intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Tương quan chuỗi - Cao Hào Thi

Chia sẻ: Sdfcdxgvf Sdfcdxgvf | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:32

Thêm vào BST
Báo xấu
116
lượt xem 11
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Tương quan chuỗi nhằm trình bày các nội dung chính: nêu khái niệm tương quan chuỗi - tự tương quan, hậu quả của việc bỏ qua tương quan chuỗi - tự tương quan, kiểm định tương quan chuỗi - tự tương quan và các thủ tục ước lượng. Bài giảng được trình bày khoa học, súc tích giúp các bạn sinh viên tiếp thu bài học nhanh.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Tương quan chuỗi - Cao Hào Thi

  1. TƯƠNG QUAN CHUỖI ƯƠNG (Serial Correlation) CAO HÀO THI 1
  2. NỘI DUNG 1. Tương quan chuỗi (Tự tương quan – AR) ? 2. Hậu quả của việc bỏ qua AR 3. Kiểm định AR 4. Các thủ tục ước lượng 2
  3. Tương quan chuỗi ? ương Tương quan chuỗi (hay tự tương quan) là tương quan giữa các phần dư t  Serial Correlation  Autocorrelation  AutoRegression - AR 3
  4. Tương quan chuỗi ? ương PRF: Yt = 1 + 2X2t + 2X3t + … + kXkt +t AR(p): tương quan chuỗi bậc p t = 1  t-1 + 2 t-2 + … + p t-p + t Quá trình tự hồi quy bậc p của các phần dư t 4
  5. Tương quan chuỗi ? ương Các sai số t có tính nhiễu trắng khi: E(t) = 0 E(2t) = 2 = const E(t t-s) = 0 với s  0 AR(p): tương quan chuỗi bậc p H0 : 1 = 2 = … = p = 0 : Không có AR(p) 5
  6. Tương quan chuỗi ? ương Giả thiết : Không có AR E(t t-p) = 0 với p  0 Vi phạm giả thiết: E(t t-p)  0 với p  0 Có AR(p) 6
  7. HẬU QUẢ BỎ QUA AR ? 1. Các ước lượng và dự báo dựa trên các ước lượng đó vẫn không chệch và nhất quán nhưng không hiệu quả. Tính nhất quán sẽ không có nếu biến độc lập bao gồm biến phụ thuộc có độ trễ 2. Phương sai và đồng phương sai ước lượng của các hệ số sẽ chệch và không nhất quán và do đó các kiểm định giả thuyết (t & F) không còn hiệu lực 7
  8. KIỂM ĐỊNH AR ? 1. Phương pháp đồ thị: Kỹ thuật này chỉ có tính gợi ý về AR và không thay thế được kiểm định chính thức 8
  9. ĐỒ THỊ KIỂM TRA AR ? 9
  10. ĐỒ THỊ KIỂM TRA AR ? 10
  11. KIỂM ĐỊNH AR ? Kiểm định Durbin Watson Kiểm định Correlogram – Q Statistics Kiểm định Serial Correlation LM 11
  12. KIỂM ĐỊNH DURBIN WATSON ? Chỉ dùng kiểm định AR(1) Yt = 1 + 2X2t + 2X3t + … + kXkt +t AR(1): t = 1  t-1 + t Giả thuyết: H0 : 1 = 0 : Không có AR(1) H1 : 1  0 : Có AR(1) 12
  13. KIỂM ĐỊNH DURBIN WATSON ? Trị kiểm định: Tự tương quan dương Không Không Tự tương quan âm kết kết H1 :  > 0 luận H 0:  = 0 luận H1:  < 0 0 dL dU 2 4 - dU 4 - dL 4 13
  14. KIỂM ĐỊNH DURBIN WATSON ? Lưu ý: - Có một số trường hợp không kết luận được - Khi vế phải của mô hình có các biến phụ thuộc có độ trễ thì kiểm định không còn hiệu lực 14
  15. KIỂM ĐỊNH CORRELOGRAM Hệ số ACk (Auto Correlation) ACk = r = correl(t, t-k) Hệ số PACk (Partial Auto Correlation) ut = 1ut-1 + t thì 1^ = PAC1 ut = 1ut-1 + 2ut-2 + t thì 2^ = PAC2 15
  16. KIỂM ĐỊNH CORRELOGRAM Giả thuyết: H0 : AC1 =AC2 = …= ACp = 0  Không có AR(p) H1 : Có ít nhất 1 số ACj  0 (j = 2,p)  Có AR(p) Nghĩa là: AR(1) : H0 : AC1 = 0  Không có AR(1) H1 : AC1 ≠ 0  Có AR(1) AR(2) : H0 : AC1 = AC2 = 0  Không có AR(2) 16 H1 : AC1 ≠ 0 hoặc AC2 ≠ 0  Có AR(2)
  17. KIỂM ĐỊNH CORRELOGRAM Trị kiểm định LB: Lung-Box k: Độ trễ đang xét Q* = 2k-p-q p: Bậc tự hồi quy q: Bậc TB trượt Qtt > Q*  Bác bỏ Ho 17
  18. KIỂM ĐỊNH CORRELOGRAM Thực hiện trên EVIEW View/Residual Test/Correlogram–Q Statistics Nếu t không có tự tương quan thì: - AC và PAC của tất cả các độ trễ sẽ có giá trị gần bằng 0  các giá trị trong  2 - Tất cả trị thống kê Q-Stat sẽ không có ý nghĩa nếu các giá trị p-value > 5%  Không có AR 18
  19. KIỂM ĐỊNH NHÂN TỬ LAGRANGE Yt = 1 + 2X2t + 2X3t + … + kXkt +t AR(p): tương quan chuỗi bậc p t = 1  t-1 + 2 t-2 + … + p t-p + t Giaû thuyeát: H0 : AC1 =AC2 = …= ACp = 0  Khoâng coù AR(p) H1 : Coù ít nhaát 1 soá ACj  0 (j = ,p)  Coù AR(p) 2 19
  20. KIỂM ĐỊNH NHÂN TỬ LAGRANGE Yt = 1 + 2X2t + 2X3t + … + kXkt +t AR(p): tương quan chuỗi bậc p t = 1  t-1 + 2 t-2 + … + p t-p + t Giaû thuyeát: H0 : AC1 =AC2 = …= ACp = 0  Khoâng coù AR(p) H1 : Coù ít nhaát 1 soá ACj  0 (j = ,p) 2 20
ADSENSE

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.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2