Đang tải... (xem toàn văn)
KINH TẾ LƢỢNG ĐẠI CƢƠNG Gv TS Đỗ Thanh Thư Nội dung môn học Chương 1 Giới thiệu kinh tế lượng Chương 2 Phân tích mô hình hồi quy Chương 3 Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số ước lượng Chươn[.]
KINH TẾ LƢỢNG ĐẠI CƢƠNG Gv: TS Đỗ Thanh Thư Nội dung môn học Chương 1: Giới thiệu kinh tế lượng Chương 2: Phân tích mơ hình hồi quy Chương 3: Ước lượng khoảng tin cậy hệ số ước lượng Chương 4: Kiểm định giả thiết với hệ số ước lượng Chương 5: Kiểm định phù hợp hàm hồi quy Chương 6: Dự báo ứng dụng phân tích kinh tế Yêu cầu Điểm trình: 40% Chuyên cần + kiểm tra nhanh: 20% Kiểm tra kỳ : 20% Thi cuối kỳ: 60% Tài liệu tham khảo: Giáo trình kinh tế lượng – ĐH Thủy Lợi CHƢƠNG GIỚI THIỆU MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG - Tổng quan mơn học - Các khái niệm MƠ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG Khái niệm Kinh tế lượng môn khoa học kết hợp việc sử dụng lý thuyết kinh tế, toán kinh tế, xác suất, thống kê kinh tế nhằm ước lượng kiểm định giả thiết mối quan hệ biến số kinh tế MƠ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG Phƣơng pháp luận Nêu giả thiết Thiết lập mơ hình lý thuyết Thiết lập mơ hình kinh tế lượng: gồm biến (variable), phương trình (equation), tham số (parameter), hệ số (coefficient) Thu thập số liệu Ước lượng mơ hình kinh tế lượng (UL tham số)- pt hồi quy Kiểm tra lỗi sửa lỗi mơ hình Kiểm định giả thiết Phân tích, dự báo đối tượng mối quan hệ kinh tế MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG Số liệu cho kinh tế lƣợng Có loại số liệu Số liệu theo thời gian (time-series data): số liệu biến số kinh tế quan sát qua thời gian nối tiếp Số liệu chéo (cross data): số liệu nhiều biến số thời điểm Số liệu hỗn hợp (panel data): kết hợp hai loại số liệu MƠ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG Phân tích hồi quy Nghiên cứu phụ thuộc đại lượng kinh tế (biến phụ thuộc) vào hay nhiều đại lượng kinh tế khác (biến độc lập) Biến phụ thuộc (dependent variable)- ký hiệu : Y – đại lượng ngẫu nhiên tuân theo QL phân phối xác suất Biến độc lập (independent variariable)- ký hiệu: X2, X3 - giá trị xác định trước MƠ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG Yếu tố ngẫu nhiên (U)- disturbance Có giá trị (+) (-) Luôn tồn U vì: - Khơng biết hết ytố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y - Không thể đưa hết yếu tố ảnh hưởng đến Y vào mô hình (sẽ làm mơ hình phức tạp) - Vì khơng có tất số liệu cần thiết - Vì có sai sót sai số q trình thu thập số liệu MƠ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG Hồi quy tổng thể Hồi quy mẫu PRF có dạng: E(Yi|Xi) = β1+ βiXi Yˆi ˆ1 ˆ2 X i SRF có dạng: Yi Yˆi ei Mơ hình HQ tổng thể: Yi = β1 + β2Xi + Ui Mơ hình HQ mẫu: Yi ˆ1 ˆ2 X i ei Yˆi Giá trị ước lượng (UL) trung bình biến phụ thuộc ˆ , ˆ Các UL ngẫu nhiên hệ số ei: sai số ngẫu nhiên (phần dư- residuals) - UL U ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH KINH TẾ - XÃ HỘI Trong thực tiễn kinh tế xã hội, đặt yêu cầu kiểm tra tính sai tình huống/vấn đề giả định, chƣa có đầy đủ thơng tin xác Kỹ thuật kiểm định đƣợc áp dụng nhiều công việc nghiên cứu liên quan đến số liệu, kết có mặt rộng rãi lĩnh vực, cấp độ, đời sống kinh tế xã hội ỨNG DỤNG Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 10 Variable Coefficient X 0.955 C -5.452 R-squared Adjusted R-squared Std Error 0.236 10.2976 … F-statistic 0.631 S.D dependent var t-Statistic ….[… ] ….[… ] ……[….] ………… Với Y: chi tiêu ngƣời tiêu dùng (tr.đ/năm) ; X: thu nhập ngƣời tiêu dùng (tr.đ/năm); Cho α =5% Có ý kiến cho thu nhập tăng lên đơn vị chi tiêu tăng đơn vị Hãy kiểm định ý kiến Thu nhập ngƣời tiêu dùng có thực ảnh hƣởng tới chi tiêu họ không? Kiểm định phù hợp hàm hồi quy ỨNG DỤNG Dependent Variable: SL Method: Least Squares Sample: 1991 2005 Included observations: 10 Variable Coefficient HH 0.65005 TS ……… C 31.9807 R-squared …… Adjusted R-squared 0.98924 Std Error t-Statistic 0.25016 …… 0.26743 4.1501 1.6318 19.5985 Mean dependent var S.D dependent var Prob …… …… 0.000 57.000 13.4743 S.E of regression 1.3975 F-statistic …… Sum squared resid Durbin-Watson stat 13.6704 2.1141 Prob(F-statistic) …… Trong đó, SL: sản lƣợng (tạ/ha); HH: lƣợng phân hóa học (kg/ha); TS: lƣợng thuốc trừ sâu (kg/ha) α = 5% ^ COV(β)= 2.6628 -0.3456 0.3129 -0.3456 0.06258 -0.0065 0.3129 -0.0065 0.0715 a Phân bón hay thuốc trừ sâu có ảnh hƣởng tới sản lƣợng khơng? b Cả phân bón thuốc trừ sâu thay đổi đơn vị khơng ảnh hƣởng đến sản lƣợng? c Phải phân bón thuốc trừ sâu có ảnh hƣởng nhƣ tới sản lƣợng? d Kiểm định phù hợp hàm hồi quy ỨNG DỤNG ƯỚC LƯỢNG Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 100 Coefficient Variable H -.090245 B 20954 T 56979 C -.97773 R-squared ……… Adjusted R-squared 32682 S.E of regression 11.1199 Sum squared resid 11870.7 Durbin-Watson stat 2.0045 VÀ PHÂN TÍCH Std Error t-Statistic 063084 ……… .079065 2.6502 10370 5.4945 45.7042 -.021393 Mean dependent var S.D dependent var F-statistic Prob(F-statistic) Prob …… 009 000 983 317.5400 13.5531 …… …… Trong đó, Y: cầu sắt thép xây dựng; H: giá sắt thép nƣớc; B: thu nhập bình quân đầu ngƣời; T: lƣợng sắt thép nhập ^ ^ ^ ^ Cho α=5%, COV(βH, βB) = 0.022, COV(βH, βT)=0.0135 a Có ngƣời cho giá sắt thép nƣớc không ổn định nên biến H thực khơng có nghĩa mơ hình Điều có khơng? Tại sao? b Có thể cho giá sắt thép thu nhập bình quân đầu ngƣời tăng lƣợng nhƣ cầu sắt thép không đổi c Nếu giá sắt thép nƣớc lƣợng sắt thép nhập tăng đơn vị cầu sắt thép tăng 0.012 đơn vị Hãy kiểm tra tính xác nhận định Chương 4: Dự báo mơ hình KTL Hồi quy hai biến Hồi quy đa biến DỰ BÁO MƠ HÌNH KTL I Mơ hình hai biến Dự báo giá trị trung bình Giá trị trung bình: Yˆo tn / 22 Se(Yˆ0 ) E (Y / X ) Yˆo tn / 22 Se(Yˆ0 ) ^ B1: Với X0 cho trước tính Y B2: Var (Yˆ0 ) Var ( ˆ1 ) X 02Var ( ˆ2 ) X 0COV ( ˆ1 , ˆ2 ) ( X X ) ( X X ) RSS 0 ˆ 2 n n2n x x i i ˆ ( X X ) var(ˆ2 ) n tính Se(Yˆ0 ) Var (Yˆ0 ) B3: Thay vào CT tính khoảng giá trị trung bình DỰ BÁO MƠ HÌNH KTL Dự báo Giá trị cá biệt Yˆo tn / 22 Se(Y0 ) Y / X Yˆo tn / 22 Se(Y0 ) Tương tự dự báo giá trị trung bình ˆ Var (Y0 ) Var (Yˆ0 ) Tính Se(Y0 ) Var (Y0 ) DỰ BÁO MƠ HÌNH KTL II Mơ hình đa biến Dự báo giá trị trung bình ^ Giá trị trung bình: Với X0 cho trước tính Y Var (Yˆ ) X COV ( ˆ ) X ' X ( X ' X ) 1 X ' 0 0 RSS ˆ X ( X ' X ) X X ( X ' X ) 1 X 0' nk tính Se(Yˆ0 ) Var (Yˆ0 ) 1 ' Dự báo giá trị trung bình: Yˆo tn / 2k Se(Yˆ0 ) E (Y / X ) Yˆo tn / 2k Se(Yˆ0 ) DỰ BÁO MƠ HÌNH KTL Dự báo Giá trị cá biệt ˆ Var (Y0 ) Var (Yˆ0 ) Tính Se(Y0 ) Var (Y0 ) Dự báo giá trị cá biệt: Yˆo tn / 2k Se(Y0 ) Y / X Yˆo tn / 2k Se(Y0 ) ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH KINH TẾ - XÃ HỘI Dự báo kinh tế công việc phức tạp Mặc dù mơ hình kinh tế lượng sử dụng dự báo khơng mang tính xác hồn tồn cịn hạn chế phản ánh xu hướng biến động kinh tế Do đó, mơ hình kinh tế lượng đến vận dụng cách triệt để công tác dự báo kinh tế, đồng thời dự báo giúp lựa chọn biện pháp can thiệp nhằm đạt mục tiêu tốt cho kinh tế doanh nghiệp ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH KINH TẾ - XÃ HỘI ỨNG DỤNG Dependent Variable: QG Method: Least Squares Included observations: 20 Variable Coefficient XG - 2.5 C 22.5 R-squared Adjusted R-squared Std Error 0.5 … 0.926 F-statistic …… S.D dependent var t-Statistic ….[… ] ….[… ] ……[….] ………… Y: cầu hàng hoá G ; X: giá hàng hóa G (nghìn đồng/ kg); α = 5% Với mức ý nghĩa 5%, dự báo nhu cầu trung bình hàng hóa giá thị trường 180$ ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH KINH TẾ - XÃ HỘI ỨNG DỤNG Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1991 2005 Included observations: 10 Variable Coefficient X2 0.65005 X3 ……… C 31.9807 R-squared …… Adjusted R-squared 0.98924 Std Error t-Statistic 0.25016 …… 0.26743 4.1501 1.6318 19.5985 Mean dependent var S.D dependent var Prob …… …… 0.000 57.000 13.4743 S.E of regression 1.3975 F-statistic …… Sum squared resid Durbin-Watson stat 13.6704 2.1141 Prob(F-statistic) …… Trong đó, Y: sản lượng (tạ/ha); X2: lượng phân hóa học (kg/ha); X3: lượng thuốc trừ sâu (kg/ha) ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH KINH TẾ - XÃ HỘI ^ COV(β)= 2.6628 -0.3456 0.3129 -0.3456 0.06258 -0.0065 0.3129 -0.0065 0.0715 Với mức ý nghĩa 5%, dự báo sản lượng trung bình sản lượng cá biệt người nơng dân sử dụng 20kg/ha phân hóa học 15 kg/ha thuốc trừ sâu