BÀI GIẢNG
KINH TẾ LƯỢNG
ECONOMETRICS
Lê Anh Đức
Khoa Toán kinh tế
ĐH Kinh tế Quốc dân
1
MỞ ĐẦU
Lịch sử ra đời của Kinh tế lượng
I. Kinh tế lượng là gì?
1. Định nghĩa
2. Phân biệt KTL và các môn khoa học khác
3. Phân loại KTL
II. Phương pháp luận của Kinh tế lượng
2
Lịch sử ra đời của Kinh tế lượng
•
Vào khoảng những năm 1930
•
Cuộc khủng hoảng kinh tế 1929-1933 đã làm tan rã tư tưởng “tự do kinh tế”.
•
Các nhà kinh tế học đang nỗ lực để lý giải nguyên nhân của cuộc đại khủng
hoảng và tìm cách khắc phục nó.
•
Các nhà kinh tế tìm cách sử dụng các phương pháp thống kê để đo lường và kiểm
định các hiện tượng kinh tế mang tính quy luật.
3
I. Kinh tế lượng là gì?
1.
Định nghĩa:
Econometrics = Econo + Metrics

Đề cập đến các phương pháp để đo lường mối quan hệ kinh tế bằng mô hình kinh tế lượng. Nó chủ yếu
dựa vào Thống kê toán.
•
Kinh tế lượng ứng dụng (applied econmetrics)
Sử dụng các công cụ của Kinh tế lượng lý thuyết để nghiên cứu về các vấn đề đặc thù khác nhau trong
lĩnh vực kinh tế và kinh doanh.
Hàm tiêu dùng (consumption function)
Hàm cầu – hàm cung (demand function – supply function)
Hàm đầu tư (investment function)
Hàm sản xuất (production function)
7
II. Phương pháp luận của KTL
•
Bước 1: Nêu ra giả thuyết
•
Bước 2: Thiết lập mô hình lý thuyết
- Mô hình toán kinh tế
- Mô hình Kinh tế lượng
•
Bước 3: Thu thập số liệu
•
Bước 4: Ước lượng tham số
•
Bước 5: Phân tích kết quả
- Kết quả ƯL có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?
- Kiểm định giả thuyết thống kê
•
Bước 6: Dự báo
•
Bước 7: Ra quyết định

β
1,
β
2 là các tham số (parameters)
β
1 là hệ số chặn(intercept coefficent)
β
2 là hệ số góc( slope coefficent)
11
•
Mô hình Kinh tế lượng
Biểu diễn quan hệ phụ thuộc giữa mức tiêu dùng trung bình và thu nhập:
E(Y/X) =
β
1 +
β
2X
Hàm này gọi là hồi quy tổng thể (PRF- Population Regression Function)
Các giá trị cá biệt của Y:
Y = E(Y/X) + U =
β
1 +
β
2X + U

Mô hình này được gọi là mô hình hồi quy tổng thể (PRM – Population Regression Model)
U

gọi là sai số ngẫu nhiên (disturbance)
Nó đại diện cho tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến tiêu dùng mà không có mặt trong mô hình.

2X
Hàm này gọi là hàm hồi quy mẫu (SRF – Sample Regression Function)
1 2
ˆ ˆ
299,6 à 0,72β v β−; ;
1 2
ˆ ˆ
ˆ
299,6 0,72
t t t
Yβ β X X= + =− +
14
Bước 5: phân tích kết quả
•
Kết quả ước lượng được có phù hợp với lý thuyết kinh tế không?
•
Kiểm định các giả thuyết đối với các tham số
-
Kiểm định 0 <
β
2 <1?
-
Kiểm định giả thuyết đối với mô hình, chẳng hạn:
H
0
: Mô hình có dạng tuyến tính
H
1
: Mô hình có dạng phi tuyến
0 2

16
Bước 6: Dự báo
•
Giả sử X
2006
(GDP
2006
) = 11319,4 (tỷ usd)
•
Dự báo Y
2006
= ?
•
Dựa váo mô hình ước lượng được ta có:
•
Mức chi cho tiêu dùng thực tế năm 2006 là 8044 tỷ usd
•
Sai số dự báo là 173 tỷ $ (khoảng 1,5% GDP năm 2006)

2006 1 2 2006
ˆ ˆ
ˆ
299,6 0,72.(11319,4) 7870,8
Yβ β X= +
=− + ;
17
Bước 7: Ra quyết định
•
Nếu Y
2006

2
X
Y =
β
1
+
β
2
X + U
3. Thu thập số liệu
Bảng số liệu
4. Ước lượng các tham số
5. Phân tích kết quả
- Kết quả ước lượng có phù hợp
với lý thuyết kinh tế hay không?
- Kiểm định giả thuyết thống kê
- Kết quả ước lượng là phù hợp

-
0 <
β
2
<1 ? Tức là 0 < MPC < 1?
6. Dự báo Y
2006
= ? nếu X
2006
= 11319,4
7. Ra quyết định Nếu Y
2006