HTTP://SINHVIENNGANHANG.COM
ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ ChÍ MINH
KHOA GIÁO DỤC CƠ BẢN
BỘ MÔN KINH TẾ
BÀI GIẢNG
KINH TẾ LƯỢNG
Biên soạn: Lê Tấn Luật
-2004-
HTTP://SINHVIENNGANHANG.COM
MỤC LỤC Trang
CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 3
1.1.Kinh tế lượng là gì? 3
1.2.Phương pháp luận của Kinh tế lượng 4
1.3.Những câu hỏi đặt ra cho một nhà kinh tế lượng 8
1.4.Dữ liệu cho nghiên cứu kinh tế lượng 8
1.5.Vai trò của máy vi tính và phầm mềm chuyên dụng 9
CHƯƠNG 2 ÔN TẬP VỀ XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ
2.1.Xác suất 11
2.2.Thống kê mô tả 23
2.3.Thống kê suy diễn-Vấn đề ước lượng 25
2.4.Thống kê suy diễn - Kiểm định giả thiết thống kê 30
CHƯƠNG 3 HỒI QUY HAI BIẾN
3.1.Giới thiệu 39
3.2.Hàm hồi quy tổng thể và hồi quy mẫu 41
3.3.Ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy theo phương pháp OLS 44
3.4.Khoảng tin cậy và kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy 48
3.5.Định lý Gauss-Markov 52
3.6.Độ thích hợp của hàm hồi quy – R
2
52
3.7.Dự báo bằng mô hình hồi quy hai biến 54
3.8.Ý nghĩa của hồi quy tuyến tính và một số dạng hàm thường được sử dụng 56
CHƯƠNG 4 MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI
4.1. Xây dựng mô hình 60
4.2.Ước lượng tham số của mô hình hồi quy bội 61
4.3.
2
R
và
2
R
hiệu chỉnh 64
4.4. Kiểm định mức ý nghĩa chung của mô hình 64
4.5. Quan hệ giữa R
2
và F 65
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
2
4.6. Ước lượng khoảng và kiểm định giả thiết thống kê cho hệ số hồi quy 65
4.7. Biến phân loại (Biến giả-Dummy variable) 66
CHƯƠNG 5 GIỚI THIỆU MỘT SỐ VẤN ĐỀ LIÊN QUAN ĐẾN
MÔ HÌNH HỒI QUY
5.1. Đa cộng tuyến 72
5.2. Phương sai của sai số thay đổi 74
5.3. Tự tương quan (tương quan chuỗi) 80
5.4. Lựa chọn mô hình 81
CHƯƠNG 6 DỰ BÁO VỚI MÔ HÌNH HỒI QUY
6.1. Dự báo với mô hình hồi quy đơn giản 84
6.2. Tính chất trễ của dữ liệu chuỗi thời gian và hệ quả của nó đến mô hình 84
6.3. Mô hình tự hồi quy 85
6.4. Mô hình có độ trễ phân phối 85
6.5. Ước lượng mô hình tự hồi quy 88
6.6. Phát hiện tự tương quan trong mô hình tự hồi quy 88
CHƯƠNG 7 CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO MĂNG TÍNH THỐNG KÊ
7.1. Các thành phần của dữ liệu chuỗi thời gian 90
7.2. Dự báo theo xu hướng dài hạn 92
7.3. Một số kỹ thuật dự báo đơn giản 93
7.4. Tiêu chuẩn đánh giá mô hình dự báo 94
7.5. Một ví dụ bằng số 95
7.6. Giới thiệu mô hình ARIMA 96
Các bảng tra Z, t , F và χ
2
101
Tài liệu tham khảo 105
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
3
CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU
1.1. Kinh tế lượng là gì?
Thuật ngữ tiếng Anh “Econometrics” có nghĩa là đo lường kinh tế
1
. Thật ra phạm vi
của kinh tế lượng rộng hơn đo lường kinh tế. Chúng ta sẽ thấy điều đó qua một định nghĩa
về kinh tế lượng như sau:
“Không giống như thống kê kinh tế có nội dung chính là số liệu thống kê, kinh tế
lượng là một môn độc lập với sự kết hợp của lý thuyết kinh tế, công cụ toán học và phương
pháp luận thống kê. Nói rộng hơn, kinh tế lượng liên quan đến: (1) Ước lượng các quan hệ
kinh tế, (2) Kiểm chứng lý thuyết kinh tế bằng dữ liệu thực tế và kiểm định giả thiết của kinh
tế học về hành vi, và (3) Dự báo hành vi của biến số kinh tế.”
2
Sau đây là một số ví dụ về ứng dụng kinh tế lượng.
Ước lượng quan hệ kinh tế
(1) Đo lường mức độ tác động của việc hạ lãi suất lên tăng trưởng kinh tế.
(2) Ước lượng nhu cầu của một mặt hàng cụ thể, ví dụ nhu cầu xe hơi tại thị trường Việt
Nam.
(3) Phân tích tác động của quảng cáo và khuyến mãi lên doanh số của một công ty.
Kiểm định giả thiết
(1) Kiểm định giả thiết về tác động của chương trình khuyến nông làm tăng năng suất
lúa.
(2) Kiểm chứng nhận định độ co dãn theo giá của cầu về cá basa dạng fillet ở thị trường
nội địa.
(3) Có sự phân biệt đối xử về mức lương giữa nam và nữ hay không?
Dự báo
(1) Doanh nghiệp dự báo doanh thu, chi phí sản xuất, lợi nhuận, nhu cầu tồn kho…
(2) Chính phủ dự báo mức thâm hụt ngân sách, thâm hụt thương mại, lạm phát…
(3) Dự báo chỉ số VN Index hoặc giá một loại cổ phiếu cụ thể như REE.
1
A.Koutsoyiannis, Theory of Econometrics-Second Edition, ELBS with Macmillan-1996, trang 3
2
Ramu Ramanathan, Introductory Econometrics with Applications, Harcourt College Publishers-2002,
trang 2.
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
4
1.2. Phương pháp luận của kinh tế lượng
Theo phương pháp luận truyền thống, còn gọi là phương pháp luận cổ điển, một
nghiên cứu sử dụng kinh tế lượng bao gồm các bước như sau
3
:
(1) Phát biểu lý thuyết hoặc giả thiết.
(2) Xác định đặc trưng của mô hình toán kinh tế cho lý thuyết hoặc giả thiết.
(3) Xác định đặc trưng của mô hình kinh tế lượng cho lý thuyết hoặc giả thiết.
(4) Thu thập dữ liệu.
(5) Ước lượng tham số của mô hình kinh tế lượng.
(6) Kiểm định giả thiết.
(7) Diễn giải kết quả
(8) Dự báo và sử dụng mô hình để quyết định chính sách
Hình 1.1 Phương pháp luận của kinh tế lượng
3
Theo Ramu Ramanathan, Introductory Econometrics with Applications, Harcourt College Publishers-2002
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
Lý thuyết hoặc giả thiết
Lập mô hình kinh tế lượng
Thu thập số liệu
Ước lượng thông số
Kiểm định giả thiết
Diễn dịch kết quảXây dựng lại mô hình
Dự báoQuyết định chính sách
Lập mô hình toán kinh tế
5
Ví dụ 1: Các bước tiến hành nghiên cứu một vấn đề kinh tế sử dụng kinh tế lượng với đề tài
nghiên cứu xu hướng tiêu dùng biên của nền kinh tế Việt Nam.
(1) Phát biểu lý thuyết hoặc giả thiết
Keynes cho rằng:
Qui luật tâm lý cơ sở là đàn ông (đàn bà) muốn, như một qui tắc và về trung bình, tăng
tiêu dùng của họ khi thu nhập của họ tăng lên, nhưng không nhiều như là gia tăng trong
thu nhập của họ.
4
Vậy Keynes cho rằng xu hướng tiêu dùng biên(marginal propensity to consume-MPC),
tức tiêu dùng tăng lên khi thu nhập tăng 1 đơn vị tiền tệ lớn hơn 0 nhưng nhỏ hơn 1.
(2) Xây dựng mô hình toán cho lý thuyết hoặc giả thiết
Dạng hàm đơn giản nhất thể hiện ý tưởng của Keynes là dạng hàm tuyến tính.
GNPTD
21
β+β=
(1.1)
Trong đó : 0 <
2
β
< 1.
Biểu diển dưới dạng đồ thị của dạng hàm này như sau:
β
1
: Tung độ gốc
β
2
: Độ dốc
TD : Biến phụ thuộc hay biến được giải thích
GNP: Biến độc lập hay biến giải thích
Hình 1. 2. Hàm tiêu dùng theo thu nhập.
(3) Xây dựng mô hình kinh tế lượng
4
John Maynard Keynes, 1936, theo D.N.Gujarati, Basic Economics, 3
rd
, 1995, trang 3.
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
GNP
TD
β
2
=MPC
β
1
0
6
Mô hình toán với dạng hàm (1.1) thể hiện mối quan hệ tất định(deterministic
relationship) giữa tiêu dùng và thu nhập trong khi quan hệ của các biến số kinh tế thường
mang tính không chính xác. Để biểu diển mối quan hệ không chính xác giữa tiêu dùng và
thu nhập chúng ta đưa vào thành phần sai số:
ε+β+β=
GNPTD
21
(1.2)
Trong đó ε là sai số, ε là một biến ngẫu nhiên đại diện cho các nhân tố khác
cũng tác động lên tiêu dùng mà chưa được đưa vào mô hình.
Phương trình (1.2) là một mô hình kinh tế lượng. Mô hình trên được gọi là mô hình hồi
quy tuyến tính. Hồi quy tuyến tính là nội dung chính của học phần này.
(4) Thu thập số liệu
Số liệu về tiêu dùng và thu nhập của nền kinh tế Việt Nam từ 1986 đến 1998
tính theo đơn vị tiền tệ hiện hành như sau:
Năm Tiêu dùng
TD, đồng hiện hành
Tổng thu nhập
GNP, đồng hiện hành
Hệ số khử
lạm phát
1986 526.442.004.480 553.099.984.896 2,302
1987 2.530.537.897.984 2.667.299.995.648 10,717
1988 13.285.535.514.624 14.331.699.789.824 54,772
1989 26.849.899.970.560 28.092.999.401.472 100
1990 39.446.699.311.104 41.954.997.960.704 142,095
1991 64.036.997.693.440 76.707.000.221.696 245,18
1992 88.203.000.283.136 110.535.001.505.792 325,189
1993 114.704.005.464.064 136.571.000.979.456 371,774
1994 139.822.006.009.856 170.258.006.540.288 425,837
1995 186.418.693.406.720 222.839.999.299.584 508,802
1996 222.439.040.614.400 258.609.007.034.368 540,029
1997 250.394.999.521.280 313.623.008.247.808 605,557
1998 284.492.996.542.464 361.468.004.401.152 659,676
Bảng 1.1. Số liệu về tổng tiêu dùng và GNP của Việt Nam
Nguồn : World Development Indicator CD-ROM 2000, WorldBank.
TD: Tổng tiêu dùng của nền kinh tế Việt Nam, đồng hiện hành.
GNP: Thu nhập quốc nội của Việt Nam, đồng hiện hành.
Do trong thời kỳ khảo sát có lạm phát rất cao nên chúng ta cần chuyển dạng số liệu về
tiêu dùng và thu nhập thực với năm gốc là 1989.
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
7
Năm Tiêu dùng
TD, đồng-giá cố định 1989
Tổng thu nhập
GNP, đồng-giá cố định 1989
1986 22.868.960.302.145 24.026.999.156.721
1987 23.611.903.339.515 24.888.000.975.960
1988 24.255.972.171.640 26.165.999.171.928
1989 26.849.899.970.560 28.092.999.401.472
1990 27.760.775.225.362 29.526.000.611.153
1991 26.118.365.110.163 31.285.998.882.813
1992 27.123.609.120.801 33.990.999.913.679
1993 30.853.195.807.667 36.735.001.692.581
1994 32.834.660.781.138 39.982.003.187.889
1995 36.638.754.378.646 43.797.002.601.354
1996 41.190.217.461.479 47.888.002.069.333
1997 41.349.567.191.335 51.790.873.128.795
1998 43.126.144.904.439 54.794.746.182.076
Bảng 1.2. Tiêu dùng và thu nhập của Việt Nam, giá cố định 1989
(5) Ước lượng mô hình (Ước lượng các hệ số của mô hình)
Sử dụng phương pháp tổng bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least
Squares)
5
chúng ta thu được kết quả hồi quy như sau:
TD = 6.375.007.667 + 0,680GNP
t [4,77] [19,23]
R
2
= 0,97
Ước lượng cho hệ số β
1
là
=β
1
ˆ
6.375.007.667
Ước lượng cho hệ số β
2
là
=β
2
ˆ
0,68
Xu hướng tiêu dùng biên của nền kinh tế Việt Nam là MPC = 0,68.
(6) Kiểm định giả thiết thống kê
Trị số xu hướng tiêu dùng biên được tính toán là MPC = 0,68 đúng theo phát
biểu của Keynes. Tuy nhiên chúng ta cần xác định MPC tính toán như trên có lớn hơn 0
và nhỏ hơn 1 với ý nghĩa thống kê hay không. Phép kiểm định này cũng được trình bày
trong chương 2.
(7) Diễn giải kết quả
Dựa theo ý nghĩa kinh tế của MPC chúng ta diễn giải kết quả hồi quy như sau:
Tiêu dùng tăng 0,68 ngàn tỷ đồng nếu GNP tăng 1 ngàn tỷ đồng.
5
Sẽ được giới thiệu trong chương 2.
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
8
(8) Sử dụng kết quả hồi quy
Dựa vào kết quả hồi quy chúng ta có thể dự báo hoặc phân tích tác động của
chính sách. Ví dụ nếu dự báo được GNP của Việt Nam năm 2004 thì chúng ta có thể dự
báo tiêu dùng của Việt Nam trong năm 2004. Ngoài ra khi biết MPC chúng ta có thể ước
lượng số nhân của nền kinh tế theo lý thuyết kinh tế vĩ mô như sau:
M = 1/(1-MPC) = 1/(1-0,68) = 3,125
Vậy kết quả hồi quy này hữu ích cho phân tích chính sách đầu tư, chính sách
kích cầu…
1.3. Những câu hỏi đặt ra cho một nhà kinh tế lượng
1. Mô hình có ý nghĩa kinh tế không?
2. Dữ liệu có đáng tin cậy không?
3. Phương pháp ước lượng có phù hợp không?
4. Kết quả thu được so với kết quả từ mô hình khác hay phương pháp khác như thế
nào?
1.4. Dữ liệu cho nghiên cứu kinh tế lượng
Có ba dạng dữ liệu kinh tế cơ bản: dữ liệu chéo, dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu
bảng.
Dữ liệu chéo bao gồm quan sát cho nhiều đơn vị kinh tế ở một thời điểm cho trước.
Các đơn vị kinh tế bao gồm các các nhân, các hộ gia đình, các công ty, các tỉnh thành, các
quốc gia…
Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm các quan sát trên một đơn vị kinh tế cho trước tại
nhiều thời điểm. Ví dụ ta quan sát doanh thu, chi phí quảng cáo, mức lương nhân viên, tốc
độ đổi mới công nghệ… ở một công ty trong khoảng thời gian 1990 đến 2002.
Dữ liệu bảng là sự kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian. Ví dụ với
cùng bộ biến số về công ty như ở ví dụ trên, chúng ta thu thập số liệu của nhiều công ty
trong cùng một khoảng thời gian.
Biến rời rạc hay liên tục
Biến rời rạc là một biến có tập hợp các kết quả có thể đếm được.Ví dụ biến Quy mô
hộ gia đình ở ví dụ mục 1.2 là một biến rời rạc.
Biến liên tục là biến nhận kết quả một số vô hạn các kết quả. Ví dụ lượng lượng mưa
trong một năm ở một địa điểm.
Dữ liệu có thể thu thập từ một thí nghiệm có kiểm soát, nói cách khác chúng ta có thể
thay đổi một biến số trong điều kiện các biến số khác giữ không đổi. Đây chính là cách bố
trí thí nghiệm trong nông học, y khoa và một số ngành khoa học tự nhiên.
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
9
Đối với kinh tế học nói riêng và khoa học xã hội nói chung, chúng ta rất khó bố trí thí
nghiệm có kiểm soát, và sự thực dường như tất cả mọi thứ đều thay đổi nên chúng ta chỉ có
thể quan sát hay điều tra để thu thập dữ liệu.
1.5. Vai trò của máy vi tính và phầm mềm chuyên dụng
Vì kinh tế lượng liên quan đến việc xử lý một khối lượng số liệu rất lớn nên chúng ta
cần dến sự trợ giúp của máy vi tính và một chương trình hỗ trợ tính toán kinh tế lượng. Hiện
nay có rất nhiều phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng hoặc hỗ trợ xử lý kinh tế lượng.
Excel
Nói chung các phần mềm bảng tính(spreadsheet) đều có một số chức năng tính toán
kinh tế lượng. Phần mềm bảng tính thông dụng nhất hiện nay là Excel nằm trong bộ Office
của hãng Microsoft. Do tính thông dụng của Excel nên mặc dù có một số hạn chế trong việc
ứng dụng tính toán kinh tế lượng, giáo trình này có sử dụng Excel trong tính toán ở ví dụ
minh hoạ và hướng dẫn giải bài tập.
Phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng
Hướng đến việc ứng dụng các mô hình kinh tế lượng và các kiểm định giả thiết một
cách nhanh chóng và hiệu quả chúng ta phải quen thuộc với ít nhất một phần mềm chuyên
dùng cho kinh tế lượng. Hiện nay có rất nhiều phần mềm kinh tế lượng như:
Phần mềm Công ty phát triển
AREMOS/PC Wharton Econometric Forcasting Associate
BASSTAL BASS Institute Inc
BMDP/PC BMDP Statistics Software Inc
DATA-FIT Oxford Electronic Publishing
ECONOMIST WORKSTATION Data Resources, MC Graw-Hill
ESP Economic Software Package
ET New York University
EVIEWS Quantitative Micro Software
GAUSS Aptech System Inc
LIMDEP New York University
MATLAB MathWorks Inc
PC-TSP TSP International
P-STAT P-Stat Inc
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
10
SAS/STAT VAR Econometrics
SCA SYSTEM SAS Institute Inc
SHAZAM University of British Columbia
SORITEC The Soritec Group Inc
SPSS SPSS Inc
STATPRO Penton Sofware Inc
Trong số này có hai phần mềm được sử dụng tương đối phổ biến ở các trường đại học
và viện nghiên cứu ở Việt Nam là SPSS và EVIEWS. SPSS rất phù hợp cho nghiên cứu
thống kê và cũng tương đối thuận tiện cho tính toán kinh tế lượng trong khi EVIEWS được
thiết kế chuyên cho phân tích kinh tế lượng.
CHƯƠNG 2
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
11
ÔN TẬP VỀ XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ
Biến ngẫu nhiên.
Một biến mà giá trị của nó được xác định bởi một phép thử ngẫu nhiên được gọi là
một biến ngẫu nhiên. Nói cách khác ta chưa thể xác định giá trị của biến ngẫu nhiên nếu
phép thử chưa diễn ra. Biến ngẫu nhiên được ký hiệu bằng ký tự hoa X, Y, Z…. Các giá trị
của biến ngẫu nhiên tương ứng được biểu thị bằng ký tự thường x, y, z…
Biến ngẫu nhiên có thể rời rạc hay liên tục. Một biến ngẫu nhiên rời rạc nhận một số
hữu hạn(hoặc vô hạn đếm được) các giá trị. Một biến ngẫu nhiên liên tục nhận vô số giá trị
trong khoảng giá trị của nó.
Ví dụ 2.1. Gọi X là số chấm xuất hiện khi tung một con súc sắc (xí ngầu). X là một biến
ngẫu nhiên rời rạc vì nó chỉ có thể nhận các kết quả 1,2,3,4,5 và 6.
Ví dụ 2.2. Gọi Y là chiều cao của một người được chọn ngẫu nhiên trong một nhóm người.
Y cũng là một biến ngẫu nhiên vì chúng ta chỉ có nhận được sau khi đo đạc chiều cao của
người đó. Trên một người cụ thể chúng ta đo được chiều cao 167 cm. Con số này tạo cho
chúng ta cảm giác chiều cao là một biến ngẫu nhiên rời rạc, nhưng không phải thế, Y thực sự
có thể nhận được bất cứ giá trị nào trong khoảng cho trước thí dụ từ 160 cm đến 170 cm tuỳ
thuộc vào độ chính xác của phép đo. Y là một biến ngẫu nhiên liên tục.
2.1. Xác suất
2.1.1 Xác suất biến ngẫu nhiên nhận được một giá trị cụ thể
Chúng ta thường quan tâm đến xác suất biến ngẫu nhiên nhận được một giá trị xác
định. Ví dụ khi ta sắp tung một súc sắc và ta muốn biết xác suất xuất hiện Xi = 4 là bao
nhiêu.
Do con súc sắc có 6 mặt và nếu không có gian lận thì khả năng xuất hiện của mỗi mặt
đều như nhau nên chúng ta có thể suy ra ngay xác suất để X= 4 là: P(X=4) = 1/6.
Nguyên tắc lý do không đầy đủ(the principle of insufficient reason): Nếu có K kết quả
có khả năng xảy ra như nhau thì xác suất xảy ra một kết quả là 1/K.
Không gian mẫu: Một không gian mẫu là một tập hợp tất cả các khả năng xảy ra của một
phép thử, ký hiệu cho không gian mẫu là S. Mỗi khả năng xảy ra là một điểm mẫu.
Biến cố : Biến cố là một tập con của không gian mẫu.
Ví dụ 2.3. Gọi Z là tổng số điểm phép thử tung hai con súc sắc.
Không gian mẫu là S = {2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12}
A = {7;11} Tổng số điểm là 7 hoặc 11
B = {2;3;12} Tổng số điểm là 2 hoặc 3 hoặc 12
C = {4;5;6;8;9;10}
BIÊN SOẠN: LÊ TẤN LUẬT ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH -2005
12
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét