MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU
Một trong các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là không có tự tương
quan hay tương quan chuỗi các nhiễu U
i
trong hàm hồi quy tổng thể. Nhưng trong thực tế
liệu có hiện tượng tự tương quan xảy ra hay không? Nguyên nhân của hiện tượng đó là gì?
Nếu coa hiện tượng tương quan thì liệu có còn áp dụng được phương pháp bình phương nhỏ
nhất nưa hay không? Làm thế nào để biết hiện tượng tự tương quan có xảy ra? Cách khắc
phục như thế nào? Đó là một loạt các câu hỏi mà chúng ta cần giải quyết trong đề tài này.
Với bài tập vận dụng thực tế, nhóm 12 đã thực hiện đề tài phát hiện và khắc phục hiện
tượng tự tương quan trong bộ số liệu cụ thể về tổng sản phẩm quốc nội GDP, đầu tư trực
tiếp nước ngoài FDI, xuất khẩu EX và chi tiêu của Chính phủ G.
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÍ THUYẾT
1.1 Bản chất của hiện tượng tự tương quan
Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các
quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các só liệu chuỗi thời gian) hoặc không
gian (trong số liệu chéo).
Trong phạm vi hồi quy, mô hình tuyến tính cổ điển giả thiết rằng không có sự tương
quan giữa các nhiễu U
i
, nghĩa là:
Cov (U
i
,U
j
) = 0 ( i ≠j )
Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả thiết rằng thành phần nhiễu gắn với một quan
sát khác.
Tuy nhiên trong thực tế có thể xáy ra hiện tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát
lại có thể phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là:

nghiên cứu mối quan hệ giữa tiêu dùng và thu nhập, chúng ta thấy rằng tiêu dùng ở thời kì
hiện tại chẳng những phụ thuộc vào thu nhập hiện tại mà còn phụ thuộc vào tiêu dùng ở thời
kì trước đó, nghĩa là:
Trong đó :
: tiêu dùng ở thời kì t
: thu nhập ở thời kì t
: tiêu dùng ở thời kì t-1
: nhiễu
:các hệ số
Chúng ta có thể lí giải mô hình như sau: Người tiêu dùng thường không thay đổi thói
quen tiêu dùng…, như vậy nếu ta bỏ qua số hạng trễ trong mô hình,số hạng sai số sẽ mạng
tính hệ thống do ảnh hưởng của tiêu dùng thời kì trước lên tiêu dùng thời kì hiện tại.
1.2.2. Nguyên nhân chủ quan
Đó là nguyên nhân thuộc về việc xử lí số liệu và định ra mô hình:
a. Xử lí số liệu
Trong phân tích thực nghiệm, số liệu thô thường được xử lí. Chẳng hạn trong hồi quy
chuỗi thời gian gắn với các số liệu quý, các số liệu này thường được suy ra từ số liệu tháng
bằng cách cộng đơn giản 3 quan sát theo tháng rồi chia cho 3.
Việc lấy trung bình này làm trơn các số liệu và làm giảm sự dao động trong số liệu
tháng. Do vậy đồ thị số liệu quý trơn tru hơn nhiều so với số liệu tháng.
Chính sự làm tròn này có thể dẫn tới sai số hệ thống trong các nhiễu ngẫu nhiên và gây
ra tự tương quan.
Một kiểu xử lí khác là phép nội suy và ngoại suy số liệu.Chẳng hạn tổng điều tra dân số
được tiến hành 10 năm 1 lần, lần cuối cùng vào năm 1997. Nếu cần số liệu cho 1 năm, nằm
giữa 2 cuộc điều tra, cách phổ biến là nội suy, kĩ thuật này có thể gây ra sai số hệ thống mà
không có số liệu gốc.
b. Sai lệch khi lệch mô hình:
Đây là nguyên nhân thuộc về lập mô hình.Có 2 loại sai lầm có thể gây ra hiện tượng tự
tương quan.
Một là: Không đưa đủ các biến vào trong mô hình. Việc không đưa đủ các biến vào

MC là chi phí biên
Q là sản lượng sản phẩm
β
1
, β
2
,β
3
là các hệ số.
Nhưng ta lại ước lượng hàm hồi quy dưới dạng
Chúng ta hãy xem thử đường cong chi phí biên ứng với mô hình đúng( đường dấu chấm)
và đường thẳng chi phí ở hình sau:
MC[Q]