Ch

ng 9

Ệ

Ọ ộ

ộ

ươ Ể Ọ CH N MÔ HÌNH VÀ KI M  Ị Đ NH VI C CH N MH ủ I. Các thu c tính c a m t mô hình

ế ồ

ự tố t ệ t ki m 1. Tính ti ấ 2. Tính đ ng nh t 3. Tính thích h pợ ế ề ặ ề ữ 4. Tính b n v ng v  m t lí thuy t ố 5. Có kh  nả ăng d  báo t t

ọ ể ự ế ậ

ặ ầ ọ ườ ng g p khi ch n

3X3i + Ui

(cid:0) (a)

ư

( b)

II. Cách ti p c n đ  l a ch n mô hình: (  S V t ö ï ñ o ïc  g ia ù o  t rìn h  )   III. Các sai l m th mô      hình ợ ế ỏ 1. B  sót bi n thích h p ả ử  s  mô hình đúng là : Gi Yi = (cid:0) 1 + (cid:0) 2X2i+  ọ ạ i ch n mô hình : Nh ng ta l 1 + (cid:0) Yi = (cid:0) 2X2i + Vi          h u qu  : ả ậ

ng ướ ượ c l

ượ ố ả ệ ỏ sót bi nế  : ướ ượ c là  ng thu đ c l ủ

ượ ả c không ph i là

ậ H u qu  vi c b ­ Các  ệ ch ch c a các tham s  trong mô hình  đúng. ­ Các  ướ ượ c l ươ ướ ượ c l ng thu đ ữ ng v ng. ủ ng sai c a các ướ ượ c l ­ Ph

ng trong  mô hình sai (b) > trong mô  hình đúng  (a) .

ả ậ ộ ể ị

­ Kho ng tin c y r ng, các ki m đ nh  ậ ữ không còn tin c y n a.

ư ế

ừ ợ ế 2. Đ a vào mô hình các bi n không        thích h p (mô hình th a bi n)

ả ử Gi

(a)

1 + (cid:0) ạ i ch n mô hình (có thêm

s  mô hình đúng là : Yi = (cid:0) 2X2i + Ui  ọ Nh ng ta l

2X2i + (cid:0)

3X3i + Vi       (b)

1 + (cid:0) Yi = (cid:0)  h u qu  : ả ậ

ư X3):

ướ

ệ ữ ẫ ng OLS v n là các  ủ ướ ượ c l c  ng không ch ch và v ng c a các

ươ ­ Ph

ừ

­ Các  ượ l ố tham s  trong mô hình đúng. ướ ượ ủ ng sai c a các  c l ng trong  ơ ớ ế mô hình th a bi n (b) l n h n trong  mô hình đúng (a).  ậ ộ ể ả ị

­ Kho ng tin c y r ng, các ki m đ nh  ậ ữ không còn tin c y n a.

­ 3. Ch n d ng hàm không đúng

ế ầ ọ ạ  k t lu n sai l m. ậ

ữ ệ ầ IV. Phát hi n nh ng sai l m

ế ặ ủ

t

1+ (cid:0)

4X4i+

(cid:0) (cid:0)

ệ ự 1. Phát hi n s  có m t c a bi n  ế ầ không c n thi ồ ả ử  s  mô hình h i qui : 3X3i+ (cid:0) ằ ấ ả ế

ề

ữ

ố

Gi Yi = (cid:0) 2X2i+  5X5i + Ui ế ế ­ N u lý thuy t cho r ng t t c  bi n  ộ ậ ế ị đ c l p trên đ u quy t đ nh Y thì  ệ ả  chúng trong mô hình dù h   ph i gi ố ủ s  c a chúng không có ý nghĩa th ng  kê.

ườ ợ ­ Tr

5

ầ ng h p nghi ng  X t ờ 5 là bi n ế 0 : (cid:0) ế  ki m đ nh H ị ể

0  X5 không c n ầ

ậ

4= (cid:0)

ị ờ 4 và X5 là các  ế  ki m đ nh  ể t

không c n thi = 0 ấ ế  N u ch p nh n H t.ế thi ườ ợ ­ Tr ế bi n không c n thi H0 : (cid:0) ử ụ ị ng h p nghi ng  X ầ 5 = 0 ể   (S  d ng ki m đ nh Wald)

2X2i +…+ (cid:0)

mXmi+ ….+ (cid:0)

1+ (cid:0) ượ

kXki+ Ui  ế ạ c xem là mô hình không h n ch .

ể

ế

ị *Ki m đ nh Wald Xét mô hình (U) sau đây : Yi = (cid:0) (U) đ ạ Ta có mô hình h n ch  (R) nh  sau : 2X2i +…+ (cid:0) m+2=…= (cid:0)

0, ta dùng ki m đ nh

1+ (cid:0) Yi = (cid:0) m+1= (cid:0) kđ  gt :H0 : (cid:0) ể ể Đ  ki m đ nh H Wald.

ư mXmi+ Ui k=0  ể ị ị

ướ ể

ượ c RSS Các b ồ ­ H i qui mô hình (U)

U. R.

ồ

RSS

(

F

(cid:0) (cid:0) c RSS ) (cid:0) ­ H i qui mô hình (R)  ­ Tính

RSS /(

R RSS U

(cid:0) ị c ki m đ nh Wald :  thu đ  thu đ /() u kn ượ mk )

(cid:0) bác b  Hỏ 0,

(cid:0) (k­m, n­k) < (cid:0)

ế ế

­  N u F > F     N u p (F* > F)

ớ ị Ví d  1ụ  : V i mô hình (U), ki m đ nh

3= (cid:0)

2X2i + (cid:0)

2X4i+ (cid:0)

5X5i+ Ui

2= (cid:0) Áp đ t Hặ 0 lên (U), ta có mô hình (R): 2X3i+ (cid:0) 1+ (cid:0)    Yi = (cid:0) hay

ể 4=0 H0 : (cid:0)

5X5i+ Ui ị c ki m đ nh

2(X2i+X3i+X4i) + (cid:0) ể ụ ả

(cid:0) Yi =

1+ (cid:0) ướ Đ n đây, áp d ng các b 0. t H

ế ế Wald cho gi thi

3= 1

ể ớ ị Ví d  2ụ  : V i mô hình (U), ki m đ nh

ụ Th c hi n t

2+ (cid:0) ự ư  nh  các ví d  trên,  0 lên (U), ta có mô hình

5X5i+Ui

H0 : (cid:0) ng t ặ

2)X3i+ (cid:0) 2(X2i ­X3i)+ (cid:0)

4X4i+ (cid:0) 4X4i+ (cid:0)

5X5i+Ui

ệ ươ ự ằ b ng các áp đ t H ế ạ h n ch  (R) : 2X2i+(1­ (cid:0) 1+ (cid:0) Yi= (cid:0) 1+ (cid:0) (Yi ­ X3i) = (cid:0)

ủ ụ ể ị

ỉ ầ c vi

* Chú ý : Trong Eviews, th  t c ki m đ nh  t s n, b n ch  c n gõ vào  ị ế ẵ ố ồ ọ

ạ ượ ế ạ ể t b n mu n ki m đ nh r i đ c  ả Wald đ ả gi  thi ế k t qu .

Dependent Variable: Y Variable

Coefficient Std. Error

t­Statistic

Prob.

6.111541

0.0036

C             9.6892861.585408      ­0.135714 X2

0.130762

­1.037872

0.3579

X3

0.907143

0.147464

6.151643

0.0035

X4

0.185714

0.075255

2.467811

0.0691

Value        3.864865

df            Probability (2, 4)

Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic F­statistic Chi­square      7.729730              2

0.1163           0.0210

ầ ư

2, x4 không c n đ a

Kđ gt Ho : β2= β4= 0 ( bi n xế vào mô hình trên)

ả

t H

 ch p ấ ầ ư 2 và x4 không c n đ a

ớ Ta có : F = 3.864865 v i p = 0.1163 > 5%  0  bi n xế ế ậ nh n gi  thi vào mô hình.

2Xi + Ui

ị ể ị ỏ

ỏ ế 2. Ki m đ nh các bi n b  b  sót Xét mô hình : Yi = (cid:0) Gi ế 1 + (cid:0) (*)  s  nghi ng  mô hình đã b  sót bi n Z

ể

2Xi+(cid:0)

1+(cid:0) ế

ế ờ ằ ố ệ ủ

ồ ể

ế

ế ể

ủ ả ử  ki m tra b ng cách : ­ N u có s  li u c a Z : i = (cid:0) + H i qui mô hình Y 3Zi +Ui 0 : (cid:0) ỏ 0  ị 3= 0. N u bác b  H + Ki m đ nh H ầ ỏ thì mô hình ban đ u đã b  sót bi n Z. ố ệ ủ ­  N u không có s  li u c a Z : dùng ki m  ị đ nh RESET c a Ramsey.

2

3

ủ ể ị : Ki m đ nh RESET c a Ramsey

i

i Yˆ,Yˆ

ề Ramsey đ  xu t s  d ng            làm các

B c 1 B c 2

2

i

ế 3

0 : các h  s  c a

2

3

ọ ấ ử ụ ỉ ấ i. x p x  cho Z iYˆ ấ ướ  : H I qui mô hình (*), thu l y ồ ộ ồ ướ  : H I qui Y i theo các bi n đ c  i Yˆ,Yˆ ậ l p trong (*) và            (mô hình  này g i là mô hình (new)) .

ờ ằ

ỏ B c 3       N u bác b  H ỏ 0  mô hình (*) đã b  sót

ệ ố ủ ị ể ướ  : Ki m đ nh H i Yˆ,Yˆ ồ đ ng th i b ng 0.   i ế bi n.ế

(cid:0) ụ ể C  th  : ­ Tính

m/)R

2 *

(cid:0)

F

(cid:0) (cid:0)

)kn/()R1(

2 R( new 2 new

Trong đó :

ộ ậ ố ế ớ

ố ố m : s  bi n đ c l p m i thêm vào mô  hình   k : S  tham s  trong mô hình (new).

(cid:0) (m,n­k)  ho c p(F) <

(cid:0) ặ  bác

ế ­ N u  F > F b  Hỏ 0.

ớ 

ế ầ ỏ Ta có : F = 0.3888 v i p = 0.684 > 5%  mô hình ban đ u không b  sót bi n.

ể ẩ ủ ố ị

V. Ki m đ nh phân ph i chu n c a  U

ố ẩ   H0 : U phân ph i chu n

ố

ư ị

(cid:0) (2) ho c p(JB) <

(cid:0) 2 (cid:0) ặ 

ử ụ Th ng kê s  d ng : Jarque­Bera (JB) Ta có : JB ~ (cid:0) 2(2) ể ắ Nên qui t c ki m đ nh nh  sau:  ­ Tính JB ế ­ N u  JB >  bác b  Hỏ 0.