KINH T
Ế
L
ƯỢ
NG
BẬC CAO HỌC

ECONOMETRICS
KINH TẾ LƯỢNG CƠ BẢN

Chương 1, 2,
3KINH TẾ LƯỢNG NÂNG CAO

Chương 4, 5, 6, 7,8


•
Kết quả: bằng số, tùy thuộc mục đích sử dụng. PHƯƠNG PHÁP LUẬN

• Đặt giả thiết về vấn đề nghiên cứu
• Xây dựng mô hình

- Mô hình lí thuyết

- Mô hình toán học

• Thu thập số liệu và ước lượng tham số
• Kiểm định về mối quan hệ
•
Phân tích, dự báo, minh chứng hoặc phản
biện lý thuyết

1.5. Mô hình hồi qui trong kinh tế

PHÂN TÍCH HỒI QUY
• Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc giữa 1 biến
(biến phụ thuộc) vào một hoặc một số biến số
khác (biến độc lập/biến giải thích).
• Biến phụ thuộc, thường ký hiệu
Y
, đại diện cho
đối tượng kinh tế mà ta quan tâm nghiên cứu
sự biến động (dependent, explained, exogenous
variable).
• Biến độc lập, thường ký hiệu
12
X
, , , XX đại
diện cho đối tượng kinh tế giải thích cho sự
biến động của biến phụ thuộc (independent,

explanatory, regressor)

MÔ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ
•
i
X
X
YX

(Y / X )
i
: trung bình (kỳ vọng) có điều
kiện
•
X
X= → !
E
(Y
i
/ X )
(
i
: quan hệ hàm số
• )
i
(/ )
E
YX fX= ) ( hoặc )(/
E
YX fX
=

Gọi là hàm hồi qui tổng thể
→
PRF: Population Regression Function

MÔ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ
• Dạng của PRF tùy thuộc mô hình kinh tế,
gồm các hệ số (coefficient) chưa biết


MÔ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ
• Hàm hồi quy tổng thể được gọi là tuyến tính
nếu nó tuyến tính theo tham số.
• Giá trị cụ thể
i
)
i
YYX(/
∈
, thông thường
ii
). Đặt
ii i
)YEY(/X≠ EYX(/uY
=
− : là yếu tố
ngẫu nhiên (nhiễu, sai số ngẫu nhiên - Random
errors)
• Tính chất của yếu tố ngẫu nhiên : E(u
i
) = 0 ∀i
→ đại diện cho tất cả những yếu tố không phải
biến giải thích trong mô hình nhưng cũng tác
động tới biến phụ thuộc.
MÔ HÌNH HỒI QUY MẪU
• Không biết toàn bộ Tổng thể, nên dạng của
PRF có thể biết nhưng giá trị
j
β

ˆ
(/ )
thì SRF có dạng =
i
Y
1
ˆ
β
+
i
X
2
.
β
• Vì có vô số mẫu ngẫu nhiên, nên có vô số giá
trị của
ˆ
ˆ

j
ˆ
1
β
và
ˆ
2
β
→
β
là biến ngẫu nhiên.

12
.(/ )
=
+
i

ii
Y
β
β
12
=+ Xu. +

ii
ˆ
ˆ
YX
1
=+
ββ
ˆ
2
i
e+
ˆ

ii
ˆˆ
YX
12

MÔ HÌNH HỒI QUY TỔNG QUÁT
• Mô hình hồi quy k biến, 1 biến phụ thuộc và
) biến giải thích, hệ số (kể cả hệ số
chặn).

(k
ii kki
E
(Y ) X X
122 331
=+ + X++
β
ββ β
+ +
kkii
X u

=+ + +
122 331ii
Y X X
β
ββ β
++
kki
ˆ
X
β
+ +
kkii
ˆ

X
β
∂
==
∂
)
: hệ số hồi quy riêng-hệ số
góc

MÔ HÌNH TRONG KINH TẾ
• Hàm bậc nhất
CYu
β
β
=
++
12

DD
QPu
β
β
=+ +
12

S
S
uQP
β
β

12
+
2
3MÔ HÌNH TRONG KINH TẾ
• Dạng hàm mũ: ví dụ hàm sản xuất dạng
Cobb-Douglas
LQK
β
β
β
=
3
2
0
tuyến tính hóa và
xây dựng mô hình kinh tế lượng:
L
n( Q ) Ln( K ) Ln( L ) u
β
ββ
=+ +
12
+
3

• Hàm thể hiện tính xu thế
T là biến xu thế thời gian, T = 0,1,2,…

• 2.2. Ước lượng mô hình tổng quát
• 2.3. Các giả thiết của phương pháp OLS
• 2.4. Các tham số của ước lượng OLS
• 2.5. Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ
số
CHƯƠNG II. ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH
MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG
• 2.6. Kiểm định giả thuyết về các hệ số
• 2.7. Ước lượng về tổ hợp các hệ số hồi
quy
• 2.8. Kiểm định về tổ hợp các hệ số hồi
quy
• 2.9. Sự phù hợp của hàm hồi qui
• 2.10. Kiểm định thu hẹp hồi quy
• 2.11. Dự báo
ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN
• Mô hình hồi qui hai biến là mô hình gồm một
biến phụ thuộc (
Y) và một biến giải thích (X).
• Mô hình có dạng:
ii
E
(Y / X ) X
β
β
+
12
u

=

mẫu.

• Tìm
ˆˆ
,
β
β
1
ii
ˆ
(Y Y ) e
2
sao cho
i
nn
ii
=
∑
=
−=
∑
2
11
2
→ min