Bài giảng Phương sai thay đổi (Heteroscedasticity) - Đinh Công Khải

Chia sẻ: Codon_10 Codon_10 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:34

Thêm vào BST

Báo xấu

100
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Phương sai thay đổi là gì; hậu quả của phương sai thay đổi; làm sao để phát hiện; các biện pháp khắc phục là những nội dung chính được trình bày trong "Bài giảng Phương sai thay đổi (Heteroscedasticity)" của Đinh Công Khải.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương sai thay đổi (Heteroscedasticity) - Đinh Công Khải

Phương sai thay đổi (Heteroscedasticity) Đinh Công Khải Tháng 04/2015 1 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Nội dung 1. Phương sai thay đổi là gì? 2. Hậu quả của phương sai thay đổi? 3. Làm sao để phát hiện? 4. Các biện pháp khắc phục? 2 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Phương sai thay đổi là gì?  Yi = 𝛽0 + 𝛽1 X1i + 𝛽2 X2i +…+ 𝛽k Xki + ui  Giả thiết phương sai bằng nhau của mô hình CLRM Var(Yi⃓Xi) = Var(ui⃓Xi)= E(u2i) = 𝜎2 (i=1-n)  Phương sai thay đổi Var(Yi⃓Xi) = Var(ui⃓Xi)= E(u2i) = 𝜎2i (i=1-n) 3 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
4 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Phương sai thay đổi là gì (tt) 5 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Phương sai bằng nhau 6 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Phương sai thay đổi 7 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Nguyên nhân của phương sai thay đổi là gì?  Mô hình học tập sai lầm.  Kỹ thuật thu thập số liệu.  Do các yếu tố tách biệt (outliers).  Một số biến X quan trọng bị loại bỏ trong mô hình.  Phương sai thay đổi thường xuất hiện trong các số liệu chéo. 8 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Ước lượng của OLS khi có phương sai thay đổi  Yi = 𝛽1 + 𝛽2 Xi + ui  ˆ2 có phải là ước lượng tuyến tính không thiên lệch tốt nhất? ˆ  2 là ước lượng tuyến tính không chệch nhưng nó không phải tốt nhất (nghĩa là phương sai của nó không phải là nhỏ nhất). 9 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Ước lượng của OLS khi có phương sai thay đổi  Trong trường hợp phương sai bằng nhau 2 var( ˆ2 )  xi2  Trong trường hợp phương sai thay đổi  i i 2 2 ˆ x var(  2 )  (xi2 ) 2 10 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Hậu quả sử dụng OLS khi có phương sai thay đổi  Khi có phương sai thay đổi nếu vẫn sử dụng OLS thì những kết luận hay sự suy diễn từ quá trình kiểm định thông thường có thể dẫn đến sự sai lầm. var( ˆ2 )  var( ˆ2 OLS GLS * Do ) ˆ2OLS ˆ GLS * t OLS   t GLS  2 se( ˆ2OLS ) se( ˆ2GLS * ) ˆ ˆ  2 2 11 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Phương pháp GLS (Generalized Least Square) Giả sử chúng ta có PRF Yi = 1 + 2Xi + ui Yi = 1X0i + 2Xi + ui Yi  X 0i   X i   ui    1    2      i  i   i   i  Yi *   1* X 0*i   2* X i*  ui* 12 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Phương pháp GLS 13 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Phương pháp GLS  Yi = 1 + 2Xi + ui Cho 1 = 1, 2 = 1, và ui ~ N(0, Xαi) tính Yi (PP Monte Carlo) 14 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Làm thế nào phát hiện phương sai thay đổi?  Phương pháp đồ thị  Xem mối quan hệ giữa 𝜎2i và Yi  Do không quan sát được 𝜎2i nên chúng ta có thể nghiên cứu uˆi2 ˆ u 2  i được tính từ việc hồi quy mô hình ước lượng với giả thiết không có phương sai thay đổi và quan sát xem chúng có mẫu hình hệ thống không? 15 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Các mẫu hình giả thiết của phần dư bình phương ước lượng 16 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Các mẫu hình giả thiết của phần dư bình phương ước lượng 17 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Kiểm định phương sai thay đổi Phương pháp chính thức 1) Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey  Giả thiết Yi  1   2 X 2i  ...   k X ki  ui  i2  1   2 Z 2i  ...   m Z mi  vi  H0: α2= α3 =…= αm=0  𝜎2i= α1 (phương sai bằng nhau) 18 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
Kiểm định phương sai thay đổi (tt) 2) Kiểm định Glejser  Giả thiết: ˆi u  1   2 X i  vi ˆi u  1 2 X i  vi 1 ˆi u  1 2  vi Xi 1 ˆi u  1 2  vi Xi ˆi u  1   2 X i  vi ˆi u  1   2 X i2  vi  H0: α2= 0  𝜎2i= α1 (phương sai bằng nhau) 19 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng
3) Kiểm định Harvey-Godfrey  Giả thiết Yi  1   2 X 2i   3 X 3i  ui ln( i2 )  1   2 Z 2i  ....   m Z mi  vi  H0: α2= α3 =…= αm=0  ln(𝜎2i) = α1 (phương sai bằng nhau) 20 GV. Đinh Công Khải - FETP- Kinh tế lượng ứng dụng