Bài giảng "Kinh tế lượng: Chương 5: Đa cộng tuyến" cung cấp cho người học các kiến thức: Các giả thiết của mô hình CLRM, bản chất của đa cộng tuyến, ước lượng khi có đa cộng tuyến hoàn hảo, khoảng tin cậy rộng hơn, tỷ số T mất ý nghĩa,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Trang 1Ch ươ ng 5
Đa c ng tuy n ộ ế Multicollinearity
Trang 2Các gi thi t c a mô hình CLRM ả ế ủ (nh c l i) ắ ạ
1 Mô hình là tuy n tính ế
2 Kì v ng U ọ i b ng 0: ằ
3 Các Ui thu n nh t: ầ ấ
4 Không có s t ự ươ ng quan
gi a các U ữ i:
5 Không có quan h tuy n ệ ế
tính gi a các bi n gi i ữ ế ả
thích.
Y = β + β X + β X + u
2 3 ( |i i , i ) 0
2 var( )u i = σ
cov(u u i j ) 0, = i j
1 2 3
, , (0, 0, 0)
i i
λ λ λ
∀
Trang 3Xét 3 gi thi t ả ế
Chúng ta s xét các v n đ sau:ẽ ấ ề
Đa c ng tuy n ộ ế
Ph ươ ng sai sai s thay đ i ố ổ
T t ự ươ ng quan (t ươ ng quan chu i) ỗ
Các chươngng có cùng c u trúcấ
1 Xác đ nh b n ch t c a v n đ ị ả ấ ủ ấ ề
2 H u qu c a nó ậ ả ủ
3 Nêu cách phát hi n ệ
4 Các ph ươ ng pháp kh c ph c ắ ụ
Trang 45.1. B n ch t c a đa c ng tuyên ả ấ ủ ộ
Đa c ng tuy n hoàn h oộ ế ả
1.1+ 2X2+ 3X3=0 v i (ớ 1, 2, 3) (0,0,0)
Nghĩa r ng h n (không hoàn h o)ộ ơ ả
1.1+ 2X2+ 3X3+vi=0 v i (ớ 1, 2, 3) (0,0,0)
Trang 5 Mô hình h i quy 3 bi n có th vi t l i sau:ồ ế ể ế ạ
Tính toán trong chương 3, ta có:
Trang 6 T đó suy raừ
Tương t , ta ch ra không xác đ nh. ự ỉ ị
T chừ ương 3, d th y trong trễ ấ ường h p đa ợ
c ng tuy n hoàn h o, phộ ế ả ương sai và sai s ố tiêu chu n c a các ẩ ủ ướ ược l ng là vô
ˆ , ˆ
Trang 75.2. Ướ ượ c l ng khi có đa c ng tuy n ộ ế
không hoàn h o ả
Gi thi t Xả ế 2, X3 c ng tuy n không hoàn h oộ ế ả
V i ớ 0, vi là nhi u ng u nhiên t/m ễ ẫ x2ivi=0.??
T đó tính đ ừ ượ c:
Tương t tính đự ược . Nh v y v i vư ậ ớ i đ nh , ủ ỏ không có lý gì đ nói TH này ko ể ướ ược l ng
được.
Trang 85.4. H u qu c a đa c ng tuy n ậ ả ủ ộ ế
1. Phương sai và hi p phệ ương sai c a các L ủ Ư OLS
Mô hình
Ta có:
R23 là h s tệ ố ương quan gi a Xữ 2 và X3
Trang 99
Trang 102. Kho ng tin c y r ng h nả ậ ộ ơ
V y xác su t ch p nh p gi thi t sai tăng lên.ậ ấ ấ ậ ả ế
Trang 113. T s t m t ý nghĩaỷ ố ấ
Trong ki m đ nh Hể ị 0: 2 = 0
Ta s d ng Tử ụ qs= so sánh v i Tớ Khi
có đa c ng tuy n gân hoàn h o thì sai s ộ ế ả ố
tiêu chu n r t cao nên t s Tẩ ấ ỷ ố qs nh đi. H u ỏ ậ
qu là làm tăng kh năng ch p nh n Hả ả ấ ậ 0
4. R2 cao nh ng t s t ít ý nghĩaư ỷ ố
N u đa c ng tuy n cao thì có th ch ra m t ế ộ ế ể ỉ ộ vài h s góc ko có ý nghĩa v m t th ng ệ ố ề ặ ố
kê, m c dù Rặ 2 cao (và giá tr F có ý nghĩa).ị
Trang 125. Các ướ ược l ng OLS và sai s tiêu chu n ố ẩ
c a chúng tr nên r t nh y c m đ i v i ủ ở ấ ạ ả ố ớ
nh ng thay đ i nh trong s li uữ ổ ỏ ố ệ (Xem tr355 Guarati)
6. D u c a các ấ ủ ướ ược l ng c a h s h i quy ủ ệ ố ồ
có th sai.ể
Ví d : Lý thuy t kinh t cho bi t c u hàng ụ ế ế ế ầ hóa ph thu c (+) vào thu nh p, nh ng khi ụ ộ ậ ư
có đa c ng tuy n cao thì ộ ế ướ ược l ng h s ệ ố
c a bi n thu nh p có th âm.ủ ế ậ ể
7. Thêm vào hay b t đi các bi n c ng tuy n ớ ế ộ ế
v i các bi n khác, mô hình s thay đ i v ớ ế ẽ ổ ề
đ l n c a các ộ ớ ủ ướ ược l ng ho c d u c a ặ ấ ủ
chúng
Trang 135.5. Phát hi n ra s t n t i c a đa c ng ệ ự ồ ạ ủ ộ
tuy n ế
1. R2 cao (>0.8) nh ng t s t th p.ư ỷ ố ấ
2. Tương quan c p gi a các bi n gi i thích cao ặ ữ ế ả
(nh ng n u tư ế ương quan c p th p thì ch a ặ ấ ư
k t lu n đế ậ ược là ko có đa c ng tuy n).ộ ế
3. Xem xét tương quan riêng: Gi s h i quy Y ả ử ồ
v i Xớ 2, X3, X4. N u nh n th y cao, trong ế ậ ấ khi th p thì đi u đó g i ý ấ ề ợ các bi n Xế 1, X2, X3 tương quan cao và ít nh t ấ
m t trong các bi n này là th a.ộ ế ừ
Trang 144. H i quy ph : là h i quy bi n Xồ ụ ồ ế i theo các bi n ế
gi i thích còn l i, thu đả ạ ược Ri2
) 1 /(
) 1
(
) 2
/(
2
2
k n
R
k
R F
i
i
Xi= 1+ 2X1+….+ k1Xk1
H0: Ri2=0 ( 2=…= k1=0)
H1: Ri2 0
N u Fế i>F (k2, nk+1): Bác b Hỏ 0. K t lu n ế ậ
Xi có liên h tuy n tính v i các bi n khác.ệ ế ớ ế
Trang 155.6. Bi n pháp kh c ph c ệ ắ ụ
1. S d ng thông tin tiên nghi m.ử ụ ệ
2. Thu th p thêm s li u ho c l y thêm m u ậ ố ệ ặ ấ ẫ
m i.ớ
3. B bi n.ỏ ế
4. S d ng sai phân c p m tử ụ ấ ộ
5. Gi m tả ương quan trong h i quy đa th cồ ứ