Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - Bùi Huy Khôi
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài giảng "Kinh tế lượng - Chương 7: Hiện tượng tự tương quan" cung cấp cho người học các kiến thức: Bản chất hiện tượng hiện tượng tự tương quan, hậu quả, cách phát hiện tự tương quan, cách khắc phục tự tương quan. nội dung chi tiết. | 09/09/2014 TỰ TƯƠNG QUAN CHƯƠNG 7 TƯ HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN (Autocorrelation) (Autocorrelatio 1. Hi ể u b ả n ch ấ t v à h ậ u quả của tự tương quan MỤ C TIÊU 2. Bi ế t cách phát hiệ n tự t ư ơ ng quan v à bi ệ n pháp khắc phục 2 NỘI DUNG 1 Bản chất hiện tượng hiện tượng tự tương quan 2 Hậu quả 3 Cách phát hiện tự tương quan 4 Cách khắc phục tự tương quan 3 7.1 Bản chất 7.1 Bản chất 1. Tự tương quan là gì ? Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là: cov(ui, uj) = 0 (i ≠ Tuy nhiên trong thựcj)tế có thể xảy ra hiện tượng mà sai số của các quan sát lại phụ thuộc nhau, nghĩa là: cov(ui, uj) 0 (i ≠ j) ≠ hiện tượng tự tương quan. Khi đó xảy ra ui,ei ui,e i • • • • �Sự tương quan xảy ra đối với những quan sát theo không gian gọi là “tự tương quan không gian”. �Sự tương quan xảy ra đối với những quan sát theo chuỗi thời gian gọi là “tự tương quan thời gian”. • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • t • • • • t • • (b) (a) ui,ei ui,ei • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • (c) • • • • t • • • • • t • (d) ui,ei • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • t (e) Hình 8.1 Một số dạng biến thiên của nhiễu theo thời gian 1 09/09/2014 Nguyên nhân Nguyên nhân khách quan: � Quán tính: các chuỗi thời gian mang tính chu kỳ, VD: các chuỗi số liệu thời gian về GDP, chỉ số giá, sản lượng, tỷ lệ thất nghiệp � Hiện tượng mạng nhện: phản ứng của cung của nông sản đối với giá thường có một khoảng trễ về thời gian: QSt = β1 + β2Pt-1 + ut � Độ trễ: tiêu dùng ở thời kỳ hiện tại phụ thuộc vào thu nhập và chi tiêu tiêu dùng ở thời kỳ trước đó: Ct = β1 + β2It + β3Ct-1 + ut Nguyên nhân Nguyên nhân chủ quan � Hiệu chỉnh số liệu: do việc “làm trơn” số liệu → loại bỏ những quan sát “gai góc”. � Sai lệch do lập mô hình: bỏ sót biến, dạng hàm sai. � Phép nội suy và ngoại suy số liệu 7.2 Hậu quả của tự tương quan 7.2 Hậu quả của tự tương quan ℑp dụng