langtu87_kr
New Member
Download Tiểu luận Kinh tế lượng - Khắc phục hiện tượng tự tương quan miễn phí
Đề cương
Phần 1: Bản chất hiện tượng tự tương quan . 2
1.1. Định nghĩa . 2
1.2. Nguyên nhân của tự tương quan 2
1.2.1. Nguyên nhân khách quan . 2
1.2.2. Nguyên nhân chủ quan . 3
1.3. Ước lượng bình phương nhỏ nhất khi có tự tương quan . 4
1.4. Ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất khi có tự tương quan 5
1.5. Hậu quả . 5
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan . 7
2.1. Phương pháp đồ thị 7
2.2. Phương pháp kiểm định số lượng . 8
2.2.1. Kiểm định các đoạn mạch . . 8
2.2.2. Kiểm định về tính độc lập của các phần dư . .8
2.2.3. Kiểm định d (Durbin - Watson) . .8
2.2.4. Kiểm định Breusch – Godfrey (BG) . 9
2.2.5. Kiểm định Durbin h . . 9
2.2.6. Phương pháp khác: Kiểm định Correlogram . . 10
Phần 3: Biện pháp khắc phục tự tương quan . 12
3.1. Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết . 12
3.2. Khi chưa biết . . 13
3.2.1. Phương pháp sai phân cấp 1 . . . 13
3.2.2. Ước lượng dựa trên thống kê d.Durbin – Watson . . 14
3.2.3. Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng . .14
3.2.4. Thủ tục Cochrane – Orcutt hai bước . . .16
3.2.5. Phương pháp Durbin – Watson hai bước để ước lượng . . 16
3.2.6. Các phương pháp khác để ước lượng . . 16
PHẦN 1 - BẢN CHẤT HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN
1.1. Định nghĩa
Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hay không gian (trong số liệu chéo).
Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính cổ điển giả thiết rằng không có sự tương quan giữa các nhiễu Ui nghĩa là:
Cov(Ui , Uj ) = 0 (i j) (7.1)
Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả thiết rằng thành phần nhiễu gắn với một quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi thành phần nhiễu gắn với một quan sát khác.
Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát lại có thể phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là:
Cov(Ui , Uj ) 0 (i j) (7.2)
1.2. Nguyên nhân của tự tương quan
1.2.1. Nguyên nhân khách quan
- Quán tính:
Nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế là quán tính. Chúng ta đều biết các chuỗi thời gian như tổng sản phẩm, chỉ số giá, thất nghiệp mang tính chu kỳ. Chẳng hạn nếu chúng ta ở đầu của thời kỳ khôi phục kinh tế tổng sản phẩm có xu hướng đi lên. Vì vậy trong hồi quy của chuỗi thời gian, các quan sát kế tiếp đó có nhiều khả năng phụ thuộc lẫn nhau.
- Hiện tượng mạng nhện:
Chẳng hạn vào đầu vụ trồng lạc năm nay, người nông dân bị ảnh hưởng bởi giá mua lạc năm ngoái của các công ty xuất khẩu. Cho nên cung về lạc có biểu hiện dưới dạng hàm:
Yt = + Pt – 1 + Ut (7.3)
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Đề cương
Phần 1: Bản chất hiện tượng tự tương quan . 2
1.1. Định nghĩa . 2
1.2. Nguyên nhân của tự tương quan 2
1.2.1. Nguyên nhân khách quan . 2
1.2.2. Nguyên nhân chủ quan . 3
1.3. Ước lượng bình phương nhỏ nhất khi có tự tương quan . 4
1.4. Ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất khi có tự tương quan 5
1.5. Hậu quả . 5
Phần 2: Phát hiện có tự tương quan . 7
2.1. Phương pháp đồ thị 7
2.2. Phương pháp kiểm định số lượng . 8
2.2.1. Kiểm định các đoạn mạch . . 8
2.2.2. Kiểm định về tính độc lập của các phần dư . .8
2.2.3. Kiểm định d (Durbin - Watson) . .8
2.2.4. Kiểm định Breusch – Godfrey (BG) . 9
2.2.5. Kiểm định Durbin h . . 9
2.2.6. Phương pháp khác: Kiểm định Correlogram . . 10
Phần 3: Biện pháp khắc phục tự tương quan . 12
3.1. Khi cấu trúc tự tương quan là đã biết . 12
3.2. Khi chưa biết . . 13
3.2.1. Phương pháp sai phân cấp 1 . . . 13
3.2.2. Ước lượng dựa trên thống kê d.Durbin – Watson . . 14
3.2.3. Thủ tục lặp Cochrane – Orcutt để ước lượng . .14
3.2.4. Thủ tục Cochrane – Orcutt hai bước . . .16
3.2.5. Phương pháp Durbin – Watson hai bước để ước lượng . . 16
3.2.6. Các phương pháp khác để ước lượng . . 16
PHẦN 1 - BẢN CHẤT HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN
1.1. Định nghĩa
Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hay không gian (trong số liệu chéo).
Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính cổ điển giả thiết rằng không có sự tương quan giữa các nhiễu Ui nghĩa là:
Cov(Ui , Uj ) = 0 (i j) (7.1)
Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả thiết rằng thành phần nhiễu gắn với một quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi thành phần nhiễu gắn với một quan sát khác.
Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát lại có thể phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là:
Cov(Ui , Uj ) 0 (i j) (7.2)
1.2. Nguyên nhân của tự tương quan
1.2.1. Nguyên nhân khách quan
- Quán tính:
Nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế là quán tính. Chúng ta đều biết các chuỗi thời gian như tổng sản phẩm, chỉ số giá, thất nghiệp mang tính chu kỳ. Chẳng hạn nếu chúng ta ở đầu của thời kỳ khôi phục kinh tế tổng sản phẩm có xu hướng đi lên. Vì vậy trong hồi quy của chuỗi thời gian, các quan sát kế tiếp đó có nhiều khả năng phụ thuộc lẫn nhau.
- Hiện tượng mạng nhện:
Chẳng hạn vào đầu vụ trồng lạc năm nay, người nông dân bị ảnh hưởng bởi giá mua lạc năm ngoái của các công ty xuất khẩu. Cho nên cung về lạc có biểu hiện dưới dạng hàm:
Yt = + Pt – 1 + Ut (7.3)
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links
