tailieunhanh - Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 8 - Trần Thị Tuấn Anh (2017)

Bài giảng "Kinh tế lượng - Chương 8: Lựa chọn mô hình hồi quy" cung cấp cho người học các kiến thức: Các tiêu chuẩn của mô hình, cách tiếp cận để lựa chọn mô hình, các sai lầm thường gặp khi chọn mô hình, phát hiện những sai lầm,. nội dung chi tiết. | LỰA CHỌN MÔ HÌNH HỒI QUY Chương 8 Các 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 : R2 và R2 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 . | LỰA CHỌN MÔ HÌNH HỒI QUY Chương 8 Các 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 : R2 và R2 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 : Yi = 1 + 2X2i+ 3X3i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mô hình : Yi = 1 + 2X2i + Vi ( b) hậu quả : Bỏ sót biến thích hợp Giả sử mô hình đúng là : Yi = 1 + 2X2i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mô hình (có thêm X3): Yi