Chuyên đề Phương pháp nghiên cứu trong kinh tế – tài chính

CHUYÊN ĐỀ 6 Phương pháp nghiên cứu trong kinh tế – tài chính ThS.. CÁC LOẠI DỮ LIỆU - Chuỗi thời gian time series data - Chéo cross sectional data - Bảng panel data - Đơn b

CHUYÊN ĐỀ 6

Phương pháp nghiên cứu

trong kinh tế – tài chính

ThS Nguyễn Đình Thiên Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế – Tài chính

NỘI DUNG

- Thu thập số liệu

- Xử lý số số liệu

- Chọn lựa mô hình

- Kiểm định mô hình

- Giải thích kết quả

THU THẬP DỮ LIỆU

- World bank, IMF, ADB, OECD…

- Thomson Reuters, Bloomberg, Yahoo

Finance…

- Tổng cục thống kê, Ngân hàng Nhà

nước…

- Website tài chính, trang chuyên ngành

- Báo cáo chuyên ngành

CÁC LOẠI DỮ LIỆU

- Chuỗi thời gian (time series data)

- Chéo (cross sectional data)

- Bảng (panel data)

- Đơn biến (Univariate)

- Đa biến (Multivariate)

- Rời rạc (Discrete)

- Liên tục (Continuous)

XỬ LÝ DỮ LIỆU

KHAI PHÁ DỮ LIỆU

- Tính toán giá trị thống kê: min, max,

mean, median, standard deviation

- Sắp xếp (Sort)

- Vẽ biểu đồ: histogram, boxplot, scatter

plot

KHAI PHÁ DỮ LIỆU

PHÂN PHỐI CỦA DỮ LIỆU

DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN

Các kiểm định cần có:

- Tính dừng (Stationary): ACF, PACF, KPSS Không dừng thì chuyển đổi dữ liệu:

Sai phân bậc 1: wt = Yt - Yt-1

Sai phân bậc 2: wt2 = wt − wt − 1

- Độ trễ (lag)

- Đồng tích hợp (Cointegration)

DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN

TÍNH DỪNG

ĐỒNG TÍCH HỢP

Mô hình đơn biến (Univariate)

- AR, MA, ARIMA, ARFIMA

- ARCH, GARCH

Mô hình đa biến (Multivariate)

- VAR, VARMA, seasonal VARMA

- ECM, VECM

Kiểm định tác động nhân quả: Granger

MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN

DỮ LIỆU CHÉO

VIE 42 27 34 17 THA 46 39 28 33 SIN 40 24 78 24 IND 49 30 32 33 MAL 35 31 19 62

LAO 22 25 30 50 BRU 87 38 42 41 PLP 47 39 34 17

Mô hình OLS

DỮ LIỆU BẢNG

TRÌNH TỰ THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)

Ma trận tương quan (Correlation Matrix)

Kiểm định đa cộng tuyến (VIF)

Chọn lựa biến (Variables Selection)

Chọn lựa mô hình (Model Selection)

Kiểm định mô hình

Giải thích kết quả (Result Explanation)

THỐNG KÊ MÔ TẢ

MA TRẬN TƯƠNG QUAN

KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN

Khi có bất kỳ cặp biến nào có giá trị VIF >

10 thì cặp biến đó có hiện tượng đa cộng tuyến

 Hồi quy giả

 Loại bỏ bớt 1 trong 2 biến

 Biến nào trong mô hình có kết quả tốt

hơn thì chọn

CHỌN LỰA MÔ HÌNH

- Tiết kiệm: Mô hình đơn giản nhưng phải

chứa các biến chủ yếu ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nhằm giải thích bản chất của vấn đề nghiên cứu

- Tính đồng nhất: các tham số ước lượng

phải duy nhất

-Tính thích hợp (R2): Mô hình có R2 ( hoặc càng gần 1 được coi càng thích hợp

- Tính bền vững về mặt lý thuyết: mô

hình phải phù hợp với lý thuyết nền tảng

- Khả năng dự báo cao

R2 đo lường % biến động của Y được giải thích bởi các Xi trong mô hình

R2 càng gần 1, mô hình càng phù hợp

Lưu ý:

- Nó chỉ đo lường sự phù hợp “trong mẫu”

- Khi so sánh R2 giữa các mô hình khác nhau, các biến phụ thuộc phải giống nhau

- R2 không giảm khi tăng thêm biến độc

lập

TIÊU CHUẨN R2

SAI LẦM KHI CHỌN MÔ HÌNH

hậu quả như

i Các tham số ước lượng sẽ bị chệch và

SAI LẦM KHI CHỌN MÔ HÌNH

•Lựa chọn mô hình không chính xác:

i Ước lượng chệch các hệ số hồi quy,

thậm chí dấu của hệ số hồi quy có thể sai

ii Có ít hệ số hồi quy ước lượng được có ý

nghĩa thống kê

iii R 2 không cao

iv Phần dư các quan sát lớn và biểu thị sự

biến thiên có tính hệ thống

SAI LẦM KHI CHỌN MÔ HÌNH

1 Xác định số biến độc lập: có hai hướng tiếp cận:

Từ đơn giản đến tổng quát: thêm từng biến vào mô hình

Từ tổng quát đến đơn giản: loại từng biến khỏi mô hình

2 Kiểm định mô hình có vi phạm giả thiết như đa

cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan Nếu

mô hình vi phạm thì cần có biện pháp khắc phục

3 Chọn dạng hàm; dựa vào lý thuyết kinh tế, nghiên

cứu thực nghiệm

4 Sử dụng các tiêu chuẩn thông dụng để chọn mô

hình

CÁC MÔ HÌNH THƯỜNG GẶP

Đối với dữ liệu bảng, các mô hình thường dùng là:

- Phương pháp sai số bình phương bé nhất (OLS)

- Phương pháp tác động cố định (Fixed Effect)

- Phương pháp tác động ngẫu nhiên (Random

Effect)

KẾT QUẢ MÔ HÌNH

Các biến có ý nghĩa thống kê

Mức độ

giải thích của biến

X đến Y

Mô hình có được chấp nhận?

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

Kiểm định phương sai thay đổi

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Phần dư tuân theo phân phối chuẩn

TÙY CHỌN NÂNG CAO

Biến

- Biến giả: Phân ngành, độ tuổi, giới tính…

- Biến kiểm soát