Mụcđích của nhiều các nghiên cứu thực nghiệm trong tài chính là phân tích và lý giải mối quanhệ giữa một biến nhờ vào Y, theo một hay các biến phân tích và lý giải (X11, X22, …, Xkk).Để làm cho điều này, chúng ta muốn biết sự ảnh hưởng của Xi lên Y như vậy nào, cảchiều hướng lẫn độ to của tác động. Trả lời thắc mắc này, bọn họ phải thuthập mẫu để có được hiệu quả ước lượng ko chệch tác động của X lên Y. Để kếtquả mong lượng là không thiên chệch đòi hỏi họ phải kiểm soát điều hành các biếnnhiễu, cả các biến quan gần kề được lẫn những biến ko quan liền kề được. Đối với cácbiến nhiễu quan sát được, bạn có thể sử dụng quy mô hồi quy tuyến đường tính đabiến cổ xưa (MCLR). Đối với những biến nhiễu ko quan sát được, tuỳ vào đặcđiểm khác biệt giữa các đối tượng người tiêu dùng và thời gian mà họ lựa chọn quy mô hồiquy tác động cố định và thắt chặt hay ảnh hưởng tác động ngẫu nhiên. Cả hai mô hình hồi quy này đòihỏi bọn họ phải sử dụng tài liệu bảng.
Bạn đang xem: Kiểm định lagrange
Bàiviết này tập trung trình diễn nguyên tắc của các phương pháp ước lượng dữ liệubảng chứ không hề đi sâu vào các vấn đề về thủ tục kiểm định liên quan.
·Mô hình hồi tác động ảnh hưởng cố định(Fixed-effects) và tác động ảnh hưởng ngẫu nhiên (random-effects) được sử dụng trong phântích tài liệu bảng (đôi khi nói một cách khác là dữ liệu dài: longitudinal data). Dữliệu bảng là sự kết hợp của dữ liệu chéo (cross-section) và dữ liệu thời gian(time series). Để tích lũy dữ liệu bảng, họ phải thu thập nhiều đối tượng(units) kiểu như nhau trong và một hoặc nhiều thời điểm. Chẳng hạn, chúng ta cóthể tích lũy các dữ liệu của cùng các cá nhân, công ty, trường học, thành phố,quốc gia… vào giai đoạn từ năm 2000 mang đến 2014.
·Sử dụng dữ liệu bảng có hai ưu điểmlớn như: i) tài liệu bảng cho các kết quả ước lượng các của thông số trong môhình tin yêu hơn; ii) tài liệu bảng cho phép họ xác định và đo lường và thống kê tácđộng cơ mà những ảnh hưởng tác động này cần thiết được xác minh và tính toán khi áp dụng sửdụng chéo cánh hoặc tài liệu thời gian.
Xétmột mối quan hệ kinh tế, với biến đổi phụ thuộc, Y, cùng hai biến giải thích quan sátđược, X11và X22, cùng một hoặc nhiều trở nên không quan gần cạnh được. Chúng ta có dữliệu bảng mang đến Y, X11, cùng X22.Dữ liệu bảng bao gồmN-đối tượng vàT-thời điểm, cùng vìvậy bọn họ có NxT quan tiền sát. Mô hình hồi quy đường tính cổ điển không bao gồm hệ sốcắt được xác định bởi:
trongđó Yititlà giá trị của Y cho đối tượngi ở thời gian t; Xit1it1là quý hiếm của X11chođối tượng i ở thời điểm t, Xit2it2là quý giá của X22cho đối tượng người tiêu dùng i ở thời gian t, với μititlà không nên số của đối tượng người dùng i ởthời điểm t.
Môhình hồi quy ảnh hưởng tác động cố định, là một trong những dạng mở rộng của quy mô hồi quy tuyếntính cổ điển, được mang đến bởi:
trongđó μitit= νii+ εitit. Sai số của mô hình hồi quy con đường tính truyền thống được táchlàm hai thành phần. Yếu tố νiiđạidiện cho những yếu tố không quan gần cạnh được khác biệt giữa các đối tượng người tiêu dùng nhưngkhông biến đổi theo thời gian. Thành phần εititđại diện cho những yếu tố ko quan gần kề được khácnhau thân các đối tượng người dùng và chuyển đổi theo thời gian.
Đốivới tế bào hình xác minh mức lương lao động, Yititlà nút lương của người lao động i tại thời gian t; Xit1làtrình độ giáo dục đào tạo của lao rượu cồn i tại thời điểm t, Xit2it2là tay nghề của tín đồ lao động i tại thời điểm t,và αiilà ảnh hưởng tác động của tài năng bẩm sinhlên nút lương của người lao cồn i, giả định rằng kĩ năng bẩm sinh là yếu hèn tốkhông quan gần cạnh được duy nhất tác động ảnh hưởng lên nấc lương (và không biến hóa theothời gian). Cùng với cở mẫu mã là 1000 fan lao động (N= 1.000) được khảosát trong thời hạn 3 năm (T = 3). Bởi vì vậy, ta có, NxT = 3,000 quan liêu sát. Tế bào hìnhtác động cố định và thắt chặt này sẽ sở hữu được 1.002 thông số hồi quy (1.000 thông số αii, 1 thông số của biến trình độ giáo dục và 1 thông số của biếnkinh nghiệm) và bao gồm bậc tự do là 1998 (3.000 – 1.002 = 1.998).
Cóhai cách thức ước lượng được thực hiện để mong lượng những tham số của quy mô tácđộng cố định. I) Ước lượng hồi quy vươn lên là giả về tối thiểu LSDV với mỗi biến giả làđại diện cho mỗi đối tượng quan ngay cạnh của mẫu. Ii) Ước lượng tác động cố định (Fixedeffects estimator).
·Khi N lớn, việc sử dụng ước lượngLSDV sẽ tương đối cồng kềnh hoặc ko khả thi. Chẳng hạn, mang sử bọn họ muốn ướclượng tế bào hình xác định lương. Chúng ta có mẫu mã N = 1000 bạn lao động. Để sửdụng ước lượng LSDV, họ sẽ cần tạo ra 1000 biến hóa giả cùng chạy hồi quy OLScho rộng 1000 biến. Vào trường hòa hợp như vậy, cầu lượng tác động thắt chặt và cố định sẽthích đúng theo hơn.
·Nguyên tắc của mong lương tác động cốđịnh được hiểu như sau. Để đánh giá tác đụng nhân quả của những biến chủ quyền X11và X22lênbiến nhờ vào Y, mong lượng tác động cố định và thắt chặt sử dụng sự chuyển đổi trong X11,X22, và Y theo thời gian. GọiZiikí hiệu đến một biến đổi không quan liền kề được khác nhaugiữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời hạn và do vậy bao hàm cả phần saisố vào đó. Chính vì Ziikhông thay đổi theo thời giannênnó không thể gây ra bất kỳ sự đổi khác nào trongYitYit; Sở dĩ vì thế là vìkhông đổi khác theo thời gian, Ziikhông thể lý giải bất kì sự đổi khác nàotrongYitYittheo thời gian. Vì chưng vậy, loạitrừ tác động cố định và thắt chặt của ZiilênYitYitbằng giải pháp sử dụng dữ liệu sự chuyển đổi trongYitYittheo thời gian.
Chúngta không thể đưa thêm những biến như giới tính, nhan sắc tộc như là biến giải thíchtrong quy mô tác động cố định để xác minh mức lương, cũng chính vì những đổi thay nàykhác nhau trong những người lao động tuy vậy không biến đổi theo thời gian. Nếumẫu điều tra khảo sát của chúng ta chỉ bao gồm những tín đồ lao đụng đã hoàn thành việchọc, thì trình độ học vấn vẫn khác nhau giữa những người lao động tuy thế lạikhông biến đổi theo thời gian. Vào trường hợp này, bọn họ không thể sử dụngmô hình tác động cố định và thắt chặt để ước lượng tác động ảnh hưởng của giáo dục và đào tạo lên mức lương.
Xétmột quan hệ kinh tế bao gồm một biến phụ thuộc, Y, với hai biến hóa giải thíchquan sát được, X11và X22. Họ có dữ liệu bảng đến Y, X11, với X22. Tài liệu bảng gồm bao gồm N đối tượng vàT thời điểm, và vì vậy chúng ta có NxT quan liêu sát.
Trongđó, không nên số cổ điển được chia làm 2 thành phần. Thành phần νiiđại diện đến tất các các yếu tố ko quan sát được màthay thay đổi giữa các đối tượng người sử dụng nhưng không chuyển đổi theo thời gian. Nhân tố εitđạidiện cho toàn bộ các yếu ớt tố ko quan giáp được mà thay đổi giữa những đối tượngvà thời gian. Trả sử rằng viiđượccho bởi:
Trongđó, viilại được phân chia thành haithành phần: i) nhân tố bất địnha00, ii) thành phần tự nhiên ωii.
Giảđịnh rằng, ωicho mỗi đối tượng người tiêu dùng được rút ra từ một phân phốixác suất hòa bình với cực hiếm trung bình bằng 0 và phương không nên không đổi, kia là,E(ωii) = 0 Var(ωii) =sω2Cov(ωi,ωs) = 0
Nbiến hốt nhiên ωiđược gọi tác độngngẫu nhiên (random effects).
Môhình tác động ảnh hưởng ngẫu nhiên rất có thể được viết lại:
YitYit=α00Xit1Xit1+ β22Xit2Xit2+μitit
Trongđóμitit= ωii+ εitit. Một giả định đặc trưng trong mô hình tác rượu cồn ngẫu nhiênlà thành phần không đúng số μitkhông đối sánh với bất kể biến giảithích làm sao trong mô hình.
Ướclượng OLS cho quy mô tác động thiên nhiên sẽ cho các tham số ước lượng khôngchệch nhưng lại lại không hiệu quả. Rộng nữa, những ước lượng của sai số chuẩn chỉnh và dođó thống kê lại t sẽ không hề chính xác. Sở dĩ vì vậy là vì chưng ước lượng OLS vứt quasự tự tương quan trong thành phần không nên số μit. Để tác dụng ước lượngkhông chệch cùng hiệu quả, bạn cũng có thể sử dụng mong lượng GLS khả thi (FGLS)để khắc phục hiện tượng kỳ lạ sai số nhiễu tự tương quan.Ước lượng FGLScònđược gọi là mong lượng tác động ngẫu nhiên (Random effects estimator).
Ngoàihai phương thức tác động cố định và thắt chặt và ảnh hưởng ngẫu nhiên, trong một số trườnghợp nhà nghiên cứu vẫn thực hiện ước lượng OLS thô (Pooled OLS) đến dạngdữ liệu tích lũy này.Ước lượng thô là mong lượng OLS trên tập dữ liệu thuđược của các đối tượng người tiêu dùng theo thời gian, do thế nó xem toàn bộ các thông số đều khôngthay đổi giữa các đối tượng khác nhau với không chuyển đổi theo thời gian (Gujarati,2004 trang 641).
Câuhỏi đặt ra là quy mô nào vẫn là mô hình phù hợp:Pooled OLS,FEhayRE.Sự tương xứng của mong lượng ảnh hưởng tác động ngẫu nhiên với tác động thắt chặt và cố định được kiểmchứng trên cơ sở so sánh với mong lượng thô.
·Cụ thể, ước lượng ảnh hưởng cố địnhđược kiểm chứng bằng kiểm định F với mang thuyết H0 mang đến rằng tất cả các hệ số viđều bằng 0 (nghĩa là không tồn tại sự khác hoàn toàn giữa các đối tượng người sử dụng hoặc những thờiđiểm không giống nhau). Chưng bỏ trả thuyết H0 cùng với mức ý nghĩa sâu sắc cho trước (mức chân thành và ý nghĩa 5%chẳng hạn) sẽ cho thấy ước lượng tác động cố định là phù hợp. Đối với ước lượngtác rượu cồn ngẫu nhiên, cách thức nhân tử Lagrange (LM) cùng với kiểm địnhBreusch-Pagan được áp dụng để kiểm triệu chứng tính phù hợp của cầu lượng (Baltagi,2008 trang 319). Theo đó, đưa thuyết H0 cho rằng sai số của cầu lượng thô khôngbao tất cả các xô lệch giữa các đối tượng người sử dụng var(vi) = 0 (hay phương sai thân cácđối tượng hoặc các thời điểm là không đổi). Bác bỏ mang thuyết H0, cho biết thêm saisố trong mong lượng có bao hàm cả sự xô lệch giữa các nhóm, và cân xứng với ướclượng ảnh hưởng ngẫu nhiên.
Xem thêm: Hobbit Là Gì ? Hobbit Nghĩa Là Gì
·Kiểm định Hausman sẽ được sử dụng đểlựa chọn cách thức ước lượng phù hợp giữa hai cách thức ước lượng tác độngcố định và ảnh hưởng tác động ngẫu nhiên (Baltagi, 2008 trang 320; Gujarati, 2004 trang652). Mang thuyết H0 mang đến rằng không có sự tương quan giữa sai số đặc thù giữacác đối tượng (vi) với các biến lý giải Xit trong mô hình. Ước lượng RE làhợp lý theo trả thuyết H0 tuy vậy lại không phù hợp ở mang thuyết nạm thế. Ướclượng sắt là phù hợp lý cho tất cả giả thuyết H0 và giả thuyết cố thế. Tuy nhiên,trong ngôi trường hợp đưa thuyết H0 bị bác bỏ thì ước lượng tác động thắt chặt và cố định là phùhợp rộng so với cầu lượng tác động ảnh hưởng ngẫu nhiên. Ngược lại, chưa tồn tại đủ bằng chứngđể bác bỏ H0 nghĩa là không chưng bỏ được sự đối sánh giữa không đúng số và những biếngiải phù hợp thì mong lượng tác động cố định không còn cân xứng và ước lượng ngẫunhiên đang ưu tiên được sử dụng.
Sửdụng ứng dụng STATA cho tập dữ liệumus08psidextract.dtavới dữ liệu bảngcân bởi 4165 quan liêu sát gồm 7 giai đoạn thời gian (T=7) cùng 595 đối tượng người tiêu dùng ngườilao đụng (n=595). Hiệu quả ước lượng mức lương của người lao cồn (lwage)theo số năm kinh nghiệm (exp), số năm kinh nghiệm tay nghề bình phương (exp2),số giờ thao tác trong tuần (wks) và số năm đi học của bạn laođộng (ed) theo 3 mô hình Pooled OLS, Fixed effect (FE) và Randomeffect (RE) được mô tả như sau: