L ư u ý: B ằ ng tr ự c giác, kinh nghi ệ m hay đồ th ị ch ỉ cho ta bi ế t d ấ u hi ệ u để nh ậ n d ạ ng hiện tượng HET Để cĩ kết luận chính thức về hiện tượng HET ta phải thực hiệ n các
T NG QUAN CHU Ỗ
(Auto Regression)
7.1. GIỚI THIỆU:
Một trong những giả thiết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính ước lượng theo phương pháp OLS là các số hạng sai số ui khơng tương quan với nhau.
Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp thơng thường cĩ liên quan đến những dữ liệu thu thập theo thời gian, giả thuyết này cĩ thể sai. Cĩ nghĩa là số hạng sai số ui của một mẫu quan sát cụ thể nào đĩ cĩ quan hệ tuyến tính với một hay nhiều các số hạng sai số của các quan sát khác. Hiện tượng như vậy được gọi là hiện tượng tự tương quan của số hạng sai số (gọi tắt là tương quan chuỗi).
Vậy: Cov(ui, uj) = 0 → Khơng cĩ hiện tượng tương quan chuỗi. Cov(ui, uj) ≠ 0 → Cĩ hiện tượng tương quan chuỗi.
Phương trình tổng thể :
Yt = β1 + β2X2t + β2X3t + … + βKXKt +ut
AR(p): tương quan chuỗi bậc p
ut = α1ut-1 + α2ut-2 + … + αput-p + νt
7.2. HẬU QUẢ:
7.2.1. Tác động lên tính chất của các ước lượng:
Nếu mơ hình cĩ hiện tượng tương quan chuỗi (AR), thì các tính chất: khơng chệch và nhất quán khơng bị vi phạm nếu ta sử dụng OLS đểước lượng các hệ số hồi quy. Nghĩa là: E(βˆk) = βk
Tính chất nhất quán sẽ khơng cịn nếu các biến phụ thuộc cĩ hiệu ứng trễ được gộp vào xem như các biến giải thích.
7.2.2. Tác Động Lên Các Kiểm Định Giả Thuyết
Khi cĩ hiện tượng tương quan chuỗi thì các sai số chuẩn ước lượng sẽ khác các sai số thực, và do đĩ sẽ là ước lượng khơng chính xác. Điều này làm cho là các trị thống kê t và F được ước lượng khơng đúng. Vì vậy, các kiểm định t và F khơng cịn hợp lệ, các kiểm định giả thuyết khơng cịn giá trị nữa.
7.2.3. Tác Động Lên Việc Dự Báo
Do các ước lượng OLS vẫn khơng chệch, nên các dự báo dựa trên những giá trị ước lượng này cũng sẽ khơng thiên lệch tuy nhiên dự báo sẽ khơng hiệu quả do sai số lớn.
7.3. NGUYÊN NHÂN XẢY RA HIỆN TƯỢNG AR
- Do bản chất của các mối quan hệ kinh tế.
- Do kỹ thuật thu thập dữ liệu, kỹ thuật đo lường, dạng hàm số của mơ hình. - Do con người học được hành vi trong quá khứ.
7.4. NHẬN DẠNG HIỆN TƯỢNG HET 7.4.1. Bằng trực gíac và kinh nghiệm: 7.4.1. Bằng trực gíac và kinh nghiệm:
Làm việc thường xuyên với số liệu, ta sẽ cĩ một “cảm giác” tốt hơn với số liệu, thơng thường với dữ liệu thời gian (time-series data), rất cĩ khả năng ta cĩ hiện tượng tương quan chuỗi.
7.4.2. Phân tích bằng Biểu đồ (Graphical analysis)
Để phát hiện AR người ta thường dùng các đồ thị phân tán giữa: (Xt, Yt) (Xt, ut) hoặc (ut, ut-1) và thay thế Xt bằng Yˆt với mơ hình đa biến.
Ví dụ: DATA6-6 cĩ dữ liệu hàng năm về dân số nơng trại theo phần trăm tổng dân số tại Mỹ FARMPOP từ năm 1948 đến 1991
Mơ hình hồi quy: FARMPOP = β1 + β2TIME + u, trong đĩ TIME là biến xu thế.
Đồ thị giữa (Xi, Yi) Đồ thị giữa (Xi, ui)
Theo đồ thị ta thấy các số hạng phần dư cĩ mối quan hệ với nhau theo thời gian → cĩ dấu hiệu của hiện tượng tương quan chuỗi.
Bằng trực giác, kinh nghiệm hay đồ thị chỉ cho ta biết dấu hiệu để nhận dạng hiện tượng AR. Để cĩ kết luận chính thức về hiện tượng AR ta phải thực hiện các kiểm định phù hợp.
7.4.3. Kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất (Durbin - Watson):
Kiểm định Durbin – Watson chỉ nhận dạng được hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1 Đơi khi Kiểm định Durbin – Watson khơng cho kết luận.
Phương trình hồi quy tổng thể : Yt = β1 + β2X2t + β2X3t + … + βKXKt +ut AR(1): ut = ρ1ut-1 + νt Các bước kiểm định: Bước 1: Thực hiện hồi quy phụ: ut = ρ1ut-1 + νt -1 ≤ρ1 ≤ 1 Bước 2: Phát biểu giả thiết:
H0: ρ1 = 0 Khơng cĩ hiện tượng AR(1).
H1: ρ1≠ 0 Cĩ hiện tượng AR(1).
Bước 3: Tính tốn thơng kê Durbin-Watson
DW = ( ) ∑ ∑ = = − − n 1 t 2 t n 2 t 2 1 t t uˆ uˆ uˆ Ta cĩ: ∑ ∑ = = − ≈ ρ n 1 t 2 t n 2 t 1 t t uˆ uˆ uˆ ˆ Do đĩ: DW ≈ 2(1 - ρˆ)
Bước 4: Tra bảng tìm giá trị : dU và dL. Xác định xem DW nằm trong khoảng nào đểcĩ các kết luận phù hợp.