Kinh tế lượng - Chương I: Nhập môn kinh tế lượng. Chương 1 này được biến soạn với các nội dung: Khái niệm, phương pháp luận của KTL, các môn học liên quan, các loại số liệu, mỗi quan hệ trong KTL. Mời các bạn cùng tham khảo tài liệu.
Trang 1KINH TẾ LƯỢNG
(Econometrics)
TỔNG QUAN
Chương 1: Nhập môn KTL Chương 2: Hồi quy hai biến Chương 3: Hồi quy bội Chương 4: Hồi qui với biến giả Chương 5: Đa cộng tuyến Chương 6: Phương sai sai số
thay đổi
Chương 7: Tự tương quan
NỘI DUNG
TỔNG QUAN
EXCEL: nhập liệu
EVIEWS : chạy mô hình
Phần mềm
hỗ trợ
TỔNG QUAN
Phạm Trí Cao, Vũ Minh Châu, Kinh tế lượng ứng dụng (tái bản lần 1), Nhà xuất bản Thống kê TPHCM, 2009
1
Hoàng Ngọc Nhậm (cb), Giáo trình Kinh tế lượng + Bài tập Kinh tế lượng với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews, Stata, Đại học Kinh tế
Tp HCM, Nhà xuất bản Lao động- Xã hội, 2007
2
Nguyễn Quang Dong, Bài giảng Kinh tế lượng + Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews, NXB Thống kê, 2006
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)
Damodar N Gujarati, Essentials of Econometrics, 3rd ed, Mc Graw – Hill International Edition, 2006
Tài liệu tham khảo
NHẬP MÔN
KINH TẾ LƯỢNG
Chương I I KHÁI NIỆMKinh 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 KT với thực tế
Kiểm định
các giả thiết liên quan đến hành vi KT
Dự báo các hành
vi của các biến số kinh tế
Trang 2II PHƯƠNG PHÁP LUẬN CỦA KTL
Lý thuyết kinh tế, giả thuyết
Thiết lập mơ hình
Kiểm định giả thiết
Ước lượng các tham số
Thu thập, xử lý số liệu
Sử dụng mơ hình: dự báo,
đề ra chính sách
Mơ hình ước lượng cĩ tốt khơng?
Khơng
Cĩ
III CÁC MƠN HỌC LIÊN QUAN
IV CÁC LOẠI SỐ LIỆU
Cĩ 3 loại số liệu chính:
-Số liệu theo thời gian (Time series data): là số
liệu của một biến số kinh tế tại nhiều thời điểm
Ví dụ: Số liệu về tổng giá trị sản xuất qua các năm
Tổng giá trị sản xuất
(Tỷ đồng) 2,561 2,966 3,676 4,602
IV CÁC LOẠI SỐ LIỆU
- Số liệu chéo (cross data): số liệu của nhiều biến
số tại cùng 1 thời điểm
Ví dụ: Số liệu về chỉ số giá năm 2015
Chỉ số giá tiêu dùng 101,6 Chỉ số giá vàng 107 Chỉ số giá USD 106
IV CÁC LOẠI SỐ LIỆU
-Số liệu hỗn hợp (Panel data): là sự kết hợp giữa
2 loại số liệu trên
Ví dụ:
Chỉ số giá tiêu dùng 109,6 112,4 116,1
Chỉ số giá vàng 107 113,22 118,3
Chỉ số giá USD 106 104,6 103,1
IV CÁC LOẠI SỐ LIỆU
Nguồn của số liệu
-Số liệu Thực nghiệm
-Số liệu Phi thực nghiệm
Trang 3V MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG
Hồi quy nghiên cứu sự phụ thuộc một đại lượng
kinh tế này (biến phụ thuộc) vào 1 hay nhiều đại
lượng kinh tế khác (biến độc lập, biến giải thích)
dựa trên ý tưởng là ước lượng giá trị trung bình
của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước
của các biến độc lập
Như vậy:
-Biến độc lập cĩ giá trị xác định trước
theo các quy luật phân bố xác suất
Thí dụ 1:Đường cong Phillips mô tả mối quan hệ giữa tỷ lệ thay đổi tiền lương và tỷ lệ thất nghiệp
ty le that nghiep
10 8 6 4 2 0
14
12
10
8
6
4
2
Thí dụ 2:Đồ thị mô tả mối quan hệ giữa
-Quan hệ hồi quy với quan hệ nhân quả
-Quan hệ hồi quy với quan hệ tương quan
-Quan hệ hồi quy với quan hệ hàm số Hàm số: Y= f(X)
Hàm hồi quy: Y = f(X) + U (với U là sai số)
Vì sao sai số U luơn tồn tại trong hàm hồi quy?
- Vì khơng biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến biến
phụ thuộc Y
- Vì khơng thể đưa hết các yếu tố ảnh hưởng đến Y
vào mơ hình ( sẽ làm MH phức tạp)
- Vì khơng cĩ tất cả các số liệu cần thiết
- Vì sai sĩt và sai số trong quá trình thu thập số
liệu
V MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG
Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên số liệu của
tất cả các đối tượng cần nghiên cứu PRF:
Y: biến phụ thuộc
X 2i ,X 3i ,…,X ki: giá trị cụ thể của biến độc lập
Y f X X X U
Trang 4V MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG
PRF:
hoặc
V MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG
4 Hàm hồi quy mẫu- SRF
Trong thực tế khó nghiên cứu trên tổng thể nên thông thường người ta nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy trên một mẫu => Gọi là hàm hồi quy mẫu
SRF:
Với ei: là sai số trong mẫu, là phần dư, là ước lượng của Ui
SRF:
𝑌 = 𝑓(𝑋2𝑖, 𝑋2𝑖,…, 𝑋𝑘𝑖)
Y f X X X e