CHƯƠNG 4 DẠNG HÀM

. Kinh tế lượng là hệ thống phương pháp giúp chúng ta tiến hành các nghiên cứu định lượng và thực chứng. Trên quan điểm kinh tế học thực chứng (positive economics) kinh tế lượng cần có một nền tảng để hoạt động. Điều này giống như một phi thuyền không gian. Nó có thể tự bay, nhưng không biết bay để làm cái gì, hoàn thành mục tiêu gì, xong rồi thì đáp về đâu... Chính vì thế, Kinh tế lượng tuy là một nhánh rất quan trọng, nhưng nó đặc biệt quan trọng ở tư cách công cụ-phương...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
CHƯƠNG 4 DẠNG HÀMCHƯƠNG 4CHDẠNG HÀM DẠNG HÀM 1. Mở rộng các dạng hàmMỤC 2. Hiểu ý nghĩa các hệ số hồiTIÊU quy 2 NỘI DUNG Khái niệm biên tế, hệ số co giãn1 Giới thiệu các mô hình2 4.1 BIÊN TẾGiả sử có hàm Y=f(X)Giá trị biên tế MXY =∆Y/∆X⇒∆Y= MXY * ∆XÝ nghĩa của biên tế: Cho biết lượng thay đổi tuyệt đối của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X thay đổi 1 đơn vịKhi ∆X->0, MXY ≈ f’(X) 4 4.1 HỆ SỐ CO GIÃNHệ số co giãn của Y theo X là ∆Y Y EYX = ∆X XLượng thay đổi tương đối của Y ∆Y ∆X = EYX (100 100 ) Y X 5 4.1 HỆ SỐ CO GIÃNÝ nghĩa của hệ số co giãn: cho biết sự thay đổi tương đối (%) của Y khi X thay đổi 1%Khi ∆X->0 dY Y = f (X ) X EYX ≈ dX Y XHệ số co giãn không phụ thuộc đơn vị đo 6 4.2 Mô hình hồi quy qua gốc tọa độMô hình hồi quy tổng thể E (Y / X ) = β X i 2 Yi = β X i +ui 2Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: ˆ Yi = β2 X i +ei ∑e 2 ˆ )= σ 2 ˆ ∑X iYi Var ( β 2 ,σ i = 2 ˆ ˆ β2 = ∑X n −1 ∑ 2 X i2 i 7 4.3 Mô hình tuyến tính logarit (log-log) β2Mô hình hồi quy mũ Yi = β1 X ui e iHay ln Yi = ln β1 + β 2 ln X 1 + ui dY β2 Y = β2 d ln Y = ⇔ dX X dX X dY Y = E = dY X β2 = Y dX dX Y X X 8 4.3 Mô hình tuyến tính logarit (log-log)Ví dụ: ln Yi = 0,7774 − 0,253 ln X i + uiKhi giá tăng 1% thì lượng cầu của loại hànghoá này sẽ giảm 0,25%. 9 4.4 . Mô hình bán logarit4.4.1. Mô hình log-linCông thức tính lãi gộp Yt = Y0 (1 + r ) tVới r: tốc độ tăng trưởng gộp theo thời giancủa Yt: thời gian (tháng, quý, năm) t =1, n 10 4.4.1. Mô hình log-linLấy logarit hai vếlnYt = lnY0 + t*ln(1+r)Hay lnYt = β1 + β2.tvới lnY0= β1 và ln(1+r) = β2Mô hình bán logarit có yếu tố ngẫu nhiên lnYt = β1 + β2.t + Ut 11 4.4.1. Mô hình log-lin d (ln Y ) (1 Y ) dY dY Y β2 = = = dt dt dt Thay đổi tương đối của biến phụ thuộc (Y)β2 = Thay đổi tuyệt đối của biến độc lập (t) Nhân thay đổi tương đối của Y lên 100. Nếu β2>0: tốc độ tăng trưởng (%) của Y đối với thay đổi tuyệt đối của t Nếu β2 < 0: tốc độ giảm sút 12 4.4.1. Mô hình log-linỨng dụng: Nghiên cứu khảo sát tốc độtăng trưởng (giảm sút) của các biến kinhtế vĩ mô như GDP, dân số, lao động,năng suất.Mô hình tuyến tính Yt = β1 + β2.t +Utthích hợp với ước lượng thay đổi tuyệtđối của Y theo thời gianMô hình log-lin thích hợp với ước lượngthay đổi tương đối của Y theo thời gian 13 4.4.1. Mô hình log-lin Ví dụ: Cho kết quả hồi quy tổng SP nội địa (RGDP) tính theo giá năm 1987 của Mỹ trong khoảng thời gian 1972-1991 ˆ Nếu Y = ln(RGDP) Yi = 8,0139 + 0,0247tGDP thực tăng với tốc độ 2,47%/năm từ 1972-1991. ˆ Nếu Y = RGDP Yi = 2933,054 + 97,6806tGDP thực tăng với tốc độ tuyệt đối 97,68 tỷUSD/năm từ 1972-1991. 14 4.4.2. Mô hình lin-log Yi = β 1 + β 2 ln X i + ui dY 1 dY β2 = = β2   hay dX dX X  XNếu X thay đổi 0,01 (hay 1%) thay ...