Bài giảng Kinh tế học quản lý: Chương 2 - ĐH Thương Mại

Bài giảng Kinh tế học quản lý Chương 2: Ước lượng và dự đoán cầu gồm các nội dung chính được trình bày như sau: Ước lượng cầu, dự đoán cầu, nghiên cứu tình huống,...

Trang 1

KINH TẾ HỌC QUẢN LÝ

(Managerial Economics)

Bộ môn Kinh tế vi mô TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI

2

Chương 2: Ước lượng và dự đoán cầu

2.1 Ước lượng cầu

2.2 Dự đoán cầu

2.3 Case study (Nghiên cứu tình huống)

2.1 Ước lượng cầu

 Xác định hàm cầu thực nghiệm

 Ước lượng cầu của ngành cho hãng chấp nhận giá

 Ước lượng cầu cho hãng định giá

3

2.1.1 Xác định hàm cầu thực nghiệm

 Hàm cầu tổng quát

Q = f (P, M, PR, T, Pe, N)

 Bỏ qua biến T và Pedo khó khăn trong việc định lượng thị hiếu và việc xác định kỳ vọng về giá cả

 Như vậy hàm cầu có dạng:

Q = f(P, M, PR, N)

 Chú ý về việc thu thập số liệu để ước lượng cầu

4

 Xác định hàm cầu thực nghiệm tuyến tính

 Hàm cầu có dạng

Q = a + bP + cM + dP R + eN

 Ta có

b = Q/P c = Q/M d = Q/ R e = Q/N

 Dấu dự tính của các hệ số

 Độ co dãn của cầu theo giá (E)

 Phản ánh phần trăm thay đổi trong lượng cầu của một mặt hàng khi giá của mặt hàng đó thay đổi 1%

 Công thức tính:

 Giá trị tuyệt đối của E càng lớn thì người mua càng phản ứng nhiều trước sự thay đổi của giá cả (theo luật cầu )

P

Q E





%

D

H

TM

U

Trang 2

 Các giá trị độ co dãn của cầu theo giá:

 │E│ > 1  │ %∆Q│> │%∆P│: cầu co dãn

 │E│ < 1  │ %∆Q│< │%∆P│: cầu kém co dãn

 │E│ = 1  │ %∆Q│= │%∆P│: cầu co dãn đơn vị

7

Độ co dãn và tổng doanh thu

 Khi cầu co dãn, việc tăng giá sẽ làm giảm doanh thu và giảm giá sẽ làm tăng doanh thu

 Khi cầu kém co dãn, việc tăng giá sẽ làm tăng doanh thu và giảm giá sẽ làm giảm doanh thu

 Khi cầu co dãn đơn vị, tổng doanh thu đạt giá trị lớn nhất

8

Các yếu tố tác động đến độ co giãn của cầu

theo giá

 Sự sẵn có của hàng hóa thay thế

 Phần trăm ngân sách người tiêu dùng chi tiêu cho

hàng hóa đó

 Giai đoạn điều chỉnh

9

 Dạng thông dụng nhất là mũ

 Để ước lựơng hàm cầu dạng này phải chuyển về loga

tự nhiên

lnQ = lna + b lnP + c lnM + d lnP R + e lnN

 Với dạng hàm cầu này, độ co dãn là cố định

10

e d R c

bM P N aP

Q 

ˆ

ˆE b  ˆ E ˆM  c ˆ ˆEXR  d ˆ

ˆE b  E ˆM  c ˆ ˆEXR  d ˆ

 Xác định hàm cầu thực nghiệm tuyến tính

Q = a + bP + cM + dP R + eN

 Các giá trị độ co dãn của cầu được ước lượng là

P

ˆ

ˆE b Q

 ˆE bˆ Q P



M

Q





M

Q





R

XR

P

ˆ

ˆE d

Q



XR

P

ˆ

ˆE d

Q





Giá do thị trường quyết định và giá do nhà quản lý quyết định

 Đối với hãng “chấp nhận giá”

 Giá cả được xác định bằng sự tương tác đồng thời giữa giữa cung và cầu

 Giá cả là biến nội sinh của hệ phương trình cung cầu

 Đối với hãng định giá

 Giá cả do người quản lý quyết định

 Giá cả là biến ngoại sinh

2.1.2 Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá

D

H

TM

U

Trang 3

2.1.2 Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp

nhận giá

 Dữ liệu quan sát được về giá và lượng được xác

định một cách đồng thời tại điểm mà đường cung

và đường cầu giao nhau.

 Vấn đề ước lượng cầu của một ngành phát sinh do sự

thay đổi trong các giá trị quan sát được của giá và

lượng thị trường được xác định một cách đồng thời từ

sự thay đổi trong cả cầu và cung

13

Vấn đề đồng thời

 Ví dụ về hàm cung và cầu của một loại hàng hóa Cầu: Q = a + bP + cM + εd

Cung: Q = h + kP + lPI+ εs

 Do các giá trị quan sát được của giá và lượng (giá

và lượng cân bằng) được xác định một cách đồng thời bởi cung và cầu nên

PE= f(M, PI, εd, εs) và QE= g(M, PI, εd, εs)

14

PE= f(M, PI, εd, εs) và QE= g(M, PI, εd, εs)

 Như vậy:

 Mỗi giá trị quan sát được của P và Q được xác định bởi

tất cả các biến ngoại sinh và các sai số ngẫu nhiên

trong cả phương trình cầu và phương trình cung

 Các giá trị quan sát được của giá tương quan với các

sai số ngẫu nhiên trong cả cầu và cung

15

2.1.2 Ước lượng cầu của ngành đối với hãng

chấp nhận giá

16

 Phương pháp bình phương nhỏ nhất hai bước

Bước 1: Tạo một biến đại diện cho biến nội sinh, biến

này tương quan với biến nội sinh nhưng không tương

quan với SSNN

Bước 2: Thay thế biến nội sinh bằng biến đại diện và

áp dụng phương pháp OLS để ước lượng các tham số

của hàm hồi quy

Các bước ước lượng cầu của ngành

 Bước 1: Xác định phương trình cung và cầu của

ngành

 Ví dụ có thể xác định phương trình cung và cầu như sau:

Cầu: Q = a + bP + cM + dP R Cung: Q = h + kP + lP I

D

H

TM

U

Trang 4

 Bước 2: Kiểm tra về định dạng cầu của ngành

 Hàm cầu được định dạng khi hàm cung có ít nhất một

biến ngoại sinh không nằm trong phương trình hàm cầu

19

 Bước 3: Thu thập dữ liệu của các biến trong cung và cầu

 Bước 4: Ước lượng cầu của ngành bằng phương pháp

2SLS

 Phải xác định rõ biến nội sinh và biến ngoại sinh

20

 Bước 1: Xác định hàm cầu của hãng

Q = a + bP + cM + dPAl+ ePBMac

Trong đó:

 Q = doanh số bán pizza tại Checkers Pizza

 P = giá một chiếc bánh pizza tại Checkers Pizza

 M = thu nhập trung bình trong năm của hộ gia đình ở

Westbury

 PAl= giá một chiếc bánh pizza tại Al’s Pizza Oven

 PBMac= giá một chiếc Big Mac tại McDonald’s 21

Ước lượng cầu cho hãng Pizza

nhận giá

 Bước 2: Thu thập dữ liệu về các biến có trong hàm cầu của hãng

 Bước 3: Ước lượng cầu của hãng định giá bằng phương pháp OLS

22

Đối với hãng định giá, vấn đề đồng thời không tồn tại và đường cầu của hãng có thể được ước lượng bằng phương pháp OLS

D

H

TM

U

Trang 5

 Bước 1: Xác định hàm cầu của hãng định giá

 Bước 2: Thu thập dữ liệu về các biến có trong

hàm cầu của hãng

 Bước 3: Ước lượng cầu của hãng định giá bằng

phương pháp OLS

25

2.1.3 Ước lượng cầu đối với hãng định giá 2.2 Dự đoán cầu

 Dự đoán theo chuỗi thời gian

 Dự đoán theo mùa vụ - chu kỳ

 Sử dụng mô hình kinh tế lượng

26

2.2.1 Dự đoán theo chuỗi thời gian

 Một chuỗi thời gian đơn giản là một chuỗi các

quan sát của một biến được sắp xếp theo trật tự

thời gian

 Mô hình chuỗi thời gian sử dụng chuỗi thời gian

trong quá khứ của biến quan trọng để dự đoán các

giá trị trong tương lai

27

 Dự đoán bằng xu hướng tuyến tính:

 Là phương pháp dự đoán chuỗi thời gian đơn giản nhất

 Cho rằng biến cần dự đoán tăng hay giảm một cách tuyến tính theo thời gian

28

.

t

 Sử dụng phân tích hồi quy để ước lượng các giá

trị của a và b

 Nếu b > 0 biến cần dự đoán tăng theo thời gian

 Nếu b < 0 biến cần dự đoán giảm theo thời gian

 Nếu b = 0 biến cần dự đoán không đổi theo thời gian

 Ý nghĩa thống kê của xu hướng cũng được xác

định bằng cách thực hiện kiểm định t hoặc xem

xét p-value.

t

Q   a bt

Dự đoán bằng xu hướng tuyến tính

D

H

TM

U

Trang 6

 Dự đoán doanh số bán cho hãng Terminator Pest

Control

31

 Dữ liệu theo chuỗi thời gian: thể hiện sự biến động đều đặn có tính mùa vụ hoặc có tính chu kỳ qua thời gian

 Ước lượng theo xu hướng tuyến tính thông thường sẽ dẫn đến sự sai lệch trong dự báo

 Sử dụng biến giả để tính đến sự biến động này

 Khi đó, đường xu hướng có thể bị đẩy lên hoặc hạ xuống tùy theo sự biến động

 Ý nghĩa thống kê của sự biến động mùa vụ cũng được xác định bằng kiểm định t hoặc sử dụng p-value cho tham số ước lượng đối với biến giả

32

Biến động doanh thu theo mùa vụ

33



2004 2005 2006 2007

2.2.2 Dự đoán theo mùa vụ - chu kỳ

Biến giả

 Nếu có N giai đoạn mùa vụ thì sử dụng (N-1) biến giả

 Mỗi biến giả được tính cho một giai đoạn mùa vụ

Nhận giá trị bằng 1 nếu quan sát rơi vào giai đoạn đó

Nhận giá trị bằng 0 nếu quan sát rơi vào giai đoạn khác

 Dạng hàm:

Qt= a + bt + c1D1+ c2D2+ … cn-1Dn-1

 Hệ số chặn nhận các giá trị khác nhau cho mỗi giai đoạn

34

2.2.2 Dự đoán theo mùa vụ - chu kỳ

Tác động của sự thay đổi mùa vụ

Thời gian

Q t

t

Q t = a’ + b t

a’

a

Q t = a + b t c

 Dự đoán giá và doanh số bán của ngành trong tương lai

Bước 1: Ước lượng các phương trình cầu và cung của ngành

Bước 2: Định vị cung và cầu của ngành trong giai đoạn dự đoán

Bước 3: Xác định giá của cung và cầu trong tương lai

D

H

TM

U

Trang 7

 Dự đoán cầu tương lai cho hãng định giá

 Bước 1: ước lượng hàm cầu của hãng

 Bước 2: dự đoán giá trị tương lai của biến làm dịch

chuyển cầu

 Bước 3: Tính toán vị trí của hàm cầu trong tương lai

37

2.3.3 Dự đoán cầu bằng mô hình kinh tế

 Càng xa tương lai thì khoảng biến thiên hay miền không chắc chắn càng lớn

 Nếu: thiếu biến quan trọng, sử dụng dạng hàm không thích hợp thì mô hình dự đoán được xác định sai và giảm độ tin cậy.

 Dự đoán thường thất bại khi xuất hiện những

“điểm ngoặt” – sự thay đổi đột ngột của biến được xem xét.

38

2.3 Nghiên cứu tình huống thực tế

 Dự báo doanh số bán hàng cho 04 quý năm 2005

 Sử dụng 3 biến giả D1, D2và D3

 Phương trình ước lượng

Qt= a + bt + c1D1+ c2D2+ c3D3

39

Ví dụ minh họa về biến giả

40

Ví dụ về thị trường kim loại đồng

 Ước lượng phương trình cung của ngành

 Bước 1: Xác định phương trình cung và cầu của ngành

Cầu: Qđồng= a + bPđồng+ cM + dPnhôm Cung: Qđồng= e + fPđồng+ gT + hX

 Bước 2: Kiểm tra về định dạng cầu của ngành

 Bước 3: Thu thập dữ liệu của các biến trong cung và cầu

 Bước 4: Ước lượng cầu của ngành bằng phương pháp

Hãng chấp nhận giá Ước lượng cầu thế giới đối với kim loại đồng

D

H

TM

U

Trang 8

Dependent Variable: QC

Method: Two-Stage Least Squares

Date: 09/15/08 Time: 00:32

Sample (adjusted): 2 26

Included observations: 25 after adjustments

Instrument list: C M PA X T

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

PC -66.49503 31.53377 -2.108693 0.0472

R-squared 0.942143 Mean dependent var 5433.632

Adjusted R-squared 0.933878 S.D dependent var 1669.629

S.E of regression 429.3333 Sum squared resid 3870869.

Durbin-Watson stat 1.465392 Second-stage SSR 1634042.

Hãng chấp nhận giá

Ước lượng cầu thế giới đối với kim loại đồng

D

H

TM

U

Định dạng
Số trang	8
Dung lượng	904,71 KB