Đang tải... (xem toàn văn)
tiểu luận kinh tế lượng
PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 A. LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN XÂY DỰNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG: 1.Khái quát kinh tế lượng : Kinh tế lượng (Econometrics), nghĩa là “ đo lường kinh tế”, là môn khoa học về đo lường các mối quan hệ kinh tế diễn ra trong thực tế . Kinh tế lượng ngày nay là sự kết hợp giữa lý thuyết kinh tế hiện đại, thống kê toán và máy vi tính, nhằm định lượng các mối quan hệ kinh tế, dự báo khả năng phát triển hay diễn biến của các hiện tượng kinh tế và phân tích nó, làm cơ sở cho việc hoạch định các chính sách kinh tế. Kinh tế lượng là môn học nhằm giới thiệu các vấn đề sau: • Cách thiết lập các mô hình toán học để mô tả mối quan hệ kinh tế, tức là nêu ra các giả thiết hay giả thiết về các mối quan hệ này giữa các biến số kinh tế. • Ước lượng các tham số nhằm nhận được số đo về sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác nhau. • Kiểm định tính vững chắc của các giả thiết đó. • Và cuối cùng, sử dụng các mô hình đó để đưa ra các dự báo hoặc dự đoán và mô phỏng các hiện tượng kinh tế. 2. Phương pháp luận xây dựng mô hình kinh tế lượng: Mô hình kinh tế lượng được xây dựng qua các bước : Bước 1: Nêu vấn đề lý thuyết cần phân tích và các giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến kinh tế. Bước 2: Thiết lập các mô hình toán học để mô tả quan hệ giữa các biến kinh tế. Lý thuyết kinh tế học cho biết quy luật về mối quan hệ giữa các chỉ tiêu kinh tế, nhưng không nêu rõ dạng hàm. Kinh tế lượng phải dựa vào các học thuyết để định dạng các mô hình cho các trường hợp cụ thể. Bước 3: Thu thập số liệu. Khác với các mô hình kinh tế dạng tổng quát, các mô hình kinh tế lượng được xây dựng từ các số liệu thực tế. Bước 4: Uớc luợng các tham số của mô hình. Các uớc lượng này là các giá trị thực nghiệm của các tham số trong mô hình, thoả mãn các điều kiện, các tính chất mô hình đòi hỏi. Trong trường hợp đơn giãn các tham số được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS). GV. Thầy BẢO LÂM Page 1 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 Bước 5: Phân tích kết quả: dựa trên lý thuyết kinh tế để phân tích và đánh giá kết quả nhận được xem có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không. Kiểm định các giả thuyết thống kê đối với các ước lượng nhận được. Bước 6: Dự báo: Nếu như mô hình phù hợp với lý thuyết kinh tế thì có thể sử dụng mô hình để dự báo sự phat triển của biến phụ thuộc trong các chu kỳ tiếp theo với sự thay đổi của biến độc lập. Bước 7: Sử dụng mô hình để kiểm tra hoặc đề ra các chính sách kinh tế. Sơ đồ minh hoạ quá trình phân tích kinh tế như sau : B. PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ TỬ VONG TRÊN GV. Thầy BẢO LÂM Page 2 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 100 000 DÂN Ở NƯỚC ANH: a. Số bác sĩ trên 100 000 dân (PHYS): góp phần đáng kể vào công tác chăm sóc sức khỏe, khi tỷ lệ bác sĩ trên 100 000 dân tăng lên thì người dân sẽ có điều kiện được chăm sóc sức khỏe tốt hơn. b. Tỷ lệ hộ nghèo (POV): ở nước Anh, tỷ lệ dân nhập cư cao, điều kiện kinh tế của mỗi hộ gia đình không ổn định, chi tiêu cho chăm sóc sức khỏe hạn chế, chế độ dinh dưỡng thấp… c. Mức tiêu dùng thuốc lá (bao) bình quân đầu người (TOBC): thuốc lá là nguyên nhân chính gây ung thư phổi, bệnh này có tỷ lệ tử vong lớn nhất thế giới hiện nay. d. Tỷ lệ dân số tốt nghiệp đại học (EDU2): ở đây ta xét đến trình độ học vấn ý thức cao, thu nhập cao, con người sẽ quan tâm đến việc chăm sóc sức khỏe nhiều hơn. Ngoài ra, yếu tố này cũng ảnh hưởng đồng biến đối với tỷ lệ bác sĩ tức là khi tỷ lệ dân số tốt nghiệp đại học càng tăng thì khả năng số lượng bác sĩ càng tăng. e. Tuổi thọ trên 65 tuổi(AGED): Anh là nước có dân số trẻ, tuổi thọ trung bình dưới 65 tuổi, tỷ lệ dân số trên 65 tuổi chiếm 16% - thấp nhất trong liên minh Châu Âu. f. Mức tiêu thụ rượu bình quân đầu người(ALCC) (tính bằng Gallon): người Anh sự dụng rượu với liều lượng phù hợp. Nếu dùng rượu vừa phải: nam 4 chai bia nhỏ hoặc 4 ly rượu vang nhỏ; nữ: 200ml rượu vang hoặc bia mỗi ngày sẽ giảm bớt được 20% tỷ lệ tử vong. Rượu vang và bia giúp cơ thể giảm được lượng cholesterol có hại, đồng thời tăng lượng cholesterol có lợi. Tuy nhiên nếu lạm dụng sẽ có tác dụng ngược lại, dẫn đến tử vong cao. g. Chi tiêu cho chăm sóc sức khoẻ mỗi người dân của chính phủ(HEXC):hàng năm nước Anh chi bình quân khoảng 1600£ (xét trên 100 000 dân) đầu tư cho trang thiết bị y tế, thuốc men…cho chăm sóc sức khỏe người dân. C. SỐ LIỆU VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU: GV. Thầy BẢO LÂM Page 3 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 Mort : tỷ lệ tử vong chung trên 100.000 dân Aged: Tỷ lệ dân số trên 65 tuổi Alcc: Mức tiêu dùng rượu bình quân đầu người (Gallon) Edu 2 : tỷ lệ dân số tốt nghiệp đại học Hexc : chi tiêu cho chăm sóc sức khỏe trên mỗi người dân của chính phủ(USD) Phys: số bác sỹ trên 100.000 dân Pov: tỷ lệ hộ nghèo (%) Tobc: Mức tiêu dùng thuốc lá điếu bình quân đầu người( bao) obs MORT PHYS POV TOBC EDU2 HEXC ALCC AGED 1 934.9 142 0.189 114.5 0.122 1620 1.9 0.122 2 396.2 127 0.107 128.9 0.211 1667 3.86 0.034 3 771.5 184 0.132 107.1 0.174 1473 3.08 0.123 4 1022.8 136 0.19 125.8 0.108 1552 1.78 0.149 5 766 235 0.114 102.8 0.196 2069 3.19 0.106 6 625.7 196 0.101 112.4 0.23 1664 3.09 0.09 7 888.4 275 0.08 111 0.207 1945 2.8 0.133 8 880.2 185 0.119 144.5 0.175 1691 3.17 0.114 9 1120.5 552 0.186 122.1 0.275 3872 5.34 0.122 10 1065.6 191 0.135 124.2 0.149 1886 3.12 0.177 11 814.3 159 0.166 128.8 0.146 1755 2.48 0.1 12 554.2 212 0.099 69.8 0.203 1693 2.97 0.097 13 708.7 118 0.126 100.7 0.158 1288 2.43 0.112 14 886.5 199 0.11 121.6 0.162 1864 2.77 0.12 15 876.3 142 0.097 135.3 0.125 1625 2.19 0.119 16 966.1 136 0.101 109.4 0.139 1758 2.09 0.145 17 900.3 162 0.101 115.7 0.17 1820 1.95 0.134 18 935 149 0.176 182.4 0.111 1404 1.85 0.12 19 825.4 173 0.186 125 0.139 1716 2.63 0.101 20 979.4 165 0.13 127.9 0.144 1641 2.57 0.133 21 833.6 303 0.098 121.9 0.204 1732 2.84 0.106 22 955.4 300 0.096 117.2 0.2 2289 3.04 0.136 23 866.2 174 0.104 126.6 0.143 1996 2.6 0.114 24 830.2 203 0.095 113 0.174 1888 2.68 0.125 GV. Thầy BẢO LÂM Page 4 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 25 944.6 117 0.239 115.3 0.123 1519 2.06 0.12 26 1000.4 179 0.122 129.2 0.139 1858 2.27 0.137 27 815 136 0.123 103.6 0.175 1494 2.95 0.121 28 928.5 156 0.107 105.1 0.155 1766 2.41 0.136 29 772.3 155 0.087 146.7 0.144 1946 5.19 0.103 30 849.1 179 0.085 201.1 0.182 1417 4.91 0.116 31 940.7 219 0.095 116.9 0.183 1702 2.83 0.129 32 672.8 161 0.176 88 0.176 1385 2.75 0.098 33 969.9 287 0.134 115.9 0.179 2412 2.67 0.128 34 846.3 168 0.148 156.3 0.132 1380 2.13 0.115 35 821.6 157 0.126 103.2 0.148 1872 2.55 0.13 36 920.6 182 0.103 126.7 0.137 1833 2.26 0.123 37 900.8 138 0.134 124.2 0.151 1644 1.91 0.124 38 889.7 189 0.107 118.6 0.179 1654 2.63 0.134 39 1043.9 214 0.105 115.8 0.136 1894 2.25 0.146 40 997.6 223 0.103 133.4 0.154 2054 2.92 0.146 41 812.6 146 0.166 125.4 0.134 1341 2.5 0.105 42 932.6 130 0.169 104.4 0.14 1617 2.33 0.139 43 906.8 176 0.165 128.7 0.126 1671 1.95 0.123 44 722.2 160 0.147 115.9 0.169 1577 2.82 0.095 45 550.1 171 0.103 66.5 0.199 1203 1.53 0.08 46 871.4 232 0.121 144.5 0.19 1481 3.12 0.119 47 794.1 194 0.118 134.6 0.191 1498 2.55 0.105 48 782.8 196 0.098 96.5 0.19 1660 2.71 0.117 49 1003.8 156 0.15 109.1 0.104 1542 1.68 0.136 50 868.8 172 0.087 107 0.148 1862 3.19 0.13 51 642.9 125 0.079 125.7 0.172 1453 2.86 0.084 a. Mô hình toán: (xét mức ý nghĩa 5%) Mort = β 1 + β 2 * Phys + β 3 *Pov + β 4 * Tobc + β 5 * Edu2 + β 6 * Hexc + * Alcc + β 8 * Aged + u i b. Chạy hàm hồi qui: GV. Thầy BẢO LÂM Page 5 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 - Vào Quick/ Estimate Equation / “mort c phys pov tobc edu2 hexc alcc aged”/ ok Mort = 73.76836 + 0.479654 * Phys + 452.7655*Pov + 1.563512 * Tobc – 843.88 * Edu2 + 0.089816 * Hexc – 25.25888 * Alcc + 4167.319 * Aged + u i c. Giải thích các hệ số: - Biến phụ thuộc: Mort- tỷ lệ tử vong trên 100 000 dân. - Phương pháp: Bình phương bé nhất d. X`ác định độ tin cậy của các hệ số hồi qui: - Số bác sĩ PHYS (β 2 ): 0 < β 2 = 0.479654: có nghĩa Phys đồng biến với Mort. β 2 ϵ [0.479654 ± t α * Se (β 2 )] β 2 ϵ [0.479654 ± 2.01669 * 0.193828] 0.088762478 < β 2 < 0.870545018 : dựa vào mô hình trên khi các yếu tố khác không đổi, khi Phys tăng lên 1 đơn vị thì Mort tăng lên trung bình 0.479654 đơn vị và dao động trong khoảng (0.088762478 ; 0.870545018). Điều này phù hợp với thực tế, khi GV. Thầy BẢO LÂM Page 6 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 Phys tăng lên -nhu cầu về bác sĩ khám chữa bệnh tăng lên, nó giải thích rằng tỷ lệ tử vong đang tăng lên. - Tỷ lệ hộ nghèo POV (β 3 ): β 3 Є[β 3 ± t α *Se(β 3 )] β 3 Є[β 3 ± 2.01669*161.4134] 127.2444117<β 3 < 778.2865641: dựa vào mô hình trên khi các yếu tố khác không đổi, khi Pov tăng lên 1 đơn vị thì Mort tăng lên trung bình 452.7655 đơn vị và dao động trong khoảng (127.2444117; 778.2865641). - Tiêu dùng thuốc lá TOBC(β 4 ): β 4 Є[β 4 ± t α *Se(β 4 )] β 4 Є[β 4 ± 2.01669*0.286509] 0.985710571<β 4 <2.141313099: dựa vào mô hình trên khi các yếu tố khác không đổi, khi Tobc tăng lên 1 đơn vị thì Mort tăng lên trung bình 1.563512 đơn vị và dao động trong khoảng (0.985710571; 2.141313099). - Tỷ lệ dân số tốt nghiệp đại học EDU2(β 5 ): β 5 Є[β 5 ± t α *Se(β 5 )] β 5 Є[β 5 ± 2.01669*352.4100] -1554.582573<β 5 <-133.1775041: dựa vào mô hình trên khi các yếu tố khác không đổi, khi Edu2 tăng lên 1 đơn vị thì Mort giảm trung bình 843.88 đơn vị và dao động trong khoảng (-1554.582573;-133.1775041). - Tiêu dùng chính phủ cho chăm sóc sức khỏe người dân HEXC(β 6 ): β 6 Є[β 6 ± t α *Se(β 6 )] β 6 Є[β 6 ± 2.01669* 0.027059] 0.035246839<β 6 <0.144384677: dựa vào mô hình trên khi các yếu tố khác không đổi, khi Hexc tăng lên 1 đơn vị thì Mort tăng trung bình 0.089816 đơn vị và dao động trong khoảng (0.035246839; 0.144384677). Giải thích tương tự như biến Phys, tức nhà nước tăng chi tiêu cho chăm sóc sức khoẻ của mỗi người dân điều đó có nghĩa tỷ lệ tử vong đang tăng. - Mức tiêu dùng rượu ALCC (β 7 ): β 7 Є[β 7 ± t α *Se(β 7 )] GV. Thầy BẢO LÂM Page 7 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 β 7 Є[β 7 ± 2.01669*10.23731] -45.90437741<β 7 <-4.613391582: dựa vào mô hình trên khi các yếu tố khác không đổi, khi Alcc tăng lên 1 đơn vị thì Mort giảm trung bình 25.25888 đơn vị và dao động trong khoảng (-45.90437741; -4.613391582). - Tỷ lệ dân số trên 65 tuổi AGED(β 8 ): β 8 Є[β 8 ± t α *Se(β 8 )] β 8 Є[β 8 ± 2.01669*307.4568] 3547.273129<β 8 <4787.364714: dựa vào mô hình trên khi các yếu tố khác không đổi, khi Aged tăng lên 1 đơn vị thì Mort tăng trung bình 4167.319 đơn vị và dao động trong khoảng (3547.273129; 4787.364714). Các biến giải thích có |t-Statistic| > t α/2 43= 2.01669 :các hệ số hồi qui đều có ý nghĩa thông kê với độ tin cậy 95%. R 2 = 0.946903 > 0.8: mô hình SRF này có mức độ phù hợp cao. Adjusted R-squared = 0.938259: hệ số này dùng để so sánh với các mô hình hồi qui khác( mô hình hồi qui cũ thêm hoặc giảm biến giải thích). D. K`IỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH: Dựa vào bảng trên ta có: Giả thiết H 0 : β 2 = β 3 = β 4 = β 5 = β 6 = β 7 = β 8 = 0 H 1 : β 2 ,β 3 , β 4 , β 5 , β 6 , β 7 ,β 8 ≠ 0 F-statistic = 109.5479 và Prob(F-statistic) = 0.0000 < α = 0.05 : bác bỏ giả thiết H 0 : các hệ số của biến giải thích không đồng thời bằng 0. Hàm hồi qui phù hợp với sô liệu mẫu. E. KIỂM TRA ĐA CỘNG TUYẾN: Chạy mô hình hồi qui phụ: Phys = β 1 + β 2 *Pov + β 3 * Tobc + β 4 * Edu2 + β 5 * Hexc + β 6 * Alcc + β 7 * Aged + u i H 0 : R 2 = 0: H 1 : R 2 ≠ 0 GV. Thầy BẢO LÂM Page 8 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 - Vào Quick/ Estimate Equation / “phys c pov tobc edu2 hexc alcc aged”/ok Ta thấy: Prob(F-statistic) = 0.000000 < 0.05: bác bỏ H 0 : mô hình xảy ra đa cộng tuyến cao ( R 2 = 0.865283). Tuy nhiên xét mô hình hồi qui gốc: các biến giải thích có |t-Statistic| > t α/2 43= 2.01669 :các hệ số hồi qui đều có ý nghĩa thông kê với độ tin cậy 95%, có nghĩa ta không cần quan tâm đến đa cộng tuyến. GV. Thầy BẢO LÂM Page 9 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 F. KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI: - Với mô hình hồi qui gốc: vào View /Residual Tests / White Heteroskedasticity (no cross tems) Ta có: nR 2 = 14.52311 < ᵡ 2 = 23.7 chấp nhận giả thiết H 0 : phương sai không thay đổi. GV. Thầy BẢO LÂM Page 10 . bớt được 20% tỷ lệ tử vong. Rượu vang và bia giúp cơ thể giảm được lượng cholesterol có hại, đồng thời tăng lượng cholesterol có lợi. Tuy nhiên nếu lạm dụng. qui: GV. Thầy B O LÂM Page 5 PTIT KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 7 - V o Quick/ Estimate Equation / “mort c phys pov tobc edu2 hexc alcc aged”/ ok Mort = 73.76836
