bài giảngr kinh tế lượng chương 9 chọn mô hình và kiểm định việc chọn mô hình

Chương CHỌN MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH VIỆC CHỌN MH I Các thuộc tính mô hình tốt Tính tiết kiệm Tính đồng Tính thích hợp Tính bền vững mặt lí thuyết Có khả dự báo tốt II Cách tiếp cận để lựa chọn mơ hình: ( SV tự đọc giáo trình ) III Các sai lầm thường gặp chọn mơ 1.hình Bỏ sót biến thích hợp Giả sử mơ hình : Yi = β1 + β2X2i+ β3X3i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mơ hình : Yi = α1 + α2X2i + Vi  hậu : ( b) Hậu việc bỏ sót biến : - Các ước lượng thu ước lượng chệch tham số mơ hình Các ước lượng thu khơng phải ước lượng vững Phương sai ước lượng mơ hình sai (b) > mơ hình (a) Khoảng tin cậy rộng, kiểm định khơng tin cậy 2 Đưa vào mơ hình biến khơng thích hợp (mơ hình thừa biến) Giả sử mơ hình : Yi = β1 + β2X2i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mơ hình (có thêm X3): Yi = α1 + α2X2i + α3X3i + Vi  hậu : (b) - Các ước lượng OLS ước lượng khơng chệch vững tham số mơ hình Phương sai ước lượng mơ hình thừa biến (b) lớn mơ hình (a) Khoảng tin cậy rộng, kiểm định khơng tin cậy Chọn dạng hàm khơng  kết luận sai lầm IV Phát sai lầm Phát có mặt biến khơng cần thiết Giả sử mơ hình hồi qui : Yi = β1+ β2X2i+ β3X3i+ β4X4i+ β5X5i + Ui - Nếu lý thuyết cho tất biến độc lập định Y phải giữ chúng mơ hình dù hệ số chúng khơng có ý nghĩa thống kê - Trường hợp nghi ngờ X5 biến khơng cần thiết  kiểm định H0 : β5 = Nếu chấp nhận H0  X5 khơng cần thiết - Trường hợp nghi ngờ X4 X5 biến khơng cần thiết  kiểm định H0 : β4= β5 = (Sử dụng kiểm định Wald) *Kiểm định Wald Xét mơ hình (U) sau : Yi = β1+ β2X2i +…+ βmXmi+ ….+ βkXki+ Ui (U) xem mơ hình khơng hạn chế Ta có mơ hình hạn chế (R) sau : Yi = β1+ β2X2i +…+ βmXmi+ Ui kđ gt :H0 : βm+1= βm+2=…= βk=0 Để kiểm định H0, ta dùng kiểm định Wald Các bước kiểm định Wald : - Hồi qui mơ hình (U)  thu RSSU Hồi qui mơ hình (R)  thu RSSR Tính ( RSS R − RSSu ) /( k − m) F= RSSU /( n − k ) - Nếu F > Fα(k-m, n-k) Nếu p (F* > F) < α ⇒ bác bỏ H0, Ví dụ : Với mơ hình (U), kiểm định H0 : β2= β3= β4=0 Áp đặt H0 lên (U), ta có mơ hình (R): Yi = β1+ β2X2i + β2X3i+ β2X4i+ β5X5i+ Ui hay Yi = β1+ β2(X2i+X3i+X4i) + β5X5i+ Ui Đến đây, áp dụng bước kiểm định Wald cho giả thiết H0 Ví dụ : Với mơ hình (U), kiểm định H0 : β2+ β3= Thực tương tự ví dụ trên, áp đặt H0 lên (U), ta có mơ hình hạn chế (R) : Yi= β1+ β2X2i+(1- β2)X3i+ β4X4i+ β5X5i+Ui (Yi - X3i) = β1+ β2(X2i -X3i)+ β4X4i+ β5X5i+Ui * Chú ý : Trong Eviews, thủ tục kiểm định Wald viết sẵn, bạn cần gõ vào giả thiết bạn muốn kiểm định đọc kết Dependent Variable: Y Variable Coefficient C Std Error t-Statistic Prob 9.689286 1.585408 6.111541 0.0036 X2 -0.135714 0.130762 -1.037872 0.3579 X3 0.907143 0.147464 6.151643 0.0035 X4 0.185714 0.075255 2.467811 0.0691 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value F-statistic 3.864865 Chi-square 7.729730 df Probability (2, 4) 0.1163 0.0210 Kđ gt Ho : β2= β4= ( biến x2, x4 khơng cần đưa vào mơ hình trên) Ta có : F = 3.864865 với p = 0.1163 > 5%  chấp nhận giả thiết H0  biến x2 x4 khơng cần đưa vào mơ hình 2 Kiểm định biến bị bỏ sót Xét mơ hình : Yi = β1 + β2Xi + Ui (*) Giả sử nghi ngờ mơ hình bỏ sót biến Z  kiểm tra cách : - Nếu có số liệu Z : + Hồi qui mơ hình Yi = β1+β2Xi+β3Zi +Ui + Kiểm định H0 : β3= Nếu bác bỏ H0 mơ hình ban đầu bỏ sót biến Z - Nếu khơng có số liệu Z : dùng kiểm định RESET Ramsey Kiểm định RESET Ramsey : Ramsey đề xuất sử dụng ˆi , Y ˆi Y làm xấp xỉ2cho Zi Bước : HồI qui mơ hình (*), thu lấy Bước : HồI qui Yi theo biến độc lập (*) ˆi Y (mơ hình gọi mơ hình (new)) Bước : Kiểm định H0 : hệ số thời ˆ3 ˆ Y , Y i i Nếu bác bỏ H0  mơ hình (*) bỏ sót biến ˆ3 ˆ Yi , Yi đồng Cụ thể : - Tính Trong : new new * (R − R ) / m F= (1 − R ) /(n − k ) m : số biến độc lập thêm vào mơ hình k : Số tham số mơ hình (new) - Nếu F > Fα(m,n-k) p(F) < α  bác bỏ H0 Ta có : F = 0.3888 với p = 0.684 > 5%  mơ hình ban đầu khơng bỏ sót biến V Kiểm định phân phối chuẩn U H0 : U phân phối chuẩn Thống kê sử dụng : Jarque-Bera (JB) Ta có : JB ~ χ (2) Nên qui tắc kiểm định sau: - Tính JB - Nếu JB > χ α(2) p(JB) < α  bác bỏ H0 [...]... H0  biến x2 và x4 không cần đưa vào mô hình 2 Kiểm định các biến bị bỏ sót Xét mô hình : Yi = β1 + β2Xi + Ui (*) Giả sử nghi ngờ mô hình đã bỏ sót biến Z  kiểm tra bằng cách : - Nếu có số liệu của Z : + Hồi qui mô hình Yi = β1+β2Xi+β3Zi +Ui + Kiểm định H0 : β3= 0 Nếu bác bỏ H0 thì mô hình ban đầu đã bỏ sót biến Z - Nếu không có số liệu của Z : dùng kiểm định RESET của Ramsey Kiểm định RESET của... HồI qui mô hình (*), thu lấy Bước 2 : HồI qui Yi theo các biến độc lập trong (*) ˆi Y và (mô hình này gọi là mô hình (new)) Bước 3 : Kiểm định H0 : các hệ số của thời bằng 0 2 ˆ3 ˆ Y , Y i i Nếu bác bỏ H0  mô hình (*) đã bỏ sót biến 2 ˆ3 ˆ Yi , Yi đồng Cụ thể : - Tính Trong đó : 2 new 2 new 2 * (R − R ) / m F= (1 − R ) /(n − k ) m : số biến độc lập mới thêm vào mô hình k : Số tham số trong mô hình (new)...Ví dụ 2 : Với mô hình (U), kiểm định H0 : β2+ β3= 1 Thực hiện tương tự như các ví dụ trên, bằng các áp đặt H0 lên (U), ta có mô hình hạn chế (R) : Yi= β1+ β2X2i+(1- β2)X3i+ β4X4i+ β5X5i+Ui (Yi - X3i) = β1+ β2(X2i -X3i)+ β4X4i+ β5X5i+Ui * Chú ý : Trong Eviews, thủ tục kiểm định Wald được viết sẵn, bạn chỉ cần gõ vào giả thiết bạn muốn kiểm định rồi đọc kết quả Dependent Variable:... Coefficient C Std Error t-Statistic Prob 9. 6 892 86 1.585408 6.111541 0.0036 X2 -0.135714 0.130762 -1.037872 0.35 79 X3 0 .90 7143 0.147464 6.151643 0.0035 X4 0.185714 0.075255 2.467811 0.0 691 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value F-statistic 3.864865 Chi-square 7.7 297 30 df Probability (2, 4) 0.1163 2 0.0210 Kđ gt Ho : β2= β4= 0 ( biến x2, x4 không cần đưa vào mô hình trên) Ta có : F = 3.864865 với... Số tham số trong mô hình (new) - Nếu F > Fα(m,n-k) hoặc p(F) < α  bác bỏ H0 Ta có : F = 0.3888 với p = 0.684 > 5%  mô hình ban đầu không bỏ sót biến V Kiểm định phân phối chuẩn của U H0 : U phân phối chuẩn Thống kê sử dụng : Jarque-Bera (JB) 2 Ta có : JB ~ χ (2) Nên qui tắc kiểm định như sau: - Tính JB 2 - Nếu JB > χ α(2) hoặc p(JB) < α  bác bỏ H0 ... Hậu việc bỏ sót biến : - Các ước lượng thu ước lượng chệch tham số mô hình Các ước lượng thu ước lượng vững Phương sai ước lượng mô hình sai (b) > mô hình (a) Khoảng tin cậy rộng, kiểm định. .. không cần đưa vào mô hình 2 Kiểm định biến bị bỏ sót Xét mô hình : Yi = β1 + β2Xi + Ui (*) Giả sử nghi ngờ mô hình bỏ sót biến Z  kiểm tra cách : - Nếu có số liệu Z : + Hồi qui mô hình Yi = β1+β2Xi+β3Zi... Đưa vào mô hình biến không thích hợp (mô hình thừa biến) Giả sử mô hình : Yi = β1 + β2X2i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mô hình (có thêm X3): Yi = α1 + α2X2i + α3X3i + Vi  hậu : (b) - Các ước lượng