Kinh Tế Lượng: Hướng Dẫn Về Hồi Quy và Dự Báo Kinh Tế

Kinh tế lượng là một lĩnh vực quan trọng trong kinh tế học, kết hợp lý thuyết kinh tế với phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu kinh tế. 153 trang.

• Tác giả: Phạm Trí Cao
• Đề tài: Khám Phá Kinh Tế Lượng: Hồi Quy và Dự Báo Kinh Tế

Mục lục chi tiết

• 1. Giới Thiệu kinh tế lượng
• 2. Thống kê mô tả
• 3. Thống kê suy diễn
• 4. Thống kê suy diễn 2
• 5. Khái niệm về hồi quy
• 6. Hàm hồi quy tổng thể và hồi quy mẫu
• 7. Ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu
• 8. Khoảng tin cậy và kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy
• 9. Ý nghĩa của hồi quy tuyến tính và một số dạng hàm thường được sử dụng
• 10. Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội
• 11. Biến phân loại
• 12. Giới thiệu một số vấn đề liên quan đến mô hình hồi quy
• 13. Dự báo với mô hình hồi quy
• 14. Các thành phần của dữ liệu chuỗi thời gian
• 15. Dự báo theo đường xu hướng dài hạn
• 16. Một số tiêu chuẩn kỹ thuật dự báo đơn giản
• 17. Giới thiệu mô hình ARIMA
• 18. Tài liệu tham khảo
• 19. Bài tập kinh tế lượng
• 20. Kinh tế lượng – mô hình hồi quy tuyến tính bội

Tóm tắt

I. Khám Phá Kinh Tế Lượng Tổng Quan Về Hồi Quy

Kinh tế lượng là một lĩnh vực quan trọng trong kinh tế học, kết hợp lý thuyết kinh tế với phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu kinh tế. Hồi quy là một trong những công cụ chính trong kinh tế lượng, giúp ước lượng mối quan hệ giữa các biến số. Việc hiểu rõ về hồi quy và ứng dụng của nó trong dự báo kinh tế là rất cần thiết cho các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách.

1.1. Ứng Dụng Của Kinh Tế Lượng Trong Hồi Quy

Kinh tế lượng sử dụng hồi quy để ước lượng các mối quan hệ kinh tế. Ví dụ, hồi quy tuyến tính giúp phân tích tác động của lãi suất đến tăng trưởng kinh tế.

1.2. Khái Niệm Cơ Bản Về Hồi Quy Tuyến Tính

Hồi quy tuyến tính là mô hình đơn giản nhất, thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Mô hình này giúp dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên giá trị của biến độc lập.

II. 2

Phân tích hồi quy không chỉ đơn thuần là việc ước lượng các hệ số mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức. Các vấn đề như đa cộng tuyến, sai số trong dữ liệu và lựa chọn mô hình phù hợp có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả.

2.1. Đa Cộng Tuyến Trong Mô Hình Hồi Quy

Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, gây khó khăn trong việc xác định ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc.

2.2. Sai Số Trong Dữ Liệu Kinh Tế

Sai số trong dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, như sai sót trong thu thập dữ liệu hoặc biến động không thể đo lường. Điều này có thể dẫn đến kết quả hồi quy không chính xác.

III. 3

Có nhiều phương pháp hồi quy khác nhau được sử dụng trong kinh tế lượng. Các phương pháp này bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic và hồi quy ARIMA cho dữ liệu chuỗi thời gian. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng.

3.1. Hồi Quy Tuyến Tính Bội

Hồi quy tuyến tính bội cho phép phân tích nhiều biến độc lập cùng lúc, giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ phức tạp giữa các biến.

3.2. Hồi Quy Logistic Trong Dự Đoán

Hồi quy logistic được sử dụng khi biến phụ thuộc là nhị phân. Phương pháp này giúp dự đoán xác suất xảy ra của một sự kiện nhất định.

3.3. Mô Hình ARIMA Cho Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian

Mô hình ARIMA là một công cụ mạnh mẽ trong dự báo chuỗi thời gian, giúp phân tích và dự đoán các biến số theo thời gian.

IV. 4

Hồi quy kinh tế có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc dự báo và phân tích chính sách. Các nhà kinh tế sử dụng hồi quy để dự đoán doanh thu, chi phí và các chỉ số kinh tế khác.

4.1. Dự Báo Doanh Thu Và Chi Phí

Hồi quy giúp doanh nghiệp dự đoán doanh thu và chi phí trong tương lai, từ đó đưa ra quyết định kinh doanh hợp lý.

4.2. Phân Tích Tác Động Của Chính Sách Kinh Tế

Các nhà hoạch định chính sách sử dụng hồi quy để phân tích tác động của các chính sách kinh tế đến tăng trưởng và phát triển.

V. 5

Kinh tế lượng sẽ tiếp tục phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và dự báo kinh tế. Sự phát triển của công nghệ và dữ liệu lớn sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho lĩnh vực này.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ Trong Kinh Tế Lượng

Công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ cải thiện khả năng phân tích và dự đoán trong kinh tế lượng.

5.2. Tương Lai Của Dữ Liệu Lớn Trong Kinh Tế

Dữ liệu lớn sẽ cung cấp nhiều thông tin hơn cho các nhà nghiên cứu, giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình hồi quy.

Nội dung chính

BÀI MÔ TẢ HỌC THUẬT: GIÁO TRÌNH KINH TẾ LƯỢNG (PHẠM TRÍ CAO)

Tổng quan về giáo trình

Giáo trình Kinh Tế Lượng do tác giả Phạm Trí Cao biên tập (phát hành trên nền tảng Học liệu Mở Việt Nam - VOER, mã định danh: http://voer.vn/c/2d2e6a46, độ dài 151 trang) là tài liệu học tập chuẩn mực thuộc khối kiến thức cơ sở ngành và chuyên ngành trong chương trình đào tạo Cử nhân và Thạc sĩ các ngành Kinh tế học, Quản trị Kinh doanh, Tài chính – Ngân hàng và Thống kê Kinh tế. Vị trí môn học đóng vai trò cầu nối giữa lý thuyết kinh tế thuần túy, công cụ toán học và phương pháp luận thống kê ứng dụng.

Mục tiêu đào tạo cốt lõi của giáo trình được thiết lập dựa trên định nghĩa chuẩn tắc của Ramu Ramanathan (2002):

1. Ước lượng các mối quan hệ kinh tế định lượng giữa các biến số.
2. Kiểm chứng lý thuyết kinh tế học bằng dữ liệu thực nghiệm và kiểm định các giả thiết về hành vi kinh tế.
3. Dự báo hành vi của các biến số kinh tế vĩ mô và vi mô nhằm phục vụ công tác ra quyết định và hoạch định chính sách.

Cấu trúc giáo trình gồm 21 đề mục/chương, vận hành theo cách tiếp cận sư phạm tuyến tính từ hệ thống hóa xác suất – thống kê suy diễn, phương pháp hồi quy tuyến tính đơn và bội, biến định tính, các khuyết tật của mô hình hồi quy, đến phân tích chuỗi thời gian và kỹ thuật dự báo (bao gồm mô hình ARIMA). Điểm đặc sắc của giáo trình là quy trình hóa nghiên cứu kinh tế lượng qua phương pháp luận cổ điển 8 bước, gắn liền với các ví dụ thực chứng cụ thể về nền kinh tế Việt Nam (chẳng hạn ước lượng hàm tiêu dùng biên theo lý thuyết Keynes từ số liệu World Bank) và định hướng ứng dụng trực tiếp trên các phần mềm máy tính như Microsoft Excel, SPSS và EViews.

---

Nội dung kiến thức cốt lõi

Các chương và chủ đề chính

Nội dung 151 trang của giáo trình phân bổ qua 21 phần có tính liên kết chặt chẽ:

1. Giới thiệu và Phương pháp luận Kinh tế lượng (Mục 1): Định vị kinh tế lượng theo định nghĩa của Koutsoyiannis (1996) và Ramanathan (2002). Hệ thống hóa 8 bước nghiên cứu cổ điển: Phát biểu lý thuyết $\rightarrow$ Mô hình toán kinh tế $\rightarrow$ Mô hình kinh tế lượng $\rightarrow$ Thu thập dữ liệu $\rightarrow$ Ước lượng tham số $\rightarrow$ Kiểm định giả thiết $\rightarrow$ Diễn giải kết quả $\rightarrow$ Dự báo và ứng dụng chính sách.
2. Nền tảng Xác suất và Thống kê mô tả (Mục 2 & Mục Xác suất): Định nghĩa không gian mẫu, biến cố, phân phối xác suất rời rạc và liên tục, hàm đồng mật độ, mật độ biên và xác suất có điều kiện. Trình bày các đặc trưng phân phối: Kỳ vọng $E(X)$, Phương sai $Var(X)$, Hiệp phương sai $Cov(X,Y)$, Hệ số tương quan $\rho$, Độ bất cân xứng (Skewness - $S$) và Độ nhọn (Kurtosis - $K$). Hệ thống hóa các phân phối xác suất quan trọng: Chuẩn $N(\mu, \sigma^2)$, Chi-bình phương ($\chi^2$), Student ($t$) và Fisher ($F$).
3. Thống kê suy diễn: Ước lượng và Kiểm định giả thiết (Mục 4, 5 & Thống kê suy diễn 2): Xây dựng lý thuyết ước lượng điểm, ước lượng khoảng, các tiêu chuẩn ước lượng mẫu nhỏ (tính không thiên lệch, phương sai nhỏ nhất, tuyến tính, tiêu chuẩn BLUE - Best Linear Unbiased Estimator) và tiêu chuẩn mẫu lớn (tính không thiên lệch tiệm cận, tính nhất quán, quy luật chuẩn tiệm cận). Trình bày quy trình kiểm định hai đuôi, kiểm định một đuôi qua trị thống kê $Z$, $t$, giá trị $p$-value; kiểm định phương sai và sai lầm loại I ($\alpha$), sai lầm loại II ($\beta$).
4. Mô hình Hồi quy Tuyến tính Đơn và Bội (Mục 6 - 11): Khái niệm hàm hồi quy tổng thể (PRF) và hàm hồi quy mẫu (SRF); phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least Squares - OLS); tính chất của các hệ số hồi quy; khoảng tin cậy, kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy; hệ số xác định mô hình ($R^2$ và $R^2$ hiệu chỉnh).
5. Biến phân loại và Vấn đề mô hình (Mục 12 - 13): Đưa biến giả (dummy variables) vào phương trình hồi quy để lượng hóa các yếu tố định tính; nhận diện các vi phạm giả định OLS cơ bản.
6. Chuỗi thời gian và Kỹ thuật dự báo (Mục 14 - 18): Phân tích các thành phần của dữ liệu chuỗi thời gian (xu hướng, mùa vụ, chu kỳ, ngẫu nhiên), các phương pháp làm mịn và dự báo theo đường xu hướng dài hạn, các tiêu chuẩn kỹ thuật đánh giá sai số dự báo, giới thiệu cấu trúc mô hình ARIMA.
7. Tài liệu tham khảo và Hệ thống bài tập (Mục 19 - 21): Bài tập thực hành kinh tế lượng tổng hợp và bài tập chuyên sâu về mô hình hồi quy tuyến tính bội.

Kiến thức nền tảng được xây dựng

Giáo trình thiết lập hệ thống kiến thức nền tảng vững chắc qua ba trụ cột:

• Lý thuyết kinh tế thực chứng: Minh họa việc lượng hóa các học thuyết kinh tế, tiêu biểu là quy luật tâm lý cơ bản của John Maynard Keynes (1936) về xu hướng tiêu dùng biên ($0 < MPC < 1$) và lý thuyết số nhân kinh tế vĩ mô $M = \frac{1}{1 - MPC}$.
• Nguyên lý thống kê toán học: Cơ chế hoạt động của phương pháp OLS, định lý Gauss-Markov về ước lượng BLUE, Định lý giới hạn trung tâm 1 & 2 (Central Limit Theorem), nguyên lý kiểm định tính phân phối chuẩn Jarque-Bera dựa trên $S = 0$ và $K = 3$.
• Khung phân loại dữ liệu: Phân tách rõ ba định dạng dữ liệu kinh tế: dữ liệu chéo (cross-sectional data), dữ liệu chuỗi thời gian (time series data) và dữ liệu bảng (panel data); phân biệt biến rời rạc và biến liên tục.

Kỹ năng phát triển

Tài liệu rèn luyện cho người học các kỹ năng chuyên môn:

• Kỹ năng xử lý số liệu: Thu thập, làm sạch số liệu, chuyển đổi chuỗi số liệu từ giá trị danh nghĩa sang giá trị thực tế theo năm gốc (như xử lý số liệu tiêu dùng và GNP thực tế của Việt Nam giai đoạn 1986–1998 theo giá cố định 1989).
• Kỹ năng phân tích định lượng: Thiết lập phương trình kinh tế lượng với thành phần sai số ngẫu nhiên $\varepsilon$, thực hiện ước lượng tham số, tính toán khoảng tin cậy và đọc kết quả kiểm định giả thiết thống kê.
• Kỹ năng ứng dụng công nghệ: Làm quen với các môi trường tính toán kinh tế lượng phổ biến như Excel, SPSS và EViews.

---

Phương pháp giảng dạy và học tập

Tiếp cận sư phạm (Pedagogical Approach)

Tác giả Phạm Trí Cao áp dụng phương pháp tiếp cận suy diễn kết hợp trực quan hóa toán học:

• Đi từ việc mô hình hóa trực giác lý thuyết kinh tế sang dạng hàm toán học tất định (deterministic relationship), sau đó chuyển hóa sang mô hình kinh tế lượng ngẫu nhiên bằng cách đưa vào sai số ngẫu nhiên $\varepsilon$ (đại diện cho các biến số chưa quan sát được).
• Diễn giải các công thức lý thuyết trừu tượng (như xác suất có điều kiện, hàm mật độ biên, phân phối Student, Fisher) song song với các sơ đồ hình học (đồ thị hàm mật độ xác suất, diện tích miền bác bỏ $\alpha/2$, biểu đồ tần suất).

Bài tập và Ví dụ thực tiễn (Case Studies & Practical Exercises)

Hệ thống ví dụ trong giáo trình gắn liền với các tình huống nghiên cứu cụ thể:

• Ví dụ xác suất – thống kê: Các phép thử tung súc sắc, phân phối hàm ngẫu nhiên của máy tính cầm tay (Casio fx-500), khảo sát chi phí học tập của học sinh tiểu học ($n=100$) để minh họa quy tắc ra quyết định kiểm định.
• Case study kinh tế lượng thực tế: Ước lượng hàm tiêu dùng của Việt Nam giai đoạn 1986–1998 từ nguồn dữ liệu World Development Indicators (WDI) CD-ROM 2000 của Ngân hàng Thế giới (World Bank): $$\text{TD} = 6.667 + 0.680 \times \text{GNP} \quad (t = [4.77], [19.23]; R^2 = 0.97)$$ Qua đó minh họa cách tính xu hướng tiêu dùng biên $MPC = 0.68$ và số nhân kinh tế $M = 3.125$.
• Các đề tài ứng dụng khác: Đánh giá tác động của hạ lãi suất đến tăng trưởng, ước lượng cầu xe hơi tại Việt Nam, đo lường tác động quảng cáo đến doanh số, kiểm định tác động của khuyến nông lên năng suất lúa, kiểm chứng độ co giãn theo giá của cá basa fillet và phân tích khoảng cách tiền lương theo giới tính.

Phương pháp đánh giá và Hướng dẫn tự học

• Phương pháp đánh giá: Căn cứ vào năng lực giải bài tập tại Mục 20 và Mục 21, khả năng thao tác kiểm định giả thiết (kiểm định 2 đuôi, kiểm định 1 đuôi trái/phải, kiểm định $F$ và $\chi^2$) và kỹ năng biện luận kết quả kinh tế lượng.
• Hướng dẫn tự học: Người học cần nắm chắc 2 chương xác suất và thống kê suy diễn trước khi bước vào các chương hồi quy; thực hành chạy lại các bộ số liệu mẫu trên bảng tính Excel hoặc phần mềm EViews/SPSS để đối chiếu kết quả tính toán tay.

---

Điểm nổi bật và cập nhật

Cơ sở tham chiếu học thuật quốc tế

Giáo trình kế thừa có chọn lọc các lý thuyết kinh tế lượng tiêu chuẩn từ các học giả quốc tế uy tín:

• A. Koutsoyiannis (1996): Theory of Econometrics (Second Edition, ELBS with Macmillan) – làm nền tảng định nghĩa bản chất đo lường kinh tế.
• Damodar Gujarati (1995): Basic Econometrics (3rd Edition) – cung cấp khung lý thuyết về mô hình hồi quy và diễn giải tiêu dùng Keynes.
• Ramu Ramanathan (2002): Introductory Econometrics with Applications (Harcourt College Publishers) – cung cấp chuẩn hóa phương pháp luận 8 bước cổ điển.

Gắn kết dữ liệu thực nghiệm Việt Nam

Khác với các tài liệu thuần túy dịch nguyên bản số liệu nước ngoài, giáo trình lồng ghép chuỗi dữ liệu thực tế của nền kinh tế Việt Nam thời kỳ đổi mới (tổng tiêu dùng và GNP giai đoạn 1986–1998, xử lý lạm phát bằng giá cố định 1989), giúp người học hình dung trực quan cách thức áp dụng mô hình vào bối cảnh kinh tế trong nước.

Khảo sát toàn diện hệ thống phần mềm chuyên dụng

Giáo trình tổng hợp và phân loại bảng danh mục gồm 20 phần mềm kinh tế lượng và thống kê chuyên ngành:

• Bảng tính văn phòng: Microsoft Excel.
• Phần mềm chuyên dụng: EViews (Quantitative Micro Software), SPSS (SPSS Inc), SAS/STAT (VAR Econometrics), MATLAB (MathWorks Inc), GAUSS (Aptech Systems), LIMDEP, AREMOS/PC, BASTAL, BMDP/PC, DATA-FIT, ECONOMIST WORKSTATION, ESP, ET, PC-TSP, P-STAT, SCA SYSTEM, SHAZAM, SORITEC, STATPRO.
• Trong đó, giáo trình xác định rõ vai trò thực hành của Excel đối với bài tập cơ bản, và nhấn mạnh EViews cùng SPSS là hai công cụ chủ đạo tại các trường đại học và viện nghiên cứu ở Việt Nam.

---

Đối tượng sử dụng giáo trình

Sinh viên đại học và học viên cao học

• Bậc đào tạo: Sinh viên năm thứ 2, năm thứ 3 và học viên cao học thuộc các ngành Kinh tế học, Kinh tế Quốc tế, Tài chính – Ngân hàng, Kế toán – Kiểm toán, Quản trị Kinh doanh và Thống kê Kinh doanh.
• Mục đích: Sử dụng làm tài liệu học tập chính thức cho học phần Kinh tế lượng căn bản và Kinh tế lượng ứng dụng.

Kiến thức tiên quyết (Prerequisites)

Để tiếp thu hiệu quả nội dung giáo trình, người học cần hoàn thành các học phần nền tảng:

1. Toán cao cấp cho kinh tế: Đại số tuyến tính (ma trận, hệ phương trình) và Giải tích (đạo hàm, cực trị hàm nhiều biến).
2. Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán: Biến ngẫu nhiên, các phân phối xác suất ($Z, t, \chi^2, F$), ước lượng và kiểm định giả thiết thống kê.
3. Kinh tế học: Kinh tế vi mô và Kinh tế vĩ mô căn bản.

Giảng viên và Nhà nghiên cứu

• Giảng viên: Sử dụng cấu trúc 21 mục của giáo trình để xây dựng đề cương bài giảng, bài tập thực hành trên máy tính và đề thi kết thúc học phần.
• Nhà nghiên cứu & Chuyên viên phân tích: Sử dụng làm tài liệu tham khảo nhanh về các công thức kiểm định, quy trình xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và xây dựng mô hình dự báo kinh tế.

---

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Giáo trình này phù hợp với đối tượng nào?

Giáo trình được biên soạn phục vụ sinh viên khối ngành kinh tế bậc đại học, học viên cao học cần củng cố phương pháp nghiên cứu định lượng, và các nhà nghiên cứu cần tài liệu tra cứu về các bước ước lượng hồi quy và dự báo chuỗi thời gian.

2. Cần chuẩn bị kiến thức nền tảng nào trước khi học?

Người học cần có kiến thức cơ bản về Toán giải tích, Đại số tuyến tính, Lý thuyết xác suất – Thống kê toán học, cùng kiến thức nền về Kinh tế vi mô và Kinh tế vĩ mô để hiểu được ý nghĩa kinh tế của các biến số và tham số hồi quy.

3. Điểm khác biệt của giáo trình so với các tài liệu khác là gì?

Tài liệu kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết thống kê suy diễn chuẩn mực quốc tế (Ramanathan, Gujarati, Koutsoyiannis) với dữ liệu thực tế tại Việt Nam (World Bank WDI). Đồng thời, tài liệu bao quát từ mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển đến chuỗi thời gian và mô hình ARIMA, kèm hướng dẫn ứng dụng trên phần mềm Excel, SPSS, EViews.

4. Làm sao để tự học giáo trình này hiệu quả?

Người học nên tuân thủ lộ trình: đọc hiểu phần lý thuyết xác suất - thống kê suy diễn (Mục 1 đến Mục 5), nắm vững phương pháp ước lượng OLS và ý nghĩa hệ số (Mục 6 đến Mục 11), sau đó chủ động thực hành giải hệ thống bài tập tại Mục 20 và Mục 21 bằng việc kết hợp tính toán công thức tay và chạy thử nghiệm trên phần mềm Excel hoặc EViews.

5. Giáo trình có tích hợp tài liệu bổ trợ hoặc phần mềm nào không?

Giáo trình có hệ thống bài tập kinh tế lượng (Mục 20, 21), danh mục tài liệu tham khảo học thuật (Mục 19), cùng danh mục 20 phần mềm hỗ trợ tính toán kinh tế lượng (nổi bật là Excel cho tính toán minh họa và SPSS/EViews cho xử lý mô hình chuyên sâu).

---

Kết luận

Giáo trình Kinh Tế Lượng (Biên tập: Phạm Trí Cao, 151 trang) là một tài liệu học thuật hoàn chỉnh, cung cấp hệ thống tri thức chuẩn xác về phương pháp nghiên cứu định lượng trong kinh tế học. Lộ trình đào tạo của tài liệu đi từ nền tảng xác suất – thống kê mô tả, thống kê suy diễn, kỹ thuật ước lượng mô hình hồi quy OLS đơn/bội, đến các mở rộng về biến phân loại, dữ liệu chuỗi thời gian và phương pháp dự báo ARIMA. Kết hợp hài hòa giữa cơ sở toán thống kê chặt chẽ, dữ liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam và định hướng công cụ phần mềm (Excel, SPSS, EViews), giáo trình là tài liệu học tập và tra cứu thiết thực cho sinh viên, giảng viên và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực phân tích kinh tế định lượng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Kinh Tế Lượng Biên tập bởi: Phạm Trí Cao Kinh Tế Lượng Biên tập bởi: Phạm Trí Cao Các tác giả: Phạm Trí Cao Phiên bản trực tuyến: http://voer.vn/c/2d2e6a46 MỤC LỤC 1. Giới Thiệu_kinh tế lượng 2. Thống kê mô tả 4. Thống kê suy diễn 5.

Thống kê suy diễn 2 6. Khái niệm về hồi quy 7. Hàm hồi quy tổng thể và hồi quy mẫu 8. Ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu 9.

Khoảng tin cậy và kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy 10. Ý nghĩa của hồi quy tuyến tính và một số dạng hàm thường được sử dụng 11. Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội 12. Biến phân loại 13.

Giới thiệu một số vấn đề liên quan đến mô hình hồi quy 14. Dự báo với mô hình hồi quy 15. Các thành phần của dữ liệu chuỗi thời gian 16. Dự báo theo đường xu hướng dài hạn 17.

Một số tiêu chuẩn kỹ thuật dự báo đơn giản 18. Giới thiệu mô hình ARIMA 19. Tài liệu tham khảo 20. Bài tập kinh tế lương 21.

Kinh tế lương – mô hinh hồi quy tuyến tính bội Tham gia đóng góp 1/151 Giới Thiệu_kinh tế lượng GIỚI THIỆU Kinh tế lượng là gì? Thuật ngữ tiếng Anh “Econometrics” có nghĩa là đo lường kinh tế 1.Koutsoyiannis, Theory of Econometrics-Second Edition, ELBS with Macmillan-1996, trang 3. Thật ra phạm vi của kinh tế lượng rộng hơn đo lường kinh tế. Chúng ta sẽ thấy điều đó qua một định nghĩa về kinh tế lượng như sau: “Không giống như thống kê kinh tế có nội dung chính là số liệu thống kê, kinh tế lượng là một môn độc lập với sự kết hợp của lý thuyết kinh tế, công cụ toán học và phương pháp luận thống kê. Nói rộng hơn, kinh tế lượng liên quan đến: (1) Ước lượng các quan hệ kinh tế, (2) Kiểm chứng lý thuyết kinh tế bằng dữ liệu thực tế và kiểm định giả thiết của kinh tế học về hành vi, và (3) Dự báo hành vi của biến số kinh tế.

Ramu Ramanathan, Introductory Econometrics with Applications, Harcourt College Publishers-2002, trang 2. Sau đây là một số ví dụ về ứng dụng kinh tế lượng. Ước lượng quan hệ kinh tế Đo lường mức độ tác động của việc hạ lãi suất lên tăng trưởng kinh tế. Ước lượng nhu cầu của một mặt hàng cụ thể, ví dụ nhu cầu xe hơi tại thị trường Việt Nam.

Phân tích tác động của quảng cáo và khuyến mãi lên doanh số của một công ty. Kiểm định giả thiết Kiểm định giả thiết về tác động của chương trình khuyến nông làm tăng năng suất lúa. Kiểm chứng nhận định độ co dãn theo giá của cầu về cá basa dạng fillet ở thị trường nội địa. Có sự phân biệt đối xử về mức lương giữa nam và nữ hay không? 2/151 Dự báo Doanh nghiệp dự báo doanh thu, chi phí sản xuất, lợi nhuận, nhu cầu tồn kho… Chính phủ dự báo mức thâm hụt ngân sách, thâm hụt thương mại, lạm phát… Dự báo chỉ số VN Index hoặc giá một loại cổ phiếu cụ thể như REE.

Phương pháp luận của kinh tế lượng Theo phương pháp luận truyền thống, còn gọi là phương pháp luận cổ điển, một nghiên cứu sử dụng kinh tế lượng bao gồm các bước như sau Theo Ramu Ramanathan, Introductory Econometrics with Applications, Harcourt College Publishers-2002 : Phát biểu lý thuyết hoặc giả thiết. Xác định đặc trưng của mô hình toán kinh tế cho lý thuyết hoặc giả thiết. Xác định đặc trưng của mô hình kinh tế lượng cho lý thuyết hoặc giả thiết. Thu thập dữ liệu.

Ước lượng tham số của mô hình kinh tế lượng. Kiểm định giả thiết. Diễn giải kết quả Dự báo và sử dụng mô hình để quyết định chính sách 3/151 Hình 1.1 Phương pháp luận của kinh tế lượng Ví dụ 1: Các bước tiến hành nghiên cứu một vấn đề kinh tế sử dụng kinh tế lượng với đề tài nghiên cứu xu hướng tiêu dùng biên của nền kinh tế Việt Nam. Phát biểu lý thuyết hoặc giả thiết Keynes cho rằng: Qui luật tâm lý cơ sở.

là đàn ông (đàn bà) muốn, như một qui tắc và về trung bình, tăng tiêu dùng của họ khi thu nhập của họ tăng lên, nhưng không nhiều như là gia tăng trong thu nhập của họ. John Maynard Keynes, 1936, theo D.Gujarati, Basic Economics, 3rd , 1995, trang 3. Vậy Keynes cho rằng xu hướng tiêu dùng biên(marginal propensity to consume-MPC), tức tiêu dùng tăng lên khi thu nhập tăng 1 đơn vị tiền tệ lớn hơn 0 nhưng nhỏ hơn 1. 4/151 Xây dựng mô hình toán cho lý thuyết hoặc giả thiết Dạng hàm đơn giản nhất thể hiện ý tưởng của Keynes là dạng hàm tuyến tính.

Biểu diển dưới dạng đồ thị của dạng hàm này như sau: β1 : Tung độ gốc β2: Độ dốc TD : Biến phụ thuộc hay biến được giải thích GNP: Biến độc lập hay biến giải thích Hình 1. Hàm tiêu dùng theo thu nhập. Xây dựng mô hình kinh tế lượng Mô hình toán với dạng hàm (1.1) thể hiện mối quan hệ tất định(deterministic relationship) giữa tiêu dùng và thu nhập trong khi quan hệ của các biến số kinh tế thường mang tính không chính xác. Để biểu diển mối quan hệ không chính xác giữa tiêu dùng và thu nhập chúng ta đưa vào thành phần sai số: 5/151 Trong đó ε là sai số, ε là một biến ngẫu nhiên đại diện cho các nhân tố khác cũng tác động lên tiêu dùng mà chưa được đưa vào mô hình.

Phương trình (1.2) là một mô hình kinh tế lượng. Mô hình trên được gọi là mô hình hồi quy tuyến tính. Hồi quy tuyến tính là nội dung chính của học phần này. Thu thập số liệu Số liệu về tiêu dùng và thu nhập của nền kinh tế Việt Nam từ 1986 đến 1998 tính theo đơn vị tiền tệ hiện hành như sau: Bảng 1.

Số liệu về tổng tiêu dùng và GNP của Việt Nam Nguồn : World Development Indicator CD-ROM 2000, WorldBank. 6/151 TD: Tổng tiêu dùng của nền kinh tế Việt Nam, đồng hiện hành. GNP: Thu nhập quốc nội của Việt Nam, đồng hiện hành. Do trong thời kỳ khảo sát có lạm phát rất cao nên chúng ta cần chuyển dạng số liệu về tiêu dùng và thu nhập thực với năm gốc là 1989.

Tiêu dùng và thu nhập của Việt Nam, giá cố định 1989 Ước lượng mô hình (Ước lượng các hệ số của mô hình) Sử dụng phương pháp tổng bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least Squares) 7/151 Sẽ được giới thiệu trong chương 2. chúng ta thu được kết quả hồi quy như sau: TD = 6.667 + 0,680GNP t [4,77][19,23] R2 = 0,97 Ước lượng cho hệ số β1 là β^1=6.667 Ước lượng cho hệ số β2 là β^2=0,68 Xu hướng tiêu dùng biên của nền kinh tế Việt Nam là MPC = 0,68. Kiểm định giả thiết thống kê Trị số xu hướng tiêu dùng biên được tính toán là MPC = 0,68 đúng theo phát biểu của Keynes. Tuy nhiên chúng ta cần xác định MPC tính toán như trên có lớn hơn 0 và nhỏ hơn 1 với ý nghĩa thống kê hay không.

Phép kiểm định này cũng được trình bày trong chương 2. Diễn giải kết quả Dựa theo ý nghĩa kinh tế của MPC chúng ta diễn giải kết quả hồi quy như sau: Tiêu dùng tăng 0,68 ngàn tỷ đồng nếu GNP tăng 1 ngàn tỷ đồng. Sử dụng kết quả hồi quy Dựa vào kết quả hồi quy chúng ta có thể dự báo hoặc phân tích tác động của chính sách. Ví dụ nếu dự báo được GNP của Việt Nam năm 2004 thì chúng ta có thể dự báo tiêu dùng của Việt Nam trong năm 2004.

Ngoài ra khi biết MPC chúng ta có thể ước lượng số nhân của nền kinh tế theo lý thuyết kinh tế vĩ mô như sau: M = 1/(1-MPC) = 1/(1-0,68) = 3,125 Vậy kết quả hồi quy này hữu ích cho phân tích chính sách đầu tư, chính sách kích cầu… Những câu hỏi đặt ra cho một nhà kinh tế lượng Mô hình có ý nghĩa kinh tế không? 8/151 Dữ liệu có đáng tin cậy không? Phương pháp ước lượng có phù hợp không? Kết quả thu được so với kết quả từ mô hình khác hay phương pháp khác như thế nào? Dữ liệu cho nghiên cứu kinh tế lượng Có ba dạng dữ liệu kinh tế cơ bản: dữ liệu chéo, dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu bảng. Dữ liệu chéo bao gồm quan sát cho nhiều đơn vị kinh tế ở một thời điểm cho trước. Các đơn vị kinh tế bao gồm các các nhân, các hộ gia đình, các công ty, các tỉnh thành, các quốc gia… Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm các quan sát trên một đơn vị kinh tế cho trước tại nhiều thời điểm. Ví dụ ta quan sát doanh thu, chi phí quảng cáo, mức lương nhân viên, tốc độ đổi mới công nghệ… ở một công ty trong khoảng thời gian 1990 đến 2002.

Dữ liệu bảng là sự kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian. Ví dụ với cùng bộ biến số về công ty như ở ví dụ trên, chúng ta thu thập số liệu của nhiều công ty trong cùng một khoảng thời gian. Biến rời rạc hay liên tục Biến rời rạc là một biến có tập hợp các kết quả có thể đếm được.Ví dụ biến Quy mô hộ gia đình ở ví dụ mục 1.2 là một biến rời rạc. Biến liên tục là biến nhận kết quả một số vô hạn các kết quả.

Ví dụ lượng lượng mưa trong một năm ở một địa điểm. Dữ liệu có thể thu thập từ một thí nghiệm có kiểm soát, nói cách khác chúng ta có thể thay đổi một biến số trong điều kiện các biến số khác giữ không đổi. Đây chính là cách bố trí thí nghiệm trong nông học, y khoa và một số ngành khoa học tự nhiên. Đối với kinh tế học nói riêng và khoa học xã hội nói chung, chúng ta rất khó bố trí thí nghiệm có kiểm soát, và sự thực dường như tất cả mọi thứ đều thay đổi nên chúng ta chỉ có thể quan sát hay điều tra để thu thập dữ liệu.

Vai trò của máy vi tính và phầm mềm chuyên dụng Vì kinh tế lượng liên quan đến việc xử lý một khối lượng số liệu rất lớn nên chúng ta cần dến sự trợ giúp của máy vi tính và một chương trình hỗ trợ tính toán kinh tế lượng. Hiện nay có rất nhiều phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng hoặc hỗ trợ xử lý kinh tế lượng. 9/151 Excel Nói chung các phần mềm bảng tính(spreadsheet) đều có một số chức năng tính toán kinh tế lượng. Phần mềm bảng tính thông dụng nhất hiện nay là Excel nằm trong bộ Office của hãng Microsoft.