CHƯƠNG I-CÁC KHÁI NiỆM
I.1. Kinh tế lượng là gì( Econometrics)?- là
lượng hóa các quan hệ giữa các đại lượng
kinh tế nhằm kiểm định các lý thuyết kinh tế
và đánh giá hiệu quả của các chính sách kinh
tế
Bài giảng Kinh tế lượng
•
I.2. Đường lối chung của kinh tế lượng khi
giải quyết một vấn đề.
Đăt vấn đề
Nêu kết luận KT cơ sở
Lập mô hình tóan
Thu thập số liệu
Ước lượng mô hình
Kiểm định
xem MH tốt
Hay không
Dự báo
Tốt
Ra quyết
định
Quay lại kiểm
Tra các bước
trên
k.
tôt
•
I.3.Phân tích hồi quy –Quan hệ hàm số-
Quan hệ thống kê.
•

•
Số liệu hỗn hợp : là dãy số liệu vừa theo thời
gian vừa có tính chất chéo.
•
b) Nguồn gốc của số liệu do cơ quan nhà
nước thu thập ( ví dụ tổng cục thống kê)
hoặc do từng cá nhân thu thập.
•
c) Nhược điểm của số liệu:
•
- Phi thực nghiệm.
•
- sai số trong đo lường.
•
- nhiều số liệu không có giá trị thực ,giá trị
đúng.
•
-Có những số liệu ta không thể có.
•
II.Mô hình hồi quy tổng thể.Mô hình hồi quy
mẫu
•
II.1. Mô hình hồi quy tổng thể (PRF=
Population Regression function)- Sai số
ngẫu nhiên.
•
Xét một tổng thể gồm 60 gia đình , ta
nghiên cứu mối quan hệ giữa chi tiêu tiêu
dùng hàng tuần , ký hiệu Y và thu nhập khả
dụng hàng tuần , ký hiệu X.

100
150
200
Đường hồi quy lý thuyết
Đường hồi quy
Thực nghiệm
•
Đường hồi quy lý thuyết của hàm số f
•
E(Y/X) = f(X) (1)
•
(1) gọi là mô hình hồi quy tổng thể PRF.
•
- với mỗi giá trị cho trước của biến giải
thích Xi
•
(X
1
=80,x
2
=100, . . . ,x
10
=260) thì
•
(1) E(Y/Xi)=f(Xi)
•
- mặt khác ở một lần quan sát tương ứng
với x
i
thì chỉ có một giá trị Y, ký hiệu Y

đại lượng xác định.Do đó từ (2) suy ra
•
Ui là ĐLNN và được gọi là sai số ngẫu
nhiên.
•
(2) gọi là PRF ngẫu nhiên.
•
Lý do tồn tại sai số ngẫu nhiên
•
- do nhược điểm của số liệu thu thập.
•
-SSNN đại diện cho tất cả các yếu tố ảnh
hưởng tới biến phụ thuộc mà không có
mặt trong mô hình.
•
Nói về dạng hàm f.
•
- trong mô hình (1) , nếu chỉ có một biến
giải thích , gọi là mô hình đơn (mô hình
hồi quy hai biến).Nếu có nhiều hơn một
biến giải thích gọi là mô hình hồi quy bội.
•
Hàm f có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến
•
Xét trường hợp mô hình hồi quy đơn:
•
E(Y/Xi)= (a)
•
E(Y/Xi)= (b)
•

•
(c ) giống (b).
•
(d) phi tuyến theo tham số và phi tuyến
theo biến giải thích.
•
Quy ước . Khi nói tới mô hình hồi quy
tuyến tính là tuyến tính theo tham số và ta
chỉ xét MHHQ tuyến tính ( Xét dạng (a),
(b),(c)).
•
II-2 Mô hình hồi quy mẫu (SRF- Sample
regression function)-Phần dư (Residual)
•
Xét MHHQ tổng thể đơn:
•
E(Y/Xi) = (1)
•
Hoặc viết theo lối Yi = +Ui (2)
•
Chú ý: Mô hình tổng thể (1) coi như đã biết
nếu như giá trị của các hệ số hồi quy ,
được xác định ,tuy nhiên do không có số
liệu tổng thể nên các số , không
xác định được.Vì lý do trên ta đi phải nghiên
cứu tổng thể thông qua mẫu.Ví dụ từ tổng
thể ta rút ra 1 mẫu và ứng với PRF dạng (1)
ta đi ước lượng mô hình
•
(3)

(3) gọi là MHHQ mẫu ( SRF)
•
( thuật ngữ ước lượng MHHQ là đi tìm giá
trị bằng số của các hệ số hồi quy , từ
các số liệu của mẫu)
•
Khi đó dùng MHHQ mẫu SRF để ước
lượng MHHQ tổng thể PRF với ý
•
ước lượng điểm cho E(Y/Xi)
•
ước lượng điểm cho
•
ước lượng điểm cho
2
,
1
^^
ββ
i
Y
^
1
^
β
1
β
2

^

i
i
Y
^
i
Y
^
i
Y
^
i
X
2
1
^
^
β
β
+
Chương II: Mô hình hồi quy đơn.
•
I. Phương pháp bình phương bé nhất.(OLS-Ordinary
Least Square )
•
Xét PRF đơn( hai hệ số hồi quy )
•
E(Y/Xi) = (1)
•
Ý nghĩa của hệ số hồi quy
•

2
^
1
^^
ββ
•
Tính các hệ số hồi quy sao cho
sai lệch giữa và Y
i
là bé nhất
•
các phần tử ei bé nhất
•
bé nhất.
•
Nhưng vì các e
i
có thể >0 và cũng có thể
<0 nên có thể xảy ra trường hợp
nhỏ mà độ sai lệch giữa Y
i
và vẫn
lớn nên thay cho nhỏ người ta
dùng
2
^
^
1
β
β

∑
=
n
i
i
e
1
2
•
Bài tóan đặt ra : Tìm sao cho
•
( tìm cực trị không điều kiện của hàm hai
biến).
•
Đ.K cần
2
^
^
1
β
β
,

=
),(
^
2
^
1
ββ

2
^
2
^
1
ββ
0)1.(2
1
^
2
^
1
^
1
=−








−−=
∂
∂
∑
=
n
i

iii
XXY
f
ββ
β







=−−
=−−
⇔
∑∑∑
∑∑
===
==
0
0
1
2
^
2
1
^
1
1
1


=+
=+
⇔
∑∑∑
∑∑
===
==
(b)
(a)
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
YXXX
YXn
11
2
^

a
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
^
2
1
^
2
1
1
^
2
1
^
1
11
)(
β
β
β

XnX
X
n
YnYX
XXX
XYYX
n
i
i
n
i
ii
n
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n

(Xi , Yi ) ta ước lượng các hệ số hồi quy
theo công thức 5 , 6 và khi đó
SRF cần tìm là
•
Chú ý : Ký hiệu
•
x
i
, y
i
là sai lệch giữa giá trị quan sát thứ i
và TB mẫu của nó.
2
^
^
1
β
β
,
i
X
Y
2
^
^
1
1
^
β
β







+−=−=⇒
22
1
2
2
11
2
2
11
2
1
2
2
1
2
1
2
2
1
2
2
2
XnXnX
XnX

( )

(6)
ñoù khi
x
Yn-Y
n
1i
i
2
n
1i
2
i
^
2
1
2
1
1
1
2
1
2
.
β
=⇔
−=⇒
=−=⇒
∑