Tổng quan về kinh tế lượng

Đề tài: Tổng quan về kinh tế lượng

Trang 1

Mở Đầu

Các vấn đề kinh tế luôn là vấn đề đợc mọi ngời quan tâm , xét trên cả phơng diện từng cá nhân cũng nh toàn xã hội Có những sự kiện kinh tế mà con ngời có thể cảm nhận đợc bằng trực quan , từ đó rút ra cho mình những cách ứng xử hành vi riêng trong hoạt động kinh tế

.Nh-ng cũ.Nh-ng có nhữ.Nh-ng diễn biến kinh tế bất Nh-ngờ xảy ra , có thể là do chủ quan hay khách quan , mà con ngời không thể nhận ra đợc , không thể lờng trớc đợc , do đó , các quy luật kinh tế luôn đợc con ngời tìm hiểu không ngừng thành các lý thuyết , mô hình , các chơng trình ứng dụng vào kinh tế Rất nhiều môn học kinh tế đợc ra đời , đa vào giảng dạy trong các trờng kinh tế nhằm hoàn thiện kiến thức cho các sinh viên trở thành các nhà kinh doanh có kiến thức vững vàng trong tơng lai Mỗi môn học ra đời đều xuất phát từ những bài toán kinh tế khác nhau trong cuộc sống đợc đa ra , vì vậy mỗi môn học đều có những đặc trng riêng

về mục đích , nội dung ,phơng pháp đôi khi chúng còn bổ trợ cho nhau và giúp ích rất nhiều trong thực tế Một số môn đợc áp dụng nh một công cụ thật sự hữu ích trong quá trình hoạt động kinh tế , giúp con ngời phán đoán đúng đắn để hớng hoạt dộng kinh tế đi theo chiều hớng tốt hơn Là một sinh viên , em cũng đã đợc học rất nhiều môn học khác nhau , các môn học đều quan trọng và là những kiến thức cơ bản trang

bị cho bản thân mình sau này Trong số các môn học , kinh tế lợng luôn đợc em quan tâm , một phần bởi vì đây là một trong các môn chuyên ngành , một phần bởi vì tầm quan trọng ứng dụng rộng rãi trong thực tế mà môn học này mang lại Tuy nhiên , có rất nhiều vấn đề của môn học mà em cha thể hiểu hết đợc , chính vì vậy , em chọn môn này làm đề án môn học để có cơ hội tìm hiểu nhiều hơn về môn học này Trong đề án môn học , em mới chỉ làm bài với những kiến thức cơ bản

đầu tiên là cách lập một mô hình ớc lợng , kiểm định xem các biến đa vào mô hình cũng nh mô hình đa ra đã phù hợp hay cha chứ cha đi sâu vào phần kinh tế lợng nâng cao.Em xin chân thành cảm ơn giáo viên h-ớng dẫn Trần Bá Phi đã giúp đỡ em trong quá trình thực hiện đề án môn học này

Trang 2

Tổng quan về kinh tế l ợng :

Có nhiều cách đinh nghĩa khác nhau về kinh tế lợng , có lẽ là do cách tiếp cận và mục đích sử dụng khác nhau đôi chút mà đi đến những định nghĩa khác nhau , cách hiểu khác nhau Kinh tế lợng ra đời từ những yêu cầu trong thực tế

và ngày nay trở thành một môn học độc lập bởi những đặc trng riêng của nó : Thứ nhất , khác với các môn học khác thờng nêu ra các giả thuyết và nêu ra bản chất , quy luật chung của kinh tế mà không đa ra một số đo bằng số quan hệ giữa chúng , còn kinh tế lợng cũng đa ra các giả thuyết nhng sau đó sẽ rút ra kết luận từ việc

-ớc lợng bằng số về các con số này.Thứ hai , kinh tế lợng chủ yếu quan tâm đến việc kiểm định về mặt thực nghiệm các lý thuyết kinh tế , thờng sử dụng các

ph-ơng trình toán học do các nhà kinh tế toán đề xuất và kiểm định bằng thực nghiệm sự phù hợp của các phơng trình toán học này Thứ ba, khác với thống kê kinh tế chủ yếu chỉ dừng lại ở việc thu thập , xử lý và trình bày các số liệu , kinh

tế lợng sử dụng các số liệu này để kiểm tra các giả thuyết kinh tế Thứ t , các số liệu kinh tế trong thực tế không nằm dới sự kiểm soát của con ngời , thờng là phi thực nghiệm và có cha sai số của phép đo Kinh tế lợng phải sử dụng các công cụ , phơng pháp của thống kê toán để tìm ra bản chất của các số liệu thống kê này.Theo nghĩa đơn giản , kinh tế lợng liên quan đến việc áp dụng các phơng pháp thống kê trong kinh tế học , đó là sự hợp nhất của lý thuyết kinh tế , công

cụ toán học và các phơng pháp luận thống kê

Trong kinh tế lợng có ba vấn đề đợc quan tâm đến là :

 Ước lợng các mối quan hệ kinh tế : xuất phát từ những thắc mắc về các mối liên hệ giữa các biến số trong thực tế có liên quan , ảnh hởng đến nhau nh thế nào, ví dụ nh một công ty muốn xem xét tác động của các yếu

tố giá , mẫu mã ,quảng cáo tới lợng cung hàng hoá bán ra trên thị trờng …

 Kiểm định giả thuyết : Khi đa ra bất kì một nghi ngờ ,phán đoán nào ,kinh

tế lợng thực hiện việc kiểm định giả thuyết , ví dụ nh một công ty muốn biết lợi nhuận có tăng hay giảm theo quy mô hoạt động không , hoặc các nhà phân tích kinh tế muốn xem giá dầu có bị ảnh hởng bởi tình hình chính trị Trung Đông không…

 Dự báo : Sau khi đánh giá tác động của các biến số đợc xác định , chúng

ta có thể muốn sử dụng các mối quan hệ ớc lợng để dự đoán các gia trị trong tơng lai Ví dụ nh Các công ty dự báo các chỉ số thị trờng chứng khoán và giá cổ phiếu , chính phủ dự đoán thu nhập,chi tiêu ,lạm phát ,thất nghiệp…

Khi nghiên cứu một mô hình kinh tế nào đó ,ta cần có những câu trả lời thoả

đáng cho các câu hỏi sau:

- Mô hình có ý nghĩa kinh tế không? nó có thể hiện mọi quan hệ tơng thích ẩn trong quá trình phân tích dữ liệu hay không ?

- Dữ liệu có tin cậy không?

Trang 3

Phơng pháp ớc lợng sử dụng có phù hợp không ? Có sai lệch trong các

-ớc lợng tìm đợc hay không?

- Các kết quả của mô hình so với các kết quả từ những mô hình khác nh thế nào ?

- Kết quả thể hiện điều gì ? kết quả có nh mong đợi dựa trên lí thuyết kinh

tế hoặc cảm nhận trực giác không?

Do đó , kinh tế lợng đợc thực hiện theo các bớc :

1 Xác đinh vấn đề nghiên cứu

2 Thiết lập mô hình : Mô hình này đợc thiết lập dới dạng phơng trình mô tả hành vi kinh tế và các biến liên quan.Mô hình có thể là một

ph-ơng trình hoặc hệ gồm nhiều phph-ơng trình

3 Thu thập dữ liệu

4 Ước lợng mô hình kinh tế lợng : Ước lợng những thông số cha biết của mô hình

5 Kiểm định giả thuyết: Kiểm định chuẩn đoán mô hình nhiều lần nhằm chắc chắn là những giả định đặt ra và các phơng pháp ớc lợng

đợc sử dụng phù hợp với dữ liệu đã thu thập.Mục tiêu là tìm đợc những kết luận phù hợp nhất ,là những kết luận không thay đổi nhiều

đối với các đặc trng của mô hình

6 Diễn dịch kết quả

Sau đây là vấn đề nhỏ của kinh tế lợng mà em đã tìm hiểu và thực hiện bằng chơng trình Eview đó là : Thử xây dựng các mô hình kinh tế lợng khác nhau cho một vấn đề và chọn ra một mô hình thích hợp nhất qua việc loại dần các biến giải thích không có ý nghĩa

Trang 4

Chọn mô hình kinh tế l ợng

Giả sử ta xây dựng một mô hình có dạng :

Y = ò1 + ò2X2i + ò3X3i +….+òkXki + ui

Và thu đợc các ớc lợng cho các hệ số òi ,trớc hết ta để ý đến các hệ số ớc lợng thu đợc và xem xét dấu của chúng có phù hợp với giả thuyết về kỳ vọng ban

đầu về dấu của các hệ số khi đa ra mô hình hay không

1) Ta kiểm định các tham số riêng lẻ bằng kiểm định t:

Giả thuyết kiểm định :

Ho : òk = 0 Xk không có ảnh hởng đối với Y

H1 : òk # 0 Xk có ảnh hởng đối với Y

Ta kỳ vọng bác bỏ Ho

Xác định trị thống kê kiểm định :

òk

tqs= , t* =tanpha/2,,n-k

Sòk

Kết luận : Nếu | tqs| > t* Bác bỏ Ho

Hay p_value < anpha

Nếu | tqs| > t* Không có cơ sở bác bỏ Ho ,chấp nhận H1

Hay p_value > anpha Nếu biết dấu kỳ vọng của òk ta có thể thực hiện kiểm định 1 phía với các giả thiết:

Ho : òk = 0 Ho : òk = 0

H1 : òk < 0 H1 : òk > 0

Khi đó miền bác bỏ là :

tqs < -tanpha,n-k tqs > tanpha,n-k

2) Kiểm định tổ hợp các tham số ( Wald test)

Kiểm định này giúp xác định nên thêm vào hay bớt đi một nhóm biến trong mô hình ,giúp chọn một trong hai mô hình sau:

Mô hình nhiều biến (U) :

Yi = ò1+ò2X2i+ò3X3i+… +òmXmi+òm+1X(m+1)i+… +òkXki

Mô hình ít biến-mô hình giới hạn (R) :

Yi = ò1+ò2X2i+ò3X3i+… +òmXmi

Giả thuyết kiểm định :

Ho : òm+1= òm+1 = … =òk =0 Chọn mô hình R

Trang 5

H1 : Có ít nhất một số òj # 0 (với j= m+1,…,k ) Chọn mô hình U Xác định trị thống kê kiểm định:

(ESSR-ESSU)/(k-m) (R2

U -R2

R)/ (k-m)

ESSU/(n-k) (1-R2

U)/(n-k) F* = Fanpha,k-m,n-k

Kết luận :

Nếu Fqs < F* Bác bỏ Ho

Hay p_value < anpha 3)Kiểm định độ thích hợp của mô hình:

Kiểm định này giúp xác định các biến độc lập trong mô hình có ảnh hởng lên biến phụ thuộc Y hay không Đây là một trờng hợp đặc biệt của kiểm định Wald

Ta có: Y = ò1 + ò2X2i + ò3X3i +….+òkXki + ui

Giả thuyết kiểm định:

Ho : ò2= ò3 = … =òk =0 Tất cả các biến không tác động đến Y

H1 : Có ít nhất một số òj # 0 (j = 2,3….,k)

Trị thống kê đợc xác định nh sau:

R2/ (k-1)

Fqs =

(1-R2)/(n-k)

F* = Fanpha,k-1,n-k

Kết luận :

Nếu |Fqs| < F* Bác bỏ Ho

Hay p_value < anpha

Sau đây là một bài tập sử dụng các lý thuyết trên:

Xét mô hình mà giá nhà phụ thuộc vào số phòng tắm ,số phòng ngủ , nhà

có phòng gia đình, thiết bị báo cháy , hồ bơi ,diện tích nhà

Kí hiệu:

-Biến phụ thuộc : gia – giá nhà (đơn vị : 1000 USD)

Trang 6

-Các biến độc lập:

+ ptam : Số phòng tắm.

+ pngu : Số phòng ngủ

+ phong : Phòng gia đình ,nhận giá trị bằng 1 nếu nhà có phòng gia

đình và giá trị 0 nếu nhà không có phòng gia đình + baochay: Thiết bị báo cháy,nhận giá trị bằng 1 nếu nhà có thiết bị

báo cháy và giá trị 0 nếu nhà không có thiết bị báo cháy + hoboi : Hồ bơi,nhận giá trị bằng 1 nếu nhà có hồ bơi và giá trị 0

nếu nhà không có hồ bơi

+ dt : Diện tích nhà.(đơn vị: m2)

Ta sẽ thử xây dựng các mô hình sau đây và xem liệu mô hình nào là tốt nhất trong số đó:

1) Gia = β1 + β2 ptam + β3 pngu + β4 phong + β5 baochay + β6 hoboi + β7 dt 2) Gia = β1 + β2 ptam + β3 pngu + β4 phong + β5 baochay + β6 hoboi + β7 dt + β8 baochay* dt

3) Gia = β1 + β2 ptam + β3 pngu + β4 phong + β5 baochay + β6 hoboi + β7 dt+

β8 baochay* pngu 4) Gia= ò 1 + ò 2 ptam + ò 3 pngu+ ò 4 phong + ò 5 baochay + ò 6 hoboi + ò 7 dt +

ò 8 hoboi*dt.

5) Gia= + ò 2 ptam + ò 3 pngu+ ò 4 phong + ò 5 baochay + ò 6 hoboi + ò 7 dt

+ò 8 phong*pngu +ò 9 baochay*dt +ò 10 hoboi*dt +ò 11 baochay*pngu +

ò 12 hoboi*ptam.

* Đầu tiên ,ta ớc l ợng mô hình :

Gia = β1 + β2 ptam + β3 pngu + β4 phong + β5 baochay + β6 hoboi + β7 dt

Dependent Variable: GIA

Method: Least Squares

Date: 10/28/07 Time: 09:04

Sample: 1 14

Included observations: 14

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

PTAM -0.263691 41.45465 -0.006361 0.9951

PNGU -7.045531 28.73627 -0.245179 0.8134

PHONG -21.34471 42.87340 -0.497854 0.6338

BAOCHAY 26.18799 53.84537 0.486355 0.6416

HOBOI 53.19581 22.06352 2.411030 0.0467

R-squared 0.911504 Mean dependent var 317.4929

Adjusted R-squared 0.835650 S.D dependent var 88.49816

S.E of regression 35.87726 Akaike info criterion 10.30494

Sum squared resid 9010.244 Schwarz criterion 10.62447

Log likelihood -65.13456 F-statistic 12.01657

Durbin-Watson stat 2.602259 Prob(F-statistic) 0.002213

Với kết quả trên ,ta thấy các hệ số p_value của các biến ptam,pngu,phong,baochay

đều lớn hơn anpha = 5% Ta thực hiện kiểm định Wald với :

Trang 7

H o : ò 1 = ò 2 = ò 3 = ò 4 =0

H 1 :Có ít nhất một giá trị ò i= # 0 (với i=1,2,3,4) Chạy Eview ta có kết quả:

Wald Test:

Equation: Untitled

Null Hypothesis: C(1)

C(2) C(3) C(4) F-statistic 0.086452 Probability 0.983881

Chi-square 0.345807 Probability 0.986668

p_value sau khi chạy Wald test trong kiểm định trên có :

p_value =0.983881 > anpha = 5%

Vì vậy ,ta chấp nhận giả thiết Ho.Vậy ,các biến ptam,pngu,phong,baochay

đều bằng 0; hay các biến số phòng tắm, phòng ngủ ,có phòng gia đình ,có thiết bị báo cháy đều không ảnh hởng đến giá nhà.Do đó,ta có thể bỏ các biến trên ra khỏi mô hình Lúc này ta có mô hình:

Date: 10/28/07 Time: 11:18

Sample: 1 14

HOBOI 52.78980 16.48172 3.202931 0.0084

Với các giá trị p_value trớc biến hoboi và biến dt đều nhỏ hơn 5%.Vì vậy ,chấp

nhận mô hình này.Phơng trình hồi quy lúc này :

Ln gia =22.67277 + 52.7898 * hoboi + 0.144415* dt

Trang 8

*Ta ớc l ợng mô hình thứ hai

gia = ò 1 + ò 2 ptam + ò 3 pngu + ò 4 phong + ò 5 baochay +ò 6 hoboi + ò 7 dt +

ò 8 baochay*dt.

Ta ớc lợng bằng Evivew:

Date: 10/28/07 Time: 11:40

Sample: 1 14

PTAM -5.049608 40.23999 -0.125487 0.9042

PHONG -21.67260 41.42130 -0.523223 0.6196 BAOCHAY 437.6739 340.0121 1.287230 0.2454

HOBOI 65.52753 23.57464 2.779578 0.0320

BAOCHAY*DT -0.355295 0.290125 -1.224627 0.2666

Ta thấy các hệ số p_value của các biến ptam,pngu,phong,baochay,dt,baochay*dt

đều lớn hơn anpha= 5%.Ta thực hiện kiểm định Wald với giả thiết:

Ho : ò1 = ò2 = ò3 = ò4 = ò5 = ò6 = ò7 = 0

H1 : Có ít nhất một òi # 0 (với i=1,2,3,4,5,6,7)

Chạy Eview cho ta kết quả:

Wald Test:

Equation: Untitled

Null Hypothesis: C(1)

C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) F-statistic 11.24945 Probability 0.004472

Chi-square 78.74613 Probability 0.000000

p_value sau khi chạy Wald test trong kiểm định trên :

p_value=0.004472< anpha=5%

Trang 9

Do đó ,ta bác bỏ giả thiết Ho ,vậy có ít nhất một giá trị òi # (i=1,2,3,4,5,6,7)

Để thực hiện việc xây dựng mô hình từ đơn giản đến phức tạp,ta căn cứ vào

hệ số p_value của các biến độc lập Biến bị loại khỏi mô hình là biến có hệ số p_value lớn

+Đầu tiên ta bỏ biến pngu ra khỏi mô hình vì biến này có p_value =0.9982

lớn nhất.Sau khi bỏ biến,kết quả Eview nh sau:

Date: 10/28/07 Time: 13:19

Sample: 1 14

PTAM -5.013808 34.61187 -0.144858 0.8889 PHONG -21.69964 36.90877 -0.587926 0.5751 BAOCHAY 437.5656 312.0188 1.402370 0.2036

HOBOI 65.50844 20.55132 3.187553 0.0153

BAOCHAY*DT -0.355152 0.262910 -1.350849 0.2188

Ta nhận thấy các hệ số p_value của các biến ptam,phong,baochay,dt,baochay*dt

đều lớn hơn anpha = 5% Ta tiếp tục bỏ biến ptam,do có p_value =0.8889 lớn nhất.

Ta đợc kết quả sau đây:

Date: 10/28/07 Time: 13:24

Sample: 1 14

PHONG -23.43309 32.70893 -0.716412 0.4941 BAOCHAY 437.8164 292.2995 1.497835 0.1726

HOBOI 66.06998 18.90720 3.494435 0.0081

BAOCHAY*DT -0.354257 0.246230 -1.438725 0.1882

Trang 10

Từ bảng trên,ta thấy các hệ số p_value của các biến phong,baochay,dt,baochay*dt

đều lớn hơn anpha = 5% Ta tiếp tục bỏ biến phong có p_value = 0.4941 lớn nhất

Đợc kết quả sau:

Date: 10/28/07 Time: 13:27

Sample: 1 14

BAOCHAY 402.0001 280.0962 1.435221 0.1850

HOBOI 63.03432 17.92106 3.517331 0.0065

BAOCHAY*DT -0.340550 0.238755 -1.426357 0.1875

Các hệ số p_value của các biến baochay,dt,baochay*dt đều lớn hơn anpha =

5%.Tiếp tục bỏ biến baochay*dt có p_value = 0.1875 lớn nhất.Ta đợc kết quả sau:

Date: 10/28/07 Time: 13:34

Sample: 1 14

BAOCHAY 4.317827 28.16788 0.153289 0.8812

HOBOI 52.95961 17.30140 3.061001 0.0120

Tiếp tục bỏ biến baochay co p_value =0.8812 lớn nhất đợc bảng sau đây:

Tiêu đề	Tổng quan về kinh tế lượng
Người hướng dẫn	Trần Bá Phi
Chuyên ngành	Kinh Tế Lượng
Thể loại	Đề án môn học

Định dạng
Số trang	19
Dung lượng	280,5 KB