Nhận dạng và xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi

0
Khuyến mãi mới

Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, bạn sẽ phải thực hiện kiểm định về giả thuyết của mô hình như phương sai sai số thay đổi, đa cộng tuyến và tự tương quan. Tôi nhận thấy phần lớn trường hợp sử dụng mô hình OLS đều gặp hiện tượng này và đây là cũng là vấn đề phổ biến nhất.

Khái niệm về phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) có thể khiến cho bạn hơi bối rối. Một số tài liệu ghi khái niệm này là phương sai thay đổi; theo tôi thì tên gọi này không phù hợp và chưa thể hiện hết bản chất của vấn đề. Các bạn nên sử dụng từ "phương sai sai số thay đổi" là chính xác nhất. Nếu chỉ sử dụng từ phương sai thay đổi thì không thể hiện là phương sai của biến nào vì trong mô hình có rất nhiều yếu tố có phương sai.

Sau khi chạy mô hình OLS, bạn sẽ thu được sai số của mô hình. Sai số bằng giá trị ước lượng trừ đi giá trị thực tế. Phương sai là một khái niệm để đo lường sự thay đổi (hay còn gọi là biến thiên) của dữ liệu nên phương sai của sai số thay đổi tức là mức độ thay đổi của phương sai tăng lên hoặc giảm xuống khi chúng ta so nó với một đại lượng nào đó (ở đây là biến độc lập). Để dễ hình dung, bạn vẽ một đồ thị, trục hoành là biến độc lập (X) và trục tung là sai số (ei) như hình dưới:

Hình bên phải cho thấy mức độ thay đổi của phương sai tăng dần. Hình bên trái là hiện tượng phương sai sai số đồng nhất. Phương sai sai số đồng nhất tức sai số có thay đổi nhưng sự thay đổi này là ổn định; nó trái ngược với hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Hậu quả của phương sai sai số thay đổi

Các ước lượng và dự báo vẫn là các ước lượng không chệchnhất quán nhưng nó không còn là ước lượng không chệch tốt nhất nữa (BLUE). Do phương sai sai số thay đổi nên các kiểm định thống kê dựa trên nền tảng phương sai như F và t sẽ không còn chính xác.

Nhận diện phương sai sai số thay đổi

#1 Phương pháp đồ thị

Bạn xây dựng đồ thị giữa sai số và biến độc lập như hình trên. Tuy nhiên phương pháp này không thể sử dụng là phương pháp chính.

#2 Các phương pháp kiểm định như Breusch – Pagan (1979), Glesjer (1969), Harvey-Godfrey (1976-1978), White. 

Các phương pháp tô đậm là cái tôi hay sử dụng. Các công cụ này được tích hợp sẵn trên Eviews và STATA. Các bạn cần lưu ý là giả thuyết H0 là không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Trong hình trên, giá trị thống kê t bằng 0.0373=3.73%. Nếu α=5% thì chúng ta bác bỏ giả thuyết H0; tức là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Khắc phục phương sai sai số thay đổi

Vui lòng  đăng nhập hoặc đăng ký để đọc tiếp

Leave A Reply