1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Bài giảng kinh thế lượng

20 230 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 20
Dung lượng 268,45 KB

Nội dung

HTTP://SINHVIENNGANHANG.COM ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ ChÍ MINH KHOA GIÁO DỤC CƠ BẢN BỘ MÔN KINH TẾ BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNG Biên soạn: Lê Tấn Luật -2004HTTP://SINHVIENNGANHANG.COM MỤC LỤC CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1.Kinh tế lượng gì? Trang 3 1.2.Phương pháp luận Kinh tế lượng 1.3.Những câu hỏi đặt cho nhà kinh tế lượng 1.4.Dữ liệu cho nghiên cứu kinh tế lượng 1.5.Vai trò máy vi tính phầm mềm chuyên dụng CHƯƠNG ÔN TẬP VỀ XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ 2.1.Xác suất 11 2.2.Thống kê mô tả 23 2.3.Thống kê suy diễn-Vấn đề ước lượng 25 2.4.Thống kê suy diễn - Kiểm định giả thiết thống kê 30 CHƯƠNG HỒI QUY HAI BIẾN 3.1.Giới thiệu 39 3.2.Hàm hồi quy tổng thể hồi quy mẫu 41 3.3.Ước lượng hệ số mô hình hồi quy theo phương pháp OLS 44 3.4.Khoảng tin cậy kiểm định giả thiết hệ số hồi quy 48 3.5.Định lý Gauss-Markov 52 3.6.Độ thích hợp hàm hồi quy – R2 52 3.7.Dự báo mô hình hồi quy hai biến 54 3.8.Ý nghĩa hồi quy tuyến tính số dạng hàm thường sử dụng 56 CHƯƠNG MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI 4.1 Xây dựng mô hình 60 4.2.Ước lượng tham số mô hình hồi quy bội 61 4.3 R R hiệu chỉnh 64 4.4 Kiểm định mức ý nghĩa chung mô hình 64 BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 4.5 Quan hệ R2 F 65 4.6 Ước lượng khoảng kiểm định giả thiết thống kê cho hệ số hồi quy 4.7 Biến phân loại (Biến giả-Dummy variable) CHƯƠNG 65 66 GIỚI THIỆU MỘT SỐ VẤN ĐỀ LIÊN QUAN ĐẾN MÔ HÌNH HỒI QUY 5.1 Đa cộng tuyến 72 5.2 Phương sai sai số thay đổi 74 5.3 Tự tương quan (tương quan chuỗi) 80 5.4 Lựa chọn mô hình 81 CHƯƠNG DỰ BÁO VỚI MÔ HÌNH HỒI QUY 6.1 Dự báo với mô hình hồi quy đơn giản 84 6.2 Tính chất trễ liệu chuỗi thời gian hệ đến mô hình 84 6.3 Mô hình tự hồi quy 85 6.4 Mô hình có độ trễ phân phối 85 6.5 Ước lượng mô hình tự hồi quy 6.6 Phát tự tương quan mô hình tự hồi quy CHƯƠNG 88 88 CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO MĂNG TÍNH THỐNG KÊ 7.1 Các thành phần liệu chuỗi thời gian 90 7.2 Dự báo theo xu hướng dài hạn 7.3 Một số kỹ thuật dự báo đơn giản 92 93 7.4 Tiêu chuẩn đánh giá mô hình dự báo 94 7.5 Một ví dụ số 95 7.6 Giới thiệu mô hình ARIMA 96 Các bảng tra Z, t , F χ 101 Tài liệu tham khảo 105 BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Kinh tế lượng gì? Thuật ngữ tiếng Anh “Econometrics” có nghĩa đo lường kinh tế1 Thật phạm vi kinh tế lượng rộng đo lường kinh tế Chúng ta th ều qua m ột đ ịnh nghĩa kinh tế lượng sau: “Không giống thống kê kinh tế có nội dung số liệu thống kê, kinh tế lượng môn độc lập với kết hợp lý thuyết kinh tế, công cụ toán h ọc phương pháp luận thống kê Nói rộng hơn, kinh tế lượng liên quan đến: (1) Ước lượng quan hệ kinh tế, (2) Kiểm chứng lý thuyết kinh tế liệu th ực t ế ki ểm định giả thiết kinh tế học hành vi, (3) Dự báo hành vi biến số kinh tế.”2 Sau số ví dụ ứng dụng kinh tế lượng Ước lượng quan hệ kinh tế (1) Đo lường mức độ tác động việc hạ lãi suất lên tăng trưởng kinh tế (2) Ước lượng nhu cầu mặt hàng cụ thể, ví dụ nhu cầu xe h t ại th ị trường Việt Nam (3) Phân tích tác động quảng cáo khuyến lên doanh số công ty Kiểm định giả thiết (1) Kiểm định giả thiết tác động chương trình khuyến nông làm tăng suất lúa (2) Kiểm chứng nhận định độ co dãn theo giá cầu cá basa d ạng fillet th ị trường nội địa (3) Có phân biệt đối xử mức lương nam nữ hay không? Dự báo (1) Doanh nghiệp dự báo doanh thu, chi phí sản xuất, lợi nhuận, nhu cầu tồn kho… (2) Chính phủ dự báo mức thâm hụt ngân sách, thâm hụt thương mại, lạm phát… (3) Dự báo số VN Index giá loại cổ phiếu cụ thể REE A.Koutsoyiannis, Theory of Econometrics-Second Edition, ELBS with Macmillan-1996, trang Ramu Ramanathan, Introductory Econometrics with Applications, Harcourt College Publishers-2002, trang BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 1.2 Phương pháp luận kinh tế lượng Theo phương pháp luận truyền thống, gọi phương pháp luận c ổ ển, m ột nghiên cứu sử dụng kinh tế lượng bao gồm bước sau3: (1) Phát biểu lý thuyết giả thiết (2) Xác định đặc trưng mô hình toán kinh tế cho lý thuyết giả thiết (3) Xác định đặc trưng mô hình kinh tế lượng cho lý thuyết giả thiết (4) Thu thập liệu (5) Ước lượng tham số mô hình kinh tế lượng (6) Kiểm định giả thiết (7) Diễn giải kết (8) Dự báo sử dụng mô hình để định sách Lý thuyết giả thiết Lập mô hình toán kinh tế Lập mô hình kinh tế lượng Thu thập số liệu Ước lượng thông số Kiểm định giả thiết Xây dựng lại mô hình Diễn dịch kết Quyết định sách Dự báo Theo Ramu Ramanathan, Introductory Econometrics with Applications, Harcourt College Publishers-2002 BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 Hình 1.1 Phương pháp luận kinh tế lượng Ví dụ 1: Các bước tiến hành nghiên cứu vấn đề kinh tế sử dụng kinh t ế l ượng v ới đề tài nghiên cứu xu hướng tiêu dùng biên kinh tế Việt Nam (1) Phát biểu lý thuyết giả thiết Keynes cho rằng: Qui luật tâm lý sở đàn ông (đàn bà) muốn, m ột qui t ắc v ề trung bình, tăng tiêu dùng họ thu nhập họ tăng lên, không nhi ều gia tăng thu nhập họ.4 Vậy Keynes cho xu hướng tiêu dùng biên(marginal propensity to consumeMPC), tức tiêu dùng tăng lên thu nhập tăng đ ơn v ị ti ền t ệ l ớn h ơn nh ưng nh ỏ (2) Xây dựng mô hình toán cho lý thuyết giả thiết Dạng hàm đơn giản thể ý tưởng Keynes dạng hàm tuyến tính TD = β1 + β GNP (1.1) Trong : < β < Biểu diển dạng đồ thị dạng hàm sau: TD β2=MPC β1 GNP β1 : Tung độ gốc β2: Độ dốc TD : Biến phụ thuộc hay biến giải thích GNP: Biến độc lập hay biến giải thích John Maynard Keynes, 1936, theo D.N.Gujarati, Basic Economics, 3rd , 1995, trang BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 Hình Hàm tiêu dùng theo thu nhập (3) Xây dựng mô hình kinh tế lượng Mô hình toán với dạng hàm (1.1) thể mối quan hệ tất định(deterministic relationship) tiêu dùng thu nhập quan hệ bi ến s ố kinh t ế thường mang tính không xác Để biểu diển mối quan hệ không xác gi ữa tiêu dùng thu nhập đưa vào thành phần sai số: TD = β1 + β GNP + ε (1.2) Trong ε sai số, ε biến ngẫu nhiên đại diện cho nhân tố khác tác động lên tiêu dùng mà chưa đưa vào mô hình Phương trình (1.2) mô hình kinh tế lượng Mô hình đ ược gọi mô hình hồi quy tuyến tính Hồi quy tuyến tính nội dung học phần (4) Thu thập số liệu Số liệu tiêu dùng thu nhập n ền kinh tế Vi ệt Nam t 1986 đ ến 1998 tính theo đơn vị tiền tệ hành sau: Năm 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Tiêu dùng TD, đồng hành 526.442.004.480 2.530.537.897.984 13.285.535.514.624 26.849.899.970.560 39.446.699.311.104 64.036.997.693.440 88.203.000.283.136 114.704.005.464.064 139.822.006.009.856 186.418.693.406.720 222.439.040.614.400 250.394.999.521.280 284.492.996.542.464 Tổng thu nhập GNP, đồng hành 553.099.984.896 2.667.299.995.648 14.331.699.789.824 28.092.999.401.472 41.954.997.960.704 76.707.000.221.696 110.535.001.505.792 136.571.000.979.456 170.258.006.540.288 222.839.999.299.584 258.609.007.034.368 313.623.008.247.808 361.468.004.401.152 Hệ số khử lạm phát 2,302 10,717 54,772 100 142,095 245,18 325,189 371,774 425,837 508,802 540,029 605,557 659,676 Bảng 1.1 Số liệu tổng tiêu dùng GNP Việt Nam Nguồn : World Development Indicator CD-ROM 2000, WorldBank TD: Tổng tiêu dùng kinh tế Việt Nam, đồng hành GNP: Thu nhập quốc nội Việt Nam, đồng hành Do thời kỳ khảo sát có lạm phát cao nên c ần chuyển dạng s ố liệu tiêu dùng thu nhập thực với năm gốc 1989 BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 Năm 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Tiêu dùng Tổng thu nhập TD, đồng-giá cố định 1989 GNP, đồng-giá cố định 1989 22.868.960.302.145 24.026.999.156.721 23.611.903.339.515 24.888.000.975.960 24.255.972.171.640 26.165.999.171.928 26.849.899.970.560 28.092.999.401.472 27.760.775.225.362 29.526.000.611.153 26.118.365.110.163 31.285.998.882.813 27.123.609.120.801 33.990.999.913.679 30.853.195.807.667 36.735.001.692.581 32.834.660.781.138 39.982.003.187.889 36.638.754.378.646 43.797.002.601.354 41.190.217.461.479 47.888.002.069.333 41.349.567.191.335 51.790.873.128.795 43.126.144.904.439 54.794.746.182.076 Bảng 1.2 Tiêu dùng thu nhập Việt Nam, giá cố định 1989 (5) Ước lượng mô hình (Ước lượng hệ số mô hình) Sử dụng phương pháp tổng bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least Squares)5 thu kết hồi quy sau: TD = 6.375.007.667 + 0,680GNP t [4,77] [19,23] R2 = 0,97 Ước lượng cho hệ số β1 βˆ = 6.375.007.667 Ước lượng cho hệ số β2 βˆ = 0,68 Xu hướng tiêu dùng biên kinh tế Việt Nam MPC = 0,68 (6) Kiểm định giả thiết thống kê Trị số xu hướng tiêu dùng biên tính toán MPC = 0,68 theo phát biểu Keynes Tuy nhiên cần xác định MPC tính toán nh có l ớn nhỏ với ý nghĩa thống kê hay không Phép kiểm định đ ược trình bày chương (7) Diễn giải kết Dựa theo ý nghĩa kinh tế MPC di ễn gi ải k ết qu ả h ồi quy nh sau: Sẽ giới thiệu chương BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 Tiêu dùng tăng 0,68 ngàn tỷ đồng GNP tăng ngàn tỷ đồng (8) Sử dụng kết hồi quy Dựa vào kết hồi quy dự báo phân tích tác động sách Ví dụ dự báo GNP Việt Nam năm 2004 dự báo tiêu dùng Việt Nam năm 2004 Ngoài bi ết MPC ước lượng số nhân kinh tế theo lý thuyết kinh tế vĩ mô sau: M = 1/(1-MPC) = 1/(1-0,68) = 3,125 Vậy kết hồi quy hữu ích cho phân tích sách đ ầu t ư, sách kích cầu… 1.3 Những câu hỏi đặt cho nhà kinh tế lượng Mô hình có ý nghĩa kinh tế không? Dữ liệu có đáng tin cậy không? Phương pháp ước lượng có phù hợp không? Kết thu so với kết từ mô hình khác hay phương pháp khác nào? 1.4 Dữ liệu cho nghiên cứu kinh tế lượng Có ba dạng liệu kinh tế bản: liệu chéo, liệu chuỗi thời gian d ữ liệu bảng Dữ liệu chéo bao gồm quan sát cho nhiều đơn vị kinh tế thời điểm cho trước Các đơn vị kinh tế bao gồm các nhân, hộ gia đình, công ty, t ỉnh thành, quốc gia… Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm quan sát đơn vị kinh tế cho trước nhiều thời điểm Ví dụ ta quan sát doanh thu, chi phí quảng cáo, m ức l ương nhân viên, tốc độ đổi công nghệ… công ty khoảng thời gian 1990 đến 2002 Dữ liệu bảng kết hợp liệu chéo liệu chuỗi thời gian Ví d ụ với biến số công ty ví dụ trên, thu thập số li ệu c nhi ều công ty khoảng thời gian Biến rời rạc hay liên tục Biến rời rạc biến có tập hợp kết đếm được.Ví dụ biến Quy mô hộ gia đình ví dụ mục 1.2 biến rời rạc Biến liên tục biến nhận kết số vô hạn kết Ví dụ lượng lượng mưa năm địa điểm BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 Dữ liệu thu thập từ thí nghiệm có kiểm soát, nói cách khác thay đổi biến số điều kiện biến số khác giữ không đổi Đây cách bố trí thí nghiệm nông học, y khoa số ngành khoa học tự nhiên Đối với kinh tế học nói riêng khoa học xã hội nói chung, r ất khó b ố trí thí nghiệm có kiểm soát, thực dường tất thứ thay đổi nên quan sát hay điều tra để thu thập liệu 1.5 Vai trò máy vi tính phầm mềm chuyên dụng Vì kinh tế lượng liên quan đến việc xử lý m ột khối lượng số li ệu r ất l ớn nên cần dến trợ giúp máy vi tính chương trình hỗ trợ tính toán kinh tế lượng Hiện có nhiều phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng ho ặc hỗ trợ xử lý kinh tế lượng Excel Nói chung phần mềm bảng tính(spreadsheet) có số chức tính toán kinh tế lượng Phần mềm bảng tính thông dụng hi ện Excel n ằm Office hãng Microsoft Do tính thông dụng Excel nên m ặc dù có m ột s ố h ạn chế việc ứng dụng tính toán kinh tế lượng, giáo trình có sử dụng Excel tính toán ví dụ minh hoạ hướng dẫn giải tập Phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng Hướng đến việc ứng dụng mô hình kinh tế lượng ki ểm đ ịnh gi ả thi ết cách nhanh chóng hiệu phải quen thuộc với m ột ph ần m ềm chuyên dùng cho kinh tế lượng Hiện có nhiều phần mềm kinh tế lượng như: Phần mềm Công ty phát triển AREMOS/PC Wharton Econometric Forcasting Associate BASSTAL BASS Institute Inc BMDP/PC BMDP Statistics Software Inc DATA-FIT Oxford Electronic Publishing ECONOMIST WORKSTATION Data Resources, MC Graw-Hill ESP Economic Software Package ET New York University EVIEWS Quantitative Micro Software GAUSS Aptech System Inc LIMDEP New York University BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 10 MATLAB MathWorks Inc PC-TSP TSP International P-STAT P-Stat Inc SAS/STAT VAR Econometrics SCA SYSTEM SAS Institute Inc SHAZAM University of British Columbia SORITEC The Soritec Group Inc SPSS SPSS Inc STATPRO Penton Sofware Inc Trong số có hai phần mềm sử dụng tương đối phổ biến trường đại học viện nghiên cứu Việt Nam SPSS EVIEWS SPSS r ất phù h ợp cho nghiên cứu thống kê tương đối thuận ti ện cho tính toán kinh t ế l ượng EVIEWS thiết kế chuyên cho phân tích kinh tế lượng BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 11 CHƯƠNG ÔN TẬP VỀ XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ Biến ngẫu nhiên Một biến mà giá trị xác định phép thử ngẫu nhiên đ ược gọi biến ngẫu nhiên Nói cách khác ta chưa thể xác định giá tr ị c bi ến ngẫu nhiên phép thử chưa diễn Biến ngẫu nhiên ký hiệu ký tự hoa X, Y, Z… Các giá trị biến ngẫu nhiên tương ứng biểu thị ký tự thường x, y, z… Biến ngẫu nhiên rời rạc hay liên tục Một bi ến ngẫu nhiên r ời r ạc nh ận số hữu hạn(hoặc vô hạn đếm được) giá trị Một biến ngẫu nhiên liên t ục nh ận vô số giá trị khoảng giá trị Ví dụ 2.1 Gọi X số chấm xuất tung súc sắc (xí ngầu) X m ột biến ngẫu nhiên rời rạc nhận kết 1,2,3,4,5 Ví dụ 2.2 Gọi Y chiều cao người chọn ngẫu nhiên nhóm người Y biến ngẫu nhiên có nh ận đ ược sau đo đ ạc chiều cao người Trên người cụ thể đo chiều cao 167 cm Con số tạo cho cảm giác chiều cao biến ngẫu nhiên rời rạc, nh ưng thế, Y thực nhận giá trị kho ảng cho tr ước thí dụ từ 160 cm đến 170 cm tuỳ thuộc vào độ xác c phép đo Y m ột bi ến ngẫu nhiên liên tục 2.1 Xác suất 2.1.1 Xác suất biến ngẫu nhiên nhận giá trị cụ thể Chúng ta thường quan tâm đến xác suất biến ngẫu nhiên nhận giá tr ị xác định Ví dụ ta tung súc sắc ta muốn biết xác suất xuất Xi = Do súc sắc có mặt gian lận kh ả xu ất hi ện c m ỗi mặt nên suy xác suất để X= là: P(X=4) = 1/6 Nguyên tắc lý không đầy đủ(the principle of insufficient reason): Nếu có K kết có khả xảy xác suất xảy kết 1/K Không gian mẫu: Một không gian mẫu tập hợp tất khả xảy phép thử, ký hiệu cho không gian mẫu S Mỗi khả xảy điểm mẫu Biến cố : Biến cố tập không gian mẫu Ví dụ 2.3 Gọi Z tổng số điểm phép thử tung hai súc sắc Không gian mẫu S = {2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12} BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 12 A = {7;11} Tổng số điểm 11 B = {2;3;12} Tổng số điểm hoặc 12 C = {4;5;6;8;9;10} D = {4;5;6;7} Là biến cố Hợp biến cố E = A B = A ∪ B = {2;3;7;11;12} Giao biến cố: F = C D = C ∩ D = {4;5;6} Các tính chất xác suất P(S) =1 ≤ P( A ) ≤ P( E) = P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B) Tần suất Khảo sát biến X số điểm tung súc sắc Giả sử tung n lần số lần xuất giá trị xi ni Tần suất xuất kết xi fi = ni n Nếu số phép thử đủ lớn tần suất xuất xi tiến đến xác suất xuất xi Định nghĩa xác suất Xác suất biến X nhận giá trị xi ni n →∞ n P( X = xi) = lim 2.1.2 Hàm mật độ xác suất (phân phối xác suất) Hàm mật độ xác suất-Biến ngẫu nhiên rời rạc X nhận giá trị xi riêng rẽ x1, x2,…, xn Hàm số f(x) = P(X=xi) , với i = 1;2; ;n =0 , với x ≠ xi BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 13 giá gọi hàm mật độ xác suất rời rạc X P(X=xi) xác su ất bi ến X nhận trị xi Xét biến ngẫu nhiên X số điểm phép thử tung m ột súc s ắc Hàm m ật độ xác suất biểu diễn dạng bảng sau X P(X=x ) 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 Bảng 2.1 Mật độ xác suất biến ngẫu nhiên rời rạc X Xét biến Z tổng số điểm phép thử tung súc sắc Hàm m ật đ ộ xác su ất biểu diễn dạng bảng sau z P(Z=z) 1/36 10 11 12 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36 5/36 4/36 3/36 2/36 1/36 Bảng 2.2 Mật độ xác suất biến ngẫu nhiên rời rạc Z 7/36 1/6 5/36 1/9 1/12 1/18 1/36 10 11 12 Hình 2.1 Biểu đồ tần suất biến ngẫu nhiên Z Hàm mật độ xác suất(pdf)-Biến ngẫu nhiên liên tục Ví dụ 2.4 Chúng ta xét biến R số xuất bấm nút Rand máy tính cầm tay dạng tiêu biểu Casio fx-500 R biến ngẫu nhiên liên tục nh ận giá tr ị b ất kỳ từ đến Các nhà sản xuất máy tính cam kết khả xảy m ột giá tr ị c ụ thể Chúng ta có dạng phân phối xác suất có mật độ xác suất Hàm mật độ xác suất định nghĩa sau: BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 f(r) = U−L 14 Với L : Giá trị thấp phân phối U: Giá trị cao phân phối 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,2 Hình 2.2 Hàm mật độ xác suất R Xác suất để R rơi vào khoảng (a; b) P(a [...]... phổ biến ở các trường đại học và viện nghiên cứu ở Việt Nam là SPSS và EVIEWS SPSS r ất phù h ợp cho nghiên cứu thống kê và cũng tương đối thuận ti ện cho tính toán kinh t ế l ượng trong khi EVIEWS được thiết kế chuyên cho phân tích kinh tế lượng BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005 11 CHƯƠNG 2 ÔN TẬP VỀ XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ Biến ngẫu nhiên Một biến mà giá trị của nó được xác... ận đ ược sau khi đo đ ạc chiều cao của người đó Trên một người cụ thể chúng ta đo được chiều cao 167 cm Con số này tạo cho chúng ta cảm giác chiều cao là một biến ngẫu nhiên rời rạc, nh ưng không phải thế, Y thực sự có thể nhận được bất cứ giá trị nào trong kho ảng cho tr ước thí dụ từ 160 cm đến 170 cm tuỳ thuộc vào độ chính xác c ủa phép đo Y là m ột bi ến ngẫu nhiên liên tục 2.1 Xác suất 2.1.1 Xác

Ngày đăng: 16/08/2016, 17:55

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w