zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Kinh tế học

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 8 - Học viện Tài chính

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:17

Báo xấu

4
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Kinh tế lượng" Chương 8: Chọn mô hình và kiểm định việc chỉ định mô hình, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Các thuộc tính của một mô hình tốt; Các loại sai lầm chỉ định và hậu quả; Phát hiện sai lầm chỉ định; Kiểm định về tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên. 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 8 - Học viện Tài chính

Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính
Nội dung 8.1. Các thuộc tính của một mô hình tốt 8.2. Các loại sai lầm chỉ định và hậu quả 8.3. Phát hiện sai lầm chỉ định 8.4. Kiểm định về tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 2
8.1. Các thuộc tính tốt của một mô hình  Tính tiết kiệm: Mô hình chứa một lượng tối thiểu các biến số nhưng vẫn phản ánh được bản chất quan hệ kinh tế thông qua mối quan hệ của biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình.  Tính thống nhất: Với cùng một bộ số liệu ta chỉ có một kết quả duy nhất.  Tính phù hợp: Biến độc lập phải giải thích được sự thay đổi cơ bản của biến phụ thuộc.  Tính vững về mặt lý thuyết: Các kết quả ước lượng được phải phù hợp với lý thuyết và thực tiễn kinh tế.  Khả năng dự báo cao: Thông qua mô hình có thể dự báo tương đối chính xác về biến phụ thuộc. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 3
8.2. Các loại sai lầm chỉ định và hậu quả 8.2.1. Bỏ sót một biến hoặc một số biến giải thích của mô hình  Giả sử mô hình được chỉ định đúng: Yi  1  2 X 2i  3 X 3i  Ui  Mô hình bỏ sót biến độc lập X3: Yi  1   2 X 2i  Vi  Hậu quả:  Nếu X2 và X3 có tương quan với nhau thì: E (1 )  1 , E ( 2 )   2 ˆ ˆ  Nếu X2 và X3 không có tương quan với nhau thì: E ( 2 )   2 , E (1 )  1 ˆ ˆ  Các suy diễn thống kê đều mất chính xác. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 4
8.2. Các loại sai lầm chỉ định và hậu quả 8.2.2. Đưa vào mô hình một hoặc một số biến giải thích không cần thiết  Giả sử mô hình được chỉ định đúng: Yi  1   2 X 2i  U i  Mô hình thừa biến độc lập X 3 : Yi  1   2 X 2i   3 X 3i  Vi  Hậu quả  Ước lượng  3 không có ý nghĩa thống kê. ˆ  Các ước lượng 1 , 2 vẫn là các ước lượng không chệch nhưng không còn là ˆ ˆ các ước lượng hiệu quả nhất.  Các suy diễn thống kê đều mất chính xác. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 5
8.2. Các loại sai lầm chỉ định và hậu quả 8.2.3. Lựa chọn sai dạng hàm  Giả sử mô hình được chỉ định đúng: ln(Yi )  1   2 ln( X 2i )   3 ln( X 3i )  Vi  Mô hình có dạng hàm sai: Yi  1   2 X 2i   3 X 3i  Vi  Hậu quả: Các kết luận dựa trên kết quả thu được có thể không phản ánh đúng bản chất hiện tượng kinh tế. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 6
8.3. Phát hiện sai lầm chỉ định 8.3.1. Phát hiện mô hình thừa biến Xét mô hình: Yi  1  2 X 2i  ...  m X mi  m1 X m1i  ...  k X ki  Ui  Nếu nghi ngờ biến độc lập Xj nào đó là không cần thiết đối với mô hình thì tiến hành kiểm định cặp giả thuyết:  H :   0  0 j   H1 :  j  0   Nếu nghi ngờ một số biến độc lập nào đó, chẳng hạn: Xm+1,…, Xk là không cần thiết đối với mô hình thì tiến hành kiểm định cặp giả thuyết:  H 0 :  m1   m2  ...   k  0    H1 :  j  0, j  m  1, k  1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 7
8.3. Phát hiện sai lầm chỉ định 8.3.2. Phát hiện mô hình thiếu biến Xét mô hình ban đầu: Yi  1  2 X 2i  Ui (1) a. Trường hợp có thông tin về biến nghi ngờ bị bỏ sót Nếu nghi ngờ mô hình bỏ sót biến Z nào đó thì ta tiến hành hồi quy mô hình: Yi  1  2 X 2i  3Zi  Ui Kiểm định cặp giả thuyết:  H 0 : 3  0   H1 :  3  0 Phương pháp này chỉ áp dụng được khi có thông tin về biến Z. b. Trường hợp không có thông tin về biến nghi ngờ bỏ sót Nếu biến Z không có thông tin sử dụng kiểm định Ramsey hoặc Lagrange. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 8
8.3. Phát hiện sai lầm chỉ định  Kiểm định Ramsey  Bước 1: Ước lượng mô hình (1) thu được: ˆ Yi , R12  Bước 2: Ước lượng mô hình Ramsey: ˆ ˆ ˆ Yi  1   2 X 2i  ...   k X ki   k 1Yi 2   k 2Yi 3  ....   k  p 1Yi p  Vi  R22  Bước 3: Kiểm định cặp giả thuyết sau:  H 0 : Mô hình (1) không thiếu biến   H1 : Mô hình (1) thiếu biến ( R2  R12 ) / ( p  1) 2 Tiêu chuẩn kiểm định: F   F  p  1, n  k  p  1 (1  R2 ) / (n  (k  p  1)) 2 Miền bác bỏ với mức ý nghĩa α: W  F : F  F  p  1, n  k  p  1 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 9
8.3. Phát hiện sai lầm chỉ định  Kiểm định nhân tử Lagrange: ˆ  Bước 1: Ước lượng mô hình (1) thu được: Yi , ei  Bước 2: Ước lượng mô hình: ˆ ˆ ˆ ei  1   2 X 2i  ...   k X ki   k 1Yi 2   k 2Yi 3  ....   k  p 1Yi p  Vi  R12  Bước 3: Kiểm định cặp giả thuyết sau:  H 0 : Mô hình (1) không thiếu biến   H1 : Mô hình (1) thiếu biến Tiêu chuẩn kiểm định:  2  (n) R12   2( p1)  Miền bác bỏ với mức ý nghĩa α: W   2 :  2   p 1) 2(  1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 10
8.3. Phát hiện sai lầm chỉ định  Ví dụ 1: Nghiên cứu mối quan hệ tổng đầu tư - DauTu (nghìn tỷ đồng) phụ thuộc vào GDP (nghìn tỷ đồng) và lãi suất huy động vốn 12 tháng - LS12 (%). Mẫu số liệu của Việt Nam giai đoạn 1995 – 2017 (nguồn số liệu Tổng cục Thống kê). Mô hình hồi quy ban đầu: log( DAUTU i )  1   2 log(GDPi )   3 LSi  U i  Sử dụng mẫu số liệu, ước lượng mô hình Ramsey. Dựa vào kết quả ước lượng, thực hiện kiểm định hiện tượng bỏ sót biến của mô hình ban đầu? 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 11
8.3. Phát hiện sai lầm chỉ định Bảng 8.1. Kết quả hồi quy mô hình Ramsey 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 12
8.3. Phát hiện sai lầm chỉ định  Ví dụ 2: Sử dụng kết quả ước lượng mô hình ban đầu như trong ví dụ 1.  Ước lượng mô hình: 2 ei  1   2 log(GDPi )   3 LSi   4 log( DauTui )  vi Thu được: R12  0.299 Kết quả này cho kết luận gì về mô hình ban đầu? 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 13
8.4. Kiểm định về tính phân bố chuẩn của SSNN  Trong các mô hình hồi quy khi tiến hành phương pháp OLS ta luôn giả thiết sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. Tuy nhiên trong thực tế giả thiết này có thể bị vi phạm.  Khi giả thiết này bị vi phạm thì các ước lượng điểm thu được từ phương pháp OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính, không chệch, tốt nhất. Tuy nhiên các suy diễn thống kê sẽ mất chính xác.  Kiểm định Jarque - Bera: Giả sử mô hình ban đầu: Yi  1  2 X 2i  Ui (1)  Bước 1: Ước lượng mô hình (1) thu được các giá trị của phần dư ei 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 14
8.4. Kiểm định về tính phân bố chuẩn của SSNN  Bước 2: Tìm hệ số bất đối xứng S (Skewness) và hệ số nhọn K (Kurtosis) của các phần dư: n n n n  (e  e ) i i 3 /n e i 3 /n  (e  e ) i i 4 /n e i 4 /n S i 1  i 1 ; K i 1  i 1 Se3 Se3 Se4 Se4 Kiểm định cặp giả thuyết:  H 0 : U có phân phối chuẩn   H1 : U không phân phối chuẩn  S 2 ( K  3) 2  Tiêu chuẩn kiểm định: JB  n    2(2)  6 24   Miền bác bỏ giả thuyết H0: W   JB : JB    2(2) 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 15
8.4. Kiểm định về tính phân bố chuẩn của SSNN  Nếu các Ui không phân phối chuẩn thì có hai cách khắc phục:  Tăng kích thước của mẫu vì khi kích thước đủ lớn các phân phối của U sẽ tiệm cận phân phối chuẩn.  Bỏ bớt biến giải thích ra khỏi mô hình nếu có thể. 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 16
8.4. Kiểm định về tính phân bố chuẩn của SSNN  Ví dụ 3. Từ ví dụ 1 với mô hình hồi quy: log( DAUTU i )  1   2 log(GDPi )   3 LSi  U i  Câu hỏi: Dựa vào kết quả trong bảng sau, thực hiện kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên bằng kiểm định Jarque - Bera? 10 Series: Residuals Sample 1995 2017 8 Observations 23 Mean 3.16e-11 6 Median -4096.012 Maximum 184939.5 Minimum -116390.7 Std. Dev. 60891.21 4 Skewness 0.771529 Kurtosis 5.410749 2 Jarque-Bera 7.851371 Probability 0.019729 0 -100000 -50000 0 50000 100000 150000 200000 1/7/2021 Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính 17

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.