Bài giảng "Kinh tế lượng: Chương 5: Đa cộng tuyến" cung cấp cho người học các kiến thức: Các giả thiết của mô hình CLRM, bản chất của đa cộng tuyến, ước lượng khi có đa cộng tuyến hoàn hảo, khoảng tin cậy rộng hơn, tỷ số T mất ý nghĩa,. nội dung chi tiết. | Chương 5 Đa cộng tuyến Multicollinearity 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. Xét 3 giả thiết Chúng ta sẽ xét các vấn đề sau: Đa cộng tuyến Phương sai sai số thay đổi Tự tương quan (tương quan chuỗi) Các chươngng có cùng cấu trúc Xác định bản chất của vấn đề Hậu quả của nó Nêu cách phát hiện Các phương pháp khắc phục . Bản chất của đa cộng tuyên Đa cộng tuyến hoàn hảo 2X2+ 3X3=0 với ( 1, 2, 3) (0,0,0) Nghĩa rộng hơn (không hoàn hảo) 2X2+ 3X3+vi=0 với ( 1, 2, 3) (0,0,0) . Ước lượng khi có đa cộng tuyến hoàn hảo Mô hình hồi quy 3 biến có thể viết lại sau: Tính toán trong chương 3, ta có: Từ đó suy ra Tương tự, ta chỉ ra không xác định. Từ chương 3, dễ thấy trong trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo, phương sai và sai số tiêu chuẩn của các ước lượng là vô hạn. . Ước lượng khi có đa cộng tuyến không hoàn hảo Giả thiết X2, X3 cộng tuyến không hoàn hảo Với 0, vi là nhiễu ngẫu nhiên t/m x2ivi=0.?? Từ đó tính được: Tương tự tính được . Như vậy với vi đủ nhỏ, không có lý gì để nói TH này ko ước lượng được. . Hậu quả của đa cộng tuyến 1. Phương sai và hiệp phương sai của các ƯL OLS Mô hình Ta có: R23 là hệ số tương quan giữa X2 và X3. 2. Khoảng tin cậy rộng hơn Vậy xác suất chấp nhập giả thiết sai tăng lên. 3. Tỷ số t mất ý nghĩa Trong kiểm định H0: 2 = 0 Ta sử dụng Tqs= so sánh với T . Khi có đa cộng tuyến gân hoàn hảo thì sai số tiêu chuẩn rất cao nên tỷ số Tqs nhỏ đi. Hậu quả là làm tăng khả năng chấp nhận H0. 4. R2 cao nhưng tỷ số t ít ý nghĩa Nếu đa cộng tuyến cao thì có thể chỉ ra một vài hệ số góc ko có ý nghĩa về mặt thống kê, mặc dù R2 cao (và giá trị F có ý nghĩa). 5. Các ước lượng OLS và sai số tiêu chuẩn của chúng trở nên rất nhạy cảm đối với những thay đổi nhỏ trong số liệu. (Xem tr355 Guarati) 6. Dấu của các ước lượng của hệ số hồi quy | Chương 5 Đa cộng tuyến Multicollinearity 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. Xét 3 giả thiết Chúng ta sẽ xét các vấn đề sau: Đa cộng tuyến Phương sai sai số thay đổi Tự tương quan (tương quan chuỗi) Các chươngng có cùng cấu trúc Xác định bản chất của vấn đề Hậu quả của nó Nêu cách phát hiện Các phương pháp khắc phục . Bản chất của đa cộng tuyên Đa cộng tuyến hoàn hảo 2X2+ 3X3=0 với ( 1, 2, 3) (0,0,0) Nghĩa rộng hơn (không hoàn hảo) 2X2+ 3X3+vi=0 với ( 1, 2, 3) (0,0,0) . Ước lượng khi có đa cộng tuyến hoàn hảo Mô hình hồi quy 3 biến có thể viết lại sau: Tính toán trong chương 3, ta có: Từ đó suy ra Tương tự, ta chỉ ra không xác định. Từ chương 3, dễ thấy trong trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo, phương sai và sai số tiêu chuẩn của các ước lượng là vô hạn. . Ước lượng khi có đa cộng .
