Chiến lược xây dựng mô hình

Chương Trình Giảng Dạy Kinh Tế Fulbright Niên Khóa 2006 - 2007 Các phương pháp phân tích Chiến lược xây dựng mô hình 1 1 Chiến lược xây dựng mô hình Một mô hình tốt kinh tế lượng tốt là một mô hình vừa đảm bảo ý nghĩa thống kê và vừa có ý nghĩa về mặt kinh tế. Những mô hình như vậy thì có khả năng vận dụng trong việc gợi ý chính sách và dự báo kinh tế. Tuy nhiên từ dữ liệu, lý thuyết và kinh nghiệm cho thấy việc lựa chọn một mô hình kinh tế lượng theo những điều kiện như trên là điều không dễ dàng. Các mô hình ban đầu thường hay mắc phải các sai lầm khi nhận dạng chúng cũng như không phù hợp với ý nghĩa kinh tế. Các sai lầm có thể là do chọn biến (thừa nếu quá tổng quát hoặc thiếu nếu mô hình qúa đơn giản), do chọ dạng hàm (dạng hàm rất khó phát hiện sao cho phù hợp với đặc điểm dữ liệu và lý thuyết kinh tế), và nguyên nhân cuối cùng là sai lầm xuất phát từ cấu trúc của sai số (các hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và tự tương quan). Không phù hợp ý nghĩa kinh tế có thể là dấu kỳ vọng không phù hợp với dấu trong mô hình kinh tế lượng. Có hai chiến lược xây dựng một mô hình kinh tế lượng. Chiến lược thứ nhất là đi từ mô hình tổng quát đến mô hình đơn gỉan (còn gọi là top –down approach). Chiến lược thức hai sẽ thực hiện theo trình tự ngược lại (còn gọi là bottom – up approach). Mô hình tổng quát còn được gọi là mô hình không giới hạn (Unrestricted model – U), còn mô hình đơn giản là mô hình giới hạn (Restricted model – R). Chiến lược từ tổng quát đến đơn giản được khởi xướng bởi ông Hendry (1985) (trường phái kinh tế lượng London - LSE). Ý tưởng cơ bản của chiến lược này là mô hình đầu tiên sẽ căn cứ vào toàn bộ các biến mà dữ liệu có sẵn, đây là một quá trình hình thành mô hình từ dữ liệu (Data generate process – DGP). Sau đó loại bỏ từng bước một số biến trong mô hình U bằng một số tiêu chuẩn lựa chọn thống kê. Ưu điểm của cách lựa chọn này là khả năng bỏ sót biến ít, độ chính xác của mô hình cao 1) Chiến lược xây dựng mô hình từ tổng quát tới đơn giản Các bước bao gồm: [ Sừ dụng lý thuyết kinh tế, nghiên cứu trước đây, và kinh nghiệm để xác định một mô hình tổng quát (trong trường hợp này, "tổng quát" có nghĩa là một mô hình bao gồm tất cả mọi biến có thể có liên quan mà chúng ta có dữ liệu). Ngoài những biến mà chúng ta có dữ liệu chúng ta cò có thể sử dụng những biến độc lập có độ trễ, những biến độc lập dạng phi tuyến, dạng biến tương tác. Việc sử dụng các biến dộc lập có độ trễ cũng như dạng phi tuyến vừa nhằm nhận dạng mô hình đúng theo bản chất dữ liệu mà vừa mang ý nghĩa kinh tế. [ Ước lượng mô hình. [ Nếu bất cứ hệ số nào trong những hệ số ước lượng không có ý nghĩa thống kê, thì chúng ta nên bỏ đi biến ít ý nghĩa nhất và ước lượng lại mô hình với các biến số còn lại. Nên lọai bỏ từng biến một bởi vì ảnh hưởng của việc loại bỏ lên các phương sai của những biến còn lại. Nếu hồi qui lần thứ nhất cho chúng ta thấy có hai biến không có ý nghĩa thống kê, thì biến ít ý nghĩa nhất sẽ bị bỏ ra trước, điều này có thể làm tăng mức ý nghĩa của biến kia. Chương Trình Giảng Dạy Kinh Tế Fulbright Niên Khóa 2006 - 2007 Các phương pháp phân tích Chiến lược xây dựng mô hình 2 2 • Tiêu chuẩn thống kê loại bỏ là căn cứ vào p – value trong kết quả bảng hồi qui. • Ưu tiên thứ nhất loại bỏ những biến độc lập có p – value ≥ 90% (điều này có nghĩa là xác xuất sai lầm của chúng ta là 90% nếu không loại bỏ biến ra khỏi mô hình kinh tế lượng). • Ưu tiên thứ nhì là loại bỏ những biến độc lập có p – value ≥ 50% . [ Sừ dụng kiểm định Ward để kiểm tra mô hình cuối cùng (mô hình giới hạn) so với mô hình tổng quát ban đầu (mô hình không giới hạn) 2) Ứng dụng chiến lược xây dựng mô hình 2.1 Ví dụ 1 Theo dữ liệu của Ramanathan DATA 4-5 bao gồm các biến WLFP : tỉ lệ lao động là nữ (%) Yf : thu nhập trung bình của lao động nữ (1000$/người) Ym : thu nhập trung bình của lao động nam (1000$/người) EDUC : tỉ lệ nữ tốt nghiệp từ trung học trở lên (%) UE : Tỉ lệ thất nghiệp (%) MR : Tỉ lệ phụ nữ có gia đình (%) DR : Tỉ lệ phụ nữ ly dị (%) URB : Tỉ lệ dân số sống tại thành thị (%) WH : Tỉ lệ nữ là dân da trắng (%) Mini case(lớp): Về kinh nghiệm của bạn thì tỉ lệ lao động nữ sẽ phụ thuộc bởi các nhân tố nào? Chương Trình Giảng Dạy Kinh Tế Fulbright Niên Khóa 2006 - 2007 Các phương pháp phân tích Chiến lược xây dựng mô hình 3 3 Chương Trình Giảng Dạy Kinh Tế Fulbright Niên Khóa 2006 - 2007 Các phương pháp phân tích Chiến lược xây dựng mô hình 4 4 2.2 Ví dụ 2 Ví dụ này sử dụng dữ liệu DATA 3.3 của Ramanathan Hãy xem lại ví dụ trong sách Ramanathan trang 249 kết quả cuối cùng bảng 6.2. Ở bảng này chúng ta sẽ giải thích như thế nào. Tác động biên của R&D tăng dần theo thời gian, và theo kết quả này thì chi tiêu cho R&D phải cần có một thời gian tối thiểu là 3 năm, sau đó mới tăng dần về số phát minh PATENTS. Các anh chị hãy xem lại mô hình. Điều này cho chúng ta một gợi ý rằng là chi tiêu cho R&D cần phải có thời gian để nghiên cứu, thử nghiệm rồi sau đó mới đăng ký bằng sáng chế (thậm chí khi đăng ký bằng sáng chế khi thành công rồi cũng cần mất thời gian). 2.3 Các ưu thế của phương pháp chiến lược từ tổng quát đến đơn giản - Gia tăng độ chính xác của ước lượng vì khi đạt đến một mô hình đơn giản hơn thì đã gián tiếp loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến. - Gia tăng bậc tự do do đó làm gia tăng độ tin cậy của ước lượng. - Từ hai ưu điểm nói trên sẽ dẫn đến việc gia tăng sức mạnh của kiểm định. 3) Chiến lược mô hình từ đơn giản đến tổng quát 3.1 Tại sao lại có chiến lược botom-up khi đã chiến lược top-down Về nguyên tắc thì chiến lược từ tổng quát đến đơn giản thường xuyên được áp dụng. Tuy nhiên đôi khi chúng ta cũng sẽ gặp trục trặc. Hai trục trặc cơ bản là: Chương Trình Giảng Dạy Kinh Tế Fulbright Niên Khóa 2006 - 2007 Các phương pháp phân tích Chiến lược xây dựng mô hình 5 5 - Nếu sử dụng nguyên tắc đưa thêm biến độ trễ và các biến dạng mũ vào mô hình, thậm chí là các biến tương tác để tránh sai lầm khi nhận dạng thì chắc chắn rằng hiện tượng đa cộng tuyến ngay từ đầu sẽ xảy ra. - Ngoài ra những nhà nghiên cứu thường thích đi từ những cái đơn giản vì dựa trên nghiên cứu của những người khác về lý thuyết cũng như bằng chứng để bổ xung thêm biến mới của mình (cách suy nghĩ này ủng hộ đóng góp mới theo nguyên tắc kế thừa). - Với những lý do này thì phương pháp botom-up (đơn giản đến tổng quát) sẽ trở nên khả thi hơn. 3.2 Trình tự xây dựng mô hình từ đơn giản đến tổng quát Dạng mô hình (R) εββββ +++++= mm XXXY ........33221 (U) υββββββ ++++++++= ++ kkmmmm XXXXXY .............. 1133221 Mô hình (R) còn gọi là mô hình cơ bản Bước 1: Trình bày giả thuyết 0: 0..........: 1 210 ≠ ==== ++ k kmm H H β βββ Bác bỏ giả thuyết ‘không’ chúng ta chọn mô hình U và ngược lại Bước 2: Ước lượng mô hình (R) Buớc 3: Tìm sai số ước lượng của mô hình (R) Ý nghĩa của việc tính sai số ước lượng: nếu chúng ta giả thiết mô hình đúng (true) là mô hình (U) thì sai số ước lượng này phải chứa đựng những thông tin của những biến không nằm trong mô hình (R). Để kiểm định chúng ta sẽ chạy một hồi qui phụ mà biến phụ thuộc sẽ là sai số ước lượng và các biến không nằm trong mô hình (R). Nếu hồi qui phụ này có sức mạnh giải thích cao thì có nghĩa là các biến không nằm trong mô hình (R) nên được bổ xung vào để trở thành mô hình đúng là mô hình (U). Trong Eviews chúng ta dùng lệnh generate u = residual Bước 4: Thực hiện hồi qui phụ giữa sai số ước lượng với tất cả các biến độc lập trong và ngoài mô hình (R). Kiểm định LM: trong bước này chúng ta tìm được R2 chưa điều chỉnh của mô hình hồi qui phụ và thực hiện một kiểm định LM (Lagrange Multiplier - Nhân tử la grăng). Điều này khác với chiến lược top – down là chúng ta sử dụng kiểm định Wald. Kiểm định LM sẽ xác định là biến mới nào sẽ được đưa vào mô hình (R) (còn gọi là mô hình cơ bản ban đầu xuất phát từ một lý thuyết nào đó) và dần dần đi đến mô hình (U). Luật quyết định: 22 mkhoiquiphunR −> χ chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết ‘không’ và lựa chọn mô hình (U) Bước 5: Lặp lại chiến lược top-down (tổng quát đến đơn giản). Trong nhiều trường hợp thì cả hai chiến lược này đều có kết quả giống nhau. Tuy nhiên khi sử dụng chiến lược Chương Trình Giảng Dạy Kinh Tế Fulbright Niên Khóa 2006 - 2007 Các phương pháp phân tích Chiến lược xây dựng mô hình 6 6 botom – up đến bước bổ xung thêm biến để trở thành mô hình (U), bạn sẽ lập lại các bước của chiến lược top – down (bước 5), trong bước này bạn nên cố gắng giữa lại những biến quan trọng, vì có thể ngay từ khi đưa thêm các biến bổ xung vào thì các biến có ý nghĩa kinh tế này lại không có ý nghĩa thống kê. Điều này cần thận trọng trong mọi chiến lược. 4) Các lệnh liên quan đến phần mềm 4.1 EVIEWs scalar là một lệnh tìm một đại lượng vô hướng nào đó Ví dụ: muốn tính 2hoiquiphunR thì bạn chỉ cần đánh: scalar rau = 40*0.549816 thì trong bảng Workfile của Eviews sẽ xuất hiện biến rau (bạn chỉ cần nhấp chuột phải vào biến này và nó sẽ xuất hiện kết quả của phép tính). Ví dụ: muốn tìm 2 mk−χ thì bạn khỏi cần phải tra bảng. Trước hết hãy xác định mức ý nghĩa α = 5% và k – m = 7 chẳng hạn thì bạn chỉ cần đánh scalar x = @qchisq(0.95,7) trhì kết quả trong bảng Workfile sẽ xuất hiện x = 14,0671. . . .. Và lúc này bạn cần phải biết làm gì khi so sánh hai giá trị để có thể bác bỏ giả thuyết ‘không’ hay không.