slide kinh tế lượng chương 5 đa cộng tuyến

.c om ng co cu u du o ng th an Chương V – Đa cộng tuyến CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Đa cộng tuyến – chất nguyên nhân ng Hậu an co Phát cu u du o ng th Khắc phục CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến PRM : Yi X 2i c om Đa cộng tuyến – chất nguyên nhân k Xk i U i an co ng Giả thiết OLS: Các biến độc lập khơng có tương quan tuyến tính với th Giả thiết bị vi phạm  khuyết tật Đa cộng tuyến ng (*) Ngun nhân: du o - Mơ hình có biến khơng cần thiết có thơng tin cu u trùng lặp (bài tập 5.4: hồi qui lượng bán hãng phụ thuộc vào giá lượng bán hãng cạnh tranh, …) - Các biến KT – XH lĩnh vực thường có quan hệ chặt chẽ với (hồi qui sản lượng phụ thuộc vào vốn lao động, GDP phụ thuộc vào IM EX, …) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Đa cộng tuyến – chất nguyên nhân (*) Phân loại: ng - Đa cộng tuyến hoàn hảo (perfect multicolinearity): quan hệ j X 3i m Xk k i du o m m th X 2i ng m an co biến độc lập quan hệ hàm số tuyến tính: - Đa cộng tuyến khơng hồn hảo (imperfect multicolinearity) cu u Quan hệ biến độc lập quan hệ hồi qui tuyến tính m2 X 2i m3 X 3i mk Xk i Vi sai số ngẫu nhiên CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Vi Chương V – Đa cộng tuyến c om Đa cộng tuyến – chất nguyên nhân (*) Ước lượng OLS có Đa cộng tuyến: ng - Khi có đa cộng tuyến hồn hảo (perfect multicolinearity): th an co khơng thể ước lượng hệ số hồi qui khơng xác định SRF ng - Khi có đa cộng tuyến khơng hồn hảo (imperfect du o multicolinearity): ước lượng hệ số hồi qui cu u xác định SRF cách nhất, nhiên dẫn đến số hậu phân tích hồi qui Đặc biệt mức độ cộng tuyến biến độc lập cao CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Hậu quả: -Các ước lượng BLUE, nhiên phương sai hiệp co ng phương sai chúng tăng lên  ước lượng xác th an - Khoảng tin cậy hệ số hồi qui rộng thực tế - Các kiểm định T ý nghĩa, đặc biệt T- statistic du o ng hệ số góc thường ý nghĩa thống kê  dẫn tới kết luận tồn biến độc lập khơng cần thiết có mặt mơ hình cu u - R2 lại tăng lên đáng kể - Ước lượng OLS sai số chuẩn nhạy với thay đổi nhỏ số liệu - Dấu ước lượng bị sai (ví dụ: tập 5.4) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Hậu quả: - Nguyên nhân phương sai hiệp phương sai ước ng lượng tăng lên: Với hàm hồi qui biến: ˆ ) var( 2 x i (1 r 23 ) du o u cu (1 (1 r 23 ) CuuDuongThanCong.com r 23 ) n n r 23 ) x2i i (variance inflating factor) 2 x i (1 r 23 ˆ , ˆ ) cov( n i ng i VIF an n ˆ ) th var( co x3i i 1 TOL j VIF https://fb.com/tailieudientucntt (tolerance) j Chương V – Đa cộng tuyến c om Hậu quả: ng - Ví dụ: Hồi qui chi tiêu hộ theo thu nhập tài sản hộ X2, $ X3, $ 80 810 100 1009 120 1273 140 1425 160 1633 180 1876 200 2052 220 2201 240 2435 260 2686 co Y, $ ng X2 – Thu nhập hộ th an Y – Chi tiêu hộ cu u du o X3 – Tài sản hộ 70 65 90 95 110 115 120 140 155 150 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Hậu quả: Dependent Variable: Y ng Method: Least Squares co Sample: 10 th t-Statistic Prob 24.77473 6.752500 3.668972 0.0080 0.941537 0.822898 1.144172 0.2902 -0.042435 0.080664 -0.526062 0.6151 cu u X2 R-squared Std Error du o C Coefficient ng Variable X3 an Included observations: 10 Adjusted R-squared Log likelihood 0.963504 Mean dependent var 111.0000 0.953077 S.D dependent var 31.42893 F-statistic 92.40196 -31.58705 Durbin-Watson stat CuuDuongThanCong.com 2.890614 Prob(F-statistic) https://fb.com/tailieudientucntt 0.000009 Chương V – Đa cộng tuyến c om Phát hiện: 3.1 R2 cao tỉ số T khơng có ý nghĩa an co ng R2 = 0,8 trở lên  thường cho kết luận bác bỏ H0 kiểm định phù hợp hàm hồi qui Tuy nhiên tỉ số T lại cho thấy hầu hết hệ số hồi qui khơng có ý nghĩa ng th 3.2 Hệ số tương quan biến độc lập cu u du o Trường hợp hồi qui có biến độc lập, ta dùng hệ số tương quan biến độc lập để kết luận tượng đa cộng tuyến (> 0,8) 3.3 Nhân tử phóng đại phương sai VIF > 10 TOL gần với mức độ cộng tuyến biến độc lập cao  ĐCT nghiêm trọng CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Phát hiện: 3.4 Hồi qui phụ (auxiliary regressions): X 2i m1 ng m X 3i du o X 2i m1 m X 3i u X 2i k Xk i U Xk i Vi i (1 ) th Hồi qui phụ: X i an Yi co ng Hồi qui biến độc lập theo biến độc lập cịn lại mơ hình mk Vi (2) (3) cu Về kỹ thuật, chọn biến độc lập để đóng vai trị biến phụ thuộc hồi qui phụ, nhiên thực tế, vấn đề nhạy cảm phụ thuộc vào kinh nghiệm người nghiên cứu CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Phát hiện: (*) Sử dụng (2) để kiểm tra (1) : R2 mk co Xk Vi i an H0: (1) khơng có Đa cộng tuyến H1: (1) có Đa cộng tuyến du o H m X 3i th H 0: R m1 ng X 2i ng 3.4 Hồi qui phụ (auxiliary regressions): Tiêu chuẩn kiểm định: R2 cu u (k F qs (1 R2 ) (n Miền bác bỏ H0: W CuuDuongThanCong.com 2) F :F k F 1) (k ,n k 1) https://fb.com/tailieudientucntt (2) Chương V – Đa cộng tuyến c om Phát hiện: (*) Sử dụng (3) để kiểm tra (1) : R3 m 0 m 2 co H1: (1) có Đa cộng tuyến 1) T qs R3 ) (n W H0: (1) khơng có Đa cộng tuyến cu (2 (1 F :F (3) mˆ u R3 F qs Vi an ng H m X 3i du o H 0: R m1 th X 2i ng 3.4 Hồi qui phụ (auxiliary regressions): F S E ( mˆ ) 2) (1 , n 2) W T : T T (n CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 2) Chương V – Đa cộng tuyến c om Phát hiện: 3.4 Hồi qui phụ (auxiliary regressions): co ng Một cách kiểm tra khác từ hồi qui phụ mà không cần sử dụng kiểm định nói trên: cu u du o ng th an R2 hồi qui phụ > R2 hồi qui Khi kết luận fqui có tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (qui tắc Lawrence R Klien – Introduction to Econometrics - 1962) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Khắc phục: ln( K i ) co ln( Y i ) ng 4.1 Sử dụng thông tin tiên nghiệm (a priori information) ln( L i ) U (1 ) i ng th an Với thơng tin cho trước: q trình sản xuất có hiệu không đổi theo qui mô, 1 3 ) u ln( Yi du o Mô hình (1) trở thành: cu Li K ln( i Li ) U i (*) 4.2 Bỏ bớt biến độc lập nguyên nhân gây đa cộng tuyến 4.3 Thu thập thêm quan sát CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Khắc phục: 4.4 Sử dụng sai phân cấp X 2i 2 (X 2i X 2i th Yi an (1) Được biến đổi thành: Yi X 3i ng U (1 ) i co Yi ) ( X 3i X 3i ) du o ng 4.5 Sử dụng hồi qui đa thức cu Yi u (1) Được biến đổi thành: CuuDuongThanCong.com X 2i X 3i U i https://fb.com/tailieudientucntt (1 ) V i (*) ... https://fb.com/tailieudientucntt Vi Chương V – Đa cộng tuyến c om Đa cộng tuyến – chất nguyên nhân (*) Ước lượng OLS có Đa cộng tuyến: ng - Khi có đa cộng tuyến hoàn hảo (perfect multicolinearity): th an co ước lượng hệ.. .Chương V – Đa cộng tuyến c om Đa cộng tuyến – chất nguyên nhân ng Hậu an co Phát cu u du o ng th Khắc phục CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến. .. CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương V – Đa cộng tuyến c om Đa cộng tuyến – chất nguyên nhân (*) Phân loại: ng - Đa cộng tuyến hoàn hảo (perfect multicolinearity): quan hệ