PHƯƠNG SAI CỦA SAI SỐ THAY ĐỔI HETEROSCEDASTICITY

Phương sai của sai số thay đổi có thể do một trong các nguyên nhân sau:
•Do bản chất của các mối quan hệ kinh tế: có nhiều mối quan hệ kinh tế đã chứa đựng hiện tượng này. Chẳng hạn mối quan hệ giữa thu nhập và tiết kiệm, thông thường thu nhập tăng thì mức độ biến động của tiết kiệm cũng tăng.
•Do[r]

MỤC LỤC Trang
I.LÝ THUYẾT
1. Thế nào là hiện tượng phương sai của sai số thay đổi……………...….………..3
2. Bản chất của hiện tượng phương sai của sai số thay đổi………………………..3
3. Nguyên nhân của hiện tượng phương sai sai số thay đổi……………………….4
4. Hậu qu[r]

Kinh tế lượng: Các biện pháp phát hiện và khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi

9Hậu quả của phương sai sai số thay đổiNếu các giả thiết khác vẫn đảm bảo thì…1. Các ước lượng OLS vẫn tuyến tính. 2. Chúng vẫn là ước lượng không chệch3. Tuy nhiên, chúng sẽ không còn có phương sai nhỏ nhất nữa, nghĩa là, chúng sẽ không còn hiệu quả nữa.4. Công thức thông thường để ước lượng phương[r]

Bản chất hiện tượng phương sai sai số thay đổiHậu quả của phương sai sai số thay đổiCách phát hiện phương sai sai số thay đổiCách khắc phục phương sai sai số thay đổiXét ví dụ mô hình hồi quy 2 biến trong đó biến phụ thuộc Y là chi tiêu của hộ gia đình và biến giải thích X là thu nhập khả dụng của h[r]

• Quy mô của quan sát ảnh hưởng đến độ "tự do" của số liệu. Ví dụ khi tiến hành điều tra về chi phí tiêu dùng và thu nhập của hộ gia đình, ta thấy những hộ gia đình có thu nhập thấp thì việc chi tiêu của họ không mấy linh động, phần lớn thu nhập của những hộ này sẽ tập trung vào các nhu cầu thiết yế[r]

Mục lục
I) Lời mở đầu
II) Nội dung
1) Lý thuyết
a) Bản chất của phương sai của sai số thay đổi
b) Nguyên nhân và hậu quả phương sai của sai số thay đổi
c) Phương pháp phát hiện phương sai của sai số thay đổi
d) Biện pháp khắc phục
2) Ví dụ thực tế: thực hành trên eviews bài tập về thu nhập của các c[r]

Do bản chất của các biến số trong mô hình.
Do các phương tiện thu thập, kỹ thuật xử lý thông tin và bảo quản ngày càng hoàn thiện do đó sai số ngày càng giảm phương sai giảm.
Do con người có khả năng rút kinh nghiệm và thích nghi tốt hơn.
Mô hình chỉ định sai, xuất hiện các quan sát ngoại lai[r]

௡ି௞మଵିோ(ಽ)x௠Trong đó:L: mô hình lớn ( mô hình có nhiều biến),N: mô hình nhỏ ( có ít biến hơn),n: số quan sát đề bài cho,k: số hệ số của mô hình lớn,m: số biến bỏ ra khỏi mô hình5. Các dạng bài về kiểm định giả thiết của mô hình.Trong các dạng bài kiểm định xem mô hình mắc phải khuyết tật gì ( đa cộn[r]

® Ta thấy nR2 = 11.48911 có mức xác suất tương ứng là 0.042500. Như vậy nếu mức ý ngĩa lớn hơn 4, 25% thì ta bác bỏ giả thiết Ho “ phương sai bằng nhau”, tức mô hình hồi quy Y theo X1i và X3i có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi. ® Nhìn vào kết qủa hồi quy trên ta thấy F-statistic có giá trị p-v[r]

Tần số là số lần xuất hiện của các lượng biến nên luôn là một số tuyệt đối.3.Phương sai cho phép so sánh độ biến thiên của tiêu thức nghiên cứu của hai hiệntượng khác loại.Trả lời:(S)Giải thích: Phương sai cho phép đánh giá độ biến thiên của tiêu thức cùng loại.4.Khoảng tin cậy cho tha[r]

Giả thiết 4: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi (thuần nhất): Var(Ui) = 2
Giả thiết 5: Giữa các sai số ngẫu nhiên không có quan hệ tương quan: Cov(Ui, Uj) = 0 i ?j
Giả thiết 6: Sai số ngẫu nhiên U và biến độc lập X không có quan hệ tương quan: Cov(Ui, Xi) = 0
Giả thiết 7: Dạng hàm[r]

BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNGChương 3. KiỂM ĐỊNH GiẢ THUYẾT MÔ HÌNH Ba giả thiết quan trọng của mô hình hồi quy tuyến tính là a) Các sai số ngẫu nhiên εi trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai không đổi và bằng σ2.b) Không có hiện tượng cộng tuyến giữa các biến giải thích.c) Không có hiện tượng tự tươn[r]

Gỉa thiết này trước hết nhằm đảm bảo ý nghĩa cho hệ số β2 : tác đọng của sự thay đổi biến X một đơn vị lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc.. Gỉa thiết 3 : Phương sai của sai số ngẫ[r]

Giả thiết 1: Hàm hồi qui có dạng tuyến tính đối với các tham số.
Giả thiết 2: Các biến độc lập (giải thích) là phi ngẫu nhiên hay xác định.
Giả thiết 3: Kỳ vọng của các yếu tố ngẫu nhiên bằng không: E(Ui) = 0 với i
Giả thiết 4: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi (thuần nhất):[r]

Nếu có cộng tuyến gần hoàn hảo1. Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn. 2. Khoảng tin cậy rộng hơn.3. Tỉ số t "không có ý nghĩa"4. R2 cao nhưng tỉ số t ít có ý nghĩa145. Các ước lượng OLS và sai số chuẩn của chúng trở nên rất nhạy với những thay đổi nhỏ trong dữ liệu. 6. Dấu của cá[r]

cách sử dụng thực hành eview , thực hành eview trong kinh tế lượng, sử dụng eview thành thạo, phát hiện hiện tượng tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định white , kiểm định Glejser, kiểm định park , phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi

1.1 Định nghĩa:
Phương sai sai số thay đổi sảy ra khi giả thiết:
Var(Uᵢ ) = (với i ≠ j) bị vi phạm
Khi giả thiết phương sai sai số đồng đều bị vi phạm thì mô hình hồi quy gặp phải hiện tượng này.
1.2 Nguyên nhân:
Do bản chất của mối liên hệ của các đại lượng kinh tế.có nhi[r]

Do tích lũy kinh nghiệm mà sai số theo thời gian ngày càng giảmDo bản chất của hiện tượng kinh tếCông cụ về thu thập xử lý số liệu cải thiện dẫn đến sai số đo lường và tính toán giảm87.1 Nguyên nhân của phương sai thay đổiTrong mẫu có các outlier (giá trị rất nhỏ hoặc rất lớn so với các giá trị[r]

Hướng dẫn thực hành eview hồi quy mô hình kinh tế lượng Phát hiện khuyết tật đa cộng tuyến
Hồi quy mô hình: LS TSL C DT NS
phát hiện phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi
phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi