Rất mong nhậnđược những ý kiến đóng góp bổ ích của thầy và các bạn để bài thảo luận hoàn thiện hơn.Cuối cùng nhóm em xin chúc cô luôn luôn mạnh khỏe, đạt được nhiều thành côngtrong sự ng
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA KINH TẾ - LUẬT BÀI THẢO LUẬN Kinh tế lượng Đề tài: Hiện tượng đa cộng tuyến Giáo viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Hiên Nhóm: Lớp học phần: 2234AMAT0411 HÀ NỘI - 2022 BẢNG PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ ST T 21 MSV 21D160317 22 21D160216 23 21D160114 24 21D160165 25 21D160004 26 21D160167 27 21D160270 28 21D160324 29 21D160117 30 21D160221 LHC Họ tên K57F K57F K57F K57F K57F K57F K57F K57F K57F K57F Nguyễn Thị Thùy Dương Cù Hương Giang Nguyễn Thị Thu Giang Nguyễn Thị Trà Giang Vũ Thị Thu Giang Lê Thị Thu Hà Nguyễn Phương Hà Phạm Thị Thanh Hải Dương Thúy Hằng Vi Thị Hằng Nhiệm vụ MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành thảo luận này, chúng em - thành viên thuộc nhóm lớp học phần Kinh Tế Lượng xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến cô Nguyễn Thị Hiên Cảm ơn cô tận tình truyền đạt kiến thức chun mơn kiến thức thực tế cho chúng em Đó tảng để chúng em hoàn thành thảo luận cách tốt phát triển thân tương lai Dù cố gắng trình độ hiểu biết kinh nghiệm thực tế cịn nhiều hạn chế nên thảo luận khó tránh khỏi sai sót định Rất mong nhận ý kiến đóng góp bổ ích thầy bạn để thảo luận hoàn thiện Cuối nhóm em xin chúc ln ln mạnh khỏe, đạt nhiều thành công nghiệp trồng người cao quý, chúc bạn giữ vững lửa nhiệt huyết người mình, tận dụng sức trẻ, sức khỏe để gặt hái thành tựu công việc sống Nhóm xin chân thành cảm ơn! LỜI MỞ ĐẦU Trong mơ hình phân tích hồi quy bội, giả thiết biến giải thích Xi mơ hình độc lập tuyến tính với nhau, tức hệ số hồi quy biến cụ thể số đo tác động riêng phần biến tương ứng tất biến khác mơ hình giữ cố định Tuy nhiên giả thiết bị vi phạm tức biến giải thích có tương quan ta khơng thể tách biệt ảnh hưởng riêng biệt biến Hiện tượng gọi đa cộng tuyến Vậy phải làm để nhận biết khắc phục tượng Qua kiến thức chúng em tiếp thu từ mơn Kinh tế Lượng, nhóm xin nghiên cứu đề tài: “ ” CHƯƠNG - LÝ LUẬN CƠ BẢN VỀ HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN 1.1 Khái quát chung tượng đa cộng tuyến Khái niệm: Đa cộng tuyến( Multicollinearity): Là tượng tạo nên từ mối quan hệ tương quan mạnh biến độc lập với mơ hình hồi quy tuyến tính Hiện tượng thể dạng hàm số sau vi phạm giả thuyết mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Giả thuyết vi phạm: Các biến độc lập khơng có quan hệ tuyến tính với nhau) Trong thống kê, đa cộng tuyến (cũng tính cộng tuyến) tượng biến dự báo mơ hình hồi quy bội số dự đốn tuyến tính từ biến khác với mức độ xác đáng kể Trong trường hợp này, ước lượng hệ số hồi quy bội thay đổi thất thường để đáp ứng với thay đổi nhỏ mơ hình liệu Đa cộng tuyến không làm giảm sức mạnh dự đốn độ tin cậy mơ hình nói chung, tập liệu mẫu; ảnh hưởng đến tính tốn liên quan đến yếu tố dự đoán riêng lẻ Nghĩa là, mơ hình hồi quy đa biến với yếu tố dự đốn cộng tuyến cho biết tồn nhóm yếu tố dự báo dự đốn biến kết tốt nào, khơng đưa kết hợp lệ dự đoán riêng lẻ yếu tố dự đoán dư thừa so với người khác 1.2 Bản chất, nguyên nhân hậu tượng đa cộng tuyến 1.2.1 Bản chất tượng đa cộng tuyến, đa cộng tuyến hoàn hảo đa cộng tuyến khơng hồn hảo Trong trường hợp lý tưởng biến mơi trường hồi quy bội khơng có tương quan với nhau; biến chứa thông tin riêng Y, thông tin không chứa biến khác Trong thực hành, điều xảy ta không gặp tượng đa cộng tuyến Ở trường hợp ngược lại, ta gặp tượng đa cộng tuyến Giả sừ hàm hồi quy Y có k biến giài thích , ,…,: Đa cộng tuyến xảy biến giải thích biểu diễn dạng tổ hợp tuyến tính biến giải thích cịn lại điểm tập số liệu Hay nói A tồn khơng đồng không làm cho: ; Đa cộng tuyến hồn hảo xảy biến giải thích biểu diễn dạng tổ hợp tuyến tính biến giải thích cịn lại điểm tập số liệu Hoặc nói: Đa cộng tuyến hồn hảo biến giải thích xảy điều kiện sau thỏa mãn: (1.1.1) Thuật ngữ đa cộng tuyến lần Ragnar Frisch sử dụng vào năm 1934 với nội dung Tuy nhiên ngày nay, thuật ngữ sử dụng theo nghĩa rộng Nó bao gồm đa cộng tuyến hồn hảo trường hợp biến giải thích có tương quan với theo nghĩa sau: (1.1.2) Để thấy khác biệt đa cộng tuyến hoàn hảo chưa hồn hảo, giả thiết, ví dụ, Lúc (1.1) viết lại sau: (1.1.3) cho thấy tương quan tuyến tính cách xác với biến khác tìm từ tổ hợp tuyến tính biến khác Trong trường hợp này, hệ số tương quan biến tổ hợp tuyến tính vế bên phải phương trình (1.1.3) chắn đơn vị Tương tự, 0, cơng thức (1.1.2) viết sau: (1.3) cho thấy khơng phải tổ hợp tuyến tính xác biến X khác cịn xác định số hạng sai số ngẫu nhiên Để có ví liệu có tính giả X2 X3 X3* 10 50 52 15 75 75 18 90 97 24 120 129 30 150 152 dụ số cụ thể, xem thuyết sau: Có thể thấy rõ ràng là Vì vậy, có cộng tuyến hồn hảo hệ số tương quan đơn vị Biến tạo thành từ đơn giản cách cộng thêm số sau, số lấy từ bảng số ngẫu nhiên: 2, 0, 7, 9, Bây giờ, khơng cịn có cộng tuyến hoàn hảo biến * Tuy nhiên, hai biến tương quan chặt tính toán cho thấy hệ số tương quan chúng 0.9959 Nhân đây, lưu ý đa cộng tuyến, định nghĩa, đề cập đến quan hệ tuyến tính biến X Nó khơng bỏ qua quan hệ phi tuyến biến X Ví dụ, xem xét mơ hình hồi qui sau: (1.1.5) Các biến (sản lượng bình phương ra) (sản lượng lập phương ra) rõ ràng có quan hệ theo hàm số với quan hệ phi tuyến Chính xác mơ (1.1.5) khơng vi phạm đến giả định phi đa cộng tuyến Tuy nhiên, ứng dụng cụ thể, hệ số tương quan đo lường cách qui ước cho thấy , tương quan chặt, tương quan thấy, gây khó khăn cho việc ước lượng thông số mô hình (1.1.5) cao xác (nghĩa với sai số chuẩn hố hơn) Tại mơ hình hồi qui tuyến tính cổ điển giả định khơng có vấn đề đa cộng tuyến biến X? Lý là: Nếu đa cộng tuyến hoàn hảo theo (1.1.1), hệ số hồi qui biến X vô định sai số chuẩn không xác định Nếu đa cộng tuyến chưa hoàn hảo, (1.1.2), hệ số hồi qui, xác định lại có sai số chuẩn (liên quan đến thân hệ số) lớn, có nghĩa khơng thể ước lượng hệ số với độ Document continues below Discover more from:tế lượng kinh Trường Đại học… 38 documents Go to course 27 Bài tập klt aaaaaaaaaaaaaaaa kinh tế lượng đa bt ktl - đáp án bt kinh tế lượng kinh tế lượng None Nhóm - Các phương pháp pháp… kinh tế lượng 100% (1) TL KINH TẾ LƯỢNG Chất lượng kinh tế lượng 43 100% (1) None Lythuyet KTL - câu hỏi lý thuyết kinh tế lượng None BẢN WORD KTL - đề 32 tài thảo luận tác… xác cao Các phát biểu chứng minh phần sau None kinhnhững tế lượng Như đề cập, trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo, hệ số hồi qui không xác định sai số chuẩn chúng vô hạn Hiện tượng giải thích dạng mơ hình hồi qui ba biến Sử dụng dạng độ lệch, tất biến diễn tả độ lệch chúng so với trung bình mẫu Trong đó: ; ; (1.1.1.1) ; (1.1.1.2) mơ hình hồi quy biến viết lại dạng: (1.1.1.3) Theo tính tốn chương hồi quy bội ta thu ước lượng: (1.1.1.4) (1.1.1.5) Giả sử: số khác khơng, thay điều kiện vào (1.1.1.4) ta được: (1.1.1.6) biểu thức không xác định Tương tự ta khơng xác định Vì lại thu kết (1.1.1.6)? Lưu ý đến ý nghĩa giải thích điều cho ta tốc độ thay đổi trung bình thay đổi đơn vị cịn khơng đổi Nhưng điều có nghĩa khơng thể tách ảnh hưởng khỏi mẫu cho Trong kinh tế lượng điều phá hủy toàn ý định tách ảnh hưởng riêng biến lên biến phụ thuộc Thí dụ: thay điều kiện vào (1.1.1.3) ta được: Áp dụng cơng thức tính ước lượng phương pháp bình phương nhỏ thông thường ta được: Như dù ước lượng cách khơng thể xác định từ phương trình ẩn Vì vậy, ước lượng , khơng có cách để ước lượng riêng ; xác thì: cho phương trình có hai ẩn số (lưu ý cho trước) có vơ số nghiệm cho phương trình ứng với giá trị cho trước Ví dụ với số hạng cụ thể, chẳng hạn Ta có: Bây chọn giá trị tùy ý, có lời giải cho Chọn lời giải khác cho , lại có lời giải khác cho Dù có cố gắng khơng thể tìm cho giá trị Như trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo, nhận lời giải cho hệ số hồi quy riêng, ta lại nhận lời giải cho tổ hợp tuyến tính hệ số Chú ý trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo phương sai sai số tiêu chuẩn ước lượng vô hạn 1.2.1.2 Đa cộng tuyến hoàn hảo trương hợp đặc biệt xảy Trong số liệu liên quan đến chuỗi thời gian, thường xảy đa cộng tuyến khơng hồn hảo Xét mơ hình (1.1.1.3) Bây giả thiết có cộng tuyến khơng hồn hảo theo nghĩa: Trong trường hợp theo phương pháp bình phương nhỏ ta dễ dàng thu ước lượng Chẳng hạn: (1.1.2.1) Trong trường hợp khơng có lý để nói (1.1.2.1) không ước lượng 1.2.2 Nguyên nhân - Do phương pháp thu thập liệu: Các giá trị biến độc lập phụ thuộc lẫn mẫu khơng phụ thuộc lẫn tổng thể Ví dụ: Người thu nhập cao có khuynh hướng nhiều cải Điều với mẫu mà không với tổng thể Trong tổng thể có quan sát cá nhân có thu nhập cao khơng có nhiều cải ngược lại - Các dạng mơ hình dễ xảy đa cộng tuyến: Hồi quy dạng biến độc lập bình phương xảy đa cộng tuyến, đặc biệt phạm vi giá trị ban đầu biến độc lập nhỏ Các biến độc lập vĩ mô quan sát theo chuỗi thời gian