Tương quan chuỗi AR, vì sao chúng ta phải quan tâm đến sự tương quan chuỗi? Các giả thiết đặt ra để đáp ứng sự tưởng quan chuỗi và các quan tâm đặc biệt sau đây: Tương quan chuỗi AR. Hậu quả của việc bỏ qua chuỗi AR Kiểm định AR Các thủ tục ước Lượng. Các phương pháp đồ thị
1 TÖÔNG QUAN CHUOÃI TÖÔNG QUAN CHUOÃI (Serial Correlation) (Serial Correlation) 2 NỘI DUNG NỘI DUNG 1. Tương quan chuỗi (Tự tương quan – AR) ? 2. Hậu quả của việc bỏ qua AR 3. Kiểm đònh AR 4. Các thủ tục ước lượng 3 Tương quan chuỗi ? Tương quan chuỗi ? Tương quan chuỗi (hay tự tương quan) là tương quan giữa các phần dư ε t Serial Correlation Autocorrelation AutoRegression - AR 4 Töông quan chuoãi ? Töông quan chuoãi ? PRF: Y t = β 1 + β 2 X 2t + β 2 X 3t + … + β k X kt +ε t AR(p): tương quan chuỗi bậc p ε t = ρ 1 ε t-1 + ρ 2 ε t-2 + … + ρ p ε t-p + ν t Quá trình tự hồi quy bậc p của các phần dư ε t 5 Töông quan chuoãi ? Töông quan chuoãi ? Các sai số ν t có tính nhiễu trắng khi: E(ν t ) = 0 E(ν 2 t ) = σ 2 = const E(ν t ν t-s ) = 0 với s ≠ 0 AR(p): tương quan chuỗi bậc p H 0 : ρ 1 = ρ 2 = … = ρ p = 0 : Không có AR(p) 6 Tương quan chuỗi ? Tương quan chuỗi ? Giả thiết : Không có AR E(ν t ν t-p ) = 0 với p ≠ 0 → Vi phạm giả thiết: E(ν t ν t-p ) ≠ 0 với p ≠ 0 Có AR(p) 7 HẬU QUẢ BỎ QUA AR ? HẬU QUẢ BỎ QUA AR ? 1. Các ước lượng và dự báo dựa trên các ước lượng đó vẫn không chệch và nhất quán nhưng không hiệu quả. Tính nhất quán sẽ không có nếu biến độc lập bao gồm biến phụ thuộc có độ trễ 2. Phương sai và đồng phương sai ước lượng của các hệ số sẽ chệch và không nhất quán và do đó các kiểm đònh giả thuyết (t & F) không còn hiệu lực 8 KIỂM ĐỊNH AR ? KIỂM ĐỊNH AR ? 1. Phương pháp đồ thò: Kỹ thuật này chỉ có tính gợi ý về AR và không thay thế được kiểm đònh chính thức 9 ÑOÀ THÒ KIEÅM TRA AR ? ÑOÀ THÒ KIEÅM TRA AR ? 10 ÑOÀ THÒ KIEÅM TRA AR ? ÑOÀ THÒ KIEÅM TRA AR ? [...]... d>=dU Chưa thể kết luận nếu dL α ⇒ Bác bỏ H0 24 CÁC GiẢI PHÁP KHẮC PHỤC AR Thay Đổi Dạng Hàm Số 2 Lấy sai phân 3 Các thủ tục ước lượng – Thủ tục Tính lặp Cochrane – Orcutt (CORC) (Cochrane và Orcutt, 1949) – Thủ tục tìm kiếm Hildrth – Lu (HILU) (Hildreth – Lu, 1960) 1 25 THAY ĐỔI DẠNG HÀM SỐ Tương quan chuỗi. ..KIỂM ĐỊNH AR ? Kiểm đònh Durbin Watson Kiểm đònh Correlogram – Q Statistics Kiểm đònh Serial Correlation LM 11 KIỂM ĐỊNH DURBIN WATSON ? Chỉ dùng kiểm định AR( 1) Yt = β1 + β2X2t + β2X3t + … + βkXkt +εt AR( 1): εt = ρ1 ε t-1 + νt Giả thuyết: H0 : ρ1 = 0 : Khơng có AR( 1) H1 : ρ1 ≠ 0 : Có AR( 1) 12 KIỂM ĐỊNH DURBIN WATSON ? Trị kiểm định: n DW = ˆ ˆ ∑(... giá trò ước lượng này của phương trình (*) ta tính ra giá trò tổng bình phương sai số tương ứng Gọi giá trò này là ESS(ρ1) Tiếp tục chọn một giá trò khác nữa cho ρ (gọi là ρ2) và lặp lại bước 1 và 2 33 THỦ TỤC HILDRTH – LU Bước 3: Thay đổi giá trò của ρ từ –1 đến + 1 theo với bước nhảy có tính hệ thống nào đó ⇒ Một chuỗi các giá trò ESS(ρ) Chọn ρ nào có giá trò ESS nhỏ nhất ⇒ ρ* Phương trình (*)... tìm kiếm Hildrth – Lu (HILU) (Hildreth – Lu, 1960) 1 25 THAY ĐỔI DẠNG HÀM SỐ Tương quan chuỗi có thể là triệu chứng của mô hình bò sai dạng hàm Không có thủ tục ước lượng nào có thể hiệu chỉnh vấn đề AR mà nguyên nhân là do đặc trưng sai trong phần xác đònh hơn là trong số hạng sai số 26 LẤY SAI PHÂN Yt = β 0 + β 1Xt + ε t ∆Yt = β 0 + β 1 ∆Xt + ε t Trong đó: ∆Yt = Yt – Yt –1 ∆Xt = Xt – Xt –1 Tuy nhiên, . lượng 3 Tương quan chuỗi ? Tương quan chuỗi ? Tương quan chuỗi (hay tự tương quan) là tương quan giữa các phần dư ε t Serial Correlation Autocorrelation AutoRegression - AR 4 Töông quan. 1 TÖÔNG QUAN CHUOÃI TÖÔNG QUAN CHUOÃI (Serial Correlation) (Serial Correlation) 2 NỘI DUNG NỘI DUNG 1. Tương quan chuỗi (Tự tương quan – AR) ? 2. Hậu quả của việc bỏ qua AR 3. Kiểm đònh AR 4 Không có AR( p) 6 Tương quan chuỗi ? Tương quan chuỗi ? Giả thiết : Không có AR E(ν t ν t-p ) = 0 với p ≠ 0 → Vi phạm giả thiết: E(ν t ν t-p ) ≠ 0 với p ≠ 0 Có AR( p) 7 HẬU QUẢ BỎ QUA AR ? HẬU