Xem mẫu

  1. KINH TẾ LƯỢNG Giảng viên: Giáo trình Nguyen Thi Minh email Bài giảng Kinh tế lượng minhkthn@gmail.com (Nguyễn Quang Dong) -------------------- Thời gian: 45 tiết lý thuyết + 15 tiết thực hành EVIEWS 4/17/2014 Minh Nguyễn 1
  2. MỤC ĐÍCH CỦA PHÂN TÍCH HỒI QUY  Người làm thống kê: thu nhập và tiêu dùng có quan hệ tuơng quan thuận chiều  Nhà kinh tế học: thu nhập tăng thì tiêu dùng tăng, khi các yếu tố khác không đổi  Kinh tế lượng: khi thu nhập tăng 1 đồng thì tiêu dùng tăng bao nhiêu?  => lượng hóa mối quan hệ phụ thuộc giữa các biến số kinh tế. Nhằm trả lời câu hỏi:  I tăng 1 tỷ => GDP? (đánh giá tác động)  GDP 2010 tăng 6% => tỷ lệ thất nghiệp?( dự báo)  TTCK VN là thị trường hiệu quả? ( kiểm định lý thuyết) 4/17/2014 Minh Nguyễn 2  => cần phải làm việc với số liệu/ mẫu =>
  3. NỘI DUNG KHÓA HỌC  Giới thiệu về mô hình hồi quy  Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến số  ước lượng Tương tự phần  giả thiết của mô hình thống kê  suy diễn thống kê  Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến  Một số dạng của mô hình hồi quy  Đánh giá mô hình 4/17/2014 Minh Nguyễn 3
  4. DIỆN TÍCH TRƯNG BÀY VÀ SỐ KHÁCH 1800 1600 diện tích 1400 1200 Số khách mua 1000 800 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 4/17/2014 Minh Nguyễn 4
  5. GIỚI THIỆU VỀ MÔ HÌNH HỒI QUY  Ví dụ: xem xét có nên thuê thêm diện tích trưng bày nhằm tăng số khách hàng hay không?  => nếu tăng thêm 1 m2 thì có thể tăng thêm được bao nhiêu khách hàng?  => nếu thuê tất cả là 1000m2 thì tổng số khách hàng có thể là bao nhiêu? 4/17/2014 Minh Nguyễn 5
  6. MÔ HÌNH HỒI QUY - GIỚI THIỆU  Lý thuyết: diện tích tăng => khách tăng  Quan sát: phù hợp  => có thể cho rằng:  sokhach = f(dientich)  sokhach = a1 + a2dientich?  E(sokhach) = a1 + a2dientich  E(sokhach) = a1 + a2dientich + a3P  sokhach = a1 + a2dientich + a3P +u  E(Y) = a1 + a2X2 + a3X3 (1.1)  Y= a1 + a2X2 + a3X3 + u (1.1)’ (1.1), (1.1)’: mô hình hồi quy tuyến tính 4/17/2014 Minh Nguyễn 6
  7. MÔ HÌNH HỒI QUY – CÁC THÀNH PHẦN  Các biến số:  Y: biến phụ thuộc, là biến mà ta đang muốn dự báo, hoặc muốn xem nó thay đổi ra sao, là biến ngẫu nhiên  X2,..: biến độc lập, là biến mà được cho là có tác động tới Y  Tham số:  a1: hệ số chặn, ý nghĩa  a2, a3: hệ số góc, ý nghĩa 4/17/2014 Minh Nguyễn 7
  8. MÔ HÌNH HỒI QUY - CÁC THÀNH PHẦN  u: sai số ngẫu nhiên  ý nghĩa  Tính đơn giản của mô hình  Tính ngẫu nhiên trong hành vi con người  Số liệu?  Lý thuyết kinh tế  mô hình: tuyến tính theo tham số a1, a2  Ví dụ: Y = 25 + 0.1X2 -0.2X3 + u  Mối quan tâm chính: aj 4/17/2014 Minh Nguyễn 8
  9. MÔ HÌNH HỒI QUY - GIỚI THIỆU  Có số liệu của tổng  Số liệu mẫu => thể => PRF  => SRF  E(Yi)= a1 + a2X2i+a3X3i     Yii  a 1  a 2 i X 2i  a 3i X 3i  giá trị đúng của  giá trị ước lượng của ai aj  chênh lệch: ei = Y^i - Yi : phần dư 4/17/2014 Minh Nguyễn 9
  10. PRF VÀ SRF 40 40 30 30 20 20 10 10 0 0 -40 -10 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 -10 -20 -40 -20 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 -30 -30 -40 -40 4/17/2014 Minh Nguyễn 10
  11. DẠNG CỦA SỐ LIỆU  Số liệu chéo (cross sectional):  GDP/ đầu người năm 2008 các nước  Chuỗi thời gian (Time series):  GDP VN từ 1975 - nay  Số liệu mảng:  GDP các nước từ 1975- nay 4/17/2014 Minh Nguyễn 11
  12. CHƯƠNG II: MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN 2 4/17/2014 Minh Nguyễn 12
  13. DIỆN TÍCH TRƯNG BÀY VÀ SỐ KHÁCH 1800 1600 diện tích 1400 1200 Số khách mua 1000 800 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 4/17/2014 Minh Nguyễn 13
  14. DIỆN TÍCH TRƯNG BÀY VÀ LỢI NHUẬN  Lô gic thông thường, lý thuyết kinh tế: Diện tích có tác động đến lợi nhuận  Số liệu cho thấy:  phù hợp với lo gic trên  Quan hệ có dạng tuyến tính 4/17/2014 Minh Nguyễn 14
  15. ƯỚC LƯỢNG – PHƯƠNG PHÁP OLS  Thiết lập mô hình:  Muốn đánh giá tác động của việc gia tăng diện tích lên số khách hàng:  => Y: số khách hàng (trăm người), X: diện tích trưng bày (m2)  PRF: Yi = a1 + a2Xi + ui  SRF:   ˆ a a X Yi 1 2 i  Chọn các ước lượng này thế nào? sai lệch giữa giá trị e i  Y i  Yˆi ước lượng và giá trị thực tế 4/17/2014 Minh Nguyễn 15
  16. ƯỚC LƯỢNG – PHƯƠNG PHÁP OLS (2)  OLS: ˆ    ei2   (Yi  Yi )2   (Yi  a1  a2 X i ) 2    Min (2.1) i i i  x y i i i   a2  ; 2 xi  ( X i  X ); yi  (Yi  Y ) x i i     a1  Y  a2 X  Ví dụ 1 (cons2.exl): Y = a1 +a2X + u  Giải thích kết quả ước lượng 4/17/2014 Minh Nguyễn 16
  17. VÍ DỤ 2 Dependent Variable: so khach Method: Least Squares Date: 08/07/09 Time: ĐỌC KẾT QUẢ HỒI QUY NÀY? 22:56 Sample: 1950 2003 Included observations: 54 Variable Coeff S. E t-Stat Prob. C 206.59 136.56 1.51 0.14 Area 0.85 0.04 21.70 0.00 4/17/2014 Minh Nguyễn 17
  18. CÁC GIẢ THIẾT CỦA OLS 1. E(ui) = 0 (no systematic error) 2. var(ui) = σ2 với mọi i (homoscedasticity) 3. cov(ui, uj) = 0 với i #j (no autocorrelation) 4. ui ~N(0, σ2) 5. Định dạng hàm đúng (no model specification error) 6. Y: ngẫu nhiên, X không ngẫu nhiên 4/17/2014 Minh Nguyễn 18
  19. ĐỊNH LÝ GAUSS-MARKOV  Nếu các giả thiết 1-6 thỏa mãn => ước lượng OLS là các ước lượng BLUE:  tuyến tính  Không chệch  Có phương sai nhỏ nhất trong các ULKC 4/17/2014 Minh Nguyễn 19
  20. ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA U.L OLS  Công thức tính phương sai: ˆ a2   x y   x (a x  u )  a   x u i i i 2 i i i i 2 2 2 2 x i x x i i 2  X i2 2 ˆ v ar( a 2 )  2 ˆ var(a1 )    x i n xi2  ei2 ˆ   n2 4/17/2014 Minh Nguyễn 20
nguon tai.lieu . vn