Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - ThS. Nguyễn Thanh Hà

Trong lĩnh vực kinh tế lượng và phân tích mô hình, việc xây dựng các mô hình hồi quy đáng tin cậy là yếu tố then chốt để đưa ra các kết luận chính xác và dự báo hiệu quả. Tuy nhiên, các giả định cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (OLS) thường xuyên bị vi phạm trong thực tế, dẫn đến những sai lệch nghiêm trọng trong ước lượng và suy diễn thống kê. Phần mở đầu này giới thiệu về tầm quan trọng của việc kiểm định và lựa chọn mô hình, đặc biệt tập trung vào hai vấn đề cốt lõi: "vấn đề kì vọng của sai số ngẫu nhiên khác 0" và "phương sai sai số thay đổi". Việc nhận diện và khắc phục những vấn đề này là cần thiết để đảm bảo tính hợp lệ và độ tin cậy của các kết quả phân tích định lượng.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực kinh tế lượng, thống kê, và các ngành khoa học xã hội khác có sử dụng phân tích hồi quy.

Tài liệu này đi sâu vào việc "kiểm định và lựa chọn mô hình" hồi quy bằng cách phân tích các vi phạm "giả thiết OLS" quan trọng, cụ thể là "vấn đề kì vọng của sai số ngẫu nhiên khác 0" và "phương sai sai số thay đổi" (Heteroskedasticity). Đối với trường hợp kì vọng của "sai số ngẫu nhiên" khác 0, tài liệu giải thích nguyên nhân bao gồm mô hình thiếu biến quan trọng (omitted variable bias), "dạng hàm sai", tính tác động đồng thời của số liệu và sai số đo lường. Hậu quả của vi phạm này là các ước lượng OLS sẽ bị chệch và các suy diễn thống kê không còn đáng tin cậy. Các phương pháp "phát hiện mô hình bỏ sót biến" và "dạng hàm sai" được trình bày, nhấn mạnh việc sử dụng "kiểm định Ramsey RESET" và phân tích kết quả trên phần mềm Eviews. Để khắc phục, tài liệu gợi ý thêm biến đã biết hoặc sử dụng mô hình logarit, thêm biến dạng bình phương. Đối với "phương sai sai số thay đổi", tài liệu định nghĩa đây là tình trạng phương sai của sai số không đồng nhất, gây ra bởi bản chất dữ liệu, mô hình thiếu biến hoặc dạng hàm sai. Mặc dù ước lượng OLS vẫn không chệch, nhưng chúng sẽ không hiệu quả, làm cho khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết không còn đáng tin cậy. Các phương pháp "phát hiện phương sai sai số thay đổi" được đề cập bao gồm phương pháp định tính, sử dụng đồ thị phần dư, và các kiểm định như "kiểm định White" và Breusch-Pagan. Nội dung này cung cấp một cái nhìn toàn diện về việc xác định, đánh giá và giải quyết các vấn đề phổ biến trong mô hình hồi quy, từ đó nâng cao độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.