HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN TRONG KINH TẾ LƯỢNG

32 1K 1
HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN TRONG KINH TẾ LƯỢNG

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

I, Bản chất của đa cộng tuyến – đa cộng tuyến hoàn hảo và không hoàn hảo. Nguyên nhân.II, Ước lượng khi có đa cộng tuyến1.Ước lượng trong trường hợp có đa cộng tuyến hoàn hảo.2.Ước lượng trong trường hợp có đa cộng tuyến không hoàn hảo.III, Hậu quả của đa cộng tuyến1.Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng bình quân bé nhất lớn.2.Khoảng tin cậy rộng hơn.3.Tỷ số t mất ý nghĩa.4.R2 cao nhưng tỉ số t ít ý nghĩa.5.Các ước lượng bình phương bé nhất và các sai số tiêu chuẩn của chúng trở nên rất nhạy đối với những thay đổi nhỏ trong số liệu.6.Dấu của các ước lượng của hệ số hồi quy có thể sai7.Thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác, mô hình sẽ thay đổi về độ lớn của các ước lượng hoặc dấu của chúng.IV, Phát hiện ra sự tồn tại của đa cộng tuyến.1.R2 cao nhưng tỉ số t thấp.2.Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao.3.Xem xét tương quan riêng.4.Hồi quy phụ.5.Nhân tử phóng đại phương sai.6.Độ đo Theil.V, Biện pháp khắc phục.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 một.5.Giảm tương quan trong hồi quy đa thức.6.Một số biện pháp khác.VI, Bài tập ví dụ.

Hànội - 2013 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA MARKETING  BÀI THẢO LUẬN MÔN: KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN Giáo viên hướng dẫn: Nhóm sinh viên thực hiện: Nhóm 7 Lớp học phần: 1312AMAT0411 Mục lục LỜI MỞ ĐẦU I, Bản chất của đa cộng tuyến – đa cộng tuyến hoàn hảo và không hoàn hảo. Nguyên nhân. II, Ước lượng khi có đa cộng tuyến 1. Ước lượng trong trường hợp có đa cộng tuyến hoàn hảo. 2. Ước lượng trong trường hợp có đa cộng tuyến không hoàn hảo. III, Hậu quả của đa cộng tuyến 1. Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng bình quân bé nhất lớn. 2. Khoảng tin cậy rộng hơn. 3. Tỷ số t mất ý nghĩa. 4. R 2 cao nhưng tỉ số t ít ý nghĩa. 5. Các ước lượng bình phương bé nhất và các sai số tiêu chuẩn của chúng trở nên rất nhạy đối với những thay đổi nhỏ trong số liệu. 6. Dấu của các ước lượng của hệ số hồi quy có thể sai 7. Thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác, mô hình sẽ thay đổi về độ lớn của các ước lượng hoặc dấu của chúng. IV, Phát hiện ra sự tồn tại của đa cộng tuyến. 1. R 2 cao nhưng tỉ số t thấp. 2. Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao. 3. Xem xét tương quan riêng. 4. Hồi quy phụ. 5. Nhân tử phóng đại phương sai. 6. Độ đo Theil. V, Biện pháp khắc phục. 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 một. 5. Giảm tương quan trong hồi quy đa thức. 6. Một số biện pháp khác. VI, Bài tập ví dụ. Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam Độc lập - Tự do - Hạnh phúc *** BIÊN BẢN HỌP NHÓM Nhóm 7 - lớp 1312AMAT0411 Ngày: 30/03/2013 Địa điểm: sân thư viên Đại Học Thương Mại Nội dung: Tổng hợp nội dung phân công, thảo luận nói rõ về đề tài Stt Thành viên Chức vụ Phân công 1 Nguyễn Thị Nga Nhóm trưởng Tìm số liệu, tổng hợp bài 2 Thành viên Lý thuyết 3 Nguyễn Thị Ngân Thành viên Bài ví dụ 4 Vũ Thị Ngân Thành viên Bài ví dụ 5 Hoàng Trung Nghĩa Thành viên Làm slide 6 Đào Thị Ngoan Thành viên Tính cấp thiết của đề tài + tổng kết 7 Nguyễn Quý Ngọc Thành viên Thuyết trình + làm ví dụ 8 Phạm Thị Ngọc Lý thuyết 9 Phùng Hồng Ngọc Thành viên Thuyết trình lý thuyết 10 Thành viên Nhóm trưởng Nguyễn Thị Nga LỜI MỞ ĐẦU Trong mô hình phân tích hồi quy bội, chúng ta giả thiết giữa các biến giải thích X i của mô hình độc lập tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy đối với một biến cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến tương ứng khi tất cả các biến khác nhau trong mô hình được giữ cố định. Tuy nhiên khi giả thiết đó bị vi phạm tức là các biến giải thích có tương quan thì chúng ta không thể tách biệt sự ảnh hưởng riêng biệt của 1 biến nào đó. Hiện tượng trên được gọi là đa cộng tuyến. Vậy để hiểu đa cộng tuyến là gì? Hậu quả của hiện tượng này như thế nào? Làm thế nào để phát hiện và biện pháp khắc phục nó. Để trả lời câu hỏi trên, sau đây chúng ta cùng đi thảo luận về đề tài “Hiện tượng đa cộng tuyến”. I, Bản chất của đa cộng tuyến – đa cộng tuyến hoàn hảo và không hoàn hảo. Nguyên nhân. 1. Bản chất của đa cộng tuyến – đa cộng tuyến hoàn hảo và không hoàn hảo. Khi xây dựng mô hình hồi quy bội, trường hợp lý tưởng là các biến X i trong mô hình không có tương quan với nhau; mỗi biến X i chứa một thông tin riêng về Y, thông tin không chứa trong bất kì biến X i khác. Trong thực hành, khi điều này xảy ra ta không gặp hiện tượng đa cộng tuyến. Trong những trường hợp còn lại, ta gặp hiện tượng đa cộng tuyến. Giả sử ta phải ước lượng hàm hồi quy Y gồm k biến giải thích X 1 , X 2 , X 3 ,… ,X k Y 1 = β 1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + U i , ),1( ni = Các biến X 2 , X 3 , , X k gọi là các đa cộng tuyến hoàn hảo hay còn gọi là đa cộng tuyến chính xác. Điều này xảy ra nếu tồn tại λ 2 , , λ k là các hằng số không đồng thời bằng không sao cho: λ 2 X 2 + λ 3 X 3 + + λ k X k = 0 Các biến X 2 , X 3 , , X k gọi là các đa cộng tuyến không hoàn hảo nếu tồn tại λ 2 , , λ k không đồng thời bằng không sao cho: λ 2 X 2 + λ 3 X 3 + + λ k X k + V i = 0 (1.1) trong đó V i là sai số ngẫu nhiên. Trong (1.1) giả sử ∃ λ i ≠ 0 khi đó ta biểu diễn: X i = 32 2 2 3 i i i i V X X λ λ λ λ λ λ λ − − − − − (1.2) Từ (1.2) ta thấy hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi một biến giải thích được biểu diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các biến giải thích còn lại đối với mọi điểm của tập số liệu. [...]... thì Z có mối liên hệ tuyến tính với X và T KL: Mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến 2.3 Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai +, VIF = 1 1 − R22 +, VIF = +, VIF = = 1 1 − R32 = = 172,23288 > 10 = = 163,82699 > 10 1 2 1 − R4 = = 17,508842 > 10 Theo lý thuyết nếu VIF ≥ 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa ba biến độc lập trong mô hình Vậy mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến 2.4 Đo độ Theil... 0,997410 – (0.997410 – 0,976468) – (0.997410 – 0,977005) – (0,997410 – 0,986583) = 0,945236 Vậy độ đo của Theil về mức độ đa cộng tuyến là 0,945236 B3 Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến trong trường hợp này Loại bỏ biến đa cộng tuyến khỏi mô hình Dựa vào kết quả ước lượng bằng phần mềm eviews trong bảng 3 và bảng 4 ta có mô hình hồi quy của biến phụ thuộc Y với từng biến giải thích như sau: *) Khi bỏ biến... phóng đại phương sai Một thước đo khác của hiện tượng đa cộng tuyến là nhân tử phóng đại phương i i sai gắn với biến X , ký hiệu là VIF(X ) 2 i i VIF(X ) được thiết lập trên cơ sở của hệ số xác định R trong hồi quy của biến X với các biến khác nhau như sau: i VIF(X ) = 1 1 − R i2 (1.15) i Nếu VIF ≥ 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa 2 biến độc lập trong mô hình i Nhìn vào công thức (1.15)... hơn căn bệnh 5 Giảm tương quan trong hồi quy đa thức Nét khác nhau của hồi quy đa thức là các biến giải thích xuất hiện với lũy thừa khác nhau trong mô hình hồi quy Trong thực hành để giảm tương quan trong hồi quy đa thức người ta thường sử dụng dạng độ lệch Nếu việc sử dụng dạng độ lệch mà vẫn không giảm đa cộng tuyến thì người ta có thể phải xem xét đến kỹ thuật đa thức trực giao “ 6 Một số biện... Chẳng hạn lý thuyết kinh tế cho rằng đối với hàng hóa bình thường khi thu nhập tăng, cầu hàng hóa tang, nghĩa là khi hồi quy thu nhập là một trong các biến giải thích, biến phụ thuộc là lượng cầu của hàng hóa, nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến gần hoàn hảo thì ước lượng của hệ số của biến thu nhập có thể mang dấu âm – mâu thuẫn với điều ta mong đợi 7 Thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến... cao trong khi đó r 2 3 2 13, 24 ;r 4 2 14, 23 ;r tương đối thấp thì điều đó có thể gợi ý rằng các biến X , X và X có tương quan cao và ít nhất một trong các biến này là thừa Dù tương quan riêng rất có ích nhưng nó cũng không đảm bảo rằng sẽ cung cấp cho ta hướng dẫn chính xác trong việc phát hiện ra hiện tượng đa cộng tuyến 4 Hồi quy phụ Một cách có thể tin cậy được để đánh giá mức độ của đa cộng tuyến. .. biến độc lập trong mô hình xuống còn 1 biến Z*t Sau khi thu được ước lượng của α thì tính được từ điều kiện 2 Thu thập số liệu hoặc lấy thêm mẫu mới Vì đa cộng tuyến là đặc trưng của mẫu nên có thể có mẫu khác liên quan đến cùng các biến trong mẫu ban đầu mà đa cộng tuyến có thể không nghiêm trọng nữa Điều này có thể làm được khi chi phí cho việc lấy mẫu khác có thể chấp nhận được trong thực tế Đôi khi... thực tế Đôi khi chỉ cần thu thập thêm số liệu, tăng cỡ mẫu có thể làm giảm tính nghiêm trọng của đa cộng tuyến 3 Bỏ biến Khi có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì cách “ đơn giản nhất” là bỏ biến cộng tuyến ra khỏi phương trình Khi phải sử dụng biện pháp này thì cách thức tiến hành như sau : Giả sử trong mô hình hồi quy của ta có Y là biến được giải thích còn X 2, X3 … Xk là các biến giải thích... R > 0,8) mà tỉ số t thấp thì đó chính là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến 2 Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao Nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao (vượt 0,8) thì có khả năng có tồn tại đa cộng tuyến Tuy nhiên tiêu chuẩn này thường không chính xác Có những trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn có đa cộng tuyến Thí dụ, 1 2 3 ta có 3 biến giải thích X , X , X như... Nhưng trong khi đó lại có thể rất cao, nên bằng kiểm định F, chúng ta có thể bác bỏ giả thiết: : = = …… = = 0 Mâu thuẫn này cũng là tín hiệu của đa cộng tuyến 5 Các ước lượng bình phương bé nhất và các sai số tiêu chuẩn của chúng trở nên rất nhạy đối với những thay đổi nhỏ trong số liệu 6 Dấu của các ước lượng của hệ số hồi quy có thể sai Khi có đa cộng tuyến gần hoàn hảo thì có thể thu được các ước lượng . cùng đi thảo luận về đề tài Hiện tượng đa cộng tuyến . I, Bản chất của đa cộng tuyến – đa cộng tuyến hoàn hảo và không hoàn hảo. Nguyên nhân. 1. Bản chất của đa cộng tuyến – đa cộng tuyến hoàn. Bản chất của đa cộng tuyến – đa cộng tuyến hoàn hảo và không hoàn hảo. Nguyên nhân. II, Ước lượng khi có đa cộng tuyến 1. Ước lượng trong trường hợp có đa cộng tuyến hoàn hảo. 2. Ước lượng trong. Hànội - 2013 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA MARKETING  BÀI THẢO LUẬN MÔN: KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN Giáo viên hướng dẫn: Nhóm sinh viên thực hiện: Nhóm 7 Lớp

Ngày đăng: 21/05/2015, 08:46

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • Qt =ALαtKβteUt (1.17)

  • LnQt = LnA + lnL=t + βK Ut

  • 3. Bỏ biến

  • 4. Sử dụng sai phân cấp 1

  • 5. Giảm tương quan trong hồi quy đa thức

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan