15-Aug-16

TỔNG QUAN

NỘI DUNG

KINH TẾ LƯỢNG (Econometrics)

Chương 1: Nhập môn KTL Chương 2: Hồi quy hai biến Chương 3: Hồi quy bội Chương 4: Hồi qui với biến giả Chương 5: Đa cộng tuyến Chương 6: Phương sai sai số thay đổi Chương 7: Tự tương quan

1

TỔNG QUAN

TỔNG QUAN

Tài liệu tham khảo

1

Phạm Trí Cao, Vũ Minh Châu, Kinh tế lượng ứng dụng (tái bản lần 1), Nhà xuất bản Thống kê TPHCM, 2009

Phần mềm hỗ trợ

2

Hoàng Ngọc Nhậm (cb), Giáo trình Kinh tế lượng + Bài tập Kinh tế lượng với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews, Stata, Đại học Kinh tế Tp. HCM, Nhà xuất bản Lao động- Xã hội, 2007

 EXCEL: nhập liệu  EVIEWS : chạy mô hình

Nguyễn Quang Dong, Bài giảng Kinh tế lượng + Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews, NXB Thống kê, 2006

Ramu Ramanathan, Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng (ấn bản thứ năm), Nhà xuất bản Harcourt College, 2002. (Bản dịch của chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright, Việt Nam)

Damodar N. Gujarati, Essentials of Econometrics, 3rd ed, Mc Graw

– Hill International Edition, 2006

I. KHÁI NIỆM

Chương I

Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa số liệu thực tế, lý thuyết kinh tế và thống kê toán nhằm

NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Dự báo các hành vi của các biến số kinh tế

Ước lượng các mối quan hệ kinh tế

Đối chiếu lý thuyết KT với thực tế Kiểm định các giả thiết liên quan đến hành vi KT

5

1

15-Aug-16

II. PHƯƠNG PHÁP LUẬN CỦA KTL

Lý thuyết kinh tế, giả thuyết

Thu thập, xử lý số liệu

Ước lượng các tham số

Thiết lập mô hình

Kiểm định giả thiết

III. CÁC MÔN HỌC LIÊN QUAN Kinh tế vi mô, kinh tế vĩ mô Toán học Xác suất Thống kê Tin học

Mô hình ước lượng có tốt không?

Không

Có

Sử dụng mô hình: dự báo, đề ra chính sách

IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU

IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU

- Số liệu chéo (cross data): số liệu của nhiều biến

số tại cùng 1 thời điểm

Có 3 loại số liệu chính: - Số liệu theo thời gian (Time series data): là số liệu của một biến số kinh tế tại nhiều thời điểm

Ví dụ: Số liệu về chỉ số giá năm 2015

Năm 2015

Ví dụ: Số liệu về tổng giá trị sản xuất qua các năm

Chỉ số giá tiêu dùng 101,6 Naêm 2012 2013 2014 2015 Chỉ số giá vàng 107 Toång giaù trò saûn xuaát 2,561 2,966 3,676 4,602 Chỉ số giá USD 106 (Tyû ñoàng)

IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU

IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU

- Số liệu hỗn hợp (Panel data): là sự kết hợp giữa

2 loại số liệu trên

Ví dụ:

Nguồn của số liệu - Số liệu Thực nghiệm - Số liệu Phi thực nghiệm

Năm 2013 2014 2015

Chỉ số giá tiêu dùng 109,6 112,4 116,1

Chỉ số giá USD

106

104,6

103,1

2

Chỉ số giá vàng 107 113,22 118,3

15-Aug-16

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG

Thí duï 1: Ñöôøng cong Phillips moâ taû moái quan heä giöõa tyû leä thay ñoåi tieàn löông vaø tyû leä thaát nghieäp

14

12

g n o u

l

10

n e

i t

i

8

6

o d y a h t e

l

y t

4

2

0

2

4

6

8

10

1. Quan hệ hồi quy Hồi quy nghiên cứu sự phụ thuộc một đại lượng kinh tế này (biến phụ thuộc) vào 1 hay nhiều đại lượng kinh tế khác (biến độc lập, biến giải thích) dựa trên ý tưởng là ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của các biến độc lập Như vậy: - Biến độc lập có giá trị xác định trước - Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên tuân

ty le that nghiep

theo các quy luật phân bố xác suất

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG

Thí duï 2: Ñoà thò moâ taû moái quan heä giöõa doanh soá baùn vaø giaù baùn cuûa moät maët haøng.

2. Phân biệt quan hệ hồi quy với quan hệ khác - Quan hệ hồi quy với quan hệ nhân quả - Quan hệ hồi quy với quan hệ tương quan - Quan hệ hồi quy với quan hệ hàm số

Y= f(X)

Hàm số: Hàm hồi quy: Y = f(X) + U (với U là sai số)

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG

Vì sao sai số U luôn tồn tại trong hàm hồi quy? - Vì không biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến biến

phụ thuộc Y

- Vì không thể đưa hết các yếu tố ảnh hưởng đến Y

3. Hàm hồi quy tổng thể - PRF Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên số liệu của tất cả các đối tượng cần nghiên cứu PRF:

vào mô hình ( sẽ làm MH phức tạp) - Vì không có tất cả các số liệu cần thiết - Vì sai sót và sai số trong quá trình thu thập số

liệu.

Y: biến phụ thuộc Yi: giá trị thực tế của Y X2,X3,…,Xk: các biến độc lập X2i,X3i,…,Xki: giá trị cụ thể của biến độc lập Ui: sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i

3

15-Aug-16

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG

3. Hàm hồi quy tổng thể - PRF PRF:

hoặc

4. Hàm hồi quy mẫu- SRF Trong thực tế khó nghiên cứu trên tổng thể nên thông thường người ta nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy trên một mẫu => Gọi là hàm hồi quy mẫu SRF:

Với ei: là sai số trong mẫu, là phần dư, là ước lượng của Ui SRF:

𝑌 = 𝑓(𝑋2𝑖, 𝑋2𝑖,…, 𝑋𝑘𝑖)

4