Môn học Kinh tế lượng và phân tích dữ liệu | Khoa toán kinh tế - MFE

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

KHOA TOÁN KINH TẾ

no-image

Môn học Kinh tế lượng và phân tích dữ liệu


Phần I. GIỚI THIỆU MÔN HỌC

1. Mô tả môn học
Tên môn học: KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Số đơn vị học trình: 3
Bộ môn phụ trách: Toán kinh tế

Chương trình này dùng cho các học viên đã học môn Kinh tế lượng chương trình cơ bản ở bậc đại học. Môn học giúp cho các học viên có kiến thức để giải quyết các mô hình động, các mô hình gồm nhiều biến số có mối liên hệ động thời với nhau, các mô hình với biến phụ thuộc là nhị phân. Đặc biệt học viên còn biết phân tích và mô hình hoá các chuỗi thời gian.

Học viên còn biết sử dụng phần mềm thống kê để ước lượng mô hình và biết cách phân tích kết quả, thực hiện các mô phỏng, cũng như  biết cách đề xuất chính sách.

2. Mục tiêu của môn học

  • Phân tích và ước lượng các mô hình động, các mô hình có ảnh hưởng của các yếu tố trễ hữu hạn và vô hạn trong kinh tế.
  • Phân tích và ước lượng các mô hình gồm nhiều phương trình bằng các phương ILS, 2SLS, 3SLS.
  • Phân tích và ước lượng các mô hình biến phụ thuộc là rời rạc, các mô hình: LPM, LOGIT, PROBIT.
  • Phân tích các thành phần của chuỗi thời gian, xây dựng được mô hình ARIMA, mô hình VAR, mô hình ARCH.
  • Sử dụng thành thạo một phần mềm kinh tế lượng chuyên dụng để giải quyết các vấn đề nói trên.

3. Trang thiết bị

  • Các bộ số liệu thực tế dùng vào giảng dạy, ngoài ra các bộ số liệu lớn VLSS92, VLSS98, HDS98.
  • Một trong các phần mềm: EVIEWS, MFIT3, STATA, SPSS

4. Kế hoạch giảng dạy học tập

  • Giáo viên giảng những nội dung chủ yếu, giới thiệu tài liệu sử dụng trong giờ học, đọc tại nhà.
  • Học viên đọc tài liệu, chuẩn bị các nội dung trao đổi trước.
  • Giáo viên có kế hoạch giải đáp thắc mắc, trao đổi chuyên môn, giới thiệu các trang web, các bài báo liên quan đến các chủ đề trong môn học.
  • Khuyến khích học viên trình bày các ý tưởng, các nghiên cứu trong và ngoài nước, cũng như các đề  xuất của học viên về mô hình liên quan đến lĩnh vực  làm việc của học viên

5. Đánh giá:

  • Thi viết: trọng số 60 %; không được sử dụng bất kì tài liệu nào
  • Bài tập lớn /  kiểm tra: trọng số 40%; kiểm tra thực hành trên máy.

6. Yêu cầu với học viên: Đã học Toán cao cấp II, Kinh tế lượng cơ bản, Kinh tế vi mô, kinh tế vĩ mô; Biết sử dụng Exel và một phần mềm thống kê bất kỳ.

Phần II. NỘI DUNG MÔN HỌC

  • Chương I trình bày một trường hợp giản đơn của mô hình động. Với chương này học viên biết các mô hình hoá, ước lượng ảnh hưởng của các yếu tố trễ hừu hạn và vô hạn. Yếu tố trễ là một hiện tượng đặc trưng trong kinh tế.
  • Chương II: Mô hình nhiều phương trình. Mô hình nhiều phương trình luận giải các vấn đề: Vì sao phải xem xét đồng thời hệ phương trình, khi nào thì định dạng được phương trình, cuối cùng trình bày các phương pháp ước lượng hệ phương trình.
  • Chương III: Trình bày các mô hình với biến phụ thuộc là biến giả. Các mô hình hoá, ước lượng và phân tích mô hình trong đó biến phụ thuộc là biến định tính.  Các mô hình LPM, LOGIT và PROBIT sẽ được trình bày chi tiết.
  • Phần phân tích chuỗi thời gian gồm 3 chương IV, V . Chương IV, trình bày các phương pháp làm trơn chuỗi thời gian, phương pháp tách bỏ yếu tố thời vụ,  phần tích các thành phần của chuỗi thời gian, mô hình cộng và nhân, phương pháp phân tích các thành phần của chuỗi của HOLT – WINTER. Chương V trình bày chuỗi dừng và không dừng, các kiểm định. Thực chất hai chương này trình bày phương pháp mô hình hoá, ước lượng một chuỗi thời gian, một mô hình hồi quy với các chuỗi thời gian mà chúng cùng bị ảnh hưởng bởi một xu thế nào đó, các mô hình ARIMA, VAR.  Ngoài ra có trình bày thêm một số tiêu chuẩn để lựa chọn mô hình:  Tiêu chuẩn Akaike, Schwarz; Kiểm định nhân tử Lagrange.

Thực hành trên máy tính 15 tiết

  • Buổi thứ nhất: Các bài tập thực hành chương I
  • Buổi thứ 2: Các bài tập chương II
  • Buổi thứ ba: Các bài tập thực hành chương III
  • Buổi thứ  tư: Các bài tập thực hành chương IV
  • Buổi thứ  năm: Các bài tập thực hành chương V

Chương 1
MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY, MÔ HÌNH CÓ TRỄ PHÂN PHỐI VÀ KIỂM ĐỊNH QUAN HỆ NHÂN QUẢ

1.1.  Mô hình tự hồi quy
1I.2.  Mô hình có trễ phân phối
1.3.  Ước lượng của mô hình có trễ phân phối
1.3.  Phương pháp biến đổi mô hình có trễ phân phối thành mô hình tự hồi quy
1.4.  Ước lượng của mô hình tự hồi quy
1.5.  Kiểm định Durbin để phát hiện ra tự tương quan trong   các mô hình tự hồi quy
1.6.  Trễ đa thức Almon
1.7.  Kiểm định quan hệ nhân quả

Chương II:  Mô hình nhiều phương trình

2.1. Cơ chế liên hệ ngược
2.2. Định dạng

  • Không định dạng được
  • Định dạng đúng
  • Định dạng quá (vô định)

2.3. Quy tắc định dạng
2.4. Kiểm định tính tự tương quan giữa biến độc lập và yếu tố ngẫu nhiên.
2.5. Ước lượng hệ phương trình

  • Ước lượng hệ đệ quy
  • Phương pháp bình phương nhỏ nhất gián tiếp
  • Phương pháp bình phương nhỏ nhất hai bước, ba bước

Chương 3
HỒI QUY VỚI BIẾN PHỤ THUỘC LÀ BIẾN GIẢ

3.1. Mô hình xác suất tuyến tính (LMP)

  • Mô hình
  • Các giả thiết của OLS trong LPM
  • Ước lượng mô hình LPM

3.2. Mô hình LOGIT

  • Mô hình Logit – phương pháp Goldberger (1963)
  • Mô hình Logit – phương pháp Berkson (1953)

3.3. Mô  hình  PROBIT
3.4. So sánh mô hình  LPM, LOGIT và PROBIT

Chương IV
LÀM TRƠN VÀ NGOẠI SUY CHUỖI THỜI GIAN

4.1. Mô hình ngoại suy giản đơn

  • Mô hình xu thế tuyến tính
  • Mô hình dạng mũ
  • Mô hình xu thế tự hồi quy
  • Hàm bậc hai
  • Mô hình logistic

4.2. Kiểm định tính ngẫu nhiên – Runstest
4.3. Các thành phần của chuỗi thời gian
4.4. Trung bình trượt (Moving average)
4.5. Hiệu chỉnh yếu tố thời vụ
4.6. San mũ giản đơn
4.7. Mô hình dự báo san mũ HOLT – WINTERS

  • Dự báo chuỗi thời gian có yếu tố xu thế
  • Dự báo chuỗi thời gian có yếu tố xu thế và yếu tố thời vụ

Chương V
CHUỖI THỜI GIAN KHÔNG DỪNG

5.1. Quá trình ngẫu nhiên dừng và không dừng
5.2. Một số quá trình ngẫu nhiên giản đơn

  • Nhiễu trắng
  • Bước ngẫu nhiên ( random walk)
  • Qúa trình tự hồi quy (AR)
  • 5.3. Chuỗi không dừng và mô hình hồi quy cổ điển

5.4. Kiểm định tính dừng dựa trên lược đồ tương quan
5.5. Kiểm định nghiệm đơn vị
5.6. Hồi quy giả mạo, chuỗi dừng xu thế và dừng sai phân
5.7. Kiểm định hồi quy đồng liên kết.

  • Kiểm định Engle – Granger hoặc là kiểm định Engle – Granger bổ sung.
  • Kiểm định CRDW (Cointegrating Regression Durbin – Watson)

5.8. Mô hình hiệu chỉnh sai số ECM (error corection model)
5.9  Mô hình ARIMA và mô hình VAR

  • Mô hình AR, MA , và ARIMA mô hình hoá chuỗi thời gian trong kinh tế
  • Ước lượng mô hình
  • Tự hồi quy véc tơ (Vector Autoregression) .

Phần III. CÁC CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN

Nội dung: Cho tệp số liệu, các tình huống kinh tế, học viên ước lượng mô hình và trả lời các câu hỏi. Khuyến khích bằng điểm số cho các học viên tự đặt ra vấn đề kinh tế, thu thập số liệu và giải.

Các bài tập được lấy từ “ Bài tập  Kinh tế lượng với trợ giúp của phần mềm EVIEW” , NXB Khoa học và Kỹ thuật, 2007.

Phần IV. TÀI LIỆU THAM KHẢO

  1. Vũ Thiếu, Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Khắc Minh, 2006 ” Kinh tế lượng”, Tái bản lần tứ 3, Nhà xuất Khoa học và Kỹ thuật.
  2. Nguyễn Quang Dong, 2006: Kinh tế lượng nâng cao,  NXB Khoa học và Kỹ thuật.
  3. Nguyễn Quang Dong, 2006: Bài tập kinh tế lượng, NXB Khoa học và Kỹ thuật.
  4. Damodar N. Gujarati, 1995: Basic Econometrics, Third Edition, McGraw-Hill.
  5. William H. Greene,2007: Econometric Analysis, Prentice-Hail International, Inc., Sixth Edition.
  6. Stephen A. Delurgio, 1998: Forecasting Principles and Applications,  McGraw-Hill.