Chương CHỌN MƠ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH VIỆC CHỌN MH I Các thuộc tính mơ hình tốt Tính tiết kiệm Tính đồng Tính thích hợp Tính bền vững mặt lí thuyết Có khả dự báo tốt II Cách tiếp cận để lựa chọn mơ hình: ( SV tự đọc giáo trình ) III Các sai lầm thường gặp chọn mơ hình Bỏ sót biến thích hợp Giả sử mơ hình : Yi = 1 + 2X2i+ 3X3i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mô hình : Yi = 1 + 2X2i + Vi  hậu : ( b) Hậu việc bỏ sót biến : - Các ước lượng thu ước lượng chệch tham số mơ hình - Các ước lượng thu ước lượng vững - Phương sai ước lượng mơ hình sai (b) > mơ hình (a) - Khoảng tin cậy rộng, kiểm định không cịn tin cậy 2 Đưa vào mơ hình biến khơng thích hợp (mơ hình thừa biến) Giả sử mơ hình : Yi = 1 + 2X2i + Ui (a) Nhưng ta lại chọn mơ hình (có thêm X3): Yi = 1 + 2X2i + 3X3i + Vi  hậu : (b) - Các ước lượng OLS ước lượng không chệch vững tham số mơ hình - Phương sai ước lượng mơ hình thừa biến (b) lớn mơ hình (a) - Khoảng tin cậy rộng, kiểm định khơng cịn tin cậy - Chọn dạng hàm không  kết luận sai lầm IV Phát sai lầm Phát có mặt biến khơng cần thiết Giả sử mơ hình hồi qui : Yi = 1+ 2X2i+ 3X3i+ 4X4i+ 5X5i + Ui - Nếu lý thuyết cho tất biến độc lập định Y phải giữ chúng mơ hình dù hệ số chúng khơng có ý nghĩa thống kê - Trường hợp nghi ngờ X5 biến không cần thiết  kiểm định H0 : 5 = Nếu chấp nhận H0  X5 không cần thiết - Trường hợp nghi ngờ X4 X5 biến không cần thiết  kiểm định H0 :  =  = (Sử dụng kiểm định Wald) *Kiểm định Wald Xét mơ hình (U) sau : Yi = 1+ 2X2i +…+ mXmi+ ….+ kXki+ Ui (U) xem mơ hình khơng hạn chế Ta có mơ hình hạn chế (R) sau : Yi = 1+ 2X2i +…+ mXmi+ Ui kđ gt :H0 : m+1= m+2=…= k=0 Để kiểm định H0, ta dùng kiểm định Wald Các bước kiểm định Wald : - Hồi qui mô hình (U)  thu RSSU - Hồi qui mơ hình (R)  thu RSSR - Tính F  ( RSS R  RSS u ) /(k  m) RSSU /( n  k ) - Nếu F > F(k-m, n-k) Nếu p (F* > F) <   bác bỏ H0, Ví dụ : Với mơ hình (U), kiểm định H0 : 2= 3= 4=0 Áp đặt H0 lên (U), ta có mơ hình (R): Yi = 1+ 2X2i + 2X3i+ 2X4i+ 5X5i+ Ui hay Yi = 1+ 2(X2i+X3i+X4i) + 5X5i+ Ui Đến đây, áp dụng bước kiểm định Wald cho giả thiết H0 Ví dụ : Với mơ hình (U), kiểm định H0 : 2+ 3= Thực tương tự ví dụ trên, áp đặt H0 lên (U), ta có mơ hình hạn chế (R) : Yi= 1+ 2X2i+(1- 2)X3i+ 4X4i+ 5X5i+Ui (Yi - X3i) = 1+ 2(X2i -X3i)+ 4X4i+ 5X5i+Ui * Chú ý : Trong Eviews, thủ tục kiểm định Wald viết sẵn, bạn cần gõ vào giả thiết bạn muốn kiểm định đọc kết Dependent Variable: Y Variable Coefficient C 9.689286 X2 -0.135714 X3 0.907143 X4 0.185714 Std Error 1.585408 0.130762 0.147464 0.075255 t-Statistic 6.111541 -1.037872 6.151643 2.467811 Prob 0.0036 0.3579 0.0035 0.0691 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value F-statistic 3.864865 Chi-square 7.729730 df (2, 4) Probability 0.1163 0.0210 Kđ gt Ho : β2= β4= ( biến x2, x4 không cần đưa vào mơ hình trên) Ta có : F = 3.864865 với p = 0.1163 > 5%  chấp nhận giả thiết H0  biến x2 x4 không cần đưa vào mơ hình 2 Kiểm định biến bị bỏ sót Xét mơ hình : Yi = 1 + 2Xi + Ui (*) Giả sử nghi ngờ mô hình bỏ sót biến Z  kiểm tra cách : - Nếu có số liệu Z : + Hồi qui mơ hình Yi = 1+2Xi+3Zi +Ui + Kiểm định H0 : 3= Nếu bác bỏ H0 mơ hình ban đầu bỏ sót biến Z - Nếu khơng có số liệu Z : dùng kiểm định RESET Ramsey Kiểm định RESET Ramsey : ˆi2 , Y ˆi3làm xấp Ramsey đề xuất sử dụng Y xỉ cho Zi ˆi Bước : HồI qui mơ hình (*), thu lấy Y Bước : HồI qui Yi theo biến độc lập ˆ gọi ˆ (*) (mô hình Yi , Yi mơ hình (new)) Bước : Kiểm định H0 : hệ số ˆ đồng thờiY ˆibằng , Yi Nếu bác bỏ H0  mơ hình (*) bỏ sót biến Cụ thể : - Tính new new * (R  R ) / m F (1  R ) /(n  k ) Trong : m : số biến độc lập thêm vào mơ hình k : Số tham số mơ hình (new) - Nếu F > F(m,n-k) p(F) <   bác bỏ H0 Ta có : F = 0.3888 với p = 0.684 > 5%  mơ hình ban đầu khơng bỏ sót biến V Kiểm định phân phối chuẩn U H0 : U phân phối chuẩn Thống kê sử dụng : Jarque-Bera (JB) Ta có : JB ~ 2(2) Nên qui tắc kiểm định sau: - Tính JB - Nếu JB > 2(2) p(JB) <   bác bỏ H0