Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - ThS.Trần Thị Tuấn Anh
lượt xem 2
download
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - Đa cộng tuyến do Trần Thị Tuấn Anh biên soạn nhằm trang bị cho các bạn những kiến thức về khái niệm đa cộng tuyến, hậu quả của đa cộng tuyến, nguồn gốc của đa cộng tuyến, nhận biết đa cộng tuyến, khắc phục đa cộng tuyến.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - ThS.Trần Thị Tuấn Anh
- 1/2/2013 1. Đa cộng tuyến là gì ? Chương 5 Theo giả thiết của phương pháp OLS thì các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính. ĐA CỘNG TUYẾN Nếu quy tắc này bị vi phạm thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, Như vậy , “đa cộng tuyến ”là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số 1. Đa cộng tuyến là gì ? 1. Đa cộng tuyến là gì ? Xét mô hình hồi quy tuyến tính k biến với hàm PRF : Ví dụ Đa cộng tuyến hoàn hảo: Yi 1 2 X 2i 3 X 3i ... k X ki Ui X2 X3 X4 10 50 52 Đa cộng tuyến hoàn hảo xảy ra khi giữa các biến độc lập có mối quan hệ chính xác theo dạng 15 75 78 18 90 97 a 2X 2 a 3X 3 ... ak X k 0 24 120 129 Đa cộng tuyến không hoàn hảo xảy ra khi giữa các biến độc lập có mối quan hệ theo dạng 11 55 63 a 2X 2 a 3X 3 ... ak X k V 0 X2 và X3 có mối quan hệ tuyến tính chính xác: X3 = 5X2 => Trường hợp này có đa cộng tuyến hoàn hảo 1. Đa cộng tuyến là gì ? 1. Đa cộng tuyến là gì ? Điều gì xảy ra khi có đa cộng tuyến hoàn hảo ? Đây là dạng vô định => Vậy không xác định được ˆ2 Xét ví dụ hàm hồi quy tuyến tính 3 biến Yi 1 2 X 2i 3 X 3i U i Tương tự => Vậy không xác định được ˆ3 Và giả sử có đa cộng tuyến hoàn hảo : X3i=aX2i Ta có : y x x x x y x ˆ2 2 i 2i 3i 2 i 3i i 3i Tổng quát : ma trận (XTX) suy biến, không có Vì : X =aX3i x x x x 2i 2 2i 2 3i 2 i 3i 2 ma trận nghịch đảo ˆ y x a x a x x a y x 0 i 2i 2 2 2i 2i 2i i 2i Như vậy trong trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo 2 x a x a x x 2 2i 2 0 2 2i 2i 2i 2 thì sẽ không xây dựng được mô hình hồi quy 1
- 1/2/2013 1. Đa cộng tuyến là gì ? 2. Hệ quả của đa cộng tuyến Điều gì xảy ra khi có đa cộng tuyến không hoàn hảo ? Khi gặp đa cộng tuyến hoàn hảo, chúng ta không thể ước lượng được mô hình Chúng ta vẫn ước lượng được các tham số và xây dựng Hệ quả khi có đa cộng tuyến không hoàn hảo được mô hình hồi quy nhưng hãy xét đến hậu quả của đa 1. Khi dùng phương pháp ước lượng OLS, phương sai vẫn là cộng tuyến không hoàn hảo trong các phần tiếp theo nhỏ nhất nhưng giá trị lại khá lớn so với giá trị ước lượng 2. Sai số chuẩn của các hệ số hồi qui sẽ lớn Do đó: o Khoảng tin cậy lớn và việc kiểm định ít có ý nghĩa. o Giả thiết H0 dễ dàng được chấp nhận 2. Hậu quả của đa cộng tuyến 2. Hậu quả của đa cộng tuyến 3. R2 cao nhưng tỷ số t ít có ý nghĩa 4. Các ước lượng và sai số chuẩn của ước lượng rất nhạy cảm với sự thay đổi của dữ liệu Dễ dàng bác bỏ giả thuyết “không” của thống kê F và cho rằng mô hình ước lượng có gía trị. Chỉ cần một sự thay đổi nhỏ trong mẫu dữ liệu sẽ kéo theo sự thay đổi lớn các hệ số ước lượng. 2. Hậu quả của đa cộng tuyến 3. Nguồn gốc của đa cộng tuyến Ví dụ Xem kết quả ước lượng hàm tiêu dùng: Do phương pháp thu thập dữ liệu Y = 24.77 + 0.94X2 - 0.04X3 R2=0.96, F = 92.40 Các giá trị của các biến độc lập phụ thuộc lẫn nhau trong mẫu, X2 : thu nhập nhưng không phụ thuộc lẫn nhau trong tổng thể X3 : của cải Ví dụ: người có thu nhập cao hơn khuynh hướng sẽ có R2 rất cao giải thích 96% biến đổi của hàm tiêu dùng. nhiều của cải hơn. Điều này có thể đúng với mẫu mà Sai sót : không đúng với tổng thể . Cụ thể , trong tổng thể sẽ có các Có một biến sai dấu. quan sát về các cá nhân có thu nhập cao nhưng không có Biến thu nhập và của cải tương quan rất mạnh với nhau do đó nhiều của cải và ngược lại. không thể nào ước lượng được tác động biên chính xác cho thu nhập hoặc của cải lên tiêu dùng 2
- 1/2/2013 3. Nguồn gốc của đa cộng tuyến 4. Nhận biết đa cộng tuyến Dạng hàm mô hình: R2 cao và thống kê t thấp. Dấu hiệu này thể hiện nghịch lý gì ? Ví dụ: - hồi qui dạng hàm đa thức - hồi quy mà số biến độc lập nhiều hơn số quan sát Nhược điểm : chỉ thể hiện rõ khi có đa cộng Các biến độc lập được quan sát theo chuỗi thời gian tuyến ở mức cao có cùng chiều hướng biến động Ví dụ: giá cả các mặt hàng tăng theo thời gian 4. Nhận biết đa cộng tuyến 4. Nhận biết đa cộng tuyến Hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao. Thực hiện hồi qui phụ Công thức tính hệ số tương quan giữa X2 và X3 Hồi qui giữa một biến độc lập nào đó theo các biến độc lập còn lại với nhau và quan sát hệ số R2 của r23 ( X X )( X X ) 2i 2 3i 3 các hồi qui phụ (X X ) (X X 2i 2 2 3i 3 )2 Hồi quy chính : Yi = 1+2X2i+3X3i+ 4X4i + Ui Hồi quy phụ : X4i = α1+α2X2i+α3X3i+ Vi Hệ số tương quan có ý nghĩa như thế nào ? - Nhược điểm của việc hồi quy phụ là gì ? Nhược điểm của phương pháp này là gì ? 4. Nhận biết đa cộng tuyến 5. Khắc phục đa cộng tuyến Dùng nhân tử phóng đại phương sai a) Bỏ qua đa cộng tuyến nếu |t| > 2 1 VIF j 1 R 2j b) Bỏ qua đa cộng tuyến nếu R2 của mô hình cao hơn R2 của mô hình hồi qui phụ. Rj2 là hệ số xác định của mô hình hồi qui phụ Xj theo các biến độc lập khác. c) Bỏ qua đa cộng tuyến nếu mục tiêu xây dựng mô hình sử dụng để dự báo chứ không phải kiểm định. Nếu có đa cộng tuyến thì VIF lớn. VIFj > 10 thì Xj có đa cộng tuyến cao với các biến khác. 3
- 1/2/2013 5. Khắc phục đa cộng tuyến Ví dụ minh hoạ d) Bỏ bớt biến độc lập. Khảo sát chi tiêu cho tiêu dùng (Y), thu nhập (X 2) và quy mô tài sản (X3) ta có số liệu sau : Ví dụ: bỏ biến của cải ra khỏi mô hình hàm tiêu dùng. Y 70 65 90 95 110 115 120 140 155 150 e) Bổ sung dữ liệu hoặc tìm dữ liệu mới X2 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 X3 810 1009 1273 1425 1633 1876 2052 2201 2435 2686 f) Thay đổi dạng mô hình: 4
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Nguyễn Văn Vũ An
29 p | 172 | 17
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - Nguễn Văn Vũ An
56 p | 132 | 14
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Nguễn Văn Vũ An
21 p | 106 | 11
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 4 - Nguyễn Văn Vũ An
24 p | 116 | 9
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - Nguyễn Văn Vũ An
23 p | 122 | 9
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 1: Hồi quy hàm hai biến (Hồi quy đơn)
44 p | 9 | 3
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 2: Mô hình hồi qui bội
63 p | 5 | 2
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 7: Vấn đề tự tương quan trong mô hình hồi quy chuỗi thời gian
29 p | 5 | 2
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 0: Giới thiệu
9 p | 6 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 3 - Học viện Tài chính
55 p | 3 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Học viện Tài chính
37 p | 5 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - Học viện Tài chính
34 p | 6 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 5: Kiểm định và lựa chọn mô hình
47 p | 6 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 4: Phân tích hồi quy với biến định tính
25 p | 14 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 3: Suy diễn thống kê và dự báo từ mô hình hồi quy
41 p | 8 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 2: Mô hình hồi quy bội
40 p | 3 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 1: Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến
44 p | 8 | 1
-
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 3: Kiểm định giả thiết mô hình
30 p | 5 | 1
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