Studiul modelului liniar cind ipotezele clasice asupra erorilor nu mai sunt realizate

STUDIUL MODELULUI LINIAR CIND IPOTEZELE CLASICE ASUPRA ERORILOR NU MAI SUNT REALIZATE

1. Ipoteza de independenta a erorilor

S-a studiat anterior modelul liniar de regresie sub ipoteza ca erorile sunt independente. In cazul in care erorile e_t sunt corelate, matricea de varianta si covarianta a erorilor W_e nu se mai reduce la , iar estimatorii parametrilor modelului general Y=Xa+e, cu E(e_t)=0, t=1,2,,T si nu mai poseda aceleasi proprietati ca in cazul erorilor independente.

Fie vectorul estimatorilor parametrilor a. Estimatorul trebuie sa fie liniar in raport cu variabilele endogene Y, adica , unde M este o matrice de coeficienti. Estimatorul este nedeplasat deoarece:

(pentru ca ).

Pentru ca trebuie sa impunem conditia MX=I, rezultand ca:

Matricea de varianta si covarianta a estimatorilor (tinind cont ca ) este:

Punind conditia ca sa fie minimala, sub restrictia MX=I si rezolvind aceasta problema de extremum conditionat, rezulta ca matricea M este de forma:

Prin inlocuire si calcul se obtine:

Estimatorul astfel obtinut este un estimator liniar, nedeplasat si de dispersie minima. El a fost obtinut prin MCMMP generalizata. Se observa imediat ca daca erorile sunt independente, adica , atunci , adica regasim estimatorul obtinut prin MCMMP obisnuita.

In cazul in care erorile sunt corelate, determinarea estimatorului necesita cunoasterea matricei de varianta si covarianta a erorilor . In aplicatii, deoarece este necunoscuta, se lucreaza cu estimatia ei , ceea ce nu antreneaza erori prea grave.

Corelarea erorilor poate imbraca diverse forme. Cel mai frecvent se studiaza cazul cand (se spune ca erorile urmeaza un proces autoregresiv de ordinul intai).

Modelul liniar general Y=Xa+e, scris si sub forma:

(1) , t=1, 2, ,T

(in care , iar asupra erorilor facem ipotezele cunoscute: , , pentru si ), poate fi pus sub urmatoarea forma:

- ecuatia (1) scrisa pentru t-1 este: pe care o inmultim cu r (presupunem ):

(2)

Prin scaderea (1)-(2) obtinem:

(3)

Daca s-ar cunoaste parametrul r, atunci ecuatia (3) ar putea fi scrisa sub forma:

(4)

unde:

, i=1,2,,p.

Deoarece, prin ipoteze, erorile sunt independente, se poate aplica MCMMP obisnuita ecuatiei (4) care va conduce la estimatorul nedeplasat si de minima dispersie.

Dar, cum parametrul r nu este cunoscut, pentru estimarea parametrilor unei ecuatii de regresie atunci cand erorile sunt corelate (sub forma unui proces autoregresiv de ordinul I, , stationar, adica media si dispersia sunt independente de timp, iar ) se pot aplica urmatoarele metode:

Metoda I:

1.               Se aplica MCMMP obisnuita ecuatiilor (1) fara a tine cont ca erorile sunt corelate. Se obtine estimatorul al lui a si se determina valorile ajustate si estimatiile erorilor .

2.               Dam o estimare a parametrului r aplicand MCMMP obisnuita ecuatiei , obtinand .

3.               Inlocuim r cu in ecuatia (3) si aplicam MCMMP obisnuita acestei ecuatii. Se obtine estimatorul pentru parametrul a.

Evident, pentru esantioane mici, estimatorul nu prezinta garantii ca are proprietatile dorite.

Metoda II:

Ecuatia (3) de mai inainte se poate scrie si sub forma:

(5)

Se aplica MCMMP obisnuita ecuatiilor (3) si (5) astfel:

1.              Dam o valoare initiala lui r, de exemplu r₀=0 in ecuatia (3) si obtinem o prima estimatie a parametrilor

2.              Inlocuim in ecuatia (5) si efectuand regresia, obtinem o noua valoare pentru r, notata r₁

3.              Inlocuim r cu r₁ in ecuatia (3) si efectuam o noua regresie, obtinand estimatorul s.a.m.d.

4.              Se opresc iteratiile daca valorile gasite in doua iteratii succesive nu difera decat printr-un numar oricat de mic dorit (se spune ca estimatorii , i=1,2, converg).

Metoda III (baleiaj):

Presupunem ca , ia succesiv valorile:

.

Aplicam MCMMP obisnuita ecuatiei (3) pentru fiecare valoare a lui r si calculam reziduurile . Se retine valoarea lui r care da cea mai mica suma a patratelor erorilor , careia ii corespund estimatorii ai parametrilor.

Exista si alte proceduri de estimare a parametrilor in cazul cand erorile sunt corelate.

1.1. Testarea ipotezei de independenta a erorilor

Atunci cand ipotezele fundamentale ale modelului liniar al regresiei nu sunt indeplinite proprietatile estimatorilor parametrilor sufera. Astfel, sub ipoteza I₂ referitoare la distributia erorilor si la independenta lor, estimatorii obtinuti sunt nedeplasati si au varianta minimala. Daca erorile sunt corelate, estimatorii raman, in general, nedeplasati, dar matricea de varianta si covarianta a acestora nu mai este . Pentru a ne asigura de independenta erorilor trebuie sa efectuam teste. Este vorba despre testul lui Durbin si Watson.

Modelul liniar general al regresiei:

se poate scrie sub forma:

unde: si .

Se aplica MCMMP obisnuita si se obtine un estimator , calculandu-se valorile ajustate si erorile estimate .

Reziduurile estimate depind de sirul erorilor si de sirul valorilor exogene , deoarece:

.

Se considera variabila aleatoare, notata , numita si statistica Durbin-Watson definita prin ecuatia:

.

Durbin si Watson au determinat densitatea de probabilitate a variabilei aleatoare , notata si au aratat ca oricare ar fi sirul de exogene considerate, curbele reprezentative ale lui oscileaza intre doua curbe limita si . Aceste functii depind de numarul de observatii (T), de numarul de variabile exogene veritabile ce figureaza in model (m) si de sirul erorilor . Cele doua curbe limita (reprezentate grafic in figura) sunt atinse pentru anumite siruri de exogene x_t si sunt simetrice in raport cu axa de abscisa 2.

Scopul este de a sti daca erorile modelului sunt autocorelate. Cel mai frecvent se cauta testarea legaturii erorilor printr-o relatie de forma . Se spune ca erorile urmeaza un proces autoregresiv de ordinul intai.

Vrem sa testam ipoteza I₀: (absenta autocorelatiei erorilor), contra ipotezei I₁: (erorile sunt autocorelate).

La un nivel de semnificatie a dat, Durbin si Watson au determinat doua valori, d₁ si d₂, in functie de numarul de observatii (T) si de numarul de exogene veritabile (m) corespunzatoare fiecareia din curbele limita.

Se calculeaza statistica cu relatia data si se observa ca:

1.     daca , atunci se accepta I₁;

2.     daca , atunci exista indoieli ca legatura dintre erori este de forma

3.     daca , atunci se accepta I₀.

In tabelul urmator sunt date cateva valori uzuale pentru d₁ si d₂ in functie de T si m, pentru nivelul de semnificatie a=0,05:

Tabela D-W

1.2. Experienta de calcul

I. Se cunosc urmatoarele date referitoare la evolutia in timp a unei variabile economice (in preturi constante):

Pe aceasta serie cronologica, utilizind modelul ,s-a aplicat MCMMP, obtinandu-se estimatorii:

;

De asemenea, s-a calculat varianta estimatorilor si ecartul-tip al acestora: si valorile ajustate ale variabilei endogene si ale reziduurilor

Ne propunem sa cercetam o eventuala autocorelare a erorilor.

Rezolvare:

Pentru a putea utiliza testul Durbin-Watson trebuie ca numarul de observatii T sa fie suficient de mare (in practica T>15), iar modelul sa contina un termen constant.

Statistica Durbin-Watson definita de ecuatia conduce, conform datelor din tabel, la: .

Durbin si Watson au aratat ca pentru un proces stationar (primele doua momente ale variabilei aleatoare independente de timp), valoarea calculata a statisticii este cuprinsa intre 0 si 4, cu absenta corelatiei in vecinatatea lui 2. Intre aceste valori limita, tabela D-W furnizeaza, la pragul de seminificatie a, diferite intervale de valori corespunzatoare prezentei autocorelatiei pozitive sau negative, absentei autocorelatiei si situatiilor de indecizie, astfel:

1.     daca , atunci erorile sunt pozitiv autocorelate;

2.     daca , atunci exista indoieli ca erorile ar fi corelate;

3.     daca , atunci erorile sunt independente;

4.     daca , atunci exista indoieli ca erorile ar fi corelate;

5.     daca , atunci erorile sunt negativ corelate.

In exemplul nostru, numarul de exogene veritabile in model este (m=1) si dispunem de T=15 observatii.

Tabela D-W furnizeaza valorile d₁=1,08 si d₂=1,36 la pragul de semnificatie a=0,05.

Deoarece , suntem intr-o situatie de indecizie, nu putem sa spunem ca erorile sunt corelate.

II. In tabelul urmator sunt date, pentru perioada 1985-2002:

volumul investitiilor in agricultura, y_t;

produsul intern brut agricol, x_1t;

indicele volumului importurilor pentru agricultura, x_2t.

Se cere:

1.           Determinarea legaturii dintre investitii, PIB si volumul importurilor;

2.           Testarea autocorelatiei erorilor;

3.           Daca exista autocorelatie, cum se pot inlatura efectele acesteia?

Rezolvare:

Studierea legaturii dintre variabilele economice amintite se poate efectua cu modelul de regresie multipla:

Aplicarea MCMMP conduce la urmatoarea estimare a modelului:

Coeficientul de corelatie multipla are valoarea calculata: R²=0,98

2. Dupa calcularea reziduurilor estimate, , statistica Durbin-Watson este: . Conform tabelei D-W, pentru α=5%, T=18 observatii si m=2 variabile exogene veritabile, rezulta: d₁=1,05>, ceea ce conduce la concluzia ca erorile sunt corelate pozitiv.

3. Pentru a inlatura efectele autocorelatiei erorilor, se procedeaza astfel:

- scriem dependenta dintre variabile

(1) , pentru momentul t-1:

(2)

- inmultim (2) cu ρ si efectuam scaderea (1)-(2):

cautam o estimatie a coeficientului ρ. Observam ca ρ este coeficientul variabilei y_t-1 in relatia anterioara. Efectuam o regresie cu MCMMP pe ultima ecuatie, fara sa tinem cont de relatiile dintre coeficienti, adica pe ecuatia:

unde a₀=a(1- ρ) , a₁=b, a₂=-bρ, a₃=c, a₄=-cρ si

Efectuind calculele, obtinem:

Estimatia gasita pentru coeficientul ρ este

cu ajutorul estimatiei gasite, transformam variabilele modelului initial pentru o noua regresie:

se aplica MCMMP ecuatiei:

, si rezulta:

Coeficientul de corelatie multipla este acum R²=0,88 iar statistica Durbin-Watson . Testul de independenta conduce acum la concluzia ca erorile sunt independente, deoarece:

4-d₂=2,47>=1,54>d₂=1,53

2. Ipoteza de normalitate a erorilor

Unele proprietati ale estimatorilor nu depind de normalitatea erorilor. De exemplu, distributiile asimptotice ale estimatorilor necesita doar existenta primelor doua momente (media si dispersia) ale erorilor si nu in mod obligatoriu ca sa urmeze o lege normala. Acest lucru nu este insa valabil pe esantioane mici. Testarea ipotezelor si intervalele de incredere nu mai au aceleasi proprietati daca legea de distributie a erorilor nu este legea normala. Pentru a caracteriza deviatiile de la legea normala se utilizeaza doi coeficienti:

a)     coeficientul de asimetrie, calculat prin raportul:

unde: este momentul centrat de ordinul 3. Daca , atunci seria de date este deplasata spre dreapta fata de legea normala, iar daca , exista o deviere spre stanga.

b)     coeficientul de aplatizare, calculat prin raportul:

O valoare pozitiva pentru indica faptul ca distributia este mai putin aplatizata decat distributia normala, in timp ce o valoare caracterizeaza o distributie mai aplatizata decat cea normala.

Aceste deviatii afecteaza testele si intervalele de incredere ale estimatorilor. Studiul teoretic al acestor deviatii este complex. Pentru a obtine teste si intervale de incredere mai robuste, in practica se procedeaza astfel:

1.                Se efectueaza o regresie cu metodele uzuale si se determina o estimatie a reziduurilor .

2.                Se examineaza cele T reziduuri estimate si se repereaza cele a caror valoare absoluta este foarte mare.

3.                Se elimina din seria de date observatiile corespunzatoare acestor erori foarte mari sau se corecteaza aceste observatii astfel ca sa se ajunga la valori cat mai normale ale erorilor.

4.                Se efectueaza o noua regresie pe esantionul corectat. Proprietatile estimatorilor obtinuti vor depinde de regula adoptata in etapa anterioara. De exemplu, se poate adopta regula de a respinge sau corecta observatiile corespunzatoare reziduurilor a caror valoare absoluta este mai mare decat de trei ori media erorilor absolute.

3. Ipoteza de heteroscedasticitate

Sa presupunem, deci, ca desi sunt independente, dispesia erorilor variaza in functie de t. In acest caz, estimatorii obtinuti sunt inca nedeplasati. Dar, momentele centrate de ordinul doi nemaifiind constante se comite o eroare de calcul a ecartului-tip al estimatorilor. Se poate evalua deplasarea in estimatia lui . Aceasta deplasare depinde de natura si importanta heteroscedasticitatii, adica de sirul de valori . Deplasarea este nula daca sunt realizate relatiile urmatoare:

(1) ;

(2) .

Aceste relatiile sunt realizate atunci cand nu exista nicio legatura sistematica intre si .

Homoscedasticitatea erorilor se admite in seriile cronologice atunci cand ordinul de marime al variabilelor este apropiat pentru diverse observatii. Dar, in studiul datelor micro-economice, variabilele pot avea ordine de marime foarte diferite. Acest fapt conduce la erori de estimare importante pentru coeficientii unui model econometric.

Daca putem evalua varianta erorilor atunci, in loc sa determinam parametrii din conditia ca suma patratelor erorilor sa fie minima, acestia pot fi determinati din conditia ca sa fie minima.

Pentru modelul elementar , estimatorii si vor fi cei care minimizeaza expresia

In cazul in care (dispersiile reziduurilor) variaza proportional cu valorile variabilei exogene, se poate pune conditia ca sa fie minima.

3.1. Experienta de calcul

Ne propunem sa studiem legatura dintre volumul investitiilor si suprafata cultivata. Pe un esantion de 30 de intreprinderi agricole s-au obtinut urmatoarele date:

Aplicand MCMMP pe intregul esantion cu modelul elementar , obtinem:

si .

Dorim sa testam ipoteza de homoscedasticitate a erorilor. In acest scop efectuam doua regresii separate, una pe primele 12 observatii, alta pe ultimele 12 (valorile lui X fiind ordonate crescator).

Fie SPE₁ si SPE₂ suma patratelor erorilor relative la cele doua regresii.

Regresia lui Y in raport cu X pentru primele 12 observatii, conduce la:

si ; ,

iar regresia pe ultimele 12 observatii da:

si ; .

In cazul in care erorile ar fi distribuite normal si homoscedastice, variabilele aleatoare , respectiv ar trebui sa urmeze fiecare o distributie hi-patrat cu (T-d-k-p) grade de libertate, unde T este numarul de observatii, d este numarul de observatii omise (in cazul nostru d=6), k este numarul de observatii luat in fiecare regresie separata, iar p este numarul parametrilor de estimat. In exemplul nostru T-d-k-p=10. In aceste conditii, variabila aleatoare are o distributie Fisher cu 10 si respectiv 10 grade de libertate (F_10,10). Cu datele calculate, obtinem . Din tabelele distributiei Fischer-Snedecor, la pragul de semnificatie a=0,05 gasim F_tab=2,97. Deoarece F_calc=51,01>F_tab=2,97 se admite ipoteza de heteroscedasticitate a erorilor.

Daca presupunem acum ca varianta erorilor este proportionala cu patratul valorilor variabilei exogene, adica , l fiind o constanta nenula, atunci efectele heteroscedasticitatii pot fi corectate prin transformarea modelului. Impartind fiecare termen al ecuatiei de regresie prin x_t, rezulta:

sau , unde: si

Se observa ca

Prin urmare, modelul transformat are erorile homoscedastice, deoarece dispersia lor este independenta de timp. Efectuand regresia pe modelul transformat, rezulta:

Revenind in variabilele initiale obtinem:

Efectuand calculele, rezulta:

; ; , adica:

sau .

Sa remarcam faptul ca panta dreptei de regresie (dupa corectarea heteroscedasticitatii) este mai mica decat cea obtinuta inaintea corectarii.

Ipoteza de independenta a erorilor in raport cu varibilele exogene

Se stie ca sub aceasta ipoteza fundamentala estimatorii obtinuti au proprietati optimale (nedeplasati, cu varianta minimala). Cand ipoteza nu mai este satisfacuta aceste proprietati nu mai sunt valabile. Cu cat coeficientul de corelatie liniara () dintre si este mai mare, cu atat deplasarea estimatorilor va fi mai mare. In astfel de cazuri este de preferat sa se aleaga un alt model econometric pentru studierea legaturii dintre variabile.

La fel trebuie procedat si atunci cand se constata ca varianta erorilor nu este finita.

5. Ipoteza referitoare la faptul ca variabilele  modelului sunt observate fara eroare

Atunci cand variabilele care apar in model nu sunt variabile observate fara eroare, va exista o corelatie intre reziduuri si exogenele din model.

In acest caz, pentru a obtine estimatori convergenti, s-a dezvoltat o metoda de estimare speciala, numita "metoda variabilelor instrumentale", pe care o prezentam mai jos.

Fie modelul liniar general:

, t=1, 2, ,T,

care, cu notatiile obisnuite, se scrie in forma matriciala Y=Xa+e. Notam cu si valorile reale (necunoscute acum pentru ca observatiile Y si X contin erori!) ale variabilelor din model.

Putem scrie ca , , unde m si g sunt variabile aleatoare. Vom presupune ca m si g satisface ipotezele fundamentale (medie zero, varianta finita, independente).

Inlocuind X si Y prin expresiile lor, obtinem modelul , unde . Aceasta arata ca in modelul initial, Y=Xa+e , reziduurile e sunt corelate cu X prin intermediul lui g

Presupunem acum ca se cunosc alte p variabile exogene Z_i, i=1,2,,p necorelate cu m g si h, deci necorelate cu e

Acest lucru inseamna ca , i=1,2,,p. Consideram modelul initial Y=Xa+e scris sub forma:

(1) ,

unde , ,,

Inmultim, succesiv, ecuatia (1) cu Z₁, Z₂, Z_p si aplicam operatorul de medie E fiecarei ecuatii. Se obtine sistemul:

(2)

Metoda de estimare VI (variabilelor instrumentale) consta in a lua ca estimatori exact solutiile sistemului de ecuatii (2), in care sperantele matematice sunt inlocuite cu momentele empirice corespunzatoare:

, i=1,2,,p

, i,j=1,2,,p

Daca notam:

si sistemul (2) transformat se scrie sub forma matriciala: , iar pentru ca este inversabila, obtinem estimatorul:

.

Sa observam similitudinea cu estimatorii obtinuti prin MCMMP:

1.     MCMMP obisnuita:

2.     MCMMP generalizata:

3.     metoda VI: .

Se trece de la 1. la 2. inlocuind prin .

Se trece de la 1. la 3. inlocuind prin .

Cunoasterea primei formule permite exprimarea celorlalte doua.

Estimatorul obtinut prin metoda VI este un estimator deplasat pentru a, dar converge in probabilitate catre a pentru T suficient de mare.

Pentru a putea utiliza metoda VI trebuie gasite atatea variabile instrumentale cate exogene contine modelul. Aceste variabile instrumentale trebuie sa fie necorelate cu reziduurile, dar puternic corelate cu exogenele modelului. Aceste restrictii limiteaza alegerea variabilelor instrumentale si, prin urmare, metoda VI nu este o metoda generala de estimare.

5.1. Experienta de calcul

Consideram o ancheta pe bugetele de familie pentru a studia consumul dintr-un anumit produs. Ancheta cuprinde un esantion de T familii. Facem urmatoarele notatii:

y_1t: cheltuielile totale ale familiei t;

y_2t: cheltuielile relative la produsul studiat;

V_t: veniturile familiei t;

si scriem ecuatiile:

(1)

(2)

Ne propunem sa exprimam cheltuielile relative la produsul studiat in functie de cheltuielile totale. Din ecuatia (1) avem ca si inlocuind in (2), rezulta:

sau, punand :

(3) .

Sa observam ca este corelat cu y_1t prin intermediul lui e_1t

Vom estima a si b din ecuatia (3) introducand o variabila instrumentala.

Fie VD_t venitul declarat de familia t. Este evidenta corelatia puternica dintre variabilele VD_t si V_t.

Dimpotriva, venitul declarat VD_t nu este corelat cu , care este ecartul intre cheltuielile totale si veniturile familiei t. Rezulta ca VD_t nu va fi corelat cu . Utilizam venitul declarat ca variabila instrumentala.

Pentru simplificarea calculelor, centram variabilele din model:

, t=1,2,,T

(4)

Daca aplicam MCMMP ecuatiei (4), obtinem estimatorul:

(5).

Folosim insa metoda variabilelor instrumentale. Pentru aceasta, consideram variabila instrumentala centrata . Inmultind ecuatia (4) cu variabila instrumentala centrata si aplicand operatorul de medie E, rezulta:

.

Dar, cum si VD_t nu sunt corelate, inseamna ca , iar acum inlocuind E cu media empirica, obtinem:

,

de unde:

.

Am obtinut practic estimatorul (5) in care variabila s-a inlocuit cu variabila instrumentala atat la numarator, cat si la numitor.

BIBLIOGRAFIE

1. Andrei, T.                            Statistica si econometrie, Editura Economica, Bucuresti, 2004

2. Cenusa, Ghe. (coord.)   Matematici pentru economisti, Editura CISON, Bucuresti, 2000

3. Chow, G.                             Econometrics, McGraw Hill, New York, 1989

Dobrescu, E. Tranzitia in Romania-Abordari econometrice, Editura Economica, Bucuresti, 2002

5. Gheroghita, M.                  Modelarea si simularea proceselor economice, Editura ASE, Bucuresti, 2001

6. Giraud, R. -                         Econometrie, Economica, 49 rue Hericart, Paris, 1990

7. Gourieroux, C.                    Statistique et Modeles Econometriques,

Monfort, A. Economica, Paris, 1989

8. Gujarati, R.N.                      Essentials of Econometrics, McGraw Hill, New York, 1998

9. Isaic-Maniu, Al.                  Statistica pentru managementul

Mitrut, C. afacerilor, Editura Economica, 1995

Voineagu, V.

10. Malinvaud, E.                   Methodes statistiques de l'econometrie, Dunod, Paris, 1978

11. Onicescu, O.                     Incertitudine si modelare economica

Botez, M. (Econometrie informationala), Editura Stiintifica si Enciclopedica, Bucuresti, 1985

12. Pecican, E.S.                      Econometria pentru economisti; Econometrie-teorie si aplicatii,

Editura Economica, Bucuresti, 2003

13. Pecican, E.S. Econometrie, Editura All, Bucuresti, 1994

1 Tasnadi, Al. Econometrie, Editura A.S.E., 2001

15. Tasnadi, Al.                       Econometrie - proiect, Editura A.S.E.,

Cretu, A. 2003

Peptan, E.

16. Tanasoiu, O.                     Modele econometrice, Editura A.S.E.,

Pecican, E.S. 2001

Iacob, A.

17. Tanasoiu, O.                     Econometrie-studii de caz, Editura A.S.E., 1998

18. Tanasoiu, O.                     Econometrie aplicata, Editura Arteticart,

Iacob, A. Bucuresti, 1999

19. www.asecib.ase.ro/soft.htm