Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Nguễn Văn Vũ An - Trường Đại Học Quốc Tế Hồng Bàng

<span class='text_page_counter'>(1)</span><div class='page_container' data-page=1>

5/13/2015 3:38 PM 1

<b>Y </b>

<b>Y </b>
<b>Y </b>

<b>Y </b>

<b>X₁</b>
<b>X₁</b>

<b>X₁</b>
<b>X₁</b>

<b>X₂</b>
<b>X₂</b>

<b>X₂</b>
<b>X₂</b>

<b>Hình 2.1. Biểu đồ Venn mơ tả hiện tượng cộng tuyến </b>

<b>Đa cộng tuyến cao </b>

<b>Đa cộng tuyến thấp </b>
<b>Khơng có đa cộng tuyến </b>

<b>Đa cộng tuyến vừa </b>

</div>
<span class='text_page_counter'>(2)</span><div class='page_container' data-page=2>

<b>2.1. TỔNG QUAN VỀ ĐA CỘNG TUYẾN </b>

<b>Đa cộng tuyến</b> <b>là gì ? </b>

</div>
<span class='text_page_counter'>(3)</span><div class='page_container' data-page=3>

5/13/2015 3:38 PM 3

Xét hàm hồi quy tuyến tính k-1 biến độc lập:
Y_i = ₁ + ₂X_2i + ₃X_3i + … + _kX_ki + U_i

Nếu tồn tại các số thực ₂, ₃, …… _k sao cho:

₂X_2i + ₃X_3i + …… + _kX_ki = 0

</div>
<span class='text_page_counter'>(4)</span><div class='page_container' data-page=4>

Nếu ₂X_2i + ₃X_3i + …… + _kX_ki + v_i = 0,

Với v_i là sai số ngẫu nhiên thì ta có hiện tượng đa
cộng tuyến khơng hồn hảo giữa các biến giải
thích. Nói cách khác là một biến giải thích nào đó
có tương quan với một số biến giải thích khác.

</div>
<span class='text_page_counter'>(5)</span><div class='page_container' data-page=5>

5/13/2015 3:38 PM 5

X_3i = 5X_2i, vì vậy có cộng tuyến hồn hảo giữa X₂ và
X₃ ; r₂₃ = 1

X₂ và X₃* khơng có cộng tuyến hồn hảo, nhưng hai
biến này có tương quan chặt chẽ.

<b>X₂</b> <b>10 </b> <b>15 </b> <b>18 </b> <b>24 </b> <b>30 </b>

<b>X₃</b> <b>50 </b> <b>75 </b> <b>90 </b> <b>120 </b> <b>150 </b>

<b>X*</b>

</div>
<span class='text_page_counter'>(6)</span><div class='page_container' data-page=6>

<b>Lưu ý </b>

Giả định về sự đa cộng tuyến liên quan đến mối quan hệ
tuyến tính giữa các biến X_i, và khơng đề cập đến các mối
quan hệ phi tuyến tính.

Xem xét mơ hình:

Y_i = ₀ + ₁X_i + ₂X_i2 + ₃X_i3 + u_i,

Rõ ràng X_i2_{và X}

i3 có mối quan hệ hàm số với Xi nhưng phi tuyến

</div>
<span class='text_page_counter'>(7)</span><div class='page_container' data-page=7>

5/13/2015 3:38 PM 7

1. Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng
OLS lớn.

</div>
<span class='text_page_counter'>(8)</span><div class='page_container' data-page=8>

<b>Hậu quả của đa cộng tuyến </b>

2. Khoảng tin cậy rộng hơn.

khoảng tin cậy của ₂ và ₃ (với độ tin cậy 1 – ) là:
₂:  t __/2 se ( );

₃:  t __/2 se ( );
Trong đó:

se ( ) = se ( ) =

<i><b>^</b></i>
2

^
2

^
3

^
2

^
3






2
2
2
23

)

1

(

<i>r</i>

<i>x</i>

<i>_i</i>



<i><b>_^</b></i>
3






2
3
2
23

)

1

(

<i>r</i>

<i>x</i>

<i>_i</i>

</div>
<span class='text_page_counter'>(9)</span><div class='page_container' data-page=9>

5/13/2015 3:38 PM 9

3. Tỉ số t "khơng có ý nghĩa". Khi kiểm định giả thuyết
H₀: ₂ = 0, chúng ta sử dụng tỷ số t.

và so sánh giá trị ước lượng của t với giá trị tra bảng (tới
hạn) của t.

Trong trường hợp cộng tuyến cao thì sai số chuẩn sẽ rất
lớn và do đó làm cho giá trị t sẽ nhỏ đi, kết quả là sẽ làm
tăng chấp nhận giả thuyết H₀.

</div>
<span class='text_page_counter'>(10)</span><div class='page_container' data-page=10>

<b>Hậu quả của đa cộng tuyến </b>

4. R2 cao nhưng tỉ số t ít có ý nghĩa.

Đa cộng tuyến cao: Một hoặc một số tham số
tương quan (hệ số góc riêng) khơng có ý nghĩa về
mặt thống kê. Trong những trường hợp này, R2_lại

</div>

<!--links-->