Slide bài giảng và bài tập MÔN KINH TẾ LƯỢNG (Econometric)

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING BỘ MƠN TỐN – THỐNG KÊ KHOA CƠ BẢN Slide giảng tập MÔN KINH TẾ LƯỢNG (Econometric) Giảng viên : ThS Nguyễn Trung Đơng Mail : nguyendong@ufm.edu.vn Tp Hồ Chí Minh, 01 - 01 - 2019 TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING KHOA CƠ BẢN TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING KHOA CƠ BẢN Môn : KINH TẾ LƯỢNG (Econometric) Mơn : KINH TẾ LƯỢNG (Econometric) Hình thức đánh giá mơn học Số tín : Số tiết : 30 LT + 30 TH Giảng viên : ThS Nguyễn Trung Đơng TỔNG QUAN Điểm q trình (30%) Điểm kết thúc học (70%) Điểm học phần = (Điểm trình + Điểm kết thúc học) Giảng viên : ThS Nguyễn Trung Đơng NỘI DUNG MƠN HỌC Mục tiêu môn học:  Cung cấp phương pháp phân tích định lượng Ơn tập Chương Mở đầu  Ứng dụng: Phương pháp định lượng Chương Hồi quy đơn  Làm thực tập tốt nghiệp, luận văn tốt nghiệp Chương Hồi quy bội  Phân tích, kiểm định dự báo kinh tế TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1) Đinh Ngọc Thanh, Nguyễn Văn Phong, Nguyễn Trung Đơng, Nguyễn Thị Hải Ninh: Giáo trình kinh tế lượng, lưu hành nội bộ, Đại học tài – Marketing 2) Phạm Chí Cao – Vũ Minh Châu: Kinh tế lượng ứng dụng, nhà xuất Thống kê, 2010 3) Nguyễn Quang Dong: Bài giảng Kinh tế lượng, nhà xuất thống kê, 2006 4) Chương trình giảng dạy Kinh tế Fullbright: Bài giảng Kinh tế lượng, 2004 5) Huỳnh Đạt Hùng, Nguyễn Khánh Bình, Phạm Xuân Giang: Kinh tế lượng, nhà xuất Phương Đông, 2012 Chương Kiểm định giả thuyết mơ hình 6) Nguyễn Cao Văn – Bùi Dương Hải, Kinh tế lượng (hướng dẫn trả lời lý thuyết tập, nhà xuất Tài Chính 7) Bùi Minh trí: Kinh tế lượng, nhà xuất khoa học kỹ thuật, 2006 Tiếng Anh 1) Dimitrios Asteriou and Stephen G Hall: Applied Econometrics, Published by Palgrave Macmillan, 2007 2) Christopher Dougherty: Introduction to Econometrics, Published Oxford 3) Jeffrey M Wooldridge: Introduction to Econometrics,… 4) Damodar N Gujatari, Basic Econometrics, Mc Graw – Hill Inc, third edition, 1995 1/5/2019 Chương Đạo hàm điểm Xét hàm số: y  f (x) Ôn Tập Kinh tế lượng (Econometic): Lượng hóa vấn đề kinh tế Đạo hàm (tỷ lệ thay đổi) Xét hàm số Y=f(X) Trong Y : Biến phụ thuộc, biến giải thích, biến nội sinh, biến hồi quy X : Biến độc lập, biến giải thích, biến ngoại sinh Ví dụ 1: Thu nhập (X) – Chi tiêu (Y) Lạm phát (X) – Lãi suất (Y) Đạo hàm riêng Xét hàm số: z  f (x, y) z : biến phụ thuộc (biến giải thích) x,y : biến độc lập (biến giải thích) 3.1 Đạo hàm riêng z theo x z  f (x  x, y)  f (x, y)   lim   ; (x, y  0) x x 0  x  3.2 Đạo hàm riêng z theo y  f (x, y  y)  f (x, y)  z  lim   ; ( x  0, y) y y0  y  Ví dụ 3: f (x)  f (a) y  xa x y : thay đổi y x : thay đổi x Sự thay đổi y theo x: y /  f / (a)  y / x Tỷ lệ thay đổi y theo x xung quanh điểm a Ví dụ 2: Xét mối quan hệ: y  f (x) Giả sử: x: lạm phát, y: lãi suất f / (5)  1.25 Ý nghĩa: Nếu LP tăng 1% LS tăng 1.25% Ví dụ 4: Tính đạo hàm riêng hàm số sau f (x, y)  x  y3  6xy  2x  3y  f (x, y)  ln(x  y ) Giải f f (x, y)  3x  6y  2; (x, y)  3y  6x  x y f 2x f 2y (x, y)  ; (x, y)  2 x x  y y x  y2 z z (3,2)  0.4; (3,2)  0.1 x y Điều kiện cần cực trị Xét hàm số: z  f (x, y) Hàm số đạt cực trị (x , y0 )  f  x (x , y0 )    f (x , y0 )   y (*) Nếu (x , y0 ) thỏa (*) (x , y0 ) gọi điểm dừng Điều kiện đủ cực trị  2f Xét điểm dừng: (x , y0 ) Đặt A  (x , y0 ), x  2f  2f C  (x , y0 ), B  (x , y0 ),   AC  B2 y xy Th1: Nếu   A  (x , y0 ) cực tiểu Th2: Nếu   A  (x , y ) cực đại Th3: Nếu   (x , y0 ) không cực trị Th4: Nếu   chưa đủ sở kết luận 1/5/2019 SRF e      X Y Y Yi i Y Phương pháp bình phương cực tiểu (OLS : Ordinary least squaes) Tổng bình phương sai lệch (RSS : Residual sum of squares) i i Bài tốn Tìm Xi RSS   1 , 2   X n  i 1 i 1 i X Y i i 1 Hệ Cramer n X n i n  n   n  Xi2    X i   n  i 1   Xi2 i1 X i 1 i i   X i (1)     X ( X )  i i 2 n n Ví dụ: i 1 n i i 1 2    nXi Yi   Xi  Yi  i  i  i       n n   nXi2   Xi  i1  i1  i  i 1 n n  i 1  cho RSS  n i 1 n    X i2 Y i 1  n n (1)    Xi  Yi n i1 n i1   X  Y   Y  X Suy n   1,  n  i  Y     X Khi X  Xi  ei  Yi  Y i i    X i n     Y   RSS    ,      Y       n1   n  Xi   i 1 n RSS  e12  e 22    e2n   ei2   Yi     X i i i 1 Phân phối xác suất 6.1 Phân phối chuẩn, X  N  , 2  X Y 10 Bài toán cho Y  N  0,1,    Ta có   t2 e dt  0   0    2  t2 x  Trong đó: 0  x   0 e dt : Laplace 2 Lấy x  0.00,0.01, ,3.99 suy bảng phân phối P    Y     x  2 b  e 2 dx  a  2 x  dx Đặt t   dt    b  t2 Ta có P  a  X  b   e dt a  2   X Nếu X  N  , 2  , đặt Y  Y  N  0,1  Pa  X  b  11 Gauss Ví dụ : 0 1.26  0.3962 Nếu x  0 (x)  0.5 Nếu x  0  x   0  x  12 1/5/2019 6.2 Phân phối Student, St(n) a) Một số kết i) Nếu X  N  0,1 X   1 ii) Nếu X, Y độc lập, X    n  ; Y  2  m  X  Y  2  n  m  iii) Cho X1 ,X , , X n  N  , 2  độc lập +) Trung bình mẫu X n  Xi n i 1 +) Phương sai mẫu có hiệu chỉnh S2X  n  Xi X   n 1 i1 +) Phương sai không hiệu chỉnh) S2X  n  Xi  X   n i1 b) Phân phối Student Nếu X  N  0,1 ; Y  2  n  X, Y độc lập 13 T X  St(n) Y n 14 Chú ý :  2   X  n  N 0,1 X  N  ,   Y    n (n 1)SX Z  2  n 1   X  n  St(n 1) Y T  SX Z n 1 c) Định lý Lindeberg – levy Cho X1,X2 , ,Xn  N , 2   2  i) X  N  ,   n (n 1)S2X ii)  2  n 1  Trong X, S2X trung bình phương sai mẫu có hiệu chỉnh 15 6.3 Phân phối Fisher Nếu X  2  n  ,Y  2 (m) X, Y độc lập X F 16 7.1 X  N(0,1) Chọn KTC cho X  C,C cho P  C  X  C      C  n  F  n,m  Y m Tìm khoảng tin cậy Gọi  a,b khoảng tin cậy (KTC) với độ tin cậy  Định nghĩa: P  a  X  b     0.9,0.95,0.99 Nguy sai lầm     17  Ký hiệu: C  Z  X  Y  N(0,1)  Chọn KTC cho Y  C,C cho 7.2 X  N(,  ) Đặt Y  P  C  Y  C   18 1/5/2019 Khoảng tin cậy cho X: X   C;   C 7.3 T  St(n) Chọn KTC cho T  C,C cho Với C  f (n,m) 7.5 X   (n) Chọn KTC cho X - Dạng  a, b cho P  a  X  b    Với a  2  (n); b  2 (n) P  C  T  C    Với C  t n Chú ý : n  30 St(n)  N(0,1) 7.4 F  F(n,m) Chọn KTC cho F  0,C cho 1 2 - Dạng  0,C cho P   X  C    Với C  2 (n) P   F  C   19 20 05/01/2019 Bài Giảng KINH TẾ LƯỢNG (Econometric) Chương Mở Đầu Chương Mở Đầu 1) Khái niệm kinh tế lượng 2) Phương pháp luận kinh tế lượng 3) Đánh giá sơ số liệu thống kê GV: ThS Nguyễn Trung Đông Mail: nguyendong@ufm.edu.vn 4) Kiểm định mối tương quan tuyến tính hai đại lượng X, Y Khái niệm kinh tế lượng Phương pháp luận kinh tế lượng  Econometric= Econo + Metric  Khái niệm: Kinh tế lượng nghiên cứu vấn đề thực nghiệm quy luật kinh tế; thông qua việc xây dựng, phân tích, đánh giá mơ hình cho lời giả số, hỗ trợ việc định  Kinh tế lượng sử dụng kết của: + Mơ hình tốn kinh tế; Xác suất thống kê toán; Toán cao cấp, Lý thuyết kinh tế + Một phần mềm thông dụng: Eview, SPSS… Đặt giả thuyết kinh tế Thiết lập mơ hình Thu thập số liệu Ước lượng tham số Phân tích kết Khai thác mơ hình Phương pháp luận kinh tế lượng Khi mơ hình nhận phù hợp với giả thuyết kinh tế, ta dùng mơ Phân tích tác động thu nhập lên tiêu dùng quốc gia vùng Đơng Á – Thái Bình Dương năm 1998 Bước Đặt giả thuyết kinh tế Theo Keynes: Con người thường tăng hình để : tiêu dùng thu nhập họ tăng Dự báo kết lên, không nhiều gia tăng Kiểm tra hay đề sách thu nhập họ 05/01/2019 Phân tích tác động thu nhập lên tiêu dùng quốc gia vùng Đông Á – Thái Bình Dương năm 1998 Bước Thiết lập mơ hình tốn Phân tích tác động thu nhập lên tiêu dùng quốc gia vùng Đông Á – Thái Bình Dương năm 1998 Bước Thu thập số liệu Dạng đơn giản thể mối quan hệ thu nhập (TN) tiêu dùng (TD) dạng tuyến tính TD = β1 +β TN Trong β1 ,β hai tham số 0