Tài liệu Chương 7:Phương thức sai thay đổi ppt

LINK DOWNLOAD MIỄN PHÍ TÀI LIỆU "Tài liệu Chương 7:Phương thức sai thay đổi ppt": http://123doc.vn/document/1038591-tai-lieu-chuong-7-phuong-thuc-sai-thay-doi-ppt.htm

5
Nguyên nhân phương sai không đồng nhất:
-
Gọi Y là số phế phẩm trong 100 sản phẩm của một
thợ học việc, X là số giờ thực hành. Khi số giờ thực
hành càng lớn thì số phế phẩm càng nhỏ và càng ít
biến động. Chúng ta có trường hợp phương sai giảm
dần khi X tăng dần.
- Khi thu nhập (X) tăng thì chi tiêu cho các mặt hàng
xa xỉ tăng và mức biến động càng lớn. Chúng ta có
trường hợp phương sai tăng dần khi X tăng dần.
- Khi cải thiện phương pháp thu thập số liệu thì
phương sai giảm.
6
- Phương sai của sai số tăng do sự xuất hiện của điểm
nằm ngoài, đó là các trường hợp bất thường với dữ
liệu rất khác biệt (rất lớn hoặc rất nhỏ so với các quan
sát khác).
- Phương sai thay đổi khi không xác đúng dạng mô
hình, nếu một biến quan trọng bị bỏ sót thì phương sai
của sai số lớn và thay đổi. Tình trạng này giảm hẳn
khi đưa biến bị bỏ sót vào mô hình.
7
0
5
10
15
20
25
30
0 5 10 15 20 25 30
Consumer prices
Stock prices
Source: Gujarati, 1995, p.397
8
7.2. Hệ quả của phương sai thay đổi khi sử dụng
ước lượng OLS
- Các ước lượng bình phương bé nhất vẫn là ước
lượng không chệch nhưng không phải là ước lượng
hiệu quả (ước lượng có phương sai nhỏ nhất).
- Ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch, do đó các
kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy dựa theo
phân phối t và F không còn đáng tin cậy nữa.
9
7.3. Ước lượng bình phương tối thiểu có trọng số
(WLS) (SGK)
7.4. Cách phát hiện
7.4.1. Bản chất của vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu dữ liệu chéo về chi phí và sản lượng của
các doanh nghiệp có quy mô khác nhau.
7.4.2. Phương pháp đồ thị
Xét đồ thị của phần dư theo giá trị Y hoặc X.
10
11
7.4.3. Kiểm định Park
B1: Ước lượng hồi quy gốc dù có tồn tại phương sai
thay đổi.
B2: Tính Lne
2
i
từ e
i
của mô hình hồi quy gốc
B3: Ước lượng mô hình: Lne
2
i
= β
1
+ β
2
LnX
i
+ v
i
X
i
là biến giải thích của mô hình hồi quy gốc. Trong
mô hình đa biến sẽ tiến hành hồi quy Lne
2
i
theo từng
biến X
i
, hoặc có thể sử dụng Yi-hat làm biến giải
thích.
B4: Kiểm định giả thiết H
0
: β
2
=0 : Không có hiện
tượng phương sai thay đổi.
VD: Dữ liệu Hete-Park_Glejser test, có sự liên hệ giữa
Lne
2
i
và lnX
i
trong mô hình: Lne
2
i
=-8.53+2,58LnX
i
12
7.4.4. Kiểm định Glejser
B1: Ước lượng hồi quy gốc dù có tồn tại phương sai
thay đổi.
B2: Ước lượng các mô hình:
iii
vXe ++=
21
ββ
iii
vXe ++=
21
ββ
i
i
i
v
X
e ++=
1
21
ββ
i
i
i
v
X
e ++=
1
21
ββ
13
X
i
là biến giải thích của mô hình hồi quy gốc. Trong
mô hình đa biến sẽ tiến hành hồi quy |ei| theo từng
biến Xi.
B3: Kiểm định giả thiết H
0
: β
2
=0 : Không có hiện
tượng phương sai thay đổi.
VD: Dữ liệu Hete-Park_Glejser test, có hiện tượng
phương sai thay đổi do chúng ta bác bỏ H
0
trong 2
trường hợp sau:
iii
vXe ++−= 046.017.0
iii
vXe ++−= 423.007.1
14
7.4.5. Kiểm định White
Xét mô hình hồi quy 3 biến:
Y
i
= β
1
+ β
2
X
2i
+ β
3
X
3i
+ e
i

Bước 1: Ước lượng phương trình trên, thu được e
i
Bước 2: Ước lượng mô hình sau:
Phương trình trên có thể có số mũ cao hơn và nhất
thiết phải có hệ số chặn bất kể mô hình hồi quy gốc
có hệ số chặn hay không. R
2
là hệ số xác định thu
được từ phương trình trên.
iiiiiiii
vXXXXXXe ++++++=
326
2
35
2
2433221
2
αααααα