Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 9 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 9: Chọn mô hình và kiểm định chọn mô hình cung cấp cho người học các kiến thức: Chọn mô hình- Các sai lầm khi chọn mô hình, cách tiếp cận để lựa chọn mô hình, kiểm định việc chọn mô hình. Mời các bạn cùng tham khảo.

CHƯƠNG CHỌN MƠ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH CHỌN MƠ HÌNH CHỌN MƠ HÌNH MỤC TIÊU Biết cách tiếp cận để lựa chọn mơ hình Biết cách kiểm định việc chọn mơ hình NỘI DUNG Chọn mơ hình- Các sai lầm chọn mơ hình Cách tiếp cận để lựa chọn mơ hình Kiểm định việc chọn mơ hình Chọn mơ hình kiểm định chọn mơ hình Chọn mơ hình - Tiết kiệm: Mơ hình đơn giản phải chứa biến chủ yếu ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nhằm giải thích chất vấn đề nghiên cứu - Tính đồng nhất: Với tập liệu cho, tham số ước lượng phải -Tính thích hợp (R2): Mơ hình có R2 ( R gần coi thích hợp - Tính bền vững mặt lý thuyết: mơ hình phải phù hợp với lý thuyết tảng - Khả dự báo cao Các sai lầm chọn mơ hình- Hậu •Bỏ sót biến thích hợp: dẫn đến số hậu i Các tham số ước lượng bị chệch không vững ii Khoảng tin cậy kiểm định khơng xác iii Dự báo dựa mơ hình sai khơng đáng tin cậy Các sai lầm chọn mô hình- Hậu •Đưa vào mơ hình biến khơng phù hợp: ước lượng thu từ mơ hình thừa biến không hiệu quả, khoảng tin cậy rộng Các sai lầm chọn mơ hình- Hậu •Lựa chọn mơ hình khơng xác: i Ước lượng chệch hệ số hồi quy, chí dấu hệ số hồi quy sai ii Có hệ số hồi quy ước lượng có ý nghĩa thống kê iii R2 không cao iv Phần dư quan sát lớn biểu thị biến thiên có tính hệ thống Ví dụ • Về hàm chi phí doanh nghiệp, dạng hàm Yi = b1 + b2Xi + b3Xi2 + b4Xi3 + u1i • Bỏ sót biến quan trọng (Xi3): Yi = a1 + a2Xi + a3Xi2 + u2i • Đưa biến khơng liên quan vào mơ hình (Xi4): Yi = l1 + l2Xi + l3Xi2 + l4Xi3 + l5Xi4 + u3i • Dạng hàm sai lnY = g1 + g2Xi + g3Xi2 + g4Xi3 + u4i Cách tiếp cận để lưa chọn mô hình Xác định số biến độc lập: có hai hướng tiếp cận: Từ đơn giản đến tổng quát: bổ sung biến độc lập từ từ vào mơ hình Từ tổng qt đến đơn giản: Xét mơ hình hồi quy có đầy đủ biến độc lập xác định, sau loại trừ biến khơng quan trọng khỏi mơ hình Kiểm định mơ hình có vi phạm giả thiết đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan Nếu mơ hình vi phạm cần có biện pháp khắc phục Chọn dạng hàm; dựa vào Các lý thuyết kinh tế Các kết nghiên cứu thực nghiệm Sử dụng tiêu chuẩn thơng dụng để chọn mơ hình Kiểm định việc chọn mơ hình a Kiểm định thừa biến (kiểm định Wald) Xét hai mơ hình: (U ) : Y  1   X    m 1 X m 1   m X m   k X k  U ( R ) : Y  1   X    m 1 X m 1  V (U): mơ hình khơng bị ràng buộc (Unrestricted model) (R): mơ hình bị ràng buộc (Restricted model) Điều kiện ràng buộc hệ số hồi quy biến Xm , Xm+1 , Xk đồng thời 10 6.4 Trung bình phần trăm sai số tuyệt đối • Mean Absolute Percentage Error S  h et MAPE   h  t  S Yt 26 6.5 Hệ số bất đẳng thức Theil • Mean Absolute Error TIC  RMSE S h S h 1 2 ˆ Yt  Yt   h  tS h  t S • TIC thuộc [0;1] • TIC =0: hàm hồi quy dự báo xác 27 6.6 Tỷ lệ độ chệch • Bias Proportion: trung bình giá trị dự báo khác so với trung bình giá trị thực tế Yˆ  Y  BP  S h ˆ (Yt  Yt )  h  tS 28 6.7 Tỷ lệ phương sai • Variance Proportion: cho biết mức độ biến thiên giá trị dự báo khác mức độ biến thiên giá trị thiực tế VP  ( SYˆ  SY ) S h ˆ (Yt  Yt )  h tS S h ˆ ˆ SYˆ  (Yt  Yt )  h tS SY  S h (Yt  Yt )  h tS 29 6.8 Tỷ lệ hiệp phương sai • Covariance Proportion: cho biết tỷ lệ phần sai số dự báo khơng mang tính hệ thống 2(1  rYˆY ) SYˆ SY CP  S  h ˆ (Yt  Yt )  h t S • BP+VP+CP=1 • Mơ hình dự báo tốt: BP VP nhỏ 30 Ví dụ • Cho Y: lượng hàng bán mặt hàng A (kg/tháng) • X2: giá bán mặt hàng A (ngàn đồng/kg) • X3: giá bán mặt hàng B (ngàn đồng/kg) • Z= khu vực khảo sát nông thôn, Z=1 kv khảo sát thành phố Sử dụng Eviews, kiểm định Wald để phát thừa biến 31 X2 3 4 4 5 6 7 8 X3 14 13 15 16 11 16 10 17 13 12 14 15 13 14 12 16 15 18 16 20 Z 1 1 1 1 1 1 Y 20 19 18 18 17 17 16 16 15 15 14 14 13 12 12 15 16 12 10 11 32 B1 Chạy mơ hình U 33 B2 Chạy mơ hình R 34 B3 Tính F ( RSS R  RSS U ) /( k  m ) ( R U  R R ) /( k  m ) F   RSS U /( n  k ) (1  R U ) /( n  k ) • B4 Tra bảng F (α, k-m, n-k) định bác bỏ chấp nhận Ho Ho: Thừa biến H1: Khơng thừa biến 35 Ví dụ Giả sử mơ hình hồi quy Yi  1   X i   X 3i   Z i  u i B1: Chạy mơ hình hồi quy mẫu B2: Xác định hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê (có p>α) Lập giả thuyết Ho B3: Chạy kiểm định Wald, xem giá trị F p F để định bác bỏ hay chấp nhận Ho 36 B1: Chạy hồi quy 37 • Giả sử α=5%, ta thấy hệ số hồi quy biến X3 Z có p > α nên biến X3 Z khác khơng có ý nghĩa • B2: Chạy kiểm định Wald cho giả thiết H0: β3=β4 =0 , ta có kết 38 39 • Ta có F= 0.082219, p=0.9215> α nên ta chấp nhận giả thuyết H0: β3=β4 =0 Tức biến X3, Z không cần thiết đưa vào mơ hình • Kết luận: Lượng hàng trung bình bán mặt hàng A phụ thuộc vào giá bán mặt hàng A, không phụ thuộc vào giá bán mặt hàng B khu vực bán 40 ... Tra bảng F với mức ý nghĩa α có giá trị Fα (k-m, n-k) Quy tắc định: Nếu F> Fα (k-m, n-k): bác bỏ Ho, tức mơ hình (U) khơng thừa biến Nếu dùng kết p-value quy tắc định sau: • Nếu p ≤  : Bác bỏ... • Cho Y: lượng hàng bán mặt hàng A (kg/tháng) • X2: giá bán mặt hàng A (ngàn đồng/kg) • X3: giá bán mặt hàng B (ngàn đồng/kg) • Z= khu vực khảo sát nông thôn, Z=1 kv khảo sát thành phố Sử dụng... cứu - Tính đồng nhất: Với tập liệu cho, tham số ước lượng phải -Tính thích hợp (R2): Mơ hình có R2 ( R gần coi thích hợp - Tính bền vững mặt lý thuyết: mơ hình phải phù hợp với lý thuyết tảng -