Tin mới

Giới thiệu về tự tương quan

Admin| 12/10/2017
Giới thiệu về tự tương quan biến

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
Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển đã dựa vào một giả thiết hết sức quan trọng là giữa các sai số ngẫu nhiên ui không có sự tương quan, tức là E (ui u j ) = 0 , i j . Tuy nhiên trong thực tế, đối với số liệu dạng chuẩn thời gian, giả thiết này thường hay bị vi phạm. Do vậy các câu hỏi đặt ra là trong trường hợp này ta còn có thể áp dụng phương pháp OLS hay không, sự vi phạm giả thiết này sẽ dẫn tới hậu quả gì và biện pháp khắc phục hiện tượng đó bằng biện pháp nào.
Mô hình hồi quy được gọi là có hiện tượng tự tương quan nếu các sai số ngẫu nhiên ui không độc lập với nhau, tức là Cov (ui , u j ) 0, i j . Bản chất của vấn đề là do :
  • Có những biến nào bị loại khỏi mô hình;
  • Bản chất phi tuyến của mô hình bị bỏ qua
  • Có các yếu tố ngẫu nhiên và các tác động không dự đoán được.
  • Các nhân tố trên đây có thể dẫn đến hiện tượng các sai số tương quan với nhau. Giả sử trong mô hình có hiện tượng tự tương quan, tức là Cov(ut, us ) 0,t s
Khi đó sai số ở giai đoạn t là tương quan với sai số ở giai đoạn s. Ta có biểu diễn hiện tượng tự tương quan qua sự phụ thuộc giữa các sai số theo phương trình như sau:
Yt  = β1 + β2 X2t  + β3 X3t  + ... + βk Xkt  + ut; sai số Ut = f(ut-1) = a*ut-1 + εt
E(εt) = 0 và E(εt2) = δ2.
 
2. Phát hiện tự tương quan
Kiểm định Durlin – Watson là một trong những phép kiểm định được dùng đầu tiên và khá hiệu quả để phát hiện hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình hồi quy.
Ho: không có tương quan (a = 0)
H1: có tương quan bậc 1 (a ≠0)
Khi đó:
Nếu 0< d ≤ dL thì bác bỏ giả thuyết Ho
Nếu dL  < d < dU thì chưa kết luận được gì.
Nếu dU < d< 4-dU chấp nhận giả thuyết Ho
Nếu 4-dU thì chưa kết luận được gì.
Nếu 4-dL< d < 4 thì bác bỏ giả thuyết Ho
Phương pháp kiểm định Breusch-Godfrey, Phương pháp kiểm định Durbin – Watson trên đây chỉ cho phép phát hiện tự tương quan bậc một, tức là chỉ cho biết quan sát tại mỗi thời điểm có phụ thuộc vào quan sát ở thời điểm liền kề hay không. Phương pháp đó không phát hiện được tự tương quan bậc cao hơn 1, tức là không cho biết liệu có mối quan hệ giữa các quan sát ở cách xa nhau hơn 1 hay không. Khi cỡ mẫu lớn, tức là khi số liệu được quan sát ở khoảng thời gian dài, ta có thể sử dụng phương pháp Breusch-Godfrey để phát hiện quan hệ tự tương quan bậc cao.
Ho: không có tương quan (a1 = a2 =….=ak= 0)
H1: có tương quan bậc i (ai ≠0)
Chấp  nhận Ho có nghĩa là mô hình không có hiên tượng tương quan bậc cao.
Hiện nay kiểm định Breusch-Godfrey đã được thiết kế sẵn trong các phần mềm thống kê, kinh tế lượng. Do vậy công việc của chúng ta chỉ là chạy và đọc các kết quả.
3. Khắc phục tự tương quan
            Thông qua việc biến đổi mô hình gốc Yt  = β1 + β2 X2t  + β3 X3t  + ... + βk Xkt  + ut (đã có lỗi về tương quan) tại các thời điểm t và t -1 như sau
Yt-1  = β1 + β2 X2t-1  + β3 X3t -1 + ... + βk Xkt-1  + ut-1
Sau đó lấy Yt- Yt-1 và đặt bằng Y*; các X2t – X2t-1 = X* …
Sau đó hồi quy bình thường và kiểm định lại xem còn tự tương quan 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