Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 8: Lựa chọn mô hình hồi quy - Hoàng Ngọc Nhậm
Kiểm định các biến bị bỏ sót
Xét mô hình : Yi = 1 + 2Xi + Ui (*)
Giả sử nghi ngờ mô hình đã bỏ sót biến Z kiểm tra bằng cách :
Nếu có số liệu của Z :
+ Hồi qui mô hình Yi = 1+2Xi+3Zi +Ui
+ Kiểm định H0 : 3= 0. Nếu bác bỏ H0 thì mô hình ban đầu đã bỏ sót biến Z.
- Hoặc dùng Omitted variable test
Nếu không có số liệu của Z : dùng kiểm định RESET của Ramsey.
Ramsey đề xuất sử dụng làm xấp xỉ cho Zi.
Bước 1 : Hồi qui mô hình (*), thu lấy
Bước 2 : Hồi qui Yi theo các biến độc lập trong (*) và (mô hình này gọi là mô hình (new)) .
Bước 3 : Kiểm định H0 : các hệ số của đồng thời bằng 0.
Nếu bác bỏ H0 mô hình (*) đã bỏ sót biến.
21 trang |
Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 14/01/2022 | Lượt xem: 329 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 8: Lựa chọn mô hình hồi quy - Hoàng Ngọc Nhậm, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
LỰA CHỌN MÔ HÌNH HỒI QUY
Chương 8
C ác tiêu chuẩn của mô hình
Tính tiết kiệm : mô hình càng đơn giản càng tốt
Tính đồng nhất : các tham số ước lượng là duy nhất cho cùng một tập hợp số liệu
Tính thích hợp : R 2 và R 2 hiệu chỉnh càng gần 1 càng tốt
Tính bền vững : mô hình phải dựa trên một cơ sở lý thuyết nào đó
Có khả năng dự báo tốt : mô hình cho kết quả dự báo sát với thực tế
Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình
Có hai hướng tiếp cận
Xác định số biến độc lập
Từ đơn giản đến tổng quát : Bổ sung biến độc lập từ từ vào mô hình
Từ tổng quát đến đơn giản : Đầu tiên, xét mô hình đầy đủ các biến độc lập đã được xác định . Sau đó tiến hành loại trừ những biến không quan trọng ra khỏi mô hình
Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình
Kiểm tra các “bệnh của mô hình ”
Kiểm tra mô hình có vi phạm giả thiết hay không
Đa cộng tuyến
Phương sai thay đổi
Tự tương quan
Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình
Cần dựa vào
Chọn dạng hàm
Các lý thuyết kinh tế
Đồ thị biểu diễn
Các kết quả thực nghiệm
Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình
Giá trị của hàm hợp lý log-likelihood(L)
Một số tiêu chuẩn khác
Giá trị của L càng lớn chứng tỏ mô hình càng phù hợp
Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình
Tiêu chuẩn AIC (Akaike info criterion)
Một số tiêu chuẩn khác
Giá trị của AIC càng nhỏ chứng tỏ mô hình càng phù hợp
Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình
Tiêu chuẩn Schwarz (Schwarz criterion)
Một số tiêu chuẩn khác
Giá trị của SC càng nhỏ chứng tỏ mô hình càng phù hợp
Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình
Nếu chú ý đến độ phức tạp của mô hình thì thường chú ý đến tiêu chuẩn SC
Một số tiêu chuẩn khác
Nếu xét số liệu theo thời gian thì thường dùng tiêu chuẩn AIC
Lưu ý là biến phụ thuộc xuất hiện trong mô hình phải cùng dạng
Kết quả hồi quy bằng Eviews như sau :
Các sai lầm thường gặp khi chọn mô hình
Giả sử mô hình đúng là :
Y i = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + U i (a)
Nhưng ta lại chọn mô hình :
Y i = 1 + 2 X 2i + V i ( b)
hậu quả :
Bỏ sót biến thích hợp
Giả sử mô hình đúng là :
Y i = 1 + 2 X 2i + U i (a)
Nhưng ta lại chọn mô hình (có thêm X 3 ):
Y i = 1 + 2 X 2i + 2 X 3i + V i (b)
hậu quả :
Các sai lầm thường gặp khi chọn mô hình
Thừa biến
Phát hiện những sai lầm
Xét hàm hồi qui : Y i = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + 4 X 4i + 5 X 5i + U i
Phát hiện thừa biến
Trường hợp nghi ngờ X 5 là biến thừa kiểm định H 0 : 5 = 0 ( Kiểm định bằng cách nào? )
Nếu chấp nhận H 0 X 5 không cần thiết. (Có thể sử dụng redundant test của Eviews )
Trường hợp nghi ngờ X 3 và X 5 là các biến không cần thiết kiểm định giả thiết đồng thời
H 0 : 3 = 5 = 0
( Sử dụng kiểm định Wald )
Kiểm định Wald cho mô hình sau .
P_value = 0,9688>0,05 chấp nhận H 0
Redundant variables Test
P_value = 0.0022 Không thừa biến X 2
Xét mô hình : Y i = 1 + 2 X i + U i (*)
Giả sử nghi ngờ mô hình đã bỏ sót biến Z kiểm tra bằng cách :
Nếu có số liệu của Z :
+ Hồi qui mô hình Y i = 1 + 2 X i + 3 Z i +U i
+ Kiểm định H 0 : 3 = 0. Nếu bác bỏ H 0 thì mô hình ban đầu đã bỏ sót biến Z.
- Hoặc dùng Omitted variable test
Phát hiện những sai lầm
Kiểm định các biến bị bỏ sót
Omitted variables Test
P_value = 0.8200>0,05 chấp nhận H 0, => Không bỏ sót biến X 4
Nếu không có số liệu của Z : dùng kiểm định RESET của Ramsey.
Ramsey đề xuất sử dụng làm xấp xỉ cho Z i .
Bước 1 : Hồi qui mô hình (*), thu lấy
Bước 2 : Hồi qui Y i theo các biến độc lập trong (*) và (mô hình này gọi là mô hình (new)) .
Bước 3 : Kiểm định H 0 : các hệ số của đồng thời bằng 0.
Nếu bác bỏ H 0 mô hình (*) đã bỏ sót biến.
Kiểm định RESET của Ramsey :
Kiểm định RESET của Ramsey :
P_value = 0.0000<0,05 mô hình ban đầu bỏ sót biến.
Hết
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- bai_giang_kinh_te_luong_chuong_8_lua_chon_mo_hinh_hoi_quy_ho.ppt