Kinh tế lượng - Đa cộng tuyến part 3 ppt
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.68 MB, 9 trang )
3. Sử dụng mô hình hồi qui phụ
Hồi qui một biến giải thích X nào đó theo
các biến còn lại.
Tính R
2
và F cho mỗi mô hình theo công
thức:
F =
Kiểm định giả thuyết H
0
: R
2
= 0, tức giả
thuyết biến X tương ứng không tương
quan tuyến tính với các biến còn lại.
Nếu giả thuyết H
0
được chấp nhận, thì
không có cộng tuyến.
)1)(R1(
)(
2
2
k
knR
4. Sử dụng nhân tố phóng đại phương sai
(VIF)
Đối với hàm hồi qui có hai biến giải thích X
2
và X
3
, VIF được định nghĩa như sau:
VIF =
Khi có đa cộng tuyến. Khi r
23
= 1 thì VIF
tiến đến vô hạn. Nếu không có cộng
tuyến giữa X
2
và X
3
thì VIF bằng 1.
Kinh nghiệm: nếu VIF của 1 biến vượt quá
10 (điều này xảy ra nếu R
j
2
> 0,9) thì
biến này được coi là có cộng tuyến cao.
)1(
1
2
23
r
Các biện pháp khắc phục
1. Sử dụng thông tin tiên nghiệm:
Dựa vào kinh nghiệm khi làm việc với
các mô hình
Ví dụ hàm sản xuất Cobb-Douglas:
(5.17)
Q
t
là sản lượng sản phẩm được sản
xuất ở thời kỳ t
L
t
là lao động ở thời kỳ t; K
t
là vốn ở
thời kỳ t; U
t
là sai số ngẫu nhiên
A, , là các tham số chúng ta cần
ước lượng
t
u
ttt
eKALQ
Lấy Lôgarit tự nhiên (5.17):
lnQ
t
= ln A + ln L
t
+ ln K
t
+ U
t
Đặt ẩn số ta được:
Giả sử K và L có tương quan rất cao, điều
này dẫn đến phương sai của các ước
lượng sẽ lớn. Giả sử, từ một nguồn thông
tin nào đó, ta biết được hàm sản xuất mà
ta đang xét thuộc ngành có kỳ vọng sinh
lợi không đổi theo qui mô, nghĩa là +
= 1.
tttt
UKLAQ
****
thay = 1 - , ta được:
Như vậy, thông tin tiên nghiệm đã giúp
chúng ta giảm số biến độc lập của mô hình
xuống chỉ còn một biến.
********
)(
tttttttt
YUXAUKLAKQ
Các biện pháp khắc phục
2. Loại trừ biến giải thích ra khỏi mô hình,
định lại dạng mô hình:
Bước 1: Xem cặp biến giải thích nào có
quan hệ chặt chẽ. Giả sử X
2
, X
3
…X
k
là các
biến độc lập, Y là biến phụ thuộc và X
2
, X
3
có tương quan chặt chẽ với nhau.
Bước 2: Tính R
2
đối với các hàm hồi qui:
có mặt cả hai biến; không có mặt một
trong hai biến.
Bước 3: Ta loại biến mà giá trị R
2
tính
được khi không có mặt biến đó là lớn hơn.
Các biện pháp khắc phục
3. Thu thập thêm số liệu hoặc lấy mẫu
mới
4. Sử dụng sai phân cấp một
Ví dụ từ hàm hồi qui: y
t
=
1
+
1
x
1t
+
2
x
2t
+ u
t
,
ta suy ra y
t-1
=
1
+
1
x
1,t-1
+
2
x
2,t-1
+
u
t-1
,
Trừ hai vế cho nhau, ta được:
y
t
– y
t – 1
=
1
(x
1,t
– x
1,t – 1
) +
2
(x
2,t
– x
2,t – 1
) + (u
t
–
u
t – 1
) Hay:
y
t
=
1
x
1,t
+
2
x
2,t
+ e
t
,
Mặc dù, x
1
và x
2
có quan hệ tuyến tính,
nhưng không c
ó
nghĩa sai phân của
Các biện pháp khắc phục
5. Giảm tương quan trong hàm hồi qui đa
thức.
Trong thực hành, để giảm tương quan
trong hồi qui đa thức, người ta thường sử
dụng dạng độ lệch (lệch so với giá trị
trung bình).
Nếu sử dụng dạng độ lệch mà không giảm
đa cộng tuyến thì người ta có thể phải
xem xét đến kỹ thuật “đa thức trực giao”.
Các biện pháp khắc phục
6. Một số biện pháp khắc phục khác.
Hồi qui thành phần chính;
hồi qui dạng sóng
