Đang tải... (xem toàn văn)
hướng dẫn kiểm định panel data và crosssectional trên Eview Thu Hà a s sdghflvncjgqiejfgrfvhn fjqehlskmhjgrkl,m fnhwuiklkfhbv ejcgdhjekgvfyv egfuujvbjdjdnvfbvc hcjfduxihcbhdvck, gfeujfnjvjfuwt32ou362789erofgjbn degfuiksjggfhfjgghh
Sử dụng EVIEWS để kiểm tra vi phạm giả định cross-sectional data By: LE Hong Hanh, Msc Faculty of Finance and Banking Cross-sectional data • Thu thập liệu (done) • Chạy liệu – chạy excel • Kiểm tra vi phạm giả thuyết: Ví dụ: R²= 90% - chưa 90% Hiện tượng Đa cộng tuyến (Correlation) • Là tượng biến giải thích mơ hình phụ thuộc tuyến tính lẫn • Dấu hiệu nhận biết ▫ R² có giá trị cao t-ratio nhỏ ▫ Dấu số hồi quy không kỳ vọng Để xem xét đa cộng tuyến: * Tìm ma trận tương quan biến: ▫ Nếu hệ số tương quan cao >0.8 mà t thấp => khả cao có đa cộng tuyến cao * Tính VIF = / (1-R²) - Nếu VIF>10 có đa cộng tuyến cao Cách khắc phục đa cộng tuyến: - Bổ sung thêm liệu chọn mẫu - Thay đổi dạng mơ hình - Bỏ bớt biến Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi • Để kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi: Vào View > Residual Diagnostics > Heteroskedasticity test • Có thể kiểm định sử dụng: White test Breusch-Pagan-Godfrey test • Đối với White-test (sử dụng phổ biến): Cặp giả thuyết mặc định giả thuyết: Ho: Mơ hình gốc có phương sai sai số khơng đổi H1: Mơ hình gốc có phương sai sai số thay đổi Cách áp dụng Eviews: Bảng kết thể kiểm định: • • Trong quan tâm tới Kiểm định F: Nếu: F-test > F(k-1, n-k) -> bác bỏ Ho Cách khắc phục: Chuyển mơ hình gốc sang dạng logarit Hoặc sử dụng phương pháp WLS (Weighted Least Squares) Ước lượng điều chỉnh sai số chuẩn (Robust Standard Errors) • Robust Standard error • Khơng phải để khắc phục phương sai thay đổi mà để kiểm định đáng tin cậy -> ước lượng lại phương sai • Cách làm eviews: Vào Equation Estimation -> Covariance matrix -> White -> OK Options -> Ở mục Coefficient Hiện tượng tự tương quan dụng kiểm định Durbin-Watson Breusch-Godfrey • • Sử • Cặp giả thuyết mặc định: Ho: ( Mơ hình gốc khơng có tự tương quan) H1: Có tự tương quan Cách làm Eviews: View -> Residual Diagnostics -> Serial correlation LM Test -> lags to include: Kết kiểm định F, tương tự phần trước, F>F • Phân loại liệu bảng • Dữ liệu bảng cân (balanced): Khi đơn vị chéo có số quan sát theo thời gian • Dữ liệu bảng không cân (Unbalance): Khi đơn vị chéo khơng có số quan sát theo thời gian Các lưu ý sử dụng liệu bảng • Dữ liệu bảng thực hồi quy OLS thơng thường !! • Các trường hợp xảy cho đơn vị chéo: ▫ Các đơn vị chéo có điều kiện đặc thù giống khác ▫ Các đơn vị chéo có khác biệt tác động biên nhân tố ảnh hưởng Dữ liệu bảng • Mơ hình tác động cố định • Mơ hình tác động ngẫu nhiên • Kiểm định Hausman để kết luận nên sử dụng mơ hình • Statistician Andrew Gelman says that the terms 'fixed effect' and 'random effect' have variable meanings depending on who uses them Random effect models: Giả định thành phần sai số không tương quan với biến giải thích mơ hình Mơ hình giả sử đặc điểm riêng biệt thực thể có tính ngẫu nhiên (khơng có tương quan với biến độc lập) Fixed effect models: Có nhiều khả đặc điểm riêng biệt thực thể khác khác chúng có tương quan với biến độc lập mơ hình (biểu qua tương quan biến độc lập phần dư ) kết ước lượng β2 β3 tác động biên thực (net effects) biến X2 X3 Hausman test (1978) • H0: : Khơng có tương quan biến giải thích thành phần ngẫu nhiên • • (chọn REM) H1: Có tương quan biến giải thích thành phần ngẫu nhiên (chọn FEM) Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ (p-value Vào kiểm định Hausman Kiểm định Hausman • Ho: There is random effect • H1: There is fixed effect >> P_value < 0.05 => bác bỏ Ho, chấp nhận H1 >> Khi P_value > 0.05 => Fail to reject Ho Nếu kết FEM Chạy hồi quy với biến giả: • Thêm biến giả Giả sử có N cơng ty -> thêm N-1 biến giả • • Sau đó, chạy hồi quy bình thường (bỏ chọn phần Panel option) Đọc kết Descriptive statistic Kiểm định tượng phương sai thay đổi Chạy hồi quy thơng thường: Ví dụ: ROE c x1 x2 x3 Đặt tên biến cho phần dư: GENR U = RESID FORECAST YF Vẽ đồ thị: SCAT YFU Nhận xét Cách 2: Sử dụng kiểm định LM Chạy mơ hình: ROE c x1 x2 x3 tạo biến phần dư: GENR U1=RESID^2 Chạy hồi quy phụ: U1 c X1 X2 X3 Tính trị số: SCALAR LM1 = n*R² (R mơ hình phụ) Và tìm thống kê Chi²: SCALAR Chisao=@QCHISQ(0.9, p-1) (Trong p số biến mơ hình hồi quy phụ) Nếu LM1 > Chisao => Có Phương sai SSTĐ Kiểm định tự tương quan mơ hình (chạy correlation) Kiểm định tương quan chuỗi • Estimate equation: ROE c x1 x2 x3 AR(1) • Nếu p-value < alpha =5% => Có tự tương quan chuỗi bậc ... bước eviews • Import data dạng Panel • Estimate equation dạng Random (Theo eviews, phải estimate dạng Random trước sau sử dụng Hausman test được) • Sau chạy random > Vào kiểm định Hausman Kiểm. .. White-test (sử dụng phổ biến): Cặp giả thuyết mặc định giả thuyết: Ho: Mô hình gốc có phương sai sai số khơng đổi H1: Mơ hình gốc có phương sai sai số thay đổi Cách áp dụng Eviews: Bảng kết thể kiểm. .. tượng tự tương quan dụng kiểm định Durbin-Watson Breusch-Godfrey • • Sử • Cặp giả thuyết mặc định: Ho: ( Mơ hình gốc khơng có tự tương quan) H1: Có tự tương quan Cách làm Eviews: View -> Residual