một số kiểm định phổ biến - kinh tế lượng

NGƯ
ỜI SOẠN:
Nick forum: Caubedemen
H
ọ t
ên: LÊ THÔNG TIẾN
L
ớp: NH05
- Khoá: K37
Email:
Ngu
ồn:
Gíao Trình Môn Kinh T
ế Lượng xuất bản năm 2008 Khoa Toán Thống Kê
trư
ờng Đại Học Kinh Tế TPHCM v
à kiến thức từ GV
Nguy
ễn
Thành C
ả cho ghi trong
tập.
1/ WHITE : kiểm định phương sai có thay đổi không. (Xem
l
ại mô hình trong sách giáo trình
).
Obs*R-squared
Probability (dung đ
ể kiểm định)
a
Ở bảng không cho Obs*R-squared thì s

ử dụng F
-statistic.
H0: phương sai c
ủa sai số ngẫu nhiên mô hình … là
không đ
ổi
ho
ặc H0: R
2
=0 (t
ức
là không có h
ệ số n
ào của mô hình “e
i
2
-xem l
ại giáo tr
ình” ảnh hưởng e
i
2
)
a < 0,05 ho
ặc 0,01 (nếu đề y
êu cầu) thì bác bỏ H0=> phương sai thay đổi
a > 0,05 ho
ặc 0,01 (nếu đề yêu cầu) thì chấ
p nh
ận H0=> phương sai không đổi
Ho

ặc dung Chi_squared, so sánh với
X
2
(df) v
ới df=k
-1 (k là s
ố hệ số ước lượng, df
là b
ậc tự do).
X
2
< X
2
(df) thì ch
ấp nhận H0 => ph
ương sai không đổi
X
2
> X
2
(df) thì bác b
ỏ H0 => ph
ương sai thay đổi
2/ Ramsey RESET test: ki
ể
m đ
ịnh có bỏ sót biến
c
ần
thi

ết
không.(Xem l
ại mô h
ình trong sách giáo trình
)
F-statistic
Probability (dùng đ
ể kiểm định)
a
H0: mô hình không b
ỏ sót biến
c
ần thiết hoặc H0: mô h
ình không có sai số đặc
trưng ho
ặc H0: B
3
=B
4
=B
5
=…=0 (XEM L
ẠI MÔ HÌNH)
a < 0,05 ho
ặc 0,01 (nếu đề yêu cầu) thì bác bỏ H0=> không bỏ sót biến quan trọng
hay thích h
ợp
a > 0,05 ho
ặc 0,01 (nếu đề yêu cầu) thì chấp nhận H0=> bỏ sót biến quan trọng
hay thích h

ợp
3/ Wald: ki
ểm định có thừa biến
không (xem l
ại mô h
ì
nh trong giáo
trình)
F-statistic
Probability (dung đ
ể kiểm định) a
H0: mô hình có thừa biến hay không có biến cần thiết
ho
ặc
H0: B
i
=0 (i là bi
ến mà ta nghĩ là thừa)
H1: B
i
khác 0
a > 0,05 ho
ặc 0,01 (nếu đề y
êu cầu) thì chấp nhận H
0=> có th
ừa biến
a < 0,05 ho
ặc 0,01 (nếu đề y
êu cầu) thì bác bỏ H0
=> không th

ừa biến
4/ Breusch Godfrey… : ki
ểm định tự tương quan
p b
ậc,
thư
ờng l
à 2 trở lên
(xem l
ại mô h
ình trong giáo trình)
.
Obs*R-squared
Probability (dung để kiểm định) a
H0: không có hi
ện tượng tự tương quan
ho
ặc
H0: rô
1
=rô
2
=rô
p
=0 (p là b
ậc) (rô l
à cái chữ giống chữ p á)
H1: t
ồn tại rô
i

khác 0.
a > 0,05 ho
ặc 0,01 (nếu đề y
êu cầu) thì chấp nhận H0=> không có hiện tượng tự
tương quan b
ậc p
a < 0,05 ho
ặc 0,01 (nếu đề yêu
c
ầu) thì bác bỏ H0=> có hiện tượng tự tương quan
b
ậc p
5/Dusbin_Watson (d_test) : ki
ểm định tự tương quan
b
ậc nhất
(xem l
ại mô h
ình trong giáo trình)
H0: rô (cái ch
ữ g
ì giống p á
) (không t
ự t
ương quan)
H1: rô (cái ch
ữ gì giống p á
) (t
ự tương quan)
d là th

ống kê dusbin_watson đề sẽ cho hoặc có trong bảng EVIEW
xét giá tr
ị d trong khoảng
0 dL
dL
du
du 2 4-
du
4-du 4-
dL
4-dL
4
Bác b
ỏ H0, tự
tương quan
thu
ận (hay tự
tương quan
dương
Không k
ết luận
đư
ợc
Ch
ấp nhận H0,
Không có t
ự t
ương
quan
Không k

ết luận
đư
ợc
Bác b
ỏ H0, có tự
tương quan ngh
ịch
(hay t
ự t
ương
quan âm)
V
ới dL với du tra bảng sau sách giáo khoa phụ lục 5 trang 321. n,K’=k
-
1,alpha=0,05.
Trong trư
ờng hợp không kết luận được, ta tiến hành kiểm định 1 phía:
 H0: rô =0
H1: rô>0
N
ếu d<du =>
Bác b
ỏ H0, chấp nhận H1 có hiện tượng
t
ự tương quan dương
.
 H0: rô=0
H1: rô <0
N
ếu (4

-d)<du hay d>4-du thì bác b
ỏ H0, chấp nhận H1, có tự t
ương quan âm
.
6/ Đa c
ộng tuyến:
Khi có đa cộng tuyến không hoàn hảo thì sẽ xuất hiện 1 hoặc 1 vài thống kê tL ít có
ý ngh
ĩa thống k
ê (t
L
g
ần bằng 0)
–(B
L
=0 đư
ợc chấp nhận)
trong khi R
2
toàn b
ộ có
th
ể rất lớn.
Tuy nhiên việc tồn tại thống kê t
L
ít có ý nghĩa thống kê còn do các nguyên nhân
khác:
+ t
ồn tại biến giải thích x
L

ít bi
ến thi
ên tức xích ma x
L
2
x
ấp xỉ 0 => var (B^
L
)r
ất lớn
+s
ố quan sát n>k nh
ưng n không lớn lắm.
=> var (B^
L
)r
ất lớn
 t= B^
L
/ se(B^
L
) x
ấp xỉ 0
 Phát hi
ện và khắc phục:
1/ R
2
khá lớn nhưng tồn tại t
L
xấp xỉ 0 (t

L
ít có ý nghĩa thống kê)
 có đa c
ộng tuyến nghiêm trọng giữa x
L
v
ới các biến giải thích còn lại
 b
ỏ x
L
n
ếu giả thiết cho phép, nếu giải thiết có yêu cầu phải giữ => chấp nhận
luôn đa c
ộng tuyến
2/ Ki
ểm định
Th
ực hiện hồi qui x
L
theo các biến giải thích c
òn lại (tức là nếu cho bảng số li
ệu thì
b
ỏ Y đi, tính lại hồi qui của x
L
theo các bi
ến x c
òn lại)
ho
ặc dung r(hệ số t

ương
quan đ
ể khẳng định xL và các x có tương quan không).
H0 R
2
L
=0
H1 R
2
L
>0
V
ớ
i R
2
L
là h
ệ số xác định t
ính l
ại theo MH mới
(h
ồi qui x
L
)
F= R
2
L
*(n-k+1)/ [ (1-R
2
L

)*(k-2)]
F<Falpha(k-2,n-k+1) thì ch
ấp nhận H0 => ko tồn tại đa cộng tuyến giữa x
L
theo các
bi
ến giải thích còn lại
F>Falpha(k-2,n-k+1) thì bác b
ỏ H0 => tồn tại đa cộng tuyến giữa các x
L
và các bi
ến
gi
ải thích c
òn lại=>
nên b
ỏ x
L
n
ếu giả thiết cho phép
3/ trư
ờng hợp mô hình 3 thông số, tức 2 biến. rx
2
,x
3
cao t
ức xảy ra đa cộng tuyến
nghiêm tr
ọng (đa cộng tuyến nghĩa là biến có phục thuộc tuyến tính lẫn nhau)
. Thì

ta b
ỏ x
2
ho
ặc x
3
n
ếu giả thiết cho phép
4/ Thêm: ViF = 1/ (1-R
2
L
)
ViF>=10 (tương đương R
2
L
>=0,9)=> t
ồn tại đa cộng tuyến giữa x
L
và các bi
ến giải
thích còn l
ại.
Cách kh
ắc phục: bỏ bớt biến hoặc th
êm quan sát n lên.
Cách b
ỏ biến, bỏ biến n
ào có giải thích Y có R
2
nh

ỏ h
ơn
.