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 "tư tương quan thời gian". | CHƯƠNG 8 HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN (Autocorrelation) Hiểu bản chất và hậu quả của tự tương quan Biết cách phát hiện tự tương quan và biện pháp khắc phục MỤC TIÊU TỰ TƯƠNG QUAN NỘI DUNG Bản chất hiện tượng hiện tượng tự tương quan 1 Hậu quả 2 3 Cách khắc phục tự tương quan 4 Cách phát hiện tự tương quan 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 j) 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. Bản chất 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”. Bản chất t (a) t (b) t (c) | CHƯƠNG 8 HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN (Autocorrelation) Hiểu bản chất và hậu quả của tự tương quan Biết cách phát hiện tự tương quan và biện pháp khắc phục MỤC TIÊU TỰ TƯƠNG QUAN NỘI DUNG Bản chất hiện tượng hiện tượng tự tương quan 1 Hậu quả 2 3 Cách khắc phục tự tương quan 4 Cách phát hiện tự tương quan 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 j) 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. Bản chất 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”. Bản chất t (a) t (b) t (c) t (d) t (e) ui, ei ui, ei ui, ei ui, ei ui, ei Hình Một số dạng biến thiên của nhiễu theo thời gian 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 = 1 + 2Pt-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 = 1 + 2It + 3Ct-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 Nguyên nhân Hậu quả của tự tương quan Áp dụng OLS thì sẽ có các hậu quả: Các ước lượng không chệch nhưng không hiệu quả (vì phương sai không nhỏ nhất) Phương sai của các ước lượng là các ước lượng chệch, vì vậy
