Đa Cộng Tuyến Tự Tương Tác: Phân Tích Mô Hình Xu Thế và Tự Tương Quan Môn Kinh tế lượng|Trường Đại học Kinh Tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh

HÀM XU THẾ
Hàm bình thường biến phụ thuộc Định lượng; biến đl dl hoặc định tính
Hàm đc gọi là hàm hồi quy xu thế khi: Có thêm một yếu tố PT ĐL; DL ĐL,ĐT, TG (t)
Hàm đơn giản của chuỗi thời gian ➔ Xu thế nằm ngang ➔ Xu thế tăng ➔ Có yếu tố mùa vụ
➔ Có yếu tố mùa vụ và xu thế tăng
➔ Xu thế tăng và xu thế ngang
Bài 16 sách tiếng anh
Tạo ra mô hình chuỗi thời gian
Line Rating t: vẽ biểu đồ 0 5 10 15 t Dự báo: ^
Rating=9,7182−0,2451.t Năm 2009: t = 13 ^
Rating=9,7182−0,2451.1 3 Năm 2010: t = 14 ^
Rating=9,7182−0,2451.1 4 Câu 17:
a. Hãy kiểm định tính có ý nghĩa của mô hình xu thế với myn 5%?
Dựa vào kiểm định F:
H0: Mô hình không phù hợp H1: Mô hình phù hợp P-value= 0.0000 < 0.05
→ Bác bỏ H₀: các hệ số bằng 0
⇒ Mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Dựa vào kiểm định t:
Cả 2 biến t và t² đều có p-value = 0.000 < 0.05
→ Các hệ số đều có ý nghĩa thống kê riêng biệt
Kết luận: Mô hình xu thế là có ý nghĩa ở mức 5%.
b. Tại thời điểm năm 1992, Dự đoán phần trăm dân số Mỹ trung bình sống nhờ vào ngành nông nghiệp? t = 1992 – 1948 + 1 = 45 ^
f armpop=1 7,026−0,749.t +0,009. t2 Thay t = 45 vào: ^
f armpop=1 7,026−0,749. 45+0,009. 452 = 1,546
Vậy tỷ lệ dân số sống nhờ nông nghiệp năm 1992 khoảng 1,546% Câu 18:
HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN, MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN
Các biến không được nhắc đến nằm trong epxilon
Tự tương quan vi phạm ols độc lập
Nếu biến độc lập thì k có ht tự tương quan và ngược lại
1.Cách phát hiện tự tương quan:
- Xem xét đô thị phần dư: Có tự tương quan không có tự tương quan
Predict phandu, residuals Gen t=_n Line phandu t
có thể biết được tương quan dương hay âm.
- Kiểm định tự tương quan bậc 1 (Durbin Waston): chỉ kiểm định được có tự tương quan ở bậc 1 hay không. H0: ρ= 0 H1: ρ # 0
d= ? ( tính bằng câu lệnh “estat dwatson”)
dL = ?; dU = ? (bảng tra sau sách )
- Kiểm định tự tương quan bậc bất kỳ (BG): không xác định được tự tương quan dương hay âm.
Câu lệnh: “Estat bgodfrey, lags(i)”
Độ trễ : lags (nhìn vào đay biết tự tương quan bậc mấy) i: bậc
H0: không có tự tương quan bậc i
H1: có tự tương quan bậc i
p-value < α bác bỏ H0
a.Kiểm định tính tự tương quan:
C1: đồ thị phân dư 0 5 10 15 20 t
Có vẻ là tương quan dương. Để biết tương quan dương k thì:
C2: kiểm định waston tsset t H0: p= 0 H1: p# 0 d= 0,7
dL = 1,2 dU = 1,41 (bảng tra sau sách ) 0 dL dU 2 4 - dU 4 - dL 1,2 1,41 2,59 2,8
KL: dữ liệu có hiện tượng tự tương quan dương (nghi ngờ đúng)
C3: kiểm định BG
H0: không có tự tương quan bậc 1
H1: có tự tương quan bậc 1
p-value = 0,0043 < 0,05 bác bỏ H0 Có tự tương quan bậc 1 Bài 27/sta a.Mô hình hồi quy:
b. Kiểm tra tương quan:
H0: không có tự tương quan bậc 1
H1: có tự tương quan bậc 1
p-value = 0,011< 0,05 bác bỏ H0
Có tự tương quan bậc 1 (bậc 2 và k có bặc 3) 0 5 10 15 20 Period
Tự tương quan dương (giải như trên) Bài 28/ sta:
C1: đồ thị phân dư 0 5 10 15 20 25 t
k có hiện tượng tương quan
C2: kiểm định waston H0: p= 0 H1: p > 0 d= 1,5962
dL = 1,04 dU = 1,77 (bảng tra sau sách ) 0 dL dU 2 4 - dU 4 - dL 1,04 1,77 2,23 2,96 k kết luận được
Document Outline

• HÀM XU THẾ
  • Bài 16 sách tiếng anh
  • Câu 17:
    • a.Hãy kiểm định tính có ý nghĩa của mô hình xu thế v
    • b.Tại thời điểm năm 1992, Dự đoán phần trăm dân số M
  • Câu 18:
  • 1.Cách phát hiện tự tương quan:
    • -Xem xét đô thị phần dư:
    • a.Kiểm định tính tự tương quan:
      • C1: đồ thị phân dư
      • C2: kiểm định waston
      • C3: kiểm định BG
  • Bài 27/sta
    • a.Mô hình hồi quy:
  • Bài 28/ sta:
    • C1: đồ thị phân dư
    • C2: kiểm định waston