1. Sử dụng thông tin tiên nghiệm:
Dựa vào kinh nghiệm khi làm việc với các mô hình
Ví dụ hàm sản xuất Cobb-Douglas:
(5.17)
Qt là sản lượng sản phẩm được sản xuất ở thời kỳ t
Lt là lao động ở thời kỳ t; Kt là vốn ở thời kỳ t; Ut là sai số ngẫu nhiên
A, α, β là các tham số chúng ta cần ước lượng t u t t t AL K e Q = α β
Lấy Lôgarit tự nhiên (5.17):
lnQt = ln A + αln Lt + βln Kt + Ut Đặt ẩn số ta được:
Giả sử K và L có tương quan rất cao, điều này dẫn đến phương sai của các ước lượng sẽ lớn. Giả sử, từ một nguồn thông tin nào
đó, ta biết được hàm sản xuất mà ta đang xét thuộc ngành có kỳ vọng sinh lợi không đổi
theo qui mô, nghĩa là α + β = 1.
t t
t
t A L K U
thay β = 1 - α, ta được:
Như vậy, thông tin tiên nghiệm đã giúp chúng ta giảm số biến độc lập của mô hình xuống chỉ còn một biến. * * * * * * * * t ( t t ) t t t t t K A L K U A X U Y Q − = + α − + = + α + =
Các biện pháp khắc phục
2. Loại trừ biến giải thích ra khỏi mô hình, định lại dạng mô hình:
Bước 1: Xem cặp biến giải thích nào có quan hệ chặt chẽ. Giả sử X2, X3…Xk là các biến độc lập, Y là biến phụ thuộc và X2, X3 có tương
quan chặt chẽ với nhau.
Bước 2: Tính R2 đối với các hàm hồi qui: có mặt cả hai biến; không có mặt một trong hai biến.
Các biện pháp khắc phục
3. Thu thập thêm số liệu hoặc lấy mẫu mới 4. Sử dụng sai phân cấp một
Ví dụ từ hàm hồi qui: yt = α1 + β1x1t + β2x2t + ut, ta suy ra yt-1 = α1 + β1x1,t-1 + β2x2,t-1 + ut-1,
Trừ hai vế cho nhau, ta được:
yt – yt – 1 = β1(x1,t – x1,t – 1) + β2(x2,t – x2,t – 1) + (ut – ut – 1) Hay:
∆yt = β1 ∆ x1,t + β2 ∆ x2,t + et,
Mặc dù, x1 và x2 có quan hệ tuyến tính, nhưng không có nghĩa sai phân của
Các biện pháp khắc phục
5. Giảm tương quan trong hàm hồi qui đa thức. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong thực hành, để giảm tương quan trong hồi qui đa thức, người ta thường sử dụng dạng độ lệch (lệch so với giá trị trung bình). Nếu sử dụng dạng độ lệch mà không giảm đa cộng tuyến thì người ta có thể phải xem xét đến kỹ thuật “đa thức trực giao”.
Các biện pháp khắc phục
6. Một số biện pháp khắc phục khác.
Hồi qui thành phần chính; hồi qui dạng sóng