Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 4: Dạng hàm (2019)

Chia sẻ: Minh Hoa | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:32

Thêm vào BST

Báo xấu

62
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Kinh tế lượng - Chương 4: Dạng hàm" cung cấp các kiến thức giúp người học có thể mở rộng các dạng hàm, hiểu ý nghĩa các hệ số hồi quy. Đây là tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên ngành Kinh tế và những ai quan tâm dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 4: Dạng hàm (2019)

CHƯƠNG 4 DẠNG HÀM
DẠNG HÀM 1. Mở rộng các dạng hàm MỤC 2. Hiểu ý nghĩa các hệ số hồi TIÊU quy 2
NỘI DUNG 1 Khái niệm biên tế, hệ số co giãn 2 Giới thiệu các mô hình
4.1 BIÊN TẾ • Giả sử có hàm Y=f(X) • Giá trị biên tế MYX =∆Y/∆X ∆Y= MYX * ∆X Ý nghĩa của biên tế: Cho biết lượng thay đổi tuyệt đối của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X thay đổi 1 đơn vị Khi ∆X->0, MYX ≈ f’(X) 4
4.1 HỆ SỐ CO GIÃN • Hệ số co giãn của Y theo X là Y EYX Y X X • Lượng thay đổi tương đối của Y Y X 100 EYX (100 ) Y X 5
4.1 HỆ SỐ CO GIÃN • Ý nghĩa của hệ số co giãn: cho biết sự thay đổi tương đối (%) của Y khi X thay đổi 1% • Khi ∆X->0 dY Y X EYX f '(X ) dX Y X • Hệ số co giãn không phụ thuộc đơn vị đo 6
4.2 Mô hình hồi quy qua gốc tọa độ Mô hình hồi quy tổng thể E (Y / X ) 2 Xi Yi 2 Xi ui Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: Yi ˆ X ei 2 i 2 ˆ 2 e ˆ X iYi Var ( ˆ2 ) 2 , ˆ 2 i 2 X i2 Xi n 1 7
4.3 Mô hình tuyến tính logarit (loglog) ui Mô hình hồi quy mũ Yi 1 Xi e 2 Hay ln Yi ln 1 2 ln X 1 ui dY d ln Y 2 Y 2 dX X dX X dY Y dY X 2 EY dX X dX Y X 8
4.3 Mô hình tuyến tính logarit (loglog) Ví dụ: ln Yi 0,7774 0,253 ln X i ui Khi giá tăng 1% thì lượng cầu của loại hàng hoá này sẽ giảm 0,25%. 9
4.4 . Mô hình bán logarit 4.4.1. Mô hình log-lin lnYi = 1 + . Xi + U i 2 10
4.4 . Mô hình bán logarit 4.4.1. Mô hình log-lin Công thức tính lãi gộp t Yt Y0 (1 r ) Với r: tốc độ tăng trưởng gộp theo thời gian của Y t: thời gian (tháng, quý, năm) t 1, n 11
4.4.1. Mô hình loglin Lấy logarit hai vế lnYt = lnY0 + t*ln(1+r) Hay lnYt = 1 + .t 2 với lnY0= 1 và ln(1+r) = 2 Mô hình bán logarit có yếu tố ngẫu nhiên lnYt = 1 + .t + Ut 2 12
4.4.1. Mô hình loglin d (ln Y ) (1 Y )dY dY Y 2 dt dt dt Thay đổi tương đối của biến phụ thuộc (Y) 2 = Thay đổi tuyệt đối của biến độc lập (t) Nhân thay đổi tương đối của Y lên 100. Nếu 2>0: tốc độ tăng trưởng (%) của Y đối với thay đổi tuyệt đối của t Nếu 2 < 0: tốc độ giảm sút 13
4.4.1. Mô hình loglin Ứng dụng: Nghiên cứu khảo sát tốc độ tăng trưởng (giảm sút) của các biến kinh tế vĩ mô như GDP, dân số, lao động, năng suất. Mô hình tuyến tính Yt = β1 + β2.t +Ut thích hợp với ước lượng thay đổi tuyệt đối của Y theo thời gian Mô hình log-lin thích hợp với ước lượng thay đổi tương đối của Y theo thời gian 14
4.4.1. Mô hình loglin Ví dụ: Cho kết quả hồi quy tổng SP nội địa (RGDP) tính theo giá năm 1987 của Mỹ trong khoảng thời gian 1972-1991 Nếu Y = ln(RGDP) Yˆi 8,0139 0,0247t GDP GDP thực thực tăng tăng với với tốc tốc độ độ 2,47%/năm 2,47%/năm từ từ 1972- 1972- 1991. 1991. Nếu Y = RGDP Yˆi 2933,054 97,6806t GDP GDP thực thực tăng tăng với với tốc tốc độ độ tuyệt tuyệt đối đối 97,68 97,68 tỷ tỷ USD/năm USD/năm từtừ 1972-1991. 1972-1991. 15
4.4.2. Mô hình linlog Yi 1 2 ln X i ui dY 1 dY 2 hay 2 dX dX X X Nếu X thay đổi 0,01 (hay 1%) thay đổi tuyệt đối của Y là 0,01 2. 16
4.4.2. Mô hình linlog Ví dụ Y: GNP (tỷ USD) X: lượng cung tiền (tỷ USD) Với số liệu trong khoảng thời gian 1970-83 Yˆi 16329,21 2584,785 * ln X i Ý nghĩa 2=2584,785: trong khoảng thời gian 1970-83, lượng cung tiền tăng lên 1%, kéo theo sự gia tăng bình quân của GNP 25,84 tỷ USD. 17
4.5 Mô hình nghịch đảo 1 Yi 1 2 ui X Đặc điểm: Khi X tiến tới ∞, số hạn β2(1/X) tiến dần tới 0 và Y tiến tới giá trị tới hạn β1. Ứng dụng: đường chi phí đơn vị, đường tiêu dùng theo thu nhập Engel hoặc đường cong Phillips. 18
Đường chi phí đơn vị Y (AFC) Chi phí sản xuất cố định trung bình 1 >0 (AFC) giảm liên tục 2 >0 khi sản lượng tăng và cuối cùng tiệm cận với trục sản 1 lượng ở β1 0 X (sản lượng) 19
Đường cong Phillips Y (Tỷ lệ thay 0 0 X (Tỷ lệ thất 1 nghiệp) Khi tỷ lệ thất nghiệp tăng vô hạn, tỷ lệ giảm sút của tiền lương sẽ không vượt quá β1 20