Bài giảng Kinh tế lượng 1: Chương 5 - Bùi Dương Hải (2017)

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, phương sai sai số thay đổi, sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn, đa cộng tuyến, biến không thích hợp. Mời các bạn cùng tham khảo.

Trang 1

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

KINH TẾ LƯỢNG 1 – Bộ môn Toán kinh tế – NEU – www.mfe.edu.vn 135

Trang 2

NỘI DUNG CHƯƠNG 5

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình

Trang 3

Trang 4

Cơ sở đánh giá về thống kê

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

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình 5.1 Cơ sở đánh giá

Trang 5

Ví dụ 5.1

hai mô hình sau như thế nào?

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình 5.1 Cơ sở đánh giá

Trang 6

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

Trang 7

Nguyên nhân và hậu quả

▪ Nguyên nhân

▪ Hậu quả:

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

Trang 8

Ước lượng chệch khi thiếu biến

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

X2 X3 tương quan dương

Trang 9

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:

Trang 10

Kiểm định Ramsey (RESET)

Trang 11

Ví dụ 5.2 (a): Y phụ thuộc L

Dependent Variable: Y Included observations: 100

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

F-statistic 9.815365 (1, 97) 0.0023

Likelihood ratio 9.639081 1 0.0019

Trang 12

Ví dụ 5.2 (b): Y phụ thuộc K, L

Ramsey RESET Test Specification: Y C K L

Omitted Variables: Squares of fitted values

Value df Probability t-statistic 0.078562 96 0.9375

F-statistic 0.006172 (1, 96) 0.9375

Likelihood ratio 0.006429 1 0.9361

Trang 13

Một số biện pháp khắc phục

cao của biến đang có)

dùng để thay thế

Trang 14

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)

Trang 15

Nguyên nhân - Hậu quả của PSSS thay đổi

▪ Nguyên nhân:

▪ Hậu quả

quả, không phải tốt nhấtKINH TẾ LƯỢNG 1 – Bộ môn Toán kinh tế – NEU – www.mfe.edu.vn 149

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

Trang 16

Kiểm định phát hiện PSSS thay đổi

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

đổi theo đó  PSSS thay đổi

Trang 17

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

Trang 18

Kiểm định White

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

Trang 19

Trang 20

Ví dụ 5.3 (a): Y phụ thuộc K, L

E2

Trang 21

Ví dụ 5.3 (a): Kiểm định BPG

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 5.810576 Prob F(2,97) 0.0041 Obs*R-squared 10.69879 Prob Chi-Square(2) 0.0048 Scaled explained SS 10.22896 Prob Chi-Square(2) 0.0060

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2

Trang 22

Ví dụ 5.3 (a): Kiểm định White

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 24.27210 Prob F(5,94) 0.0000 Obs*R-squared 56.35225 Prob Chi-Square(5) 0.0000 Scaled explained SS 53.87757 Prob Chi-Square(5) 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2

Trang 23

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

Trang 24

Phương pháp GLS

Trang 25

Ước lượng lại sai số chuẩn

  



2 2 2 2

ji i j

ji

x e Var

x

ˆ( )

Trang 26

Ví dụ 5.3 (b): GLS: chia cho L

Dependent Variable: Y/L

F-statistic 54.61849 Prob F(4,95) 0.0000 Obs*R-squared 69.69445 Prob Chi-Square(4) 0.0000

Trang 27

Ví dụ 5.3 (c): GLS: chia cho K

Dependent Variable: Y/K Included observations: 100

1/K -458.5928 96.48026 -4.753229 0.0000

L/K 2.055458 0.042332 48.55613 0.0000 R-sq 0.965658 F-stat 1363.757 Prob(F-statistic)0.000

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 0.135145 Prob F(2,97) 0.8738 Obs*R-squared 0.277875 Prob Chi-Square(2) 0.8703 Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 2.573075 Prob F(4,95) 0.0426 Obs*R-squared 9.774978 Prob Chi-Square(4) 0.0444

Trang 28

Ví dụ 5.3 (d): sai số chuẩn vững

Dependent Variable: Y Method: OLS

White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

Trang 29

5.4 SAI SỐ KHÔNG PHÂN PHỐI CHUẨN

▪ Giả thiết 5: (u | X) ~ N(0 , σ2)

dùng thống kê T, F có thể sai

Trang 30

Mean -6.12e-13 Median 52.75556 Maximum 486.8425 Minimum -740.5635 Std Dev 270.0914 Skewness -0.764809 Kurtosis 3.032279

Jarque-Bera 9.753215 Probability 0.007623

Chương 5 Kiểm định và lựa chọn mô hình 5.4 Sai số không phân phối chuẩn

Trang 31

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)

tuyến tính các biến còn lại:

X k = 1 + 2X2 +…+ k – 1 X k – 1

được các hệ số

“cao” (imperfect but high multicollinearity)

Trang 32

Đa cộng tuyến cao

lại với mức độ cao

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

Trang 33

Hậu quả Đa cộng tuyến cao

điều kiện có đủ các biến độc lập đó)

Trang 34

Phát hiện đa cộng tuyến cao

 có ĐCT cao

còn lại được hệ số xác định R j2

Trang 35

Khắc phục

không thay đổi dấu: có thể bỏ qua

không bị ảnh hưởng: có thể bỏ qua

Trang 36

Ví dụ 5.5

chi phí quản lý và chi phí khác, TC: tổng chi phí

Trang 37

Trang 38

Ví dụ 5.5 (a): Hồi quy phụ (i) và (ii)

Trang 39

Ví dụ 5.5 (b): MH (b) và hồi quy phụ (iii)

C -485.9608 95.85601 -5.069695 0.0000

R-squared 0.964118 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: K Included observations: 100

L -0.062626 0.115717 -0.541203 0.5896 R-squared 0.002980 Prob(F-statistic) 0.589596

Trang 40

F-statistic 5232.411 Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 41

Ví dụ 5.5 (c): Hồi quy phụ (iv) và (v)

Dependent Variable: LOG(K) Included observations: 100

LOG(L) -0.812575 0.082492 -9.850325 0.0000 LOG(M) 1.503363 0.143052 10.50923 0.0000 R-squared 0.532419 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: LOG(L) Included observations: 100

LOG(K) -0.615419 0.062477 -9.850325 0.0000 LOG(M) 1.740059 0.043942 39.59923 0.0000 R-squared 0.941747 Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 42

5.6 MÔ HÌNH CHỨA BIẾN KHÔNG THÍCH HỢP

đang có, sai số chuẩn sẽ tăng lên

kê là không thích hợp” !!!

Trang 43

Định dạng
Số trang	43
Dung lượng	1,8 MB