Bài giảng về kinh tế lượng cho sinh viên ngành kinh tế

KTL nghiên cứu những mối quan hệ Kinh tế Xã hội; thông qua việc xây dựng, phân tích, đánh giá các mô hình để cho ra lời giải bằng số, hỗ trợ việc ra quyết đinh...Xác định phạm vi, bản chất, tính chất của các đối tượng và mối quan hệ giữa chúng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng về kinh tế lượng cho sinh viên ngành kinh tế Bài giảng: kinh tế lượng______________________________________________________________________________________________________ 1Bài gi ảng Kinh tế lượng – N guyÔn cao V¨n – Bộ môn Toán Kinh tế - khoa Toán Kinh tế - ĐH KTQD MỤC LỤC 1. Khái niệm về Kinh tế lượng (Econometrics) ....................................................................................... 5 2. Phương pháp luận (các b ước tiến hành) ............................................................................................... 6 3. Số liệu dùng trong KTL .................................................................................................................... 10Chươ ng 1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN ....................................................................................................... 11 1. Phân tích hồi qui – Regression Analysis ............................................................................................ 11 1.1. Định nghĩa ................................................................................................ ................................ ..... 11 1.3. Mục đích hồi qui ............................................................................................................................ 12 1.4. So sánh với các quan hệ toán khác ................................................................................................. 12 2. Mô hình hồi qui Tổng thể ..................................................................................................................... 13 2.1. Hàm hồi qui tổng thể (PRF: Population Regression Function). ...................................................... 13 2.2. Phân loại ........................................................................................................................................ 13 2.3. Sai sè ngẫu nhiên. .......................................................................................................................... 14 3. Mô hình hồi qui mẫu............................................................................................................................. 15 3.1. Hàm hồi qui mẫu (SRF : Sample Regression Function) .................................................................. 15 3.2. Phần dư .......................................................................................................................................... 16Chươ ng 2. ƯỚC LƯỢNG VÀ KiÓm ®Þnh MÔ HÌNH HỒI QUI ®¬n ........................ 17 1. Mô hình ................................................................................................................................................ 17 2. Phương pháp bình phương nhỏ nhất( Ordinary least squares -OLS) ...................................................... 17 2.1. Phương pháp .................................................................................................................................. 17 4. Các tham số của ước lượng OLS ....................................................................................................... 20 5. Sự phù hợp của hàm hồi qui- Hệ số xác định R2 .................................................................................... 21 7. Ph©n phèi x¸c suÊt cña sai sè ngÉu nhiªn. ............................................................................................. 22 9.1. Ước lượng khoảng ......................................................................................................................... 24 9.2. Kiểm định giả thuyÕt ...................................................................................................................... 25 10. Kiểm định về sù thÝch hîp cña mô hình. .......................................................................................... 27 11. Dự báo ................................................................................................................................................ 28Chươ ng 3. MÔ HÌNH HỒI QUI béi (Multiple regression) .......................................................................... 31 1. Mô hình hồi qui 3 biến. ......................................................................................................................... 31 2. M« h×nh håi quy tæng qu¸t k biÕn - Dạng ma trận của mô hình ............................................................. 35 2.1. Mô hình ................................ ................................ ................................ ................................ ......... 35 2.2. Dạng ma trận .................................................................................................. ...