Bình luận về các điều kiện chi ngân sách nhà nước

22 534 0
Bình luận về các điều kiện chi ngân sách nhà nước

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Bình luận , các điều kiện chi ngân sách nhà nước

Trường Đại Học Thương Mại Bài thảo luận nhóm Đề tài phương sai sai số thay đổi Câu 1: 1, Bản chất Trái với giả thuyết mơ hình hồi tuyến tính cổ điển phương sai sai số không đổi varU i   E U i2   , i Phương sai sai số thay đổi có hàm mật độ xác suất không giống ứng với giá trị khác biến độc lập, nghĩa mơ tả cho trường hợp phương sai sai số thay đổi, varU i  E U i2   i2 Đồ thị minh họa trường hợp phương sai sai số thay đổi giảm dần theo giá trị biến độc lập f(u) Y X Thực hiện: Nhóm Trang Trường Đại Học Thương Mại 2, Nguyên nhân Phương sai thay đổi số nguyên nhân sau: - Do chất mối liên hệ kinh tế: có nhiều mối quan hệ kinh tế chứa đựng tượng Chẳng hạn mối quan hệ thu nhập tiết kiệm, thông thường thu nhập tăng mức độ biến động tiết kiệm tăng - Do kỹ thuật thu nhập số liệu cải tiến,  dường giảm Kỹ thuật thu thập số liệu cải tiến sai lầm phạm phải - Do người học hành vi khứ, Chẳng hạn, lỗi người đánh máy thời gian thực hành tăng - Phương sai sai số thay đổi xuất có quan sát ngoại lai Quan sát ngoại lai quan sát khác biệt nhiều(quá nhỏ lớn) với quan sát khác mẫu Việc đưa vào loại bỏ quan sát ảnh hưởng lớn đến phân tích hồi quy - Một ngun nhân khác mơ hình định dạng sai Có thể bỏ sót biến thích hợp dạng giải tích hàm sai 3, Hậu Mục ta xem hậu giả thiết phương sai sai số không đổi không thỏa mãn có ảnh hưởng đến ước lượng thu Có vấn đề sau: - Các ước lượng bình phương nhỏ nhất(OLS) khơng chệch khơng hiệu (ước lượng có phương sai nhỏ nhất) - Ước lượng phương sai bị chệch làm hiệu lực kiểm định Thực hiện: Nhóm Trang Trường Đại Học Thương Mại - Việc dùng thống kê t F để kiểm định giả thuyết khơng cịn đáng tin cậy nữa, kết kiểm định khơng cịn tin cậy - Kết dự báo khơng cịn hiệu sử dụng ước lượng bình phương nhỏ có phương sai khơng nhỏ Nghĩa sử dụng hệ số ước lượng tìm phương pháp khác mà chúng khơng chệch có phương sai nhỏ ước lượng OLS kết dự báo tốt Câu 2: A, Nhắc lại lý thuyết: 1, Cách phát a, Phương pháp định tính *) Dựa vào chất vấn đề nghiên cứu Trên thực tế số liệu chéo liên quan đến đơn vị không hay xảy tượng phương sai sai số thay đổi *) Dựa vào đồ thị phần dư Đồ thị sai số hồi quy (phần dư) giá trị biến độc lập X giá trị dự đoán Yˆ cho ta biết liệu phương sai sai số có thay đổi hay khơng Phương sai phần dư độ rộng biểu đồ phân rải phần dư X tăng Nếu độ rộng phần dư tăng giảm X tăng giả thiết phương sai số khơng thỏa mãn Biểu đồ phần dư X cho ta thấy độ rộng biểu đồ rải tăng lên (giảm đi) X tăng, có chứng cớ phương sai sai số thay đổi X tăng Chú ý người ta vẽ đồ thị phần dư bình phương X Nhưng có số vấn đề thực hành mà ta cần bàn tới xem xét hồi quy bội có nhiều biến giải thích phải làm nào? Liệu có Thực hiện: Nhóm Trang Trường Đại Học Thương Mại thể dùng đồ thị khơng? Một cách làm vẽ đồ thị phần dư theo Yˆ Vì Yˆi tổ hợp tuyến tính giá trị X nên đồ thị phần dư bình phương Yˆi mẫu gợi ý cho ta có tồn tượng phương sai thay đổi hay không ? b, Phương pháp định lượng *) Kiểm định Park: Park hình thứ hóa phương pháp đồ thị cho  i2 hàm biến giải thích X Dạng hàm đề nghị là:  i2  X i e vi Lấy ln vế ta ln  i2 ln    ln X i  vi Trong vi số hạng ngẫu nhiên Vì  i2 chưa biết nên Park đề nghị sử dụng ei2 thay cho  i2 ước lượng hồi quy sau: Trong ln ei2 ln  i2   ln X i  vi 1   ln X ivi 1 ln  i2 , (1)  i2 thu từ hồi quy gốc Để thực kiểm định park ta tiến hành bước sau: Ước lượng hồi quy gốc, cho dù có khơng tồn tượng phương sai sai số thay đổi Từ hồi quy gốc thu phần dư ei sau bình phương chúng e2i đến lấy ln ei2 Ước lượng hồi quy biến giải thích (Xi) biến giải thích hồi quy gốc, có nhiều biến giải thích ước lượng hồi quy biến giải thích, ước lượng hồi quy yˆi làm biến giải thích, yˆi yi ước lượng Thực hiện: Nhóm Trang Trường Đại Học Thương Mại kiểm định giả thiết Ho:  = nghĩa khơng có tượng phương sai sai số thay đổi Nếu có tồn mối liên hệ có ý nghĩa mặt thống kê ln e2 lnXi giả thiết H0:  2= bác bỏ, trường hợp ta phải tìm cách khắc phục Nếu giả thiết H0:  2= chấp thuận  hồi quy (1) giải thích giá trị phương sai không đổi ( 1 ln  ) *) Kiểm định Glejser Kiểm định Glejser tương tự kiểm định Park Sau thu phần dư ei từ hồi quy theo phương pháp bình quân nhỏ nhất, Glejser đề nghị giá trị hồi quy giá trị tuyệt đối ei, ei biến X mà có kết hợp chặt chẽ với  i2 Trong thực nghiệm Glejser sử dụng hàm sau: ei = β1 + β2 Xi + vi ei = β1 + β2 ei = β1 + β2 ei = β1 + β2 ei = 1   X i ei =    X i2 Xi Xi + vi + vi Xi + vi + vi + vi Trong vi sai số Giả thiết H0 trường hợp nêu khơng có phương sai sai số thay đổi, nghĩa H0: β2 = Nếu giả thiết bị bác bỏ có tượng phương sai sai số thay đổi Cần lưu ý kiểm định Glejser có vấn đề kiểm định Park Goldfeld Quandt sai số vi hồi quy Glejser có số vấn đề, giá trị kỳ vọng khác khơng, có tương quan chuỗi Tuy nhiên Glejser cho mẫu kiểm định lớn mơ hình đầu cho ta kết tốt việc vạch tượng phương sai sai số thay đổi ( hai mơ hình cịn có vấn đề phi tuyến theo tham số, đó, khơng thể ước lượng thủ tục bình phương nhỏ thơng thường) Thực hiện: Nhóm Trang Trường Đại Học Thương Mại Do mà kiểm định Glejser sử dụng cơng cụ để chuẩn đốn mỗ lớn *)Kiểm định Goldfeld- Quandt Nếu giả thiết phương sai sai số thay đổi  i2 liên hệ dương với biến giải thích mơ hình hồi quy ta sử dụng kiểm định này.Để đơn giản ta xét mơ hình biến: Yi =  +  2Xi + Ui Giả sử  i2 có liên hệ dương với biến X theo cách sau:  i2 =  Xi2 Trong  (*) số Giả thiết có nghĩa  i2 tỉ lệ với bình phương biến X Nếu giả thiết (*) thích hợp điều có nghĩa X tăng  i2 tăng Thủ tục kiểm định Goldfeld-Quandt gồm bước sau: Bước 1: Sắp xếp quan sát theo thứ tự tăng dần biến X Bước 2: Bỏ c quan sát theo cách sau: Đối với mơ hình biến, George G Judge đề nghị : c = cỡ mẫu khoảng n = 30 c = 10 cỡ mẫu khoảng n = 60 chia số quan sát lại thành nhóm, nhóm có n c quan sát Bước 3: Sử dụng phương pháp bình phương bé ước lượng tham số hàm hồi quy n c đầu cuối: thu tổng bình phương phần dư RSS1, RSS2 tương ứng với giá trị Xi nhỏ RSS2 - ứng với Thực hiện: Nhóm Trang Trường Đại Học Thương Mại giá trị Xi nhỏ Bậc tự tương ứng với n c n  c  2k - k 2 Trong k số tham số ước lượng kể hệ số chặn ( trường hợp biến k=2) RSS Bước 4: Tính F = RSS df df Nếu U1 phân phối chuẩn giả thiết phương sai có điều kiện khơng đổi thỏa mãn F tn theo phân phối F với bậc tự tử số mẫu số (n – c – 2k)/2, nghĩa F có phân phối F(df,df) Trong ứng dụng F tính lớn điểm tới hạn F mức ý nghĩa mong muốn từ bỏ giả thiết H0: phương sai có điều kiện khơng đổi, nghĩa nói phương sai số thay đổi Chú ý trường hợp biến giải thích X nhiều việc xếp quan sát kiểm định bước làm biến biến giải thích Chúng ta tiến hành kiểm định Park biến X *) Kiểm định white Kiểm định white đề nghị thủ tục khơng địi hỏi U có phân phối chuẩn Kiểm định kiểm định tổng quát phương sai xét mơ hình sau: Yi  1 X   X  U i (3) Bước 1: Ước lượng (3) OLS, từ thu phần dư tương ứng Bước 2: Ước lượng mơ hình sau: ei2    X   X   X 22   X 32   X X  Vi (4) R2 hệ số xác định bội từ (4) Bước 3: Kiểm định giả thuyết H0 : Phương sai sai số đồng (      0 ) H1 : Phương sai sai số thay đổi Thực hiện: Nhóm Trang Trường Đại Học Thương Mại nR2 có phần xấp xỉ  (df ) , df hệ số mơ hình (4) khơng kể hệ số chặn Bước 4: Nếu nR2 không vượt giá trị  2 (df ) giả thuyết H0 khơng có sở bị bác bỏ ngược lại *) Kiểm định dựa biến phụ thuộc Kiểm định dựa ý tưởng cho phương sai yếu tố ngẫu nhiên phụ thuộc biến độc lập có hay khơng có mơ hình, khơng biết rõ chúng biến Vì thay xem xét quan hệ người ta xem xét mơ hình sau : 12 = 1 +2(E(Y1))2 (5) Trong (5),  i2 E(Y1) chưa biết sử dụng ước lượng ei2 Yˆi Bước 1: Ước lượng mơ hình ban đầu OLS Từ thu ei Ŷi Bước 2: Ước lượng mơ hình sau OLS: ei2 =α1 + α2 Yˆi + v1 Từ kết thu R2 tương ứng Có thể sử dụng hai kiểm định sau để kiểm định thiết: H0: Phương sai sai số đồng H1: Phương sai sai số thay đổi a Kiểm định 2 nR2 có phân phối xấp xỉ 2 Nếu nR2 lớn  H0 bị bác bỏ Trường hợp ngược lại khơng có sở bác bỏ H0 b kiểm định F Thực hiện: Nhóm Trang Trường Đại Học Thương Mại     2  F   se(ˆ )    Nếu có phân bố F(1,n - 2) F  F (1.n  2) hệ số  0 , có nghĩa H bị bác bỏ 2, Cách khắc phục a, Biết  i2 Khi biết  i2 dễ dàng khắc phục phương pháp OLS có trọng số b, Chưa biết  i2 Chúng ta minh họa mơ hình hồi quy gốc sau: Yi  1 X  U i Xét giả thuyết sau: *) Giả thuyết Phương sai sai số tỉ lệ với bình phương biến giải thích: E( U i2 ) =  X i2 (6) Nếu phương pháp đồ thị cách tiếp cận Park Glejser… cho phương sai Ui tỉ lệ với bình phương biến giải thích X biến đổi mơ hình gốc theo cách sau: Chia mơ hình gốc cho Xi (Xi ≠ 0) Yi Xi  U i = X +  + X = 1 i i Xi +  + Vi (7) Ui Trong vi = X số hạng nhiễu biến đổi, rõ ràng E(vi)2 =  , i thực vậy: Thực hiện: Nhóm Trang Trường Đại Học Thương Mại E(vi) = U E  i  Xi    = X i2  X i2 E(Ui) = = 2 X i2 Như tất giả thiết mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển thoả mãn (7) ta áp dụng phương pháp bình phương nhỏ Yi cho phương trình biến đổi (4) Hồi quy X theo i Xi *) Giả thuyết Phương sai sai số tỉ lệ với biến giải thích X: E(Ui)2=2 Xi Nếu sau ước lượng hồi quy phương pháp bình phương nhỏ thơng thường, vẽ đồ thị phần dư biến giải thích X quan sát thấy tượng phương sai sai số liên hệ tuyến tính với biến giải thích cách tin tưởng mơ hình gốc biến đổi sau: Với i chia vế mơ hình gốc cho X i (với Xi > 0) Yi U 1    X i  i    X i  vi = Xi Xi Xi Xi Trong v i = (8) Ui thấy E(vi) = 2 Xi Chú ý: Mơ hình (8) mơ hình khơng có hệ số chặn ta sử dụng mơ hình hồi quy qua gốc để ước lượng β1 β2, sau ước lượng (8) trở lại mơ hình gốc cách nhân vế (8) với Xi *) Giả thuyết Thực hiện: Nhóm Trang 10 Trường Đại Học Thương Mại Phương sai sai số tỉ lệ với bình phương giá trị kỳ vọng Y, nghĩa   E U i2   E Yi   Khi thực phép biến đổi sau: Yi U   1   X i  i  1  2 X i  Vi E Y i  E Yi  E Yi  E Yi  E Yi  E Yi  U i Trong đó: Vi  E Y  , i (9) Var (Vi )  Nghĩa nhiễu Vi có phương sai khơng đổi Điều xảy hồi quy (9) thỏa mãn giả thiết phương sai khơng đổi mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển Tuy nhiên phép biến đổi (9) chưa thực thân E(Yi) phụ thuộc vào β1 β2 β1 β2 lại chưa biết Nhưng biết Ŷi = β1 + β2 Xi ước lượng E(Yi) Do tiến hành theo bước sau: Bước 1: Ước lượng hồi quy phương pháp bình phương bé thơng thường, thu Ŷi Sau sử dụng Ŷi để biến đổi mơ hình gốc thành dạng sau: 1 X  Yi  1      i   Vi ˆ ˆ Yˆi  Yi   Yi  (10) Ui Trong Vi= Yˆ i Bước 2: Ước lượng hồi quy (10), dù Ŷi khơng xác E(Yi), chúng ước lượng vững nghĩa cỡ mẫu tăng lên vơ hạn chúng hội tụ đến E(Yi) phép biến đổi (10) sử dụng thực hành cỡ mẫu tương đối lớn *) Giả thuyết 4: Hạng hàm sai Đôi thay cho việc dự đoán  i2 người ta định dạng lại mơ hình Chẳng hạn thay cho việc ước lượng hồi quy gốc ước lượng hồi quy: LnYi 1   ln X i   U i Thực hiện: Nhóm (11) Trang 11 Trường Đại Học Thương Mại Việc ước lượng hồi quy (11) làm giảm phương sai sai số thay đổi tác động phép biến đổi loga Một ưu phép biến đổi loga hệ số góc  hệ số co dãn Y X B, Chọn xử lý số liệu có phương sai thay đổi BẢNG THỐNG KÊ DOANH THU CỦA 50 DOANH NGHIỆP LỚN NHẤT NƯỚC MỸ NĂM 2009 ST T Y X Z STT Y X Z 2338.21 489.47 20.1 26 7011.38 2635.76 52 1052.17 232.61 35.9 27 1911.2 406.1 26.6 2145.78 35.65 40.7 28 114552 7660 9.6 42905 8235 27.4 29 3318.13 162.16 7.3 1305.58 80.72 8.8 30 15040 2749 43.9 24748.9 827.6 6.1 31 22744.7 4551 29.8 4365.26 427.89 14.1 32 859.77 145.91 26 4405.4 361.8 12 33 1177.74 175.69 27.6 2346.8 205.1 9.2 34 935.25 266.5 67.6 10 24509 902 4.6 35 1654.41 177 20.6 11 774 34.5 7.1 36 3054.9 31.7 12 10800 428 5.3 37 2826.2 228.5 16.5 13 2689.89 776.75 32.9 38 3631.28 1376.22 52.5 14 1461.45 165.61 16.7 39 21565 942 12.4 15 5486.6 921.8 25.9 40 7577.19 360.83 7.7 16 23650.56 6520.45 35.1 41 1724.11 246.6 39.9 17 840.41 53.87 12.5 42 11724 2109 30.94 18 7453 470 8.4 43 2820.07 317.83 17.34 19 4726.77 200.37 6.6 44 14143 1898 24 Thực hiện: Nhóm Trang 12 Trường Đại Học Thương Mại 20 5223.25 475.52 15.5 45 2229 131 20.7 21 3864.01 196.3 10.3 46 4978.9 479.5 14.5 22 748.24 87.3 14.6 47 3278.66 534.96 18.9 23 9041 1152 25.3 48 3326.45 67.99 24 59804.2 1280.3 3.8 49 6012.4 448.2 14.8 25 15403 2915 31.7 50 71759.99 503.4 1.3 Nguồn: http://www.businessweek.com Trong đó: Y: Tổng doanh thu doanh nghiệp năm 2009 Đơn vị ( triệu USD) X: Tổng thu nhập ròng doanh nghiệp 2009 Đơn vị ( triệu USD) Z: Lợi nhuận doanh nghiệp năm 2009 Đơn vị ( triệu USD) Để chứng minh cho bảng số liệu thu thập có tượng phương sai sai số thay đổi ta thực công việc sau: 1, Phương pháp định tính a, Dựa vào chất vấn đề nghiên cứu Chúng ta thu thập số liệu chéo công ty khác thời điểm Do quy mô, thương hiệu, số vốn công ty không giống doanh thu cơng ty có quy mơ khác ứng với thu nhập ròng, lợi nhuận biến động khơng giống Do có số liệu có phương sai thay đổi xem xét chúng mặt khác Thực hiện: Nhóm Trang 13 Trường Đại Học Thương Mại b Dựa vào đồ thị phần dư ei Đồ thị phần dư Thực hiện: Nhóm Yˆ Trang 14 Trường Đại Học Thương Mại Yˆ ei Đồ thị bình phương phần dư Yˆ Yˆ Từ hai đồ thị cho thấy độ rộng biểu đồ rải tăng lên ta nói phương sai sai số thay đổi Yˆ Yˆ tăng, tăng 2, Phương pháp định lượng a, Kiểm định Park: Ta sử dụng Eviews hồi quy ln ei theo ln Yˆ kết sau: Thực hiện: Nhóm ei ei Trang 15 Trường Đại Học Thương Mại Ta có P- value = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ H0 Vậy phương sai thay đổi b, Kiểm định Glejser Ta thực hồi quy ei = β1 + β2 X1+ vi Ta có P-value = 0.0013 < 0.05 nên bác bỏ H0 Vậy phương sai thay đổi c, Kiểm định Goldfeld- Quandt Ta bỏ c = 10 quan sát giữa, từ quan sát 21- 30 Thực hiện: Nhóm Trang 16 Trường Đại Học Thương Mại RSS Tính F = RSS df = df 3,78.10 / 17 5,76.10 / 17 = 6.5625 > F0,05(17,17) = 2.28 Vậy phương sai thay đổi Thực hiện: Nhóm Trang 17 Trường Đại Học Thương Mại d, Kiểm định White Ta thực hồi quy hàm sau: ei2    X   X   X 22   X 32   X X  Vi Ta có P-value = 0.00066 < 0.05 nên bác bỏ H0 Vậy phương sai thay đổi d, Kiểm định Dựa biến phụ thuộc Ta hồi quy ei2 theo Yˆ Thực hiện: Nhóm Trang 18 Trường Đại Học Thương Mại nR2 = 50.0,226076 = 11.3038 >     2  F   se(ˆ )     02, 05 3.84 = (0,263607/0,070398)2 = 14.02146 > F0,05(1,48) Trong trường hợp tiêu chuẩn 2 F cho thông tin bác bỏ H0 Vậy phương sai sai số thay đổi Để khắc phục tượng phương sai sai số thay đổi xin có số giải pháp sau: Cách khắc phục a, Giả Thuyết E( U i2 ) =  X i2 Ta thực hồi quy sau: Yi X =  Z U i 1 +  + + X = 1 X X Thực hiện: Nhóm X +  + 3 Z X + Vi Trang 19 Trường Đại Học Thương Mại Dùng kiểm định white kiểm tra lại: Ta có P-value = 0.947834 nên chấp nhận H0 khơng cịn phương sai thay đổi b, Giả Thuyết E(Ui)2=2 Xi Ta thực hồi quy sau: Yi X  U 1 Z Z  2 X  3  i 1  2 X  3  Vi X X X X X Thực hiện: Nhóm Trang 20 ... với bình phương biến giải thích: E( U i2 ) =  X i2 (6) Nếu phương pháp đồ thị cách tiếp cận Park Glejser… cho phương sai Ui tỉ lệ với bình phương biến giải thích X biến đổi mơ hình gốc theo cách... i2 có liên hệ dương với biến X theo cách sau:  i2 =  Xi2 Trong  (*) số Giả thiết có nghĩa  i2 tỉ lệ với bình phương biến X Nếu giả thiết (*) thích hợp điều có nghĩa X tăng  i2 tăng Thủ tục... phương sai sai số không đổi không thỏa mãn có ảnh hưởng đến ước lượng thu Có vấn đề sau: - Các ước lượng bình phương nhỏ nhất(OLS) khơng chệch khơng hiệu (ước lượng có phương sai nhỏ nhất) - Ước

Ngày đăng: 04/04/2013, 10:51

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan