Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - Mô hình hồi quy kinh tế lượng

Chia sẻ: Gdfb Gdfb | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:46

Thêm vào BST

Báo xấu

126
lượt xem 16
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mô hình hồi quy kinh tế lượng sẽ cho chúng ta biết giá trị trung bình của biế n phụ thuộc Y sẽ thay đổi như thế nào theo biến độc lập X hoặc xu thế thay đổi của chính nó theo thời gian ( Y-1, Y-2, ….)... Bài giảng Kinh tế lượng chương 1 Mô hình hồi quy kinh tế lượng trình bày các khái niệm cơ bản và phương pháp OLS.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - Mô hình hồi quy kinh tế lượng

Mô hình hồi quy kinh tế lượng sẽ cho chúng ta biết giá trị trung bình của biế n phụ thuộc Y sẽ thay đổi như thế nào theo biế n độc lập X hoặc xu thế thay đổi của chính nó theo thời gian ( Y-1, Y-2, ….) I. Các khái niệm cơ bản II. Phương pháp OLS III. Độ phù hợp của hàm hồi quy Bài tậ p ứng dụng
I.1.Phân tích hồi quy (regression analysis) a. Bản chất của phân tích hồi quy  Thuật ngữ “hồi quy” được Francis Galton sử dụng vào năm 1886.  Là phân tích mối liên hệ phụ thuộc giữa một biến gọi là biến phụ thuộc (dependent variable) vào một hoặc một số biến khác gọi là biến giải thích (explanatory variable) Biến phụ thuộc, ký hiệu là Y Biến giải thích, ký hiệu là X hoặc X1 , X2, …  Hồi quy là một công cụ cơ bản của Kinh tế lượng
Thí dụ: “Luận thuyết tiêu dùng của Keynes” Y (chi tiêu) E(Y/X=22 ) 0 14 16 18 20 22 X ( thu nhậ p)
Các thí dụ khác  Mức cầu – giá  Tỷ lệ thay đổi của tiền lương – tỷ lệ thất nghiệp  Tỷ lệ tiền mặt nắm giữ trong tổng thu nhập – tỷ lệ lạm phát  Mức cầu – mức chi cho quảng cáo  Sản lượng của một loại nông sản – lượng phân bón, lượng mưa, nhiệt độ, v.v…
Mục đích của phân tích hồi qui  Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biết giá trị của biến độc lập, tức là phải ước lượng các tham số của mô hình.  Kiểm định các giả thuyết về bản chất của mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập mà lý thuyết kinh tế đưa ra. Trong trường hợp này phải trả lời hai câu hỏi: - Có tồn tại quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập hay không? - Nếu tồn tại quan hệ thì mức độ chặt chẽ như thế nào?  Dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biết giá trị của biến độc lập.
b. Phân tích hồi quy và các quan hệ khác Phân tích hồi quy nghiên cứu quan hệ thống kê (statistical relationship) Ta phân biệt với các quan hệ sau:  Phân tích hồi quy và quan hệ hàm số (functional relationship)  Phân tích hồi quy và phân tích tương quan (correlation analysis)  Phân tích hồi quy và quan hệ nhân quả (causation relationship)
 Phân tích hồi quy và quan hệ hàm số - Trong quan hệ hàm số: + Ứng với mỗi giá trị của biến độc lập cho duy nhất một giá trị của biến phụ thuộc. + Các biến không phải là các biến ngẫu nhiên. - Trong phân tích hồi quy + Ứng với mỗi giá trị cho trước của biến độc lập có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến phụ thuộc. + Các biến là các biến ngẫu nhiên.
 Phân tích hồi quy và phân tích tương quan - Phân tích tương quan + Đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa hai biến bằng hệ số tương quan. + Các biến có tính chất đối xứng. - Trong phân tích hồi quy + Ước lượng và dự báo một biến trên cơ sở giá trị đã cho của các biến khác. + Các biến không có tính chất đối xứng.
 Phân tích hồi quy và quan hệ nhân quả - Quan hệ nhân quả là hệ hai chiều giữa hai đối tượng trong đó vai trò của các đối tượng được xác định rõ đâu là nguyên nhân và đâu là kết quả. - Trong phân tích hồi quy biến giải thích không nhất thiết là nguyên nhân gây lên biến phụ thuộc, mối quan hệ giữa các biến được xác lập tuỳ thuộc vào mục đích nghiên cứu.
I.2. MH hồi quy tổng thể 2.1. Tổng thể Ví dụ: (1) mối quan hệ giữa chi tiêu – thu nhập Tổng thể là tất cả các hộ gia đình có chi tiêu (có hoặc không có thu nhập) đo lường bằng đơn vị tiền tệ (2) mối quan hệ giữa lao động – sản lượng trong một nhà máy A X3 Tổng thể là tất cả số lượng lao động nhà máy A đã thuê và sản lượng tương ứng từ khi nhà máy bắt đầu X2 X4 sản xuất đến thời điểm nghiên cứu X1 Xk (3) mối quan hệ giữa năng suất một loại lúa A – lượng mưa trong năm 2010 Tổng thể Tổng thể là năng suất của giống lúa A trên tất cả các mảnh ruộng trồng và lượng mưa đo được trên các mảnh ruộng đó trong năm 2010
2.2. Hàm hồi quy tổng thể - Định nghĩa: Hàm hồi quy tổng thể là hàm số mô tả mối quan hệ giữa E(Y) và X, xác định trên toàn bộ tổng thể Xét mô hình gồm các biến độc lập (X) và 1 biến phụ thuộc (Y): X= X1, X2, … , Xn  (Y|Xi ) = (Y| X1), (Y|X2), …, (Y|Xn) (Y|Xi ) ~ E (Y|Xi); var (Y|Xi) (PRF): E (Y|Xi) = f(Xi )
2.2. Hàm hồi quy tổng thể Y (chi tiêu) (E|Y=X=22 ) 0 X ( thu nhậ p)
2.2. Hàm hồi quy tổng thể Dạng của PRF xác định bởi lý thuyết kinh tế và thực tế số liệu kinh tế Y Y 0 0 X X
2.2. Hàm hồi quy tổng thể Xét hàm hồi quy tổng thể PRF có dạng đường thẳng: (PRF) : E(Y / X i )  1  2 X i (i  1  k ) 1  E (Y / X i  0) :Là hệ số chặn, cho biết giá trị trung bình của Y khi X=0 dE (Y / X ) : Là hệ số góc, cho biết khi X tăng (giảm) 1 đơn vị thì trung 2  bình của Y sẽ thay đổi bao nhiêu và thay đổi như thế nào. dX
2.3. Hàm hồi quy tuyến nh Hàm hồi quy tổng thể được gọi là tuyến tính nếu hàm đó là bậc nhất với các hệ số Phân biệt tuyến tính theo: - Hệ số - Biến số - Cả hai Các hàm hồi quy phi tuyến có thể quy về hàm hồi quy tuyến tính (bài tập)
2.4. MH hồi quy tổng thể Y (chi tiêu) U(+) Các giá trị Yi không trùng với E(Y|X): Ui = Yi - E(Y|Xi ) Ui là sai số ngẫu nhiên, nhiễu ngẫu nhiên U(-) Giá trị cá biệt của Y: Yi = E(Y|Xi ) + Ui 0 X ( thu nhậ p)
2.4. MH hồi quy tổng thể Nguyên nhân sự tồn tại của sai số ngẫu nhiên: - Lý thuyết chưa đầy đủ - Sự hạn chế của số liệu: không có số liệu hoặc có nhưng sai sót - Tầm quan trọng của một biến - Hành vi của con người có tính ngẫu nhiên - Dạng hàm không đúng
2.4. MH hồi quy tổng thể Mô hình hồi quy bội (k biến ) gồm: - 1 biến phụ thuộc + (k-1) biến độcl lập - k hệ số: 1 hệ số chặn và (k-1) hệ số góc • Xét mô hình hồi quy bội dạng tuyến tính PRF : E (Y / X 2 i , X 3i ,..., X ki )  1   2 X 2 i  3 X 3i  ...   k X ki PRM :Yi  1  2 X 2i  3 X 3i  ...   k X ki  U i (i  1  N )
2.4. MH hồi quy tổng thể Ý nghĩa * Hệ số chặn β1 = E(Y/X2i = X3i = …= Xki = 0) là giá trị trung bình của Y khi X2i = X3i = …= Xki = 0. * Các hệ số góc β m cho biết khi Xm tăng (giảm) 1 đơn vị thì trung bình của Y thay đổi như thế nào trong điều kiện các biến Xj không thay đổi. (j  m ) E (Y / X 2 , X 3 ,..., X k ) m  (m  2  k ) X m
I.3. MH hồi quy mẫu 3.1. Mẫu ngẫu nhiên Mẫu ngẫu nhiên k chiề u ( k ≥ 2) kích thước n: W = {(X1i , X2i , …., Xki ), i= 1 ÷ n } W2 W1 Tổng thể