L/O/G/O     !"# $%&'() $%&'() *+!,%)-&+ • +.&/+ • 0+)-&+ **+12,%$3234536 • +1278 • 0+.3234536+ ***+9:;#*<= >?@ABC *+!,%)-& *+!,%)-&     !"#$%  &'($%)*+!,-./0/%123 4,-!!/'#$5,6)#+!(427#,8) ,89(!2 0+)-&+ 0+)-&+ • 1D,%33D2($E-F$G/( • >'&)HD • @IJ/KL • M 0 'NJOKL • P2($E3D$G/,%2JQRSHT QH/8J,UVWH'J( 0+)-&+ 0+)-&+ • /2(J7-X+ • @Q,%'$2$,2$42YZE[ V,\(2(']/S **^1278,%$3234536 +1278+ **^1278,%$3234536 +1278+    !" #$%&$'$()*$$ + , $-./  : ; < 0 1$'$ 1 23#4 +M 0 'NJ/3 +M 0 'NJ/3 ,=8> : !",=> : ?@AB(C$%0"*@B4(D0#+!#,8 ! > : !0,-. E E0 F G! H @2IJKJ (  /   L 4 '  = 4 # ,8!E ! +0@D-]3U2$&O' +0@D-]3U2$&O' M#$%,-!NO!!",8@AB4/P4Q!  )R4,=8N,-!/!,R4!S LDS  J T"JJJJJ@@@@@@@@@@@@@@@B  : T"@@@@@JJJJJ@@@@@@@@@@B  ; T"JJJJJJJJJJ@@@@@@@@@@B >U( ; T J V : G!(!4!(),-!N(S  J: TWJX;Y J; T :; T@KZ +_`GD-HQ +_`GD-HQ W+![%  J  : 2M!0H J:; !/4 J:; Y  J;: ,-%0\44'8FH J  : 4,-!!(0 ((]!2 W^_,-!)04,4`/H$a0!, DR E##!#,8!2 +a7-36 +a7-36 7&(b  cdQ2> : ,8] (!/#> :  e%)#O!f  (> :  S f  c%f /W:(W/VJ5D  [...]... (0.972067- 0.963887) = 0.972067- (0.972067- 0.943656) – (0.972067- 0.963887) =0.935476 =0.935476 Vậy độ đo của Theil về mức độ đa cộng tuyến là 0.935476 Vậy độ đo của Theil về mức độ đa cộng tuyến là 0.935476 3 Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến 3 Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến 3.1 Sử dụng sai phân cấp một 3.1 Sử dụng sai phân cấp một Mô hình hồi quy 3 biến theo số liệu chuỗi thời gian: Mô hình... minh họa • Tiến hành hồi quy bộ số liệu trên eviews bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất ta được kết quả như sau: • Sử dụng lệnh:LS y c x z Ta có hàm hồi quy mẫu: 2 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến 2 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến 2.1 Hệ số xác định bội cao nhưng t thấp 2.1 Hệ số xác định bội cao nhưng t thấp • • • • • • • Từ bảng eviews ta có: = 0.972067 = 15.44583 t2 = 1.874550 t3 = 3.493589... thì mô hình càng có khả năng xảy ra đa cộng tuyến Ưu nhược điểm của các cách phát hiện đa cộng tuyến Phương pháp Ưu điểm Nhược điểm 2 R cao nhưng tỉ số t ít ý nghĩa - Dễ phát hiện - Chỉ mang tính dự báo mô hình có khả năng xảy ra đa cộng tuyến Tương quan cặp - Cung cấp những kiểm tra tiên - Thường không chính xác nghiệm có ích Tương quan riêng - Có ích - Không đa m báo độ tin cậy Hồi quy phụ... Hay nói cách khác có tồn tại mối liên hệ giữa biến X và Z 2.4 Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai 2.4 Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai Theo lý thuyết thì VIF ≥10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến độc lập trong mô hình Vậy mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến 2.5 Đo độ Theil Xét mô hình hồi quy Y theo X ta được kết quả: Sử dụng câu lệnh: LS y c x Xét mô hình hồi quy Y theo... cho vấn đề đa cộng tuyến 2.5 Giảm tương quan trong hồi quy đa thức • Nét khác nhau của hồi quy đa thức là các biến giải thích xuất hiện với lũy thừa khác nhau trong mô hình hồi quy Trong thực hành để giảm tương quan trong hồi quy đa thức người ta thường sử dụng dạng độ lệch Nếu việc sử dụng dạng độ lệch mà vẫn không giảm đa cộng tuyến thì người ta có thể phải xem xét đến kỹ thuật đa thức trực... tính nghiêm trọng của đa cộng tuyến - Phát sinh một số vấn đề Bỏ biến Sai phân cấp 1 - Có thể làm tồi tệ hơn III – Ví dụ minh họa 1, Ví dụ 1, Ví dụ Y X Z 55397 2654 4802 53178 2514 3936 47141 1679 4066 ( triệu đôla mỹ) 48883 2193 3443 • 50260 2847 3395 49933 2962 5523 54757 2932 5337 58064 3655 5365 62406 4228 7923 Yêu cầu: Hãy phát hiện hiện tượng đa cộng 66742 5405 8833 tuyến và tìm biện pháp... thức trực giao” 2.6 Một số biện pháp khác Bỏ qua đa cộng tuyến nếu hồi quy mô hình 2 Bỏ qua đa cộng tuyến nếu R của mô hình 2 cao hơn R của mô hình hồi quy phụ được dùng để dự báo chứ không phải kiểm định Sử dụng các ước lượng từ bên Hồi quy thành phần chính ngoài Giảm tương quan trong hồi quy đa thức Ưu nhược điểm của các cách khắc phục đa công tuyến Ưu điểm - Tùy theo điều kiện tiên nghiệm của... Yt * = A* + α Zt* + Ut • Thông tin tiên nghiệm đa giúp chúng ta giảm số biến độc lập trong mô hình xuống còn 1 biến Zt* • Sau khi thu được ước lượng của α thì tính được từ điều kiện 2.2 Thu thập số liệu hoặc lấy thêm mẫu mới • Vì đa cộng tuyến là đặc trưng của mẫu nên có thể có mẫu khác liên quan đến cùng các biến trong mẫu ban đầu mà đa cộng tuyến có thể không nghiêm trọng nữa Điều này có... có thể làm giảm tính nghiêm trọng của đa cộng tuyến 2.3 Bỏ biến • Giả sử trong mô hình hồi quy của ta có Y là biến được giải thích còn X 2, X3, …, Xk là các biến giải thích X2 tương quan chặt chẽ với X3 Khi đó nhiều thông tin về Y chứa ở X 2 thì cũng chứa ở X3 Vậy nếu ta bỏ 1 trong 2 biến X 2 hoặc X3 khỏi mô hình hồi quy, ta sẽ giải quyết được vấn đề đa cộng tuyến nhưng sẽ mất đi 1 phần thông tin... Nặng tính toán Nhân tử phóng đại phương sai - Dự báo chính xác - Năng tính toán (VIF) Độ đo Theil - Chỉ xét tương quan qua lại giữa các biến giải thích - Dự báo chính xác - Nặng tính toán 2 Biện pháp khắc phục đa cộng tuyến Sử dụng thông tin tiên nghiệm Thu thập số liệu hoặc lấy thêm mẫu mới Bỏ biến 5 cách cơ Sử dụng sai phân cấp 1 bản Giảm tương quan trong hồi quy đa thức Biện pháp khác 2.1 Sử