Slide BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNG

Các khái niệm cơ bản- Kiểm định, hệ số ước lượng được từ mô hình > 0 và < 1 hay không?. Số liệu dùng cho phân tích hồi qui:- Khái niệm - Đặc điểm - Phân loại:  Số liệu thời gian Time se

Trang 1

BÀI GIẢNG

KINH TẾ LƯỢNG

Th.s Nguyễn Hải Dương

Trang 2

Giới thiệu môn học

Trang 3

• Tài liệu học tập và tham khảo

• Cơ sở hình thành và sơ lược phát triển

• Định nghĩa môn học

• Phương pháp luận

Mở đầu – Giới thiệu môn học

Trang 4

1 Tài liệu học tập và tham khảo

- Basic Econometrics – Gujarati, 2004

- Introduction to Econometrics, Madala, 2000

- Bài giảng Kinh tế lượng – Nguyễn Quang Dong, 2005

- Hướng dẫn sử dụng và giải bài tập trên EVIEWS - Bùi Dương Hải, 2002

- Các tài liệu tham khảo khác

Trang 5

2 Cơ sở hình thành và sơ lược phát triển

- Hoạt động nghiên cứu kinh tế

Quy luật kinh tế khách quan

- Loại hình nghiên cứu kinh tế:

Nghiên cứu kinh tế ĐỊNH TÍNH

Nghiên cứu kinh tế ĐỊNH LƯỢNG

•MÔ HÌNH TOÁN KINH TẾ

•KINH TẾ LƯỢNG

•Thống kê kinh tế

•…

Trang 6

Luật cầu (Law of Demand): Giá một hàng hóa thông thường tăng, lượng cầu về hàng hóa đó giảm và ngược lại ( ceteris paribus)

Mô hình Toán kinh tế:

(1) Qd = a + b*P (a>0, b<0)

(2) Qd = a*P b (b<0)

Mô hình Kinh tế lượng dựa trên dạng của mô hình TKT: (3) Qd = a + b*P + U

Trang 7

- 1699, Hàm cầu thực nghiệm đầu tiên (Charles Davenant)

- 1907, Mô hình thống kê đầu tiên về hàm cầu (Rodulfo Enini)

- 1930, Econometrics, Econometrica, Econometrics Society, … (nguyên nhân: Great Crisis 1929 – 1933)

- Thập niên 50 - 60, phát triển mạnh tại Mỹ và Châu Âu.

- Thập niên 70 – 80, lan rộng trên thế giới

- Giải Kinh tế học tưởng nhớ NOBEL (giải NOBEL kinh tế) năm 1969, 1980, 2000,2003.

- Đầu những năm 90, xuất hiện ở Việt Nam

Trang 8

3 Định nghĩa môn học

- Kinh tế lượng là đo lường kinh tế

- Phân tích về mặt lượng với các hiện tượng kinh tế dựa trên sự phát triển mới nhất về lý thuyết và các quan sát thực tế, thông qua các phương pháp suy đoán thống kê thích hợp (P A Samuelson, T C Koopmans – 1954)

- Kinh tế lượng = Kinh tế học + Toán + Thống kê với mục đích phân tích kinh tế (Arthur S Goldberger - 1964)

- Kinh tế lượng là việc áp dụng thống kê toán với số liệu kinh tế để kiểm chứng về thực nghiệm các mô hình kinh tế được các nhà kinh tế học đề xuất và tìm ra lời giải bằng số cụ thể (Gerhard Tintner – 1968)

Trang 9

4 Phương pháp luận

4.1 Xuất phát với giả thuyết kinh tế

Keynes: Theo luật tâm lý cơ bản, 1 người sẽ có xu hướng tăng chi tiêu của mình khi thu nhập khả dụng của họ tăng lên, về trung bình, nhưng không nhiều bằng mức tăng của thu nhập (ceteris paribus)

4.2 Xây dựng mô hình Toán kinh tế

Trang 10

4 Phương pháp luận

4.4 Thu thập số liệu

V(H)LSS (Vietnam (household) living standard survey) 92 – 93, 97 – 98, 02 – 03, 07 – 08

4.5 Ước lượng các tham số của mô hình

Với sự hỗ trợ của các phần mềm ứng dụng (MFIT, EXCEL, STATA, EVIEWS, SPSS,…)

Trang 11

4.6 Đánh giá kết quả ước lượng

- Mô hình được lựa chọn đã thích hợp chưa? Kiểm định và điều chỉnh mô hình

- Kết quả ước lượng phù hợp hay không phù hợp với lý thuyết

kinh tế? Kiểm định và Giải thích

Three golden rules of econometrics are test, test and test

Trang 13

Trang 14

1 Các khái niệm cơ bản

2 Số liệu dùng cho phân tích hồi qui

3 Mô hình hồi qui tổng thể

4 Mô hình hồi qui mẫu

Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản

Trang 15

- Biến kinh tế - xã hội (Society – Economic variable)

- Biến phụ thuộc (Dependent variable) Y, Y i , Y t

- Biến độc lập – biến giải thích (Explanatory variable) X, X i , X t , X1 i , X1 t , X2 i , X2 t , …

- Quan hệ có thể xảy ra giữa các biến kinh tế - xã hội

Hàm số (Function)

Tương quan (Correlation)

Nhân quả (Causality)

Hồi qui (Regression)

Trang 16

- Phân tích hồi qui (Regression Analysis)

 Ước lượng (Estimate)

Trang 17

- Kiểm định, hệ số ước lượng được từ mô hình > 0 và < 1 hay không?

- Dự báo, nếu điều chỉnh mức thu nhập tăng lên 1 triệu, chi tiêu của hộ gia đình thay đổi như thế nào?

Trang 18

2 Số liệu dùng cho phân tích hồi qui:

- Khái niệm

- Đặc điểm

- Phân loại:

 Số liệu thời gian (Time series data)

 Số liệu không gian, số liệu chéo (Cross section data)

 Số liệu hỗn hợp (Panel data)

- Nguồn số liệu

- Thang đo của các biến (Ratio Scale, Interval Scale, Ordinal Scale, Nominal Scale)

Trang 19

3 Mô hình hồi qui tổng thể (PRM)

Trang 20

3 Mô hình hồi qui tổng thể (PRM)

3.2 Mô hình hồi qui tổng thể (Population regression model)



Trang 21

4 Mô hình hồi qui mẫu (SRM)

Với là giá trị ước lượng của E(Y/X i) (fitted value)

là thống kê ước lượng của β 1

là thống kê ước lượng của β 2

là hình ảnh của U i (phần dư - residual)

i i

i

i i

e X

Y SRM

X Y

2

1

ˆ ˆ

:

ˆ ˆ

ˆ :

Trang 22

Trang 23

4 Mô hình hồi qui mẫu (SRM)

Xuất hiện 2 vấn đề cần giải quyết:

- Với các thông tin của mẫu  tiến hành ước lượng các tham số của mẫu như thế nào?

- Các ước lượng có thể sử dụng để suy ra thông tin cho tham số của tổng thể hay không?

There are two things you are better of not watching in the making: sausages and econometric estimates

- Leamer -

Trang 24

Thank for your attention

Q&A

Trang 25

Chương II – Hồi qui đơn

Ước lượng và kiểm định giả thuyết

Trang 26

1 Ước lượng SRF

2 Các giả thiết cơ bản của phương pháp

OLS

3 Độ chính xác của các ước lượng

4 Phân tích hồi qui

5 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi

qui

7 Dự báo

Trang 27

Y SRM :   ˆ 1   ˆ 2  

Trang 28

Trang 29

Điều kiện để biểu thức trên đạt cực trị:

Hệ phương trình chuẩn của phương pháp OLS

1

0 )

1 (

) ˆ

ˆ (

( )

ˆ ˆ

(

2 2

Trang 30

Ta có:

Đặt biến:

i

X X

n

X Y

X Y n

1

2 1

ˆ



X X

xi  i 

Y Y

x

y x

1 2

ˆ



Trang 31

Chương II – Hồi qui đơn Ước lượng và kiểm định giả thuyết

Ví dụ 2.1 (Tr.24 - giáo trình):

Y – lãi suất (đơn vị: %)

X – tỷ lệ lạm phát (đơn vị: %)

(?) Giải thích kết quả ước lượng

(?) Kết quả ước lượng có phù hợp với lý thuyết kinh tế không

Trang 32

Tính chất của các ước lượng OLS:

- Các với mẫu cụ thể (mẫu xác định): ước lượng điểm

với mẫu ngẫu nhiên: biến ngẫu nhiên

Trang 33

2. Các giả thiết (Assumptions) cơ bản của phương pháp OLS

Các đại diện cho β cần là các BLUE (best linear unbiased estimator)

- Ước lượng tuyến tính

- Ước lượng không chệch

- Ước lượng hiệu quả (có phương sai nhỏ nhất trong lớp các ước lượng tuyến tính không chệch)

Các ước lượng là BLUE Các giả thiết OLS thỏa mãn

 ˆ



Trang 34

10 giả thiết cơ bản của phương pháp OLS được chia thành 2 nhóm:

- Các giả thiết có ý nghĩa lý thuyết

(Các giả thiết này hoặc dễ dàng thỏa mãn, hoặc có thể không phản ánh đúng thực tế nhưng thông qua các giả thiết này mô hình đảm bảo sự vững chắc dưới góc độ lý thuyết)

- Các giả thiết có ý nghĩa thực tế

(Trong 1 bộ số liệu hồi quy có thể thỏa mãn hoặc không, qua đó ảnh hưởng đến chất lượng hồi quy)

Trang 37

ˆ

( 2

2 2

i

x n

X

)

ˆ var(

)

ˆ ( 1  1

)

ˆ var(

)

ˆ ( 2  2

sd

Với:

Trang 38

Trang 39

3.2 Độ chính xác (độ phù hợp) của SRF:

TSS = ESS + RSS

Toàn bộ sự biến động = Sự biến động + Sự biến động

của biến Y của biến Y của biến Y

do SRF giải thích do e i giải thích

Trang 40

R 2 (R-squared): hệ số xác định của mô hình

Ý nghĩa: Hệ số R 2 cho biết X (hoặc hàm hồi quy mẫu SRF) giải thích được bao nhiêu % sự biến động của Y.

Dependent Variable: IBM

Method: Least Squares

Trang 41

Tham số tổng thể

Tham số và các thông tin khác của mẫu

n: số quan sát k: số hệ số hồi quy Dựa trên giả thiết 10 

Xây dựng thống kê:

Trang 42

Cặp giả thuyết 1:

Tiêu chuẩn kiểm định:

* 0

:

j j

j

j qs

Trang 43

* 0

:

j j

j

j qs

Trang 44

* 0

:

j j

j

j qs

Trang 45

Ví dụ 2.2: Y – năng suất (tạ/ha), X – lượng phân bón (tạ/ha)

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 10

Variable Coefficient Std Error

X 1.659722 0.101321

C 27.12500 1.979265

(?) Các hệ số có ý nghĩa thống kê hay không

(?) Không có phân bón, năng suất = 30 tạ/ha

(?) Lượng phân bón có tác động đến năng suất cây trồng hay không

(?) Năng suất tăng hơn 1 tạ/ha khi tăng phân bón 1 tạ/ha

Trang 46

Ví dụ: Y – tổng vốn đầu tư (tỉ đồng), X – lãi suất NH (%/năm)

(?) Lãi suất có thực sự ảnh hưởng đến tổng vốn đầu tư không

(?) Lãi suất tăng làm tổng vốn đầu tư giảm

(?) Lãi suất giảm 1% thì vốn đầu tư tăng 9 tỷ Nhận xét

(?) Lãi suất tăng 2,5 % thì tổng vốn đầu tư sẽ giảm hơn 20 tỷ Nhận xét ý kiến này

Variable Coefficien

t Std Error

X -9.820896 0.895522

C 94.55224 5.277127

Trang 47

4.2 Khoảng tin cậy cho β j :

* Khoảng tin cậy đối xứng:

))

ˆ (

ˆ

; (   j  t(n 2)  SE  j

) );

ˆ (

ˆ (  j  t(n 2)  SE  j 

))

ˆ (

ˆ );

ˆ (

ˆ

2

) 2 (

n j

j

n

Trang 48

Ví dụ 2.2: Y – năng suất (tạ/ha), X – lượng phân bón (tạ/ha)

Variable Coefficient Std Error

X 1.659722 0.101321

C 27.12500 1.979265

(?) Khi không sử dụng phân bón, năng suất trung bình nằm trong khoảng nào

(?) Tăng lượng phân bón 1 tạ/ha thì năng suất tăng trong khoảng nào

(?) Giảm lượng phân bón 1,5 tạ/ha, năng suất giảm tối đa bao nhiêu

Trang 49

Ví dụ: Y – tổng vốn đầu tư (tỉ đồng), X – lãi suất NH (%/năm)

(?) Để giảm ảnh hưởng của lạm phát, NH nhà nước dự kiến tăng lãi suất 3%/năm thì tổng vốn đầu tư thay đổi trong khoảng nào

(?) Nếu mức tăng của lãi suất chỉ là 2%/năm thì vốn đầu tư giảm tối đa là bao nhiêu

Variable Coefficien

t Std Error

X -9.820896 0.895522

C 94.55224 5.277127

Trang 50

4.3 Khoảng tin cậy cho σ2 :

* Khoảng tin cậy 2 phía:

(

; ) 2 (

ˆ ) 2

(

2 2 1

2

2 2

2

n

n n

2 1

2

RSS n

RSS





Trang 51

5 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy :

0

: 0

:

0 :

2 1

2 0

2 1

2 0



H

H R

H

R H

statistic F

n R

) 1

(

) 1 2

(

2 2

 : ( 1 ,  2 ) 



Trang 52

t-ic Prob C

Trang 53

7 Dự báo:

- Đối tượng của công tác dự báo là:

- Giá trị trung bình của biến phụ thuộc

- Giá trị cá biệt của biến phụ thuộc

- Có 2 loại hình dự báo:

- Dự báo bằng ước lượng điểm

- Dự báo bằng khoảng tin cậy

- Yêu cầu cho công tác dự báo:

- Độ chính xác và đầy đủ của số liệu

- Thông tin cho trước của biến độc lập trong mô hình

- Khả năng phù hợp với lý thuyết và thực tế của mô hình

Trang 54

7.1 Dự báo bằng ước lượng điểm:

Với mô hình hồi quy đơn:

Y i = β 1 + β 2 *X i + U i và giá trị cho trước của X =X 0

Công thức dự báo bằng ước lượng điểm cho giá trị trung bình và giá trị cá biệt của biến phụ thuộc:

Prediction is difficult especially with regard to the future

- Chinese proverb -

0 2

1 0

Trang 55

7.2 Dự báo bằng khoảng tin cậy:

Với:

Trong các công thức trên:

))

ˆ (

ˆ );

ˆ (

ˆ

2 0

0

) 2 ( 2

) (

Trang 56

7.2 Dự báo bằng khoảng tin cậy:

);

(

2 0

0

) 2 ( 2

) (

)

2 2

n Y

Trang 57

Thank for your attention Q&A

Trang 58

Chương III – Mô hình hồi qui bội

Trang 59

1 Xây dựng mô hình

OLS

Trang 60

- Ví dụ:

Chi tiêu hộ  Thu nhập hộ, số người, tuổi chủ hộ

Sản lượng  Vốn đầu tư, lao động, diện tích nhà xưởng

Lượng cầu  Giá bán, giá hàng hóa liên quan, thu nhập

- Cấu trúc mô hình hồi qui bội:

i i

, 2 (

, ) 3

, 2 (

Trang 61

- Dạng hàm hồi qui tuyến tính:

i k

i i

X Y E

i i

k i

- Trong đó: là hệ số chặn  Ý nghĩa: Trung bình của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0

- là hệ số hồi qui riêng của Y theo X2  cho biết X2 tăng 1 đơn vị thì Y tăng đơn vị và ngược lại (điều kiện yếu tố khác không đổi)

- Các hệ số còn lại có ý nghĩa tương tự

Trang 62

- Mẫu ngẫu nhiên kích thước n: (Y i , X2 i , X3 i ,…, Xk i )

- Hồi qui mẫu:

i k

i i

k i

Y

SRM :   ˆ   ˆ  2    ˆ  

2 1

Tiêu chuẩn ước lượng phương pháp OLS:



i k

i i

1

2 (  ˆ  ˆ 2  ˆ ) min

Trang 63

0 )

1 (

) 2

ˆ ˆ

2 (

) 2

ˆ ˆ

( )

2 ˆ

ˆ (

k

Xk X

Trang 64

Xk X

X

2 1

2 2

1 1

Y X

Trang 65

4

5057 ,

2

2773 ,

32 ˆ



i i

Y SRF : ˆ   ˆ1   ˆ2  2   ˆ3  3

Trang 66

3 Các giả thiết cơ bản của phương pháp

OLS

Các giả thiết này đã được trình bày chi tiết trong chương II, cần chú ý vai trò của giả thiết số 6.

Giả thiết 6: Các biến độc lập trong mô hình hồi qui bội không có tương quan tuyến tính với nhau  đảm bảo cho hệ phương trình chuẩn của phương pháp OLS

có nghiệm duy nhất

Nói cách khác là các được xác định 1 cách duy nhất trên 1 bộ số liệu

Trang 67

4 Độ chính xác của các ước lượng:

)

ˆ ,

ˆ cov(

)

ˆ ,

ˆ cov(

)

ˆ ,

ˆ cov(

)

ˆ var(

)

ˆ ,

ˆ cov(

)

ˆ ,

ˆ cov(

)

ˆ ,

ˆ cov(

)

ˆ var(

)

ˆ cov(

2 1

2 2

1 2

1 1

k k

k

k k

Trang 68

4.2 Độ chính xác (độ phù hợp) của SRF:

4 Độ chính xác của các ước lượng:

Hệ số xác định R 2 có tính chất: tăng theo số biến giải thích có mặt trong mô hình.

Đánh giá việc đưa thêm (hoặc bỏ bớt) 1 biến giải thích khỏi mô hình, sử dụng hệ số xác định đã điều chỉnh (Adjusted R - squared)

) (

) 1

( )

1 (

2

k n

n R

TSS

RSS TSS

ESS R

Trang 69

5.1 Kiểm định giả thuyết:

a/Với từng hệ số

) , ,

* 0

:

j j

j

j qs

Trang 70

5.1 Kiểm định giả thuyết:

* 0

:

j j

j

j qs

Định dạng
Số trang	155
Dung lượng	2,96 MB