Ta có mô hình: GNPt = β1+β2Mt + β3Mt-1 + β4 (Mt - Mt-1) + ui
=> GNPt = β1+β2Mt + β3Mt-1 + β4Mt - β4Mt-1 + ui
=> GNPt = β1 + (β2 + β4 )Mt + (β3 - β4 )Mt-1 + ui (**) Đặt : β2 + β4 = α2 và β3 - β4 = α3
(**) => GNPt = β1 + α2Mt + α3Mt-1 + ui
Ở mô hình này ta có thể đánh giá được giá trị α2 , α3 nhưng không thể đánh
giá được β2 , β3 , β4 một cách trực tiếp và có thể tránh được hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
c. Giả sử rằng β3Mt-1 không xuất hiện trong mô hình trên. Bạn có thể
trả lời đựơc câu a không?
Mô hình không có β3Mt-1 là: GNPt = β1+β2Mt + β4 (Mt - Mt-1) + ui
Hay: GNPt = β1+β2Mt + β4 ∆Mt + ui
Trong mô hình này giữa Mt và ∆Mt vẫn có mối quan hệ với nhau. Vì vậy hiện
tượng đa cộng tuyến vẫn không được loại trừ.
d. Lặp lại câu c, β2Mt không xuất hiện trong mô hình
Mô hình không có β2Mt là: GNPt = β1 + β3Mt-1 + β4 (Mt - Mt-1) + ui
Hay: GNPt = β1+β3Mt-1 + β4 ∆Mt + ui
Trong mô hình này giữa Mt-1 và ∆Mt vẫn có mối quan hệ với nhau. Vì vậy hiện
tượng đa cộng tuyến vẫn không được loại trừ. Mô hình lý tưởng ở đây là mô hình không có ∆Mt hay : GNPt = β1+β2Mt + β3Mt-1 + ui
Bài 4: Bài tập 10.26, Gujarati (2003), trang 382, Table 10.11
Klein và Goldberger đã cố gắng xác định mô hình bên dưới cho Kinh tế Mỹ. Yi = β1+ β2X2i+ β3X3i + β4X4i + ui
Y là chi phí tiêu hao
X2 là tiền lương thu nhập
X3 là không lương, không thu nhập làm nông
X4 là thu nhập làm nông
X2, X3 và X4 đựơc kỳ vọng để có đừơng tuyến tính đồng trục cao, họ đã ứng
dụng nhừng đánh giá β3 và β4 từ phân tích dữ liệu chéo sau: β3 =0.75β2, β4 =
0.625β2. Sử dụng những đánh giá này, họ tái hình thành hàm phí tiêu hao như
sau:
Yi = β1+ β2(X2i + 0.75X3i + 0.625X4i) + ui = β1 +β2Zi + ui. Với Zi = X2i + 0.75X3i + 0.625X4i