Phương sai sai số thay đổi là gì? Nhận biết và cách khắc phục

5/5 – ( 1 bầu chọn )
Phương sai sai số thay đổi là gì ? Phương sai sai số thay đổi ( Tiếng Anh : Heteroscedasticity hoặc Heteroskedasticity ) là hiện tượng kỳ lạ mà tại đó phần dư ( residuals ) hoặc những sai số ( e ) của quy mô sau quy trình hồi quy không tuân theo phân phối ngẫu nhiên và phương sai không bằng nhau. Điều này vi phạm giả thuyết của quy mô hồi quy tuyến tính là phương sai thay đổi của những sai số phải giống nhau ( Tiếng Anh : Homoskedasticity ) .

1. Phương sai sai số thay đổi là gì ?

Khái niệm phương sai sai số thay đổi là gì ?

Phương sai sai số thay đổi là gì? (Tiếng Anh: What is Heteroscedasticity or Heteroskedasticity?) Đó là hiện tượng mà tại đó phần dư (residuals) hoặc các sai số (e) của mô hình sau quá trình hồi quy không tuân theo phân phối ngẫu nhiên và phương sai không bằng nhau. Điều này vi phạm giả thuyết của mô hình hồi quy tuyến tính là phương sai thay đổi của các sai số phải giống nhau (Tiếng Anh: Homoskedasticity).

Mosl.vn

Hiện tượng phương sai thay đổi thường hay xuất hiện trong dữ liệu bảng (panel-data) và dữ liệu cắt ngang (cross-sectional data).

Xem thêm định nghĩa: Phương sai (Variance) và Hiệp phương sai (covariance) là gì?

Các loại phương sai sai số thay đổi ( Heteroscedasticity )

Có 2 loại phương sai thay đổi gồm :

• Phương sai thay đổi không có điều kiện là hiện tượng xảy ra khi phương sai thay đổi của các sai số hoặc phần dư không tương quan với các biến độc lập trong mô hình hồi quy.

• Phương sai thay đổi có điều kiện là hiện tượng xảy ra khi phương sai thay đổi của các sai số hoặc phần dư có tương quan với các biến độc lập trong hồi qui.

2. Nguyên nhân xảy ra hiện tượng kỳ lạ phương sai sai số thay đổi là gì ?

• Nguyên nhân chính xảy ra phương sai sai số thay đổi bắt nguồn từ việc sai sót trong quá trình biến đổi chỉnh sửa dữ liệu hoặc sai dạng hàm mô hình hay có thể là mô hình đã bỏ sót các biến quan trọng.

• Một nguyên nhân khác cũng có thể bắt nguồn từ việc sử dụng các thang đo khác nhau cho các quan sát của cùng một biến trong mô hình hồi quy.

3. Hậu quả của phương sai sai số thay đổi là gì ?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity) vẫn không làm thiên lệch và mất đi tính nhất quán (unbiased and consistent) của các ước lượng từ mô hình OLS (Ordinary Least Squares).

Tuy nhiên, hậu quả là quy mô OLS không còn là quy mô ước đạt tốt nhất nữa mà cần phải khắc phục trong những quy mô hạng sang hơn .

Ngoài ra hiện tượng này sẽ làm chệch đi các kiểm định T và F khiến chúng ta đưa ra các kết luận sai lầm.

Các bạn nên tìm hiểu thêm Mô hình OLS là gì? nếu chưa biết khái niệm nhé!

4. Kiểm định phương sai thay đổi trong STATA

khi mô hình có phương sai số thay đổi, ta luôn có thể khắc phục nó bằng hai cách bằng kiểm định phương sai thay đổi trong STATA.

Cách 1 : Vẽ đồ thị sai số biểu lộ phương sai thay đổi trong Stata

• Đầu tiên hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROA trong phần mềm Stata.

• Sau đó dùng lệnh rvfplot và yline(0) để giá trị xuất hiện quanh đường thẳng sai số 0.

Có thể những chấm xanh là những sai số so với từng giá trị ước đạt của những biến trong quy mô đa số tập trung chuyên sâu quanh đường trung bình .

Tuy nhiên các sai số này có vị trí nằm không đối xứng với nhau nên có thể mô hình đang bị hiện tượng phương sai sai thay đổi.

Để rõ ràng hơn chúng ta đi qua kiểm định phương sai thay đổi trong Stata cho chắc hơn nhé!

Xem thêm: Kiểm định phương sai phần dư không đổi trong SPSS

Cách 2 : Chạy kiểm định phương sai thay đổi trong Stata

Giả thuyết:

H0: Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: Mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

• Kiểm định Breusch-Pagan bằng Stata với lệnh: estat hettest

• Kiểm định White trong Stata bằng lệnh: estat imtest,white

Tham khảo thêm: Kiểm định phương sai thay đổi trong SPSS Eview

Có thể thấy trong hai kiểm định thì giá trị Prob > chi2 đều bằng 0.0000 < 0.05 ( mức ý nghĩa 5 % ), điều này chứng tỏ ta phải bác bỏ giả thuyết H0 và gật đầu giả thuyết H1 rằng : Mô hình xảy ra hiện tượng kỳ lạ phương sai sai số thay đổi .Trong quy trình hồi quy mô hình những bạn sẽ kỳ vọng Prob > chi2 lớn hơn mức ý nghĩa 5 % .

Bạn có biết: Trong nghiên cứu đa phần sẽ sử dụng kiểm định White trong Stata bởi vì tính thông dụng của nó!

Kiểm định phương sai thay đổi trong STATA nâng cao

Giả thuyết chung:

H0: Phương sai sai số trong các thực thể là không thay đổi

H1: Phương sai sai số trong các thực thể là thay đổi

Kiểm định Wald trong Stata

Kiểm định Phương sai sai số thay đổi Heteroskedasticity cho mô hình FEM bằng kiểm định Wald trong Stata bằng lệnh: xttest3

Từ tác dụng hình trên ta thấy Prob > chi2 = 0.0000 < 5 % nên bác bỏ H0 và Kết luận Phương sai sai số trong những thực thể là thay đổi .

Lưu ý: Kết luận này là không tốt và chúng ta mong đợi P-value > 5% các bạn nhé!

Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian trong Stata

Kiểm định Phương sai sai số thay đổi Heteroskedasticity cho mô hình REM bằng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian trong Stata bằng lệnh: xttest0

Từ hiệu quả hình trên ta thấy Prob > chi2 = 0.1092 > 5 % nên gật đầu H0 và Kết luận Phương sai sai số trong những thực thể là không thay đổi .

Lưu ý: Kết luận này điều mà chúng ta mong đợi vì P-value > 5% nha các bạn nè :)))

Xem thêm: Hồi quy mô hình FEM và REM trong dữ liệu bảng

5. Khắc phục phương sai sai số thay đổi trong STATA

Có khá nhiều cách cách khắc phục phương sai sai số thay đổi như sau:

• Sử dụng mô hình WLS (Weighted Least Squares), mô hình khá tương tự với mô hình OLS giúp khắc phục phương sai sai số thay đổi tuy nhiên cần phải sử dụng nhiều phép thử để chọn lọc ra được kết quả.

Tham khảo thêm mô hình WLS tại: https://www.stata.com/manuals13/rvwls.pdf

• Biến đổi các biến thành dạng logarit để giảm bớt và khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi.

• Dùng mô hình phương sai sai số chuẩn (Standard Errors or Robust Standard Errors) để khắc phục phương sai sai số thay đổi.

Tham khảo: Khắc phục phương sai thay đổi bằng Eviews

Cách này khá thông dụng để khắc phục hiện tượng kỳ lạ phương sai thay đổi trong quy mô :

Chỉ cần bỏ thêm lệnh ,robust sau lệnh hồi quy mô hình tuyến tính.

Như vậy đến đây bạn hoàn toàn có thể Tóm lại được quy mô với tác dụng này và tự tin rằng đã khắc phục phương sai sai số thay đổi thành công xuất sắc nhé !

Xem thêm: Mô hình hồi quy tuyến tính là gì?

6. Tổng kết

Như vậy MOSL đã giới thiệu đến các bạn các ý chính như sau:

• Phương sai sai số thay đổi là gì?

• Nguyên nhân xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

• Hậu quả của phương sai sai số thay đổi

• Kiểm định phương sai thay đổi trong STATA

• Khắc phục phương sai thay đổi trong STATA

Bên cạnh đó đã nêu rõ khái niệm, phân loại, nguyên do, hậu quả, phát hiện và cách khắc phục bằng ứng dụng khác như SPSS và EVIEWS.
Cuối bài, MOSL xin chúc những bạn học tập và thao tác hiệu suất cao !

Source: https://laodongdongnai.vn
Category: Chia Sẻ Kiến Thức