›
›

Kinh tế lượng - Chương 1: Giới thiệu

ppt 55 trang vanle 2160
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Kinh tế lượng - Chương 1: Giới thiệu", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pptkinh_te_luong_chuong_1_gioi_thieu.ppt

Nội dung text: Kinh tế lượng - Chương 1: Giới thiệu

  1. KINH TẾ LƯỢNG (Econometrics) TS. Lê Tấn Nghiêm Email: tannghiem@ctu.edu.vn Mobile: 0939 158 158
  2. Nội dung ⚫ C1. Giới thiệu ⚫ C2. Phân tích mô hình hồi quy đa biến ⚫ C3. Phương sai của sai số thay đổi ⚫ C4. Tự tương quan ⚫ C5. Đa cộng tuyến ⚫ C6. Kiểm định và lựa chọn mô hình ⚫ C7. Hồi quy với biến giả và biến bị chặn
  3. Phần mềm hỗ trợ ⚫ EXCEL: nhập liệu ⚫ STATA, EVIEW, SPSS: chạy mô hình
  4. Tài liệu tham khảo ⚫ Sách tham khảo: ⚫ Kinh tế lượng, TS. Mai Văn Nam, ĐH Cần Thơ ⚫ Kinh tế lượng, Vũ Thiếu, ĐH Kinh tế quốc dân Hà Nội ⚫ Kinh tế lượng, Hoàng Ngọc Nhậm, ĐH Kinh tế TP. HCM ⚫ Essential Econometrics (2004), Damodar Gujarati, McGraw Hill. ⚫ Introductory Econometrics (2004), Wooldridge, J.M. ⚫ Introduction to Econometrics (1988), Maddala, MacMillan Publishing Co.
  5. C1. Giới thiệu ⚫ Kinh tế lượng là gì? ⚫ Các ngành của KTL ⚫ Phương pháp luận của KTL ⚫ Một số lưu ý cần thiết ⚫ Những kiến thức xác suất thống kê cần thiết
  6. Kinh tế lượng là gì ? ⚫ Thuật ngữ "Econometrics" được dịch sang tiếng Việt là "Kinh tế lượng học" hoặc "Đo lường kinh tế", ngắn gọn hơn là "Kinh tế lượng". ⚫ Theo Maddala: Kinh tế lượng ứng dụng các phương pháp thống kê và toán học để phân tích số liệu kinh tế, với mục đích là đưa ra nội dung thực nghiệm cho các lý thuyết kinh tế và nhằm để xác nhận hoặc bác bỏ nó.
  7. Kinh tế lượng là gì ? ⚫ Theo Wooldridge: Kinh tế lượng dựa vào sự phát triển các phương pháp thống kê cho ước lượng các mối quan hệ kinh tế, kiểm định các lý thuyết kinh tế, và đánh giá để làm căn cứ đề ra chính sách. ⚫ Ứng dụng phổ biến của kinh tế lượng là dự báo các thay đổi kinh tế vĩ mô quan trọng như lãi suất, tỉ lệ lạm phát, GDP, v.v., các mô hình kinh tế vi mô như hệ số co giãn của cầu, hàm sản xuất,
  8. Ví dụ ⚫ Ước lượng quan hệ kinh tế Phân tích tác động của quảng cáo và khuyến mãi lên doanh số của một công ty. ⚫ Kiểm định giả thuyết Có sự phân biệt đối xử về mức lương giữa nam và nữ hay không? ⚫ Dự báo Chính phủ dự báo mức thâm hụt ngân sách, lạm phát, lượng cầu của hàng hóa,
  9. KTL & các môn học khác ⚫ Kinh tế lượng là sự kết hợp các lý thuyết kinh tế, kinh tế toán, thống kê kinh tế và thống kê kinh tế. ⚫ Nhưng, ⚫ Kinh tế lượng vs. Lý thuyết kinh tế ⚫ Kinh tế lượng vs. Kinh tế toán ⚫ Kinh tế lượng vs. Thống kê kinh tế ⚫ Kinh tế lượng vẫn là một môn độc lập!
  10. ⚫ Các lý thuyết kinh tế: nêu ra các giả thuyết (về mối quan hệ kinh tế nào đó) nhưng phần lớn các giả thuyết không đưa ra một số đo bằng số về mối quan hệ đó. ⚫ Ví dụ: mối quan hệ nghịch biến giữa giá cả và số cầu. ⚫ Kinh tế học vi mô chỉ khẳng định quan hệ. ⚫ Kinh tế lượng sẽ cho chúng ta ước lượng bằng số về quan hệ này.
  11. ⚫ Kinh tế toán: Nội dung chính là trình bày các nguyên lý kinh tế dưới dạng toán học (phương trình và bất phương trình). ⚫ Kinh tế lượng sử dụng các phương trình toán học được đề xuất bởi các nhà toán học và đặt các phương trình dưới dạng phù hợp để kiểm định bằng thực nghiệm. ⚫ Ví dụ: Lý thuyết trò chơi.
  12. ⚫ Thống kê kinh tế: chủ yếu liên quan đến việc thu thập, xử lý và trình bày số liệu; không đi xa hơn và không liên quan đến việc sử dụng số liệu để kiểm tra giả thuyết kinh tế. ⚫ Các số liệu thống kê được (giá cả, tiêu dùng, ) đều phi thực nghiệm. ⚫ KTL phải dùng công cụ để tìm ra bản chất của các số liệu!
  13. Mục tiêu của KTL ⚫ Phân tích, kiểm định nguyên lý kinh tế. ⚫ Dự báo kinh tế: dùng các hệ số ước lượng để dự báo những giá trị của các đại lượng kinh tế trong tương lai. ⚫ Làm chính sách: nghĩa là cung cấp các ước lượng bằng số về các thông số của các mối liên hệ kinh tế. Các ước lượng này được dùng làm căn cứ khoa học để đưa ra chính sách.
  14. Các ngành của Kinh tế lượng ⚫ Nguyên lý kinh tế lượng: bao gồm việc tìm ra những phương pháp thích hợp cho việc đo lường các mối liên hệ kinh tế. ⚫ Kinh tế lượng ứng dụng: bao gồm từ việc áp dụng các phương pháp KTL cho đến việc xác định các vấn đề gặp phải và tìm ra các nghiên cứu ứng dụng trong các lĩnh vực như cung cầu sản xuất, đầu tư, tiêu thụ và những lĩnh vực khác của nguyên lý kinh tế.
  15. Số liệu (data) ⚫ Có 3 loại: ⚫ Số liệu theo thời gian/chuỗi thời gian (time series) ⚫ Được thu thập trong một thời kỳ nhất định (ví dụ: GDP, số người thất nghiệp, ) ⚫ Được thu thập hàng tuần, tháng, quý, năm, (ví dụ: giá cả, thu nhập, ) ⚫ Số liệu chéo (cross-section data) ⚫ Số liệu về một hoặc nhiều biến được thu thập tại MỘT thời điểm ở NHIỀU địa phương/đơn vị khác nhau (ví dụ: điều tra dân số ngày 1/1/1992, ) ⚫ Số liệu hỗn hợp (panel data) của 2 loại trên ⚫ Ví dụ: giá vàng hàng ngày tại TP. HCM, Cần Thơ, Hà Nội,
  16. ⚫ Trường hợp biến giả (dummy)! ⚫ Nguồn gốc của số liệu (được thu thập bởi): ⚫ Cơ quan nhà nước, các tổ chức quốc tế, công ty tư nhân, các cá nhân. ⚫ Số liệu thực nghiệm (trong khoa học tự nhiên) ⚫ Số liệu không phải thực nghiệm (trong khoa học xã hội)
  17. ⚫ Chất lượng của số liệu: ⚫ Có thể có sai số quan sát hoặc bỏ sót quan sát hoặc cả hai (phi thực nghiệm). ⚫ Ngay cả số liệu thực nghiệm vẫn có sai số phép đo. ⚫ Đ/v điều tra bằng câu hỏi, có thể nhận đc câu trả lời không hoàn chỉnh, không hết ý. ⚫ Kích cỡ mẫu trong các cuộc điều tra khác nhau nên khó khăn trong việc so sánh kết quả các đợt điều tra. ⚫ .
  18. 1. Lý thuyết kinh tế Phương 2. Thiết lập mô hình pháp luận 3. Số liệu của Kinh tế 4. Ước lượng mô hình lượng 5. Kiểm định giả thuyết 7. Phân tích chính sách 6. Dự báo
  19. Ví dụ: ước lượng MPC của VN ⚫ Bước 1: Lý thuyết kinh tế ⚫ (Keynes) tiêu dùng của cá nhân tăng khi thu nhập của họ tăng lên, nhưng không nhiều như là gia tăng trong thu nhập của họ. ⚫ Vậy Keynes cho rằng xu hướng tiêu dùng biên (MPC), tức tiêu dùng tăng lên khi thu nhập tăng 1 đơn vị tiền tệ lớn hơn 0 nhưng nhỏ hơn 1. ⚫ 0<MPC<1
  20. ⚫ Bước 2: Thiết lập mô hình - Mô hình toán: dạng hàm đơn giản nhất thể hiện ý tưởng của Keynes là dạng hàm tuyến tính: C = β1 + β2Yd Trong đó, 0 < β2 < 1. - Mô hình KTL: quan hệ giữa TD và TN như sau: C = β1 + β2Yd + e Trong đó, e là sai số
  21. ⚫ Bước 3: Số liệu Năm Tổng thu nhập Hệ số Tiêu dùng (TD) theo (GNP) theo giá khử giá hiện hành (đồng) hiện hành (đồng) lạm phát 1986 526.442.004.480 553.099.984.896 2,302 1987 2.530.537.897.984 2.667.299.995.648 10,717 1988 13.285.535.514.624 14.331.699.789.824 54,772 1989 26.849.899.970.560 28.092.999.401.472 100 1990 39.446.699.311.104 41.954.997.960.704 142,095 1991 64.036.997.693.440 76.707.000.221.696 245,18 1992 88.203.000.283.136 110.535.001.505.792 325,189 1993 114.704.005.464.064 136.571.000.979.456 371,774 1994 139.822.006.009.856 170.258.006.540.288 425,837 1995 186.418.693.406.720 222.839.999.299.584 508,802 1996 222.439.040.614.400 258.609.007.034.368 540,029 1997 250.394.999.521.280 313.623.008.247.808 605,557 1998 284.492.996.542.464 361.468.004.401.152 659,676
  22. ⚫ Bước 4: Ước lượng mô hình Sử dụng phương pháp tổng bình phương bé nhất thông thường (Ordinary Least Squares - OLS), chúng ta thu được kết quả hồi quy như sau: C = 6.375.007.667 + 0,680Yd t [4,77] [19,23] R2 = 0,97
  23. ⚫ Bước 5: Kiểm định giả thuyết Với kết quả hồi quy như sau: C = 6.375.007.667 + 0,680Yd t [4,77] [19,23] R2 = 0,97 Hãy kiểm định lý thuyết tiêu dùng biên của Keynes: 0 < β2< 1.
  24. ⚫ Bước 6: Dự báo - Giải thích kết quả hồi quy: TD = 6.375.007.667 + 0,680TN t [4,77] [19,23] R2 = 0,97 - Tiêu dùng tự định của VN là 6.375.007.667 đồng (giá cố định năm 1989). - Hệ số tiêu dùng biên của Việt Nam là 0,68. Nghĩa là, tiêu dùng tăng 0,68 ngàn tỷ đồng nếu GNP tăng 1 ngàn tỷ đồng.
  25. ⚫ Bước 7: Phân tích chính sách Kết quả hồi quy: TD = 6.375.007.667 + 0,680TN t [4,77] [19,23] R2 = 0,97 - Nhận xét gì về chính sách liên quan đến tiêu dùng trong thời gian qua? - Với MPC= 0,68, chính sách kích cầu/hạn chế tiêu dùng sẽ có tác động như thế nào lên các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô ?.
  26. (Phân tích hồi quy) cần phân biệt ⚫ Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số ⚫ Trong phân tích hồi quy: sự phụ thuộc thống kê của biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến giải thích ⚫ Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên ⚫ (Các) biến giải thích thì giá trị của chúng đã biết ⚫ Ứng với mỗi giá trị đã biết của biến độc lập (giải thích) thì có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến phụ thuộc ⚫ Ví dụ: năng suất lúa phụ thuộc vào lượng phân bón, loại đất, ⚫ Quan hệ hàm số thì các biến không phải là ngẫu nhiên, ứng với mỗi giá trị của biến độc lập có một giá trị của biến phụ thuộc (ví dụ: S = v.t) ⚫ Phân tích HQ không quan tâm đến quan hệ HS!
  27. ⚫ Quan hệ nhân quả và hàm hồi quy ⚫ Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hay nhiều biến giải thích. ⚫ Phân tích HQ không nói gì đến quan hệ nhân quả! ⚫ Lựợng nước mưa và năng suất cây trồng nông nghiệp: quan hệ một chiều (vì năng suất không thể làm thay đổi lượng nước mưa). ⚫ Do đó, sẽ là không có quan hệ nhân quả nào trong hàm hồi quy nếu không có mối quan hệ nhân quả thực sự nào tồn tại. ⚫ Tóm lại, quan hệ thống kê không có hàm ý gì về quan hệ nhân quả!.
  28. ⚫ Hồi quy và tương quan ⚫ Trong phân tích hồi quy thì ⚫ ước lượng hoặc dự báo giá trị một biến trên cơ sở giá trị đã cho của (các) biến khác, ⚫ không có tính chất đối xứng ⚫ Trong phân tích tương quan thì ⚫ trước hết là đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa hai biến, ⚫ không có sự phân biệt (phụ thuộc # giải thích) giữa các biến, ⚫ giữa các biến có tính chất đối xứng r(X,Y) = r(Y,X)
  29. Những kiến thức xác suất thống kê cần thiết ⚫ Biến ngẫu nhiên: là một biến số mà các giá trị của nó có thể xảy ra ứng với một xác suất nào đó. ⚫ VD: biến X là giá trị xuất hiện khi gieo 1 con xúc sắc. X có thể có các giá trị từ 1-6, xác suất xảy ra mỗi giá trị đều =1/6. ⚫ Hai biến ngẫu nhiên đgl độc lập khi giá trị của biến này không bị ảnh hưởng bởi giá trị của biến khác. ⚫ Kỳ vọng: Cho 1 biến ngẫu nhiên X, có thể có các giá trị X = x1, x2, , xn, tương ứng với các xác suất có thể xảy ra f(xi). Kỳ vọng: E(X) = xif(xi) ⚫ Một số phân phối xác suất thường gặp
  30. Phân phối chuẩn ⚫ Là phân phối có dạng hình quả chuông, đối xứng qua đường thẳng đứng đi qua giá trị trung bình. Hàm mật độ xác suất (p.d.f.) có dạng: ⚫ Trong đó: : kỳ vọng, 2: phương sai, : độ lệch chuẩn ⚫ Ký hiệu X  N(, 2) ⚫ Phần lớn các biến số kinh tế có phân phối chuẩn.
  31. Phần diện tích màu xanh lam thuộc phạm vi một độ lệch chuẩn từ trị trung bình. Đối với phân phối chuẩn, nó chiếm 68% toàn bộ tổng thể trong khi đó phần diện tích nằm trong khoảng 2 lần độ lệch chuẩn (màu xanh và nâu) chiếm 95% và 3 lần độ lệch chuẩn (xanh lam, nâu, lá cây) chiếm 99.7%.
  32. Phân phối chuẩn tắc ⚫ Trong trường hợp biến X có phân phối chuẩn và  = 0, và 2=1, ta nói X có phân phối chuẩn tắc, ký hiệu Z. ⚫ Nếu biến X có phân phối chuẩn với  và 2, thì biến Z, với:
  33. Pr(0 1,96) = 0,5 – 0,475 = 0,025
  34. Phân phối 2 ⚫ Nếu x1, x2, , xn là những biến chuẩn độc lập với trung bình là 0 và phương sai là 1, thì: 2 Z = xi sẽ theo phân phối 2 với n bậc tự do, ký 2 hiệu: Z ~ n . n → + , Z dần theo phân phối chuẩn
  35. Phân phối t 2 ⚫ Nếu x ~ N(0,1), y ~ n , và x và y độc lập thì: ⚫ Vậy, t là phân phối của một biến chuẩn tắc chia cho căn thức của giá trị trung bình của một biến theo phân phối chi square. ⚫ Phân phối t đối xứng giống như phân phối chuẩn nhưng dẹp hơn và có đuôi dài hơn. ⚫ n → + , Z dần theo phân phối chuẩn
  36. Phân phối t df=20 ⚫ Pr(t > 2,086) = 0,025 ⚫ Pr(t > 1,725) = 0,05 ⚫ Pr(|t| > 1,725) = 0,10
  37. Phân phối F 2 2 ⚫ Nếu y1 ~ n1 và y2 ~ n2 và độc lập nhau thì: ⚫ Vậy, F là phân phối của tỷ số của giá trị trung bình của hai biến theo phân phối chi square.
  38. Ước lượng và sự lấy mẫu ⚫ Thông thường, ta phải ước lượng các thống kê, , của tổng thể từ các thống kê của mẫu quan sát, ˆ . ⚫ Các thống kê thường được ước lượng của tổng thể là:  và . Các thống kê tương ứng dùng để ước lượng của mẫu là x và s ⚫ Tổng quát: x  và s . Do vậy, các thống kê của mẫu cần thỏa 2 điều kiện: ➢ Không chệch: E(x ) = , và ➢ Hội tụ: khi n → + , thống kê của mẫu tiến dần đến thống kê của tổng thể.
  39. Ước lượng chệch và không chệch
  40. Phân phối giá trị trung bình của mẫu ⚫ Xét tập hợp các mẫu có kích thước n, được lấy ra từ tập hợp mẹ có kích thước lớn. ⚫ Từ các mẫu, ta có thể tính các thống kê của mẫu như trung bình và độ lệch chuẩn. Các thống kê này khác nhau giữa các mẫu, tạo thành một phân phối. ⚫ Gọix là giá trị trung bình mẫu và x là độ lệch chuẩn của phân phối. Ta có: và
  41. Ước lượng khoảng tin cậy của giá trị trung bình của phân phối chuẩn ⚫ Khoảng tin cậy của giá trị trung bình là một khoảng được ước lượng của giá trị trung bình của tập hợp mẹ, được thiết lập đối xứng quanh giá trị trung bình của mẫu sao cho khoảng tin cậy này chứa giá trị trung bình của tập hợp mẹ với một xác suất cho trước, 1 - . x -  x x +  - + Khoảng tin cậy (x - , x + ): Khoảng tin cậy (1 - )100%; : mức ý nghĩa của phép ước lượng Các mức ý nghĩa thông dụng là 1%, 5% và 10%
  42. Khoảng tin cậy của giá trị trung bình của phân phối chuẩn ⚫ Khoảng tin cậy trong phân phối chuẩn: Hay
  43. Ví dụ ⚫ Chọn ngẫu nhiên 100 sinh viên của ĐHCT, người ta nhận thấy độ tuổi trung bình của mẫu là 21,5, độ lệch chuẩn là 3. Ước lượng khoảng tin cậy của độ tuổi trung bình của sv ĐHCT với xác suất 95%. ⚫ Tra bảng phân phối chuẩn, giá trị của biến Z để diện tích xung quanh trục đối xứng có giá trị 0,95 là: 1,96. Khoảng tin cậy: =(20,91; 22,09)
  44. Kiểm định giả thiết ⚫ Là việc sử dụng các dữ liệu từ mẫu để nhận định một thống kê nào đó của tổng thể là đúng hay sai, với một độ tin cậy, 100(1- )%, cho trước. ⚫ Các loại giả thiết khi kiểm định: ❑ Giả thiết không, H0, là sự giả sử mà ta muốn kiếm định ❑ Giả thiết đối chứng, H1, là sự giả sử trái ngược với H0. ⚫ Việc bác bỏ giả thuyết không sẽ dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết đối chứng
  45. Ví dụ ⚫ Kiểm định 2 đuôi: ❑ H0:  = 0 ❑ H1:  0 ⚫ Kiểm định 1 đuôi phải: ❑ H0:  0 ❑ H1:  > 0 ⚫ Kiểm định 1 đuôi trái: ❑ H0:  0 ❑ H1:  < 0
  46. Kiểm định giả thuyết ⚫ Muốn kiểm định xem trung bình, , của tổng thể theo phân phối chuẩn, với phương sai chưa biết, có khác giá trị 0 không. ⚫ Ta lấy cở mẫu n từ tổng thể này. Số trung bình của mẫux sẽ theo phân phối chuẩn, với trung 2 2 bình  và x =  /n. Ta có:
  47. Kiểm định 2 đuôi ⚫ Nếu: • Chấp nhận H0:  = 0, hay bác bỏ H1. • Ngược lại, bác bỏ H0, chấp nhận H1:  0
  48. Ví dụ ⚫ Ví dụ: Cục Thống kê thành phố cho biết, thu nhập của cư dân theo phân phối chuẩn, có giá trị trung bình là  = $1000. Để kiểm định kết quả này, ta lấy mẫu ngẫu nhiên 100 cá nhân và nhận thấyx = 900 và độ lệch chuẩn sx = $200. Kiểm định giả thuyết trên với độ tin cậy 95%. ⚫ Ta có: Ta bác bỏ giả thiết H0, tức thu nhập bình quân của cư dân không phải là 1000, với tin cậy 95%.
  49. Kiểm định 1 đuôi phải ⚫ Bác bỏ H0:  0, nếu tn-1 > tn-1,α
  50. Kiểm định 1 đuôi trái ⚫ Bác bỏ H0:  0, nếu tn-1 < tn-1,α
  51. Ví dụ ⚫ Ta trở lại ví dụ trên nhưng để kiểm định giả thiết H0:  1000, tức là cư dân thành phố có thu nhập trung bình nhỏ hơn 1000. ⚫ Ta có tn-1 = -5 < tn-1, 5% = 2 chấp nhận H0, tức là cư dân thành phố có thu nhập trung bình nhỏ hơn 1000.