91
• Khi phân tích hồi quy bằng phƣơng pháp OLS thì giả
thiết 1 mặc nhiên công nhận.
• Nếu mô hình vi phạm 1 trong các giả thiết còn lại thì ta
nói mô hình có khuyết tật. Một số loại khuyết tật:
+ Dạng hàm sai, thiếu biến quan trọng, thừa biến
+ Phƣơng sai sai số thay đổi
+ Có đa cộng tuyến hoàn hảo hoặc đa cộng tuyến cao
....
CHƢƠNG V
KIỂM ĐỊNH VÀ
LỰA CHỌN MÔ HÌNH
92
5.1. KỲ VỌNG CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN KHÁC 0.
Xét mô hình
Y = β1+ β2X2+ ... + βkXk+ u
Giả thiết 2: E(u| X2,..., Xk) = 0
Nếu giả thiết này thỏa mãn thì
(1) E(u) = 0
(2) cov(Xj, u) = 0 với mọi j = 2,...,k
Nếu (1) hoặc (2) không thỏa mãn thì giả thiết 2 không thỏa
mãn.
CHƢƠNG V
93
5.1.1. Nguyên nhân
a. Nguyên nhân 1: Mô hình thiếu biến quan trọng
Giả sử Z là một biến không có trong mô hình. Mô hình
đƣợc gọi là thiếu biến quan trong Z nêius
(i) Z có tác động đến biến phụ thuộc Y
(ii) Z có tƣơng quan với ít nhất 1 trong các biến độc lập
của mô hình.
b. Nguyên nhân 2: Dạng hàm sai
c. Nguyên nhân 3: Tính tác động đồng thời của số liệu
d. Nguyên nhân 4: Sai số đo lường của các biến độc lập.
CHƢƠNG V
94
5.1.2. Hậu quả của kỳ vọng SSNN khác 0
a. Ước lượng OLS sẽ là ước lượng chệch
Lƣợng chệch của ƣớc lƣợng định nghĩa bởi
b. Các suy diễn thống kê không còn đáng tin cậy
CHƢƠNG V
j
()
jj
E

95
5.1.3. Phát hiện sự khác 0 của kỳ vọng SSNN
a. Mô hình bỏ sót biến quan trọng
+ Nếu muốn kiểm định mô hình có thiếu biến Z hay không
thì đƣa thêm biến Z vào mô hình rồi sử dụng kiểm định
T để kiểm tra xem hệ số của nó có bằng 0 hay không
+ Muốn kiểm định mô hình thiếu các biến Z1, Z2, ..., Zmthì
đƣa thêm các biến này vào mô hình rồi sử dụng kiểm
định F về sự đồng thời bằng 0 của các hệ số của các
biến đó
CHƢƠNG V