1.Kiểm định white I.Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: II.Kiểm định white: 1.Kiểm định white : Kiểm định white do eview thực hiện dựa trên hồi quy bình phương phần dư (kí hiệu là RESID) theo bậc nhất và bậc hai của biến độc lập.Kiểm định
uDaiHoc.com 1.Kiểm định white I.Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: II.Kiểm định white: 1.Kiểm định white : Kiểm định white eview thực dựa hồi quy bình phương phần dư (kí hiệu RESID) theo bậc bậc hai biến độc lập.Kiểm định white mơ hình tổng qt phương sai Ta xét mơ hình hồi quy sau: Yi = + 2X2 + 3X3 + Ui (1.1)ẞ ẞ ẞ Có hai trường hợp : Kiểm định khơng có tích chéo biến độc lập Kiểm định có tích chéo biến độc lập 1.1Kiểm định khơng có tích chéo: Ta xét mơ hình hồi quy sau: Yi = + 2X2 + 3X3 +Ui ẞ ẞ ẞ Các bước thực hiện: Bước : Ước lượng (1.1) OLS ,từ thu phần dư tương ứng ei Bước : Ước lượng mơ hình sau : ei ²= α1+ α2X2+ α3X3+ α4X2² + α5X3² + Vi (1.2) Ta thu R ² hệ số xác định bội Bước : Kiểm định giả thuyết H0: α2= α3= α4= α5=0 Hay: H0 : Phương sai sai số đồng H1: Tồn αj # H1 : Phương sai sai số thay đổi Tiêu chuẩn kiểm định : χ² =χ(k-1) Bước 4: Tra bảng phân phối Chi-bình phương , mức ý nghĩa α bậc tự k (k số tham số mô hình hình hồi quy phụ) Fps = ( R ²/(1- R ²))/ ((n-k)/(k-1)) so sánh với F α (k-1,n-k) χ²ps = nR ² so sánh với χ² α (k-1) Nếu χ²ps > χ² α (k-1) bác bỏ H0 Nếu χ²ps < χ² α (k-1) chấp nhận H0 Yêu cầu : Cho biết giá trị F-statistic,và Obs*R-squared tính cụ thể nào? Qua thống kê P-value tương ứng,thực kiểm định để kết luận phương sai sai số mơ hình gốc Các ước lượng hệ số mơ hình (1.1) có phải ước lượng tốt không Nếu ước lượng chưa tốt nêu cách để ước lượng kết tốt 1.2.Kiểm định có tích chéo: Xét MHHQ biến: Yi = + 2X2 + 3X3 ẞ ẞ ẞ Bước 1: ƯL mơ hình (1),từ thu phần dư ei Bước 2: ƯL MHHQ phụ dạng: ei ²= α1+ α2X2+ α3X3+ α4X2² + α5X3² +α6X2X3 + Vi Ta thu R ² hệ số xác định bội Bước 3: Kiểm định giả thuyết : H0: α1= α2= α3= α4= α5 = α6=0 H1: Tồn αj # Tương đương : H0 : phương sai có sai số khơng đổi H1 : phương sai có sai số thay đổi Tiêu chuẩn kiểm định : χ² =χ(df) Tính tốn trị thống kê nR2, Trong : n cỡ mẫu R hệ số xác định mơ hình hồi quy phụ bước Bước 4: Tra bảng phân phối Chi-bình phương , mức ý nghĩa α bậc tự k (k số tham số mơ hình hình hồi quy phụ) Giả sử tra Nếu bác bỏ H0 Nếu chấp nhận H0 Chú ý : 1.MHHQ phụ thiết phải có hệ số chặn )1( 22 −> knR α χ )1( 22 −< knR α χ 2.Thống kê nR2 với R2 MHHQ phụ 3.Vì GT Tương đương với Ho:R =0 nên KĐ theo thống kê F 2.Kiểm định hồi quy phụ : Kiểm định phương sai sai số thay đổi với biến X : Dạng thu gọn : ei² = α1+ α2Xi² + Vi Kiểm định mô hình eview Lệnh LS E^2 C X^2 Dựa vào bảng kết white để kết luận xem PSSS có thay đổi hay khơng ? Kiểm định phương sai sai số thay đổi với biến Z : Dạng thu gọn : ei² = α1+ α2Zi² + Vi Kiểm định mơ hình eview Lệnh LS E^2 C Z^2 Dựa vào bảng kết white để kết luận xem PSSS có thay đổi hay khơng ? Kiểm định phương sai sai số thay đổi với biến phụ thuộc Y: Giả thiết : Var (ui) = σ i Hồi quy phụ : ei² = α1+ α2Yi² + Vi Kiểm định mơ hình eview Lệnh : LS E^2 C Y^2 Dựa vào bảng kết white để kết luận xem PSSS có thay đổi hay không ? 3.Khắc phục tượng phương sai sai số thay đổi: Mơ hình Yi = + 2X2 + 3X3 + Ui có phương sai sai số thay đổi, quaẞ ẞ ẞ hồi quy phụ cho thấy có thay đổi theo biến X,Z,Y ,khắc phục dựa giat thiết 3.1Khắc phục theo biến X: Từ hồi quy phụ phần trên: ei² = α1+ α2Xi² + Vi cho giả thiết σ i= σ Pi² Khắc phục cách chia (1.1) cho Xi ta : Yi/Xi= 1/Xi + + 3Zi/Xi + Ui/Xi ẞ ẞ ẞ (3.1) Kiểm định mơ hình eview ,thực lệnh Y/X= 1/X + C + Z/X Sau để biết khắc phục tượng hay chưa ta sử dụng kiểm định white Nhận xét : Mơ hình có phương sai sai số đồng hay thay đổi? Nếu mức ý nghĩa 10% kết luận nào? Giải thích ý nghĩa kinh tế mơ hình 3.2Khắc phục theo biến Z : Từ hồi quy phụ phần trên: ei² = α1+ α2Zi² + Vi cho giả thiết σ i= σ Pi² Khắc phục cách chia (1.1) cho Zi ta : Yi/Zi= 1/Zi + 2Xi/Zi + 3+ Ui/Ziẞ ẞ ẞ (3.2) Kiểm định mơ hình eview ,thực lệnh Y/Z= 1/Z + X/Z + C Sau để biết khắc phục tượng hay chưa ta sử dụng kiểm định white rút nhận xét 3.3Khắc phục theo biến Y: Từ hồi quy phụ phần trên: ei² = α1+ αYi² + Vi cho giả thiết σ i= σ Pi² Khắc phục cách chia (1.1) cho Ŷ ta : Yi/ Ŷ = 1/ Ŷ + 2Xi/ Ŷ + 3i/ Ŷ + Ui/ Ŷẞ ẞ ẞ (3.3) Kiểm định mơ hình eview ,thực lệnh Y/YF= 1/YF + X/YF + Z/YF So sánh kết (3.1) (3.2) và(3.3) để đánh giá tượng phương sai sai số thay đổi,hệ số xác định ước lượng hệ số III.Bài toán Cho bảng số liệu sau : Năm Y X Z 1990 20666.5 19225.1 6042.8 1991 41892.6 19621.9 6302.8 1992 49061.1 21590.4 6475.3 1993 53929.2 22836.5 6559.4 1994 64876.8 23528.2 6598.6 1995 85507.6 24963.7 6765.6 1996 92406.2 26396.7 7003.8 1997 99352.3 27523.9 7099.7 1998 114417.7 29145.5 7362.7 1999 128416.2 31393.8 7653.6 2000 129140.5 32529.5 7666.3 2001 130177.6 32108.4 7492.7 2002 145021.3 34447.2 7504.3 2003 15395.5 34568.8 7452.2 2004 172494.9 36148.9 74453 2005 183342.4 35832.9 7329.2 2006 197855 35849.5 7324.8 2007 236935 35942.7 7207.4 2008 377238.6 38729.8 7400.2 2009 410138 38895.5 7440.1 Trong : Y: Giá trị sản xuất nông nghiệp theo giá trị thực tế (tỷ đồng) X : Sản lượng lúa năm (nghìn tấn) Z : Diện tích lúa năm ( nghìn ha) Với mức ý nghĩa α = 5% phát hiện tượng phương sai sai số thay đổi khắc phục tượng Bài làm: Với số liệu cho ta ước lượng mơ hình : Vậy : Ŷ= 4207489 + 22.25769*X - 133.0589*Z (*) 1.Kiểm định White: 1.1Phát hiện tượng: TaiLieuDaiHoc.com ...uDaiHoc.com 1 .Kiểm định white I.Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: II .Kiểm định white: 1 .Kiểm định white : Kiểm định white eview thực dựa hồi quy bình phương phần dư (kí hiệu RESID)... có thay đổi hay không ? 3 .Khắc phục tượng phương sai sai số thay đổi: Mơ hình Yi = + 2X2 + 3X3 + Ui có phương sai sai số thay đổi, quaẞ ẞ ẞ hồi quy phụ cho thấy có thay đổi theo biến X,Z,Y ,khắc. .. hệ số xác định bội Bước 3: Kiểm định giả thuyết : H0: α1= α2= α3= α4= α5 = α6=0 H1: Tồn αj # Tương đương : H0 : phương sai có sai số khơng đổi H1 : phương sai có sai số thay đổi Tiêu chuẩn kiểm