slide thuyết trình kinh tế lượng VCU đề tài hiện tượng tự tương quan ,nguyên nhân và giải pháp

Hậu quả- Ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch, nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả nữa.. - Các ước lượng của phương sai là chệch

Đề tài: Hiện tượng tự tương quan

Nguyên nhân và giải pháp.

Nội dung

Phần 1- Bản chất hiện tượng tự tương quan.

Phần 2 – Phát hiện có tự tương quan

Phần 3 – Biện pháp khắc phục Phần 4 – Bài tập thực hành trên Eview.

1.1 Định nghĩa

- Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính cổ

điển giả thiết rằng không có sự tương quan

giữa các nhiễu Ui nghĩa là:

Cov(Ui, Uj) = 0 (i ≠ j) (1.1)

- Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện

tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát lại có thể phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là:

Cov(Ui, Uj) ≠ 0 (i ≠ j) (1.2)

1.2 Nguyên nhân của tự tương quan

- Nguyên nhân khách quan:

1.5 Hậu quả

- Ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường

vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch, nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả nữa.

- Các ước lượng của phương sai là chệch và thông

thường là thấp hơn giá trị thực của phương sai, do

đó giá trị của thống kê T được phóng đại lên

nhiều lần.

- Các kiểm định t và F nói chung không đáng tin

cậy.

- cho ước lượng chệch của

thực, và trong một số trường hợp nó dường như ước lượng thấp

- có thể là độ đo không đáng tin cậy cho

thực

- Các phương sai và sai số tiêu chuẩn của dự

đoán đã tính được cũng có thể không hiệu quả

Phần 2 – Phát hiện có tự tương quan

2.1 Phương pháp đồ thị

2.2 Phương pháp kiểm định số lượng

2.1 Phương pháp đồ thị

Có nhiều cách khác nhau để xem xét các phần

dư Chẳng hạn chúng ta có thể đơn thuần vẽ

đồ thị của еt theo thời gian như hình dưới:

ta thấy phần dư không biểu

thị một kiểu mẫu nào khi

thời gian tăng lên → không có

dấu hiệu của tương quan

chuỗi

2.2 Phương pháp kiểm định số lượng

2.2.1 Kiểm định các đoạn mạch

2.2.2 Kiểm định về tính độc lập của các phần dư

2.2.3 Kiểm định d.Durbin – Watson

2.2.4 Kiểm định Breusch – Godfrey

2.2.5 Kiểm định Durbin h

2



2.2.4 Kiểm định Breusch – Godfrey

Xét giả thiết:

Kiểm định như sau:

- Bước 1: Ước lượng mô hình hồi quy gốc bằng

phương pháp bình phương nhỏ nhất để nhận

được các phần dư

- Bước 2: Cũng bằng phương pháp bình phương

nhỏ nhất, ước lượng mô hình sau để thu được hệ

0     

    p

12 08/23/24 Kinh tế lượng

2.2.4 Kiểm định Breusch – Godfrey

W       

3.2.3 Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng

3.2.4 Thủ tục Cochrane – Orcutt hai bước 3.2.5 Phương pháp Durbin – Watson hai bước

để ước lượng 3.2.6 Các phương pháp khác ước lượng

3.2.5 Phương pháp Durbin – Watson hai bước

để ước lượng

Ta viết lại pt sai phân tổng quát dưới dạng

sau:

(1.31)

Durbin đã đề xuất thủ tục 2 bước:

(1) Coi (1.31) như là 1 mô hình hồi quy bội,

hồi quy theo , và và coi

giá trị ước lượng được của hệ số hồi quy

của là ước lượng của

(2) Sau khi thu được , hãy đổi biến

và

và ước lượng hồi quy bằng phương pháp bình

phương nhỏ nhất thông thường trên các biến đã biến đổi đó như ở (1.21)

Y Y

Phần 4 – Bài tập thực hành trên Eview

1 Ước lượng mô hình hồi quy trên

2 Phát hiện hiện tượng tự tương quan

3 Khắc phục hiện tượng tự tương quan.

Giải thích biến

 Y: Biến phụ thuộc - Mức nhập khẩu

 X: Biến giải thích - Tổng sản phẩm quốc dân

 Z: Biến giải thích - Tiêu dùng

Bảng số liệu

Y X Z85.2 536.8 90.6

131.5 868.5 104.2146.2 935.5 109.8140.8 982.4 116.3166.0 1063.4 121.3188.3 1171.1 125.3

220 1306.6 133.1

1 Ước lượng mô hình hồi quy

Ta có MHHQ

Ŷi = 29.18189 + 0.208446 Xi – 0.690552 Zi

3 Phát hiện hiện tượng tự tương

quan

3.1 Kiểm định Breusch-Godfrey (BG).

Kiểm định giả thuyết Ho: không có hiện tượng tự tương quan bậc 1.

P- value > 0.05

Chưa có cơ sở bác bỏ Ho hay không có

hiện tượng tự tương quan.

Phương pháp Durbin – Watson d

Ta có : n = 12 K’ = 2

du = 1.579 dl = 0,812

Ta thấy : dl < d < du

Phương pháp đồ thị.

Từ cửa sổ Equation chọn procs/ make Residual