BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNG BẬC CAO HỌC pdf

KINH T Ế L ƯỢ NG BẬC CAO HỌC ECONOMETRICS KINH TẾ LƯỢNG CƠ BẢN Chương 1, 2, 3 KINH TẾ LƯỢNG NÂNG CAO Chương 4, 5, 6, 7,8 TÀI LIỆU 1. Nguyễn Quang Dong, (2008), Bài giảng Kinh tế lượng, NXB Khoa học kỹ thuật. 2. Nguyễn Quang Dong, (2002), Kinh tế lượng - Chương trình nâng cao + Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews, NXB Khoa học kỹ thuật. 3. Nguyễn Khắc Minh, (2002), Các phương pháp Phân tích & Dự báo trong Kinh tế, NXB KHKT. 4. Damodar N.Gujarati, Basic Econometrics, 4 th Edition, Mc Graw - Hill, 2004 KHÁI NIỆM VỀ KINH TẾ LƯỢNG • Econometrics = Econo + Metrics → Đo lường kinh tế • Đối tượng: các mối quan hệ, các quá trình kinh tế xã hội • Công cụ: các lý thuyết kinh tế, các mô hình Toán kinh tế, phương pháp toán, xác suất thống kê, với sự hỗ trợ của máy tính. • Kết quả: bằng số, tùy thuộc mục đích sử dụng. PHƯƠNG PHÁP LUẬN • Đặt giả thiết về vấn đề nghiên cứu • Xây dựng mô hình - Mô hình lí thuyết - Mô hình toán học • Thu thập số liệu và ước lượng tham số • Kiểm định về mối quan hệ • Phân tích, dự báo, minh chứng hoặc phản biện lý thuyết KINH TẾ LƯỢNG CƠ BẢN Basic Econometrics CHƯƠNG 1. MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG 2. ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG 3. ĐÁNH GIÁ VỀ MÔ HÌNH CHƯƠNG I. MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG Econometrics Model 1.1. Phân tích hồi qui 1.2. Mô hình hồi qui tổng thể 1.3. Mô hình hồi qui mẫu 1.4. Mô hình hồi qui tổng quát 1.5. Mô hình hồi qui trong kinh tế PHÂN TÍCH HỒI QUY • Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc giữa 1 biến (biến phụ thuộc) vào một hoặc một số biến số khác (biến độc lập/biến giải thích). • Biến phụ thuộc, thường ký hiệu Y , đại diện cho đối tượng kinh tế mà ta quan tâm nghiên cứu sự biến động (dependent, explained, exogenous variable). • Biến độc lập, thường ký hiệu 12 X , , , XX đại diện cho đối tượng kinh tế giải thích cho sự biến động của biến phụ thuộc (independent, explanatory, regressor) MÔ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ • i X X YX = : xác định → Y là biến ngẫu nhiên, ) (/ i • Quan hệ hàm số : x → ! y ∈ [-1 ; 1] ρ • Hệ số tương quan : X ,Y • Tổng thể (Population): tất cả các phần tử chứa dấu hiệu nghiên cứu • Phân tích dựa trên toàn bộ tổng thể [...]... 2 X t + β 3Yt −1 + u CHƯƠNG II ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG • 2.1 Ước lượng mô hình 2 biến • 2.2 Ước lượng mô hình tổng quát • 2.3 Các giả thiết của phương pháp OLS • 2.4 Các tham số của ước lượng OLS • 2.5 Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số CHƯƠNG II ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG • 2.6 Kiểm định giả thuyết về các hệ số • 2.7 Ước lượng về tổ hợp các hệ số hồi quy •... số βj = ∂X j góc MÔ HÌNH TRONG KINH TẾ • Hàm bậc nhất C = β 1 + β 2Y + u Q = β1 + β 2 P + u D D Q = β1 + β 2 P + u S S • Hàm bậc cao TC = β 1 + β 2Q + β 3Q 2 + β 4Q 3 + u MC = β 2 + 2 β 3Q + 3 β 4Q 2 + u' Q = β 1 + β 2 AD + β 3 AD 2 + u MÔ HÌNH TRONG KINH TẾ • Dạng hàm mũ: ví dụ hàm sản xuất dạng Cobb-Douglas Q = β 0 K β 2 Lβ 3 tuyến tính hóa và xây dựng mô hình kinh tế lượng: Ln( Q ) = β 1 + β 2 Ln(... 2 ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất - LS, gọi là các ước lượng bình phương nhỏ nhất (các ước lượng LS) của β 1 và β 2 ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH TỔNG QUÁT • Việc ước lượng mô hình hồi quy tổng quát cũng thực hiện như đối với hồi quy đơn, với ˆ tiêu chuẩn là tìm β j sao cho n n i =1 i =1 ˆ (Yi − Yi )2 = ∑ ei2 ∑ đạt cực tiểu • Sử dụng ngôn ngữ ma trận, xác định được ma ˆ trận các hệ số ước lượng. .. cộng tuyến • Giả thiết 11: Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn ĐỊNH LÍ Nếu tổng thể thỏa mãn các giả thiết trên thì ước lượng OLS sẽ là ước lượng tuyến tính, không chệch, tốt nhất (trong số các ước lượng không chệch) của các tham số (BLUE: Best Linear Unbias Estimate) CÁC THAM SỐ CỦA ƯỚC LƯỢNG LS • Với hồi quy đơn ˆ Kì vọng: E( β j ) = β j ( j = 1 , 2 ) n ˆ Phương sai: Var( β 1 ) = Σ X i2 i =1 n n Σ xi2... X i ): quan hệ hàm số • E (Y / X i ) = f ( X i ) hoặc E (Y / X ) = f ( X ) → Gọi là hàm hồi qui tổng thể PRF: Population Regression Function MÔ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ • Dạng của PRF tùy thuộc mô hình kinh tế, gồm các hệ số (coefficient) chưa biết • Nếu hàm hồi quy tổng thể có dạng đường thẳng: E (Y / X ) = β1 + β2 X β1 = E (Y / X = 0) : hệ số chặn (intercept term) ∂E (Y / X ) β2 = : hệ số góc (slope... chất của phần dư ei giống như của yếu tố ngẫu nhiên ui TÓM TẮT E (Y / X ) = β1 + β2 X Yi = β1 + β2 X i + ui ˆ ˆ ˆ Yi = β 1 + β 2 X i ˆ ˆ Yi = β 1 + β 2 X i + ei ˆ ˆ ˆ Yi , β 1 , β 2 , ei là các ước lượng điểm tương ứng của E(Y / X i ), β 1 , β 2 ,ui MÔ HÌNH HỒI QUY TỔNG QUÁT • Mô hình hồi quy k biến, 1 biến phụ thuộc và ( k − 1 ) biến giải thích, k hệ số (kể cả hệ số chặn) E(Yi ) = β 1 + β 2 X 2... định giả thuyết về các hệ số • 2.7 Ước lượng về tổ hợp các hệ số hồi quy • 2.8 Kiểm định về tổ hợp các hệ số hồi quy • 2.9 Sự phù hợp của hàm hồi qui • 2.10 Kiểm định thu hẹp hồi quy • 2.11 Dự báo ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN • Mô hình hồi qui hai biến là mô hình gồm một biến phụ thuộc (Y) và một biến giải thích (X) • Mô hình có dạng: E(Y / X i ) = β 1 + β 2 X i Yi = β 1 + β 2 X i + ui • Với mẫu... E( β j ) = β j ( j = 1 , 2 ) n ˆ Phương sai: Var( β 1 ) = Σ X i2 i =1 n n Σ xi2 σ2 i =1 ˆ )= σ Var( β 2 n 2 Σ xi2 i =1 ˆ ˆ Độ lệch chuẩn: Se( β j ) = Var( β j ) (j = 1,2) ei2 ˆ σ2 chưa biết, được ước lượng bởi : σ 2 = ∑ n−2 ˆ σ gọi là độ lệch chuẩn của hồi qui (Se of Regression) • Với hồi quy tổng quát ˆ E( β j ) = β j ( j = 1 ,k ) ˆ ˆ ˆ ⎡ Var( β 1 ) Cov( β 1 , β 2 ) ⎢ ˆ ˆ ˆ Var( β 2 ) ⎢ Cov( β 1 ,... Cov( β )= ⎢ ⎢ ˆ ˆ ˆ ˆ ⎢Cov( β k , β 1 ) Cov( β k , β 2 ) ⎣ ˆ ˆ Cov( β 1 , β k ˆ ˆ Cov( β , β )⎤ ⎥ 2 k )⎥ ⎥ ⎥ ˆ Var( β k ) ⎥ ⎦ ˆ Cov( β ) = σ 2 ( X ' X )−1 ei2 ˆ 2 = ∑ với k là số tham số cần ước lượng σ n−k . (2008), Bài giảng Kinh tế lượng, NXB Khoa học kỹ thuật. 2. Nguyễn Quang Dong, (2002), Kinh tế lượng - Chương trình nâng cao + Bài tập Kinh tế lượng với. KINH T Ế L ƯỢ NG BẬC CAO HỌC ECONOMETRICS KINH TẾ LƯỢNG CƠ BẢN Chương 1, 2, 3 KINH TẾ LƯỢNG NÂNG CAO Chương