Tin mới

Giới thiệu về phương sai sai số thay đổi

Admin| 12/10/2017
Giới thiệu về đa cộng tuyến

Nguồn tham khảo:
  • Nguyễn Quang Dong (2012), Giáo trình kinh tế lượng, NXB đại học Kinh tế Quốc Dân.
  • Topica
  • FullBright
Tác giả: luanhay.vn

Từ khóa: hồi quykiểm định, eview, stataspss, luận văn, luận hay, bảng hỏi, mô hình
 
1. Khái niệm
Thông thường mô hình hồi quy tuyến tính Yi  = β1 + β2 X2i  + β3 X3i  + ... + βk Xki  + ui được nghiên cứu với giả thiết các nhiễu ngẫu nhiên ui có phương sai không đổi, VAR(ui) = E(Ui2) = δ2. Và khi VAR(ui) ≠ VAR(uj); tức là đã có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity). Trên thực tiễn có khá nhiều nguyên nhân gây ra hiện tượng này :
  • Trong số liệu có hiệu ứng "học tập", giống như thời gian luyện tập sẽ giúp thành tích thi đấu của vận động viên ngày càng ổn định, tức là phương sai của sai số sẽ giảm dần.
  • Số liệu bị ảnh hưởng của hiện tượng "mỏi" hoặc "lão hóa". Chẳng hạn như vào đầuca làm việc, công nhân sẽ tỉnh táo hơn và ít sai sót hơn so với các thời điểm sau; máy móc mới sẽ cho ra các sản phẩm đồng đều hơn so với thời gian sau đó, khi dần dần các chi tiết máy bị mòn.
  • Quy mô của quan sát ảnh hưởng đến độ "tự do" của số liệu. Ví dụ khi tiến hành điều tra về chi phí tiêu dùng và thu nhập của hộ gia đình, ta thấy những hộ gia đình có thu nhập thấp thì việc chi tiêu của họ không mấy linh động, phần lớn thu nhập của những hộ này sẽ tập trung vào các nhu cầu thiết yếu như thực phẩm, quần áo, chỗ ở, đi lại. Như thế chi tiêu của nhóm có thu nhập thấp tương đối đồng đều, không biến động nhiều. Trong khi đó đối với nhóm có thu nhập cao thì ngoài việc chi cho những nhu cầu thiết yếu, họ còn có khả năng lựa chọn chi tiêu cho du lịch, giải trí, hoặc đầu tư hay không vào các lĩnh vực bất động sản, chứng khoán, … Do vậy biến động về chi tiêu của nhóm này sẽ lớn.
  • Định dạng mô hình sai, điều này xảy ra do có sự bỏ sót biến hoặc dạng hàm hồi quy không được lựa chọn phù hợp
  • Do tác động của các quan sát ngoại lai, là những quan sát có giá trị quá nhỏ hoặc quá lớn so với những quan sát khác trong mẫu.
  • Kỹ thuật thu thập số liệu không đồng đều, cung cấp số liệu với chất lượng khác nhau
2. Hậu quả
Khi giả thiết phương sai sai số không thay đổi của mô hình hồi quy bị phá vỡ thì sẽ dẫn tới một số hậu quả như:
  • Các ước lượng bình phương nhỏ nhất của các hệ sốtuy vẫn là ước lượng không chệch nhưng khôngphải là ước lượng hiệu quả, tức là không phải là ước lượng có phương sai bé nhất;
  • Phân phối xác suất của các thống kê sử dụng trong mô hình không xấp xỉ phân phối t hoặc phân phối F như đòi hỏi của cơ sở lý thuyết, do đó việc sử dụng các khoảng tin cậy hay tiến hành kiểm định giả thuyết dựa trên hai phân phối đó sẽ không còn đáng tin cậy và dễ dẫn tới các kết luận sai lầm
3. Phát hiện phương sai sai số thay đổi
            Xét phương trình hồi quy Yi  = β1 + β2 X2i  + β3 X3i  + ... + βk Xki  + ui được nghiên cứu với giả thiết các nhiễu ngẫu nhiên ui có phương sai không đổi, VAR(ui) = E(Ui2) = δ2. Từ phương trình này ta ước lượng được phần dư Ui và tính Ui2; từ đó ta tiến hành các hồi quy phụ với Ui2 sẽ đóng vai trò là biến phụ thuộc (thay Yi); Ui2  = α1 + α 2 X2i  + α3 X3i  + ... + α kXki  + ei;  trên cơ sở phương trình hồi quy mới này ta sẽ tính toán được giá trị LMqs, tra bảng Chi bình phương mức ý nghĩa 5% và số bậc tự do là K -1, số quan sát là n. Từ đó kết luận theo tiêu chuẩn.
            Ho: Không có hiện tương phương sai sai số thay đổi ( các α2 = α3 = … αk = 0)
            H1: Có hiện tương phương sai sai số thay đổi (αi ≠ 0)
            Nếu LMqs = n*R2 > Chi bình phương 5% tra bảng thì bác bỏ Ho (kết luận có phương sai sai số thay đổi)
            Một số kiểm định được thiết kế sẵn trong các phần mềm thống kê để phát hiện ra hiện tương này :
  • Kiểm định Breusch-Pagan sử dụng mô hình (Kiểm định BP)
  • Kiểm định Glejser
  • Kiểm định Harvey-Godfrey sử dụng mô hình
  • Ngoài ra, còn có thể kể tới kiểm định Park như một trường hợp đặc biệt của kiểm định Harvey- Godfrey
  • Ngoài các phương pháp kiểm định trên còn có các phương pháp kiểm định White và kiểm định F cũng được dùng để kiểm định tính thuần nhất của các phương sai sai số trong các mô hình hồi quy tuyến tính
Ngoài ra chúng ta có thể dùng các biện pháp không chính thức như: quan sát đồ thị, kinh nghiệm, căn cứ vào bộ số liệu… để đánh giá liệu có hiện tường này hay không?

Xem thêm lý thuyết về: Hướng dẫn hồi quy FEM/REM với Stata, Mô hình hồi quy tuyến tính, FEM và REM,  phân tích Tương quan và Đa cộng tuyến; phương sai sai số thay đổi ; tự tương quan, Hausman test; kiểm định phi tham số, VAR, MDS; EFA, VECM, CFA, SEM, PMG. Xem thêm một số bài nghiên cứu ứng dụng lý thuyết   Tra cứu giá trị thống kê qua bảng tính sẵn giá trịhồi quykiểm định, eview, stataspss
 
Để có thêm thông tin chi tiết liên hệ:Mr.Quân – Luanhay.vn  - 0127 800 1762/  097 9696 222 – hoặc email: luanhay@luanhay.comluanvanhay@gmail.com  – Add: Tầng 8, tòa nhà Sáng tạo, số 1 Lương Yên, Hai Bà Trưng, Hà Nội
 

Đăng ký tuyển sinh

Hide Buttons