Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 1 - ThS. Trần Quang Cảnh

1.1 KHÁI NIỆM

CHƯƠNG 1

Kinh tế lượng (Econometrics) có nghĩa “đo lường
kinh tế” (A.K.R. Frisch, 1930)
• 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 và kiểm định
các giả thuyết liên quan đến hành vi kinh tế
 Dự báo các hành vi của các biến số kinh tế


NHẬP MÔN
KINH TẾ LƯỢNG
(ECONOMETRICS)

(Ramu Ramanathan, 2002)

4

1

4

NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG

1.1 KHÁI NIỆM
• Ví dụ: ước lượng
Các nhà phân tích quan tâm đến ước lượng

cung/cầu hàng hóa, dịch vụ
Công ty quan tâm đến ước lượng ảnh hưởng
của các mức độ quảng cáo đến doanh thu và
lợi nhuận
Chính quyền địa phương quan tâm đến tác
động của một công ty đặt tại địa phương (nhu
cầu nhà ở, việc làm, dịch vụ công cộng…)

1. Biết được phương pháp luận
của kinh tế lượng
2. Nắm được bản chất của phân
tích hồi quy
3. Hiểu các loại số liệu và các
quan hệ

MỤC
TIÊU

2

5

2

5

NỘI DUNG CHƯƠNG

1.1 KHÁI NIỆM

1

Khái niệm

2

Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng

3

Phân tích hồi quy

4

Các loại quan hệ

5

Số liệu

• Ví dụ: kiểm định giả thuyết
Chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh muốn xác định
chiến dịch quảng cáo có làm tăng doanh thu
hay không
Các nhà phân tích quan tâm cầu co giãn hay
không co giãn theo giá và thu nhập
Các nhà kinh tế học vĩ mô muốn đánh giá hiệu
quả của các chính sách nhà nước

3

3

6

6

1


1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

1.1 KHÁI NIỆM

1. Xác định 2 biến số kinh tế cần khảo sát là
thu nhập và tiêu dùng với giả thuyết kinh tế
“tiêu dùng sẽ phụ thuộc vào thu nhập”
2. Thiết lập mô hình kinh tế lượng
Đặt Y: biến chi tiêu tiêu dùng
X: biến thu nhập
U: sai số ngẫu nhiên (Vai trò của U?)
Mô hình toán: Y=α + βX (1.1)
Mô hình kinh tế lượng: Y=α + βX + U (1.2)

• Ví dụ: dự báo
Các công ty dự báo doanh thu, lợi nhuận, chi
phí sản xuất, lượng hàng tồn kho cần thiết
Chính quyền dự báo thu nhập, chi tiêu, lạm
phát, thất nghiệp, thâm hụt ngân sách,
thương mại

7

7

10

10

PHƯƠNG PHÁP LUẬN

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm,
các nghiên cứu khác

3. Thu thập, xử lý số liệu

Thiết lập mô hình KTL

Năm
1995

GDP (X)
195567

Kiểm định giả thuyết

1996
1997

1998

213833
231264
244596

155909
165125
172498

Mô hình ước
lượng có tốt
không?

1999
2000

256272
273666

176976
182420

2001
2002
2003

292535
313247
336243

190577
205114
221545

Thu thập, xử lý số liệu
Ước lượng các tham số

Không

Có
Sử dụng mô hình: dự báo,
đề ra chính sách

Hình 1.1: Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng

Nguồn: Ramu Ramanathan,
Nhập môn kinh tế lượng với
các ứng dụng (ấn bản thứ
năm), Nhà xuất bản
Harcourt College, 2002.
(Bản dịch của chương trình
8
Giảng dạy Kinh tế Fulbright,
Việt Nam)

8

Chi tiêu tiêu dùng (Y)
142916

11
Bảng 1.1 GDP và tiêu dùng cá nhân của Việt Nam tính theo giá 1994 (Đv: tỷ đồng)
(Nguồn: Tổng Cục Thống kê Việt Nam)

11

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

• Ví dụ:
Khảo sát lý thuyết về thu nhập- tiêu dùng
của Keynes “chi tiêu tiêu dùng tăng khi thu
nhập tăng nhưng sự gia tăng trong chi tiêu
tiêu dùng không nhiều như sự gia tăng
trong thu nhập”

Hình 1.2 Biểu đồ phân tán của GDP (X) và tiêu dùng cá nhân (Y) của Việt Nam (1995-2003)
9

9

12

12

2

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

5. Kiểm định giả thuyết nhằm
- Xác định mức độ phù hợp về mặt lý thuyết của
mô hình
- Xác định dạng mô hình và chẩn đoán dấu hiệu
có thể vi phạm các giả thiết cổ điển của mô
hình kinh tế lượng
Trong ví dụ trên:
- Đánh giá mức độ ý nghĩa thống kê của con số
0,519794 trong mô hình (1.3)
- Nếu mô hình ước lượng được chẩn đoán là tốt
thì có thể sử dụng để dự báo và củng cố luận
cứ kinh tế

4. Ước lượng các tham số
Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất thông
thường (OLS- Ordinary Least Squares)
Ŷi= 43,08986 + 0,519794Xi (1.3)
Tại sao có ký hiệu Ŷi ?
13

13

16

16

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

•

•

•

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

(1.3) là ước lượng mô hình (1.2) khi sử
dụng bảng số liệu bảng 1.1 và không có
thành phần nhiễu
Ý nghĩa: Nếu loại trừ yếu tố nhiễu thì tác
động của thu nhập ảnh hưởng đến tiêu
dùng cá nhân (xét về mặt giá trị trung bình)
được đo lường theo biểu thức (1.3)
Cụ thể: Nếu thu nhập trong nước tăng (hay
giảm) 1 tỷ đồng thì bình quân chi tiêu tiêu
dùng cá nhân tăng (hay giảm) xấp xỉ
0,519794 tỷ đồng.

6. Dự báo
Giả sử mô hình (1.3) được đánh giá tốt. Sử dụng
mô hình này để tính chi tiêu cá nhân Việt
Nam năm 2006 nếu GDP 2006 Việt Nam đạt
425000 tỷ đồng
Ŷ2006= 43,08986 + 0,519794 *(425000)
Ŷ2006 =220955 (tỷ đồng)

14

17

14

17

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

MÔ HÌNH HỒI QUY
(1) Mô hình hồi quy tuyến tính đơn

Vì sao tác động của thu nhập đối với tiêu
dùng cá nhân chỉ được giải thích là “xấp
xỉ”?
Vì: Nếu lấy mẫu khác thì kết quả ước lượng
có thể khác nhau. Kết quả tìm được chỉ
là ước lượng gần đúng cho các tham số
của mô hình.

Y= α+βX +u

với
α
β

tung độ gốc hoặc hệ số chặn,
độ dốc của đường thẳng (gọi chung hai loại hệ số
này là hệ số hồi quy)

Y
biến phụ thuộc
X
biến độc lập
u
nhiễu, số dư, sai số
(2) Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Y=α+β1X1+ β2X2++... βkXk+u

15

15

18

18

3


1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

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)
Y  1   2 X
VD:
Phân tích hồi quy nhằm:

- Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với
giá trị đã biết của biến độc lập
- Kiểm định giả thiết về bản chất quan hệ phụ thuộc
- Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc
- Kết hợp các vấn đề trên

Ví dụ khảo sát chi tiêu và thu nhập của 60 hộ gia
đình tại một khu vực ở Mỹ với giả thiết khu
vực này là tổng thể nghiên cứu.
Gọi X: thu nhập hàng tuần của các hộ gia đình
(USD)
Y: mức chi tiêu trong tuần (USD)

19

19

22

22

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY
X

1. Hàm hồi quy tổng thể PRF (Population
Regression Function)
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)

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

55

65

79

80

102

110

120

135

137

150

60

70

84

93

107

115

136

137

145

152

65

74

90

95

110

120

140

140

155

175

70

80

94

103

116

130

144

152

165

178

75

85

98

108

118

135

145

157

175

180

113

125

140

160

189

185

Y

88

115
E(Y/Xi)

65

77

89

101

162
113

125

137

149

191
161

Bảng 1.2 Số liệu thu nhập và chi tiêu của 60 hộ gia đình

20

173
23

(Nguồn: D.N. Gujarati)

20

23

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

CHI_TIEU

o 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.
o Hồi quy đơn (hồi quy hai biến): nếu PRF có
một biến độc lập. Hồi quy bội (hồi quy nhiều
biến): nếu PRF có hai biến độc lập trở lên

Hình 1.3 Biểu đồ phân tán giá trị của Y (chi tiêu) theo X (thu nhập)
21

21

24

24

4


1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

Ví dụ trên, ở nhóm hộ có mức thu nhập 100
USD/tuần thì hộ thứ nhất có mức chi tiêu
Y1= 65 = E(Y/X=100) + U1 = 77 + U1
Với U1 = -12 USD
Hộ thứ sáu
Y6= 88= E(Y/X=100) + U6 = 77 + U6

Với U6 = 11 USD
Hình 1.4 Biểu đồ phân tán giá trị trung bình của Y theo X
25

25

28

28

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

•
•

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

Mô hình hồi quy tổng thể dạng xác định:
E(Y/Xi) = f(Xi)= β1 + β2Xi (1.4)
Dạng ngẫu nhiên:
Yi = E(Y/Xi) + Ui = β1 + β2Xi + Ui (1.5)

Ui : biểu thị cho ảnh hưởng của các yếu tố đối với biến phụ thuộc
mà không được đưa vào mô hình.
Sự tồn tại của nhiễu do:
Nhà nghiên cứu không biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến
biến phụ thuộc Y. Hoặc nếu biết cũng không thể có số liệu
cho mọi yếu tố
Không thể đưa tất cả yếu tố vào mô hình vì làm mô hình
phức tạp

Sai số đo lường trong khi thu thập số liệu
Bỏ sót biến giải thích
Dạng mô hình hồi quy không phù hợp

Với
E(Y/Xi): trung bình của Y với điều kiện X nhận giá
trị Xi
Yi : giá trị quan sát thứ i của biến phụ thuộc Y
Ui : nhiễu (sai số ngẫu nhiên, độ lệch giữa giá trị
quan sát Yi và E(Y/Xi))
β1,, β2: tham số, hệ số hồi quy
26

26

29

29

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

Hàm hồi quy tuyến tính được hiểu là hồi quy
tuyến tính đối với tham số
Ví dụ các hàm hồi quy tuyến tính

β1: hệ số chặn, hệ số tự do, tung độ góc, cho
biết giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y
là bao nhiêu khi biến độc lập X nhận giá trị 0

β2 : hệ số góc, độ dốc, cho biết giá trị trung bình
của Y sẽ thay đổi (tăng, giảm) bao nhiêu đơn
vị khi giá trị của X tăng lên 1 đơn vị với điều
kiện các yếu tố khác không đổi.

Ví dụ các hàm không phải hồi quy tuyến tính

27

27

30

30

5


1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.4 CÁC LOẠI QUAN HỆ

1. Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số
Quan hệ thống kê: ứng với mỗi giá trị của biến độc
lập có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến
phụ thuộc -> phản ánh mối quan hệ không
chính xác- > đối tượng của phân tích hồi quy
VD: chi tiêu- thu nhập của 60 hộ gia đình
Quan hệ hàm số: các biến không phải là ngẫu
nhiên, ứng với mỗi giá trị của biến độc lập chỉ

duy nhất một giá trị của biến phụ thuộc ->
phản ánh mối quan hệ chính xác
VD: cách tính lương cơ bản= đơn giá lương * hệ
số lương

2. Hàm hồi quy mẫu SRF (Sample Regression
Function)
Thực tế, không có điều kiện khảo sát tổng thể ->
lấy mẫu -> xây dựng hàm hồi quy mẫu ->
ước lượng giá trị trung bình của biến phụ
thuộc từ số liệu mẫu

31

31

34

34

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.4 CÁC LOẠI QUAN HỆ

2. Hàm hồi quy và quan hệ nhân quả
Quan hệ nhân quả:
Biến X (biến độc lập) -> biến Y (biến phụ thuộc)
(nhân)
(quả)
Nhưng thực tế không thể xác định rõ ràng biến nào quy

định biến nào
Phân tích hồi quy không nhất thiết bao hàm quan hệ
nhân quả
VD: tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập nhưng thu nhập
không hẳn là nguyên nhân khiến con người tiêu
dùng

PRF dạng xác định
• E(Y/Xi) = f(Xi)= β1 + β2Xi
dạng ngẫu nhiên
• Yi = E(Y/Xi) + Ui = β1 + β2Xi + Ui
SRF dạng xác định

Yˆi  ˆ 1  ˆ 2 X i
• dạng ngẫu nhiên
Y i  Yˆi  e i  ˆ 1  ˆ 2 X i  e i
32

32

35

35

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.4 CÁC LOẠI QUAN HỆ

3. Hồi quy và tương quan
Phân tích tương quan: đo lường liên kết tuyến

tính giữa hai biến và hai biến có vai trò đối
xứng
VD: quan hệ tương quan cao giữa hút thuốc và
ung thư phổi
Phân tích hồi quy: ước lượng hoặc dự báo giá trị
trung bình của biến phụ thuộc dựa trên giá
trị xác định của biến độc lập.

Trong đó:
Ŷi : ước lượng điểm của E(Y/Xi)
ˆ1 , ˆ2 : ước lượng điểm của β , β
1
2
ei : ước lượng điểm của Ui và được gọi là phần
dư (residuals)

33

33

36

36

6


BÀI TẬP

1.5 SỐ LIỆU

Số liệu trong phân tích hồi quy có được từ hai nguồn
thu thập
•
Số liệu thử nghiệm: tiến hành thử nghiệm theo
những điều kiện nhất định
VD: trồng giống lúa mới trên các thửa ruộng thí
nghiệm, thực hiện các chế độ chăm sóc giống lúa
này và ghi chép lại số liêu liên quan đến quá
trình sinh trưởng, khả năng phòng chống sâu
bệnh, năng suất lúa.
•
Số liệu thực tế không bị kiểm soát bởi nhà
nghiên cứu. VD: giá vàng, số liệu GDP…

1. Cho mô hình Y=β1 + β2 X + U. Hãy dự đoán dấu
của β2 theo các trường hợp sau:
a. Mức cầu của một loại hàng hóa (Y) và giá
bán (X)
b. Lượng tiền mặt lưu giữ trên thu nhập của cá
nhân (Y) với mức lạm phát (X)
c. Lượng khách đi xe buýt (Y) và giá bán lẻ xăng
(X)

37

37

40

40

BÀI TẬP 1.1

1.5 PHÂN LOẠI SỐ LIỆU

NAM
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991

1. Số liệu chuỗi thời gian: số liệu của biến điều
tra từ một thực thể ứng với các thời điểm
khác nhau
VD: chỉ số VN-Index sàn HoSE từ ngày 2.1.2010
đến 15.1.2010
2. Số liệu chéo: số liệu của biến điều tra từ các
thực thể khác nhau tại cùng một thời điểm
VD: giá vàng tại TPHCM, Hà Nội, Cần Thơ ngày
2.1.2010
38

38

Xi
3776.3
3843.1
3760.3
3906.6
4148.5
4279.8
4404.5
4539.9
4718.6
4838
4877.5
4821

41

41

BÀI TẬP 1.1

1.5 PHÂN LOẠI SỐ LIỆU
3. Số liệu hỗn hợp (số liệu bảng)
Là kết hợp của hai dạng trên
VD: giá vàng SJC bán ra trong tuần từ 8.2.2010 đến
12.2.2010 tại TPHCM, Hà Nội, Cần Thơ, Đà Nẵng
Chất lượng số liệu phụ thuộc nhiều yếu tố:
- Vấn đề sai số trong quá trình thu thập số liệu
- Hiệu quả của phương pháp điều tra chọn mẫu

- Mức độ tổng hợp và bảo mật của số liệu

1. Vẽ đồ thị phân tán với trục tung là Y, trục
hoành X và cho nhận xét.
2. Ngoài GDP, còn có các yếu tố nào (hay biến
nào) có thể ảnh hưởng đến chi tiêu cho tiêu
dùng cá nhân.

39

39

Yi
2447.1
2476.9
2503.7
2619.4
2746.1
2865.8
2969.1
3052.2
3162.4
3223.3
3260.4
3240.8

42

42

7


BÀI TẬP 1.2
nam
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980

t
1
2

3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

hoa_ky
1.5
1.1
1.1
1.2
1.4
1.6
2.8
2.8
4.2

5
5.9
4.3
3.6
6.2
10.9
9.2
5.8
6.4
7.6
11.4
13.6

Anh
1
3.4
4.5
2.5
3.9
4.6
3.7
2.4
4.8
5.2
6.5
9.5
6.8
8.4
16
24.2

16.5
15.9
8.3
13.4
18

nhat
3.6
5.4
6.7
7.7
3.9
6.5
6
4
5.5
5.1
7.6
6.3
4.9
12
24.6
11.7
9.3
8.1
3.8
3.6
8

duc

1.5
2.3
4.5
3
2.3
3.4
3.5
1.5
18
2.6
3.7
5.3
5.4
7
7
5.9
4.5
3.7
2.7
4.1
5.5

phap
3.6
3.4
4.7
4.8
3.4
2.6
2.7

2.7
4.5
6.4
5.5
5.5
5.9
7.5
14
11.7
96
94
91
10.7
13.343

43

BÀI TẬP 1.2
1. Vẽ đồ thị phân tán về tỷ lệ lạm phát cho mỗi
quốc gia theo thời gian (trục hoành là thời
gian và trục tung là tỷ lệ lạm phát); cho nhận
xét.

44

44

8