Which of the following would you expect to be a problem associated with adding lagged values of the dependent variable into a regression equation?
The assumption that the regressors are non-stochastic is violated
A model with many lags may lead to residual non-normality
Adding lags may induce multicollinearity with current values of variables
The standard errors of the coefficients will fall as a result of adding more explanatory variables
Đáp án đúng: C
Khi thêm các giá trị trễ của biến phụ thuộc vào phương trình hồi quy, một vấn đề thường gặp là hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity). Điều này xảy ra vì các giá trị trễ của biến phụ thuộc thường tương quan cao với các giá trị hiện tại của các biến khác trong mô hình. Điều này có thể dẫn đến các ước lượng hệ số không ổn định và khó diễn giải.
Tại sao các lựa chọn khác không đúng:
- Lựa chọn 1: Việc thêm các giá trị trễ của biến phụ thuộc không nhất thiết vi phạm giả định rằng các biến giải thích là không ngẫu nhiên (non-stochastic). Giả định này liên quan đến việc các biến giải thích được coi là cố định trong các mẫu lặp lại, chứ không phải là chúng không tương quan với biến phụ thuộc.
- Lựa chọn 2: Một mô hình với nhiều độ trễ có thể dẫn đến vi phạm tính chuẩn của phần dư (residual non-normality) nếu các độ trễ được thêm vào không thực sự cải thiện mô hình hoặc nếu các độ trễ này che lấp các vấn đề khác trong dữ liệu. Tuy nhiên, đây không phải là vấn đề chính hoặc duy nhất liên quan đến việc thêm các giá trị trễ của biến phụ thuộc.
- Lựa chọn 4: Việc thêm các biến giải thích vào mô hình không phải lúc nào cũng làm giảm sai số chuẩn của các hệ số. Mặc dù việc thêm các biến có thể làm tăng R-squared và giảm sai số chuẩn, nhưng nó cũng có thể làm tăng phương sai của các ước lượng nếu các biến mới có tương quan cao với các biến hiện có (đa cộng tuyến).
Tuyển chọn hơn 100+ câu trắc nghiệm Kinh tế lượng trọng tâm - có đáp án dành cho các bạn sinh viên Đại học - Cao đăng ôn thi để đạt kết quả cao trong kì thi sắp diễn ra.
