Bài giảng Kinh tế lượng ứng dụng 2

Bài giảng Kinh tế lượng ứng dụng có nội dung trình bày: KTL cơ bản, phân tích chuỗi thời gian, thực hành máy tính với phần mềm Eviews/Stata. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung tài liệu để nắm bắt nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng ứng dụng 2KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG 1 Nội dung môn học Phần I: KTL cơ bản Mô hình hồi quy: ước lượng, kiểm định và dự báo Các khuyết tật của mô hình Định dạng mô hình Mô hình hồi quy với biến giả, biến tương tác Phần II: Phân tích chuỗi thời gian Chuỗi thời gian dừng và không dừng Các mô hình chuỗi thời gian ứng dụng Phần III: Thực hành máy tính với phần mềm Eviews/Stata 2HƯỚNG TIẾP CẬN THEO KINH TẾ LƯỢNG Lý thuyết hoặc giả thiết Mô hình toán kinh tế Mô hình kinh tế lượng Thu thập số liệu Ước lượng thông số Kiểm định giả thiết Xây dựng lại mô hình Diễn dịch kết quả Quyết định chính sách Dự báo 3 Dữ liệu cho nghiên cứu kinh tế lượngDữ liệu chéo: bao gồm quan sát cho nhiều đơn vị kinh tế ở một thời điểm cho trướcDữ liệu chuỗi thời gian: bao gồm các quan sát trên một đơn vị kinh tế cho trước tại nhiều thời điểm.Dữ liệu bảng: là sự kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian. 4 Time Series DataExamples of Problems that Could be Tackled Using a Time Series Regression How the value of a country’s stock index has varied with that country’s macroeconomic fundamentals. How a company’s stock returns has varied when it announced the value of its dividend payment. The effect on a country’s currency of an increase in its interest rate 5 Cross Sectional DataExamples of Problems that Could be Tackled Using a Cross-Sectional Regression The relationship between company size and the return to investing in its shares Acquirer abnormal returns in M & A within banks The relationship between a country’s GDP level and the probability that the government will default on its sovereign debt. 6 Panel DataExamples of Problems that Could be Tackled Using a Cross-Sectional Regression The daily prices of a number of blue chip stocks over two years Micro-finance and Poverty: Evidence Using Panel Data Corruption and Trade Protection 7 Tips for data sourceOne of the most frustrating things in doing an econometrics paper is finding the data. Do not spend a lot of time on a topic before determining whether there is data available that will allow you to answer your question. It is a good idea to write down your ideal data set that would allow you to address your topic. If you find that the available data is not even close to what you had originally desired, you might want to change your topic. 8 CROSS-COUNTRY COMPARISONS http://unstats.un.org/unsd/methods/inter- natlinks/sd_natstat.htm - a United Nations site, provides links to the statistical agencies of countries. Warning – if you are gathering international data from a variety of sources, make sure that the definitions of variables are comparable. Try and find sources that have compiled cross-country statistics on your topic. They have likely already adjusted for definitional differences. Check out the websites of the major international organizations – the OECD has a lot of data (www.oecd.org, click on statistics). 9 MACRO TOPICS Macro (aggregate) data may be a little easier to find than micro data. Since the data is aggregated (i.e. unemployment rates versus whether a person was unemployed last year) there is little concern of confidentiality which hampers a lot of the gathering of micro-level data. The downside of using aggregate data is that the number of observations that you have are typically much lower and you may have less variation. Also, note that some data used in time series are collected annually, some quarterly, some daily. Make sure you are able to get consistent time periods. 10 FIRM LEVEL DATA This type of data is notoriously more difficult to find, for confidentiality reasons. However, industry analyses make for interesting econometric papers. For example, one recent project looked at the effect of pharmaceutical advertisement regulation on sales. Or one could look at the impact of trade regulations or employment regulations on a certain industry. To do a project like ...