Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 28 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
28
Dung lượng
727 KB
Nội dung
Mr.tiz
Nhóm 1
Hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến
Mr.tiz
Hiện tượng đa cộng tuyến
Khái niệm
hiện tượng
đa cộng tuyến
Phương pháp
phát hiện
hiện tượng
Biện pháp
khắc phục
hiện tượng
Mr.tiz
Ví dụ
•
NI: tổng thu nhập quốc gia
•
GDP: tổng thu nhập quốc dân
•
NFIA: Thu nhập ròng từ nước ngoài
Mr.tiz
Khái niệm hiện tượng đa
cộng tuyến
•
Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện
tượng các biến độc lập trong mô hình
phụ thuộc lẫn nhau và có quan hệ gần
như tuyến tính.
Mr.tiz
Nguồn gốc hiện tượng
1.Do phương pháp thu
thập dữ liệu
-Các giá trị của các biến độc lập phụ
thuộc lẫn nhau trong mẫu, nhưng
không phụ thuộc lẫn nhau trong
tổng thể.
VD: Người có thu nhập cao hơn
khuynh hướng sẽ có nhiều của cải
hơn.điều này có thể đúng với mẫu
mà không đúng trong tổng thể.
Trong tổng thể sẽ có các quan sát
về cá nhân có thu nhập cao nhưng
không có nhiều của cải và ngược
lại.
2.Dạng hàm mô hình
VD các dạng dễ xảy ra hiện
tượng đa cộng tuyến:
Hồi quy dạng các biến độc
lập được bình phương sẽ xảy
ra đa cộng tuyến và đặc biệt
khi phạm vi giá trị ban đầu
của biến độc lập là nhỏ
Các biến độc lập vĩ mô được
quan sát theo dữ liệu chuỗi
thời gian
Mr.tiz
I.Phương pháp phát hiện
hiện tượng
Hệ số xác định bội cao
nhưng tỷ số t thấp
Hệ số tương quan cặp
giữa các biến giải thích cao
Sử dụng mô hình hồi quy phụ
Sử dụng nhân tử phóng đại
phương sai VIF
Mr.tiz
1.Hệ số xác định bội cao
1.Hệ số xác định bội cao
nhưng tỷ số t thấp
nhưng tỷ số t thấp
•
Nếu thấy mà tỷ số t
thấp đó chính là dấu hiệu của đa
cộng tuyến.
2 2
( 0.8)R cao R
>
Mr.tiz
Mr.tiz
2.Hệ số tương quan cặp giữa
2.Hệ số tương quan cặp giữa
các biến giải thích cao
các biến giải thích cao
•
Công thức tính:
Công thức tính:
•
Nếu các hệ số tương quan cặp giữa các biến
Nếu các hệ số tương quan cặp giữa các biến
|
|
r
r
XjXp
XjXp
|
|
lớn
lớn
(vượt 0,8) thì có hiện tượng đa cộng tuyến.
(vượt 0,8) thì có hiện tượng đa cộng tuyến.
•
Chú ý:
Chú ý:
–
chúng ta cần chú ý rằng hiện tượng đa cộng tuyến vẫn xảy
chúng ta cần chú ý rằng hiện tượng đa cộng tuyến vẫn xảy
ra khi các hệ số tương quan cặp r
ra khi các hệ số tương quan cặp r
XjXp
XjXp
nhỏ.
nhỏ.
–
Nếu mô hình chỉ có 2 biến giải thích thì nếu hệ số tương
Nếu mô hình chỉ có 2 biến giải thích thì nếu hệ số tương
quan giữa 2 biến giải thích đó mà nhỏ thì không có hiện tượng
quan giữa 2 biến giải thích đó mà nhỏ thì không có hiện tượng
cộng tuyến.
cộng tuyến.
∑∑
∑
−−
−−
=
22
)()(
))((
ppijji
ppijji
XXXX
XXXX
r
p
x
j
x
Mr.tiz
[...]... nào khi r23 tăng Nhìn bảng số liệu dưới đây: Từ kết quả tính toán cho ở bảng này, ta thấy r23 gia tăng ảnh hưởng nghiêm trọng đến phương sai và hiệp phương sai ước lượng của các hàm ˆ ước lượng OLS Khi r23 =0,5 , Var(β2 ) bằng 1,33 lần khi r23 nhưng khi =0, r23 =0,95 thì lớn gấp 10 lần khi không có đa cộng tuyến Và khi r23 tăng từ 0,95 đến 0,995 đã làm phương sai ước lượng tăng 100 lần so với khi... luận rằng R 2 = 0 Nếu và điều này có nghĩa là có đa cộng tuyến trong mô hình Mr.tiz 4.Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF) Tốc độ gia tăng của phương sai và hiệp phương sai có thể thấy qua nhân tử phóng đại phương sai (variance-inflation factor - VIF) Đối với hàm hồi quy có 2 biến giải thích X2 và X3, VIF được định nghĩa như sau: 1 VIF = 2 (1 − r23 ) VIF cho thấy phương sai của hàm ước lượng. .. thể xảy ra hiên tượng đa cộng tuyến Như một quy tắc kinh 2 nghiệm, nếu VIF ≥10 (điều này được xảy ra nếu R j>0,9) thì biến này được coi là có cộng tuyến cao r23 Mr.tiz • VIF=1/(1-0.84183)=6.3223 =>có đa cộng tuyến Mr.tiz II Các biện pháp khắc phục -Sử dụng thông tin tiên nghiệm -Bỏ biến có khả năng cộng tuyến với các biến còn lại -Thu thập thêm số liệu hoặc lấy mẫu mới -Sử dụng sai phân cấp một -Một... sẽ tăng, vì vậy, đối với ˆ bất kỳ r23 nào cho trước, phương sai của β2sẽ giảm, kéo theo sai số chuẩn giảm, điều này giúp chúng ta ước ˆ lượng β2chính xác hơn 2 2i Mr.tiz 4.Sử dụng sai phân cấp 1 Sai phân làm cho vấn đề đa cộng tuyến có thể nhẹ đi Chúng ta muốn ước lượng: Yt = β1 + β 2 X 2t + β 3 X 3t + ut Ứng với t-1: Yt −1 = β 1 + β 2 X 2t −1 + β 3 X 3t −1 + ut −1 Lấy sai phân các biến theo thời... sai phân: • => Bỏ biến NFIA1 Mr.tiz 5.Một số biện pháp khác • Bỏ qua đa cộng tuyến nếu mục tiêu xây dựng mô hình sử dụng để dự báo chứ không phải kiểm định • Thay đổi dạng mô hình • Kết hợp dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian Mr.tiz ... có thể giải quyết vấn đề đa cộng tuyến vì đa cộng tuyến xảy ra từ sai phân các biến này Tuy nhiên có thể vi phạm giả định chuẩn về sai số ngẫu nhiên Mr.tiz Sử dụng phương pháp sai phân, ta có bảng số liệu mới: Mr.tiz Bảng hồi quy sai phân cấp1 Mr.tiz Ma trận hệ số tương quan: Mr.tiz Hồi quy phụ của biến sai phân: • Với mức ý nghĩa 0.05 > Prob (F-statistic)=0.023 =>mô hình sai phân có đa cộng tuyến... thực hiện hồi qui giữa Y và các biến giải thích còn lại và tính hệ số xác định Rp2 Nếu Rp2 > Rj2 => bỏ Xp Mr.tiz Hồi quy giữa NI và GDP -Hồi quy giữa NI và NFIA =>Bỏ biến NFIA Mr.tiz 3.Thu thập thêm số liệu hoặc lấy mẫu mới • Vì vấn đề đa cộng tuyến là một đặc tính của mẫu, có thể là trong một mẫu khác, các biến cộng tuyến có thể không nghiêm trọng như trong mẫu đầu tiên Vì vậy, đôi khi ta chỉ cần tăng . phương sai và hiệp phương sai ước lượng của các hàm
nghiêm trọng đến phương sai và hiệp phương sai ước lượng của các hàm
ước lượng OLS. Khi =0,5 , bằng 1,33. tăng như thế nào
khi r23 tăng
khi r23 tăng
.
.
Nhìn bảng số liệu dưới đây:
Nhìn bảng số liệu dưới đây:
Từ kết quả tính toán cho ở bảng này, ta thấy