intTypePromotion=1
ADSENSE

Môn học kinh tế lượng - Nhập môn kinh tế lượng

Chia sẻ: Nguyen Dang Khoa | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:20

297
lượt xem
48
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nhập môn học kinh tế lượng. 1.Biết được phương pháp luận của kinh tế lượng 2.Nắm được bản chất của phân tích hồi quy

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Môn học kinh tế lượng - Nhập môn kinh tế lượng

  1. CHƯƠNG 1 CH NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG (ECONOMETRICS)
  2. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG 1.Biết được phương pháp luận của kinh tế lượng 2.Nắm được bản chất của MỤC phân tích hồi quy TIÊU 3.Hiểu các loại số liệu và các quan hệ 2
  3. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG NỘI DUNG CHƯƠNG Khái niệm 1 Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng 2 3 Phân tích hồi quy Các loại quan hệ 4 Số liệu 5 3
  4. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa số liệu thưc tế, lý thuyết kinh tế và thống kê toán nhằm Đối chiếu lý Dự báo thuyết kinh tế Ước lượng các hành với thực tế các mối vi của các Kiểm định quan hệ biến số các giả thiết liên quan đến kinh tế kinh tế hành vi kinh tế 4 Nguồn: Ramu Ramanathan, Nhập môn kinh tế lượng với các ứng d ụng (ấn bản thứ năm), Nhà xuất bản Harcourt College, 2002. (Bản dịch của chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright, Vi ệt Nam)
  5. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm, các nghiên cứu khác Thiết lập mô hình KTL Thu thập, xử lý số liệu Ước lượng các tham số Kiểm định giả thiết Mô hình ước Không lượng có tốt không? Có Nguồn: Ramu Ramanathan, Sử dụng mô hình: dự báo, Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng (ấn bản thứ đề ra chính sách năm), Nhà xuất bản Harcourt College, 2002. Hình 1.1: Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng (Bản dịch của chương trình 5 Giảng dạy Kinh tế Fulbright, Việt Nam)
  6. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc, Phân biến giải thích) với một hay tích nhiều biến khác (biến độc lập, hồi biến giải thích) quy VD: Y = β +β X 1 2
  7. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với giá trị đã biết của biến độc lập Phân Kiểm định giả thiết về bản chất quan tích hệ phụ thuộc hồi quy Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc
  8. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG 1. Hàm hồi quy tổng thể PRF (Population Regression Function) Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên kết quả khảo sát tổng thể. Hàm hồi qui tổng thể có dạng: E(Y/Xi) = f(Xi)
  9. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Hàm hồi qui tổng thể cho biết giá trị o trung bình của biến Y sẽ thay đổi như thế nào khi biến X nhận các giá trị khác nhau. Hồi quy đơn (hồi quy hai Hàm biến): nếu PRF có một hồi biến độc lập quy tổng Hồi quy bội (hồi quy nhiều thể biến): nếu PRF có hai biến PRF độc lập trở lên 9
  10. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Dạng xác E(Y/Xi) = f(Xi)= β1 + β2Xi định Mô hình PRF Yi = E(Y/Xi) + Ui Dạng ngẫu = β1 + β2Xi + Ui nhiên E(Y/Xi): trung bình của Y với điều kiện X nhận giá trị Xi Yi : giá trị quan sát thứ i của biến phụ thuộc Y Ui : nhiễu β1, 1β2: tham số, hệ số hồi quy 0
  11. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG cho biết giá trị trung hệ số chặn, hệ số bình của biến phụ β1 tự do, tung độ góc thuộc Y là bao nhiêu khi biến độc lập X nhận giá trị 0 cho biết giá trị trung bình của Y sẽ thay đổi (tăng, giảm) bao nhiêu đơn vị β2 hệ số góc, độ dốc khi giá trị của X tăng lên 1 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi. 11
  12. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG biểu thị cho ảnh hưởng của các yếu tố đối Ui với biến phụ thuộc mà không được đưa vào mô hình. Sự tồn tại của nhiễu do:  Nhà nghiên cứu không biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y. Hoặc nếu biết cũng không thể có số liệu cho mọi yếu tố  Không thể đưa tất cả yếu tố vào mô hình vì làm mô hình phức tạp  Sai số đo lường trong khi thu thập số liệu  Bỏ sót biến giải thích  Dạng mô hình hồi quy không phù hợp 12
  13. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG 2. Hàm hồi quy mẫu SRF (Sample Regression Function) Thực tế, không có điều kiện khảo sát tổng thể -> lấy mẫu -> xây dựng hàm hồi quy mẫu -> ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc từ số liệu mẫu 13
  14. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Dạng xác ˆ ˆ ˆ Yi = β +β2 X i định 1 Mô hình SRF Yi = Yi + ei = βˆ1 + βˆ2 X i + ei ˆ Dạng ngẫu nhiên Ŷi : ước lượng điểm của E(Y/Xi) ˆˆ β1 , β2 : ước lượng điểm của β1 , β2 ei : ước lượng điểm của Ui và được gọi là 14 phần dư (residuals)
  15. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Hàm hồi quy tuyến tính được hiểu là hồi quy tuyến tính đối với tham số Ví dụ các hàm không Ví dụ các hàm hồi phải hồi quy tuyến tính quy tuyến tính 1 1 ln Yi =   + β 2 ln X i + U i Yi = β1 + β 2   + U i β  X   1  i ln Yi = β1 + β 2 ln X i + U i Yi = β1 + β 22 X i + U i 15
  16. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Quan hệ thống kê: ứng với mỗi giá trị của biến độc lập có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến phụ thuộc Quan hệ thống kê và quan Quan hệ hàm số: các biến hệ hàm số không phải là ngẫu nhiên, ứng với mỗi giá trị của biến độc lập chỉ duy nhất một giá trị của biến phụ thuộc 16
  17. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Hàm hồi quy và quan hệ nhân quả Quan hệ nhân quả: Biến X (biến độc lập) -> biến Y (biến phụ thuộc) (quả) (nhân) Phân tích hồi quy không nhất thiết bao hàm quan hệ nhân quả 17
  18. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Phân tích tương quan: đo lường liên kết tuyến tính giữa hai biến và hai Hồi quy và biến có vai trò đối xứng tương quan Phân tích hồi quy: ước lượng hoặc dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc dựa trên giá trị xác định của biến độc lập. 18
  19. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Số liệu thử nghiệm: tiến hành thử nghiệm theo những điều kiện nhất Nguồn thu định thập số liệu Số liệu thực tế 19
  20. NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Số liệu chuỗi thời gian Phân loại số Số liệu chéo liệu Số liệu hỗn hợp Sai số trong quá trình thu thập số liệu Chất lượng số liệu Phương pháp điều tra chọn phụ mẫu thuộc Mức độ tổng hợp và bảo mật của số liệu 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2