Bài giảng môn Kinh tế lượng - TS. Lê Thị Ngọc Diệp

Tài liệu này giới thiệu môn học Kinh tế lượng (Econometrics), mã số BSA 1309, một môn học quan trọng trong lĩnh vực kinh tế. Môn học này trang bị kiến thức và kỹ năng ứng dụng các phương pháp và mô hình kinh tế lượng để phân tích, dự báo các hiện tượng và vấn đề kinh tế.

Tài liệu này hướng đến sinh viên các ngành kinh tế và quản trị kinh doanh, đặc biệt là những người đã có kiến thức nền tảng về toán cao cấp, xác suất thống kê và kinh tế học, nhằm trang bị cho họ khả năng ứng dụng các công cụ định lượng để phân tích và giải quyết các vấn đề kinh tế thực tiễn.

Tài liệu là bài giảng chi tiết về môn Kinh tế lượng, được thiết kế cho sinh viên có nền tảng về Toán cao cấp, Xác suất thống kê và Kinh tế học. Mục tiêu của môn học là giúp sinh viên nắm vững kiến thức về các phương pháp và mô hình kinh tế lượng để phân tích định lượng, dự báo các hiện tượng kinh tế và kiểm định các giả thuyết kinh tế. Sinh viên sẽ học cách xây dựng mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa các biến số kinh tế, ước lượng các tham số, kiểm định giả thuyết và thực hiện dự báo. Nội dung môn học được chia thành ba phần chính: Phần I tập trung vào các khái niệm cơ bản về mô hình hồi quy, bao gồm mô hình hồi quy đơn và bội, cũng như các biến giả. Phần II đi sâu vào đánh giá mô hình, đề cập đến các vấn đề như đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và cách xác định dạng mô hình phù hợp. Phần III giới thiệu tổng quan về các phần mềm hỗ trợ tính toán trong kinh tế lượng. Tài liệu giải thích chi tiết về khái niệm Kinh tế lượng là "đo lường kinh tế", lịch sử hình thành, phạm vi nghiên cứu rộng lớn từ kinh tế - xã hội đến các lĩnh vực khác, và vai trò không thể thiếu trong việc hoạch định chính sách kinh tế. Phương pháp luận của kinh tế lượng được trình bày theo một quy trình khoa học, từ đặt vấn đề, thiết lập mô hình, thu thập số liệu, ước lượng, kiểm định đến dự báo và hoạch định chính sách. Đặc biệt, tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của phân tích hồi quy, bản chất của sai số ngẫu nhiên, các loại số liệu dùng trong phân tích hồi quy (chuỗi thời gian, chéo, hỗn hợp) và những hạn chế của dữ liệu thực tế. Các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển và định lý Gauss-Markov, nền tảng cho phương pháp Bình phương nhỏ nhất (OLS), cũng được trình bày rõ ràng, cùng với các kỹ thuật ước lượng, kiểm định và đánh giá độ phù hợp của mô hình thông qua hệ số xác định R² và kiểm định F.