Bài giảng "Kinh tế lượng" cung cấp cho người học các kiến thức nhập môn kinh tế lượng, mô hình hồi quy hai biến, hồi quy tuyến tính bội, hồi quy với biến giả. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
11/5/2015 Chương NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG by Tuan Anh (UEH) LỊCH SỬ MÔN HỌC Thuật ngữ “Econometrics” sử dụng Pawel Ciompa vào năm 1910 Tuy nhiên, đến năm 1930 , với cơng trình nghiên cứu Ragnar Frisch (Na Uy) thuật ngữ “Econometrics” dùng ý nghĩa ngày hơm Cùng khoảng thời gian Jan Tinbergen (Hà Lan) độc lập xây dựng mô hình kinh tế lượng Hai ơng trao giải Nobel năm 1969 – giải Nobel kinh tế - với nghiên cứu kinh tế lượng by Tuan Anh (UEH) 11/5/2015 LỊCH SỬ MÔN HỌC Từ năm 1969 đến có giải Nobel trao cho nhà kinh tế lượng Jan Tinbergen, Ragnar Frisch - Năm 1969 Lawrence Klein – năm 1980 Trygve Haavelmo – năm 1989 Daniel McFadden , James Heckman – năm 2000 Robert Engle , Clive Granger - năm 2003 Lars P Hansen, Eugene F.Fama, Robert J Shiller (2013) by Tuan Anh (UEH) NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Econometrics – Kinh tế lượng Ước lượng, đo lường mối quan hệ kinh tế Đối chiếu lý thuyết kinh tế với thực tiễn, qua kiểm định phù hợp lý thuyết kinh tế Dự báo biến số kinh tế by Tuan Anh (UEH) 11/5/2015 CÁC MÔN HỌC LIÊN QUAN Kinh tế vi mô kinh tế vĩ mơ Tốn học Xác suất Thống kê Tin học by Tuan Anh (UEH) HỒI QUY TRONG KINH TẾ LƯỢNG a) Quan hệ hồi quy Hồi quy nghiên cứu phụ thuộc đại lượng kinh tế (biến phụ thuộc) vào hay nhiều đại lượng kinh tế khác (biến độc lập, biến giải thích ) dựa ý tưởng ước lượng giá trị trung bình biến phụ thuộc sở giá trị biết trước biến độc lập Như vậy: Biến độc lập có giá trị xác định trước Biến phụ thuộc đại lượng ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân bố xác suất by Tuan Anh (UEH) 11/5/2015 HỒI QUY TRONG KINH TẾ LƯỢNG b) Phân biệt quan hệ hồi quy với quan hệ khác Quan hệ hồi quy với quan hệ nhân Quan hệ hồi quy với quan hệ tương quan Quan hệ hồi quy với quan hệ hàm số Hàm số : Y f (X ) Hàm hồi quy : Y f ( X ) U Với U sai số by Tuan Anh (UEH) Vì sai số U ln tồn mơ hình hồi quy ? Vì khơng biết hết yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y Vì khơng thể đưa hết yếu tố ảnh hưởng đến Y vào mơ hình ( làm mơ hình phức tạp ) Vì khơng có tất số liệu cần thiết Vì sai sót sai số q trình thu thập số liệu by Tuan Anh (UEH) 11/5/2015 HỒI QUY TRONG KINH TẾ LƯỢNG c) Hàm hồi quy tổng thể - PRF(Population Regression Function ) PRF : Yi f ( X 2i , X 3i , X ki ) U i Y : Biến phụ thuộc Yi : Giá trị thực tế cụ thể biến phụ thuộc X2,X3,…, Xk : Các biến độc lập X2i,X3i,…, Xki : Giá trị cụ thể biến độc lập Ui : Sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i by Tuan Anh (UEH) HỒI QUY TRONG KINH TẾ LƯỢNG c) Hàm hồi quy tổng thể - PRF (Population Regression Function ) PRF : Yi f ( X 2i , X 3i , X ki ) U i Hoặc : E (Y | X 2i , X 3i , X ki ) f ( X 2i , X 3i , X ki ) Lưu ý : gần khơng có hàm hồi quy tổng thể by Tuan Anh (UEH) 11/5/2015 HỒI QUY TRONG KINH TẾ LƯỢNG d)Hàm hồi quy mẫu - SRF (Sample Regression Function ) Trong thực tế khó nghiên cứu tổng thể nên thông thường người ta nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy mẫu => Gọi hàm hồi quy mẫu SRF : Yi f ( X 2i , X 3i , X ki ) ei Với ei sai số mẫu, phần dư, ước lượng Ui SRF : Yˆi f ( X 2i , X 3i , X ki ) by Tuan Anh (UEH) Chương MƠ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN 11/5/2015 I HỒI TUYẾN TÍNH BIẾN Hàm hồi quy tuyến tính biến tổng thể Trong quan hệ hồi quy , biến phụ thuộc giải thích nhiều biến độc lập Nếu nghiên cứu biến phụ thuộc bị ảnh hưởng biến độc lập => Mơ hình hồi quy hai biến Nếu mối quan hệ hai biến tuyến tính => Mơ hình hồi quy tuyến tính hai biến I HỒI TUYẾN TÍNH BIẾN Hàm hồi quy tổng thể (PRF) mơ hình hồi quy hai biến PRF : Yi 1 X i U i Hay: Trong E (Y | X i ) 1 X i Y : Biến phụ thuộc Yi : Giá trị cụ thể biến phụ thuộc X : Biến độc lập Xi : Giá trị cụ thể biến độc lập Ui : Sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i 11/5/2015 I HỒI TUYẾN TÍNH BIẾN Hàm hồi quy tổng thể (PRF) mơ hình hồi quy hai biến PRF : Yi 1 X i U i Trong β1,β2 tham số mơ hình với ý nghĩa : β1 : Tung độ gốc hàm hồi quy tổng thể, giá trị trung bình biến phụ thuộc Y biến độc lập X nhận giá trị β2 : Độ dốc hàm hồi quy tổng thể , lượng thay đổi trung bình Y X thay đổi đơn vị Tiêu dùng Y (trieu đong/tháng ) Đồ thị minh họa PRF Ui E (Y | X i ) 1 X i Yi 0 Thu nhập X (triệu đồng/tháng) Thu nh?p X (tri?u đ?ng /tháng) 11/5/2015 I HỒI TUYẾN TÍNH BIẾN Hàm hồi quy mẫu hồi quy biến Trong thực tế khó nghiên cứu tổng thể nên thông thường người ta nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy mẫu => Gọi hàm hồi quy mẫu Tiêu dùng Y (trieu đong/tháng ) Đồ thị minh họa SRF ei Yˆi ˆ1 ˆ2 Xi Yi ˆ2 ˆ1 0 Thu nhập X (triệu đồng/tháng) Thu nh?p X (tri?u đ?ng /tháng) 11/5/2015 I HỒI TUYẾN TÍNH BIẾN Hàm hồi quy mẫu hồi quy biến SRF : Yi ˆ1 ˆ2 X i ei Trong ˆ1 Tung độ gốc hàm hồi quy mẫu, ước lượng điểm β1 ˆ2 Độ dốc hàm hồi quy mẫu, ước lượng điểm β2 ei Sai số ngẫu nhiên , ước lượng điểm Ui I HỒI TUYẾN TÍNH BIẾN Hàm hồi quy mẫu hồi quy biến SRF : Yi ˆ1 ˆ2 X i ei Nếu bỏ qua sai số ngẫu nhiên ei , giá trị thực tế Yi trở thành giá trị ước lượng Yˆ i SRF : Yˆi ˆ1 ˆ2 X i 10 11/5/2015 I BẢN CHẤT CỦA BIẾN GIẢ Biến định tính thường biểu thị có hay khơng có tính chất mức độ khác tiêu thức thuộc tính Để lượng hố biến định tính, phân tích hồi quy người ta dùng biến giả (dummy variables) By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập biến định tính Trường hợp biến định tính có hai lựa chọn Ví dụ : giới tính : - Nam - Nữ Ngôi nhà : - Mặt tiền - Không phải mặt tiền Khu vực bán hàng : - Thành thị - Nông thôn By Tuan Anh(UEH) 51 11/5/2015 II Hồi qui với biến độc lập biến định tính Trường hợp biến định tính có hai lựa chọn Giả sử : Chúng ta muốn nghiên cứu tiền lương doanh nghiệp có bị ảnh hưởng vấn đề giới tính hay khơng ? ( Tức có khác biệt tiền lương nhân viên nam nữ hay không ?) Giới tính biến định tính nên ta dùng biến giả D i Với Di = : Nam Di = : Nữ By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập biến định tính Trường hợp biến định tính có hai lựa chọn Hàm hồi quy có dạng : Thu thập số liệu : PRF : Yi 1 Di U i SRF : Yˆ ˆ ˆ D i Yi (trđ/tháng) 5,0 4,0 3,8 3,5 … i Di 0 … By Tuan Anh(UEH) 52 11/5/2015 II Hồi qui với biến độc lập biến định tính Trường hợp biến định tính có hai lựa chọn Tiến hành hồi quy hàm hai biến, giả sử ta ước lượng hàm hồi quy sau : β1 tiền lương Yi 1 Di Utrung i bình nhân viên nữ Tạm thời bỏ qua sai số Ui Đối với nữ: D Y 1 Đối với nam: D Y 1 (β1+β2) tiền lương trung bình nhân viên nam By Tuan Anh(UEH) II (β2) chênh lệch tiền lương trung bình nhân viên nam nữ Hồi qui với biến độc lập biến định tính Trường hợp biến định tính có hai lựa chọn Lưu ý: Lựa chọn gán với giá trị Di = trở thành “lựa chọn sở” hay gọi “nhóm điều khiển” Tóm lại : 1 lương trung bình nhóm điều khiển (nhân viên nữ) 2 chênh lệch lương trung bình nhân viên nam so với nhân viên nữ By Tuan Anh(UEH) 53 11/5/2015 II Hồi qui với biến độc lập biến định tính Trường hợp biến định tính có hai lựa chọn -Vậy làm để xét xem doanh nghiệp có khác biệt tiền lương nhân viên nam nữ hay không ? Ta kiểm định giả thiết H0: 2=0 ( độ tin cậy 1-α) H1: 2 - Kiểm định cách nào? - Nếu ta đặt Di = nữ có khơng? Mơ hình thay đổi ? By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập biến định tính TH biến định tính có nhiều hai lựa chọn Số lựa chọn có biến định tính nhiều hai Có hai cách : Dùng biến giả có nhiều giá trị, số giá trị với số lựa chọn Dùng nhiều biến giả, biến có giá trị Cách khuyến khích Chú ý: Để khơng rơi vào bẫy biến giả số biến giả = số lựa chọn - By Tuan Anh(UEH) 54 11/5/2015 By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập biến định tính TH biến định tính có nhiều hai lựa chọn Ví dụ : Nghiên cứu tiền lương trường sinh viên có phụ thuộc vào kết tốt nghiệp hay khơng Kết tốt nghiệp gồm : • Xuất sắc • Giỏi • Khá • Trung bình • Yếu Sẽ có biến giả đưa vào mơ hình ? By Tuan Anh(UEH) 55 11/5/2015 Hồi qui với biến độc lập biến định tính II TH biến định tính có nhiều hai lựa chọn Ta đưa biến sau: SV khác khác SV giỏi SV yếu khác khác SV xuất sắc D2i = D3i = D4i = D5i = Lưu ý: Nhóm ứng với giá trị D2i=D3i=D4i=D5i= nhóm điều khiển By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập biến định tính TH biến định tính có nhiều hai lựa chọn Thu thập số liệu, ví dụ : Yi (trđ/tháng) 5,0 4,0 3,8 3,5 … D2i D3i D4i D5i 0 0 0 0 0 0 … By Tuan Anh(UEH) 56 11/5/2015 II Hồi qui với biến độc lập biến định tính TH biến định tính có nhiều hai lựa chọn Một mơ hình đơn giản mơ tả quan hệ tiền lương loại tốt nghiệp sau : Yi 1 D2i D3i D4i D5i U i - Ý nghĩa β1 gì? - Ý nghĩa β2 , β3, β4, β5 gì? By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Một biến định tính biến định lượng Quay lại ví dụ tiền lương , ta muốn kiểm tra xem liệu doanh nghiệp có tăng lương cho nhân viên theo thâm niên, đồng thời muốn kiểm tra xem có phân biệt tiền lương theo giới tính hay khơng ? Ta lập mơ hình hồi quy với biến sau • Y : tiền lương hàng tháng nhân viên • X : Số năm kinh nghiệm • Biến giả D với Di =1 : nhân viên nam Di =0 : nhân viên nữ By Tuan Anh(UEH) 57 11/5/2015 II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Một biến định tính biến định lượng Hàm hồi quy: Yi 1 X i Di U i Yi (trđ/tháng) 5,0 4,0 3,8 3,5 … Xi 10 5 Di 0 … Tiến hành hồi quy hàm ba biến By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Một biến định tính biến định lượng Hàm hồi quy: Yi 1 X i Di U i - Ý nghĩa β1 gì? - Ý nghĩa β2 gì? - Ý nghĩa β3 gì? By Tuan Anh(UEH) 58 11/5/2015 II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Một biến định tính biến định lượng Làm để kiểm tra tiền lương có bị ảnh hưởng số năm kinh nghiệm hay không? kiểm định giả thiết H0: 2 = H1: 2 ( độ tin cậy 1-α) Làm để kiểm tra tiền lương có bị ảnh hưởng giới tính hay khơng? kiểm định giả thiết H0: 3 = H1: 3 ( độ tin cậy 1-α) By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Một biến định tính biến định lượng Hàm hồi quy: Yi 1 X i Di U i Di = => Hàm hồi quy nhân viên nữ Yi 1 X i U i Di = => Hàm hồi quy nhân viên nam Yi ( 1 ) X i U i Có thể nhận xét từ hai hàm hồi quy trên? ( xem đồ thị ) By Tuan Anh(UEH) 59 11/5/2015 Yi 1 X i U i Hàm hồi quy NV nam Yi ( 1 ) X i U i Hàm hồi quy NV nữ Y Lương khởi điểm khác Yˆi (1 3 ) X i Yˆi 1 X i β1+β3 Tốc độ tăng lương giống β1 Số năm làm việc X By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Một biến định tính biến định lượng Làm để biết tốc độ tăng lương có khác nam nữ hay khơng? Ta sử dụng dạng hàm hồi quy: Yi 1 X i Di X i Di U i Khi biến Xi.Di gọi biến tương tác X D By Tuan Anh(UEH) 60 11/5/2015 Yi 1 X i Di X i Di U i Di = => Hàm hồi quy nhân viên nữ Yi 1 X i U i Di = => Hàm hồi quy nhân viên nam Yi ( 1 ) ( ) X i U i - Ý nghĩa β1 gì? - Ý nghĩa β3 gì? - Ý nghĩa β2 gì? - Ý nghĩa β4 gì? By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Một biến định tính biến định lượng Y Lương khởi điểm khác Yˆi (1 3 ) ( ) X i Yˆi 1 X i β1+β3 β1 Tốc độ tăng lương khác Số năm làm việc By Tuan Anh(UEH) 61 11/5/2015 II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Một biến định tính biến định lượng Yi 1 X i Di X i Di U i Từ hàm hồi quy để biết tốc độ tăng lương có khác nam nữ hay không? kiểm định giả thiết H0: 4 = H1: 4 ( độ tin cậy 1-α) By Tuan Anh(UEH) II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Nhiều biến định tính nhiều biến định lượng Nếu mơ hình có nhiều biến định tính, xác định số biến giả đưa vào mơ sau: Trong đó: n - số biến giả cần thiết đưa vào mơ hình k - số biến định tính ni - số lựa chọn biến định tính thứ i By Tuan Anh(UEH) 62 11/5/2015 II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Nhiều biến định tính nhiều biến định lượng Ví dụ : Khảo sát yếu tố ảnh hưởng đến kết học tập sinh viên By Tuan Anh(UEH) Ví dụmức minh hoạcủa nhân viên Cho số liệu giả thiết lương (Y-trđ/năm), số năm kinh nghiệm (X) giới tính (Di=1:nam; Di=0:nữ) Yi 115 95 120 105 125 110 Xi 11 10 12 13 12 Di 1 Yi 125 140 147 130 128 158 Xi 15 15 16 16 17 18 Di 1 0 132 116 14 14 145 18 By Tuan Anh(UEH) 63 11/5/2015 Nhận xét kết hồi quy sau : By Tuan Anh(UEH) Và kết hồi quy giúp rút kết luận ? By Tuan Anh(UEH) 64 11/5/2015 Hết 65 ... Econometrics – Kinh tế lượng Ước lượng, đo lường mối quan hệ kinh tế Đối chiếu lý thuyết kinh tế với thực tiễn, qua kiểm định phù hợp lý thuyết kinh tế Dự báo biến số kinh tế by Tuan Anh... QUAN Kinh tế vi mô kinh tế vĩ mơ Tốn học Xác suất Thống kê Tin học by Tuan Anh (UEH) HỒI QUY TRONG KINH TẾ LƯỢNG a) Quan hệ hồi quy Hồi quy nghiên cứu phụ thuộc đại lượng kinh tế (biến... nhà kinh tế lượng Jan Tinbergen, Ragnar Frisch - Năm 1969 Lawrence Klein – năm 1980 Trygve Haavelmo – năm 1989 Daniel McFadden , James Heckman – năm 2000 Robert Engle , Clive Granger - năm