Bài giảng Kinh tế lượng - Mở đầu – Giới thiệu môn học

BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNG Th.s Nguyễn Hải Dương Giới thiệu môn học • Tài liệu học tập và tham khảo • Cơ sở hình thành và sơ lược phát triển • Định nghĩa môn học • Phương pháp luận Mở đầu – Giới thiệu môn học 1. Tài liệu học tập và tham khảo - Basic Econometrics – Gujarati, 2004 - Introduction to Econometrics, Madala, 2000 - Bài giảng Kinh tế lượng – Nguyễn Quang Dong, 2005 - Hướng dẫn sử dụng và giải bài tập trên EVIEWS - Bùi Dương Hải, 2002 - Các tài liệu tham khảo khác Mở đầu – Giới thiệu môn học Mở đầu – Giới thiệu môn học 2. Cơ sở hình thành và sơ lược phát triển - Hoạt động nghiên cứu kinh tế  Quy luật kinh tế khách quan - Loại hình nghiên cứu kinh tế:  Nghiên cứu kinh tế ĐỊNH TÍNH  Nghiên cứu kinh tế ĐỊNH LƯỢNG • MÔ HÌNH TOÁN KINH TẾ • KINH TẾ LƯỢNG • Thống kê kinh tế • 2. Cơ sở hình thành và sơ lược phát triển Luật cầu (Law of Demand): Giá một hàng hóa thông thường tăng, lượng cầu về hàng hóa đó giảm và ngược lại (ceteris paribus) Mô hình Toán kinh tế: (1) Qd = a + b*P (a>0, b<0) (2) Qd = a*P b (b<0) Mô hình Kinh tế lượng dựa trên dạng của mô hình TKT: (3) Qd = a + b*P + U Mở đầu – Giới thiệu môn học - 1699, Hàm cầu thực nghiệm đầu tiên (Charles Davenant) - 1907, Mô hình thống kê đầu tiên về hàm cầu (Rodulfo Enini) - 1930, Econometrics, Econometrica, Econometrics Society, (nguyên nhân: Great Crisis 1929 – 1933) - Thập niên 50 - 60, phát triển mạnh tại Mỹ và Châu Âu. - Thập niên 70 – 80, lan rộng trên thế giới. - Giải Kinh tế học tưởng nhớ NOBEL (giải NOBEL kinh tế) năm 1969, 1980, 2000,2003. - Đầu những năm 90, xuất hiện ở Việt Nam Mở đầu – Giới thiệu môn học 2. Cơ sở hình thành và sơ lược phát triển 3. Định nghĩa môn học - Kinh tế lượng là đo lường kinh tế. - Phân tích về mặt lượng với các hiện tượng kinh tế dựa trên sự phát triển mới nhất về lý thuyết và các quan sát thực tế, thông qua các phương pháp suy đoán thống kê thích hợp (P. A. Samuelson, T. C. Koopmans – 1954) - Kinh tế lượng = Kinh tế học + Toán + Thống kê với mục đích phân tích kinh tế. (Arthur S. Goldberger - 1964) - Kinh tế lượng là việc áp dụng thống kê toán với số liệu kinh tế để kiểm chứng về thực nghiệm các mô hình kinh tế được các nhà kinh tế học đề xuất và tìm ra lời giải bằng số cụ thể. (Gerhard Tintner – 1968) Mở đầu – Giới thiệu môn học 4. Phương pháp luận 4.1 . Xuất phát với giả thuyết kinh tế Keynes: Theo luật tâm lý cơ bản, 1 người sẽ có xu hướng tăng chi tiêu của mình khi thu nhập khả dụng của họ tăng lên, về trung bình, nhưng không nhiều bằng mức tăng của thu nhập (ceteris paribus) 4.2. Xây dựng mô hình Toán kinh tế Ci = a + b*Ydi (a>0, 0<b = MPC<1) 4.3. Xây dựng mô hình KTL Ci = a + b*Ydi + Ui Mở đầu – Giới thiệu môn học 4. Phương pháp luận 4.4. Thu thập số liệu V(H)LSS (Vietnam (household) living standard survey) 92 – 93, 97 – 98, 02 – 03, 07 – 08 4.5. Ước lượng các tham số của mô hình Với sự hỗ trợ của các phần mềm ứng dụng (MFIT, EXCEL, STATA, EVIEWS, SPSS,) với VLSS 92 – 93  b = 0,87 với VLSS 97 – 98  b = 0,823 với VLSS 02 – 03  b = 0,8 với VLSS 07 – 08  b = 0,78 Mở đầu – Giới thiệu môn học 4.6. Đánh giá kết quả ước lượng - Mô hình được lựa chọn đã thích hợp chưa? Kiểm định và điều chỉnh mô hình - Kết quả ước lượng phù hợp hay không phù hợp với lý thuyết kinh tế? Kiểm định và Giải thích Three golden rules of econometrics are test, test and test - P. A. Samuelson - All models are wrong but some are useful - G. E. P. Box - 4. Phương pháp luận Mở đầu – Giới thiệu môn học 4. Phương pháp luận Mở đầu – Giới thiệu môn học 4.7. Dự báo và đề xuất chính sách - Theo WB, MPC < 0,65  quốc gia có nền kinh tế phát triển. Cần bao lâu Việt Nam đạt được yêu cầu này? - Muốn đẩy nhanh tốc độ phát triển kinh tế, điều chỉnh hành vi chi tiêu và thu nhập của người dân như thế nào? All sensible graduate students should have a catholic approach to econometric methodology - Johnston - Mở đầu – Giới thiệu môn học 1. Các khái niệm cơ bản 2. Số liệu dùng cho phân tích hồi qui 3. Mô hình hồi qui tổng thể 4. Mô hình hồi qui mẫu Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản 1. Các khái niệm cơ bản - Biến kinh tế - xã hội (Society – Economic variable) - Biến phụ thuộc (Dependent variable) Y, Yi , Yt - Biến độc lập – biến giải thích (Explanatory variable) X, Xi , Xt , X1i, X1t , X2i , X2t , - Quan hệ có thể xảy ra giữa các biến kinh tế - xã hội  Hàm số (Function)  Tương quan (Correlation)  Nhân quả (Causality)  Hồi qui (Regression) 1. Các khái niệm cơ bản - Phân tích hồi qui (Regression Analysis)  Ước lượng (Estimate)  Kiểm định (Test)  Dự báo (Forecast/Predict) - Ví dụ minh họa (nguồn: điều tra cá nhân) Thu nhập 3,5 4,0 4,5 5,2 Chi tiêu 2,0 3,1 2,8 3,3 2,2 3,15 3,0 3,5 2,4 3,5 3,4 3,7 2,6 3,6 3,8 4,15 Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản 1. Các khái niệm cơ bản Ví dụ minh họa: - Ước lượng, E(CT/TNi =3,5) = 2,3 E(CT/TNi =4,0) = 3,3375 CTi = a + b*TNi + Ui  hệ số b = 0,699367 - Kiểm định, hệ số ước lượng được từ mô hình > 0 và < 1 hay không? - Dự báo, nếu điều chỉnh mức thu nhập tăng lên 1 triệu, chi tiêu của hộ gia đình thay đổi như thế nào? Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản 2. Số liệu dùng cho phân tích hồi qui: - Khái niệm - Đặc điểm - Phân loại:  Số liệu thời gian (Time series data)  Số liệu không gian, số liệu chéo (Cross section data)  Số liệu hỗn hợp (Panel data) - Nguồn số liệu - Thang đo của các biến (Ratio Scale, Interval Scale, Ordinal Scale, Nominal Scale) Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản 3. Mô hình hồi qui tổng thể (PRM) 3.1. Tổng thể (Population) 3.2. Mô hình hồi qui tổng thể (Population regression model) Hàm hồi qui tổng thể (Population regression function) PRF: E(Y/Xi) = f(Xi) PRM: Yi= f(Xi) + Ui Dạng hồi qui tuyến tính: PRF: E(Y/Xi) = β1 + β2*Xi PRM: Yi= β1 + β2*Xi + Ui Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản 3. Mô hình hồi qui tổng thể (PRM) 3.2. Mô hình hồi qui tổng thể (Population regression model) β1 là hệ số chặn (intercept term) β1 = E(Y/X = 0) β2 là hệ số góc hay được gọi là độ dốc của hồi qui (slope coefficient) β2 = Yx’ Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản dX dY  4. Mô hình hồi qui mẫu (SRM) Với là giá trị ước lượng của E(Y/Xi) (fitted value) là thống kê ước lượng của β1 là thống kê ước lượng của β2 là hình ảnh của Ui (phần dư - residual) Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản iii ii eXYSRM XYSRF   21 21 ˆˆ: ˆˆˆ:   iYˆ 2ˆ 1ˆ ie Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản 4. Mô hình hồi qui mẫu (SRM) Xuất hiện 2 vấn đề cần giải quyết: - Với các thông tin của mẫu  tiến hành ước lượng các tham số của mẫu như thế nào? - Các ước lượng có thể sử dụng để suy ra thông tin cho tham số của tổng thể hay không? There are two things you are better of not watching in the making: sausages and econometric estimates - Leamer - Chương I – Hồi qui đơn Khái niệm cơ bản Thank for your attention Q&A