1. Trang chủ
  2. » Giáo án - Bài giảng

Bài giảng Tự tương quan

18 53 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Cấu trúc

  • Slide 1

  • Slide 2

  • Slide 3

  • Slide 4

  • Slide 5

  • Slide 6

  • Slide 7

  • Slide 8

  • Slide 9

  • Slide 10

  • Slide 11

  • Slide 12

  • Slide 13

  • Slide 14

  • Slide 15

  • Slide 16

  • Slide 17

  • Slide 18

Nội dung

Bản chất: Là hiện tượng tồn tại tương quan tuyến tính giữa các thành phần của 1 chuỗi quan sát theo thời gian hoặc không gian (*) Trong mô hình KTL, khuyết tật Tự tương quan được định nghĩa là: (*) Trong thực hành: Tự tương quan = Tương quan theo chuỗi (Autocorrelation = Serial Correlation) (*) Trong lý thuyết: Tự tương quan: và Tương quan theo chuỗi: và

\ Chương VII – Tự tương quan (Autocorrelation) Chương VII – Tự tương quan Bản chất tượng tự tương quan Hậu lý thuyết thực hành Phát Khắc phục Chương VII – Tự tương quan Bản chất tượng tự tương quan: (*) Bản chất: Là tượng tồn tương quan tuyến tính thành phần chuỗi quan sát theo thời gian không gian (*) Trong mơ hình KTL, khuyết tật Tự tương quan định nghĩa là: E (U i ,U j ) 0   (U i , U j ) 0  cov(U i , U j ) 0 (i  j ) (*) Trong thực hành: Tự tương quan = Tương quan theo chuỗi Correlation) (Autocorrelation = Serial (*) Trong lý thuyết: U1 , U , , U i Tự tương U , Uquan: , , U i 1 U1 , U , , U i V2 , V3 , , Vi 1 Tương quan theo chuỗi: Chương VII – Tự tương quan Bản chất tượng tự tương quan: (*) Nguyên nhân: - Tính quán tính (Inertia): thường xuất số liệu thời gian - Định dạng sai (Specification bias): mơ hình bị thiếu biến giải thích quan trọng - Do chuyển đổi dạng liệu (data transformation) - Do tượng mạng nhện (Cobweb phenomenon) Yt  1   2Yt   U t - Do xuất biến trễ mơ hình tự hồi qui (autoregression model) - Do nội suy Chương VII – Tự tương quan Bản chất tượng tự tương quan: (*) Ví dụ: sử dụng bố số liệu CH7BT4 thư mục data EVIEWS CONS t 1   2GDPt  U t  Hiện tượng tự tương quan dương (tự tương quan thuận chiều) Chương VII – Tự tương quan Bản chất tượng tự tương quan: (*) Cấu trúc tượng: Các lược đồ tự tương quan AR(1): U t U t    t AR(2): U t 1U t    2U t    t … AR(k): Với: U t 1U t     kU t  k   t E ( t ) 0 var( t )  (t ) cov( t ,  t s ) 0 Chương VII – Tự tương quan Hậu quả: - Các ước lượng tuyến tính khơng chệch khơng cịn ước lượng hiệu - Phương sai hồi qui ˆ 2 ước lượng thấp hơncho - R2 ước lượng cao thực tế - Phương sai ước lượng var(ˆ j ) khơng cịn ước lượng hiệu (ước lượng thấp hơn) - Các khoảng tin cậy hệ số hồi qui khơng xác - Các kiểm định t F ý nghĩa Chương VII – Tự tương quan Phát hiện: 3.1 Vẽ đồ thị: Vẽ đồ thị et theo et-1 theo thời gian Chương VII – Tự tương quan Phát hiện: 3.2 Kiểm định đoạn mạch (The runs test) n: số quan sát (n = n1 + n2) n1: số phần dư dương n2: số phần dư âm N: số đoạn mạch Cặp giả thuyết:    tự tương quan : Có H0: Khơng có tự tương quan H1 Chương VII – Tự tương quan Phát hiện: 3.2 Kiểm định đoạn mạch (The runs test) Tiêu chuẩn kiểm định: 2n1n2 E(N )  1 n1  n2 2n1n2 (2n1n2  n1  n2 )   (n1  n2 ) (n1  n2  1) N Nếu N  [ E ( N )  1,96. N ; E ( N )  1,96. N ] chấp nhận H0 ngược lại Chương VII – Tự tương quan Phát hiện: 3.3 Kiểm định Durbin Watson: n = số quan sát, n ( e  e )  t t t 2 d qui n  et t 1 DW  statistic k’ = k-1 = số hệ số hồi không kể hệ số chặn  dL dU (bảng phụ lục 5) Chương VII – Tự tương quan Phát hiện: 3.3 Kiểm định Durbin Watson: (*) Chú ý trường hợp không sử dụng thống kê DW - Khơng có hệ số chặn  hồi qui lại có hệ số chặn - Có biến trễ biến phụ thuộc mơ hình  sử dụng thống kê Durbin h: d n h (1  )  n var(ˆ* ) Với ˆ* ước lượng tương ứng với biến trễ biến phụ h  [là1,96 ;1,96] thuộc h  [ 1,96;1,96]  khơng có tự tương quan Chương VII – Tự tương quan Phát hiện: 3.4 Kiểm định Breusch –Godfrey: Yt 1   X t  U t Bước 1: Từ mơ hình xuất phát  phần dư et Bước 2: Từ e tạo et  , , et  p t Bước 3: Hồi quy phụ: (2) : et m1  m2 X t  Vt (3) : et m1  m2 X t  m3et    m p 2 et  p  Vt Bước 4: Kiểm định cặp giả thuyết H0: Mơ hình ban đầu khơng có tự tương quan   H1: Mơ hình ban đầu có tự tương quan  Chương VII – Tự tương quan Phát hiện: 3.4 Kiểm định Breusch –Godfrey: Tiêu chuẩn kiểm định: ( R32  R22 ) F (1  R32 ) p ( n  p  2) W  {F : F  F( p ,n  p  2) } hoặc:  (n  p) R32 W  { :   2 ( p) } Chương VII – Tự tương quan Phát hiện: 3.4 Kiểm định Breusch –Godfrey: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 34.31433 Probability Obs*R-squared 15.88781 Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic GDP 0.021511 0.039844 0.539890 C -60.84700 133.6292 -0.455342 RESID(-1) 0.777523 0.132732 5.857844 0.000005 0.000067 Prob 0.5942 0.6530 0.0000 Chương VII – Tự tương quan Khắc phục: Sử dụng phương trình sai phân tổng quát AR(1) : U t U t    t Yt 1   X t  U t  ( Y     X  U ) t  1 t  t  _ Yt  Yt  1 (1   )   ( X t  X t  )   t * * t Yt m1  m2 X   t Cần ước lượng hệ số tự tương quan bậc  sử dụng phương trình sai phân tổng quát trước Chương VII – Tự tương quan Khắc phục: (*) Sử dụng thống kê DW: d ˆ   (*) Phương pháp lặp COCHRANE –ORCUTT: B1: Mơ hình xuất phát et B2: Hồi qui: ˆ B3: Thay  B4: Tính et ˆ et   Vt  ˆ mˆ , mˆ vào phương trình sai phân TQ 1 e1t Yt  mˆ  mˆ X t B5: Quay lại B2 ˆ Quá trình lặp dừng lại bước chênh ... 2GDPt  U t  Hiện tượng tự tương quan dương (tự tương quan thuận chiều) Chương VII – Tự tương quan Bản chất tượng tự tương quan: (*) Cấu trúc tượng: Các lược đồ tự tương quan AR(1): U t U t ...Chương VII – Tự tương quan Bản chất tượng tự tương quan Hậu lý thuyết thực hành Phát Khắc phục Chương VII – Tự tương quan Bản chất tượng tự tương quan: (*) Bản chất: Là tượng tồn tương quan tuyến... dương n2: số phần dư âm N: số đoạn mạch Cặp giả thuyết:    tự tương quan : Có H0: Khơng có tự tương quan H1 Chương VII – Tự tương quan Phát hiện: 3.2 Kiểm định đoạn mạch (The runs test) Tiêu

Ngày đăng: 18/12/2020, 14:15

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w