Thuyết trình nhóm Chương 17: Tự tương quan

Chia sẻ: Hùng Hả Hê | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:86

Thêm vào BST

Báo xấu

75
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Thuyết trình nhóm Chương 17: Tự tương quan gồm 3 phần. Trong đó, phần 1 trình bày tổng quan về lý thuyết, nguyên nhân, hậu quả; phần 2 trình bày cách phát hiện và phần 3 là cách khác phục. Mời bạn đọc cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Thuyết trình nhóm Chương 17: Tự tương quan

LOGO NHÓM 13 Chương 7: Tự Tương Quan www.themegallery.com
Chương 7:Tự Tương Quan Phần 1: Tổng quan lý thuyết Ø Định nghĩa Ø Ví dụ Ø Nguyên nhân Ø Hậu quả Phần 2: Cách phát hiện Phần 3: Cách khắc phục
Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết 1.1-Định Nghĩa Ø Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo). Ø Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là: cov(ui, uj) = 0 (i  j) Ø Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà sai số của các quan sát lại phụ thuộc nhau, nghĩa là: cov(ui, uj)  0 (i  j) Khi đó xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết 1.2-Ví Dụ ui, ei                      t   t       (b) ui, ei ui, ei                     t   t    (c)   (d) ui, ei                           t (e) Hình 8.1 Một số dạng biến thiên của nhiễu theo thời gian
Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết 1.3-Nguyên nhân 1.3.1-Nguyên nhân khách quan Ø Quán tính: Nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế là quán tính. Chúng ta đều biết các chuỗi thời gian như tổng sản phẩm, chỉ số giá, thất nghiệp mang tính chu kỳ. Ø Hiện tượng mạng nhện: phản ứng của cung của nông sản đối với giá thường có một khoảng trễ về thời gian: Yt = 1 + 2Pt – 1 + Ut Ø Độ trễ: tiêu dùng ở thời kỳ hiện tại phụ thuộc vào thu nhập và chi tiêu tiêu dùng ở thời kỳ trước đó: Yt =1 +2 Xt +3 Yt – 1 + Ut
Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết 1.3.2. Nguyên nhân chủ quan Ø Xử lý số liệu: Trong phân tích thực nghiệm, số liệu thô thường được xử lý. Chẳng hạn trong hồi quy chuỗi thời gian gắn với các số liệu quý, các số liệu này thường được suy ra từ số liệu tháng bằng cách cộng đơn giản 3 quan sát theo tháng rồi chia cho 3. Việc lấy trung bình này làm trơn các số liệu và làm giảm sự dao động trong số liệu tháng Chính sự làm trơn này gây ra tự tương quan. Ø Sai lệch do lập mô hình: Đây là nguyên nhân thuộc về lập mô hình. Có hai loại sai lầm có thể gây ra hiện tượng tự tương quan: • Một là: không đưa đủ các biến vào trong mô hình • Hai là: dạng hàm sai có thể gây ra hiện tượng tự tương quan.
Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết 1.4-Hậu quả: Ø Ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường không phải là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất nữa. Ø Phương sai ước lượng được của các ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường là chệch và thông thường là thấp hơn giá trị thực của phương sai, do đó giá trị của thống kê T được phóng đại lên nhiều lần. Ø Các kiểm định t và F nói chung không đáng tin cậy. Ø Cho ước lượng chệch của thực, và trong một số trường hợp, nó dường như ước lượng thấp . Ø R2 có thể là độ đo không đáng tin cậy cho R2 thực. Ø Các phương sai và sai số tiêu chuẩn của dự đoán đã tính được cũng có thể không hiệu quả.
χ2 χ2 Phần 2: Phát hiện có tự tương quan 1-Phương pháp đồ thị Cách 2.1-Kiểm định đoạn mạch 2.2-Kiểm định X2 về tính phát độ lập của các phần dư hiện 2- Một số 2.3-Kiểm định d.Durbin – Watson phép 2.4-Kiểm định Breusch kiểm – Godfrey (BG) Text in here Text in here định 2.5-Kiểm định Durbin h
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan 1-Phương pháp đồ thị: a) Lý thuyết Ø Giả thiết không có tự tương quan trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển gắn với các nhiễu Ut, nhưng không quan sát được, ta chỉ có thể quan sát các phần dư et. Mặc dù et không hoàn toàn giống như Ut nhưng quan sát các phần dư et có thể gợi ý cho ta những nhận xét về Ut Ø Có nhiều cách khác nhau để xem xét các phần dư • Đơn thuần vẽ đồ thị của et theo thời gian • Vẽ đồ thị của et đối với et1
ui, ei                      t   t       (b) ui, ei ui, ei                     t   t    (c)   (d) ui, ei                           t (e) Hình 8.1 Một số dạng biến thiên của nhiễu theo thời gian
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan 1-Phương pháp đồ thị: b) Lý Thuyết thực hành Bước 1: Ước lượng hàm hồi quy và thu được phần dư Bước 2: Đổi tên phần dư Bước 3: Vẽ đồ thị. Bước 4: Nhận xét đồ thị và đưa ra kết luận.
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan c) Thực hành Ø Bước 1: Uớc lượng hàm hồi qui mẫu
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan • Bước 2:Đổi tên phần dư
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan Bước 3:Vẽ đồ thị
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan • Bước 4: Kết luận Dựa vào đồ thị chứng tỏ có hiện tượng tự tương quan
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan • Vẽ đồ thị e(t) theo thời gian
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
2- Một số phép kiểm định 2.1- Kiểm định các đoạn mạch a) Lý thuyết Ø) Kiểm định các đoạn mạch là một phép kiểm định thống kê giúp ta xác định xem có thể coi một dãy các kí hiệu,các khoản mục hoặc các số liệu có phải là kết quả của một quá trình mang tính chất ngẫu nhiên hay không. Ø) Để xác định có bao nhiêu đoạn mạch có thể chấp nhận được quá trình là ngẫu nhiên, ta dùng một quy luật phân phối xác xuất,qui luật này đưa đến tiêu chuẩn kiểm định cho ở dưới đây.
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan Ta đặt n:Tổng số quan sát (n=n1 + n2) n1: Số kí hiệu dương(số phần dư dương) n2: Số kí hiệu âm(số phần dư âm) N:Số đoạn mạch Ø Giả thiết kiểm định: H0:Các kết cục kế tiếp nhau(các phần dư độc lập) H1:Các phần dư không độc lập
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan