Bài giảng kinh tế và quản lý công nghiệp chương 2 3 nguyễn thị bích nguyệt

Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG - Cơ sở của phương pháp: Sử dụng các kỹ thuật hồi quy đa biến để ướclượng các hệ số trong phương trình D tổng quá

KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ CÔNG NGHIỆP

Nguyễn Thị Bích Nguyệt

Bộ môn Kinh tế học C9-208B Viện Kinh tế và Quản lý

EM 2120 Economics & Industrial Management

CHƯƠNG 2 GIÁ CẢ VÀ CÁC TÁC ĐỘNG THAY ĐỔI GIÁ THỊ TRƯỜNG

NỘI DUNG CHƯƠNG 2

2.1 THỊ TRƯỜNG, CẦU VÀ CUNG

2.2 PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG GIÁ THỊ TRƯỜNG

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ước lượng đơn giản Ước lượng cầu bằng phương pháp Marketing Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

2.3.1 Uớc lượng đơn giản

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Bản chất của phương pháp: Ước lượng đơn giản bằng co giãn đoạn

- Cơ sở của phương pháp: Quan sát lượng

bán trước và sau khi có sự thay đổi giá

- Giả định hai kết hợp (P,Q) nằm trên cùng

2.3.1 Uớc lượng đơn giản

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ước lượng co giãn đoạn

- Là co giãn tại một đoạn hữu hạn nào đó của đường cầu

- Yêu cầu: Tính theo nguyên tắc điềm giữa (điểm trung bình)

2.3.1 Uớc lượng đơn giản

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ước lượng co giãn đoạn

Ví dụ: P1 = 4; Q1 = 10

P2 = 2; Q2 = 30

Kết luận: Khi giá tăng 1% thì số lượng cầu giảm 1,5%

- Nếu quyết định tăng P lên 3% thì lượng D giảm xuống bao nhiêu % ?

E = % ΔQ/ % ΔP → % ΔQ = E % ΔP = -1,5 x 3% = - 4,5 %

- Nếu quyết định tăng Q lên 9% thì doanh nghiệp nên giảm bao nhiêu % P ?

%ΔP = %ΔQ/E = 9%/(-1,5) = -6%

→ E = -1,5

2.3.1 Uớc lượng đơn giản

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ưu nhược điểm của phương pháp

- Ưu điểm: Đơn giản có thể thực hiện

được thông qua sự thay đổi P

- Nhược điểm : Kết quả có thể chệch vì có

sự lưu kho đầu cơ hoặc rút bớt khi có sự

thay đổi P; Không có gì đảm bảo kết hợp

P, Q tại điểm A và B nằm trên cùng một

2.3.1 Uớc lượng đơn giản

Bài tập: Trên thị trường thịt lợn ở Hà Nội:

- Hiện giá bán là 100 nghìn đồng/kg Lượng cầu hộ gia đình mua là 22 tấn

- Co giãn của cầu thịt lợn với giá là -0,57

→ Bệnh dịch làm cho giá thị trường tăng

lên 140 nghìn đồng/kg Ước lượng số lượng

cầu thịt lợn?

Q

P

D E

140

100

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

10/19/2021 Economics & Industial Management 9

2.3.2 Ước lượng cầu bằng phương pháp Marketing

- Điều tra người tiêu dùng và quan sát người tiêu dùng (consumer survey and observation)

*Ưu điểm *Nhược điểm

- Phân tích người tiêu dùng (consumer clinics)

*Ưu điểm *Nhược điểm

- Thử nghiệm thị trường (market experiment)

*Ưu điểm *Nhược điểm

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

- Cơ sở của phương pháp: Sử dụng các kỹ thuật hồi quy đa biến để ướclượng các hệ số trong phương trình D tổng quát, đây là phương pháp cơ bản

để ước lượng hàm cầu đối với một hàng hóa

- Cơ sở các dữ liệu: Với số quan sát đủ lớn

- Thuật toán: Xây dựng mô hình hồi qui

Bước 1: Đặt mục tiêu nghiên cứu

Bước 2: Thu thập số liệu

Bước 3: Lập công thức hồi qui ( Dạng tuyến tính, dạng mũ)

Bước 4: Sử dụng ứng dụng tính toán phù hợp để có được kết quả hồi qui

(Excel, Eview/SPSS…)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Qui trình thực hiện

Bước 5: Phân tích đánh giá (chất lượng) công thức ước lượng:

- Phân tích/ đánh giá cho từng biến giải thích đưa vào mô hình

• Khẳng định với một mức tin cậy xác định (thường là 95%) về mối quan hệ

giữa biến giải thích và biến được giải thích (Q)

• Kiểm định t (T Test)

- Phân tích/ đánh giá năng lực giải thích của toàn bộ công thức ước lương

• Hệ số R 2 và R 2 hiệu chỉnh

• Kiểm định F (F Test)

- Lựa chọn công thức ước lượng phù hợp để sử dụng

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Qui trình thực hiện

Bước 6: Sử dụng kết quả ước lượng cầu để ra quyết định quản lý

- Xác định mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng biến số (biến giải

thích) trong công thức ước lượng đến lượng cầu Q (biến được giải thích)

- Tính toán các hệ số co giãn của cầu đối với các biến giải thích

- Đề xuất các quyết định kinh doanh

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Qui trình thực hiện

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

!!! Thu thập dữ liệu

- Phân tích thống kê chỉ có chất lượng khi mẫu thông tin thu thập được làchính xác và phù hợp

- Các nguồn dữ liệu phục vụ phân tích kinh doanh:

✓ Mua từ các doanh nghiệp cung cấp dữ liệu chuyên nghiệp (Q&Me,Nielsen, W&S, OCD, TITA, vietdata)

✓ Thực hiện điều tra người mua/người tiêu dùng

✓ Nghiên cứu nhóm tập trung (focus groups)

✓ Công nghệ: nguồn dữ liệu từ điểm bán hàng (point-of- sale data)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

!!! Thu thập dữ liệu

Phương pháp phổ biến được nhà kinh tế dùng để ước lượng số lượng cầu với dữliệu sẵn có

Dữ liệu dùng để phân tích hồi qui:

✓Dữ liệu chéo: dữ liệu về một hay nhiều biến được thu thập tại cùng một thời điểm

✓Dữ liệu thời gian: tập hợp các quan sát của một biến tại các thời gian khác nhau

✓Dữ liệu bảng: kết hợp các tính chất của cả dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ví dụ dữ liệu chéo (Cross-sectional data)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ví dụ dữ liệu thời gian (Time series data)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ví dụ dữ liệu bảng (Panel data)

Phân tích hồi quy là tìm quan hệ phụ thuộc của một biến, được gọi là biếnphụ thuộc vào một hoặc nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằm mụcđích ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biếttrước giá trị của biến độc lập.

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Phân tích hồi quy

Dạng hàm cầu tuyến tính: Q = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4

Q: biến phụ thuộc (lượng cầu)

a: hằng số (biến chặn)

Xn: các biến độc lập (biến giải thích)

bn: các hệ số hồi qui (xác định mức độ ảnh hưởng của biến độc lập)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Phân tích hồi quy

Hàm cầu dạng phi tuyến:

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Phân tích hồi quy

Giả thiết 1: Biến độc lập Xi là phi ngẫu nhiên, các giá trị của chúng phải

được xác định trước

Giả thiết 2: Kỳ vọng có điều kiện của sai số ngẫu nhiên bằng 0 :

E (Ui / Xi) = 0 ∀ i

Giả thiết 3: (Phương sai thuần nhất ) Các sai số ngẫu nhiên có phương sai

bằng nhau : Var (Ui / Xi) = 𝜎2 ∀ i

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Giả thiết của mô hình hồi quy

Giả thiết 4: Không có hiện tượng tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên:

Cov (Ui , Uj ) = 0 ∀ i ≠j

Giả thiết 5: Không có hiện tượng tương quan giữa biến độc lập Xi và sai số

ngẫu nhiên: Ui : Cov (Xi , Ui ) = 0 ∀ i

Giả thiết 6: Ui có phân phối N (0, 𝜎2)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Giả thiết của mô hình hồi quy

𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1𝑖 + 𝛽2𝑋2𝑖 + … + 𝛽𝑛𝑋𝑛𝑖 + 𝑈𝑖

Từ mẫu quan sát (số liệu), ước lượng các tham số (hệ số): መ𝛽𝑖

Sử dụng các phần mềm tính toán để thực hiện phân tích hồi qui:

Excel

Eviews

Spss

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Công thức hồi qui tổng quát:

✓ Dấu của các hệ số hồi qui ước lượng được phù hợp với lý thuyết hay tiênnghiệm không.

✓ Các hệ số hồi qui ước lượng được có ý nghĩa về mặt thống kê hay không

✓ Mức độ phù hợp của mô hình (R 2 và ഥ𝑹𝟐 hiệu chỉnh)

✓ Kiểm tra xem mô hình có thỏa mãn các giả thiết của mô hình hồi qui tuyếntính cổ điển hay không

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3 Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Đánh giá kết quả phân tích hồi quy

TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU

Quản lý chuỗi cửa hàng bánh mỳ Springs đưa ra

tập số liệu thống kê, yêu cầu nhân viên phân tích

và đưa ra các kết luận về đặc điểm bán hàng hiện

tại để làm cơ sở đưa ra các quyết định mới:

- Mở thêm điểm bán

- Thay đổi chính sách giá nhằm tăng doanh thu

- Bán thêm loại đồ uống nào cùng với bánh mỳ

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Tiêu thụ bánh của công ty Springs ở các trường học

✓Qua số liệu thống kê về kết quả tiêu thụ của 30 cửa

hàng đặt tại các trường học khác nhau

✓Ước lượng hàm cầu về bánh

✓Cung cấp thông tin phục vụ ra quyết định kinh

doanh cho quản lý

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU

Thiết lập dạng hàm hồi quy mẫu

Hai dạng hàm cầu phổ biến:

1 𝑄 = መ𝛽0 + መ𝛽1𝑃 + መ𝛽2𝐻𝑃 + መ𝛽3𝑃𝑅

2 𝑄 = መ𝛽0𝑃𝛽෡1𝐻𝑃𝛽෡2𝑃𝑅𝛽෡3 → hệ số co giãn của cầu không đổi

Q: lượng cầu hoặc doanh số → biến được giải thích/ phụ thuộc

HP: học phí (thu nhập của sinh viên) → biến giải thích/ độc lập

PR: giá đồ uống (hàng hóa liên quan)→ biến giải thích/ độc lập

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Kết quả hồi quy – dạng hàm 1

1 Dấu của các hệ số hồi qui ước lượng được phù hợp với lý thuyết hay

tiên nghiệm không?

Ứng dụng: so sánh độ lớn hệ số để đánh giá mức độ ảnh hưởng tới cầu

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2 Các hệ số hồi qui ước lượng được có ý nghĩa về mặt thống kê hay không?

- Kiểm định ý nghĩa thống kê của từng hệ số ước lượng:

Giả thuyết chính H0: መ 𝛽𝑖 = 0 Giả thuyết đối H1: መ 𝛽𝑖 ≠ 0

- Kiểm định Student (t test)

• Dùng giá trị tới hạn (t value)

• Dùng mức ý nghĩa thống kê (p value)

p = mức ý nghĩa thống kê chấp nhận giả thuyết H0

1 – p = mức độ tin cậy để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1

Cụ thể: p value của መ 𝛽1 là 0.0000016769 → với mức ý nghĩa thống kê 0,00016% hoặc mức tin cậy là 99,99984% thì hệ số 𝛽1 khác không, tức là

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

3 Kiểm tra ý nghĩa thống kê của toàn bộ công thức hồi qui:

Các biến giải thích đưa vào mô hình có ảnh hưởng đến biến được giải thích không?Kiểm định F (F test)

-Dùng giá trị tới hạn (F value)

-Dùng mức ý nghĩa thống kê F(significance F)

Giá trị significance F : mức ý nghĩa thống kê chấp nhận giả thuyết H0

1 – significance F = mức độ tin cậy để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1

Cụ thể: signicance F = 6.66508E-07 → Với mức ý nghĩa thống kê là 0,000000666% hoặc mức tin cậy là 99.999999334% thì các biến giải thích (3 biến P, HP, PR) có trong công thức ước lượng ảnh hưởng đến biến được giải thích (lượng cầu Q)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

5 Kiểm tra xem mô hình có thỏa mãn các giả thiết của mô hình hồi qui

tuyến tính cổ điển hay không?

- Các vấn đề của hồi qui tuyến tính

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Kết quả phân tích hồi quy – dạng hàm 2

Thủ tục đánh giá kết quả phân tích hồi qui tương tự

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 2

Mức độ phù hợp theo kinh nghiệm, tiên nghiệm

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

So sánh lựa chọn dạng hàm

- Vấn đề xác định (Identification)

- Đa cộng tuyến (multi-collinearity)

- Tự tương quan (autocorrelation)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

•Kiểm tra bằng phương pháp:

-Ma trận tương quan

-Thực hiện hồi qui phụ

-Kiểm định nhân tử phóng đại phương sai (VIF)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

- Lấy sai phân cấp 1

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

Vấn đề 3: Tự tương quan

Còn được gọi là tương quan tuần tự, xảy ra khi biến phụ thuộc liên hệ với biếnđộc lập theo một định dạng nhất định (thành phần nhiễu của các quan sát cóliên hệ với nhau)

- những nguyên nhân dẫn đến tự tương quan có thể là do bỏ sót biến, hoặctương quan là phi tuyến

- Dùng kiểm định Durbin Watson để phát hiện tự tương quan

- Giải pháp: để khắc phục tự tương quan có thể chuyển dạng dữ liệu theo thứ

tự khác hoặc thêm vào dữ liệu sớm hoặc muộn

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

Sử dụng biến giả trong phân tích hồi quy

• Khi biến nghiên cứu là dữ liệu định tính, chỉ có hai biểu hiện như: giới tính,khu vực thành thị hay nông thôn, trường công lập hay dân lập …

• Biến giả chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1

• Lượng hóa những biến đó trong phân tích hồi qui được gọi là kỹ thuật biến giả

• Biến giả được sử dụng trong mô hình hồi qui giống như biến số lượng thôngthường

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU

• Phân tích ảnh hưởng của vị trí trường đến lượng bánh bán được

𝑄 = መ𝛽0 + መ𝛽1𝑃 + መ𝛽2𝐻𝑃 + መ𝛽3𝑃𝑅 + መ𝛽4𝑉𝑇 + 𝑈

• Trường học ở đô thị: VT = 1

• Trường học ở nông thôn: VT = 0

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU

Hàm cầu trường đô thị: Q = 27,234 – 0,088P + 0,088HP - 0,080PR – 0,528VT Hàm cầu trường ở nông thôn: Q = 27,234 – 0,088P + 0,088HP - 0,080PR

• Tính toán các hệ số co giãn

• Đưa ra các quyết định kinh doanh

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ứng dụng kết quả của phân tích hồi quy

THANK YOU ☺