intTypePromotion=3

Bài giảng Kinh tế lượng chương trình nâng cao - Nguyễn Thị Minh

Chia sẻ: Thị Huyền | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:84

0
99
lượt xem
28
download

Bài giảng Kinh tế lượng chương trình nâng cao - Nguyễn Thị Minh

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

Bài giảng Kinh tế lượng chương trình nâng cao - Nguyễn Thị Minh tập trung vào các vấn đề cụ thể như ôn phần kinh tế lượng cơ bản; kinh tế lượng nâng cao - một số dạng mô hình;... Mời các bạn cùng tìm hiểu và tham khảo nội dung thông tin tài liệu.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng chương trình nâng cao - Nguyễn Thị Minh

  1. KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG TRÌNH NÂNG CAO GIẢNG VIÊN : Nguyễn Thị Minh GIÁO TRÌNH: Kinh tế lượng chương trình nâng cao Nguyễn Quang Dong- 2006 1
  2. Nội dung môn học  Phần I: Ôn phần KTL cơ bản:  Mô hình hồi quy: ước lượng, kiểm định và dự báo  Các khuyết tật của mô hình  Một số dạng của mô hình hồi quy  Phần II: Kinh tế lượng nâng cao - một số dạng mô hình  Mô hình có giá trị trễ của biến phụ thuộc  Mô hình gồm nhiều phương trình  Mô hình có biến phụ thuộc là biến giả  Mô hình với chuỗi thời gian  Phần III: Thực hành máy tính  Đánh giá: 40% kiểm tra trên máy tính/ tính Eviews + 60% thi viết 2
  3. Phần I- Mô hình kinh tế lượng cơ bản  Mô hình hồi quy: Ước lượng Kiểm định Dự báo  Các khuyết tật của mô hình  Một số dạng hàm hồi quy 3
  4. Giới thiệu  Nhà kinh tế: cung tiền tăng thì lạm phát tăng (các yếu tố khác không đổi)  Nhà thống kê: cung tiền và lạm phát có quan hệ tuyến tính chặt với nhau( xu hướng thay đổi rất giống nhau)  Nhà kinh tế lượng: khi cung tiền tăng 1% thì lạm phát tăng 0.2% (khi các yếu tố khác không đổi)  Tác động của việc tăng cung tiền lên lạm phát?  Tác động của việc tăng chi tiêu chính phủ lên tăng trưởng kinh tế?  Tác động của việc tăng giá lên doanh thu?, v.v 4
  5. Mô hình hồi quy tuyến tính  Mục đích của phân tích hồi quy:  Dùng số liệu quan sát để ước lượng ảnh hưởng của các biến số (biến độc lập) lên giá trị trung bình của một biến số nào đó (biến phụ thuộc)  Từ các tham số ước lượng được: Đánh giá tác động ảnh hưởng Thực hiện các dự báo Đưa ra các khuyến nghị về chính sách 5
  6. Mô hình hồi quy tuyến tính – giới thiệu  Ví dụ: Q = Q ( Y, P)  => hàm hồi quy tuyến tính thể hiện quan hệ này:  Q = β1+ β2 Y+ β3 P + u, nếu giả thiết E(u) =0 =>  E(Q| Y, P) = β1+ β2 Y+ β3 P  Nếu biết chẳng hạn β1 =10, β2 =0.6, β3 = -0.3 =>  Khi giá tăng 1 đơn vị => ?  Khi thu nhập tăng 1 đơn vị =>?  Khi Y =100, P =10 thì =>?  Chúng ta muốn biết các βj 6
  7. Mô hình hồi quy tuyến tính – giới thiệu  Mô hình hồi quy tổng thể dạng tuyến tính Yi 1 2 X 2i 3 X 3i .. k X ki ui E (Y | X 2 ;.., X k ) 1 2 X2 .. k Xk  Các thành phần của mô hình:  Biến phụ thuộc  Các biến độc lập  Hệ số chặn  Hệ số góc, hệ số hồi quy riêng 7
  8. Mô hình hồi quy tuyến tính – giới thiệu  Ý nghĩa của các hệ số hồi quy  Hệ số chặn  Hệ số góc  Tuy nhiên các hệ số này thường không biết => cần ước lượng  Hàm hồi quy mẫu: giả sử có mẫu ngẫu nhiên n quan sát Yˆi ˆ ˆ X ˆ X .. ˆ X 1 2 2i 3 3i k ki ước lượng Ước lượng cho các βj chưa biết cho E(Y| Xj) 8
  9. Mô hình hồi quy tuyến tính – giới thiệu  Q: làm thế nào để nhận được các ước lượng tốt  Viết lại hàm hồi quy mẫu: Yi ˆ ˆ X ˆ X .. ˆ X ei 1 2 2i 3 3i k ki  => sai lệch giữa giá trị thực tế và giá trị ước lượng là ei Yi Yˆi  Tìm đường hồi quy mẫu mà có: e12 + e22 +...en2 bé nhất  => OLS 9
  10. Mô hình hồi quy tuyến tính – ước lượng OLS  Mô hình hai biến => UL OLS là:   x2i yi ˆ ; x 2i : ( X i X ); y i : (Yi Y) 2 2 x 2i 2 var( ˆ 2 ) 2   ˆ2 ei2 /( n 2) x 2i  Mô hình 3 biến =>    y i x 2i 2 x 3i y i x 3i x 2 i x 3i   2 ˆ 2 2 var( ˆ 2 ) 2 x 22i x 3i ( x 2 i x 3i ) 2 (1 r232 ) x 2i  Việc sử dụng các ước lượng này có ưu điểm gì 10
  11. Định lý Gauss-Markov  Định lý: Nếu các giả thiết 1-6 được thỏa mãn thì: các ước lượng nhận được từ phương pháp OLS là:  Tuyến tính, không chệch*  Có phương sai nhỏ nhất trong lớp các UL KC  Các giả thiết: 1. E(ui|X2i,...,Xki)=0: không có sai số hệ thống 2. var(ui|X2i,...,Xki) = δ2 với mọi i 3. cov(ui,uj)=0 với mọi i khác j 4. ui ~ N(0, δ2) với mọi i 5. Không có đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến Xj 6. Biến Xj là phi ngẫu nhiên, nếu là ngẫu nhiên thì phải độc lập với Ui 11
  12. Đánh giá sơ bộ về hàm hồi quy ước lượng  Vậy nếu các giả thiết trên thỏa mãn thì p/p OLS cho ta các UL điểm tốt nhất cho các tham số của tổng thể  Ngoài ra với giả thiết 6 về tính chuẩn của u, ta biết được phân phối của các ước lượng  Dấu của các hệ số ước lượng: có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?  Hệ số xác định (hệ số xác định bội): R2 , cho biết các biến giải thích trong mô hình giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến đổi của biến phụ thuộc 12
  13. Ví dụ minh họa  Kết quả thu được từ hàm hồi quy mức tăng giá theo mức tăng trong cung tiền là như sau: pˆ 0.005 0.8m 10 gdp  p,m và gdp: mức tăng (%) trong giá, cung tiền và GDP thực  CH: con số 0.8 cho biết điều gì?  Khi tăng cung tiền 1%, liệu mức tăng (%) trong mức tăng giá sẽ là khoảng bao nhiêu? => Bài toán tìm khoảng tin cậy  Liệu có thực sự là khi tăng cung tiền thì gía cũng tăng không? => Bài toán kiểm định giả thuyết thống kê 13
  14. Bài toán xây dựng KTC cho các tham số  Nếu giả thiết 6 cũng được thỏa mãn, khi đó các KTC là ( ˆj t , / 2 (n k ) se( ˆ j ); ˆ j t / 2 ,( n k ) se( ˆ j )) KTC đối xứng KTC cho βj ( ; ˆj t ,( n k ) se( ˆ j )) KTC bên phải ( ˆj t ,(n k) se( ˆ j ); ) KTC bên trái KTC (n 2) ˆ 2 (n 2) ˆ 2 ˆ 2 cho ( 2 ; 2 ); ei2 /(n k ) δ2 / 2;n k 1 / 2;n k Ví dụ 1 14
  15. Ví dụ (ch3bt3) Dependent Variable: Q Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1373.24 171.41 8.01 0.00 P -113.42 32.03 -3.54 0.00 ADD 83.87 15.28 5.49 0.00 R-squared 0.74 Mean dependent var 460.20 Adjusted R-squared 0.71 S.D. dependent var 155.31 S.E. of regression 83.73 Akaike info criterion 11.83 Sum squared resid 119189.60 Schwarz criterion 11.98 Log likelihood -115.31 F-statistic 24.18 Durbin-Watson stat 1.94 Prob(F-statistic) 0.00 15
  16. Ví dụ (ch3bt3)  => Hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?  Xét dấu của hệ số ước lượng: β^2 = -135.70; phù hợp với ltkt nói rằng....  Khi giá thay tăng 1 đơn vị thì trung bình Q thay đổi trong khoảng nào?  Tìm KTC đối xứng cho β2  (- 135.7- t0.025,1732.03; -125.7+t0.025;1732.03)  Khi ADD tăng 1 đơn vị thì trung bình Q tăng tối đa bao nhiêu đơn vị?  Tìm KTC bên phải cho β3: => 83.87+ t0.05;1715.28 =  Các biến ADD và P giải thích được bao nhiêu % sự thay đổi trong Q? 16
  17. Bài toán kiểm định giả thuyết về tham số Ví dụ về các giả thuyết muốn kiểm định:  Cung tiền không ảnh hưởng đến lạm phát? β2 = 0  Xu hướng tiêu dùng cận biên
  18. Thực hiện kiểm định giả thuyết  Các bước thực hiện:  Đưa ra cặp giả thuyết (H0, H1), thống kê và miền bác bỏ Wα  Từ số liệu mẫu tính ra giá trị của thống kê (quan sát)  Nếu giá trị này thuộc Wα thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1  Kiểm định T  Kiểm định F:  Kiểm định về sự phù hợp của hàm hồi quy  Kiểm định thu hẹp hàm hồi quy 18
  19. Kiểm định T  Ví dụ: Y= β1+ β2TV+ β3IN +β4P+ u ; n=100 Y: lợi nhuận của công ty; TV: Quảng cáo trên tivi; IN: Quảng cáo trên mạng, P: giá bán của sản phẩm  Kết quả chạy hồi quy: Y^ = 156+ 1.7 TV+1.4IN – 0.1P; R2 = 0.95 se 2 (1.5) (0.5) (0.02)  Muốn kiểm định: Quảng cáo trên tivi giúp tăng lợi nhuận? H 0 : 2 0; H1 : 2 0 Wα = (t0.05;∞) = (1.66; ∞) ˆ 0 1.7 0 2 t qs 1.1 Không bác bỏ H0 ˆ se( 2 ) 1.5 19
  20. Bảng tóm tắt về cặp gt và miền bác bỏ Loại giả thiết H0 H1 Bác bỏ H0 khi Hai phía i = i * i # i * | t |> t /2 (n - k) i Bên trái i =( ) i < i * t < - t (n - k) * i Bên phải i =( i > i * t > t (n - k) i * )   ˆ * 2 t qs se( ˆ 2 ) 20

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản