Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7: Tự tương quan

 Bài giảng "Kinh tế lượng: Chương 7: Tự tương quan " cung cấp cho người học các kiến thức: Nguyên nhân của tự tương quan, ước lượng OLS khi có tự tương quan, ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất khi có tự tương quan, hậu quả của việc sử dụng OLS khi có tự tương quan,. nội dung chi tiết. | Chương 7. Tự tương quan Autocorrelation Các giả thiết của mô hình CLRM (nhắc lại) Mô hình là tuyến tính Kì vọng Ui bằng 0: Các Ui thuần nhất: Không có sự tương quan giữa các Ui: Không có quan hệ tuyến tính giữa các biến giải thích. Uncorrelated versus correlated disturbances 7.1. Nguyên nhân của tự tương quan (TTQ Mô hình chuỗi thời gian thương có tính quán tính Hiện tượng mạng nhện Trễ TTQ có thể xuất hiện vì các vấn đề của mô hình Bỏ sót biến Xử lý số liệu Mo hình định dạng sai 7.2. Ước lượng OLS khi có TTQ Xét Yt= 1+ 2Xt+ut với giả thiết E(ut,ut+s) 0 với s 0. Như là điểm xuất phát, ta giả thiết nhiễu sinh ra theo cách sau: Ut=ρut-1+ t (-1 Lược đồ (*) gọi là lược đồ tự hồi quy bậc nhất AR(1). Lược đồ tự hồi quy bậc hai: Ut=ρ1ut-1+ ρ2ut-2+ t (-1 7.3. Ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất khi có TTQ Dùng GLS: Yt= 1+ 2Xt+ut với Ut là AR(1) Biến đổi: Yt-ρYt-1= 1(1-ρ)+ 2(Xt-ρXt-1)+ t với t là nhiễu trắng. Tính được C, D là hằng số điều chỉnh trong thực hành, có thể bỏ qua. 7.4. Hậu quả của việc sử dụng OLS khi có TTQ Các ước lượng OLS là LUE, nhưng không hiệu quả nữa. Phương sai OLS thường chệch. Kđ T và F không đáng tin cậy. Ước lượng chệch 2 thực, dừng như ước lượng thấp 2. R2 có thể là độ đo không đáng tin cậy. Các phương sai và sai số tiêu chuẩn đã tính cũng có thể không hiệu quả. 7.5. Phát hiện có TTQ V/đ chính: chúng ta không quan sát được yếu tố ngẫu nhiên (chỉ qs được et thu được từ OLS). Chúng ta có thể sử dụng phương pháp đồ thị Vẽ đồ thị phần dư theo thời gian Vẽ lược đồ tương quan (và tương quan riêng) Kđ TTQ sử dụng: Kđ Durbin-Watson Kđ Breuch-Godfrey Một số kđ khác A simple idea We use OLS to estimate . | Chương 7. Tự tương quan Autocorrelation Các giả thiết của mô hình CLRM (nhắc lại) Mô hình là tuyến tính Kì vọng Ui bằng 0: Các Ui thuần nhất: Không có sự tương quan giữa các Ui: Không có quan hệ tuyến tính giữa các biến giải thích. Uncorrelated versus correlated disturbances 7.1. Nguyên nhân của tự tương quan (TTQ Mô hình chuỗi thời gian thương có tính quán tính Hiện tượng mạng nhện Trễ TTQ có thể xuất hiện vì các vấn đề của mô hình Bỏ sót biến Xử lý số liệu Mo hình định dạng sai 7.2. Ước lượng OLS khi có TTQ Xét Yt= 1+ 2Xt+ut với giả thiết E(ut,ut+s) 0 với s 0. Như là điểm xuất phát, ta giả thiết nhiễu sinh ra theo cách sau: Ut=ρut-1+ t (-1 Lược đồ (*) gọi là lược đồ tự hồi quy bậc nhất AR(1). Lược đồ tự hồi quy bậc hai: Ut=ρ1ut-1+ ρ2ut-2+ t (-1<ρ1, ρ2<1) Khi |ρ|<1 thì AR(1) dừng. Chỉ ra được: + là ước lượng tuyến tính không chệch. + không còn hiệu quả. Vậy .