Nhập môn Kinh tế lượng - Chương 8: Lựa chọn mô hình hồi quy

LỰA CHỌN Mễ HèNH HỒI QUY Chương 8 1. Cỏc tiờu chuẩn của mụ hỡnh Tớnh tiết kiệm : mụ hỡnh càng ủơn giản càng tốt Tớnh ủồng nhất : cỏc tham số ước lượng là duy nhất cho cựng một tập hợp số liệu Tớnh thớch hợp : R2 và R2 hiệu chỉnh càng gần 1 càng tốt Tớnh bền vững : mụ hỡnh phải dựa trờn một cơ sở lý thuyết nào ủú Cú khả năng dự bỏo tốt : mụ hỡnh cho kết quả dự bỏo sỏt với thực tế 2. Cỏch tiếp cận ủể lựa chọn mụ hỡnh Cú hai hướng tiếp cận a.Xỏc ủịnh số biến ủộc lập
Từ ủơn giản ủến tổng quỏt : Bổ sung biến ủộc lập từ từ vào mụ hỡnh
Từ tổng quỏt ủến ủơn giản : ðầu tiờn, xột mụ hỡnh ủầy ủủ cỏc biến ủộc lập ủó ủược xỏc ủịnh . Sau ủú tiến hành loại trừ những biến khụng quan trọng ra khỏi mụ hỡnh 2. Cỏch tiếp cận ủể lựa chọn mụ hỡnh Kiểm tra cỏc “bệnh của mụ hỡnh ” b.Kiểm tra mụ hỡnh cú vi phạm giả thiết hay khụng
ða cộng tuyến
Phương sai thay ủổi
Tự tương quan 2. Cỏch tiếp cận ủể lựa chọn mụ hỡnh Cần dựa vào c. Chọn dạng hàm
Cỏc lý thuyết kinh tế
ðồ thị biểu diễn
Cỏc kết quả thực nghiệm 2. Cỏch tiếp cận ủể lựa chọn mụ hỡnh Giỏ trị của hàm hợp lý log-likelihood(L) d.Một số tiờu chuẩn khỏc
Giỏ trị của L càng lớn chứng tỏ mụ hỡnh càng phự hợp ∑−−−= 22 2 1)2ln( 2 ln 2 i UnnL piσ 2. Cỏch tiếp cận ủể lựa chọn mụ hỡnh Tiờu chuẩn AIC (Akaike info criterion) d.Một số tiờu chuẩn khỏc
Giỏ trị của AIC càng nhỏ chứng tỏ mụ hỡnh càng phự hợp n k e n RSSAIC 2 = 2. Cỏch tiếp cận ủể lựa chọn mụ hỡnh Tiờu chuẩn Schwarz (Schwarz criterion) d.Một số tiờu chuẩn khỏc
Giỏ trị của SC càng nhỏ chứng tỏ mụ hỡnh càng phự hợp n k n n RSSSC 2 = 2. Cỏch tiếp cận ủể lựa chọn mụ hỡnh Nếu chỳ ý ủến ủộ phức tạp của mụ hỡnh thỡ thường chỳ ý ủến tiờu chuẩn SC d.Một số tiờu chuẩn khỏc Nếu xột số liệu theo thời gian thỡ thường dựng tiờu chuẩn AIC Lưu ý là biến phụ thuộc xuất hiện trong mụ hỡnh phải cựng dạng 3. Cỏc sai lầm thường gặp khi chọn mụ hỡnh Giả sử mụ hỡnh ủỳng là : Yi = β1 + β2X2i+ β3X3i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mụ hỡnh : Yi = α1 + α2X2i + Vi ( b)  hậu quả : a. Bỏ sút biến thớch hợp Giả sử mụ hỡnh ủỳng là : Yi = β1 + β2X2i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mụ hỡnh (cú thờm X3): Yi = α1 + α2X2i + α2X3i + Vi (b)  hậu quả : 3. Cỏc sai lầm thường gặp khi chọn mụ hỡnh b. Thừa biến 4. Phỏt hiện những sai lầm Xột hàm hồi qui : Yi = β1+ β2X2i+ β3X3i+ β4X4i+ β5X5i + Ui a. Phỏt hiện thừa biến - Trường hợp nghi ngờ X5 là biến thừa  kiểm ủịnh H0 : β5 = 0 (Kiểm ủịnh bằng cỏch nào?) Nếu chấp nhận H0  X5 khụng cần thiết. (Cú thể sử dụng redundant test của Eviews) Trường hợp nghi ngờ X3 và X5 là cỏc biến khụng cần thiết  kiểm ủịnh giả thiết ủồng thời H0 : β3= β5 = 0 (Sử dụng kiểm ủịnh Wald) Kiểm ủịnh Wald cho mụ hỡnh sau . Redundant variables Test Xột mụ hỡnh : Yi = β1 + β2Xi + Ui (*) Giả sử nghi ngờ mụ hỡnh ủó bỏ sút biến Z  kiểm tra bằng cỏch : - Nếu cú số liệu của Z : + Hồi qui mụ hỡnh Yi = β1+β2Xi+β3Zi +Ui + Kiểm ủịnh H0 : β3= 0. Nếu bỏc bỏ H0 thỡ mụ hỡnh ban ủầu ủó bỏ sút biến Z. - Nếu khụng cú số liệu của Z : dựng kiểm ủịnh RESET của Ramsey. 4. Phỏt hiện những sai lầm b. Kiểm ủịnh cỏc biến bị bỏ sút Kiểm ủịnh RESET của Ramsey : Ramsey ủề xuất sử dụng làm xấp xỉ cho Zi. Bước 1 : Hồi qui mụ hỡnh (*), thu lấy Bước 2 : Hồi qui Yi theo cỏc biến ủộc lập trong (*) và (mụ hỡnh này gọi là mụ hỡnh (new)) . Bước 3 : Kiểm ủịnh H0 : cỏc hệ số của ủồng thời bằng 0. Nếu bỏc bỏ H0  mụ hỡnh (*) ủó bỏ sút biến. 32 ˆ , ˆ ii YY iYˆ 3 i 2 i Yˆ,Yˆ 3 i 2 i Yˆ,Yˆ 3 i 2 i Yˆ,Yˆ Kiểm ủịnh RESET của Ramsey : Omitted variables Test Hết
Hậu quả việc bỏ sút biến :
Cỏc ước lượng thu ủược là ước lượng chệch của cỏc tham số trong mụ hỡnh ủỳng.
Cỏc ước lượng thu ủược khụng phải là ước lượng vững.
Phương sai của cỏc ước lượng trong mụ hỡnh sai (b) > trong mụ hỡnh ủỳng (a) .
Khoảng tin cậy rộng, cỏc kiểm ủịnh khụng cũn tin cậy nữa. 3. Cỏc sai lầm thường gặp khi chọn mụ hỡnh 3. Cỏc sai lầm thường gặp khi chọn mụ hỡnh - Cỏc ước lượng OLS vẫn là cỏc ước lượng khụng chệch và vững của cỏc tham số trong mụ hỡnh ủỳng. - Phương sai của cỏc ước lượng trong mụ hỡnh thừa biến (b) lớn hơn trong mụ hỡnh ủỳng (a). - Khoảng tin cậy rộng, cỏc kiểm ủịnh khụng cũn tin cậy nữa.