intTypePromotion=1

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - ThS. Trần Quang Cảnh

Chia sẻ: Thuongdanguyetan13 Thuongdanguyetan13 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

0
2
lượt xem
1
download

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - ThS. Trần Quang Cảnh

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

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.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - ThS. Trần Quang Cảnh

  1. 1.1 KHÁI NIỆM CHƯƠNG 1  Kinh tế lượng (Econometrics) có nghĩa “đo lường NHẬP MÔN kinh tế” (A.K.R. Frisch, 1930) KINH TẾ LƯỢNG • Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa số liệu thực tế, lý (ECONOMETRICS) 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) 4 1 4 NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG 1.1 KHÁI NIỆM 1. Biết được phương pháp luận • Ví dụ: ước lượng của kinh tế lượng Các nhà phân tích quan tâm đến ước lượng 2. Nắm được bản chất của phân cung/cầu hàng hóa, dịch vụ MỤC tích hồi quy Công ty quan tâm đến ước lượng ảnh hưởng TIÊU 3. Hiểu các loại số liệu và các của các mức độ quảng cáo đến doanh thu và quan hệ 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…) 2 5 2 5 NỘI DUNG CHƯƠNG 1.1 KHÁI NIỆM 1 Khái niệm • Ví dụ: kiểm định giả thuyết 2 Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng Chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh muốn xác định chiến dịch quảng cáo có làm tăng doanh thu 3 Phân tích hồi quy hay không Các nhà phân tích quan tâm cầu co giãn hay 4 Các loại quan hệ không co giãn theo giá và thu nhập Số liệu Các nhà kinh tế học vĩ mô muốn đánh giá hiệu 5 quả của các chính sách nhà nước 3 6 3 6 1
  2. 1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN 1.1 KHÁI NIỆM 1. Xác định 2 biến số kinh tế cần khảo sát là • Ví dụ: dự báo thu nhập và tiêu dùng với giả thuyết kinh tế “tiêu dùng sẽ phụ thuộc vào thu nhập” Các công ty dự báo doanh thu, lợi nhuận, chi 2. Thiết lập mô hình kinh tế lượng phí sản xuất, lượng hàng tồn kho cần thiết Đặt Y: biến chi tiêu tiêu dùng Chính quyền dự báo thu nhập, chi tiêu, lạm X: biến thu nhập phát, thất nghiệp, thâm hụt ngân sách, U: sai số ngẫu nhiên (Vai trò của U?) thương mại Mô hình toán: Y=α + βX (1.1) Mô hình kinh tế lượng: Y=α + βX + U (1.2) 7 10 7 10 PHƯƠNG PHÁP LUẬN 1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm, các nghiên cứu khác 3. Thu thập, xử lý số liệu Thiết lập mô hình KTL Năm GDP (X) Chi tiêu tiêu dùng (Y) Thu thập, xử lý số liệu Ước lượng các tham số 1995 195567 142916 1996 213833 155909 Kiểm định giả thuyết 1997 231264 165125 1998 244596 172498 Không Mô hình ước lượng có tốt 1999 256272 176976 không? 2000 273666 182420 Có 2001 292535 190577 Nguồn: Ramu Ramanathan, Sử dụng mô hình: dự báo, Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng (ấn bản thứ 2002 313247 205114 đề ra chính sách năm), Nhà xuất bản Harcourt College, 2002. 2003 336243 221545 Hình 1.1: Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng (Bản dịch của chương trình 8 Giảng dạy Kinh tế Fulbright, 11 Bảng 1.1 GDP và tiêu dùng cá nhân của Việt Nam tính theo giá 1994 (Đv: tỷ đồng) Việt Nam) (Nguồn: Tổng Cục Thống kê Việt Nam) 8 11 1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN 1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN • Ví dụ: Khảo sát lý thuyết về thu nhập- tiêu dùng của Keynes “chi tiêu tiêu dùng tăng khi thu nhập tăng nhưng sự gia tăng trong chi tiêu tiêu dùng không nhiều như sự gia tăng trong thu nhập” Hình 1.2 Biểu đồ phân tán của GDP (X) và tiêu dùng cá nhân (Y) của Việt Nam (1995-2003) 9 12 9 12 2
  3. 1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN 1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN 5. Kiểm định giả thuyết nhằm - Xác định mức độ phù hợp về mặt lý thuyết của 4. Ước lượng các tham số mô hình Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất thông - Xác định dạng mô hình và chẩn đoán dấu hiệu có thể vi phạm các giả thiết cổ điển của mô thường (OLS- Ordinary Least Squares) hình kinh tế lượng Trong ví dụ trên: - Đánh giá mức độ ý nghĩa thống kê của con số Ŷi= 43,08986 + 0,519794Xi (1.3) 0,519794 trong mô hình (1.3) - Nếu mô hình ước lượng được chẩn đoán là tốt thì có thể sử dụng để dự báo và củng cố luận Tại sao có ký hiệu Ŷi ? cứ kinh tế 13 16 13 16 1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN 1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN • (1.3) là ước lượng mô hình (1.2) khi sử dụng bảng số liệu bảng 1.1 và không có 6. Dự báo thành phần nhiễu • Ý nghĩa: Nếu loại trừ yếu tố nhiễu thì tác Giả sử mô hình (1.3) được đánh giá tốt. Sử dụng động của thu nhập ảnh hưởng đến tiêu mô hình này để tính chi tiêu cá nhân Việt dùng cá nhân (xét về mặt giá trị trung bình) Nam năm 2006 nếu GDP 2006 Việt Nam đạt được đo lường theo biểu thức (1.3) 425000 tỷ đồng • Cụ thể: Nếu thu nhập trong nước tăng (hay Ŷ2006= 43,08986 + 0,519794 *(425000) giảm) 1 tỷ đồng thì bình quân chi tiêu tiêu dùng cá nhân tăng (hay giảm) xấp xỉ Ŷ2006 =220955 (tỷ đồng) 0,519794 tỷ đồng. 14 17 14 17 1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN MÔ HÌNH HỒI QUY (1) Mô hình hồi quy tuyến tính đơn Vì sao tác động của thu nhập đối với tiêu Y= α+βX +u dùng cá nhân chỉ được giải thích là “xấp với xỉ”? α tung độ gốc hoặc hệ số chặn, Vì: Nếu lấy mẫu khác thì kết quả ước lượng β độ dốc của đường thẳng (gọi chung hai loại hệ số có thể khác nhau. Kết quả tìm được chỉ này là hệ số hồi quy) là ước lượng gần đúng cho các tham số Y biến phụ thuộc của mô hình. X biến độc lập u nhiễu, số dư, sai số (2) Mô hình hồi quy tuyến tính bội Y=α+β1X1+ β2X2++... βkXk+u 15 18 15 18 3
  4. 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc, biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập, biến giải thích) Ví dụ khảo sát chi tiêu và thu nhập của 60 hộ gia VD: Y  1   2 X đình tại một khu vực ở Mỹ với giả thiết khu Phân tích hồi quy nhằm: vực này là tổng thể nghiên cứu. - Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với Gọi X: thu nhập hàng tuần của các hộ gia đình giá trị đã biết của biến độc lập (USD) - Kiểm định giả thiết về bản chất quan hệ phụ thuộc Y: mức chi tiêu trong tuần (USD) - Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc - Kết hợp các vấn đề trên 19 22 19 22 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY X 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Y 1. Hàm hồi quy tổng thể PRF (Population 55 65 79 80 102 110 120 135 137 150 Regression Function) 60 70 84 93 107 115 136 137 145 152 Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên kết quả 65 74 90 95 110 120 140 140 155 175 khảo sát tổng thể. Hàm hồi qui tổng thể có 70 80 94 103 116 130 144 152 165 178 dạng: 75 85 98 108 118 135 145 157 175 180 E(Y/Xi) = f(Xi) 88 113 125 140 160 189 185 115 162 191 E(Y/Xi) 65 77 89 101 113 125 137 149 161 173 20 Bảng 1.2 Số liệu thu nhập và chi tiêu của 60 hộ gia đình 23 (Nguồn: D.N. Gujarati) 20 23 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY o Hàm hồi qui tổng thể cho biết giá trị trung bình của biến Y sẽ thay đổi như thế nào khi CHI_TIEU 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 Hình 1.3 Biểu đồ phân tán giá trị của Y (chi tiêu) theo X (thu nhập) 21 24 21 24 4
  5. 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY Ví dụ trên, ở nhóm hộ có mức thu nhập 100 USD/tuần thì hộ thứ nhất có mức chi tiêu Y1= 65 = E(Y/X=100) + U1 = 77 + U1 Với U1 = -12 USD Hộ thứ sáu Y6= 88= E(Y/X=100) + U6 = 77 + U6 Với U6 = 11 USD Hình 1.4 Biểu đồ phân tán giá trị trung bình của Y theo X 25 28 25 28 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY • Mô hình hồi quy tổng thể dạng xác định: Ui : biểu thị cho ảnh hưởng của các yếu tố đối với biến phụ thuộc E(Y/Xi) = f(Xi)= β1 + β2Xi (1.4) mà không được đưa vào mô hình. Sự tồn tại của nhiễu do: • Dạng ngẫu nhiên: - Nhà nghiên cứu không biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến Yi = E(Y/Xi) + Ui = β1 + β2Xi + Ui (1.5) biến phụ thuộc Y. Hoặc nếu biết cũng không thể có số liệu Với cho mọi yếu tố E(Y/Xi): trung bình của Y với điều kiện X nhận giá - Không thể đưa tất cả yếu tố vào mô hình vì làm mô hình trị Xi phức tạp Yi : giá trị quan sát thứ i của biến phụ thuộc Y - Sai số đo lường trong khi thu thập số liệu - Bỏ sót biến giải thích Ui : nhiễu (sai số ngẫu nhiên, độ lệch giữa giá trị quan sát Yi và E(Y/Xi)) - Dạng mô hình hồi quy không phù hợp β1,, β2: tham số, hệ số hồi quy 26 29 26 29 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY Hàm hồi quy tuyến tính được hiểu là hồi quy β1: hệ số chặn, hệ số tự do, tung độ góc, cho tuyến tính đối với tham số biết giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y Ví dụ các hàm hồi quy tuyến tính là bao nhiêu khi biến độc lập X nhận giá trị 0 β2 : hệ số góc, độ dốc, cho biết giá trị trung bình 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. Ví dụ các hàm không phải hồi quy tuyến tính 27 30 27 30 5
  6. 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1.4 CÁC LOẠI QUAN HỆ 1. Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số 2. Hàm hồi quy mẫu SRF (Sample Regression Quan hệ thống kê: ứng với mỗi giá trị của biến độc lập có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến Function) phụ thuộc -> phản ánh mối quan hệ không chính xác- > đối tượng của phân tích hồi quy Thực tế, không có điều kiện khảo sát tổng thể -> VD: chi tiêu- thu nhập của 60 hộ gia đình lấy mẫu -> xây dựng hàm hồi quy mẫu -> Quan hệ hàm số: các biến không phải là ngẫu ước lượng giá trị trung bình của biến phụ nhiên, ứng với mỗi giá trị của biến độc lập chỉ thuộc từ số liệu mẫu 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 31 34 31 34 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1.4 CÁC LOẠI QUAN HỆ PRF dạng xác định 2. Hàm hồi quy và quan hệ nhân quả Quan hệ nhân quả: • E(Y/Xi) = f(Xi)= β1 + β2Xi Biến X (biến độc lập) -> biến Y (biến phụ thuộc) dạng ngẫu nhiên (nhân) (quả) • Yi = E(Y/Xi) + Ui = β1 + β2Xi + Ui Nhưng thực tế không thể xác định rõ ràng biến nào quy SRF dạng xác định định biến nào Phân tích hồi quy không nhất thiết bao hàm quan hệ Yˆi  ˆ 1  ˆ 2 X i nhân quả • dạng ngẫu nhiên VD: tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập nhưng thu nhập Y i  Yˆi  e i  ˆ 1  ˆ 2 X i  e i không hẳn là nguyên nhân khiến con người tiêu dùng 32 35 32 35 1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1.4 CÁC LOẠI QUAN HỆ 3. Hồi quy và tương quan Trong đó: Phân tích tương quan: đo lường liên kết tuyến Ŷi : ước lượng điểm của E(Y/Xi) tính giữa hai biến và hai biến có vai trò đối ˆ1 , ˆ2 : ước lượng điểm của β , β xứng 1 2 VD: quan hệ tương quan cao giữa hút thuốc và ei : ước lượng điểm của Ui và được gọi là phần ung thư phổi dư (residuals) 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. 33 36 33 36 6
  7. 1.5 SỐ LIỆU BÀI TẬP Số liệu trong phân tích hồi quy có được từ hai nguồn thu thập 1. Cho mô hình Y=β1 + β2 X + U. Hãy dự đoán dấu • Số liệu thử nghiệm: tiến hành thử nghiệm theo của β2 theo các trường hợp sau: những điều kiện nhất định a. Mức cầu của một loại hàng hóa (Y) và giá VD: trồng giống lúa mới trên các thửa ruộng thí bán (X) nghiệm, thực hiện các chế độ chăm sóc giống lúa b. Lượng tiền mặt lưu giữ trên thu nhập của cá này và ghi chép lại số liêu liên quan đến quá nhân (Y) với mức lạm phát (X) trình sinh trưởng, khả năng phòng chống sâu bệnh, năng suất lúa. c. Lượng khách đi xe buýt (Y) và giá bán lẻ xăng (X) • Số liệu thực tế không bị kiểm soát bởi nhà nghiên cứu. VD: giá vàng, số liệu GDP… 37 40 37 40 BÀI TẬP 1.1 1.5 PHÂN LOẠI SỐ LIỆU NAM Yi Xi 1980 2447.1 3776.3 1. Số liệu chuỗi thời gian: số liệu của biến điều 1981 2476.9 3843.1 tra từ một thực thể ứng với các thời điểm 1982 2503.7 3760.3 khác nhau 1983 2619.4 3906.6 VD: chỉ số VN-Index sàn HoSE từ ngày 2.1.2010 1984 2746.1 4148.5 đến 15.1.2010 1985 2865.8 4279.8 2. Số liệu chéo: số liệu của biến điều tra từ các 1986 2969.1 4404.5 thực thể khác nhau tại cùng một thời điểm 1987 3052.2 4539.9 VD: giá vàng tại TPHCM, Hà Nội, Cần Thơ ngày 1988 3162.4 4718.6 2.1.2010 1989 3223.3 4838 1990 3260.4 4877.5 38 1991 3240.8 4821 41 38 41 1.5 PHÂN LOẠI SỐ LIỆU BÀI TẬP 1.1 3. Số liệu hỗn hợp (số liệu bảng) 1. Vẽ đồ thị phân tán với trục tung là Y, trục Là kết hợp của hai dạng trên hoành X và cho nhận xét. VD: giá vàng SJC bán ra trong tuần từ 8.2.2010 đến 2. Ngoài GDP, còn có các yếu tố nào (hay biến 12.2.2010 tại TPHCM, Hà Nội, Cần Thơ, Đà Nẵng nào) có thể ảnh hưởng đến chi tiêu cho tiêu Chất lượng số liệu phụ thuộc nhiều yếu tố: dùng cá nhân. - 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 42 39 42 7
  8. BÀI TẬP 1.2 nam t hoa_ky Anh nhat duc phap 1960 1 1.5 1 3.6 1.5 3.6 1961 2 1.1 3.4 5.4 2.3 3.4 1962 3 1.1 4.5 6.7 4.5 4.7 1963 4 1.2 2.5 7.7 3 4.8 1964 5 1.4 3.9 3.9 2.3 3.4 1965 6 1.6 4.6 6.5 3.4 2.6 1966 7 2.8 3.7 6 3.5 2.7 1967 8 2.8 2.4 4 1.5 2.7 1968 9 4.2 4.8 5.5 18 4.5 1969 10 5 5.2 5.1 2.6 6.4 1970 11 5.9 6.5 7.6 3.7 5.5 1971 12 4.3 9.5 6.3 5.3 5.5 1972 13 3.6 6.8 4.9 5.4 5.9 1973 14 6.2 8.4 12 7 7.5 1974 15 10.9 16 24.6 7 14 1975 16 9.2 24.2 11.7 5.9 11.7 1976 17 5.8 16.5 9.3 4.5 96 1977 18 6.4 15.9 8.1 3.7 94 1978 19 7.6 8.3 3.8 2.7 91 1979 20 11.4 13.4 3.6 4.1 10.7 1980 21 13.6 18 8 5.5 13.343 43 BÀI TẬP 1.2 1. Vẽ đồ thị phân tán về tỷ lệ lạm phát cho mỗi quốc gia theo thời gian (trục hoành là thời gian và trục tung là tỷ lệ lạm phát); cho nhận xét. 44 44 8

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản