Slide bài giảng chương 1 KTL b1 1ae9d98dd06b63d49263891c941e5e62

BÀI GIẢNG

KINH TẾ LƯỢNG
HỆ ĐẠI HỌC
NGÀNH ĐÀO TẠO: QTKD
1 1


NỘI
DUNG
HỌC
PHẦN

•
•
•
•
•
•
•
•

Chương 1: Tổng quan về KTL
Chương 2: Hồi quy đơn biến
Chương 3: Hồi quy đa biến
Chương 4: Hồi quy với biến giả
Chương 5: Đa cộng tuyến
Chương 6: PSSS thay đổi
Chương 7: Tự tương quan
Chương 8: Chọn mơ hình và kiểm định việc định dạng mơ hình

Phần mềm hỗ trợ

• EXCEL: nhập liệu
• EVIEWS : chạy mơ hình
2


CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN VỀ KINH TẾ LƯỢNG

3


MỤC TIÊU
Sau khi học xong, sinh viên cần nắm được:
• Khái niệm và phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng.
• Khái niệm phân tích hồi quy, hàm hồi quy tổng thể, hàm hồi quy mẫu.

• Bản chất và nguồn số liệu cho phân tích hồi quy.
• Phân biệt giữa sai số ngẫu nhiên và phần dư cùng ký hiệu của chúng.

4


HƯỚNG DẪN HỌC TẬP
Để hoàn thành tốt bài học, sinh viên cần thực hiện các nhiệm vụ
sau:
• Đọc trước bài giảng chương 1.
• Trả lời các câu hỏi và bài tập tình huống ứng dụng.

• Nếu có vấn đề gì chưa hiểu rõ, liên hệ với giảng viên để được hỗ trợ.

5


1.1. Khái niệm
Kinh tế lượng là việc áp dụng các phương pháp thống kê và toán học
vào việc đánh giá, kiểm định các lý thuyết kinh tế.
Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa số liệu thực tế, lý thuyết kinh tế và
thống kê toán nhằm

Ước lượng các
mối quan hệ
kinh tế

- Đối chiếu lý thuyết kinh
tế với thực tế
- Kiểm định các giả thiết
liên quan đến hành vi kinh
tế

Dự báo các hành vi
của các biến số kinh
tế
6


1.2. Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng
Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm,
các nghiên cứu khác

Thiết lập mô hình KTL
(Biến số, tham số, sai số)

Thu thập, xử lý số liệu

Ước lượng các tham số
Kiểm định giả thiết

Khơng

Mơ hình ước
lượng có tốt
khơng?
Có

Sử dụng mơ hình: dự báo,
đề ra chính sách
7


1.3. Phân tích hồi quy
- Nghiên

cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc, biến được giải

thích) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập, biến giải thích).
- Một số ví dụ:

+ Một nhà kinh tế muốn nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của tiêu dùng cá
nhân (biến phụ thuộc) vào thu nhập khả dụng (biến độc lập) của cá nhân đó.

+ Một nhà kinh tế khác muốn nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của mức cầu
về một loại hàng hoá của các cá nhân (biến phụ thuộc) vào giá cả hàng hố đó, thu
nhập khả dụng và cả giới tính của các cá nhân đó (các biến độc lập).

8


VD 1.1: Một doanh nghiệp phân phối điện thoại thông minh muốn phân tích các yếu
tố tác động đến doanh số của các cửa hàng trong chuỗi phân phối của mình để có
chính sách phù hợp. Với biến phụ thuộc là doanh số của các cửa hàng, hãy nêu hai
biến độc lập có thể lấy số liệu mà theo bạn là quan trọng và xây dựng mơ hình KTL
với hai biến đó.

Ta coi doanh số bán hàng (biến phụ thuộc) là kết quả của việc sử dụng lao động
(biến độc lập) và bỏ vốn đầu tư (biến độc lập). Mô hình KTL được xây dựng như sau:
TRi = β1 + β2Li+ β3Ki + ui
Trong đó:
- TR là doanh số

- L là tổng số lao động
- K là tổng chi phí bỏ ra (thuê mặt bằng, nhập hàng…).

9


1.4. Bản chất và nguồn số liệu cho phân tích hồi quy


Các loại số liệu:
- Số liệu theo thời gian: là các số liệu được thu thập trong một thời kỳ

nhất định.
- Số liệu chéo: là các số liệu về một hoặc nhiều biến được thu thập tại

một thời điểm ở nhiều địa phương, đơn vị khác nhau.
- Số liệu hỗn hợp theo thời gian và không gian.
10


VD 1.2: Tháng 5/2019, khi chuỗi siêu thị Auchan rút khỏi thị trường VN, có nhận
định cho rằng các chuỗi bán lẻ với số lượng cửa hàng ít sẽ lỗ và chỉ có lãi khi số
lượng điểm bán đủ lớn. Theo bạn, số liệu sử dụng là chéo hay thời gian hay hỗn hợp
sẽ phù hợp hơn? Hãy xây dựng mơ hình KTL để phân tích.
Nếu chỉ xét một cửa hàng và đánh giá theo thời gian (số liệu theo thời gian) thì
khơng thể đánh giá tác động một cách đầy đủ và bao quát được.

Nếu xét số liệu chéo: ta chỉ đánh giá được xu hướng chung của các chuỗi cửa hàng
ở ngay thời điểm Auchan rút khỏi thị trường VN chứ chưa đánh giá được những thay đổi
của từng cửa hàng.
Do vậy, lựa chọn số liệu hỗn hợp là phù hợp nhất vì có thể đánh giá thay đổi theo
cả không gian và thời gian.
11


VD 1.2: Tháng 5/2019, khi chuỗi siêu thị Auchan rút khỏi thị trường VN, có nhận
định cho rằng các chuỗi bán lẻ với số lượng cửa hàng ít sẽ lỗ và chỉ có lãi khi số
lượng điểm bán đủ lớn. Theo bạn, số liệu sử dụng là chéo hay thời gian hay hỗn hợp
sẽ phù hợp hơn? Hãy xây dựng mơ hình KTL để phân tích.
Mơ hình KTL để phân tích:

LNit = β1 + β2Nit +uit

Trong đó:
- LNit là lợi nhuận của chuỗi cửa hàng i ở thời kỳ t
- Ni là số cửa hàng trong chuỗi i ở thời kỳ t.
12


1.4. Bản chất và nguồn số liệu cho phân tích hồi quy


Nguồn gốc các số liệu:

Các số liệu có thể do các cơ quan, tổ chức hoặc các cá nhân thu thập. Chúng có thể là
các số liệu thực nghiệm hoặc không phải thực nghiệm. Các số liệu thực nghiệm thường được
thu thập trong khoa học tự nhiên, còn các số liệu không phải thực nghiệm thường được thu
thập trong khoa học xã hội .


Nhược điểm của các số liệu:

- Hầu hết các số liệu trong khoa học xã hội đều là các số liệu phi thực nghiệm, do vậy có
thể có sai số, bỏ sót quan sát hoặc cả hai.
- Ngay cả các số liệu được thu thập bằng thực nghiệm cũng có sai số của phép đo.

13


1.4. Bản chất và nguồn số liệu cho phân tích hồi quy


Nhược điểm của các số liệu:

- Trong các cuộc điều tra bằng câu hỏi có thể khơng nhận được câu trả lời hoặc câu trả
lời không đầy đủ.

- Các mẫu được thu thập trong các cuộc điều tra rất khác nhau về kích cỡ cho nên rất
khó khăn trong việc so sánh các kết quả giữa các đợt điều tra.
- Các số liệu kinh tế thường có sẵn ở mức tổng hợp cao, không cho phép đi sâu vào các
đơn vị nhỏ.

- Ngồi ra cịn có những số liệu thuộc bí mật quốc gia mà khơng phải ai cũng có thể sử
dụng được.
14


1.5. Hàm hồi quy tổng thể (PRF)
Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên kết quả khảo sát tổng thể. Hàm hồi qui
tổng thể có dạng:
E(Y/Xi) = f(Xi)
Hàm hồi qui tổng thể cho biết giá trị trung bình của biến Y sẽ thay đổi như thế
nào khi biến X nhận các giá trị khác nhau.

15


Hồi quy đơn (hồi quy hai biến): PRF có 1
biến độc lập

Hàm
hồi quy
tổng

thể
PRF

Hồi quy bội (hồi quy nhiều biến): PRF có 2
biến độc lập trở lên

16


1.6. Sai số ngẫu nhiên và bản chất của nó
- Giả sử ta có hàm hồi quy tổng thể E(Y/Xi), vì E(Y/Xi) là giá trị trung bình của
Y với giá trị Xi đã biết nên các giá trị cá biệt Yi không phải bao giờ cũng trùng với
E(Y/Xi) mà chúng xoay quanh E(Y/Xi).
- Ký hiệu Ui là chênh lệch giữa giá trị cá biệt Yi và E(Y/Xi), ta có:
Ui = Yi - E(Y/Xi) hay Yi = E(Y/Xi) + Ui

- Ui được gọi là biến ngẫu nhiên và E(Ui/Xi) = 0.
17


1.7. Hàm hồi quy mẫu (SRF)
- Trong thực tế, khi nghiên cứu các hiện tượng, chúng ta khơng có số liệu về tồn
bộ tổng thể, hoặc có số liệu nhưng khơng thể nghiên cứu tồn bộ tổng thể. Điều đó có
nghĩa là chúng ta khơng thể xây dựng hàm hồi quy tổng thể PRF. Chúng ta chỉ có mẫu
ngẫu nhiên lấy từ tổng thể và ước lượng PRF từ những thơng tin thu được trên mẫu ngẫu
nhiên đó.

- Hàm hồi quy được xây dựng trên cơ sở một mẫu ngẫu nhiên được gọi là hàm hồi
quy mẫu.
- Nếu trong tổng thể, chênh lệch giữa giá trị cá biệt và giá trị trung bình được gọi là

sai số ngẫu nhiên thì trong mẫu, chênh lệch đó được gọi là phần dư (ei).
18


NHIỆM VỤ VỀ NHÀ

• In Phụ lục, Slide bài giảng, câu hỏi và bài tập ơn tập chương 1
• Hồn thành các câu hỏi và bài tập ôn tập chương 1
• Đọc trước tài liệu chương 2 được giao
• Tham gia buổi học online tiếp theo đầy đủ, đúng giờ.

19


CHÚC CÁC EM HỌC TẬP TỐT

20