Bài giảng Kinh tế lượng: Bài 2 đến bài 4 - Đoàn Hoài Nhân

Bài giảng Kinh tế lượng: Bài 2 đến bài 4 của Đoàn Hoài Nhân cung cấp cho các bạn những kiến thức về mô hình hồi quy hai biến với những nội dung chính như khái niệm hồi quy, tuyến tính; phân tích mô hình hồi quy tuyến tính.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Bài 2 đến bài 4 - Đoàn Hoài Nhân MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN Thế nào là hồi quy? Thế nào là tuyến tính? Mô hình hồi quy tuyến tính là như thế nào? Hồi  quy  được  Francis  Galton  đưa  ra  lần  đầu  tiên  và  bài  viết  của  Ông  rất  nổi tiến  Xu hướng bố mẹ cao đẻ con cao  Bố mẹ thấp đẻ con thấp Chiều  cao  trung  bình  của  trẻ  em  do  những  ông  bố  bà  mẹ  cùng  chiều  cao  sinh ra có xu hướng tiến tới hay “Hồi  quy”  ở  chiều  cao  trung  bình  của  dân  số.  Theo cách nói của Galton, đó là “Hồi  quy về trung bình” (regression to  mediocrity) Phân  tích  hồi  quy  là  nghiên  cứu  sự  phụ  thuộc  của  một  biến,  biến  phụ  thuộc,  vào  một  hay  nhiều  biến  khác,  các biến giải thích;  Với ý tưởng  ước lượng hay dự đoán  giá trị bình quân hay trung bình (tổng  thể)  của  biến  phụ  thuộc  trên  cơ  sở  các  giá  trị  biết  trước  hay  cố  định  (trong mẫu lặp lại) của các biến giải  tích. Hồi quy tuyến tính Tuyến tính theo các biến số Tuyến tính theo các tham số Hồi quy tuyến tính là một hồi quy theo các thông số (các thông số chỉ có lũy thừa bằng 1 mà thôi); nó có thể có tuyến tính hoặc có thể không tuyến tính theo các biế giải thích (các giá trị X) Phân tích hồi quy giải quyết các vấn đề 1. Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với giá trị đã cho của biến độc lập. 2. Kiểm định giả thuyết cơ bản về bản chất của sự phụ thuộc. 3. Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biết giá trị của biến độc lập. 4. Kết hợp các vấn đề trên. MỐI QUAN HỆ CỦA HỒI QUY QUAN HỆ THỐNG KÊ VÀ QUAN HỆ HÀM SỐ, QUAN HỆ TẤT ĐỊNH HỒI QUY VỚI QUAN HỆ NHÂN QUẢ HỒI QUY VỚI TƯƠNG QUAN  Phân tích tương quan là tính sức mạnh hay mức độ liên kết tuyến tính giữa hai biến  Nhưng trong phân tích tương quan không có sự phân biệt giữa các biến CÁC LOẠI SỐ LIỆU Số liệu theo thời gian  Hàng ngày: giá vàng, USD trên thị trường  Hàng tuần: giá cà phê  Hàng tháng: Chỉ số giá Hàng quí: GDP  Hàng năm: GDP, ngân sách chính phủ  5 năm: tổng điều tra ngành công nghiệp chế tạo  10 năm: tổng điều tra dân số. CÁC LOẠI SỐ LIỆU Số liệu chéo Là số liệu về một hoặc nhiều biến được thu thập tại cùng một thời điểm tại nhiều địa phương, đơn vị khác nhau Số liệu tổng hợp Bao gồm cả số liệu chuỗi thời gian và số liệu chéo ví dụ: Số liệu về giá vàng, đôla hàng ngay ở Hà Nội, TPHCM NGUỒN SỐ LIỆU Cơ quan nhà nước (Bộ TM, Bộ NN & PTNT) Cơ quan Quốc tế (WR, IMF, UNDP…) Công ty tư nhân Cá nhân thu thập .............. Tính chính xác của số liệu Mặc dù có nhiều số liệu phục vụ cho nghiên cứu kinh tế, chất lượng của số liệu thường không đủ tốt. Do những nguyên nhân gì?  Sai số trong quan sát, bỏ sót hay phạm sai lầm  Gần đúng hay làm tròn số  Thiên lệch về lựa chọn  Phương pháp chọn mẫu  Các số liệu kinh tế thường ở mức rất tổng hợp  Ngoài ra còn có những số liệu bảo mật MÔ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ X : Thu nhập gia đình hàng tuần ($) 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Y : Chi tiêu gia đình hàng tuần ($) 55 65 79 82 102 110 120 135 137 150 60 70 84 93 107 115 136 137 145 152 65 79 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 ­ 88 ­ 113 125 140 ­ 160 189 185 ­ ­ ­ 115 ­ ­ ­ 162 ­ 191 Xác suất có điều kiện P(Y|Xi) của dữ liệu X: Thu nhập gia đình hàng tuần 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Xác xuất có điều kiện 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 P(Y/Xi) 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 1/5 1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7 1/6 1/7 ­ 1/6 ­ 1/7 1/6 1/6 ­ 1/7 1/6 1/7 ­ ­ ­ 1/7 ­ ­ ­ 1/7 ­ 1/7 E(Y/Xi 65 78 89 101 113 125 137 149 161 173 ) uêi t i hC ) $( nầ ut BIỂU ĐỒ Thu nhập gia đình hàng tuần ($) ĐẶC TRƯNG NGẪU NHIÊN CỦA PRF E (Y | X i ) 1 X 2 i i E (Y | X i ) 55 1 2 .80 1 …………………………………. E (Y | X i ) 75 1 2 .80 1 E (Y | X i ) E (Y | X i ) E ( 1 | X i ) E( 1 | X i ) 0 KN biến phụ thuộc và biến giải thích Biến phụ thuộc Biến giải thích Biến được giải Biến độc lập thích Biến được dự Biến dự báo báo Biến được Biến hồi H.quy quy Phản ứng Biến tác nhân hay biến kiểm soát Nội sinh Ngoại sinh Biến phụ thuộc (Dependent Variable) Y; Biến giải thích (Explanatory Variable) Xs 1. Y = Son’s Height; X = Father’s Height 2. Y = Height of boys; X = Age of boys 3. Y = Personal Consumption Expenditure X = Personal Disposable Income 4. Y = Demand; X = Price 5. Y = Rate of Change of Wages X = Unemployment Rate 6. Y = Money/Income; X = Inflation Rate 7. Y = % Change in Demand; X = % Change in the advertising budget 8. Y = Crop y ...