KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG TRÌNH NÂNG CAO

KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG TRÌNH NÂNG CAO GIẢNG VIÊN : Nguyễn Thị Minh GIÁO TRÌNH: Kinh tế lượng chương trình nâng cao Nguyễn Quang Dong- 2006 Nội dung môn học  Phần I: Ôn phần KTL bản:  Mơ hình hồi quy: ước lượng, kiểm định dự báo  Các khuyết tật mơ hình  Một số dạng mơ hình hồi quy  Phần II: Kinh tế lượng nâng cao - số dạng mô hình  Mơ hình có giá trị trễ biến phụ thuộc  Mơ hình gồm nhiều phương trình  Mơ hình có biến phụ thuộc biến giả  Mơ hình với chuỗi thời gian  Phần III: Thực hành máy tính  Đánh giá: 40% kiểm tra máy tính/ tính Eviews + 60% thi viết Phần I- Mơ hình kinh tế lượng  Mơ hình hồi quy: Ước lượng Kiểm định Dự báo  Các khuyết tật mơ hình  Một số dạng hàm hồi quy Giới thiệu  Nhà kinh tế: cung tiền tăng lạm phát tăng (các yếu tố khác không đổi)  Nhà thống kê: cung tiền lạm phát có quan hệ tuyến tính chặt với nhau( xu hướng thay đổi giống nhau)  Nhà kinh tế lượng: cung tiền tăng 1% lạm phát tăng 0.2% (khi yếu tố khác không đổi)  Tác động việc tăng cung tiền lên lạm phát?  Tác động việc tăng chi tiêu phủ lên tăng trưởng kinh tế?  Tác động việc tăng giá lên doanh thu?, v.v Mơ hình hồi quy tuyến tính  Mục đích phân tích hồi quy:  Dùng số liệu quan sát để ước lượng ảnh hưởng biến số (biến độc lập) lên giá trị trung bình biến số (biến phụ thuộc)  Từ tham số ước lượng được: Đánh giá tác động ảnh hưởng Thực dự báo Đưa khuyến nghị sách Mơ hình hồi quy tuyến tính – giới thiệu  Ví dụ: Q = Q ( Y, P)  => hàm hồi quy tuyến tính thể quan hệ này:  Q = β1+ β2 Y+ β3 P + u, giả thiết E(u) =0 =>  E(Q| Y, P) = β1+ β2 Y+ β3 P  Nếu biết chẳng hạn β1 =10, β2 =0.6, β3 = -0.3 =>  Khi giá tăng đơn vị => ?  Khi thu nhập tăng đơn vị =>?  Khi Y =100, P =10 =>?  Chúng ta muốn biết βj Mơ hình hồi quy tuyến tính – giới thiệu  Mơ hình hồi quy tổng thể dạng tuyến tính  Các thành phần mơ hình:  Biến phụ thuộc  Các biến độc lập  Hệ số chặn  Hệ số góc, hệ số hồi quy riêng Mơ hình hồi quy tuyến tính – giới thiệu  Ý nghĩa hệ số hồi quy  Hệ số chặn  Hệ số góc  Tuy nhiên hệ số thường => cần ước lượng  Hàm hồi quy mẫu: giả sử có mẫu ngẫu nhiên n quan sát ước lượng cho E(Y| Xj) Ước lượng cho βj chưa biết Mơ hình hồi quy tuyến tính – giới thiệu  Q: làm để nhận ước lượng tốt  Viết lại hàm hồi quy mẫu:  => sai lệch giá trị thực tế giá trị ước lượng  Tìm đường hồi quy mẫu mà có: e12 + e22 + en2 bé  => OLS Mơ hình hồi quy tuyến tính – ước lượng OLS  Mơ hình hai biến => UL OLS là:  Mơ hình biến =>   Việc sử dụng ước lượng có ưu điểm 10  Biến ngoại sinh: It ; Pt-1 => hệ rút gọn là: Pt = π1+ π2It+ π3Pt-1+ v1t Qt = π4+ π5It+ π6Pt-1+ v2t  Trong đó: π1= (β1-α1)/(α2- β2); π2 = - α3/(α2- β2); π3= β3/(α2- β2) π4= (α2β1-α1β2)/(α2- β2); π5 = - α3 β2 /(α2- β2); (*) π6= α2 β3/(α2- β2) Từ hệ (*): hệ số cấu trúc suy cách từ hệ số rút gọn => p.t cung/ cầu định dạng 70 Quy tắc định dạng  Gọi M: số biến nội sinh; K: số biến ngoại sinh mơ hình  Xét phương trình với m biến nội sinh, k biến ngoại sinh  Điều kiện cần, điều kiện đủ để p.t định dạng được? Điều kiện cần:  để phương trình nói định dạng thì: K-k>=m-1  Khi K-k = m-1: phương trình định dạng  Khi K-k >m-1: phương trình vơ định  Ví dụ: Qt= α1 + α2 Pt + u1t (1) M= 2; K = 0; m -1 =  P.t (1): m =2, k=0 => K-k=0< m-1=1=> không định dạng Qt = β1 + β2Pt + u2t (2)  P.t (2)? 71 Ví dụ: Qt = α1 + α Pt + α3It+ u1t (3) QSt = β1 + β2Pt + u2t (4) M = 2, K =  I: biến ngoại sinh; M =2; K =  p.t (3): k = 1; m=2, K-k = 0< m-1=1 => không định dạng  p.t (4): k=0;m=2, K-k= m-1=1=> định dạng định dạng 72 Điều kiện cần đủ  Định lý: Trong mơ hình có M phương trình, p.t định dạng tồn định thức cấp M-1 khác không xây dựng từ hệ số biến khơng có p.t có p.t khác mơ hình  Cách kiểm tra đ/k đủ p.t, chẳng hạn p.t thứ j:  Lập bảng ma trận hệ số tất M phương trình, khơng tính hệ số tự  Gạch bỏ cột mà hệ số p.t j khác khơng  Tìm xem có tồn định thức cấp (M-1) khác không?  Điều kiện giúp xác định p.t định dạng hay không Với p.t định dạng được, đ/k cần cho biết p.t định dạng hay vơ định 73  Ví dụ: Y1t − β10 − β12Y2t − β13Y3t − α 11 X 1t − β 23Y3t − α 21 X 1t − α 22 X 2t − α 31 X 1t − α 32 X 2t Y2t − β 20 Y3t − β 30 − β 21Y1t Y4t − β 40 − β 41Y1t − β 42Y2t pt Y1 Y2 1 -β31 Y3 Y4 = u1t = u 2t = u 3t − α 41 X 3t = u 4t X1 X2 X3 -β12 -β12 -α11 0 -β23 -β41 -β42 p.t Y4 X2 X3 -α21 -α22 0 -α22 0 -α31 -α32 0 -α32 1 -α43 -α43 Mọi định thức cấp (= M-1) => p.t không định dạng 74 Kiểm định tương quan biến giải thích ssnn  Nếu khơng tồn tương quan, ULOLS UL vững hiệu Nếu có tồn tương quan, ULOLS chệch không vững Dùng kiểm định Hausman  Kiểm định Hausman thể sau: Xét mơ hình Qt = α1 + α Pt + α3It+ α4Rt+ u1t Nghi ngờ Pt có tương quan với u1t (vì Qt = β1 + β2Pt + u2t )  Phương trình rút gọn có dạng: Pt = π1+ π2It+ π3Rt+ v1t(5) Ước lượng (5) OLS thu P’ v’1t  ước lượng: Qt = β1 + β2P’t + β3v’1t +u2t Nếu hệ số v1t khác khơng cách có ý nghĩa => có tương quan P u2 75 ước lượng hệ phương trình  Nếu kiểm định Hausman cho thấy có tương quan biến giải thích ssnn => không sử dụng OLS  Phương pháp thường sử dụng: ước lượng riêng lẻ phương trình (p/pháp thơng tin khơng đầy đủ)  Sẽ trình bày p/p ước lượng cho dạng mơ hình  Mơ hình đệ quy  Mơ hình p/t định dạng  Mơ hình có p/t vơ định 76 Mơ hình đệ quy- OLS  Xét mơ hình có dạng đệ quy sau: Y1t=β10 + Y2t=β20 + β21Y1t + Y3t=β30 + β31Y1t+ β32Y2t + α11X1t+ α12X2t+u1t α21X1t+ α22X2t+u2t α31X1t+ α32X2t+u3t (4.9) (4.10) (4.11) Các sai số u1, u2 u3 khơng tương quan với Trong đó: Yi: biến nội sinh; Xi biến ngoại sinh  Xét (4.9): biến nội sinh vế phải => OLS  Xét (4.10): có biến nội sinh vế phải, cov(Y1t, u2t) = cov(u1t; u2t) = ( gỉa thiết) => OLS  Tương tự cho (4.11) =>OLS  Nếu mơ hình có dạng đệ quy, dùng OLS để UL cho phương trình 77 UL phương trình định dạng đúng, p/p bình phương bé gián tiếp (ILS)  Nếu mơ hình định dạng => dùng ILS  Ví dụ (eviews)  Phương pháp ILS gồm bước:  B1: Tìm hệ phương trình rút gọn  B2: UL p.t rút gọn OLS  B3: Tìm UL hệ số cấu trúc từ hệ số UL p.t rút gọn Không áp dụng phương trình vơ định 78 UL phương trình vơ định, p/p bình phương bé giai đoạn (2SLS)  Nếu phương trình mơ hình vơ định => dùng 2SLS 3SLS  Ví dụ  Phương pháp 2SLS gồm bước sau:  ước lượng phương trình rút gọn, thu Yi  ước lượng phương trình ban đầu, biến Yi vế phải thay UL 79 2SLS- ưu điểm  Dễ áp dụng  Có thể áp dụng cho phương trình riêng rẽ  Áp dụng cho phương trình định dạng đúng, kết qủa trùng với kết thu từ ILS  Cho biết độ lệch chuẩn ước lượng  Cho UL cho hệ số  Tuy nhiên nên dùng trường hợp mẫu lớn 80 Tóm tắt chương  Trong mơ hình nhiều phương trình, thơng thường biến giải thích pt có quan hệ với nhau, thường gây tượng biến vế phải có tương quan với ssnn => OLS khơng phù hợp  Khi phương trình định dạng ước lượng thơng qua hệ phương trình rút gọn  Nếu định dạng đúng: ILS: UL OLS hệ p.t rút gọn tính ngược lại cho hệ số phương trình hành vi (pt gốc)  Nếu vô định: dùng 2SLS, UL OLS p.t rút gọn lấy kết UL làm biến số cho p.t hành vi để ước lương tiếp 81 Ví dụ  Xét mơ hình: Ct = β1 + β2 Yt + ut    Yt = Ct + It ; I: biến ngoại sinh Câu hỏi: định dạng phương trình (1); (2)? Xét điều kiện đủ: p.t pt C Y I (1) -β2 (2) -1 1 Xét điều kiện cần cho p.t 1: Tồn ma trận cấp 1x1 khác không => (1)định dạng K=1, k =0 => K-k = 1; m =2; m-1 = 1=> K-k =m-1 => định dạng => thực ILS 82 Thực ILS  B1: Phương trình rút gọn cho (1): Ct = α1 + α2It +vt =>  B2: UL p.t rút gọn thu được: CONS = 258.71 + 8.04*I Nghĩa là: ước lượng α1 là: 258.71; α2 8.04  B3: Tính ngược lại cho ước lượng p.t hành vi: Ct = β1 + β2 Yt + ut ; Yt = Ct + It => Ct = β1 + β2 (Ct + It )+ut ; (1- β2)Ct = β1 + β2 It +ut Ct = β1/ (1- β2) + (β2 /(1- β2)) It +ut /(1- β2) α1= β1/ (1- β2) ; α2= β2/ (1- β2); β2= α2/(1+ α2); β1= α1/(1+ α2);  UL β1 = 258.71/(1+8.04); β2 = 8.04/(1+8.04)  (nhiều phải UL tồn hệ phương trình rút gọn tính ngược hệ số ban đầu, trình bày trường hợp để minh họa) 83 Ví dụ  Mơ hình: Rt = a1 + a2 Mt + a3 Yt + a4Mt-1 + u1t (3) Yt = b1 + b2 Rt + b3It + u2t (4) Biến nội sinh: Rt; Yt  Kiểm tra định dạng: p.t (4) định dạng dạng vô định => không dùng ILS  Dùng 2SLS  Eviews ch10bt14 84