Xem mẫu
- Chương 3:
HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN
www.nguyenngoclam.com
- BẢN CHẤT
Tự tương quan là gì?
Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, ta giả định rằng
không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui,
nghĩa là: Cov(ui,uj) = 0 (i j)
Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả định rằng sai số ứng
với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng
với một quan sát khác.
Ví dụ: Việc đình công chỉ ảnh hưởng đến sản lượng của quý
này và không ảnh hưởng đến sản lượng của quý sau. Ta
có thể nói là không có hiện tượng tự tương quan.
83
- BẢN CHẤT
Nguyên nhân của tự tương quan
Quán tính, mang tính chu kỳ. Các chuổi số liệu thời gian
về: GDP, chỉ số giá, sản lượng, thất nghiệp, …
Sai lệch do lập mô hình: bỏ sót biến, dạng hàm sai.
Độ trễ: một hộ chi tiêu nhiều trong khoảng thời gian t có
thể do chi tiêu ít trong giai đoạn t-1
Ct = 1 + 2It + 3Ct-1 + ut
Hiệu chỉnh số liệu: do việc “làm trơn” số liệu loại bỏ
những quan sát “gai góc”.
84
- HẬU QUẢ CỦA TỰ TƯƠNG QUAN
1. Các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính,
không chệch, nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu
quả nữa.
2. Phương sai ước lượng được của các ước lượng OLS
thường là chệch. Kiểm định t và F không còn tin cậy nữa.
3. Có khả năng ước lượng R2 quá cao
85
- PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN
1. Phương pháp đồ thị:
Giả định về sự tự tương quan liên quan đến các giá trị ut
của tổng thể, tuy nhiên, các giá trị này không thể quan sát
được.
Ta quan sát et, hình ảnh của et có thể cung cấp những gợi
ý về sự tự tương quan.
Ta có thể chạy OLS cho mô hình gốc và thu thập et từ đó.
Vẽ đường et theo thời gian và quan sát.
86
- PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN
et et
et
t t t
(b) (c)
(a)
et
et
t
(d) t
(e) Không có tự tương quan
87
- PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN
2. Kiểm định Durbin Watson:
n
(et et 1)2 et et 1
d t 2 2 1
n
2 et
2
et
t 1
Có tự tương Chưa kết luận Không có tự Chưa kết luận Có tự tương
quan thuận tương quan quan ngược
0 dL dU 4-dU 4-dU 4
dL, dU tra bảng thống kê d (Durbin Watson)
0 1 3 4
Có tự tương quan dương Không có tự tương quan Có tự tương quan âm
88
- PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN
Kiểm định Durbin Watson:
89
- PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN
Model Summaryb
Adjusted Std. Error of Durbin-
Model R R Square R Square the Estimate Watson
1 ,988a ,976 ,970 40,032 2,527
a. Predictors: (Constant), chaohang, quangcao
b. Dependent Variable: doanhso
1 < d = 2,527 < 3 => Không có hiện tượng tự tương quan
90
- PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN
Quan sát đồ thị:
Dot/Lines show Means
50,00000
Unstan dardized Residual
0,00000
-50,00000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
id
91
- PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN
Ví dụ: Y - Tỷ lệ lực lượng lao động dân thường (%) phụ
thuộc vào X1 - Tỷ lệ thất nghiệp dân thường (%) và X2 – Số
tiền kiếm được trung bình thực tế tính theo giờ ($).
b
Model Summary
Adjusted Std. Error of Durbin-
Model R R Square R Square the Estimate Watson
1 ,879a ,773 ,750 ,5841 ,787
a. Predictors: (Constant), Tien cong, Ty le that nghiep
b. Dependent Variable: So lao dong
d = 0,787 < 1 => Có tự tương quan dương.
92
- PHÁT HIỆN TỰ TƯƠNG QUAN
Quan sát đồ thị phần dư
1,00000 Dot/Lines show Means
Unstandardized Residual
0,00000
-1,00000
1980 1985 1990 1995 2000
Nam
93
- KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN
1. Trường hợp đã biết cấu trúc của tự tương quan:
Phương pháp GLS:
Trong thực hành, người ta thường giả sử rằng ut theo mô
hình tự hồi qui bậc nhất, nghĩa là:
ut = ut-1 + et (*)
Trong đó < 1 và et thoả mãn các giả định của phương
pháp OLS. Giả sử (*) là đúng thì vấn đề tương quan chuỗi
có thể được giải quyết thoả đáng nếu hệ số tương quan đã
biết.
94
- KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN
Ta xét mô hình hai biến:
yt = 1 + 1xt + ut (**)
Nếu (**) đúng với t thì cũng đúng với t – 1 nên:
yt-1 = 1 + 1xt - 1 + ut - 1 (***)
Nhân hai vế của (***) với ta được:
yt-1 = 1 + 1xt - 1 + ut - 1 (****)
Trừ 2 về (**) và (****) ta được:
( yt yt 1) 0 (1 ) 1( xt xt 1) (ut ut 1 )
yt* 0 1 xt* vt
* *
Phương trình này được gọi là phương trình sai phân bậc 1
tổng quát. 95
- KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN
2. Trường hợp chưa biết cấu trúc:
a) Ước lượng bằng thống kê d: d 2(1 )
ˆ
b) Phương pháp Durbin Watson 2 bước:
Phương trình sai phân tổng quát được viết lại:
yt 0 (1 ) 1xt 1xt 1 yt 1 vt
Bước 1: Thực hiện hồi qui theo OLS ta thu được
ˆ
Bước 2: Thực hiện hồi qui:
( yt yt 1) 0 (1 ) 1( xt xt 1) (ut ut 1 )
ˆ ˆ ˆ ˆ
Ta thu được các hệ số cần tìm
96
- KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN
Ví dụ: Lương thực tế khu vực kinh doanh.
1) Ước lượng mô hình: ui ut 1 vi
ˆ
Trước tiên phải tạo biến phần dư lùi 1 kỳ
Coefficientsa,b
Unstandardized Standardized
Coefficients Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
1 Phan du lui 1 ky ,871 ,071 ,884 12,265 ,000
a. Dependent Variable: Phan du
b. Linear Regression through the Origin
Giá trị ước lượng: 0,871
ˆ
97
- KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN
2) Phương pháp Durbin Watson 2 bước:
Coefficientsa
Unstandardized Standardized
Coefficients Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (Constant) 6,427 2,142 3,001 ,005
NSLD khu vuc KD ,421 ,123 ,602 3,415 ,002
NSLD lui 1 ky -,312 ,150 -,438 -2,078 ,044
Luong lui 1 ky ,830 ,071 ,837 11,764 ,000
a. Dependent Variable: Luong thuc te
Ước lượng 0,83
ˆ
98
- KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN
Ví dụ: Tỷ lệ lao động dân thường
1) Theo thống kê d:
Model Summaryb
Adjusted Std. Error of Durbin-
Model R R Square R Square the Estimate Watson
1 ,879 a ,773 ,750 ,5841 ,787
a. Predictors: (Constant), Tien cong, Ty le that nghiep
b. Dependent Variable: Ty le lao dong dan thuong
d 0,787
d 2(1 ) 1 1
ˆ ˆ 0, 6065
2 2
99
- KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN
Hồi qui sai phân Model Summaryb
Adjus ted Std. Error of Durbin-
cấp 1 tổng quát: Model
1
R
,742 a
R Square
,551
R Square
,504
the Es tim ate
,29850
Watson
1,295
a. Predictors : (Cons tant), X2_ROX2_1, X1_ROX1_1
1 < d=1,295 < 3 b. Dependent Variable: Y_ROY_1
ANOVAb
Sum of
Không tồn tại tự Model
1 Regression
Squares
2,080
df
2
Mean Square
1,040
F
11,672
Sig.
,000a
tương quan Res idual
Total
1,693
3,773
19
21
,089
a. Predictors: (Constant), X2_ROX2_1, X1_ROX1_1
b. Dependent Variable: Y_ROY_1
Coefficientsa
Uns tandardized Standardized
Coefficients Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (Constant) 28,142 1,739 16,185 ,000
X1_ROX1_1 -,350 ,072 -,747 -4,828 ,000
X2_ROX2_1 -,412 ,564 -,113 -,731 ,474
a. Dependent Variable: Y_ROY_1
100
- KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN
2) Phương pháp Durbin Watson 2 bước:
a) Ước lượng Rho:
a
Coefficie nts
Unstandardized Standardized
Coefficients Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (Constant) 23,669 8,182 2,893 ,011
X1 -,206 ,053 -,288 -3,899 ,001
X1_1 ,043 ,063 ,060 ,676 ,509
X2 -,163 ,528 -,031 -,309 ,761
X2_1 -,352 ,680 -,058 -,518 ,612
Y_1 ,718 ,093 ,773 7,710 ,000
a. Dependent Variable: Y
0,718
ˆ
101
nguon tai.lieu . vn