Kinh tế học - Phân tích định lượng, hồi quy đơn biến, hồi quy đa biến

10/22/2014 1 antitative nalysis u A 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 10/22/2014 2 A Buổi 7 Lý thuyết 1: Phân tích định lượng là gì? A I. Phương pháp phân tích 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. Nghiên cứu định lượng 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 10/22/2014 3 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 Quy trình nghiên cứu định lượng Nghiên cứu khoa học I. Phương pháp phân tích định lượngA Methodology and research model Research model Number bank Ralationship Credit financing relationships Tangible asset structure Size Type of ownership Age Bank Ralationship Firm characteristics ROA, ROE The effect of banking relationship on firm performance 10/22/2014 4 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 10/22/2014 5 A 1. Xác định vấn đề cần nghiên cứu 1. Mục tiêu nghiên cứu? 2. Phạm vi nghiên cứu? 3. Đối tượng nghiên cứu? Ví dụ Nghiên cứu về mối liên hệ giữa tiêu dùng cá nhân và GDP giai đoạn 1982 – 1986 tại Mỹ III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng A 2. Tham khảo lý thuyết kinh tế và n/c thực nghiệm trước 1. Tìm hiểu bản chất của từng biến nghiên cứu 2. Định hình việc xây dựng từng biến số trong mô hình 3. Định hình các phương pháp ước lượng Ví dụ 1. Lý thuyết về thu nhập và tiêu dùng của Keynes 2. Các nghiên cứu thực nghiệm tại các quốc gia khác nhau trên thế giới có liên quan III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 10/22/2014 6 A 3. Xác định đặc trưng của mô hình toán kinh tế Mô hình toán kinh tế lý thuyết áp dụng cho trường hợp phân tích Ví dụ 1. Y = β1 + β2X 2. Trong đó: Y: Tiêu dùng X: Thu nhập β1: Tiêu dùng tự định β2: Tiêu dùng biên (0< β2 <1) III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng A 4. Xác định mô hình kinh tế lượng Mô hình toán dùng để ước lượng cho trường hợp phân tích Ví dụ Y = β1 + β2X + u Trong đó: Y: Tiêu dùng X: Thu nhập β1: Tiêu dùng tự định β2: Tiêu dùng biên = MPC U: Số hạng nhiễu đại diện cho các nhân tố tác động khác mà ta không ước lượng III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 10/22/2014 7 A 5. Thu thập và xử lý dữ liệu 1. Dữ liệu theo thời gian hoặc dữ liệu chéo 2. Dữ liệu mô tả đúng bản chất của biến số 3. Dữ liệu phù hợp với phương pháp ước lượng 4. Xử dụng phần mềm xử lý dữ liệu Ví dụ Dữ liệu về GDP (đại diện cho thu nhập) và dữ liệu về tiêu dùng theo thời gian III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng A 6. Ước lượng tham số của mô hình kinh tế lượng Ước lượng mối quan hệ mạnh yếu giữa các biến số Ví dụ Phương trình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa tiêu dùng và thu nhập từ những số liệu thu thập được như sau: Y = - 184,0780 + 0.706408*X  β2 = MPC = 0.706408 III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 10/22/2014 8 A 7. Kiểm định giả thuyết 1. Mối quan hệ này có thực sự tồn tại hay không? 2. Dấu của mối quan hệ này có như kỳ vọng hay không? Ví dụ 1. Kiểm định hệ số tương quan 2. Kiểm định hệ số hồi quy; 3. Kiểm định đa cộng tuyến; 4. Kiểm định về phần dư. III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng A 8. Diễn giải kết quả Sự tác động/không tác động của từng biến số khi biến số khác không đổi Ví dụ Trị số β2 = MPC = 0.706408 có ý nghĩa như sau: GDP và tiêu dùng có quan hệ đồng biến. Cụ thể khi GDP tang (giảm) 1 tỷ USD, tiêu dùng sẽ tang (giảm) khoảng 0.706408 tỷ USD III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 10/22/2014 9 A 9. Dự báo và ứng dụng 1. Điều gì sẽ xảy ra nếu một biến số thay đổi? 2. Ứng dụng của mô hình trong thực tế là gì? III. Phương pháp luận của Kinh tế lượng 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) 10/22/2014 10 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 10/22/2014 11 A I. Phương pháp ước lượng Xi X Yi Yi Y ei ei ei Tổng bình phương các phần dư là nhỏ nhất: Min( 𝑖=1 𝑛 𝑒𝑖 2) Yi = β1 + β2Xi + ei hay Yi = β1 + β2XiYi = Y + ei hay A I. Phương pháp ước lượng Xi X Yi Yi Y ei ei ei Biến thiên trong các giá trị Y quan sát bao gồm 2 phần: 1. Phần đại diện cho đường hồi quy. 2. Phần đại diện cho yếu tố ngẫu nhiên s β1 10/22/2014 12 A I. Phương pháp ước lượng Gauss-Markov assumptions 1. Hệ số hồi quy có dạng tuyến tính; 2. Mẫu được chọn ngẫu nhiên; 3. Không xuất hiện đa cộng tuyến hoàn hảo. 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 – 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. 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. A I. Phương pháp ước lượng 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 Giả thuyết thứ 6 6. Sai số có phân phối chuẩn 10/22/2014 13 A I. Phương pháp ước lượng Các vấn đề lưu ý khi ước lượng mô hình 1. Hệ số tương quan; 2. Hệ số hồi quy; 3. Số hạng nhiễu. A II. Hệ số R2 Hệ số xác định R2 (0≤R2≤1) 1. R2 đo lường mức độ phù hợp của mô hình hồi quy. 2. R2 cho thấy biến độc lập X giải thích được bao nhiêu % sự biến động của biến phụ thuộc Y Ví dụ Trong mô hình hồi quy: Y = - 184,0780 + 0.706408*X Nếu R2 = 55%  biến số độc lập X (thu nhập) 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) 10/22/2014 14 A II. Hệ số R2 Kiểm định hệ số R2 1. R2 cao hay thấp không quan trọng, quan trọng là có ý nghĩa 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) Hệ số β1 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) 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) 10/22/2014 15 A II. Hệ số hồi quy (β) Hệ số β2 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. 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) Số hạng nhiễu 1. Giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau; 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 10/22/2014 16 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 10/22/2014 17 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 Hồi quy đa biến Phân tích ảnh hưởng của nhiều yếu tố (biến độc lập) tới vấn đề cần nghiên cứu (biến phụ thuộc) trong các điều kiện ràng buộc về giả thuyết hồi quy 10/22/2014 18 A Các vấn đề lưu ý khi ước lượng mô hình 1. Hệ số tương quan; 2. Hệ số hồi quy; 3. Số hạng nhiễu. I. Hồi quy đa biến A Các kiểm định cần thiết 1. Kiểm định VIF. 2. Kiểm định ý nghĩa tổng thể của mô hình. 3. Kiểm định ý nghĩa thống kê của từng hệ số hồi quy. 4. Kiểm định sai dạng mô hình. 5. Kiểm định phương sai sai số thay đổi I. Hồi quy đa biến 10/22/2014 19 A I. Hồi quy đa biến Hàm hồi quy tuyến tính của doanh số bán hàng theo chi phí chào hàng và chi phí quảng cáo được ước lượng như sau: Y = 33.3 + 4.6X2i + 3.7X3i Ví dụ 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 10/22/2014 20 Sử dụng file: 01. Hoi quy don bien va da bien Làm theo hướng dẫn trên lớp A Hướng dẫn thực hiện bài tập 10/22/2014 21 A KẾT THÚC BUỔI 3