Bài giảng Kinh tế lượng: Giới thiệu môn học – ThS. Nguyễn Trung Đông

Bài giảng Kinh tế lượng: Giới thiệu môn học – ThS. Nguyễn Trung Đông cung cấp phương pháp phân tích định lượng; phương pháp định lượng; làm thực tập tốt nghiệp, luận văn tốt nghiệp; phân tích, kiểm định và dự báo kinh tế.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING

BỘ MÔN TOÁN – THỐNG KÊ

KHOA CƠ BẢN

Slide bài giảng và bài tập

MÔN KINH TẾ LƯỢNG

(Econometric)

Giảng viên : ThS Nguyễn Trung Đông

Mail : nguyendong@ufm.edu.vn

(Econometric)

Số tín chỉ : 3

Số tiết : 30 LT + 30 TH

Giảng viên : ThS Nguyễn Trung Đông

2

(Econometric)

Hình thức đánh giá môn học Điểm quá trình (30%)

Điểm kết thúc học (70%)

Điểm học phần = (Điểm quá trình + Điểm kết thúc học)

Giảng viên : ThS Nguyễn Trung Đông

TỔNG QUAN

Mục tiêu môn học:

 Cung cấp phương pháp phân tích định

lượng.

 Ứng dụng: Phương pháp định lượng

 Làm thực tập tốt nghiệp, luận văn tốt

nghiệp.

 Phân tích, kiểm định và dự báo kinh tế.

3

NỘI DUNG MÔN HỌC

Ôn tập

Chương 0 Mở đầu

Chương 1 Hồi quy đơn

Chương 2 Hồi quy bội

Chương 3 Kiểm định giả thuyết

mô hình

4

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1) Đinh Ngọc Thanh, Nguyễn Văn Phong, Nguyễn Trung

Đông, Nguyễn Thị Hải Ninh: Giáo trình kinh tế lượng,

lưu hành nội bộ, Đại học tài chính – Marketing.

2) Phạm Chí Cao – Vũ Minh Châu: Kinh tế lượng ứng

dụng, nhà xuất bản Thống kê, 2010.

3) Nguyễn Quang Dong: Bài giảng Kinh tế lượng, nhà

xuất bản thống kê, 2006

4) Chương trình giảng dạy Kinh tế Fullbright: Bài giảng

Kinh tế lượng, 2004.

5) Huỳnh Đạt Hùng, Nguyễn Khánh Bình, Phạm Xuân

Giang: Kinh tế lượng, nhà xuất bản Phương Đông, 2012 5 6

6) Nguyễn Cao Văn – Bùi Dương Hải, Kinh tế lượng (hướng dẫn và trả lời lý thuyết và bài tập, nhà xuất bản Tài Chính.

7) Bùi Minh trí: Kinh tế lượng, nhà xuất bản khoa học

và kỹ thuật, 2006.

Tiếng Anh

1) Dimitrios Asteriou and Stephen G Hall: Applied Econometrics, Published by Palgrave Macmillan, 2007

2) Christopher Dougherty: Introduction to Econometrics, Published Oxford.

3) Jeffrey M Wooldridge: Introduction to Econometrics, …

4) Damodar N Gujatari, Basic Econometrics, Mc Graw – Hill Inc, third edition, 1995.

Chương 0.

Ôn Tập

Kinh tế lượng (Econometic): Lượng hóa các

vấn đề về kinh tế

1 Đạo hàm (tỷ lệ sự thay đổi)

Xét hàm sốY=f(X).Trong đó

Y :Biến phụ thuộc, biến được giải thích,

biến nội sinh, biến hồi quy

X : Biến độc lập, biến giải thích, biến

ngoại sinh

Lạm phát (X) – Lãi suất (Y)

2 Đạo hàm tại điểm.Xét hàm số:

Sự thay đổi của y theo x:

Tỷ lệ sự thay đổi của y theo x xung quanh điểm a

Ví dụ 2:Xét mối quan hệ:

Giả sử: x: lạm phát, y: lãi suất và

Ý nghĩa: Nếu LP tăng 1% thì LS tăng 1.25%

f (x) f (a) y

x a x

 



 

yf (x)

y f (a) y / x

x



y  f (x)

/

f (5) 1.25

: sự thay đổi của y

y



: sự thay đổi của x

3 Đạo hàm riêng.Xét hàm số:

z : là biến phụ thuộc (biến được giải thích)

x,y : là biến độc lập (biến giải thích)

3.1 Đạo hàm riêng của z theo x

3.2 Đạo hàm riêng của z theo y

(3, 2) 0.4; (3, 2) 0.1

zf (x, y)

z f (x x, y) f (x, y)

z f (x, y y) f (x, y)

Ví dụ 3:

4

Ví dụ 4: Tính đạo hàm riêng của hàm số sau

3 3

2 2

2 f (x, y) ln(x y )

1 (x, y) 3x 6y 2; (x, y) 3y 6x 3

2 (x, y) ; (x, y)

Giải

4 Điều kiện cần của cực trị.

Xét hàm số:

Hàm số đạt cực trị tại

zf (x, y)

(x , y )

0 0

0 0

f

(x , y ) 0

x

(*) f

(x , y ) 0

y











 



Nếu thỏa (*) thì được gọi

là điểm dừng

(x , y ) (x , y )0 0

Th1: Nếu và thì là cực tiểu

5 Điều kiện đủ của cực trị.

Xét điểm dừng: Đặt

2

0 0 2

f

A (x , y ), x







(x , y )

0

  A  0

2

0 0 0 0 2

C (x , y ), B (x , y ), AC B

(x , y )

Th2: Nếu và thì là cực đại

Th3: Nếu thì không là cực trị

0

  0

  0

 

A  0 (x , y ) 0 0

(x , y )

.

.

.

.

.

e i

X

X i

.

0

SRF



i

Y

7

Khi X  Xi ei Yi Yi  Yi   1 2Xi

i  

1 2 i

Y     X

8

















n

i 1 1

n

i 1 2

RSS

RSS

Phương pháp bình phương cực tiểu (OLS : Ordinary least squaes)

Tổng bình phương các sai lệch (RSS : Residual sum of squares)

 

          

Bài toán Tìm sao cho   1 , 2 RSS  min

9

Suy ra

2









Hệ Cramer

n

2

2





1

2

10

 

   

        

2

  

  

  

 

 

  

 

Ví dụ:

X 1 2 3 4 5

Y 2 5 7 8 9

11

6 Phân phối xác suất

XN  ,

 

2

x b 2 a

1

2







  

  Đặt tx dtdx

Ta có  

2

2 a

1

P a X b e dt

2











  

 Nếu  2

XN  , , đặt YX 

 thì YN 0,1 

12

     

2 t 2

1

2



 Trong đó:  

2 t x 2

1

2



 : Laplace Lấy x  0.00,0.01, ,3.99 suy ra bảng phân phối Gauss

Ví dụ :  01.26 0.3962 Nếu x  4 thì  0 (x)  0.5 Nếu x 0 thì   0 x  0 x

13

6.2 Phân phối Student, St(n)

a) Một số kết quả

i) Nếu X  N 0,1  thì 2 2 

X  1 ii) Nếu X, Y độc lập,

X   n ; Y   m thì 2 

X  Y   n  m

X , X , , X  N   , và độc lập

+) Trung bình mẫu

n

i

i 1

1

n 

14

+) Phương sai mẫu có hiệu chỉnh  

n

2 2

i 1

1

n 1 

+) Phương sai không hiệu chỉnh)  

n

2 2

i 1

1

n 

   

b) Phân phối Student

Nếu   2 

XN 0,1 ; Y n và X, Y độc lập thì

15

X

T St(n)

Y

n

c) Định lý Lindeberg – levy

X ,X , ,X N  ,

2

i) X N ,

n

  



 

 



 

2 2 X 2

(n 1)S

ii)   n 1

 

Trong đó 2

X

X, S lần lượt trung bình và

phương sai mẫu có hiệu chỉnh

16

Chú ý :

 

n

 

  

  

 

2 2 X 2

(n 1)S

Z   n 1

 

X

Y

S Z

n 1

 





17

6.3 Phân phối Fisher

Nếu 2  2

X n ,Y (m) và X, Y độc lập thì

 

X

n

F F n, m

Y

m

 

7 Tìm khoảng tin cậy

Gọi a,b là khoảng tin cậy (KTC) với

độ tin cậy 

Nguy cơ sai lầm    1

18

Chọn KTC cho X là C,C sao cho

2



       

Ký hiệu:

2

CZ

XN( , ) Đặt YX 

 thì YN(0,1)

Chọn KTC cho Y là C,C sao cho

P  C Y C  

Khoảng tin cậy cho X: X       C ; C 

Chọn KTC là cho T là C,C sao cho

P  C T C  

Với n

Ct

Chú ý : khi n 30 thì St(n)N(0,1)

Chọn KTC cho F là 0,C sao cho

P 0 F C    

20

Với Cf (n, m)

X (n)

Chọn KTC cho X

- Dạng a, b sao cho P a Xb 

1

a (n); b (n)



   

- Dạng 0,C sao cho P 0 XC 

Với 2

C  (n)