zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Kinh tế học

Bài giảng môn kinh tế lượng - Chương 5

Chia sẻ: Giap Long | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:19

Báo xấu

167
lượt xem 40
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tài liệu tham khảo bài giảng môn kinh tế lượng - Chương 5 Đa tuyến cộng dành cho các bạn sinh viên theo học ngành kinh tế

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng môn kinh tế lượng - Chương 5

CHƯƠNG 5. ðA C NG TUY N ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 1
Các v n ñ c n xem xét • ð nh nghĩa lo i khuy t t t c a mô hình (Mô hình vi ph m gi thi t nào c a phương pháp OLS) • H u qu c a khuy t t t ñ i v i các ư c lư ng OLS • Nguyên nhân c a khuy t t t • Cách phát hi n • Gi i pháp kh c ph c ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 2
ð nh nghĩa Yi = β1 + β 2 X 2 + β3 X 3 + ... + β k X k + ui • ða c ng tuy n hoàn h o: ∃λI ≠ 0: λ2X2i + λ3X3i +...+ λk Xki = 0 • ða c ng tuy n không hoàn h o: ∃λI ≠ 0: λ2X2i + λ3X3i +...+ λk Xki + vi = 0 vi là y u t ng u nhiên ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 3
ða c ng tuy n hoàn h o • T n t i m i quan h tuy n tính gi a các bi n ñ c l p trong mô hình • Vi ph m gi thi t 6 c a phương pháp OLS • Nguyên nhân: Do th a bi n (ví d : trong mô hình bao g m c 2 bi n gi nam và n) ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 4
ða c ng tuy n hoàn h o yi = β 2 x2i + β3 x3i + ei ˆ ˆ H u qu : không có l i X3i = λX2i ⇒ x3i = λx2i gi i duy nh t y i = β 2 x 2 i + β 3 (λ x 2 i ) + e i ˆ ˆ cho các h s h i qui ( β 2 , β3 ) ˆˆ = (β 2 + λβ 3 ) x 2i + e i ˆ ˆ mà ch có l i gi i duy nh t = αx 2 i + e i ˆ cho t h p ( + β λ) = ∑x y c a các h s α = β2 ˆ ˆ 2i i h i qui (α ) ˆ ˆ 3 ∑x 2 2i ða c ng tuy n 5 Nguy n Th Minh Hi u
ða c ng tuy n hoàn h o • Cách phát hi n: Báo l i t các ph n m m • Kh c ph c: B bi n th a ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 6
ða c ng tuy n không hoàn h o • T n t i m i quan h tương quan ch t ch gi a các bi n ñ c l p trong mô hình • Không gi thi t nào c a phương pháp OLS OLS b vi ph m • Nguyên nhân: Do b n ch t m i quan h gi a các bi n s (ví d : tiêu dùng ñi n và qui mô h ) ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 7
ða c ng tuy n không hoàn h o - H u qu PRF: E(Y|X2i ,X3i) = β1 + β2X2i + β3X3i • Phương sai c a các ư c lư ng OLS b phóng ñ i σ 2 var(β 2 ) = ˆ (1) (1 − r ) ∑x 2 2 2i 23 • ⇒ var ( β 2) l n ⇒ se( β ) l n ⇒ kho ng tin ˆ ˆ [ ] 2 c yl n ˆ β i − 1.96se( β i ); β i + 1.96se( β i ) ˆˆ ˆ ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 8
ða c ng tuy n không hoàn h o - H u qu • Th ng kê t th p ⇒ tăng kh năng ch p nh n H0: βi = 0 • R2 có th r t cao ⇒ tăng kh năng bác b H0: β2 = β3 = ... = βk = 0 • D u c a các ư c lư ng c a h s h i qui có th sai • Các ư c lư ng OLS và các sai s tiêu chu n c a chúng nh y v i nh ng thay ñ i c a s li u ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 9
ða c ng tuy n không hoàn h o – Cách phát hi n • R2 cao nhưng th ng kê t có ý nghĩa th p • H s tương quan c p gi a 2 bi n gi i thích cao • H i qui ph Mô hình : Yi = β1+β2X2i + β3X3i +… + ui H i qui ph : Xi = α1+α2X2+...+αi-1Xi-1+αi+1Xi+1+… +v ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 10
ða c ng tuy n không hoàn h o – Cách phát hi n H0: Không có ña c ng tuy n ⇔ α2 = α3 = ... = αi-1 = αi+1 = ... = 0 H1: Có ña c ng tuy n ⇔ ∃αi ≠ 0 Ri2 n − k Fi = F ∼ Fα(k-1,n-k) . 1 − Ri k − 1 2 2 ( Ri là h s xác ñ nh thu ñư c t h i qui ph ) (k là s h s trong mô hình h i qui ph ) 11 Nguy n Th Minh Hi u ða c ng tuy n
ða c ng tuy n không hoàn h o – Cách phát hi n • Tiêu chu n Theil k m = R − ∑ (R − R ) 2 2 2 −i i=2 R2-i: là R2 thu ñư c t mô hình h i qui ban ñ u sau khi ñã b bi n Xi sau R 2 − R 2 i ñư c g i là m c ñ ñóng góp c a − Xi ñ i v i R2. - N u có ña c ng tuy n :m ≠ 0 - N u không có ña c ng tuy n : m = 0 Tuy nhiên ch s này không xác ñ nh ñư c m c ñ nghiêm tr ng c a ña c ng tuy n. 12
ða c ng tuy n không hoàn h o – Cách phát hi n • H s phóng ñ i phương sai (VIF _variance-inflating factor) 1 VIF ( X i ) = 1 − Ri2 VIF > 10 là d u hi u c a ña c ng tuy n nhưng không nh t thi t ñúng 2 (R i là h s xác ñ nh thu ñư c t h i qui ph ) ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 13
ða c ng tuy n không hoàn h o – Cách phát hi n Yi = β1 + β 2 X 2i + β3 X 3i + ui σ σ 2 2 var(β 2 ) = = ˆ VIF (1 − r ) ∑x ∑x 2 2 2 2i 2i 23 (∑ x x ) 2 = 2 i 3i 2 r23 (∑ x )(∑ x 2 2 ) 2i 3i ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 14
ða c ng tuy n không hoàn h o – Gi i pháp • Không làm gì (Do nothing) • Các phương pháp kh c ph c Dùng thông tin tiên nghi m G p s li u chéo (cross-sectional data) và s li u theo th i gian (time series) Thu th p thêm s li u ho c l y thêm m um i ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 15
ða c ng tuy n không hoàn h o – Gi i pháp B b t bi n 2 và R 2 D a vào giá tr c a R Phương pháp này không ñư c khuy n khích vì nó có th d n t i các ư c lư ng thu ñư c trong mô có hình b ch ch. ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 16
ða c ng tuy n không hoàn h o – Gi i pháp Th c hi n phép bi n ñ i v i các bi n s 1. S d ng sai phân c p 1 (Áp d ng v i chu i th i gian) Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + ut Yt-1 = β1 + β2X2t-1 + β3X3t-1 + ut-1 Yt -Yt-1 = β2 (X2t - X2t-1)+β3 (X3t - X3t-1)+ ut- ut- ∆Yt = β2∆X2t +β3∆X3t + vt 1 ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 17
ða c ng tuy n không hoàn h o – Gi i pháp • S d ng sai phân c p 1 X2 và X3 có th tương quan cao nhưng không có lý do tiên nghi m nào ch c ch n r ng sai phân c a chúng cũng tương quan cao. M t s v n ñ c a phương trình sai phân c p 1: (1) vt có th có t tương quan ⇒ nghiêm tr ng hơn; (2) m t ñi m t quan sát do ti n hành sai phân s làm gi m môt b c t do c a mô hình ⇒ cân nh c ñ i v i các m u nh . (3) không th áp d ng cho s li u chéo (không có y u t th i gian). 18 ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u
ða c ng tuy n không hoàn h o – Gi i pháp 2. Bi n ñ i s li u v d ng phân s (theo ñ u ngư i, trên m t ñơn v ) 3. H i qui ña th c (Bi n ñ c l p có th d ng b c 2, b c 3…) ða c ng tuy n Nguy n Th Minh Hi u 19

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.