tailieunhanh - Bài giảng Kinh tế lượng: Bài 5 - Lê Minh Tiến

Bài giảng "Kinh tế lượng - Bài 5: Kiểm định và lựa chọn mô hình" cung cấp cho người học các kiến thức: Các giả định của hồi quy tuyến tính cổ điển, các thuộc tính của một mô hình tốt, cách tiếp cận để lựa chọn mô hình,. nội dung chi tiết. | 22/8/2015 Các giả định của hồi quy tuyến tính cổ điển Chính vì thế, các giả định về biến giải thích Xt và số hạng nhiễu ut có ý nghĩa rất quan trọng cho việc giải thích các giá trị ước lượng của hồi quy. Ta đã biết, các hạng nhiễu ut (không thể quan sát được) là các hạng nhiễu ngẫu nhiên. Do hạng nhiễu ut cộng với một số hạng phi ngẫu nhiên Xt để tạo ra Yt, vậy Yt sẽ là một biến ngẫu nhiên. Kiểm định và chọn mô hình Lê Minh Tiến 1 Các giả định của hồi quy tuyến tính cổ điển Bài giảng Kinh tế lượng © Tien M. Le Các giả định của hồi quy tuyến tính cổ điển Theo Gujarati (2003), nếu mục tiêu của ta chỉ là ước lượng các hệ số βj thì chỉ cần phương pháp OLS là đủ. Nhưng, như ta đã biết, các mục tiêu của phân tích hồi quy không chỉ dừng lại ở việc có được các giá trị ước lượng βj^ mà còn phải suy diễn (dự báo khoảng) về các giá trị thực βj thực sự có nghĩa thống kê hay không. Chính vì vậy, chúng ta cần biết cụ thể về bản chất của hàm hồi quy tổng thể. (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) Bài giảng Kinh tế lượng © Tien M. Le 4 2 Giả dịnh Mô hình tuyến tính Mô hình được xác định đúng Xt có thể biến thiên Giá trị kỳ vọng của hạng nhiễu bằng không Xt và ut không tương quan Không có đa cộng tuyến Phương sai không đổi Không có tương quan chuỗi Hạng nhiễu phân phối chuẩn Bài giảng Kinh tế lượng © Tien M. Le Các giả định của hồi quy tuyến tính cổ điển Bài giảng Kinh tế lượng © Tien M. Le Bài giảng Kinh tế lượng © Tien M. Le Không thỏa mãn do Yt = β1+β2Xt + ut Sai dạng mô hình Var(Xt) ≠ 0 Sai dạng mô hình Sai dạng mô hình E(ut) = 0 Cov(Xt,ut) = 0 Σ(δiXit + δjXjt-) ≠ 0, i ≠ j Var(ut) = σ2 Cov(ut,us) = 0, t ≠ s ut ~ N(μ,σ2) Tự hồi quy Đa cộng tuyến Phương sai thay đổi Tự tương quan Outliers 5 Các kiểm định Cụ thể, chúng ta không chỉ xác định dạng hàm của mô hình hồi quy, mà còn đưa ra các giả định về cách mà Yt được tạo ra như thế nào. PRM cho thấy Yt phụ thuộc vào cả Xt và ut. Cho nên, nếu ta không biết Xt và ut được tạo ra như thế nào, thì ta