Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 6: Hiện tượng đa cộng tuyến (2019)

Chia sẻ: Minh Hoa | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:42

Thêm vào BST

Báo xấu

44
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Kinh tế lượng - Chương 6: Hiện tượng đa cộng tuyến" cung cấp cho người học các kiến thức: Bản chất, nguyên nhân của đa cộng tuyến, ước lượng các tham số, phát hiện đa cộng tuyến, khắc phục đa cộng tuyến,... 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 6: Hiện tượng đa cộng tuyến (2019)

CHƯƠNG 6 HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN (MULTICOLLINEARITY)
ĐA CỘNG TUYẾN 1. Hiểu bản chất và hậu quả của đa cộng tuyến MỤC TIÊU 2. Biết cách phát hiện đa cộng tuyến và biện pháp khắc phục 2
NỘI DUNG 1 Bản chất, nguyên nhân của đa cộng tuyến 2 Ước lượng các tham số 3 Hậu quả 4 Phát hiện đa cộng tuyến 5 Khắc phục đa cộng tuyến 3
Sự giàu Thu nhập có Chi tiêu 80 810 70 100 1009 65 120 1273 90 140 1425 95 160 1633 110 180 1876 115 200 2052 120 220 2201 140 240 2435 155 260 2686 150 Nguồn: Ramu Ramanathan 4
5
6
7
6.1 Bản chất của đa cộng Khi lập mô hình hồituy n quyếbội Yˆi ˆ ˆ X ˆ X ... ˆ X 1 2 2i 3 3i k ki Có sự phụ thuộc tuyến tính cao giữa các biến giải thích gọi là đa cộng tuyến. a. Đa cộng tuyến hoàn hảo Tồn tại 2, 3,… k không đồng thời bằng 0 sao cho 2X2 + 3X3 + …+ kXk = 0 Nói cách khác là xảy ra trường hợp một biến giải thích nào đó được biểu diễn dưới dạng một tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại. 8
6.1 Bản chất của đa cộng tuy ến b. Đa cộng tuyến không hoàn hảo 2 X2 + 3 X3 + …+ k Xk + vi= 0 Với vi là sai số ngẫu nhiên thì ta có hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo giữa các biến giải thích. Nói cách khác là một biến giải thích nào đó có tương quan với một số biến giải thích khác. 9
6.1 Bản chất của đa cộng VD tuyến X2 10 15 18 24 30 X3 50 75 90 120 150 X *3 52 75 97 129 152 V 2 0 7 9 2 X3i = 5X2i, vì vậy có cộng tuyến hoàn hảo giữa X2 và X3 ; r23 = 1 X2 và X3* không có cộng tuyến hoàn hảo, nhưng hai biến này có tương quan chặt chẽ. 10
6.1 Bản chất của đa cộng tuyến Hình 6.1 Biểu đồ Venn mô tả hiện tượng đa cộng tuyến 11
6.1 Bản chất của đa cộng tuyến Hình 6.1 Biểu đồ Venn mô tả hiện tượng đa cộng tuyến 12
6.1 Nguyên nhân của đa cộng tuyến Một số nguyên nhân gây ra hiện tượng đa cộng tuyến - Khi chọn các biến độc lập mối quan có quan hệ nhân quả hay có tương quan cao vì đồng phụ thuộc vào một điều kiện khác. - Khi số quan sát nhỏ hơn số biến độc lập. - Cách thu thập mẫu: mẫu không đặc trưng cho tổng thể - Chọn biến Xi có độ biến thiên nhỏ. 13
6.2 Ước lượng khi có đa cộng tuyến 1. Trường hợp có đa cộng tuyến hoàn h ảo Xét mô hình hồi qui 3 biến dưới dạng sau: Yi = 2 X2i + 3 X3i + ei giả sử X3i = X2i, mô hình được biến đổi thành: Yi = ( 2+ 3)X2i + ei = 0 X2i + ei x 2 i yi Phương pháp OLS ˆ (ˆ o 2 ˆ) 3 2 x 2i  Không thể tìm được lời giải duy nhất cho ˆ2 , ˆ3 14
6.2 Ước lượng khi có đa cộng tuyến ˆ yi x 2 i x32i yi x3i x2i x3i 2 2 2 2 x 2i x 3i ( x2i x3i ) 2 ˆ yi x3i x3i yi x3i x3i x3i 0 2 2 2 2 2 2 2 x 3i x 3i x3i x3i 0  Các hệ số ước lượng không xác định  Phương sai và sai số chuẩn của 2 và 3 là vô hạn 15
6.2 Ước lượng các tham số khi có đa cộng tuyến ˆ yi x 2 i x32i yi x3i x2i x3i 2 2 2 2 x 2i x 3i ( x2i x3i ) 2 ˆ yi x3i x3i yi x3i x3i x3i 0 2 2 2 2 2 2 2 x 3i x 3i x3i x3i 0  Các hệ số ước lượng không xác định: chúng ta không tách rời tác động của từng biến Xi lên Y do không thể giả định X2 thay đổi trong khi X3 không đổi. 16
6.2 Ước lượng các tham số khi có đa cộng tuyến 2. Trường hợp có đa cộng tuyến không hoàn hảo • Đa cộng tuyến hoàn hảo thường không xảy ra trong thực tế. • Xét mô hình hồi qui 3 biến dưới dạng sau: yi = 2 x2i + 3 x3i + ei Giả định x3i = x2i + vi Với 0 và vi là sai số ngẫu nhiên. • Trong trường hợp này, các hệ số hồi qui 2 và 3 có thể ước lượng được: 17
6.2 Ước lượng các tham số khi có đa cộng tuyến ˆ Ta có thể ước lượng được các này nhưng s.e. sẽ rất lớn. 18
6.3 Hậu quả của đa cộng tuyến Nếu có cộng tuyến gần hoàn hảo: • Các ước lượng vẫn BLUE, nhưng: 1. Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn. r23 là hệ số tương quan giữa X2 và X3. Khi r23 1, các giá trị trên 19
6.3 Hậu quả của đa cộng tuyến Nếu có cộng tuyến gần hoàn hảo: 2. Khoảng tin cậy rộng hơn. • Khoảng tin cậy của 2 và 3 (với độ tin cậy 1 – ) là: ^ ^ 2 = ^ 2 t /2 se ( ); 2 ^ 3 3 = t /2 se ( ); 3 trong đó:^ ^ se ( ) = (1 r232 ) x 2 se ( ) = (1 r232 ) x 2 2 3 2i 3i 20