Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 1: Nhập môn kinh tế lượng cung cấp cho người học các kiến thức: Khái niệm, phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng, phân tích hồi quy, các loại quan hệ, số liệu. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

NHẬP MÔN

KINH TẾ LƯỢNG (ECONOMETRICS)

1 Biết được phương pháp luậncủa kinh tế lượng

2 Nắm được bản chất của phântích hồi quy

3 Hiểu các loại số liệu và cácquan hệ

MỤC

TIÊU

 Kinh tế lượng (Econometrics) có nghĩa “đo lường kinh tế” (A.K.R Frisch, 1930)

• Kinh 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 kinh tế với thực tế và kiểm định các giả thuyết liên quan đến hành vi kinh tế

 Dự báo các hành vi của các biến số kinh tế

(Ramu Ramanathan, 2002)

• Ví dụ: ước lượng

Các nhà phân tích quan tâm đến ước lượng

cung/cầu hàng hóa, dịch vụ

Công ty quan tâm đến ước lượng ảnh hưởng

của các mức độ quảng cáo đến doanh thu và lợi nhuận

Chính quyền địa phương quan tâm đến tác

động của một công ty đặt tại địa phương (nhu cầu nhà ở, việc làm, dịch vụ công cộng…)

5

• Ví dụ: kiểm định giả thuyết

Chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh muốn xác định

chiến dịch quảng cáo có làm tăng doanh thu hay không

Các nhà phân tích quan tâm cầu co giãn hay

không co giãn theo giá và thu nhập

Các nhà kinh tế học vĩ mô muốn đánh giá hiệu

quả của các chính sách nhà nước

• Ví dụ: dự báo

Các công ty dự báo doanh thu, lợi nhuận, chi

phí sản xuất, lượng hàng tồn kho cần thiết

Chính quyền dự báo thu nhập, chi tiêu, lạm

phát, thất nghiệp, thâm hụt ngân sách,

thương mại

7

Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm,

các nghiên cứu khác Thiết lập mô hình KTL

Kiểm định giả thuyết

Ước lượng các tham số

Thu thập, xử lý số liệu

Sử dụng mô hình: dự báo,

đề ra chính sách

Mô hình ước lượng có tốt không?

Không

Có

Nguồn: Ramu Ramanathan, Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng (ấn bản thứ năm), Nhà xuất bản

• Ví dụ:

Khảo sát lý thuyết về thu nhập- tiêu dùng

nhập tăng nhưng sự gia tăng trong chi tiêu tiêu dùng không nhiều như sự gia tăng

trong thu nhập”

9

1 Xác định 2 biến số kinh tế cần khảo sát là

thu nhập và tiêu dùng với giả thuyết kinh tế

“tiêu dùng sẽ phụ thuộc vào thu nhập”

2 Thiết lập mô hình kinh tế lượng

Đặt Y: biến chi tiêu tiêu dùng

X: biến thu nhập

U: sai số ngẫu nhiên (Vai trò của U?)

Mô hình toán: Y=α + βX (1.1)

Mô hình kinh tế lượng: Y=α + βX + U (1.2)

Bảng 1.1 GDP và tiêu dùng cá nhân của Việt Nam tính theo giá 1994 (Đv: tỷ đồng)

(Nguồn: Tổng Cục Thống kê Việt Nam)

Hình 1.2 Biểu đồ phân tán của GDP (X) và tiêu dùng cá nhân (Y) của Việt Nam (1995-2003)

4 Ước lượng các tham số

Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất thông

thường (OLS- Ordinary Least Squares)

Ŷ i = 43,08986 + 0,519794 X i (1.3)

Tại sao có ký hiệu Ŷ i ?

13

• (1.3) là ước lượng mô hình (1.2) khi sử

dụng bảng số liệu bảng 1.1 và không có thành phần nhiễu

• Ý nghĩa: Nếu loại trừ yếu tố nhiễu thì tác

động của thu nhập ảnh hưởng đến tiêu dùng cá nhân (xét về mặt giá trị trung bình) được đo lường theo biểu thức (1.3)

• Cụ thể: Nếu thu nhập trong nước tăng (hay

giảm) 1 tỷ đồng thì bình quân chi tiêu tiêu dùng cá nhân tăng (hay giảm) xấp xỉ

0,519794 tỷ đồng.

Vì sao tác động của thu nhập đối với tiêu

dùng cá nhân chỉ được giải thích là “xấp xỉ”?

Vì: Nếu lấy mẫu khác thì kết quả ước lượng

có thể khác nhau Kết quả tìm được chỉ

là ước lượng gần đúng cho các tham số của mô hình.

15

- Xác định mức độ phù hợp về mặt lý thuyết của

mô hình

- Xác định dạng mô hình và chẩn đoán dấu hiệu

có thể vi phạm các giả thiết cổ điển của mô hình kinh tế lượng

6 Dự báo

Giả sử mô hình (1.3) được đánh giá tốt Sử dụng

mô hình này để tính chi tiêu cá nhân ViệtNam năm 2006 nếu GDP 2006 Việt Nam đạt

425000 tỷ đồng

17

(1) Mô hình hồi quy tuyến tính đơn

u nhiễu, số dư, sai số

(2) Mô hình hồi quy tuyến tính bội

phụ thuộc, biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập, biến giải thích)

VD:

Phân tích hồi quy nhằm:

- Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với

giá trị đã biết của biến độc lập

- Kiểm định giả thiết về bản chất quan hệ phụ thuộc

- Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc

- Kết hợp các vấn đề trên

19

X

Y   1   2

1 Hàm hồi quy tổng thể PRF (Population

Regression Function)

Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên kết quả

dạng:

E(Y/Xi) = f(Xi)

o Hàm hồi qui tổng thể cho biết giá trị trung

bình của biến Y sẽ thay đổi như thế nào khi biến X nhận các giá trị khác nhau

o Hồi quy đơn (hồi quy hai biến): nếu PRF có

một biến độc lập Hồi quy bội (hồi quy nhiều biến): nếu PRF có hai biến độc lập trở lên

21

Ví dụ khảo sát chi tiêu và thu nhập của 60 hộ gia

đình tại một khu vực ở Mỹ với giả thiết khu vực này là tổng thể nghiên cứu

Gọi X: thu nhập hàng tuần của các hộ gia đình

(USD)

Y: mức chi tiêu trong tuần (USD)

Hình 1.3 Biểu đồ phân tán giá của Y theo X

Hình 1.4 Biểu đồ phân tán giá trị trung bình của Y theo X

quan sát Yi và E(Y/Xi))

β1,, β2: tham số, hệ số hồi quy

β1: hệ số chặn, hệ số tự do, tung độ góc, cho

biết giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y

là bao nhiêu khi biến độc lập X nhận giá trị 0

của Y sẽ thay đổi (tăng, giảm) bao nhiêu đơn

vị khi giá trị của X tăng lên 1 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi

27

mà không được đưa vào mô hình

Sự tồn tại của nhiễu do:

- Nhà nghiên cứu không biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến

biến phụ thuộc Y Hoặc nếu biết cũng không thể có số liệu cho mọi yếu tố

- Không thể đưa tất cả yếu tố vào mô hình vì làm mô hình

tuyến tính đối với tham số

Ví dụ các hàm hồi quy tuyến tính

Ví dụ các hàm không phải hồi quy tuyến tính

2 Hàm hồi quy mẫu SRF (Sample Regression

Function)

Thực tế, không có điều kiện khảo sát tổng thể ->

lấy mẫu -> xây dựng hàm hồi quy mẫu ->

ước lượng giá trị trung bình của biến phụ

thuộc từ số liệu mẫu

31

i i

Y  ˆ    ˆ1   ˆ 2 

Trong đó:

Ŷi : ước lượng điểm của E(Y/Xi)

1 Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số

có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến phụ

thuộc -> phản ánh mối quan hệ không chính

xác-> đối tượng của phân tích hồi quy

VD: chi tiêu- thu nhập của 60 hộ gia đình

ứng với mỗi giá trị của biến độc lập chỉ duy nhất một giá trị của biến phụ thuộc -> phản ánh mối

quan hệ chính xác

VD: cách tính lương cơ bản= đơn giá lương * hệ số

lương

2 Hàm hồi quy và quan hệ nhân quả

Quan hệ nhân quả :

Biến X (biến độc lập) -> biến Y (biến phụ thuộc)

VD: tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập nhưng thu nhập

không hẳn là nguyên nhân khiến con người tiêu

dùng

35

3 Hồi quy và tương quan

Phân tích tương quan: đo lường liên kết tuyến

tính giữa hai biến và hai biến có vai trò đối xứng

VD: quan hệ tương quan cao giữa hút thuốc và

ung thư phổi

Phân tích hồi quy: ước lượng hoặc dự báo giá trị

trung bình của biến phụ thuộc dựa trên giá trị xác định của biến độc lập

thu thập

những điều kiện nhất định

VD: trồng giống lúa mới trên các thửa ruộng thí

nghiệm, thực hiện các chế độ chăm sóc giống lúanày và ghi chép lại số liêu liên quan đến quá

trình sinh trưởng, khả năng phòng chống sâu

bệnh, năng suất lúa

nghiên cứu VD: giá vàng, số liệu GDP…

37

1 Số liệu chuỗi thời gian: số liệu của biến điều

tra từ một thực thể ứng với các thời điểm

khác nhau

VD: chỉ số VN-Index sàn HoSE từ ngày 2.1.2010

đến 15.1.2010

2 Số liệu chéo: số liệu của biến điều tra từ các

thực thể khác nhau tại cùng một thời điểmVD: giá vàng tại TPHCM, Hà Nội, Cần Thơ ngày

2.1.2010

3 Số liệu hỗn hợp (số liệu bảng)

Là kết hợp của hai dạng trên

VD: giá vàng SJC bán ra trong tuần từ 8.2.2010 đến

12.2.2010 tại TPHCM, Hà Nội, Cần Thơ, Đà Nẵng

Chất lượng số liệu phụ thuộc nhiều yếu tố:

- Vấn đề sai số trong quá trình thu thập số liệu

- Hiệu quả của phương pháp điều tra chọn mẫu

- Mức độ tổng hợp và bảo mật của số liệu

39

1 Cho mô hình Y=β1 + β2 X + U Hãy dự đoán dấu

của β2 theo các trường hợp sau:

a Mức cầu của một loại hàng hóa (Y) và giá

bán (X)

b Lượng tiền mặt lưu giữ trên thu nhập của cá

nhân (Y) với mức lạm phát (X)

c Lượng khách đi xe buýt (Y) và giá bán lẻ xăng

(X)