PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG TRONG QUẢN LÝ

Các biến được định nghĩa như sau: Đặc trưng tổng quát của mô hình, được xem có dạng như sau: L ỜI GIẢI Trước khi ước lượng mô hình, chúng ta sẽ xác định dấu của các biến, mức độ ưu khô

BÀI T ẬP VÀ BÀI ĐỌC THAM KHẢO

(Phương pháp phân tích định lượng)

nước Giả sử rằng sự phụ thuộc E(Y/X) có dạng tuyến tính Hãy ước lượng

Y 11.9 9.40 7.50 4.00 11.30 66.30 2.20 10.30 7.60

X 7.20 4.00 3.10 1.60 4.80 51.00 2.00 6.60 4.40

L ỜI GIẢI

Trước tiên với cách làm thủ công (không sử dụng các phần mềm chuyên dụng) để

i

) (X i −X Y i −Y 2

) (Y i −Y (Y i −Y)(X i−X) Yˆ i e i 2

Các tham s ố hồi quy:

; 249 1 85 1973

14 2466 )

(

) )(

Y Y X X

i

i i

β

742 2 41 9

* 249 1 5 14 ˆ

ˆ

2

β

Hàm h ồi quy mẫu:

SRF i

Yˆ =2.742+1.249

Độ chính xác của các ước lượng:

975.229

83.202

097528519739

972770ˆ

03880ˆ0015

0851973

9752ˆ

1 2

2

2

1

2 2

2 2

) β

; Se(

.

.

*

σ

) X (X n

X )

β

Var(

) β

; Se(

.

)

X (X

σ )

β

Var(

i i

83 20 1 1

4.353 β

1.131

β 1.895Se(

β β ) β 1.895Se(

-β

1

1 1

1 1 1

1.341 β

1.158

) β 1.895Se(

β β ) β

2 2 2

Ki ểm định giả thiết:

H0: β2 = 0

H1: β2≠ 0

đến Y, trong thí dụ này có nghĩa là lạm phát không ảnh hưởng đến lãi suất ngân hàng

2.320388.0

0ˆ)

ˆ

(

ˆ

2 2

D ự báo:

gian Đối với những yêu cầu đơn giản, chúng ta cũng có thể thực hiện ngay trên

2 Khi nghiên cứu số người sẽ d i chuyển bằng xe buýt với nhiều yếu tố ảnh hưởng khác nhau Người ta thu thập dữ liệu chéo cho 40 thành phố khắp nước

Các biến được định nghĩa như sau:

Đặc trưng tổng quát của mô hình, được xem có dạng như sau:

L ỜI GIẢI

Trước khi ước lượng mô hình, chúng ta sẽ xác định dấu của các biến, mức độ ưu

không được xem là quan trọng Bởi vì một sự gia tăng giá vé xe buýt có thể làm

xe hơi sẽ là một thay thế đối với xe buýt, và vì vậy một sự gia tăng giá nhiên liệu có

Dependent Variable: BUSTRAVL

R-squared 0.921026 Mean dependent var 1933.175

Adjusted R-squared 0.906667 S.D dependent var 2431.757

S.E of regression 742.9113 Akaike info criterion 16.21666

Sum squared resid 18213267 Schwarz criterion 16.51221

Log likelihood -317.3332 F-statistic 64.14338

Durbin-Watson stat 2.082671 Prob(F-statistic) 0.000000

Nhưng chúng ta sẽ phải làm gì với những hệ số không có ý nghĩa Quy tắc chung là

giải riêng từng hệ số Việc loại trừ các biến làm giảm cơ hội nảy sinh những tương

Điểm bắt đầu cho quá trình loại bỏ là nhận diện biến có hệ số hồi quy ít có nghĩa

Mô hình 2:

Dependent Variable: BUSTRAVL

Method: Least Squares

R-squared 0.920934 Mean dependent var 1933.175

Adjusted R-squared 0.909307 S.D dependent var 2431.757

S.E of regression 732.3323 Akaike info criterion 16.16783

Sum squared resid 18234559 Schwarz criterion 16.42116

Log likelihood -317.3565 F-statistic 79.20400

Durbin-Watson stat 2.079321 Prob(F-statistic) 0.000000

hơn, dễ dàng thấy được điều này qua giá trị p-value Biến có hệ số ít ý nghĩa nhất

Do đó, chúng ta không nên loại bỏ nó ngay cả khi giá trị p-value cho rằng chúng ta

Mô hình 3:

Dependent Variable: BUSTRAVL

Method: Least Squares

R-squared 0.919868 Mean dependent var 1933.175

Adjusted R-squared 0.910710 S.D dependent var 2431.757

S.E of regression 726.6434 Akaike info criterion 16.13122

Sum squared resid 18480373 Schwarz criterion 16.34233

Log likelihood -317.6243 F-statistic 100.4449

Durbin-Watson stat 1.995180 Prob(F-statistic) 0.000000

thu được kết quả:

Mô hình 4:

Dependent Variable: BUSTRAVL

Method: Least Squares

R-squared 0.918759 Mean dependent var 1933.175

Adjusted R-squared 0.911989 S.D dependent var 2431.757

S.E of regression 721.4228 Akaike info criterion 16.09497

Sum squared resid 18736228 Schwarz criterion 16.26386

Log likelihood -317.8993 F-statistic 135.7080

Durbin-Watson stat 1.878671 Prob(F-statistic) 0.000000

Qua kết quả ta thấy rằng mô hình này có các trị thống kê lựa chọn mô hình thấp nhất

hóa nào đều dương, nhưng hệ số ước lượng của INCOME thì lại âm Điều này,

lượng đi xe buýt sẽ giảm xuống Nếu thu nhập đầu người tăng lên khoảng 100 đô la,

BÀI ĐỌC THAM KHẢO 1

Chú thích: Năm 2004, thể chế ngoại hối có nhiều cải cách lớn, tỷ giá hối đoái đồng NDT đã được hợp nhất và dần ổn định, liên tục giữ ở mức tỷ lệ từ 1/8,3124 đến

thương mại XNK Quảng Tây – Asean có vai trò quyết định trong thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Quảng Tây, nói một cách khác tăng trưởng GDP Quảng Tây phụ

II L ập mô hình và tiến hành phân tích hồi quy

GDP đều bình ổn, do đó có thể sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đơn để phân

Y = α + βX + u

Căn cứ vào các số liệu của Bảng 1 từ năm 1998-2004, vận dụng phần mềm

tương ứng như sau:

(9,612073) (10,10718)

năm tăng thêm 0,1 tỷ USD, và kết quả là GDP khu vực tăng thêm khoảng 2,441890

phương trình rất tốt, nói lên tính tương quan cao giữa 2 biến lượng tăng trưởng GDP

tăng trưởng GDP Quảng Tây, nhưng trong đó mức thương mại XNK Quảng

BÀI ĐỌC THAM KHẢO 2

thị trường du lịch Việt Nam

phương có tài nguyên du lịch, mặc dù nơi đó có thể rất xa xôi hẻo lánh Trên thế giới

Để phát triển ngành du lịch Việt Nam thực sự trở thành ngành kinh tế mũi

trường du lịch trong nước cũng như thị trường du lịch quốc tế Với tư cách là những

Để hiểu biết được các yếu tố ảnh hưởng và định lượng được những yếu tố ảnh hưởng tới lượng khách du lịch quốc tế, hiện nay người ta thường sử dụng mô hình

ưu thế

Thông thường, người ta hay tiến hành dự báo quy mô thị trường Tổng cầu thị trường được biểu thị dưới dạng số lượt khách du lịch quốc tế sẽ đến thăm từ một

nước xuất phát tới một điểm đến nước ngoài, hoặc bằng khoản tiêu dùng du lịch của

thích) khác Ước lượng tiến hành dựa vào các dữ liệu đã có trước, giá trị dự báo tương lai là giá trị ngẫu nhiên xác định trên cơ sở sử dụng mô hình hồi quy đã xây

điểm xuất phát của du khách tới điểm đến du lịch

Giá hàng hoá d ịch vụ thay thế:

xác định cầu du lịch quốc tế tới điểm đến đã cho từ một nơi xuất phát cụ thể Giá

có xu hướng thích quay trở lại đó Ngoài ra, sự hài lòng và hiểu biết về điểm đến sẽ

Trong đó :Y là cầu đối với du lịch quốc tế, là biến phụ thuộc

a, b1, , bk là các tham số

Để có thể ước lượng được biểu thức (2), tiến hành loga hoá biểu thức (2):

Căn cứ vào các nguồn dữ liệu từ asean centre, nguồn của Tổng cục du lịch,

nước dẫn đầu về thu hút khách Nhật Năm 2001, khách Nhật Bản tới Asean là trên

tour đến Việt Nam cao hơn các nước trong khu vực, và đầu tư cho chính sách xúc

ln Y = 14,67446 - 1,785864 ln PVN + 0,873611 ln XT + u (6)

Để xác định tính chính xác của mô hình (6), mô hình cần được tiếp tục kiểm

đúng đắn và hoàn toàn tin cậy

Trên đây là những nghiên cứu bước đầu về ứng dụ ng mô hình kinh tế lượng

Bảng 1: Số lượt khách Nhật đến Việt Nam, giá tour trọn gói, Ngân sách xúc tiến (Ngu ồn Asean Centre, Tổng cục du lịch Việt Nam)

Bảng 2 : Bản báo cáo của chương trình Eview

Adjusted R- squared 0.999994 S.D dependent var 0.430251 S.E of regression 0.001067 Akaike info criterion -10.56371 Sum squared resid 2.28E-06 Schwarz criterion -10.79804

Durbin - Watson stat 2.713355 Prob(F-statistic) 0.000003

D Ự BÁO ĐỊNH LƯỢNG

(Yt)

4 Xây dựng dự báo cho thời kỳ 6 với α =0 4 và giá trị thời kỳ 1 làm dự báo gốc

b Sử dụng trung bình trượt 3 ngày

MÔ HÌNH TOÁN VÀ BÀI TOÁN T ỐI ƯU

nhiêu đơn vị để tối đa hóa lợi nhuận?Lợi nhuận tối đa ở mức sản lượng này là bao nhiêu?

6 Công ty Hoá phẩm Zenico sản xuất chất tẩy rửa công nghiệp làm sạch thảm Hỗn

đơn vị chất LOOM và phải cân nặng ít nhất 100 pound (1 pound = 0.454 kg)

4

4X + 6Y < 500 3X + 2Y < 250 X,Y > 0

6

Xác định: A = Số pound hóa chất A sẽ sản xuất