Kiểm định tính dừng – hồi quy mơ hồ

Hồi quy mơ hồ (spurious regression) thường được sử dụng khi đề cập đến vấn đề phân tích hồi quy giữa các chuỗi không dừng. Bởi thông thường tổ hợp tuyến tính của các chuỗi không dừng sẽ là một chuỗi không dừng. Vì vậy, các thống kê chuẩn như t, F hay R2 sẽ không còn phù hợp. Bài viết sẽ trình bày một số quy tắc kinh nghiệm kiểm chứng vấn đề hồi quy mơ hồ, cũng như trình bày một số công cụ kiểm định tính dừng của một chuỗi.

1. Hồi quy mơ hồ – spurious regression?

Phần lớn các công cụ thống kê được xây dựng cho các chuỗi dừng, nghĩa là các chuỗi có các moment xác định. Khi điều kiện này không được giữ vững thì những thống kê này sẽ bị sai lệch.

Giả sử chúng ta có 2 chuỗi độc lập lẫn nhau và 2 chuỗi này đều có xu hướng tăng (positive trend). Bây giờ, nếu bạn phân tích mối quan hệ giữa chúng bằng một công cụ truyền thống là tương quan tuyến tính bạn sẽ thấy rằng chúng có tương quan dương với nhau. Đây là một ví dụ về mối quan hệ mập mờ (spurious).

Điều này cũng đúng cho trường hợp phân tích hồi quy: nếu bạn có 2 hoặc nhiều hơn các biến không dừng và bạn chạy hồi quy lên chúng thì nhiều khả năng bạn sẽ tìm thấy một mối quan hệ giữa chúng, mặc dù chúng là độc lập lẫn nhau. (Granger and Newbold 1974)

Vậy vấn đề ở đây là gì?

1 2 3 4 5Next page

Thuyết Nguyễn

- Giảng dạy Kinh tế lượng ứng dụng, PPNCKH - Chuyên gia phân tích dữ liệu với Stata - Dành hơn 15000 giờ nghiên cứu Kinh tế lượng ứng dụng - Đam mê nghiên cứu, học hỏi cái mới; - Làm việc độc lập & tự học cao.

Bài liên quan

Back to top button