TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DẢN KHOA TOÁN KINH TỂ Bộ MỔN ĐIỀU KHIẾN KINH TẾ KINH TẾ LUỢNG H CHƯƠNG TRlNH NÂNG CAO 12.50 10.00 (/> 7.50 5.00 200.00 400.00 600.00 Cung tiền 800.00 4000.00 3000.00 2000.00 100000 GDP TTTT-TV*ĐHQGHN NG-D 2009 00030 -7 NHÀ XUẮT BẢN KHOA HỌC VÀ K Ỷ THUẬT 5000.00 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA TOÁN KINH TẾ BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN KINH T Ế P G S T S N G U Y Ễ N Q U A N G D O N G KINH TẾ LƯỢNC (CHƯƠNG TRÌNH NÂNG CAO) & NHÀ XUẤT BẢN KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2009 LÔI NÓI ĐẦU K i n h t ế lượng, chương trinh nãng cao, đưỢc biên soạn cho sinh viên ch uyên ngành Toán kinh tê hạn đọc có kiến thửc K ì n h t ế lượng Với chương trinh này, hạn đọc cung cấp kiến thứ^.c hoàn chinh mơn học củng n h có cách n h ìn đầy đ ủ trOiĩig việc giải uấn đề thực tiễn băng mơ h ìn h k in h tếlượng Giáo trình có nội d u n g bản, chia thành n ă m chương N ội d u n g th ứ "Mơ hình nhiều phương trinh", Với mơ h ìn h nhiều p h i/ơ n g trình giúp hạn đọc xây dựng, ước lượn^y kiểm định, mô p h ỏ n g niộit mò h ìn h gỏm nhiều phương trinh mơ tá hiến sơ'có tác động qua lại đồng thời với Nội d u n g th ứ hai trình bày cách ước lượng phcin tích m ột mơ hiĩih biến p h ụ thuộc rời rạc (định thủi), Cátc mơ hình sử d ụn g nhiều nén kinh t ế đại, p h cìn tích đề xuấ t sách Nội d un g thứ thê ba chương, đề cập đến chuỗi thời gian, Phần trình bày từ m.ơ h ìn h ngoợL suy đơn gián nhất, p h â n tích thành p h ầ n chuỗi thời g ia n đếm mơ ìiinh phức tạp A R IM A , phương pháp B O X -JE N K IN S , mơ h ìn h V A R Kỹ th u ậ t p h â n tích chuỗi thời gian cho phép dựa h n h vi troiĩig k h ứ chuỗi thời gian đẽ dự báo chuỗi tUoìng laì N h cách p h â n tích chuỗi m người ta có th ể nói "hãy đ ể cho sơ diệu tự nói minh" Cuỏn sách đưỢc biên soạn có trỢ gi-úp p h ầ n m ềm k in h tế iưọìng giúp cho người học khơng p h ả i thực tính tốn p h ứ c tạp Đặ'.c biệt, có nhiều tệp s ố liệu thực t ế "Bài tập K in h t ế ỉượng với trỢ giúp p h ầ n mềm E V IE W S " tác g iả g iú p cho bạn đọc: nắm lý thuyết củng n h biết thực hành giải đáp vấn đề kinih t ế gắn với lý thuyết kinh tế KINH TẾ LƯỢNG - CHƯƠNG TRÌNH NÀNG CAO N h â n dịp này, tác giả xin chân th n h cám ơn G S T S K H Vủ Thiếu, G S T S T rầ n Tức, P G S T S N guyễn K hắc M in h đồng ngiiỉrp thuộc hộ m ô n Điều kh iên k in h tế, Khoa Toán kin h tê] Đại học K in h tế quốc d â n n h ữ n g ý kiến q u ý báu góp p h ầ n hồn th n h sách Cuốn sách chắn nhiều vấn đề cần hơ sung, tác giả ìriig n h ậ n ý kiến đóng góp hạn đọc đ ể hồn thiện lần xurít T h từ góp ý xin gửi N h x u t bủn Khoa học DCI K ỹ thuật, 70 Trần H n g Đạo, H Nội gửi cho tác giả theo địa chi E m a il: dongktqd@ fpt.vn T ác giả MỤC ■ LỤC • T n g ].Ị1 NĨI ĐẤU ChươngStage Least Squares) C húng ta xem mơ h ình sau đây: H m thu nhập: Y„ = [3h, + 3„ Y„ + a , , x „ + H àm cung tiền: = Pao + Í321 Y„ + U|, + U.,, T rong đó: Y, - th u nhập: Y,, - dự Lrữ tiển; X, - đầu tu': X, - chi tiêu phủ h n g hóa dịch vụ, X, X cácbiến ngoại sinh Theo điều kiện cần điểu kiện đủ định dạng, phương tr ìn h thu n h ậ p khơng định dạng được, phương trìn h cung tiền vơ địiih Do dó kh n g thê áp dụng ILS Nêu n h áp d ụng OLS cho h àm cung tiển ước lượng khơng có tính vững Đe giải vân đề ngưói ta d ù n g phương pháp biến cơng cụ Giả thiế t ta tìm xấp xỉ cho biến giải thích ngẫu nhiên V , ỏ hdn^ c u n g t i ể n k h ô n g t n g q u a n với U , M ộ t x ấ p xl I h j y đưỢc gọi biến công cụ ( in s tr u m e n ta l variable) Dùng biến để ước iượng h m cung tiền Các ưốc lượng n h ậ n có tính chấl vững Vậv tìm biến cơng cụ t h ế nào? Người ta d ù n g phương pháp bình phương bé n h ấ i hai giai đoạn (2SLS) Phương pháp Henri Theil Robei B a s m a n n đề xuâ't G i a i đ o n , Đề’ loại bỏ lính lụ tương quan Y| Uv, trước héL hôi quy Y, ph ụ thuộc vào tấL biến ngoại sinh hệ phưcini' trình Trong ví dụ này: Ỳ„ =fc, + 7T2X,, +f[;ịX„ C h m i Ị ỉ L M ỏ m Nf^NHIJLI^ Ư Ơ N G TRÌNH _ T dó có; Y|, _ ^ Ỷ , + e, G i a i đ o n Phương Irình cung tiền có th ể viết lại sau: Y,, = p,„ + (3„ Y„ + u„ = p.,„ + Ị3., (Ỷ,, + c , ) + Uv, = p.u + + u,, = P-A + P->iỲ„ + u*, Ỳ„ + p., e, Phiíơng trình ti’ên giông hàm cung iiển x u ấ t phát Trong hàm x u ấ t jìháL Y, Ihay bàng Ỳ, Như dù Y| tương quan với U2 nhu'ng Ỷ|, không tương quan VỚI Liv nên ước lượiig P:20 Pvi ước lượiig vững Thực chất cúa 2SLS lọc khỏi Y| ả n h hưởng yếu tố ngẫu nhiên U; Việc dược thực; hồi quy phương Irình r ú t gọn Các ước hiỢ ng t ì m ước lưỢng vữnịĩ c h ú n g h ộ i t ụ v ề g i trị t h ự c k h i kích thước m ẫ u tăng lên vô hạn B â y giò ta s a đổi hà in t h u n h ậ p h m dự trữ Liền n h sa u; Y i = Pio + P 12 Y 2, a , , x „ Y.;, = p,„ + + a „ x , Y„ + Uu + a 23 X;h + a,., X,K + u„ Trong X, - thu nhập, X, - mức cung tiền Hai biến biến ngoại sinh l'a dỗ dàng thấy ràng hai phương trình đểu vơ định T h ủ tục 2SLS sau: G i a i đ o n : ước lượng phương trình r ú t gọn: Y„ = Jĩ|0+ ^11 X), + + n,:ịX;u + Yj, = iTa) + 7Í-I X|1 + ^ 22Xa + TtvaX;!, + + Vi, n.;|X|t + Vv, G i a i đ o n 2: ước lượng mơ hình xuất p h t cách th a y Y| Y.; p h ả i phư ơng t r ìn h b ằ n g đoạn Các liu điểm SLS: Ỷ, Ỳ_, n h ậ n giai 30 KINH TẾ LƯỢNG - CHƯONG TRÌNH N Â N G C Ạ O • Có thể á]) dụng cho phương trình n è n g rẽ, khơne; cần cliú ý đến phúởng trình khác Điổu th u ậ n lợi ước luỢiis' mội hộ gồm nhiều phương trình • ILS cỈLía r a ước lượng hộ sô' ]}hương Irình thu gọn, đế tìm ước lượng c ủ a hộ sô' b a n d ầ u la Ị)hái ihiíc vài tính tốn 2SLS cho ước lượng hộ số, • DỄ áp dụng chí cẩn biết tơng biến ngoại sinh • Khi áp dụng cho pluidng tiì n h định dạng kơ'l khơng khác so với kết q ILS • Nơu R' giai đoạn cao có nghĩa chiing ta tìm dược xấp xi lối Y, Y^ • 2SLS cho độ lệch tiêu chuẩn ước lượng, Irong dó [Ls khơng cho • 2SLS dùng Irong trường hỢp m ẫu lớn Vi d ụ : Xét mơ hình sau với sơ'liệu 1959-1990: LM: IS: R, = Pi + p, Y, + Pi M, + + u„ Y , = a , + v R , + a J ị + u^ị Trong R lãi suât Y- thu nhập, M - mức cung ticn, I- đầu tư Các biến R, Y biên nội sinh; M,I - ngoại sinh, Các sơ'liệu dược clìo t r o n g b ả n g đây: / R M y 78.8 4.46 140 494.210743 78.7 3.98 140.7 513.3584 77.9 3.54 145.2 531.749348 87.9 3.47 147.9 571.52517 93.4 3.67 153.4 603.1098 101.7 4.03 160.4 647.945552 118 4.22 167.9 702.758752 130.4 5.23 172.1 769.685085 128 5.03 183.3 814.286944 139.9 5.68 197.5 889.30035 155,2 7,02 204 959.549488 31 Chưniịi A M Ị HÌNH NHIỂU PHƯONG TRÌNH 150,3 7.29 214,5 1010.678592 175.5 5.65 228 1097.236836 205.6 5.72 249.3 1207.063 243.1 6.95 262-9 1349.627552 245,8 7.82 274.4 1458.570462 226 7.49 287.6 1585.948483 286.4 6.77 306.4 1768.459374 358.3 6.69 331.3 1974.009729 434 8.29 358.4 2232746241 480,2 971 382.8 2488.54683 467,6 11.55 408.8 2707.98678 558 14.44 436.4 3030.565053 503,4 12.92 474.4 3149.574364 546.7 10.45 521.2 3404.991106 718,9 11,89 552,2 3777.087354 714.5 9.64 619.9 4038.68983 717.6 7.06 ^ 724.3 4268.654885 749.3 7.68 749.7 4540.02484 793.6 8.26 786.4 4900.389442 837.6 8.55 793.6 5243.99638 802.6 8.26 825.4 5513.823552 Giaí đoạn ĩ: ước lượng hộ rút g ọ n ' R = 6.669 - 0.f)27M - 0.003M(-1) + 0.032 I Ỳ = -276.988 + 1.493M + 2,788M(-1) + 2.577 I Gỉai đoạn 2: Uớc lừỢng hàm LM [)ependent Variable: R Method: Least Squares í)ale; 01/23/02 Time: 20:25 Sainple(adjusted): 1960 1990 Included observations: 31 after adjusting endpoints Variable Coefficient std Error t-Statistic Prob 10.11926 1.114364 9.080756 0.0000 32 KINH TẾ LƯỢNG - CHƯONG TRÌNH N Â N G C A O - 0.012456 0.002195 5.675360 0.0000 M -0.045620 0.021480 -2.123878 0.0430 M(-1) -0.037661 0.018755 -2.008087 0.0547 R-squared 0.699228 Mean dependent var 7.385484 Adjusted R-squared 0.665809 S.D dependent var 2.821872 S.E of regression 1.631304 Akaike info criterion 3.936551 Sum squared resid 71.85113 Schwarz criterion 4.121581 Log likelihood -57.01654 F-statistic 20.92297 Durbin-Watson stat 0.675606 Prob(F-statistic) 0.000000 Ỷ H m IS Dependent Variable; Y Method: Least Squares Date: 01/23/02 Time; 20:22 Sample(adjusted): 1960 1990 Included observations: 31 after adjusting endpoints Variable Coefficient std Error l-Statistic Prob c 671.9805 77.42707 8.678884 0.0000 R -143.2998 14,81641 -9.671699 0.0000 I 7.039408 0.13377? 52.fì2?35 o.oooo R-squared 0.995472 Mean dependent var 2185.546 Adjusted R-squared 0.995149 S.D dependent var 1578,488 S.E of regression 109.9409 Akaike info criterion 12.32953 Sum squared resid 338435.8 Schwarz criterion 12.46830 Log likelihood -188.1077 F~statistic 3078.113 Durbin-Watson stat 0.723584 Prob(F-statisiic) 0.000000 1 33 CìníOHíi I M Ơ HÌNH NHlỂU PHƯƠNG TRÌNH Tuy nh iê n ước lượng hai hàm chưa tôt tồn tượiig tự tư(íng (Ịuan (dựa DW) Do cần phải khắc phục tiíỢiig n y Thực chấ t giai đoạn phép lọc để R Y khơng tương quan VỚI \'ếu lơ 'ngẫu nlìiên Sau xấp xỉ biến phụ tliuộc ước- lượng OLS bình thường hiệu chinh k h u y ế t tậ t nòu có Ngày phần mềm kinh t ế lượng tự động hóa ước lượng hệ bang phương pháp SLS S au bảng kết dùng EVIEWS: r System: SYS01 Estimation Method; Two-Stage Least Squares Date: 01/23/02 Time; 20:34 sam ple: 1960 1990 Included observations: 31 otal system (balanced) observations 62 [nslru ine n ts; c M M(-1) I Coefficient std Error t-Statistic Prob 10.11926 0.970995 10.42154 0.0000 C(2) 0.012456 0.001912 6.513333 0.0000 C(3^ -0.045620 0.018716 -2.437471 0.0181 C{4) •0.037661 0.016342 -2.304583 0.0250 671.9805 212.1567 3.167379 0.0025 -143.2998 40.59820 -3.529709 0.0008 7.039408 0.366547 19.20465 0,0000 C(7) D eterninant residual covariance lEquation: R=C(1) + C(2)*Y +C(3rM +C(4)*M (-1 O bse'vations: 31 122035.4 ...TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA TOÁN KINH TẾ BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN KINH T Ế P G S T S N G U Y Ễ N Q U A N G D O N G KINH TẾ LƯỢNC (CHƯƠNG TRÌNH NÂNG CAO) & NHÀ XUẤT BẢN KHOA HỌC... thuyết củng n h biết thực hành giải đáp vấn đề kinih t ế gắn với lý thuyết kinh tế KINH TẾ LƯỢNG - CHƯƠNG TRÌNH NÀNG CAO N h â n dịp này, tác giả xin chân th n h cám ơn G S T S K H Vủ Thiếu,... - 2009 LƠI NĨI ĐẦU K i n h t ế lượng, chương trinh nãng cao, đưỢc biên soạn cho sinh viên ch uyên ngành Toán kinh tê hạn đọc có kiến thửc K ì n h t ế lượng Với chương trinh này, hạn đọc cung