Tham khảo bài thuyết trình 'chọn mô hình và kiểm định việc chỉ định mô hình', kinh tế - quản lý, quản lý nhà nước phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNG ECONOMETRICS Lê Anh Đức Khoa Toán kinh tế ĐH Kinh tế Quốc dân CHƯƠNG VIII: CHỌN MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH ViỆC CHỈ ĐỊNH MÔ HÌNH . Các thuộc tính của một mô hình tốt . Các loại sai lầm chỉ định và hậu quả . Phát hiện sai lầm chỉ định và khắc phục . Thí dụ . Kiểm định về tính phân bố chuẩn của SSNN . Các thuộc tính tốt của một mô hình Tính tiết kiệm: Mô hình chứa một lượng tối thiểu các biến số nhưng vẫn phản ánh được bản chất quan hệ kinh tế thông qua mối quan hệ của biến phụ thuộc và các biến giải thích trong mô hình. Tính thống nhất: Với cùng một bộ số liệu ta chỉ có một kết quả duy nhất. Tính thiết thực: Biến độc lập phải giải thích được sự thay đổi cơ bản của biến phụ thuộc được thể hiện thông qua hệ số xác định R2 khá cao. Tính vững về mặt lý thuyết: Các kết quả ước lượng được phải phù hợp với lý thuyết và thực tiễn kinh tế. Khả năng dự báo cao: Thông qua mô hình có thể dự báo tương đối chính xác về biến phụ thuộc. . Các loại sai | BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNG ECONOMETRICS Lê Anh Đức Khoa Toán kinh tế ĐH Kinh tế Quốc dân CHƯƠNG VIII: CHỌN MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH ViỆC CHỈ ĐỊNH MÔ HÌNH . Các thuộc tính của một mô hình tốt . Các loại sai lầm chỉ định và hậu quả . Phát hiện sai lầm chỉ định và khắc phục . Thí dụ . Kiểm định về tính phân bố chuẩn của SSNN . Các thuộc tính tốt của một mô hình Tính tiết kiệm: Mô hình chứa một lượng tối thiểu các biến số nhưng vẫn phản ánh được bản chất quan hệ kinh tế thông qua mối quan hệ của biến phụ thuộc và các biến giải thích trong mô hình. Tính thống nhất: Với cùng một bộ số liệu ta chỉ có một kết quả duy nhất. Tính thiết thực: Biến độc lập phải giải thích được sự thay đổi cơ bản của biến phụ thuộc được thể hiện thông qua hệ số xác định R2 khá cao. Tính vững về mặt lý thuyết: Các kết quả ước lượng được phải phù hợp với lý thuyết và thực tiễn kinh tế. Khả năng dự báo cao: Thông qua mô hình có thể dự báo tương đối chính xác về biến phụ thuộc. . Các loại sai lầm chỉ định và hậu quả 1. Bỏ sót 1 biến hoặc một số biến giải thích của mô hình Giả sử mô hình được chỉ định đúng Mô hình bỏ sót biến độc lập X3 Hậu quả + Nếu X2 và X3 có tương quan với nhau thì: + Nếu X2 và X3 không có tương quan với nhau thì: + Các suy diến thống kê đều mất chính xác. 2. Đưa vào mô hình một hoặc một số biến giải thích không cần thiết Giả sử mô hình được chỉ định đúng Mô hình thừa biến độc lập Zi Hậu quả + Ước lượng không có ý nghĩa thống kê. + Các ước lượng vẫn là các ước lượng không chệch nhưng không còn là các ước lượng hiệu quả nhât + Các suy diến thống kê đều mất chính xác. 3. Lựa chọn sai dạng hàm - Giả sử mô hình được chỉ định đúng Mô hình có dạng hàm sai Hậu quả: Các kết luận dựa trên kết quả thu được có thể không phản ánh đúng bản chất hiện tượng kinh tế. . Phát hiện sai lầm chỉ định Phát hiện mô hình thừa biến Xét MH Nếu có cơ sở cho rằng biến Xj nào đó là không cần thiết đối với mô hình thì tiến hành kiểm định: Nếu có cơ sở cho rằng một số
