Vai trò của độ trễ trong kinh tế học β0 là số nhân ngắn hạn short-run multiplier β0 + β1+ … là số nhân tức thời intermediate multiplier là số nhân dài hạn hay số nhân tổng.. đượ
Trang 1MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG ĐỘNG:
MÔ HÌNH TỰ HỒI QUI VÀ MÔ HÌNH
PHÂN PHỐI TRỄ
Đinh Công Khải Tháng 05/2012
GIỚI THIỆU CÁC MÔ HÌNH
KINH TẾ LƯỢNG ĐỘNG
Mô hình tự hồi qui
Mô hình phân phối trễ
t t
t t
t t
t
Trang 2
Vai trò của độ trễ trong kinh tế học
β0 là số nhân ngắn hạn (short-run multiplier)
β0 + β1+ … là số nhân tức thời (intermediate multiplier)
là số nhân dài hạn hay số nhân tổng
được gọi là βi chuẩn hóa
t k t k t
t
k
0
i
i
*
Vai trò của độ trễ (tt)
20 0
i m i
R
Trang 3Lý do của độ trễ
Lý do tâm lý
Lý do công nghệ
Lý do thể chế
Cách tiếp cận Koyck của mô hình
phân phối trễ (1)
Giả sử β k = β 0 λ k với k=0, 1, 2, …, và 0 < λ < 1 (tỷ lệ giảm)
Thay β k vào (1) ta được
Y t = α + β 0 X t + β 0 λ X t-1 + β 0 λ 2 X t-2 + … + u t
λY t-1 = λα + λ β 0 X t-1 + β 0 λ 2 X t-2 + β 0 λ 3 X t-3 + … + λu t-1
Y – λY = α(1 – λ) + β X + (u – λu )
t k t k t
t
Trang 4Mô hình điều chỉnh kỳ vọng
(Adaptive Expectation Model)
trong đó Y = cầu tiền (số dư tiền thực)
X*= lãi suất dài hạn kỳ vọng (không quan sát được)
Giả sử 0<γ≤1 hệ số kỳ vọng
t t
1
)
* 1
*
t t t
t X X X
* 1
*
) 1
t X X
Mô hình điều chỉnh kỳ vọng (tt)
Y t = β 0 + β 1 [X t + (1 – )X* t-1 ]+ u t
Y t = β 0 + β 1 X t + β 1 (1 – ) X* t-1 + u t
Y t = β 0 + β 1 X t + (1 – )Y t-1 + u t – (1 – )u t-1
Y t = β 0 + β 1 X t + (1 – )Y t-1 + v t
trong đó v t = u t – (1 – )u t-1
Trang 5Mô hình điều chỉnh riêng phần
(Partial Adjustment Model)
trong đó Y* = trữ lượng vốn mong ước (không quan sát được)
X = giá trị sản lượng
Giả sử 0<δ≤1 (hệ số điều chỉnh)
t t
Y* 0 1
t t
t t
t Y Y Y I
Y 1 ( * 1)
1
*
) 1
t Y Y
Mô hình điều chỉnh riêng phần(tt)
Y t = δ (β 0 + β 1 X t + u t ) + (1 – δ)Y t-1
Y t = δβ 0 + δβ 1 X t + (1 – δ)Y t-1 + δu t
Trang 6Ước lượng các mô hình tự hồi qui
Koyck:
Y t = α(1 – λ) + β 0 X t + λY t-1 + (u t – λu t-1 )
Kỳ vọng điều chỉnh:
Y t = β 0 + β 1 X t + (1 – )Y t-1 + [u t – (1 – )u t-1 ]
Điều chỉnh riêng phần:
Y t = δβ 0 + δβ 1 X t + (1 – δ)Y t-1 + δu t
Ước lượng các mô hình tự hồi qui
Có 2 vấn đề ước lượng cần xem xét
Sự hiện diện biến giải thích ngẫu nhiên ước lượng bị chệch và
không nhất quán
Mô hình Koyck: Cov (Y t , u t – λu t-1 ) = -λσ 2
Có khả năng có tương quan chuỗi
Mô hình Koyck: E(v t ,v t-1 ) = -λσ 2
Trang 7Phương pháp biến công cụ (IV)
IV nhằm khắc phục vấn đề biến giải thích ngẫu nhiên (Yt-1)
Tìm một biến đại diện Z có tương quan chặt với Yt-1 nhưng
không có tương quan với vt
Liviantan đề xuất sử dụng Xt-1 làm biến công cụ
Kiểm định tính tự tương quan
trong mô hình tự hồi qui
Kiểm định Durbin h (H0: Không có tương quan chuỗi)
h ~ N(0,1)
Kiểm định Breusche-Godfrey (kiểm định nân tử Lagrance)
2 1
ˆ
)]
ˆ [var(
1
ˆ
2
d n
n h
Trang 8Phân phối trễ Almon (đa thức)
2 2
i
3 3
2 2
0 a i a i a i
Phân phối trễ Almon (tt)
Nếu
k
i i t i t t
t k t k t
t t
u X
Y
u X
X X
Y
0
1 1
2 2
i
Trang 9Phân phối trễ Almon (tt)
t t t
t t
k
t
k
t
k
t
t k
k
k
t
t i t k
i t
u Z a Z a Z a
Y
X i Z
iX Z
X Z
u X i a
iX a
X a
Y
u X i a i a a Y
2 2 1 1 0 0 0
2 2
0 1
0 0
0
2 2
0 1 0
0
2 2 1
Chú ý: Xác định độ trễ k và bậc m dựa trên AIC và SIC
Kiểm định nhân quả Granger
GDP → M hay M → GDP?
Ước lượng cặp phương trình
Xác định độ trễ dựa trên AIC và SIC
t n
i
n
j j t j i
t i t
t n
i
n
j j t j i
t i t
u GDP
M M
u GDP
M GDP
2
1
Trang 10Kiểm định nhân quả Granger
Có tính nhân quả một chiều M → GDP khi các αi ≠ 0 có ý
nghĩa thống kê, nhưng các δi không có ý nghĩa thống kê
Có tính nhân quả một chiều GDP → M khi các αi không có ý
nghĩa thống kê, nhưng các δi ≠ 0 có ý nghĩa thống kê
Có tính nhân quả song phương nếu αi và δi ≠ 0 và có ý nghĩa
thống kê
GDP và M độc lập nếu các hệ số ước lượng trên không có ý
nghĩa thống kê
Kiểm định nhân quả Granger
Các bước thực hiện kiểm định M → GDP
Hồi qui GDP theo các số hạng trễ của nó, thu được RSSR
Hồi qui GDP bao gồm cả các số hạng trễ của M, thu RSSU
Dùng kiểm định F kiểm định giả thuyết H0: α1 =…= αn = 0
Nếu chúng ta bác bỏ H0 thì M → GDP
Lặp lại các bước tương tự để kiểm định GDP → M?