Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian trong các số liệu chuỗi thời gian hoặc không gian số liệu chéo.Co
Trang 1NHÓM 7
KINH TẾ LƯỢNG
HIỆN TƯỢNG TỰ
TƯƠNG QUAN
Trang 2I
VẬN DỤNG
02
Trang 3Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (số liệu chéo).
Cov() 0 (ij)
Sự tự tương tường quan xảy ra đối với những quan sát “cắt ngang” được gọi là “ tự tương quan không gian”
Sự tự tương tường quan xảy ra đối với những quan sát “chuỗi thời gian” được gọi là “ tự tương quan thời gian”
Trang 41 ĐỒ
THỊ
PHẦN
DƯMô hình không có
tự tương quan Mô hình có tự tương quan dương Mô hình có tự tương quan âm
Trang 5 = 0 → d = 2: không có tự tương quan
= 1 → d = 0: tự tương quan hoàn hảo
Tương quan âm
Trang 85 Các
biện
pháp k hắc
Giả sử thỏa mãn lược đồ tự hồi quy bậc nhất:
Trong đó < 1 đã biết và thỏa mãn các giả thiết của OLS
Để khắc phục khuyết tật, ta sử dụng phương pháp sai phân tổng quát
Trường hợp đã biết cấu trúc tự tương quan
Trang 95 Các
biện
pháp k hắc
phục Nếu mô hình (1) đúng tại t thì cũng đúng với t-1:
Trường hợp đã biết cấu trúc tự tương quan
Lấy (1) (2) ta được:
Đặt:
Mô hình (3) trở thành :
Mô hình (4) không còn khuyết tật tự tương quan bậc 1 vì thỏa
mãn các giả thiết của PP OLS
Trang 115 Các
biện
pháp k hắc
phục Mô hình tự tương quan dương:
Trường hợp chưa biết cấu trúc tự tương quan
Mô hình (3) có dạng phương trình sai phân cấp 1:
Để hồi quy mô hình (5) ta cần lập chuỗi sai phân cấp 1 của X,Y
Thêm vào mô hình (1) một biến mới gọi là biến xu thế
Ta có:
Lấy (6) – (7) ta được mô hình sai phân cấp 1:
Trang 125 Các
biện
pháp k hắc
phục Mô hình tự tương quan âm:
Trường hợp chưa biết cấu trúc tự tương quan
Mô hình (3) có dạng:
Chia 2 vế mô hình cho 2 ta được:
Mô hình này gọi là mô hình trung bình trượt (2 thời kỳ)
Trang 135 Các
biện
pháp k hắc
phục Ước lượng dựa trên thống kê Durbin-Watson 𝛒
Trường hợp chưa biết cấu trúc tự tương quan
Ta có công thức:
Ta dùng làm xấp xỉ cho trong mô hình sai phân (3) và hồi
quy theo mô hình (4)
Trang 145 Các
biện
pháp k hắc
phục
Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng 𝛒
Trường hợp chưa biết cấu trúc tự tương quan
Xét mô hình:
Bước 1: Hồi quy mô hình gốc thu được phần dư Bước 2: Hồi quy mô hình:
Bước 3: Sử dụng thu được thay vào mô hình (3) và hồi quy (4) theo mẫu đã
cho Kết quả hồi quy cho các giá trị ước lượng của
Bước 4: Thay vào mô hình hồi quy gốc => tính lại các phần dư
Bước 5: Sử dụng dãy
Trang 155 Các
biện
pháp k hắc
phục
Phương pháp ước lượng Durbin – Watson
2 bước để ước lượng 𝛒
Ta có:
Trường hợp chưa biết cấu trúc tự tương quan
Bước 1: Hồi quy mô hình (8) thu được hệ số của coi là ước lượng
của (kí hiệu
Bước 2: Thayvào mô hình (3) và hồi quy (4) bằng phương pháp
OLS để có ước lượng tốt nhất.
Trang 162 vận
dụng
16
Trang 171 dữ liệu
Trong đó:
Y: Giá laptop (VNĐ)
X: Giá bộ mạch chủ Mainboard (VNĐ) Z: Giá RAM (VNĐ)
Mẫu trên có 20 quan sát (n = 20)
Trang 182 XÂY DỰNG HÀM HỒI QUY
Trang 192 XÂY DỰNG HÀM HỒI QUY
Trang 202 XÂY DỰNG HÀM HỒI QUY
Trang 212 XÂY DỰNG HÀM HỒI QUY
Kết luận: = ; = ; =
→ Xi + Zi
- Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
+ =: Khi giá bộ nhớ RAM không đổi, giá của Mainboard
tăng lên 1 VNĐ, thì giá Laptop giảm VNĐ
+ = : Khi giá của Mainboard không đổi, giá bộ nhớ RAM
tăng lên 1 VNĐ, thì giá Laptop tăng VNĐ.
Trang 222 XÂY DỰNG HÀM HỒI QUY
Bảng kết quả hồi quy mô hình
Trang 233 PHÁT HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN
Trang 24tự tương quan trong mô hình trên.
Trang 253 PHÁT HIỆN TƯỢNG TỰ
TƯƠNG QUAN
d = 0.453053 + Với α = 0.05, k’ = 2, n = 20
Waston với mức ý nghĩa 5%
Trang 263 PHÁT HIỆN TƯỢNG TỰ
TƯƠNG QUAN
Kiểm định có tương quan bậc 1 không?
Trang 273 PHÁT HIỆN TƯỢNG TỰ
TƯƠNG QUAN
Kiểm định có tương quan bậc 2 không?
Trang 284 KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG
Trang 314 KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG
Ước lượng mô hình trên với các
biến ; và ta được
Trang 324 KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG
Ta có giá trị Durbin-Watson stat d =
=> Kết luận: Không có hiện
tượng tự tương quan
Trang 334 KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG
Kiểm định có tương quan bậc 1 không?
tự tương quan bậc 1.
Trang 344 KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG
Kiểm định có tương quan bậc 2 không?
tự tương quan bậc 2.
Trang 354 KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG
Với mô hình các biến ; và :
p = 0.116903 > 0,05
→ Kết luận: không có hiện tượng tự tương quan
Trang 36KẾT LUẬN
36
Các kiểm định đều cho kết quả phương trình sai phân không có hiện
tượng tự tương quan Nếu chấp nhận mô hình này thì ước lượng của mô
hình ban đầu sẽ là:
Trang 37THANKS FOR
WATCHING!
37