Slide bài giảng chương 1 KTL b1 1ae9d98dd06b63d49263891c941e5e62

Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa số liệu thực tế, lý thuyết kinh tế và thống kê toán nhằm Ước lượng các mối quan hệ kinh tế -- Đối chiếu lý thuyết kinh tế với thực tế - Kiểm định các g

BÀI GIẢNG

KINH TẾ LƯỢNG

HỆ ĐẠI HỌC NGÀNH ĐÀO TẠO: QTKD

1

• Chương 1: Tổng quan về KTL

• Chương 2: Hồi quy đơn biến

• Chương 3: Hồi quy đa biến

• Chương 4: Hồi quy với biến giả

• Chương 5: Đa cộng tuyến

• Chương 6: PSSS thay đổi

• Chương 7: Tự tương quan

• Chương 8: Chọn mô hình và kiểm định việc định dạng mô hình

NỘI

DUNG

HỌC

PHẦN

Phần mềm hỗ trợ • EXCEL: nhập liệu

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN VỀ KINH TẾ LƯỢNG

3

MỤC TIÊU

Sau khi học xong, sinh viên cần nắm được:

• Khái niệm và phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng.

• Khái niệm phân tích hồi quy, hàm hồi quy tổng thể, hàm hồi quy mẫu.

• Bản chất và nguồn số liệu cho phân tích hồi quy.

• Phân biệt giữa sai số ngẫu nhiên và phần dư cùng ký hiệu của chúng.

HƯỚNG DẪN HỌC TẬP

Để hoàn thành tốt bài học, sinh viên cần thực hiện các nhiệm vụ sau:

• Đọc trước bài giảng chương 1.

• Trả lời các câu hỏi và bài tập tình huống ứng dụng.

• Nếu có vấn đề gì chưa hiểu rõ, liên hệ với giảng viên để được hỗ trợ.

5

Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa số liệu thực tế, lý thuyết kinh tế và

thống kê toán nhằm

Ước lượng các mối quan hệ kinh tế

Đối chiếu lý thuyết kinh

tế với thực tế

- Kiểm định các giả thiết liên quan đến hành vi kinh

Dự báo các hành vi của các biến số kinh

tế

1.1 Khái niệm

Kinh tế lượng là việc áp dụng các phương pháp thống kê và toán học vào việc đánh giá, kiểm định các lý thuyết kinh tế.

Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm,

các nghiên cứu khác

Thiết lập mô hình KTL (Biến số, tham số, sai số)

Kiểm định giả thiết

Ước lượng các tham số

Thu thập, xử lý số liệu

Sử dụng mô hình: dự báo,

đề ra chính sách

Mô hình ước lượng có tốt không?

Không

Có

1.2 Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng

7

- Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc, biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập, biến giải thích)

1.3 Phân tích hồi quy

- Một số ví dụ:

+ Một nhà kinh tế muốn nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của tiêu dùng cá nhân (biến phụ thuộc) vào thu nhập khả dụng (biến độc lập) của cá nhân đó

+ Một nhà kinh tế khác muốn nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của mức cầu

về một loại hàng hoá của các cá nhân (biến phụ thuộc) vào giá cả hàng hoá đó, thu nhập khả dụng và cả giới tính của các cá nhân đó (các biến độc lập)

VD 1.1: Một doanh nghiệp phân phối điện thoại thông minh muốn phân tích các yếu

tố tác động đến doanh số của các cửa hàng trong chuỗi phân phối của mình để có chính sách phù hợp Với biến phụ thuộc là doanh số của các cửa hàng, hãy nêu hai biến độc lập có thể lấy số liệu mà theo bạn là quan trọng và xây dựng mô hình KTL với hai biến đó.

Ta coi doanh số bán hàng (biến phụ thuộc) là kết quả của việc sử dụng lao động (biến độc lập) và bỏ vốn đầu tư (biến độc lập) Mô hình KTL được xây dựng như sau:

TRi = β1 + β2Li+ β3Ki + ui Trong đó:

- TR là doanh số

- L là tổng số lao động

- K là tổng chi phí bỏ ra (thuê mặt bằng, nhập hàng…) 9

1.4 Bản chất và nguồn số liệu cho phân tích hồi quy

 Các loại số liệu:

- Số liệu theo thời gian: là các số liệu được thu thập trong một thời kỳ

nhất định.

- Số liệu chéo: là các số liệu về một hoặc nhiều biến được thu thập tại

một thời điểm ở nhiều địa phương, đơn vị khác nhau.

- Số liệu hỗn hợp theo thời gian và không gian

VD 1.2: Tháng 5/2019, khi chuỗi siêu thị Auchan rút khỏi thị trường VN, có nhận

định cho rằng các chuỗi bán lẻ với số lượng cửa hàng ít sẽ lỗ và chỉ có lãi khi số lượng điểm bán đủ lớn Theo bạn, số liệu sử dụng là chéo hay thời gian hay hỗn hợp

sẽ phù hợp hơn? Hãy xây dựng mô hình KTL để phân tích.

Nếu chỉ xét một cửa hàng và đánh giá theo thời gian (số liệu theo thời gian) thì không thể đánh giá tác động một cách đầy đủ và bao quát được

Nếu xét số liệu chéo: ta chỉ đánh giá được xu hướng chung của các chuỗi cửa hàng

ở ngay thời điểm Auchan rút khỏi thị trường VN chứ chưa đánh giá được những thay đổi của từng cửa hàng

Do vậy, lựa chọn số liệu hỗn hợp là phù hợp nhất vì có thể đánh giá thay đổi theo

cả không gian và thời gian

11

VD 1.2: Tháng 5/2019, khi chuỗi siêu thị Auchan rút khỏi thị trường VN, có nhận

định cho rằng các chuỗi bán lẻ với số lượng cửa hàng ít sẽ lỗ và chỉ có lãi khi số lượng điểm bán đủ lớn Theo bạn, số liệu sử dụng là chéo hay thời gian hay hỗn hợp

sẽ phù hợp hơn? Hãy xây dựng mô hình KTL để phân tích.

Mô hình KTL để phân tích:

LNit = β1 + β2Nit +uit Trong đó:

- LNit là lợi nhuận của chuỗi cửa hàng i ở thời kỳ t

- Ni là số cửa hàng trong chuỗi i ở thời kỳ t

Các số liệu có thể do các cơ quan, tổ chức hoặc các cá nhân thu thập Chúng có thể là các số liệu thực nghiệm hoặc không phải thực nghiệm Các số liệu thực nghiệm thường được thu thập trong khoa học tự nhiên, còn các số liệu không phải thực nghiệm thường được thu thập trong khoa học xã hội

 Nguồn gốc các số liệu:

 Nhược điểm của các số liệu:

- Hầu hết các số liệu trong khoa học xã hội đều là các số liệu phi thực nghiệm, do vậy có thể có sai số, bỏ sót quan sát hoặc cả hai

- Ngay cả các số liệu được thu thập bằng thực nghiệm cũng có sai số của phép đo

1.4 Bản chất và nguồn số liệu cho phân tích hồi quy

13

- Trong các cuộc điều tra bằng câu hỏi có thể không nhận được câu trả lời hoặc câu trả lời không đầy đủ

- Các mẫu được thu thập trong các cuộc điều tra rất khác nhau về kích cỡ cho nên rất khó khăn trong việc so sánh các kết quả giữa các đợt điều tra

- Các số liệu kinh tế thường có sẵn ở mức tổng hợp cao, không cho phép đi sâu vào các đơn vị nhỏ

- Ngoài ra còn có những số liệu thuộc bí mật quốc gia mà không phải ai cũng có thể sử dụng được

 Nhược điểm của các số liệu:

1.4 Bản chất và nguồn số liệu cho phân tích hồi quy

Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên kết quả khảo sát tổng thể Hàm hồi qui tổng thể có dạng:

E(Y/Xi) = f(Xi)

1.5 Hàm hồi quy tổng thể (PRF)

Hàm hồi qui tổng thể cho biết giá trị trung bình của biến Y sẽ thay đổi như thế nào khi biến X nhận các giá trị khác nhau

15

Hàm

hồi quy

tổng

thể

PRF

Hồi quy đơn (hồi quy hai biến): PRF có 1

biến độc lập

Hồi quy bội (hồi quy nhiều biến): PRF có 2

biến độc lập trở lên

1.6 Sai số ngẫu nhiên và bản chất của nó

- Giả sử ta có hàm hồi quy tổng thể E(Y/Xi), vì E(Y/Xi) là giá trị trung bình của

Y với giá trị Xi đã biết nên các giá trị cá biệt Yi không phải bao giờ cũng trùng với E(Y/Xi) mà chúng xoay quanh E(Y/Xi)

- Ký hiệu Ui là chênh lệch giữa giá trị cá biệt Yi và E(Y/Xi), ta có:

Ui = Yi - E(Y/Xi) hay Yi = E(Y/Xi) + Ui

- Ui được gọi là biến ngẫu nhiên và E(Ui/Xi) = 0

17

1.7 Hàm hồi quy mẫu (SRF)

- Trong thực tế, khi nghiên cứu các hiện tượng, chúng ta không có số liệu về toàn

bộ tổng thể, hoặc có số liệu nhưng không thể nghiên cứu toàn bộ tổng thể Điều đó có nghĩa là chúng ta không thể xây dựng hàm hồi quy tổng thể PRF Chúng ta chỉ có mẫu ngẫu nhiên lấy từ tổng thể và ước lượng PRF từ những thông tin thu được trên mẫu ngẫu nhiên đó

- Hàm hồi quy được xây dựng trên cơ sở một mẫu ngẫu nhiên được gọi là hàm hồi quy mẫu

- Nếu trong tổng thể, chênh lệch giữa giá trị cá biệt và giá trị trung bình được gọi là sai số ngẫu nhiên thì trong mẫu, chênh lệch đó được gọi là phần dư (e )

NHIỆM VỤ VỀ NHÀ

• In Phụ lục, Slide bài giảng, câu hỏi và bài tập ôn tập chương 1

• Hoàn thành các câu hỏi và bài tập ôn tập chương 1

• Đọc trước tài liệu chương 2 được giao

• Tham gia buổi học online tiếp theo đầy đủ, đúng giờ.

19

CHÚC CÁC EM HỌC TẬP TỐT