hien tuong tu tuong quan_kinh te luong

Đề Cương
1
Bản chất
Bản chất
hiện tượng
hiện tượng
tự tương
tự tương
quan
quan
2
Các biện
Các biện
pháp khắc
pháp khắc
phục hiện
phục hiện
tượng tự
tượng tự
tương quan
tương quan
3
Thực hành
Thực hành
khắc phục
khắc phục
hiện tượng
hiện tượng
tự tương
tự tương

quan trên
quan trên
Eview
Eview
Khái niệm
Khái niệm
-
Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính
Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính
cổ điển giả thiết rằng không có sự tương
cổ điển giả thiết rằng không có sự tương
quan giữa các nhiễu Ui nghĩa là:
quan giữa các nhiễu Ui nghĩa là:
Cov(Ui, Uj) = 0
Cov(Ui, Uj) = 0
(i
(i
≠ j)
≠ j)
(1.1)
(1.1)
-
Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện
Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện
tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát
tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát
lại có thể phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là:
lại có thể phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là:

Cov(Ui, Uj)
Cov(Ui, Uj)
≠
≠
0
0
(i
(i
≠ j)
≠ j)


(1.2)
(1.2)
Chương 2 –Các phương pháp khắc phục
Chương 2 –Các phương pháp khắc phục
2.1. Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết
2.1. Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết
2.2. Khi chưa biết
2.2. Khi chưa biết
2.2.1. Phương pháp sai phân cấp 1
2.2.1. Phương pháp sai phân cấp 1
2.2.2. Ước lượng dựa trên thống kê d – Durbin –
2.2.2. Ước lượng dựa trên thống kê d – Durbin –
Watson
Watson
2.2.3. Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng
2.2.3. Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng
2.2.4. Thủ tục Cochrane – Orcutt hai bước
2.2.4. Thủ tục Cochrane – Orcutt hai bước

2.2.5. Phương pháp Durbin – Watson hai bước để
2.2.5. Phương pháp Durbin – Watson hai bước để
ước lượng
ước lượng
2.2.6. Các phương pháp khác ước lượng
2.2.6. Các phương pháp khác ước lượng
Khi cấu trúc của tự tương quan là đã biết
Khi ρ chưa biết
Phương pháp sai phân cấp 1:
Phương pháp sai phân cấp 1:
Ρ
Ρ
=1
=1


Y
Y
t
t
=
=
β
β
1
1
+
+
β

β
2
2
X
X
t
t
+
+
β
β
3
3
t+u
t+u
t
t
với u
với u
t
t
là AR(1)
là AR(1)


(1)
(1)


Y

Y
t-1
t-1
=
=
β
β
1
1
+
+
β
β
2
2
X
X
t-1
t-1
+
+
β
β
3
3
(t-1)+u
(t-1)+u
t-1
t-1

∆
∆
Y
Y
t
t
=
=
β
β
2
2


∆
∆
X
X
t
t
+
+
β
β
3
3
+
+
ε

ε
t
t
thỏa mãn CLRM (2)
thỏa mãn CLRM (2)
Hệ số chặn của (2) là hệ số biến xu thế của MH gốc.
Hệ số chặn của (2) là hệ số biến xu thế của MH gốc.
(2) là phương trình sai phân cấp 1.
(2) là phương trình sai phân cấp 1.
Ρ
Ρ
=-1
=-1
Là mô hình hồi quy trung bình trượt (2 thời kì)
Là mô hình hồi quy trung bình trượt (2 thời kì)
8
222
1
21
1 ttttt
XXYY
ε
ββ
+
+
+=
+
−−
Ước lượng
Ước lượng

ρ
ρ
dựa trên thống kê
dựa trên thống kê
d-Durbin-Watson
d-Durbin-Watson
9
)
ˆ
1(2
ρ
−≈d
Ta có:
hay
2
1
ˆ
d
−≈
ρ
Ta ước lượng ρ, sau đó ước lượng dạng sai
phân tổng quát (2) như trong mục 1.
Chú ý:
Chú ý:
-
Quan hệ không đúng trong mẫu nhỏ.
-
Theil và Nagar đã giới thiệu một công thức cho
mẫu nhỏ
- Ước lượng này áp dụng cho mẫu lớn.

2
1
ˆ
d
−=
ρ
Thủ tục lặp Cochrane-Orcutt để ước
Thủ tục lặp Cochrane-Orcutt để ước
lượng
lượng
ρ
ρ
Y
Y
t
t
=
=
β
β
1
1
+
+
β
β
2
2
X
X

t
t
+u
+u
t
t
(1)
(1)
Giả sử u
Giả sử u
t
t
=
=
ρ
ρ
u
u
t-1
t-1
+
+
ε
ε
t
t
(2)
(2)
B1
B1

: ƯL (1) thu e
: ƯL (1) thu e
i
i
B2
B2
: ƯL (2): e
: ƯL (2): e
t
t
=
=
ρ
ρ
e
e
t-1
t-1
+v
+v
t
t
thu được
thu được
B3
B3
: ƯL
: ƯL

thu được
thu được
B4
B4
: Tính phần dư mới
: Tính phần dư mới
B5
B5
: Trở lại bước 2: ƯL thu được
: Trở lại bước 2: ƯL thu được
ƯL vòng 2 của
ƯL vòng 2 của
ρ
ρ
là
là
Quá trình lặp đến khi các ước lượng kế tiếp nhau của
Quá trình lặp đến khi các ước lượng kế tiếp nhau của
ρ
ρ


khác nhau một lượng rất nhỏ.
khác nhau một lượng rất nhỏ.
ρ
ˆ
*
1
*
2

*
11
)
ˆ
(
ˆ
ttttt
eXXYY +−+=−
−−
ρββρ
*
2
*
1
ˆ
,
ˆ
ββ
ttt
XYe
*
2
*
1
**
ˆˆ
ββ
−−=
ttt
wee +=

−
**
1
**
ρ
ρ
ˆ
ˆ
Chương 3: Thực hành khắc phục hiện tượng tự
tương quan trên Eview
•
3.1 Ước lượng mô hình hồi quy
3.1 Ước lượng mô hình hồi quy
•
3.2 Phát hiện hiện tượng tự tương
3.2 Phát hiện hiện tượng tự tương
quan
quan
•
3.3 Khắc phục hiện tượng tự tương
3.3 Khắc phục hiện tượng tự tương
quan
quan


Bảng số liệu thu nhập và tiêu dùng trong
27 năm
Các biến có trong mô hình
•
Y là CONS: là biến phụ thuộc (tiêu

Y là CONS: là biến phụ thuộc (tiêu
dùng)
dùng)
•
X là GDP: là biến gải thích (thu nhập)
X là GDP: là biến gải thích (thu nhập)
3.1 Ước lượng mô hình hồi quy
-
Mở bảng eviews rồi nhập số liệu từ excel
Mở bảng eviews rồi nhập số liệu từ excel
•


Vào Quick chọn Estimate Equation
Vào Quick chọn Estimate Equation
•

Nhập biến và hệ số chặn vào khung Equation
Nhập biến và hệ số chặn vào khung Equation
Specification
Specification
Kết quả Eview
Kết quả Eview
Y = 155.2241+0.597069X
3.2 Phát hiện hiện tượng tự tương quan
3.2.1.Phương pháp đồ thị:
•


Từ cửa sổ

Từ cửa sổ
Equation
Equation
chọn
chọn
Procs/ make Residual
Procs/ make Residual
Series…
Series…
- Cửa sổ Make Residual hiện ra tại ô name
for resid series nhập tên phần dư là “E”
Từ menu chính chọn Quick/ Graph/ Line
Graph
- Cửa sổ Series List sẽ xuất hiện, yêu cầu nhập tên
biến “E” cần vẽ đồ thị
- Sau khi nhập tên biến xong, chọn “OK” ta được đố
thị phần dư
Nhận xét
•
Nhìn vào đồ thị phần dư ta thấy có
Nhìn vào đồ thị phần dư ta thấy có
xu thế tuyến tính, tăng hoặc giảm
xu thế tuyến tính, tăng hoặc giảm
trong các nhiễu. Nó ủng hộ cho giả
trong các nhiễu. Nó ủng hộ cho giả
thiết có sự tương quan trong mô
thiết có sự tương quan trong mô
hình hồi quy tuyến tính cổ điển.
hình hồi quy tuyến tính cổ điển.
•

=>
=>
Có tồn tại hiện tượng tự tương
Có tồn tại hiện tượng tự tương
quan trong mô hình
quan trong mô hình
3.2. 2. Sử dụng kiểm định Durbin – Watson
•
Ta đi kiểm định giả thiết : Ho: ρ = 0
Ta đi kiểm định giả thiết : Ho: ρ = 0


H1:
H1:
ρ
ρ
# 0
# 0
•
Trong kết quả báo cáo của bảng số liệu
Trong kết quả báo cáo của bảng số liệu
eviews ta thấy giá trị thống kê Durbin –
eviews ta thấy giá trị thống kê Durbin –
Watson tính toán được là d= 0.462830
Watson tính toán được là d= 0.462830
•
Trong khi đó tra bảng giá trị thống kê
Trong khi đó tra bảng giá trị thống kê
DW với 27 quan sát với k=1, mức ý
DW với 27 quan sát với k=1, mức ý

nghĩa 5% ta được = 1.316 và = 1.469
nghĩa 5% ta được = 1.316 và = 1.469
•
Vì vậy ta có d<d
Vì vậy ta có d<d
l
l




nên bác bỏ Ho,
nên bác bỏ Ho,
chấp nhận H1.Nghĩa là xuất hiện hiện
chấp nhận H1.Nghĩa là xuất hiện hiện
tượng tự tương quan thuận chiều
tượng tự tương quan thuận chiều
trong mô hình.
trong mô hình.
3.3 Khắc phục hiện tượng tự tương quan
3.3.1. Khắc phục tự tương quạn dựa trên
thống kê D
•
Trong bảng kết quả hồi quy ở dòng Durbin-
Trong bảng kết quả hồi quy ở dòng Durbin-
Watson stat có d=0.462830 →
Watson stat có d=0.462830 →


•

= 1- 0.462830/2 = 0.768585
= 1- 0.462830/2 = 0.768585
•
Phương trình sai phân tổng quát:
Phương trình sai phân tổng quát:
•
Y1t = Yt – 0.768585Y(t-1) ;
Y1t = Yt – 0.768585Y(t-1) ;
•


X1t = Xt - 0.768585X(t-1)
X1t = Xt - 0.768585X(t-1)
2
1
ˆ
d
−≈
ρ
•
Vào
Vào
Quick
Quick
chọn
chọn
Generate series
Generate series

•
Tạo 1 biến “r= hệ số tự tương quan” vào khung
Tạo 1 biến “r= hệ số tự tương quan” vào khung
Enter Equation:=> OK
Enter Equation:=> OK