Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 8 giúp người học hiểu về Lựa chọn mô hình hồi quy. Nội dung trình bày cụ thể gồm có: Các tiêu chuẩn của mô hình, cách tiếp cận ñể lựa chọn mô hình, các sai lầm thường gặp khi chọn mô hình, phát hiện những sai lầm.
1 Chương LỰA CHỌN MƠ HÌNH HỒI QUY Các tiêu chuẩn mơ hình Tính tiết kiệm : mơ hình đơn giản tốt Tính đồng : tham số ước lượng cho tập hợp số liệu Tính thích hợp : R2 R2 hiệu chỉnh gần tốt Tính bền vững : mơ hình phải dựa sở lý thuyết Có khả dự báo tốt : mơ hình cho kết dự báo sát với thực tế Cách tiếp cận ñể lựa chọn mơ hình a.Xác định số biến độc lập Có hai hướng tiếp cận Từ ñơn giản ñến tổng quát : Bổ sung biến độc lập từ từ vào mơ hình Kiểm tra “bệnh mơ hình ” ða cộng tuyến Từ tổng quát ñến ñơn giản : ðầu tiên, xét mơ hình đầy đủ biến độc lập ñã ñược xác ñịnh Sau ñó tiến hành loại trừ biến khơng quan trọng khỏi mơ hình Cách tiếp cận để lựa chọn mơ hình c Chọn dạng hàm Cần dựa vào Các lý thuyết kinh tế Các kết thực nghiệm Cách tiếp cận ñể lựa chọn mơ hình b.Kiểm tra mơ hình có vi phạm giả thiết hay không Tự tương quan Phương sai thay đổi Cách tiếp cận để lựa chọn mơ hình d.Một số tiêu chuẩn khác Giá trị hàm hợp lý log-likelihood(L) n n L = − ln σ − ln(2π ) − ∑ U i2 2 ðồ thị biểu diễn Giá trị L lớn chứng tỏ mơ hình phù hợp Cách tiếp cận để lựa chọn mơ hình d.Một số tiêu chuẩn khác Tiêu chuẩn AIC (Akaike info criterion) AIC = Cách tiếp cận để lựa chọn mơ hình d.Một số tiêu chuẩn khác Tiêu chuẩn Schwarz (Schwarz criterion) RSS k n e n Giá trị AIC nhỏ chứng tỏ mơ hình phù hợp 2 Cách tiếp cận để lựa chọn mơ hình d.Một số tiêu chuẩn khác SC = RSS k n n n Giá trị SC nhỏ chứng tỏ mô hình phù hợp Các sai lầm thường gặp chọn mơ hình a Nếu ý đến độ phức tạp mơ hình thường ý đến tiêu chuẩn SC Bỏ sót biến thích hợp Giả sử mơ hình : Yi = β1 + β2X2i+ β3X3i + Ui Nhưng ta lại chọn mơ hình : Yi = α1 + α2X2i + Vi hậu : Nếu xét số liệu theo thời gian thường dùng tiêu chuẩn AIC (a) ( b) Lưu ý biến phụ thuộc xuất mơ hình phải dạng Các sai lầm thường gặp chọn mơ hình b Thừa biến Giả sử mơ hình : Yi = β1 + β2X2i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mơ hình (có thêm X3): Yi = α1 + α2X2i + α2X3i + Vi (b) hậu : Phát sai lầm a Phát thừa biến Xét hàm hồi qui : Yi = β 1+ β2X2i+ β 3X3i+ β 4X4i+ β 5X5i + Ui kiểm ñịnh H0 : β5 = (Kiểm ñịnh cách nào?) X5 khơng cần thiết (Có thể sử Nếu chấp nhận H0 dụng redundant test Eviews) - Trường hợp nghi ngờ X5 biến thừa Trường hợp nghi ngờ X3 X5 biến không cần thiết kiểm ñịnh giả thiết ñồng thời H0 : β3= β5 = (Sử dụng kiểm ñịnh Wald) Kiểm ñịnh Wald cho mơ hình sau Redundant variables Test Phát sai lầm b Kiểm ñịnh 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 ñịnh RESET Ramsey : Ramsey ñề xuất sử dụng Yˆi , Yˆi làm xấp xỉ cho Zi Bước : Hồi qui mơ hình (*), thu lấy ˆ Yi Bước : Hồi qui Yi theo biến độc ˆi3(mơ hình ˆ ˆi3 lập (*) ˆ Yi2 , Y Yi2 , Y gọi mơ hình (new)) Bước : Kiểm ñịnh H0 : hệ số Y ˆi2 , Y ˆi3 ñồng thời Nếu bác bỏ H0 mơ hình (*) bỏ sót biến Kiểm định RESET Ramsey : Omitted variables Test Hết Các sai lầm thường gặp chọn mơ hình Hậu việc bỏ sót biến : Các ước lượng thu ước lượng chệch tham số mô 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 Các sai lầm thường gặp chọn mơ hình - Các ước lượng OLS ước lượng không 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