Slide kinh tế lượng hiện tượng tự tương quan và cách khắc phục

Kinh tế lượng
ĐỀ TÀI: Hiện tượng tự tương quan – phát hiện và
cách khắc phục


Nội dung

 Chương 1 : Cơ sở lý thuyết
 Chương 2 : Bài toán


C1

1. Định nghĩa




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 hoặc không gian.

Trong phạm vi hồi quy mô hình cổ điển giả thiết rằng không có sự tương quan giữa các
nhiễu là
Cov(, )= 0 (i≠j)



Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát có
thể phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là:
Cov(, ) ≠ 0 (i≠j)

2, Nguyên Nhân
a.



Nguyên nhân khách quan
Quán tính : Nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế là quán tính . Chẳng
hạn chúng ta ở đầu của thời kì khôi phục kinh tế , tổng sản phẩm có xu hướng đi lên.
Trong quá trình biến đông này , giá trị ở mỗi thời điểm sau lại cao hơn ở thời điểm trước
đó. Vì vậy, trong hồi quy của chuỗi thời gian, các quan sát kế tiếp có nhiều khả năng phụ
thuộc lẫn nhau.




Hiện tượng mạng nhện: Người ta thấy rằng nhiều cung mặt hàng nông sản biểu hiện hiện
tượng mạng nhện, trong đó cung về các hàng hóa phản ứng với giá có trễ một khoảng thời
gian. Giả sử ở cuối thời kì t giá nhỏ hơn thời kì t-1 những người nông dân đã quyết định
sản xuất ít đi ở thời kì t+1, chứng tỏ có hiện tượng mạng nhện.





Trễ: trong phân tích hồi quy chuỗi thời gian ta có thể gặp hiện tượng biến phụ thuộc thời
kì t phụ thuộc vào chính biến đó ở thời kì t -1 và các biến khác :
= + + +.
Ví dụ: nghiên cứu mối quan hệ giữa thu nhập và người tiêu dùng.

Người tiêu dùng thường không có thói quen thay đổi trong tiêu dùng, như vậy nếu ta bỏ
qua số hạng trễ trong mô hình, số hạng sai số sẽ mang tính trễ trong đó ảnh hưởng tiêu dùng
của thời kì trước nên thời kì hiện tại.



•
•

Hiện tượng chủ quan

Do quá trình xử lý số liệu
Sai lệch do lập mô hình


C2

Bài toán : Nghiên cứu sự tác động của 2 yếu tố là tổng vốn đầu tư và lao động đến
GDP của Việt Nam từ năm 1993 đến năm 2012 của Việt Nam.




Biến phụ thuộc: Y: GDP của Việt Nam
Biến độc lập:
+ L: lao động ( đơn vị lao động)
+ K: vốn đầu tư (tỷ đồng)




Bảng số liệu:
Năm

K

L

Y

1993

90.19

467.6

467.6

1994

115.214

16.1

523.7

1995

127.1411

7.5

638.9

1996

142.45

37.12

519.9

1997

199.5516

108

845.6

1998

221.6358

10.9

766.8

1999

280.28

17.9

1274

2000

290.895

45.38

1353

2001

329.901

99.47

1838

2002

335.258

23.99

1205

2003

370.8

24.86

1800

2004

392.901

30.71

2147

2005

402.744

75.1

2076

2006

419.498

22.01

1362

2007

427.869

27.76

2067

2008

521.272

43.63

2833

2009

942.07

516.4

2965

2010

1064.497

66.7

4417

2011

2162.16

146.1

1306

2012

2972.146

803.3

1743



2.1. Xây dựng mô hình hồi quy, nêu ý nghĩa của các
Sử dụng eview ta được bảng số liệu dưới đây:

và hệ số .





•

Trong đó:

•

=3.522218 có nghĩa là khi nguồn vốn không đổi lao động tăng lên một đơn vị thì GDP
tăng lên 3.522218 đơn vị

•

= 0.89325 có nghĩa là khi lao động không đổi nguồn vốn tăng lên 1 đơn vị thì GDP tăng
lên 0.89325 đơn vị

R2 = 0,668247 có nghĩa 66.8247% sự thay đổi về GDP được giải thích bởi tổng nguồn vốn
và lao động


2.2.
 Ước lượng hệ số với độ tin cậy 95%

 Theo gt của OLS,

N(

ta có T =

 Với = 1 – γ = 1- 0,95 = 0,05

ta tìm được sao cho:

P (-) = 1- = γ = = 2,11
=> P( - +
=> Khoảng tin cậy là :
- < < +

0,89325 – 2,11.0,490565< < 0,89325 + 2,11.0,490565
-0,141842 < < 1,928342



2.3.
 Giải một bài toán về kiểm định sự ảnh hưởng của biến X đến
biến Y




Với cần kiểm định :
Tiêu chuẩn kiểm định :
T=




Nếu đúng T.
Từ bảng hồi quy ta thấy P-value =0.0863

chấp nhận , bác bỏ
Kếtluận : Với mức ý nghĩa 5% có thể cho rằng tổng vốn đầu tư không ảnh hưởng đến GDP từ năm

1993 đến 2012




2.4. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

 Với độ tin cậy 95% ta cần kiểm định:
 TCKD : F = *
đúng => F~F(k-1, n-k )
Miền bác bỏ =

 Ta có P_value( F- statistic) = 0,000085<
=> bác bỏ chấp nhận

 Vậy ta có thể kết luận là hàm SPF có phù hợp với mẫu.




2.5. Kiểm định thiếu biến

 Bớt biến L ta được mô hình hồi quy với biến K:
= 968.036+ 0.89325







Ta có P- value = 0.0001 vậy ta bác bỏ , chấp nhận
Vậy ta kết luận không thể bỏ biến L hay khi bỏ yếu tố lao động thì sẽ không đem lại hiệu quả cho sự
tăng trưởng GDP.


2.6. Giải một bài toán về dự báo giá trị trung bình của biến Y



Trong cuộc họp đầu năm Hà Nội quyết định đề xuất tăng tổng vốn đầu tư lên là
3000 tỷ đồng, lao động tăng lên là 900 đơn vị với mức ý nghĩa α=5% hãy dự báo
GDP trung bình năm 2013




Bảng số liệu:


Có giá tri Se1 ta tiếp tục tính giá trị của Se2:

Từ bảng workflie ta
chọn gern và nhập lệnh

Se2=
sqr(se1^2 -953.2354^2)

với 953.2354 là giá trị trung bình S.E.O.

 Giá trị dòng tương ứng với năm 2013 là giá trị dùng để dự báo. Tiếp theo để có khoảng dự
báo , từ bảng workfile ta chọn Gern và nhập 2 mã lệnh sau đây:

A = y_db – 2.11* Se2
B = Y_db +2.11*Se2

với = 2,11
= 0.05


 Kết luận: với mức ý nghĩa α=5% khi tăng tổng vốn đầu tư lên 3000 tỷ đồng và tăng lao
động lên 900 đợn vị thì giá trị GDP trung bình thuộc khoảng

[4914,444 ; 8721,122]


2.7. Phát hiện tự tương quan
2.7.1 Phát hiện tự tương quan bằng phương pháp định tính: Phương pháp đồ thị



Từ cửa sổ Equation chọn view/ actual, fitted, residual tabale, ta được bảng sau




Nhìn vào đồ thị phần dư ta thấy tính tăng hoặc giảm trong các bước . Nó ủng hộ cho giả thiết
có sự tương quan trong mô hình.

2.7.2. Phát hiện tự tương quan bằng phương pháp định lượng

 Dùng kiểm định Durbin- watson


Với
 mô hình hồi quy như sau:

=968.036+ 0.89325 + 3.522218

Với = 5%, n = 20, K’= K – 1= 2 ta có = 1.1, = 1.537
Ta có các khoảng là:

0
0

(1)

(2)

(3)

4-

(4)

4-

(5)

4

Theo mô hình hồi quy ta có d = 2.636993 thuộc khoảng (4) nên chưa xác định được hiện
tượng 1.1
tự tương quan.
1.537
2.463
2.9
4