KINH TẾ LƯỢNG HAY NHẤT NĂM 2017

Phân tích hồi qui là ng/c sự phụ thuộc của một biến biến phụ thuộc, vào một hay nhiều biến khác các biến giải thích, với ý tưởng là ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ

1.1 Kinh t l ế ượ ng là gì?

1.1 Kinh t l ế ượ ng là gì?

Kinh tế lượng (Econometrics) nếu diễn đạt theo ngôn ngữ viết có

nghĩa là « đo lường kinh tế ».

Tuy nhiên phạm vi ứng dụng của kinh tế lượng rộng hơn rất nhiều.

Kinh tế lượng là sự kết hợp:

1 Các lý thuyết kinh tế hiện đại

2 Công cụ toán học

3 Phương pháp luận thống kê

Kinh tế lượng là việc phân tích định lượng những vấn đề thực nghiệm trong kinh tế dựa trên lý thuyết kinh tế, các số liệu quan sát và thống kê suy diễn.

Chương 1: Mô hình hồi quy hai

biến - Một vài ý tưởng cơ bản

Mở đầu: Khái quát về kinh tế lượng

Chương 4: Mô hình hồi qui bội

Chương 2: Mô hình hồi quy hai biến – ước lượng và kiểm định

Chương 3: Mở rộng mô hình hồi

quy hai biến

Chương 7: Chọn mô hình và kiểm

định việc chọn mô hình.

Chương 5: Hồi qui với biến giả

Chương 6: Đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và tự tương quan

1- Giáo trình Kinh tế lượng

Chủ biên: Hoàng Ngọc Nhậm

TÀI LIỆU HỌC TẬP VÀ THAM KHẢO

2- Bài tập Kinh tế lượng

Chủ biên: TS Nguyễn Thị Ngọc Thanh 2011

3- Kinh tế lượng ứng dụng

Phạm Trí Cao – Vũ Minh Châu

4- Basic Econometrics

Kinh tế lượng cơ sở (tập 1 & 2)

Damonar Gujarati FULBRIGHT

5- Introductory Econometrics with

1.2 - Bản chất của phân tích hồi qui

Chương I

Phân tích hồi qui là ng/c sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc), vào một hay nhiều biến khác (các biến giải thích), với ý tưởng là ước lượng (hay dự đoán) giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của các biến giải thích.

Thí dụ 1: Đồ thị mô tả mối quan hệ giữa doanh số bán và giá bán của một mặt hàng.

Hình 2: Đồ thị mô tả mối quan hệ giữa chiều cao ứng với độ tuổi được chọn.

- Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với các giá trị đã cho của biến độc lập.

Phân tích hồi quy

giải quyết các vấn đề sau:

- Kiểm định bản chất của mối quan hệ.

- Kết hợp các vấn đề trên

Thuật ngữ “Hồi quy” được giới thiệu bởi Francis Galton, 1886

- Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số.

- Hàm hồi qui và quan hệ nhân quả

- Hồi qui và tương quan

• Số liệu theo thời gian

• Số liệu chéo

• Số liệu hỗn hợp

° Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số

° Hàm hồi qui và quan hệ nhân quả

° Hồi qui và tương quan

ª Quan hệ thống kê là sự phụ thuộc thống kê của biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến độc lập Biến

phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên.

ª Trong quan hệ hàm số các biến không phải là ngẫu nhiên Ứng với mỗi giá trị của biến độc lập có một giá trị của biến phụ thuộc

* Số liệu theo thời gian là số liệu của một hay nhiều biến thu thập

ở một đơn vị (địa phương) qua các thời điểm khác nhau

* Số liệu chéo là các số liệu về một hay nhiều biến trong cùng một thời điểm ở nhiều địa phương, đơn vị khác nhau.

* Số liệu hỗn hợp là sự kết hợp của hai loại trên

* Các số liệu có thể do cơ quan nhà nước, các tổ chức quốc tế, các công ty tư nhân hay các cá nhân thu thập.

* Số liệu có thể là thực nghiệm hay phi thực nghiệm Trong khoa học xã hội, các số liệu thường là phi thực nghiệm.

* Chất lượng của các số liệu thu được thường là không tốt, vì vậy không được quá giáo điều về các kết quả thu được từ một nghiên cứu nhất định, đặc biệt khi số liệu chưa có độ chính xác cao.

Thí dụ 1:

Y- chi tiêu tiêu dùng của các gia đình (USD/tuần)

X- thu nhập khả dụng của

các gia đình (USD/tuần)

80 100 120 140 160 180 200 220 240 260

1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7

1/6 1/7 1/6 1/6 1/7 1/6 1/7

65 77 89 101 113 125 137 149 161 173

Chi tiêu TB của các hộ gia đình nằm trên đường thẳng có hệ số góc dương Nếu như mức thu nhập của hộ gđ tăng thì chi tiêu trung bình cũng tăng theo.

Tổng quát E(Y/Xi) là một hàm của X:

Hàm (1.1) được gọi là hàm hồi

qui tổng thể (PRF - population

regression function).

E(Y/Xi) = f(Xi) (1.1)

Dạng tuyến tính của PRF :

E(Y/Xi) = β1 + β2 Xi (1.2)

β1 là tung độ gốc.

β1, β2 là các hệ số hồi qui

β2 là hệ số góc.

* Sai sốá ngẫu nhiên:

Ký hiệu Ui chênh lệch giữa Yi và E(Y/Xi):

Ui = Yi − E(Y/Xi)

Hay: Yi = E(Y/Xi) + Ui

Hàm hồi qui được xây dựng từ các số liệu của một mẫu được gọi là

hàm hồi qui mẫu (SRF - the sample

regression function).

Nếu PRF có dạng t.tính thì SRF sẽ là:

lần lượt là ước lượng điểm

obs roe salary

Nếu PRF có một biến độc lập thì được gọi là hàm hồi qui đơn (hồi qui hai biến), nếu có từ hai biến độc lập trở lên được gọi là hàm hồi qui bội.

Để xác định dạng của hàm hồi qui tổng thể người ta thường dựa vào đồ thị biểu diễn sự biến thiên của dãy các số liệu q.sát về X và Y kết hợp với việc p.tích bản chất của vấn đề cần ng/c.

Dạng tuyến tính của PRF :

E(Y/Xi) = β1 + β2 Xi (2.2)

β 1 là hệ số tự do

(hệ số tung độ gốc).

β 1, β2 là các hệ số hồi qui.

β 1 cho biết giá trị trung

bình của biến phụ thuộc ( Y) là bao nhiêu khi biến Y ) là bao nhiêu khi biến

độc lập ( X) nhận giá trị 0 X ) nhận giá trị 0

Điều này chỉ đúng về mặt lý thuyết, trong các trường hợp cụ thể ta phải kết hợp với lý thuyết k.tế và điều kiện thực tế của vấn đề ng/c để nêu ý nghĩa của β1

cho phù hợp

* Trong thực tế có nhiều tr.hợp β 1 không có ý nghĩa.

E(Y/Xi) = β 1 + β2 Xi

Y - lượng hàng bán được ;

X - giá bán.

Trường hợp này β 1 không

phải là lượng hàng bán được trung bình khi X (giá bán) bằng 0

Hàm h.qui nêu trên phản ánh mối q.hệ của lượng hàng bán được trung bình và giá bán và hàm này chỉ có ý nghĩa khi X nhận giá trị trong một khoảng

β 2 là hệ số góc (hệ số độ dốc) (hệ số độ dốc)

β2 cho biết giá trị trung bình

của biến phụ thuộc (Y) sẽ thay đổi (tăng, hoặc giảm) bao nhiêu đơn vị khi giá trị của biến độc lập (X) tăng 1 đơn vị với điều

lập (X) tăng 1 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Các loại số liệu

• Số liệu theo thời gian

• Số liệu chéo

• Số liệu hỗn hợp

* Các số liệu theo thời gian là các số liệu của một hay nhiều biến được thu thập ở một đơn vị (địa phương) trong các thời kỳ (ngày, tháng, năm ).

(ngày, tháng, năm )

* Các số liệu chéo là các số liệu về một hay nhiều biến trong một thời kỳ ở nhiều địa phương, đơn vị khác nhau.

* Các số liệu hỗn hợp là sự

kết hợp của hai loại trên.

Đọc phần I: Hướng dẫn sử dụng phần mềm Evews –

(Bài tập Kinh tế lượng)

Phần : Nhập dữ liệu

Thí dụ : E(Y/Xi) = β1 + β2 Xi 2

là hàm t.tính đối với tham số nhưng không t.tính (phi tuyến) đối với biến.

 Tuyến tính đối với tham số

* E(Y/X) = β 1 + β 2 3 X là hàm tuyến tính đối với biến nhưng phi tuyến đối với tham số.

Hàm hồi qui tuyến tính luôn luôn được hiểu là

luôn luôn được hiểu là

tuyến tính đối với các

không tuyến tính đối với biến.

Ký hiệu Ui chênh lệch giữa Yi và E(Y/Xi)

Ui là ĐLNN, Ui có thể nhận giá trị âm hoặc dương, được gọi là sai sốá ngẫu nhiên

(2.3) được gọi là hàm hồi qui tổng thể ngẫu nhiên.

Hàm hồi qui được xây dựng từ các số liệu của một mẫu được gọi là hàm

Nếu PRF có dạng t.tính thì SRF có dạng:

là ước lượng điểm của E(Y/X i )

là ước lượng điểm của β1

là ước lượng điểm của β2

i 2

Dạng ngẫu nhiên của (2.4):

2 1

i

Bài tập chương 1 1.1; 1.2; 1.3; 1.4; 1.5; (giáo trình kinh tế lượng)

Heát chöông 1

1.1 Kinh t l ế ượ ng là gì?

Kinh tế lượng (Econometrics) nếudiễn đạt theo ngôn ngữ viết có

nghĩa là « đo lường kinh tế ».

Tuy nhiên phạm vi ứng dụng củakinh tế lượng rộng hơn rất nhiều

Kinh tế lượng là sự kết hợp:

1 Các lý thuyết kinh tế hiện đại

2 Công cụ toán học

3 Phương pháp luận thống kê

 Nêu vấn đề lý thuyết cần

 Thiết lập MH kinh tế

 Thu thập số liệu

1.2 Các bước xây dựng & áp

dụng một MH KTL trong thực tế

phân tích và các giả thuyết

 Phân tích kết quả

 Dự báo

 Ra quyết định

 Ước lượng các tham số

Thiết lập MH

Nêu giả thuyết

Thu thập số liệu Ước lượng th.số Phân tích kết quả (*)

Dự báo

Ra quyết định

Sơ đồ:

Sự phát triển của máy vi tính đã

làm tăng thêm sức mạnh cho KTL, giúp các nhà kinh tế kiểm chứng được các lý thuyết kinh tế có thích hợp hay không để hoạch định các chính sách, các chiến lược KT-XH

1.3 Ứng dụng của KTL

 Eviews 4.1, 5.1

 Stata

 SPSS

 Đo lường mức độ tác động của việc hạ lãi suất lên tăng trưởng kinh tế.

 Ước lượng nhu cầu của một mặt hàng cụ thể

 Phân tích tác động của chi phí quảng cáo lên doanh số của một công ty

 Có sự phân biệt đối xử về mức lương giữa nam và nữ hay không?

Một số đề tài cụ thể của KTL:

I - Bản chất của phân tích hồi qui:

MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN MỘT VÀI Ý TƯỞNG CƠ BẢN

Thuật ngữ “Hồi quy” được giới thiệu bởi Francis Galton, 1886

Phân tích hồi qui là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc) vào một hay nhiều biến khác (các biến giải thích) với ý tưởng là ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của các biến giải thích.

Hình 2.1: Đồ thị mô tả mối quan hệ giữa chiều cao ứng với độ tuổi được chọn.

- Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với các giá trị đã cho của biến độc lập.

Phân tích hồi quy

giải quyết các vấn đề sau:

- Kiểm định bản chất của mối quan hệ.

- Kết hợp các vấn đề trên

- Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số.

- Hàm hồi qui và quan hệ nhân quả

- Hồi qui và tương quan

• Số liệu theo thời gian

• Số liệu chéo

• Số liệu hỗn hợp

* Số liệu theo thời gian là số liệu của một hay nhiều biến thu thập

ở một đơn vị (địa phương) qua các thời điểm khác nhau

* Số liệu chéo là các số liệu về một hay nhiều biến trong cùng một thời điểm ở nhiều địa phương, đơn vị khác nhau.

* Số liệu hỗn hợp là sự kết hợp của hai loại trên

* Các số liệu có thể do cơ quan nhà nước, các tổ chức quốc tế, các công ty tư nhân hay các cá nhân thu thập.

* Số liệu có thể là thực nghiệm hay phi thực nghiệm Trong khoa học xã hội, các số liệu thường là phi thực nghiệm.

* Chất lượng của các số liệu thu được thường là không tốt, vì vậy không được quá giáo điều về các kết quả thu được từ một nghiên cứu nhất định, đặc biệt khi số liệu chưa có độ chính xác cao.

Thí dụ 1:

Y- chi tiêu tiêu dùng của các gia đình (USD/tuần)

X- thu nhập khả dụng của

các gia đình (USD/tuần)

80 100 120 140 160 180 200 220 240 260

1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7

1/6 1/7 1/6 1/6 1/7 1/6 1/7

65 77 89 101 113 125 137 149 161 173

Chi tiêu TB của các hộ gia đình nằm trên đường thẳng có hệ số góc dương Nếu như mức thu nhập của hộ gđ tăng thì chi tiêu trung bình cũng tăng theo.

Tổng quát E(Y/Xi) là một hàm của X:

Hàm (1.1) được gọi là hàm hồi

qui tổng thể (PRF - population

regression function).

E(Y/Xi) = f(Xi) (1.1)

Dạng tuyến tính của PRF :

E(Y/Xi) = β1 + β2 Xi (1.2)

β1 là tung độ gốc.

β1, β2 là các hệ số hồi qui

β2 là hệ số góc.

* Sai sốá ngẫu nhiên:

Ký hiệu Ui chênh lệch giữa Yi và E(Y/Xi):

Ui = Yi − E(Y/Xi)

Hay: Yi = E(Y/Xi) + Ui

Hàm hồi qui được xây dựng từ các số liệu của một mẫu được gọi là

hàm hồi qui mẫu (SRF - the sample

regression function).

Nếu PRF có dạng t.tính thì SRF sẽ là:

lần lượt là ước lượng điểm

obs roe salary