Slide Nhập môn kinh tế lượng

NỘI DUNG CHƢƠNG 3 1 Khái niệm 2 Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng 3 4 Các loại quan hệ 5 Số liệu Phân tích hồi quy 13.Đôi môi a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 14.Nước da a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 15.Vực sâu a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 16.Đôi mắt a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 1.1 KHÁI NIỆM  Kinh tế lƣợng (Econometrics) có nghĩa “đo lƣờng kinh tế” (A.K.R. Frisch, 1930) • 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 và kiểm định các giả thuyết liên quan đến hành vi kinh tế  Dự báo các hành vi của các biến số kinh tế (Ramu Ramanathan, 2002) 4 13.Đôi môi a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 14.Nước da a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 15.Vực sâu a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 16.Đôi mắt a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 1.1 KHÁI NIỆM • Ví dụ: ước lượng Công ty quan tâm đến ước lượng ảnh hưởng của chi phí quảng cáo đến doanh thu và lợi nhuận Ví dụ: kiểm định giả thuyết Các nhà kinh tế học vĩ mô muốn đánh giá hiệu quả của các chính sách thuế đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Ví dụ: dự báo Các công ty dự báo lượng cầu hàng hóa tại thị trường TPHCM 5 13.Đôi môi a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 14.Nước da a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 15.Vực sâu a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 16.Đôi mắt a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm, các nghiên cứu khác Thiết lập mô hình KTL Kiểm định giả thuyết 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 Hình 1.1: Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng 1.2 PHƢƠNG PHÁP LUẬN 6 Nguồn: Ramu Ramanathan, Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng (ấn bản thứ năm), Nhà xuất bản Harcourt College, 2002. (Bản dịch của chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright, Việt Nam) 13.Đôi môi a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 14.Nước da a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 15.Vực sâu a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 16.Đôi mắt a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 1.2 PHƢƠNG PHÁP LUẬN • Ví dụ: Khảo sát mối quan hệ giữa thu nhập tiêu dùng của hộ gia đình trong phạm vi lãnh thổ Bƣớc 1: lựa chọn cở sở lý thuyết phù hợp với yêu cầu nghiên cứu. Theo lý thuyết của Keynes “chi tiêu tiêu dùng tăng khi thu nhập tăng nhưng sự gia tăng trong chi tiêu tiêu dùng không nhiều như sự gia tăng trong thu nhập” 7 13.Đôi môi a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 14.Nước da a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 15.Vực sâu a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 16.Đôi mắt a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 1.2 PHƢƠNG PHÁP LUẬN Bƣớc 2: Thiết lập mô hình kinh tế lƣợng Yêu cầu: a. Xác định các biến số kinh tế cần khảo sát: biến phụ thuộc và biến độc lập. b. Dự đoán về dấu của các hệ số ước lượng Ví dụ: Các biến số kinh tế cần khảo sát là thu nhập và tiêu dùng với giả thuyết kinh tế “tiêu dùng sẽ phụ thuộc vào thu nhập” Đặt Y: biến chi tiêu tiêu dùng X: biến thu nhập U: sai số ngẫu nhiên (Vai trò của U?) Mô hình toán: Y=α + βX (1.1) Mô hình kinh tế lượng: Y=α + βX + U (1.2) Dự đoán dấu của hệ số ước lượng: 1>β >0 8 13.Đôi môi a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 14.Nước da a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 15.Vực sâu a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 16.Đôi mắt a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 1.2 PHƢƠNG PHÁP LUẬN Bước 3. Thu thập, xử lý số liệu Năm GDP (X) Chi tiêu tiêu dùng (Y) 1995 195567 142916 1996 213833 155909 1997 231264 165125 1998 244596 172498 1999 256272 176976 2000 273666 182420 2001 292535 190577 2002 313247 205114 2003 336243 221545 9 Bảng 1.1 GDP và tiêu dùng cá nhân của Việt Nam tính theo giá 1994 (Đv: tỷ đồng) (Nguồn: Tổng Cục Thống kê Việt Nam) 13.Đôi môi a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 14.Nước da a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 15.Vực sâu a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 16.Đôi mắt a. Đen thui b. Đen láy c. Đen ngòm d. Đen sì 1.2 PHƢƠNG PHÁP LUẬN 10 Hình 1.2 Biểu đồ phân tán của GDP (X) và tiêu dùng cá nhân (Y) của Việt Nam (19952003

Trang 1

13.Đôi môi a Đen thui b Đen láy c Đen ngòm d Đen sì 14.Nước da a Đen thui b Đen láy c Đen ngòm d Đen sì 15.Vực sâu a Đen thui b Đen láy c Đen ngòm d Đen sì 16.Đôi mắt a Đen thui b Đen láy c Đen ngòm d Đen sì

CHƯƠNG 1

NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG

(ECONOMETRICS)

Trang 2

13.Đôi môi a Đen thui b Đen láy c Đen ngòm d Đen sì 14.Nước da a Đen thui b

Đen láy c Đen ngòm d Đen sì 15.Vực sâu a Đen thui b Đen láy c Đen ngòm d

Đen sì 16.Đôi mắt a Đen thui b Đen láy c Đen ngòm d Đen sì

Trang 3

NỘI DUNG CHƯƠNG

Trang 4

 Ước lượng các mối quan hệ kinh tế

 Đối chiếu lý thuyết kinh tế với thực tế và kiểm định các giả thuyết liên quan đến hành vi kinh tế

 Dự báo các hành vi của các biến số kinh tế

(Ramu Ramanathan, 2002)

4

Trang 5

1.1 KHÁI NIỆM

• Ví dụ: ước lượng

Công ty quan tâm đến ước lượng ảnh hưởng

của chi phí quảng cáo đến doanh thu và lợi nhuận

Ví dụ: kiểm định giả thuyết

Các nhà kinh tế học vĩ mô muốn đánh giá hiệu

quả của các chính sách thuế đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp

Ví dụ: dự báo

Các công ty dự báo lượng cầu hàng hóa tại thị

Trang 6

Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm,

các nghiên cứu khác

Thiết lập mô hình KTL

Kiểm định giả thuyết

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?

2002 (Bản dịch của chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright, Việt Nam)

Trang 7

tăng khi thu nhập tăng nhưng sự gia tăng trong chi tiêu tiêu dùng không nhiều như sự gia tăng trong thu nhập”

7

Trang 8

b Dự đoán về dấu của các hệ số ước lượng

Ví dụ: Các biến số kinh tế cần khảo sát là thu nhập và tiêu

dùng với giả thuyết kinh tế “tiêu dùng sẽ phụ thuộc vào

thu nhập”

Đặt Y: biến chi tiêu tiêu dùng

X: biến thu nhập

U: sai số ngẫu nhiên (Vai trò của U?)

Mô hình toán: Y=α + βX (1.1)

Mô hình kinh tế lượng: Y=α + βX + U (1.2)

Dự đoán dấu của hệ số ước lượng: 1>β >0

8

Trang 9

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

Bước 3 Thu thập, xử lý số liệu

Năm GDP (X) Chi tiêu tiêu dùng (Y)

Bảng 1.1 GDP và tiêu dùng cá nhân của Việt Nam tính theo giá 1994 (Đv: tỷ đồng)

(Nguồn: Tổng Cục Thống kê Việt Nam)

Trang 10

10

Hình 1.2 Biểu đồ phân tán của GDP (X) và tiêu dùng cá nhân (Y) của Việt Nam (1995-2003)

Trang 11

Bước 4: Ước lượng các tham số

Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS- Ordinary Least Squares)

11

Trang 12

• (1.3) là ước lượng mô hình (1.2) khi sử dụng

bảng số liệu bảng 1.1 và không có thành phần nhiễu

• Ý nghĩa: Nếu loại trừ yếu tố nhiễu thì tác động

của thu nhập ảnh hưởng đến tiêu dùng cá nhân (xét về mặt giá trị trung bình) được đo lường theo biểu thức (1.3)

• Cụ thể: Nếu thu nhập trong nước tăng (hay

giảm) 1 tỷ đồng thì bình quân chi tiêu tiêu dùng

cá nhân tăng (hay giảm) xấp xỉ 0,519794 tỷ đồng

12

Trang 13

Câu hỏi: Vì sao tác động của thu nhập đối với tiêu dùng cá nhân chỉ được giải thích là “xấp xỉ”?

Vì: Nếu lấy mẫu khác thì kết quả ước lượng có thể khác nhau Kết quả tìm được chỉ là ước lượng gần đúng cho các tham số của mô hình

13

Trang 14

Bước 5: Mục tiêu kiểm định giả thuyết:

- Xác định mức độ phù hợp về mặt lý thuyết của mô

hình

- Xác định dạng mô hình và chẩn đoán dấu hiệu có

thể vi phạm các giả thiết cổ điển của mô hình kinh

tế lượng

Trong ví dụ trên:

- Đánh giá mức độ ý nghĩa thống kê của con số

0,519794 trong mô hình (1.3)

- Nếu mô hình ước lượng được chẩn đoán là tốt thì

có thể sử dụng để dự báo và củng cố luận cứ kinh tế

14

Trang 15

6 Dự báo

Giả sử mô hình (1.3) được đánh giá tốt Sử dụng mô hình này để tính chi tiêu cá nhân Việt Nam năm 2006 nếu GDP 2006 Việt Nam đạt

425000 tỷ đồng

15

Trang 16

BÀI TẬP THỰC HÀNH

1 Hãy xây dựng phương pháp luận cho các vấn

đề nghiên cứu như sau:

a Mối quan hệ giữa lượng cầu hàng hóa và giá

Trang 17

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

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)

Phân tích hồi quy nhằm:

- Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với giá trị đã biết của biến độc lập

- Kiểm định giả thiết về bản chất quan hệ phụ thuộc

- Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc

- Kết hợp các vấn đề trên

17

Trang 18

1 Hàm hồi quy tổng thể PRF (Population Regression Function)

Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên

Hàm hồi qui tổng thể có dạng:

18

Trang 19

bình của biến Y sẽ thay đổi như thế nào khi biến X nhận các giá trị khác nhau

một biến độc lập Hồi quy bội (hồi quy nhiều biến): nếu PRF có hai biến độc lập trở lên

19

Trang 20

(1) Mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến

Y= α+βX +u Với:

u nhiễu, số dư, sai số

(2) Mô hình hồi quy tuyến tính bội

Y=α+β 1 X 1 + β 2 X 2 + + β k X k +u

20

Trang 21

Xét mô hình hồi quy đơn biến tổng thể

21

Trang 22

giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y là bao nhiêu khi biến độc lập X nhận giá trị 0

của Y sẽ thay đổi (tăng, giảm) bao nhiêu đơn

vị khi giá trị của X tăng lên 1 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi

22

Trang 23

Ví dụ: khảo sát chi tiêu và thu nhập của 60 hộ gia đình tại một khu vực ở Mỹ với giả thiết khu vực này là tổng thể nghiên cứu

Gọi X: thu nhập hàng tuần của các hộ gia đình (USD)

Y: mức chi tiêu trong tuần (USD)

23

Trang 24

Trang 25

25

Hình 1.3 Biểu đồ phân tán giá của Y theo X

Trang 26

26

Hình 1.4 Biểu đồ phân tán giá trị trung bình của Y theo X

Trang 27

Ví dụ trên, ở nhóm hộ có mức thu nhập 100 USD/tuần thì hộ thứ nhất có mức chi tiêu

Trang 28

U i : biểu thị cho ảnh hưởng của các yếu tố đối với biến phụ thuộc

mà không được đưa vào mô hình

Sự tồn tại của nhiễu do:

- Nhà nghiên cứu không biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến

biến phụ thuộc Y Hoặc nếu biết cũng không thể có số liệu cho mọi yếu tố

- Không thể đưa tất cả yếu tố vào mô hình vì làm mô hình

Trang 29

Hàm hồi quy tuyến tính được hiểu là hồi quy

Ví dụ các hàm hồi quy tuyến tính

29

Ví dụ các hàm không phải hồi quy tuyến tính

Trang 30

2 Hàm hồi quy mẫu SRF (Sample Regression

Function)

Thực tế, không có điều kiện khảo sát tổng thể -> lấy mẫu -> xây dựng hàm hồi quy mẫu -> ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc

từ số liệu mẫu

30

Trang 31

i i

Trang 32

Trong đó:

Trang 33

33

BÀI TẬP THỰC HÀNH

Trang 34

1.4 CÁC LOẠI QUAN HỆ

Quan hệ thống kê : ứng với mỗi giá trị của biến độc lập

có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến phụ thuộc -> phản ánh mối quan hệ không chính xác- > đối tượng của phân tích hồi quy

VD: chi tiêu- thu nhập

Quan hệ hàm số : các biến không phải là ngẫu nhiên, ứng với mỗi giá trị của biến độc lập chỉ duy nhất một giá trị của biến phụ thuộc -> phản ánh mối quan hệ chính xác

VD: cách tính lương cơ bản= đơn giá lương * hệ số lương

34

Trang 35

2 Hàm hồi quy và quan hệ nhân quả

Quan hệ nhân quả :

Biến X (biến độc lập) -> biến Y (biến phụ thuộc)

Trang 36

Phân tích tương quan: đo lường liên kết tuyến tính giữa hai biến và hai biến có vai trò đối xứng VD: quan hệ tương quan cao giữa hút thuốc và ung thư phổi

Phân tích hồi quy : ước lượng hoặc dự báo giá

trị trung bình của biến phụ thuộc dựa trên giá trị xác định của biến độc lập

36

Tiêu đề	Nhập môn Kinh tế lượng
Trường học	Trường Đại học Kinh tế quốc dân
Chuyên ngành	Kinh tế lượng
Thể loại	Giáo trình học phần
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	39
Dung lượng	0,95 MB