Tựtương quan ( Autocorrelation)
Bản chất và nguyên nhân của hiện
tượng tựtương quan
Ước lượng bình phương nhỏnhất khi
có tựtương quan
Ước lượng tuyến tính không chệch tốt
nhất khi có tựtương quan
Hậu quảcủa việc sửdụng phương pháp
OLS khi có tựtương quan
Phát hiện tựtương quan
Các biện pháp khắc phục
Bản chất và nguyên nhân của hiện
tượng tựtương quan
1 . Tựtương quan là gì ?
Trong m ô hình hồi qui tuyến tính cổđiển,
ta giảđịnh rằng không có tương quan
giữa các sai sốngẫu nhiên ui, nghĩa là:
cov(ui, uj) = 0 (i j)
Nói m ột cách khác, m ô hình cổđiển giả
định rằng sai số ứng với quan sát nào
đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng
với m ột quan sát khác.
Bản chất và nguyên nhân của hiện
tượng tựtương quan
Tuy nhiên trong thực tếcó thểxảy ra hiện
tượng m à sai sốcủa các quan sát lại phụ
thuộc nhau, nghĩa là:
cov(ui, uj) 0 (i j)
Khi đó xảy ra hiện tượng tựtương quan.
Sự tương quan xảy ra đối với những quan sát
“cắt ngang” đgl “tự tương quan không
gian” .
Sự tương quan xảy ra đối với những quan sát
“chuổi thời gian” đgl “tự tương quan thời
gian” .
t
(a)
t
(b)
t
(c)
t
(d)
t
(e)
ui, ei
ui, ei
ui, ei
ui, ei
ui, ei
2 . Nguyên nhân của tựtương quan
Quán tính: mang tính chu kỳ, VD: các chuổi số
liệu thời gian về: GDP, chỉ số giá, sản lượng,
thất nghiệp, …
Sai lệch do lập m ô hình: bỏsót biến, dạng hàm
sai.
Hiện tượng mạng nhện: phản ứng của cung của
nông sản đối với giá thường có một khoảng trễ
về thời gian: QSt =
1+
2Pt-1 + ut
Độ trễ: một hộ chi tiêu nhiều trong khoảng thời
gian tcó thể do chi tiêu ít trong giai đoạn t- 1
Ct=
1+
2It+
3Ct- 1 + ut
Hiệu chỉnh số liệu: do việc “làm trơn” số liệu
loại bỏ những quan sát “gai góc”.
…