Bài giảng Kinh tế lượng - Chương I: Nhập môn kinh tế lượng

15-Aug-16

TỔNG QUAN

KINH TẾ LƯỢNG
(Econometrics)

NỘI
DUNG

Chương
Chương
Chương
Chương
Chương
Chương
thay đổi
Chương

1:
2:
3:
4:
5:
6:

Nhập môn KTL
Hồi quy hai biến
Hồi quy bội
Hồi qui với biến giả
Đa cộng tuyến

Phương sai sai số

7: Tự tương quan

1

TỔNG QUAN

TỔNG QUAN

Phần mềm
hỗ trợ
 EXCEL: nhập liệu
 EVIEWS : chạy mô hình

Tài liệu tham khảo

1

Phạm Trí Cao, Vũ Minh Châu, Kinh tế lượng ứng
dụng (tái bản lần 1), Nhà xuất bản Thống kê TPHCM, 2009

2

Hoàng Ngọc Nhậm (cb), Giáo trình Kinh tế lượng + Bài tập Kinh tế
lượng với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews, Stata, Đại học Kinh tế
Tp. HCM, Nhà xuất bản Lao động- Xã hội, 2007
Nguyễn Quang Dong, Bài giảng Kinh tế lượng + Bài tập Kinh tế
lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews, NXB Thống kê,
2006

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 Giảng dạy Kinh tế Fulbright, Việt Nam)
Damodar N. Gujarati, Essentials of Econometrics, 3rd ed, Mc Graw
– Hill International Edition, 2006

I. KHÁI NIỆM

Chương I

Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa số liệu thực
tế, lý thuyết kinh tế và thống kê toán nhằm

NHẬP MÔN
KINH TẾ LƯỢNG

Ước
lượng
các mối
quan hệ
kinh tế

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

Dự báo
các hành
vi của các
biến số
kinh tế

5

1


15-Aug-16

II. PHƯƠNG PHÁP LUẬN CỦA KTL

III. CÁC MƠN HỌC LIÊN QUAN

Lý thuyết kinh tế, giả thuyết
Thiết lập mơ hình

Thu thập, xử lý số liệu

Ước lượng các tham số

Kiểm định giả thiết
Mơ hình ước
lượng có tốt
khơng?

Khơng

 Kinh tế vi mơ, kinh tế vĩ mơ
 Tốn học
 Xác suất
 Thống kê
 Tin học

Có

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

IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU

IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU

Có 3 loại số liệu chính:
- Số liệu theo thời gian (Time series data): là số
liệu của một biến số kinh tế tại nhiều thời điểm
Ví dụ: Số liệu về tổng giá trị sản xuất qua các năm
Năm
Tổng giá trò sản xuất
(Tỷ đồng)

2012

2013

2014

2015

2,561 2,966 3,676 4,602

IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU

- Số liệu chéo (cross data): số liệu của nhiều biến

số tại cùng 1 thời điểm
Ví dụ: Số liệu về chỉ số giá năm 2015
Năm

2015

Chỉ số giá tiêu dùng

101,6

Chỉ số giá vàng

107

Chỉ số giá USD

106

IV. CÁC LOẠI SỐ LIỆU

- Số liệu hỗn hợp (Panel data): là sự kết hợp giữa

2 loại số liệu trên
Ví dụ:
Năm

2013

2014

2015

Chỉ số giá tiêu dùng

109,6

112,4

116,1

Chỉ số giá vàng

107

113,22

118,3

Chỉ số giá USD

106

104,6

103,1

Nguồn của số liệu
- Số liệu Thực nghiệm
- Số liệu Phi thực nghiệm

2


15-Aug-16

1. Quan hệ hồi quy

Hồi quy nghiên cứu sự phụ thuộc một đại lượng
kinh tế này (biến phụ thuộc) vào 1 hay nhiều đại
lượng kinh tế khác (biến độc lập, biến giải thích)
dựa trên ý tưởng là ước lượng giá trị trung bình
của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước
của các biến độc lập

Như vậy:
- Biến độc lập có giá trị xác định trước
- Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên tn
theo các quy luật phân bố xác suất

Thí dụ 2: Đồ thò mô tả mối quan hệ giữa

doanh số bán và giá bán của một mặt hàng.

Thí dụ 1: Đường cong Phillips mô tả mối quan hệ
giữa tỷ lệ thay đổi tiền lương và tỷ lệ thất nghiệp
14

ty le thay doi tien luong

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG

12

10

8

6

4

2
0

2

4

6

8

10

ty le that nghiep

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG
2. Phân biệt quan hệ hồi quy với quan hệ khác
- Quan hệ hồi quy với quan hệ nhân quả
- Quan hệ hồi quy với quan hệ tương quan
- Quan hệ hồi quy với quan hệ hàm số

Hàm số:
Y= f(X)
Hàm hồi quy: Y = f(X) + U (với U là sai số)

Vì sao sai số U ln tồn tại trong hàm hồi quy?
- Vì khơng biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến biến
phụ thuộc Y
- Vì khơng thể đưa hết các yếu tố ảnh hưởng đến Y
vào mơ hình ( sẽ làm MH phức tạp)
- Vì khơng có tất cả các số liệu cần thiết
- Vì sai sót và sai số trong q trình thu thập số
liệu.

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG
3. Hàm hồi quy tổng thể - PRF

Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên số liệu của
tất cả các đối tượng cần nghiên cứu
PRF: Y  f ( X , X ,..., X )  U

i

2i

3i

ki

i

Y: biến phụ thuộc
Yi: giá trị thực tế của Y
X2,X3,…,Xk: các biến độc lập
X2i,X3i,…,Xki: giá trị cụ thể của biến độc lập
Ui: sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i

3


15-Aug-16

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG
3. Hàm hồi quy tổng thể - PRF

PRF:

Yi  f ( X 2i , X 3i ,..., X ki )  U i

hoặc

E (Y | X 2i , X 3i ,..., X ki )  f ( X 2i , X 3i ,..., X ki )

V. MỐI QUAN HỆ TRONG KINH TẾ LƯỢNG
4. Hàm hồi quy mẫu- SRF
Trong thực tế khó nghiên cứu trên tổng thể nên
thông thường người ta nghiên cứu xây dựng hàm
hồi quy trên một mẫu => Gọi là hàm hồi quy mẫu
SRF: Yi  f ( X 2i , X 3i ,..., X ki )  ei
Với ei: là sai số trong mẫu, là phần dư, là ước lượng
của Ui
SRF:
𝑌 = 𝑓(𝑋2𝑖 , 𝑋2𝑖 ,…, 𝑋𝑘𝑖 )

4