Phần dư không có phân phối chuẩn trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển

0
Khuyến mãi mới
Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Classic Linear Regression Model - CLRM) là mô hình phổ biến nhất trong các nghiên cứu hiện nay, đặc biệt là trong các đề tài luận văn thạc sĩ. Hồi tôi học đại học thì có 4 giả định cần kiểm định nhưng thực tế thì mô hình này có đến 10 giả định khác nhau (Gujarati, 2004). Tất nhiên, không phải giả định nào chúng ta cũng cần phải kiểm định vì nó dường như là hiển nhiên đúng. Theo định lý Gauss-Markov: Ước lượng của OLS là ước lượng tuyến tính không thiên lệch, có tính nhất quán và hiệu quả nhất (BLUE) nên không cần thiết phải thực hiện các kiểm định khác như trong sách của Gujarati.

Một số giả thuyết cần kiểm định bao gồm:

1. Phương sai sai số không đổi
2. Không có tự tương quan
3. Không có đa cộng tuyến hoàn toàn
4. Phần dư (sai số) (ut) có phân phố chuẩn. ut~ N(0,σ2)

Nếu mô hình vi phạm ba giả thuyết đầu tiên (1-3) thì chúng ta có thể dễ dàng giải quyết bằng cách thực hiện các bước điều chỉnh như trong các giáo trình về kinh tế lượng. Nếu bạn tinh ý thì các giáo trình này không đề cập đến trường hợp nếu phần dư Ut không có phân phối chuẩn thì sẽ xử lý như thế nào? Phải chăng các tác giả đã bỏ sót điều này?

Vui lòng  đăng nhập hoặc đăng ký để đọc tiếp

Leave A Reply