λ2Xi2+ … + λkXik+ Vi= 0 (Vilà saisố ngẫunhiên)
CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH CHỌN LỰA MƠ HÌNH 5
5.4.2 Nguyên nhân vàhậu quả
Nguyên nhân Do bản chất mối quanhệ giữacác biến. Mơ hình cĩdạng đa thức. Việc chọn mẫu khơng mang tính đại diện Hậu quả TH đa cộng tuyến hồn
hảo: Cáchệ số hồiquy là khơng xác định bằng phươngpháp OLS.
Khoảngtincậy củacácβj lớn, ước lượng khoảng
kém chính xác.
Bài tốn kiểm định giả thuyết thống kê cho kết luậnsai.
Một sự thay đổi dù bé trong mẫucĩthể gây ra
sựthayđổi lớntrongkết quả ước lượng.
CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH CHỌN LỰA MƠ HÌNH 6
Xétphươngphápước lượngOLS
Khi các GT1 – 4 thỏamãn thì: 2 2 2 1 ar( ) ; 1 ( ) ar( ) j n j ji i j j v R x se v 2 2 1 ˆ n i i e n k Trong đĩ: •Rj2 làhệ sốxác định của
mơ hìnhhồiquybiếnXjtheo
hệ số chặnvà cácbiến độc lậpcịnlại.
•σ2chưa biết, cĩước lượng
CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH CHỌN LỰA MƠ HÌNH
75.4.3 Pháthiện đa cộng tuyến: 5.4.3 Pháthiện đa cộng tuyến:
R2cao (>0,8) nhưng
t = / ( ) thấp.
Hệ số tươngquan
cặpcao (>0,8).
Hệ sốxácđịnhcác mơ hìnhhồiquyphụcao.
(Rj2>0,8)
Nhântửphĩngđại phươngsai (> 10) Đa cộng tuyến 2 ( i) 1 1 j VIF X R 8 5.4.4 Khắc phục vấn đề đa cộng tuyến
1) Cĩđa cộng tuyếncaonhưngcác ( )khơng quálớnso
với .( giátrị|t| > 2).
2) Cĩđacộng tuyến cao nhưng ( 0)của biếnXj0mà taquan tâm nghiêncứukhơnglớn. quan tâm nghiêncứukhơnglớn.
3) Mơ hìnhhồiquynhằm phục vụ việc dựbáochứkhơng
phải kiểm định.
4) R2củamơ hình caohơnRj2củamơ hìnhhồiquyphụ.
CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH CHỌN LỰA MƠ HÌNH
Nếu đa cộng tuyếncaonhưngkhơng gây rahậu quảnghiêm
trọngthì khơngcần đếncácbiệnphápkhắc phục. Vídụ:
9
5.2.4 Khắc phục vấn đề phươngsai saisốthayđổi
1) Giatăngkíchthước mẫu.
2) Sử dụngthơng tin tiênnghiệm hoặcthơng tintừcácnguồn
khác. Vídụ:
3) Bỏ bớt biến độc lập.
CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH CHỌN LỰA MƠ HÌNH
Nếu đa cộng tuyếncaogây rahậu quảnghiêmtrọng, một số biệnpháp cĩthểlàmgiảm nhẹ mức độ ảnh hưởng.
CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH CHỌN LỰA MƠ HÌNH 10
5.5.1 Hậu quả
5.5 MƠ HÌNH CHỨA BIẾN KHƠNG THÍCH HỢP (irrelevantvariable) variable)
Biếnkhơng thíchhợplà
biếnkhơng cĩ tácđộng
riêngphầnlênbiến phụ thuộc.
Cácước lượng vẫnkhơng
chệch.
Phươngsai cáchệ số ước lượng lớn.
→ Khoảngtin cậycho cáchệ số hồiquyrất rộng.
→ Cáctỉ sốt bé, bài tốnkiểm địnhchokết luậnkhơngđúng.
Nếumơ hìnhhồiquychứa biếnkhơng thíchhợpthì
CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH CHỌN LỰA MƠ HÌNH 115.5.2 Pháthiện biếnkhơng thíchhợp 5.5.2 Pháthiện biếnkhơng thíchhợp
+ Sử dụng kiểm địnht đểpháthiện sựphùhợp của1 biến. + Sử dụng kiểm địnhF đểpháthiện sựphùhợp của nhiều
(>2) biến.
+ Khithấycácbiếnkhơng thíchhợpthìloạicácbiếnrakhỏi
1Chương 6: TỰ TƯƠNG QUAN Chương 6: TỰ TƯƠNG QUAN
1.KHÁI NIỆM TỰ TƯƠNG QUAN
2.HẬU QUẢ HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN
3.PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN
4.KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN
CHƯƠNG 6: TỰ TƯƠNG QUAN
6.1.1 Kháiniệm.
Tự tươngquan(TTQ) làsự
tươngquangiữacác saisố ngẫunhiên được sắp xếp
theothứ tự thờigian (trong
dữ liệu chuỗi thờigian)hoặc
khơng gian (trong dữ liệu
chéo).
Tứclà: Cov(ui, uj)≠0với i≠j
CHƯƠNG 6: TỰ TƯƠNG QUAN 2
6.1 KHÁI NIỆM TỰTƯƠNG QUAN (AUTOCORRELATION)
Hiện tượngTTQthường xảyravới dữ liệu chuỗi thời gian. Vì vậy,
phươngtrìnhhồi quychươngnày
được viết dưới dạng:
Yt=β1+β2X2t+ … +βkXkt+ Ut
6.1.1 Kháiniệm.
Các têngợikháccủaTTQ trongdữ liệu chuỗi thờigian:
Serial Correlation –tươngquanchuỗi
Autocorrelation –tự tươngquan
AutoRegression –tự hồiquy
TTQ bậc1 (AR (1)): Saisốuttươngquanvớiut-1.
Phươngtrình AR(1): Ut= ρUt-1+ εt
Với hệ số tự tươngquanρ thỏa|ρ| <1 vàεtkhơng cĩ TTQ.
TTQ bậcm (AR(m)): Saisốuttươngquanvớicác saisố ở m kỳ trước đĩ. (ut-1, ut-2, …, ut-m)
Phươngtrình AR(m): Ut= ρ1+ ρ2 Ut-1+ … + ρkUt-m + εt
CHƯƠNG 6: TỰ TƯƠNG QUAN 4
6.1.2 Nguyên nhânhiện tượngTTQ.
Nguyên nhân khách quan:
- Yếu tốmùavụ: thường xuất hiện vớicácsố liệucĩtần suấtnhỏ hơn1 năm, vídụ: tần suấttháng, quý…