KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ CÔNG NGHIỆP

EM 2120

Economics & Industrial Management

Nguyễn Thị Bích Nguyệt Bộ môn Kinh tế học C9-208B Viện Kinh tế và Quản lý

10/19/2021

Economics & Industrial Management

1

CHƯƠNG 2

GIÁ CẢ VÀ CÁC TÁC ĐỘNG THAY ĐỔI GIÁ THỊ TRƯỜNG

NỘI DUNG CHƯƠNG 2

2.1 THỊ TRƯỜNG, CẦU VÀ CUNG

2.2 PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG GIÁ THỊ TRƯỜNG

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

10/19/2021

Economics & Industrial Management

3

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ước lượng đơn giản

Ước lượng cầu bằng phương pháp Marketing

Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

10/19/2021

Economics & Industial Management

4

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.1. Uớc lượng đơn giản

- Cơ sở của phương pháp: Quan sát lượng

S1

A

Bản chất của phương pháp: Ước lượng đơn giản bằng co giãn đoạn

P1

D1

bán trước và sau khi có sự thay đổi giá

S2

B

một đường cầu

P2

D2

D

Q

Q1

Q2

10/19/2021

Economics & Industial Management

5

- Giả định hai kết hợp (P,Q) nằm trên cùng

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.1. Uớc lượng đơn giản

Ước lượng co giãn đoạn

- Là co giãn tại một đoạn hữu hạn nào đó của đường cầu

- Thực chất: Là co giãn giữa 2 mức giá khác nhau

Q = (Q1+Q2)/2; P= (P1+P2)/2

- Công thức tính:

10/19/2021

Economics & Industial Management

6

- Yêu cầu: Tính theo nguyên tắc điềm giữa (điểm trung bình)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.1. Uớc lượng đơn giản

Ước lượng co giãn đoạn

→ E = -1,5

Kết luận: Khi giá tăng 1% thì số lượng cầu giảm 1,5%

Ví dụ: P1 = 4; Q1 = 10 P2 = 2; Q2 = 30

- Nếu quyết định tăng P lên 3% thì lượng D giảm xuống bao nhiêu % ?

- Nếu quyết định tăng Q lên 9% thì doanh nghiệp nên giảm bao nhiêu % P ?

%ΔP = %ΔQ/E = 9%/(-1,5) = -6%

10/19/2021

Economics & Industial Management

7

E = % ΔQ/ % ΔP → % ΔQ = E. % ΔP = -1,5 x 3% = - 4,5 %

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.1. Uớc lượng đơn giản

Ưu nhược điểm của phương pháp

- Ưu điểm: Đơn giản có thể thực hiện

S1

A

P1

D1

được thông qua sự thay đổi P

- Nhược điểm: Kết quả có thể chệch vì có

S2

B

P2

D2

sự lưu kho đầu cơ hoặc rút bớt khi có sự

D

thay đổi P; Không có gì đảm bảo kết hợp

Q

Q1

Q2

P, Q tại điểm A và B nằm trên cùng một

10/19/2021

Economics & Industial Management

8

đường cầu D

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.1. Uớc lượng đơn giản

Bài tập: Trên thị trường thịt lợn ở Hà Nội:

- Hiện giá bán là 100 nghìn đồng/kg. Lượng cầu hộ gia đình mua là 22 tấn

P

- Co giãn của cầu thịt lợn với giá là -0,57

→ Bệnh dịch làm cho giá thị trường tăng

E

140

lên 140 nghìn đồng/kg. Ước lượng số lượng

100

cầu thịt lợn?

D

Q

10/19/2021

Economics & Industial Management

9

22

?

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.2. Ước lượng cầu bằng phương pháp Marketing

- Điều tra người tiêu dùng và quan sát người tiêu dùng (consumer survey

and observation)

*Ưu điểm *Nhược điểm

- Phân tích người tiêu dùng (consumer clinics)

*Ưu điểm *Nhược điểm

- Thử nghiệm thị trường (market experiment)

10/19/2021

Economics & Industial Management

10

*Ưu điểm *Nhược điểm

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

- Cơ sở của phương pháp: Sử dụng các kỹ thuật hồi quy đa biến để ước

lượng các hệ số trong phương trình D tổng quát, đây là phương pháp cơ bản

để ước lượng hàm cầu đối với một hàng hóa

- Cơ sở các dữ liệu: Với số quan sát đủ lớn

10/19/2021

Economics & Industial Management

11

- Thuật toán: Xây dựng mô hình hồi qui

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Qui trình thực hiện

Bước 1: Đặt mục tiêu nghiên cứu

Bước 2: Thu thập số liệu

Bước 4: Sử dụng ứng dụng tính toán phù hợp để có được kết quả hồi qui

Bước 3: Lập công thức hồi qui ( Dạng tuyến tính, dạng mũ)

! Viết ra công thức ước lượng

10/19/2021

Economics & Industial Management

12

(Excel, Eview/SPSS…)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Qui trình thực hiện

• Khẳng định với một mức tin cậy xác định (thường là 95%) về mối quan hệ

giữa biến giải thích và biến được giải thích (Q)

• Kiểm định t (T Test)

- Phân tích/ đánh giá năng lực giải thích của toàn bộ công thức ước lương

• Hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh • Kiểm định F (F Test)

- Lựa chọn công thức ước lượng phù hợp để sử dụng

13

Bước 5: Phân tích đánh giá (chất lượng) công thức ước lượng: - Phân tích/ đánh giá cho từng biến giải thích đưa vào mô hình

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Qui trình thực hiện

- Xác định mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng biến số (biến giải

Bước 6: Sử dụng kết quả ước lượng cầu để ra quyết định quản lý

thích) trong công thức ước lượng đến lượng cầu Q (biến được giải thích)

- Tính toán các hệ số co giãn của cầu đối với các biến giải thích

10/19/2021

Economics & Industial Management

14

- Đề xuất các quyết định kinh doanh

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

!!! Thu thập dữ liệu

- Phân tích thống kê chỉ có chất lượng khi mẫu thông tin thu thập được là chính xác và phù hợp.

✓ Mua từ các doanh nghiệp cung cấp dữ liệu chuyên nghiệp (Q&Me, Nielsen, W&S, OCD, TITA, vietdata)

✓ Thực hiện điều tra người mua/người tiêu dùng

✓ Nghiên cứu nhóm tập trung (focus groups) ✓ Công nghệ: nguồn dữ liệu từ điểm bán hàng (point-of- sale data)

10/19/2021

Economics & Industial Management

15

- Các nguồn dữ liệu phục vụ phân tích kinh doanh:

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Phương pháp phổ biến được nhà kinh tế dùng để ước lượng số lượng cầu với dữ

!!! Thu thập dữ liệu

liệu sẵn có.

✓Dữ liệu chéo: dữ liệu về một hay nhiều biến được thu thập tại cùng một thời điểm

✓Dữ liệu thời gian: tập hợp các quan sát của một biến tại các thời gian khác nhau

✓Dữ liệu bảng: kết hợp các tính chất của cả dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian

10/19/2021

Economics & Industial Management

16

Dữ liệu dùng để phân tích hồi qui:

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ví dụ dữ liệu chéo (Cross-sectional data)

Economics & Industial Management

10/19/2021

1 7

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Economics & Industial Management

10/19/2021

1 8

Ví dụ dữ liệu thời gian (Time series data)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Economics & Industial Management

10/19/2021

1 9

Ví dụ dữ liệu bảng (Panel data)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy là tìm quan hệ phụ thuộc của một biến, được gọi là biến

phụ thuộc vào một hoặc nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằm mục

đích ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết

10/19/2021

Economics & Industial Management

20

trước giá trị của biến độc lập.

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Phân tích hồi quy

Dạng hàm cầu tuyến tính: Q = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4

Q: biến phụ thuộc (lượng cầu)

a: hằng số (biến chặn)

Xn: các biến độc lập (biến giải thích)

10/19/2021

Economics & Industial Management

21

bn: các hệ số hồi qui (xác định mức độ ảnh hưởng của biến độc lập)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Phân tích hồi quy

- Dạng hàm mũ đơn biến: Q = aPb

Hàm cầu dạng phi tuyến:

Chuyển đổi về dạng tuyến tính bằng phương logarit hóa:

𝒍𝒐𝒈 𝑸 = 𝒍𝒐𝒈(𝒂) + 𝒃 𝒍𝒐𝒈(𝑷) (Q’ = a’ +bP’)

- Dạng hàm mũ đa biến:

𝐥𝐨𝐠 𝑸

10/19/2021

Economics & Industial Management

22

Q = aPbYc = 𝐥𝐨𝐠(𝒂) + 𝒃𝐥𝐨𝐠(𝑷) + 𝐜 𝐥𝐨𝐠(𝒀)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Giả thiết của mô hình hồi quy

Giả thiết 1: Biến độc lập Xi là phi ngẫu nhiên, các giá trị của chúng phải

được xác định trước.

Giả thiết 2: Kỳ vọng có điều kiện của sai số ngẫu nhiên bằng 0 :

E (Ui / Xi) = 0 ∀ i

Giả thiết 3: (Phương sai thuần nhất ) Các sai số ngẫu nhiên có phương sai

10/19/2021

Economics & Industrial Management

23

bằng nhau : Var (Ui / Xi) = 𝜎2 ∀ i

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Giả thiết của mô hình hồi quy

Giả thiết 4: Không có hiện tượng tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên:

Cov (Ui , Uj ) = 0 ∀ i ≠j

Giả thiết 5: Không có hiện tượng tương quan giữa biến độc lập Xi và sai số

ngẫu nhiên: Ui : Cov (Xi , Ui ) = 0 ∀ i

10/19/2021

Economics & Industrial Management

24

Giả thiết 6: Ui có phân phối N (0, 𝜎2)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Công thức hồi qui tổng quát:

Sử dụng các phần mềm tính toán để thực hiện phân tích hồi qui:

𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1𝑖 + 𝛽2𝑋2𝑖 + … + 𝛽𝑛𝑋𝑛𝑖 + 𝑈𝑖 Từ mẫu quan sát (số liệu), ước lượng các tham số (hệ số): መ𝛽𝑖

Excel

Eviews

Spss

10/19/2021

Economics & Industrial Management

25

...

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng

Đánh giá kết quả phân tích hồi quy

nghiệm không.

✓ Dấu của các hệ số hồi qui ước lượng được phù hợp với lý thuyết hay tiên

✓ Mức độ phù hợp của mô hình (R2 và ഥ𝑹𝟐 hiệu chỉnh).

✓ Các hệ số hồi qui ước lượng được có ý nghĩa về mặt thống kê hay không.

tính cổ điển hay không.

10/19/2021

Economics & Industrial Management

26

✓ Kiểm tra xem mô hình có thỏa mãn các giả thiết của mô hình hồi qui tuyến

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU

Quản lý chuỗi cửa hàng bánh mỳ Springs đưa ra

tập số liệu thống kê, yêu cầu nhân viên phân tích

và đưa ra các kết luận về đặc điểm bán hàng hiện

tại để làm cơ sở đưa ra các quyết định mới:

- Mở thêm điểm bán

- Thay đổi chính sách giá nhằm tăng doanh thu

- Bán thêm loại đồ uống nào cùng với bánh mỳ

10/19/2021

Economics & Industrial Management

27

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU

Tiêu thụ bánh của công ty Springs ở các trường học

✓Qua số liệu thống kê về kết quả tiêu thụ của 30 cửa

hàng đặt tại các trường học khác nhau

✓Ước lượng hàm cầu về bánh

✓Cung cấp thông tin phục vụ ra quyết định kinh

10/19/2021

Economics & Industrial Management

28

doanh cho quản lý

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Thiết lập dạng hàm hồi quy mẫu

Hai dạng hàm cầu phổ biến:

1. 𝑄 = መ𝛽0 + መ𝛽1𝑃 + መ𝛽2𝐻𝑃 + መ𝛽3𝑃𝑅 2. 𝑄 = መ𝛽0𝑃෡𝛽1𝐻𝑃෡𝛽2𝑃𝑅෡𝛽3 →hệ số co giãn của cầu không đổi

Q: lượng cầu hoặc doanh số →biến được giải thích/ phụ thuộc

P: giá bánh →biến giải thích/ độc lập

HP: học phí (thu nhập của sinh viên) →biến giải thích/ độc lập

10/19/2021

Economics & Industrial Management

29

PR: giá đồ uống (hàng hóa liên quan)→biến giải thích/ độc lập

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Regression Statistics

0.83436857 0.69617091

Kết quả hồi quy – dạng hàm 1

Q = 25,809 – 0,080P + 0,082HP - 0,076PR

0.661113708 1.658590278 30

Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Observations ANOVA

df

SS

MS

F

Significance F

54.62819407 19.85814204

6.66508E-07

2.75092171

Regression Residual Total

3 26 29

163.8845822 71.52396447 235.4085467

t Stat

Upper 95%

Lower 95.0%

Upper 95.0%

Intercept P HP PR

Coefficients 25.80854277 -0.080320608 0.082327462 -0.076474717

Standard Error 2.389363507 0.013061671 0.052246234 0.019147297

P-value 4.1578E-11 10.80143004 -6.149336451 1.6769E-06 1.575758776 0.127172481 -3.994021633 0.00047485

Lower 95% 20.89713574 -0.107169256 -0.025066211 -0.115832549

30.7199498 -0.053471959 0.189721135 -0.037116885

20.89713574 -0.107169256 -0.025066211 -0.115832549

30.7199498 -0.053471959 0.189721135 -0.037116885

10/19/2021

30

Economics & Industrial Management

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

1. Dấu của các hệ số hồi qui ước lượng được phù hợp với lý thuyết hay

tiên nghiệm không?

Ứng dụng: so sánh độ lớn hệ số để đánh giá mức độ ảnh hưởng tới cầu

10/19/2021

Economics & Industrial Management

31

መ𝛽1 = -0.080320608 : P nghịch biến với Q → phù hợp lý thuyết cầu መ𝛽2 = 0.082327462 : HP đồng biến với Q → phù hợp lý thuyết cầu መ𝛽3 = -0.076474717 : PR nghịch biến với Q → phù hợp lý thuyết cầu

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

2. Các hệ số hồi qui ước lượng được có ý nghĩa về mặt thống kê hay không?

Giả thuyết chính H0: መ𝛽𝑖 = 0 H1: መ𝛽𝑖 ≠ 0 Giả thuyết đối

- Kiểm định ý nghĩa thống kê của từng hệ số ước lượng:

• Dùng giá trị tới hạn (t value) • Dùng mức ý nghĩa thống kê (p value)

p = mức ý nghĩa thống kê chấp nhận giả thuyết H0 1 – p = mức độ tin cậy để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1

Cụ thể: p value của መ𝛽1 là 0.0000016769 → với mức ý nghĩa thống kê 0,00016% hoặc mức tin cậy là 99,99984% thì hệ số 𝛽1 khác không, tức là → Giá bánh mì (P) có ảnh hưởng đến lượng cầu bánh mỳ (Q).

32

- Kiểm định Student (t test)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

3. Kiểm tra ý nghĩa thống kê của toàn bộ công thức hồi qui: Các biến giải thích đưa vào mô hình có ảnh hưởng đến biến được giải thích không?

-Dùng giá trị tới hạn (F value) -Dùng mức ý nghĩa thống kê F(significance F)

Kiểm định F (F test)

Giá trị significance F : mức ý nghĩa thống kê chấp nhận giả thuyết H0 1 – significance F = mức độ tin cậy để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Cụ thể: signicance F = 6.66508E-07 → Với mức ý nghĩa thống kê là 0,000000666% hoặc mức tin cậy là 99.999999334% thì các biến giải thích (3 biến P, HP, PR) có trong công thức ước lượng ảnh hưởng đến biến được giải thích (lượng cầu Q)

10/19/2021

Economics & Industrial Management

33

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

4. Mức độ phù hợp của mô hình? Hệ số xác định (R2 ) và hệ số điều chỉnh (Adjusted ഥ𝑹𝟐): Hệ số xác định đo lường tỷ lệ biến động của Y được “giải thích” bởi hàm hồi qui bội.

-Miền xác định của R2 : 0 ≤ R2 ≤ 1

R2 → 1 : hàm hồi qui càng phù hợp.

R2 → 0 : hàm hồi qui càng ít phù hợp

10/19/2021

Economics & Industrial Management

34

Cụ thể: Adjusted ഥ𝑹𝟐 = 0.661113708 Các biến độc lập (P, HP và PR) đưa vào mô hình giải thích 66,11% sự biến động của biến phụ thuộc Q.

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1

5. Kiểm tra xem mô hình có thỏa mãn các giả thiết của mô hình hồi qui

tuyến tính cổ điển hay không?

10/19/2021

Economics & Industrial Management

35

- Các vấn đề của hồi qui tuyến tính

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Regression Statistics

Kết quả phân tích hồi quy – dạng hàm 2

Ln(Q) = 11,882 – 1,028Ln(P) + 0,090Ln(HP) – 1,085Ln(PR) → Q = 144655,02.P-1.028 HP0.09 PR-1.085

0.78222146 0.61187041 0.56708623 0.23420722 30

Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Observations ANOVA

df

SS

MS

F

Significance F 1.5178E-05

0.749437 13.662645 0.054853

Regression Residual Total

3 26 29

2.248312141 1.426178563 3.674490704

P-value

Intercept ln(P) ln(HP) ln(PR)

Coefficients 11.8821761 -1.0283679 0.08995173 -1.0853091

Standard Error t Stat 1.564405634 7.595329 4.616E-08 8.66649431 0.211252327 -4.86796 4.762E-05 0.901667 0.3755109 0.099761575 0.291183166 -3.727238 0.0009483

Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% 15.097858 8.666494305 15.09785797 -0.59413256 0.2950146 -0.11511112 0.295014589 -0.48677351

-1.4626033 -0.5941326 -1.46260332 -0.1151111 -1.6838447 -0.4867735 -1.68384465

10/19/2021

Economics & Industrial Management

36

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Thủ tục đánh giá kết quả phân tích hồi qui tương tự

10/19/2021

Economics & Industrial Management

37

Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 2

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

So sánh lựa chọn dạng hàm

Dạng 1

Dạng 2

Năng lực giải thích của toàn bộ công thức

66,1% 56,7%

1.6769E-06 0.127172481 0.00047485 4.762E-05 0.3755109 0.0009483

10/19/2021

Economics & Industrial Management

38

R2 và adjusted ഥ𝑹𝟐 Ý nghĩa thống kê của từng hệ số biến giải thích P HP PR Mức độ phù hợp theo kinh nghiệm, tiên nghiệm

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

- Vấn đề xác định (Identification)

- Đa cộng tuyến (multi-collinearity)

- Tự tương quan (autocorrelation)

10/19/2021

Economics & Industrial Management

39

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

Vấn đề 1: Xác định

• Ước lượng số lượng cầu có thể bị chệch do số liệu thu thập phản ánh sự

dịch chuyển đồng thời cả đường cầu và đường cung.

• Giải pháp: sử dụng các kỹ thuật hiệu chỉnh tiên tiến như kỹ thuật bình

phương bé nhất hai giai đoạn và bình phương bé nhất gián tiếp để khắc

10/19/2021

Economics & Industrial Management

40

phục

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

Vấn đề 2: Đa cộng tuyến

Hai hoặc nhiều biến độc lập có quan hệ chặt với nhau và được thể hiện dưới dạng hàm số

•Kiểm tra bằng phương pháp:

➢rất khó để tách biệt ảnh hưởng của từng biến giải thích đến biến phụ thuộc

10/19/2021

Economics & Industrial Management

41

-Ma trận tương quan -Thực hiện hồi qui phụ -Kiểm định nhân tử phóng đại phương sai (VIF)

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

Vấn đề 2: Đa cộng tuyến

Hai hoặc nhiều biến độc lập có quan hệ chặt với nhau và được thể hiện dưới dạng hàm số

- cách sửa chữa tốt nhất là loại bỏ bớt biến độc lập có có quan hệ chặt với nhau ra khỏi công thức hồi qui. - Lấy sai phân cấp 1

10/19/2021

Economics & Industrial Management

42

•Kiểm tra bằng phương pháp: •Giải pháp:

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Các vấn đề gặp phải của hồi quy

Vấn đề 3: Tự tương quan

độc lập theo một định dạng nhất định (thành phần nhiễu của các quan sát có

Còn được gọi là tương quan tuần tự, xảy ra khi biến phụ thuộc liên hệ với biến

liên hệ với nhau)

- những nguyên nhân dẫn đến tự tương quan có thể là do bỏ sót biến, hoặc

tương quan là phi tuyến

- Giải pháp: để khắc phục tự tương quan có thể chuyển dạng dữ liệu theo thứ

- Dùng kiểm định Durbin Watson để phát hiện tự tương quan

10/19/2021

Economics & Industrial Management

43

tự khác hoặc thêm vào dữ liệu sớm hoặc muộn

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Sử dụng biến giả trong phân tích hồi quy

• Khi biến nghiên cứu là dữ liệu định tính, chỉ có hai biểu hiện như: giới tính,

khu vực thành thị hay nông thôn, trường công lập hay dân lập …

• Biến giả chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1

• Lượng hóa những biến đó trong phân tích hồi qui được gọi là kỹ thuật biến giả

• Biến giả được sử dụng trong mô hình hồi qui giống như biến số lượng thông

10/19/2021

Economics & Industrial Management

44

thường

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU

• Phân tích ảnh hưởng của vị trí trường đến lượng bánh bán được

𝑄 = መ𝛽0 + መ𝛽1𝑃 + መ𝛽2𝐻𝑃 + መ𝛽3𝑃𝑅 + መ𝛽4𝑉𝑇 + 𝑈

• Trường học ở nông thôn: VT = 0

10/19/2021

Economics & Industrial Management

45

• Trường học ở đô thị: VT = 1

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU

Hàm cầu trường đô thị: Q = 27,234 – 0,088P + 0,088HP - 0,080PR – 0,528VT Hàm cầu trường ở nông thôn: Q = 27,234 – 0,088P + 0,088HP - 0,080PR

0.83680717 0.700246239 0.652285637 1.680054728 30

Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Observations ANOVA

df

SS

MS

F

Significance F

14.60044731

2.80996E-06

41.21098736 2.822583889

Regression Residual Total

164.8439494 70.56459723 235.4085467

4 25 29

Coefficients

Standard Error

t Stat

Lower 95%

Upper 95%

Intercept P HP PR VT

27.23350434 -0.08797161 0.088475981 -0.080080624 -0.528224649

3.439741621 0.018635386 0.053962975 0.020357425 0.906044757

7.917311047 -4.720675621 1.639568257 -3.933730621 -0.583000614

P-value 2.83829E-08 7.68505E-05 0.113619704 0.000587257 0.56511529

20.14922386 -0.126351906 -0.022662847 -0.122007525 -2.394258757

34.31778482 -0.049591315 0.199614809 -0.038153724 1.337809458

10/19/2021

Economics & Industrial Management

46

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

Ứng dụng kết quả của phân tích hồi quy

• Tính toán các hệ số co giãn

10/19/2021

Economics & Industrial Management

47

• Đưa ra các quyết định kinh doanh

THANK YOU ☺

10/19/2021

Economics & Industrial Management

48