zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Kinh tế học

Bài giảng Phân tích định lượng: Bài 3 - ThS. Vũ Hữu Thành

Chia sẻ: You Can | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:21

Báo xấu

88
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Phân tích định lượng - Bài 3 gồm có những nội dung chính sau: Phân tích định lượng, hồi quy đơn biến, hồi quy đa biến. Mời các bạn cùng tham khảo để nắm bắt các nội dung chi tiết.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phân tích định lượng: Bài 3 - ThS. Vũ Hữu Thành

10/22/2014 u antitative Analysis A Nội dung buổi 3 1. Lý thuyết 1: Phân tích định lượng 2. Lý thuyết 2: Hồi quy đơn biến 3. Lý thuyết 3: Hồi quy đa biến 4. Thực hành 1: Hồi quy đơn biến 5. Thực hành 2: Hồi quy đa biến 6. Hướng dẫn thực hiện bài tập 1
10/22/2014 A Buổi 7 Lý thuyết 1: Phân tích định lượng là gì? A I. Phương pháp phân tích định lượng Nghiên cứu định lượng Nghiên cứu định lượng là tất cả bước thực hiện để định lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến số nghiên cứu trong đó việc sử dụng các công cụ phân tích định lượng như là cách thức chính để giải quyết vấn đề. Mục tiêu nghiên cứu định lượng để lượng hóa mối quan hệ nhân quả giữa các nhân tố (các biến) thông qua việc áp dụng các công cụ phân tích thống kê thường được áp dụng khi mô hình nghiên cứu đã khá rõ ràng và cụ thể 2
10/22/2014 A I. Phương pháp phân tích định lượng Quy trình nghiên cứu định lượng 1. Quan sát sự vật hay hiện tượng, 2. Đặt vấn đề nghiên cứu 3. Nghiên cứu lý thuyết 4. Xây dựng mô hình nghiên cứu 4.1. Xây dựng tập biến số 4.2. Xây dựng mối quan hệ giữa các biến số (giả thuyết N/c) 4.3. Xác định thước đo và công thức đo lường cho các biến số 4.4. Xác định nguồn thông tin và phương pháp thu thập 4.5. Phương pháp phân tích 5. Phân tích số liệu 6. Rút ra kết luận từ phân tích số liệu Nghiên cứu khoa học Methodology and research model Number bank Ralationship Bank Ralationship Credit financing relationships Research Size model ROA, ROE Tangible asset structure Firm characteristics Age Type of ownership The effect of banking relationship on firm performance 3
10/22/2014 A II. Kinh tế lượng Là công cụ toán học dùng để khảo sát định lượng mối quan hệ nhân quả giữa các hiện tượng kinh tế xã hội để trả lời hai câu hỏi cơ bản: 1. Các hiện tượng này có mối quan hệ nhân quả với nhau hay không? 2. Nếu tồn tại mối quan hệ nhân quả thì mức độ mạnh yếu của mối quan hệ này là như thế nào? A III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 1. Xác định vấn đề nghiên cứu; 2. Tham khảo lý thuyết kinh tế và nghiên cứu thực nghiệm trước; 3. Xác định đặc trưng của mô hình toán kinh tế; 4. Xác định đặc trưng của mô hình kinh tế lượng cho lý thuyết hoặc giả thuyết; 5. Thu thập và xử lý dữ liệu; 6. Ước lượng tham số của mô hình kinh tế lượng; 7. Kiểm định giả thuyết và giải thích; 8. Diễn giải kết quả 9. Dự báo và ứng dụng thực tế 4
10/22/2014 A III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 1. Xác định 1. Mục tiêu nghiên cứu? vấn đề cần 2. Phạm vi nghiên cứu? nghiên cứu 3. Đối tượng nghiên cứu? Nghiên cứu về mối liên hệ giữa tiêu Ví dụ dùng cá nhân và GDP giai đoạn 1982 – 1986 tại Mỹ A III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 1. Tìm hiểu bản chất của từng biến 2. Tham khảo lý nghiên cứu thuyết kinh tế và 2. Định hình việc xây dựng từng n/c thực nghiệm biến số trong mô hình trước 3. Định hình các phương pháp ước lượng 1. Lý thuyết về thu nhập và tiêu dùng của Keynes Ví dụ 2. Các nghiên cứu thực nghiệm tại các quốc gia khác nhau trên thế giới có liên quan 5
10/22/2014 A III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 3. Xác định đặc trưng của Mô hình toán kinh tế lý thuyết áp mô hình toán dụng cho trường hợp phân tích kinh tế 1. Y = β1 + β2X 2. Trong đó: Y: Tiêu dùng Ví dụ X: Thu nhập β1: Tiêu dùng tự định β2: Tiêu dùng biên (0< β2
10/22/2014 A III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 1. Dữ liệu theo thời gian hoặc dữ liệu chéo 5. Thu thập 2. Dữ liệu mô tả đúng bản chất của biến số và xử lý dữ 3. Dữ liệu phù hợp với phương pháp ước liệu lượng 4. Xử dụng phần mềm xử lý dữ liệu Dữ liệu về GDP (đại diện cho thu nhập) và dữ Ví dụ liệu về tiêu dùng theo thời gian A III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 6. Ước lượng tham số của Ước lượng mối quan hệ mạnh yếu giữa các mô hình kinh biến số tế lượng Phương trình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa tiêu dùng và thu nhập từ những số liệu thu Ví dụ thập được như sau: Y = - 184,0780 + 0.706408*X  β2 = MPC = 0.706408 7
10/22/2014 A III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 1. Mối quan hệ này có thực sự tồn tại hay 7. Kiểm định không? giả thuyết 2. Dấu của mối quan hệ này có như kỳ vọng hay không? 1. Kiểm định hệ số tương quan 2. Kiểm định hệ số hồi quy; Ví dụ 3. Kiểm định đa cộng tuyến; 4. Kiểm định về phần dư. A III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 8. Diễn giải Sự tác động/không tác động của từng biến số kết quả khi biến số khác không đổi Trị số β2 = MPC = 0.706408 có ý nghĩa như sau: GDP và tiêu dùng có quan hệ đồng biến. Cụ Ví dụ thể khi GDP tang (giảm) 1 tỷ USD, tiêu dùng sẽ tang (giảm) khoảng 0.706408 tỷ USD 8
10/22/2014 A III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 1. Điều gì sẽ xảy ra nếu một biến số thay 9. Dự báo và đổi? ứng dụng 2. Ứng dụng của mô hình trong thực tế là gì? A IV. Quan hệ hồi quy 1. Hồi quy nghiên cứu sự tác động của một hoặc nhiều biến độc lập đến một biến phụ thuộc. 2. Nếu biết được giá trị của biến độc lập thì ước lượng được giá trị trung bình của biến phụ thuộc. 3. Việc ước lượng được dựa trên hàm số: Y = f(X1, X2, X3 … Xk) + U X là các biến độc lập, Y là biến phụ thuộc, U là sai số (số hạng nhiễu) 9
10/22/2014 A V. Các giả định trong mô hình hồi quy tuyến tính 1. Mô hình có dạng hồi quy tuyến tính đối với hệ số hồi quy; 2. Mô hình được xác định đúng 3. Biến số độc lập có dữ liệu biến thiên (phương sai khác 0); 4. Biến số độc lập không tương quan với số hạng nhiễu (sai số) 5. Không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến số độc lập (trong mô hình hồi quy đa biến) không 6. Số hạng nhiễu không tương quan với biến phụ thuộc; 7. Số hạng nhiễu có phân phối chuẩn và giá trị kỳ vọng bằng 0 8. Kích thước mẫu phải lớn hơn tham số cần ước lượng Định lý Gaus – Markov: Nếu các giả thuyết trên được thỏa mãn thì ước lượng OLS sẽ là tuyến tính, không chệch, tốt nhất – BLUE: Best Linear Unbiased Estimator A Buổi 7 Lý thuyết 2: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn 10
10/22/2014 A I. Phương pháp ước lượng Yi = β1 + β2Xi + ei hay Yi = Y + ei hay Yi = β1 + β2Xi ei ei Tổng bình Y phương các phần dư là Yi ei nhỏ nhất: Min( 𝑛𝑖=1 𝑒𝑖2) Yi Xi X A I. Phương pháp ước lượng ei Biến thiên trong các giá trị Y quan ei sát bao gồm 2 Y phần: s 1. Phần đại diện Yi cho đường hồi ei quy. Yi 2. Phần đại diện cho yếu tố ngẫu β1 nhiên Xi X 11
10/22/2014 A I. Phương pháp ước lượng 1. Hệ số hồi quy có dạng tuyến tính; 2. Mẫu được chọn ngẫu nhiên; Gauss-Markov 3. Không xuất hiện đa cộng tuyến hoàn hảo. assumptions 4. Sai số luôn bằng 0 với mọi X: E(u/x) = 0 5. Phương sai sai số không đổi Nếu các giả thuyết từ 1 – 4 được thỏa mãn thì các hệ số hồi quy 𝛽 là các ước lượng không chệch (unbiased) của các hệ số hồi quy tổng thể β. Nếu cỡ mẫu đủ lớn thì hệ số hồi quy 𝛽 được gọi là ước lượng vững của β. Có nghĩa là giá trị trung bình của 𝛽 bằng với β và phân phối của 𝛽 tiệm cận với phân phối của tổng thể. Nếu các giả thuyết từ 1 – 5 được thỏa mãn thì các hệ số hồi quy 𝛽 là các ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất (Best linear unbiased estimator) của các hệ số hồi quy tổng thể β. A I. Phương pháp ước lượng Giả thuyết thứ 6 6. Sai số có phân phối chuẩn Nếu các giả thuyết từ 1 – 6 được thỏa mãn thì các hệ số hồi quy 𝛽 có dạng phân phối: 𝛽 ~ Nomal [β, Var(𝛽)]. Trong trường hợp này từng hệ số hồi quy sẽ được kiểm định căn cứ vào phân phối student – t. Trong khi đó kiểm định kết hợp các hệ số hồi quy sẽ căn cứ vào phân phối Fisher 12
10/22/2014 A I. Phương pháp ước lượng Các vấn đề lưu 1. Hệ số tương quan; ý khi ước 2. Hệ số hồi quy; lượng mô hình 3. Số hạng nhiễu. A II. Hệ số R2 1. R2 đo lường mức độ phù hợp của mô hình Hệ số xác định hồi quy. R2 2. R2 cho thấy biến độc lập X giải thích được (0≤R2≤1) bao nhiêu % sự biến động của biến phụ thuộc Y Trong mô hình hồi quy: Y = - 184,0780 + 0.706408*X Nếu R2 = 55%  biến số độc lập X (thu nhập) Ví dụ giải thích được 55% sự biến động của biến phụ thuộc Y (chi tiêu), 45% còn lại do các yếu tố ngẫu nhiên khác giải thích (sai số và do các yếu tố khác chưa đưa vào mô hình) 13
10/22/2014 A II. Hệ số R2 1. R2 cao hay thấp không quan Kiểm định hệ trọng, quan trọng là có ý nghĩa số R2 thống kê hay không. 2. Sử dụng kiểm định Fisher để kiểm định hệ số tương quan Giả thuyết: H0: Hệ số tương quan bằng 0 (R2 = 0) H1: Hệ số tương quan khác 0 (R2 ≠ 0) A III. Hệ số hồi quy (β) 1. β1 được gọi là hệ số chặn của mô hình. 2. Điều quan trọng là β1 có ý nghĩa thống kê hay không (β1 thực sự có khác giá trị 0 hay không) Hệ số β1 3. Tùy vào từng mô hình mà có sử dụng hệ số chặn trong việc giải thích hay không dù nó có ý nghĩa thống kê. 4. Sử dụng kiểm định Student để kiểm định ý nghĩa của hệ số chặn Giả thuyết: H0: Hệ số chặn bằng 0 (β1 = 0) H1: Hệ số chặn khác 0 (β1 ≠ 0) 14
10/22/2014 A II. Hệ số hồi quy (β) 1. β2 được gọi là hệ số góc, hệ số hồi quy dùng để giải thích sự tác động của biến độc lập X tới biến phụ thuộc Y. Hệ số β2 2. Điều quan trọng là β2 có ý nghĩa thống kê hay không (β2 thực sự có khác giá trị 0 hay không) 3. Sử dụng kiểm định Student để kiểm định ý nghĩa của hệ số góc. Giả thuyết: H0: Hệ số góc bằng 0 (β2 = 0) H1: Hệ số góc khác 0 (β2 ≠ 0) A III. Số hạng nhiễu của mẫu (e) 1. Giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau; Số hạng nhiễu 2. Sai số phải độc lập với biến phụ thuộc và biến giải thích (biến số độc lập) 3. Sai số phải có phân phối chuẩn và có giá trị trung bình bằng 0 Các phân tích về số hạng nhiễu sẽ được đề cập chi tiết tại mô hình hồi quy tuyến tính bội 15
10/22/2014 A Buổi 7 Thực hành 1: Phân tích hồi quy đơn biến Sử dụng file: 01. Hoi quy don bien va da bien Làm theo hướng dẫn trên lớp 16
10/22/2014 A Buổi 7 Lý thuyết 2: Hồi quy đa biến A I. Hồi quy đa biến Phương trình hồi quy mẫu: Yi = β1 + β2X2i + β3X3i +…+ βnXni + ei Hay: Yi = β1 + β2X2i + β3X3i +…+ βnXni Phân tích ảnh hưởng của nhiều yếu tố (biến độc lập) tới vấn đề Hồi quy đa cần nghiên cứu (biến phụ thuộc) biến trong các điều kiện ràng buộc về giả thuyết hồi quy 17
10/22/2014 A I. Hồi quy đa biến Các vấn đề lưu 1. Hệ số tương quan; ý khi ước 2. Hệ số hồi quy; lượng mô hình 3. Số hạng nhiễu. A I. Hồi quy đa biến 1. Kiểm định VIF. 2. Kiểm định ý nghĩa tổng thể của mô hình. Các kiểm 3. Kiểm định ý nghĩa thống kê của từng định cần thiết hệ số hồi quy. 4. Kiểm định sai dạng mô hình. 5. Kiểm định phương sai sai số thay đổi 18
10/22/2014 A I. Hồi quy đa biến Hàm hồi quy tuyến tính của doanh số bán hàng theo chi phí chào hàng và chi phí Ví dụ quảng cáo được ước lượng như sau: Y = 33.3 + 4.6X2i + 3.7X3i Nhận xét: 1. β1 = 33.3: Khi chi phí chào hàng và quảng cáo đều bằng 0 (doanh nghiệp không thực hiện việc chào hàng và quảng cáo) thì doanh số bàn hàng trung bình là 33.3 (tỷ) 2. β2 = 4.6: Chi phí chào hàng tác động dương (cùng chiều hoặc tích cực) tới doanh số bán hàng. Trong trường hợp doanh nghiệp không thực hiện chi phí quảng cáo (chi phí quảng cáo bằng 0) thì nếu chi phí chào hàng tăng 1 tỷ thì doanh số bán hàng tăng trung bình 4 tỷ 3. β3 = 3.7: Tương tự, nếu các yếu tố khác không đổi (chi phí chào hàng bằng 0), khi chi phí quảng cáo tăng 1 tỷ, doanh thu tăng 3.7 tỷ A Buổi 7 Thực hành 2: Phân tích hồi quy đa biến 19
10/22/2014 Sử dụng file: 01. Hoi quy don bien va da bien Làm theo hướng dẫn trên lớp A Hướng dẫn thực hiện bài tập 20

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.