Đang tải... (xem toàn văn)
Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Hậu quả của việc sử dụng phương pháp OLS khi có tự tương quan Phát hiện tự tương quanCác biện pháp khắc phụcTự tương quan là gì ?Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, ta giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là:cov(ui, uj) = 0(i j)Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả định rằng sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với một quan sát khác.
07/20/14 12:04 1 Chương 4: HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN 1. Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan 2. Hậu quả của việc sử dụng phương pháp OLS khi có tự tương quan 3. Phát hiện tự tương quan 4. Các biện pháp khắc phục 07/20/14 12:04 2 4.1. Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Tự tương quan là gì ? Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, ta giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là: cov(ui, uj) = 0 (i ≠ j) Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả định rằng sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với một quan sát khác. 07/20/14 12:04 3 4.1. Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà sai số của các quan sát lại phụ thuộc nhau, nghĩa là: cov(ui, uj) ≠ 0 (i ≠ j) Khi đó xảy ra hiện tượng tự tương quan. 4 4.1. Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan 07/20/14 12:04 5 4.1. Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Nguyên nhân khách quan Quán tính: Nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế là quán tính. Chúng ta đều biết các chuỗi thời gian như: tổng sản phẩm, chỉ số giá, thất nghiệp, … mang tính chu kỳ. Hiện tượng mạng nhện Các độ trễ 07/20/14 12:04 6 4.1. Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Nguyên nhân chủ quan Xử lí số liệu Sai lệch do lập mô hình 07/20/14 12:04 7 4.2. Hậu quả của việc sử dụng phương pháp OLS khi có tự tương quan 1. Các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính, không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa. 2. Ước lượng của các phương sai bị chệch (thường thấp hơn giá trị thực) nên các kiểm định t và F không còn hiệu lực nữa. 3. Thường R 2 được ước lượng quá cao so với giá trị thực. 4. Sai số chuẩn của các giá trị dự báo không còn tin cậy nữa. 07/20/14 12:04 8 4.3. Phát hiện tự tương quan 1. Phương pháp đồ thị 2. Kiểm định d của Durbin – Watson 3. Kiểm định χ 2 về tính độc lập của các phần dư 07/20/14 12:04 9 Phương pháp đồ thị Giả định về sự tự tương quan liên quan đến các giá trị ut của tổng thể; tuy nhiên, các giá trị này không thể quan sát được. Ta quan sát et, hình ảnh của et có thể cung cấp những gợi ý về sự tự tương quan. Ta có thể chạy OLS cho mô hình gốc và thu thập et từ đó. Vẽ đường et theo thời gian và quan sát. 10 Phương pháp đồ thị [...]... Không có tự tương quan dương Không có tự tương quan dương Không có tự tương quan âm Không có tự tương quan âm Không có tự tương quan âm hoặc dương Quyết định Bác bỏ Không quyết định Bác bỏ Không quyết định Chấp nhận Nếu 0 < d < dL dL ≤ d ≤dU 4 - dL < d . bỏ Không quyết định Chấp nhận 0 < d < d L d L ≤ d ≤d U 4 - d L < d < ;4 4 -d U ≤ d 4 - d L d U ≤ d 4 - d U 07/20/ 14 12: 04 14 Kiểm định d của Durbin – Watson Nếu giá trị của d thuộc. trượt đối với một trung bình trượt khác. 4. 4. Các biện pháp khắc phục 07/20/ 14 12: 04 20 2. 2 Ước lượng ρ dựa trên thống kê d-Durbin-Watson d ≈ 2(1 - ) hay => xấp xỉ và có thể không đúng với. ∆xt = xt – xt – 1 4. 4. Các biện pháp khắc phục 07/20/ 14 12: 04 19 Nếu ρ = -1 nghĩa là có tương quan âm hoàn toàn. Phương trình sai phân tổng quát bây giờ có dạng: (suy ra từ 4. 27) yt + yt – 1