zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Kinh tế học

Bài giảng Kinh tế lượng cơ bản: Chương 5 - Học viện Tài chính

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:77

Báo xấu

6
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kinh tế lượng cơ bản - Chương 5: Kiểm định và lựa chọn mô hình hồi quy, cung cấp cho người học những kiến thức như Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không; Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi; Sai số ngẫu nhiên tự tương quan; Các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính; Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn. 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 cơ bản: Chương 5 - Học viện Tài chính

Bộ môn Kinh tế lượng – Học viện Tài chính
Nội dung 5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không 5.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi 5.3. Sai số ngẫu nhiên tự tương quan 5.4. Các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính 5.5. Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 2
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không Xét mô hình hồi quy: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝑢 𝑖 (5.1) GT2 của định lý Gauss – Markov : 𝐸 𝑢 𝑋2𝑖 , 𝑋3𝑖 … 𝑋 𝑘𝑖 ) = 0 ∀𝑖. Khi đó + 𝐸 𝑢𝑖 = 0 (5.2) + 𝐶𝑜𝑣 𝑢 𝑖 , 𝑋 𝑗 = 0 (𝑗 = 2 ÷ 𝑘) (5.3) Điều kiện (5.2) có thể được thỏa mãn nhờ điều chỉnh hệ số chặn 𝛽1 . Do đó tập trung tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến điều kiện (5.3) không thỏa mãn. 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 3
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không 5.1.1. Nguyên nhân của sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng khác không  Bỏ sót biến quan trọng có tương quan với biến độc lập Xét mô hình hồi quy đúng: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋3𝑖 + 𝑣 𝑖 Mô hình lựa chọn: 𝑌𝑖 = 𝛼1 + 𝛼2 𝑋2𝑖 + 𝑢 𝑖 , tức là 𝑋3 bị bỏ sót (i) Biến 𝑋3 có tác động đến • 𝑋3 là một thành biến phụ thuộc 𝑌 phần của 𝑢 Vi phạm (5.3) nên GT 2 không thỏa (ii) 𝑋3 tác động 𝑌 và có tương • 𝐶𝑜𝑣(𝑋2, 𝑋3) ≠ 0 mãn quan với ít nhất một trong các nên 𝐶𝑜𝑣(𝑋2,u) ≠ 0 biến độc lập của mô hình 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 4
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không  Định dạng sai dạng hàm Mô hình hồi quy đúng: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝑣 𝑖 (1) Mô hình lựa chọn: 2 (i) 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋2𝑖 + 𝑢 𝑖 (2) 2 Khi đó: 𝑢 𝑖 = 𝑣 𝑖 − 𝛽3 𝑋2𝑖 và 𝐶𝑜𝑣(𝑢, 𝑋2 ) ≠ 0 Do đó vi phạm (5.3) => Mô hình (2) không thỏa mãn giả thiết 2 (ii) 𝑙𝑛𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑙𝑛𝑋2𝑖 + 𝑢 𝑖 (3) Khi đó ngẫu nhiên trong mô hình (3) chứa sai lệch giữa hai hàm hồi quy nên 𝐶𝑜𝑣(𝑢, 𝑋2 ) ≠ 0 nên mô hình (3) không thỏa mãn giả thiết 2 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 5
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không  Tác động trở lại của biến phụ thuộc lên biến độc lập Hàm cầu: 𝑄 𝐷 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑃 + u Hàm cung: 𝑄 𝑆 = 𝛼1 + 𝛼2 𝑃 + v Tại điểm cân bằng của thị trường 𝑄 𝐷 = 𝑄 𝑆 Trong đó: + 𝑄 𝐷 ; 𝑄 𝑆 ; 𝑃: Lượng cầu, lượng cung và giá của một loại hàng hóa + Sai số ngẫu nhiên của hàm cầu, đại diện cho: Thu nhập, thị hiếu của người tiêu dùng, giá hàng hóa thay thế, giá hàng hóa cạnh tranh… + Sai số ngẫu nhiên của hàm cung: Thay đổi công nghệ, giá yếu tố đầu vào… 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 6
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không  Xét hàm cầu: Đường cầu 𝑄 𝐷1 cắt đường cung 𝑄 𝑆 tại 𝑀1, giá cân bằng 𝑃1. P 𝑢 thay đổi do sự tăng giá của QS hàng hóa cạnh tranh P2 M2 Đường cầu dịch chuyển đến M1 𝑄 𝐷2, điểm cân bằng mới là 𝑀2 P1 QD2 với mức giá mới 𝑃2. QD1 𝑢 gia tăng  𝑃 gia tăng  có 0 Q1 Q2 Q mối quan hệ tương quan giữa 𝑢 và 𝑃  vi phạm GT 2 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 7
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không  Đo lường sai biến độc lập Giả sử mô hình đúng: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋 𝑖 + 𝑣 𝑖 Mô hình được lựa chọn: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋 ∗ + 𝑢 𝑖 và 𝑋 ∗ = 𝑋 + 𝑣 𝑖 Khi đó: 𝑢 𝑖 = 𝑉𝑖 − 𝛽2 𝑣 𝑖 nên 𝐶𝑜𝑣 𝑋 ∗ , 𝑢 𝑖 = 𝐶𝑜𝑣 𝑋 ∗ , 𝑉𝑖 − 𝛽2 𝑣 𝑖 ≠ 0. 𝑖 𝑖 Do đó, mô hình được lựa chọn vi phạm giả thiết 2. 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 8
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không 5.1.2. Hậu quả của kỳ vọng sai số ngẫu nhiên khác 0  Ước lượng OLS sẽ là ước lượng chệch;  Các suy diễn thống kê không còn đáng tin cậy;  Các kết luận từ bài toán xây dựng khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy là không còn giá trị. 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 9
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không 5.1.3. Phát hiện kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác 0  Kiểm định mô hình bỏ sót biến Giả sử mô hình được đề xuất: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝑢 𝑖 Nghi ngờ mô hình bỏ sót biến 𝑍 nào đó, ta thực hiện các bước: + Ước lượng mô hình: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝛽 𝑘+1 𝑍 𝑖 + 𝑣 𝑖 𝐻0 : 𝛽 𝑘+1 = 0 + Kiểm định: ቊ 𝐻1 : 𝛽 𝑘+1 ≠ 0 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 10
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không  Kiểm định mô hình chọn sai dạng hàm: Kiểm định Ramsey (i) Mô hình bỏ sót biến dạng lũy thừa của biến độc lập – Là một trường hợp đặc biệt của thiếu biến. (ii) Mô hình có dạng hàm mô tả không Kiểm định đúng mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Davidson - và các biến độc lập. MacKinon 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 11
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không (i) Kiểm định Ramsey Xét mô hình: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝑢 𝑖 Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được ෠𝑖 ; 𝑅 2 𝑌 Bước 2: Ước lượng mô hình hồi quy: 𝑝 𝑌𝑖 = 𝛼1 + 𝛼2 𝑋2𝑖 + 𝛼3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛼 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝛼 𝑘+1 ෠𝑖2 + ⋯ + 𝛼 𝑘+𝑝−1 ෠𝑖 + 𝑣 𝑖 𝑌 𝑌 2 thu được 𝑅1 Bước 3: Kiểm định cặp giả thuyết: 𝐻0 : Mô hình ban đầu không bỏ sót biến (𝛼 𝑘+1 = ⋯ = 𝛼 𝑘+𝑝−1 = 0) ൝ 𝐻1 : Mô hình ban đầu bỏ sót biến (𝛼 𝑗 ≠ 0, 𝑗 = 𝑘 + 1, 𝑘 + 𝑝 − 1 ) Tiêu chuẩn kiểm định: Sử dụng kiểm định thu hẹp hàm hồi quy 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 12
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không Ví dụ 5.1: Sử dụng dữ liệu trong ví dụ 3.2 chương 3 đánh giá ảnh hưởng của 𝐿𝑂𝐴𝑁 – Tỷ lệ cho vay (%), 𝑆𝐼𝑍𝐸 – Quy mô ngân hàng (%) tác động đến 𝑅𝑂𝐸 – Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (%) của 21 ngân hàng TMCP Việt Nam. Cho kết quả hồi quy sau với mức ý nghĩa 5% : Kết quả này cho kết luận gì về mô hình gốc? 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 13
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không (ii) Kiểm định Davidson – MacKinnon (Kiểm định J) Xét mô hình: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝑢 𝑖 (5.4) Xét mô hình: 𝑌𝑖 = 𝛼1 + 𝛼2 𝑍2𝑖 + 𝛼3 𝑍3𝑖 + ⋯ + 𝛼 𝑚 𝑍 𝑚𝑖 + 𝑣𝑖 (5.5) Gọi ෠ (1) , ෠ (2) lần lượt là giá trị ước lượng của 𝑌 theo (5.4) và (5.5). 𝑌 𝑌 Khi đưa thêm giá trị ước lượng ෠ (2) vào mô hình (5.4) mà hệ số của ෠ (2) 𝑌 𝑌 không có ý nghĩa thống kê thì (5.4) được cho là tốt (với điều kiện các GT khác) Khi đưa thêm giá trị ước lượng ෠ (1) vào mô hình (5.5) mà hệ số của ෠ (1) không 𝑌 𝑌 có ý nghĩa thống kê thì (5.5) được cho là tốt (với điều kiện các GT khác) 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 14
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không Các bước thực hiện: Bước 1: Ước lượng mô hình (5.4) thu được ෠ (1) ; ước lượng mô hình (5.5) thu 𝑌 được ෠ (2) . 𝑌 Bước 2: Đưa biến ෠ (2) vào làm biến độc lập trong mô hình (5.4) và ෠ (1) vào làm 𝑌 𝑌 biến độc lập trong mô hình (5.5) thu được: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝛽 𝑘+1 ෠ (2) + 𝑢 𝑖 𝑌 𝑌𝑖 = 𝛼1 + 𝛼2 𝑍2𝑖 + 𝛼3 𝑍3𝑖 + ⋯ + 𝛼 𝑚 𝑍 𝑚𝑖 + 𝛼 𝑚+1 ෠ (1) + 𝑣 𝑖 𝑌 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 15
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không Bước 3: Thực hiện kiểm định đồng thời hai cặp giả thuyết: 𝐻01 : 𝛽 𝑘+1 = 0 𝐻02 : 𝛼 𝑚+1 = 0 ቊ và ቊ 𝐻11 : 𝛽 𝑘+1 ≠ 0 𝐻12 : 𝛼 𝑚+1 ≠ 0 Bảng kết luận 𝐻02 : 𝛼 𝑚+1 =0 𝐻01 : 𝛽 𝑘+1 = 0 Bác bỏ 𝐻02 Chưa bác bỏ 𝐻02 (𝛼 𝑚+1 ≠ 0) (𝛼 𝑚+1 = 0) Bác bỏ 𝐻01 Không nên chọn cả Nên chọn mô hình (𝛽 𝑘+1 ≠ 0) 2 mô hình (5.5) Chưa bác bỏ 𝐻01 Nên chọn mô hình Cả 2 mô hình đều (𝛽 𝑘+1 = 0) (5.4) được chấp nhận 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 16
5.1. Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên khác không 5.1.4. Một số biện phát khắc phục  Nếu thiếu biến 𝑍 thì thu thập và đưa thêm biến 𝑍 vào mô hình  Dạng hàm sai: + Chuyển dạng mô hình + Thêm biến lũy thừa của biến độc lập  Thiếu biến không quan sát được: + Sử dụng biến công cụ + Sử dụng biến đại diện… 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 17
5.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi  Xét mô hình: 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝑢 𝑖 Giả thiết 3: V𝑎𝑟 𝑢|𝑋2𝑖 , 𝑋3𝑖 … 𝑋 𝑘𝑖 = 𝜎 2 ∀𝑖, là giả thiết phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi (Homoscedasticity). Giả thiết 3 vi phạm, tức là 𝑉𝑎𝑟 𝑢|𝑋2𝑖 , 𝑋3𝑖 … 𝑋 𝑘𝑖 = 𝜎 2 khi đó mô hình gốc có 𝑖 phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi (Heteroskedasticity). 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 18
5.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi Hình 5.1 Phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 19
5.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi Hình 5.2 Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi 1/3/2023 Bộ môn Kinh tế lượng - Học viện Tài chính 20

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.