công ty 20 tháng đầu năm 2010 đầu năm 2010 năm 2007 năm 2006 năm 2003 năm 2008 năm 2009 gia đình năm 2000 luật doanh nghiệp 2005 QUY CHẾ TỔ CHỨC VÀ QUẢN LÝ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN CÔNG TY ĐẠI CHÚNG CHƯA NIÊM YẾT TẠI TRUNG TÂM GIAO
KINH TẾ LƯỢNG BẬC CAO HỌC ECONOMETRICS KINH TẾ LƯỢNG CƠ BẢN Chương 1, 2, KINH TẾ LƯỢNG NÂNG CAO Chương 4, 5, 6, 7,8 TÀI LIỆU Nguyễn Quang Dong, (2008), Bài giảng Kinh tế lượng, NXB Khoa học kỹ thuật Nguyễn Quang Dong, (2002), Kinh tế lượng Chương trình nâng cao + Bài tập Kinh tế lượng với trợ giúp phần mềm Eviews, NXB Khoa học kỹ thuật Nguyễn Khắc Minh, (2002), Các phương pháp Phân tích & Dự báo Kinh tế, NXB KHKT Damodar N.Gujarati, Basic Econometrics, 4th Edition, Mc Graw - Hill, 2004 KHÁI NIỆM VỀ KINH TẾ LƯỢNG • Econometrics = Econo + Metrics → Đo lường kinh tế • Đối tượng: mối quan hệ, trình kinh tế xã hội • Cơng cụ: lý thuyết kinh tế, mơ hình Tốn kinh tế, phương pháp toán, xác suất thống kê, với hỗ trợ máy tính • Kết quả: số, tùy thuộc mục đích sử dụng PHƯƠNG PHÁP LUẬN • Đặt giả thiết vấn đề nghiên cứu • Xây dựng mơ hình - Mơ hình lí thuyết - Mơ hình tốn học • Thu thập số liệu ước lượng tham số • Kiểm định mối quan hệ • Phân tích, dự báo, minh chứng phản biện lý thuyết KINH TẾ LƯỢNG CƠ BẢN Basic Econometrics CHƯƠNG MƠ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH MƠ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG ĐÁNH GIÁ VỀ MƠ HÌNH CHƯƠNG I MƠ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG Econometrics Model 1.1 Phân tích hồi qui 1.2 Mơ hình hồi qui tổng thể 1.3 Mơ hình hồi qui mẫu 1.4 Mơ hình hồi qui tổng qt 1.5 Mơ hình hồi qui kinh tế PHÂN TÍCH HỒI QUY • Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc biến (biến phụ thuộc) vào 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 biến động (dependent, explained, exogenous variable) • Biến độc lập, thường ký hiệu X , X , X , đại diện cho đối tượng kinh tế giải thích cho biến động biến phụ thuộc (independent, explanatory, regressor) MƠ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ • X = X i : xác định → Y biến ngẫu nhiên, (Y / X i ) • Quan hệ hàm số : x → ! y • Hệ số tương quan : ρX ,Y ∈ [-1 ; 1] • Tổng thể (Population): tất phần tử chứa dấu hiệu nghiên cứu • Phân tích dựa tồn tổng thể KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT • Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ tổng qt GLS • Nếu biết σ i , chia hai vế mơ hình cho σ i Yi σi = β1 σi + β2 Xi σi + ui σi ⇔ Yi* = β X i0 + β X i* + u* i Var( u* ) = khơng đổi i • Nếu chưa biết , dựa giả thiết thay đổi mà có cách khắc phục tương ứng KHUYẾT TẬT TỰ TƯƠNG QUAN • Hiện tượng thường gặp với số liệu theo thời gian nên sử dụng số t thay cho số i • MH ban đầu Yt = β + β X t + β X t + + β k X kt + ut • Giả thiết phương pháp LS: sai số ngẫu nhiên không tương quan với Cov( ui ,u j ) = 0( ∀i ≠ j ) Cov( ut ,ut − p ) = 0( p ≠ ) • Nếu giả thiết bị vi phạm → mơ hình có khuyết tật tự tương quan bậc p (Autocorrelation Order p) TỰ TƯƠNG QUAN BẬC • Xét trường hợp p = → tự tương quan bậc ut = ρ ut −1 + ε t ( −1 ≤ ρ ≤ ) ε t thỏa mãn giả thiết phương pháp LS • ρ gọi hệ số tự tương quan bậc −1 ≤ ρ < : mơ hình có tự tương quan âm < ρ ≤ 1: mơ hình có tự tương quan dương ρ = 0: mơ hình khơng có tự tương quan • Tổng quát: tự tương quan bậc p : ut = ρ1ut −1 + ρ ut − + + ρ p ut − p + ε t với ρ p ≠ NGUYÊN NHÂN VÀ HẬU QUẢ • Do chất mối quan hệ • Tính qn tính chuỗi số liệu • Q trình xử lý, nội suy, ngoại suy số liệu • Mơ hình thiếu biến dạng hàm sai → Các ước lượng LS ước lượng không chệch ước lượng hiệu quả/không phải ước lượng tốt PHÁT HIỆN KHUYẾT TẬT • Kiểm định Durbin-Watson - Dùng để phát tự tương quan bậc - Dùng phần dư et đại diện cho ut - Mơ hình phải có hệ số chặn khơng chứa biến trễ bậc biến phụ thuộc làm biến độc lập (khơng phải mơ hình tự hồi quy) • Các bước thực kiểm định - Ước lượng MH ban đầu thu phần dư et n - Tính d = ( et − et −1 )2 ∑ t =2 n et2 ∑ t =1 Statistic ˆ ≈ 2( − ρ )= DW- n ˆ ρ = ∑ e t e t −1 t =2 n et2 ∑ ước lượng cho ρ t =1 ˆ −1 ≤ ρ ≤ nên ≤ d ≤ - Với n số quan sát k' = k − tra bảng tìm giá trị d L d u (bảng phụ lục) • Quy tắc định Tự tương Khơng Khơng có quan có kết tự tương dương luận quan ρ >0 Khơng Tự tương có kết quan âm luận ρ χα ( p ) bác bỏ H0 R** − R*2 n** − k** - Kiểm định F: Fqs = × − R** p Nếu Fqs > Fα( p ,n** − k** ) bác bỏ H0 Nếu bác bỏ H0 mơ hình ban đầu có tự tương quan bậc tương ứng, ngược lại mơ hình khơng có tự tương quan đến bậc p KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN • Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ tổng quát GLS dựa mơ hình dạng sai phân • Biến đổi mơ hình ban đầu mơ hình có hệ số tương ứng mơ hình cũ khơng có khuyết tật tự tương quan • Chi tiết tham khảo giáo trình ĐỊNH DẠNG MƠ HÌNH • Các thuộc tính mơ hình tốt - Mơ hình đầy đủ - Mơ hình phù hợp lý thuyết thống kê - Khả phân tích dự báo • Các sai lầm thường gặp định dạng mô hình - Mơ hình thừa biến độc lập - Mơ hình thiếu biến độc lập - Dạng hàm sai PHÁT HIỆN MƠ HÌNH THIẾU BIẾN ĐỘC LẬP • Kiểm định Ramsey – Reset - Hồi quy mơ hình ban đầu: Yi = ⎡ β + β X i ⎤ + ui ⎣ ⎦ thu giá trị ước lượng biến phụ thuộc ˆ Yi hệ số xác định R(21 ) - Hồi quy mơ hình ˆ ˆ ˆ Yi = ⎡ β + β X i ⎤ + α 1Y + α 2Y + + α mY m +1 + ui ⎣ ⎦ (2) thu hệ số xác định R - Kiểm định giả thiết: ⎧ H : α1 = α = α m = ⎨ ⎩ H : ∃α i = 0( i = ,m ) R(22 ) − R(21 ) n − k( ) Kiểm định F: Fqs = × − R( ) m ( m ,n − k( ) ) Nếu Fqs > Fα bác bỏ H0 Nếu bác bỏ H0 mơ hình ban đầu thiếu biến độc lập cần thiết TỔNG KẾT PHẦN I • Nếu mơ hình khơng có khuyết tật, ước lượng tốt nhất, ước lượng khoảng, kiểm định giả thiết đáng tin cậy, kết tốt cho phân tích • Phân tích tác động biến độc lập đến biến động biến phụ thuộc thông qua hệ số hồi quy hệ số xác định ... tồn tổng thể • Để thuận tiện: mơ hình biến độc lập, X → Y X giải thích cho Y, Y phụ thuộc vào X MƠ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ • X = X i →(Y / X i ) có quy luật phân phối xác suất • ∃ ! E(Y / X i ): trung. .. Gọi hàm hồi qui tổng thể PRF: Population Regression Function MƠ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ • Dạng PRF tùy thuộc mơ hình kinh tế, gồm hệ số (coefficient) chưa biết • Nếu hàm hồi quy tổng thể có dạng... coefficient) ∂X → PRF cho biết quan hệ biến phụ thuộc biến giải thích mặt trung bình tổng thể MƠ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ • Hàm hồi quy tổng thể gọi tuyến tính tuyến tính theo tham số • Giá trị cụ thể Yi