TimTaiLieu.vn - Tài liệu, ebook, giáo trình, đồ án, luận văn

Bước 3 : Nếu (n-p)R2 > 2(p)  bác bỏ H0, nghĩa là có tự tương quan. Chú ý : (n-p) chính là số quan sát còn lạI sau khi lấy trễ đến bậc p, nên có thể coi (n-p) là số quan sát của mẫu mớI . Trong Eviews, kết quả kiểm định BG hiển thị Obs*R-square tức là (n-p)R2. Ví dụ : Hồi qui mô hình (1) rồi dùng kiểm định BG xem (1) có tự tương quan không. ...

15 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 2474 | Lượt tải: 0

Phương pháp đồ thị Xét mô hình : Yi = 1+ 2Xi +Ui (1) - Hồi qui (1)  thu được các phần dư ei. - Vẽ đồ thị phân tán của e theo X. - Nếu độ rộng của biểu đồ rải tăng hoặc giảm khi X tăng thì mô hình (1) có thể có hiện tượng phương sai thay đổi. * Chú ý : Với mô hình hồi qui bội, cần vẽ đồ thị phần dư theo từng biến độc lập hoặc theo .

12 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 1980 | Lượt tải: 0

Xét mô hình : Yi = 1+ 2X2i + 3X3i +Ui Bước 1 : Ước lượng mô hình gốc, thu Bước 2 : Hồi qui mô hình phụ sau, thu hệ số xác định của hồi qui phụ : Bước 3 : Kiểm định H0 : Phương sai không đổi. Nếu  bác bỏ H0. Với p là số hệ số trong mô hình hồi qui phụ không kể hệ số tự do (tung độ gốc).

12 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 2105 | Lượt tải: 0

1. Hệ số R2 lớn nhưng thống kê t nhỏ. 2. Tương quan cặp giữa các biến giải thích (độc lập) cao. Ví dụ : Yi = 1+2X2i+3X3i+ 4X4i + Ui Nếu r23 hoặc r24 hoặc r34 cao  có ĐCT. Tuy nhiên điều ngược lại không đúng, nếu các r nhỏ thì chưa biết có đa cộng tuyến hay không. 3. Sử dụng mô hình hồi qui phụ.

10 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 2217 | Lượt tải: 0

6. Các ước lượng OLS và sai số chuẩn của chúng trở nên rất nhạy với những thay đổi nhỏ trong dữ liệu. 7. Thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác, mô hình sẽ thay đổi về dấu hoặc độ lớn của các ước lượng.

10 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 2207 | Lượt tải: 0

Mặt khác, cũng từ (*) cho thấy : Phân tích phương sai cho phép đưa ra các phán đoán thống kê về độ thích hợp của hồi qui ( xem bảng phân tích phương sai). * Một số chú ý khi kiểm định giả thiết : - Khi nói “chấp nhận giả thiết H0”, không có nghĩa H0 đúng. - Lựa chọn mức ý nghĩa  :  có thể tùy chọn, thường người ta chọn mức 1%, 5%, nhiều nh...

26 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 2052 | Lượt tải: 0

- Đường chi tiêu Engel biểu diễn quan hệ giữa chi tiêu của người tiêu dùng về một loại hàng hóa với thu nhập của người đó nếu hàng hóa có đặc điểm sau : Có một mức thu nhập tới hạn mà dưới mức đó, người tiêu dùng không mua hàng hóa này (mức ngưỡng là (- 2/ 1)). Có mức tiêu dùng bão hòa mà cao hơn mức đó, người tiêu dùng không chi tiêu thêm dù t...

9 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 1901 | Lượt tải: 0

So sánh hai giá trị R2 : Nguyên tắc so sánh : - Cùng cỡ mẫu n . - Cùng các biến độc lập. - Biến phụ thuộc phải ở dạng giống nhau. Biến độc lập có thể ở bất cứ dạng nào. Ví dụ :

25 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 2068 | Lượt tải: 0

Chú ý : Một biến định tính có m mức độ (m phạm trù) thì cần sử dụng (m-1) biến giả đại diện cho nó. Phạm trù được gán giá trị 0 được xem là phạm trù cơ sở (việc so sánh được tiến hành với phạm trù này).

22 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 2093 | Lượt tải: 0

Giả thiết 1: Các biến độc lập phi ngẫu nhiên, giá trị được xác định trước. Giả thiết 2 : E(Ui) = 0 i Giả thiết 3 : Var(Ui) =2 i Giả thiết 4 : Cov(Ui, Uj) = 0 i j Giả thiết 5 : Cov(Xi, Ui) = 0 i Giả thiết 6 : Ui ~ N (0, 2) i Giả thiết 7 : Không có hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập.

25 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 30/05/2013 | Lượt xem: 2339 | Lượt tải: 0