slide thuyết trình thảo luận phát hiện hiện tượng đa công tuyến và cách khắc phục

Cơ sở thực tiễnnghìn ha Sản lượng Z nghìn tấn Khối lượng xuất khẩu Y nghìn tấn Số liệu về diện tích, sản lượng, khối lượng xuất khẩu gạo trong nước giai đoạn 1995-2010 Nguồn: TCTK 2009 v

Đề tài: Hiện tượng đa cộng tuyến

Bài thảo luận nhóm

II Cơ sở thực tiễn

(nghìn ha)

Sản lượng Z (nghìn tấn)

Khối lượng xuất khẩu Y (nghìn tấn)

Số liệu về diện tích, sản lượng, khối lượng xuất khẩu gạo trong nước giai đoạn 1995-2010

(Nguồn: TCTK (2009) và Hiệp hội lương thực Việt Nam (2006) Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn)

1 Xây dựng MHHQ tuyến tính

 Từ bảng số liệu, sử dụng phần mềm eviews ta được kết quả sau:

-> Mô hình hồi quy: Y= -2621.061- 0.464818X + 0.617217Z

+ Ý nghĩa:

- = -0.464818 Khi sản lượng không đổi, diện tích tăng

thêm 1(nghìn ha) thì khối lượng xuất khẩu gạo trung bình

trong 1 năm giảm 0.464818 (nghìn tấn)

- =0.617217 Khi diện tích không đổi, sản lượng tăng thêm 1(nghìn tấn) thì khối lượng xuất khẩu gạo trung bình trong 1 năm tăng 0.617217(nghìn tấn)



2 Bài toán:

 Kiểm định sự ảnh hưởng của sản lượng đến khối lượng xuất khẩu của gạo

 Ta tiến hành kiểm định giả thiết:

=> bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1

 Vậy với mức ý nghĩa , ta có thể nói rằng sản lượng có ảnh hưởng tới khối lượng xuất khẩu



 Với mức ý nghĩa 5% kiểm định giả thiết diện

tích không ảnh hưởng đến khối lượng xuất

khẩu của gạo

 Ta tiến hành kiểm định giả thiết:

 Theo bảng eview trên ta có: p-value= 0.2952

>

 Suy ra: chấp nhận H0, bác bỏ H1

 Vậy: với mức ý nghĩa 5% ta có thể nói rằng

diện tích không ảnh hưởng tới khối lượng

xuất khẩu



H H















: 0 : 0

H H















2 Bài toán:

 Ước lương khoảng tin cậy của hệ số hồi quy

 Từ bảng 1, ta có:



 n=16 ;

=>

 Ta XDTK: T = ~

 với mức ý nghĩa ta có khoảng tin cậy của

 (< < )

 Hay - 2.160* << - 2.160*

=> 0.5434< 0.691

=> vậy với mức ý nghĩa ta có khoảng tin cậy của là:



 Với mức ý nghĩa 5% kiểm định giả thiết cả hai yếu tố diện tích

và sản lượng đều không ảnh hưởng đến khối lượng xuất khẩu

của gạo.

 Ta tiến hành kiểm định giả thuyết:

 Ta tiến hành kiểm định giả thuyết: 

 Theo bảng eview ta có: p-value= 0 <

Þbác bỏ giả thiết H 0 , chấp nhận giả thiết H 1

 Kết luận: với mức ý nghĩa 5% ta có thể cho rằng có ít nhất

một trong 2 biến diện tích, sản lượng có ảnh hưởng tới khối

lượng xuất khẩu.

 Ta có: R 2 = 0.970896 do đó ta có thể kết luận mô hình hồi quy

giải thích được 97.0896 sự biến thiên của khối lượng xuất

khẩu, hay các biến diện tích, sản lượng gạo giải thích được

97,0896 sự thay đổi của khối lượng xuất khẩu.



3 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

 Hồi quy mô hình: Y= β 1 + β 2 X +β 3 Z + U i thu được kết quả ở bảng eview:

1 R 2 cao nhưng tỉ số t thấp

 Cho α = 0.05

 Từ kết quả bảng eview ta thấy: R 2 = 0.970896 > 0.8, cao

 Và + t 1 = - 0.945889 < 2.160

+ t 2 = - 1.090632 < 2.160

=> t tn thấp.

 Vậy có thể nghi ngờ rằng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình này.



3 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

2 Xét mô hình hồi quy phụ

 Ta tiến hành hồi quy Dientich theo Sanluong

 Mô hình có dạng : Xi =β1 + β2Zi + ei

 Với α = 0.05 ta đi KĐGT:

 Ta kiểm định cặp giả thuyết

 Từ kết quả bảng Eview ta thấy

 P-value (F) = 0,030195 < α =0.05

=> Bác bỏ H0 , chấp nhận H1

 Kết luân: Với mức ý nghĩa 5% ta có thể kết luận có hiện tượng đa cộng tuyến



2 2 2

: 0 : 0

o

H R

H R











3 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

 Xét mô hình KhoiIluonguatkhautheo Sanluong ta

có kết quả :

3 Đo đọ Theil

 Xét mô hình hồi quy Khoiluongxuatkhau theo Dientich

3 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

3 Đo đọ Theil

* Từ 2 bảng hồi quy ta thu được kết quả:

+ r122 = 0,239793

+ r132 = 0,968233

* Đo độ Theil:

m= R 2 – (R 2 – r122 ) –(R 2 – r132 )

= 0,970896-(0,970896 - 0.239793)-( 0,970896- 0.968233) = 0,23713 Vậy m # 0 và độ đo của Theil về mức độ đa cộng tuyến là :

0.23713

* Kết luận : có hiện tượng da cộng tuyến

3 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

4 Hệ số tương quan cặp cao

 Sử dụng phầm mềm Eview ta có bảng :

 Từ bảng ta thấy:r23 = r32 =0.541736 <0.8 thấp

 => vẫn có khả năng xảy ra đa cộng tuyến

3 Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến

5 Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai

 VIF = =

 Theo lý thuyêt nếu VIF 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến độc lập trong mô hình

 Vậy mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

2 2

1

1 0,970896   



4 Dự đoán

 Dự báo khối lượng xuất khẩu gạo năm 2011, biết diện tích (X) = 6100 và sản lượng (Z) = 43000

 Từ eviews ta tìm được se ( Yo/ Xo )

=> Yo = 21083.86 và SE( Yo) = 1665.711

4 Dự đoán

 Các khoảng cận trên và cận dưới của Yo :

 Từ bảng dự báo giá trị cho thấy :

 Khoảng dự báo giá trị trung bình của y khi

 [ 188878.65 ; 23289.08 ]

 Giá trị cá biệt là

 [ 17485.31 ; 24682.41 ]

5 Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến

1 Thu thêm số liệu để tăng kích thước mẫu

(nghìn ha)

Sảnlượng Z (nghìntấn)

Khốilượngxuấtkhẩu Y (nghìntấn)

5 Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến

1 Thu thêm số liệu để tăng kích thước mẫu

 Từ bảng số liệu, sử dụng phần mềm eviews ta được kết quả sau:

 Từ bảng hồi quy máy tính, ta có mô hình hàm hồi quy mới:

 = 1000,757- 1,12922X + 0,671133Z

 t1 = 0,447969

 t2 = -3,804539

 t3 = 28,72848

 R 2 = 0,980176

 Mô hình sau khi đã tăng kích thước mẫu có R2 khá gần 1, các tỷ

số t cũng cao nên mô hình ước lượng là rất phù hợp.

ˆ

Y

5 Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến

 *) Khi bỏ biến X ta có mô hình hồi quy:

Y = -5505,637+ 0.59037Z

r 132 = 0,968233 t1’ = -6,616607 t2’ = 20,65708

 *) Khi bỏ biến Z ta có mô hình hồi quy:

Y = -16997,25+ 3,70753X

r122 = 0,239793

t1 = -1.30023

t2 = 2,101439

2 Loại bỏ biến đa cộng tuyến khỏi mô hình

Dựa vào kết quả ước lượng bằng phần mềm eviews trong bảng 4 và bảng 5 ta có mô hình hồi quy của biến phụ thuộc

Y với từng biến giải thích như sau:

Ta thấy: r122 < r132 nên mô hình khi bỏ biến X có sự phù hợp cao hơn mô hình khi bỏ biến Z Vậy bỏ biến X ra khỏi mô hình là hợp lý hơn.