slide thuyết trình kinh tế lượng VCU đề tài hiện tượng tự tương quan ,nguyên nhân và giải pháp

38 727 0
slide thuyết trình kinh tế lượng VCU đề tài hiện tượng tự tương quan ,nguyên nhân và giải pháp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Đề tài: Hiện tượng tự tương quan. Nguyên nhân và giải pháp. Nội dung Nội dung Phần 1- Bản chất hiện tượng tự Phần 1- Bản chất hiện tượng tự tương quan. tương quan. Phần 2 – Phát hiện có tự tương Phần 2 – Phát hiện có tự tương quan quan Phần 3 – Biện pháp khắc phục Phần 3 – Biện pháp khắc phục Phần 4 – Bài tập thực hành trên Phần 4 – Bài tập thực hành trên Eview. Eview. Phần 1- Bản chất hiện tượng tự Phần 1- Bản chất hiện tượng tự tương quan. tương quan. 1.1. Định nghĩa 1.1. Định nghĩa 1.2. Nguyên nhân của tự tương quan 1.2. Nguyên nhân của tự tương quan 1.3. Hậu quả 1.3. Hậu quả 1.1. Định nghĩa 1.1. Định nghĩa - Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính cổ Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính cổ điển giả thiết rằng không có sự tương quan giữa điển giả thiết rằng không có sự tương quan giữa các nhiễu Ui nghĩa là: các nhiễu Ui nghĩa là: Cov(Ui, Uj) = 0 Cov(Ui, Uj) = 0 (i (i ≠ j) ≠ j) (1.1) (1.1) - Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát lại có thể mà thành phần nhiễu của các quan sát lại có thể phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là: phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là: Cov(Ui, Uj) Cov(Ui, Uj) ≠ ≠ 0 0 (i (i ≠ j) ≠ j) (1.2) (1.2) 1.2. Nguyên nhân của tự tương quan 1.2. Nguyên nhân của tự tương quan - Nguyên nhân khách quan: - Nguyên nhân khách quan: • Quán tính Quán tính • Hiện tượng mạng nhện Hiện tượng mạng nhện • Trễ Trễ - Nguyên nhân chủ quan: Nguyên nhân chủ quan: • Xử lý số liệu Xử lý số liệu • Sai lệch do lập mô hình Sai lệch do lập mô hình 1.5. Hậu quả 1.5. Hậu quả - Ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường Ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch, nhưng vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch, nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả nữa. chúng không phải là ước lượng hiệu quả nữa. - Các ước lượng của phương sai là chệch và thông Các ước lượng của phương sai là chệch và thông thường là thấp hơn giá trị thực của phương sai, thường là thấp hơn giá trị thực của phương sai, do đó giá trị của thống kê T được phóng đại lên do đó giá trị của thống kê T được phóng đại lên nhiều lần. nhiều lần. - Các kiểm định t và F nói chung không đáng tin Các kiểm định t và F nói chung không đáng tin cậy. cậy. - cho ước lượng chệch của cho ước lượng chệch của thực, và trong một số trường hợp nó dường như thực, và trong một số trường hợp nó dường như ước lượng thấp ước lượng thấp - có thể là độ đo không đáng tin cậy cho thực. có thể là độ đo không đáng tin cậy cho thực. - Các phương sai và sai số tiêu chuẩn của dự đoán Các phương sai và sai số tiêu chuẩn của dự đoán đã tính được cũng có thể không hiệu quả. đã tính được cũng có thể không hiệu quả. ( ) σ σ σ 2 2 2 ˆ ˆ kn − = σ 2 σ 2 R 2 R 2 Phần 2 – Phát hiện có tự tương quan Phần 2 – Phát hiện có tự tương quan 2.1. Phương pháp đồ thị 2.1. Phương pháp đồ thị 2.2. Phương pháp kiểm định số lượng 2.2. Phương pháp kiểm định số lượng 2.1. Phương pháp đồ thị 2.1. Phương pháp đồ thị Có nhiều cách khác nhau để xem xét các phần Có nhiều cách khác nhau để xem xét các phần dư. Chẳng hạn chúng ta có thể đơn thuần vẽ dư. Chẳng hạn chúng ta có thể đơn thuần vẽ đồ thị của đồ thị của е е t t theo thời gian như hình dưới: theo thời gian như hình dưới: ta thấy phần dư không biểu ta thấy phần dư không biểu thị một kiểu mẫu nào khi thị một kiểu mẫu nào khi thời gian tăng lên thời gian tăng lên → → kh kh ông có ông có dấu hiệu của tương quan dấu hiệu của tương quan chuỗi chuỗi 2.2. Phương pháp kiểm định số lượng 2.2. Phương pháp kiểm định số lượng 2.2.1. Kiểm định các đoạn mạch 2.2.1. Kiểm định các đoạn mạch 2.2.2. Kiểm định về tính độc lập của các phần dư 2.2.2. Kiểm định về tính độc lập của các phần dư 2.2.3. Kiểm định d.Durbin – Watson 2.2.3. Kiểm định d.Durbin – Watson 2.2.4. Kiểm định Breusch – Godfrey 2.2.4. Kiểm định Breusch – Godfrey 2.2.5. Kiểm định Durbin h 2.2.5. Kiểm định Durbin h 2 χ [...]... Ước lượng mô hình hồi quy Ta có MHHQ Ŷi = 29.18189 + 0.208446 Xi – 0.690552 Zi 3 Phát hiện hiện tượng tự tương quan 3.1 Kiểm định Breusch-Godfrey (BG) Kiểm định giả thuyết Ho: không có hiện tượng tự tương quan bậc 1 P- value > 0.05 Chưa có cơ sở bác bỏ Ho hay không có hiện tượng tự tương quan Phương pháp Durbin – Watson d Ta có : n = 12 K’ = 2 du = 1.579 dl = 0,812 Ta thấy : dl < d < du Phương pháp. .. −1 và Χ* = Χt − ρ Χt −1 ˆ Yt t 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) Phần 4 – Bài tập thực hành trên Eview 1 Ước lượng mô hình hồi quy trên 2 Phát hiện hiện tượng tự tương quan 3 Khắc phục hiện tượng tự tương quan Giải thích biến  Y: Biến phụ thuộc - Mức nhập khẩu  X: Biến giải thích - Tổng sản phẩm quốc dân  Z: Biến giải. .. tn ; χ Kinh tế lượng 2 tn > χ 2 α ( p )} 12 Phần 3 – Biện pháp khắc phục 3.1 Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết 3.2 Khi chưa biết 3.2.1 Phương pháp sai phân cấp 1 3.2.2 Ước lượng dựa trên thống kê d – Durbin –Watson 3.2.3 Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng 3.2.4 Thủ tục Cochrane – Orcutt hai bước 3.2.5 Phương pháp Durbin – Watson hai bước để ước lượng 3.2.6 Các phương pháp khác ước lượng. .. Các phương pháp khác ước lượng 3.2.5 Phương pháp Durbin – Watson hai bước để ước lượng Ta viết lại pt sai phân tổng quát dưới dạng sau: Y t = β 1 (1 − ρ ) + β 2 Χt + ρ Χt −1 + ε t (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 tcủa hệ số hồi quy Χt Χ −1 Y t −1 Yt của là ước lượng của Y ( = p) t −1 ρ (2) Sau khi thu...2.2.4 Kiểm định Breusch – Godfrey Xét giả thiết: Η0 = ρ 1 = ρ 2 = = ρ p = 0 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 dư - Bước 2: Cũng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất, ước lượng mô hình sau để thu được hệ số xác định bội e =β +β Χ +ρ e t 1 2 t 1 t −1 +ρ 2 e t −2 + + ρ p e t− p +ν t 2.2.4 Kiểm định . Đề tài: Hiện tượng tự tương quan. Nguyên nhân và giải pháp. Nội dung Nội dung Phần 1- Bản chất hiện tượng tự Phần 1- Bản chất hiện tượng tự tương quan. tương quan. Phần. Eview 1. 1. Ước lượng mô hình hồi quy trên Ước lượng mô hình hồi quy trên 2. Phát hiện hiện tượng tự tương quan 2. Phát hiện hiện tượng tự tương quan 3. Khắc phục hiện tượng tự tương quan. 3. Khắc phục hiện. 1- Bản chất hiện tượng tự Phần 1- Bản chất hiện tượng tự tương quan. tương quan. 1.1. Định nghĩa 1.1. Định nghĩa 1.2. Nguyên nhân của tự tương quan 1.2. Nguyên nhân của tự tương quan 1.3. Hậu

Ngày đăng: 21/06/2015, 18:54

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • Slide 1

  • Nội dung

  • Phần 1- Bản chất hiện tượng tự tương quan.

  • 1.1. Định nghĩa

  • 1.2. Nguyên nhân của tự tương quan

  • 1.5. Hậu quả

  • Slide 7

  • Phần 2 – Phát hiện có tự tương quan

  • 2.1. Phương pháp đồ thị

  • 2.2. Phương pháp kiểm định số lượng

  • 2.2.4. Kiểm định Breusch – Godfrey

  • Slide 12

  • Phần 3 – Biện pháp khắc phục

  • 3.2.5. Phương pháp Durbin – Watson hai bước để ước lượng

  • Slide 15

  • Phần 4 – Bài tập thực hành trên Eview

  • Giải thích biến

  • Bảng số liệu

  • Slide 19

  • 1. Ước lượng mô hình hồi quy

  • Slide 21

  • Slide 22

  • Slide 23

  • Slide 24

  • Slide 25

  • Slide 26

  • Ta có MHHQ

  • 3. Phát hiện hiện tượng tự tương quan

  • Slide 29

  • Slide 30

  • Kiểm định giả thuyết Ho: không có hiện tượng tự tương quan bậc 1.

  • Phương pháp Durbin – Watson d

  • Slide 33

  • Phương pháp đồ thị.

  • Slide 35

  • Slide 36

  • Slide 37

  • Slide 38

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan