Review Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế lượng

Thủ Thuật Hướng dẫn Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế tài chính lượng 2022

Hà Huy Tùng Nguyên đang tìm kiếm từ khóa Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế tài chính lượng được Update vào lúc : 2022-09-24 02:20:06 . Với phương châm chia sẻ Bí kíp Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha.

Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh (2012), Giáo trình Kinh tế lượng, NXB ĐHKTQD. 

Bùi Dương Hải (2013), Tài liệu hướng dẫn thực hành Eviews4, lưu hành nội bộ. 

Eviews 8.0; STATA 12.0 hoặc cao hơn 

Mở đầu 

PHẦN A. KINH TẾ LƯỢNG CƠ BẢN 

Chương 1.  Một số khái niệm cơ bản  

Chương 2. Mô hình hồi quy hai biến 

Chương 3. Mô hình hồi quy bội 

Chương 4. Phân tích hồi quy với biến giả 

Chương 5. Các khuyết tật của quy mô 

Chương 6. Chọn quy mô và kiểm định việc chọn quy mô 

1.Kinh tế lượng là gì ? (Econometrics)

Kinh tế lượng có thể được định nghĩa như là sự phân tích về lượng các vấn đề kinh tế hiện thời dựa trên việc vận dụng đồng thời lý thuyết và thực tế được thực hiện bằng các phương pháp suy đoán thích hợp (Sammuelson, Koopmans và Stone, 1954). 

Kinh tế lượng có thể được xem như một khoa học xã hội trong đó các công cụ của lý thuyết kinh tế, toán học và suy diễn thống kê được sử dụng để phân tích các vấn đề kinh tế (Goldberger, 1964). 

Kinh tế lượng: Kiểm định thực nghiệm các quy luật kinh tế (Theil, 1971).  

Mục đích của Kinh tế lượng

Thiết lập các mô hình toán học để mô tả mối quan hệ giữa các đại lượng kinh tế. 

Ước lượng các tham số nhằm nhận được số đo về sức ảnh hưởng của các biến số. 

Kiểm định tính vững chắc của các giả thuyết đó. 

Sử dụng mô hình đã được kiểm định để đưa ra các dự báo, dự đoán và mô phỏng các hiện tượng kinh tế. 

Đề xuất chính sách dựa trên các phân tích và dự báo. 

2.Phương pháp luận của kinh tế tài chính lượng

Bước 1: Nêu những giả thuyết, giả thiết 

Đưa những giả thuyết về mối liên hệ Một trong những yếu tố 

Giả thuyết phù hợp mục tiêu nghiên cứu và phân tích 

Còn gọi là xây dựng quy mô lý thuyết 

Bước 2: Định dạng quy mô toán học, gồm 

Các biến số: lượng hóa, số hóa những yếu tố 

Các tham số, thông số thể hiện mối liên hệ 

Các phương trình(Y = 1+ 2X) 

Bước 3: Định dạng quy mô kinh tế tài chính lượng 

Thêm vào quy mô toán học yếu tố ngẫu nhiên, thể hiện qua sai số ngẫu nhiên (Yi = 1+ 2Xi + Ui ) 

Bước 4: Thu thập, xử lý số liệu thống kê 

Dùng số liệu mẫu để ước lượng những tham số 

Độ đúng chuẩn của số liệu ảnh hưởng đến kết quả 

Bước 5: Ước lượng những tham số 

Sử dụng phân tích hồi quy, ước lượng tham số 

Bước 6: Phân tích kết quả  

Phân tích về kinh tế tài chính: có phù hợp lý thuyết không? 

Phân tích về kỹ thuật: thống kê và toán học 

Nếu có sai lầm, quay lại tiến trình trên 

Bước 7: Dự báo 

Mô hình phù hợp về lý thuyết và kỹ thuật, sử dụng để dự báo 

Bước 8: Kiểm tra, đề ra chủ trương 

3.Số liệu cho phân tích Kinh tế lượng

3.1Phân loại số liệu

Căn cứ vào  phạm vi không khí và thời gian của số liệu, người ta chia số liệu làm ba loại: 

Số liệu theo thời gian (Time Series data) là số liệu quan sát một đối tượng tại nhiều thời điểm rất khác nhau. 

Số liệu chéo (Cross Section data) là số liệu quan sát nhiều đối tượng/không khí rất khác nhau tại cùng thuở nào điểm. 

Số liệu hỗn hợp là số liệu quan sát nhiều đối tượng rất khác nhau tại nhiều thời điểm. Số liệu hỗn hợp là phối hợp hai loại số liệu theo thời gian và số liệu chéo. (panel data) 

Số liệu định tính và định lượng 

Số liệu sơ cấp, số liệu thứ cấp 

3.2Số liệu cho phân tích kinh tế tài chính lượng

Cơ quan chính thức 

Điều tra khảo sát 

Mua từ đơn vị khác 

Điểm lưu ý khi sử dụng số liệu 

Số liệu phi thực nghiệm nên có sai số, sai sót 

Số liệu thực nghiệm cũng luôn có thể có sao số phép đo 

Sai sót khi sử dụng bảng hỏi, mẫu không phù hợp 

Số liệu tổng hợp rất khó phân tách 

File  New  Workfile 

Workfile structure type:  

Unstructured / Undated 

Dated – regular frequency 

Balanced panel 

Date specification: Multi-year / Annual / Semi-annual / Quarterly / Monthly / Bimonthly / Weekly / Daily – 5 day week / Daily – 7 day week /… 

Định dạng Quarterly:  yyyyQx 

Định dạng Monthly: yyyyMxx 

CHƯƠNG 1
MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH HAI BIẾN

1.Mô hình và một số khái niệm 

2.Phương pháp ước lượng OLS 

3.Tính không chệch và độ chính xác của ước lượng OLS 

4.Độ phù hợp của Hàm hồi qui mẫu – Hệ số xác định R2 

5.Một số vấn đề bổ sung 

1. Mô hình và một số khái niệm

1.1Mô hình hồi qui

Tình huống: Nghiên cứu tác động của lượng phân bón lên năng suất lúa trên tổng thể các ruộng lúa tại đồng bằng sông Hồng;  

Phân tích định tính: tăng lượng phân bón (PB) thì năng suất lúa (NS) sẽ ngày càng tăng; 

Xây dựng hàm số biểu diễn mối quan hệ giữa hai biến:  

Giả sử hàm số có dạng tuyến tính: 

(1.1)

trong đó:              là hằng số. 

(1.1) là hàm số biểu diễn mối quan hệ tất định giữa NS và PB (quan hệ giữa NS:PB là 1:1, không có sai số). 

Trong thực tế còn nhiều yếu tố tác động đến NS, nên ta viết lại (1.1) cho phù hợp với thực tế: 

(1.2)    

Một cách tổng quát, Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến có dạng:  

(1.3)

Biến phụ thuộc (Y), hay còn gọi là biến được giải thích, biến phản ứng, nằm ở vế trái phương trình, là biến số mà ta quan tâm đến giá trị của nó. 

Biến độc lập (X) còn gọi là biến giải thích, biến điều khiển (biến kiểm soát), nằm ở vế phải phương trình, là biến số được cho là tác động đến biến phụ thuộc. 

Sai số ngẫu nhiên U, giả thiết:  

Hệ số hồi qui              thể hiện mối quan hệ giữa biến X và Y khi các yếu tố bao hàm trong U là không đổi. 

1.2Hàm hồi qui tổng thể

Với giả thiết                    ta có thể biểu diễn lại mô hình hồi qui (1.3) dưới dạng: 

(1.4)

là kỳ vọng của biến Y khi biết giá trị của biến X (kỳ vọng của Y với điều kiện X); 

(1.4) gọi là Hàm hồi qui tổng thể (PRF – Population Regression Function); 

Ý nghĩa của các hệ số hồi qui: 

cho biết giá trị trung bình của Y khi X nhận giá trị bằng 0. 

cho biết khi biến độc lập X tăng 1 đơn vị thì giá trị trung bình của Y tăng       đơn vị. 

Ví dụ 1.1: Xét mối quan hệ về lượng giữa Năng suất và phân bón dựa trên tổng thể gồm 30 thửa ruộng.

PB(10kg)

NS(tấn/ha) 

5

6

7

8

9

3.8

1

1

     

4.3

3

1

2

2

 

4.8

1

2

2

   

5.3

   

3

1

1

6.3

 

1

3

1

2

7.3

     

2

1

E(NS|PB)

4.3

4.8

5.3

5.8

6.3

Ứng dụng của phân tích hồi quy

Đánh giá tác động của biến độc lập lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc. 

Thực hiện dự báo về giá trị của biến phụ thuộc lúc biết giá trị của biến độc lập. 

Kiểm nghiệm những lý thuyết kinh tế tài chính về quan hệ phụ thuộc Một trong những biến số. 

1.3Hàm hồi qui mẫu

Giả sử có mẫu kích thước n gồm các quan sát của biến Y và biến X: (Yi, Xi), i=1,2,..., n.  

Ước lượng cho những thông số hồi quy tổng thể     và     , ký hiệu là     và     tương ứng.  

Ước lượng của hàm hồi qui tổng thể là Hàm hồi qui mẫu (SRF - Sample Regression Function) có dạng: 

(1.5)

Viết chi tiết cho từng quan sát như sau: 

, (i=1,2,...n)             (1.5)’

Mô hình hồi qui mẫu (SRM - ... Model): 

(e: số dư, phần dư)

1.4Tuyến tính trong mô hình hồi qui

Tính tuyến tính của hàm hồi qui được hiểu là tuyến tính theo tham số, nghĩa là các hệ số hồi qui, và nó có thể tuyến tính hoặc phi tuyến theo các biến số (X, Y). 

Ví dụ các mô hình:  

đều được hiểu là mô hình hồi qui tuyến tính.

là các mô hình hồi qui dạng phi tuyến.

2. Phương pháp ước lượng OLS

OLS – Ordinary Least Squares (Bình phương nhỏ nhất cổ điển) 

Phương pháp OLS được ra mắt lần đầu tiên bởi Gauss vào trong năm thời điểm cuối thế kỷ 18 (Harper (1974-1976)) và đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghành.  

Đã có thêm các phương pháp ước lượng mới, nhưng OLS vẫn là một phương pháp thông dụng do những ưu việt của nó.  

Ước lượng thu được từ OLS thường được chọn làm cơ sở khi đánh giá chất lượng của ước lượng thu được từ những phương pháp khác. 

Xét quy mô hồi quy tổng thể 

ta cần ước lượng những thông số  

Giả sử có mẫu ngẫu nhiên kích thước n (Yi, Xi) (i = 1,2,.., n) thu được từ tổng thể; 

Khi đó tại mỗi quan sát ta có:               

(2.1)

Ký hiệu          là những ước lượng cần tìm của             

Hàm hồi quy mẫu:                                            (2.2) 

Gọi sai lệch giữa giá trị thực tế Yi và giá trị ước lượng của nó từ hàm hồi quy mẫu    là phần dư (residuals), ký hiệu là ei: 

(2.3)

Mục tiêu là xác định những giá trị          sao cho sai lệch tổng hợp Một trong những giá trị thực tế Yi và giá trị ước lượng tương ứng từ hàm hồi quy mẫu (2.2) là nhỏ nhất hoàn toàn có thể được.  

Phương pháp OLS xác định           sao cho tổng bình phương các phần dư đạt giá trị nhỏ nhất. 

Áp dụng quy tắc giải bài toán tìm cực trị không có điều kiện ràng buộc, ta có          sẽ là nghiệm của hệ phương trình sau: 

Sau một số biến đổi toán học đơn giản, ta có:  

trong đó:     (2.5)                là giá trị trung bình

mẫu của X và Y

(2.6)                là các sai lệch.

được gọi là các ước lượng OLS. 

Công thức (2.5) và (2.6) cho thấy           sẽ nhận giá trị khác nhau với mẫu khác nhau. Nói cách khác,           là những biến ngẫu nhiên, nhận những giá trị rất khác nhau với bộ sưu tập rất khác nhau.  

Phân biệt với những thông số tổng thể  -           là những tham số, nhận giá trị duy nhất cho từng tổng thể. 

Kết quả ước lượng thu được từ các mẫu khác nhau của cùng một tổng thể có thể rất khác nhau, do đó có thể khá khác biệt so với giá trị tổng thể. 

Nếu chỉ đơn giản ước lượng mô hình thì chưa có gì đảm bảo các ước lượng thu được là đáng tin cậy. 

3. TÍNH KHÔNG CHỆCH VÀ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA ƯỚC LƯỢNG OLS

3.1. Các giả thiết của phương pháp OLS

Giả thiết 1: Mô hình được ước lượng trên cơ sở mẫu ngẫu nhiên kích thước n: (Xi,Yi), i = 1,2,..,n.  

Giả thiết 2: Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên với điều kiện X bằng 0:                E(u|X) = 0 

Khi giả thiết 2 thỏa mãn thì ta có  

Giả thiết 3: Phương sai của sai số ngẫu nhiên là bằng nhau tại mọi giá trị Xi 

3.2Tính không chệch của những ước lượng OLS

Định lý 1.1: Khi giả thiết 2 thỏa mãn thì những ước lượng       là những ước lượng không chệch của         , nghĩa là: 

(Xem chứng tỏ trang 41 – 42)

Từ công thức OLS, thực hiện biến hóa ta có:

Dễ thấy Khi giả thiết 2 thỏa mãn.

3.3Độ đúng chuẩn của những ước lượng OLS

Độ đúng chuẩn của ước lượng: 

GT2 thỏa mãn

Định lý 1.2: Khi những giả thiết 1-3 được thỏa mãn thì phương sai của những thông số ước lượng bằng: 

(Xem chứng tỏ trang 43 – 45)

Ước lượng của phương sai sai số ngẫu nhiên 

Sai số chuẩn (standard error) của thông số ước lượng 

Một số tính chất đại số của hàm hồi quy mẫu 

TC1: Tổng những phần dư bằng 0 

TC2: Hiệp phương sai mẫu giữa biến độc lập và phần dư bằng 0. 

trong đó e = (e1,.., en), X = (X1,.., Xn)

TC3. Đường hồi quy mẫu luôn đi qua giá trị trung bình mẫu           .  

TC4: Trung bình của giá trị ước lượng của biến phụ thuộc bằng trung bình mẫu của nó: 

4. Độ phù hợp của hàm hồi qui mẫu – Hệ số xác định R2

Total Sum of Squares – Tổng bình phương 

Residual Sum of Squares - Tổng bình phương những phần dư. 

Explained Sum of Squares – Tổng bình phương được lý giải. 

TSS = ESS + RSS

Ghi chú 1.1: Với quy mô hồi quy hai biến có chứa thông số chặn thì thông số xác định R2 cũng chính bằng bình phương của thông số tương quan mẫu giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.  

Ghi chú 1.2: Với quy mô hai biến có chứa thông số chặn thì R2 = 0 khi và chỉ khi           . 

Ghi chú 1.3: Nếu quy mô không còn thông số chặn thì những phát biểu trên về R2 đều hoàn toàn có thể không đúng nữa: R2 hoàn toàn có thể nhận giá trị âm, do đó nó không hề không thay đổi ý nghĩa ban đầu của nó nữa.  

5. Một số vấn đề tương hỗ update [1]

Vấn đề thông số chặn

Không phải lúc nào thì cũng luôn có thể có ý nghĩa kinh tế tài chính 

Khi không còn ý nghĩa, không phân tích thông số chặn 

Hệ số chặn có ý nghĩa kĩ thuật, để tránh những sai lệch 

Nếu không còn thông số chặn, R 2 mất ý nghĩa 

5. Một số vấn đề tương hỗ update [2]

Vấn đề đơn vị của biến độc lập

Giá trị của X tăng m lần (đơn vị giảm m lần):  

Hàm hồi quy cũ và mới:  

ƯL thông số chặn không đổi, thông số góc giảm m lần: 

5. Một số vấn đề tương hỗ update [3]

Vấn đề đơn vị của tất cả hai biến

Giá trị của X tăng m lần, giá trị của Y tăng s lần 

X * = mXvàY * = sY

Khái niệm hồi quy và những biến 

Hàm hồi quy tổng thể, hồi quy mẫu 

Các thông số và ước lượng thông số 

Các sai số chuẩn 

Các giả thiết OLS 

Hệ số xác định và ý nghĩa 

Với số liệu bài 1.6 

Nhập số liệu:  

[Eviews] File  New  Workfile  

[Workfile structure]  Unstructured / Undated  

Observation: 10 

[Eviews] Quick  Empty group 

[Group] Nhập những giá trị tương ứng 

[Group] View  Descripive Statistics  Common 

[Lệnh] LS  CT  C  TN 

Dùng lệnh GENR để tạo biến mới. 

Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế tài chính lượng

Clip Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế tài chính lượng ?

Bạn vừa tham khảo tài liệu Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Review Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế tài chính lượng tiên tiến nhất

Chia Sẻ Link Download Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế tài chính lượng miễn phí

You đang tìm một số trong những Chia Sẻ Link Cập nhật Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế tài chính lượng miễn phí.

Thảo Luận thắc mắc về Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế tài chính lượng

Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Sai số ngẫu nhiên trong kinh tế tài chính lượng vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha #Sai #số #ngẫu #nhiên #trong #kinh #tế #lượng