Bài giảng Kinh tế lượng - Rconometrics - Nguyễn Thị Minh Hiếu

Nội dung text: Bài giảng Kinh tế lượng - Rconometrics - Nguyễn Thị Minh Hiếu

1. KINH T L Ư NG Econometrics Gi ng viên: Nguy n Th Minh Hi u 1
2. ð C ƯƠ NG MƠN H C - CH ð 1 •Bn ch t c a kinh t l ư ng và phân tích hi qui • Ph ươ ng pháp kinh t l ư ng và cách ng dng vào phân tích các nghiên c u kinh t - xã h i • Mơ hình h i qui m t ph ươ ng trình, ph ươ ng pháp bình ph ươ ng nh nh t và gi thi t • Kho ng tin c y và ki m đ nh gi thi t 2
3. ð C ƯƠ NG MƠN H C - CH ð 2 •S d ng và bi n đ i các d ng hàm • Th hi n các thơng tin đ nh tính trong mơ hình h i quy • Các gi thi t c a ph ươ ng pháp bình ph ươ ng nh nh t b vi ph m • Cách phát hi n và kh c ph c các khuy t tt c a mơ hình 3
4. HƯ NG D N C A GIÁO VIÊN • Bài gi ng trên l p: t p trung vào lý thuy t kinh t l ư ng và m t s ng d ng c a nĩ vào phân tích th c nghi m • Các câu h i và bài t p trong m i bài gi ng • Th c hành máy tính đ minh ho k thu t ng d ng kinh t l ư ng vào nghiên c u 4
5. CÁCH ðÁNH GIÁ SINH VIÊN • Tham gia xây d ng bài: 10% • Bài ki m tra gi a kì: 20% • Bài ki m tra cu i kì: 70% 5
6. TÀI LI U •Bài gi ng kinh t l ư ng PGS.TS Nguy n Quang Dong Tr ư ng ð i h c Kinh T Qu c Dân • Bài t p kinh t l ư ng v i s tr giúp c a ph n m m Eviews Tr ư ng ð i h c Kinh T Qu c Dân 6
7. GI I THI U V KINH T L Ư NG • Kinh t l ư ng: khoa h c k t h p vi c s dng các lý thuy t kinh t , tốn kinh t , xác su t, th ng kê kinh t nh m ư c lư ng và ki m đ nh gi thi t v m i quan h gi a các bi n s kinh t • Kinh t l ư ng – kinh t h c - tốn kinh t - th ng kê kinh t 7
8. GI I THI U V KINH T L Ư NG • Kinh t h c: g m các h c thuy t kinh t mà gi thi t và k t lu n c a chúng đ u mang tính đ nh tính. • Tốn kinh t : bi u di n lý thuy t kinh t d ư i dng tốn (ph ươ ng trình và b t ph ươ ng trình) mà khơng quan tâm t i ki m tra th c nghi m các lý thuy t và vi c li u các bi n s đĩ cĩ đo lư ng đư c khơng . • Th ng kê kinh t : thu th p, s lý và trình b y s li u d ư i d ng b ng, bi u, đ th , các ch s . • Kinh t l ư ng: s d ng s li u đ ki m tra th c nghi m các lý thuy t kinh t . 8
9. PH ƯƠ NG PHÁP KINH T L Ư NG 1. Nêu gi thuy t 2. Thi t l p mơ hình d ư i d ng tốn 3. Thi t l p mơ hình kinh t l ư ng (thêm u) 4. Thu th p s li u 5. Ư c l ư ng mơ hình kinh t l ư ng ( ư c l ư ng tham s ): s d ng phân tích h i qui 6. Ki m tra l i và s a l i trong mơ hình kinh t lư ng 7. Ki m đ nh gi thuy t 8. D báo 9. S d ng mơ hình đ ho ch đ nh chính sách 9
10. PH ƯƠ NG PHÁP KINH T L Ư NG- VÍ D •Bư c 1: Gi thi t c a Keynes v 0 < MPC < 1 cĩ đúng v i n n kinh t M trong giai đon 1982 – 1996 khơng? β β β • Bư c 2: Y = 1 + 2X ; 0 < 2 < 1 (1.1) Y: tiêu dùng X: thu nh p kh d ng ∂ β Y 1 và β2: tham s β = = MPC 2 ∂X 10
11. PH ƯƠ NG PHÁP KINH T L Ư NG- VÍ D β β •Bư c 3: Y = 1 + 2X + u u: y u t ng u nhiên •Bư c 4: Ti n hành điu tra ho c s d ng s li u ca các cu c điu tra đã cĩ s n •Bư c 5: Phân tích h i qui, thu đư c ư c l ư ng β β ca 1 bng -184,08; ư c l ư ng c a 2 bng 0,7064. β 2 bng 0,65 ch ng t khi cĩ thêm 1 đơ la thu nh p, tiêu dùng trung bình s t ăng 0,65 đơ la 11
12. PH ƯƠ NG PHÁP KINH T L Ư NG- VÍ D β •Bư c 7: Ki m đ nh gi thi t: 0 < 2 < 1 •Bư c 8: D báo tiêu dùng c a M n ăm 1997 v i thu nh p (GDP) b ng 7269.8 t USD. Y1997 = −184 ,0779 + 0 ,7064 (7269 ,8) = 4951 ,3167 Trong khi tiêu dùng th c t trong n ăm này là 4913,5. Chênh l ch gi a giá tr th c và giá tr d báo, 37,8, g i là sai s d báo. 12
13. PH ƯƠ NG PHÁP KINH T L Ư NG- VÍ D Hàm tiêu dùng c a Keynes Mơ hình KTL v hàm tiêu dùng c a Keynes 13
14. S li u dùng cho kinh t l ư ng • Bi n s (variable) - quan sát (observation) •S li u chéo (cross-section data) •S li u theo th i gian (time series) • S li u g p (pooled data) •S li u t ng h p (panel data) 14
15. 3. ð chính xác c a s li u Ch t l ư ng c a s li u th ư ng khơng t t do nh ng nguyên nhân sau: • Sai s quan sát, b sĩt quan sát ho c khơng nh n đư c câu tr l i trong quá trình điu tra • Mu thu th p trong các cu c điu tra r t khác nhau nên khĩ so sánh k t qu c a các cu c điu tra • Các s li u m c t ng h p cao, khơng cho phép đi sâu phân tích các đơ n v nh •Mt s s li u thu c bí m t qu c gia, khơng đư c phép cơng b 15
16. Vai trị c a máy tính • Máy tính là cơng c “khơng th thi u” khi ti n hành phân tích h i qui, đ c bi t là đ i vi các b s li u l n. • Các ph n m m: – Ph n m n kinh t l ư ng: Eview – Ph n m m th ng kê: SPSS, Stata – . 16
17. CH ƯƠ NG 1. MƠ HÌNH PHÂN TÍCH H I QUI: MT S KHÁI NI M C Ơ B N I. B n ch t c a phân tích h i qui Phân tích h i qui xem xét s ph thu c c a mt bi n s (bi n ph thu c, bi n đư c gi i thích) vào m t hay nhi u bi n s khác (bi n đ c l p, bi n gi i thích) nh m ư c l ư ng, d báo giá tr trung bình c a bi n ph thu c vi giá tr đã bi t c a bi n đ c l p. 17
18. Chi u Giá tr trung bình cao ca con (inch) Chi u cao c a b (inch) 18
19. Sư thay đ i ca ti n lươ ng danh ngh ĩa T l th t nghi p, % 19
20. Phân tích h i qui và các quan h • Quan h th ng kê và quan h hàm s Quan h th ng kê: Quan h hàm s : Bi n ph thu c là bi n Các bi n là xác đ nh ng u nhiên. Bi n đ c l p là bi n xác đ nh. ng v i m i giá tr c a ng v i 1 giá tr c a bi n đ c l p cĩ ch m t bi n đ c l p cĩ th cĩ giá tr c a bi n ph nhi u giá tr khác nhau thu c. ca bi n ph thu c . 20
21. Phân tích h i qui và các quan h • Phân tích h i qui xét m i quan h th ng kê, khơng xét m i quan h hàm s . •Hi qui và quan h nhân qu Phân tích h i qui xem xét s ph thu c ca bi n này vào bi n khác nh ưng khơng nh t thi t đây là quan h nhân qu . 21
22. Phân tích h i qui và các quan h • Hi qui và t ng quan Hi qui Tươ ng quan Khơng ch là th ư c đo ðo quan h tuy n tính mà cịn ư c l ư ng/d gi a 2 bi n báo giá tr trung bình c a bi n ph thu c thay đ i C hai bi n đ u là bi n theo bi n đ c l p ng u nhiên. Khơng phân Bi n đ c l p xác đ nh, bi t bi n đ c l p, ph bi n ph thu c ng u thu c, các bi n cĩ vai trị nhiên nh ư nhau. 22
23. •H s t ươ ng quan gi a 2 bi n x và y E( X− EX())( Y − EY () )  ρ =cov(X , Y ) =   xy σ σ 2 2 X Y EX( − EX()) EY( − EY () ) 2 23
24. Mc đích c a phân tích h i qui
    Ư c l ư ng giá tr trung bình c a bi n ph thu c v i giá tr đã cho c a bi n đ c l p
    Ki m đ nh gi thi t v b n ch t c a s ph thu c
    D đốn giá tr trung bình c a bi n ph thu c khi bi t giá tr c a bi n đ c l p 24
25. II. Hàm h i qui t ng th (Population Regression Fuction_PRF) X Y 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 • 55 65 79 80 102 110 120 135 137 150 60 70 84 93 107 115 136 137 145 152 65 74 90 95 110 120 140 140 155 175 70 80 94 103 116 130 144 152 165 178 75 85 98 108 118 135 145 157 175 180 . 88 . 113 125 140 . 160 189 185 . . . 115 . . 162 . 191 Tng 325 462 445 707 678 750 685 1043 966 1211 E(Y/X i) 65 77 89 101 113 125 137 149 161 173 25
26. II. Hàm h i qui t ng th ð th quan h thu nh p (X) – chi tiêu (Y) Y ðư ng h i qui t ng th X 26
27. II. Hàm h i qui t ng th • Hàm h i qui t ng th (PRF) cho bi t giá tr trung bình c a bi n Y s thay đ i nh ư th nào khi bi n X thay đ i. • ðư ng n i các giá tr trung bình c a Y trong điu ki n X g i là đư ng h i qui t ng th . •V m t hình h c, đư ng h i qui t ng th là qu ĩ tích các trung bình cĩ điu ki n c a bi n ph thu c, v i giá tr xác đ nh c a bi n đ c l p. 27
28. II. Hàm h i qui t ng th β β • Gi s PRF cĩ d ng: E(Y/X i) = 1 + 2Xi β β • 1, 2 là các tham s ch ưa bi t nh ưng c đ nh , đư c g i là h s h i qui β • 1: h s ch n β • 2: h s gĩc β β • E(Y/X i) = 1 + 2Xi đư c g i là hàm h i qui t ng th tuy n tính, thu t ng tuy n tính luơn đư c hi u là tuy n tính đ i v i tham s , β. Các bi n s X, Y, cĩ th tuy n tính ho c phi tuy n. 28
29. II. Hàm h i qui t ng th Nhi u ng u nhiên • ui = Y i – E(Y/X i) •Yi : giá tr cá bi t, E(Y/X i): giá tr trung bình • ui: s chênh l ch gi a giá tr cá bi t Y i vi giá tr trung bình, đư c g i là nhi u ng u nhiên (stochastic disturbance) hay sai s ng u nhiên (stochastic error term), nĩ đ i di n cho các y u t khơng cĩ trong mơ hình và tác đ ng đ n bi n ph thu c. • Hàm h i qui t ng th (PRF) : Y = β + β X + u i 1 2 i i 29
30. II. Hàm h i qui t ng th Ý ngh ĩa c a y u t ng u nhiên • Tính khơng đ y đ c a lý thuy t. • Hn ch c a s li u. • Tính ng u nhiên trong hành đ ng c a con ng ư i • Các bi n đ i di n ch ưa tiêu bi u • Nguyên t c đơ n gi n hố. Bi n h t nhân và bi n ngo i biên 30
31. III. Hàm h i qui m u (SRF_Sample Regression Function) ˆ = βˆ + βˆ Yi 1 2 X i • SRF: Hàm h i qui đư c xây d ng trên c ơ s m t m u ng u nhiên. ˆ •Yi gi là ư c l ư ng c a E(Y/Xi) βˆ βˆ β β à •1 , 2 g i là ư c l ư ng c a 1, 2 v chúng là các bi n ng u nhiên . 31
32. III. Hàm h i qui m u Ph n d ư • Chênh l ch gi a giá tr quan sát th c t Y i ca bi n ph thu c v i giá tr ư c l ư ng thu đư c t hàm h i qui m u: = − ˆ ei Yi Yi • ei đư c g i là ph n d ư (residual term) • Hàm h i qui m u (SRF): = βˆ + βˆ + Yi 1 2 X i ei ⇒ = ˆ + Yi Yi ei 32
33. PRF - SPF 33