CĂN BẢN KINH TẾ LƯỢNG TRONG PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG

INTRODUCTION GIỚI THIỆU CĂN BẢN KINH TẾ LƯỢNG TRONG PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG Phạm Đăng Quyết, Hội Thống kê Việt Nam Email phamdangquyetgmail com 1 Kinh tế lượng là gì? Theo nghĩa đen, kinh tế lượng có ng.

GIỚI THIỆU CĂN BẢN KINH TẾ LƯỢNG TRONG PHÂN TÍCH

ĐỊNH LƯỢNG

Phạm Đăng Quyết, Hội Thống kê Việt Nam Email: phamdangquyet@gmail.com

1 Kinh tế lượng là gì?

Theo nghĩa đen, kinh tế lượng có nghĩa là "đo lường kinh tế" Tiếng Anh là :

Econometrics = economic measurement hay

Economics (Kinh tế) + Statistics (Thống kê) = Econometrics (Kinh tế lượng)

Mặc dù đo lường là một phần quan trọng của kinh tế lượng, phạm vi của kinh tế lượng rộng lớn hơn nhiều, như có thể được thấy từ những trích dẫn sau đây:

«Kinh tế lượng, kết quả của một nhìn nhận nhất định về vai trò của kinh tế, bao gồm các ứng dụng toán học thống kê đến dữ liệu kinh tế để giúp hỗ trợ thực nghiệm các mô hình được xây dựng bởi toán kinh tế và có được các kết quả bằng số»1

« kinh tế lượng có thể được định nghĩa như là phân tích định lượng các hiện tượng kinh tế thực tế dựa trên sự phát triển đồng thời của lý thuyết và quan sát, liên quan đến các phương pháp suy luận thích hợp»2

«Kinh tế lượng có thể được định nghĩa là khoa học xã hội, trong đó các công cụ của

lý thuyết kinh tế, toán học, và thống kê suy luận được áp dụng cho việc phân tích các hiện tượng kinh tế»3

«Kinh tế lượng có liên quan đến việc xác định thực nghiệm về các quy luật kinh tế»4

«Phương pháp nghiên cứu kinh tế lượng nhằm mục đích, về cơ bản, kết hợp lý thuyết kinh tế và các đo lường thực tế, bằng cách sử dụng lý thuyết và kỹ thuật của thống kê suy luận như một cầu nối»5

1 Gerhard Tintner, Methodology of Mathematical Economics and Econometrics, The

University of Chicago Press, Chicago, 1968, p 74

2 P A Samuelson, T C Koopmans, and J R N Stone, “Report of the Evaluative

Committee for Econometrica,” Econometrica, vol 22, no 2, April 1954, pp 141–146

3 Arthur S Goldberger, Econometric Theory, John Wiley & Sons, New York, 1964, p 1

4 H Theil, Principles of Econometrics, John Wiley & Sons, New York, 1971, p 1

5 T Haavelmo, “The Probability Approach in Econometrics,” Supplement to

Như vậy, kinh tế lượng sử dụng các kỹ thuật của thống kê để phân tích dữ liệu kinh

tế và so sánh với lý thuyết kinh tế Một trong những mục đích của kinh tế lượng là đưa ra nội dung thực nghiệm cho lý thuyết kinh tế

2 Tại sao là chuyên ngành riêng khác với thống kê?

Như các định nghĩa trên cho thấy, kinh tế lượng là sự hỗn hợp của lý thuyết kinh tế, toán kinh tế, thống kê kinh tế, và toán học thống kê Tuy nhiên, đối tượng đáng được nghiên cứu theo đúng nghĩa của nó vì những lý do sau đây

Lý thuyết kinh tế đưa ra các tuyên bố hoặc giả thuyết mà chủ yếu là định tính Ví

dụ, lý thuyết kinh tế vi mô cho rằng, việc giảm giá của một mặt hàng dự kiến sẽ tăng lượng cầu của hàng hóa đó, những điều khác còn lại như nhau Như vậy, lý thuyết kinh tế mặc nhiên công nhận một mối quan hệ nghịch hay ngược chiều giữa giá và lượng cầu của một mặt hàng Nhưng lý thuyết tự bản thân nó không cung cấp bất kỳ đo lường số học của mối quan hệ giữa hai biến, có nghĩa là, nó không biết được bao nhiêu số lượng sẽ đi lên hay đi xuống do kết quả của sự thay đổi nhất định trong giá của hàng hóa Công việc của nhà kinh tế lượng cung cấp những ước lượng bằng số như vậy Nói cách khác, kinh tế lượng cung cấp nội dung thực nghiệm cho phần lớn lý thuyết kinh tế

Mối quan tâm chính của toán kinh tế là đưa ra lý thuyết kinh tế dưới dạng toán học (phương trình) mà không liên quan đến đo lường hoặc kiểm tra thực nghiệm lý thuyết này Kinh tế lượng, như đã nói ở trên, chủ yếu là quan tâm đến việc xác minh thực nghiệm của lý thuyết kinh tế Kinh tế lượng thường sử dụng các phương trình toán học được đề xuất bởi toán kinh tế nhưng đặt những phương trình này dưới một dạng thức thích hợp cho sự kiểm định thực nghiệm Và việc chuyển phương trình toán học này vào phương trình kinh tế lượng đòi hỏi rất nhiều sự khéo léo và kỹ năng thực hành

Thống kê kinh tế chủ yếu là liên quan đến việc thu thập, xử lý, và trình bày dữ liệu kinh tế dưới dạng bảng biểu và biểu đồ Đây là những việc làm của các nhà thống

kê kinh tế Đó là những người nhận trách nhiệm chủ yếu cho việc thu thập dữ liệu

về tổng sản phẩm quốc dân (GNP), việc làm, thất nghiệp, giá cả, v.v… Các dữ liệu thu thập được như vậy, tạo thành các dữ liệu thô cho công việc của kinh tế lượng Nhưng các nhà thống kê kinh tế không đi xa thêm nữa, không quan tâm với việc sử dụng dữ liệu thu thập để kiểm định lý thuyết kinh tế

Tất nhiên, một trong những người ấy sẽ trở thành nhà kinh tế lượng Mặc dù toán học thống kê cung cấp nhiều công cụ được sử dụng trong kinh tế, nhà kinh tế lượng thường cần các phương pháp riêng biệt trong việc xem xét về bản chất đặc thù của hầu hết các dữ liệu kinh tế, cụ thể là, các dữ liệu không được tạo ra như là kết quả của một thử nghiệm được kiểm soát Nhà kinh tế lượng giống như các nhà khí tượng học, thường phụ thuộc vào dữ liệu mà không thể kiểm soát trực tiếp Trong kinh tế lượng người xây dựng mô hình thường phải đối mặt với dữ liệu quan sát trái ngược với dữ liệu thực nghiệm Điều này có hai ý nghĩa quan trọng đối với mô hình thực nghiệm trong kinh tế Thứ nhất, người xây dựng mô hình được yêu cầu phải

làm chủ các kỹ năng rất khác so với những người cần thiết cho việc phân tích dữ liệu thực nghiệm Thứ hai, sự tách biệt thu thập dữ liệu với phân tích dữ liệu đòi hỏi người xây dựng mô hình phải làm quen kỹ lưỡng với bản chất và cấu trúc của

dữ liệu trong câu hỏi6

3 Các ví dụ của kinh tế lượng

Cũng như các nhà kinh tế, chúng ta muốn hiểu biết mối quan hệ giữa các biến kinh

tế Ví dụ:

 Nguồn lực con người là nguyên nhân cơ bản của phát triển?

 Cải tiến trong chi tiêu giáo dục của chính phủ có cải thiện kết quả học tập?

 Tăng giá dầu có thể dẫn đến làm giảm thu nhập quốc dân?

 Nếu chính phủ giảm thời hạn cung cấp trợ cấp thất nghiệp, điều này có dẫn đến làm tỷ lệ thất nghiệp thấp hơn?

 Quyết định khả năng sinh sản tại Pakistan là biểu hiện kinh tế xã hội phù hợp với thái độ hành vi?

4 Phương pháp luận của kinh tế lượng

Làm thế nào để các nhà kinh tế lượng tiến hành các phân tích của họ về một vấn đề kinh tế? Có nghĩa là, phương pháp luận của họ là gì? Mặc dù có một số trường phái

về phương pháp luận kinh tế lượng, chúng tôi trình bày ở đây phương pháp luận truyền thống hay cổ điển chi phối nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế và trong khoa học xã hội và hành vi khác

Nói chung, phương pháp luận kinh tế lượng truyền thống tiến hành theo các bước sau đây:

(1) Tuyên bố lý thuyết hay giả thuyết

(2) Cụ thể hóa mô hình toán học của lý thuyết

(3) Cụ thể hóa mô hình thống kê, hoặc kinh tế lượng

(4) Có được dữ liệu

(5) Ước lượng các tham số của mô hình kinh tế

(6) Kiểm định giả thuyết

(7) Dự báo hay dự đoán

(8) Sử dụng mô hình cho kiểm soát hoặc cho các mục đích của chính sách

6 Aris Spanos, Probability Theory and Statistical Inference: Econometric Modeling with

Observational Data, Cambridge University Press, United Kingdom, 1999, p 21

Tóm tắt sơ đồ các bước của mô hình kinh tế lượng cổ điển được thể hiện như hình dưới đây

Để minh họa các bước trên, chúng ta hãy xem xét lý thuyết về tiêu dùng nổi tiếng của Keynes

Bước 1 Tuyên bố lý thuyết hay giả thuyết

Keynes nêu rõ: Quy luật tâm lý căn bản là đàn ông hay phụ nữ xử lý, theo quy luật về tính bình quân, sẽ tăng tiêu dùng của họ khi thu nhập của họ tăng lên, nhưng không nhiều hơn sự gia tăng trong thu nhập của họ7

Nói ngắn gọn, Keynes cho rằng xu hướng biên tiêu dùng (MPC), mức độ thay đổi của tiêu dùng cho một đơn vị (chẳng hạn, một đô la) thay đổi về thu nhập, là lớn hơn 0 nhưng nhỏ hơn 1

Bước 2 Cụ thể hoá mô hình toán học của tiêu dùng

7 John Maynard Keynes, The General Theory of Employment, Interest and Money,

Harcourt Brace Jovanovich, New York, 1936, p 96

Lý thuyết kinh tế

Mô hình kinh tế lượng của lý thuyết

Dữ liệu

Ước lượng mô hình kinh tế lượng

Kiểm định giả thuyết

Dự báo hay dự đoán

Sử dụng mô hình cho kiểm soát hay cho các mục tiêu của chính sách

Mô hình toán của lý thuyết

Mặc dù Keynes mặc nhiên công nhận một mối quan hệ thuận giữa tiêu dùng và thu nhập, ông không nói rõ dạng thức chính xác của mối quan hệ chức năng giữa hai biến Để đơn giản, toán kinh tế có thể đề xuất dạng như sau của hàm tiêu dùng Keynes:

Y = β1 + β2X 0 < β2 < 1 (4.1)

Hệ số góc β 2 đo xu hướng biên tiêu dùng MPC Về mặt hình học, phương trình (4.1) như được thể hiện trong Hình 1 Phương trình này, trong đó nói rằng tiêu dùng quan hệ tuyến tính với thu nhập, là một ví dụ về một mô hình toán học của mối quan hệ giữa tiêu dùng và thu nhập được gọi là hàm tiêu dùng trong kinh tế Một mô hình chỉ đơn giản là một tập hợp các phương trình toán học

Nếu mô hình chỉ có một phương trình, như trong ví dụ trên, nó được gọi là mô hình phương trình đơn, trong khi đó nếu nó có nhiều hơn một phương trình, nó được biết đến như một mô hình đa phương trình

Trong phương trình (4.1) biến xuất hiện ở phía bên trái của dấu bằng được gọi là biến phụ thuộc và biến ở phía bên phải được gọi là biến độc lập, hoặc giải thích Như vậy, trong hàm tiêu dùng của Keynes, phương trình (4.1), tiêu dùng (chi tiêu)

là biến phụ thuộc và thu nhập là biến giải thích

Bước 3 Cụ thể hóa mô hình kinh tế lượng của tiêu dùng

Mô hình toán học đơn giản của hàm tiêu dùng được đưa ra trong phương trình (4.1)

là sự quan tâm có giới hạn tới nhà kinh tế lượng, vì nó giả định rằng có một mối quan hệ chính xác hoặc xác định giữa tiêu dùng và thu nhập Nhưng mối quan hệ giữa các biến kinh tế thường là không chính xác

Vì vậy, nếu chúng ta có được dữ liệu về chi tiêu tiêu dùng và thu nhập khả dụng (tức là, sau thuế) của một mẫu và vẽ những dữ liệu này trên một đồ thị với chi tiêu tiêu dùng trên trục thẳng đứng và thu nhập trên trục ngang, chúng ta không mong đợi tất cả quan sát nằm chính xác trên đường thẳng của phương trình (4.1) bởi vì, ngoài thu nhập, các biến khác ảnh hưởng đến chi tiêu tiêu dùng Ví dụ, quy mô gia đình, độ tuổi của các thành viên trong gia đình, tôn giáo gia đình, v.v…, có khả năng gây một số ảnh hưởng đến tiêu dùng

Để cho phép các mối quan hệ không chính xác giữa các biến kinh tế, nhà kinh tế lượng sẽ điều chỉnh hàm tiêu dùng xác định (4.1) như sau:

Y = β1 + β2X + u (4.2)

Ở đây u, được gọi là nhiễu, hoặc sai số, là một biến ngẫu nhiên có thuộc tính xác suất được xác định rõ Nhiễu u cũng có thể đại diện cho tất cả những yếu tố ảnh hưởng đến tiêu dùng nhưng không được đưa vào tính một cách rõ ràng

Mô hình kinh tế lượng của hàm tiêu dùng có thể được mô tả như trong Hình 2

Phương trình (4.2) là một ví dụ của một mô hình kinh tế lượng Về mặt kỹ thuật, nó

là một ví dụ của một mô hình hồi quy tuyến tính Hàm tiêu dùng kinh tế lượng đưa

ra giả thuyết rằng biến phụ thuộc Y (tiêu dùng) là quan hệ tuyến tính với biến giải thích X (thu nhập) nhưng mối quan hệ giữa hai biến không phải là chính xác, nó thay đổi theo từng cá thể

Bước 4 Có được dữ liệu

Để ước lượng mô hình kinh tế lượng được đưa ra trong phương trình (4.2), có nghĩa

là, để có được các trị số của β 1 và β 2, chúng ta cần dữ liệu Mặc dù chúng ta có nhiều điều để nói về tầm quan trọng có tính quyết định của dữ liệu đối với phân tích kinh tế, bây giờ chúng ta hãy nhìn vào các số liệu được đưa ra trong Bảng 1, liên quan đến chi tiêu và thu nhập của cá nhân hộ gia đình trong giai đoạn 1999 - 2012 thu được từ kết quả điều tra mức sống dân cư những năm 1999 đến 2012 tại Việt

Nam Biến Y trong bảng này là chi tiêu bình quân đầu người một tháng và biến X

là thu nhập bình quân đầu người một tháng tính theo giá hiện hành

Bảng 1 Dữ liệu về chi tiêu và thu nhập bình quân đầu một tháng

theo giá hiện hành năm 1999 – 2012

Nguồn: Niên giám Thống kê, Tổng cục Thống kê

Các dữ liệu được vẽ trên Hình 3 Lúc này bỏ qua đường vẽ trong hình

Bước 5 Ước lượng mô hình kinh tế lượng

Bây giờ chúng ta có các dữ liệu, công việc tiếp theo của chúng ta là ước lượng các tham số của hàm tiêu dùng Các ước lượng số của các tham số đưa ra nội dung thực nghiệm cho hàm tiêu dùng Lưu ý rằng các kỹ thuật thống kê phân tích hồi quy là công cụ chính được sử dụng để có được các ước lượng

Phân tích hồi quy, công cụ gốc của kinh tế lượng, ngày nay là không thể tưởng tượng mà không cần máy tính và một số truy cập vào phần mềm thống kê Hiện nay

có nhiều gói phần mềm hồi quy, chẳng hạn như Eviews, SPSS, STATA, Microfit, PcGive, Minitab, Shazam và Excel có hầu hết các kỹ thuật kinh tế lượng và kiểm định được giới thiệu

Ví dụ, sử dụng kỹ thuật này và các dữ liệu được đưa ra trong Bảng 1 trên Excel

chúng ta có được ước lượng sau đây của β 1 và β 2, cụ thể là, -14,636 và 0,8308 (Hình 3)

Như vậy, hàm tiêu dùng được ước lượng là:

dữ liệu nằm chính xác trên đường hồi quy Một cách đơn giản chúng ta có thể nói rằng, theo số liệu của chúng ta, trung bình, hoặc có nghĩa là, chi tiêu tiêu dùng đã tăng khoảng 830 đồng đối với sự gia tăng của 1000 đồng trong thu nhập

Bước 6 Kiểm định giả thuyết

Giả định rằng mô hình phù hợp là ước lượng khá tốt trong thực tế, chúng ta phải phát triển các tiêu chí phù hợp để tìm hiểu xem các ước lượng thu được, chẳng hạn, trong phương trình (4.3) là phù hợp với kỳ vọng của lý thuyết mà nó đang được kiểm định Theo nhà kinh tế học "thực chứng" như Milton Friedman, một lý thuyết hay giả thuyết mà không được kiểm chứng bằng việc viện đến bằng chứng thực nghiệm có thể không được chấp nhận như một phần của nghiên cứu khoa học Như đã đề cập ở trên, Keynes dự kiến MPC là dương nhưng nhỏ hơn 1 Trong ví dụ của chúng ta, MPC là khoảng 0,83 Nhưng trước khi chúng ta chấp nhận phát hiện này như là việc xác nhận lý thuyết tiêu dùng của Keynes, chúng ta phải tìm hiểu xem ước lượng này là đủ thống nhất để thuyết phục chúng ta rằng đây không phải

là việc xảy ra cơ hội hay nét đặc biệt của dữ liệu cụ thể mà chúng ta đã sử dụng Nói cách khác 0,83 là nhỏ hơn 1 về mặt thống kê? Nếu thế, nó có thể hỗ trợ lý thuyết của Keynes

Khẳng định hoặc bác bỏ như vậy các lý thuyết kinh tế trên cơ sở bằng chứng của mẫu được dựa trên một nhánh lý thuyết thống kê được gọi là thống kê suy luận (kiểm định giả thuyết)

Bước 7 Dự báo hay dự đoán

Nếu mô hình được lựa chọn không bác bỏ giả thuyết hay lý thuyết đang được xem xét, chúng ta có thể sử dụng nó để dự đoán giá trị tương lai của biến phụ thuộc, hoặc dự báo, Y trên cơ sở giá trị tương lai đã biết hoặc dự kiến của biến giải thích , hoặc yếu tố dự báo, X

Để minh họa, giả sử chúng ta muốn dự đoán chi tiêu bình quân đầu người một tháng của năm 2014 Giá trị thu nhập bình quân đầu người một tháng cho năm

2014 là 2760 nghìn đồng Đưa con số thu nhập cá nhân này vào phía bên phải của phương trình (4.3), ta có:

2014 Khi chúng ta thảo luận đầy đủ các mô hình hồi quy tuyến tính chúng ta sẽ cố gắng để tìm hiểu xem sai số này là "nhỏ " hoặc" lớn" Nhưng điều quan trọng bây giờ là cần lưu ý rằng sai số dự báo như vậy là không thể tránh khỏi do bản chất thống kê trong phân tích của chúng ta Hình 4 dưới đây thể hiện các điểm đồ thị của giá thị thực Y và giá trị dự đoán Yˆ

Hình 4 Đồ thị của đường hồi quy phù hợp

Có một sử dụng khác về mô hình ước lượng (4.3) Giả sử chính phủ quyết định đề xuất giảm thuế thu nhập Những gì sẽ bị tác động của một chính sách như vậy về thu nhập và do đó tới chi tiêu tiêu dùng và cuối cùng đến việc làm?

Giả sử, do kết quả của sự thay đổi chính sách, chi phí đầu tư tăng Điều gì sẽ ảnh hưởng đến nền kinh tế? Như lý thuyết kinh tế vĩ mô cho thấy, sự thay đổi trong thu nhập như sau, chẳng hạn, giá trị thay đổi của một đồng trong chi phí đầu tư được đưa ra bởi hệ số nhân thu nhập M, được định nghĩa là

Nếu chúng ta sử dụng MPC là 0,83 thu được trong (4.3), hệ số nhân sẽ là M = 5,88 Đó là, tăng (giảm) của một đồng trong đầu tư cuối cùng sẽ dẫn đến tăng (giảm) gấp gần sáu lần trong thu nhập

Giá trị quan trọng trong tính toán này là MPC, hệ số nhân phụ thuộc vào nó Và ước lượng này của MPC có thể thu được từ mô hình hồi quy (4.3) Như vậy, ước tính định lượng của MPC cung cấp thông tin có giá trị cho các mục đích của chính sách Biết MPC, người ta có thể dự đoán tương lai của thu nhập, chi tiêu tiêu dùng,

và việc làm theo thay đổi trong chính sách tài khóa của chính phủ

Bước 8 Sử dụng mô hình cho kiểm soát hoặc các mục đích của chính sách

Giả sử chúng ta có hàm tiêu dùng được ước lượng đưa ra trong phương trình (4.3) Giả sử thêm rằng chính phủ tin rằng chi tiêu của người tiêu dùng khoảng 2250 nghìn đồng năm 2014 sẽ giữ tỷ lệ thất nghiệp tại mức hiện nay là khoảng 2,1 phần trăm (năm 2014) Mức thu nhập nào sẽ đảm bảo số lượng mục tiêu của chi tiêu tiêu dùng? Nếu kết quả hồi quy được đưa ra trong (4.3) có vẻ hợp lý, phép tính số học đơn giản sẽ cho thấy rằng

2250 = -14,636 + 0,8308X (4.6)

đưa đến gần đúng X = 2726 Có nghĩa là, một mức thu nhập khoảng 2726 nghìn đồng, cho trước MPC khoảng 0,83 sẽ tạo ra một chi tiêu của khoảng 2250 nghìn đồng

Như những tính toán cho thấy, một mô hình ước lượng có thể được sử dụng cho kiểm soát hoặc chính sách hay mục đích Bằng cách kết hợp chính sách tài khóa và tiền tệ thích hợp, chính phủ có thể vận dụng biến kiểm soát X để tạo ra các mức mong muốn của biến mục tiêu Y

Lựa chọn trong số các mô hình cạnh tranh

Khi một cơ quan chính phủ (ví dụ, Bộ Tài chính) thu thập dữ liệu kinh tế, như được chỉ ra trong Bảng 1, không nhất thiết phải có bất kỳ lý thuyết kinh tế trong suy nghĩ Sau đó làm thế nào để biết rằng dữ liệu thực sự hỗ trợ lý thuyết tiêu dùng của Keynes? Có phải vì hàm tiêu dùng của Keynes (ví dụ, đường hồi quy) thể hiện trong Hình 3 rất gần với các điểm dữ liệu thực tế? Có thể là một mô hình tiêu dùng khác (lý thuyết) có thể đều phù hợp với dữ liệu không? Ví dụ, Milton Friedman đã phát triển một mô hình tiêu dùng, được gọi là giả thuyết thu nhập cố định8 Robert Hall cũng đã phát triển một mô hình tiêu dùng, được gọi là giả thuyết vòng đời thu nhập cố định9 Có thể một hoặc cả hai mô hình này cũng phù hợp với các dữ liệu trong Bảng 1?

8 Milton Friedman, A Theory of Consumption Function, Princeton University Press,

Princeton, N.J., 1957

9 R Hall, “Stochastic Implications of the Life Cycle Permanent Income Hypothesis:

Theory and Evidence,” Journal of Political Economy, 1978, vol 86, pp 971–987

Tóm lại, các câu hỏi đặt ra với nhà nghiên cứu trong thực tế là làm thế nào để lựa chọn trong số các giả thuyết hoặc mô hình cạnh tranh của một hiện tượng nhất định, chẳng hạn như mối quan hệ tiêu dùng - thu nhập

Sau đó làm thế nào để lựa chọn giữa các mô hình hoặc giả thuyết cạnh tranh? Đây

là lời khuyên của Clive Granger10: Tôi muốn đề nghị rằng trong tương lai, khi bạn đang trình bày với một phần mới của lý thuyết hay mô hình thực nghiệm, bạn hỏi những câu hỏi này:

(i) Nó có mục đích gì? Nó giúp cho những quyết định kinh tế gì ? và;

(ii) Có bằng chứng được trình bày cho phép đánh giá chất lượng của nó so với lý thuyết hay mô hình thay thế?

Tôi nghĩ rằng sự chú ý cho những câu hỏi như vậy sẽ tăng cường nghiên cứu và thảo luận kinh tế

Chúng ta sẽ gặp một số giả thuyết cạnh tranh đang cố giải thích các hiện tượng kinh

tế khác nhau Ví dụ, sinh viên kinh tế đã quen thuộc với các khái niệm về hàm sản xuất, mà về cơ bản là một mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào (chẳng hạn, vốn và lao động) Hai trong số những hàm nổi tiếng nhất đó là hàm sản xuất Cobb-Douglas

và độ co dãn liên tục của hàm sản xuất thay thế Với các dữ liệu về đầu ra và đầu vào, chúng ta sẽ phải tìm ra một trong hai hàm sản xuất, nếu có, phù hợp tốt với dữ liệu

Phương pháp luận kinh tế lượng cổ điển tám bước đã nói ở trên là trung tính theo nghĩa là nó có thể được sử dụng để kiểm định bất kỳ những giả thuyết cạnh tranh này Liệu có thể phát triển một phương pháp luận là đủ toàn diện bao gồm các giả thuyết cạnh tranh? Đây là một chủ đề có liên quan và gây tranh cãi

5 Các loại hình kinh tế lượng

6 Các loại hình kinh tế lượng Như sơ đồ phân loại trong hình trên cho thấy, kinh tế lượng có thể được chia thành hai loại lớn: kinh tế lượng lý thuyết và kinh tế lượng ứng dụng Trong mỗi thể loại, người ta có thể tiếp cận đối tượng theo cách tiếp cận truyền thống cổ điển hoặc hiện đại (Bayes) Trong bài giới thiệu này nhấn mạnh vào phương pháp tiếp cận cổ điển Đối với cách tiếp cận Bayes, người đọc có thể tham khảo tài liệu chẳng hạn:

1 Peter M Lee, Bayesian Statistics: An Introduction, Oxford University Press,

England, 1989

2 Dale J Porier, Intermediate Statistics and Econometrics: A Comparative Approach, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1995

3 Arnold Zeller, An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics, John

Wiley & Sons, New York, 1971

Kinh tế lượng lý thuyết liên quan với sự phát triển của các phương pháp thích hợp

để đo lường các mối quan hệ kinh tế được xác định bởi mô hình kinh tế lượng Trong khía cạnh này, kinh tế lượng nghiêng nhiều vào toán học thống kê Ví dụ, một trong những phương pháp sử dụng rộng rãi là bình phương tối thiểu Kinh tế lượng lý thuyết phải giải thích rõ ràng các giả định của phương pháp này, thuộc tính của nó, và những gì xảy ra với các thuộc tính này khi một hoặc nhiều các giả định của phương pháp này không được thực hiện

Trong kinh tế lượng ứng dụng chúng ta sử dụng các công cụ của kinh tế lượng lý thuyết để nghiên cứu một số lĩnh vực riêng biệt của kinh tế và kinh doanh, chẳng hạn như hàm sản xuất, hàm đầu tư, hàm cung và cầu, lý thuyết danh mục đầu tư, v.v…

Điều rõ ràng rằng xây dựng mô hình là một nghệ thuật cũng như một khoa học: có mười điều khuyên răn về ứng dụng kinh tế lượng (Feldstein) sau:

1) Ngươi sẽ sử dụng ý nghĩa thông dụng và lý thuyết kinh tế

2) Ngươi sẽ hỏi những câu hỏi đúng (tức là đặt sự phổ biến trước sự sang trọng của toán học)

3) Ngươi sẽ biết bối cảnh (không thực hiện phân tích thống kê thiếu hiểu biết) 4) Ngươi sẽ kiểm tra dữ liệu

5) Ngươi sẽ không tôn thờ sự phức tạp

6) Ngươi sẽ xem xét kỹ và nghiêm túc kết quả

7) Ngươi sẽ để ý các chi phí khai thác dữ liệu

8) Ngươi sẽ không nhầm lẫn giữa ý nghĩa thống kê với ý nghĩa thực tiễn

9) Ngươi sẽ sử dụng ý nghĩa thông dụng và lý thuyết kinh tế

10) Ngươi sẽ không đánh giá thấp nhiệm vụ thu thập dữ liệu

Để ứng dụng kinh tế lượng trong phân tích kinh tế - tài chính, yêu cầu đối với người sử dụng là đã quen thuộc với các khái niệm cơ bản của ước lượng thống kê

và kiểm định giả thuyết Trong chừng mực toán học có liên quan, việc làm quen với những khái niệm về tích phân là mong muốn, mặc dù không nhất thiết

6 Ứng dụng kinh tế lượng phân tích mối liên hệ tương quan giữa giá trị tăng thêm với các yếu tố đầu vào là lao động và vốn trong các doanh nghiệp ở Việt Nam