CHÀO HỎI, LÀM QUEN

MÔN HỌC: KINH TẾ LƯỢNG
1.
2.

3.

Số tín chỉ: 2 (30 tiết lý thuyết)
Điều kiện tiên quyết: Toán cao cấp, Xác suất thống kê, Kinh tế vi mô
1, Kinh tế vĩ mô 1, Nguyên lý thống kê.
Giáo trình và tài liệu tham khảo:
Bài giảng Kinh tế lượng (Khoa Kinh tế phát hành)
Bài giảng Kinh tế lượng, PGS.TS Nguyễn Quang Dong, Trường Đại
học Kinh tế quốc dân.
Giáo trình Kinh tế lượng, ThS Hoàng Ngọc Nhậm, Trường Đại học
Kinh tế TP Hồ Chí Minh


Trường đại học hàng hải việt nam
khoa kinh tế
bộ môn quản lý và khai thác cảng

BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNG

GIẢNG VIÊN: PHẠM THỊ THU HẰNG


6 chương:
      Chương 1: Khái quát về kinh tế lượng
      Chương 2: Một số khái niệm trong mô 

hình hồi quy tuyến tính
      Chương 3: Mô hình hồi quy đơn
      Chương 4: Mô hình hồi quy bội
      Chương 5: Mô hình hồi quy biến giả
      Chương 6: Sự vi phạm giả thiết

NỘI
DUNG 
MÔN 
HỌC


Chương 1: khái quát về kinh tế lượng

1.1. Khái niệm kinh tế lượng
1.2. Phương pháp luận của kinh tế lượng


1.1. KHÁI NIỆM KINH TẾ LƯỢNG
Kinh tế lượng là gì?
ECONOMETRICS
Econo
(Kinh tế)

+

Metrics
(Đo lường)

Đo lường về kinh tế ?


Kinh tế lượng là một môn khoa học đo lường các mối
quan hệ kinh tế diễn ra trong thực tế


1.1. KHÁI NIỆM KINH TẾ LƯỢNG

Kinh tế lượng là sự kết hợp Lý thuyết kinh
tế, Kinh tế toán, Thống kê kinh tế, Thống
kê toán nhằm định lượng các mối quan hệ
kinh tế, dự báo khả năng phát triển hay diễn
biến của các hiện tượng kinh tế


Câu hỏi đặt ra:
4 công cụ: Lý thuyết kinh tế, Kinh tế
toán, Thống kê kinh tế, Thống kê toán
được sử dụng như thế nào để đo
lường mối quan hệ kinh tế?


1.2. phương pháp luận của kinh tế lượng
Lý thuyết kinh tế?
Mô hình phù hợp?
Số liệu?
Phương pháp và
quá trình tính
toán?
Ko phù hợp


Nêu GT kinh tế

Lý thuyết KT
(KTVM, KTVĩM)

Lượng cầu tỷ lệ
nghịch với giá

Thiết lập mô hình

Kinh tế toán

QD = a + b.P +
U

Thu thập số liệu

Thống kê KTế

Số liệu về QD và P
(kích thước mẫu lớn)

Ước lượng tham số

Ước lượng?
Thống kê toán

Xác

∧ ∧


định a, b

∧

Phân tích kết quả

b < 0: phù hợp

Ra quyết định

Quyết định

Phù hợp với LTKT
LTKT, suy đoán a,
KĐGT để suy đoán
Phù hợp
b
về tham số
Dự báo lượng cầu
Dự báo
TB và cá biệt


Chương 2: một số khái niệm trong mô hình hồi
quy tuyến tính

2.1. Phân tích hồi quy
2.2. Nguồn số liệu cho phân tích hồi quy



2.1. phân tích hồi quy
2.1.1. Khái niệm
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc:
1 biến (biến phụ thuộc hay biến được giải thích)
1 hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến
giải thích)
ước lượng và hoặc dự báo GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH
của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của
các biến độc lập.


2.1. phân tích hồi quy
2.1.1. Khái niệm
Ta ký hiệu:
Y - biến phụ thuộc (hay biến được giải thích).
Xi - biến độc lập (hay biến giải thích) thứ i.
Trong đó:
+ Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên, có quy luật
phân phối xác suất;
+ Các biến độc lập Xi không phải là biến ngẫu nhiên,
giá trị của chúng được cho trước.


2.1. phân tích hồi quy
2.1.2. Nội dung
- Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với giá
trị đã cho của biến độc lập.
- Kiểm định giả thiết về bản chất của sự phụ thuộc.
- Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biết

giá trị của các biến độc lập.
- Kết hợp các vấn đề trên.


2.1. phân tích hồi quy
2.1.3. Lưu ý
Hàm số

Thống kê



Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên



Ứng với một giá trị của biển độc lập có thể có
nhiều giá trị khác nhau của biến phụ thuộc (1 giá trị
X, nhiều giá trị Y)



Biến phụ thuôc không phải là đại lượng ngẫu
nhiên.



Ứng với một giá trị của biển độc lập có 1 giá trị
của biến phụ thuộc (1 giá trị X, 1 giá trị Y)



2.1. phân tích hồi quy
2.1.3. Lưu ý
Hồi quy



Ước lượng hoặc dự báo giá trị của một biến trên cơ
sở giá trị đã cho của các biến khác



Các biến không có tính chất đối xứng, biến phụ
thuộc là đại lượng ngẫu nhiên, biến độc lập giá trị
đã biết

Tương quan



Đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa các biến



Các biến có tính chất đối xứng, không có sự
phân biệt giữa các biến.


2.2. nguồn số liệu cho phân tích hồi quy
2.2.1. Các loại số liệu

            Số liệu theo thời gian: các số liệu thu thập trong
một thời kì nhất định (tuần, tháng, quý, năm).
Số liệu chéo: các số liệu thu thập tại một thời điểm
ở nhiều không gian khác nhau.
Số liệu hỗn hợp theo thời gian và không gian.
2.2.2. Nguồn gốc số liệu
2.2.1. Nhược điểm số liệu

Tự đọc bài giảng


2.2. nguồn số liệu cho phân tích hồi quy
Câu hỏi: Hãy cho biết các ví dụ dưới đây là số liệu gì?
1.

Thu thập số liệu về chi tiêu trong ngày của 10 hộ gia đình
chéo
trong ngày 1/2/2015.

2.

Thu thập số liệu về chi tiêu trong ngày của 1 hộ gia đình
Thời 
trong 1 tuần đầu tháng 2/2015.
gian

3.

Thu thập số liệu về chi tiêu trong ngày của 10 hộ gia đình
trong 1 tuần đầu tháng 2/2015.

Hỗn hợp

            


Tổng kết chương 2
1. Hiểu thế nào là Phân tích hồi quy?
Nghiên cứu mối quan hệ giữa hai loại biến
(1Y với 1 hoặc nhiều X để ước lượng dự báo
GTTB Y khi biết X)
2. Các loại số liệu cho PTHQ
3 loại số liệu: Chéo, thời gian và hỗn hợp


Chương 3: mô hình hồi quy đơn
3.1. Hàm hồi quy tổng thể (PRF)
3.2. Hàm hồi quy mẫu (SRF)
3.3. Ước lượng tham số (OLS)
3.4. Các giả thiết của mô hình HQTT
3.5. Phương sai và độ lệch tiêu chuẩn của các ước lượng
3.6. Hệ số xác định, hệ số tương quan
3.7. Phân phối xác suất của các ước lượng
3.8. Khoảng tin cậy các hệ số hồi quy và σ2
3.9. Kiểm định giả thiết với các hệ số hồi quy và σ2
3.10. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
3.11. Dự báo


3.1. Hàm hồi quy tổng thể (prf)
         Thí dụ trong bài giảng:


60 hộ gia đình

Một tổng thể

2 chỉ tiêu

Y (chi tiêu), X (thu nhập)

Bảng 1:
X

Y

Tổng

80

100

120

140

160

180

200


220

240

260

55

65

79

80

102

110

120

135

137

150

60

70


84

93

107

115

136

137

145

152

65

74

90

95

110

120

140


140

155

175

70

80

94

103

116

130

144

152

165

178

75

85


98

108

118

135

145

157

175

180

 

88

 

113

125

140

 


160

189

185

 

 

 

115

 

 

 

162

 

191

325

462


445

707

678

750

685

1043

966

1211

1. Xem xét bảng số liệu 1: 1X, nhiều Y (QH thống kê)


3.1. Hàm hồi quy tổng thể (prf)
Bảng 2:
Xi

80

100

120

140


160

180

200

220

240

260

E(Y/Xi)

65

77

89

101

113

125

137

149


161

173

2. Xem xét bảng số liệu 2: 1X, 1 E(Y/X) (QH hàm số)
E(Y/Xi) = f(Xi)             (1) 
      E(Y/Xi) = β1 + β2.Xi        (2)   

PRF
PRF tuyến tính
(TT tham số)

β1, β2 là các tham số chưa biết nhưng cố định
các hệ số hồi quy


3.1. Hàm hồi quy tổng thể (prf)

β1: hệ số tự do (hệ số chặn, tung
độ gốc)

E(Y/Xi)

cho biết giá trị trung bình của
biến phụ thuộc Y là bao nhiêu khi
biến X nhận giá trị 0

E(Y/Xi) = β1 + β2.Xi


β2: hệ số góc (hệ số độ dốc, tác
động biên)
cho biết giá trị trung bình của
biến phụ thuộc Y sẽ thay đổi (tăng,
hoặc giảm) bao nhiêu đơn vị khi
giá trị của biến độc lập X thay đổi
(tăng, hoặc giảm) một đơn vị với
điều kiện các yếu tố khác không
thay đổi.

β2

β1

X


3.1. Hàm hồi quy tổng thể (prf)
           Quay lại thí dụ trong bài giảng: Bảng 1 và 2
X

80

100

120

140

160


180

200

220

240

260

55

65

79

80

102

110

120

135

137

150


60

70

84

93

107

115

136

137

145

152

65

74

90

95

110


120

140

140

155

175

70

80

94

103

116

130

144

152

165

178


75

85

98

108

118

135

145

157

175

180

 

88

 

113

125


140

 

160

189

185

 
325

 
462

 
445

115
707

 
678

 
750

 

685

162
1043

 
966

191
1211

Xi

80

100

120

140

160

180

200

220

240


260

E(Y/Xi)

65

77

89

101

113

125

137

149

161

173

Y

Tổng



3.1. Hàm hồi quy tổng thể (prf)
           Quay lại thí dụ trong bài giảng:

Xem xét bảng số liệu 1 và 2: Yi ≠ E(Y/Xi)

Ui

Yi = E(Y/Xi) + Ui             (3)  PRF ngẫu nhiên
       Yi = β1 + β2.Xi + Ui               (4) 
Ui là biến ngẫu nhiên (sai số ngẫu nhiên, yếu tố ngẫu
nhiên)
Phản ánh ảnh hưởng của tất cả các biến khác ngoài
X tới Y và nó tồn tại để đại diện cho các biến khác.


3.2. Hàm hồi quy mẫu (Srf)
                 Thí dụ trong bài giảng: Số liệu tổng thể 60 hộ gia đình
X

Y

Tổng

80
55
60
65
70
75
 

 
325

100
65
70
74
80
85
88
 
462

120
79
84
90
94
98
 
 
445

140
80
93
95
103
108
113

115
707

160
102
107
110
116
118
125
 
678

180
110
115
120
130
135
140
 
750

200
120
136
140
144
145
 

 
685

220
135
137
140
152
157
160
162
1043

240
137
145
155
165
175
189
 
966

260
150
152
175
178
180
185

191
1211

Chọn một mẫu ngẫu nhiên
X
Y

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

55

65


79

80

102

110

120

135

137

150


3.2. Hàm hồi quy mẫu (Srf)
          Nhận thấy:

10 hộ gia đình
2 chỉ tiêu

Một mẫu
Y (chi tiêu), X (thu nhập)

Nhận thấy: 1X, 1 Y (QH hàm số)
SRF
(5) 

: ước lượng điểm của E(Y/Xi)
: các ước lượng điểm của β1, β2
ĐLNN

Tham số cố 
định