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

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - Học viện Tài chính

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:29

Thêm vào BST
Báo xấu
6
lượt xem 1
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Kinh tế lượng" Chương 5: Đa cộng tuyến, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Bản chất của đa cộng tuyến; hậu quả của đa cộng tuyến; phát hiện đa cộng tuyến; các biện pháp khắc phục. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - Học viện Tài chính

  1. Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính
  2. Nội dung 5.1. Bản chất của đa cộng tuyến 5.2. Hậu quả của đa cộng tuyến 5.3. Phát hiện đa cộng tuyến 5.4. Các biện pháp khắc phục 12/19/2019 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 2
  3. 5.1. Bản chất của đa cộng tuyến 5.1.1. Đa cộng tuyến Xét mô hình hồi quy k biến: Yi  1   2 X 2 i   3 X 3i  ...   k X ki  U i (k  2) Nếu giả thiết 9 bị vi phạm nghĩa là tồn tại ít nhất một mối quan hệ phụ thuộc tuyến tính giữa các biến giải thích X2i, X3i,..., Xki, khi đó mô hình ban đầu mắc khuyết tật đa cộng tuyến. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 3
  4. 5.1. Bản chất của đa cộng tuyến 5.1.2. Đa cộng tuyến hoàn hảo Đa cộng tuyến hoàn hảo là hiện tượng giữa các biến giải thích X2i, X3i,..., Xki có mối quan hệ phụ thuộc tuyến tính hoàn toàn: 2 X 2i  3 X 3i  ...  k X ki  0 Đẳng thức này xảy ra với ít nhất một hệ số  j  0 , (2  j  k ) . Khi đó có ít nhất một biến độc lập biểu thị tuyến tính qua các biến còn lại: 2  j 1  j 1 k X ji   X 2i  ...  X j 1i  X j 1i  ...  X ki j j j j 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 4
  5. 5.1. Bản chất của đa cộng tuyến 5.1.3. Đa cộng tuyến không hoàn hảo Đa cộng tuyến không hoàn hảo là hiện tượng giữa các biến giải thích X2i, X3i,..., Xki có quan hệ cộng tuyến không hoàn toàn với nhau. Khi đó đẳng thức: 2 X 2 i  3 X 3i  ...  k X ki  Vi  0 xảy ra với ít nhất một  j  0 , (0  j  k ) và có thể biểu diễn 2  j 1  j 1 k X ji   X 2i  ...  X j 1i  X j 1i  ...  X ki  Vi j j j j trong đó Vi là sai số ngẫu nhiên. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 5
  6. 5.1. Bản chất của đa cộng tuyến 5.1.4. Nguyên nhân của hiện tượng đa cộng tuyến  Do bản chất kinh tế xã hội các biến kinh tế thường có quan hệ tuyến tính.  Do số liệu mẫu không ngẫu nhiên, hoặc do kích thước mẫu không đủ lớn nên không đại diện tốt nhất cho tổng thể.  Do quá trình xử lý, tính toán số liệu.  Do chỉ định sai dạng hàm và một số nguyên nhân khác. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 6
  7. 5.2. Hậu quả của đa cộng tuyến 5.2.1. Hậu quả khi có đa cộng tuyến hoàn hảo   ˆ Xét mô hình hồi quy mẫu 3 biến: Yi  1   2 X 2 i   3 X 3i  ei Các hệ số hồi quy ước lượng được xác định bằng công thức:   y x  x    y x  x 2 x3i  2  i 2i 3i i 3i 2i  x  x    x x  2 2i 2 3i 2i 3i 2   y x  x    y x  x 2 x3i  3  i 3i 2i i 2i 2i  x  x    x x  2 2i 2 3i 2i 3i 2 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 7
  8. 5.2. Hậu quả của đa cộng tuyến  Nếu mô hình có đa cộng tuyến hoàn hảo thì không thể ước lượng được các hệ số hồi quy vì chúng có dạng bất định. Giả sử: X 2i   X 3i  x2i   x3i (  0)  r23 = r32  1 n n n n Khi đó ta có: ( x2i yi )( 2  x2i )  (  x2i yi )( 2  x2i ) 2 2 ˆ 0 2  i 1 n i 1 n i 1 n i 1  ( x2i )( 2  x2i )   2 ( x2i ) 2 2 2 2 0 i 1 i 1 i 1 n n n n ( x3i yi )( 2  x )  ( x3i yi )( 2 3i 2  2 x3i ) ˆ 0 3  i 1 n i 1 n i 1 n i 1  ( x )(  x )   ( x3i ) 2 2 2 2 2 2 0 3i 3i i 1 i 1 i 1 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 8
  9. 5.2. Hậu quả của đa cộng tuyến 5.2.2. Hậu quả khi có đa cộng tuyến không hoàn hảo  Nếu mô hình có đa cộng tuyến không hoàn hảo thì vẫn có thể ước lượng được các hệ số hồi quy, tuy nhiên chúng không còn là ước lượng hiệu quả. Giả sử: X 2i   X 3i  Vi  x2i   x3i  vi (  0) Khi đó ta có: 2    y x   x   v    y x   y v  x  i 2i 2 2 2i 2 i i 2i i i 2 2i   x    x   v      x  2 2 2 2 2 2 2 2i 2i i 2i 3    y x   x   v    y x   y v  x  i 3i 2 2 3i 2 i i 3i i i 2 3i   x    x   v      x  2 2 2 2 2 2 2 3i 3i i 3i 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 9
  10. 5.2. Hậu quả của đa cộng tuyến  Phương sai của các ước lượng OLS tiến dần ra vô hạn khi tính đa cộng tuyến tăng dần lên: ˆ 2 ˆ 2 Var (  2 )  n  ,Var ( 3 )  n    x2i (1  r23 ) 2 i 1 2  x3i (1  r23 ) 2 i 1 2  Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy rộng.  Thống kê T mất ý nghĩa khi đó các hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê.  Hệ số R2 có thể khá cao nhưng các giá trị thống kê của kiểm định T khá nhỏ. Điều này dễ tạo ra mâu thuẫn giữa kết quả kiểm định T và F về sự phù hợp của mô hình. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 10
  11. 5.2. Hậu quả của đa cộng tuyến  Dấu của các hệ số hồi quy ước lượng được có thể không phù hợp với lý thuyết kinh tế.  Các ước lượng và sai số chuẩn rất nhạy với sự thay đổi của số liệu.  Ước lượng của các hệ số hồi quy có thể thay đổi đáng kể về dấu và số lượng khi thêm bớt các biến cộng tuyến. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 11
  12. 5.2. Hậu quả của đa cộng tuyến Lưu ý:  Thực tế đa cộng tuyến hoàn hảo gần như không xảy ra vì sự phụ thuộc tuyến tính giữa các biến độc lập thường chỉ tồn tại khi chọn mẫu không tốt, ví dụ kích thước mẫu nhỏ hơn số biến của mô hình, hay các biến tỷ lệ với nhau,....  Đối với mô hình hồi quy bội tập trung đánh giá mức độ nghiêm trọng của đa cộng tuyến và nhận biết khi nào mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến cao, khi nào mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến thấp. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 12
  13. 5.3. Phát hiện đa cộng tuyến 5.3.1. So sánh R2 và tỷ số t  Trong trường hợp R2 có giá trị cao, đồng thời giá trị tuyệt đối của tỷ số t thấp thì có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.  Ví dụ 1: Ước lượng mô hình hồi quy sản lượng (Y - nghìn tấn) theo vốn kinh doanh của doanh nghiệp (X2 - tỷ đồng) và số lượng lao động (X3 - trăm người). Sử dụng báo cáo 1, trang 137 giáo trình. Kết quả ước lượng cho thấy R2 = 0.98, trong khi đó các tỷ số t có trị số rất nhỏ. Đây là dấu hiệu để nhận biết mô hình ban đầu có thể có đa cộng tuyến. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 13
  14. 5.3. Phát hiện đa cộng tuyến 5.3.2. Sử dụng hệ số tương quan giữa các biến giải thích Nếu trị số tuyệt đối của hệ số tương quan cặp (rij) giữa các biến giải thích khá cao (│rij│> 0,8 ) thì tồn tại đa cộng tuyến. Tuy nhiên, điều này có thể không hoàn toàn chính xác. Trong nhiều trường hợp giá trị này nhỏ vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 14
  15. 5.3. Phát hiện đa cộng tuyến 5.3.3. Sử dụng hệ số tương quan riêng   Xét mô hình 3 biến: ˆ Yi  1   2 X 2i   3 X 3i  ei Ký hiệu r12,3 là hệ số tương quan riêng giữa Y và X2 trong khi X3 không đổi r12  r13 r23 r12,3  (1  r13 )(1  r23 ) 2 2  r12 , r13 , r23 tương ứng là hệ số tương quan giữa Y và X2, Y và X3, X2 và X3  Tương tự ta có r13,2 là hệ số tương quan riêng của Y và X3 trong khi X2 không đổi. Nếu hệ số tương quan giữa Y với tất cả các biến X2, X3 cao, nhưng hệ số tương quan riêng giữa Y với từng biến X2, X3 thấp thì có thể các biến X2, X3 có tương quan với nhau hay mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 15
  16. 5.3. Phát hiện đa cộng tuyến 5.3.4. Mô hình hồi quy phụ  Là phương pháp hồi quy một biến giải thích theo các biến giải thích còn lại Xét mô hình hồi quy k biến: Yi  1  2 X 2i  3 X 3i  ...  k X ki  Ui , k  2 Các bước thực hiện:  Bước 1: Ước lượng mô hình hồi quy phụ có dạng: X ji  1  2 X 2i  ...   j 1 X j 1i   j 1 X j 1i  ...  k X ki  Vi  R 2 (j  2  k ) j 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 16
  17. 5.3. Phát hiện đa cộng tuyến  Bước 2: Kiểm định cặp giả thuyết:  H 0 : Xj không có quan hệ tuyến tính với các biến còn lại   H1 : Xj có quan hệ tuyến tính với các biến còn lại Tiêu chuẩn kiểm định: R / ((k  1)  1) 2 F  F (k  2, n  k  1) j (1  R ) / (n  (k  1)) 2 j Miền bác bỏ với mức ý nghĩa α cho trước: W   F : F  F (k  2, n  k  1) 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 17
  18. 5.3. Phát hiện đa cộng tuyến  Vídụ 2: Nghiên cứu mối quan hệ giữa doanh thu bán hàng - S (nghìn USD/tháng) theo giá bán của sản phẩm - P (USD/sản phẩm) và chi phí quảng cáo - AD (nghìn USD/tháng). Sử dụng số liệu của một cửa hàng kinh doanh bánh ngọt theo dõi doanh thu trong 75 tháng.  Mô hình hồi quy ban đầu: DTi = 1 +  2 ADi +  3 Pi +U i Hà Nội - 2018 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 18
  19. 5.3. Phát hiện đa cộng tuyến  Ước lượng mô hình hồi quy có bảng kết quả như sau:  Dựa vào kết quả ước lượng, cho kết luận gì về mô hình ban đầu? Hà Nội - 2018 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 19
  20. 5.3. Phát hiện đa cộng tuyến 5.3.5. Nhân tử phóng đại phương sai (Variance inflating factor - VIF)  Bước 1: Hồi quy từng biến Xj 𝑗 = 2 ÷ 𝑘 theo các biến độc lập còn lại thu được R 2 j  Bước 2: 1 Tính nhân tử phóng đại: VIF ( X j )  1  R2 j Nếu tồn tại một giá trị VIF(Xj) > 10 thì Xj có cộng tuyến với các biến độc lập còn lại và mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến cao. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 20
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