Xem mẫu
- LOGO
NHÓM 13
Chương 7: Tự Tương Quan
www.themegallery.com
- Chương 7:Tự Tương Quan
Phần 1: Tổng quan lý
thuyết Ø
Định nghĩa
Ø
Ví dụ
Ø
Nguyên nhân
Ø
Hậu quả
Phần 2: Cách phát hiện
Phần 3: Cách khắc phục
- Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết
1.1-Định Nghĩa
Ø
Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa
các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ
tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không
gian (trong số liệu chéo).
Ø
Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, giả định rằng
không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là:
cov(ui, uj) = 0 (i j)
Ø
Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà sai số
của các quan sát lại phụ thuộc nhau, nghĩa là:
cov(ui, uj) 0 (i j)
Khi đó xảy ra hiện tượng tự tương quan.
- Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết
1.2-Ví Dụ ui, ei
t t
(b)
ui, ei
ui, ei
t
t
(c) (d)
ui, ei
t
(e)
Hình 8.1 Một số dạng biến thiên của nhiễu theo thời gian
- Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết
1.3-Nguyên nhân
1.3.1-Nguyên nhân khách quan
Ø
Quán tính:
Nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế là quán
tính. Chúng ta đều biết các chuỗi thời gian như tổng sản phẩm, chỉ
số giá, thất nghiệp mang tính chu kỳ.
Ø
Hiện tượng mạng nhện: phản ứng của cung của nông sản đối
với giá thường có một khoảng trễ về thời gian:
Yt = 1 + 2Pt – 1 + Ut
Ø
Độ trễ: tiêu dùng ở thời kỳ hiện tại phụ thuộc vào thu nhập và
chi tiêu tiêu dùng ở thời kỳ trước đó:
Yt =1 +2 Xt +3 Yt – 1 + Ut
- Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết
1.3.2. Nguyên nhân chủ quan
Ø
Xử lý số liệu: Trong phân tích thực nghiệm, số liệu thô thường
được xử lý. Chẳng hạn trong hồi quy chuỗi thời gian gắn với các số
liệu quý, các số liệu này thường được suy ra từ số liệu tháng bằng
cách cộng đơn giản 3 quan sát theo tháng rồi chia cho 3. Việc lấy
trung bình này làm trơn các số liệu và làm giảm sự dao động trong
số liệu tháng
Chính sự làm trơn này gây ra tự tương quan.
Ø
Sai lệch do lập mô hình: Đây là nguyên nhân thuộc về lập mô hình.
Có hai loại sai lầm có thể gây ra hiện tượng tự tương quan:
•
Một là: không đưa đủ các biến vào trong mô hình
•
Hai là: dạng hàm sai có thể gây ra hiện tượng tự tương quan.
- Phần 1: Tổng Quan Lý Thuyết
1.4-Hậu quả:
Ø
Ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường không phải
là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất nữa.
Ø
Phương sai ước lượng được của các ước lượng bình
phương nhỏ nhất thông thường là chệch và thông thường là
thấp hơn giá trị thực của phương sai, do đó giá trị của thống
kê T được phóng đại lên nhiều lần.
Ø
Các kiểm định t và F nói chung không đáng tin cậy.
Ø
Cho ước lượng chệch của thực, và trong một số trường hợp,
nó dường như ước lượng thấp .
Ø
R2 có thể là độ đo không đáng tin cậy cho R2 thực.
Ø
Các phương sai và sai số tiêu chuẩn của dự đoán đã tính
được cũng có thể không hiệu quả.
- χ2
χ2
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
1-Phương
pháp đồ thị
Cách 2.1-Kiểm định đoạn
mạch
2.2-Kiểm định X2 về tính
phát độ lập của các phần dư
hiện 2- Một số 2.3-Kiểm định d.Durbin –
Watson
phép
2.4-Kiểm định Breusch
kiểm – Godfrey (BG)
Text in here
Text in here định 2.5-Kiểm định Durbin h
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
1-Phương pháp đồ thị:
a) Lý thuyết
Ø
Giả thiết không có tự tương quan trong mô hình hồi quy
tuyến tính cổ điển gắn với các nhiễu Ut, nhưng không quan
sát được, ta chỉ có thể quan sát các phần dư et. Mặc dù et
không hoàn toàn giống như Ut nhưng quan sát các phần dư et
có thể gợi ý cho ta những nhận xét về Ut
Ø
Có nhiều cách khác nhau để xem xét các phần dư
•
Đơn thuần vẽ đồ thị của et theo thời gian
•
Vẽ đồ thị của et đối với et1
- ui, ei
t t
(b)
ui, ei
ui, ei
t
t
(c) (d)
ui, ei
t
(e)
Hình 8.1 Một số dạng biến thiên của nhiễu theo thời gian
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
1-Phương pháp đồ thị:
b) Lý Thuyết thực hành
Bước 1: Ước lượng hàm hồi quy và thu được phần dư
Bước 2: Đổi tên phần dư
Bước 3: Vẽ đồ thị.
Bước 4: Nhận xét đồ thị và đưa ra kết luận.
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
c) Thực hành
Ø
Bước 1: Uớc lượng hàm hồi qui mẫu
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
•
Bước 2:Đổi tên phần dư
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
Bước 3:Vẽ đồ thị
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
•
Bước 4: Kết luận
Dựa vào đồ
thị chứng tỏ
có hiện
tượng tự
tương quan
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
•
Vẽ đồ thị e(t) theo thời gian
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
- 2- Một số phép kiểm định
2.1- Kiểm định các đoạn mạch
a) Lý thuyết
Ø)
Kiểm định các đoạn mạch là một phép kiểm định thống kê
giúp ta xác định xem có thể coi một dãy các kí hiệu,các khoản
mục hoặc các số liệu có phải là kết quả của một quá trình
mang tính chất ngẫu nhiên hay không.
Ø)
Để xác định có bao nhiêu đoạn mạch có thể chấp nhận được
quá trình là ngẫu nhiên, ta dùng một quy luật phân phối xác
xuất,qui luật này đưa đến tiêu chuẩn kiểm định cho ở dưới
đây.
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
Ta đặt n:Tổng số quan sát (n=n1 + n2)
n1: Số kí hiệu dương(số phần dư dương)
n2: Số kí hiệu âm(số phần dư âm)
N:Số đoạn mạch
Ø
Giả thiết kiểm định:
H0:Các kết cục kế tiếp nhau(các phần dư độc lập)
H1:Các phần dư không độc lập
- Phần 2: Phát hiện có tự tương quan
nguon tai.lieu . vn