Xem mẫu
- Chương 2
PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI
www.nguyenngoclam.com
60
- BẢN CHẤT HIỆN TƯỢNG
f(ui) f(ui)
Chi tiêu Chi tiêu
Thu nhập
Thu nhập
a) Phương sai sai số không đổi b) Phương sai sai số thay đổi
var(ui|X) = 2 var(ui|X) = i2
61
- BẢN CHẤT HIỆN TƯỢNG
Phương sai thay đổi thường xuất hiện khi phân tích những
“số liệu cắt ngang”
Những công ty có lợi nhuận lớn hơn có thể có thể có sự
biến động của mức chia cổ tức lớn hơn
Do quá trình “học hỏi từ công việc”, số lỗi đánh máy của
một thư ký có thể giảm dần theo thời gian làm việc. Đồng
thời, sự biến động của số lỗi so với số lỗi trung bình cũng
giảm dần
Phương sai sai số có thể do các “quan sát dị biệt”
62
- BẢN CHẤT HIỆN TƯỢNG
Quan sát dị biệt:
Y
x
x
x
x
x x x
x
x
x
x
x
x
x
x
x x
x
X
63
- HẬU QUẢ CỦA PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI
1. Ước lượng OLS vẫn tuyến tính.
2. Chúng vẫn là ước lượng không chệch
3. Tuy nhiên, chúng sẽ không còn có phương sai nhỏ nhất
nữa, nghĩa là, chúng sẽ không còn hiệu quả nữa.
4. Công thức thông thường để ước lượng phương sai của
ước lượng OLS, nhìn chung, sẽ chệch.
5. Theo đó, các khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết
thông thường dựa trên phân phối t và F sẽ không còn
đáng tin cậy nữa. Do vậy, nếu chúng ta áp dụng các kỹ
thuật kiểm định giả thuyết thông thường sẽ cho ra kết quả
sai.
64
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
1. Xem xét đồ thị của phần dư
2. Kiểm định tương quan hạng của Spearman
3. Kiểm định Park
4. Kiểm định Glejser
5. Kiểm định Goldfeld – Quandt
6. Kiểm định Breusch – Pagan
7. Kiểm định White
65
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
Xem xét đồ thị của phần dư
Biến
phụ
thuộc
Đường hồi qui ước lượng
Biến độc lập
66
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
67
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
2. Kiểm định tương quan hạng Spearman:
(X,Y không có phân phối chuẩn)
Xếp hạng xi, yi theo thứ tự tăng dần, các giá trị bằng nhau
nhận hạng trung bình của các hạn liên tiếp. di là chênh lệch
hạng từng cặp của xi, yi.
H 0 : s 0
• Giả thuyết: n
H1 : s 0 6 di2
• Giá trị kiểm định: rs 1 i 1
2
n(n 1)
• Bác bỏ H0: rs rn , / 2 .rn,α/2: Tra bảng phân phối Spearman
• Nếu n ≥ 30: kiểm định phân phối chuẩn z rs n 1
68
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
Cách thực hiện
• Xét mô hình hồi qui sau:
Y = 0 + 1X + u
• Các bước thực hiện kiểm định tương quan hạng như
sau:
• Ước lượng mô hình hồi qui trên dựa trên bộ mẫu cho
trước, thu thập phần dư ei.
• Xếp hạng | ei| và Xi theo thứ tự tăng dần hay giảm dần,
tính d = hạng | ei| - hạng Xi, sau đó tính hệ số tương quan
hạng Spearman.
69
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
Chạy mô hình: Chọn Unstandardizes để tạo dữ liệu phần dư
70
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
b
Model Summary
Adjus ted Std. Error of
Model R R Square R Square the Estimate
1 ,988 a ,976 ,970 40,032
a. Predictors : (Cons tant), chaohang, quangcao
b. Dependent Variable: doanhs o
b
ANOVA
Sum of
Model Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 578044,0 2 289021,987 180,355 ,000 a
Res idual 14422,693 9 1602,521
Total 592466,7 11
a. Predictors : (Constant), chaohang, quangcao
b. Dependent Variable: doanhs o
a
Coefficients
Unstandardized Standardized
Coefficients Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (Cons tant) 322,773 62,531 5,162 ,001
quangcao 2,506 ,329 ,452 7,626 ,000
chaohang 4,759 ,410 ,688 11,596 ,000
a. Dependent Variable: doanhs o
71
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
Tạo trị tuyệt đối phần dư
72
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
Kiểm định tương quan hạng Spearman
73
- PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN
Correlations
ABSres1 quangcao chaohang
Spearman's rho ABSres1 Correlation Coefficient 1,000 -,123 ,229
Sig. (2-tailed) . ,704 ,473
N 12 12 12
quangcao Correlation Coefficient -,123 1,000 ,395
Sig. (2-tailed) ,704 . ,204
N 12 12 12
chaohang Correlation Coefficient ,229 ,395 1,000
Sig. (2-tailed) ,473 ,204 .
N 12 12 12
Hai giá trị Sig. đều > 10%. Phần dư không có tương quan với
các biến. Vậy phương sai không đổi.
74
- CÁCH KHẮC PHỤC
1. Trường hợp đã biết i2
yi 0 1xi ui yi 0 x0i 1xi ui
yi x0i X i ui
0 1
i i i i
yi* 0 x*i 1xi* u*
0 i
Xét phương sai của phần dư mới
ui i2
var( ui* ) var( ) 2 1, i
i i
Vậy ta được mô hình mới phương sai không đổi.
75
- CÁCH KHẮC PHỤC
2. Trường hợp chưa biết biết i2
Giả sử phương sai có mối quan hệ tuyến tính với X
var( ui ) E (ui2 ) 2 xi
Xét mô hình:
yi 1 xi ui
0 1
xi xi xi xi
Đây là mô hình hồi qui qua
yi 1 ui
0 1 xi gốc và có phương sai không
xi xi xi đổi
ui Var (ui )
Var x 2
i xi
76
- CÁCH KHẮC PHỤC
Cách nhận dạng:
77
- CÁCH KHẮC PHỤC
2. Trường hợp chưa biết biết i2
Giả sử phương sai có mối quan hệ tuyến tính với X2
2 2 2
var( ui ) E (ui ) xi
Xét mô hình:
yi 1 ui
0 1
xi xi xi
Mô hình hồi qui có phương
ui Var (ui )
Var
x 2 sai không đổi
i xi2
78
- CÁCH KHẮC PHỤC
Cách nhận dạng:
79
nguon tai.lieu . vn
