slide Kinh tế lượng: “Các cách phát hiện và khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến”

slide thuyết trình đề tài: “Các cách phát hiện và khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến”

I Các cách phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

II Các biện pháp khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến

I Phát hiện đa cộng tuyến

II Khắc phục

Các cách phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

2 Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao

3 Xét tương quan riêng

1 R2 cao nhưng tỉ số t thấp

5 Nhâ tử phóng đại phương sai

4 Hồi quy phụ

6 Độ đo theif

Nội dung

1 Sử dụng thông tin tiên nghiệm

2 Thu thập thêm số liệu hoặc lấy thêm mẫu mới

3 Bỏ biến

4 Sử dụng sai phân cấp 1

5 Giảm tương quan trong hồi quy đa thức

6 Một số biện pháp khác

Ví dụ minh họa

Bảng số liệu về tiêu dùng cho thực phẩm của 1 thị trấn Banshee, Illinois, Hoa Kỳ trong đó:

Y: Sản lượng tiêu thụ thịt lợn của thị trấn trong 1 tuần (kg)

X1: Mức chi tiêu trung bình cho thực phẩm của 1 hộ gia đình trong 1 tuần(USD)

X2: Giá thịt lợn(USD/kg)

X3: Giá thịt bò(USD/kg)

Bảng số liệu thống kê

Ước lượng bình phương nhỏ nhất

Ta có hàm hồi quy mẫu:

Y=492,3815+3.446478X1-74,99765X2+50,26541X3

t(n k/2 ) t0.02512 2.179

Phát hiện đa cộng tuyến

Cách 1: Hệ số xác định bội R2 cao nhưng t thấp

Phát hiện đa cộng tuyến

Cách 2: Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao

Ta có:

X1 1.000000 0.729115 0.712735 X2 0.729115 1.000000 0.989064 X3 0.712735 0.989064 1.000000

r32 = 0.989064 > 0.8

Phát hiện đa cộng tuyến

Cách 3: Hồi quy phụ

Ta hồi quy biến X1 theo biến X2,X3 được kết quả như sau:

Phát hiện đa cộng tuyến

Ta có   0.05 ta đi kiểm định giả thiết

H0: X1 không có hiện tượng đa cộng tuyến với X2,X3

H1: X1 có hiện tượng đa cộng tuyến với X2,X3

Nhận xét:

Ta thấy giá trị p-value của thống kê F là 0.006907 <  =0.05

=> bác bỏ giả thiết H0 chấp nhận giả thiết H1

Phát hiện đa cộng tuyến

Tương tự ta có

Phát hiện đa cộng tuyến

Tương tự ta có

Phát hiện đa cộng tuyến

Bước 1

Bước 2

* Bước 3 :

Từ kết quả hồi quy ở trên ta có:

* Bước 4:Ta tiến hành so sánh

Bước 3,4

Lại có

Xem ra hiên tượng đa cộng tuyến không được khắc phục

Tuy nhiên

KL:Với hàm hồi quy mới này thì ta đã khắc phục được hiện tượng

quy của chúng ta phải chăng đã giảm đi tính lí thuyết kinh tế vì như

ta đã biết thì thịt bò là 1 sản phẩm thay thế của thịt lợn nên sự thayđổi giá của thịt bò chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến lượng tiêu thụ củathịt lợn

Khắc phục: Lấy thêm số liệu

Cách 2 Lấy thêm số liệu mới

Ta lấy thêm số liệu:

Hàm hồi quy mới thu được có cao nhưng tỉ số t lớn hơn nhiều.

Hàm hồi quy: Y=365.2300+3.348428*X1-62.19178*X2+55.76752*X3

KL: Như vậy thêm biến đã có hiệu quả trong việc khắc phục hiện

tượng đa cộng mà không làm thay đổi tính lí thuyết về kinh tế

trong bài toán này.

Khắc phục: Sử dụng sai phân cấp 1

Cách 3 Sử dụng sai phân cấp 1

Chúng ta có số liệu chuỗi thời gian biểu thị liên hệ giữa biến Y và các biến

phụ thuộc X,Z theo mô hình sau:

dX1 = X 1t - X 1t-1

dX2= X 2t - X 2t-1

dX3= X 3t - X 3t-1

Vt = U t - U t-1

Như vậy ta thấy phương pháp này không có hiệu quả giảm mức đa cộng tuyến trong trường hơp này.

Kết luận

Kết Luận

Có nhiều cách phát hiện và khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến khác nhau Mỗi phương pháp có những hạn chế nhất định và không phải là phù hợp trong mọi trường hợp Vì vậy, khi áp dụng một phương pháp nào ta cần cân nhắc kĩ lượng để mang lại kết quả tin cậy nhất

LOGO