Bài giảng 6. Hồi quy giả trong kinh tế lượng

HỒI QUY GIẢ TRONG KINH TẾ LƯỢNG (Spurious Regression) Đinh Công Khải Tháng 05/2013 GIỚI THIỆU  Trong nghiên cứu định lượng không trường hợp gặp kết hồi quy cho thấy có tương quan chuỗi thời gian khơng có liên quan với  Ví dụ, tạo chuỗi thời gian sau: Yt  Yt 1  ut X t  X t 1  vt Với u ~ N(0,1); v ~ N(0,1); Cov(u, v) = 0; Y0 = 0; X0 = GIỚI THIỆU  Hồi quy Y theo X cho thấy có tương quan biến  Theo Yule (1926) tương quan tương quan giả chuỗi thời gian không dừng (kể trường hợp mẫu lớn)  Theo Granger Newbold (1974), R2 > d nghi ngờ hồi quy hồi quy giả KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG  Phương pháp đồ thị  Hàm tự tương quan mẫu (SAC) correlogram  Q-stat test  Dickey-Fuller test (H0: chuỗi thời gian khơng dừng) BIỀN ĐỔI CHUỖI KHƠNG DỪNG THÀNH CHUỖI DỪNG  Đối với chuỗi random walk (Yt = Yt-1 + ut) Lấy sai phân bậc bậc  Đối với chuỗi có tính xu hướng Yt = β1 + β2 t + ut, Khử tính xu hướng cách hồi quy hàm số , sau tính uˆt  Yt  ˆ1  ˆ2t  Yt* HỒI QUY ĐỒNG KẾT HỢP (Cointegrating Regression) PCEt  1  2 PDI t  ut PCE chi tiêu tiêu dùng cá nhân; PDI thu nhập khả dụng cá nhân PCE PDI chuỗi khơng dừng  có hồi quy giả (hồi quy không xác thực)  Hồi quy chuỗi không dừng chuỗi có khơng dừng khác hồi quy thực với điều kiện sau đây: HỒI QUY ĐỒNG KẾT HỢP (tt)  Điều kiện: Nếu tổ hợp tuyến tính chuỗi khơng dừng chuỗi dừng hồi quy hồi quy thực gọi hồi quy đồng kết hợp (cointegration regression) ut  PCEt  1  2 PDI t  Nếu ut dừng  hồi quy đồng kết hợp  Kết hồi quy thể mối quan hệ dài hạn, điểm cân (equilibrium) biến  β2 gọi hệ số góc đồng kết hợp (cointegrating coefficients) KIỂM ĐỊNH ĐỒNG KẾT HỢP  Kiểm định Engle-Granger (EG)  H0: u^ có unit root (khơng dừng)  Sử dụng kỹ thuật kiểm định DF trị tới hạn EG  Giá trị kiểm định DF -3,78 so với giá trị tới hạn EG tương ứng 1%, 5%, 10% -2,5899; -1,9439; – 1,6177  ut có tính dừng, hay PCEt PDIt chuỗi đồng kết hợp KIỂM ĐỊNH ĐỒNG KẾT HỢP (tt)  Kiểm định hồi quy đồng kết hợp Durbin_Watson (CRDW)  Ho: d = (ρ = 1; u^ chuỗi không dừng)  So sánh DW kết hồi quy ban đầu (d=0,5316) với trị tới hạn CRDW tương ứng với 1%, 5%, 10% 0,511; 0,386; 0,322  Nếu d lớn trị tới hạn  bác bỏ Ho ĐỒNG KẾT HỢP CƠ CHẾ HIỆU CHỈNH SAI SỐ (ECM)  Trong ngắn hạn, đồng kết hợp bị cân  ut thể sai số cân (equilibrium error)  Cơ chế hiệu chỉnh sai số sử dụng để sửa chữa cân (Engle Granger) ĐỒNG KẾT HỢP CƠ CHẾ HIỆU CHỈNH SAI SỐ (ECM)  Định lý Granger ∆PCEt = α0 + α1∆PDIt + α2ut-1 + εt  ∆PCEt ∆PDIt thể biến động ngắn hạn PCEt PDIt, ut-1 thể hiệu chỉnh hướng tới dài hạn  Dấu α2 kỳ vọng âm ĐỒNG KẾT HỢP CƠ CHẾ HIỆU CHỈNH SAI SỐ (ECM)  ∆PĈEt = 11,6918 + 0,2906 ∆PDIt – 0,086 u^t-1 t (5,32) R2= 0,17 (4,17) (-1,60) d = 1,923  |α2 | thể tốc độ khôi phục trạng thái cân  α1 đo lường tác động ngắn hạn PDI lên PCE ... nhân PCE PDI chuỗi khơng dừng  có hồi quy giả (hồi quy không xác thực)  Hồi quy chuỗi khơng dừng chuỗi có khơng dừng khác hồi quy thực với điều kiện sau đây: HỒI QUY ĐỒNG KẾT HỢP (tt)  Điều kiện:... khơng dừng chuỗi dừng hồi quy hồi quy thực gọi hồi quy đồng kết hợp (cointegration regression) ut  PCEt  1  2 PDI t  Nếu ut dừng  hồi quy đồng kết hợp  Kết hồi quy thể mối quan hệ dài... chuỗi có tính xu hướng Yt = β1 + β2 t + ut, Khử tính xu hướng cách hồi quy hàm số , sau tính uˆt  Yt  ˆ1  ˆ2t  Yt* HỒI QUY ĐỒNG KẾT HỢP (Cointegrating Regression) PCEt  1  2 PDI t 