Kinh tế lượng - Chương 1: Nhập môn kinh tế lượng

09/09/2014 1 NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG (ECONOMETRI CHƯƠNG 1 CS) NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG 1.Biết được phương pháp luận của kinh tế lượng 2.Nắm được bản chất của phân tích hồi quyMỤC TIÊU 3.Hiểu các quan hệ loại số liệu và các 2 NHẬP MÔN KINH TẾ NỘI DUNG LƯỢNG CHƯƠNG Khái niệm1 Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng2 3 Phân tích hồi quy Các loại quan hệ4 Số liệu5 3 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 �Đốichiếulý thuyếtkinhtế vớithựctế �Kiểmđịnh cácgiảthiết liênquanđến hànhvikinhtế Dựbáocác hànhvicủa cácbiếnsố kinhtế Ướclượng cácmối quanhệ kinhtế 4 Nguồn: Ramu Ramanathan, Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng (ấn bản thứ năm), Nhà xuất bản Harcourt College, 2002. (Bản dịch của chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright, Việt Nam) 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 lượng có tốt không? Có Nguồn: Ramu Ramanathan, Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng (ấn bản thứ năm), Nhà xuất bản Harcourt College, 2002. (Bản dịch của chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright, Việt Nam) Sử dụng mô hình: dự báo, đề ra chính sách Hình 1.1: Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng 5 Không NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc,Phân tích hồi quy biến giả i th ích) vớ i m ộ t hay nhiều biến khác (biến độc lập, biến giải thích) VD: Y = β + β X1 2 09/09/2014 2 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 tích hồi quy Kiểm định giả thiết về bản hệ phụ thuộc chất quan Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc 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) NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Hàm hồi qui tổng thể cho biết giá trị trung bình của biến Y sẽ thay đổi như thế nào o khi biến X nhận các giá trị khác nhau. Hồi quy đơn (hồi quy hai biến): nếu PRF có một biến độc lập Hàm hồi quy tổng thể PRF Hồi quy bội (hồi quy nhiều biến): nếu PRF có hai biến độc lập trở lên 9 10 NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Dạng xác định E(Y/X ) = f(X )= β + β Xi i 1 2 i Mô hình PRF Yi = E(Y/Xi) + Ui = β1 + β2Xi + Dạng ngẫu nhiên Ui 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, β2: tham số, hệ số hồi quy NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG cho bi ế t gi á tr ị trunghệ số chặn, hệ sốβ1 bình của biến phụ thuộc Y là bao nhiêu khi biến độc lập X nhận giá trị 0 tự do, tung độ góc cho biết giá trị trung bình của Y sẽ thay đổi (tăng, giảm) bao nhi êu đơn v ị khi giá trị của X tăng lên 1 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi. β2 hệ số góc, độ dốc 11 Y β2 β1 X 09/09/2014 3 NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG biểu thị cho ảnh hưởng của các yếu tố đối với biến phụ thuộc mà không được đưa vào mô hình. Ui 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 � � � � 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 biến -> ước lượng giá trị phụ thuộc từ số liệu trung mẫu bình của 14 NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Dạng xác định ˆ 1 ˆˆ = β + βY Xi 2 i Mô hình SRF ˆ ˆˆDạng ngẫu nhiên Yi =Yi+ei =β1 +β2Xi +ei Ŷi : ước lượng điểm của E(Y/Xi) β 1 , βˆ 2ˆ : ước lượng điểm của β1 , β2 ei : ước lượng đi ểm của Ui 15phần dư (residuals) và được gọi là 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 phải hồi quy tuyến tính Ví dụ các hàm hồi quy tuyến tính ⎛ ⎞ ⎛ ⎞11 ⎟ ⎟ + β 2 ln X i +U i Yi = β1 + β 2 ⎟ ⎟ +U i lnYi = βX i ⎝ 1 ⎠ ⎝ ⎠ 2lnYi = β1 + β 2 ln X i +U i Yi = β1 + β 2 X i +U i 16 NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Quan hệ thống kê: ứng với mỗi giá trị của biến độc lập có thể có nhau của nhiều giá trị khác biến phụ thuộc Quan hệ thống quankê hệ và Quan hệ hàm số: các biến 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 17 NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Hàm hồi quy và quan hệ Quan hệ nhân quả: Biến X (biến độc lập) -> biến thuộc) (nhân) nhân quả Y (biến phụ (quả) Phân tích hồi quy không nhất thiết bao hàm quan hệ nhân quả 18 09/09/2014 4 Một số Ví dụ Bạn hãy chỉ ra vàbiến phụ thuộc biến độc lập trongmỗicặpbiếnsauđây: • • • • • • • Chi tiêu & thu nhập Giá bán & Mức cầu sản phẩm Doanh số bán & chi phí chào hàng Thời gian tự học & kết quả học tập Lãi suất cho vay & mức cầu vay vốn Thâm niên công tác & thu nhập công Diện tích nhà & giá bán nhà nhân NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Phân tích tương quan: đo lường liên kết tuyến tính giữa hai biến và hai biến có vai trò đối xứng 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. 20 Hồi quy và tương quan Số ệu hử nghiệm ến hành hử nghiệm heo những đ ều kiện nhấ đ nh Số ệu hực ế NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG thập số 21 li t t Nguồn thu liệu li t i : ti t i t i i t ị Số ệu hỗn hợp Số ệu chuỗ hờ gian Số ệu chéo Sai số ong quá nh hu hập số ệu Phương pháp đ ều a chọn mẫu Mức độ ổng hợp và bảo mậ của số ệu NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG 22 t t li i tr Chất lượng số liệu phụ thuộc i tr trì t t li li li Phân loại số liệu li i t i i Số liệu cho phân tích hồi qui • Số liệu theo thời gian: Cùng địa phương, khác thời kỳ Số liệu chéo: cùng thời kỳ, khác địa phương Số liệu hổn hợp: gồm cả 2 loại trên Nguồn số liệu: - thực nghiệm: kỹ thuật, khoa học tự nhiên • • • - phi thực nghiệm: thực tế � chủ yếu dùng cho hồi qui � kinh tế, xã hội Nhược điểm của số liệu Chất lượng số liệu không tốt, do: • • • • Sai số quan sát, bỏ sót� Phi thực nghiệm Sai số đo lường � Thực nghiệm Điều tra: kỹ thuật, nghệ thuật khai thác Thông tin bí mật, khó thu thập 09/09/2014 5 Tổng thể và mẫu • Tổng thể: chứa nhiều phần tử, có chung một số đặc tính • Mẫu: một phần của tổng thể Tổng thể Mẫu Toàn bộ khoảng 5 triệu cư dân tp HCM Một nhóm chọn ngẫu nhiên 1000 người Toàn thể 15.000 SV trường ĐH Tự Nhiên Một nhóm 100 SV thuộc các khoa Tất cả lon bia SX từ nhà máy bia KCT 100 lon bia được chọn ngẫu nhiên