Bài giảng Kinh tế lượng econometrics

Lịch sử ra đời của Kinh tế lượng I. Kinh tế lượng là gì? 1. Định nghĩa 2. Phân biệt KTL và các môn khoa học khác 3. Phân loại KTL II. Phương pháp luận của Kinh tế lượng

ppt20 trang | Chia sẻ: tranhoai21 | Lượt xem: 1203 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Bài giảng Kinh tế lượng econometrics, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Lê Anh ĐứcKhoa Toán kinh tế ĐH Kinh tế Quốc dân*Lịch sử ra đời của Kinh tế lượngI. Kinh tế lượng là gì? 1. Định nghĩa 2. Phân biệt KTL và các môn khoa học khác 3. Phân loại KTLII. Phương pháp luận của Kinh tế lượng*Vào khoảng những năm 1930Cuộc khủng hoảng kinh tế 1929-1933 đã làm tan rã tư tưởng “tự do kinh tế”.Các nhà kinh tế học đang nỗ lực để lý giải nguyên nhân của cuộc đại khủng hoảng và tìm cách khắc phục nó. Các nhà kinh tế tìm cách sử dụng các phương pháp thống kê để đo lường và kiểm định các hiện tượng kinh tế mang tính quy luật.*Định nghĩa: Econometrics = Econo + Metrics = “Đo lường kinh tế” = “Kinh tế lượng” “Kinh tế lượng là môn khoa học sử dụng các công cụ toán học (Thống kê toán) để củng cố về mặt thực nghiệm cho các lý thuyết kinh tế” Thuật ngữ Kinh tế lượng được Ragnar Frisch sử dụng lần đầu tiên vào khoảng những năm 1930.*Bản chất: thực chứng cho các lý thuyết kinh tế và qua đó chứng minh hoặc bác bỏ các lý thuyết kinh tế này.Mục đích: tìm ra các kết luận về mặt định lượng cho các lý thuyết kinh tế trong điều kiện, hoàn cảnh cụ thể để phục vụ cho việc phân tích, dự báo và hoạch định chính sách.*2. Phân biệt KTL và các môn khoa học khácKTL và Lý thuyết kinh tế (economic theory)KTL và Kinh tế toán (mathematical economics)KTL và Thống kê kinh tế (economic statistics)KTL và thống kê toán (mathematical statistics)KTL và Tin học (computing)*3. Phân loại Kinh tế lượngKinh tế lượng lý thuyết (theoretical econometrics) Đề cập đến các phương pháp để đo lường mối quan hệ kinh tế bằng mô hình kinh tế lượng. Nó chủ yếu dựa vào Thống kê toán. Kinh tế lượng ứng dụng (applied econmetrics) Sử dụng các công cụ của Kinh tế lượng lý thuyết để nghiên cứu về các vấn đề đặc thù khác nhau trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh.Hàm tiêu dùng (consumption function)Hàm cầu–hàm cung (demand function – supply function)Hàm đầu tư (investment function)Hàm sản xuất (production function)*Bước 1: Nêu ra giả thuyết Bước 2: Thiết lập mô hình lý thuyết - Mô hình toán kinh tế - Mô hình Kinh tế lượngBước 3: Thu thập số liệuBước 4: Ước lượng tham sốBước 5: Phân tích kết quả - Kết quả ƯL có phù hợp với lý thuyết kinh tế không? - Kiểm định giả thuyết thống kê Bước 6: Dự báoBước 7: Ra quyết định*Vấn đề: nghiên cứu tính quy luật trong tiêu dùng cá nhânNghiên cứu vấn đề bằng mô hình Kinh tế lượng*Nêu ra giả thuyết về tiêu dùngLuận thuyết về tiêu dùng của John Maynard Keynes: “Một cá nhân sẽ tăng tiêu dùng khi thu nhập tăng lên tuy nhiên mức tăng của tiêu dùng sẽ nhỏ hơn mức tăng của thu nhập”Nội dung của Luận thuyết: 0 < MPC < 1Lý thuyết kinh tế xác lập quan hệ về mặt định tính giữa tiêu dùng và thu nhập*Mô hình toán kinh tếY = chi cho tiêu dùng(consumption expenditure)X = thu nhập (income) Hàm tiêu dùng của Keynes (Keynesian comsumption function)Y = 1 + 2X1, 2 là các tham số (parameters)1 là hệ số chặn(intercept coefficent)2 là hệ số góc( slope coefficent)*Mô hình Kinh tế lượng Biểu diễn quan hệ phụ thuộc giữa mức tiêu dùng trung bình và thu nhập:E(Y/X) = 1 + 2X Hàm này gọi là hồi quy tổng thể (PRF- Population Regression Function) Các giá trị cá biệt của Y:Y = E(Y/X) + U = 1 + 2X + U Mô hình này được gọi là mô hình hồi quy tổng thể (PRM – Population Regression Model) U gọi là sai số ngẫu nhiên (disturbance) Nó đại diện cho tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến tiêu dùng mà không có mặt trong mô hình. *Số liệu của nước Mỹ, thời kỳ 1960 – 2005Các biến X = GDP(Gross Domestic Product) Y = tổng chi cho tiêu dùng cá nhân (aggregate personal consumption expenditure)Đơn vị: tỷ usdTình theo giá năm 2000Nguồn số liệu: N.Gujarati – C. Porter, Basic econometrics, 2009, bảng 1.1, trang 6.*Sử dụng phương pháp OLS (Ordinary Least Squares) tìm được các ước lượng điểm của 1, 2 Với các ước lượng này ta tìm được một ước lượng của hàm tiêu dùng: E(Y/X) = 1 + 2X Hàm này gọi là hàm hồi quy mẫu (SRF – Sample Regression Function)*Kết quả ước lượng được có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?Kiểm định các giả thuyết đối với các tham sốKiểm định 0 < 2 <1?Kiểm định giả thuyết đối với mô hình, chẳng hạn: H0: Mô hình có dạng tuyến tính H1: Mô hình có dạng phi tuyến *Kiểm định mô hình giúp chúng ta trả lời 2 câu hỏi sau: - Nếu lý thuyết kinh tế là đúng thì việc kiểm định cho biết mô hình là đúng hay sai? Nếu mô hình là sai quay trở lại bước 2 để sửa. - Nếu mô hình là đúng thì việc kiểm định cho biết lý thuyết kinh tế là đúng hay sai? Nếu sai quay trở lại bước 1 xem xét lại lý thuyết kinh tế.*Giả sử X2006 (GDP2006) = 11319,4 (tỷ usd)Dự báo Y2006 = ?Dựa váo mô hình ước lượng được ta có: Mức chi cho tiêu dùng thực tế năm 2006 là 8044 tỷ usdSai số dự báo là 173 tỷ $ (khoảng 1,5% GDP năm 2006) *Nếu Y2006 = 8750 tỷ usd thì tỷ lệ thất nghiệp là 4,2%. Vậy X2006 =? (kiểm soát hoặc đề xuất chính sách)Từ mô hình ước lượng được ta có:Vậy GDP cần đạt mức 12537 tỷ usd để duy trì tỷ lệ thất nghiệp ở mức 4,2%.*Các bướcThí dụ1. Nêu ra giả thuyếtLuận thuyết về tiêu dùng của M. Keynes2. Thiết lập mô hình lý thuyết- Mô hình Toán kinh kinh tế- Mô hình Kinh tế lượng Hàm tiêu dùng Keynes: Y = 1 + 2X Y = 1 + 2X + U3. Thu thập số liệuBảng số liệu4. Ước lượng các tham số 5. Phân tích kết quả- Kết quả ước lượng có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không?- Kiểm định giả thuyết thống kê Kết quả ước lượng là phù hợp 0 < 2 <1 ? Tức là 0 < MPC < 1?6. Dự báoY2006 = ? nếu X2006 = 11319,4 7. Ra quyết định Nếu Y2006 = 8750 thì u = 4,2%. Vậy X2006 =?*Tiếng AnhTiếng ViệtEconometricsKinh tế lượngTheoretical econometricsKinh tế lượng lý thuyếtMathematical econometricsKinh tế lượng ứng dụngParametersCác tham sốIntercept coefficentHệ số chặn hoặc hệ số tự doSlope coefficentHệ số gócPRF – Population Regression FunctionHàm hồi quy tổng thePRM - Population Regression ModelMô hình hồi quy tổng thểDisturbanceSai số ngẫu nhiênSRF – Sample Regression FunctionHàm hồi quy mẫu*
Tài liệu liên quan