Tương quan chuỗi: • Hiện tượng này chỉ xảy ra đối với dữ liệu chuỗi thời gian. • Tương quan chuỗi (tự tương quan) là hiện tượng tương quan giữa các phần dư – Serial Correlation – Autocorrelation – AutoRegression - AR | TƯƠNG QUAN CHUỖI (TỰ TƯƠNG QUAN) Tương quan chuỗi? Hiện tượng này chỉ xảy ra đối với dữ liệu chuỗi thời gian. Tương quan chuỗi (tự tương quan) là hiện tượng tương quan giữa các phần dư Serial Correlation Autocorrelation AutoRegression - AR Tương quan chuỗi? Yt = 1 + β2X2t + β3X3t + + βkXkt + ut Theo giả thiết (Độc lập theo chuỗi), trang 97 Giá trị u được phân phối độc lập sao cho COV(ut, us) = 0 Vi phạm giả thiết COV(ut, us) ≠ 0 Tự tương quan Tương quan chuỗi? Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + + βkXkt +ut AR(p): tương quan chuỗi bậc p ut = ρ1 ut-1 + ρ2 ut-2 + + ρp ut-p + νt Quá trình tự hồi quy bậc p của các phần dư ut H0 ρ1 = ρ2 = = ρp = 0 Không có TQC H1 ρ1 ≠ 0 hay ρ2 ≠ 0 hay ρp ≠ 0 Có TQC Tương quan chuỗi bậc 1 ut = ρ1 ut-1 + νt Tương quan chuỗi bậc 2 ut = ρ1 ut-1 + ρ2 ut-2 + νt Hậu quả của việc bỏ qua AR Ước lượng OLS vẫn không thiên lệch Ước lượng OLS không hiệu quả, không BLUE Tác động lên kiểm định t và F không hiệu lực Cách phát hiện Trực quan (Đồ thị) tính gợi ý, không thay thế cho kiểm định Kiểm định Durbin – Watson: Chỉ phát hiện tương quan chuỗi bậc nhất - AR(1) Có những trường hợp không thể kết luận được Kiểm định LM Kiểm định Durbin Watson Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + + βkXkt +ut ȗt = ρut-1 + νt -10 Tương quan dương Bác bỏ H0 χ21 ( ) BB H0. Có tương quan chuỗi Mô hình hồi quy phụ uR = f (X2, X3, , Xk, ut-1) R2hồi quy phụ Kiểm định tương quan chuỗi bậc 2 Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + + βkXkt + ρ1ut-1 + ρ2ut-2 + νt Trong kiểm định LM xem ut-1 là 1 biến thêm vào H0 ρ1 = ρ2 = 0 Không có TQC H1 ρ1 ≠ 0 hay ρ2 ≠ 0 Có TQC Kiểm định LM Kiểm định LM Nếu (n-p)R2hồi quy phụ > χ22 ( ) BB H0. Có tương quan chuỗi Mô hình hồi quy phụ uR = f (X2, X3, , Xk, ut-1, ut-2) R2hồi quy phụ Khắc phục TQC Thiết lập lại mô hình Hồi quy dưới dạng sai phân | TƯƠNG QUAN CHUỖI (TỰ TƯƠNG QUAN) Tương quan chuỗi? Hiện tượng này chỉ xảy ra đối với dữ liệu chuỗi thời gian. Tương quan chuỗi (tự tương quan) là hiện tượng tương quan giữa các phần dư Serial Correlation Autocorrelation AutoRegression - AR Tương quan chuỗi? Yt = 1 + β2X2t + β3X3t + + βkXkt + ut Theo giả thiết (Độc lập theo chuỗi), trang 97 Giá trị u được phân phối độc lập sao cho COV(ut, us) = 0 Vi phạm giả thiết COV(ut, us) ≠ 0 Tự tương quan Tương quan chuỗi? Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + + βkXkt +ut AR(p): tương quan chuỗi bậc p ut = ρ1 ut-1 + ρ2 ut-2 + + ρp ut-p + νt Quá trình tự hồi quy bậc p của các phần dư ut H0 ρ1 = ρ2 = = ρp = 0 Không có TQC H1 ρ1 ≠ 0 hay ρ2 ≠ 0 hay ρp ≠ 0 Có TQC Tương quan chuỗi bậc 1 ut = ρ1 ut-1 + νt Tương quan chuỗi bậc 2 ut = ρ1 ut-1 + ρ2 ut-2 + νt Hậu quả của việc bỏ qua AR Ước lượng OLS vẫn không thiên lệch Ước lượng OLS không hiệu quả, không BLUE Tác động lên kiểm định t và F không hiệu lực Cách phát hiện Trực quan (Đồ thị) tính gợi ý, không
