Đang tải... (xem toàn văn)
A. Lời mở đầuHiện tượng tự tương quan là hiện tượng mà không nhà nghiên cứu nào muốn xảy ra trong quá trình nghiên cứu. Tuy nhiên trong thực tế, hiện tượng này vẫn xảy ra khiến cho các phương pháp ước lượng cho kết quả sai lệch. Bài thảo luận này sẽ giúp các bạn làm rõ, hiểu thêm về hiện tượng tương quan và cách khắc phục nó.D.Kết luậnHiện tượng tự tương quan xảy ra một cách tự nhiên và không tránh được. Vì thế chúng ta cần phải hiểu rõ được bản chất, nguyên nhân và biện pháp giải quyết hợp lí khi gặp hiện tượng này. Giải quyết tốt vấn đề này sẽ giúp kết quả ước lượng được chính xác hơn và mang lại hiệu quả cho nghiên cứu.
Đề tài: HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN Nhóm 8 • Bản chất hiện tượng tự tương quan • Phát hiện có tự tương quan • Biện pháp khắc phục Phần 1: Cơ sở lý thuyết Phần 1: Cơ sở lý thuyết • Ước lượng mô hình hồi quy trên • Phát hiện hiện tượng tự tương quan • Khắc phục hiện tượng tự tương quan Phần 2. Bài tập thực hành Phần 2. Bài tập thực hành Nội dung Phần 1:Cơ sở lý thuyết. I. Bản chất hiện tượng tự tương quan 1.1 Định nghĩa Thuật ngữ tự tương quan có thể được định nghĩa như là quan hệ tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (như trong dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (như trong dữ liệu chéo) 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: Cov(Ui, Uj) = 0 (i ≠ j) (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: Cov(Ui, Uj) ≠ 0 (i ≠ j) (1.2) Nguyên nhân khách quan Nguyên nhân khách quan Hiện tượng mạng nhện Quán tính Trễ Nguyên nhân chủ quan Nguyên nhân chủ quan Xử lý số liệu Sai lệch do lập mô hình 1.2 Nguyên nhân của tự tương quan Nguyên nhân khách quan * Tính chất quán tính của dãy số liệu : -Hầu hết các chuỗi dữ liệu thời gian trong kinh tế có tính chất quán tính =>Vì vậy trong hồi quy chuỗi thời gian các quan sát kế tiếp nhau có nhiều khả năng tương quan với nhau Nguyên nhân khách quan *Hiện tượng mạng nhện Trong thực tế lượng cung của 1 số mặt hàng phản ứng lại trước sự thay đổi của giá trễ hơn 1 khoảng thời gian bởi các quyết định cung đòi hỏi phải có 1 khoảng thời gian để thực hiện. Vd :hàm biểu thị lượng cung • Nguyên nhân khách quan *Trễ Biến phụ thuộc thời điểm t phụ thuộc vào chính biến đó ở thời điểm t-1 và các biến khác Vd:nghiên cứu mối quan hệ giữa tiêu dùng và thu nhập • Nguyênnhânchủquan *Xử lí số liệu Số liệu thô thường được xử lý làm trơn số liệu dẫn đến sai số hệ thống trong các nhiễu và gây ra tự tương quan . *Sai lệch do lập mô hình Có thể là do bỏ sót biến quan trọng hay chỉ định dạng hàm sai 1.3 HẬU QUẢ • Ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường không phải là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất nữa. • Phương sai ước lượng được của các ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường là chệch và thông thường là thấp hơn giá trị thực của phương sai, do đó giá trị thống kê T được phóng đại lên nhiều lần [...]... cấu trúc của tự tương quan là đã biết BT: Khắc phục HT tự tương quan MH có 3 biến Giả thuyết: H0 : không có HT tự tương quan bậc 1 H1: có hiện tượng tự tương quan bậc 1 Giả sử rằng : Ut = ρ Ut-1 + εt trong đó: ρ là hệ số tự tương quan, |ρ| < 1 và εt thỏa mãn các giả thiết của pp BPNN thông thường là trung bình bằng 0, phương sai không đổi và không tự tương quan Giả sử rằng mô hình 3 biến: Yt = β1+... ∑e t =1 ) t −1 t 2 t Là hệ số tương quan bậc nhất của mẫu, là ước lượng của ρ Giả sử có tự tương quan bậc 1: U t = ρU t −1 + ε t ˆ ρ = −1 ⇒ d ≈ 4 ˆ ρ =0⇒d ≈2 Có tự tương quan ngược chiều ˆ ρ = +1 ⇒ d ≈ 0 Không có tự tương quan Có tự tương quan thuận chiều Các bước kiểm định của Durbin-Watson +)B1: ƯL hồi qui bằng pp OLS thông thường và thu được e t +)B2: Tính giá... lượng chệch của σ2 thực, và trong một số trường hợp, nó σ dường như ước lượng thấp σ2 • R2 có thể là độ đo không đáng tin cậy cho R2 thực • Phương sai và sai số tiêu chuẩn của dự đoán đã tính được cũng có thể không hiệu quả Phần 2 – Phát hiện có tự tương 2.1 Phương pháp đồ thị 2.2 Phương pháp kiểm định số lượng quan 2.1 Phương pháp đồ thị Để phát hiện ra hiện tượng tự tương quan người ra xét đồ thị... Biện pháp khắc phục 3.1 Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết 3.2 Khi tự tương quan 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 ρ 3.2.4 Thủ tục Cochrane – Orcutt hai bước 3.2.5 Phương pháp Durbin – Watson hai bước để ước lượng ρ 3.2.6 Các phương pháp khác ước lượng ρ 3.1Khi cấu trúc của tự tương quan là... người ra xét đồ thị phần dư ei theo biến xu thế Nếu có 1 quy luật nào đó thì có khả năng có hiện tượng tự tương quan 2.1 Phương pháp đồ thị Nếu các phần dư không biểu thị một kiểu mẫu nào khi thời gian tăng lên mà chỉ phân bố một cách ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình của chúng => không có sự tự tương quan 2.2 Phương pháp kiểm định số lượng 2.2.1 Kiểm định các đoạn mạch 2.2.2 Kiểm định về... n đủ lớn, (n-p)R có phân bố xấp 2 xỉ χ (p) 2 2 Nếu (n-p) R > χα (p) thì H0 bị bác bỏ, nghĩa là ít nhất tồn tại tự tương quan một bậc nào đó Trong trường hợp ngược lại không tồn tại tự tương quan 2.2.5 Kiểm định Durbin h • Ta xét mô hình: Thống kê kiểm định này được gọi là thống kê h và được tính theo công thức sau: (**) Các bước kiểm định 1 • 2 3 4 5 ƯL mô hình bằng PPBP nhỏ nhất Tính Var... Kết luận Dựa vào việc so sánh miền bác bỏ ta đưa ra KL về tính độc lập của các phần dư Trong đó: Aij là tần số quan sát ở ô (ij), cụ thể: A11 là số phần dư dương tại t-1 và t A12 là số phần dư dương tại t-1 và âm tại t A21 là số phần dư âm tại t-1 và dương tại t A22 là số phần dư âm tại t-1 và t Eij là kết quả kì vọng của ô ij 2.2.3 Kiểm định Durbin- Watson 1 Định nghĩa: Là kiểm định dựa vào giá trị... n và số biến giải thích là k’ = k – 1 Tra bảng các giá trị Durbin - Watson ta tìm được các giá trị dL, dU và xây dựng bảng kết luận như sau: Kiểm đinh Durbin-Watson Qui tắc ra quyết định Bác bỏ giả thiết Ho Bác bỏ giải thyết , nghĩa là có sự Ho chứng tỏ có tương quan thuận Miền không Miền không chiều dương có kết luận có kết luận sự tương quan ngược chiều âm Chấp nhận giả thiết không có tương quan chuỗi bậc ... ở đây gồm một số dòng và một số cột Cụ thế là bảng tiếp liên gồm 2 dòng và 2 cột Bảng tiếp liên (2 dòng và 2 cột): Số phần dư dương tại Ri Số phần dư âm tại t t Số phần dư dương tại t-1 A12 (E11) Số phần dư âm tại t-1 A11 (E12) A21 A22 (E21) (E22) Cj R1 = R2 = n Các bước kiểm định: B1: BT yêu cầu kiểm định: H0 : Các hàng và cột độc lập với nhau H1 : hàng và cột không độc lập với... mang tính ngẫu nhiên hay không Giả thiết kiểm định: H0: Các kết cục kế tiếp nhau ( các phần dư là độc lập) H1: Các phần dư không độc lập Với giả thiết rằng n1 ≥ 10 và n1 ≥10, số đoạn mạch N có phân phối tiệm cận chuẩn với trung bình E(N) và phương sai được cho như sau: E(N) = Độ lệch tiêu chuẩn: 2.2.1 Kiểm định đoạn mạch •XDGTKĐ: -XDTCKĐ: U= ~ N(0,1) - Với mức tin cậy 95% - So sánh N với giá trị