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

Thêm vào BST

Báo xấu

238
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

Chủ đề:

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

Lưu

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