- Tỉ số lợi ích chi phí B/C (Benefit Cost Ratio):
c) Phân tích ảnh hưởng của các biện pháp chống xói mịn đến năng xuất cây cà phê.
cây cà phê.
Mơ hình tốn học Cobb – Douglas được lựa chọn bởi vì đây là dạng hàm tốn học có những tính chất phù hợp với lý thuyết kinh tế của vấn đề đang nghiên cứu. Nó thể hiện được sự biến động rất phổ biến và quan trọng, đó là thể hiện được quy luật năng xuất biên giảm dần. Đây là một điểm rất quan trọng trong phân tích và quan sát đối với cây cà phê.
Thiết lập hàm sản xuất dạng Cobb-Douglas
LNY =α0 + α1 LNX1 + α2 LNX2 + α3 LNX3 +α4 LNX4 +α5 LNX5 Y: Sản lượng cà phê (tấn/ha)
X1: Tuổi cây (năm)
X2: Lượng phân bón (kg/ha) X3: Lượng thuốc sâu (Lít/ha) X4: Cơng lao động (cơng/ha)
X5: Áp dụng xói mịn (Có = 1; Khơng = 0)
Kỳ vọng dấu cho mơ hình
Là việc kỳ vọng các dấu của hệ số ước lượng sao cho có ý nghĩa thực tiễn hay có ý nghĩa về mặt kinh tế
Ước lượng các thông số cho mơ hình
Trước khi sử dụng các thơng số của mơ hình cần phải kiểm tra sự vi phạm về các giả thiết cơ bản của mơ hình.
Hiện tượng đa cộng tuyến
- Bản chất: Là sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính hồn hảo hay xấp xỉ hồn hảo giữa một số hay tất cả các biến giải thích trong mơ hình hồi quy.
- Ảnh hưởng đến mơ hình: Phương sai và sai số tiêu chuẩn của các ước lượng sẽ lớn làm cho khoảng tin cậy lớn, tỉ số t nhỏ làm cho khả năng chấp nhận giả thuyết cho rằng khơng có ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Trường hợp nghiêm trọng - dấu của hệ số ước lượng bị sai.
- Cách phát hiện: Sử dụng mơ hình hồi quy nhân tạo tức là hồi quy các biến giải thích theo các biến cịn lại tính R2 cho mỗi mơ hình.
Nếu R2 > R2 gốc thì ta kết luận có hiện tượng đa cộng tuyến
Nếu R2 < R2 gốc thì ta kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. - Biện pháp khắc phục
Cho đến nay vẫn chưa có biện pháp khả thi khắc phục mơ hình. Một số biện pháp được nêu ra như sau:
+ Thu thập thêm số liệu
+ Loại bỏ biến không cần thiết + Chuyển đổi số liệu
+ Kiểm tra lại mơ hình
Hiện tượng phương sai không đồng nhất
- Bản chất: Tức là phương sai của các sai số khơng là hằng số hay nói cách khác phương sai của sai số có quan hệ với các biến độc lập, do đó khi có biến độc lập thay đổi làm cho phương sai của các sai số thay đổi theo.
- Ảnh hưởng: Ước lượng khơng cịn là ước lượng hiệu quả, ước lượng phương sai của các sai số bị lệch, do đó kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy do kiểm định t và F không đáng tin cậy nữa.
- Phát hiện hiện tượng phương sai khơng đồng nhất: Hiện nay có 3 biện pháp phổ biến
+ Xét đồ thị phần dư
+ Dùng phép kiểm định White_test
+ Dùng phép kiểm định GQ cho mơ hình hồi quy đơn biến - Biện pháp khắc phục:
+ Dùng phép biến đổi số liệu nhằm giảm mức độ biến thiên của dữ liệu như có thể chuyển đổi mơ hình sang dạng logarit .
+ Sử dụng phương pháp ước lượng hồi qui tuyến tính có trọng số.
Hiện tượng tự tương quan
- Bản chất: Thuật ngữ tự tương quan được định nghĩa như là quan hệ tương quan giữa các thành viên của chuổi các quan sát được sắp xếp theo thời gian như dữ liệu chuổi thời gian hoặc không gian (Thơng thường dữ liệu khơng gian ít xảy ra hiện tượng này)
- Ảnh hưởng: Hiện tượng tự tương quan có ảnh hưởng đến mơ hình mà chúng ta ước lượng như sau:
Ước lượng khơng cịn là ước lượng hiệu quả (NOT BEST) (Do phương sai không phải là phương sai nhỏ nhất)
Khi tính phương sai và các sai số tiêu chuẩn cảc các ước lượng bình phương bé nhất thường cho những giá trị thấp hơn giá trị thực và do đó làm cho giá trị t trở nên lớn bất thường dẫn đến kết luận sai khi áp dụng phép kiểm định t. Do đó kiểm định t và kiểm định F khơng có đáng tin cậy nữa.
Giá trị R2 ước lượng không đáng tin cậy - Phát hiện hiện tượng tự tương quan:
+ Dùng phương pháp đồ thị bằng cách biểu diễn phần dư ui theo thời gian hoặc theo ui+1 để xem xét mối quan hệ của chúng
+ Dùng kiểm định Dubin_Watson thu được từ kết xuất chạy hàm hồi quy sau đó tra bảng giá trị d để biết kết quả.
- Biện pháp khắc phục:
Ước lượng ρ: ρ là hệ số biểu thị mối quan hệ giữa ui và ui+1 . Có 2 cách để tìm đ Cách 1:Trên thống kê d _ ta có d = 2 (1- ρ) ρ = 1-d/2
CHƯƠNG 4