Bài giảng Kinh tế lượng - Mở đầu + Chương 1: Mô hình hồi quy hai biến - Một vài ý tưởng cơ bản

KINH TẾ LƯỢNGChương 1: Mô hình hồi quy haibiến - Một vài ý tưởng cơ bảnCHƯƠNG TRÌNH MÔN:KINH TẾ LƯỢNG Mở đầu: Khái quát về kinh tế lượngChương 4: Mô hình hồi qui bộiChương 2: Mô hình hồi quy hai biến – ước lượng và kiểm địnhChương 3: Mở rộng mô hình hồi quy hai biếnChương 7: Phương sai thay đổiđChương 5: Hồi qui với biến giảChương 6: Đa cộng tuyến Chương 8: Tự tương quanChương 9: Chọn mô hình và kiểm đinh việc chọn mô hình 1. EVIEWSCÁC PHẦN MỀM KINH TẾ LƯỢNG 2. SPSS 3. STATA MỞ ĐẦUKHÁI QUÁT VỀ KINH TẾ LƯỢNGº Kinh tế lượng là một môn khoa học đo lường các mối quan hệ kinh tế diễn ra trong thực tế. Nêu vấn đề lý thuyết cần phân tích và các giả thuyết  Thiết lập MH toán họcCÁC BƯỚC XÂY DỰNGVÀ ÁP DỤNG KINH TẾ LƯỢNG  Phân tích kết quả Dự báo Ra quyết định Ước lượng các tham số Thu thập số liệuThiết lập MHNêu giả thuyếtThu thập số liệuƯớc lượng th.sốPhân tích kết quảDự báoRa quyết địnhSƠ ĐỒ I- Bản chất của phân tích hồi quiMÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾNChương 1MỘT VÀI Ý TƯỞNG CƠ BẢNPhân tích hồi qui là ng/c sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc), vào một hay nhiều biến (gọi là biến độc lập hay biến g/t), với ý tưởng là ước lượng (hay dự báo) giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị cho trước của các biến độc lập.Thí dụ 1: Đường cong Phillips mô tả mối quan hệ giữa tỷ lệ thay đổi tiền lương và tỷ lệ thất nghiệpty le that nghiep1086420ty le thay doi tien luong1412108642Thí dụ 2: Đồ thị mô tả mối quan hệ giữa doanh số bán và giá bán của một mặt hàng.° Quan hệ thống kê và quan hệ hàm sốPHÂN BIỆT CÁC MỐI QUAN HỆ: -Quan hệ t.kê là sự phụ thuộc thống kê của biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến đlập. -Trong quan hệ hàm số các biến không phải là ngẫu nhiên. Biến phụ thuộc là ĐLNN.Ứng với mỗi giá trị của biến độc lập thì giá trị của bpt được xác định° ° Haøm hoài qui vaø quan heä nhaân quaûP.tích h.qui không đòi hỏigiữa biến p.thuộc và biếnđ.lập phải có q.hệ nhân quả. Nếu tồn tại q.hệ nhân quả thìbiến p.t phải là chỉ tiêu KQvà biến đ.l là chỉ tiêu ng.nhân° Hồi qui và tương quanP/T tương quan là đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa hai biến. Trong p/tích tương quan không có sự phân biệt giữa các biến, chúng có tính chất đối xứng.Phân tích hồi qui nhằm ước lượng một biến trên cơ sở các g/trị đã cho của các biến khác. Trong p.tích h.qui các biến không có tính chất đối xứng.Biến phụ thuộc là ĐLNN, các biến độc lập không phải ĐLNN.Các loại số liệu* Soá lieäu theo thôøi gian :Là số liệu của 1 hay nhiều biến thu thập ở 1 đơn vị trong một khoảng thời gianII.BẢN CHẤT VÀ NGUỒN SỐ LIỆUCHO PHÂN TÍCH HỒI QUY* Số liệu chéo : Là số liệu về một hay nhiều biến trong một thời kỳ ở nhiều đơn vị khác nhau.* Các số liệu hỗn hợp : Là sự kết hợp của hai loại trên.Ví dụ 1:Y- chi tiêu của hộ gia đình (USD/tuần)X- thu nhập khả dụng của hộ gia đình (USD/tuần) III- MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN1- Hàm hồi quy tổng thểThu nhập và ch.tiêu của các hộ g.đY|X8010012014016018020055657980102110120607084931071151366574909511012014070809410311613014475859810811813514588113125140115TỔNG325462445707678750685E(Y/Xi)657789101113125137Tổng quát, E(Y/Xi) là một hàm của XiĐược gọi là hàm hồi qui tổng thể (PRF)E(Y/Xi) = f(Xi)Dạng tuyến tính của PRF : E(Y/Xi) = 1 + 2 Xi 1 là hệ số tự do (hay hệ số chặn, tung độ gốc).1, 2 là các hệ số hồi qui . 2 là hệ số góc (hệ số độ dốc) 2 cho biết giá trị TB của biến phụ thuộc (Y) sẽ thay đổi (tăng, hoặc giảm) bao nhiêu đ/v khi giá trị của biến độc lập (X) tăng 1 đ/v với điều kiện các yếu tố khác không đổi.Thí dụ: E(Y/Xi) = 1 + 2 Xi2 Ta xeùt caùc MHHQ sau :THUẬT NGỮ “TUYẾN TÍNH”là hàm tuyến tính đối với tham số nhưng phi tuyến đối với biến.E(Y/X) = 1 + 23 X là hàm phi tuyến đối với tham số nhưng tuyến tính đối với biếnHàm hồi qui tuyến tính luôn luôn được hiểu là tuyến tính đối với các tham số, nó có thể không tuyến tính đối với biến.Ký hiệu Ui sai số ngẫu nhiên của tổng thể ứng với quan sát i MHHQ t. thể ngẫu nhiên: Yi = 1 + 2Xi+Ui Hàm hồi qui được xây dựng từ các số liệu của một mẫu được gọi là hàm hồi qui mẫu (SRF)2- HÀM HỒI QUY MẪUNếu PRF có dạng t.tính thì SRF có dạng: là ước lượng kkông chệch có phương sai nhỏ nhất của E(Y/Xi), 1, 2 Dạng ngẫu nhiên củaei = Yi  ei là sai số ngẫu nhiên của mẫu ứng với quan sát thứ iHết chương 1