Mục lục bài viết
Update: 2021-12-27 21:49:03,Bạn Cần biết về Tự tương quan là gì kinh tế tài chính lượng. Bạn trọn vẹn có thể lại Thảo luận ở cuối bài để Mình được tương hỗ.
NỘI DUNG 1 Bản chất hiện tượng kỳ lạ hiện tượng kỳ lạ tự tương quan 2 Hậu quả 3 Cách phát hiện tự tương quan 4 Cách khắc phục tự tương quan
Bạn đang xem nội dung tài liệu Bài giảng Kinh tế lượng – Chương 7: Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation), để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
09/09/năm trước 1 HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN (Autocorrelation) CHƯƠNG 7 TỰ TƯƠNG QUAN Hi ểu b ản ch ấ t v à h ậ u1. quả của tự tương quan MỤC TIÊU Biết t ư ơ phát hiện tự2. cách ệng quan v à bi n pháp khắc phục 2 NỘI DUNG Bản chất hiện tượng kỳ lạ hiện tượng kỳ lạ tự tương quan1 Hậu quả2 3 Cách phát hiện tự tương quan Cách khắc phục tự tương quan4 3 7.1 Bản chất 1. Tự tương quan là gì ? Trong quy mô hồi qui tuyến tính cổ xưa, giả định rằng không tồn tại tương quan giữa những sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là: (i j) cov(ui, uj) = 0 Tuy nhiên trong thực tiễn trọn vẹn có thể xẩy ra hiện tượng kỳ lạ mà sai số phụ thuộc nhau, của những quan sát lại nghĩa là: (i j) cov(ui, uj) Khi đó xẩy ra 0 hiện tượng kỳ lạ tự tương quan. 7.1 Bản chất �Sự tương quan xảy sát theo không khí không khí. �Sự tương quan xẩy ra đối gọi là với tự những quan tương quan ra so với những quan tự tươngsát theo chuỗi thời hạn gọi là quan thời hạn. ui,ei u ,ei i t t (b) (a)ui,ei ui,ei t t (c) (d)ui,ei t (e) Hình 8.1 Một số dạng biến thiên của nhiễu theo thời hạn 09/09/năm trước 2 Nguyên nhân Nguyên nhân quý khách quan: � Quán tính: những chuỗi thời hạn mang tính chất chất chu kỳ luân hồi, VD: những chuỗi số liệu thời hạn về GDP, chỉ số giá, sản lượng, tỷ trọng thất nghiệp � Hiện tượng mạng nhện rác rưởi: phản ứng của cung của nông sản so với giá thường có một khoảng chừng trễ về thời hạn: = β1 + β2Pt-1QSt + ut � Độ trễ: tiêu dùng ở thời kỳ hiện tại tùy từng thu nhập và tiêu pha tiêu dùng ở thời kỳ trước đó: Ct = β1 + β2It + β3Ct-1 + ut Nguyên nhân Nguyên nhân chủ quan � Hiệu chỉnh số liệu: do việc làm trơn số liệu vô hiệu những quan sát gai góc. � Sai lệch do lập quy mô: bỏ sót biến, dạng hàm sai. � Phép nội suy và ngoại suy số liệu 7.2 Hậu quả của tự tương quan p. dụng OLS thì sẽ đã có được những hậu quả: �Các ước lượng không chệch nhưng không hiệu suất cao (vì phương sai không nhỏ nhất) �Phương sai của những ước lượng là những ước lượng không chệch, vì vậy những kiểm định t và F còn hiệu suất cao. 9 7.2 Hậu quả của tự tương quan 2σˆ� là ước lượng chệch của σ2 �R2 của mẫu là ước lượng chệch (dưới) của �Các R2 tổng thể vềdự báo Y không đúng chuẩn 10 7.3 Cách phát hiện tự tương quan a. Đồ thị Chạy OLS cho quy mô gốc và tích lũy et. Vẽ đường et theo thời hạn. Hình ảnh của tựet trọn vẹn có thể phục vụ nhu yếu những gợi ý về yếu tố tương quan. 11 a. Đồ thịet et t t (b) (a) et et t t (c) (d) et t (e) Không có tự tương quan 09/09/năm trước 3 b. Dùng kiểm định d của Durbin Watson Thống kê d của Durbin Watson i i 2(e e 1 ) d = ie 2 eiei 1 e 2 Khi n đủ lớn thì d 2(1-ρ) với ρ = i do -1 ρ 1, nên 0<= d d = 4: tự tương quan hoàn hảo nhất âm 0 => d = 2: không tồn tại tự tương quan 1 => d = 0: tự tương quan hoàn hảo nhất dương 13 b. Dùng kiểm định d của Durbin Watson Bảng thống kê Durbin cho giá trị tới hạn dU và dL α: k: n: nhờ vào 3 tham số: mức nghĩa số biến độc số quan sát lập của quy mô Không có tự tương quan số 1 Có tự tương quan dương 0 Không quyết định hành động được 4-dU Không quyết định hành động được dL Có tự tương quan âm dU 2 4-dL 4 14 b. Dùng kiểm định d của Durbin Watson Các bước tiến hành kiểm định d của Durbin Watson: 1.Chạy quy mô OLS và tích lũy phần sai et. số 2.Tính d 3.Với cỡ giá trị tra theo công thức trên. mẫu n và số biến lý giải k, tìm bảng dL và dU. 4.Dựa vào những quy tắc kiểm kết luận. định trên để ra 15 b. Dùng kiểm định d của Durbin Watson Nếu d thuộc vùng chưa quyết đ ịnh, sử dụng quy tắc kiểm định cải biên: 1.H0: ρ = 0; H1: ρ > 0 Nếu d < dU : bác bỏ (với mức ý nghĩa α), quan dương. H0 và đồng ý H1 nghĩa là có tự tương Không có tự tương quan dươngCó tự tương quan dương dU 16 b. Dùng kiểm định d của Durbin Watson 2. H0: ρ = 0; H1: ρ 4 – (với mức ý quan âm. dU : bác bỏ H0 và đồng ý H1 nghĩa α), nghĩa là có tự tương Không có tự tương quan âm Có tự tương quan âm 4-dU 17 b. Dùng kiểm định d của Durbin Watson 3. H0: ρ = 0; H1: ρ 0 Nếu chấp có tự d 4 – dU : bác bỏ H0 và nhận H1 (với mức ý nghĩa 2α), nghĩa là tương quan (âm hoặc dương). Không có tự Có tự âm tương quanCó tự tương dương quan tương quan dU 4-dU 18 09/09/năm trước 4 b. Dùng kiểm định d của Durbin Watson �Lưuýkhiápdụngkiểmđịnhd: 1.Môhìnhhồiquyphảicóhệsốchặn. 2.Cácsaisốngẫunhiêncótươngquanbậc nhất: ρut-1ut = + et 1.MôhìnhhồiquykhôngcóchứabiếntrễYt-1. 2.Khôngcóquansátbịthiếu(missing). 19 c. Dùng kiểm định Breusch Godfrey (BG) Xét quy mô: Yt = β1 + β2Xt + ut (7.1) ρ1ut-1 ρ2ut-2 ρput-put = + + + + vt Kiểm định giả thiết H0: ρ1 = ρ2 = = ρρ = 0, tức là không tồn tại tự tương quan ở bất kỳ bậc nào trong số từ bậc 1 đến bậc p.. 20 c. Dùng kiểm định Breusch Godfrey (BG) Bước1: Ước lượng (8.1) bằng OLS, tìm phần dư et Bước2: Dùng OLS để ước lượng quy mô et = β1 + β2Xt + ρ1et-1 ρ2et-2 ρpet-p.+ + + + εt từ đây thu được R2. Bước3: với n đủ lớn, (n-p.)R2 có phân phối xấp xỉ χ2(p.) với p. là bậc tương quan. – Nếu (n-p.)R2 > χ2α(p.): Bác bỏ H0, nghĩa là có tự tương quan tối thiểu ở một bậc nào đó. – Nếu (n-p.)R2 χ2α(p.): Chấp nhận H0, nghĩa là không tồn tại tự tương quan. 21 c. Dùng kiểm định Breusch Godfrey (BG) Kiểm định �Áp dụng �Áp dụng BG có điểm lưu ý: cho mẫu có kích thước lớn cho quy mô có biến độc lập có dạng Yt-1 , Yt-2 .. �Kiểm định được bậc tương quan bất kỳ 22 7.4 Khắc phục Các bước tiến hành 1) Ước lượng giá trị ρ ρ vừa được2) Dùng giá trị ước quy lượng để quy đổi quy mô hồi 23 7.4 Khắc phục 1. Trườnghợpđãbiếtcấutrúccủatựtương quan:Phương pháp GLS: � ut tự hồi quy bậc p., AR(p.) ut = ρ1ut-1 + ρ2ut-2 + + ρput-p. + vt với � ρ: thông số tự tương quan; ρ < 1 Giả sử ut tự hồi qui số 1 AR(1) ut = ρut-1 + et (*) et: sai số ngẫu nhiên (nhiễu trắng), thỏa mãn thị hiếu những giả định của OLS: E(et) = 0; Var(et) = σε2; Cov(et, et+s) = 0 09/09/năm trước 5 7.4 Khắc phục hai biến:Xét quy mô yt = α1 + β1xt + ut (7.2) Nếu (8.2) đúng với t thì cũng đúng với t 1 = α1 β1xt -yt-1 + + ut (7.3)1 – 1 với ρNhân hai vế của (8.3) ρyt-1 = ρα1 + ρβ1xt + ρut (7.4)- 1 – 1 Trừ (7.2) cho (7.4) = α1(1 – ρ) + β1 (xt – ρxt 1) + (ut – ρutyt – ρyt-1 1) (7.5)= α1(1 – ρ) + β1 (xt – ρxt 1) + et 7.4 Khắc phục (8.5) Đặt: gọi là phương trình sai phân tổng quát α1* β1* = α1 (1 – ρ) = β1 = yt – ρytyt* xt* (7.5) yt* 1 = xt – ρxt thành = α1* + β1*xt* 1 Khi đó + et(7.5*) 8.4 Khắc phục Vì et thoả mãn những giả định của phương pháp OLS nên những ước lượng tìm kiếm được BLUE � Phương trình hồi qui 7.5* được gọi là phương trình sai phân tổng quát (Generalized Least Square GLS). � Để tránh mất mát một quan sát, quan là sát đầu của y và x được biến hóa như sau: *y1 = y1 1 ρ *x1 = x1 1ρ 2.Trường hợp ρ chưa chứng minh và khẳng định 2. 1 Phươngphápsaiphâncấp1 � Nếu ρ = 1, thay vào phương trình tổng quát (7.5) sai phân = β1(xt xtyt yt 1) + (ut ut 1) 1 = β1(xt xt 1) + et yt phương = β1 xt + etHay: (8.6) Sử dụng (7.6) trình sai phân cấp 1 toán tử sai phân cấp 1 quy mô hồi qui qua gốc toạ độ để ước lượng hồi qui (7.6) 2.1 Phương pháp sai phân cấp 1 Giả sử mô yt = α1 Trong số đó hình ban sơ β1xt + β2t + ut+ (7.7) t ut biến xu thế theo quy mô tự hồi qui số 1 Thực hiện phép biến hóa sai phân cấp với (7.7) yt = β1xt + β2 + et 1 đối trong số đó: yt = yt yt xt = xt xt 1 1 2.1 Phương pháp sai phân cấp 1 ρ� Nếu = -1, thay vào phương trình sai phân tổng quát (7.5) + β1(xt + xt 1) + et= 2α1yt + Hay: yt 1 yt +yt 1 xt +xt 1 + et 2 =α +β 1 1 (*)2 2 Mô hình trượt. * gọi là quy mô hồi qui trung bình 09/09/năm trước 6 2.2 Ước lượng ρ dựa vào thống kê d-Durbin-Watson d ρˆ 1 hayρˆd 2 (1 ) 2 Đối với bộ sưu tập nhỏ trọn vẹn có thể sử dụng kê d cải biên của Theil Nagar. thống n2 (1d/2 )+k 2 ρ^ = n2 k 2 Dùng giá trị ρ vừa mới được ước lượng quy đổi số liệu như quy mô 8.5 để 2.3 Thủ tục lặp Cochrance Orcutt để ước lượng ρ Giả sử có quy mô hai biến yt = α1 + β1xt + ut (7.8) nhất AR(1) (7.9) Mô hình ut tự tương quan bậc ut = ρut + et 1 Các bước ước lượng ρ Bước1: Ước lượng quy mô (7.8) bằng phương pháp OLS và thu được những phần et. dư 2.3 Thủ tục lặp Cochrance Orcutt để ước lượng ρ Bước 2: Sử dụng những phần dư để ước lượng hồi qui: et = ρˆet1 + vt (7.10) Do et là ước lượng vững của ut thực nên ước lượng ρ trọn vẹn có thể thay cho ρ thực. thu được từ (7.10) trình sai phân tổng ρˆBước3: Sử dụng để quátước lượng phương (7.5) ρˆ Yt1 Hay ρˆ ) + β 1 ( Xt ρˆ Xt1 ) + (u t ρˆ u t1 ) Yt = α 1 (1 yt* = α1* + β1* xt* + vt (8.11) 2.3 Thủ tục lặp Cochrance Orcutt để ước lượng ρ ρˆBước 4: Vì chưa chứng minh và khẳng định thu được từ (8.10) liệu có phải là thế giá hồi qui ước lượng tốt nhất của ρ hay là tránh việc trị ước lượng của α1* và β1* từ (8.11) vàogốc (8.8) và được những phần dư mới et*: (7.12) tự với et* = yt (α1* + β1* xt) Ước lượng phương trình hồi qui tương (7.10) * *ρˆ= + wt et et1 (7.13) (7.13) là ước lượng vòng 2 của ρ. Thủ tục này tiếρ tục cho tới khi những ước lượng tiếp nhau của ρ rất khác nhau một lượng rất nhỏ, ví dụ nổi bật nổi bật nhỏ hơn 0,05 hoặc 0,005. kế 2.4 Phương pháp Durbin Watson 2 bước để ước lượng ρ Viết lại phương trình sai phân tổng quát yt = α1(1 – ρ) + (8.14) Thủ tục Durbin lượng ρ: Bước 1: β1 xt ρβ1xt + ρyt + et 1 1 Watson 2 bước để ước 1.Hồi qui (7.14) yt 2.Xem giá trị ước theo xt, xt và yt 1 1 lượng thông số hồi qui của yt ) lρàˆước lượng của ρ(= 1 2.4 Phương pháp Durbin Watson 2 bước để ước lượng ρ ρˆ ,Bước 2: Sau khi thu được thay * t x *= y ρˆ . y = x ρˆ .x y ;t t1 t t t1 và ước lượng hồi qui (7.5*) với những biến đã được biến hóa như trên.
Reply
1
0
Chia sẻ
– Một số Keywords tìm kiếm nhiều : ” Video full hướng dẫn Tự tương quan là gì kinh tế tài chính lượng tiên tiến và phát triển nhất , Share Link Tải Tự tương quan là gì kinh tế tài chính lượng “.
Bạn trọn vẹn có thể để lại Comment nếu gặp yếu tố chưa hiểu nghen.
#Tự #tương #quan #là #gì #kinh #tế #lượng