Mô hình hồi quy đơn trong kinh tế lượng

Kinh tế lượng là gì ? Vận dụng thống kê toán vào số liệu kinh tế nhằm kiểm nghiệm các mô hình do các nhà kinh tế toán đề xuất và xác định các ước lượng bằng số..  Phân tích định lượng

Vấn đề 3

Mô hình hồi quy

NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Econometrics

Kinh tế lượng là đo lường kinh tế

Kinh tế lượng là gì ?

Kinh tế lượng là gì ?

 Vận dụng thống kê toán vào số liệu kinh tế nhằm kiểm

nghiệm các mô hình do các nhà kinh tế toán đề xuất và xác định các ước lượng bằng số

 Phân tích định lượng các vấn đề kinh tế hiện thời dựa trên vận dụng đồng thời lý thuyết và thực tế được thực hiện bởi các suy đoán thích hợp

 Là một khoa học xã hội trong đó người ta sử dụng các công

cụ của lý thuyết kinh tế, toán và các suy đoán thống kê để phân tích các vấn đề kinh tế

 Quan tâm đến việc xác định về mặt thực nghiệm các qui luật

 Lý thuyết kinh tế chỉ nêu một cách định tính các qui luật kinh tế chưa định lượng các quan hệ kinh tế, còn KTL thì định lượng được qui luật kinh tế

 Kinh tế toán trình bày các lý thuyết kinh tế dưới dạng các hàm toán học nhưng chưa kiểm tra bằng thực nghiệm KTL quan tâm chủ yếu đến kiểm định về mặt thực nghiệm các lý thuyết kinh tế

KTL một khoa học độc lập ?

 Toán Kinh tế

Xây dựng các mô hình toán nhằm mô tả các qui luật kinh tế

 Kinh tế lượng

các nhà kinh tế toán đề xuất

KTL một khoa học độc lập ?

 Nêu các giả thuyết hay các lý thuyết về các mối quan hệ giữa các biến kinh tế;

 Thiết lập các mô hình toán học và mô hình kinh tế lượng để

mô tả các quan hệ giữa các biến;

 Thu thập số liệu;

 Ước lượng các tham số của mô hình kinh tế lượng;

 Kiểm định giả thuyết;

 Phân tích kết quả ;

 Dự đoán;

 Sử dụng mô hình để kiểm tra hoặc đề ra chính sách

1.2 Trình tự nghiên cứu của kinh tế

lượng

Thiết lập mô hình Thu thập số liệu Ước lượng các tham số của mô hình

Kiểm định

Phân tích kết quả

Dự đoán

S Đ

Trình tự nghiên cứu của kinh tế lượng

Nêu các lthuyết &gthuyết

Kiểm tra hay xây dựng chính sách

 Điều tra thường xuyên

 Điều tra chọn mẫu

Của Tổng cục Thống kê, các Cục Thống kê, các tổ chức của nhà nước, công ty tư nhân…

Nguồn số liệu

Các phần mềm máy tính hỗ trợ cho phân tích kinh tế lượng

hiệu chỉnh

Phương pháp kinh tế lượng

ước lượng mô hình kinh tế lượng

giải thích dự đoán kiểm tra

09/16/15 13

Phương pháp kinh tế lượng

Phương pháp kinh tế lượng

Mô hình kinh tế lượng

tham số giải thích của mô hình

Biến phụ thuộc, biến nội suy, biến được giải thích

Biến độc lập, biến ngoại suy, biến giải thích

biến ngẫu nhiên

E(ε) Var(ε)

tham số ẩn của mô hình

i ki

k i

i

y = β1 + β2 2 + β3 3 + + β + ε

Phương pháp kinh tế lượng

Phương pháp kinh tế lượng

Phương pháp kinh tế lượng

- Tính đặc thù xác định hình dạng toán học của mối quan hệ

- Dạng phù hợp : trong trường hợp những mô hình có nhiều phương trình

- ước lượng : Tính những kết quả thống kê và kiểm tra

- dự báo : Ngoại suy thế nào

Mô hình hồi qui bội đối với tổng thể

Mô hình hai biến

Mô hình hồi qui bội đối với một mẫu

Mô hình hai biến

Y Đáp số

Phân tích hồi quy

 Phương pháp được sử dụng nhiều nhất trong

quản trị, khoa học xã hội

 Cái gì giải thích cái gì? Như thế nào? Bao

nhiêu?

Hồi quy tổng thể (tt)

 εt là phần ngẫu nhiên không quan sát được và là

sai biệt giữa Y và β1+ β2Xt Nó có thể là:

- Biến bỏ sót,

- Phi tuyến tính,

- Sai số đo lường,

- Những ảnh hưởng không thể dự báo.

Hồi quy mẫu

 Trong đó và là ước lượng của

β1’ β2.

i i

Hồi quy mẫu

β _mu1+ β _mu2Xt, hồi quy mẫu

β_mu1+β_mu2Xt=E(Yt|Xt)

β1+ β 2Xt, hồi quy tổng thể

εt

et

β _mu1+ β _mu2Xt,

Phân tích hồi quy

[mô hình kinh doanh ]

Giá cả = ƒ (SQFT, YEAR, POOL…)

[mô hình kinh tế lượng]

Giá cả = β1+ β2SQFT + β3YEAR + β4POOL + ε

tham số (hệ số): β1, β2, β3 ,β4

sai số: ε

→ Bắt đầu các khái niệm.

 Biến Y và X và sai sô có thể có chỉ số (gắn với mỗi quan sát) nhưng chỉ số có thể bỏ qua cho đơn giản.

yi= β1 + β2x2i + εi

cấu trúc hợp lý

X 2, X 3, )

Như vậy, biến độc lập giải thích biến phụ thuộc, nhưng không ngược lại.

 Có thể nói đó là biến giải thích, biến dự đoán, biến ngoại suy

 Nhân tố ngẫu nhiên, sai số là cần thiết vì

y trong tập dữ liệu có thể được viết như sau:

β1_mu và β2_mu được tính từ mẫu ước lượng.

Giả thiết cổ điển

 nếu không, mô hình phi tuyến không thể giải

quyết mô hình

II Trung bình Zero: E( εi) = 0

 nếu không, mô hình sẽ không chính xác

III Không có tương quan giữa sai số và biến độc

lập: Cov( xi, εi) = 0

 nếu không, tồn tại phương trình đồng thời

• nếu không, sử dụng phương pháp GLS (Bài sau)

VI Sai số phân phối chuẩn

• nếu không, sai số tuân theo phân phối không chuẩn vaì

 Ví dụ

“Quảng cáo có tác động đến doanh thu như thế nào?”

biến phụ thuộc là gì?

biến độc lập là gì?

x & y trong bộ dữ liệu mẫu.

 Để phân tích hồi quy, nhà phân tích cần phải tìm

thấy đường thẳng phù hợp, tốt nhất so với dữ liệu.

 Đó chính là xác định con đường thẳng biểu thị

trung bình của x & y trong bộ dữ liệu

đường thẳng hiện nay có thể được viết là

y_mu = β1_mu + β2_mu * x2

ở đây β1_mu là hằng số

của đường thẳng & β2_mu là độ dốc.

Tương ứng với β1_mu và β2_mu đã cho sẽ có

y_mu = 0.65 + 1.58x2.

đường thẳng hiện nay có thể được viết là

y_mu = β1_mu + β2_mu * x2

ở đây β1_mu là hằng số

của đường thẳng & β2_mu là độ dốc.

Tương ứng với β1_mu và β2_mu đã cho sẽ có

y_mu = 0.65 + 1.58x2.

đường thẳng hiện nay có thể được viết là

y_mu = β1_mu + β2_mu * x2

ở đây β1_mu là hằng số

của đường thẳng & β2_mu là độ dốc.

Tương ứng với β1_mu và β2_mu đã cho sẽ có

y_mu = 0.65 + 1.58x2.

 a và b là (không biết) hệ số hồi quy

 nếu b > 0, thì x tăng, y cũng tăng

 nếu b < 0, thì x tăng, y giảm

 giá trị ước lượng có thể là b1_mu = 0.65 và b2_mu

= 1.58: giá trị 0.65 và 1.58 là hệ số hồi quy ước

lượng

 0.65 + 1.58x2 là đường thẳng hồi quy ước lượng

b2_mu > 0 (x tăng, y cũng tăng.)

2 Thu nhập sẽ tăng thế nào Nếu tăng quảng cáo $1,000, 000?

Thu nhập sẽ tăng $1,580,000 vì b2_mu = 1.58.

3 Thu nhập sẽ tăng thế nào Nếu tăng quảng cáo$8,000,000 ?

Định nghĩa

hàm hồi quy ngẫu nhiên sai s ố

giá trị dự báo, hồi quy mẫu

hệ số ước lượng ei số dư

y = β1 + β2 2 + ε

i i

e x

y = β ˆ + β ˆ + = ˆ +