Xem mẫu
- BÀI GiẢNG KINH TẾ LƯƠNG
DÙNG CHO CAO HỌC
Giảng viên: TS Nguyễn Duy Thục
1
- Nội dung môn học
Phần I: Ôn phần KTL cơ bản:
Mô hình hồi quy: ước lượng, kiểm định và dự báo
Các khuyết tật của mô hình
Phần II: Kinh tế lượng nâng cao - một số dạng mô hình
Mô hình có giá trị trễ của biến phụ thuộc
Mô hình gồm nhiều phương trình
Mô hình có biến phụ thuộc là biến giả
Mô hình với chuỗi thời gian
Phần III: Thực hành máy tính
Đánh giá: 40% kiểm tra trên máy tính/ Eviews + 60% thi
viết
2
- Phần I- Mô hình kinh tế lượng cơ bản
3
- Mô hình hồi quy tuyến tính
Mục đích của phân tích hồi quy:
Dùng số liệu quan sát để ước lượng ảnh hưởng của
các biến số (biến độc lập) lên một biến số nào đó
(biến phụ thuộc)
Từ các tham số ước lượng được:
Đánh giá tác động ảnh hưởng
Thực hiện các dự báo
Đưa ra các khuyến nghị về chính sách
4
- Mô hình hồi quy tổng thể dạng tuyến tính:
Yi 1 2 X 2 i 3 X 3i .. k X ki ui
Biến phụ thuộc Các biến độc lập sai số ngẫu nhiên
Khi E(ui) =0 => E (Y | X 2 ;.., X k ) 1 2 X 2 .. k X k
hệ số chặn hệ số hồi quy riêng, hs góc
Ý nghĩa của các hệ số góc
Nếu X2 tăng 1 đơn vị mà X3,..,Xk giữ nguyên thì giá trị
trung bình của biến Yi tăng β2 đơn vị
Ý nghĩa của hệ số chặn: ----
Tuy nhiên các hệ số βj nói chung là không biết, cần phải ước lượng
5
- Mô hình hồi quy mẫu với n quan sát:
ˆ ˆ ˆ ˆ
Yi 1 2 X 2i 3 X 3i .. k X ki ei
ˆ ˆ ˆ ˆ
Y X X .. X ˆ
i 1 2 2i 3 3i k ki
Làm thế nào để nhận được các ước lượng tốt ?
Sai số ước lượng là: ˆ
ei Yi Yi =>
OLS: tìm các UL sao cho e12 + e22 +...en2 bé nhất
Các giả thiết của mô hình
1. Việc ước lượng dựa trên mẫu ngẫu nhiên (Yi ,
X2i,…Xki ).
2. E(ui|X2i,...,Xki)=0: không có sai số hệ thống
3. var(ui|X2i,...,Xki) = δ2 với mọi i
4. cov(ui,u j)=0 với mọi i khác j
5. Không có đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến Xj
6
- Định lý Gauss-Markov
Định lý: Nếu các giả thiết 1-5 được thỏa mãn thì: các ước
lượng nhận được từ phương pháp OLS là:
Tuyến tính, không chệch*
Có phương sai nhỏ nhất trong lớp các UL TTKC
Vậy nếu các giả thiết 1-5 thỏa mãn thì p/p OLS cho ta các
UL điểm hiệu quả cho các tham số của tổng thể
Khi mô hình có 2 biến:
ˆ x y k y
2i i ˆ ˆ
1 Y 2 X
2 2 i i 2 ki ui
x 2i
x 2i
x 2i : ( X i X ); yi : (Yi Y ); k i :
x i2
7
- Đánh giá sơ bộ về hàm hồi quy
Dấu của các hệ số ước lượng: có phù hợp với lý thuyết
kinh tế không?
Hệ số xác định (hệ số xác định bội): R2 , cho biết các
biến giải thích trong mô hình giải thích được bao nhiêu
phần trăm sự biến đổi của biến phụ thuộc
8
- Ví dụ minh họa
Kết quả thu được từ hàm hồi quy mức tăng giá theo
mức tăng trong cung tiền là như sau:
ˆ
p 0.005 0.8m 10 gdp
p,m và gdp: Mức tăng trong giá, cung tiền và GDP thực
CH: con số 0.8 cho biết điều gì?
Khi tăng cung tiền 1 đơn vị, liệu mức tăng trong mức
tăng giá sẽ là khoảng bao nhiêu?
=> Bài toán tìm khoảng tin cậy
Liệu có thực sự là khi tăng cung tiền thì gía cũng tăng
không?
=> Bài toán kiểm định giả thuyết thống kê
Giả thiết 6: SSNN u i tuân theo quy luật chuẩn
9
- Bài toán xây dựng KTC cho các tham số
Nếu giả thiết 6 cũng được thỏa mãn, khi đó các KTC là
ˆ ˆ ˆ ˆ
( j t / 2 , ( n k ) se( j ); j t / 2,( n k ) se( j )) KTC đối xứng
KTC
cho ˆ ˆ
βj ( ; j t ,( n k ) se( j )) KTC bên phải
ˆ ˆ
( j t , ( n k ) se( j );) KTC bên trái
KTC
(n 2) 2 (n 2) 2
ˆ ˆ
cho ( 2 ; 2 ); 2 ei2 / (n k )
ˆ
δ2 /2;n k 1 /2; n k
Ví dụ 1
10
- Bài toán kiểm định giả thuyết về tham số
Ví dụ về các giả thuyết muốn kiểm định:
Cung tiền không ảnh hưởng đến lạm phát? β2 = 0
Xu hướng tiêu dùng cận biên ≤ 1? α2 ≤ 1
Chi tiêu của chính phủ và đầu tư tư nhân có ảnh hưởng
như nhau đến tăng trưởng kinh tế β2 = β3
Chi tiêu cho quảng cáo có tác động đến lợi nhuận không
bé hơn chi tiêu cho R&D β2 ≥β3
Hàm sản xuất của doanh nghiệp có tính hiệu quả không
đổi theo quy mô β2 + β3 = 1
Giá phân bón và giá điện đều cùng không ảnh hưởng đến
sản lượng lúa β2 = β3 =0
Tất cả biến độc lập trong mô hình cùng không ảnh hưởng
đến Y β2 = ..= βk =0
11
- Thực hiện kiểm định giả thuyết
Các bước thực hiện:
Đưa ra cặp giả thuyết (H0, H1), thống kê và miền bác
bỏ Wα
Từ số liệu mẫu tính ra giá trị của thống kê (quan sát)
Nếu giá trị này thuộc Wα thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1
Kiểm định T
Kiểm định F:
Kiểm định về sự phù hợp của hàm hồi quy
Kiểm định thu hẹp hàm hồi quy
12
- Kiểm định T
Ví dụ: Y= β1+ β2TV+ β3IN +β4P+ u ; n=100
Y: lợi nhuận của công ty; TV: Quảng cáo trên tivi; IN:
Quảng cáo trên mạng, P: giá bán của sản phẩm
Kết quả chạy hồi quy:
Y^ = 156+ 1.7 TV+1.4IN – 0.1P; R2 = 0.68
se 2 (1.5) (0.5) (0.02)
Muốn kiểm định:
Quảng cáo trên tivi giúp tăng lợi nhuận?
H 0 : 2 0; H1 : 2 0 Wα = (t0.05;∞) = (1.66; ∞)
ˆ
2 0 1.7 0
t qs 1.1 Không bác bỏ H0
ˆ )
se( 2 1.5
13
- Bảng tóm tắt về cặp gt và miền bác bỏ
Loại giả thiết H0 H1 Miền bác bỏ
Hai phía
i
i = i* i ≠ i* t > t /2(n - k) &
t < - tα/2(n - k)
Bên trái i = () i* i < i* t < - t (n - k)
Bên phải i = ( i*) i > i* t > t (n - k)
14
- Kiểm định F về sự phù hợp của hàm hồi quy
Về sự phù hợp của hàm hồi quy:
Y= β1+ β2TV+ β3IN +β4P+ u n = 100; R2 = 0.68
H0: β2= β3= β4= 0; H1: có ít nhất 1 hệ số là khác 0
Fqs = (R2/3) / [(1 – R2) /(n -4)]
Fqs = 68 > 3.1
Nếu Fqs> fα (3, n-4) => bác bỏ H0 Bác bỏ H0
Công thức chung:
Nếu Fqs = (R2/(k-1)) / [(1 – R2) /(n -k)] >fα (k-1, n-4) => bác bỏ
H0; trong đó k là số biến có mặt trong mô hình
15
- Kiểm định hồi quy có điều kiện ràng buộc- kiểm
định F
Ví dụ: Muốn kiểm định: cả hai hình thức quảng cáo đều
không có tác động đến lợi nhuận
H0: β2 = 0; β3 = 0 ; H1: có ít nhất 1 trong 2 hệ số này
khác 0
Wα = (fα(m, n-k), ∞) = (f0.05(2,96), ∞ ) = (3.49, ∞)
Thực hiện hồi quy thu hẹp: Y= α1+ α2P+ v, thu được R2th
=0.53
( R 2 Rth ) / m
2
(0.68 0.53) / 2
Fqs 2
22.5
(1 R ) /(n k ) (1 0.68) / 96
Fqs thuộc miền bác bỏ => bác bỏ H0
16
- Bài toán dự báo
Trở lại bài toán về mức tăng giá (lạm phát)
Giả định sang năm 2008: GDP tăng 9%, cung tiền tăng
20%
Khi đó mức tăng giá (trung bình) sẽ là bao nhiêu?
Mức tăng giá trung bình sẽ dao động trong khoảng
nào?
Mức tăng giá (cá biệt) là bao nhiêu?
Mức tăng giá cá biệt sẽ dao động trong khoảng nào?
Bài toán về dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt
17
- Thực hiện dự báo
Dự báo bằng ước lượng điểm: ------
Dự báo bằng KTC
giá trị trung bình
ˆ 1 ( X 0 X ) 2 1/ 2 ˆ 1 ( X 0 X ) 2 1/ 2
ˆ
Y0 t /2 ( 2
ˆ
) E (Y |X X 0 ) Y0 t /2 ( 2
)
n xi n xi
Giá trị cá biệt
ˆ 1 ( X 0 X )2 1/2 ˆ 1 ( X 0 X )2 1/2
Y0 t /2 (1
ˆ 2
) Y | X X 0 Y0 t /2 (1
ˆ )
n xi n xi2
18
- Tóm tắt
Ý nghĩa kinh tế của hệ số góc:
Yi 1 2 X 2i 3 X 3 i .. k X ki u i
Khi X2 tăng 1 đơn vị => Y tăng β2 đơn vị
ln(Yi ) 1 2 ln( X 2i ) .. k ln( X ki ) u i
Khi X2 tăng 1% thì trung bình của Y tăng β2 % đơn vị
Ý nghĩa thống kê của hệ số góc: có khác 0 hay không?
~ biến X tương ứng có ảnh hưởng lên biến độc lập
không
19
- Về các khuyết tật có thể có của mô hình
- Đa cộng tuyến cao
- Phương sai của sai số thay đổi
- Tự tương quan
- Dạng hàm sai
- Tính chuẩn của ssnn
20
nguon tai.lieu . vn
