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

15-Aug-16 1 1 KINH TẾ LƯỢNG (Econometrics) TỔNG QUAN Chương 1: Nhập môn KTL Chương 2: Hồi quy hai biến Chương 3: Hồi quy bội Chương 4: Hồi qui với biến giả Chương 5: Đa cộng tuyến Chương 6: Phương sai sai số thay đổi Chương 7: Tự tương quan NỘI DUNG TỔNG QUAN EXCEL: nhập liệu EVIEWS : chạy mô hình Phần mềm hỗ trợ TỔNG QUAN Phạm Trí Cao, Vũ Minh Châu, Kinh tế lượng ứng dụng (tái bản lần 1), Nhà xuất bản Thống kê TPHCM, 2009 1 Hoàng Ngọc Nhậm (cb), Giáo trình Kinh tế lượng + Bài tập Kinh tế lượng với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews, Stata, Đại học Kinh tế Tp. HCM, Nhà xuất bản Lao động- Xã hội, 2007 2 Nguyễn Quang Dong, Bài giảng Kinh tế lượng + Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews, NXB Thống kê, 2006 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) Damodar N. Gujarati, Essentials of Econometrics, 3rd ed, Mc Graw – Hill International Edition, 2006 Tài liệu tham khảo 5 NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG Chương I I. KHÁI NIỆM Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa số liệu thực tế, lý thuyết kinh tế và thống kê toán nhằm Ước lượng các mối quan hệ kinh tế Đối chiếu lý thuyết KT với thực tế Kiểm định các giả thiết liên quan đến hành vi KT Dự báo các hành vi của các biến số kinh tế 15-Aug-16 2 II. PHƯƠNG PHÁP LUẬN CỦA KTL Lý thuyết kinh tế, giả thuyết Thiết lập mô hình Kiểm định giả thiết Ước lượng các tham số Thu thập, xử lý số liệu Sử dụng mô hình: dự báo, đề ra chính sách Mô hình ước lượng có tốt không? Không Có III. CÁC MÔN HỌC LIÊN QUAN Kinh tế vi mô, kinh tế vĩ mô Toán học Xác suất Thống kê Tin học IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU Có 3 loại số liệu chính: - Số liệu theo thời gian (Time series data): là số liệu của một biến số kinh tế tại nhiều thời điểm Ví dụ: Số liệu về tổng giá trị sản xuất qua các năm Naêm 2012 2013 2014 2015 Toång giaù trò saûn xuaát (Tyû ñoàng) 2,561 2,966 3,676 4,602 IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU - Số liệu chéo (cross data): số liệu của nhiều biến số tại cùng 1 thời điểm Ví dụ: Số liệu về chỉ số giá năm 2015 Năm 2015 Chỉ số giá tiêu dùng 101,6 Chỉ số giá vàng 107 Chỉ số giá USD 106 IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU - Số liệu hỗn hợp (Panel data): là sự kết hợp giữa 2 loại số liệu trên Ví dụ: Năm 2013 2014 2015 Chỉ số giá tiêu dùng 109,6 112,4 116,1 Chỉ số giá vàng 107 113,22 118,3 Chỉ số giá USD 106 104,6 103,1 IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU Nguồn của số liệu - Số liệu Thực nghiệm - Số liệu Phi thực nghiệm 15-Aug-16 3 V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG 1. Quan hệ hồi quy Hồi quy nghiên cứu sự phụ thuộc một đại lượng kinh tế này (biến phụ thuộc) vào 1 hay nhiều đại lượng kinh tế khác (biến độc lập, biến giải thích) dựa trên ý tưởng là ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của các biến độc lập Như vậy: - Biến độc lập có giá trị xác định trước - Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên tuân theo các quy luật phân bố xác suất Thí duï 1: Ñöôøng cong Phillips moâ taû moái quan heä giöõa tyû leä thay ñoåi tieàn löông vaø tyû leä thaát nghieäp ty le that nghiep 1086420 ty le t h a y d o i ti e n lu o n g 14 12 10 8 6 4 2 Thí duï 2: Ñoà thò moâ taû moái quan heä giöõa doanh soá baùn vaø giaù baùn cuûa moät maët haøng. V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG 2. Phân biệt quan hệ hồi quy với quan hệ khác - Quan hệ hồi quy với quan hệ nhân quả - Quan hệ hồi quy với quan hệ tương quan - Quan hệ hồi quy với quan hệ hàm số Hàm số: Y= f(X) Hàm hồi quy: Y = f(X) + U (với U là sai số) Vì sao sai số U luôn tồn tại trong hàm hồi quy? - Vì không biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y - Vì không thể đưa hết các yếu tố ảnh hưởng đến Y vào mô hình ( sẽ làm MH phức tạp) - Vì không có tất cả các số liệu cần thiết - Vì sai sót và sai số trong quá trình thu thập số liệu. V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG 3. Hàm hồi quy tổng thể - PRF Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên số liệu của tất cả các đối tượng cần nghiên cứu PRF: Y: biến phụ thuộc Yi: giá trị thực tế của Y X2,X3,,Xk: các biến độc lập X2i,X3i,,Xki: giá trị cụ thể của biến độc lập Ui: sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i 2 3( , ,..., )i i i ki iY f X X X U  15-Aug-16 4 V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG 3. Hàm hồi quy tổng thể - PRF PRF: hoặc 2 3( , ,..., )i i i ki iY f X X X U  2 3 2 3( | , ,..., ) ( , ,..., )i i ki i i kiE Y X X X f X X X V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG 4. Hàm hồi quy mẫu- SRF Trong thực tế khó nghiên cứu trên tổng thể nên thông thường người ta nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy trên một mẫu => Gọi là hàm hồi quy mẫu SRF: Với ei: là sai số trong mẫu, là phần dư, là ước lượng của Ui SRF: 𝑌 = 𝑓(𝑋2𝑖 , 𝑋2𝑖 ,, 𝑋𝑘𝑖) 2 3( , ,..., )i i i ki iY f X X X e 