Bài giảng Kinh tế lượng 1: Chương 5 - Bùi Dương Hải

Bài giảng Kinh tế lượng 1 - Chương 5: Kiểm định và lựa chọn mô hình cung cấp cho người học các kiến thức: Cơ sở đánh giá lựa chọn, kỳ vọng sai số ngẫu nhiên khác 0, phương sai sai số thay đổi, sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chương 5 KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH

chất có thể bị ảnh hưởng, các suy diễn có thể sai

đắn, cần đánh giá mô hình qua các kiểm định về cácgiả thuyết

NỘI DUNG CHƯƠNG 5

Cơ sở đánh giá về thống kê

và phân tích suy diễn là chính xác, đáng tin cậy

5.2 KỲ VỌNG SAI SỐ NGẪU NHIÊN KHÁC 0

▪ Xét mô hình gốc: Y = β1 + β2X2 + β3X3 + u

▪ Giả thiết 2: E(u | X2, X3)=0

chệch

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình

Nguyên nhân và hậu quả

▪ Nguyên nhân

▪ Hậu quả:

Ước lượng chệch khi thiếu biến

▪ Mô hình đủ biến: Y = β1 + β2X2 + β3X3 + u

X2 X3 tương quan dương

Phát hiện mô hình bỏ sót biến

bởi kiểm định T, F

các biến được tạo ra từ kết quả ước lượng để đưa

vào mô hình:

Kiểm định Ramsey (RESET)

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình 5.2 Kỳ vọng sai số ngẫu nhiên khác 0

Một số biện pháp khắc phục

cao của biến đang có)

dùng để thay thế

5.3 PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI

▪ Mô hình: Y = 1 + 2X2 +3 X3 + u

(homoscedasticity)

Var(u | X 2i , X 3i)  σ2

Var(u | X 2i , X 3i )  Var(u | X 2i* , X 3i*)

Mô hình có phương sai sai số (PSSS) thay đổi

(heteroskedasticity)

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình

Nguyên nhân - Hậu quả của PSSS thay đổi

▪ Nguyên nhân:

▪ Hậu quả

Kiểm định phát hiện PSSS thay đổi

▪ Var(u | X 2i , X 3i ) = E(u | X 2i , X 3i)2 chưa biết, dùng bình

nhân, thì hồi quy e i2 theo yếu tố đó

đổi theo đó  PSSS thay đổi

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình 5.3 Phương sai sai số thay đổi

Kiểm định BPG

▪ Mô hình ban đầu: Y = 1 + 2X2 +3X3 + u (1)

▪ Hồi quy phụ: e i2 = 1 + 2X 2i + 3X 3i + v i

H0: 2 = 3 = 0

H1: 22 + 32  0

▪ Kiểm định 𝜒2: 𝜒2 = 𝑛 × 𝑅(hồi quy phụ)2 , bậc tự do = k

Kiểm định White

▪ Mô hình ban đầu: Y = 1 + 2X2 +3X3 + u (1)

Khắc phục PSSS thay đổi

▪ Mô hình gốc: Y i = 1 + 2X 2i +3 X 3i + u i (1)

▪ Có PSSS thay đổi: Var(u i ) = σ i2

Phương pháp GLS

Ước lượng lại sai số chuẩn

 



2 2 2 2

ji i j

ji

x e Var

x

ˆ( )

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình 5.3 Phương sai sai số thay đổi

5.4 SAI SỐ KHÔNG PHÂN PHỐI CHUẨN

▪ Giả thiết 5: (u | X) ~ N(0 , σ2)

dùng thống kê T, F có thể sai

5.5 HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN

▪ Mô hình: Y = 1 + 2X2 + … + k X k + u (1)

▪ Giả thiết 4: Không được có quan hệ đa cộng tuyến

hoàn hảo (perfect multicollinearity)

được các hệ số

“cao” (imperfect but high multicollinearity)

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình

Đa cộng tuyến cao

lại với mức độ cao

Hậu quả Đa cộng tuyến cao

điều kiện có đủ các biến độc lập đó)

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình 5.5 Đa cộng tuyến

Phát hiện đa cộng tuyến cao

 có ĐCT cao

còn lại được hệ số xác định R j2

Khắc phục

không thay đổi dấu: có thể bỏ qua

không bị ảnh hưởng: có thể bỏ qua

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình 5.5 Đa cộng tuyến

5.6 MÔ HÌNH CHỨA BIẾN KHÔNG THÍCH HỢP

đang có, sai số chuẩn sẽ tăng lên

kê là không thích hợp” !!!

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình