Bài giảng Kinh tế học quản lý - Chương 2: Ước lượng và dự đoán cầu

8/9/2017 1 KINH TẾ HỌC QUẢN LÝ (Managerial Economics) Bộ môn Kinh tế vi mô TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI 2 Chương 2: Ước lượng và dự đoán cầu  2.1. Ước lượng cầu  2.2. Dự đoán cầu  2.3. Case study (Nghiên cứu tình huống) 2.1. Ước lượng cầu  Xác định hàm cầu thực nghiệm  Ước lượng cầu của ngành cho hãng chấp nhận giá  Ước lượng cầu cho hãng định giá 3 2.1.1. Xác định hàm cầu thực nghiệm  Hàm cầu tổng quát Q = f (P, M, PR, T, Pe, N)  Bỏ qua biến T và Pe do khó khăn trong việc định lượng thị hiếu và việc xác định kỳ vọng về giá cả  Như vậy hàm cầu có dạng: Q = f(P, M, PR, N)  Chú ý về việc thu thập số liệu để ước lượng cầu 4  Xác định hàm cầu thực nghiệm tuyến tính  Hàm cầu có dạng Q = a + bP + cM + dPR + eN  Ta có b = Q/P c = Q/M d = Q/PR e = Q/N  Dấu dự tính của các hệ số 5 2.1.1. Xác định hàm cầu thực nghiệm  Độ co dãn của cầu theo giá (E)  Phản ánh phần trăm thay đổi trong lượng cầu của một mặt hàng khi giá của mặt hàng đó thay đổi 1%  Công thức tính:  Giá trị tuyệt đối của E càng lớn thì người mua càng phản ứng nhiều trước sự thay đổi của giá cả (theo luật cầu ) P Q E    % % 6 2.1.1. Xác định hàm cầu thực nghiệm DHTM_TMU 8/9/2017 2  Các giá trị độ co dãn của cầu theo giá:  │E│ > 1  │ %∆Q│> │%∆P│: cầu co dãn  │E│ < 1  │ %∆Q│< │%∆P│: cầu kém co dãn  │E│ = 1  │ %∆Q│= │%∆P│: cầu co dãn đơn vị 7 2.1.1. Xác định hàm cầu thực nghiệm Độ co dãn và tổng doanh thu  Khi cầu co dãn, việc tăng giá sẽ làm giảm doanh thu và giảm giá sẽ làm tăng doanh thu  Khi cầu kém co dãn, việc tăng giá sẽ làm tăng doanh thu và giảm giá sẽ làm giảm doanh thu  Khi cầu co dãn đơn vị, tổng doanh thu đạt giá trị lớn nhất 8 2.1.1. Xác định hàm cầu thực nghiệm Các yếu tố tác động đến độ co giãn của cầu theo giá  Sự sẵn có của hàng hóa thay thế  Phần trăm ngân sách người tiêu dùng chi tiêu cho hàng hóa đó  Giai đoạn điều chỉnh 9 2.1.1. Xác định hàm cầu thực nghiệm  Xác định hàm cầu thực nghiệm phi tuyến  Dạng thông dụng nhất là mũ  Để ước lựơng hàm cầu dạng này phải chuyển về loga tự nhiên lnQ = lna + b lnP + c lnM + d lnPR + e lnN  Với dạng hàm cầu này, độ co dãn là cố định 10 ed R cb NPMaPQ  ˆEˆ b M ˆ ˆE c XR ˆEˆ d 2.1.1. Xác định hàm cầu thực nghiệm  Xác định hàm cầu thực nghiệm tuyến tính Q = a + bP + cM + dPR + eN  Các giá trị độ co dãn của cầu được ước lượng là 11 PˆEˆ b Q  M Mˆ ˆE c Q  R XR PˆEˆ d Q  2.1.1. Xác định hàm cầu thực nghiệm Giá do thị trường quyết định và giá do nhà quản lý quyết định  Đối với hãng “chấp nhận giá”  Giá cả được xác định bằng sự tương tác đồng thời giữa giữa cung và cầu  Giá cả là biến nội sinh của hệ phương trình cung cầu  Đối với hãng định giá  Giá cả do người quản lý quyết định  Giá cả là biến ngoại sinh 12 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá DHTM_TMU 8/9/2017 3 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá  Dữ liệu quan sát được về giá và lượng được xác định một cách đồng thời tại điểm mà đường cung và đường cầu giao nhau.  Vấn đề ước lượng cầu của một ngành phát sinh do sự thay đổi trong các giá trị quan sát được của giá và lượng thị trường được xác định một cách đồng thời từ sự thay đổi trong cả cầu và cung. 13 Vấn đề đồng thời  Ví dụ về hàm cung và cầu của một loại hàng hóa Cầu: Q = a + bP + cM + εd Cung: Q = h + kP + lPI + εs  Do các giá trị quan sát được của giá và lượng (giá và lượng cân bằng) được xác định một cách đồng thời bởi cung và cầu nên PE = f(M, PI, εd, εs) và QE = g(M, PI, εd, εs) 14 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá Vấn đề đồng thời PE = f(M, PI, εd, εs) và QE = g(M, PI, εd, εs)  Như vậy:  Mỗi giá trị quan sát được của P và Q được xác định bởi tất cả các biến ngoại sinh và các sai số ngẫu nhiên trong cả phương trình cầu và phương trình cung  Các giá trị quan sát được của giá tương quan với các sai số ngẫu nhiên trong cả cầu và cung 15 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá Vấn đề đồng thời 16 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá  Phương pháp bình phương nhỏ nhất hai bước  Bước 1: Tạo một biến đại diện cho biến nội sinh, biến này tương quan với biến nội sinh nhưng không tương quan với SSNN  Bước 2: Thay thế biến nội sinh bằng biến đại diện và áp dụng phương pháp OLS để ước lượng các tham số của hàm hồi quy 17 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá Các bước ước lượng cầu của ngành  Bước 1: Xác định phương trình cung và cầu của ngành  Ví dụ có thể xác định phương trình cung và cầu như sau: Cầu: Q = a + bP + cM + dPR Cung: Q = h + kP + lPI 18 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá DHTM_TMU 8/9/2017 4  Bước 2: Kiểm tra về định dạng cầu của ngành  Hàm cầu được định dạng khi hàm cung có ít nhất một biến ngoại sinh không nằm trong phương trình hàm cầu 19 Các bước ước lượng cầu của ngành 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá  Bước 3: Thu thập dữ liệu của các biến trong cung và cầu  Bước 4: Ước lượng cầu của ngành bằng phương pháp 2SLS  Phải xác định rõ biến nội sinh và biến ngoại sinh 20 Các bước ước lượng cầu của ngành 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá  Bước 1: Xác định hàm cầu của hãng Q = a + bP + cM + dPAl + ePBMac Trong đó:  Q = doanh số bán pizza tại Checkers Pizza  P = giá một chiếc bánh pizza tại Checkers Pizza  M = thu nhập trung bình trong năm của hộ gia đình ở Westbury  PAl = giá một chiếc bánh pizza tại Al’s Pizza Oven  PBMac = giá một chiếc Big Mac tại McDonald’s 21 Ước lượng cầu cho hãng Pizza 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá  Bước 2: Thu thập dữ liệu về các biến có trong hàm cầu của hãng  Bước 3: Ước lượng cầu của hãng định giá bằng phương pháp OLS 22 Ước lượng cầu cho hãng Pizza 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá Ước lượng cầu cho hãng Pizza 23 2.1.2. Ước lượng cầu của ngành đối với hãng chấp nhận giá 2.1.3. Ước lượng cầu đối với hãng định giá Đối với hãng định giá, vấn đề đồng thời không tồn tại và đường cầu của hãng có thể được ước lượng bằng phương pháp OLS 24 DHTM_TMU 8/9/2017 5  Bước 1: Xác định hàm cầu của hãng định giá  Bước 2: Thu thập dữ liệu về các biến có trong hàm cầu của hãng  Bước 3: Ước lượng cầu của hãng định giá bằng phương pháp OLS 25 2.1.3. Ước lượng cầu đối với hãng định giá 2.2. Dự đoán cầu  Dự đoán theo chuỗi thời gian  Dự đoán theo mùa vụ - chu kỳ  Sử dụng mô hình kinh tế lượng 26 2.2.1. Dự đoán theo chuỗi thời gian  Một chuỗi thời gian đơn giản là một chuỗi các quan sát của một biến được sắp xếp theo trật tự thời gian  Mô hình chuỗi thời gian sử dụng chuỗi thời gian trong quá khứ của biến quan trọng để dự đoán các giá trị trong tương lai 27 2.2.1. Dự đoán theo chuỗi thời gian  Dự đoán bằng xu hướng tuyến tính:  Là phương pháp dự đoán chuỗi thời gian đơn giản nhất  Cho rằng biến cần dự đoán tăng hay giảm một cách tuyến tính theo thời gian 28 .tQ a b t  2.2.1. Dự đoán theo chuỗi thời gian  Sử dụng phân tích hồi quy để ước lượng các giá trị của a và b  Nếu b > 0 biến cần dự đoán tăng theo thời gian  Nếu b < 0 biến cần dự đoán giảm theo thời gian  Nếu b = 0 biến cần dự đoán không đổi theo thời gian  Ý nghĩa thống kê của xu hướng cũng được xác định bằng cách thực hiện kiểm định t hoặc xem xét p-value. 29 t ˆ ˆˆQ a bt  Dự đoán bằng xu hướng tuyến tính 30 2.2.1. Dự đoán theo chuỗi thời gian DHTM_TMU 8/9/2017 6  Dự đoán doanh số bán cho hãng Terminator Pest Control 31 2.2.1. Dự đoán theo chuỗi thời gian 2.2.2. Dự đoán theo mùa vụ - chu kỳ  Dữ liệu theo chuỗi thời gian: thể hiện sự biến động đều đặn có tính mùa vụ hoặc có tính chu kỳ qua thời gian  Ước lượng theo xu hướng tuyến tính thông thường sẽ dẫn đến sự sai lệch trong dự báo  Sử dụng biến giả để tính đến sự biến động này  Khi đó, đường xu hướng có thể bị đẩy lên hoặc hạ xuống tùy theo sự biến động  Ý nghĩa thống kê của sự biến động mùa vụ cũng được xác định bằng kiểm định t hoặc sử dụng p-value cho tham số ước lượng đối với biến giả 32 Biến động doanh thu theo mùa vụ 33                 2004 2005 2006 2007 2.2.2. Dự đoán theo mùa vụ - chu kỳ Biến giả  Nếu có N giai đoạn mùa vụ thì sử dụng (N-1) biến giả  Mỗi biến giả được tính cho một giai đoạn mùa vụ  Nhận giá trị bằng 1 nếu quan sát rơi vào giai đoạn đó  Nhận giá trị bằng 0 nếu quan sát rơi vào giai đoạn khác  Dạng hàm: Qt = a + bt + c1D1 + c2D2 + cn-1Dn-1  Hệ số chặn nhận các giá trị khác nhau cho mỗi giai đoạn 34 2.2.2. Dự đoán theo mùa vụ - chu kỳ Tác động của sự thay đổi mùa vụ 35 D o a n h t h u Thời gian Qt t Qt = a’ + bt a’ a Qt = a + bt c 2.2.2. Dự đoán theo mùa vụ - chu kỳ 2.2.3. Dự đoán cầu bằng mô hình kinh tế lượng  Dự đoán giá và doanh số bán của ngành trong tương lai  Bước 1: Ước lượng các phương trình cầu và cung của ngành  Bước 2: Định vị cung và cầu của ngành trong giai đoạn dự đoán  Bước 3: Xác định giá của cung và cầu trong tương lai 36 DHTM_TMU 8/9/2017 7  Dự đoán cầu tương lai cho hãng định giá  Bước 1: ước lượng hàm cầu của hãng  Bước 2: dự đoán giá trị tương lai của biến làm dịch chuyển cầu  Bước 3: Tính toán vị trí của hàm cầu trong tương lai 37 2.3.3. Dự đoán cầu bằng mô hình kinh tế lượng Một số cảnh báo khi dự đoán  Càng xa tương lai thì khoảng biến thiên hay miền không chắc chắn càng lớn  Nếu: thiếu biến quan trọng, sử dụng dạng hàm không thích hợp thì mô hình dự đoán được xác định sai và giảm độ tin cậy.  Dự đoán thường thất bại khi xuất hiện những “điểm ngoặt” – sự thay đổi đột ngột của biến được xem xét. 38 2.3. Nghiên cứu tình huống thực tế  Dự báo doanh số bán hàng cho 04 quý năm 2005  Sử dụng 3 biến giả D1, D2 và D3  Phương trình ước lượng Qt = a + bt + c1D1 + c2D2 + c3D3 39 Ví dụ minh họa về biến giả 40 2.3. Nghiên cứu tình huống thực tế Ví dụ về thị trường kim loại đồng  Ước lượng phương trình cung của ngành 41 2.3. Nghiên cứu tình huống thực tế  Bước 1: Xác định phương trình cung và cầu của ngành Cầu: Qđồng = a + bPđồng + cM + dPnhôm Cung: Qđồng = e + fPđồng + gT + hX  Bước 2: Kiểm tra về định dạng cầu của ngành  Bước 3: Thu thập dữ liệu của các biến trong cung và cầu  Bước 4: Ước lượng cầu của ngành bằng phương pháp 2SLS 42 Hãng chấp nhận giá Ước lượng cầu thế giới đối với kim loại đồng 2.3. Nghiên cứu tình huống thực tế DHTM_TMU 8/9/2017 8 43 Dependent Variable: QC Method: Two-Stage Least Squares Date: 09/15/08 Time: 00:32 Sample (adjusted): 2 26 Included observations: 25 after adjustments Instrument list: C M PA X T Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6837.833 1264.456 -5.407729 0.0000 PC -66.49503 31.53377 -2.108693 0.0472 M 13997.74 1306.344 10.71520 0.0000 PA 107.6624 44.50984 2.418845 0.0247 R-squared 0.942143 Mean dependent var 5433.632 Adjusted R-squared 0.933878 S.D. dependent var 1669.629 S.E. of regression 429.3333 Sum squared resid 3870869. Durbin-Watson stat 1.465392 Second-stage SSR 1634042. 2.3. Nghiên cứu tình huống thực tế Hãng chấp nhận giá Ước lượng cầu thế giới đối với kim loại đồng DHTM_TMU