HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN VÀ CÁCH KHẮC PHỤC HIỆN TƯỢNG

Tự tương quan là gì? | Autocorrelation là gì? Tự tương quan hay nói một cách khác là Autocorrelation là hiện tượng mà tại kia hạng nhiễu tại thời gian t (hay có cách gọi khác là sai số) thường được kí hiệu là ut có đối sánh với hạng nhiễu tại thời điểm (t-1) hoặc ngẫu nhiên hạng các nào trong thừa khứ.

Bạn đang xem: Hiện tượng tự tương quan và cách khắc phục hiện tượng


Ví dụ: Nếu lúc này trời mưa, dữ liệu cho biết ngày mai trời có tương đối nhiều khả năng mưa hơn hôm nay trời quang quẻ đãng.Khi nói tới đầu tư, một cổ phiếu rất có thể có tỷ suất mang lại lợi ích tự tương quan dương mạnh mẽ, cho thấy thêm rằng trường hợp nó “tăng” vào trong ngày hôm nay, thì nhiều tài năng nó cũng trở nên tăng vào trong ngày mai.

Đương nhiên, trường đoản cú tương quan có thể là một luật pháp hữu ích cho những nhà giao dịch thanh toán sử dụng;đặc biệt là so với các nhà đối chiếu kỹ thuật.


hiện tượng lạ tự đối sánh trong tài chính lượng hay còn được gọi là Autocorrelation là hiện tượng lạ mà tại kia hạng nhiễu tại thời điểm t (hay còn được gọi là sai số) thường xuyên được kí hiệu là ut có đối sánh tương quan với hạng nhiễu tại thời khắc (t-1) hoặc ngẫu nhiên hạng nhiều nào trong vượt khứ. Thường xảy ra trong dữ liệu bảng (panel data) và trong tài liệu chuỗi thời hạn (time-series).umakarahonpo.com
Tự tương quan, nhiều lúc được điện thoại tư vấn là tương quan nối tiếp trong trường hợp thời hạn rời rạc, là đối sánh của biểu thị với một bạn dạng sao bị trễ của nó như một hàm của độ trễ.https://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation

Trong dữ liệu chuỗi thời hạn (time-series) tự đối sánh được call là Autocorrelation và trong dữ liệu bảng (panel-data) tự đối sánh tương quan được hotline là Serial Correlation. Công thức chung như sau:

Uit = β*Uit-1 + cit

(U là hạng nhiễu trên t và t-1, hệ số β ≠ 0 thì gồm TTQ và ngược lại)

( i = 0 là time-series)


Hiện tượng này vi phạm giả thuyết trong quy mô hồi quy đường tính cổ xưa giả định rằng tình dục tự tương quan không tồn tại trong các nhiễu ui .

Hiện tượng tự tương quan và đối sánh tương quan chuỗi là tương tự nhau tuy nhiên vẫn có 1 số tác giả định nghĩa hai cụm từ này không giống nhau, trong bài viết này umakarahonpo.com xem xét chúng là đồng nhất.


*
*
*
*
Cách phát hiện tự tương quan

3.2. Kiểm nghiệm tự tương quan bằng kiểm định Durbin-Watson với tài liệu chuỗi thời gian

Nhớ khai báo dữ liệu chuỗi thời gian bởi câu lệnh: tset timevar (trong đó timevar là biến thời gian của mô hình) mang lại Stata nhấn nhé!

Lưu ý: Sau khi hồi quy quy mô thì mới dùng 3 phương pháp dưới để chu chỉnh tự tương quan.

Giả thuyết H0:

H0 : quy mô không xẩy ra hiện tượng tự đối sánh

H1: mô hình xảy ra hiện tượng lạ tự tương quan

Cách 1:Kiểm định bằng phương pháp Durbin-Watson

Durbin-Watson luôn luôn tạo ra dải số phân tách từ 0 cho 4. Các giá trị gần 0 cho thấy thêm mức độ đối sánh tương quan dương mập hơn, những giá trị sát 4 cho thấy thêm mức độ tự đối sánh tương quan âm lớn hơn, vào khi các giá trị ngay gần giữa hơn cho biết mức độ tự tương quan ít hơn.

Dùng lệnh: dwstat


Cách 2:Sử dụng Durbin’s alternative nhằm hiện mức ý nghĩa cho bí quyết 1

Bạn bao gồm biết: Kiểm định Durbin-Watson hoàn toàn có thể được ánh xạ tuyến đường tính theo mối tương quan Pearson giữa các giá trị với độ trễ của chúng.

Xem thêm: Hướng Dẫn Cách Tắt Wifi Trên Modem Tp Link, Viettel, Cách Tắt Mạng Wifi Viettel, Fpt Từ Xa

Dùng lệnh: estat durbinalt


Funfact: Trong phần này umakarahonpo.com hướng dẫn chúng ta cách tra bảng kiểm định durbin watson bởi vì nó khá tinh vi và thực sự không cần thiết khi đã gồm các phần mềm data analysis hiện nay đại giúp bạn làm điều này.

Cách 3:Sử dụngkiểm định Breusch-Godfrey

Lưu ý: trường đoản cú tương quan của những bậc cao hơn và có thể áp dụng mang đến dù các bộ hồi quy có bao hàm độ trễ của biến dựa vào hay không còn gọi là thử nghiệm Breusch-Godfrey.

Lệnh: bgodfrey


Kết trái từ cách 2 và giải pháp 1 hầu hết cho p-value dữ liệu bảng và setup dữ liệu mang lại Stata hiểu bởi câu lệnh: xtset bank YEAR

Sau khi hồi quy quy mô dùng lệnh: xtserial + như hình dưới


Kết quả với bộ tài liệu này thì p-value = 0.0849 > 0.05 nên gật đầu H0 và tóm lại mô hình không xẩy ra hiện tượng tự tương quan.

4. Biện pháp khắc phục hiện tượng kỳ lạ tự đối sánh tương quan trong stata

Giống như trong trường hợp của phương sai nạm đổi, bạn cần sử dụng đến mong đoán dựa vào cơ sở kinh nghiệm (educated guess) hoặc một loại chuyển hóa nào đó về mô hình hồi quy gốc để trong quy mô đã được đưa hóa ko còn chạm mặt phải vấn đề đối sánh chuỗi nữa. Có rất nhiều cách hạn chế và khắc phục như sau:

4.1. đưa hóa không đúng phân bậc 1

Với cách này bạn sẽ đưa toàn cục dữ liệu về dạng không nên phân bậc 1 có nghĩa là lấy hiệu số giữa hai kỳ quan gần cạnh thứ t và t-1 cho từng biến trong tế bào hình.

May vắt trong Stata các bạn không yêu cầu làm phức hợp như vậy mà chỉ việc dùng lệnh D. Sống phía trước những biến như sau:

reg D.Y D.X1 D.X2 D.X3

4.2. Chuyển hóa tổng hóa

Các giá bán trị mong lượng p của những tham số thu được chính vì như vậy được biết với tên thường gọi là các ước lượng bình phương nhỏ xíu nhất tổng thể khả thi viết tắt là FGLS (Feasible Generalized Least Squares estimators).

Tham khảo ngay lập tức nếu chưa biết Mô hình FGLS là gì? nhé!

Trong phần mềm Stata đối với dữ liệu bảng ta gồm lệnh sau nhằm khắc phục hiện tượng lạ tự tương quan:

xtgls ,corr(ar1)

Với trả định ut theo chính sách AR(1) là phù hợp, hồi quy et theo et-1, áp dụng et làm cho biến đại diện cho ut, một trả định bao gồm thể tương xứng trong những mẫu lớn, bởi vì trong các mẫu bự