Phát hiện và khắp phục hiện tượng tự tương quan

Đề cương Phần 1: Bản chất hiện tượng tự tương quan 1.1. Định nghĩa 1.2. Nguyên nhân của tự tương quan 1.2.1. Nguyên nhân khách quan 1.2.2. Nguyên nhân chủ quan 1.3. Ước lượng bình phương nhỏ nhất khi có tự tương quan 1.4. Ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất khi có tự tương quan 5 1.5. Hậu quả Phần 2: Phát hiện có tự tương quan 2.1. Phương pháp đồ thị 2.2. Phương pháp kiểm định số lượng 2.2.1. Kiểm định các đoạn mạch . 2.2.2. Kiểm định về tính độc lập của các phần dư . 2.2.3. Kiểm định d (Durbin - Watson) . 2.2.4. Kiểm định Breusch – Godfrey (BG) 2.2.5. Kiểm định Durbin h 2.2.6. Phương pháp khác: Kiểm định Correlogram Phần 3: Biện pháp khắc phục tự tương quan 3.1. Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết 3.2. Khi chưa biết 3.2.1. Phương pháp sai phân cấp 1 3.2.2. Ước lượng dựa trên thống kê d.Durbin – Watson 3.2.3. Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng 3.2.4. Thủ tục Cochrane – Orcutt hai bước 3.2.5. Phương pháp Durbin – Watson hai bước để ước lượng 3.2.6. Các phương pháp khác để ước lượng tài liệu gồm file word lý thuyết file word bài tập file ppt thuyết trình

doc14 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 25999 | Lượt tải: 5download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Phát hiện và khắp phục hiện tượng tự tương quan, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
BÀI TẬP: Thực hành phần mền Eviews: Năm Y X 1991 789 132 1992 854 120 1993 1038 91 1994 1946 1420 1995 2404 1624 1996 2087 1033 1997 2581 1946 1998 2985 1722 1999 4054 1983 2000 5449 1988 2001 7256 3003 2002 9185 3575 2003 9360 3730 2004 11541 4508 2005 14483 3477 2006 15029 3720.7 2007 16706 3236.2 2008 20149 3810 Trong đó : Y: Biến phụ thuộc - Tổng giá trị xuất khẩu - triệu $ X: Biến giải thích - Gạo – nghìn tấn BÀI LÀM Tạo một file mới trong eviews và nhập số liệu trên vào. Từ menu chính, chọn File/New/Workfile. sẽ xuất hiện workfile Create Nhập thời điểm bắt đầu (start date) 1991 và thời điểm kết thúc (End date) 2008 → OK. Từ cửa sổ chính Eviews, chọn Quick/Empty Group Nhấn mũi tên lên của bàn phím (↑) để nhập tên các biến Y, X vào hàng thứ nhất → nhập số liệu tương ứng cho từng biến → đóng cửa sổ group lại → yes. I. Phát hiện hiện tượng tự tương quan. Ước lượng mô hình: Từ cửa sổ chính của Eviews, chọn Quick/Estimate Equation… Tại cửa sổ Equation Specification nhập vào Equation Specification Y C X rồi OK. Ta được bảng kết quả của phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất sau: 1.1. Phương pháp đồ thị. Từ cửa sổ Equation, chọn View/ Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Tabale. Ta được: Residual = ei và đồ thị phần dư. Nhìn vào đồ thị phần dư ta thấy có xu thế tuyến tính, tăng hoặc giảm trong các nhiễu. Nó ủng hộ cho giả thiết có sự tương quan trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển. Lưu lại và vẽ đồ thị phần dư của mô hình theo các bước sau: ♣ Từ cửa sổ Equation, chọn Procs/Make Residual Series ♣ Cửa sổ Make Residual hiện ra, nhập tên cho phần dư là “E” Ta được phần dư e ♣ Từ menu chính chọn Quick/ Graph/ Line Graph ♣ Cửa sổ Series List sẽ xuất hiện, yêu cầu nhập tên biến “E” cần vẽ đồ thị ♣ Sau khi nhập tên biến xong, chọn “OK” ta được đố thị phần dư dưới đây: 1.2. Kiểm định Durbin Watson Trong bảng kết quả hồi quy ở dòng Durbin-Watson stat Ta có kết quả của thống kê d. d = 0.529280 Tra bảng n = 18, a = 5%, k’ = 1 → dL = 1,158; dU = 1,391 0 dL dU 2 4- dU 4- dL 4 Chấp nhận H0 Không có TQC bậc 1 Không kết luận Không kết luận Bác bỏ H0 r>0 Tương quan dương Bác bỏ H0 r<0 Tương quan âm Ta nhận thấy 0 < d < dL → Xảy ra hiện tượng tự tương quan dương 1.3. Kiểm định Breusch-Godfrey (BG). Từ cửa sổ Equation, chọn Views/Residual Test/ Serial Correlation LM Test… Ta được: Nhập 1 vào ô Lags to include (tức p=1) → OK. Ta được, cửa sổ hồi quy mô hình mà B-G đưa ra sẽ có dạng: Nhìn vào phần trên của bảng kết quả ta có: χ2 = 0.002924 Với a = 0,05 > 0,002924 → ta bác bỏ giả thiết cho rằng không có tự tương quan ở bậc 1, hay nói cách khác, ta kết luận tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1. ▲ Tượng tự trên để kiểm định B-G ở bậc 2, ta nhập 2 vào ô Lags to include và cửa sổ hồi quy mô hình mà B-G đưa ra sẽ là: Nhìn vào phần trên của bảng kết quả ta có: χ2 = 0,011130 Với a = 0,05 > 0,011130 → ta bác bỏ giả thiết cho rằng không có tự tương quan ở bậc 2, hay nói cách khác, ta kết luận tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2. 1.4. Kiểm định Correlogram Từ cửa sổ Equation chọn View/Réidual Tests/Correlogram-Q-statistics Ta được cửa sổ Lag Specification, nhập 18 vào ô Lags to include Ta được: kiểm đinh LM để nhận dạng AR(1) Ta có Q-stat = 7.1104 hay p-value ≈ 0 < α → Bác Bác bỏ Ho hay có AR(1) II. Khắc phục hiện tượng tự tương quan. Khắc phục tự tương quan dựa trên thống kê d. Trong bảng kết quả hồi quy ở dòng Durbin-Watson stat, ta có kết quả của thống kê d. d = 0.529280 → = 1- 0.529280/2 = 0.73536 Phương trình sai phân tổng quát: Y1t = Yt – 0.73536 x Y(t-1) ; X1t = Xt -0.73536 x X(t-1) Bằng Excel ta tính được Y1t và X1t như sau: Ước lượng mô hình trên ta có kết quả: Nhìn vào bảng số liệu ta có: d = 1,953164 lại có n = 17, α = 0,05, k’ = 1 → dL = 1.133; dU = 1,381 Ta nhận thấy: dU < d < 4 - dU → Không có tự tương quan bậc 1. Kiểm định BG bậc 1 ta được: Nhìn vào phần trên của bảng kết quả ta có: χ2 = 0,268332 Với a = 0,05 < 0,268332 → ta chấp nhận giả thiết cho rằng không có tự tương quan ở bậc 1, hay nói cách khác, ta kết luận không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1. Kiểm định BG bậc 2 ta được: Nhìn vào phần trên của bảng kết quả ta có: χ2 = 0.114452 Với a = 0,05 < 0.114452 → ta chấp nhận giả thiết cho rằng không có tự tương quan ở bậc 2, hay nói cách khác, ta kết luận không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2. * Ta thấy rằng các kiểm định dựa trên Durbin-Watson, kiểm định BG đều cho biết mô hình sai phân tổng quát không có hiện tượng tự tương quan. Nếu chập nhận mô hình này thì ước lượng của mô hình ban đầu là: Ŷ = (1-ρ) - Y = 957.7935 (1- 0.73536) + 0.938585 Y = 253.470472 + 0.938585 Y

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • docBI T7852P eviews.doc
  • pptSLIDE.ppt
  • docTH7842O LU7852N KTL.doc