CHƯƠNG 7: TỰ TƯƠNG QUAN
GIỚI THIỆU
Một trong các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là không có tự tương quan giữa các
sai số ngẫu nhiên Ui trong hàm hồi quy tổng thể. Như ng trong thực tế liệu hiện tượng đó có thể xảy ra hay
không? Nguyên nhân của hiện tượng đó là gì? Nếu có hiện tượng tự tương quan thì liệu có còn áp dụng
phương pháp OLS nữa hay không? Làm thế nào để biết rằng hiện tượng tự tương quan xảy ra? Cách khắc
phục như thế nào?...Đó là một loạt vấn đề mà chúng ta cần giải quyết trong chương này.
Trong chương này giới thiệu cho người học hiểu về hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi
quy tuyến tính. Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan thì hậu quả của nó sẽ như thế nào? Cách phát hiện và
biện pháp để khắc phục. Vì vậy yêu cầu người học cần nắm vững phương pháp OLS và các giả thiết của
nó khi hồi quy tuyến tính. Với một mô hình cụ thể cần phải nhận biết được có hiện tượng tự tương quan
hay không? và có cách xử lý phù hợp.
NỘI DUNG
- BẢN CHẤT VÀ NGUYÊN NHÂN CỦA HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN.
1.1 Tự tương quan là gì?
Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát
được sắp xếp theo thự tự thời gian [trong các số liệu chuỗi thời gian] hoặc không gian [trong số liệu chéo].
Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, ta giả thiết rằng không có tương quan giữa các nhiễu Ui,
nghĩa là:
Cov[Ui, Uj] = 0 [i ≠ j] [7.1]
Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả thiết rằng sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh
hưởng bởi sai số ứng với một quan sát khác.
Tuy nhiên, trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà sai số của các quan sát lại phụ thuộc nhau.
Nghĩa là:
Cov[Ui, Uj] ≠ 0 [i ≠ j] [7.2]
Hãy xét các đồ thị dưới đây với trục tung là Ui [hoặc ei], trục hoành là thời gian. Trong đó Ui chỉ
nhiễu của tổng thể còn ei chỉ là phần dư.
1.2 Nguyên nhân của tự tương quan.
- Nguyên nhân khách quan:
• Quán tính: Nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế là quán tính. Chung ta
đều biết các chuỗi thời gian như: Tổng sản phẩm, chỉ số giá, thất nghiệp,... mang tính chu kỳ. Chẳng hạn ở
giai đoạn đầu của thời kỳ khôi phục kinh tế, tổng sản phẩm có xu hướng đi lên, do đó giá trị của chuỗi ở
điểm sau thường cao hơn điểm trước và khi hồi quy chuỗi thời gian, các quan sát kế tiếp có nhiều khả
năng phụ thuộc vào nhau.
Why is this page out of focus?
This is a Premium document. Become Premium to read the whole document.
Why is this page out of focus?
This is a Premium document. Become Premium to read the whole document.
Why is this page out of focus?
This is a Premium document. Become Premium to read the whole document.
Why is this page out of focus?
This is a Premium document. Become Premium to read the whole document.
Why is this page out of focus?
This is a Premium document. Become Premium to read the whole document.
Hiện tượng tư tưởng quan trọng SPSS là gì?
Khái niệm: Tự tương quan [Autocorrelation] còn gọi là tương quan nối tiếp, nó đề cập mức độ tương quan giữa các giá trị của các biến trên các tập dữ liệu khác nhau. Vai trò: Tự tương quan thường được sử dụng trong các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian [số liệu chuỗi thời gian] hoặc không gian [số liệu chéo].
Tư tưởng quân nghĩa là gì?
Tự tương quan biểu thị mức độ giống nhau giữa một chuỗi thời gian nhất định và một phiên bản trễ của chính nó trong các khoảng thời gian liên tiếp. Tự tương quan đo lường mối quan hệ giữa giá trị hiện tại của một biến và các giá trị trong quá khứ của nó.
Kiểm định Durbin Watson là gì?
Trong thống kê học, trị số thống kê Durbin–Watson là một thống kê kiểm định được sử dụng để kiểm tra xem có hiện tương tự tương quan [autocorrelation] hay không trong phần dư [residuals] của một phép phân tích hồi quy [estimation]. Nó được đặt tên theo James Durbin và Geoffrey Watson.
Breusch Godfrey là kiểm định gì?
Xét mô hình hồi quy biến giakhi theo biến giavang và giadau. Sau khi hồi quy ta có được phần dư e lưu trong biến resid.