Nêu các giả thuyết hay các lý thuyết về các mối
quan hệ giữa các biến kinh tế;
Thiết lập các mô hình toán học và mô hình kinh
tế lượng để mô tả các quan hệ giữa các biến;
Thu thập số liệu;
Ước lượng các tham số của mô hình kinh tế
lượng;
Kiểm định giả thuyết;
Phân tích kết quả ;
Dự đoán;
Sử dụng mô hình để kiểm tra hoặc đề ra chính
sách.
37 trang |
Chia sẻ: tlsuongmuoi | Lượt xem: 2309 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Kinh tế lượng, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Vấn đề 3.
Mô hình hồi quy
NHẬP MÔN
KINH TẾ LƯỢNG
3Econometrics
Kinh tế Đo lường
Kinh tế lượng là đo lường kinh tế
Econo metrics
Kinh tế lượng là gì ?
4Kinh tế lượng là gì ?
Vận dụng thống kê toán vào số liệu kinh tế
nhằm kiểm nghiệm các mô hình do các nhà kinh
tế toán đề xuất và xác định các ước lượng bằng
số.
Phân tích định lượng các vấn đề kinh tế hiện
thời dựa trên vận dụng đồng thời lý thuyết và
thực tế được thực hiện bởi các suy đoán thích
hợp.
Là một khoa học xã hội trong đó người ta sử
dụng các công cụ của lý thuyết kinh tế, toán và
các suy đoán thống kê để phân tích các vấn đề
kinh tế.
Quan tâm đến việc xác định về mặt thực
nghiệm các qui luật
5 Lý thuyết kinh tế chỉ nêu một cách định tính các
qui luật kinh tế chưa định lượng các quan hệ
kinh tế, còn KTL thì định lượng được qui luật
kinh tế.
Kinh tế toán trình bày các lý thuyết kinh tế dưới
dạng các hàm toán học nhưng chưa kiểm tra
bằng thực nghiệm. KTL quan tâm chủ yếu đến
kiểm định về mặt thực nghiệm các lý thuyết
kinh tế.
KTL một khoa học độc lập ?
6Kinh tế toán
Xây dựng các mô hình toán nhằm mô
tả các qui luật kinh tế
Kinh tế lượng
Kiểm định về mặt thực nghiệm các
mô hình do các nhà kinh tế toán đề
xuất
KTL một khoa học độc lập ?
7Lý thuyết kinh tế
Định tính các qui luật kinh tế
Kinh tế lượng
Định lượng các qui luật kinh tế
KTL một khoa học độc lập ?
8 Nêu các giả thuyết hay các lý thuyết về các mối
quan hệ giữa các biến kinh tế;
Thiết lập các mô hình toán học và mô hình kinh
tế lượng để mô tả các quan hệ giữa các biến;
Thu thập số liệu;
Ước lượng các tham số của mô hình kinh tế
lượng;
Kiểm định giả thuyết;
Phân tích kết quả ;
Dự đoán;
Sử dụng mô hình để kiểm tra hoặc đề ra chính
sách.
1.2. Trình tự nghiên cứu của
kinh tế lượng
9Thiết lập mô hình
Thu thập số liệu
Ước lượng các tham số của mô hình
Kiểm định
Phân tích kết quả
Dự đoán
S
Đ
Trình tự nghiên cứu của kinh tế
lượng
Nêu các lthuyết >huyết
Kiểm tra hay xây dựng chính sách
10
Các loại số liệu
Số liệu theo thời gian
Số liệu chéo
Số liệu hỗn hợp
Nguồn số liệu
Điều tra thường xuyên
Điều tra chọn mẫu
Của Tổng cục Thống kê, các Cục Thống
kê, các tổ chức của nhà nước, công ty tư
nhân…
Nguồn số liệu
11
Các phần mềm máy tính hỗ trợ
cho phân tích kinh tế lượng
EVIEWS
http//www.eviews.com
SPSS
http//www.spss.com
STATA
http//www.stata.com
EXCEL, MATHCAT, STATISTICA …
7/22/2014 12
Kinh tế lượng
Kinh tế lượng : ngành kinh tế để xử lý và ước lượng các hiện tượng kinh tế.
Lý thuyết Sự kiện
Mô hình Dữ liệu Lý thuyết
thống kê
Mô hình
kinh tế lượng
dữ liệu đã
được
hiệu chỉnh
Phương pháp
kinh tế lượng
ước lượng mô hình kinh tế lượng
giải thích dự đoán kiểm tra
7/22/2014 13
Phương pháp kinh tế lượng
Mô hình kinh tế lượng
tham số giải thích của mô hình
biến nội suy
biến ngoại suy
biến ngẫu nhiên
E( )
Var( )
tham số ẩn
của mô hình
ik ikiii xxxy bbbb
ˆ...ˆˆˆ 33221
7/22/2014 14
Phương pháp kinh tế lượng
Phương pháp kinh tế lượng
- Tính đặc thù xác định hình dạng toán học của mối quan hệ
- Dạng phù hợp : trong trường hợp những mô hình có nhiều phương trình
- ước lượng: Tính những kết quả thống kê và kiểm tra
- dự báo : Ngoại suy thế nào
dữ liệu
định lượng
định tính
Nàm X Z1 Z2
1960 … … …
… … … …
1980 … … …
Quoc gia X Z1 Z2
France … … …
… … … …
USA … … …
+ Thời gian !!
15
Mô hình hồi qui đơn đối với tổng
thể
Mô hình một
biến độc lập
Đáp số
b0
Yi= b1+ b2X2i + i
Y
X2
i
E(Y)= b1+ b2X2
16
Mô hình hồi qui bội đối với tổng thể
Mô hình hai
biến
Đáp số
b0
Yi=b1+ b2X2i+ b3X3i + i
Y
X2
X3
i
E(Y)=b1+ b2X2+ b3X3
17
Mô hình hồi qui bội đối với một
mẫu
Mô hình hai
biến
Y
Đáp số
X1
X2
b0 ei
Yi=b0+ b1X1i+ b2X2i + ei
18
Tính toán mô hình hồi quy
Tính toán
giải thích
Ước lượng OLS
Kiểm định giả thiết
Mô hình hồi quy đơn
19
Phân tích hồi quy
Phương pháp được sử dụng nhiều
nhất trong quản trị, khoa học xã
hội...
Cái gì giải thích cái gì? Như thế nào?
Bao nhiêu?
20
Ba mục tiêu của phân tích hồi quy
1. Dự đoán/dự báo
2. Liên hệ về mặt lượng
“dấu hiệu”
“Như thế nào?” = tác động biên
“Hướng nhân quả” được giả sử
Chú ý: phân tích tương quan là gì?
3. Kiểm định giả thiết
Tồn tại hay không mối liên hệ (t-test, F-
test)
21
Phân tích hồi quy
[mô hình kinh doanh ]
Giá cả = (SQFT, YEAR, POOL…)
[mô hình kinh tế lượng]
Giá cả = b1+ b2SQFT + b3YEAR + b4POOL +
tham số (hệ số): b1, b2, b3 ,b4
sai số:
Bắt đầu các khái niệm.
22
Hàm hồi quy tổng thể
yi = b1 + b2x2i + i
yi: biến phụ thuộc.
x2i : biến độc lập.
i : sai số (disturbance, noise, epsilon,...)
b1, b2: tham số (hệ số) ước lượng
*
*
*
* *
y
x
23
Biến Y và X và sai sô có thể có chỉ số (gắn
với mỗi quan sát) nhưng chỉ số có thể bỏ
qua cho đơn giản.
yi = b1 + b2x2i + i
hồi quy yêu cầu có mối liên hệ giữa các
biến cũng như cấu trúc hợp lý.
Vì vậy, ta cần định nghĩa một (và chỉ một)
biến phụ thuộc (y) và một hoặc nhiều hơn
một biến độc lập (X1, X2, X3,...).
24
biến phụ thuộc là biến chủ yếu phải tìm
kiếm và xác định.
Như vậy có thể gọi nó là biến giải thích , biến
dự báo hoặc biến nội.
nhân tố xác định biến phụ thuộc gọi là biến
độc lập. Như vậy, biến độc lập giải thích
biến phụ thuộc, nhưng không ngược lại.
Có thể nói đó là biến giải thích, biến dự đoán,
biến ngoại suy
25
Nhân tố ngẫu nhiên, sai số là cần
thiết vì nhiều lý do.
mô hình bỏ qua nhiều biến (Omitted
variables)
sai số đo
nhiều ảnh hưởng nhỏ có thể không
được giải thích bởi mô hình.
26
Hồi quy mẫu
Biểu thức có “hats” được gọi là ước lượng.
đường thẳng biểu diễn tốt nhất mối
quan hệ giữa x & y trong tập dữ liệu có
thể được viết như sau:
y_hat = b1_hat + b2_hat * x2i
ở đây b1 là hệ số chặn của đường thẳng &
b2 là độ dốc. b1_hat và b2_hat được tính từ
mẫu ước lượng.
27
Giả thiết cổ điển
I. Tuyến tính
nếu không, mô hình phi tuyến không thể
giải quyết mô hình
II. Trung bình Zero:E(ei) = 0
nếu không, mô hình sẽ không chính xác
III. Không có tương quan giữa sai số và biến
độc lập: Cov(xi, ei) = 0
nếu không, tồn tại phương trình đồng
thời
28
IV. Không có hiện tượng tự tương quan các sai
số: Cov(ei, ej) = 0
• nếu không, GLS (chuỗi thời gian) (Bài sau)
V. Đồng đẳng: Var(ei) =
2
• nếu không, sử dụng phương pháp GLS (Bài sau)
VI. Sai số phân phối chuẩn
• nếu không, sai số tuân theo phân phối không chuẩn
vaì
29
Ví dụ
“Quảng cáo có tác động đến thu nhập như
thế nào?”
biến phụ thuộc là gì?
biến độc lập là gì?
30
Chi phí (x) 2 3 4.5 5.5 7
Thu nhập (y) 3 6 8 10 11
(Thu nhập)
*
*
*
*
*
y
x
(Chi phê)
Mục đích: tìm đường thẳng thể hiện tốt
nhất gắn với dữ liệu; đó là, tìm đường
thẳng trung bình đại diện mối liên hệ giữa
x & y trong bộ dữ liệu mẫu.
31
Để phân tích hồi quy, nhà phân tích cần
phải tìm thấy đường thẳng phù hợp, tốt
nhất so với dữ liệu.
Đó chính là xác định con đường thẳng
biểu thị trung bình của x & y trong bộ
dữ liệu.
32
Ad chi phí (x) 2 3 4.5 5.5 7
Thu nhập (y) 3 6 8 10 11
*
*
*
*
*
y
x
(Thu nhập)
(Ad chi phí)
đường thẳng hiện nay có thể được viết là
y_hat = b1_hat + b2_hat * x2
ở đây b1_hat là hằng số
của đường thẳng & b2_hat là độ dốc.
Tương ứng với b1_hat và b2_hat đã cho sẽ
có
y_hat = 0.65 + 1.58x2.
33
*
*
*
*
*
y
x
(Thu nhập)
(Ad chi phí)
(0.65)
Ad chi phí (x) 2 3 4.5 5.5 7
Thu nhập (y) 3 6 8 10 11
đường thẳng hiện nay có thể được viết là
y_hat = b1_hat + b2_hat * x2
ở đây b1_hat là hằng số
của đường thẳng & b2_hat là độ dốc.
Tương ứng với b1_hat và b2_hat đã cho sẽ
có
y_hat = 0.65 + 1.58x2.
34
*
*
*
*
*
y
x
(Thu nhập)
(Ad chi phí)
độ dốc
(0.65)
(1.58)
Ad chi phí (x) 2 3 4.5 5.5 7
Thu nhập (y) 3 6 8 10 11
đường thẳng hiện nay có thể được viết là
y_hat = b1_hat + b2_hat * x2
ở đây b1_hat là hằng số
của đường thẳng & b2_hat là độ dốc.
Tương ứng với b1_hat và b2_hat đã cho sẽ
có
y_hat = 0.65 + 1.58x2.
35
a và b là (không biết) hệ số hồi quy
nếu b > 0, thì x tăng, y cũng tăng
nếu b < 0, thì x tăng, y giảm
giá trị ước lượng có thể là b1_hat = 0.65
và b2_hat = 1.58: giá trị 0.65 và 1.58
là hệ số hồi quy ước lượng.
0.65 + 1.58x2 là đường thẳng hồi quy
ước lượng
36
1. Vậy quảng cáo có tăng Thu nhậpkhông? có, vì
b2_hat > 0. (x tăng, y cũng tăng.)
2. Thu nhập sẽ tăng thế nào Nếu tăng quảng cáo $1,000, 000?
Thu nhập sẽ tăng $1,580,000 vì b2_hat = 1.58.
3. Thu nhập sẽ tăng thế nào Nếu tăng quảng cáo$8,000,000 ?
y-hat = 0.65 + 1.58(8) = 0.65 + 12.64 = 13.29 = $13,290,000
4. Phải chi phí quảng cáo như thế nào để thu nhập là $12,000,000
? 12 = 0.65 + 1.58x với x = 7.18 là $7,180,000.
Sau khi ước lượng đường thẳng hồi quy y = b1 + b2x, chương trình sẽ cho
kết quả: b1_hat = 0.65, b2_hat = 1.58. Điều đó có nghĩa rằng
y-hat = 0.65 + 1.58x.
37
Định nghĩa
hồi quy mẫu
hàm hồi quy ngẫu nhiên
sai số
giá trị dự báo, hồi quy mẫu
hệ số ước lượng ei số dư
giá trị quan sát
bˆ
ii xy 221
ˆˆˆ bb
iii xy bb 221
iii exy 221
ˆˆ bb
i
iiiii eyexy ˆ
ˆˆ
221 bb
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- chap3_moi_ktl_3416.pdf