SLIDE KINH tế LƯỢNG

Mở đầu Khái quát kinh tế lượng • “Kinh tế lượng” dịch từ thuật ngữ “Econometrics”- Ragnar Frisch sử dụng vào khoảng năm 1930 • Kinh tế lượng công cụ kết hợp lý thuyết kinh tế đại, thống kê toán máy tính nhằm định lượng (đo lường) mối quan hệ kinh tế, từ dự báo diễn biến tượng kinh tế phân tích sách kinh tế Lý thuyết kinh tế, giả thiết Lập mơ hình Khơng (1) (2) Ước lượng tham số (3) Kiểm định giả thiết (4) Mơ hình ước lượng tốt khơng ? Có Dự báo, định Sơ đồ phương pháp luận nghiên cứu Kinh tế lượng Chương Mơ hình hồi qui hai biến Một vài ý tưởng Bản chất phân tích hồi qui Phân tích hồi qui nghiên cứu phụ thuộc biến (biến phụ thuộc) vào nhiều biến khác (biến độc lập), với ý tưởng ước lượng giá trị trung bình biến phụ thuộc biết giá trị biến độc lập Y = f (X1,X2, …, Xk) - Y : biến phụ thuộc (biến giải thích) - X1,X2, …, Xk : biến độc lập (biến giải thích) - Hàm HQ có biến độc lập  hàm hồi qui hai biến - Hàm HQ có biến độc lập  hàm hồi qui bội Ví dụ : * Phân biệt quan hệ : Quan hệ thống kê quan hệ hàm số : - Quan hệ thống kê - Quan hệ hàm số Hồi qui quan hệ nhân Ví dụ : … Phân tích hồi qui khơng địi hỏi biến có mối quan hệ nhân Nếu quan hệ nhân tồn phải xác lập dựa lý thuyết kinh tế khác Hồi qui tương quan : - Tương quan : đo mức độ kết hợp tuyến tính biến biến có tính đối xứng (rXY = rYX) - Hồi qui : Bản chất nguồn số liệu cho phân tích hồi qui * Các loại số liệu : Số liệu theo thời gian Số liệu chéo Số liệu hỗn hợp * Nguồn số liệu * Nhược điểm số liệu Mơ hình hồi qui hai biến a Hàm hồi qui tổng thể Ví dụ : Xét địa phương có 40 hộ gia đình nghiên cứu mối quan hệ chi tiêu tiêu dùng hàng tuần gia đình (Y) thu nhập hàng tuần họ (X) Số liệu thu thập cho bảng (đvt : USD/ tuần) Bảng : Thu nhập tiêu dùng địa phương Thu nhập Tiêu dùng 80 100 120 140 160 180 200 55 65 79 80 102 110 120 60 70 84 93 107 115 136 65 74 90 95 110 120 140 70 80 94 103 116 130 144 75 85 98 108 118 135 145 113 125 140 88 115 Ta có : E (Y/X= 80) = = 1/5 (55 + 60 + 65 + 70 + 75) = 65 E (Y/X= 100) = 77 E (Y/X= 120) = 89 E(Y/X= 140) = 101 … E(Y/X= 200) = 137 Z1i = : thành phố Z2i = : tỉnh : nơi khác Ta có mơ hình : : nơi khác Yi = 1+ 2Xi + 3Z1i + 4Z2i + Ui Ý nghĩa 2, 3, 4 : … Ví dụ : Hãy lập mơ hình mơ tả quan hệ thu nhập giáo viên với thâm niên giảng dạy, vùng giảng dạy (thành phố, tỉnh đồng bằng, miền núi) giới tính giáo viên Mơ hình : Yi = 1+ 2Xi + 3Z1i + 4Z2i + 5Di + Ui Trong : Y, X, Z1i, Z2i giống ví dụ Di ( biến giả) = : nam giới : nữ giới Ý nghĩa 5 : … Ví dụ : Lập mơ hình quan hệ chi tiêu cá nhân với thu nhập giới tính cá nhân Yi = 1+ Xi + 3Zi + Ui (1) Y – chi tiêu (triệu/tháng) X – thu nhập (triệu/tháng) Zi = : nam giới : nữ giới * Mở rộng mơ hình : Với mơ hình trên, thu nhập cá nhân tăng triệu đồng chi tiêu tăng  triệu đồng nam hay nữ Nhưng với giả thiết cho thu nhập tăng triệu đồng mức chi tiêu tăng thêm nam nữ khác  phải  = 2+ 4Zi Lúc mô hình (1) viết : Yi = 1+ (2+ 4Zi)Xi + 3Zi + Ui Hay : Yi = 1+ 2 Xi + 3Zi + 4XiZi + Ui (2) Trong : XiZi gọi biến tương tác X Z - Khi Zi =1 : Yi = (1 +3) + (2+ 4)Xi +Ui Đây hồi qui chi tiêu-thu nhập nam - Khi Zi =0 : Yi = 1+ 2 Xi +Ui Đây hồi qui chi tiêu-thu nhập nữ Ý nghĩa hệ số :  1: Khi khơng có thu nhập chi tiêu trung bình người nữ 1 triệu  2: Khi thu nhập người nữ tăng triệu đồng chi tiêu họ tăng 2 triệu đồng  3: Khi khơng có thu nhập chi tiêu trung bình người nam chênh lệch so với người nữ 3 triệu (hay chênh lệch hệ số tung độ gốc hàm hồi qui cho nam hàm hồi qui cho nữ)  4: Khi thu nhập người nam tăng triệu đồng chi tiêu họ tăng nhiều nữ 4 triệu đồng (nếu 4 > 0) hay tăng nữ 4 triệu đồng (nếu 4< 0) (Hay chênh lệch hệ số độ dốc hàm hồi qui cho nam hàm hồi qui cho nữ) Do : H0 : 3 =  hệ số tung độ gốc hồi qui cho nam cho nữ giống H0 : 4 =  hệ số độ dốc hồi qui cho nam cho nữ giống H0 : 3 = 4 =  hồi qui cho nam cho nữ giống hệt ( chi tiêu nam nữ giống nhau) III Sử dụng biến giả phân tích mùa Có nhiều phương pháp để loại nhân tố mùa khỏi chuỗi thời gian, số phương pháp biến giả Ví dụ : Giả sử cần nghiên cứu quan hệ lợi nhuận doanh thu công ty, người ta thu nhập mẫu số liệu theo q cho q biểu thị mẫu theo mùa Mơ hình đề nghị : Yi = 1+ 2 Xi + 3Z2i + 4Z3i+ 5Z4i+ Ui Y- lợi nhuận (triệu đồng/quý) X- doanh thu (triệu đồng/quý) Z2i =1: qsát quý 2; Z2i= : qsát quý khác Z3i =1: qsát quý 3; Z3i= : qsát quý khác Z4i =1: qsát quý 4; Z4i= : qsát quý khác H0: 3 = (khơng có mùa vụ xảy q 2) H0: 4 = (khơng có mùa vụ xảy q 3) H0: 5 = (khơng có mùa vụ xảy quý 4) • Loại bỏ yếu tố mùa : Giả sử sau ước lượng hàm hồi qui trên, ta có hệ số Z2 1322 khác có nghĩa Lúc này, để loại bỏ yếu tố mùa quý 2, ta lấy giá trị lợi nhuận quý trừ 1322 • Giả sử tương tác mùa doanh thu có ảnh hưởng lên lợi nhuận mơ hình : Yi = 1+ 2 Xi + 3Z2i + 4Z3i+ 5Z4i+ + 6 (Z2iXi) + 7 (Z3iXi)+ 8 (Z4iXi) + Ui IV So sánh hai hồi qui - phương pháp biến giả Ví dụ : Số liệu tiết kiệm (Y) thu nhập cá nhân (X) Anh từ năm 1946 đến 1963 chia làm hai thời kỳ : - Thời kỳ tái thiết (1946 - 1954)  n1=9 - Thời kỳ hậu tái thiết (1955-1963)  n2=9 Với thời kỳ tái thiết, hàm hồi qui : Yi = 1+ 2Xi+Ui (1) ˆi   0.266 0.04705Xi Với số liệu  Y Với thời kỳ hậu tái thiết, hàm hồi qui : Yi = 1+ 2Xi +Ui (2) ˆi   1.75  0.15045Xi Với số liệu  Y Vấn đề : Hai hàm hồi qui ứng với hai thời kỳ có giống không ? (hay : mối quan hệ tiết kiệm thu nhập có giống hai thời kỳ ?) * Phương pháp : - Gom mẫu thành mẫu lớn có kích thước n = n1+ n2 hồi qui mơ hình : Yi = 1+ 2 Xi + 3Zi + 4XiZi + Ui (*) Với Zi = : thời kỳ tái thiết, : thời kỳ hậu tái thiết 3 chênh lệch hệ số tung độ gốc, 4 chênh lệch hệ số độ dốc hai hồi qui Vì : + Nếu Zi = : (*) trở thành : Yi = (1 +3) + (2+ 4)Xi +Ui : hàm hồi qui cho thời kỳ tái thiết + Nếu Zi = : (*) trở thành : Yi = 1 +2Xi +Ui : hàm hồi qui cho thời kỳ hậu tái thiết - Nên kiểm định sau so sánh hqui: H0 : 3= (hai hồi qui giống tung độ gốc) H0: 4= (hai hồi qui giống hsố góc) H0 : 3=4= (hai hồi qui giống hệt ) Ví dụ : Sau gom số liệu hai thời kỳ hồi qui mơ hình (*), ta : ˆi   1.75  0.15045Xi  1.484Zi  0.1034XiZi Y Se = (0.33) (0.470) (0.0163) (0.0333) t = (-5.27) (3.155) (9.238) (-3.11) p = (0.000) (0.007) (0.000) (0.008) Kết cho thấy hai hồi qui cho hai thời kỳ hồn tồn khác : … ... 80 10 0 12 0 14 0 16 0 18 0 200 55 65 79 80 10 2 11 0 12 0 60 70 84 93 10 7 11 5 13 6 65 74 90 95 11 0 12 0 14 0 70 80 94 10 3 11 6 13 0 14 4 75 85 98 10 8 11 8 13 5 14 5 11 3 12 5 14 0 88 11 5 Ta có : E (Y/X= 80) = = 1/ 5. .. nhập họ, người ta tiến hành điều tra, thu mẫu gồm 10 hộ gia đình với số liệu sau : Y 70 65 90 95 11 0 11 5 12 0 14 0 15 5 15 0 X 80 10 0 12 0 14 0 16 0 18 0 200 220 240 260 Trong : Y – chi tiêu hộ gia đình... 11 5 Ta có : E (Y/X= 80) = = 1/ 5 (55 + 60 + 65 + 70 + 75) = 65 E (Y/X= 10 0) = 77 E (Y/X= 12 0) = 89 E(Y/X= 14 0) = 10 1 … E(Y/X= 200) = 13 7 Ta thấy : E(Y/Xi) = f(Xi) (1) (1) : hàm hồi qui tổng thể (PRF)