Bài giảng Kinh Tế Lượng

Chương 1: Mô hình hồi quy hai
biến - Một vài ý tưởng cơ bản

CHƯƠNG TRÌNH MÔN:
KINH TẾ LƯỢNG
Mở đầu: Khái quát về kinh
tế lượng

Chương 4: Mô hình hồi qui bội

Chương 2: Mô hình hồi quy hai
biến - ước lượng và kiểm định

Chương 3: Mở rộng mô hình hồi
quy hai biến

Chương 7: Phuong sai thay đổi
đ
Chương 5: Hồi qui với biến giả
Chương 6: Đa cộng tuyến
Chương 8: Tự tương quan
Chương 9: Chọn mô hình
và kiểm đinh việc chọn mô hình
1. EVIEWS

2. SPSS
3. STATA
� Kinh tế lượng là một môn khoa học đo lường các mối quan hệ kinh tế diễn ra trong thực tế.
? Nêu vấn đề lý thuyết cần phân tích và các giả thuyết
? Thiết lập MH toán học
? Phân tích kết quả
? Dự báo
? Ra quyết định
? Ước lượng các tham số
? Thu thập số liệu
Thiết lập MH
Nêu giả thuyết
Thu thập số liệu
Ước lượng th.số
Phân tích kết quả
Dự báo
Ra quyết định
I- Bản chất của phân tích hồi qui
Phân tích hồi qui là ng/c sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc), vào một hay nhiều biến (g?i là bi?n đ?c l?p hay biến g/t), với ý tưởng là ước lượng (hay dự báo) giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị cho trước của các biến độc lập.
Thí dụ 1: Đường cong Phillips mô tả mối quan hệ giữa tỷ lệ thay đổi tiền lương và tỷ lệ thất nghiệp
ty le that nghiep
10
8
6
4
2
0
ty le thay doi tien luong
14
12
10
8
6
4
2
Thí dụ 2: Đồ thị mô tả mối quan hệ giữa doanh số bán và giá bán của một mặt hàng.
� Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số
-Quan hệ t.kê là sự phụ thuộc thống kê của biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến đl?p.
-Trong quan hệ hàm số các biến không phải là ngẫu nhiên.
Biến phụ thuộc là DLNN.
Ứng với mỗi giá trị của biến độc lập thì giá trị của bpt được xác định
°
° Haøm hoài qui vaø quan heä nhaân quaû

P.tích h.qui không đòi hỏi
giữa biến p.thuộc và biến
đ.lập phải có q.hệ nhân quả.
Nếu tồn tại q.hệ nhân quả thì
biến p.t phải là chỉ tiêu KQ
và biến đ.l là chỉ tiêu ng.nhân

� Hồi qui và tương quan

P/T tương quan là đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa hai biến.


Trong p/tích tương quan không có sự phân biệt giữa các biến, chúng có tính chất đối xứng.
Phân tích hồi qui nhằm ước lượng một biến trên cơ sở các g/trị đã cho của các biến khác.
Trong p.tích h.qui các biến không có tính chất đối xứng.
Biến phụ thuộc là ĐLNN, các biến độc lập không phải ĐLNN.
Các loại số liệu
* Soá lieäu theo thôøi gian :
Là số liệu của 1 hay nhiều biến thu thập ở 1 đơn vị trong một khoảng thời gian
* Số liệu chéo : Là số liệu về một hay nhiều biến trong một thời kỳ ở nhiều đơn vị khác nhau.
* Các số liệu hỗn hợp : Là sự kết hợp của hai loại trên.
Ví dụ 1:
Y- chi tiêu của hộ gia đình (USD/tuần)
X- thu nhập khả dụng của
hộ gia đình (USD/tuần)
Thu nhập và ch.tiêu của các hộ g.đ
Tổng quát, E(Y/Xi) là một hàm của Xi
Được gọi là hàm hồi qui tổng thể (PRF)
E(Y/Xi) = f(Xi)
Dạng tuyến tính của PRF :

E(Y/Xi) = ?1 + ?2 Xi
?1 là hệ số tự do (hay hệ số ch?n, tung độ gốc).
?1, ?2 là các hệ số hồi qui .
?2 là hệ số góc (hệ số độ dốc)
?2 cho biết giá trị TB của biến phụ thuộc (Y) sẽ thay đổi (tăng, hoặc giảm) bao nhiêu đ/v khi giá trị của biến độc lập (X) tăng 1 đ/v với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Thí dụ: E(Y/Xi) = ?1 + ?2 Xi2
 Ta xeùt caùc MHHQ sau :
là hàm tuyến tính đối với tham số nhưng phi tuyến đối với biến.
E(Y/X) = ?1 + ?23 X
là hàm phi tuyến đối với tham số nhưng tuyến tính đối với biến
Hàm hồi qui tuyến tính luôn luôn được hiểu là tuyến tính đối với các tham số, nó có thể không tuyến tính đối với biến.
Ký hiệu Ui sai s? ng?u nhi�n c?a t?ng th? ?ng v?i quan s�t i


MHHQ t. th? ng?u nhi�n:
Yi = ?1 + ?2Xi+Ui

Hàm hồi qui được xây dựng từ các số liệu của một mẫu được gọi là hàm hồi qui mẫu (SRF)
Nếu PRF có dạng t.tính thì SRF có dạng:
là ước lượng kkông ch?ch có phuong sai nh? nh?t của E(Y/Xi), ?1, ?2

Dạng ngẫu nhiên của
ei = Yi ?
ei là sai số ngẫu nhiên của mẫu ứng với quan sát thứ i
Hết chương 1