Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 7 - Đại học Ngân hàng TPHCM

Chương 7 - Lựa chọn mô hình. Nội dung chính trong chương này gồm có: Các thuộc tính của mô hình tốt, các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo, cách tiếp cận để lựa chọn mô hình,. . | Chương 7: LUỰA CHỌN MÔ HÌNH NGUYỄN PHƯƠNG Bộ môn Toán kinh tế Trường Đại học Ngân hàng TPHCM Blog: Email: nguyenphuong0122@ Ngày 18 tháng 9 năm 2016 1 NỘI DUNG 1 Các thuộc tính của mô hình tốt 2 Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình 3 Phát hiện những sai lầm và kiểm định Các thuộc tính của mô hình tốt Các thuộc tính của mô hình tốt 1 Tiết kiệm: mô hình là sự biểu diễn đơn giản của thực tại khách quan −→ mô hình càng đơn giản càng tốt. 2 Tính đồng nhất: với một tập hợp dữ liệu đã cho, các tham số ước lượng phải duy nhất. 3 Tính thích hợp: mô hình càng thích hợp thì việc phân tích càng chính xác. 4 Tính bền vững về mặt lý thuyết: trong việc xây dựng mô hình, phải có một cơ sở lý thuyết nào đó −→ nếu không sẽ dễ dẫn đến kết quả sai. 5 Có khả năng dự báo tốt: mô hình được chọn sao cho khi dùng để dự báo sẽ cho những kết quả sát với thực tế. 3 Cách tiếp cận để lựa chọn mô hình Các thuộc tính của mô hình tốt 1 Xác định số biến độc lập: từ đơn giản đến tổng quát, từ tổng quát đến đơn giản. 2 Kiểm tra mô hình có vi phạm các giả thiết hay không. 3 Chọn dạng hàm Để chọn dạng hàm, ta cần dựa vào: ® Các lý thuyết kinh tế. ® Các nghiên cứu thực nghiệm. ® Đồ thị biểu diễn sự biến thiên của dãy các số liệu quan sát. ® Phân tích về bản chất của mối quan hệ giữa các biến kinh tế. 4 Sử dụng các tiêu chuẩn thông dụng để chọn mô hình ® Giá trị của hàm hợp lý log-likelihood (L): L = − n ln σ2 − 2 n 2 ln(2π) − 1 2 u2 i Giá trị của L càng lớn thì mô hình càng phù hợp. ® Tiêu chuẩn AIC (Akaike info criterion): AIC = RSS .e2k/n n Giá trị của AIC càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp. ® Tiêu chuẩn Schwarz (Scharz criterion): SC = RSS .nk/n n Giá trị của AIC càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp. 4 Phát hiện những sai lầm và kiểm định Phát hiện những sai lầm và kiểm định ® Bỏ sót biến thích hợp. ® Đưa vào mô hình những biến không thích hợp. ® Chọn dạng hàm không .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.