tailieunhanh - Bài giảng môn học Kinh tế lượng - Chương 4: Tự tương quan (Autocorrelation)
Chương 4 cung cấp đến người học các kiến thức về: Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan, uớc lượng bình phương nhỏ nhất khi có tự tương quan, uớc lượng tuyến tính không chệch tốt nhất khi có tự tương quan, hậu quả của việc sử dụng phương pháp OLS khi có tự tương quan, phát hiện tự tương quan, các biện pháp khắc phục. Mời các bạn tham khảo. | Chương 4: Tự tương quan (Autocorrelation) Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Ước lượng bình phương nhỏ nhất khi có tự tương quan Ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất khi có tự tương quan Hậu quả của việc sử dụng phương pháp OLS khi có tự tương quan Phát hiện tự tương quan Các biện pháp khắc phục Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Tự tương quan là gì ? Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, ta giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là: cov(ui, uj) = 0 (i j) Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả định rằng sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với một quan sát khác. Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Tuy nhiên trong thực 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) Khi đó xảy ra hiện tượng tự tương quan. Sự tương quan xảy ra đối với những quan sát “cắt ngang” đgl “tự tương quan không gian”. Sự tương . | Chương 4: Tự tương quan (Autocorrelation) Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Ước lượng bình phương nhỏ nhất khi có tự tương quan Ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất khi có tự tương quan Hậu quả của việc sử dụng phương pháp OLS khi có tự tương quan Phát hiện tự tương quan Các biện pháp khắc phục Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Tự tương quan là gì ? Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, ta giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là: cov(ui, uj) = 0 (i j) Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả định rằng sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với một quan sát khác. Bản chất và nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan Tuy nhiên trong thực 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) Khi đó xảy ra hiện tượng tự tương quan. Sự tương quan xảy ra đối với những quan sát “cắt ngang” đgl “tự tương quan không gian”. Sự tương quan xảy ra đối với những quan sát “chuổi thời gian” đgl “tự tương quan thời gian”. t (a) t (b) t (c) t (d) t (e) ui, ei ui, ei ui, ei ui, ei ui, ei Nguyên nhân của tự tương quan Quán tính: mang tính chu kỳ, VD: các chuổi số liệu thời gian về: GDP, chỉ số giá, sản lượng, thất nghiệp, Sai lệch do lập mô hình: bỏ sót biến, dạng hàm sai. Hiện tượng mạng nhện: phản ứng của cung của nông sản đối với giá thường có một khoảng trễ về thời gian: QSt = 1 + 2Pt-1 + ut Độ trễ: một hộ chi tiêu nhiều trong khoảng thời gian t có thể do chi tiêu ít trong giai đoạn t-1 Ct = 1 + 2It + 3Ct-1 + ut Hiệu chỉnh số liệu: do việc “làm trơn” số liệu loại bỏ những quan sát “gai góc”. Bản chất (tt) Dạng mô hình sai q MC Ước lượng OLS khi có tự tương quan Giả sử tất cả các giả
đang nạp các trang xem trước
