Tài liệu Đa cộng tuyến

Chia sẻ: Nguyen Le Thanh Hung | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

253
lượt xem 58
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Xét mô hình nhiều biến độc lập: E(Y/Xi ) = β1 + β2X2i +...+βkXki (k ≥ 3) Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi một biến là tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại và một sai số ngẫu nhiên.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tài liệu Đa cộng tuyến

ĐỀ TÀI MÔN: KINH TẾ LƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN (Multicollinearity) GVHD: NGUYỄN DUY TÂM
DANH CH HÓ M SÁ N 5: STT Họ và Tên MSSV 1 - Trần Thế Đảm K084071295 2 - Lại Thị Bích Hạnh K084061048 3 - Phạm Thái Hoàng An K084030350 4 - Đặng Thị Xuyến K084030469 5 - Nguyễn Phi Thường K084030448 6 - Nguyễn Thu Trang K084030455 7 - Đoàn Kim Trang K074071410 8 - Đặng Thanh Quý K074071258 9 - Nguyễn Thiên Ân K064020102 10 - Nguyễn Văn Binh K064020103 11 - Nguyễn Lê Thanh Hùng K084030382 12 - Đỗ Giang Nam K084071339 13 - Đình Quang Đồng K084071300 14 - Mai Văn Nho
1 i it ệu a ộng uyến G ớ hi đ c t ● Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. ● Xét mô hình nhiều biến độc lập: E(Y/Xi ) = β1 + β2X2i +...+βkXki (k ≥ 3) ● Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi một biến là tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại và một sai số ngẫu nhiên
1 i it ệu a ộng uyến. G ớ hi đ c t 1.1- Bản chất và nguyên nhân. ● Bản chất: Là sự tương quan lẫn nhau giữa các biến độc lập với nhau. Cov(XiXj) 0
1 - Giới thiệu đa cộng tuyến 1. ản ấtvà 1B ch nguyên nhân. Nguyên nhân: ● Phương pháp thu thập dữ liệu ● Bản chất của các biến độc lập trong mô hình là tương quan nhau. ● Một số dạng mô hình sản sinh ra đa cộng tuyến
1. Đa ộng uyến 2 c t hoàn ảo h và đa ộng uyến c t không h hoàn ảo. 1.2.1 Đa cộng tuyến hoàn hảo. ● Bài toán Các biến X2 ,X3 ,...,X k gọi là các đa cộng tuyến hoàn hảo hay còn gọi là đa cộng tuyến chính xác nếu tồn tại λ2 ,..,λk không đồng thời bằng không sao cho: λ2X2 + λ3X 3+...+ λkX k = 0 (1.1)
1. Đa ộng uyến 2 c t hoàn ảo h và đa ộng uyến c t hoàn ảo. không h ● Bài toán Các biến X2 ,X3 ,...,X k gọi là các đa cộng tuyến không hoàn hảo nếu tồn tại λ2 ,...,λk không đồng thời bằng không sao cho: λ2 X2 + λ3 X3 +...+ λ k X k + v = 0 (1.2) (v: sai số ngẫu nhiên).
1. Ước ượng đa ộng 3 l khicó c t ến uy hoàn ảo. h Xét mô hình hồi quy 3 biến: Nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo thì : Từ đó ta có: Kết luận: Trong trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo chúng ta không thể ước lượng được các hệ số hồi quy riêng cho mô hình.
1. Ước ượng đa 4 l khicó cộng uyến t không hoàn ảo h Xét mô hình hồi quy 3 biến với đa cộng tuyến không hoàn hảo: : là các nhiễu ngẫu nhiên không tương quan với các biến độc lập. Khi đó: và có sự đa cộng tuyến không hoàn hảo. Từ đó ta có kết quả ước lượng là: = Tương tự ta cũng có biểu thức của
2 H ậu quả ủa ện ượng c hi t đa cộng uyến. t ● 2.1 - Ước lượng phương sai trở nên kém chính xác. ● 2.2 - Giá trị tới hạn t trở nên nhỏ hơn so với thực tế trong khi R2 là khá cao. Kiểm định t và F trở nên kém hiệu quả ● 2.3 - Các giá trị ước lượng biến động mạnh khi thay đổi số liệu trong mô hình. ● 2.4 - Các giá trị của các ước lượng có khả năng biến động mạnh khi thay đổi các biến có tham gia vào hiện tượng đa cộng tuyến.
pháthi n cộng uyến: 3 C ách ệ đa t ● 3.1 - Hệ số xác định R2 lớn nhưng giá trị của thống kê t lại nhỏ. ● 3.2 - Hệ số tương quan giữa các biến độc lập có giá trị tuyệt đối lớn. ● 3.3 - Dùng mô hình hồi quy phụ. ● 3.4 - Dùng chỉ sổ phóng đại phương sai.
4 ác ảipháp ắc ục a C gi kh ph Đ cộng uyến. t • Sử dụng thông tin tiên nghiệm. • Thu thập thêm số liệu (n →N). • Loại bỏ biến gây ra hiện tượng đa cộng tuyến. • Kết hợp giữa số liệu chuổi thời gian và số liệu chéo. • Dùng mô hình sai phân.
K ẾT ẬN LU ● Nếu một mối quan hệ tuyến tính đúng đắn tồn tại giữa hai hay nhiều biến giải thích, các biến đó được gọi là đa cộng tuyến. ● Hiệu ứng của gần đa cộng tuyến tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và giảm các giá trị thống kê t của chúng.
K ẾT ẬN LU ● Đa cộng tuyến có thể được nhận dạng bằng cách khảo sát dạng tương quan giữa các biến giải thích. ● Không có giải pháp duy nhất nếu loại bỏ sự đa cộng tuyến
CẢM ƠN THẦY VÀ CÁC BẠN ĐÃ CHÚ Ý THEO DÕI