Bài giảng Kinh tế lượng: Giới thiệu môn học – ThS. Nguyễn Trung Đông

Chia sẻ: Loan Loan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

30
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

"Bài giảng Kinh tế lượng: Giới thiệu môn học – ThS. Nguyễn Trung Đông" cung cấp phương pháp phân tích định lượng; phương pháp định lượng; làm thực tập tốt nghiệp, luận văn tốt nghiệp; phân tích, kiểm định và dự báo kinh tế.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng: Giới thiệu môn học – ThS. Nguyễn Trung Đông

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING BỘ MÔN TOÁN – THỐNG KÊ KHOA CƠ BẢN Slide bài giảng và bài tập MÔN KINH TẾ LƯỢNG (Econometric) Giảng viên : ThS. Nguyễn Trung Đông Mail : nguyendong@ufm.edu.vn Tp. Hồ Chí Minh, 01 - 01 - 2019
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING TÀI CHÍNH - MARKETING KHOA CƠ BẢN KHOA CƠ BẢN Môn : KINH TẾ LƯỢNG Moân : KINH TẾ LƯỢNG (Econometric) (Econometric) Hình thức đánh giá môn học Số tín chỉ : 3 Số tiết : 30 LT + 30 TH Điểm quá trình (30%) Điểm kết thúc học (70%) Giảng viên : ThS. Nguyễn Trung Đông Điểm học phần = (Điểm quá trình + Điểm kết thúc học) 1 Giảng viên : ThS. Nguyễn Trung Đông 2 TỔNG QUAN NỘI DUNG MÔN HỌC Mục tiêu môn học: Ôn tập  Cung cấp phương pháp phân tích định Chương 0. Mở đầu lượng.  Ứng dụng: Phương pháp định lượng Chương 1. Hồi quy đơn  Làm thực tập tốt nghiệp, luận văn tốt Chương 2. Hồi quy bội nghiệp. Chương 3. Kiểm định giả thuyết  Phân tích, kiểm định và dự báo kinh tế. mô hình 3 4 TÀI LIỆU THAM KHẢO 6) Nguyễn Cao Văn – Bùi Dương Hải, Kinh tế lượng Tiếng Việt (hướng dẫn và trả lời lý thuyết và bài tập, nhà xuất bản 1) Đinh Ngọc Thanh, Nguyễn Văn Phong, Nguyễn Trung Tài Chính. Đông, Nguyễn Thị Hải Ninh: Giáo trình kinh tế lượng, 7) Bùi Minh trí: Kinh tế lượng, nhà xuất bản khoa học lưu hành nội bộ, Đại học tài chính – Marketing. và kỹ thuật, 2006. 2) Phạm Chí Cao – Vũ Minh Châu: Kinh tế lượng ứng Tiếng Anh dụng, nhà xuất bản Thống kê, 2010. 1) Dimitrios Asteriou and Stephen G. Hall: Applied Econometrics, Published by Palgrave Macmillan, 2007. 3) Nguyễn Quang Dong: Bài giảng Kinh tế lượng, nhà 2) Christopher Dougherty: Introduction to xuất bản thống kê, 2006. Econometrics, Published Oxford. 4) Chương trình giảng dạy Kinh tế Fullbright: Bài giảng 3) Jeffrey M. Wooldridge: Introduction to Kinh tế lượng, 2004. Econometrics,… 5) Huỳnh Đạt Hùng, Nguyễn Khánh Bình, Phạm Xuân 4) Damodar N Gujatari, Basic Econometrics, Mc Graw Giang: Kinh tế lượng, nhà xuất bản Phương Đông, 2012.5 – Hill Inc, third edition, 1995. 6 1
1/5/2019 Chương 0. 2. Đạo hàm tại điểm. Xét hàm số: y  f (x) Ôn Tập f (x)  f (a) y y : sự thay đổi của y Kinh tế lượng (Econometic): Lượng hóa các  xa x x : sự thay đổi của x vấn đề về kinh tế. 1. Đạo hàm (tỷ lệ sự thay đổi) Sự thay đổi của y theo x: y /  f / (a)  y / x Xét hàm số Y=f(X). Trong đó Tỷ lệ sự thay đổi của y theo x xung quanh Y : Biến phụ thuộc, biến được giải thích, điểm a. biến nội sinh, biến hồi quy. Ví dụ 2: Xét mối quan hệ: y  f (x) X : Biến độc lập, biến giải thích, biến ngoại sinh. Giả sử: x: lạm phát, y: lãi suất và f / (5)  1.25 Ví dụ 1: Thu nhập (X) – Chi tiêu (Y). Ý nghĩa: Nếu LP tăng 1% thì LS tăng 1.25%. Lạm phát (X) – Lãi suất (Y). 3. Đạo hàm riêng. Xét hàm số: z  f (x, y) Ví dụ 4: Tính đạo hàm riêng của hàm số sau z : là biến phụ thuộc (biến được giải thích) 1. f (x, y)  x 3  y3  6xy  2x  3y  1 x,y : là biến độc lập (biến giải thích) 3.1. Đạo hàm riêng của z theo x 2. f (x, y)  ln(x 2  y 2 ) z  f (x  x, y)  f (x, y)  Giải  lim   ; (x, y  0) x x 0  x  f f 3.2. Đạo hàm riêng của z theo y 1. (x, y)  3x 2  6y  2; (x, y)  3y 2  6x  3 x y z  f (x, y  y)  f (x, y)  f 2x f 2y  lim   ; ( x  0, y) 2. (x, y)  2 ; (x, y)  2 y y0  y  x x  y y2 x  y2 z z Ví dụ 3: (3,2)  0.4; (3,2)  0.1 x y 4 4. Điều kiện cần của cực trị. 5. Điều kiện đủ của cực trị.  2f Xét hàm số: z  f (x, y) Xét điểm dừng: (x 0 , y0 ) . Đặt A  2 (x 0 , y0 ), x Hàm số đạt cực trị tại (x 0 , y0 )  2f  2f C  2 (x 0 , y0 ), B  (x 0 , y0 ),   AC  B2 y xy  f  x (x 0 , y0 )  0 Th1: Nếu   0 và A  0 thì (x 0 , y0 ) là cực tiểu.  (*)  f (x 0 , y0 )  0 Th2: Nếu   0 và A  0 thì (x 0 , y 0 ) là cực đại.  y Th3: Nếu   0 thì (x 0 , y0 ) không là cực trị. Nếu (x 0 , y0 ) thỏa (*) thì (x 0 , y0 ) được gọi là điểm dừng. Th4: Nếu   0 chưa đủ cơ sở kết luận. 1
1/5/2019 Phương pháp bình phương cực tiểu Y . . .. . . . . . SRF (OLS : Ordinary least squaes) Yi e .. . Tổng bình phương các sai lệch i Y . i . (RSS : Residual sum of squares) . .      X Y i 1 2 i n RSS  e12  e 22    e2n   ei2   Yi   1   2 X i n   2 i 1 i 1 Bài toán. Tìm   1,  2  sao cho RSS  min n RSS   0 Xi X 1    2  Y   1 , 2  i 1 i 1   2 X i (1)  0  n RSS    i  Y     X Khi X  Xi  ei  Yi  Y i 1 2 i 2  ,     2  Y   1 2 i 1 i 1   X ( X )  0 2 i i 7 8 1 n 1 n Suy ra (1)   1  2 Xi  Yi n n n i1 n i1    n1   2  X i  Y i 1   X  Y   Y  X  i 1 i 1 1 2 1 2  n n n n    n n    2  X i2 nXi Yi   Xi  Yi   1  X Y Xi  i i 2 i 1 i 1 i 1  2  i 1  i 1  i  2 1  n n Hệ Cramer   nXi2   Xi  n i1  i1  n X i 1 n i  n  2 Ví dụ: n n  n  Xi2    X i   0  i 1  X 1 2 3 4 5 X i 1 i  Xi2 i1 i 1 9 Y 2 5 7 8 9 10 6. Phân phối xác suất Bài toán cho Y  N  0,1,    . Ta có 6.1. Phân phối chuẩn, X  N  , 2  1   t2 2 P    Y    e dt  0   0    1 b  2  x  2 2  Pa  X  b   e 2 dx t2 Trong đó: 0  x   1 0 e 2 dt : Laplace x  a  2 x  dx 2 Đặt t   dt  Lấy x  0.00,0.01,...,3.99 suy ra bảng phân phối   1 b  t2 2 Gauss Ta có P  a  X  b   e dt 2   a  Ví dụ : 0 1.26  0.3962 X Nếu x  4 thì 0 (x)  0.5. Nếu X  N  , 2  , đặt Y  thì Y  N  0,1  Nếu x  0 thì 0  x   0  x  11 12 2
1/5/2019 6.2. Phân phối Student, St(n) +) Phương sai mẫu có hiệu chỉnh a) Một số kết quả 1 n 2 S2X    Xi X  i) Nếu X  N  0,1 thì X 2   2 1 n 1 i1 ii) Nếu X, Y độc lập, +) Phương sai không hiệu chỉnh) X   2  n  ; Y  2  m  thì X  Y  2  n  m  1 n 2 S2X    Xi  X  iii) Cho X1 ,X 2 ,..., X n  N  , 2  và độc lập n i1 b) Phân phối Student +) Trung bình mẫu 1 n Nếu X  N  0,1 ; Y  2  n  và X, Y độc lập X  Xi n i 1 thì 13 14 X T  St(n) Y Chú ý : n c) Định lý Lindeberg – levy  2  X  N  ,   Y   X  n  N 0,1 Cho X1,X2 ,...,Xn  N , 2   n  2 (n 1)SX  2  Z  2  n 1 i) X  N  ,   2  n (n 1)S2X T Y   X  n  St(n 1) ii) 2  2  n 1 Z SX  n 1 Trong đó X, S2X lần lượt trung bình và phương sai mẫu có hiệu chỉnh 15 16 6.3. Phân phối Fisher 7.1. X  N(0,1) Nếu X  2  n  ,Y  2 (m) và X, Y độc lập thì Chọn KTC cho X là  C,C sao cho X  F n  F  n,m  P  C  X  C      C  Y 2 m Ký hiệu: C  Z  7. Tìm khoảng tin cậy 2 Gọi  a,b là khoảng tin cậy (KTC) với X  7.2. X  N(,  ) . Đặt Y  2 thì Y  N(0,1)  độ tin cậy  Chọn KTC cho Y là  C,C sao cho Định nghĩa: P  a  X  b     0.9,0.95,0.99 P  C  Y  C   Nguy cơ sai lầm   1   17 18 3
1/5/2019 Khoảng tin cậy cho X: X   C;   C Với C  f (n,m) 7.3. T  St(n) 7.5. X   2 (n) Chọn KTC là cho T là  C,C sao cho Chọn KTC cho X P  C  T  C    - Dạng  a, b sao cho P  a  X  b    Với C  t n Với a  2  (n); b  2 (n) 1 2 2 Chú ý : khi n  30 thì St(n)  N(0,1) - Dạng  0,C sao cho P  0  X  C    7.4. F  F(n,m) Với C  2 (n) Chọn KTC cho F là  0,C sao cho P  0  F  C   19 20 4