1. Tự tương quan là gì?
Thuật ngữ 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 số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo)
Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, ta giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên Ui, nghĩa là:
Từ hình 4.1 (a) tới (d) cho thấy rằng có một dạng giữa các sai số Ui. Hình 4.1 (a) cho thấy dạng chu kỳ; hình 4.1 (b) và (c) cho thấy các xu hướng tuyến tính đi lên hay đi xuống của các sai số; hình 4.1 (d) cho thấy các sai số có 2 dạng: xu hướng tuyến tính và bình phương. Chỉ có hình 4.1 (e) là cho thấy dạng không có hệ thống, ủng hộ cho giả định không có sự tương quan ừong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển.
2. Nguyên nhân của sự tương quan
2.1. Nguyên nhân khách quan
- Quán tính: Nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian ừong kinh tế là quán tính. Chúng ta đều biết các chuỗi thời gian như: tổng sản phẩm, chỉ số giá, thất nghiệp… mang tính chu kỳ. Chẳng hạn, ở giai đoạn đầu của thời kỳ khôi phục kinh tế, tổng sản phẩm có xu hướng đi lên, do đó giá trị của chuỗi ở thời điểm sau thường cao hơn ở thời điểm trước và khi hồi qui chuỗi thời gian, các quan sát kế tiếp có nhiều khả năng phụ thuộc nhau.
- Hiện tượng mạng nhện: Người ta thấy rằng việc cung nhiều mặt hàng nông sản biểu hiện hiện tượng “ mạng nhện”, ứong đó lượng cung phản ứng lại với giá có trễ một khoảng thời gian, vì các quyết định cung cần phải mất một khoảng thời gian để thực hiện, người ta gọi đó là thời kỳ hình thành.
- Các độ trễ: Trong phân tích chuỗi thời gian, chúng ta có thể gặp hiện tượng biến phụ thuộc ở thời kỳ t phụ thuộc vào chính biến đó ở thời kỳ t -1 và các biến khác. Chẳng hạn khi nghiên cứu mối quan hệ giữa tiêu dùng và thu nhập, chúng ta thấy rằng tiêu dùng ở thời kỳ hiện tại chẳng những phụ thuộc vào thu nhập mà còn phụ thuộc vào tiêu dùng ở thời kỳ trước đó, nghĩa là:
2.2. Nguyên nhân chủ quan
- Xử lí số liệu: Trong phân tích thực nghiệm, số liệu thô thường được xử lý. Chẳng hạn ưong hồi qui chuỗi thời gian gắn với các số liệu quý, các số liệu này thường được suy ra từ các số liệu tháng bằng cách cộng 3 quan sát rồi chia cho 3. Việc lấy trung bình này làm trơn các số liệu và làm giảm sự giao động ưong số liệu tháng. Chính sự làm ươn này có thể dẫn đến sai số có hệ thống ưong các sai số ngẫu nhiên và gây ra sự tương quan. Một cách xử lý khác là phép nội suy và ngoại suy số liệu. Chẳng hạn, tổng điều ưa dân số tiến hành 10 năm 1 lần, lần cuối cùng vào năm 1997, nếu cần số liệu cho một năm nằm ưong khoảng thời gian giữa hai cuộc điều ưa, cách phổ biến là nội suy. Kỹ thuật này có thể gây ra sai số hệ thống mà điều đó có thể không thấy ưong số liệu gốc.
- Sai lệch do lập mô hình: Đây là nguyên nhân thuộc về việc lập mô hình. Có hai loại sai lầm có thể gây ra hiện tượng tự tương quan:
Một là: không đưa đủ các biến vào mô hình. Việc không đưa đủ các biến vào mô hình có thể gây ra hiện tượng tự tương quan.
Và do đó nó bị ảnh hưởng có tính hệ thống của sản lượng đối với chi phí biên. Vậy Vị có tự tương quan do sử dụng dạng hàm không chính xác.