intTypePromotion=3

Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 1

Chia sẻ: đinh Thị Tú Oanh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

0
14
lượt xem
1
download

Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 1

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

Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 1, trình bày các nội dung sau:Lịch sử môn học, lịch sử môn học, nội dung nghiên cứu, các môn học liên quan, quy trình xây dựng mô hình kinh tế lượng, số liệu cho kinh tế lượng,...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 1

1.<br /> <br /> Chương 1<br /> <br /> L CH S<br /> <br /> MÔN H C<br /> <br /> Thu t ng “Econometrics” ñư c s d ng ñ u tiên b i Pawel<br /> Ciompa vào năm 1910<br /> Tuy nhiên, mãi ñ n năm 1930 , v i các công trình nghiên c u c a<br /> Ragnar Frisch (Na Uy) thì thu t ng “Econometrics” m i ñư c<br /> dùng ñúng ý nghĩa như ngày hôm nay<br /> <br /> NH P MÔN KINH T<br /> LƯ NG<br /> <br /> Cùng kho ng th i gian này thì Jan Tinbergen (Hà Lan) cũng<br /> ñ c l p xây d ng các mô hình kinh t lư ng ñ u tiên<br /> Hai ông cùng ñư c trao gi i Nobel năm 1969 – gi i Nobel kinh t<br /> ñ u tiên - v i nh ng nghiên c u c a mình v kinh t lư ng<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> 1.<br /> <br /> L CH S<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> MÔN H C<br /> <br /> T năm 1969 ñ n nay ñã có 5 gi i Nobel trao cho các nhà<br /> <br /> 2.<br /> <br /> N I DUNG NGHIÊN C U<br /> <br /> Econometrics – Kinh t lư ng<br /> Ư c lư ng, ño lư ng các m i quan h kinh t<br /> <br /> kinh t lư ng<br /> Jan Tinbergen, Ragnar Frisch - Năm 1969<br /> <br /> ð i chi u lý thuy t kinh t v i th c ti n, qua ñó<br /> ki m tra s phù h p c a các lý thuy t kinh t .<br /> <br /> Lawrence Klein – năm 1980<br /> Trygve Haavelmo – năm 1989<br /> <br /> D báo các bi n s kinh t .<br /> <br /> Daniel McFadden , James Heckman – năm 2000<br /> Robert Engle , Clive Granger - năm 2003<br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> 3.<br /> <br /> CÁC MÔN H C LIÊN QUAN<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> 4.<br /> <br /> QUY TRÌNH XÂY D NG MÔ HÌNH KINH T<br /> LƯ NG<br /> <br /> L a ch n v n ñ nghiên c u<br /> <br /> Kinh t vi mô và kinh t vĩ mô<br /> <br /> Thu th p s li u<br /> <br /> Toán h c<br /> <br /> Ư c lư ng các tham s<br /> <br /> Xác su t<br /> <br /> Xây d ng mô hình<br /> <br /> Th ng kê<br /> <br /> Không t t<br /> <br /> Tin h c<br /> <br /> Ki m ñ nh<br /> <br /> T t<br /> S d ng mô hình<br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> 5.<br /> <br /> S<br /> <br /> LI U CHO KINH T LƯ NG<br /> <br /> 5.<br /> <br /> Có 3 lo i s li u chính :<br /> <br /> S<br /> <br /> LI U CHO KINH T LƯ NG<br /> <br /> S li u chéo (Cross data) : S li u c a nhi u bi n s<br /> kinh t t i cùng m t th i ñi m<br /> <br /> S li u theo th i gian (Time series data) : là s<br /> li u c a m t bi n s kinh t t i nhi u th i ñi m<br /> <br /> : s li u v các ch s giá năm 2005<br /> <br /> Ví d<br /> <br /> Năm<br /> <br /> Ví d<br /> <br /> Ch s giá tiêu dùng<br /> <br /> : s li u v ch s giá tiêu dùng qua các năm<br /> Năm<br /> <br /> Ch s giá tiêu dùng<br /> <br /> 2001<br /> <br /> 2002<br /> <br /> 2003<br /> <br /> 2004<br /> <br /> 2005<br /> <br /> 5.<br /> <br /> S<br /> <br /> 101,54<br /> <br /> Ch s giá vàng<br /> <br /> 105,83<br /> <br /> Ch s giá USD<br /> <br /> 101,54 103,72 103,97 109,28 108,77<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> 2001<br /> <br /> 103,19<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> LI U CHO KINH T LƯ NG<br /> <br /> 5.<br /> <br /> S li u h n h p (Panel data) : là s k t h p c a hai lo i<br /> s li u trên<br /> Ví d : s li u v các ch s giá qua các năm<br /> <br /> S<br /> <br /> LI U CHO KINH T LƯ NG<br /> <br /> Ngu n c a s li u<br /> S li u th c nghi m<br /> <br /> Năm<br /> Ch s giá tiêu dùng<br /> <br /> 2001 2002 2003 2004 2005<br /> S li u phi th c nghi m<br /> <br /> 101,54 103,72 103,97 109,28 108,77<br /> <br /> Ch s giá vàng<br /> <br /> 105,83 118,70 126,88 112,14 110,49<br /> <br /> Chí s giá USD<br /> <br /> 103,19 101,95 102,32 100,21 100,83<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> 6.<br /> <br /> 6.<br /> <br /> M I QUAN H TRONG KINH T LƯ NG<br /> a) Quan h h i quy<br /> <br /> H i quy nghiên c u s ph thu c c a m t ñ i lư ng kinh<br /> t này (bi n ph thu c) vào m t hay nhi u ñ i lư ng kinh<br /> t khác (bi n ñ c l p, bi n gi i thích ) d a trên ý tư ng<br /> là ư c lư ng giá tr trung bình c a bi n ph thu c trên<br /> cơ s các giá tr bi t trư c c a các bi n ñ c l p<br /> <br /> M I QUAN H TRONG KINH T LƯ NG<br /> b) Phân bi t quan h h i quy v i các quan h khác<br /> Quan h h i quy v i quan h nhân qu<br /> Quan h h i quy v i quan h tương quan<br /> Quan h h i quy v i quan h hàm s<br /> Hàm s :<br /> <br /> Y = f (X ) +U<br /> V i U là sai s<br /> <br /> Bi n ph thu c là ñ i lư ng ng u nhiên tuân theo các<br /> quy lu t phân b xác su t<br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> Y = f (X )<br /> <br /> Hàm h i quy :<br /> <br /> Như v y:<br /> Bi n ñ c l p có giá tr xác ñ nh trư c<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> 6.<br /> <br /> M I QUAN H TRONG KINH T LƯ NG<br /> <br /> c) Hàm h i quy t ng th - PRF(Population Regression<br /> Function )<br /> Là hàm h i quy ñư c xây d ng d a trên s<br /> li u c a t t c các ñ i tư ng c n nghiên c u<br /> <br /> PRF : Yi = f ( X 2i , X 3i ,... X ki ) + U i<br /> Y : Bi n ph thu c<br /> Yi : Giá tr th c t c th c a bi n ph thu c<br /> X2,X3,…, Xk : Các bi n ñ c l p<br /> X2i,X3i,…, Xki : Giá tr c th c a bi n ñ c l p<br /> Ui : Sai s ng u nhiên ng v i quan sát th i<br /> <br /> 6.<br /> <br /> M I QUAN H TRONG KINH T LƯ NG<br /> <br /> c) Hàm h i quy t ng th - PRF (Population Regression<br /> Function )<br /> <br /> PRF : Yi = f ( X 2i , X 3i ,... X ki ) + U i<br /> N u b qua sai s Ui thì giá tr th c t Yi thành giá tr<br /> ˆ<br /> ư c lư ng Yi<br /> <br /> ˆ<br /> PRF : Yi = f ( X 2i , X 3i ,... X ki )<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> 6.<br /> <br /> 6.<br /> <br /> M I QUAN H TRONG KINH T LƯ NG<br /> <br /> c) Hàm h i quy t ng th - PRF (Population Regression<br /> Function )<br /> Vì sao sai s Ui luôn t n t i trong mô hình h i quy ?<br /> Vì không bi t h t các y u t<br /> ph thu c Y<br /> <br /> nh hư ng ñ n bi n<br /> <br /> Vì không th ñưa h t các y u t nh hư ng ñ n Y<br /> vào mô hình ( s làm mô hình ph c t p )<br /> Vì không có t t c các s li u c n thi t<br /> Vì sai sót và sai s trong quá trình thu th p s li u<br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br /> M I QUAN H TRONG KINH T LƯ NG<br /> <br /> d)Hàm h i quy m u - SRF (Sample Regression<br /> Function )<br /> Trong th c t r t khó nghiên c u trên t ng th nên<br /> thông thư ng ngư i ta nghiên c u xây d ng hàm h i<br /> quy trên m t m u => G i là hàm h i quy m u<br /> <br /> SRF : Yi = f ( X 2i , X 3i ,...X ki ) + ei<br /> V i ei là sai s trong m u, là ph n dư, là ư c lư ng c a Ui.<br /> <br /> ˆ<br /> SRF: Yi = f ( X2i , X3i ,...Xki )<br /> by Tuan Anh (UEH)<br /> <br />

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản