hien tuong tu tuong quan_kinh te luong

Thực hành khắc phục hiện tượng tự tương quan trên Eview Eview... Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết 2.2... Khi cấu trúc của tự tương quan là đã biết... Chương 3: Thực hành khắc phục

Thực hành khắc phục hiện tượng

tự tương quan trên Eview

Eview

Khái niệm

- 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)

Chương 2 –Các phương pháp khắc phục

2.1 Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết

2.2 Khi chưa biết

2.2.1 Phương pháp sai phân cấp 1

2.2.2 Ước lượng dựa trên thống kê d – Durbin –

Khi cấu trúc của tự tương quan là đã biết

Khi ρ chưa biết

Phương pháp sai phân cấp 1:

Ρ=1 Y t =β1 +β2 X t +β3 t+u t với u t là AR(1) (1)

2

1 2

Ước lượng ρ dựa trên thống kê

d-Durbin-Watson

9

) ˆ 1

Ta ước lượng ρ, sau đó ước lượng dạng sai

phân tổng quát (2) như trong mục 1.

Chú ý:

- Quan hệ không đúng trong mẫu nhỏ

- Theil và Nagar đã giới thiệu một công thức cho

Thủ tục lặp Cochrane-Orcutt để ước lượng ρ Y t =β1 +β2 X t +u t (1)

B4 : Tính phần dư mới : Tính phần dư mới

B5 : Trở lại bước 2: ƯL thu được

* 2

* 1

e** = − β ˆ1* − β ˆ2*

t t

Chương 3: Thực hành khắc phục hiện tượng tự

tương quan trên Eview

• 3.1 Ước lượng mô hình hồi quy

• 3.2 Phát hiện hiện tượng tự tương

quan

• 3.3 Khắc phục hiện tượng tự tương

quan

Bảng số liệu thu nhập và tiêu dùng trong

27 năm

Các biến có trong mô hình

• Y là CONS: là biến phụ thuộc (tiêu

dùng)

• X là GDP: là biến gải thích (thu nhập)

3.1 Ước lượng mô hình hồi quy

- Mở bảng eviews rồi nhập số liệu từ excel

• Vào Quick chọn Estimate Equation

• Nhập biến và hệ số chặn vào khung Equation

Specification

Kết quả Eview

Y = 155.2241+0.597069X

3.2 Phát hiện hiện tượng tự tương quan

3.2.1.Phương pháp đồ thị:

• Từ cửa sổ Equation chọn Procs/ make Residual

Series…

- Cửa sổ Make Residual hiện ra tại ô name for resid series nhập tên phần dư là “E”

Từ menu chính chọn Quick/ Graph/ Line

Graph

- Cửa sổ Series List sẽ xuất hiện, yêu cầu nhập tên

biến “E” cần vẽ đồ thị

- Sau khi nhập tên biến xong, chọn “OK” ta được đố

thị phần dư

Nhận xét

• Nhìn vào đồ thị phần dư ta thấy có

xu thế tuyến tính, tăng hoặc giảm trong các nhiễu Nó ủng hộ cho giả thiết có sự tương quan trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển.

• => Có tồn tại hiện tượng tự tương

quan trong mô hình

3.2 2 Sử dụng kiểm định Durbin – Watson

• Ta đi kiểm định giả thiết : Ho: ρ = 0

H1: ρ # 0

• Trong kết quả báo cáo của bảng số liệu

eviews ta thấy giá trị thống kê Durbin – Watson tính toán được là d= 0.462830

• Trong khi đó tra bảng giá trị thống kê

DW với 27 quan sát với k=1, mức ý nghĩa 5% ta được = 1.316 và = 1.469

• Vì vậy ta có d<d l  nên bác bỏ Ho,

chấp nhận H1.Nghĩa là xuất hiện hiện tượng tự tương quan thuận chiều

trong mô hình.

3.3 Khắc phục hiện tượng tự tương quan 3.3.1 Khắc phục tự tương quạn dựa trên

thống kê D

• Trong bảng kết quả hồi quy ở dòng

Durbin-Watson stat có d=0.462830 →

• Vào Quick chọn Generate series

• Tạo 1 biến “r= hệ số tự tương quan” vào khung

Enter Equation:=> OK

• Hồi quy lại : vào Quick => Estimate Equation

• Trong phần Estimate Equation, phần Equations

Specification ta nhập:

y-r*y( -1) c x-r*x( -1) => OK

Kết quả Eview

Yt-1 = 143.5201/(1- 0.768585) + 0.467009Yt-1

3.3.2.Phương pháp Durbin- Watson 2 bước:

• Hồi quy lại : vào Quick => Estimate Equation

• Trong phần Estimate Equation, phần Equations

Specification ta nhập:

• y c x x( -1) y( -1) => OK

• p chính là ước lượng của hệ số tương ứng biến Y(

-1) = 0.659298 Dùng này để ước lượng phương trình sai phân tổng quát

• Y1t= Yt – 0.659598Yt-1 ,

• X1t= Xt – 0.659598Xt-1

• Chạy lại eview ta được kết quả :

Y = 119.8225 + 0.539681X