BÀI 1 HƯỚNG DẪN HỌCeldata2.neu.topica.vn/TXTOKT04/Giao trinh/02_NEU_TXT… · · 2016-05-30Nắm được các bước phân tích 1 vấn đề kinh ... Phạm vi khảo

Bài 1: Hướng dẫn học

TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 1

BÀI 1 HƯỚNG DẪN HỌC

Hướng dẫn học

Đây là bài học mở đầu cho môn học, gồm định nghĩa về môn học, các khái niệm cơ bản như biến phụ thuộc, biến độc lập hay quan hệ hồi quy giữa các biến kinh tế xã hội. Người học cũng được làm quen với phương pháp luận và các loại số liệu được sử dụng trong quá trình học tập của môn học. Với mục đích xây dựng nền tảng cho các phân tích phía sau,

các kiến thức của Thống kê Toán được nhắc lại với các ví dụ của các bộ số liệu đơn giản.

Với mỗi khái niệm hoặc định nghĩa đều có các ví dụ cụ thể và chi tiết để giải thích, minh họa. Vì vậy người học cần theo dõi các ví dụ và làm các bài tập để hiểu rõ và nắm chắc

khái niệm cũng như cách thức tính toán và phân tích vấn đề dưới góc độ định lượng.

Để học tốt bài này sinh viên cần thực hiện:

Học đúng lịch trình của môn học theo tuần, đọc kĩ các khái niệm.

Theo dõi ví dụ để hiểu ý nghĩa.

Đọc tài liệu: Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh, 2012, Giáo trình kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế quốc dân.

Sinh viên tự học, làm việc theo nhóm, trao đổi với giảng viên.

Tham khảo các thông tin từ trang Web của môn học.

Nội dung

Định nghĩa môn học: Kinh tế lượng là gì?

Khái niệm cơ bản của môn học: Biến phụ thuộc, biến độc lập, quan hệ hồi quy,…

Phương pháp luận của môn học: Các bước tiến hành phân tích 1 vấn đề kinh tế thông qua các công cụ của Kinh tế lượng.

Các loại số liệu trong phân tích kinh tế lượng và đặc điểm của chúng: Số liệu chéo, số liệu thời gian, số liệu hỗn hợp.

Nhắc lại một số kiến thức Thống kê Toán: Quy luật phân phối chuẩn, Student, Fisher-Snedecor, bài toán ước lượng, bài toán kiểm định,…

Mục tiêu

Sau khi học xong bài này, sinh viên cần đảm bảo được các yêu cầu sau:

Hiểu rõ các khái niệm, phân biệt được vai trò của các biến được sử dụng trong hồi quy, thiết kế nghiên cứu với các dạng số liệu khác nhau.

Nắm được các bước phân tích 1 vấn đề kinh tế xã hội với công cụ Kinh tế lượng.

Nắm được ý tưởng cơ bản của bài toán ước lượng và kiểm định sẽ được áp dụng trong các chương sau.


2 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Tình huống dẫn nhập Bộ dữ liệu khảo sát mức sống dân cư (VHLSS – Vietnam Household Living Standard Survey) của Tổng cục Thống kê thu nhập thông tin đời sống của các hộ gia đình Việt Nam (chủ hộ và các thành viên trong hộ) về các mặt như thu nhập, chi tiêu, giáo dục, việc làm, y tế, tín dụng vi mô… Phạm vi khảo sát trên cả nước: khu vực thành thị – nông thôn, các vùng địa lý từ đồng bằng sông Hồng đến đồng bằng sông Cửu Long và 63 tỉnh thành.

Tất cả các dữ liệu này được lưu dưới định dạng .xls của phần mềm EXCEL. Sử dụng EXCEL hoặc các phần mềm thống kê khác để khai thác được nguồn dữ liệu này sẽ hình thành nên rất nhiều ý tưởng nghiên cứu khả thi và có ý nghĩa thực tiễn, có thể kể đến như:

1. Nghèo đói (Poverty).

2. Bất bình đẳng thu nhập (Inequality income).

3. Bất bình đẳng giới (Inequality gender).

4. An sinh xã hội (Social wealfare).

5. Mối quan hệ giữa tuổi cao và nghèo đói (ages and poverty).

6. Tác động của tự do hóa các dịch vụ công cơ bản đối với người nghèo và tầng lớp bình dân.

7. Việc làm (Labour market).

8. Kiều hối (Remittances).

9. Di cư (Migration).

10. Thu nhập (Income): các yếu tố cấu thành, lương…

11. Tiêu dùng nhiên liệu – năng lượng (Fuel and Energy).

12. Thực phẩm (Food): hàm cầu các loại thực phẩm…

13. Y tế (Health): Chi tiêu y tế, công bằng y tế, bảo hiểm xã hội…

14. Giáo dục (Education): chi tiêu giáo dục, suất sinh lợi trong giáo dục…

15. Đô thị hóa và sự phát triển của nông thôn (Urbanization and rural development).

16. Tín dụng vi mô: tín dụng nông thôn, xóa đói giảm nghèo.

Bộ số liệu VHLSS 2012 được thực hiện với kết quả thông tin thu được của 9399 hộ gia đình.

Nghiên cứu Chi tiêu (CT) phụ thuộc Thu nhập (TN) số liệu VHLSS 2012 của 100 hộ gia đình Bảng 1: Chi tiêu và Thu nhập của 100 hộ gia đình Việt Nam

(Đơn vị: triệu đồng/năm)

Chi tiêu

Thu nhập

Chi tiêu

Thu nhập

Chi tiêu

Thu nhập

Chi tiêu

Thu nhập

Chi tiêu

Thu nhập

97 107 132 154 172 149 302 372 273 285

100 118 140 160 156 162 303 374 276 290

100 119 158 163 165 164 318 378 281 312

114 148 148 173 155 166 297 396 277 325

126 155 182 183 173 183 161 112 294 340

177 193 178 184 189 203 201 159 294 360

171 217 188 186 232 228 185 179 333 385

175 250 171 211 210 239 190 193 337 392


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 3

205 294 185 215 207 254 211 195 161 113

205 294 213 229 210 258 211 202 213 154

218 309 182 236 235 267 226 220 243 203

241 333 207 252 274 298 208 224 229 227

233 347 212 274 282 325 245 225 288 271

242 362 246 276 275 334 230 227 264 272

266 375 228 306 289 344 249 239 308 358

280 385 252 346 296 349 246 240 334 362

108 107 292 394 298 351 261 259 337 380

142 117 278 396 304 361 236 263 336 392

130 143 135 134 281 364 233 265 345 394

157 148 169 144 293 370 248 284 360 398

(Nguồn: trích VHLSS – 2012. Tổng cục Thống kê)

Nghiên cứu mối quan hệ giữa Chi tiêu, Thu nhập:

1. Làm thế nào để nghiên cứu mối quan hệ giữa Chi tiêu và Thu nhập dưới góc độ định lượng?

2. Cần thực hiện các bước thế nào để thực hiện các bước phân tích trên?

3. Số liệu thu thập trong bảng trên có đặc tính gì?

4. Hãy tìm các tình huống tương tự như tình huống trên trong kinh tế xã hội.


4 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

1.1. Khái niệm kinh tế lượng

1.1.1. Khái niệm

Thuật ngữ Kinh tế lượng được Giáo sư Kinh tế học người Na Uy Ragnar Anton Kittil Frisch – người đạt giải thưởng Kinh tế học tưởng nhớ Nobel vào năm 1969 cùng với nhà Kinh tế học J. Tinbergen sử dụng lần đầu tiên vào khoảng năm 1930.

Ragnar Anton Kittil Frisch

(3/1895 – 1/1973)

Jan Tinbergen (4/1903 – 6/1994)

Định nghĩa 1.1: Kinh tế lượng có nghĩa là đo lường kinh tế.

Định nghĩa 1.2: Kinh tế lượng bao gồm việc áp dụng thống kê toán cho các số liệu kinh tế để củng cố về mặt thực nghiệm cho các mô hình do các nhà kinh tế đề xuất và để tìm ra lời giải bằng số cụ thể (G. Tintner – 1968).

Định nghĩa 1.3: Phân tích về mặt lượng với các hiện tượng kinh tế dựa trên sự phát triển mới nhất về lý thuyết và các quan sát thực tế, thông qua các phương pháp suy đoán thống kê thích hợp (P. A. Samuelson, T. C. Koopmans – 1954).

Định nghĩa 1.4: Kinh tế lượng 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. (Arthur S. Goldberger – 1964).

Điểm chung từ các định nghĩa trên cho thấy Kinh tế lượng là sự kết hợp giữa Kinh tế học, Toán học và Thống kê Toán cho công việc phân tích kinh tế với các tình huống nghiên cứu cụ thể. Nhưng có thể thấy rất rõ sự khác biệt của Kinh tế lượng với các môn khoa học cấu thành đã nêu trên.

Lý thuyết kinh tế ưa thích đưa ra các phát biểu hoặc các giả thuyết dưới dạng định tính. Chẳng hạn, lý thuyết kinh tế vi mô phát biểu rằng, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, việc giảm giá một hàng hóa đưa tới kỳ vọng sự tăng lên trong lượng cầu của chính hàng hóa đó. Như vậy, lý thuyết kinh tế khẳng định một mối quan hệ ngược chiều giữa giá và lượng cầu của hàng hóa. Tuy nhiên, lý thuyết kinh tế không cung cấp một thước đo bằng số cụ thể nào cho mối quan hệ giữa hai đại lượng trên. Vai trò của Kinh tế lượng ở đây chính là cung cấp thước đo cho những phát biểu trên trong các tình huống thực nghiệm.

Công việc chính của Toán Kinh tế là mô tả các lý thuyết kinh tế dưới dạng toán học, thông qua các phương trình, hoặc hệ phương trình nhưng hoàn toàn không liên quan đến khả năng đo lường hay vấn đề kiểm chứng thực nghiệm của các lý thuyết kinh tế.


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 5

Kinh tế lượng thường mượn các phương trình toán học của các nhà Toán kinh tế nhưng với mục đích dùng chúng để kiểm tra các lý thuyết kinh tế dưới góc độ thực nghiệm. Chẳng hạn, nhà Toán kinh tế đề xuất dạng phụ thuộc của lượng cầu của một hàng hóa dưới dạng phương trình toán:

(1) Q = a + bP với a > 0, b < 0 (2) Q = cPd với c > 0, d < 0

Theo cách biểu diễn này, nhà Toán kinh tế chưa đề cập đến thước đo cụ thể cho lượng cầu Q hay giá bán P và cũng hoàn toàn mặc nhiên thừa nhận mối quan hệ ngược chiều giữa hai đại lượng này theo lý thuyết mà không cần kiểm tra lại thông tin này dựa trên một tình huống cụ thể. Kinh tế lượng sẽ thực hiện những công việc này. Một vấn đề cần lưu ý là việc chuyển đổi các phương trình toán thuần túy sang các phương trình kinh tế lượng cũng khá quan trọng và đòi hỏi các kỹ năng thực hành khéo léo.

Thống kê Kinh tế thực hiện thu thập, xử lý và trình bày số liệu kinh tế dưới dạng các bảng biểu và các đồ thị. Các số liệu này thường là số liệu thô được sử dụng cho các phương trình kinh tế lượng. Tuy nhiên, Thống kê Kinh tế sẽ không thực hiện việc kiểm định lại các lý thuyết kinh tế thông qua các số liệu thực tế này, đó sẽ là phần việc của Kinh tế lượng. Ta có thể thấy công việc của Thống kê Kinh tế được thể hiện qua bảng 1.

1.1.2. Mục đích của Kinh tế lượng

Các mục đích chính của Kinh tế lượng:

Ước lượng các quan hệ kinh tế.

Ví dụ:

Đo lường mức độ tác động của thu nhập tới hành vi chi tiêu của hộ gia đình (tình huống dẫn nhập).

Đo lường mức độ tác động của việc hạ lãi suất lên tăng trưởng kinh tế.

Ước lượng lượng cầu xe hơi Toyota tại thị trường miền Bắc Việt Nam.

Ước lượng tác động của quảng cáo và khuyến mãi lên doanh số của công ty.

Kiểm chứng lý thuyết kinh tế bằng dữ liệu thực tế và kiểm định giả thuyết của kinh tế học về hành vi.

Ví dụ:

Kiểm định giả thuyết chương trình khuyến nông làm tăng năng suất lúa.

Kiểm chứng nhận định về hệ số co dãn của cầu theo giá với cá basa dạng fillet ở thị trường nội địa là thực sự co dãn.

Có sự phân biệt đối xử về mức lương giữa nam và nữ hay không?

Kiểm định ý kiến hộ gia đình dành 60% mức tăng thu nhập cho chi tiêu (tình huống dẫn nhập).

Dự báo hành vi của biến số kinh tế.

Ví dụ:

Doanh nghiệp dự báo doanh thu, chi phí sản xuất, nhu cầu tồn kho,…

Chính phủ dự báo mức thâm hụt ngân sách, tỉ lệ thất nghiệp, lạm phát,…

Dự báo chỉ số VN Index hoặc giá một loại cổ phiếu cụ thể như STB.


6 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Dự báo hành vi chi tiêu của hộ gia đình khi mức thu nhập năm là 150 triệu (tình huống dẫn nhập).

Dựa trên các ví dụ trên, có thể thấy mức độ ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu định lượng các vấn đề kinh tế xã hội của Kinh tế lượng. Kinh tế lượng được sử dụng như một công cụ phân tích hữu ích cho các nhà kinh tế học thông qua lăng kính của các số liệu thực nghiệm, nhờ nó mà các lý thuyết thích hợp có chỗ dựa vững chắc về mặt thực nghiệm. Bên cạnh đó, môn học còn cung cấp các cơ sở đáng tin cậy cho quá trình ra quyết định trong các hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp và hoạch định chính sách, chiến lược kinh tế xã hội của các quốc gia.

1.2. Phương pháp luận

Các bước tiến hành phân tích một vấn đề kinh tế xã hội dựa trên công cụ Kinh tế lượng có trình tự như sau:

Hình 1 – Các bước thực hiện nghiên cứu một vấn đề kinh tế xã hội với Kinh tế lượng

1.2.1. Nêu lý thuyết hoặc các giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến kinh tế

Khái niệm biến kinh tế sẽ được giải thích chi tiết hơn trong bài tiếp theo. Việc nêu ra lý thuyết hoặc các giả thuyết kinh tế dựa trên mục đích nghiên cứu. Ta quay lại tình huống dẫn nhập, khi mục đích nghiên cứu là mối quan hệ giữa chi tiêu và thu nhập.

Có tương đối nhiều lý thuyết về hành vi tiêu dùng, nhưng căn cứ trên mục tiêu nghiên cứu nói trên, ta có thể sử dụng phát biểu của John Maynard Keynes về hành vi tâm lý tiêu dùng của con người như sau:

Nêu lý thuyết hoặc giả thuyết kinh tế

Lập mô hình Toán kinh tế

Lập mô hình Kinh tế lượng

Thu thập số liệu cho phân tích

Ước lượng tham số

Phân tích kết quả

Dự báo

Quyết định chính sách


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 7

Theo luật tâm lý cơ bản, một người sẽ có khuynh hướng tăng chi tiêu của mình, về trung bình, khi thu nhập của người đó tăng, nhưng không tăng nhanh bằng mức tăng của thu nhập. (Keynes – The General Theory of Employment, Interest and Money – 1936).

John Maynard Keynes (1883–1946)

Như vậy theo lý thuyết nêu trên, ta có 2 giả thuyết kinh tế có thể được sử dụng trong nghiên cứu mối quan hệ giữa Chi tiêu và Thu nhập dưới góc độ định lượng trong tình huống thực nghiệm của 100 hộ gia đình Việt Nam (VHLSS 2012):

Thứ nhất, thu nhập tăng làm chi tiêu tăng.

Thứ hai, mức tăng của thu nhập nhiều hơn mức tăng của chi tiêu.

Tuy rằng Keynes chỉ đề cập tới chi tiêu và thu nhập của cá nhân nhưng các giả thuyết mà ông nêu ra hoàn toàn có thể áp dụng cho các đối tượng khác (ở đây là các hộ gia đình).

1.2.2. Lập mô hình Toán Kinh tế

Mặc dù Keynes đề cập tới một quan hệ thuận chiều giữa Chi tiêu và Thu nhập, tuy nhiên ông không hề đưa ra một dạng quan hệ chính xác dưới dạng hàm toán học giữa hai đại lượng này. Đóng vai trò của một nhà Toán Kinh tế, ta có thể đưa ra dạng hàm tuyến tính đơn giản để mô tả cho mối quan hệ mà Keynes đã nêu ra (trong kinh tế học gọi đây là hàm tiêu dùng của Keynes):

Y = 1 + 2X với 0 < 2 < 1

Trong đó Y là chi tiêu của hộ gia đình và X là thu nhập của hộ. 1; 2 là các tham số của mô hình, lần lượt được gọi là hệ số chặn và hệ số góc.

Hình 2 – Hàm tiêu dùng của Keynes

Y

Chi tiêu hộ gia

đình

1

1

2 = MPC

X Thu nhập hộ gia đình


8 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Một mô hình được hiểu là một tập hợp các phương trình toán học. Mô hình chỉ có một phương trình được gọi là mô hình một phương trình, mô hình gồm nhiều phương trình được gọi là mô hình hệ phương trình. Trong giới hạn của chương trình, ta chỉ quan tâm đến loại mô hình thứ nhất.

Theo phương trình hàm tiêu dùng của Keynes, dạng phụ thuộc của Chi tiêu theo Thu nhập là dạng tuyến tính với điều kiện hệ số 2 > 0; để mô tả cho giả thuyết thứ nhất và điều kiện 2 < 1 để mô tả cho giả thuyết thứ hai.

1.2.3. Lập mô hình Kinh tế lượng

Như đã trình bày ở trên thì mô hình Kinh tế lượng được dùng để kiểm chứng về thực nghiệm các lý thuyết hoặc giả thuyết kinh tế. Vì vậy, mô hình Kinh tế lượng sẽ sử dụng số liệu kinh tế xã hội thực tế. Do đó, điểm khác biệt giữa mô hình Toán Kinh tế và mô hình Kinh tế lượng là mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Kinh tế lượng không phải là quan hệ hàm số xác định như trong mô hình Toán Kinh tế. Bên cạnh đó, các điều kiện với các tham số trong mô hình Toán Kinh tế để đảm bảo mối quan hệ mô tả phù hợp cho lý thuyết kinh tế cũng không cần xuất hiện trong mô hình Kinh tế lượng. Các điều kiện này sẽ là cơ sở để người nghiên cứu thực hiện các kiểm tra lại thông qua các giả thuyết thống kê

Tiếp tục ví dụ trên, ta có dạng mô hình Kinh tế lượng về sự phụ thuộc của Chi tiêu vào Thu nhập dựa trên phương trình hàm tiêu dùng của Keynes:

1 2y X u

Sự xuất hiện của sai số ngẫu nhiên u trong mô hình trên đại diện cho sự khác biệt giữa hai loại mô hình Toán Kinh tế và Kinh tế lượng. Yếu tố này và vai trò của nó sẽ được làm rõ hơn trong các bài sau.

1.2.4. Thu thập số liệu cho phân tích

Để thực hiện công việc đầu tiên của Kinh tế lượng, ước lượng các tham số của mô hình 1; 2, người nghiên cứu cần thực hiện quá trình thu thập số liệu là một mẫu ngẫu nhiên của các biến số xuất hiện trong mô hình (Lưu ý: khái niệm mẫu ngẫu nhiên sinh viên đã được học trong môn Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán). Các dạng của số liệu sẽ được trình bày trong nội dung tiếp theo của bài này.

Ví dụ: Một nhà quản lý tài chính quan tâm đến mức độ tác động của tỉ giá đồng bảng Anh/đồng đôla Mỹ tới giá vàng có thể thu thập số liệu từ các trang WEB thống kê với bộ số liệu như sau:

Bảng 2 – Số liệu Tỉ giá bảng Anh/đôla Mỹ và Giá vàng theo bảng Anh

Tỉ giá bảng Anh/USD Giá vàng theo bảng Anh Date

X Y

2/3/2015 1,53 788,41

3/3/2015 1,53 787,90

4/3/2015 1,52 784,34

5/3/2015 1,52 788,61

6/3/2015 1,50 779,83

9/3/2015 1,50 773,79

10/3/2015 1,50 770,60


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 9

11/3/2015 1,49 770,26

12/3/2015 1,48 771,14

13/3/2015 1,47 782,34

(Nguồn: www.bankofengland.co.uk)

Ví dụ: Một nhà quản lý giáo dục quan tâm tới tác động của số năm kinh nghiệm giảng dạy của các giảng viên Đại học tại Mỹ tới thu nhập hàng năm của họ thực hiện việc điều tra 10 giảng viên tại các Đại học năm 2012 có bộ số liệu sau:

Bảng 3 – Số liệu thu nhập năm và số năm kinh nghiệm giảng dạy của giảng viên Mỹ

Thu nhập giảng viên ĐH

(1000USD/năm) Kinh nghiệm

Y X

1 22 3

2 25 3

3 28 7

4 29 8

5 19 2

6 27 6

7 32 11

8 18 9

9 30 9

10 25 8

(Nguồn: American Journal of Education)

Ta cũng có thể tham khảo một ví dụ về nguồn số liệu từ tình huống dẫn nhập.

Sinh viên cần lưu ý kích thước mẫu càng lớn thì ước lượng cho các tham số của mô hình càng gần với giá trị thực của chúng. Độ chính xác của số liệu cũng có ảnh hưởng rất lớn đối với toàn bộ mô hình, đặc biệt là công tác ước lượng các tham số của mô hình.

1.2.5. Ước lượng tham số

Sử dụng các phương pháp thích hợp để ước lượng các tham số của mô hình. Các giá trị này được gọi là giá trị thực nghiệm cho lý thuyết kinh tế. Chúng thể hiện mức độ quan hệ của các biến xuất hiện trong mô hình.

Ta đến với ví dụ của tình huống dẫn nhập, dựa trên số liệu hiện có để ước lượng các tham số trong mô hình đã nêu ở mục 1.2.3, thu được kết quả sau:

XY 658,0022,57

Như vậy ước lượng cho 1 là 57,022 và ước lượng cho 2 là 0,658. Kết quả này cho phép người phân tích lượng hóa được mức độ tác động của Thu nhập tới Chi tiêu của hộ gia đình: Khi Thu nhập tăng 1 đơn vị thì Chi tiêu hộ gia đình tăng thêm 0,658 đơn vị và ngược lại trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Phương pháp phổ biến được sử dụng để ước lượng các tham số sẽ được đề cập chi tiết trong bài sau. Sinh viên có thể kết hợp tìm hiểu cách sử dụng các phần mềm thống kê


10 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

và Kinh tế lượng để thực hiện quá trình ước lượng thuận lợi và nhanh chóng hơn (các phần mềm có thể sử dụng: EXCEL, EVIEWS, STATA, SPSS,…).

1.2.6. Phân tích kết quả

Công tác phân tích kết quả ước lượng của mô hình được thực hiện dưới hai phương diện: lý thuyết Kinh tế và kỹ thuật Kinh tế lượng.

Đối với kết quả ước lượng thu được từ ví dụ của tình huống dẫn nhập, ta có thể căn cứ trên lý thuyết Kinh tế mà J.M. Keynes phát biểu để đánh giá các giá trị thực nghiệm

thu được. Trong tình huống này, ước lượng của 2 là 0,658 thỏa mãn điều kiện đã nêu

trong mục 1.2.2, vì vậy, có thể kết luận là kết quả ước lượng phù hợp với lý thuyết Kinh tế.

Dưới góc độ kỹ thuật, các sinh viên sẽ được trang bị kiến thức trong các bài sau để có thể thực hiện việc kiểm tra các tiêu chuẩn đánh giá đối với mô hình Kinh tế lượng. Trên thực tế, người nghiên cứu có thể đối mặt với nhiều tình huống cần điều chỉnh lại dạng hàm toán học được sử dụng cho mô hình khi các tiêu chuẩn đánh giá mô hình với dạng hàm ban đầu không được thỏa mãn.

1.2.7. Dự báo

Từ kết quả phân tích, nếu ta nhận được một mô hình tốt, phù hợp với lý thuyết Kinh tế và các tiêu chuẩn đánh giá về mặt kỹ thuật, khi đó có thể thực hiện công tác dự báo với các phương án khác nhau. Dựa trên mục tiêu nghiên cứu, các kịch bản dự báo cho mô hình được đề xuất để hướng tới mục tiêu hoạch định chính sách.

Chằng hạn, dựa trên kết quả ước lượng từ mục 1.2.5, sinh viên có thể dự báo khoảng giá trị cho mức tiêu dùng biên MPC hoặc mức tiết kiệm biên MPS của hộ gia đình với độ tin cậy cho trước. Cũng dựa trên kết quả này, ta có thể tính được nhân tử thu nhập:

924,2658,01

1

1

1

MPCM

Như vậy nếu hộ gia đình sử dụng 1 đơn vị thu nhập tăng thêm để dành cho đầu tư (tiết kiệm hoặc đầu tư tài chính) thì có thể kỳ vọng đạt được mức thu nhập trung bình là 2,924 đơn vị, tuy nhiên sinh viên cần chú ý, kết quả này không xảy ra ngay lập tức mà cần độ trễ về mặt thời gian. Với các kịch bản về mức thu nhập tăng thêm dành cho chi tiêu hoặc dành cho tiết kiệm, sinh viên sẽ thu được các thông tin dự báo về hành vi tiêu dùng hoặc hành vi đầu tư của các hộ gia đình trong mẫu.

1.2.8. Quyết định chính sách

Các chính sách được đưa ra dựa trên các kịch bản dự báo khác nhau. Chẳng hạn, các chính sách kích cầu tiêu dùng, tăng lương tối thiểu hay các chính sách về lãi suất sẽ được đưa ra phục vụ cho từng mục đích thích hợp dựa trên nghiên cứu với bộ số liệu thực nghiệm hiện có.

Trên đây là các bước thực hiện phân tích một vấn đề kinh tế xã hội thông qua mô hình Kinh tế lượng, trình tự thực hiện các bước đôi khi có những thay đổi nhỏ, nhưng việc tuân thủ các bước nói trên sẽ giúp sinh viên đạt được các kết quả phân tích tương đối


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 11

chính xác và mang tính khoa học, qua đó tích lũy kinh nghiệm hữu ích trong các nghiên cứu thực nghiệm của cá nhân.

1.3. Số liệu dùng cho phân tích

1.3.1. Định nghĩa

Định nghĩa 1.5: Số liệu sử dụng cho mô hình kinh tế lượng nói riêng và phân tích định lượng nói chung thường là số liệu kinh tế xã hội, được thu thập qua công tác điều tra của các quốc gia, tổ chức, hoặc các cá nhân với mục đích khám phá bản chất vận động và các mối quan hệ của các đại lượng kinh tế xã hội (các biến kinh tế xã hội).

Các nghiên cứu định lượng sẽ không thể thực hiện được nếu không có số liệu. Như đã đề cập trong mục 1.2.4, nhân viên phân tích tài chính sẽ không thể thực hiện được các hoạt động phân tích, tư vấn của mình nếu không có số liệu về các chỉ số tài chính, và nhà quản lý giáo dục cũng không có cơ sở để kết luận về mức độ tác động của kinh nghiệm giảng dạy ảnh hưởng tới thu nhập của các giảng viên Đại học.

Độ chính xác và đầy đủ của số liệu cũng như phương pháp xử lý số liệu thích hợp có vai trò rất quan trọng đối với các phân tích thực nghiệm. Thông thường các phân tích định lượng sẽ dựa trên một bộ số liệu đủ lớn (tùy thuộc vào tình huống thực tế) và có tính đại diện cho toàn bộ tập hợp các đối tượng cần nghiên cứu.

1.3.2. Đặc điểm

Số liệu kinh tế xã hội thường có 2 đặc điểm chính: phi thực nghiệm và có sai số tương đối cao.

Các số liệu kinh tế xã hội không thể cố định các điều kiện ngoại cảnh như trong phòng thí nghiệm, câu trả lời từ những đối tượng khác nhau về cùng một vấn đề trên thực tế sẽ chịu ảnh hưởng rất nhiều từ các điều kiện ngoại cảnh đó, thậm chí câu trả lời của một đối tượng nhưng tại các thời điểm khác nhau cũng có các kết quả khác nhau.

Bên cạnh đó, khối lượng thông tin mà người trả lời phải tiếp xúc hàng ngày là quá lớn, nên việc trả lời chính xác 100% một thông tin nào đó là không thể. Chẳng hạn, sai số trong câu trả lời luôn xuất hiện khi người được điều tra phải đối diện với các câu hỏi sau:

Thu nhập hàng tháng của bạn là bao nhiêu?

Năm vừa rồi bạn chi tiêu cho y tế và khám chữa bệnh là bao nhiêu?

Lượng vốn đầu tư của công ty bạn dành cho các sản phẩm mới là bao nhiêu?

Thời lượng xem tivi hàng ngày của bạn là bao lâu?

Bạn sẵn sàng trả bao nhiêu tiền cho một sản phẩm mới mà bạn thấy quan tâm?

…

1.3.3. Phân loại

Các phương pháp phân tích kinh tế lượng khác nhau sẽ sử dụng nhiều loại số liệu khác nhau. Trong phân tích định lượng, các dạng số liệu thường gặp là: số liệu chéo (cross section data), số liệu thời gian (time series data), số liệu mảng (panel data). Trong chương trình học, sinh viên chủ yếu được tiếp xúc với loại số liệu thứ nhất.


12 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Số liệu chéo (cross section data) là số liệu của một hoặc một số biến số được thu thập tại cùng một thời điểm. Ví dụ cho loại số liệu này xuất hiện trong bảng 1 và bảng 3 đã trình bày ở các nội dung trên. Đặc điểm của số liệu chéo là tính không đồng nhất của số liệu, ví dụ các hộ gia đình sẽ có nhiều phương án chi tiêu khác nhau với cùng một mức thu nhập. Đặc điểm này sẽ được đề cập chi tiết hơn trong bài 2 và bài 6, hiện tượng phương sai sai số không đồng nhất.

Số liệu thời gian (time series data) là số liệu một hoặc một số chuỗi quan sát được lấy trong một khoảng thời gian nhất định theo 1 đơn vị thời gian xác định. Ví dụ cho loại số liệu này xuất hiện trong bảng 2 đã trình bày ở nội dung trên. Vấn đề mà các nhà nghiên cứu định lượng cần chú ý đối với số liệu thời gian là tính dừng (stationarity) của chuỗi số liệu. Sinh viên có thể đọc tham khảo thêm về đặc điểm này trong các tài liệu giảng dạy Kinh tế lượng khác. Trong giới hạn của chương trình học, số liệu thời gian sẽ không được sử dụng cho các phân tích định lượng.

Số liệu mảng (panel data) là số liệu hỗn hợp, khi ta có các chuỗi số liệu thời gian được thu thập trên cùng một tập hợp các cá nhân, doanh nghiệp, tổ chức hay quốc gia khác nhau. Ví dụ cho số liệu mảng có trong bảng 4 sau đây. Trong giới hạn chương trình học, ta sẽ không đề cập đến loại số liệu này.

Bảng 4 – Tỉ giá USD và chỉ số giá tiêu dùng của một số quốc gia 1977 – 1981

Canada France Germany

Năm Tỉ giá

CPI (1982 = 100)

Tỉ giá CPI (1982

= 100) Tỉ giá

CPI (1982 = 100)

1977 1.0633 58.1 4.9161 52.7 2.3236 76.9

1978 1.1405 63.3 4.5091 57.5 2.0097 79

1979 1.1713 69.2 4.2567 63.6 1.8343 82.2

1980 1.1693 76.1 4.2251 72.3 1.8175 86.7

1981 1.199 85.6 5.4397 81.9 2.2632 92.2

(Nguồn: trích Economic Report of the President, January 2000 and January 2001)

Một khía cạnh cần đề cập của số liệu là thang đo của chúng, gồm có: thang đo tỉ số (ratio scale), thang đo khoảng (interval scale), thang đo thứ bậc (ordinal scale) và thang đo danh nghĩa (nominal scale).

Biến số X, nhận hai giá trị x1 và x2, các phép toán 11 2

2

x, x x

x là có ý nghĩa. Bên cạnh

đó, tồn tại thứ tự giữa các giá trị này như 1 2x x . Khi đó, biến X có thang đo tỉ số. Ví

dụ về các biến này là: thu nhập hộ gia đình, chi tiêu hộ gia đình, GDP/người của quốc gia,…

Biến có thang đo khoảng là một biến chỉ có 2 tính chất sau trong 3 tính chất đã nêu trên. Ví dụ về các biến này là: khoảng thu nhập của người lao động, khoảng chiều cao của người trưởng thành, khoảng thời gian xếp hàng của khách hàng,…

Biến có thang đo thứ bậc là biến chỉ có tính chất thứ 3 trong các tính chất đã nêu trên. Ví dụ: Xếp loại học tập của sinh viên, xếp loại đánh giá chất lượng sản phẩm của người tiêu dùng, …


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 13

Biến có thang đo danh nghĩa là biến không có bất cứ tính chất nào trong các tính chất được nêu trên. Ví dụ: loại hình doanh nghiệp, khu vực sống của hộ gia đình, chuyên ngành học của sinh viên,…

Bên cạnh đó, một số cách phân loại số liệu khác mà sinh viên đã được tiếp xúc trong môn học Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán như: số liệu rời rạc và số liệu liên tục, số liệu định tính hay định lượng,…

1.4. Nhắc lại thống kê toán

1.4.1. Xác suất và biến ngẫu nhiên

Khi thực hiện một nhóm các điều kiện nhất định và quan sát kết quả xảy ra, được gọi là thực hiện một phép thử. Các kết quả có thể xảy ra khi thực hiện một phép thử được gọi là biến cố, khái niệm này sinh viên đã được học trong môn Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán.

Các biến cố thường được quan tâm trong thực tế là các biến cố ngẫu nhiên, đó là các biến cố có thể xảy ra hoặc không xảy ra trong kết quả phép thử. Con số đại diện cho khả năng xảy ra của một biến cố được gọi là xác suất của biến cố đó. Các sinh viên đã làm quen với ký hiệu xác suất của một biến cố trong môn Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán, P(A).

Thông qua 2 phạm trù biến cố và xác suất của biến cố, ta tiếp tục với một đối tượng sẽ đóng vai trò chính trong hầu hết các phân tích định lượng nói chung và mô hình kinh tế lượng nói riêng, đó là biến ngẫu nhiên. (Trên thực tế, đa phần các biến kinh tế xã hội là các biến ngẫu nhiên).

Định nghĩa 1.6: Biến ngẫu nhiên là một đại lượng mà trong kết quả mỗi phép thử, nó nhận một và chỉ một giá trị có thể có của nó tương ứng với một xác suất nào đó.

Đối với biến ngẫu nhiên, trong phân tích định lượng, ta thường quan tâm đến biến cố nó nhận một giá trị nào đó hoặc nhận giá trị trong một khoảng nào đó với xác suất là bao nhiêu. Nói cách khác, ta thường quan tâm đến các xác suất sau:

X x , P a X b hoặc a X b ,... với a, b, x R

Ví dụ: Nhà phân tích tài chính có thể quan tâm tới xác suất giá vàng/phiên giao dịch tăng giá 10% so với phiên trước là bao nhiêu, hoặc xác suất số khách hàng mua hàng trong siêu thị có hóa đơn trên 5 triệu đạt ít nhất 1.000 khách/tháng là bao nhiêu,…

Mối liên hệ giữa các giá trị có thể có của biến ngẫu nhiên và các xác suất tương ứng được gọi là quy luật phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên đó. Dựa trên các quy luật phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên, ta có thể dễ dàng tính được các xác suất

X x , P a X bP hoặc a X b ,... đã nêu ở trên.

Quy luật phân phối xác suất chủ yếu của biến ngẫu nhiên:

Bảng phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên rời rạc

X x1 x2 xn

P p1 p2 pn

Hàm phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên:

F(x) = P(X < x) với x R


14 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Chú ý: đối với 1 biến ngẫu nhiên liên tục:

P a X b F b F a

Hàm mật độ xác suất đối với biến ngẫu nhiên liên tục:

f x F' x

Tính chất và đặc điểm của các dạng quy luật phân phối xác suất trên, sinh viên đều đã được làm quen trong môn học Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán.

Tham số đặc trưng của biến ngẫu nhiên:

Kỳ vọng toán (X):

Với X rời rạc nhận các giá trị xi với các xác suất tương ứng pi :

i iE X x p

Với liên tục có hàm mật độ xác suất (x):

E X xf x dx

Phương sai (X):

Với X rời rạc nhận các giá trị xi với các xác suất tương ứng pi

22 i iV X x p E X

Với X liên tục có hàm mật độ xác suất (x) :

22

V X x f x dx E X

Ví dụ: Biến ngẫu nhiên có bảng phân phối xác suất:

X 3 4 5

P 0,2 0,5 0,3

Ta có:

E(X) = 3 0,2 + 4 0,5 + 5 0,3 = 4,1

V(X) = 32 0,2 + 42 0,5 + 52 0,3 – 4,12 = 0,49

1.4.2. Quy luật phân phối phổ biến của biến ngẫu nhiên

Quy luật phân phối chuẩn

Biến ngẫu nhiên liên tục có hàm mật độ xác suất:

2

221

2

x μ

σf x eσ π

với x R

được gọi là biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật chuẩn 2~ ,X N μ σ với kỳ vọng

μ và phương sai 2σ .


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 15

Hình 3 – Đồ thị hàm mật độ xác suất biến X ~ N( 2 ; 1,22 )

Ta có hàm phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn:

2

221

2

t μx

σF x e dtσ π

Hầu hết các biến kinh tế xã hội tuân theo quy luật phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ chuẩn, vì vậy đây là quy luật phân phối xác suất rất quan trọng và có nhiều ứng dụng trong nghiên cứu định lượng.

Để thuận tiện cho việc tính các xác suất, ( ), ( ), ( ) P a X b P a X P X b , của

biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn, ta thường biến đổi chúng về dạng biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn chuẩn hóa.

Quy luật phân phối chuẩn chuẩn hóa

Biến ngẫu nhiên liên tục có hàm mật độ xác suất:

2

21

2

u

φ u eπ

với u R

được gọi là biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật chuẩn chuẩn hóa 2~ ,U N μ σ với

kỳ vọng 0μ và phương sai 2 1σ . Theo các tài liệu quốc tế, biến ngẫu nhiên

tuân theo quy luật chuẩn chuẩn hóa thường được ký hiệu là ~ 0;1Z N . Trong

khuôn khổ của tài liệu này, chúng ta sử dụng cách ký hiệu thứ nhất.

2,0 0,8 - 0,4 -1,6 X

2

1

Thay đổi sẽ dịch chuyển phân phối sang trái hoặc phải

Thay đổi sẽ làm giảm độ

phân tán của phân phối

= MPC

f(X)

3,2 4,4 5,6


16 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Hình 4 – Đồ thị hàm mật độ xác suất biến U~ N(0 ; 1)

Biến ngẫu nhiên Mối liên hệ giữa biến 2~ ,X N μ σ và ~ 0;1U N

X μU

σ

Khi đó hàm phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn chuẩn hóa:

2u t

21

(u) e dt2

Theo tính chất của hàm phân bố xác suất, với 1 biến ngẫu nhiên ta có:

b a( ) ( )

P a X b

Với )(u là hàm phân bố xác suất của biến ~ 0;1U N . Các giá trị của hàm )(u

được cung cấp trong bảng phụ lục của giáo trình Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán, Đại học Kinh tế Quốc dân.

Hình 5 – Minh họa bảng giá trị hàm )(u của biến ngẫu nhiên U ~ N(0 ; 1)

2

1

X


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 17

Giá trị tới hạn của phân phối chuẩn chuẩn hóa, ký hiệu là αu :

( ) αP U u α

Giá trị này được cung cấp trong bảng phụ lục 1(trang 774 – giáo trình Kinh tế lượng – ĐH Kinh tế Quốc dân).

Hình 6 – Minh họa bảng giá trị tới hạn αu của biến ngẫu nhiên U ~ N(0 ; 1)

(trong giáo trình Kinh tế lượng – bảng phụ lục vẫn sử dụng ký hiệu biến ngẫu nhiên Z)

Quy luật phân phối Khi bình phương

Giả sử có các biến ngẫu nhiên 1, , iX i n độc lập cùng phân phối chuẩn chuẩn

hóa, khi đó:

)(~ 2

1

22 nXn

ii

Giá trị tới hạn của phân phối Khi bình phương được cung cấp tại bảng phụ lục 4 (trang 782 – giáo trình Kinh tế lượng – Đại học Kinh tế Quốc dân)

Hình 7 – Minh họa bảng giá trị tới hạn )(2 n


18 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Quy luật phân phối Student

Giả sử có 2 biến ngẫu nhiên độc lập ~ 0;1X N và )(~ 2 nY , khi đó:

)(~ nT

n

Y

XT

Giá trị tới hạn của phân phối Student được cung cấp tại bảng phụ lục 2 (trang 775 – giáo trình Kinh tế lượng – ĐH Kinh tế Quốc dân)

Hình 8 – Minh họa bảng giá trị tới hạn nt

Quy luật phân phối Fisher Snedecore

Giả sử có 2 biến ngẫu nhiên độc lập )(~ 12

1 nX và )(~ 22

2 nX , khi đó:

),(~ 21

2

2

1

1

nnF

n

Xn

X

F

Giá trị tới hạn của phân phối Fisher được cung cấp tại bảng phụ lục 3 (trang 776 – giáo trình Kinh tế lượng – ĐH Kinh tế Quốc dân).

Hình 9 – Minh họa bảng giá trị tới hạn Fα(n1, n2)


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 19

1.4.3. Bài toán ước lượng tham số

Giả sử ta muốn tìm hiểu một tham số nào đó của tổng thể, với mẫu ngẫu nhiên

được rút từ tổng thể thì ước lượng cho , được ký hiệu là một hàm của các biến ngẫu nhiên trong mẫu:

Ước lượng này được gọi là Thống kê mẫu, hàm ước lượng được xác định trước khi thực hiện lấy mẫu và áp dụng cho mọi kết quả có thể có của mẫu.

Bài toán Uớc lượng Lý thuyết Xác suất và Thống

kê Toán Kinh tế lượng

Đối tượng nghiên cứu Biến ngẫu nhiên X Sự phụ thuộc của biến ngẫu nhiên Y

vào X

Tham số tổng thể Tham số : ví dụ và Tham số : ví dụ 1 và 2

Mẫu ngẫu nhiên 1 2, , , nW X X X 1 1 2 2, , , , , , n nW X Y X Y X Y

Mẫu cụ thể 1 2, , , nw x x x 1 1 2 2, , , , , , n nw x y x y x y

Thống kê của mẫu ngẫu nhiên 1 2( , , )ˆ , nθ g X X X 1 1 2 2, , ,ˆ , , , n nθ g X Y X Y X Y

Thống kê của mẫu cụ thể 1 2( , , , ) qs nθ g x x x

1 1 2 2, , , , , , qs n nθ g x y x y x y

Để ước lượng khoảng tin cậy cho tham số cần nghiên cứu, ta xây dựng khoảng thống

kê 1 2, sao cho với một mức xác suất cho trước 1α , ta có:

1 2( 1 P θ θ θ α

Khoảng thống kê 1 2,θ θ được gọi là khoảng tin cậy của tham số .

Mức xác suất 1α được gọi là độ tin cậy.

2 1 I θ θ được gọi là độ dài khoảng tin cậy.

1.4.4. Bài toán kiểm định tham số

Trên thực tế, ta thường không có tham số của tổng thể, người nghiên cứu có thể thực hiện việc kiểm tra lại các thông tin nhận định về tổng thể thông qua việc kiểm định giả thuyết thống kê đối với các tham số tổng thể.

“Giả thuyết là một mệnh đề phỏng đoán về mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến số” (Kerlinger, 1973).

“Giả thuyết là một phát biểu hiện về một vấn đề nào đó mà tính xác thực của nó thường chưa được biết đến” (Black & Champion, 1976).

Các bước kiểm định giả thuyết thống kê

Bước 1: Thành lập giả thuyết H0. Ví dụ: H0: 0θ θ .

Bước 2: Thành lập giả thuyết H1. Ví dụ: H1: 0θ θ .

Bước 3: Xác định mức ý nghĩa α.


20 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Bước 4: Chọn tiêu chuẩn thống kê kiểm định thích hợp, xác định giá trị giới hạn và miền bác bỏ H0.

Bước 5: Tính toán các giá trị thực nghiệm (giá trị quan sát) của thống kê kiểm định dựa trên số liệu của mẫu cụ thể.

Bước 6: Ra quyết định: Nếu các giá trị tính toán rơi vào miền bác bỏ H0 thì ra quyết định bác bỏ H0. Ngược lại kết luận chưa có cơ sở bác bỏ H0.

Ví dụ: Giải quyết tình huống dẫn nhập

Làm thế nào để nghiên cứu mối quan hệ giữa Chi tiêu và Thu nhập dưới góc độ định lượng?

Cần lượng hóa mối quan hệ phụ thuộc của Chi tiêu vào Thu nhập thong qua một mô hình Kinh tế lượng.

Cần thực hiện các bước thế nào để thực hiện các bước phân tích trên ?

Bước 1: Xây dựng mô hình Toán biểu diễn mối quan hệ thích hợp của Chi tiêu phụ thuộc vào Thu nhập.

Bước 2: Thu thập số liệu (đã trình bày trong bảng 1).

Bước 3: Ước lượng các tham số của mô hình bằng phương pháp thích hợp.

Bước 4: Kiểm định lại mối quan hệ phụ thuộc của Chi tiêu vào Thu nhập thông qua các giả thuyết thống kê.

Bước 5: Đưa ra dự báo và đề xuất dựa trên kết quả phân tích trên.

Số liệu thu thập trong bảng trên có đặc tính gì?

Số liệu trong bảng 1 có đặc điểm là số liệu chéo, thu thập từ các đối tượng khác nhau tại 1 thời điểm (Số liệu Chi tiêu và Thu nhập của 100 hộ gia đình năm 2012).

Hãy tìm các tình huống tương tự như tình huống trên trong kinh tế xã hội?

Tùy thuộc vào nhu cầu nghiên cứu, sinh viên có thể tiến hành phân tích mối quan hệ phụ thuộc của các tình huống khác trong kinh tế xã hội:

Lượng bán một hàng hóa nào đó phụ thuộc vào giá bán của hàng hóa đó.

Lạm phát của các quốc gia phụ thuộc vào cung tiền trên thị trường tiền tệ.

Lượng tiền đầu tư trong nước của các quốc gia phụ thuộc vào lãi suất.

Doanh thu phụ thuộc vào chính sách quảng cáo và tiếp thị của các công ty.

o …


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 21

Tóm lược cuối bài

Khái niệm Kinh tế lượng: hiểu được bản chất môn học, phân biệt môn học với các bộ phận cấu thành môn học.

Phương pháp luận giới thiệu các bước cụ thể để thực hiện nghiên cứu 1 vấn đề kinh tế xã hội bằng công cụ Kinh tế lượng.

Số liệu dùng cho phân tích: các loại số liệu và đặc điểm của chúng.

Nhắc lại các kiến thức Xác suất và Thống kê Toán: ôn tập lại các kiến thức về biến ngẫu nhiên và bài toán ước lượng, bài toán kiểm định tham số.


22 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Câu hỏi ôn tập

1. "Kinh tế lượng là khoa học chuẩn tắc hay khoa học thực chứng". Nhận định Đúng hay Sai. Giải thích.

2. "Kinh tế lượng dựa trên nền của các khoa học nào". Nhận định Đúng hay Sai. Giải thích.

3. "Kinh tế lượng có phải là Toán học thuần túy". Nhận định Đúng hay Sai. Giải thích.

4. Kinh tế lượng nghiên cứu các mối quan hệ hay nghiên cứu từng đối tượng riêng biệt?

5. Các bước thực hiện nghiên cứu Kinh tế lượng như thế nào?

6. Lý thuyết kinh tế có vai trò quan trọng thế nào?

7. Mô hình toán kinh tế cso dạng thế nào?

8. Mô hình kinh tế lượng khác gì mô hình toán kinh tế đơn thuần?

9. Các loại số liệu khác nhau như thế nào?

10. Phân tích kết quả là phân tích định lượng hay định tính hay kết hợp?


TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207 23

Câu hỏi trắc nghiệm

1. Số liệu GDP của các tỉnh thành Việt Nam năm 2014 là loại số liệu nào?

A. Chuỗi thời gian B. Số liệu chéo C. Số liệu mảng D. Số liệu hỗn hợp Đáp án: B

2. Trong các phương trình sau, đâu là mô hình kinh tế lượng?

A. [Tiết kiệm] = [Thu nhập] – [Chi tiêu] B. [Lượng cầu] = a – b*[Giá] C. [Lượng cung] = c + d*[Giá] + u D. [Tổng chi phí] = [Chi phí cố định] + [Chi phí biến đổi]


24 TXTOKT04_Bai1_v1.0015108207

Câu hỏi thường gặp Câu 1. Phải chăng kinh tế lượng sử dụng cho phân tích định lượng?

Documents

BÀI 1 HƯỚNG DẪN HỌCeldata2.neu.topica.vn/TXTOKT04/Giao trinh/02_NEU_TXT… · · 2016-05-30Nắm được các bước phân tích 1 vấn đề kinh ... Phạm vi khảo