
Motivations
Dear M,
Econometrics là môn học quan trọng (ít nhất là cho những ai định
hướng theo đuổi bậc học sau đại học). Đối với hầu hết sinh viên, kể cả
theo học ngành kinh tế, thì đây vẫn được coi là môn học khó. Textbook về
môn học này thì nhiều. Ở Việt Nam có thể dễ dàng tìm được những
textbooks nổi tiếng (chỉ nêu tên một số sách) của Gurajati,
Woodbridge,
Green,
và Hill.
Trong số các textbooks này thì cuốn của Green dành cho bậc sau đại
học nên nặng về phần toán. Sách của Gurajati và Woodbridge dành cho bậc
đại học (Undergraduate) nhưng rất dày (đều trên 900 trang) và còn cả
những mảng chuyên sâu về Panel Data và Time Series - những phần thường
không được lựa chọn để giảng dạy môn học này cho bậc đại học khối ngành
kinh tế ở hầu hết các đại học Việt Nam. Do vậy cuốn sách của Hill (chỉ
380 trang) tỏ ra là phù hợp hơn cả: không quá dài, trực quan dễ hình
dung, và còn giải thích chi tiết cái gốc Thống Kê của môn học này.
Post này được viết để bạn có thể sử dụng textbook này một cách nhanh
chóng.
Graph Section
Trước hết bạn nên load toàn bộ data của textbook này tại đây.
Graph là một phần quan trọng của môn học này. Chúng ta có thể tái lập
lại Figure 3.6 được trình bày tại trang 51 của giáo trình này với ngôn
ngữ R như sau:
# Clear R our environment:
rm(list = ls())
# Load data (from http://www.econometrics.com/comdata/hill/data.html):
read.table("http://www.econometrics.com/comdata/hill/TAB3-1.shd", header = TRUE) -> exp_income_data
# Load some R packages:
library(dplyr) # For data processing.
library(ggplot2) # For data visualization.
# Replicate figure 3.6 (page 51):
exp_income_data %>%
ggplot(aes(x = x, y = y)) +
geom_point() +
labs(x = "Income", y = "Expenditure",
title = "Figure 3.6: Expenditure-Income Relationship",
subtitle = "Note: Replicate graph created by Hill et all. (2001)",
caption = "Source: http://principlesofeconometrics.com/ue2/ue2.htm")

Econometric Model
Giả sử chúng ta đề xuất mô hình kinh tế lượng dưới đây nhằm đánh giá
mối quan hệ giữa thu nhập và chi tiêu:
\[Expenditure_i = \beta_0 + \beta_1
Income_{i} + u_i \ , \ i=1,\dots,n.\] Dưới đây là R codes ước
lượng các hệ số hồi quy của mô hình trên:
# Estimate coefficients:
lm(data = exp_income_data, y ~ x) -> ols_model
# Present results:
library(stargazer)
stargazer(ols_model,
title = "Table 3.6: Regression Results",
type = "text",
align = TRUE)
##
## Table 3.6: Regression Results
## ===============================================
## Dependent variable:
## ---------------------------
## y
## -----------------------------------------------
## x 0.128***
## (0.031)
##
## Constant 40.768*
## (22.139)
##
## -----------------------------------------------
## Observations 40
## R2 0.317
## Adjusted R2 0.299
## Residual Std. Error 37.805 (df = 38)
## F Statistic 17.647*** (df = 1; 38)
## ===============================================
## Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
Đây chính là kết quả được trình bày trong textbook bằng phần mềm SAS
tại trang 57.
Đương nhiên chúng ta có thể bổ sung thêm cả Regression Line màu đỏ
với khoảng tin cậy 95% như sau:
# Add regression line:
exp_income_data %>%
ggplot(aes(x = x, y = y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", color = "red") +
labs(x = "Income", y = "Expenditure",
title = "Figure 3.6: Expenditure-Income Relationship",
subtitle = "Note: Replicate graph created by Hill et all. (2001)",
caption = "Source: http://principlesofeconometrics.com/ue2/ue2.htm")

Basic Econometrics
Đây cũng là một textbook nhập môn rất hay (và rất dày) của Gujarati.
Sách này có thể download tại
đây. Data của textbook có thể download tại
đây. Theo truyền thống tì textbook này sử dụng phần mềm Eviews (với
các file dữ liệu có đuôi là .wf1). Dưới đây là một bộ số liệu được trình
bày ở trang 24.
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