Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - Nguyễn Thị Thùy Trang

Chia sẻ: Trương Thị Mỹ | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:18

Thêm vào BST

Báo xấu

77
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 Vấn đề tự tương quan do Nguyễn Thị Thùy Trang biên soạn với các nội dung chính như sau: Bản chất của hiện tượng TTQ, hậu quả của hiện tượng TTQ, phát hiện TTQ, khắc phục hiện tượng TTQ,...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - Nguyễn Thị Thùy Trang

Click icon to add picture CHƯƠNG VII: VẤN ĐỀ TỰ TƯƠNG QUAN ( SERIAL CORRELATION) 7.1. Bản chất của hiện tượng TTQ 7.2. Hậu quả của hiện tượng TTQ 7.3. Phát hiện TTQ 7.4. Khắc phục hiện tượng 1 TTQ
7 . 1 . B ản c h ất c ủa TTQ 2  Xét mô hình hồi quy 2 biến với số liệu theo thời gian Yt = β1 + β 2 X t + U t (1) Cov(U t ,U t − p ) = 0(∀p 0)  Giả thiết OLS:  Trong thực tếCov giả(U t ,thiết U t − p ) này có thể bị vi phạm: 0( p 0) mô hình mắc khuyết tật tự tương quan
 U t = ρU t −1 + vt TTQ bậc 1- AR(1): 3 Trong đó: ρ là hệ số tương quan bậc 1 vt là SSNN thỏa mãn mọi giả thiết OLS - Nếu -1 ≤ ρ < 0: Mô hình (1) có TTQ âm bậc 1 - Nếu ρ = 0: Mô hình (1) không có TTQ bậc 1 - Nếu 0 < ρ ≤ 1: Mô hình (1) có TTQ dương bậc 1
 U t = ρ1U t −1 + ρ 2U t −2 + ... + ρ pU t − p + vt TTQ bậc p- AR(p): 4 Trong đó: ρj (j = 1, 2,…, p) là hệ số tương quan bậc j vt là SSNN thỏa mãn mọi giả thiết OLS - Nếu -1 ≤ ρj < 0: Mô hình (1) có TTQ âm bậc j - Nếu ρj = 0: Mô hình (1) không có TTQ bậc j - Nếu 0 < ρj ≤ 1: Mô hình (1) có TTQ dương
N g u y ê n n h â n c ủa TTQ 5 Nguyên nhân khách quan: - Các hiện tượng kinh tế có tính chất quán tính - Các hiện tượng kinh tế có tính chất mạng nhện Nguyên nhân chủ quan: - Do quá trình xử lý số liệu: Tách biến, gộp biến, nội suy, ngoại suy các biến.
7 . 2 . H ậu q u ả 6  Các ước lượng hồi quy thu được mất tính hiệu quả nhất  Các khoảng tin cậy và kiểm định giả thiết sẽ mất đi tính chính xác  Ước lượng σ2 bị chệch do đó ước lượng R2 cũng mất chính xác  Các dự báo về khoảng tin cậy cũng mất tính
7 . 3 . P h á t h i ện TTQ 7 Ý tưởng chung: Xét mô hình hồi quy ban đầu: Yt = β1 + β 2 X t + U t (1) Sử dụng phần dư et và trễ của phần dư et-p
1 . K i ểm đ ịn h D u r b in – W a t s o n ( D W ) 8 Điều kiện áp dụng + Kiểm định TTQ bậc 1 - AR(1) + Mô hình phải có hệ số chặn + Biến X phải là biến phi ngẫu nhiên + Mô hình không chứa biến trễ của biến phụ thuộc với tư cách Yt = β1 +làβ 2biến X t + β3Ygiải t −1 + Uthích t (mô hình tự hồi quy)
1 . K i ểm đ ịn h D u r b in – W a t s o n ( D W ) 9 - Tiêu chuẩn kiểm định: n n �(e − e t t −1 ) 2 �e e t t −1 d= t =2 n 2 − 2 t =2n �t e 2 t =1 �t e 2 t =1 n et et −1 ρˆ − t =2 n d 2(1 ρˆ )= et2 t =1
Với α = 5%, kích thước mẫu = n và số biến giải thích là k’ = k-1: 10 Durbin – Watson đã xây dựng bảng các giá trị cận dưới dL(Lower), cận trên dU (Upper) để làm căn cứ kết luận. Có TTQ Không có Không có TTQ Không có Có TTQ âm dương kết luận (ρ = 0) kết luận (ρ 0) 0 ------------ dL------ dU ---------- 4-dU ------ 4-dL ------- 4
2 . H ồi q u y p h ụ 11 + Bước 1: Hồi quy (1) thu được các phần dư et,et-1,…,et-p et = α1et −1 + α 2 et −2 + ... + α p et − p + vt R 2 p + Bước 2: Hồi quy mô hình sau H 0 : R p2 = 0(Mô hình gốc không có tự tương quan) + BướcH3: 1 : RKiểm 2 định cặp giả thiết p > 0(Mô hình gốc có tự tương quan)
2 . H ồi q u y p h ụ 12 - Khi đó có thể xác định bậc của TTQ 2 et = α1et −1 + α 2 et −2 + ... + α p et − p + vt Rp Kiểm định giả thuyết: H0 :α j = 0 ( j = 1 p) H1 : α j 0
3 . K i ểm đ ịn h Br e u s c h Go ld fr a y ( BG) 13 + Bước 1: Hồi quy (1) thu được các phần dư et,et-1,…,et-p et = (α1 + α 2 X t ) + ρ1et −1 + ρ 2 et −2 + ... + ρ p et − p + vt 2 RUR +etBước 2:αHồi = (α1 + 2 X t ) quy + vt hai RR 2mô hình sau H 0 : ρ1 = ρ 2 = ... = ρ p = 0 H1 : ∃ρ j 0( j = 1, 2,... p) + Bước 3: Kiểm định cặp giả thiết
3 . K i ểm đ ịn h Br e u s c h Go ld fr a y ( BG) 14 Kiểm định( RF- 2 thu R 2 ñ )/m hẹp hàm hồi qui: Fqs = (1 R 2 ) /(n k ) ur ur Nếu Fqs > F (m, n – k) bác bỏ H0 Kiểm định Khi – bình phương: Wα = { χ 2 : χ 2 > χα2 (m)}
Chú ý 15 Khi tiến hành hai kiểm định DW và BG. - Kiểm định DW và BG cho kết luận giống nhau - Kiểm định DW rơi vào miền không kết luận thì dùng kết luận của kiểm định BG - Kiểm định DW và kiểm định BG cho các kết luận khác nhau thì kết luận có hiện tượng
7 . 5 . Kh ắc p h ục TTQ Xét mô hình:Yt = β1 + β 2 X t + U t (1) 16 Biện pháp: sử dụng phương pháp sai phân tổng quát U t = ρU t −1 + vt Giả sử cấu trúc TTQ: trong đó vt là sai số ngẫu nhiên thỏa t = β1thiết mãn mọi Ygiả + β 2 X tcủa + Ut � Yt −1 = β1 + β 2 X t −1 + U t −1 OLS Yt − ρYt −1 = β1 (1 − ρ ) + β 2 ( X t − ρ X t −1 ) + (U t − ρU t −1 ) � Yt * = β1* + β 2* X t* + vt (2)
+ Bằng thống kê DW 17 Hoặc + Bằng hồi quy phụ
+ ƯL ρˆ bằng thủ tục Corchanre Orcutt Bước 1: Hồi quy mô hình (1) thu được et, et-1 18 et = α 0 + α1et −1 + vt αˆ1(1) Bước 2: Hồi (1) quy mô hình: ρˆ = αˆ1 � Yt − ρˆ Yt −1 = β1 (1 − ρˆ ) + β 2 ( X t − ρˆ X t −1 ) + (U t − ρˆU t −1 ) Lấy � Yt * = β1* + β 2* X t* + vt (4) et = α 0 + α1et −1 + vt αˆ1(2) Bước 3: Hồi quy mô hình: Quá trình lặp cho đến khi ở hai bước kế tiếp chênh lệch nhau không đáng kể.