Hiện tượng tự tương quan và cách khắc phục

Group 6Date1Kinh tế lượng BÀI THẢO LUẬNHIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN VÀ CÁCH KHẮC PHỤC*2Kinh tế lượng Nội dung Phần 1- Bản chất hiện tượng tự tương quan. Phần 2 – Phát hiện có tự tương quan Phần 3 – Biện pháp khắc phục Phần 4 – Bài tập thực hành trên Eview.Date3Kinh tế lượng Phần 1- Bản chất hiện tượng tự tương quan.1.1. Định nghĩa1.2. Nguyên nhân của tự tương quan1.3. Hậu quảDate4Kinh tế lượng 1.1. Định nghĩa- Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính cổ điển giả thiết rằng không có sự tương quan giữa các nhiễu Ui nghĩa là: (1.1)Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát lại có thể phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là: (1.2)Date5Kinh tế lượng 1.2. Nguyên nhân của tự tương quan- Nguyên nhân khách quan:Quán tínhHiện tượng mạng nhệnTrễNguyên nhân chủ quan:Xử lý số liệuSai lệch do lập mô hìnhDate6Kinh tế lượng 1.5. Hậu quảƯớc lượng bình phương nhỏ nhất thông thường vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch, nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả nữa.Các ước lượng của phương sai là chệch và thông thường là thấp hơn giá trị thực của phương sai, do đó giá trị của thống kê T được phóng đại lên nhiều lần.Các kiểm định t và F nói chung không đáng tin cậy.Date7Kinh tế lượng cho ước lượng chệch của thực, và trong một số trường hợp nó dường như ước lượng thấp có thể là độ đo không đáng tin cậy cho thực.Các phương sai và sai số tiêu chuẩn của dự đoán đã tính được cũng có thể không hiệu quả.Date8Kinh tế lượng Phần 2 – Phát hiện có tự tương quan2.1. Phương pháp đồ thị2.2. Phương pháp kiểm định số lượngDate9Kinh tế lượng 2.1. Phương pháp đồ thịCó nhiều cách khác nhau để xem xét các phần dư. Chẳng hạn chúng ta có thể đơn thuần vẽ đồ thị của et theo thời gian như hình dưới: ta thấy phần dư không biểu thị một kiểu mẫu nào khi thời gian tăng lên →không có dấu hiệu của tương quan chuỗiDate10Kinh tế lượng 2.2. Phương pháp kiểm định số lượng2.2.1. Kiểm định các đoạn mạch2.2.2. Kiểm định về tính độc lập của các phần dư2.2.3. Kiểm định d.Durbin – Watson2.2.4. Kiểm định Breusch – Godfrey2.2.5. Kiểm định Durbin hDate11Kinh tế lượng 2.2.4. Kiểm định Breusch – GodfreyXét giả thiết:Kiểm định như sau:Bước 1: Ước lượng mô hình hồi quy gốc bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất để nhận được các phần dưBước 2: Cũng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất, ước lượng mô hình sau để thu được hệ số xác định bội Date12Kinh tế lượng 2.2.4. Kiểm định Breusch – GodfreyBước 3: Xét giả thiếtNếu đúng thì: Theo nguyên lý xác suất nhỏ ta có miền bác bỏ: 7/30/201513Kinh tế lượng Phần 3 – Biện pháp khắc phục3.1. Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết3.2. Khi chưa biết3.2.1. Phương pháp sai phân cấp 13.2.2. Ước lượng dựa trên thống kê d – Durbin –Watson3.2.3. Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng3.2.4. Thủ tục Cochrane – Orcutt hai bước3.2.5. Phương pháp Durbin – Watson hai bước để ước lượng3.2.6. Các phương pháp khác ước lượngDate14Kinh tế lượng 3.2.5. Phương pháp Durbin – Watson hai bước để ước lượngTa viết lại pt sai phân tổng quát dưới dạng sau: (1.31)Durbin đã đề xuất thủ tục 2 bước:(1) Coi (1.31) như là 1 mô hình hồi quy bội, hồi quy theo , và và coi giá trị ước lượng được của hệ số hồi quy của là ước lượng của Date15Kinh tế lượng (2) Sau khi thu được , hãy đổi biến và và ước lượng hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường trên các biến đã biến đổi đó như ở (1.21).Date16Kinh tế lượng Phần 4 – Bài tập thực hành trên Eview1. Ước lượng mô hình hồi quy trên2. Phát hiện hiện tượng tự tương quan3. Khắc phục hiện tượng tự tương quan. Date17Kinh tế lượng Giải thích biếnY: Biến phụ thuộc – Giá Laptop X: Biến giải thích – Giá Mainboard Z: Biến giải thích - RamDate18Kinh tế lượng Date19Kinh tế lượng Date20Kinh tế lượng Date21Kinh tế lượng 1. Ước lượng mô hình hồi quy trênTạo một file mới trong eview và nhập số liệu vào Date22Kinh tế lượng Hiện lên một bảng Workfile Range chọn nhập kí tự kiểu Undated or irregularDưới ô End observation ghi số 30 → ok.Date23Kinh tế lượng Trên thanh menu của Eview chọn Quick → Empty Group để nhập số liệuDate24Kinh tế lượng Sau khi nhập số liệu bạn có bảng như sauDate25Kinh tế lượng Thực hiện ước lượng mô hìnhTrên cửa sổ chính Eviews, chọn Quick Estimate EquationDate26Kinh tế lượng Tại cửa sổ Equation Specification gỗ tên các biến như trong hình.Tại ô method chọn phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất.Date27Kinh tế lượng Bạn có bảng kết quả ước lượng.Date28Kinh tế lượng 2. Phát hiện hiện tượng tự tương quan2.1. Phương pháp đồ thị.Từ cửa sổ Equation chọn procs/ make Residual SeriesDate29Kinh tế lượng Phương pháp đồ thị Cửa sổ Make Residual hiện ra tại ô name for resid series nhập tên phần dư là “E” Date30Kinh tế lượng Ta có bảng phần dư:Phương pháp đồ thịDate31Kinh tế lượng Phương pháp đồ thị Từ menu chính chọn Quick/ Graph/ Line Graph Cửa sổ Series List sẽ xuất hiện, yêu cầu nhập tên biến “E” cần vẽ đồ thị Sau khi nhập tên biến xong, chọn “OK” ta được đố thị phần dư dưới đây:Date32Kinh tế lượng Phương pháp đồ thịDate33Kinh tế lượng Phương pháp đồ thịNhìn vào đồ thị phần dư ta thấy có xu thế tuyến tính, tăng hoặc giảm trong các nhiễu. Nó ủng hộ cho giả thiết có sự tương quan trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển.Date34Kinh tế lượng 2.2. Kiểm định Breusch-Godfrey (BG).Từ cửa sổ Equation, chọn Views/Residual Test/ Serial Correlation LM TestDate35Kinh tế lượng Kiểm định Breusch-GodfreyXuất hiện bảng:Date36Kinh tế lượng Kiểm định Breusch-GodfreyDate37Kinh tế lượng Kiểm định Breusch-GodfreyNhìn vào phần trên của bảng kết quả ta có: χ2 = 0,0101793Với  = 0,05 > 0,0101793 → ta bác bỏ giả thiết cho rằng không có tự tương quan ở bậc 2, hay nói cách khác, ta kết luận tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2. Date38Kinh tế lượng 3. Khắc phục hiện tượng tự tương quan.Trong bảng kết quả hồi quy ở dòng Durbin-Watson stat có d=0.939141 → = 1- 0.939141/2 = 0.5304295 Phương trình sai phân tổng quát: Y1t = Yt – 0.5304195 x Y(t-1) ; X1t = Xt -0.5304195 x X(t-1) Z1t = Zt – 0.5304195 x Z(t-1)Date39Kinh tế lượng Bằng Excel ta tính được Y1t ; X1t và Z1t như sauDate40Kinh tế lượng Khắc phục hiện tượng tự tương quan Ước lượng mô hình trên với các biến Y1t, X1t, Z1t ta có kết quả: Date41Kinh tế lượng Kiểm định BG ta được:Khắc phục hiện tượng tự tương quanDate42Kinh tế lượng Khắc phục hiện tượng tự tương quanNhìn vào phần trên của bảng kết quả ta có: χ2 = 0,734816 Với  = 0,05 < 0,734816 → ta chấp nhận giả thiết cho rằng không có tự tương quan ở bậc 2, hay ta kết luận không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2. Date43Kinh tế lượng Khắc phục hiện tượng tự tương quanTa thấy rằng các kiểm định dựa trên kiểm định BG đều cho biết mô hình sai phân tổng quát không có hiện tượng tự tương quan. Date44Kinh tế lượng Khắc phục hiện tượng tự tương quanNếu chập nhận mô hình này thì ước lượng của mô hình ban đầu là:Ŷ = 7710378(1- 0.534195)-0.010886X+ 0.12557Z = 3591532.624 - 0.010886X + 0.12557ZDate45Kinh tế lượng