Embed Size (px)
Citation preview
KINH TẾ HỌC QUẢN LŒ(Managerial Economics)
1
Ch 2Chương 2
Ước lượng và dự ₫oán cầu
2
Nội dung chương 3Nội dung chương 3
ầPhân tích độ co dãn của cầuƯớc lượng cầuợ gDự đoán cầu
3
Độ co dãn của cầu theo giáộ g
ộ d ầ h iá ( )Độ co dãn của cầu theo giá (E)Phản ánh phần trăm thay đổi trong lượng cầu của một
ổmặt hàng khi giá của mặt hàng đó thay đổi 1%Công thức tính: QE Δ%
Do luật cầu nên E luôn là một số âmPQE
Δ=
%%
ậ ộGiá trị tuyệt đối của E càng lớn thì người mua càng phản ứng nhiều trước sự thay đổi của giá cảphản ứng nhiều trước sự thay đổi của giá cả
4
Độ co dãn của cầu theo giáĐộ co dãn của cầu theo giá
Các giá trị độ co dãn:│E│ > 1 │ %∆Q│> │%∆P│: cầu co dãn│ │ │ Q│ │ ││E│ < 1 │ %∆Q│< │%∆P│: cầu kém co dãn│E│ = 1 │ %∆Q│= │%∆P│: cầu co dãn đơn vị│E│ 1 │ %∆Q│ │%∆P│: cầu co dãn đơn vị
5
Độ co dãn và tổng doanh thuộ g
ầKhi cầu co dãn, việc tăng giá sẽ làm giảm doanh thu và giảm giá sẽ làm tăng doanh thug g gKhi cầu kém co dãn, việc tăng giá sẽ làm tăng doanh thu và giảm giá sẽ làm giảm doanh thudoanh thu và giảm giá sẽ làm giảm doanh thuKhi cầu co dãn đơn vị, tổng doanh thu đạt giá trị lớ hấtlớn nhất
6
Các yếu tố tác ₫ộng ₫ến Ey ộ g
Sự sẵn có của hàng hóa thay thếSự sẵn có của hàng hóa thay thếCác hàng hóa thay thế đối với một hàng hóa hoặc dịch vụ càng tốt và càng nhiều thì cầu đối với hàng hóa hayvụ càng tốt và càng nhiều thì cầu đối với hàng hóa hay dịch vụ đó càng co dãn
Phần trăm ngân sách người tiêu dùng chi tiêu choPhần trăm ngân sách người tiêu dùng chi tiêu cho hàng hóa đó
Phầ ă â á h iê dù à lớ ầ àPhần trăm trong ngân sách tiêu dùng càng lớn cầu càng co dãn
ềGiai đoạn điều chỉnhThời gian điều chỉnh càng dài thì cầu càng co dãn
7
Tính ₫ộ co dãn của cầu theo giág
Độ co dãn khoảng
TBPQE Δ
TB
TB
QPQE
Δ=
8
Tính ₫ộ co dãn của cầu theo giág
ể ầ ếĐộ co dãn điểm khi đường cầu tuyến tínhXét hàm cầu tuyến tínhy
Q = a + bP + cM + dPR
bPaQ +'Trong đó b = ∆Q/∆P
bPaQ += '
9
Tính ₫ộ co dãn của cầu theo giág
ể ầ ếĐộ co dãn điểm khi đường cầu tuyến tínhSử dụng một trong hai công thứcg g g
QPbE =
APPE =hoặc
Q AP −
Trong đó:
- P và Q là giá trị của giá và lượng tại điểm tính độ co dãn
A (= a’/b) là hệ số cắt đường cầu (điểm giao giữa trục giá- A (=-a /b) là hệ số cắt đường cầu (điểm giao giữa trục giá
và đường cầu
10
Tính ₫ộ co dãn của cầu theo giág
ể ầ ếĐộ co dãn điểm khi đường cầu phi tuyến Sử dụng một trong hai công thức saug g g
Q P PEP Q P A
Δ= × =Δ −
Trong đó:∆Q/∆P là độ dốc của đường cầu tại điểm tính độ co dãn∆Q/∆P là độ dốc của đường cầu tại điểm tính độ co dãnP và Q là giá trị của giá và lượng tại điểm tính độ co dãnA là điểm giao giữa trục giá và đường thẳng tiếp xúc với
đường cầu tại điểm tính độ co dãn
11
Độ co dãn thay ₫ổi dọc theo ₫ường cầu
Đối với đường cầu tuyến tính P và |E| thay đổiĐối với đường cầu tuyến tính, P và |E| thay đổi cùng chiều dọc theo đường cầu tuyến tính
Giá tăng cầu càng co dãnGiá tăng, cầu càng co dãnGiá giảm, cầu càng kém co dãnố ầ ếĐối với đường cầu phi tuyến, không có quy luật
chung về mối quan hệ giữa giá và độ co dãnDo cả độ dốc và tỷ lệ P/Q đều thay đổi dọc theo đường cầuMột trường hợp đặc biệt Q = aPb, độ co dãn của cầu theo giá luôn không đổi (=b) với mọi mức giá
12
Doanh thu cận biênDoanh thu cận biên
ổDoanh thu cận biên (MR) là sự thay đổi trong tổng doanh thu khi sản lượng bán ra thay đổi một đơn vịCông thức tính:Công thức tính:
QTRMRΔΔ
=
MR chính là độ dốc của đường tổng doanh thu TRQ
13
Cầu và doanh thu cận biênậ
ầ ếXét hàm cầu tuyến tính P = A + BQ (A > 0, B < 0)Q ( , )
Hàm doanh thu cận biên cũng tuyến tính, cắt trục giá tại cùng một điểm với đường cầu và có độ dốc gấp đôi socùng một điểm với đường cầu và có độ dốc gấp đôi so với độ dốc đường cầu
MR = A + 2BQMR A + 2BQ
14
Đường cầu tuyến tính, MR và Eg y
15
MR TR và EMR, TR và EDthu Tổ d h th Độ co dãn của
cận biên Tổng doanh thu ộcầu theo giá
MR > 0 Elastic dTR tăngMR > 0 Elastic (⏐E⏐> 1)
Co dãn (⏐E⏐> 1)
TR tăng khi Q tăng (P giảm)
MR = 0 Unit elastic (⏐E⏐= 1)
Co dãn đơn vị (⏐E⏐= 1)TR max
(P giảm)
(⏐E⏐= 1)MR < 0 Inelastic
⏐ ⏐
(⏐E⏐= 1)
Kém co dãn TR giảm khi Q tăng (⏐E⏐< 1)(⏐E⏐< 1)khi Q tăng (P giảm)
16
Doanh thu cận biên và ₫ộ co dãn
ốGiữa doanh thu cận biên và độ co dãn có mối quan hệ sau:
1 )11(E
PMR +=
17
Co dãn của cầu theo thu nhậpập
ầĐộ co dãn của cầu theo thu nhập (EM) đo lường phản ứng của lượng cầu trước sự thay đổi thu p g g ynhập (các yếu tố khác là cố định)
EM > 0 đối với hàng hóa thông thườngEM 0 đối với hàng hóa thông thườngEM < 0 đối với hàng hóa thứ cấp
d dM
% Q Q ME% M M QΔ Δ
= = ×Δ Δ d% M M QΔ Δ
18
Co dãn của cầu theo giá chéog
ầCo dãn của cầu theo giá chéo (EXY) đo lường phản ứng trong lượng cầu hàng hóa X khi giá của hàng hóa có liên quan Y thay đổi (tất cả các yếu tố khác cố định)ị )
EXY > 0 nếu hai hàng hóa thay thếEXY < 0 nếu hai hàng hóa bổ sungEXY < 0 nếu hai hàng hóa bổ sung
X X Y% Q Q PE
Δ Δ×X X Y
XYY Y X
Q QE
% P P Q= = ×
Δ Δ
19
Ước lượng cầuƯớc lượng cầu
ầXác định hàm cầu thực nghiệmƯớc lượng cầu của ngành cho hãng chấp nhận giáợ g g g p ậ gƯớc lượng cầu cho hãng định giá
20
Xác ₫ịnh hàm cầu thực nghiệmXác ₫ịnh hàm cầu thực nghiệm
ầ ổHàm cầu tổng quátQ = f (P, M, PR, T, Pe, N)Q f ( , , R, , e, )
Bỏ qua biến T và Pe do khó khăn trong việc định lượng thị hiếu và việc xác định kỳ vọng về giá cảlượng thị hiếu và việc xác định kỳ vọng về giá cảNhư vậy hàm cầu có dạng:
Q = f(P, M, PR, N)Chú ý về việc thu thập số liệu để ước lượng cầuChú ý về việc thu thập số liệu để ước lượng cầu
21
Xác ₫ịnh hàm cầu thực nghiệmg
Xác định hàm cầu thực nghiệm tuyến tínhHà ầ ó dHàm cầu có dạng
Q = a + bP + cM + dPR + eNTa có
b = ΔQ/ΔP c = ΔQ/ΔM d = ΔQ/ΔPR e = ΔQ/ΔNDấu dự tính của các hệ số
b mang dấu âmc mang dấu dương đối với hàng hóa thông thường và mang dấu âm đối với hàng hóa thứ cấp
ấ ế ế ấd mang dấu dương nếu là hàng hóa thay thế và mang dấu âm nếu là hàng hóa bổ sunge mang dấu dươnge mang dấu dương
22
Xác ₫ịnh hàm cầu thực nghiệmg
Xác định hàm cầu thực nghiệm tuyến tínhị ự g ệ yQ = a + bP + cM + dPR + eN
Các giá trị độ co dãn của cầu được ước lượng làCác giá trị độ co dãn của cầu được ước lượng làPˆE b=•PˆE b=• E bQ
E bQ
MMM
Mˆ ˆE cQ
=•M
Mˆ ˆE cQ
=•
RXR
PˆE dQ
=• RXR
PˆE dQ
=•
23
Xác ₫ịnh hàm cầu thực nghiệmg
ầ ếXác định hàm cầu thực nghiệm phi tuyếnDạng thông dụng nhất là dạng loga tuyến tínhg g g g g y
Để ước lựong hàm cầu dạng này phải chuyển về loga tự
edR
cb NPMaPQ =Để ước lựong hàm cầu dạng này phải chuyển về loga tự nhiên
lnQ ln + b lnP + lnM + d lnP + lnNlnQ = lna + b lnP + c lnM + d lnPR + e lnNVới dạng hàm cầu này, độ co dãn là cố định
ˆE b= Mˆ ˆE c= XR
ˆE d=ˆE b= Mˆ ˆE c= XR
ˆE d=
24
Giá do thị trường quyết ₫ịnh và giá do nhà G g q y gquản lý quyết ₫ịnh
Đối với hãng “chấp nhận giá”Giá cả được xác định bằng sự tương tác đồng thời giữaGiá cả được xác định bằng sự tương tác đồng thời giữa giữa cung và cầuGiá cả là biến nội sinh của hệ phương trình cung cầuGiá cả là biến nội sinh của hệ phương trình cung cầu –biến được xác định bởi hệ phương trình
Đối ới hãng định giá:Đối với hãng định giá:Giá cả do người quản lý quyết định
ếGiá cả là biến ngoại sinh
25
Ước lượng cầu của ngành ₫ối với hãng ợ g g gchấp nhận giá
Dữ liệu quan sát được về giá và lượng được xác định một cách đồng thời tại điểm mà đường cungđịnh một cách đồng thời tại điểm mà đường cung và đường cầu giao nhau vấn đề đồng thời
ấ đề l ầ h h i h dVấn đề ước lượng cầu của một ngành phát sinh do sự thay đổi trong các giá trị quan sát được của giá
à l hị ờ đ á đị h á h đồvà lượng thị trường được xác định một cách đồng thời từ sự thay đổi trong cả cầu và cung.
26
Vấn ₫ề ₫ồng thờiVấn ₫ề ₫ồng thời
ề ầVí dụ về hàm cung và cầu của một loại hàng hóaCầu: Q = a + bP + cM + εdQ dCung: Q = h + kP + lPI + εs
Do các giá trị quan sát được của giá và lượng (giáDo các giá trị quan sát được của giá và lượng (giá và lượng cân bằng) được xác định một cách đồng thời bởi à ầ êthời bởi cung và cầu nênPE = f(M, PI, εd, εs) và QE = g(M, PI, εd, εs), ,
27
Vấn ₫ề ₫ồng thờiVấn ₫ề ₫ồng thời
PE = f(M, PI, εd, εs) và QE = g(M, PI, εd, εs)Như vậy:ậy
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 nhiêntất 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 cácCác giá trị quan sát được của giá tương quan với các sai số ngẫu nhiên trong cả cầu và cung
28
Vấn ₫ề ₫ồng thờiVấn ₫ề ₫ồng thời
29
Phương pháp 2SLSPhương pháp 2SLS
ấPhương pháp bình phương nhỏ nhất hai bướcBước 1: Tạo một biến đại diện cho biến nội sinh, biến này tương quan với biến nội sinh nhưng không tương quan với SSNNBước 2: Thay thế biến nội sinh bằng biến đại diện và áp dụng phương pháp OLS để ước lượng các tham số
ồcủa hàm hồi quy
30
Các bước ước lượng cầu của ngànhg g
ầBước 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 + dPRCung: Q = h + kP + lPIg Q I
31
Các bước ước lượng cầu của ngành
ể ề ầ
g g
Bước 2: Kiểm tra về định dạng cầu của ngànhHàm cầu được định dạng khi hàm cung có ít nhất một g gbiến ngoại sinh không nằm trong phương trình hàm cầu
32
Các bước ước lượng cầu của ngành
ế
g g
Bước 3: Thu thập dữ liệu của các biến trong cung và cầuBước 4: Ước lượng cầu của ngành bằng phương pháp 2SLSpháp 2SLS
Phải xác định rõ biến nội sinh và biến ngoại sinh
33
Ví dụ minh họa
Ước lượng cầu thế giới đối với kim loại đồng
Bước 1: Xác định phương trình cung và cầu của ngànhg
Cầu: Qđồng = a + bPđồng + cM + dPnhôm
Cung: Q = e + fP + gT + hXCung: Qđồng = e + fPđồng + gT + hXBước 2: Kiểm tra về định dạng cầu của ngành
ếBước 3: Thu thập dữ liệu của các biến trong cung và cầuBước 4: Ước lượng cầu của ngành bằng phương pháp 2SLS
34
Ví dụ minh họaVí dụ minh họaDependent Variable: QC
Method: Two-Stage Least Squaresg qDate: 09/15/08 Time: 00:32
Sample (adjusted): 2 26Included observations: 25 after adjustments
Instrument list: C M PA X T
C ff S SVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -6837.833 1264.456 -5.407729 0.0000PC -66.49503 31.53377 -2.108693 0.0472M 13997 74 1306 344 10 71520 0 0000M 13997.74 1306.344 10.71520 0.0000PA 107.6624 44.50984 2.418845 0.0247
R squared 0 942143 Mean dependent var 5433 632R-squared 0.942143 Mean dependent var 5433.632Adjusted R-squared 0.933878 S.D. dependent var 1669.629S.E. of regression 429.3333 Sum squared resid 3870869.Durbin-Watson stat 1 465392 Second-stage SSR 1634042
35
Durbin-Watson stat 1.465392 Second-stage SSR 1634042.
Ước lượng cầu ₫ối với hãng ₫ịnh giág g g
ố ấ ề ồĐối với hãng định giá, vấn đề đồng thời không tồn tại và đường cầu của hãng có thể được ước g glượng bằng phương pháp OLS
36
Ước lượng cầu ₫ối với hãng ₫ịnh giá
ầ
g g g
Bước 1: Xác định hàm cầu của hãng định giáBước 2: Thu thập dữ liệu về các biến có trongBước 2: Thu thập dữ liệu về các biến có trong hàm cầu của hãngBước 3: Ước lượng cầu của hãng định giá bằngBước 3: Ước lượng cầu của hãng định giá bằng phương pháp OLS
37
Ước lượng cầu cho hãng Pizzag g
ầBước 1: Xác định hàm cầu của hãngQ = a + bP + cM + dPAl + ePBMacQ Al BMac
Trong đó:Q d h ố bá i t i Ch k PiQ = doanh số bán pizza tại Checkers PizzaP = giá một chiếc bánh pizza tại Checkers PizzaM = thu nhập trung bình trong năm của hộ gia đình ở Westbury
ếPAl = giá một chiếc bánh pizza tại Al’s Pizza OvenPBMac = giá một chiếc Big Mac tại McDonald’s
38
Ước lượng cầu cho hãng Pizzag g
ề ếBước 2: Thu thập dữ liệu về các biến có trong hàm cầu của hãngBước 3: Ước lượng cầu của hãng định giá bằng phương pháp OLSphương pháp OLS
39
Ước lượng cầu cho hãng Pizzag g
40
Dự ₫oán cầuDự ₫oán cầu
ỗDự đoán theo chuỗi thời gianDự đoán theo mùa vụ - chu kỳự ụ ỳSử dụng mô hình kinh tế lượng
41
Dự ₫oán theo chuỗi thời gianự g
ỗ ỗMột chuỗi thời gian đơn giản là một chuỗi các quan sát của một biến được sắp xếp theo trật tự thời gianMô hình chuỗi thời gian sử dụng chuỗi thời gianMô hình chuỗi thời gian sử dụng chuỗi thời gian trong quá khứ của biến quan trọng để dự đoán các giá trị trong tương laigiá trị trong tương lai
42
Dự ₫oán theo chuỗi thời gianự g
ằ ếDự đoán bằng xu hướng tuyến tính:Là phương pháp dự đoán chuỗi thời gian đơn giản nhấtp g p p ự g gCho rằng biến cần dự đoán tăng hay giảm một cách tuyến tính theo thời giany g
t tQ a b= +
43
Dự ₫oán theo chuỗi thời gianự g
ồ ểSử 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 giant
ˆ ˆˆQ a bt= +Nếu b > 0 biến cần dự đoán tăng theo thời gianNếu b < 0 biến cần dự đoán giảm theo thời gianNế b 0 biế ầ d đ á khô đổi th thời iNếu b = 0 biến cần dự đoán không đổi theo thời gian
Ý nghĩa thống kê của xu hướng cũng được xác ằ ểđịnh bằng cách thực hiện kiểm định t hoặc xem
xét p-value.
44
Dự ₫oán bằng xu hướng tuyến tínhg g y
45
Ví dụ minh họaVí dụ minh họaDự đoán doanh số bán cho hãng Terminator Pest Control
The image part with relationship ID rId2 was not found in the file.
46
Dự ₫oán theo mùa vụ - chu kỳỳ
Dữ liệu theo chuỗi thời gian có thể thể hiện sự biến ềđộng 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 nàyKhi đó, đường xu hướng có thể bị đNy lên hoặc hạKhi đó, đường xu hướng có thể bị đNy lên hoặc hạ xuống tùy theo sự biến động Ý nghĩa thống kê của sự biến động mùa vụ cũng đượcÝ 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 giảợ g g
47
Biến ₫ộng doanh thu theo mùa vụg
• • ••
• •
•
• • • • ••
•• •
• •
2004 2005 2006 2007
48
2004 2005 2006 2007
Biến giảBiến giả
N ế N N ếN ếu có N giai đoạn mùa vụ thì sử dụng (N -1) biến giảMỗi biến giả được tính cho một giai đoạn mùa vụN hận giá trị bằng 1 nếu quan sát rơi vào giai đoạn đóN hận giá trị bằng 1 nếu quan sát rơi vào giai đoạn đóN hận giá trị bằng 0 nếu quan sát rơi vào giai đoạn khác
D hàDạng hàm:Qt = a + bt + c1D1 + c2D2 + … cn-1Dn-1t 1 1 2 2 n 1 n 1
Hệ số chặn nhận các giá trị khác nhau cho mỗi giai đoạngiai đoạn
49
Tác ₫ộng của sự thay ₫ổi mùa vụg y
Qt
Qt = a’ + btan
h th
u
Qt = a + bt
Doa
a’ ca
a
Thời gian
ta
50
Ví dụ minh họaVí dụ minh họa
ốDự báo doanh số bán hàng cho 04 quý năm 2005Sử dụng 3 biến giả D1, D2 và D3ụ g g 1, 2 3
Phương trình ước lượngQ b D D DQt = a + bt + c1D1 + c2D2 + c3D3
51
Ví dụ minh họaVí dụ minh họa
52
Dự ₫oán cầu bằng mô hình kinh tế lượng
ốDự đoán giá và doanh số bán của ngành trong tương laig
Bước 1: Ước lượng các phương trình cầu và cung của ngànhgBước 2: Định vị cung và cầu của ngành trong giai đoạn dự đoán ựBước 3: Xác định gia của cung và cầu trong tương lai
53
Ví dụ về thị trường kim loại ₫ồngg g
Ước lượng phương trình cung của ngành
54
Dự ₫oán cầu bằng mô hình kinh tế lượng
ầDự đoán cầu tương lai cho hãng định giáBước 1: ước lượng hàm cầu của hãngg gBước 2: dự đoán giá trị tương lai của biến làm dịch chuyển cầuyBước 3: Tính toán vị trí của hàm cầu trong tương lai
55
Ví dụ minh họaVí dụ minh họa
ầDự đoán cầu cho hãng Checkers Pizza.
56
Một số cảnh báo khi dự ₫oánộ ự
ếDự đoán càng xa tương lai thì khoảng biến thiên hay miền không chắc chắn càng lớnMô hình dự đoán được xác định sai: thiếu biến quan trọng sử dụng dạng hàm không thích hợpquan trọng, sử dụng dạng hàm không thích hợp… đều giảm độ tin cậy của dự đoánD đ á th ờ thất b i khi ất hiệ hữDự đoán thường thất bại khi xuất hiện những “điểm ngoặt” – sự thay đổi đột ngột của biến đ éđược xem xét.
57
