mô hình tự hồi quy vecto trong Kinh tế lượng

(Vecto Autoregression) Unrestricted Var VAR TỔNG QUAN Tại sao phải nghiên cứu và sử dụng mô hình VAR? ? 4 Định lý Gauss-Markov  Định lý: Nếu các giả thiết 1-6 được thỏa mãn thì sử dụng phương pháp OLS: 1. E(u i |X 2i , ,X ki )=0: không có sai số hệ thống 2. var(u i |X 2i , ,X ki ) = δ 2 với mọi i 3. cov(u i ,u j )=0 với mọi i khác j 4. u i ~ N(0, δ 2 ) với mọi i 5. Không có đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến X j 6. Biến X j là phi ngẫu nhiên, nếu là ngẫu nhiên thì phải độc lập với U i SIMS (1980s) Các nghiên cứu trước Yt = a0 + a1Xt + a2Yt-1 + a3Xt-1 + ut Xt = b0 + b1Yt + b2Yt-1 + b3Xt-1 + vt Sự chỉ trích của SIMS Vấn đề nội sinh NOBEL PRIZE Sims đã đề nghị sử dụng dạng thu gọn của mô hình cấu trúc để ước lượng: Xt = c0 + c1Yt-1 + c2Xt-1 + a1vt + ut Yt = d0 + d1Yt-1 + d2Xt-1 + vt + b1ut  Đây chính là mô hình VAR và nghiên cứu này của SIMS đã đạt giải Nobel Kinh tế năm 2011 ĐỊNH NGHĨA Xem xét mô hình VAR đơn giản gồm 2 biến:  Lãi suất Tín phiếu Kho bạc kỳ hạn 3 tháng: TB3t  Lãi suất Tín phiếu Kho bạc kỳ hạn 6 tháng: TB6t U1t v CHỌN TRỄ  FPE: Final prediction error criterion  AIC: Akaike information criterion  SIC: Schwars information criterion  Độ trễ phù hợp nếu thoả mãn nhiều nhất các tiêu chuẩn trên.  Mô hình VAR(p) tổng quát (dạng thu gọn):  Trong đó:  c là k × 1 vector hệ số chặn  Ai là một ma trận k × k ( i = 1, , p)  et là k × 1 vector sai số ĐỊNH NGHĨA [...]... trò là biến làm hồi quy PHÂN RÃ PHƯƠNG SAI  Mặc dù hàm phản ứng đẩy cung cấp thông tin về mức truyền dẫn của AS đến các TB, nhưng không cho biết tầm quan trọng của các cú sốc này trong việc giải thích sự biến động của các TB Để xem xét vấn đề này chúng ta áp dụng phân rã phương sai  Mục đích của phân rã là để giảm sự không chắc chắn trong một phương trình tới phương sai của sai số trong tất cả các . d0 + d1Yt-1 + d2Xt-1 + vt + b1ut  Đây chính là mô hình VAR và nghiên cứu này của SIMS đã đạt giải Nobel Kinh tế năm 2011 ĐỊNH NGHĨA Xem xét mô hình VAR đơn giản gồm 2 biến:  Lãi suất Tín phiếu. (1980s) Các nghiên cứu trước Yt = a0 + a1Xt + a2Yt-1 + a3Xt-1 + ut Xt = b0 + b1Yt + b2Yt-1 + b3Xt-1 + vt Sự chỉ trích của SIMS Vấn đề nội sinh NOBEL PRIZE Sims đã đề nghị sử dụng dạng thu gọn của mô hình. (Vecto Autoregression) Unrestricted Var VAR TỔNG QUAN Tại sao phải nghiên cứu và sử dụng mô hình VAR? ? 4 Định lý Gauss-Markov  Định lý: Nếu các giả thiết 1-6 được thỏa mãn