Kinh tế lượng

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.

pdf37 trang | Chia sẻ: tlsuongmuoi | Lượt xem: 2183 | Lượt tải: 1download
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 ? 6Kinh 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 ? 7Lý 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:

  • pdfchap3_moi_ktl_3416.pdf
Tài liệu liên quan