- Dữ liệu minh hoạ
- Kiểm tra tính phân phối chuẩn của phần dư
- Giả định về mối quan hệ tuyến tính giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc
- Hiện tượng tự tương quan
- Một số kiểm định hiện tương tự tương quan trên SPSS
- Hiện tượng đa cộng tuyến
- Hiện tượng đa cộng tuyến trong các bài có sử dụng phân tích efa trước đó
- Hiện tượng phương sai sai số thay đổi
- Phát hiện phương sai sai số thay đổi bằng đồ thị
- Ý tưởng của các kiểm định phương sai sai số thay đổi
- Kiểm định Breusch-Pagan (BP)
- Kiểm định White
- Kiểm định White thu gọn
- Kiểm định Park
- Kiểm định Glejser
- Khắc phục phương sai sai số thay đổi
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi trên SPSS
- Xử lý kiểm định phương sai sai số thay đổi trong luận văn
- Hiện tượng thừa biến
- Hiện tượng bỏ sót biến quan trọng trong mô hình
- Kiểm định Chow. Kiểm định sự đồng nhất trong cấu trúc hàm hồi quy
Cập nhật: 05/10/2022 bởi admin0
Khái niệm chính xác của hiện tượng này là việc nhiễu của các quan sát có tương quan với nhau. Do các nhiễu ta không quan sát được nên ta nghiên cứu hiện tượng này trên các phần dư thu được từ ước lượng OLS.
Hiện tượng này được quan tâm nếu dữ liệu của bạn là dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu bảng (có yếu tố thời gian). Với dữ liệu bảng thì ta cũng xét hiện tượng này theo từng đơn vị chéo (công ty, quốc gia, cá nhân,…) ở các thời điểm khác nhau. Với 1 bộ dữ liệu chéo thì không cần quan tâm đến hiện tượng này vì khi bạn đảo tung các quan sát lên thì vị trí các phân dư cũng bị đảo lên và mối quan hệ giữa chúng với phần dư của các quan sat kế trước cũng ngay lập tức bị thay đổi; và thực chất chúng là các đơn vị chéo hoàn toàn khác nhau và không ẩn chứa yếu tố thời gian.
Ở Việt Nam trong các luận văn rất hay có kiểm định “thừa” này đối với các bộ dữ liệu chéo. Vì vậy nếu muốn đưa kiểm định này vào mà nó không thoả mãn thì chỉ cần đảo tung thứ tự các quan sát này lên và chạy lại kiểm định này là được.
Xét phương trình sau:
Với ut là nhiễu ở thời điểm t. Muốn xét tự tương quan bậc bao nhiêu ta chỉ cần xem xét phương trình trên với bậc trễ tương ứng. Thông thường thì ta chỉ xem xét tự tương quan bậc 1 và đến bậc 2 là cùng.
Nếu tồn tại 1 trong các giá trị ρ1, ρ2, …..ρn ≠0 thì khi đó co hiện tượng tự tương quan bậc n. Ngược lại thì không có hiện tượng tự tương quan.
Mô hình có thể gặp hiện tượng này do hiện tượng trễ (kỳ trước điều chỉnh chính sách nhưng kỳ sau mới có tác dụng); việc bỏ sót biến, sai dạng hàm hoặc sai số hệ thống trong việc đo lường các biến
Hậu quả: R^2 bị phóng đại, kiểm định t, F không còn hiệu quả. Cứ nhìn nguyên nhân thì thấy rằng nếu tìn tưởng vào 1 ước ượng bị như thế nghĩa là ta đã tin tưởng vào 1 ước lượng có “vấn đề”