YOMEDIA
Môn học kinh tế lượng - Chọn mô hình và kiểm định chọn mô hình
Chia sẻ: Nguyen Dang Khoa
| Ngày:
| Loại File: PPT
| Số trang:22
242
lượt xem
24
download
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
Ước lượng chệch các hệ số hồi quy, dấu của hệ số quy hồi có thể sai. Có ít hệ số hồi quy ước lượng được có ý nghĩa thông kê. Phần dư các quan sát lớn và biều thị sự biến thiên có tính hệ thống
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Môn học kinh tế lượng - Chọn mô hình và kiểm định chọn mô hình
- CHƯƠNG 9
CH
CHỌN MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH
CHỌN MÔ HÌNH
- CHỌN MÔ HÌNH
1. Biết cách tiếp cận để lựa
chọn mô hình
MỤC
TIÊU
2. Biết cách kiểm định việc
chọn mô hình
2
- NỘI DUNG
Chọn mô hình- Các sai lầm khi chọn mô hình
1
2 Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình
3 Kiểm định việc chọn mô hình
4
3
- 1. Chọn mô hình
•Tiết kiệm
•Tính đồng nhất
•Tính thích hợp: Mô hình có R2 càng cao càng
thích hợp
•Tính bền vững về mặt lý thuyết: mô hình phải
phù hợp với lý thuyết nền tảng
•Khả năng dự báo cao
4
- 2. Các sai lầm khi chọn mô hình- Hậu quả
1. Bỏ sót biến thích hợp
i.Các tham số ước lượng sẽ bị chệch và
không vững.
ii.Khoảng tin cậy và các kiểm định không
chính xác.
iii.Dự báo dựa trên mô hình sai sẽ không đáng
tin cậy.
5
- 2. Các sai lầm khi chọn mô hình- Hậu quả
2. Đưa vào mô hình những biến không phù
hợ p
Các ước lượng không hiệu quả, khoảng tin
cậy rộng.
6
- 2. Các sai lầm khi chọn mô hình- Hậu quả
3. Lựa chọn mô hình không chính xác
i.Ước lượng chệch các hệ số hồi quy,
dấu của hệ số hồi quy có thể sai.
ii.Có ít hệ số hồi quy ước lượng được có
ý nghĩa thống kê
iii.R2 không cao
iv.Phần dư các quan sát lớn và biểu th ị
sự biến thiên có tính hệ thống.
7
- Ví dụ
Về hàm chi phí của doanh nghiệp, dạng
hàm đúng
Yi = b1 + b2Xi + b3Xi2 + b4Xi3 + u1i
Bỏ sót biến quan trọng (Xi3)
Yi = a1 + a2Xi + a3Xi2 + u2i
Đưa biến không liên quan vào mô hình (X i4)
Yi = l1 + l2Xi + l3Xi2 + l4Xi3 + l5Xi4 + u3i
Dạng hàm sai
lnY = g1 + g2Xi + g3Xi2 + g4Xi3 + u4i
8
- 3. Cách tiếp cận để lưa chọn mô hình
1.Xác định số biến độc lập
Từ đơn giản đến tổng quát
Từ tổng quát đến đơn giản
2. Kiểm định mô hình có vi phạm giả thiết
Nếu mô hình vi phạm thì cần có biện pháp
khắc phục.
3. Chọn dạng hàm, dựa vào
Các lý thuyết kinh tế
Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm
4. Sử dụng các tiêu chuẩn thông dụng để
chọn mô hình
9
- 4. Kiểm định việc chọn mô hình
a. Kiểm định thừa biến (kiểm định Wald)
Xét hai mô hình:
(U ) : Y = β1 + β 2 X 2 + ... + β m −1 X m −1 + β m X m + β k X k + U
( R) : Y = β1 + β 2 X 2 + ... + β m −1 X m −1 + V
mô hình không bị ràng buộc
(U):
mô hình bị ràng buộc
(R):
Điều kiện ràng buộc: các hệ số hồi quy
của các biến Xm , Xm+1 , Xk đồng thời bằng 0
10
- a. Kiểm định Wald
Xây dựng giả thiết để kiểm định đk ràng
H0: buộc βk = 0
βm =…
H1: có ít nhất một βj khác 0
B1: Hồi quy mô hình (U) có k tham số, tính
RSSU có n-k bậc tự do
B2: Hồi quy mô hình (R) có m tham số,
tính RSSR có n-m bậc tự do
B3: Tính F
( RSSR − RSSU ) / k − m) ( R 2U − R 2 R ) /( k − m)
F= =
RSSU /( n − k ) (1 − R U ) /( n − k )
2
11
- a. Kiểm định Wald
B4: Tra bảng F với mức ý nghĩa α có giá
trị Fα (k-m, n-k)
Quy tắc quyết định
•Nếu F≥ Fα (k-m, n-k): bác bỏ H0, tức
mô hình (U) không thừa biến
•Nếu F< Fα (k-m, n-k): chấp nhận H0
Nếu dùng kết quả p-value thì quy tắc
quyết định như sau:
•Nếu p ≤ α : Bác bỏ H0
•Nếu p > α: Chấp nhận H0
12
- b. Kiểm định bỏ sót biến giải thích
Dùng kiểm định Reset của Ramsey:
Bước 1: Dùng OLS để ước lượng mô hình
Yi = β1 + β2X2i + ui
ˆ
Từ đó tính Yi và R2old
Bước 2: dùng OLS để ước lượng mô hình
ˆ 2 + β Y 3 + ... + v
ˆ
Yi = β1 + β 2 X 2i + β 3Y 4 i
Tính R2new
Kiểm định giả thiết H0: β3 = β4 =… = βk = 0
13
- b. Kiểm định bỏ sót biến giải thích
Bước 3: Tính
(R − R ) m
2 2
F= new old
(1 − Rnew ) (n − k )
2
số quan sát
n:
số tham số trong mô hình mới
k:
số biến đưa thêm vào
m:
14
- b. Kiểm định bỏ sót biến giải thích
Bước 4: Quy tắc quyết định
•Nếu F > Fα(m,n-k): Bác bỏ H0, tức các hệ số
β3,β4,…βk không đồng thời bằng 0, mô hình cũ
đã bỏ sót biến
•Nếu F < Fα(m,n-k): Chấp nhận H0
Nếu dùng kết quả p-value thì quy tắc quy ết
định như sau:
• Nếu p ≤ α : Bác bỏ H0
•Nếu p > α: Chấp nhận H0
15
- c. Kiểm định giả thiết phân phối chuẩn của u i
Dùng kiểm định χ2, hay kiểm định Jarque-Bera
Kiểm định giả thiết H0: ui có phân phối chuẩn
S 2 ( K − 3) 2
JB = n +
6 24
∑ ∑
(ui − u ) 3 (ui − u ) 4
S= K=
3 4
n.SE n.SE
u u
Nếu JB > χ2, Bác bỏ H0, ngược lại, chấp nhận H0
16
- 5.Tiêu chuẩn lựa chọn mô hình
R2,
R2 điều chỉnh,
Giá trị của hàm hợp lý log-likelihood (L),
Tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC),
Tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SIC)
17
- Tiêu chuẩn R2
R2 đo lường % biến động của Y được giải thích
bởi các Xi trong mô hình.
R2 càng gần 1, mô hình càng phù hợp.
Lưu ý:
R2 chỉ đo lường sự phù hợp trong mẫu
Khi so sánh R2 giữa các mô hình khác nhau,
các biến phụ thuộc phải giống nhau.
R2 không giảm khi tăng thêm biến độc lập.
18
- Tiêu chuẩn R2 điều chỉnh (R2)
RSS /( n − k ) 2 n −1
R =1− = 1 − (1 − R )
2
TSS /( n − 1) n−k
R2 ≤ R2.R2 chỉ tăng khi giá trị tuyệt đối
của giá trị t của biến được thêm vào mô
hình lớn hơn 1.
R2 là tiêu chuẩn tốt hơn R2.
Các biến phụ thuộc cũng phải giống
nhau.
19
- Giá trị của hàm hợp lý log-likelihood (L)
n n 1
L = − ln σ − ln(2π ) − ∑U i2
2
2 2 2
Giá trị L càng lớn chứng tỏ mô hình càng
phù hợp
20
Thêm tài liệu vào bộ sưu tập có sẵn:
Báo xấu
LAVA
ERROR:connection to 10.20.1.98:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
ERROR:connection to 10.20.1.98:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
Đang xử lý...
Thêm vào BST
Báo xấu
