Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh tế (Statistics in economics) - Chương 3: Thống kê ứng dụng trong phân tích dữ liệu kinh tế

Chia sẻ: Lý Hàn Y | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:38

Thêm vào BST

Báo xấu

16
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh tế (Statistics in economics) - Chương 3: Thống kê ứng dụng trong phân tích dữ liệu kinh tế. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung kiến thức về: phân tích hồi quy tương quan; phân tích xu hướng biến động; ứng dụng chỉ số trong phân tích dữ liệu;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh tế (Statistics in economics) - Chương 3: Thống kê ứng dụng trong phân tích dữ liệu kinh tế

CHƯƠNG III THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KINH TẾ Bộ môn Thống kê-Phân tích
Nội dung chính 3.1 3.2 3.3 Phân tích hồi Phân tích xu Ứng dụng chỉ quy tương hướng biến số trong phân quan động tích dữ liệu.
3.1. Phân tích hồi quy tương quan Một số vấn đề chung về 3.1.1 phân tích hồi quy tương quan Ứng dụng hồi quy tương 3.1.2 quan trong phân tích dữ liệu Sử dụng phần mềm thống 3.1.3 kê trong phân tích hồi quy tương quan
3.1.1.Một số vấn đề chung về phân tích hồi quy tương quan a). Mối liên hệ giữa các hiện tượng kinh tế xã hội • Các hiện tượng kinh tế-xã hội luôn luôn tồn tại và phát triển trong mối liên hệ và tác động qua lại lẫn nhau do vậy phân tích mối liên hệ là một nhiệm vụ quan trọng của phân tích kinh tế.Thống kê nghiên cứu mối liên hệ trên thông qua mối liên hệ giữa các tiêu thức nguyên nhân và tiêu thức kết quả. • Xét theo mức độ của mối liên hệ: - Liên hệ hàm số: - Liên hệ tương quan: • Xét theo chiều hướng của mối liên hệ: - Liên hệ thuận: - Liên hệ nghịch: b).Nhiệm vụ của phân tích hồi quy và tương quan • Xác định mô hình hồi quy:Để giải quyết nhiệm vụ này cần phải tiến hành các bước chủ yếu sau: + Dựa trên cơ sở phân tích lý luận để giải thích và sự tồn tại thực tế và bản chất của mối liên hệ giữa các hiện tượng nghiên cứu. + Kết hợp phân tích lý luận với việc thăm dò mối liên hệ đó bằng các phương pháp thống kê + Lựa chọn phương trình hồi quy để biểu hiện mối liên hệ. + Tính toán và nêu ý nghĩa của các tham số của phương trình hồi quy. • Đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan Đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ bằng các chỉ tiêu hệ số tương quan, tỉ số tương • Từ kết quả tính các chỉ tiêu này có thể xác định vai trò ảnh hưởng của từng nguyên nhân giải thích sự tồn tại hay không tồn tại mối liên hệ tương quan. Bộ môn Thống kê-Phân tích
3.1.2. Ứng dụng hồi quy tương quan trong phân tích dữ liệu 3.1.2.1. Hồi quy tương quan đơn a. Xây dựng phương trình hồi quy  Đường hồi quy lý thuyết: là đường điều chỉnh bù trừ các chênh lệch ngẫu nhiên nêu ra mối liên hệ cơ bản của hiện tượng Đường hồi quy thực tế Đường hồi quy lý thuyết Ðường hồi quy thực nghiệm: là đường được hình thành bởi các tài liệu thực tế. Ðường hồi quy lý thuyết: là đường điều chỉnh, bù trừ các chênh lệch ngẫu nhiên, vạch ra xu hướng cơ bản của hiện tuợng. Bộ môn Thống kê-Phân tích
3.1.2.1. Hồi quy tương quan đơn • Bộ môn Thống kê-Phân tích
•  y  nb0  b1  x   xy  b0  x  b1  x 2
3.1.2.1. Hồi quy tương quan bội • Phương trình hồi quy tổng thể • βj: phản ánh ảnh hưởng thuần của nguyên nhân xj tới kết quả y (khi các yếu tố khác không đổi). Cụ thể, khi xj tăng thêm 1 đơn vị thì y thay đổi trung bình là βj đơn vị Được sử dụng trong kinh tế để phân tích vai trò ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ tiêu kết quả. Bộ môn Thống kê-Phân tích
3.1.3. Ứng dụng SPSS trong phân tích hồi quy Analyze > Regression > Linear… Đưa biến phụ thuộc sang Dependent Đưa các biến độc lập sang Independent(s) LOGO
3.2.Phân tích xu hướng biến động trong kinh tế. Vận dụng phương pháp 3.2.1 dãy số thời gian trong phân tích xu hướng biến động Các phương pháp thống kê 3.2.2 biểu hiện xu hướng biên động Sử dụng phần mềm thống 3.2.3 kê trong phân tích xu hướng biến động
3.2.1. Vận dụng phương pháp dãy số thời gian trong phân tích xu hướng biến động 3.2.1.1. Dãy số thời gian a) Khái niệm,cấu tạo của DSTG. • Khái niệm:Dãy số thời gian là dãy các trị số của chỉ tiêu thống kê được sắp xếp theo thứ tự thời gian nhất định • Về cấu tạo: Dãy số thời gian gồm 2 thành phần: – - Thời gian (t) :giờ, ngày, tuần, tháng, quý, năm… Độ dài giữa 2 thời gian liên tiếp gọi là khoảng cách thời gian. – - Trị số của chỉ tiêu (y): (còn gọi là mức độ của dãy số: có thể là số tuyệt đối, số tương đối, số trung bình) Bộ môn Thống kê-Phân tích
b)Các thành phần của dãy số thời gian. Thời vụ/chu kỳ(S) Xu hướng (T) Các yếu tố ngẫu nhiên (I) Mô hình kết hợp cộng Y  T  S I Mô hình kết hợp nhân Y T SI Bộ môn Thống kê-Phân tích
c) Các loại dãy số thời gian Dãy số tuyệt đối Thời điểm Dãy số tương Dãy số thời đối gian Thời kỳ Dãy số bình quân
3.2.1.2. Các chỉ tiêu phân tích xu hướng,đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian a)Mức độ trung bình theo thời gian • Mức độ trung bình của dãy số thời kỳ • Mức độ trung bình của dãy số thời kỳ b)Lượng tăng (giảm) tuyệt đối • Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn. • Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc. • Lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình. c)Tốc độ phát triển • Tốc độ phát triểnliên hoàn. • Tốc độ phát triểnđịnh gốc. • Tốc độ phát triển trung bình d)Tốc độ tăng (giảm) • Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn. • Tốc độ tăng (giảm) định gốc • Tốc độ tăng (giảm) trung bình. e)Giá trị tuyệt dối của 1% của tốc độ tăng (giảm) - Các chỉ tiêu trên sử dụng để phân tích xu hướng,đặc điểm và tính quy luật của sự biến động của hiện tương và quá trình kinh tế-xã hội. - Là cơ sở để thực hiện dự đoán ngắn hạn các mức độ của hiện tượng kinh tế xã hội.
3.2.2. Các phương pháp biểu hiện xu hướng biến động của hiện tượng và quá trình kinh tế. a)Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian b) Phương pháp số bình quân trượt. c)Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ. d) Hàm xu thế Bộ môn Thống kê-Phân tích
a. Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian Điều kiện vận dụng Nội dung Hạn chế • Khi dãy số thời • Mở rộng thêm • Mất đi ảnh gian có khoảng khoảng cách hưởng của cách tương đối thời gian bằng những nhân tố ngắn, có quá cách ghép một cơ bản nhiều mức độ số thời gian liền • Mất đi tính chất mà chưa phản nhau vào một thời vụ của hiện ánh được xu khoảng thời tượng hướng phát gian dài hơn triển cơ bản của hiện tượng
b. Phương pháp bình quân trượt Phạm vi áp dụng Nội dung • Áp dung đối với dãy số có • Điều chỉnh dãy số bằng những mức độ biến động cách thiết lập dãy số mới đột xuất ngẫu nhiên,nhằm bao gồm các mức độ trung loại bỏ bớt ảnh hưởng của bình trượt (số trung bình các nhân tố ngẫu nhiên với tính ra từ một nhóm nhất hy vọng xu hướng biến định của dãy số bằng cách động thể hiện rõ hơn. loại trừ dần mức độ đầu và thêm mức độ tiếp)
c)Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ. Phạm vi áp dụng Nội dung • Áp dung nhằm đo lường • Sử dụng dữ liệu nhiều thời mức độ biến động thời vụ gian (ít nhất là 3 năm) của hiện tượng kính tế-xã • Tính chỉ số thời vụ(trường hội. hợp dãy số ổn định và dãy số có sự biến động)
c. Hàm xu thế Khái niệm Một số dạng hàm xu thế
3.2.3.Một số phương pháp dự đoán ngắn hạn. a)Dự đoán dựa vào lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân Mô hình dự báo: y nh  y n  .h ˆ b)Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển bình quân Mô hình dự báo: ynh  yn .t ˆ h c) Dự đoán dựa vào hàm xu thế Mô hình dự báo: yˆi  f (ti ) Bộ môn Thống kê-Phân tích