Chương 8: Chỉ định mô hình và kiểm định về việc chỉ định mô hình

Các loại sai lầm chỉ định 3.. Phát hiện các sai lầm chỉ định... C¸c thuéc tÝnh cña m« h×nh tèt Tiªu chuÈn cña A.C.Harvy: * TÝnh tiÕt kiÖm.. lựa chọn mô hình kinh tế l ợngThích ứng với

ư chỉưđịnhưmôưhìnhưvàư kiểmưđịnhưvềưviệcưchỉư

địnhưmôưhình

Nội dung

1. Chỉ định mô hình

2. Các loại sai lầm chỉ định

3. Phát hiện các sai lầm chỉ định

8.1.1 C¸c thuéc tÝnh cña m« h×nh

tèt

Tiªu chuÈn cña A.C.Harvy:

* TÝnh tiÕt kiÖm

* TÝnh thèng nhÊt

* TÝnh thÝch hîp

* TÝnh v÷ng vÒ mÆt lý thuyÕt

* Kh¶ n¨ng dù b¸o cao

8.1.2 lựa chọn mô hình kinh tế l ợng

Thích ứng với số liệu

Phù hợp với lý thuyết

Các biến giải thích ít có quan hệ với ssnn

Kết quả ổn định

Phần d có tính ngẫu nhiên

V ợt trội so với các mô hình khác

8.2 Cácưloạiưsaiưlầmưchỉưđịnh

8.2.1 Mô hình bỏ sót biến thích hợp

8.2.2 Đ a vào biến không thích hợp

8.2.3 Dạng hàm không đúng

8.2.1 Mô hình bỏ sót biến thích hợp

Nếu chọn mô hình:

Khi đó: Vt = 3X3t + Ut

Hậu quả:

t t

t

t t

Y  1  2 2 

8.2.2 Đ a vào biến không thích hợp

Giả sử mô hình đúng là: (*)

Nh ng vì lý do nào đó ta lại ớc l ợng mô hình:

 (**)

Hậu quả?

t t

Y  1  2 2 

t t

t

Y  1  2 2  3 3 

8.2.3 Dạng hàm không đúng

Giả sử khi xây dựng mô hình hồi qui ta chọn mô hình đơn giản nhất, có dạng sau:

Mô hình đúng lại có dạng:

Hậu quả:

t t

Y  1  2 

i i

ln 1 2

8.2.3 Dạng hàm không đúng

Ví dụ: Nghiên cứu mối quan hệ giữa GDP và FDI của Việt nam, biễu diễn trên đồ thị

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000

0 5000 10000 15000 20000 25000

FDI

GDP vs Polynomial (degree=4) of FDI

8.3.1 Phát hiện mô hình chứa biến không phù hợp

8.3.2 Kiểm định các biến bỏ sót

8.3.3 Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai

số ngẫu nhiên

8.3.1 Phát hiện mô hình chứa biến

không phù hợp

Giả sử ta có mô hình:

Nếu nghi ngờ có một biến Xj là thừa, có thể dựa các cách nào để phát hiện?

t t

t

Y  1  2 2  3 3 

8.3.2 Kiểm định các biến bỏ sót

Giả sử chúng ta hồi quy mô hình:

 (*)

Để kiểm tra xem mô hình có bỏ sót biến Z hay không ta đi ớc l ợng mô hình:

 (**)

Dựa vào kiểm định thích hợp để kết luận

t t

Y  1   2 

t t

t

8.3.2 Kiểm định các biến bỏ sót

Trong tr ờng hợp không có sẵn các quan sát về

Z ta lấy biến là xấp xỉ của Z

Kiểm định Ramsey:

Giả sử ta có mô hình: (*)

Thủ tục kiểm định Ramsey:

i ki

k i

Y  1  2 2    

8.3.2 Kiểm định các biến bỏ sót

2

Yˆ Yˆ 2,Yˆ3, ,Yˆ p

t

p i p k i

k ki

k i

Y       ˆ     ˆ 

1

2 1 2

2



8.3.2 Kiểm định các biến bỏ sót

 PhươngưphápưnhânưtửưLagrangeư(LM)

t

p i p k i

k ki

k i

e       ˆ 2    ˆ 

1 2

2



8.3.3 Kiểm định tính phân bố chuẩn

của sai số ngẫu nhiên

 H0: U có phân phối chuẩn

 H1: U không có phân phối chuẩn

 Tiêu chuẩn Jarque - Bera:

 với K là hệ số nhọn, S là hệ số bất đối xứng

 Với n khá lớn, JB   2(2)

 vd c7.doc















24

) 3

( 6

2

2 K

S N JB

 , 2 ( 2 )

  JB JB  

W