On tap kinh te luong co ban

89,369 views

Published on

2 Comments
37 Likes
Statistics
Notes
  • Dịch vụ làm luận văn tốt nghiệp, làm báo cáo thực tập tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp, tiểu luận, khóa luận, đề án môn học trung cấp, cao đẳng, tại chức, đại học và THẠC SỸ (ngành kế toán, ngân hàng, quản trị kinh doanh…) Mọi thông tin về đề tài các bạn vui lòng liên hệ theo địa chỉ SĐT: 0973.764.894 ( Miss. Huyền ) Email: dvluanvan@gmail.com ( Bạn hãy gửi thông tin bài làm, yêu cầu giáo viên qua mail) Chúng tôi nhận làm các chuyên ngành thuộc khối kinh tế, giá cho mỗi bài khoảng từ 100.000 vnđ đến 500.000 vnđ. DỊCH VỤ LÀM SLIDE POWERPOINT:10.000VNĐ/1SLIDE
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here
  • Dịch vụ làm luận văn tốt nghiệp, làm báo cáo thực tập tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp, tiểu luận, khóa luận, đề án môn học trung cấp, cao đẳng, tại chức, đại học và cao học (ngành kế toán, ngân hàng, quản trị kinh doanh…) Mọi thông tin về đề tài các bạn vui lòng liên hệ theo địa chỉ SĐT: 0973.764.894 ( Miss. Huyền ) Email: dvluanvan@gmail.com ( Bạn hãy gửi thông tin bài làm, yêu cầu giáo viên qua mail) Chúng tôi nhận làm các chuyên ngành thuộc khối kinh tế, giá cho mỗi bài khoảng từ 100.000 vnđ đến 500.000 vnđ
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here
No Downloads
Views
Total views
89,369
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
17
Actions
Shares
0
Downloads
1,280
Comments
2
Likes
37
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

On tap kinh te luong co ban

  1. 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 tính viết
  2. 2. Phần I- Mô hình kinh tế lượng cơ bản
  3. 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. 4.  Mô hình hồi quy tổng thể dạng tuyến tính: Yi = β1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + .. + β k X ki + u i Biến phụ thuộc Các biến độc lập sai số ngẫu nhiên E (Y | X 2 ;.., X k ) = β1 + β 2 X 2 + .. + β 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 Tuy nhiên các hệ số βj nói chung là không biết, cần phải ước lượng
  5. 5.  Mô hình hồi quy mẫu với n quan sát: ˆ ˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + .. + β k X ki + ei ˆ ˆ ˆ ˆ Y = β + β X + β X + .. + β 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. Biến Xj là phi ngẫu nhiên, nếu là ngẫu nhiên thì phải độc lập với Ui 2. E(ui|X2i,...,Xki)=0: không có sai số hệ thống 3. var(ui|X2i,...,Xki) = δ2 với mọi i 4. cov(ui,uj)=0 với mọi i khác j 5. Không có đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến Xj
  6. 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 β2 = ∑x y 2i i = ∑k i yi = β2 + ∑k i ui ∑x 2 i δ2 ˆ var(β 2 ) = xi xi := ( X i − X ); y i := (Yi − Y ); k i := ∑ 2 x 2i ∑ xi2
  7. 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. 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: p = 0.005 + 0.8m − 10 gdp ˆ 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%, 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 ui tuân theo quy luật chuẩn
  9. 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 ( β j − tα / 2 , ( n − k ) se( β j ); β j + tα / 2,( n − k ) se( β j )) KTC đối xứngKTCcho ˆ ˆβj (−∞; β j + tα ,( n − k ) se( β j )) KTC bên phải ˆ ˆ ( β j − tα , ( n − k ) se( β j );+∞) KTC bên tráiKTC (n − 2)δ 2 (n − 2)δˆ 2 ˆ 2 ˆcho ( 2 ; 2 ); δ = ∑ ei2 /(n − k )δ2 χ α / 2;n − k χ 1−α / 2;n − k
  10. 10. Bài toán kiểm định giả thuyết về tham sốVí 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. 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. 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 = 0.95 se 2 (1.5) (0.5) (0.02) Muốn kiểm định: Quảng cáo trên tivi giúp tăng lợi nhuận? H 0 : β 2 ≤ 0; H1 : β 2 > 0 Wα = (t0.05;∞) = (1.66; ∞) ˆ β 2 − 0 1.7 − 0 t qs = = = 1.1 Không bác bỏ H0 ˆ ) se( β 2 1.5
  13. 13. Bảng tóm tắt về cặp gt và miền bác bỏLoại giả thiết H0 H1 Miền bác bỏ Hai phía ≠ β β i = β i* β i* t > t α/2(n - k) & i t < - tα/2(n - k) Bên trái β i = (≥) β i* β i < β i* t < - t α (n - k) Bên phải β i = (≤ β i*) β i > β i* t > t α (n - k)
  14. 14. Kiểm định F Về sự phù hợp của hàm hồi quy: n = 100; R2 = 0.68 Y= β1+ β2TV+ β3IN +β4P+ u  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 Bác bỏ H0  Nếu Fqs> fα (3, n-4) => bác bỏ H0 Công thức chung: Nếu Fqs = (R2/(k-1)) / [(1 – R2) /(n -k)] >fα (3, n-4) => bác bỏ H0trong đó k là số biến có mặt trong mô hình
  15. 15. Kiểm định F (tiếp) 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 ( R 2 − Rth ) / m 2 (0.95 − 0.8) / 2 Fqs = = = 144 (1 − R ) /( n − k ) (1 − 0.95) / 96 2 Fqs thuộc miền bác bỏ => bác bỏ H0
  16. 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. 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 ˆ 1 (X 0 − X )2 Yi − tα / 2δ ( + ) < E (Y | X = X 0 < Yi + tα / 2δ ( + ) n ∑ xi 2 n ∑ xi 2  Giá trị cá biệt ˆ 1 ( X 0 − X )2 ˆ 1 ( X 0 − X )2 Yi − tα / 2δ (1 + + ) < Y | X = X 0 < Yi + tα / 2δ (1 + + ) n ∑ xi 2 n ∑ xi 2
  18. 18. Tóm tắt Ý nghĩa kinh tế của các hệ số: Yi = β1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + .. + β k X ki + u i β3 : Khi X3 tăng 1 đơn vị => ? ln(Yi ) = β1 + β 2 ln( X 2i ) + .. + β k ln( X ki ) + ui β3 : Khi X3 tăng 1% => ? Ý nghĩa thống kê của các hệ số ước lượng: nếu từ giá trị UL của β2 có thể suy diễn (thống kê) ra rằng β2 khác 0 => có ý nghĩa thống kê Ý nghĩa của R2 Tuy nhiên các kết luận trên chỉ có giá trị khi các giả thiết thoả mãn
  19. 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. 20. Đa cộng tuyến Khái niệm về đa cộng tuyến: mối tương quan tuyến tính giữa các biến giải thích trong mô hình  ĐCT hoàn hảo  ĐCT không hoàn hảo - chỉ quan tâm khi ĐCT cao  ví dụ: giá dầu và CPI; giá thịt lợn và giá thịt bò; lao động và vốn của doanh nghiệp Chẳng hạn trong: Y= β1+ β2X2+ β3X3 + u ==> r23 cao? Y= β1+ β2X2+...+ βkXk + u ==> tương quan tuyến tính giữa X2;...;Xk cao Làm sao để phát hiện: hồi quy phụ; ..
  21. 21. Đa cộng tuyến ước lượng OLS khi có hiện tượng đa cộng tuyến cao  Vẫn là ULTTKC tốt nhất trong lớp các UL TTKC  Tuy nhiên nó không tốt, như sau: Xét mô hình hồi quy 3 biến, khi đó: ˆ δ2 var(β 2 ) = (1 − r23 )∑ x 2i 2 2 Phương sai của các UL lớn => Độ chính xác thấp KTC thường rộng Tỷ số t thường nhỏ => ? Dấu hệ số ước lượng có thể sai .v.v
  22. 22. Phương sai sai số thay đổi Khái niệm: var(ui) = δ2i UL OLS khi PSSS thay đổi:  Vẫn là UL tuyến tính, không chệch, nhưng không hiệu quả  Phương sai của các ước lượng sẽ chệch  Kiểm định T, F mất hiệu lực
  23. 23. Phát hiện phương sai sai số thay đổi Kiểm định White; H0: PSSS không đổi  ước lượng mô hình gốc thu được các phần dư et  chạy hàm hồi quy: e 2 = β1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 2 + β 5 X 32 + β 6 X 2 X 3 + u (*) 2 Kiểm định F: Chạy tiếp hàm hq Kiểm định Khi bình e 2 = β1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + u => R2(2) phương: Fqs = [ (R2 – R2(2))/m]/[(1-R2)/(n- nR 2 > χα (5) (*) 2 k)]>fα(m, n-k) Bác bỏ H0
  24. 24. Khắc phục PSSS thay đổi Định dạng của phương sai thay đôỉ  Dùng đồ thị để dự đoán dạng của phương sai  Thực hiện các kiểm định để kiểm định dự đoán Cách khắc phục: phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS):  Biến đổi biến số để mô hình mới có PPSS không đổi  ước lượng bằng OLS mô hình mới này, từ đó suy ngược lại hệ số cho mô hình gốc Ví dụ: Y= β1+ β2TV+ β3IN +β4P+ u nếu PSSS có dạng: var(ui) = aTV2, khi đó Y/TV= β1/TV+ β2+ β3IN/TV +β4P/TV+ u/TV Khi đó var(ui/TVi) = var(ui)/ TVi2 = a = không đổi
  25. 25. Tự tương quan Khái niệm: cov(ui; uj) >< 0 với i><j Các dạng của tự tương quan:  ut = ρut-1 + vt ==> tự tương quan bậc nhất; AR(1)  ut = ρ1ut-1 +..+ ρput-p+ vt => AR(p)  v(t) là sai số ngẫu nhiên, thỏa mãn các giả thiết của OLS. Hậu quả khi có tự tương quan:  Vẫn là UL không chệch ˆ β  Phương sai ước lượng của thường bị chệch  Các kiểm định T, F không đáng tin cậy σ 2 cũng là ước lượng chệch =>  Ước lượng ˆ
  26. 26. Tự tương quan Phát hiện:  Kiểm định Durbin Watson, dùng trong trường hợp: AR (1) Không có giá trị trễ của biến phụ thuộc là biến giải thích Không mất quan sát  Khi có giá trị trễ của biến phụ thuộc là biến giải thích: Durbin h  kiểm định B-G et = a1 + a2 Xt + ρ1et-1+..+ ρp et-p +vt Nếu: nR 2 > χ α ( p ) 2 => có TTQ
  27. 27. Tự tương quan Biện pháp khắc phục: giả sử TTQ có dạng AR(1): ut = ρut-1 +vt  ước lượng hệ số tự tương quan rồi sau đó dùng GLS dựa trên hệ số ước lượng này, như sau:  đặt Y* = Y – ρ’Y(-1); X* = X – ρ’X(-1)  Thực hiện OLS hàm hồi quy theo biến mới: Y* = β1+ β2X* + v
  28. 28. Định dạng mô hình Thừa biến: => ước lượng OLS không hiệu quả. Kiểm định thừa biến Thiếu biến: => ước lượng OLS chệch và không vững Dạng hàm sai & thiếu biến: Kiểm định RESET  Hồi quy hàm hồi quy gốc, thu được ước lượng của Yt và R2(1)  Thực hiện hồi quy: ˆ ˆ Yt = α1 + α 2 X t + α 3Yt 2 + .. + Yt m + ut Thu được R2(2)  Nếu Fqs = [(R2(1) – R2(2)/m]/[ (1-R2(1)/n-k(2) ]> fα (m, n-k(2)  Bác bỏ H0, trong đó H0: hàm định dạng đúng
  29. 29. Tóm tắt Mục đích của phân tích hồi quy Phương pháp sử dụng để UL mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển: OLS Các kết quả ước lượng dùng để:  Suy diễn về các hệ số trong tổng thể  Từ đó có các ứng dụng thực tế về chính sách Để các UL thu được có các tính chất tốt, mô hình cần thỏa mãn một số giả thiết cơ bản Đã xét về 4 giả thiết cơ bản

×