intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng môn học Kinh tế lượng - Chương 3: Phương sai sai số thay đổi

Chia sẻ: Năm Tháng Tĩnh Lặng | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:44

99
lượt xem
6
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 3 gồm có các nội dung như: Bản chất hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hậu quả của phương sai sai số thay đổi, cách phát hiện phương sai sai số thay đổi, cách khắc phục phương sai sai số thay đổi. Mời bạn tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng môn học Kinh tế lượng - Chương 3: Phương sai sai số thay đổi

  1. Chương 3: Phương sai sai số thay đổi • Bản  chất  hiện  tượng  phương  sai  sai  số  thay đổi • Hậu quả của phương sai sai số thay đổi • Cách phát hiện phương sai sai số thay đổi • Cách  khắc  phục  phương  sai  sai  số  thay  đổi 1
  2. Bản chất hiện tượng phương sai  sai số thay đổi • Xét ví dụ mô hình hồi qui 2 biến trong đó  biến phụ thuộc Y là tiết kiệm của hộ gia  đình và biến giải thích X là thu nhập khả  dụng của hộ gia đình 2
  3. Bản chất hiện tượng phương sai  sai số thay đổi Y Y (a) (b) 0 X 0 X X1 X2 Xn X1 X2 Xn Hình3.1: (a) Phương sai của sai số không đổi và (b) Phương sai của sai số  thay đổi 3
  4. Bản chất hiện tượng phương sai  sai số thay đổi • Hình 3.1a chỉ ra rằng khi thu nhập khả  dụng tăng lên, giá trị trung bình của tiết  kiệm cũng tăng lên nhưng phương sai của  tiết kiệm quanh giá trị trung bình của nó  không thay đổi tại mọi mức thu nhập khả  dụng.  • Đây là trường hợp của phương sai sai số  không đổi, hay phương sai bằng nhau. E(ui2) =  2 4
  5. Bản chất hiện tượng phương sai  sai số thay đổi • Trong hình 3.1b, mặc dù giá trị trung bình  của  tiết  kiệm  cũng  tăng  lên  nhưng  phương  sai  của  tiết  kiệm  không  bằng  nhau  tại  mỗi  mức  thu  nhập  khả  dụng  –  phương  sai  tăng  lên  với  thu  nhập  khả  dụng. E(ui2) =  i 2 5
  6. Giải thích • Những  người  có  thu  nhập  cao,  nhìn  chung,  sẽ  tiết  kiệm  nhiều  hơn  so  với  người  có  thu  nhập  thấp  nhưng  sự  biến  động của tiết kiệm sẽ cao hơn.  • Đối  với  người  có  thu  nhập  thấp,  họ  chỉ  còn để lại một ít thu nhập để tiết kiệm.  • Phương sai sai số của những hộ gia đình  có  thu  nhập  cao  có  thể  lớn  hơn  của  những hộ có thu nhập thấp. 6
  7. Hậu quả của phương sai sai số thay  đổ i 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. 7
  8. Hậu quả của phương sai sai số thay  đổ i 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. 8
  9. Phương pháp phát hiện ra phương  sai sai số thay đổi 1. Xem xét đồ thị của phần dư 2. Kiểm định Park 3. Kiểm định Glejser 4. Kiểm định tương quan hạng của  Spearman 5. Kiểm định Goldfeld – Quandt 6. Kiểm định Breusch – Pagan 7. Kiểm định White 9
  10. 1. Xem xét đồ thị của phần dư  Biến phụ thuộc Đường hồi qui ước lượng Biến độc lập 10
  11. u 1. Xem xét đồ thị của phần dư  u Y Y u (a) (b) u Y Y (c) (d) 11
  12. 2. Kiểm định Park  • Park cho rằng  i2 là một hàm số nào đó  của biến giải thích X.  • Park đã đưa ra dạng hàm số giữa  i2 và X  như sau:   i2 = B1 + B2ln|Xi |+ vi trong đó vi  là phần sai số.  • Park đã đề nghị chúng ta có thể sử dụng  ei thay cho ui và chạy mô hình hồi qui sau: lnei2 = B1 + B2 ln|Xi|+ vi (*) 12
  13. Yˆi 2. Kiểm định Park  • ei2  có  thể  được  thu  thập  từ  mô  hình  hồi  qui  gốc.  Kiểm  định Park được tiến hành theo các bước sau đây: 1) Chạy hàm hồi qui gốc bất chấp vấn đề phương sai của  sai số thay đổi, nếu có.  2)  Từ  hàm  hồi  qui  này,  tính  phần  dư  ei,  sau  đó,  bình  phương chúng và lấy log chúng: lnei2.  3) Chạy hàm hồi qui (*), sử dụng biến giải thích của hàm  hồi qui ban đầu. Nếu có nhiều biến giải thích, chúng ta  sẽ  chạy  hồi  qui  cho  từng  biến  giải  thích  đó.  Hay  cách  khác, chúng ta có thể chạy hồi qui mô hình với biến giải  Yi thích là      , ước lượng của Y.  13
  14. 2. Kiểm định Park  4) Kiểm định giả thuyết H0: B2  = 0, nghĩa là,  không có phương sai của sai số thay đổi.  Nếu giả thuyết H0  bị bác bỏ, mối quan hệ  giữa  lnei2  và  lnX  có  ý  nghĩa  thống  kê,  có  phương sai của sai số thay đổi.  5)  Nếu  giả  thuyết  H0  được  chấp  nhận,  B1  trong  mô  hình  (*)  có  thể  được  xem  là  giá  trị  chung  của  phương  sai  của  sai  số  không đổi,  2.  14
  15. 3. Kiểm định Glejser  • Tương tự như kiểm định Park: Sau khi thu thập  được phần dư từ mô hình hồi qui gốc, Glejser  đề nghị chạy hồi qui giá trị tuyệt đối của ei, | ei  |, theo biến X nào mà có quan hệ chặt chẽ với  i .  2 • Glejser đề xuất một số dạng hàm hồi qui sau:  |ei| = B1 + B2Xi + vi ei = B1 + B2 X i + vi 1 ei = B1 + B2 + vi Xi 15
  16. 3. Kiểm định Glejser  1 ei = B1 + B2 + vi Xi ei = B1 + B2 X i + vi ei = B1 + B2 X i2 + vi • Giả  thuyết  H0  trong  mỗi  hàm  số  trên  là  phương  sai  của  sai  số  không  đổi,  nghĩa  là,  H0:  B2  =  0.  Nếu  giả  thuyết  này  bị  bác  bỏ thì có thể có hiện tượng phương sai sai  số không đồng đều. 16
  17. 3. Kiểm định Glejser  • Goldfeld và Quandt đã chỉ ra rằng sai số  vi  trong  các  mô  hình  hồi  qui  của  Glejser  có một số vấn đề, như giá trị kỳ vọng của  nó khác không, nó có tương quan chuỗi. –   4  mô  hình  đầu  cho  kết  quả  tốt  khi  sử  dụng OLS –  2 mô hình sau (phi tuyến tính tham số)  không sử dụng OLS được • Do  vậy,  kiểm  định  Glejser  có  thể  được  dùng  để  chẩn  đoán  đối  với  những  mẫu  17 lớn. 
  18. 4. Kiểm định tương quan hạng của  Spearman •   Hệ  số  tương  quan  hạng  của  Spearman,  rS, được xác định như sau: d i2 rS 1 6  n( n 2 1 ) trong  đó  di  là  hiệu  của  các  hạng  được  gán  cho 2 đặc trưng khác nhau của cùng một  phần tử thứ i và n là số các phần tử được  xếp hạng. 18
  19. 4. Kiểm định tương quan hạng của  Spearman •  Xét mô hình hồi qui sau: Yi =  1 +  2Xi + ui • Các bước thực hiện kiểm định tương quan  hạng như sau: 1. Ước lượng mô hình hồi qui trên dựa trên bộ  mẫu cho trước, thu thập phần dư ei.  2. 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.  19
  20. 4. Kiểm định tương quan hạng (tt) 3. Giả  sử  hệ  số  tương  quan  hạng  của  tổng  thể  là   =  0  và  n  >  8  thì  ý  nghĩa  của  hệ  số  tương  quan hạng mẫu  rS  có  thể  được  kiểm  định  bằng  tiêu  chuẩn  t  sau: rS n 2 t với bậc tự do  1 rS2 df = n – 2.  Nếu giá trị t tính được lớn hơn giá trị tra  bảng t với mức ý nghĩa đã cho thì chúng  ta có thể chấp nhận giả thuyết phương  sai  sai  số  thay  đổi;  ngược  lại  chúng  ta  bác bỏ giả thuyết này. 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2