SLIDE - KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG III: MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN

KINH TẾ LƯỢNGCHƯƠNG III MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN3.1. Mô hình hồi quy qua gốc tọa độ Mô hình hồi quy tổng thể:Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: 3.2. Mô hình tuyến tính logarit (log-log)Ví dụ: Khi giá tăng 1% thì lượng cầu của loại hàng hoá này sẽ giảm 0,75%.3.3. Mô hình bán logarit 3.3.1. Mô hình log-lin Mô hình bán logarit có dạng:
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
SLIDE - KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG III: MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN KINH TẾ LƯỢNG CHƯƠNG IIIMỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN Hà Văn Dũng-ĐHNH TP.HCM 13.1. Mô hình hồi quy qua gốc tọa độMô hình hồi quy tổng thể: E (Y / X )   2 X iYi   2 X  ui i ˆMô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: Y i   2 X i  e i XY ˆ i i 2  2 X i 2 ˆ2  ei  ˆ ˆ 2 Var(  2 )  ,  2  Xi n 1 23.2. Mô hình tuyến tính logarit (log-log) 2 ui Yi   1 X e i ln Yi  ln 1   2 ln X 1  u iMHHQTTNN: dY 2 Y  2 d ln Y   dX X dX X dY Y  E  dY X 2  Y dX dX Y X XVí dụ: ln Yi  2  0 , 75 ln X i  u iKhi giá tăng 1% thì lượng cầu của loại hàng hoá nàysẽ giảm 0,75%. 33.3. Mô hình bán logarit3.3.1. Mô hình log-linMô hình bán logarit có dạng: lnYi = 1 + 2.Xi + ui 4 d (ln Y ) (1 Y ) dY dY Y 2    dX dX dX Thay đổi tương đối của biến phụ thuộc (Y) 2 = Thay đổi tuyệt đối của biến độc lập (X)Nếu nhân thay đổi tương đối của Y lên 100 thì 2(2>0) sẽ là tốc độ tăng trưởng (%) của Y đối với thayđổi tuyệt đối của t. Nếu 2 < 0 thì 2 là tốc độ giảmsút. 5Ví dụ 3.1: Tổng SP nội địa tính theo giá năm 1987 củaMỹ trong khoảng thời gian 1972-1991 Năm RGDP Năm RGDP Năm RGDP 1972 3107.1 1979 3796.8 1986 4404.5 1973 3268.6 1980 3776.3 1987 4539.9 1974 3248.1 1981 3843.1 1988 4718.6 1975 3221.7 1982 3760.3 1989 4838 1976 3380.8 1983 3906.6 1990 4877.5 1977 3533.3 1984 4148.5 1991 4821 1978 3703.5 1985 4279.8Với Y = ln(RGDP), và kết quả hồi quy như sau: ˆ Yi  8,0139  0 ,0247 tGDP thực tăng với tốc độ 2,47%/năm từ 1972-91. 6* Mô hình xu hướng tuyến tính:Mô hình: Yt =1 + 2.t + utTức hồi quy Y theo thời gian, và phương trình trênđược gọi là mô hình xu hướng tuyến tính và t được gọilà biến xu hướng.Với số liệu ở VD 3.1,đặt Y=RGDP, ta có kết quả: ˆ Yi  2933,054  97,6806tMô hình này được giải thích như sau: trong giai đoạn1972-1991, trung bình GDP thực của Mỹ tăng với tốcđộ tuyệt đối 97,68tỷ USD/năm. 73.3.2. Mô hình lin-logMô hình lin-log cho biết sự thay đổi tuyệt đối của Ykhi X thay đổi 1%. dY 2  Yi  1  2 ln Xi  ui dX XNhư vậy nếu X thay đổi 0,01 (hay 1%) thay đổi tuyệtđối của Y sẽ là 0,012.Ví dụ 3.3. lấy bài tập 3.2, ta có ˆ Yi  265678.7  24994.11ln X i  ui2=24994.11 có nghĩa là trong khoảng thời gian 1970-84, lượng cung tiền tăng lên 1%, sẽ kéo theo sự giatăng bình quân của GDP là 249,94 triệu USD. 83.4. Mô hình nghịch đảoCác mô hình có dạng sau được gọi là mô hình nghịchđảo: 1 Yi   1   2  ui XMô hình này phù hợp cho nghiên cứu đường chi phíđơn vị, đường tiêu dùng theo thu nhập Engel hoặcđường cong Philip. 9