Bài giảng Kinh tế và quản lý công nghiệp - Chương 2, Phần 2: Giá cả và các tác động thay đổi giá thị trường - Nguyễn Thị Bích Nguyệt

Economics & Industrial Management KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ CÔNG NGHIỆP Nguyễn Thị Bích Nguyệt Bộ môn Kinh tế học C9-208B Viện Kinh tế và Quản lý 10/19/2021 1 EM 2120 Economics & Industrial Management CHƯƠNG 2 GIÁ CẢ VÀ CÁC TÁC ĐỘNG THAY ĐỔI GIÁ THỊ TRƯỜNG NỘI DUNG CHƯƠNG 2 2.1 THỊ TRƯỜNG, CẦU VÀ CUNG 2.2 PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG GIÁ THỊ TRƯỜNG 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU 10/19/2021 3Economics & Industrial Management 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Ước lượng đơn giản Ước lượng cầu bằng phương pháp Marketing Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng 10/19/2021 Economics & Industial Management 4 2.3.1. Uớc lượng đơn giản 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 5Economics & Industial Management Bản chất của phương pháp: Ước lượng đơn giản bằng co giãn đoạn - Cơ sở của phương pháp: Quan sát lượng bán trước và sau khi có sự thay đổi giá - Giả định hai kết hợp (P,Q) nằm trên cùng một đường cầu Q P1 Q1 A P2 Q2 B D D1 S1 D2 S2 2.3.1. Uớc lượng đơn giản 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 6Economics & Industial Management Ước lượng co giãn đoạn - Là co giãn tại một đoạn hữu hạn nào đó của đường cầu - Yêu cầu: Tính theo nguyên tắc điềm giữa (điểm trung bình) Q = (Q1+Q2)/2; P= (P1+P2)/2 - Thực chất: Là co giãn giữa 2 mức giá khác nhau E xp AB Q Q P P P P Q Q = − − + + 2 1 2 1 1 2 1 2 - Công thức tính: 2.3.1. Uớc lượng đơn giản 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 7Economics & Industial Management Ước lượng co giãn đoạn Ví dụ: P1 = 4; Q1 = 10 P2 = 2; Q2 = 30 Kết luận: Khi giá tăng 1% thì số lượng cầu giảm 1,5% - Nếu quyết định tăng P lên 3% thì lượng D giảm xuống bao nhiêu % ? E = % ΔQ/ % ΔP → % ΔQ = E. % ΔP = -1,5 x 3% = - 4,5 % - Nếu quyết định tăng Q lên 9% thì doanh nghiệp nên giảm bao nhiêu % P ? %ΔP = %ΔQ/E = 9%/(-1,5) = -6% → E = -1,5 2.3.1. Uớc lượng đơn giản 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 8Economics & Industial Management Ưu nhược điểm của phương pháp - Ưu điểm: Đơn giản có thể thực hiện được thông qua sự thay đổi P - Nhược điểm: Kết quả có thể chệch vì có sự lưu kho đầu cơ hoặc rút bớt khi có sự thay đổi P; Không có gì đảm bảo kết hợp P, Q tại điểm A và B nằm trên cùng một đường cầu D Q P1 Q1 A P2 Q2 B D D1 S1 D2 S2 2.3.1. Uớc lượng đơn giản Bài tập: Trên thị trường thịt lợn ở Hà Nội: - Hiện giá bán là 100 nghìn đồng/kg. Lượng cầu hộ gia đình mua là 22 tấn - Co giãn của cầu thịt lợn với giá là -0,57 → Bệnh dịch làm cho giá thị trường tăng lên 140 nghìn đồng/kg. Ước lượng số lượng cầu thịt lợn? Q P D E ? 22 140 100 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 9Economics & Industial Management 2.3.2. Ước lượng cầu bằng phương pháp Marketing - Điều tra người tiêu dùng và quan sát người tiêu dùng (consumer survey and observation) *Ưu điểm *Nhược điểm - Phân tích người tiêu dùng (consumer clinics) *Ưu điểm *Nhược điểm - Thử nghiệm thị trường (market experiment) *Ưu điểm *Nhược điểm 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 10Economics & Industial Management 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 11Economics & Industial Management - Cơ sở của phương pháp: Sử dụng các kỹ thuật hồi quy đa biến để ước lượng các hệ số trong phương trình D tổng quát, đây là phương pháp cơ bản để ước lượng hàm cầu đối với một hàng hóa - Cơ sở các dữ liệu: Với số quan sát đủ lớn - Thuật toán: Xây dựng mô hình hồi qui Bước 1: Đặt mục tiêu nghiên cứu Bước 2: Thu thập số liệu Bước 3: Lập công thức hồi qui ( Dạng tuyến tính, dạng mũ) Bước 4: Sử dụng ứng dụng tính toán phù hợp để có được kết quả hồi qui (Excel, Eview/SPSS) ! Viết ra công thức ước lượng 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 12Economics & Industial Management 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Qui trình thực hiện Bước 5: Phân tích đánh giá (chất lượng) công thức ước lượng: - Phân tích/ đánh giá cho từng biến giải thích đưa vào mô hình • Khẳng định với một mức tin cậy xác định (thường là 95%) về mối quan hệ giữa biến giải thích và biến được giải thích (Q) • Kiểm định t (T Test) - Phân tích/ đánh giá năng lực giải thích của toàn bộ công thức ước lương • Hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh • Kiểm định F (F Test) - Lựa chọn công thức ước lượng phù hợp để sử dụng 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 13 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Qui trình thực hiện Bước 6: Sử dụng kết quả ước lượng cầu để ra quyết định quản lý - Xác định mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng biến số (biến giải thích) trong công thức ước lượng đến lượng cầu Q (biến được giải thích) - Tính toán các hệ số co giãn của cầu đối với các biến giải thích - Đề xuất các quyết định kinh doanh 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 14Economics & Industial Management 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Qui trình thực hiện 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng !!! Thu thập dữ liệu - Phân tích thống kê chỉ có chất lượng khi mẫu thông tin thu thập được là chính xác và phù hợp. - Các nguồn dữ liệu phục vụ phân tích kinh doanh: ✓Mua từ các doanh nghiệp cung cấp dữ liệu chuyên nghiệp (Q&Me, Nielsen, W&S, OCD, TITA, vietdata) ✓ Thực hiện điều tra người mua/người tiêu dùng ✓ Nghiên cứu nhóm tập trung (focus groups) ✓ Công nghệ: nguồn dữ liệu từ điểm bán hàng (point-of- sale data) 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 15Economics & Industial Management Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng !!! Thu thập dữ liệu Phương pháp phổ biến được nhà kinh tế dùng để ước lượng số lượng cầu với dữ liệu sẵn có. Dữ liệu dùng để phân tích hồi qui: ✓Dữ liệu chéo: dữ liệu về một hay nhiều biến được thu thập tại cùng một thời điểm ✓Dữ liệu thời gian: tập hợp các quan sát của một biến tại các thời gian khác nhau ✓Dữ liệu bảng: kết hợp các tính chất của cả dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 16Economics & Industial Management 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Ví dụ dữ liệu chéo (Cross-sectional data) 10/19/2021 1 7 Economics & Industial Management 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Ví dụ dữ liệu thời gian (Time series data) 10/19/2021 1 8 Economics & Industial Management 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Ví dụ dữ liệu bảng (Panel data) 10/19/2021 1 9 Economics & Industial Management Phân tích hồi quy là tìm quan hệ phụ thuộc của một biến, được gọi là biến phụ thuộc vào một hoặc nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằm mục đích ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 20Economics & Industial Management 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Phân tích hồi quy Dạng hàm cầu tuyến tính: Q = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 Q: biến phụ thuộc (lượng cầu) a: hằng số (biến chặn) Xn: các biến độc lập (biến giải thích) bn: các hệ số hồi qui (xác định mức độ ảnh hưởng của biến độc lập) 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 21Economics & Industial Management 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Phân tích hồi quy Hàm cầu dạng phi tuyến: - Dạng hàm mũ đơn biến: Q = aPb Chuyển đổi về dạng tuyến tính bằng phương logarit hóa: 𝒍𝒐𝒈 𝑸 = 𝒍𝒐𝒈(𝒂) + 𝒃 𝒍𝒐𝒈(𝑷) (Q’ = a’ +bP’) - Dạng hàm mũ đa biến: Q = aPbYc = 𝐥𝐨𝐠(𝒂) + 𝒃𝐥𝐨𝐠(𝑷) + 𝐜 𝐥𝐨𝐠(𝒀)𝐥𝐨𝐠 𝑸 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 22Economics & Industial Management 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Phân tích hồi quy 10/19/2021 23Economics & Industrial Management Giả thiết 1: Biến độc lập Xi là phi ngẫu nhiên, các giá trị của chúng phải được xác định trước. Giả thiết 2: Kỳ vọng có điều kiện của sai số ngẫu nhiên bằng 0 : E (Ui / Xi) = 0 ∀ i Giả thiết 3: (Phương sai thuần nhất ) Các sai số ngẫu nhiên có phương sai bằng nhau : Var (Ui / Xi) = 𝜎2 ∀ i 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Giả thiết của mô hình hồi quy 10/19/2021 24Economics & Industrial Management Giả thiết 4: Không có hiện tượng tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên: Cov (Ui , Uj ) = 0 ∀ i ≠j Giả thiết 5: Không có hiện tượng tương quan giữa biến độc lập Xi và sai số ngẫu nhiên: Ui : Cov (Xi , Ui ) = 0 ∀ i Giả thiết 6: Ui có phân phối N (0, 𝜎2) 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Giả thiết của mô hình hồi quy 10/19/2021 25Economics & Industrial Management 𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1𝑖 + 𝛽2𝑋2𝑖 + + 𝛽𝑛𝑋𝑛𝑖 + 𝑈𝑖 Từ mẫu quan sát (số liệu), ước lượng các tham số (hệ số): መ𝛽𝑖 Sử dụng các phần mềm tính toán để thực hiện phân tích hồi qui: Excel Eviews Spss ... 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Công thức hồi qui tổng quát: 10/19/2021 26Economics & Industrial Management ✓ Dấu của các hệ số hồi qui ước lượng được phù hợp với lý thuyết hay tiên nghiệm không. ✓ Các hệ số hồi qui ước lượng được có ý nghĩa về mặt thống kê hay không. ✓Mức độ phù hợp của mô hình (R2 và ഥ𝑹𝟐 hiệu chỉnh). ✓ Kiểm tra xem mô hình có thỏa mãn các giả thiết của mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển hay không. 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 2.3.3. Ước lượng cầu bằng mô hình kinh tế lượng Đánh giá kết quả phân tích hồi quy TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU 10/19/2021 27Economics & Industrial Management Quản lý chuỗi cửa hàng bánh mỳ Springs đưa ra tập số liệu thống kê, yêu cầu nhân viên phân tích và đưa ra các kết luận về đặc điểm bán hàng hiện tại để làm cơ sở đưa ra các quyết định mới: - Mở thêm điểm bán - Thay đổi chính sách giá nhằm tăng doanh thu - Bán thêm loại đồ uống nào cùng với bánh mỳ 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 28Economics & Industrial Management Tiêu thụ bánh của công ty Springs ở các trường học ✓Qua số liệu thống kê về kết quả tiêu thụ của 30 cửa hàng đặt tại các trường học khác nhau ✓Ước lượng hàm cầu về bánh ✓Cung cấp thông tin phục vụ ra quyết định kinh doanh cho quản lý 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU Thiết lập dạng hàm hồi quy mẫu 10/19/2021 29Economics & Industrial Management Hai dạng hàm cầu phổ biến: 1. 𝑄 = መ𝛽0 + መ𝛽1𝑃 + መ𝛽2𝐻𝑃 + መ𝛽3𝑃𝑅 2. 𝑄 = መ𝛽0𝑃 ෡𝛽1𝐻𝑃 ෡𝛽2𝑃𝑅 ෡𝛽3 → hệ số co giãn của cầu không đổi Q: lượng cầu hoặc doanh số → biến được giải thích/ phụ thuộc P: giá bánh → biến giải thích/ độc lập HP: học phí (thu nhập của sinh viên) → biến giải thích/ độc lập PR: giá đồ uống (hàng hóa liên quan)→ biến giải thích/ độc lập 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Kết quả hồi quy – dạng hàm 1 10/19/2021 30Economics & Industrial Management Q = 25,809 – 0,080P + 0,082HP - 0,076PR Regression Statistics Multiple R 0.83436857 R Square 0.69617091 Adjusted R Square 0.661113708 Standard Error 1.658590278 Observations 30 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 3 163.8845822 54.62819407 19.85814204 6.66508E-07 Residual 26 71.52396447 2.75092171 Total 29 235.4085467 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 25.80854277 2.389363507 10.80143004 4.1578E-11 20.89713574 30.7199498 20.89713574 30.7199498 P -0.080320608 0.013061671 -6.149336451 1.6769E-06 -0.107169256 -0.053471959 -0.107169256 -0.053471959 HP 0.082327462 0.052246234 1.575758776 0.127172481 -0.025066211 0.189721135 -0.025066211 0.189721135 PR -0.076474717 0.019147297 -3.994021633 0.00047485 -0.115832549 -0.037116885 -0.115832549 -0.037116885 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 31Economics & Industrial Management 1. Dấu của các hệ số hồi qui ước lượng được phù hợp với lý thuyết hay tiên nghiệm không? መ𝛽1 = -0.080320608 : P nghịch biến với Q→ phù hợp lý thuyết cầu መ𝛽2 = 0.082327462 : HP đồng biến với Q→ phù hợp lý thuyết cầu መ𝛽3 = -0.076474717 : PR nghịch biến với Q→ phù hợp lý thuyết cầu Ứng dụng: so sánh độ lớn hệ số để đánh giá mức độ ảnh hưởng tới cầu Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 32 2. Các hệ số hồi qui ước lượng được có ý nghĩa về mặt thống kê hay không? - Kiểm định ý nghĩa thống kê của từng hệ số ước lượng: Giả thuyết chính H0: መ𝛽𝑖 = 0 Giả thuyết đối H1: መ𝛽𝑖 ≠ 0 - Kiểm định Student (t test) • Dùng giá trị tới hạn (t value) • Dùng mức ý nghĩa thống kê (p value) p = mức ý nghĩa thống kê chấp nhận giả thuyết H0 1 – p = mức độ tin cậy để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Cụ thể: p value của መ𝛽1 là 0.0000016769 → với mức ý nghĩa thống kê 0,00016% hoặc mức tin cậy là 99,99984% thì hệ số 𝛽1 khác không, tức là → Giá bánh mì (P) có ảnh hưởng đến lượng cầu bánh mỳ (Q). Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 33Economics & Industrial Management 3. Kiểm tra ý nghĩa thống kê của toàn bộ công thức hồi qui: Các biến giải thích đưa vào mô hình có ảnh hưởng đến biến được giải thích không? Kiểm định F (F test) -Dùng giá trị tới hạn (F value) -Dùng mức ý nghĩa thống kê F(significance F) Giá trị significance F : mức ý nghĩa thống kê chấp nhận giả thuyết H0 1 – significance F = mức độ tin cậy để bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Cụ thể: signicance F = 6.66508E-07 → Với mức ý nghĩa thống kê là 0,000000666% hoặc mức tin cậy là 99.999999334% thì các biến giải thích (3 biến P, HP, PR) có trong công thức ước lượng ảnh hưởng đến biến được giải thích (lượng cầu Q) 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1 10/19/2021 34Economics & Industrial Management 4. Mức độ phù hợp của mô hình? Hệ số xác định (R2 ) và hệ số điều chỉnh (Adjusted ഥ𝑹𝟐): Hệ số xác định đo lường tỷ lệ biến động của Y được “giải thích” bởi hàm hồi qui bội. -Miền xác định của R2 : 0 ≤ R2 ≤ 1 R2→ 1 : hàm hồi qui càng phù hợp. R2→ 0 : hàm hồi qui càng ít phù hợp Cụ thể: Adjusted ഥ𝑹𝟐 = 0.661113708 Các biến độc lập (P, HP và PR) đưa vào mô hình giải thích 66,11% sự biến động của biến phụ thuộc Q. 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1 10/19/2021 35Economics & Industrial Management 5. Kiểm tra xem mô hình có thỏa mãn các giả thiết của mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển hay không? - Các vấn đề của hồi qui tuyến tính 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 1 10/19/2021 36Economics & Industrial Management Ln(Q) = 11,882 – 1,028Ln(P) + 0,090Ln(HP) – 1,085Ln(PR) → Q = 144655,02.P-1.028 HP0.09 PR-1.085 Regression Statistics Multiple R 0.78222146 R Square 0.61187041 Adjusted R Square 0.56708623 Standard Error 0.23420722 Observations 30 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 3 2.248312141 0.749437 13.662645 1.5178E-05 Residual 26 1.426178563 0.054853 Total 29 3.674490704 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 11.8821761 1.564405634 7.595329 4.616E-08 8.66649431 15.097858 8.666494305 15.09785797 ln(P) -1.0283679 0.211252327 -4.86796 4.762E-05 -1.4626033 -0.5941326 -1.46260332 -0.59413256 ln(HP) 0.08995173 0.099761575 0.901667 0.3755109 -0.1151111 0.2950146 -0.11511112 0.295014589 ln(PR) -1.0853091 0.291183166 -3.727238 0.0009483 -1.6838447 -0.4867735 -1.68384465 -0.48677351 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Kết quả phân tích hồi quy – dạng hàm 2 10/19/2021 37Economics & Industrial Management Thủ tục đánh giá kết quả phân tích hồi qui tương tự 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Phân tích đánh giá kết quả quả hồi quy – dạng hàm 2 10/19/2021 38Economics & Industrial Management Dạng 1 Dạng 2 Năng lực giải thích của toàn bộ công thức R2 và adjusted ഥ𝑹𝟐 66,1% 56,7% Ý nghĩa thống kê của từng hệ số biến giải thích P 1.6769E-06 4.762E-05 HP 0.127172481 0.3755109 PR 0.00047485 0.0009483 Mức độ phù hợp theo kinh nghiệm, tiên nghiệm 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG So sánh lựa chọn dạng hàm 10/19/2021 39Economics & Industrial Management - Vấn đề xác định (Identification) - Đa cộng tuyến (multi-collinearity) - Tự tương quan (autocorrelation) 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Các vấn đề gặp phải của hồi quy 10/19/2021 40Economics & Industrial Management Vấn đề 1: Xác định • Ước lượng số lượng cầu có thể bị chệch do số liệu thu thập phản ánh sự dịch chuyển đồng thời cả đường cầu và đường cung. • Giải pháp: sử dụng các kỹ thuật hiệu chỉnh tiên tiến như kỹ thuật bình phương bé nhất hai giai đoạn và bình phương bé nhất gián tiếp để khắc phục 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Các vấn đề gặp phải của hồi quy 10/19/2021 41Economics & Industrial Management Vấn đề 2: Đa cộng tuyến Hai hoặc nhiều biến độc lập có quan hệ chặt với nhau và được thể hiện dưới dạng hàm số ➢rất khó để tách biệt ảnh hưởng của từng biến giải thích đến biến phụ thuộc •Kiểm tra bằng phương pháp: -Ma trận tương quan -Thực hiện hồi qui phụ -Kiểm định nhân tử phóng đại phương sai (VIF) 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Các vấn đề gặp phải của hồi quy 10/19/2021 42Economics & Industrial Management Vấn đề 2: Đa cộng tuyến Hai hoặc nhiều biến độc lập có quan hệ chặt với nhau và được thể hiện dưới dạng hàm số •Kiểm tra bằng phương pháp: •Giải pháp: - cách sửa chữa tốt nhất là loại bỏ bớt biến độc lập có có quan hệ chặt với nhau ra khỏi công thức hồi qui. - Lấy sai phân cấp 1 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Các vấn đề gặp phải của hồi quy 10/19/2021 43Economics & Industrial Management Vấn đề 3: Tự tương quan Còn được gọi là tương quan tuần tự, xảy ra khi biến phụ thuộc liên hệ với biến độc lập theo một định dạng nhất định (thành phần nhiễu của các quan sát có liên hệ với nhau) - những nguyên nhân dẫn đến tự tương quan có thể là do bỏ sót biến, hoặc tương quan là phi tuyến - Dùng kiểm định Durbin Watson để phát hiện tự tương quan - Giải pháp: để khắc phục tự tương quan có thể chuyển dạng dữ liệu theo thứ tự khác hoặc thêm vào dữ liệu sớm hoặc muộn 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Các vấn đề gặp phải của hồi quy Sử dụng biến giả trong phân tích hồi quy 10/19/2021 44Economics & Industrial Management • Khi biến nghiên cứu là dữ liệu định tính, chỉ có hai biểu hiện như: giới tính, khu vực thành thị hay nông thôn, trường công lập hay dân lập • Biến giả chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1 • Lượng hóa những biến đó trong phân tích hồi qui được gọi là kỹ thuật biến giả • Biến giả được sử dụng trong mô hình hồi qui giống như biến số lượng thông thường 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU 10/19/2021 45Economics & Industrial Management • Phân tích ảnh hưởng của vị trí trường đến lượng bánh bán được 𝑄 = መ𝛽0 + መ𝛽1𝑃 + መ𝛽2𝐻𝑃 + መ𝛽3𝑃𝑅 + መ𝛽4𝑉𝑇 + 𝑈 • Trường học ở đô thị: VT = 1 • Trường học ở nông thôn: VT = 0 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU 10/19/2021 46Economics & Industrial Management Hàm cầu trường đô thị: Q = 27,234 – 0,088P + 0,088HP - 0,080PR – 0,528VT Hàm cầu trường ở nông thôn: Q = 27,234 – 0,088P + 0,088HP - 0,080PR Multiple R 0.83680717 R Square 0.700246239 Adjusted R Square 0.652285637 Standard Error 1.680054728 Observations 30 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 4 164.8439494 41.21098736 14.60044731 2.80996E-06 Residual 25 70.56459723 2.822583889 Total 29 235.4085467 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 27.23350434 3.439741621 7.917311047 2.83829E-08 20.14922386 34.31778482 P -0.08797161 0.018635386 -4.720675621 7.68505E-05 -0.126351906 -0.049591315 HP 0.088475981 0.053962975 1.639568257 0.113619704 -0.022662847 0.199614809 PR -0.080080624 0.020357425 -3.933730621 0.000587257 -0.122007525 -0.038153724 VT -0.528224649 0.906044757 -0.583000614 0.56511529 -2.394258757 1.337809458 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG 10/19/2021 47Economics & Industrial Management • Tính toán các hệ số co giãn • Đưa ra các quyết định kinh doanh 2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG Ứng dụng kết quả của phân tích hồi quy 10/19/2021 Economics & Industrial Management 48 THANK YOU ☺