Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 1
Analytical Methods
1
Dữ liệubảng (Panel Data)
2
Các loạidữ liệu
Time – series
Cross – sections
Panel
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 2
Analytical Methods
3
Dữ liệubảng
và dữ liệuchéogộp chung
Dữ liệubảng là dữ liệu mà các quan sát của
dữ liệunàybaogồm quan sát chéo và các
quan sát chéo này lại được quan sát theo
thờigian
Cầnphânbiệtdữ liệubảng và dữ liệuchéo
gộp chung
4
Ưu điểmcủadữ liệubảng
Nghiên cứu đượcsự khác biệtgiữa các đơn
vị chéo mà trước đây chúng ta hay sử dụng
dummy
Nâng cao đượcsố quan sát củamẫuvàphần
nào khắcphục đượchiệntượng đacộng
tuyến
Chứa đựng nhiều thông tin hơncácdữ liệu
khác
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 3
Analytical Methods
5
Ưu điểmcủadữ liệubảng (tt)
Nghiên cứu được động thái thay đổicủa các
đơnvị chéotheothờigian
6
Tổ chứcdữ liệubảng
Unstacked: Các đơnvị chéo đượcsắpxếp
theo thờigianmột cách riêng biệttheotừng
biến(vídụ trong tài liệu đọccủa Gujarati,
đây là cách thông thường khi mô tả dữ liệu
bảng-ví dụ bằng Eviews)
Stacked: Các đơnvị chéo đượcsắpxếptheo
thời gian và các đơnvị chéo này được nhóm
lạivớinhautheotừng biến
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 4
Analytical Methods
7
Ví dụ về dữ liệubảng stacked
TN,
N,2
N,1
T,2
2,2
1,2
T,1
2,1
1,1
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
M
M
M
M
TN,
N,2
N,1
,2
2,2
1,2
,1
2,1
1,1
X
X
X
M
M
M
M
T
T
X
X
X
X
X
X
TN,
N,2
N,1
,2
2,2
1,2
,1
2,1
1,1
Z
Z
Z
M
M
M
M
T
T
Z
Z
Z
Z
Z
Z
8
Ví dụ về dữ liệubảng Unstacked
254,22202,9361,61940186,62132,274,41940
312,71957,3230,41939172,62256,248,11939
260,21801,9262,31938156,22039,744,61938
118,12673,3469,91937118,02803,377,21937
50,51807,1355,31936104,42015,845,01936
53,81362,4209,9193597,81170,633,11935
USGE
C
–1
F
–1
IQuan saùtC
–1
F
–1
IQuan saùt
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 5
Analytical Methods
9
Các loạidữ liệubảng
Dữ liệubảng cân bằng (balanced): khi các
đơnvị chéo có cùng số quan sát theo thời
gian, phầnlớn các dữ liệubảng sẽđược
trình bày theo kiểunày
Dữ liệubảng không cân bằng (unbalance):
khi cac đơnvị chéo không có cùng số quan
sát theo thờigian
10
Ý tưởng cơ bảnvề dữ liệubảng
Dữ liệubảng không thể thựchiệnhồiqui
bằng OLS thông thường
Các trường hợpcóthể xảy ra cho các đơnvị
chéo (mộtvídụđơngiản)
¾Các đơnvị chéo có điềukiện đặcthùgiống
nhau
¾Các đơnvị chéo có điềukiện đặcthùkhác
nhau
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 6
Analytical Methods
11
Ý tưởng cơ bảnvề dữ liệubảng (tt)
¾Các đơnvị chéo có sự khác biệtvề tác động
biên của các nhân tốảnh hưởng
¾Các đơnvị chéo vừakhácbiệtvềđiềukiện
đặc thù và vừakhácbiệtvề tác động biên
của các nhân tốảnh hưởng
¾Các đơnvị chéo không có sự khác biệtvề
điềukiện đặc thù và tác động biên của các
nhân tốđang xét
12
Dummy và dữ liệubảng
Dummy có giảiquyếtcácvấn đề củadữ
liệubảng?
Câu trả lờilàđượcnhưng rấtphứctạpvà
không hiệuquả
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 7
Analytical Methods
13
Dạng tổng quát mô hình
Yit =
β
1it
+
β
2it
X
2it
+
β
3it
X
3it
+ u
it
Các tiếpcận ướclượng mô hình tổng quát
14
Tiếpcậntácđộng cốđịnh
Tấtcả các hệ sốđều không đổitheothời
gian và các đơnvị chéo
Hệ sốđộdốc không đổi theo thờigianvà
các đơnvị chéo nhưng hệ số trụctungkhác
nhau giữa các đơnvị chéo
Hệ sốđộdốc không đổi theo thờigianvà
các đơnvị chéo nhưng hệ số trụctungbiến
đổigiữa các đơnvị chéo và thờigian
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 8
Analytical Methods
15
Tiếpcậntácđộng cốđịnh (tt)
Tấtcả các hệ số biến đổi theo các đơnvị
chéo
Tấtcả các hệ số biến đổi theo các đơnvị
chéo và theo thờigian
16
Tấtcả các hệ số không đổi
OLS- Pooled (hồi qui kếthợptấtcả các
quan sát)
Yit =
β
1
+
β
2
X
2it
+
β
3
X
3it
+ u
it
Nhược điểm
¾ Nhậndạng sai thể hiện ở DW
¾Ràng buộcquáchặtvề các đơnvị chéo,
điềunàykhóxảyratrongthựctế
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 9
Analytical Methods
17
Tấtcả các hệ số không đổi (tt)
Y^ = –63,3041 +0,1101X2 + 0,3034X3
se (29,6124) (0,0137) (0,0493)
t (–2,1376) (8,0188) (6,1545)
R2 = 0,7565 Durbin–Watson = 0,2187
n = 80 df = 77
Phương trình 16.3.1 trong bài đọc
18
Hệ số trụctungbiến đổi theo chéo
Phương pháp FEM – LSDV
Yit =
β
1it
+
β
2
X
2it
+
β
3
X
3it
+ u
it
FEM: mặcdùcósự khác biệt các đơnvị
chéo về hệ số trụctungnhưng lại không
khác biệttheothờigian
Giải pháp dummy?
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 10
Analytical Methods
19
Intercept biến đổitheođơnvị chéo (tt)
Yit = α1 + α2D2i + α3D3i + α4D4i +
β
2X2it +
β
3X3it + uit
20
Intercept biến đổitheođơnvị chéo (tt)
Hãy xem kếtquả mô hình ướclượng 16.3.4
Mô hình này tốthơnmôhìnhđầutiênở các
hệ số xác định, ý nghĩathống kê t và DW . . .
Sự sai lầmvề nhậndạng đượccảithiện
Thoả mãn kiểm định Wald
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 11
Analytical Methods
21
Intercept biến đổitheothờigian
Tiếptụcsử dụng biến dummy cho thờigian
Tốnkémthờigian
Không có ý nghĩathống kê
Time effect: điều này có nghĩalàcácyếutốđặc
thù của ngành không thay đổitheothờigian
¾Yit = λ0 + λ1 Dum35 + λ2 Dum36+ . . . + λ19
Dum53 +
β
2X2it +
β
3X3it + uit (16.3.6)
22
Intercept biến đổitheođơnvị chéo
và theo thờigian
Sử dụng dummy mộtlầnnữachocảđơnvị
chéo và thờigian
Kếtquả
¾Các hệ số của dummy ít có ý nghĩathống kê
¾Mô hình tốtlàmôhìnhcócácbiếngiả theo
các đơnvị chéo
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 12
Analytical Methods
23
Tấtcả các hệ số biến đổitheođơnvị
chéo
Sử dụng dummy theo các đơnvị chéo cho
intercept và slope
Kếtquả hồiqui ở 16.3.8
¾ Các hàm đầutư của các đơnvị chéo khác
nhau
¾Không thể sử dụng dữ liệupooled để hồi
qui hàm đầutư cho tấtcả các đơnvị chéo
mà không tính đến đặcthùcủa chúng
24
Trụctrặc khi sử dụng FEM (LSDV)
Giảmbậctự do củadữ liệu đirấtnhiều
Nguy cơđacộng tuyếnvìcóquánhiềubiến
Giảđịnh cổđiểnvề uit ~ N (0, σ
2
) rấtkhó
thựchiện
¾Cầnthiếtcómộtphương pháp khác
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 13
Analytical Methods
25
Tiếpcận REM (ECM)
Ý tưởng củatiếpcận này cho rằng sự khác
biệtvề các điềukiện đặcthùcủa các đơnvị
chéo đượcchứa đựng trong phầnsaisố
ngẫunhiên
¾
β
1i
=
β
1
+
ε
i
¾Y
it
=
β
1
+
β
2
X
2it
+
β
3
X
3it
+
ε
i
+ u
it
=
β
1
+
β
2
X
2it
+
β
3
X
3it
+ w
it
¾ w
it
=
ε
i
+ u
it
26
Giảđịnh REM
Giảđịnh thông thường
(
)
()
2
2
,0 ~
,0 ~
uit
i
Nu
N
σ
σε
ε
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 14
Analytical Methods
27
Sự khác biệtgiữa FEM và ECM
FEM có riêng từng Intercept cho từng đơnvị chéo
và chúng ta quan sát được
ECM chỉ có một intercept duy nhấtchotấtcả các
đơnvị chéo, giá trị này là gái trị trung bình củatất
cả các đơnvị chéo.
Sự khác biệtcủa các đơnvị chéo nằm trong thành
phầnngẫu nhiên
i
ε
28
GLS là phương pháp ướclượng ECM
Do cấutrúcsaisố củatiếpcậnECM có
tương quan với nhau (AR)
Nếu ướclượng bằng OLS thì các hệ sốước
lượng sẽ không hiệuquả (chệch và phương
sai không nhỏ nhất)
22
2
),(corr
u
isit
ww
σσ
σ
ε
ε
+
=
Fulbright Economics Teaching Program
2005 - 2006
Lecture note
Nguyen Trong Hoai 15
Analytical Methods
29
Lựachọnmôhìnhchodữ liệubảng
Ý tưởng kinh tế lượng
¾FEM khi ε
i
và các biến độclập đượcgiả
thiếtcómốiquanhệ chặtchẽ
¾ ECM khi ε
i
và các biến độclập đượcgiả
thiết không có mốiquanhệ chặtchẽ
Căncứ vào n và t: Judge
30
Lựachọnmôhìnhchodữ liệubảng
Căncứ vào N và T: Judge
¾ECM và FEM không phân biệtkhiT lớnvàN
nhỏ
¾ECM và FEM sẽ khákhácbiệtvề kếtquả khi
N lớnvàT nhỏ
9ECM thích hợpkhicácđơnvị chéo ngẫu nhiên
9FEM sẽ thích hợp khi các đơnvị chéo không
đượclựachọnngẫu nhiên