Mô Hình Hồi Quy Hai Biến và Phân Tích Chi Tiêu Tiêu Dùng

Khám phá bài tập kinh tế lượng chương 1, 2, 3, 4 với hướng dẫn chi tiết và giải thích rõ ràng, giúp nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu.

• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế - Tài Chính TPHCM
• Đề tài: Mô Hình Hồi Quy Hai Biến: Phân Tích Chi Tiêu Tiêu Dùng và Tỷ Lệ Lạm Phát
• Địa điểm: TPHCM

Mục lục chi tiết

• 1. MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN, NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN
• 2. MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN, ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Hồi Quy Hai Biến Trong Phân Tích Chi Tiêu Tiêu Dùng

Mô hình hồi quy hai biến là một công cụ quan trọng trong phân tích kinh tế, đặc biệt là trong việc nghiên cứu mối quan hệ giữa chi tiêu tiêu dùng và tỷ lệ lạm phát. Mô hình này giúp xác định cách mà các yếu tố như tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và các yếu tố khác ảnh hưởng đến chi tiêu tiêu dùng. Việc hiểu rõ mô hình này không chỉ giúp các nhà nghiên cứu mà còn hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc đưa ra quyết định đúng đắn.

1.1. Khái Niệm Cơ Bản Về Mô Hình Hồi Quy Hai Biến

Mô hình hồi quy hai biến sử dụng hai biến số để phân tích mối quan hệ giữa chúng. Biến độc lập thường là GDP, trong khi biến phụ thuộc là chi tiêu tiêu dùng. Mô hình này cho phép ước lượng các hệ số hồi quy và kiểm định giả thuyết.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Mô Hình Hồi Quy Trong Kinh Tế

Mô hình hồi quy không chỉ giúp phân tích dữ liệu mà còn dự đoán xu hướng tương lai. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà các yếu tố kinh tế tương tác với nhau, từ đó hỗ trợ việc lập kế hoạch và chính sách.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Phân Tích Chi Tiêu Tiêu Dùng

Phân tích chi tiêu tiêu dùng gặp nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu. Tỷ lệ lạm phát, thu nhập cá nhân, và các yếu tố xã hội như tình trạng hôn nhân hay thất nghiệp đều có thể tác động đến chi tiêu. Việc xác định chính xác các yếu tố này là rất quan trọng để có được kết quả phân tích chính xác.

2.1. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Chi Tiêu Tiêu Dùng

Ngoài GDP, các yếu tố như thu nhập cá nhân, giá cả hàng hóa, và lối sống cũng ảnh hưởng đến chi tiêu tiêu dùng. Việc phân tích các yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về hành vi tiêu dùng của người dân.

2.2. Thách Thức Trong Việc Thu Thập Dữ Liệu

Một trong những thách thức lớn nhất trong phân tích chi tiêu là việc thu thập dữ liệu chính xác. Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến những kết luận sai lầm.

III. Phương Pháp Phân Tích Mô Hình Hồi Quy Hai Biến

Để phân tích mô hình hồi quy hai biến, các nhà nghiên cứu thường sử dụng các phương pháp thống kê như ước lượng OLS (Ordinary Least Squares). Phương pháp này giúp xác định các hệ số hồi quy và kiểm định giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến.

3.1. Ước Lượng Hệ Số Hồi Quy

Hệ số hồi quy được ước lượng thông qua phương pháp OLS, cho phép xác định mức độ ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Kết quả này giúp đánh giá mối quan hệ giữa chi tiêu và các yếu tố khác.

3.2. Kiểm Định Giả Thuyết Trong Mô Hình Hồi Quy

Kiểm định giả thuyết là bước quan trọng trong phân tích hồi quy. Nó giúp xác định xem các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không, từ đó đưa ra các kết luận chính xác về mối quan hệ giữa các biến.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Hồi Quy Hai Biến

Mô hình hồi quy hai biến có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc phân tích chi tiêu tiêu dùng và tỷ lệ lạm phát. Các nhà kinh tế có thể sử dụng mô hình này để dự đoán xu hướng chi tiêu trong tương lai, từ đó hỗ trợ việc lập kế hoạch kinh tế.

4.1. Dự Đoán Chi Tiêu Tiêu Dùng Tương Lai

Mô hình hồi quy cho phép dự đoán chi tiêu tiêu dùng dựa trên các yếu tố kinh tế hiện tại. Điều này giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra quyết định kịp thời.

4.2. Đánh Giá Tác Động Của Lạm Phát Đến Chi Tiêu

Mô hình cũng giúp đánh giá tác động của tỷ lệ lạm phát đến chi tiêu tiêu dùng. Việc này rất quan trọng trong việc điều chỉnh chính sách tiền tệ.

V. Kết Luận Về Mô Hình Hồi Quy Hai Biến Trong Kinh Tế

Mô hình hồi quy hai biến là một công cụ mạnh mẽ trong phân tích kinh tế. Nó không chỉ giúp hiểu rõ mối quan hệ giữa chi tiêu tiêu dùng và tỷ lệ lạm phát mà còn hỗ trợ việc dự đoán xu hướng tương lai. Việc áp dụng mô hình này trong thực tiễn sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra quyết định chính xác hơn.

5.1. Tương Lai Của Mô Hình Hồi Quy Trong Nghiên Cứu Kinh Tế

Mô hình hồi quy sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu kinh tế, đặc biệt là trong bối cảnh kinh tế biến động hiện nay.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Các Nhà Nghiên Cứu

Các nhà nghiên cứu nên tiếp tục cải thiện phương pháp phân tích và thu thập dữ liệu để nâng cao độ chính xác của mô hình hồi quy.

Nội dung chính

TỔNG QUAN VỀ GIÁO TRÌNH KINH TẾ LƯỢNG: MÔ HÌNH HỒI QUY VÀ ỨNG DỤNG THỰC HÀNH

Tổng quan về giáo trình

Giáo trình Kinh tế lượng (với trọng tâm là Mô Hình Hồi Quy Hai Biến: Phân Tích Chi Tiêu Tiêu Dùng và các mở rộng hồi quy nâng cao) là tài liệu học tập được biên soạn và lưu hành tại Trường Đại học Kinh tế - Tài chính TP.HCM (UEF). Trong chương trình đào tạo bậc đại học khối ngành Kinh tế, Tài chính - Ngân hàng, Kế toán và Quản trị kinh doanh, môn học Kinh tế lượng giữ vị trí học phần cơ sở ngành bắt buộc. Môn học đóng vai trò cầu nối phương pháp luận giữa các lý thuyết kinh tế học thuần túy (Kinh tế vi mô, Kinh tế vĩ mô) với các công cụ toán học và thống kê ứng dụng nhằm định lượng hóa các mối quan hệ kinh tế thực nghiệm.

Mục tiêu học tập của giáo trình bao gồm:

• Trang bị cho người học phương pháp xây dựng, thiết lập mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển.
• Hướng dẫn kỹ thuật ước lượng các tham số mô hình thông qua phương pháp bình phương bé nhất (OLS - Ordinary Least Squares).
• Cung cấp cơ sở lý thuyết và quy trình kiểm định các giả thiết thống kê ($t$-test, $F$-test), đánh giá mức độ phù hợp của mô hình ($R^2$).
• Rèn luyện kỹ năng dự báo kinh tế (dự báo điểm, dự báo khoảng) và phân tích các hiện tượng kinh tế vi mô, vĩ mô dựa trên dữ liệu thực tế.

Cấu trúc giáo trình được thiết kế theo tiến trình sư phạm tuyến tính, đi từ các khái niệm cơ bản của mô hình hồi quy hai biến đơn giản, phát triển qua các dạng mở rộng phi tuyến quy về tuyến tính, mô hình hồi quy bội nhiều biến, đến các kỹ thuật mô hình hóa biến định tính (biến giả). Điểm đặc sắc của tài liệu là phương pháp tiếp cận gắn liền giữa lý thuyết thống kê với việc phân tích dữ liệu kinh tế thực nghiệm thông qua phần mềm phân tích thống kê EViews, kết hợp hệ thống bài tập tình huống có trích dẫn nguồn dữ liệu thực tế rõ ràng.

---

Nội dung kiến thức cốt lõi

Các chương và chủ đề chính

Giáo trình được cấu trúc thành các chương chuyên đề có tính hệ thống cao, bao quát toàn bộ khối lượng kiến thức cơ bản của học phần Kinh tế lượng:

1. Mô hình hồi quy hai biến - Những khái niệm cơ bản (Trang 3): Giới thiệu bản chất của phân tích hồi quy, phân biệt hàm hồi quy tổng thể (PRF) và hàm hồi quy mẫu (SRF). Chương này tập trung vào kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu thông qua đồ thị phân tán (Scatter Plot) và đồ thị đường ($X$-$Y$ Line Graph) để nhận diện xu hướng tương quan giữa các biến số kinh tế. Các ví dụ điển hình gồm phân tích mối quan hệ giữa Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và Chi tiêu tiêu dùng cá nhân tại Hoa Kỳ (1980–1991), hoặc biến thiên lạm phát giữa 5 nền kinh tế phát triển (Hoa Kỳ, Anh, Nhật Bản, CHLB Đức, Pháp) giai đoạn 1960–1980.
2. Mô hình hồi quy hai biến - Ước lượng và kiểm định giả thiết (Trang 12): Trình bày phương pháp ước lượng OLS để tìm hệ số chặn ($\beta_1$) và hệ số góc ($\beta_2$). Nội dung bao gồm việc tính toán sai số chuẩn ($se$), xác định khoảng tin cậy của tham số, thực hiện kiểm định giả thuyết $H_0: \beta_2 = 0$ hoặc $H_0: \beta_2 = \beta_0$, tính hệ số xác định $R^2$, và thực hiện dự báo giá trị trung bình $E(Y|X_0)$ cũng như giá trị cá biệt $Y_0$.
3. Mở rộng mô hình hồi quy hai biến (Trang 38): Phân tích các mô hình phi tuyến có thể tuyến tính hóa bằng phép biến đổi logarit (mô hình log-log, log-lin, lin-log) và mô hình xu thế thời gian ($Y_t = \beta_1 + \beta_2 X_t + U_t$), ứng dụng để ước lượng tốc độ tăng trưởng và tỷ lệ biến thiên của các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô.
4. Mô hình hồi quy bội (Trang 46): Mở rộng hàm hồi quy cho trường hợp có từ hai biến giải thích trở lên ($Y = \beta_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + \dots + U$). Phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng phần, hệ số xác định hiệu chỉnh ($\bar{R}^2$), và kiểm định đồng thời các hệ số thông qua phân tích phương sai (ANOVA / Kiểm định $F$).
5. Hồi quy với biến giả (Trang 63): Hướng dẫn đưa các biến định tính (như giới tính, khu vực địa lý, chính sách kinh tế, giai đoạn khủng hoảng) vào mô hình dưới dạng biến nhị phân ($0$ và $1$) để đo lường sự dịch chuyển của hệ số chặn và hệ số góc.
6. Bài tập về nhà và đánh giá nhóm (Trang 81 - 95): Cung cấp hệ thống bài tập thực hành tổng hợp kèm theo bảng tiêu chí đánh giá mức độ đóng góp làm bài tập nhóm của người học.

Kiến thức nền tảng được xây dựng

Giáo trình thiết lập hệ thống lý thuyết nền tảng chặt chẽ dựa trên kinh tế lượng cổ điển:

• Nguyên lý ước lượng OLS và tính chất thống kê: Xây dựng cơ sở toán học của việc tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư ($\sum e_i^2$). Các tham số ước lượng được chứng minh đảm bảo tính không chệch, hiệu quả và nhất quán dưới các giả định cổ điển Gauss - Markov.
• Mô hình kinh tế vĩ mô và tài chính ứng dụng:
  • Hàm tiêu dùng theo thuyết Keynes: Mối quan hệ giữa thu nhập khả dụng ($X$) và mức chi tiêu tiêu dùng ($Y$), kiểm định xu hướng tiêu dùng cận biên ($MPC = \beta_2$) so với các mức giả thuyết cố định (như giả định chi tiêu bằng $70%$ thu nhập).
  • Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM): Ứng dụng đường đặc tính chứng khoán $r_{it} = \alpha_i + \beta_i r_{mt} + U_t$ với hệ số $\beta$ đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu (điển hình như dữ liệu 240 tháng của cổ phiếu IBM giai đoạn 1956–1976 trích từ nghiên cứu của Flogler & Ganapathy).
  • Đường thị trường vốn (Capital Market Line - CML): Thiết lập quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ($E_i$) và mức độ rủi ro (độ lệch chuẩn $\sigma_i$) dựa trên dữ liệu 34 quỹ hỗ tương tại Hoa Kỳ giai đoạn 1954–1963.
• Kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian và dự báo: Phân tích mô hình xu thế thời gian, dự báo nội suy (in-sample) và ngoại suy (out-of-sample forecasting) từ chuỗi số liệu GDP danh nghĩa và GDP thực tế giai đoạn 1972–1991.

Kỹ năng phát triển

Tài liệu rèn luyện cho sinh viên ba nhóm năng lực chính:

• Kỹ năng kỹ thuật: Vận hành phần mềm EViews để xử lý tệp dữ liệu, chạy thống kê mô tả (Mean, Standard Deviation), vẽ đồ thị, xuất và đọc các bảng kết quả hồi quy chuẩn tắc.
• Kỹ năng phân tích định lượng: Diễn giải chính xác ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy; phân biệt rõ giữa ý nghĩa thống kê ($p$-value, $t$-statistic) và ý nghĩa kinh tế thực tiễn; đánh giá mức độ giải thích của mô hình thông qua $R^2$.
• Kỹ năng kiểm định và dự báo: Xây dựng các cặp giả thuyết thống kê $H_0/H_1$, tính toán giá trị kiểm định $t$ và $F$, xác định miền bác bỏ, tính sai số dự báo $se(\hat{Y}_0)$ và thiết lập khoảng tin cậy của giá trị dự báo.

---

Phương pháp giảng dạy và học tập

Giáo trình áp dụng phương pháp tiếp cận thực chứng (empirical approach), kết hợp chặt chẽ giữa việc diễn giải công thức toán học và việc giải quyết các bài toán kinh tế cụ thể:

• Phương pháp tiếp cận sư phạm: Bài học được tổ chức theo quy trình 4 bước: (1) Trình bày mô hình lý thuyết kinh tế $\rightarrow$ (2) Thu thập dữ liệu mẫu $\rightarrow$ (3) Ước lượng mô hình trên EViews $\rightarrow$ (4) Kiểm định giả thuyết và đưa ra kết luận kinh tế.
• Hệ thống dữ liệu và tình huống thực tế: Các bài tập trong tài liệu sử dụng chuỗi số liệu thực tế có xuất xứ rõ ràng từ các báo cáo thống kê và công trình học thuật uy tín:
  • Báo cáo kinh tế của Tổng thống Hoa Kỳ (1993): Dữ liệu GDP và chi tiêu tiêu dùng cá nhân (Bảng B-2, tr. 350); dữ liệu GDP danh nghĩa ($GDP_1$) và GDP thực tế ($GDP_2$) giai đoạn 1972–1991.
  • Công trình "The Economics of Inflation" của Richard Jackman, Charles Mulvey và James Trevithick (XB lần thứ 2, Martin Robertson, 1981, Bảng 1.1, tr. 5): Chuỗi số liệu lạm phát của 5 quốc gia trong 21 năm (1960–1980).
  • Dữ liệu tài chính - thị trường: Tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn của 34 quỹ đầu tư hỗ tương tại Hoa Kỳ (1954–1963); chuỗi 240 tháng suất sinh lợi cổ phiếu IBM (1956–1976).
  • Dữ liệu kinh tế địa phương: Số liệu 10 năm về mối quan hệ giữa lãi suất ngân hàng và tổng vốn đầu tư tại một địa bàn cấp tỉnh; chuỗi số liệu tiêu dùng và thu nhập đầu người giai đoạn 1971–1990 (tính theo giá cố định 1980).
• Phương pháp đánh giá: Kết hợp đánh giá thường xuyên thông qua bài tập cá nhân giải tay các bước ước lượng/kiểm định, đánh giá kỹ năng thực hành phòng máy trên EViews, và đánh giá năng lực làm việc nhóm qua đề tài nghiên cứu nhỏ có bảng phân loại đóng góp thành viên (trang 95).
• Hướng dẫn tự học: Tài liệu cung cấp đầy đủ các bước giải mẫu, từ thiết lập bảng tính trung gian ($\sum X_i$, $\sum Y_i$, $\sum X_i^2$, $\sum Y_i^2$, $\sum X_i Y_i$), tính các hệ số OLS, đến đối chiếu kết quả tính tay với output xuất ra từ phần mềm EViews, giúp người học tự kiểm tra và củng cố kiến thức.

---

Điểm nổi bật và cập nhật

• Tính thực chứng và minh bạch của dữ liệu: Thay vì sử dụng số liệu giả định, giáo trình khai thác trực tiếp các bộ dữ liệu kinh tế vĩ mô và tài chính thực tế từ các nguồn tài liệu quốc tế được trích dẫn cụ thể (Báo cáo kinh tế Hoa Kỳ, dữ liệu của Jackman et al., dữ liệu thị trường chứng khoán của Đại học Chicago).
• Gắn kết chặt chẽ với bối cảnh kinh tế - lịch sử: Tài liệu lồng ghép các bài học phân tích thực tế liên quan đến các biến cố kinh tế lớn, như cuộc khủng hoảng dầu mỏ thập niên 1970, cuộc cách mạng Iran, hiện tượng đình lạm (stagflation) tại Nhật Bản giai đoạn 1973–1975, và chính sách thắt chặt tiền tệ của Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (FED) năm 1980.
• Tích hợp công cụ phân tích hiện đại: Toàn bộ quy trình ước lượng đều được hướng dẫn đối chiếu với bảng kết quả của phần mềm EViews, phản ánh đúng tiêu chuẩn thực hành nghiên cứu định lượng tại các trường đại học và viện nghiên cứu hiện nay.
• Phương pháp phân tích dự báo ngoài mẫu: Giáo trình hướng dẫn cụ thể phương pháp chia tập dữ liệu thành giai đoạn ước lượng (1972–1986) và giai đoạn đánh giá dự báo (1987–1991) để tính sai số dự báo thực tế ($e_i = Y_i - \hat{Y}_i$), trang bị cho người học tư duy kiểm định mô hình trước khi ứng dụng vào thực tế.

---

Đối tượng sử dụng giáo trình

• Sinh viên đại học: Phục vụ trực tiếp cho sinh viên năm 2 và năm 3 thuộc các ngành Kinh tế học, Tài chính - Ngân hàng, Kế toán, Kiểm toán, Kinh doanh quốc tế và Quản trị kinh doanh tại Trường Đại học Kinh tế - Tài chính TP.HCM và các trường đại học khối kinh tế.
• Điều kiện tiên quyết: Người học cần hoàn thành các học phần:
  • Toán cao cấp cho kinh tế: Nắm vững giải tích, đạo hàm bậc nhất, ma trận cơ bản.
  • Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán: Nắm vững các khái niệm biến ngẫu nhiên, kỳ vọng toán, phương sai, độ lệch chuẩn, phân phối chuẩn, phân phối Student ($t$) và phân phối Fisher ($F$).
  • Kinh tế học cơ bản: Hiểu rõ các nguyên lý Kinh tế vi mô và Kinh tế vĩ mô.
• Giảng viên: Sử dụng làm đề cương chi tiết môn học, tài liệu giảng dạy lý thuyết, ngân hàng bài tập thực hành trên lớp và hướng dẫn bài tập nhóm.
• Người tự học và nghiên cứu viên: Tài liệu là nguồn tham khảo cho học viên cao học, chuyên viên phân tích tài chính hoặc cán bộ nghiên cứu cần nắm vững các kỹ thuật hồi quy OLS cơ bản, kiểm định giả thuyết và cách đọc bảng output thống kê từ phần mềm EViews.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Giáo trình này phù hợp với ai?

Tài liệu được thiết kế cho sinh viên đại học khối ngành kinh tế, tài chính, quản trị cần hoàn thành học phần Kinh tế lượng, cũng như những người làm nghiên cứu định lượng cần nắm vững phương pháp hồi quy tuyến tính và ứng dụng phần mềm EViews.

2. Cần kiến thức nền nào để học?

Người học cần trang bị kiến thức về Xác suất thống kê (các phân phối xác suất, ước lượng khoảng, kiểm định giả thuyết), Toán cao cấp cơ bản (đạo hàm để hiểu cơ chế tối thiểu hóa sai số của OLS), và các lý thuyết kinh tế học cơ sở (Kinh tế vi mô, Kinh tế vĩ mô).

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

Tài liệu kết hợp chặt chẽ giữa việc giải bài tập bằng công thức toán học chi tiết với việc phân tích kết quả xuất từ phần mềm EViews trên các bộ dữ liệu kinh tế thực tế có nguồn gốc học thuật rõ ràng (dữ liệu GDP Hoa Kỳ, dữ liệu lạm phát 5 nước của Jackman et al., mô hình CAPM cổ phiếu IBM).

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

Người học nên kết hợp song song hai bước: (1) Tự tính toán các chỉ tiêu thống kê ($se$, $t$, $F$, $R^2$) bằng tay theo các công thức được hướng dẫn trong bài tập mẫu để hiểu bản chất đại số; (2) Nhập chuỗi số liệu vào phần mềm EViews để thực hiện hồi quy và đối chiếu kết quả.

5. Có tài liệu bổ trợ nào kèm theo giáo trình?

Kèm theo giáo trình là hệ thống dữ liệu số liệu mẫu (dưới dạng bảng trong tài liệu), ngân hàng bài tập mở rộng ở Chương 6 (trang 81), và biểu mẫu phân công - đánh giá bài tập nhóm ở Chương 7 (trang 95).

---

Kết luận

Giáo trình Kinh tế lượng: Mô hình hồi quy hai biến và mở rộng cung cấp một khung kiến thức hoàn chỉnh, chuẩn mực về phương pháp phân tích hồi quy cổ điển và kiểm định thống kê ứng dụng trong kinh tế. Lộ trình học tập được thiết kế khoa học: bắt đầu từ việc trực quan hóa quan hệ giữa các biến qua đồ thị phân tán, tiến hành ước lượng và kiểm định tham số mô hình hai biến bằng phương pháp OLS, mở rộng sang mô hình hồi quy bội và biến giả, trước khi ứng dụng vào bài toán dự báo chuỗi thời gian thực tế.

Để tối ưu hóa hiệu quả học tập, người học nên khai thác kết hợp tài liệu này cùng phần mềm phân tích EViews và các nguồn cơ sở dữ liệu thống kê kinh tế - tài chính chính thức.

Trích đoạn nội dung tài liệu

lOMoARcPSD|38146348 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TPHCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - TÀI CHÍNH TPHCM Downloaded by van Nguyen (hacngocbachvan.com) lOMoARcPSD|38146348 MỤC LỤC MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN, NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN 3 MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN, ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT. 12 MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN.38 MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI.46 HỒI QUY VỚI BIẾN GIẢ. 63 BÀI TẬP VỀ NHÀ (THÊM). 81 BẢNG ĐÁNH GIÁ ĐÓNG GÓP LÀM BÀI TẬP NHÓM HỒN CỦA ĐÁ.

95 Downloaded by van Nguyen (hacngocbachvan.com) lOMoARcPSD|38146348 MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN, NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN Bài 1.1: Cho các số liệu của Y (chi tiêu tiêu dùng cá nhân) và X (tổng sản phẩm quốc nội) trong các năm 1980-1991 của Hoa Kỳ ở bảng sau: Năm Yi Xi 1980 2447, 3776, 1 3 1981 2476, 3843, 9 1 1982 2503, 3760, 7 3 1983 2619, 3906, 4 6 1984 2746, 4148, 1 5 1985 2865, 4279, 8 8 1986 2969, 4404, 1 5 1987 3052, 4539, 2 9 1988 3162, 4718, 4 6 1989 3223, 4838, 4 0 1990 3260, 4877, 4 5 1991 3240, 4821, 8 0 Nguồn: Báo cáo kinh tế của Tổng thống,1993,Bảng B-2,Trang 350 a) Vẽ đồ thị phân tán với trục tung là Y, trục hoành là X và cho nhận xét Downloaded by van Nguyen (hacngocbachvan.com) lOMoARcPSD|38146348 - Đồ thị phân tán: - Nhận xét: Downloaded by van Nguyen (hacngocbachvan.com) lOMoARcPSD|38146348 Biểu đồ phân tán hiển thị mối liên hệ giữa Y (chi tiêu tiêu dùng cá nhân) và X (tổng sản phẩm quốc nội)từ năm 1980 đến năm 1991 ta thấy trung bình có điều kiện của chi tiêu tiêu dùng cá nhân nằm trên đường thẳng có hệ số góc dương. Khi tổng sản phẩm quốc nội tăng thì mức chi tiêu tiêu dùng cá nhân cũng tăng. Các điểm phân tán khá rộng cho thấy X và Y có mối tương quan chặt chẽ. Tuy sự thay đổi của X dẫn đến sự thay đổi của Y nhưng Y còn thay đổi phụ thuộc theo nhiều yếu tố khác.

b) Ngoài GDP, còn có các yếu tố nào (hay biến nào) có thể ảnh hưởng đến chi tiêu cho tiêu dùng cá nhân? - Thu nhập cá nhân - Giá cả hàng hóa (mắc hay rẻ) - Lối sống - Tình trạng hôn nhân - Các nhu cầu thiết yếu - Thất nghiệp - Tình hình dịch bệnh Bài 1.2: Bảng sau đây cho biết tỷ lệ lạm phát của 5 nước trong giai đoạn 1960- 1980 (đơn vị:%/năm) Năm t Hoa Kỳ Anh Nhật Đức Pháp 1960 1 1,5 1,0 3,6 1,5 3,6 1961 2 1,1 3,4 5,4 2,3 3,4 1962 3 1,1 4,5 6,7 4,5 4,7 1963 4 1,2 2,5 7,7 3,0 4,8 1964 5 1,4 3,9 3,9 2,3 3,4 1965 6 1,6 4,6 6,5 3,4 2,6 1966 7 2,8 3,7 6,0 3,5 2,7 1967 8 2,8 2,4 4,0 1,5 2,7 1968 9 4,2 4,8 5,5 18,0 4,5 1969 10 5,0 5,2 5,1 2,6 6,4 1970 11 5,9 6,5 7,6 3,7 5,5 1971 12 4,3 9,5 6,3 5,3 5,5 1972 13 3,6 6,8 4,9 5,4 5,9 1973 14 6,2 8,4 12,0 7,0 7,5 1974 15 10,9 16,0 24,6 7,0 14,0 Downloaded by van Nguyen (hacngocbachvan.com) lOMoARcPSD|38146348 1975 16 9,2 24,2 11,7 5,9 11,7 1976 17 5,8 16,5 9,3 4,5 9,6 1977 18 6,4 15,9 8,1 3,7 9,4 1978 19 7,6 8,3 3,8 2,7 9,1 1979 20 11,4 13,4 3,6 4,1 10,7 1980 21 13,6 18,0 8,0 5,5 13,3 Nguồn: Richard Jackman, Charles Mulvey và James Trevithick, the Economics of inflation. XB lần thứ 2, Martin Rbreston,1981,Bảng 1.1,trang 5 a) Vẽ đồ thị phân tán về tỷ lệ lạm phát cho mỗi quốc gia theo thời gian (trục hoành là thời gian và trục tung là tỷ lệ lạm phát).