1.1 KHÁI NIỆM

CHƯƠNG 1

Kinh tế lượng (Econometrics) có nghĩa “đo lường
kinh tế” (A.K.R. Frisch, 1930)
• Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa số liệu thực tế, lý
thuyết kinh tế và thống kê toán nhằm:
 Ước lượng các mối quan hệ kinh tế
 Đối chiếu lý thuyết kinh tế với thực tế và kiểm định
các giả thuyết liên quan đến hành vi kinh tế
 Dự báo các hành vi của các biến số kinh tế


NHẬP MÔN
KINH TẾ LƯỢNG
(ECONOMETRICS)

(Ramu Ramanathan, 2002)

4

1

4

NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG

1.1 KHÁI NIỆM
• Ví dụ: ước lượng
Các nhà phân tích quan tâm đến ước lượng

1

Khái niệm

2

Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng

3

Phân tích hồi quy

4

Các loại quan hệ

5

Số liệu

• Ví dụ: kiểm định giả thuyết
Chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh muốn xác định
chiến dịch quảng cáo có làm tăng doanh thu
hay không
Các nhà phân tích quan tâm cầu co giãn hay
không co giãn theo giá và thu nhập
Các nhà kinh tế học vĩ mô muốn đánh giá hiệu
quả của các chính sách nhà nước

3


7

7

10

10

PHƯƠNG PHÁP LUẬN

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm,
các nghiên cứu khác

3. Thu thập, xử lý số liệu

Thiết lập mô hình KTL

Năm
1995

GDP (X)
195567

Kiểm định giả thuyết

1996
1997


190577
205114
221545

Thu thập, xử lý số liệu
Ước lượng các tham số

Không

Có
Sử dụng mô hình: dự báo,
đề ra chính sách

Hình 1.1: Phương pháp luận nghiên cứu của kinh tế lượng

Nguồn: Ramu Ramanathan,
Nhập môn kinh tế lượng với
các ứng dụng (ấn bản thứ
năm), Nhà xuất bản
Harcourt College, 2002.
(Bản dịch của chương trình
8
Giảng dạy Kinh tế Fulbright,
Việt Nam)

8

Chi tiêu tiêu dùng (Y)
142916

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

5. Kiểm định giả thuyết nhằm
- Xác định mức độ phù hợp về mặt lý thuyết của
mô hình
- Xác định dạng mô hình và chẩn đoán dấu hiệu
có thể vi phạm các giả thiết cổ điển của mô
hình kinh tế lượng
Trong ví dụ trên:
- Đánh giá mức độ ý nghĩa thống kê của con số
0,519794 trong mô hình (1.3)
- Nếu mô hình ước lượng được chẩn đoán là tốt
thì có thể sử dụng để dự báo và củng cố luận
cứ kinh tế

4. Ước lượng các tham số
Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất thông
thường (OLS- Ordinary Least Squares)
Ŷi= 43,08986 + 0,519794Xi (1.3)
Tại sao có ký hiệu Ŷi ?
13

13

16

16


14

17

14

17

1.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

MÔ HÌNH HỒI QUY
(1) Mô hình hồi quy tuyến tính đơn

Vì sao tác động của thu nhập đối với tiêu
dùng cá nhân chỉ được giải thích là “xấp
xỉ”?
Vì: Nếu lấy mẫu khác thì kết quả ước lượng
có thể khác nhau. Kết quả tìm được chỉ
là ước lượng gần đúng cho các tham số
của mô hình.

Y= α+βX +u

với
α
β

tung độ gốc hoặc hệ số chặn,
độ dốc của đường thẳng (gọi chung hai loại hệ số
này là hệ số hồi quy)

- Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với
giá trị đã biết của biến độc lập
- Kiểm định giả thiết về bản chất quan hệ phụ thuộc
- Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc
- Kết hợp các vấn đề trên

Ví dụ khảo sát chi tiêu và thu nhập của 60 hộ gia
đình tại một khu vực ở Mỹ với giả thiết khu
vực này là tổng thể nghiên cứu.
Gọi X: thu nhập hàng tuần của các hộ gia đình
(USD)
Y: mức chi tiêu trong tuần (USD)

19

19

22

22

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY
X

1. Hàm hồi quy tổng thể PRF (Population
Regression Function)
Là hàm hồi quy được xây dựng dựa trên kết quả
khảo sát tổng thể. Hàm hồi qui tổng thể có


102

110

120

135

137

150

60

70

84

93

107

115

136

137

145


116

130

144

152

165

178

75

85

98

108

118

135

145

157

175

162
113

125

137

149

191
161

Bảng 1.2 Số liệu thu nhập và chi tiêu của 60 hộ gia đình

20

173
23

(Nguồn: D.N. Gujarati)

20

23

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

CHI_TIEU

Với U6 = 11 USD
Hình 1.4 Biểu đồ phân tán giá trị trung bình của Y theo X
25

25

28

28

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

•
•

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

Mô hình hồi quy tổng thể dạng xác định:
E(Y/Xi) = f(Xi)= β1 + β2Xi (1.4)
Dạng ngẫu nhiên:
Yi = E(Y/Xi) + Ui = β1 + β2Xi + Ui (1.5)

Ui : biểu thị cho ảnh hưởng của các yếu tố đối với biến phụ thuộc
mà không được đưa vào mô hình.
Sự tồn tại của nhiễu do:
Nhà nghiên cứu không biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến
biến phụ thuộc Y. Hoặc nếu biết cũng không thể có số liệu
cho mọi yếu tố
Không thể đưa tất cả yếu tố vào mô hình vì làm mô hình
phức tạp

β2 : hệ số góc, độ dốc, cho biết giá trị trung bình
của Y sẽ thay đổi (tăng, giảm) bao nhiêu đơn
vị khi giá trị của X tăng lên 1 đơn vị với điều
kiện các yếu tố khác không đổi.

Ví dụ các hàm không phải hồi quy tuyến tính

27

27

30

30

5


1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.4 CÁC LOẠI QUAN HỆ

1. Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số
Quan hệ thống kê: ứng với mỗi giá trị của biến độc
lập có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến
phụ thuộc -> phản ánh mối quan hệ không
chính xác- > đối tượng của phân tích hồi quy
VD: chi tiêu- thu nhập của 60 hộ gia đình
Quan hệ hàm số: các biến không phải là ngẫu
nhiên, ứng với mỗi giá trị của biến độc lập chỉ

định biến nào
Phân tích hồi quy không nhất thiết bao hàm quan hệ
nhân quả
VD: tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập nhưng thu nhập
không hẳn là nguyên nhân khiến con người tiêu
dùng

PRF dạng xác định
• E(Y/Xi) = f(Xi)= β1 + β2Xi
dạng ngẫu nhiên
• Yi = E(Y/Xi) + Ui = β1 + β2Xi + Ui
SRF dạng xác định

Yˆi  ˆ 1  ˆ 2 X i
• dạng ngẫu nhiên
Y i  Yˆi  e i  ˆ 1  ˆ 2 X i  e i
32

32

35

35

1.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY

1.4 CÁC LOẠI QUAN HỆ

3. Hồi quy và tương quan
Phân tích tương quan: đo lường liên kết tuyến

Số liệu trong phân tích hồi quy có được từ hai nguồn
thu thập
•
Số liệu thử nghiệm: tiến hành thử nghiệm theo
những điều kiện nhất định
VD: trồng giống lúa mới trên các thửa ruộng thí
nghiệm, thực hiện các chế độ chăm sóc giống lúa
này và ghi chép lại số liêu liên quan đến quá
trình sinh trưởng, khả năng phòng chống sâu
bệnh, năng suất lúa.
•
Số liệu thực tế không bị kiểm soát bởi nhà
nghiên cứu. VD: giá vàng, số liệu GDP…

1. Cho mô hình Y=β1 + β2 X + U. Hãy dự đoán dấu
của β2 theo các trường hợp sau:
a. Mức cầu của một loại hàng hóa (Y) và giá
bán (X)
b. Lượng tiền mặt lưu giữ trên thu nhập của cá
nhân (Y) với mức lạm phát (X)
c. Lượng khách đi xe buýt (Y) và giá bán lẻ xăng
(X)

37

37

40

40

38

Xi
3776.3
3843.1
3760.3
3906.6
4148.5
4279.8
4404.5
4539.9
4718.6
4838
4877.5
4821

41

41

BÀI TẬP 1.1

1.5 PHÂN LOẠI SỐ LIỆU
3. Số liệu hỗn hợp (số liệu bảng)
Là kết hợp của hai dạng trên
VD: giá vàng SJC bán ra trong tuần từ 8.2.2010 đến
12.2.2010 tại TPHCM, Hà Nội, Cần Thơ, Đà Nẵng
Chất lượng số liệu phụ thuộc nhiều yếu tố:
- Vấn đề sai số trong quá trình thu thập số liệu
- Hiệu quả của phương pháp điều tra chọn mẫu

7


BÀI TẬP 1.2
nam
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980

t
1
2

5
5.9
4.3
3.6
6.2
10.9
9.2
5.8
6.4
7.6
11.4
13.6

Anh
1
3.4
4.5
2.5
3.9
4.6
3.7
2.4
4.8
5.2
6.5
9.5
6.8
8.4
16
24.2

1.5
2.3
4.5
3
2.3
3.4
3.5
1.5
18
2.6
3.7
5.3
5.4
7
7
5.9
4.5
3.7
2.7
4.1
5.5

phap
3.6
3.4
4.7
4.8
3.4
2.6
2.7