TRIEULUAN
13-08-08, 11:07 AM
Tình hình như vầy:
Triệu Luân đang tìm cách tình tương quan và tìm ra hàm số của 1 số biến như sau :
y = f(X)
y(Gold) = f ( x1=EUR, x2=AUD, x3= GBP..., x6=OIL)
Dữ liệu đầu vào :
Triệu Luân có 1 bảng số liệu giá của các loại GOLD, EUR, AUD,CAD,GBP,OIL theo USD theo ngày
Tính được tương quan của các cặp dữ liệu.
Yêu cầu đầu ra :
Có cách nào tìm ra được hàm sô tuyến tính của gold thông qua các biến là các ngoại tệ khác không, vui lòng chỉ cách làm dùm
giông như phân tích nhân tố ấy giá vằng tăng 1 đơn vị là do GBP tăng 0.003, CAD tăng 0.006... v...v
Triệu Luân đang tìm cách tình tương quan và tìm ra hàm số của 1 số biến như sau :
y = f(X)
y(Gold) = f ( x1=EUR, x2=AUD, x3= GBP..., x6=OIL)
Dữ liệu đầu vào :
Triệu Luân có 1 bảng số liệu giá của các loại GOLD, EUR, AUD,CAD,GBP,OIL theo USD theo ngày
Tính được tương quan của các cặp dữ liệu.
Yêu cầu đầu ra :
Có cách nào tìm ra được hàm sô tuyến tính của gold thông qua các biến là các ngoại tệ khác không, vui lòng chỉ cách làm dùm
giông như phân tích nhân tố ấy giá vằng tăng 1 đơn vị là do GBP tăng 0.003, CAD tăng 0.006... v...v
haind
13-08-08, 01:54 PM
Luân & sachvang ....... chúng ta có thể hồi quy để có được một hàm số tương quang giữa GOLD và một rổ ngoại tệ khác à ?!?!?!?!?!?!?! Mình đã test thử mối tương quan của các ngoại tệ với nhau và phát hiện chúng ........ chẳng liên quan gì đến nhau. Với một lô các tỷ giá không liên quan gì đến nhau (có nghĩa là chúng di chuyển vô hướng) thì làm sao có thể có hàm số:
y =f(x) = x1 x USD + x2 x AUD + x3 x CAD + x4 ...... + x0
Hàm số trên có dạng là gì với n biến di chuyển cùng một lúc ?!?!?!
Phân tích tương quan:
EUR vs.GBP - correlation: 0.96
GBP vs.CAD - correlation: 0.91
CAD vs.SFR - correlation: -0.44
SFR vs.JPY - correlation: 0.17
JPY vs.AUD - correlation: -0.34
Rõ ràng là thấy chúng chẳng liên quan gì đến nhau, nếu Luân muốn tìm hàm số liên quan giữa GOLD va 1 loại ngoại tệ thì được (hoặc quy tất cả về 1 loại ngoại tệ "chung" nào đó). Cái này mình dùng Excel đấy, không phải SPSS:
Gold vs. EUR - Correlation: 0.533
y = 0.0405 x EUR - 272.2547
Gold vs. GBP - Correlation: 0.513
y = 0.0406 x GBP+ 65.9581
Gold vs. CAD - Correlation: 0.337
y = 0.0405 x CAD+ 711.9257
Gold vs. SFR - Correlation: -0.3
y = 0.0405 x SFR+ 1200.8695
Gold vs. JPY - Correlation: -0.573
y = 0.0404 x JPY+ 1487.0774
Gold vs. AUD - Correlation: 0.514
y = 0.0405 x AUD+ 662.5301
(Số liệu của L có vấn đề gì với SFR không?)
Không biết cách xây dựng hàm hồi quy với 5 biến thay đổi cùng lúc, chờ sachvang chia sẻ kinh nghiệm để học hỏi vậy :).
y =f(x) = x1 x USD + x2 x AUD + x3 x CAD + x4 ...... + x0
Hàm số trên có dạng là gì với n biến di chuyển cùng một lúc ?!?!?!
Phân tích tương quan:
EUR vs.GBP - correlation: 0.96
GBP vs.CAD - correlation: 0.91
CAD vs.SFR - correlation: -0.44
SFR vs.JPY - correlation: 0.17
JPY vs.AUD - correlation: -0.34
Rõ ràng là thấy chúng chẳng liên quan gì đến nhau, nếu Luân muốn tìm hàm số liên quan giữa GOLD va 1 loại ngoại tệ thì được (hoặc quy tất cả về 1 loại ngoại tệ "chung" nào đó). Cái này mình dùng Excel đấy, không phải SPSS:
Gold vs. EUR - Correlation: 0.533
y = 0.0405 x EUR - 272.2547
Gold vs. GBP - Correlation: 0.513
y = 0.0406 x GBP+ 65.9581
Gold vs. CAD - Correlation: 0.337
y = 0.0405 x CAD+ 711.9257
Gold vs. SFR - Correlation: -0.3
y = 0.0405 x SFR+ 1200.8695
Gold vs. JPY - Correlation: -0.573
y = 0.0404 x JPY+ 1487.0774
Gold vs. AUD - Correlation: 0.514
y = 0.0405 x AUD+ 662.5301
(Số liệu của L có vấn đề gì với SFR không?)
Không biết cách xây dựng hàm hồi quy với 5 biến thay đổi cùng lúc, chờ sachvang chia sẻ kinh nghiệm để học hỏi vậy :).
pat
13-08-08, 03:14 PM
Lập luận của haind rất chính xác.
Về lý thuyết, muốn xây dựng hàm hồi quy dạng:
y =f(x) = x1 x USD + x2 x AUD + x3 x CAD + x4 ...... + x0
thì đòi hỏi các biến độc lập cũng phải có mối tương quan nhất định.
Theo tính toán của pat, đầu tiên là cần kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach's Anpha, kết quả như sau:
****** Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis ******
R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A)
Mean Std Dev Cases
1. GOLD 875.6000 71.0636 20.0
2. EUR 1.2305 .0406 20.0
3. GBP 1.7118 .0771 20.0
4. CAD .8124 .1190 20.0
5. SFR .8099 .0531 20.0
6. JPY .0075 .0005 20.0
7. AUD .6900 .1183 20.0
8. OIL 128.9500 11.0476 20.0
Correlation Matrix
GOLD EUR GBP CAD SFR
GOLD 1.0000
EUR .5329 1.0000
GBP .5130 .9625 1.0000
CAD .3374 .9095 .9057 1.0000
SFR -.2998 -.4625 -.5301 -.4416 1.0000
JPY -.5733 -.3165 -.3541 -.2188 .1699
AUD .5141 .9638 .9965 .9068 -.4737
OIL -.1279 -.1197 -.1976 -.0913 -.4031
JPY AUD OIL
JPY 1.0000
AUD -.3380 1.0000
OIL -.0395 -.2621 1.0000
* * * Warning * * * Determinant of matrix is close to zero: 7.405E-19
Statistics based on inverse matrix for scale ALPHA
are meaningless and printed as .
N of Cases = 20.0
N of
Statistics for Mean Variance Std Dev Variables
Scale 1009.8120 4990.2171 70.6415 8
R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A)
Item-total Statistics
Scale Scale Corrected
Mean Variance Item- Squared Alpha
if Item if Item Total Multiple if Item
Deleted Deleted Correlation Correlation Deleted
GOLD 134.2120 120.3129 -.1156 . -.0172
EUR 1008.5815 4987.2260 .5214 . -.0433
GBP 1008.1002 4984.8917 .4888 . -.0438
CAD 1008.9997 4984.6903 .3280 . -.0439
SFR 1009.0022 4992.9656 -.3670 . -.0419
JPY 1009.8046 4990.2581 -.5842 . -.0425
AUD 1009.1220 4982.1950 .4794 . -.0445
OIL 880.8620 5070.8934 -.1288 . .0048
Reliability Coefficients 8 items
Alpha = -.0417 Standardized item alpha = .4355
Kết quả cho thấy, việc tính toán các hệ số tương quan từng cặp giữa các biến và hệ số tương quan giữa gold và các biến còn lại của haind là chính xác. Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy Alpha = -.0417 chứng tỏ thang đo này không thể sử dụng được ở độ tin cậy 95%.
Thứ 2, chúng ta dễ dàng nhận ra việc lấy số liệu của bác Luân là theo chuỗi thời gian nhưng thời gian quá ngắn, chỉ có 20 mẫu, rất nhỏ để có thể thấy xu thế biến thiên.
Thứ 3, về phương pháp, hết bước thứ 1 là có thể dừng lại, khỏi cần phải mất công đi tìm hàm số hồi quy cho mất công. Tuy nhiên, để làm vui lòng bác Luân, và cho thấy các hàm số do bác haind tính toán chưa chính xác, em quyết định đánh liều chạy hồi quy cho tất cả các biến tác động lên gold. Kết quả như sau:
Bằng phương pháp stepwise, SPSS đã tự động loại tất cả những biến không có tác động đến gold. Chỉ còn lại duy nhất biến JPY là có tác động đến gold mà thôi. R square đã hiệu chỉnh bằng 0.291 cho thấy mô hình chỉ giải thích được 29,1% biến gold. Sig của kiểm định F =0.008 cho thấy mô hình có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Hàm số hồi quy như sau:
GOLD = 1487.077 - 81994.127 JPY
Sig của kiểm định T của hệ số Beta bằng 0.008 cho thấy hệ số này có ý nghĩa trong mô hình ở độ tin cậy 95%
Tất cả những biến còn lại đều không có tác động nào đến GOLD với độ tin cậy 95% do có sig của các kiểm định đều lớn hơn 0.05.
Như vậy, hàm của bác haind y = 0.0404 x JPY+ 1487.0774 là chưa chính xác.
Vài ngu kiến cùng anh em, mong bác nào có góp ý thêm, đặc biệt là sachvang với tuyên bố làm nức lòng người hâm mộ: Ôi trời, dễ òm, her her
PS: Sorry các bác, do copy bảng output từ SPSS qua, nên số nhảy tùm lum, bác nào cần thì em add thêm cái file output luôn. :uongruou:
Về lý thuyết, muốn xây dựng hàm hồi quy dạng:
y =f(x) = x1 x USD + x2 x AUD + x3 x CAD + x4 ...... + x0
thì đòi hỏi các biến độc lập cũng phải có mối tương quan nhất định.
Theo tính toán của pat, đầu tiên là cần kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach's Anpha, kết quả như sau:
****** Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis ******
R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A)
Mean Std Dev Cases
1. GOLD 875.6000 71.0636 20.0
2. EUR 1.2305 .0406 20.0
3. GBP 1.7118 .0771 20.0
4. CAD .8124 .1190 20.0
5. SFR .8099 .0531 20.0
6. JPY .0075 .0005 20.0
7. AUD .6900 .1183 20.0
8. OIL 128.9500 11.0476 20.0
Correlation Matrix
GOLD EUR GBP CAD SFR
GOLD 1.0000
EUR .5329 1.0000
GBP .5130 .9625 1.0000
CAD .3374 .9095 .9057 1.0000
SFR -.2998 -.4625 -.5301 -.4416 1.0000
JPY -.5733 -.3165 -.3541 -.2188 .1699
AUD .5141 .9638 .9965 .9068 -.4737
OIL -.1279 -.1197 -.1976 -.0913 -.4031
JPY AUD OIL
JPY 1.0000
AUD -.3380 1.0000
OIL -.0395 -.2621 1.0000
* * * Warning * * * Determinant of matrix is close to zero: 7.405E-19
Statistics based on inverse matrix for scale ALPHA
are meaningless and printed as .
N of Cases = 20.0
N of
Statistics for Mean Variance Std Dev Variables
Scale 1009.8120 4990.2171 70.6415 8
R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A)
Item-total Statistics
Scale Scale Corrected
Mean Variance Item- Squared Alpha
if Item if Item Total Multiple if Item
Deleted Deleted Correlation Correlation Deleted
GOLD 134.2120 120.3129 -.1156 . -.0172
EUR 1008.5815 4987.2260 .5214 . -.0433
GBP 1008.1002 4984.8917 .4888 . -.0438
CAD 1008.9997 4984.6903 .3280 . -.0439
SFR 1009.0022 4992.9656 -.3670 . -.0419
JPY 1009.8046 4990.2581 -.5842 . -.0425
AUD 1009.1220 4982.1950 .4794 . -.0445
OIL 880.8620 5070.8934 -.1288 . .0048
Reliability Coefficients 8 items
Alpha = -.0417 Standardized item alpha = .4355
Kết quả cho thấy, việc tính toán các hệ số tương quan từng cặp giữa các biến và hệ số tương quan giữa gold và các biến còn lại của haind là chính xác. Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy Alpha = -.0417 chứng tỏ thang đo này không thể sử dụng được ở độ tin cậy 95%.
Thứ 2, chúng ta dễ dàng nhận ra việc lấy số liệu của bác Luân là theo chuỗi thời gian nhưng thời gian quá ngắn, chỉ có 20 mẫu, rất nhỏ để có thể thấy xu thế biến thiên.
Thứ 3, về phương pháp, hết bước thứ 1 là có thể dừng lại, khỏi cần phải mất công đi tìm hàm số hồi quy cho mất công. Tuy nhiên, để làm vui lòng bác Luân, và cho thấy các hàm số do bác haind tính toán chưa chính xác, em quyết định đánh liều chạy hồi quy cho tất cả các biến tác động lên gold. Kết quả như sau:
Bằng phương pháp stepwise, SPSS đã tự động loại tất cả những biến không có tác động đến gold. Chỉ còn lại duy nhất biến JPY là có tác động đến gold mà thôi. R square đã hiệu chỉnh bằng 0.291 cho thấy mô hình chỉ giải thích được 29,1% biến gold. Sig của kiểm định F =0.008 cho thấy mô hình có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Hàm số hồi quy như sau:
GOLD = 1487.077 - 81994.127 JPY
Sig của kiểm định T của hệ số Beta bằng 0.008 cho thấy hệ số này có ý nghĩa trong mô hình ở độ tin cậy 95%
Tất cả những biến còn lại đều không có tác động nào đến GOLD với độ tin cậy 95% do có sig của các kiểm định đều lớn hơn 0.05.
Như vậy, hàm của bác haind y = 0.0404 x JPY+ 1487.0774 là chưa chính xác.
Vài ngu kiến cùng anh em, mong bác nào có góp ý thêm, đặc biệt là sachvang với tuyên bố làm nức lòng người hâm mộ: Ôi trời, dễ òm, her her
PS: Sorry các bác, do copy bảng output từ SPSS qua, nên số nhảy tùm lum, bác nào cần thì em add thêm cái file output luôn. :uongruou:
haind
13-08-08, 03:52 PM
Cám ơn pat, mình sử dụng nhầm hàm số trong Excel nên ra kết quả sai rồi. (sử dụng nhầm hàm trong Excel nên tính toán độ dốc hàm số tương quan trật rồi) pat hoàn toàn chính xác, đây mới là đúng đây:
Gold vs. EUR - Correlation: 0.533
y = 932.8 x EUR+ -272.2547
Gold vs. GBP - Correlation: 0.513
y = 472.97 x GBP+ 65.9581
Gold vs. CAD - Correlation: 0.337
y = 201.48 x CAD+ 711.9257
Gold vs. SFR - Correlation: -0.3
y = -401.64 x SFR+ 1200.8695
Gold vs. JPY - Correlation: -0.573
y = -81994.13 x JPY+ 1487.0774
Gold vs. AUD - Correlation: 0.514
y = 308.8 x AUD+ 662.5301
Chạy hồi quy thử tất cả mấy cái đồng tiền trên rồi Lower95% lẫn Upper95% đều không đáng tin cậy :) các số liệu thống kê chưa đại diện được mẫu hoặc mấy cái đại lượng này đang tuân theo quy luật phân phối ......... "không theo quy luật nào cả :D :D "
Have fun !
P/S: không xài rành SPSS lắm, toàn sử dụng Analysis & các hàm số trong Excel cả thôi.
Gold vs. EUR - Correlation: 0.533
y = 932.8 x EUR+ -272.2547
Gold vs. GBP - Correlation: 0.513
y = 472.97 x GBP+ 65.9581
Gold vs. CAD - Correlation: 0.337
y = 201.48 x CAD+ 711.9257
Gold vs. SFR - Correlation: -0.3
y = -401.64 x SFR+ 1200.8695
Gold vs. JPY - Correlation: -0.573
y = -81994.13 x JPY+ 1487.0774
Gold vs. AUD - Correlation: 0.514
y = 308.8 x AUD+ 662.5301
Chạy hồi quy thử tất cả mấy cái đồng tiền trên rồi Lower95% lẫn Upper95% đều không đáng tin cậy :) các số liệu thống kê chưa đại diện được mẫu hoặc mấy cái đại lượng này đang tuân theo quy luật phân phối ......... "không theo quy luật nào cả :D :D "
Have fun !
P/S: không xài rành SPSS lắm, toàn sử dụng Analysis & các hàm số trong Excel cả thôi.
Cá Heo
13-08-08, 04:18 PM
03 chiều, mới ngủ dậy, đang loay hoay cài SPSS , đọc các bài viết của các bác, muốn choáng luôn, từ từ đã nào chemieng
Em không dám múa rìu qua mắt thợ, nhất là bác Pat, được đại sư phụ PGS.TS Nguyễn Đình Thọ hướng dẫn luận văn - được trùm sư tổ hướng dẫn thì thật sự em không dám lên tiếng
Em chỉ dám nói đôi điều với bác Triệu Luân thôi
Về nguyên tắc, muốn xây dựng hàm hồi quy giữa 01 biến phụ thuộc với các biến độc lập, bác Triệu Luân nhớ phải xem xét giữa các biến độc lập có mối tương quan với nhau không, nếu có mối tương quan với nhau trong trường hợp của bác thì không thể xây dựng hàm hồi quy được , vì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến . Hiện tượng đa cộng tuyến rất đáng sợ và cũng rất ít học viên chịu khó để ý khi làm luận văn, cứ thấy các biến định lượng là múc vào, xào để ra được cái hàm rồi bảo là : "Kính thưa các thầy, luận văn của em đã xây dựng được hàm hồi quy .....". Hi, nếu mà các thầy bên lĩnh vực Kinh Tế Lượng như thầy Khánh Duy thì luận văn chỉ có mà < 5 điểm
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trước hết, hình như bác haind làm đúng là kiểm tra mối tương quan giữa các biến với nhau thông qua Hệ Số Tương Quan Correlations
Hệ số tương quan xem 02 biến có quan hệ với nhau không r
Không có quan hệ nhân quả, không phân biệt cái nào là nguyên nhân của cái nào
Kết quả của phân tích tương quan là tính được hệ số tương quan cho biết chặt hay không chặt
-1 =< r =< 1
r > 0 : Thuận
r < 1 : Nghịch
r = 0 : không có quan hệ tuyến tính
|r| à 1 : càng chặt : Các điểm nằm gần đường thẳng
|r| à 0 : càng yếu
>= 0.6 : chặt ( khối KHXH)
< 0.3 : lỏng
Hiện tượng đa cộng tuyến : người ta quan tâm tới hiện tượng đa cộng tuyến
Y = f ( X1 , X2 , X3)
Là hiện tượng các biến này có quan hệ chặt chẽ với nhau
Hòan hảo : I1 X1 + I2 X2 + I3 X3 = 0
Không hòan hảo : I1 X1 + I2 X2 + I3 X3 + v = 0
Nếu rơi vào hiện tượng đa cộng tuyến thì hàm của chúng ta không bị tốt
à Βi không chệch
Se ( Βi) chệch lớn
| t | = Βi / SE (Βi)
Ta mong muốn | t | > 2 để biến số có ý nghĩa thống kê
Nhưng khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì làm cho Se ( Βi) chệch lớn
à giá trị | t | càng nhỏ
Một số triệu chứng phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến
VIF > 10 : bị đa cộng tuyến
| r Xi Xj | > 0.8
Còn những cái khác, bác Pat phân tích khá chính xác, em chưa chạy được SPSS nên chưa kiểm tra, hic hic
Em không dám múa rìu qua mắt thợ, nhất là bác Pat, được đại sư phụ PGS.TS Nguyễn Đình Thọ hướng dẫn luận văn - được trùm sư tổ hướng dẫn thì thật sự em không dám lên tiếng
Em chỉ dám nói đôi điều với bác Triệu Luân thôi
Về nguyên tắc, muốn xây dựng hàm hồi quy giữa 01 biến phụ thuộc với các biến độc lập, bác Triệu Luân nhớ phải xem xét giữa các biến độc lập có mối tương quan với nhau không, nếu có mối tương quan với nhau trong trường hợp của bác thì không thể xây dựng hàm hồi quy được , vì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến . Hiện tượng đa cộng tuyến rất đáng sợ và cũng rất ít học viên chịu khó để ý khi làm luận văn, cứ thấy các biến định lượng là múc vào, xào để ra được cái hàm rồi bảo là : "Kính thưa các thầy, luận văn của em đã xây dựng được hàm hồi quy .....". Hi, nếu mà các thầy bên lĩnh vực Kinh Tế Lượng như thầy Khánh Duy thì luận văn chỉ có mà < 5 điểm
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trước hết, hình như bác haind làm đúng là kiểm tra mối tương quan giữa các biến với nhau thông qua Hệ Số Tương Quan Correlations
Hệ số tương quan xem 02 biến có quan hệ với nhau không r
Không có quan hệ nhân quả, không phân biệt cái nào là nguyên nhân của cái nào
Kết quả của phân tích tương quan là tính được hệ số tương quan cho biết chặt hay không chặt
-1 =< r =< 1
r > 0 : Thuận
r < 1 : Nghịch
r = 0 : không có quan hệ tuyến tính
|r| à 1 : càng chặt : Các điểm nằm gần đường thẳng
|r| à 0 : càng yếu
>= 0.6 : chặt ( khối KHXH)
< 0.3 : lỏng
Hiện tượng đa cộng tuyến : người ta quan tâm tới hiện tượng đa cộng tuyến
Y = f ( X1 , X2 , X3)
Là hiện tượng các biến này có quan hệ chặt chẽ với nhau
Hòan hảo : I1 X1 + I2 X2 + I3 X3 = 0
Không hòan hảo : I1 X1 + I2 X2 + I3 X3 + v = 0
Nếu rơi vào hiện tượng đa cộng tuyến thì hàm của chúng ta không bị tốt
à Βi không chệch
Se ( Βi) chệch lớn
| t | = Βi / SE (Βi)
Ta mong muốn | t | > 2 để biến số có ý nghĩa thống kê
Nhưng khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì làm cho Se ( Βi) chệch lớn
à giá trị | t | càng nhỏ
Một số triệu chứng phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến
VIF > 10 : bị đa cộng tuyến
| r Xi Xj | > 0.8
Còn những cái khác, bác Pat phân tích khá chính xác, em chưa chạy được SPSS nên chưa kiểm tra, hic hic
letientien
03-09-08, 11:43 AM
Theo tôi không nên sử dụng hệ số Alpha (Cronbach) hoặc phân tích nhân tố trong trường hợp này (các phương pháp (chỉ số) trên chỉ sử dụng trong trường hợp biến tiềm ẩn (nói nôm na là khi sử dụng Likert, Stapel...) để đo lường một biến.
Trong trường hợp này chỉ kiểm tra hệ số correlation của các biến độc lập, đồng thời, khi phân tích (nên dùng stepwise) cho tất cả các biến số thì nên kích vào các option để kiểm tra hệ số VIF và hệ số D (Dublin) là ok, các tiêu chuẩn để kiểm tra như bạn gì gì đấy nói ở trên.
Trong trường hợp này chỉ kiểm tra hệ số correlation của các biến độc lập, đồng thời, khi phân tích (nên dùng stepwise) cho tất cả các biến số thì nên kích vào các option để kiểm tra hệ số VIF và hệ số D (Dublin) là ok, các tiêu chuẩn để kiểm tra như bạn gì gì đấy nói ở trên.
TRIEULUAN
03-09-08, 02:30 PM
Xin cảm ơn tất cả bài viết cuả các bác. quả thật nhiều cao thủ quá nhỉ. TRIEULUAN đọc cũng hiểu đc rồi. còn về thủ thuật tính toán thì phải về xem sách cuả thầy Hoàng Trọng thêm mới đc, kết 2 cuốn sách cuả thầy giới thiệu rồi phải mua về tìm hiểu thêm.
Các bác tính toán dùng Luân luôn và kết luận không có tương quan á. Như vậy Vàng và rổ tiền tệ "bước đi ngẫu nhiên" RANDOM WALK à. Vậy bó tay rùi. Em sẽ thử mẫu lơn hơn đầy đủ hơn thử xem (mà kết quả cũng ngẫu nhiên như vậy thì em từ bỏ đầu tư vàng thui....bước đi ngẫu nhiên thì nó đi đường nó em đi đường em )
Các bác tính toán dùng Luân luôn và kết luận không có tương quan á. Như vậy Vàng và rổ tiền tệ "bước đi ngẫu nhiên" RANDOM WALK à. Vậy bó tay rùi. Em sẽ thử mẫu lơn hơn đầy đủ hơn thử xem (mà kết quả cũng ngẫu nhiên như vậy thì em từ bỏ đầu tư vàng thui....bước đi ngẫu nhiên thì nó đi đường nó em đi đường em )
Cá Heo
07-10-08, 07:53 AM
Dạo này cái món PPNCKH khá lên đô, do cũng đam mê cái món này, nên tiếp tục góp ý với bác Luân và bác Pat
Về cơ bản cách làm của mọi người là ổn, tuy nhiên trong bài trả lời của anh Pat có 01 số trục trặc
Theo tính toán của pat, đầu tiên là cần kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach's Anpha, kết quả như sau:với các biến đó thì không cần phải chạy Cronbach's Apha vì nó là các biến thực, chứ không phải là các biến quan sát để đo lường một khái niệm tiềm ẩn nào. Nếu có nhiều biến quan sát để đo lường các khái niệm nào đó thì mới chạy Cronbach's Alpha để xem xét xem các biến quan sát có tạo thành một thang đo có đủ độ tin cậy để đo lường từng khái niệm hay không
Thứ 2 : Việc chạy hồi quy, nếu cứ thấy số liệu mà đưa vào chạy thì cũng chạy được và cách làm của anh Pat bằng stepwise như thế là ổn
Nhưng, điều trước tiên là cần tìm hiểu về mặt lý thuyết các nghiên cứu trước đây để xem những yếu tố nào tác động đến giá vàng, sau khi đã xác định được về mặt lý thuyết như vậy thì mới xem xét mình có thể thu thập được những dữ liệu nào và lúc đó mới bắt đầu chạy hồi quy giống cách thức mà anh Pat đã làm
Thứ 3 : Chú ý, trong mô hình hồi quy bội cần xem xét môi hình có bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến hay không, có bị vi phạm hiện tượng phương sai của sai số thay đổi hay không , sai số của mô hình có tuân theo phân phối chuẩn hay không
Người nào cẩn thận hơn nữa, họ sẽ kiểm định thêm về dạng hàm xem có phù hợp hay không, nếu tất cả đều Ok, thì mô hình đó có thể sử dụng được để gợi ý chinh sách và dự báo
Và chú ý rằng, có nhiều cách kiểm định đa cộng tuyến, 2 cách mà Sachvang trình bày là 02 cách dễ nhất, nhưng để ý rằng hệ số tương quan tính giữa các biến độc lập chỉ sử dụng được khi 02 biến độc lập đó là biến định lượng
Trong hàm hồi quy tuyến tính, các biến độc lập càng không có quan hệ tuyến tính thì càng tốt, nếu quan hệ tuyến tính đó mà quá chặt sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến
Góp ý với anh Triệu Luân là : việc trước tiên cần tìm hiểu về mặt lý thuyết, xem về mặt lý thuyết thì các yếu tố nào ảnh hưởng đến giá vàng, sau đó mới làm các bước khác
Gợi ý 1 từ khóa để tìm trên mạng : determinant of gold price (các yếu tố tác động đến giá vàng)
Tổng Hợp Kiến Thức từ các thầy cô
Về cơ bản cách làm của mọi người là ổn, tuy nhiên trong bài trả lời của anh Pat có 01 số trục trặc
Theo tính toán của pat, đầu tiên là cần kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach's Anpha, kết quả như sau:với các biến đó thì không cần phải chạy Cronbach's Apha vì nó là các biến thực, chứ không phải là các biến quan sát để đo lường một khái niệm tiềm ẩn nào. Nếu có nhiều biến quan sát để đo lường các khái niệm nào đó thì mới chạy Cronbach's Alpha để xem xét xem các biến quan sát có tạo thành một thang đo có đủ độ tin cậy để đo lường từng khái niệm hay không
Thứ 2 : Việc chạy hồi quy, nếu cứ thấy số liệu mà đưa vào chạy thì cũng chạy được và cách làm của anh Pat bằng stepwise như thế là ổn
Nhưng, điều trước tiên là cần tìm hiểu về mặt lý thuyết các nghiên cứu trước đây để xem những yếu tố nào tác động đến giá vàng, sau khi đã xác định được về mặt lý thuyết như vậy thì mới xem xét mình có thể thu thập được những dữ liệu nào và lúc đó mới bắt đầu chạy hồi quy giống cách thức mà anh Pat đã làm
Thứ 3 : Chú ý, trong mô hình hồi quy bội cần xem xét môi hình có bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến hay không, có bị vi phạm hiện tượng phương sai của sai số thay đổi hay không , sai số của mô hình có tuân theo phân phối chuẩn hay không
Người nào cẩn thận hơn nữa, họ sẽ kiểm định thêm về dạng hàm xem có phù hợp hay không, nếu tất cả đều Ok, thì mô hình đó có thể sử dụng được để gợi ý chinh sách và dự báo
Và chú ý rằng, có nhiều cách kiểm định đa cộng tuyến, 2 cách mà Sachvang trình bày là 02 cách dễ nhất, nhưng để ý rằng hệ số tương quan tính giữa các biến độc lập chỉ sử dụng được khi 02 biến độc lập đó là biến định lượng
Trong hàm hồi quy tuyến tính, các biến độc lập càng không có quan hệ tuyến tính thì càng tốt, nếu quan hệ tuyến tính đó mà quá chặt sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến
Góp ý với anh Triệu Luân là : việc trước tiên cần tìm hiểu về mặt lý thuyết, xem về mặt lý thuyết thì các yếu tố nào ảnh hưởng đến giá vàng, sau đó mới làm các bước khác
Gợi ý 1 từ khóa để tìm trên mạng : determinant of gold price (các yếu tố tác động đến giá vàng)
Tổng Hợp Kiến Thức từ các thầy cô
hominhsanh
07-10-08, 09:25 AM
Mình đồng ý với bạn Letientien
[QUOTE=letientien;18031]Theo tôi không nên sử dụng hệ số Alpha (Cronbach) hoặc phân tích nhân tố trong trường hợp này (các phương pháp (chỉ số) trên chỉ sử dụng trong trường hợp biến tiềm ẩn (nói nôm na là khi sử dụng Likert, Stapel...) để đo lường một biến.
Trong trường hợp này không cần thiết phải sử dụng Cronbach Alpha và EFA, chỉ cần sử dụng Tương quan chéo mà thôi. Khi ta thấy hệ số tương quan nghịch tức là hai biến này nghịch nhau và ngược lại (chú ý rằng X tương quan với X là 1).
Hiện tượng đa công tuyến ở đây cũng không cần e ngại, vì số liệu là các con số thống kê thực tế ( không ảnh hưởng đến tânm lý chủ quan của con người như thang đo Likert).
Tuy nhiên cũng xin chú ý thêm dữ liệu của Triệu Luân cung câp có dung lượng mẫu nhỏ quá (n=20), chưa đạt đến độ chuẩn, nên khi phân tích và đánh giá dễ dẫn đến kết quả thiếu tính chính xác ( theo mình n>= số biến x5, trong trường hợp này n>=50 thì hay hơn).
Kế quả mình chạy tương quan xin xem file đính kèm.
[QUOTE=letientien;18031]Theo tôi không nên sử dụng hệ số Alpha (Cronbach) hoặc phân tích nhân tố trong trường hợp này (các phương pháp (chỉ số) trên chỉ sử dụng trong trường hợp biến tiềm ẩn (nói nôm na là khi sử dụng Likert, Stapel...) để đo lường một biến.
Trong trường hợp này không cần thiết phải sử dụng Cronbach Alpha và EFA, chỉ cần sử dụng Tương quan chéo mà thôi. Khi ta thấy hệ số tương quan nghịch tức là hai biến này nghịch nhau và ngược lại (chú ý rằng X tương quan với X là 1).
Hiện tượng đa công tuyến ở đây cũng không cần e ngại, vì số liệu là các con số thống kê thực tế ( không ảnh hưởng đến tânm lý chủ quan của con người như thang đo Likert).
Tuy nhiên cũng xin chú ý thêm dữ liệu của Triệu Luân cung câp có dung lượng mẫu nhỏ quá (n=20), chưa đạt đến độ chuẩn, nên khi phân tích và đánh giá dễ dẫn đến kết quả thiếu tính chính xác ( theo mình n>= số biến x5, trong trường hợp này n>=50 thì hay hơn).
Kế quả mình chạy tương quan xin xem file đính kèm.
huynhanhkiet
07-10-08, 09:30 AM
Trời. Hôm nay mới đọc cái thread này lần đầu tiên. Các bác phải để ở ngoài tiêu đề thread là chỉ dành cho dân định lượng. Nếu không vô đọc một chút là choáng váng. :sick:
Cho em hỏi bác Luân chút nhé. Tự nhiên sao bác có ý tương này dzậy. :D
Cho em hỏi bác Luân chút nhé. Tự nhiên sao bác có ý tương này dzậy. :D
haind
07-10-08, 09:56 AM
@SV: cái topic này đâu có gì nổi trội hơn mấy cái khác đâu mà bầu chọn cho nó là bài viết xuất sắc trong tháng ?!?!?!? :D :D :D Cũng là thảo luận bình thường như mọi ý kiến khác thôi mà, đâu có gì mới mẻ ?!?!?!
huynhanhkiet
07-10-08, 10:03 AM
Đồng ý với bác hải. Cái topic này hơi bị chọn lọc thành viên tham gia. Không thể là bài viết của tháng được. :spam:
ducchanh
07-10-08, 04:39 PM
Mình có 3 ý kiến:
1/ Không thể nào áp dụng hồi quy để dự báo giá vàng dựa vào các tỷ giá hối đoái vì đây là hàm phi tuyến tính
2/ Không thể áp dụng phân tích nhân tố vì các tỷ giá ko phải là biến quan sát của giá vàng
3/ Giá vàng, tỷ giá hối đoái được liệt kê theo dãy số thời gian, trong đó biến động tỷ giá lần n ảnh hưởng bởi lần n-1, n-2.... gọi là khoảng dừng. VÌ vậy chỉ có thể áp dụng mô hình dự báo thời gian ARIMA để khảo sát giá vàng cũng như tỷ giá hối đoái các loại biến động theo thời gian mà thôi. Vi ko thể nào dự báo giá vàng theo tỷ giá hối đoái, lý do:
-Giả sử xác định được các tham số hàm phi tuyến tíinh thì cũng đúng trong 1 thời điểm quan sát các biến( vì giá vàng, tỷ giá cũng biến đổi theo thời gian). Do đó, ko thể áp dụng hàm phi tuyến này cho dự báo ở thời điểm khác.
-Mặt khác, dự báo giá vàng theo dãy số thời gian sẽ bị nhược điểm (nhươc điểm thế nào các bạn tự hiểu^^), khi sử dụng mô hình Holt-Winter, hay ARIMA thì cũng đều như nhau.
Suy ra, không thể nào tìm được 1 hàm chính xác dự báo giá vàng theo tỷ giá hối đoái, nếu ko mình đã tìm ra từ lâu và canh me tỷ giá các loại để đoán giá vàng lên xuống mà hốt bạc hehe
Vài thiển ý khi đọc các comment của các bạn.
1/ Không thể nào áp dụng hồi quy để dự báo giá vàng dựa vào các tỷ giá hối đoái vì đây là hàm phi tuyến tính
2/ Không thể áp dụng phân tích nhân tố vì các tỷ giá ko phải là biến quan sát của giá vàng
3/ Giá vàng, tỷ giá hối đoái được liệt kê theo dãy số thời gian, trong đó biến động tỷ giá lần n ảnh hưởng bởi lần n-1, n-2.... gọi là khoảng dừng. VÌ vậy chỉ có thể áp dụng mô hình dự báo thời gian ARIMA để khảo sát giá vàng cũng như tỷ giá hối đoái các loại biến động theo thời gian mà thôi. Vi ko thể nào dự báo giá vàng theo tỷ giá hối đoái, lý do:
-Giả sử xác định được các tham số hàm phi tuyến tíinh thì cũng đúng trong 1 thời điểm quan sát các biến( vì giá vàng, tỷ giá cũng biến đổi theo thời gian). Do đó, ko thể áp dụng hàm phi tuyến này cho dự báo ở thời điểm khác.
-Mặt khác, dự báo giá vàng theo dãy số thời gian sẽ bị nhược điểm (nhươc điểm thế nào các bạn tự hiểu^^), khi sử dụng mô hình Holt-Winter, hay ARIMA thì cũng đều như nhau.
Suy ra, không thể nào tìm được 1 hàm chính xác dự báo giá vàng theo tỷ giá hối đoái, nếu ko mình đã tìm ra từ lâu và canh me tỷ giá các loại để đoán giá vàng lên xuống mà hốt bạc hehe
Vài thiển ý khi đọc các comment của các bạn.
NXL
18-10-08, 01:14 PM
Đồng ý hoàn toàn với bạn! Sự biến thiên của vàng phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố tác động.
meoconueh
23-06-09, 03:13 AM
Theo bài nghiên cứu của thầy Hoài thì mình thấy có thể dùng hồi quy với giá vàng là biến phụ thuộc, biến độc lập là tỷ giá và giá vàng thế giới. tuy nhiên mình mình chưa xem có hiện tượng hồi quy giả mạo hay không, cái này ai rảnh nghiên cứu hen ^^
Cá Heo
23-06-09, 11:09 AM
Kính gửi quý độc giả Forum đề tài :
Phân tích các nhân tố tác động và dự báo giá vàng Việt Nam năm 2009 ( đề tài NCKH của các em sinh viên UEH_KTPT_K32)
Kết Luận :
Giá vàng trong giai đoạn năm 2001 – 2009 chịu ảnh hưởng bới nhiều nhân tố như: giá vàng thế giới; chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam và Mỹ; thị trường chứng khoán; giá dầu thô thế giới; tỷ giá hối đoái; giá vàng trong quá khứ và các yếu tố chính trị -xã hội chính sách…
Trong giai đoạn sắp tới giá vàng có xu hướng tăng
Phân tích các nhân tố tác động và dự báo giá vàng Việt Nam năm 2009 ( đề tài NCKH của các em sinh viên UEH_KTPT_K32)
Kết Luận :
Giá vàng trong giai đoạn năm 2001 – 2009 chịu ảnh hưởng bới nhiều nhân tố như: giá vàng thế giới; chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam và Mỹ; thị trường chứng khoán; giá dầu thô thế giới; tỷ giá hối đoái; giá vàng trong quá khứ và các yếu tố chính trị -xã hội chính sách…
Trong giai đoạn sắp tới giá vàng có xu hướng tăng
dinhbang
29-06-09, 06:58 PM
theo tôi thì do tâm lí của người dân lo sợ lạm phát nên tích trử vàng(đối với thị trường trong nước)mong được chia sẻ
lecatluong
27-08-09, 12:26 PM
Nghiệm thấy rằng với kết quả của nhóm nghiên cứu vẫn là để nghiên cứu hehehe....
Hôm nay đọc toppic được giải tháng này mới thấy hay:
Giá vàng ngày hôm nay: 20.247 --> đến 20.300. Một khoảng cách dự đoán quá xa so với file.ppt: thấp nhất cũng tối thiếu 21.xxx ????
Thôi cứ phân tích kỹ thuật là hay nhất các pác ah!
Hôm nay đọc toppic được giải tháng này mới thấy hay:
Giá vàng ngày hôm nay: 20.247 --> đến 20.300. Một khoảng cách dự đoán quá xa so với file.ppt: thấp nhất cũng tối thiếu 21.xxx ????
Thôi cứ phân tích kỹ thuật là hay nhất các pác ah!
hoainam2022
10-09-09, 10:27 PM
Thật sự bạn xây dựng mô hình, nhưng bạn không hiểu về mô hình bạn đang xây dựng. mình khuyên bạn tốt nhất hãy làm mô hình khác. Bạn muốn nghiên cứu giá vàng việt nam hay giá vàng thế giới?
nguyenquanghuy
11-09-09, 09:47 AM
mình cũng đồng ý với ý kiến bạn ducchanh, mình đang công tác trong lĩnh vực kinh doanh ngoại hối, ngồi nhòm giá vàng và ngoại tệ suốt ngày. Ngay cả đối với USD index, có lúc nghịch biến có lúc đồng biến... và nếu ngcứu cả đống tỷ giá như EUR, GBP, CAD,AUD,... thì impossible rồi...
LuongLan88
06-12-09, 05:08 PM
Minh la hoc vien cao hoc dang nghien cuu ve du bao gia vang VN, khong biet ban bao co bo du lieu gia vang VN khong? cho minh xin.
Chan thanh cam on
Chan thanh cam on
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét