân hai vế của (***) với  ta được: yt-1 = 1 +  1xt - 1 + ut - 1 (****) Trừ 2 về (**) và (****) ta được: ( yt  yt 1)  0 (1   )  1( xt  xt 1)  (ut  ut 1 ) yt*   0  1 xt*  vt * * Phương trình này được gọi là phương trình sai phân bậc 1 tổng quát. 95
  15. KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN 2. Trường hợp chưa biết cấu trúc: a) Ước lượng  bằng thống kê d: d  2(1   ) ˆ b) Phương pháp Durbin Watson 2 bước: Phương trình sai phân tổng quát được viết lại: yt   0 (1   )  1xt  1xt 1  yt 1  vt Bước 1: Thực hiện hồi qui theo OLS ta thu được  ˆ Bước 2: Thực hiện hồi qui: ( yt  yt 1)  0 (1   )  1( xt  xt 1)  (ut  ut 1 ) ˆ ˆ ˆ ˆ Ta thu được các hệ số cần tìm 96
  16. KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN Ví dụ: Lương thực tế khu vực kinh doanh. 1) Ước lượng mô hình: ui  ut 1  vi ˆ Trước tiên phải tạo biến phần dư lùi 1 kỳ Coefficientsa,b Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 Phan du lui 1 ky ,871 ,071 ,884 12,265 ,000 a. Dependent Variable: Phan du b. Linear Regression through the Origin Giá trị ước lượng:   0,871 ˆ 97
  17. KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN 2) Phương pháp Durbin Watson 2 bước: Coefficientsa Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 6,427 2,142 3,001 ,005 NSLD khu vuc KD ,421 ,123 ,602 3,415 ,002 NSLD lui 1 ky -,312 ,150 -,438 -2,078 ,044 Luong lui 1 ky ,830 ,071 ,837 11,764 ,000 a. Dependent Variable: Luong thuc te Ước lượng   0,83 ˆ 98
  18. KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN Ví dụ: Tỷ lệ lao động dân thường 1) Theo thống kê d: Model Summaryb Adjusted Std. Error of Durbin- Model R R Square R Square the Estimate Watson 1 ,879 a ,773 ,750 ,5841 ,787 a. Predictors: (Constant), Tien cong, Ty le that nghiep b. Dependent Variable: Ty le lao dong dan thuong d 0,787 d  2(1   )    1   1  ˆ ˆ  0, 6065 2 2 99
  19. KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN Hồi qui sai phân Model Summaryb Adjus ted Std. Error of Durbin- cấp 1 tổng quát: Model 1 R ,742 a R Square ,551 R Square ,504 the Es tim ate ,29850 Watson 1,295 a. Predictors : (Cons tant), X2_ROX2_1, X1_ROX1_1 1 < d=1,295 < 3 b. Dependent Variable: Y_ROY_1 ANOVAb Sum of Không tồn tại tự Model 1 Regression Squares 2,080 df 2 Mean Square 1,040 F 11,672 Sig. ,000a tương quan Res idual Total 1,693 3,773 19 21 ,089 a. Predictors: (Constant), X2_ROX2_1, X1_ROX1_1 b. Dependent Variable: Y_ROY_1 Coefficientsa Uns tandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 28,142 1,739 16,185 ,000 X1_ROX1_1 -,350 ,072 -,747 -4,828 ,000 X2_ROX2_1 -,412 ,564 -,113 -,731 ,474 a. Dependent Variable: Y_ROY_1 100
  20. KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN 2) Phương pháp Durbin Watson 2 bước: a) Ước lượng Rho: a Coefficie nts Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 23,669 8,182 2,893 ,011 X1 -,206 ,053 -,288 -3,899 ,001 X1_1 ,043 ,063 ,060 ,676 ,509 X2 -,163 ,528 -,031 -,309 ,761 X2_1 -,352 ,680 -,058 -,518 ,612 Y_1 ,718 ,093 ,773 7,710 ,000 a. Dependent Variable: Y   0,718 ˆ 101
ADSENSE

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.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2