Bài giảng Kinh tế lượng - Chương mở đầu: Khái quát về kinh tế lượng

KINH TẾ LƯỢNG Ch ươ ng 1 : Mô hình hồi quy hai biến - Một vài ý t ư ởng c ơ bản CH ƯƠ NG TRÌNH MÔN:  KINH TẾ L Ư ỢNG Mở đ ầu : Khái quát về kinh tế l ư ợng Ch ươ ng 4 : Mô hình hồi qui bội Ch ươ ng 2 : Mô hình hồi quy hai biến – ư ớc l ư ợng và kiểm đ ịnh Ch ươ ng 3 : Mở rộng mô hình hồi quy hai biến Ch ươ ng 7 : Phương sai thay đ ổi đ Ch ươ ng 5 : Hồi qui với biến giả Ch ươ ng 6 : Đa cộng tuyến Ch ươ ng 8 : Tự t ươ ng quan Ch ươ ng 9 : Chọn mô hình và kiểm đ inh việc chọn mô hình 1. EVIEWS CÁC PHẦN MỀM KINH TẾ LƯỢNG 2. SPSS 3. STATA MỞ ĐẦU KHÁI QUÁT VỀ KINH TẾ LƯỢNG º Kinh tế l ư ợng là một môn khoa học đ o l ư ờng các mối quan hệ kinh tế diễn ra trong thực tế.  Nêu vấn đ ề lý thuyết cần phân tích và các giả thuyết  Thiết lập MH toán học CÁC BƯỚC XÂY DỰNG VÀ ÁP DỤNG KINH TẾ LƯỢNG  Phân tích kết quả  Dự báo  Ra quyết đ ịnh  Ư ớc l ư ợng các tham số  Thu thập số liệu Thiết lập MH Nêu giả thuyết Thu thập số liệu Ư ớc l ư ợng th.số Phân tích kết quả Dự báo Ra quyết đ ịnh SƠ ĐỒ I- Bản chất của phân tích hồi qui MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN Chương 1 MỘT VÀI Ý TƯỞNG CƠ BẢN 1) Khái niệm về phân tích hồi qui Phân tích hồi qui là ng/c sự phụ thuộc của một biến ( biến phụ thuộc ), vào một hay nhiều biến (gọi là biến đ ộc lập hay biến g/t), với ý t ư ởng là ư ớc l ư ợng (hay dự báo ) giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên c ơ sở các giá trị cho tr ư ớc của các biến đ ộc lập . 1_NC sự phụ thuộc chi tiêu cá nhân vào thu nhập. Từ đĩ cĩ thể ước lượng MPC, tức là mức thay đổi TB về chi tiêu k.hi thu nhập thay đổi 1 đơn vị 2_Nhà độc quyền có thể định giá hoặc sản lượng , khi biết phản ứng của mức cầu (Y) đ/v SP khi giá cả thay đổi (X). Từ E Y/X có thể giúp cho nhà sản xuất định mức giá tạo ra doanh thu cực đại 3- Khi tỷ lệ lạm phát (X) cao thì lượng tiền mặt (Y) mà người dân gữi lại thấp. Phân tích định lượng về mối quan hệ này sẽ tạo điều kiện để dự báo lượng tiền mà người dân muốn gữi ở các mức lạm phát khác nhau 4-Nghiên cứu mức cầu của loại hàng (Y) phụ thuộc vào chi phí quảng cáo (X). Từ E Y/X ta xác định được ngân sách quảng cáo tối ưu Thí dụ 1: Đ ư ờng cong Phillips mô tả mối quan hệ giữa tỷ lệ thay đ ổi tiền l ươ ng và tỷ lệ thất nghiệp ty le that nghiep 10 8 6 4 2 0 ty le thay doi tien luong 14 12 10 8 6 4 2 Thí dụ 2: Đồ thị mô tả mối quan hệ giữa doanh số bán và giá bán của một mặt hàng . ° Ư ớc l ư ợng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với các giá trị đ ã cho của biến đ ộc lập 2)PHÂN TÍCH HỒI QUY GIẢI QUYẾT CÁC VẤN ĐỀ SAU: ° Kiểm đ ịnh bản chất của mối quan hệ ° Dự đ oán giá trị trung bình của biến phụ thuộc a) Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số 3) PHÂN BIỆT CÁC MỐI QUAN HỆ: -Quan hệ t.kê là sự phụ thuộc thống kê của biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến đ lập . -Trong quan hệ hàm số các biến không phải là ngẫu nhiên . Biến phụ thuộc là ĐLNN. Ứng với mỗi giá trị của biến đ ộc lập thì giá trị của biến phụ thuộc đư ợc xác đ ịnh ° b) Haøm hoài qui vaø quan heä nhaân quaû -P.tích h.qui không đ òi hỏi giữa biến p.thuộc và biến đ .lập phải có q.hệ nhân quả. - Nếu tồn tại q.hệ nhân quả thì biến p.t phải là chỉ tiêu KQ và biến đ .l là chỉ tiêu ng.nhân c) Hồi qui và t ươ ng quan P/T t ươ ng quan là đ o mức đ ộ kết hợp tuyến tính giữa hai biến. Trong p/tích t ươ ng quan không có sự phân biệt giữa các biến , chúng có tính chất đ ối xứng . Phân tích hồi qui nhằm ư ớc l ư ợng một biến trên c ơ sở các g/trị đ ã cho của các biến khác . Trong p.tích h.qui các biến không có tính chất đ ối xứng . Biến phụ thuộc là ĐLNN , các biến đ ộc lập không phải ĐLNN . Các loại số liệu * S oá lieäu theo thôøi gian : Là số liệu của 1 hay nhiều biến thu thập ở 1 đơ n vị trong một khoảng thời gian II.BẢN CHẤT VÀ NGUỒN SỐ LIỆU CHO PHÂN TÍCH HỒI QUY * Số liệu chéo : Là số liệu về một hay nhiều biến trong một thời kỳ ở nhiều đơ n vị khác nhau. * Các số liệu hỗn hợp : Là sự kết hợp của hai loại trên . Ví dụ 1: Y- chi tiêu của hộ gia đ ình ( USD/tuần ) X- thu nhập khả dụng của hộ gia đ ình ( USD/tuần ) III- MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN 1- Hàm hồi quy tổng thể Thu nhập và ch.tiêu của các hộ g. đ Y|X 80 100 120 140 160 180 200 55 65 79 80 102 110 120 60 70 84 93 107 115 136 65 74 90 95 110 120 140 70 80 94 103 116 130 144 75 85 98 108 118 135 145 88 113 125 140 115 TỔNG 325 462 445 707 678 750 685 E(Y/Xi) 65 77 89 101 113 125 137 Tổng quát , E(Y/X i ) là một hàm của X i Đ ư ợc gọi là hàm hồi qui tổng thể ( PRF) E(Y/X i ) = f(X i ) Dạng tuyến tính của PRF : E(Y/X i ) =  1 +  2 X i  1 là hệ số tự do (hay hệ số ch ặn, tung đ ộ gốc ).  1 ,  2 là các hệ số hồi qui .  2 là hệ số góc ( hệ số đ ộ dốc )  2 cho biết nếu giá trị của biến đ ộc lập (X) t ă ng 1 đ /v thì giá trị TB của biến phụ thuộc (Y) sẽ thay đ ổi  2 đ /v với đ iều kiện các yếu tố khác không đ ổi . Thí dụ : E(Y/X i ) =  1 +  2 X i 2  Ta xeùt caùc MHHQ sau : THUẬT NGỮ “TUYẾN TÍNH” là hàm tuyến tính đ ối với tham số nh ư ng phi tuyến đ ối với biến . E(Y/X i ) =  1 +  2 3 X i là hàm phi tuyến đ ối với tham số nh ư ng tuyến tính đ ối với biến Hàm hồi qui tuyến tính luôn luôn đư ợc hiểu là tuyến tính đ ối với các tham số , nó có thể không tuyến tính đ ối với biến . Ký hiệu U i sai s ố ngẫu nhiên của tổng thể ứng với quan sát i MHHQ t. thể ngẫu nhiên : Y i =  1 +  2 X i +U i Hàm hồi qui đư ợc xây dựng từ các số liệu của một mẫu đư ợc gọi là hàm hồi qui mẫu (SRF) 2- HÀM HỒI QUY MẪU Nếu PRF có dạng t.tính thì SRF có dạng : là ư ớc l ư ợng k kông chệch có phương sai nhỏ nhất của E(Y/X i ),  1 ,  2 Dạng ngẫu nhiên của SRF e i = Y i  e i là sai số ngẫu nhiên của mẫu ứng với quan sát thứ i Hết ch ươ ng 1