GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ KINH TẾ LƯỢNG

Kinh tế lượng là việc áp dụng một phương pháp cụ thể vào khoa học kinh tế nói chung nhằm có được các kết quả bằng những con số cụ thể và kiểm chứng các lý thuyết kinh tế.. Kinh tế lượng

CHƯƠNG 1

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ KINH

TẾ LƯỢNG

@ Phùng Thanh Bình, MB

Tơi cho rằng, ngày càng cĩ nhiều nghiên cứu trong kinh tế học, quản trị và các lĩnh vực khoa học xã hội khác đang chuyển sang xu hướng định lượng hĩa1 Theo Gujarati (2009), nếu là một sinh viên thuộc các ngành kinh tế nĩi chung thì chúng ta nên học kinh tế lượng vì nĩ đang trở nên khá phổ biến và thật sự cần thiết Thực vậy, kinh tế lượng dần dần trở thành một mơn học bắt buộc trong chương trình đào tạo bậc đại học

ở các chuyên ngành kinh tế, tài chính và quản trị ở hầu hết các trường đại học trên thế giới Ở các bậc đào tạo cao hơn, kinh tế lượng khơng chỉ đĩng vai trị như một cơng

cụ phân tích quan trọng cho nhiều mơn học khác mà cịn kết nối giữa cơ sở lý thuyết

và nghiên cứu ứng dụng thực tiễn Hơn nữa, nhiều nhà nghiên cứu xem kinh tế lượng như một trợ thủ đắc lực trong cơng việc hằng ngày của mình Và đây cũng là một xu thế tất yếu của các trường đại học và viện nghiên cứu ở Việt Nam Vậy kinh tế lượng

là gì và tại sao cần phải học kinh tế lượng? Để làm sáng tỏ điều này, chương giới thiệu

tổng quan về kinh tế lượng sẽ trình bày các nội dung sau đây:

• Kinh tế lượng là gì?

• Tại sao học kinh tế lượng?

• Phương pháp luận của kinh tế lượng là gì?

• Quy trình thực hiện một nghiên cứu định lượng sẽ được tiến hành như thế nào?

• Các vai trị chủ yếu của nhà nghiên cứu kinh tế lượng là gì?

• Nên học kinh tế lượng như thế nào?

• Máy tính cĩ vai trị như thế nào trong kinh tế lượng?

KINH TẾ LƯỢNG LÀ GÌ?

Theo Leser (1968), kinh tế lượng2 trở thành một lĩnh vực nghiên cứu riêng từ thập niên 1930 sau khi thành lập Hiệp hội kinh tế lượng3 năm 1930 và Tạp chí Econometrica năm 1933 Từ đĩ đến nay cĩ rất nhiều cách định nghĩa khác nhau về kinh tế lượng Tơi xin viện dẫn một số định nghĩa điển hình để cùng suy ngẫm:

1 Chúng ta cĩ thể dễ dàng kiểm chứng điều này thơng các bài báo đăng tải trên các tạp chí quốc tế

2 Econometrics

3 Econometric Society

• Davis (1941) Lord Kelvin cho định rằng khi chúng ta có thể đo lường những gì mình nói, và thể hiện dưới dạng các con số, thì chúng ta mới thực sự hiểu một cách rõ hơn về điều mình nói; ngược lại, khi chúng ta không thể đo lường, không thể hiện được bằng các con số, thì kiến thức của chúng ta trở nên nghèo nàn Và đó là lý do tại sao chúng ta cần kinh tế lượng

• Marschak (1948) Kinh tế lượng là sự áp dụng toán và thống kê vào kinh tế Nói theo nghĩa hẹp, kinh tế lượng quan tâm đến việc đo lường các mối quan hệ kinh tế Và sự đo lường như vậy rất cần các phương pháp thống kê; nhưng, trước khi biết được sẽ đo lường như thế nào, chúng ta cần thiết lập các mối quan hệ kinh tế dưới dạng mô hình toán Như vậy, kinh tế lượng là việc áp dụng toán và thống kê vào lý thuyết kinh tế

• Sloan (1949) Kinh tế lượng là đo lường kinh tế nhằm kiểm định và phát triển

lý thuyết kinh tế

• Schneider (1952) Về nguyên tắc, phân tích kinh tế lượng gồm ba phần: (i) Thiết lập mối quan hệ định lượng giữa các biến (nghĩa là xây dựng mô hình), (ii) Xây dựng các phương trình và xác định giá trị của các hệ số, (iii) Kiểm định các giả thiết

• Tintner (1952) Kinh tế lượng là việc áp dụng một phương pháp cụ thể vào khoa học kinh tế nói chung nhằm có được các kết quả bằng những con số cụ thể và kiểm chứng các lý thuyết kinh tế Kinh tế lượng bao gồm việc áp dụng toán và thống kê vào dữ liệu kinh tế để có được các kết quả bằng số trong kinh

tế học và kiểm chứng các lý thuyết kinh tế

• Sowey (1983) Kinh tế lượng là một lĩnh vực trong đó người ta nghiên cứu cơ

sở lý thuyết và thực tiễn của việc áp dụng các phương pháp thống kê vào dữ liệu kinh tế để kiểm định các lý thuyết kinh tế, dự báo và kiểm soát xu hướng tương lai của các biến kinh tế

• Studenmund (2001) Kinh tế lượng, theo nghĩa đen là “đo lường kinh tế”, nghĩa

là đo lường và phân tích định lượng các hiện tượng kinh tế thực Kinh tế lượng giúp chúng ta lượng hóa các hiện tượng kinh tế và đưa lý thuyết kinh tế vốn rất trừu tượng xích lại gần hơn với thực tế cuộc sống

• Ramanathan (2002) Kinh tế lượng là sự kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết kinh

tế, toán kinh tế, và thống kê kinh tế nhằm đạt được ba mục đích (i) ước lượng các mối quan hệ kinh tế, (ii) kiểm định giả thiết, và (iii) dự báo

Rõ ràng những người khác nhau sẽ có cách định nghĩa khác nhau về kinh tế lượng Nhiều người còn cho rằng tất cả các nghiên cứu có sử dụng kinh tế định lượng là kinh

tế lượng Kinh tế lượng cũng có thể được gọi là các kỹ thuật kinh tế lượng vì các kỹ

thuật hay phương pháp kinh tế lượng được xây dựng và áp dụng nhằm giúp chúng ta trả lời vô số những câu hỏi thực tế Trong tiếng Anh, cụm từ kinh tế lượng là

“Econo.metrics” Theo Franses (2002), năm ký tự đầu tiên hàm ý “các vấn đề kinh tế”, mặc dù có rất nhiều ứng dụng của kinh tế lượng vào các lĩnh vực xã hội khác Các vấn

đề kinh tế ở đây không chỉ bao hàm kinh tế vĩ mô, kinh tế vi mô, kinh tế quốc tế, mà còn tài chính, marketing, kế toán, v.v Mỗi câu hỏi về bất kỳ một vấn đề kinh tế nào sẽ được trả lời một cách định lượng có hệ thống trên một cơ sở lý thuyết và dữ liệu phù

hợp nhất định không chỉ giúp chúng ta hiểu biết thêm về bản chất của hiện tượng kinh

tế đó mà đôi khi còn cung cấp các dự báo hợp lý cho tương lai, dù tương lai luôn tiềm

ẩn sự không chắc chắn Kết quả tìm kiếm sau đó có thể được sử dụng để phân tích, điều chỉnh hệ thống các chính sách hiện hành và hoạch định chiến lược cho tương lai

Vì sự đa dạng và không ngừng thay đổi của các vấn đề kinh tế, nên các kỹ thuật hay phương pháp kinh tế lượng cũng rất đa dạng và không ngừng phát triển Có ý kiến cho rằng toàn bộ các phương pháp kinh tế lượng nên được gọi một cách đơn giản là “kinh

tế lượng” Và bất kỳ ai phát minh ra các kỹ thuật kinh tế lượng mới hay chỉ áp dụng các kỹ thuật hiện hành vào các vấn đề thực tế cuộc sống đều được gọi chung là “nhà nghiên cứu kinh tế lượng”

Từ thực tế ở nhiều trường đại học Việt Nam, chúng tôi nhận ra rằng rất nhiều sinh viên đại học, thậm chí học viên cao học và nghiên cứu sinh xem kinh tế lượng như một điều gì đó rất kinh hoàng hơn là một công cụ hữu ích Đối với họ, kinh tế lượng là một môn học phức tạp đến khó tả, càng học càng thấy rối bời Đa số sinh viên được dạy và học kinh tế lượng theo kiểu “thầy chiếu trò ngủ” và cho rằng kinh tế lượng

“hình như” là ứng dụng toán hay thống kê gì đó trên máy tính vì giảng viên chỉ toàn trình bày những công thức phức tạp trên bụt giảng hay màn chiếu mơ hồ rồi vào máy tính ảo thuật vài lệnh thế là ‘xong’ phim Từ sự máy móc của nhà trường đến máy móc ngoài xã hội là một hệ lụy tất yếu Tôi có câu chuyện thế này Anh bạn tôi là một chuyên gia tài chính rất có tiếng tăm ở TP.HCM, anh muốn dựa vào xu hướng của giá dầu thế giới để suy đoán giá cao su cho tháng Mười Một năm 2010 Thu thập dữ liệu theo tháng từ tháng Một năm 2005 đến tháng Mười năm 2010, nhập vào Excel, rồi hồi quy theo phương pháp OLS1 Kết quả dự báo của anh, dù rất đẹp như người ta đã dạy như vậy, ngay lập tức bị hội đồng đầu tư bác bỏ một cách thẳng thừng Biết rằng, mặc

dù hội đồng đầu tư cũng chẳng am hiểu gì về các công cụ kinh tế lượng và dự báo nhưng việc làm đó hoàn toàn hợp lý Tại sao ư? Đơn giản là vì giá dầu và giá cao su là hai chuỗi thời gian không dừng, nên khi đem chúng hồi quy với nhau sẽ dẫn đến một kết quả hoàn toàn giả mạo2 Cuối cùng, chỉ cần một thao tác nhỏ là lấy logarithm, rồi chuyển chúng thành các chuỗi dừng và hồi quy dạng sai phân bậc một thì hội đồng đầu tư có vẻ yên tâm hơn về kết quả dự báo mới Một số ít sinh viên, trông có vẻ khá hơn nhờ được học từ các nhà giáo đàng hoàng, cũng phải vật vờ mãi mới nhớ ra kinh

tế lượng có đề cập đến hồi quy và kiểm định giả thiết hay đại loại như thế Có nhiều học viên cao học khi được hỏi một vài khái niệm đơn giản của kinh tế lượng căn bản,

họ thậm chí còn không biết mình đã học kinh tế lượng hay chưa Tệ hại hơn, ngày nay nhiều bạn trẻ xem kinh tế lượng như mốt, và tham gia theo kiểu phong trào3 Nói chung, thực trạng về việc giảng dạy và học tập môn kinh tế lượng ở nhiều trường đại học Việt Nam đang le lói trong một vùng trời ảm đạm Cớ sao như vậy? Vấn đề bắt nguồn từ tư duy không hệ thống Trong khi bên ngoài người ta không ngừng tìm hiểu, phát triển, và ứng dụng thực tiễn từ những năm 1930, thì chúng ta mãi còn luẩn quẩn Các chương trình đào tạo được thiết kế trên cơ sở chấp vá làm cho kinh tế lượng như một chiếc phi thuyền không gian chẳng biết bay lên không trung nhằm mục đích gì, và rồi chẳng biết sẽ về đâu4 Bản thân kinh tế lượng không thể độc lập mà cần có một nền

1 Phương pháp duy nhất anh được học ở Đại học Kinh tế TP.HCM vào những năm cuối thế kỷ XX

2 Spurious regression

3 Có lẻ để qua mắt hội đồng già nua sắp đoàn tựu ông/bà

4 Có trường bắt sinh viên học kinh tế lượng trước, thống kê sau; có trường khá hơn thì học theo kiểu song hành

tảng kiến thức nhất định để hoạt động và hỗ trợ cho các nghiên cứu thực chứng Chúng ta chưa chỉ ra được vị trí của kinh tế lượng nằm ở đâu và sẽ có vai trò như thế nào trong hệ thống rất nhiều môn học khác Điều này ít nhiều đã làm cho nhiều giảng viên và nhà nghiên cứu nhiệt huyết chợt thấy chạnh lòng khi nhận ra thế giới ngày càng thiên về định lượng, hàng triệu triệu bài nghiên cứu thuộc mọi lĩnh vực được đăng trên các tạp chí danh tiếng đều ít nhiều sử dụng công cụ kinh tế lượng, thì sinh viên Việt Nam vốn rất mạnh về các môn toán ở bậc phổ thông lại sợ hãi và xa lánh kinh tế lượng một cách lạnh lùng Có thể một phần do thiếu các nguồn tài liệu tham khảo chính quy1, nhưng điều quan trọng là do cách mà chúng ta đang truyền đạt cho thế hệ tương lai quá ư máy móc, nghèo nàn Kết quả là họ chưa cảm nhận được cốt lõi của vấn đề và chưa cháy lên niềm đam mê dành cho môn học Có quá nhiều giảng viên, nhà nghiên cứu, và nhà hoạch định chính sách của chúng ta thờ ơ và hoài nghi cho rằng các kết quả kinh tế lượng chỉ đáng tin khi họ đã biết rõ toàn bộ quy trình tạo

ra kết quả đó2 Tôi và nhiều giảng viên trong trường Đại học Kinh tế TP.HCM đã từng chứng kiến rằng nhiều bạn trẻ tràn đầy nhiệt tình đang muốn tạo sự thay đổi đã lập tức

bị dập tắt chỉ vì Hội đồng khoa học không chấp nhận kết quả từ các mô hình nghiên cứu định lượng Thực tế đó cũng thật đáng buồn lắm chứ Như vậy, từ tư duy lạc hậu đến thực tiễn nhạt nhòa đã góp phần làm cho kinh tế lượng ở nhiều trường đại học Việt Nam lắm khi trở thành một gánh nặng vô ích trong chương trình đào tạo của nhiều chuyên ngành Trái lại, đối với những nhà nghiên cứu chuyên nghiệp, kinh tế lượng là một tập hợp các công cụ “trên cả tuyệt vời” cho phép đo lường, phân tích, và

dự báo xu hướng tương lai của các hiện tượng kinh tế để cung cấp cơ sở đáng tin cậy nhất cho việc ra các quyết định quan trọng Chính vì vậy, có lẻ nhiều người đã đúng phần nào khi ví von việc cố gắng đưa ra một định nghĩa kinh tế lượng với câu chuyện

“thầy bói xem voi” Trong số những người biết kinh tế lượng thì thái độ của họ đối với việc áp dụng các mô hình kinh tế lượng vào nghiên cứu cũng rất khác nhau, nhưng chung quy lại đó là cảm giác “càng biết nhiều càng không biết gì và càng trở nên thận trọng hơn”3 Tôi cho rằng, khác với nhiều môn học khác, chúng ta chỉ có thể hiểu và cảm nhận được kinh tế lượng là một môn học hay và hữu ích như thế nào một khi chính mình trực tiếp áp dụng nó vào nghiên cứu thực tế4 Khi bắt tay vào một dự án nghiên cứu cụ thể, ví dụ một đề tài nghiên cứu cấp trường hay luận văn tốt nghiệp có

sử dụng phân tích định lượng, thì chúng ta sẽ nhận biết tại sao mình cần kiến thức về kinh tế lượng Chính vì lẻ đó, mà lời đầu tiên trong cuốn “Kinh tế lượng: Lý thuyết và các ứng dụng với Eviews”, Ben Vogelvang cho rằng học kinh tế lượng giống như học lái máy bay, vì chỉ có thể học được nhiều từ thực hành hơn là cứ mãi đọc lý thuyết

TẠI SAO HỌC KINH TẾ LƯỢNG?

Các định nghĩa kinh tế lượng cho thấy kinh tế lượng là một sự kết hợp giữa lý thuyết kinh tế, kinh tế toán, thống kê kinh tế, và thống kê toán Tuy nhiên, kinh tế lượng là một môn đáng được học một cách độc lập (sau khi được trang bị trước khối kiến thức nền tảng nhất định) vì các lý do sau đây

4 Nói dễ, làm khó! Vậy mà một số giáo sư Việt Nam cứ một tuần cho ra lò một bài nghiên cứu mới khiếp chứ

Lý thuyết kinh tế1 nêu lên các phát biểu hay giả thiết chủ yếu thiên về định tính

Ví dụ, theo Gujarati (2009), lý thuyết kinh tế vi mô cho rằng, giữ nguyên các yếu tố khác không đổi, một sự gia tăng giá của một hàng hóa thì chúng ta kỳ vọng lượng cầu của hàng hóa đó sẽ giảm Vì vậy, lý thuyết kinh tế cho rằng có mối quan hệ nghịch biến giữa giá và lượng cầu của một hàng hóa – đây là quy luật đường cầu dốc xuống hay đơn giản là quy luật cầu Nhưng bản thân lý thuyết kinh tế không cung cấp một thước đo bằng con số cụ thể về mức độ của mối quan hệ giữa giá và lượng cầu, nghĩa

là, nó không nói rõ lượng cầu sẽ tăng hay giảm ‘bao nhiêu’ theo một sự thay đổi nhất định của giá hàng hóa Và đó chính là công việc của kinh tế lượng Kinh tế lượng cung cấp nội dung thực tiễn cho hầu hết lý thuyết kinh tế (dựa trên quan sát hoặc thí nghiệm) Ví dụ trong một nghiên cứu cho thấy khi giá tăng lên 1 đơn vị thì lượng cầu giảm 100 đơn vị Nói một cách bình dân như lời của một môn đồ kinh tế lượng trên www.saga.vn “Đã qua rồi các thời uống nước chè rồi rung đùi mà phán rằng “khi giá

của hàng hóa tăng thì cầu về hàng hóa giảm” Hẳn mọi người sẽ không thỏa mãn với

một câu phát biểu hay kết luận nước đôi như vậy Thực ra, điều mà chúng ta cần là phải làm rõ “tăng bao nhiêu và giảm bao nhiêu” Bởi biết đâu trong quá trình đi tìm câu trả lời cho ‘cái bao nhiêu’ kia thì câu phát ngôn trên lại thành ra là nói bậy

Mối quan tâm chủ yếu của kinh tế toán2 là thể hiện lý thuyết kinh tế dưới hình thức hay các phương hình (hoặc các mô hình) toán mà không cần biết có khả năng đo lường hay kiểm chứng thực nghiệm lý thuyết hay không Kinh tế lượng quan tâm chủ yếu đến sự kiểm chứng thực nghiệm lý thuyết kinh tế Nhà kinh tế lượng thường sử dụng các mô hình toán do các nhà kinh tế học toán đề xuất nhưng đưa các mô hình này dưới dạng có thể kiểm định được Chính vì thế kinh tế lượng được xem làm một nhánh quan trọng của kinh tế học thực chứng

Thống kê kinh tế3 chủ yếu quan tâm đến việc thu thập, xử lý, và trình bày dữ liệu kinh tế dưới dạng đồ thị, biểu đồ, và bảng biểu Đây là công việc của người làm thống

kê kinh tế, như thu thập dữ liệu về GDP, việc làm, thất nghiệp, giá cả, v.v Dữ liệu này hình thành bộ dữ liệu thô cho công việc nghiên cứu kinh tế lượng Nhưng người làm thống kê kinh tế chỉ dừng lại ở đó chứ không quan tâm gì đến việc sẽ sử dụng các dữ liệu thu thập được để kiểm định các lý thuyết kinh tế

Mặc dù thống kê toán4 cung cấp nhiều công cụ, nhưng người nghiên cứu kinh tế lượng thường cần một số phương pháp đặc biệt bởi vì bản chất của hầu hết dữ liệu kinh tế không thường được tạo ra từ các phép thử được kiểm soát Người nghiên cứu kinh tế lượng nói chung phụ thuộc vào các dữ liệu không thể được kiểm soát trực tiếp

Ví dụ các dữ liệu về tiêu dùng, thu nhập, đầu tư, tiết kiệm, giá cả, v.v., được thu thập bởi các cơ quan nhà nước hay tư nhân, và bản chất không phải là các phép thử Người nghiên cứu kinh tế lượng lấy các dữ liệu này theo kiểu “cho trước” Chính vì vậy, điều này gây ra nhiều vấn đề đặc biệt thường ít xảy ra trong thống kê toán Hơn nữa, các dữ liệu như thế có thể có sai sót do đo lường

Ở nhiều trường đại học và cao đẳng ít tên tuổi ở Việt Nam tồn tại một sự thật nếu nói ra thì phiền lòng mà không nói lại đau lòng Chuyện là thế này Ở các môn học

nền tảng như toán và thống kê, giảng viên chỉ biết đóng tròn vai phần việc của mình chứ không hề liên đới tới các môn học sau đó là gì, điều mình dạy hôm nay sẽ bổ trợ cho những môn học tiếp theo nào trong chương trình đào tạo Chúng ta dạy thật nhiều, dạy thật nhiệt tình trong thế giới riêng của mình mà chưa sâu chuỗi thành một khối kiến thức tích hợp để rồi “muối vẫn mặn nhưng cá vẫn ươn”

Cuối cùng, mượn lời của Gujarati (2009) tôi cho rằng, đối với các sinh viên chuyên ngành kinh tế và quản trị kinh doanh, có một lý do rất thực tế để học kinh tế lượng như sau Một ngày nào đó sau khi tốt nghiệp, họ có thể được tuyển vào làm công việc liên quan đến dự báo doanh số, lãi suất, cung tiền, và chỉ số giá, hay ước lượng chi phí sử dụng vốn, tỷ lệ tham gia lực lượng lao động, hệ số co giãn, v.v., thì chính kinh tế lượng sẽ giúp họ hoàn thành tốt những việc như thế

Tóm lại, kinh tế lượng có ba mục đích sử dụng chính sau đây:

1 mô tả mối quan hệ kinh tế thực

2 kiểm định các giả thiết về lý thuyết kinh tế

3 dự báo hoạt động kinh tế tương lai

Để đúc kết lại những điều vừa trình bày ở trên, tôi xin lấy ý tưởng trong cuốn “Sử dụng kinh tế lượng: Hướng dẫn thực hành” của Studenmund (2001) như sau Mục

đích sử dụng đơn giản nhất của kinh tế lượng là mô tả hay ước lượng1 Chúng ta có thể sử dụng kinh tế lượng để lượng hóa hoạt động kinh tế vì kinh tế lượng cho phép ta ước lượng các con số trong các phương trình trước đây chỉ toàn là các ký hiệu trừu tượng Có nhiều phương pháp khác nhau để ước lượng các “con số” nói trên nhưng phổ biến nhất là phương pháp bình phương bé nhất thông thường OLS2 (sẽ được trình bày chi tiết ở chương 6) Ví dụ, trong lý thuyết về hành vi tiêu dùng, một hàng hóa thường được thể hiện thông quan mối quan hệ giữa lượng cầu (Q) và giá của chính hàng hóa đó (P), giá hàng hóa thay thế (Ps), và thu nhập khả dụng3 (Yd) Mối quan hệ này có thể được thể hiện qua mối quan hệ hàm số thuần túy toán học như sau:

Đối với hầu hết các hàng hóa, mối quan hệ giữa tiêu dùng và thu nhập khả dụng, tiêu dùng và giá hàng hóa thay thế đều được kỳ vọng là dương Kinh tế lượng cho phép chúng ta ước lượng mối quan hệ đó dựa trên các dữ liệu quá khứ về tiêu dùng, thu nhập, giá cả do thống kê kinh tế cung cấp Giả sử kết quả ước lượng bằng phương pháp OLS cho ra kết quả như sau:

Q = 31.5 – 0.73P + 0.11Ps + 0.23Yd (1.2)

Kỹ thuật kinh tế lượng đã cho ta một bức tranh dạng mô tả và cụ thể hơn về hàm cầu

Rõ ràng, các phương trình (1.1) và (1.2) là khác nhau Cụ thể, phương trình (1.2) cho phép ta kỳ vọng một sự tăng/giảm cụ thể trong lượng cầu

Mục đích sử dụng thứ hai và có lẻ là mục đích phổ biến nhất của kinh tế lượng là

kiểm định giả thiết4, nghĩa là, đánh giá các lý thuyết khác với bằng chứng định

1 Estimation, sẽ được làm rõ ở các chương 4 và 5

2 Ordinary least squares, một phương pháp ước lượng phổ biến được dùng rất nhiều trong cuốn sách này

3 Disposible imcome

4 Hypothesis testing, sẽ được làm rõ hơn ở các chương 4 và 6

lượng Ví dụ, ta có thể kiểm định giả thiết rằng loại hàng hóa ở phương trình (1.1) được gọi là hàng hóa thông thường (lượng cầu tăng khi thu nhập khả dụng tăng) Ta

có thể áp dụng các kiểm định thống kê khác nhau để điểm định hệ số ước lượng (0.23) của biến thu nhập khả dụng (Yd) Việc kiểm định giả thiết có ý nghĩa hết sức quan trọng vì chỉ có thể suy luận cho tổng thể1 một khi đã đảm bảo mô hình được chọn là đúng, thõa mãn các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (xem chương 6),

và các hệ số ước lượng2 phải có ý nghĩa thống kê Do chúng ta nghiên cứu mọi hiện tượng kinh tế dựa trên mẫu rút ra từ tổng thể, nên kiểm định giả thiết được coi là một chức năng quan trọng nhất của kinh tế lượng

Mục đích sử dụng thứ ba và là mục đích sử khó nhất của kinh tế lượng là dự báo3hay dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở đã xảy ra trong quá khứ hay dựa vào phân tích mẫu để dự đoán giá trị bất kỳ của tổng thể Ví dụ, các nhà kinh tế sử dụng kinh tế lượng để dự báo các biến kinh tế như doanh số, lợi nhuận, GDP, tỷ lệ lạm phát, giá dầu, xu hướng vận động của chỉ số giá chứng khoán, hệ số beta, hệ số co giãn của cầu theo giá của một hàng hóa, v.v Mức độ chính xác của các dự báo như thế phụ thuộc rất lớn vào mức độ dữ liệu quá khứ có chỉ dẫn tốt cho tương lai hay không

và mức độ mẫu phân tích đại diện như thế nào cho tổng thể Ngày nay, các lãnh đạo doanh nghiệp và chính trị gia có xu hướng đặc biệt quan tâm đến việc sử dụng kinh tế lượng vì họ cần ra quyết định về tương lai, mà tương lai thì không chắc chắn, và họ đều nhận thức được hậu quả của những quyết định sai lầm sẽ như thế nào4 Kinh tế lượng có thể góp phần nhận dạng những tác động tương lai của các chính sách, và trang bị tốt hơn cho những người lãnh đạo doanh nghiệp và Chính quyền thông tin quí báu cho việc ra quyết định Như vậy, kinh tế lượng có thể được sử dụng không chỉ cho công tác dự báo mà còn phân tích chính sách Lưu ý rằng, kinh tế lượng cũng chỉ là một trong những phương pháp có thể sử dụng cho dự báo Để tìm hiểu thêm về lĩnh vực dự báo, bạn đọc thể tham khảo tài liệu về phân tích dữ liệu và dự báo5

PHƯƠNG PHÁP LUẬN CỦA KINH TẾ LƯỢNG

Chúng ta sẽ biết ở chương 5 và chương 6 rằng phân tích hồi quy để ước lượng các

“con số” của mô hình kinh tế lượng bằng kỹ thuật OLS chẳng qua chỉ là việc áp dụng một cách “máy móc” các phương trình vào mẫu dữ liệu có sẵn Cho nên những người nghiên cứu kinh tế lượng chuyên nghiệp sẽ không mất nhiều thời gian để suy nghĩ về việc ước lượng các hệ số của một phương trình, mà họ quan tâm nhiều đến các yếu tố khác Và đó chính là nội dung tôi sẽ trình bày ở phần này Nếu chuyên ngành của bạn

đã được giới thiệu môn phương pháp nghiên cứu kinh tế6 thì đó là một thuận lợi rất lớn giúp bạn hiểu quy trình thực hiện một nghiên cứu kinh tế lượng sẽ như thế nào Tuy nhiên, điều đó không quan trọng Mặc dù không có quy luật cứng nhắc nào trong việc thực hiện một nghiên cứu kinh tế lượng, nhưng hầu hết những người nghiên cứu

1 Population (xin bà con đừng dịch từ này là dân số hay đám đông nhé!)

2 Estimated coefficients

3 Forecasting

4 Xem Wilson và Keating, 2007 để biết thêm chi tiết!

5 Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy (2009) Phân tích dữ liệu và dự báo trong kinh

tế, và tài chính NXB Thống Kê

6 Research methodology, bạn có thể tham khảo Ranjit Kumar, 2005, Research Methodology: A Step-By-Step Guide for Beginers, 2 nd Edition, SAGE Publications

“chuyên nghiệp” thường theo một phương pháp luận thống nhất1 và họ cho rằng đó là thứ ngôn ngữ chung trong thế giới nghiên cứu Dĩ nhiên, mức độ tập trung và nỗ lực ở mỗi bước có thể khác nhau, nhưng để nghiên cứu thành công thì các bước trong một quy trình “chuẩn” nên được xem xét Quy trình nghiên cứu kinh tế lượng có thể theo trình tực các bước sau:

1 Xác định vấn đề nghiên cứu, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu: Xác định biến phụ thuộc của mô hình

2 Tóm tắt cơ sở lý thuyết và xây dựng mô hình lý thuyết

3 Xác định mô hình/phát triển khung phân tích: Xác định các biến giải thích và dạng hàm thích hợp

4 Phát biểu giả thiết về dấu kỳ vọng của các hệ số

5 Thu thập/xử lý dữ liệu

6 Ước lượng mô hình

7 Đánh giá và kiểm định mô hình

8 Trình bày kết quả nghiên cứu

9 Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào dự báo và chính sách

Ở đây có một số khái niệm tạm thời nên được chấp nhận và sẽ được giải thích ở các phần sau Lưu ý rằng, với các bước đề nghị như trên không có nghĩa ngăn cản bạn sử dụng các cách tiếp cận có tính sáng tạo khác mà chỉ muốn gửi đến bạn đọc một thông điệp đơn giản là những người nghiên cứu kinh tế và phân tích chính sách sử dụng phân tích kinh tế lượng như thế nào

1 Dĩ nhiên là theo chuẩn quốc tế rồi!

 HÌNH 1.1: Các bước thực hiện một nghiên cứu ứng dụng kinh tế lượng

Mô hình phù hợp không?

Kiểm định các giả thiết

Sử dụng mô hình cho dự báo và phân tích chính sách

Đúng

Nguồn: Maddala (2001)

1) Xác định vấn đề nghiên cứu

Xác định vấn đề1, mục tiêu, và hình thành câu hỏi nghiên cứu là những bước đầu tiên của quá trình nghiên cứu Vấn đề cần nghiên cứu phải làm rõ tại sao thực sự cần phải thực hiện nghiên cứu Đó chính là mục đích người nghiên cứu muốn đi tìm hiểu Để giải quyết vấn đề nghiên cứu, nghĩa là đạt mục đích cần nghiên cứu, người nghiên cứu phải xác định rõ các mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là gì, từ đó giúp hình dung ra các biến chủ yếu cũng như mối quan hệ giữa chúng như thế nào Trên cơ sở các mục đích

và mục tiêu nghiên cứu đã được xác định, người nghiên cứu đưa ra các câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu là mục tiêu cụ thể được phát biểu dưới dạng câu hỏi, đóng vai trò hướng dẫn người nghiên cứu sẽ làm gì tiếp theo trong suốt quá trình thiết kế nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu chính là cầu nối giữa các mục đích và mục tiêu nghiên cứu với phương pháp và tài liệu người nghiên cứu dự kiến sử dụng

Vấn đề nghiên cứu phải cụ thể2 và có khả năng kiểm soát được Khi xác định vấn

đề, người nghiên cứu phải đảm bảo một cách hợp lý rằng có sẵn các nguồn dữ liệu để trả lời câu hỏi nghiên cứu trong thời gian cho phép Cho nên không được quá tham vọng Trong suốt quá trình nhận dạng vấn đề và xây dựng câu hỏi nghiên cứu, người nghiên cứu cần thường xuyên thảo luận với nhiều người khác, đặc biệt là những người

có kinh nghiệm trong lĩnh vực nghiên cứu đó

2) Tóm tắt lý thuyết và xây dựng mô hình lý thuyết

Hầu hết các nghiên cứu kinh tế lượng, từ việc chọn biến cho đến xác định dạng hàm phù hợp, đều phải dựa trên mô hình lý thuyết cơ bản Điều này có nghĩa rằng hầu như không thể xây dựng một mô hình kinh tế lượng tốt mà không hiểu gì về lĩnh vực mình đang nghiên cứu Cho nên, bất kỳ một nghiên cứu nào cũng phải có nghiên cứu cơ sở

lý thuyết3 Có thể nói, nghiên cứu cơ sở lý thuyết là một công việc thách thức nhất trong bất kỳ một nghiên cứu nào

Nghiên cứu cơ sở lý thuyết là việc khảo sát và thảo luận dưới dạng lý lẽ biện luận

và đánh giá có chọn lọc các nghiên cứu trước đây về vấn đề đang xem xét với mục đích chủ yếu là “đặt” vấn đề nghiên cứu trong ngữ cảnh của nó và/hoặc tìm ra các

“khoảng trống” và hạn chế của các nghiên cứu trước đây để biện hộ cho nghiên cứu mới Mục đích của nghiên cứu cơ sở lý thuyết là để làm sáng tỏ những tranh luận và ý kiến cụ thể trong lĩnh vực đang nghiên cứu Khi làm sáng tỏ các tranh luận này, người nghiên cứu cố gắng chỉ ra cái gì đã được nghiên cứu, nghiên cứu như thế nào, đâu là hạn chế, khoảng trống cần nghiên cứu tiếp

Nghiên cứu cơ sở lý thuyết có các vai trò quan trọng sau đây:

• Tránh “quay lại bánh xe củ”, vì thế sẽ tiết kiệm thời gian, chi phí và ngăn chặn khả năng bước lên vết đổ của những người khác

• Nhận dạng ra các khoảng trống trong lý thuyết

• Tiếp tục nghiên cứu từ cơ sở những người khác đã đạt được, vì thế sẽ giúp nghiên cứu của mình vững chắc hơn

1 Problem statement

2 SMART (Specific, Measurable, Achievable/Attainable, Reslistic, Time)

3 Literature review

• Nhận biết được nhóm những người cùng nghiên cứu vấn đề của mình vì đây

là một nguôn thông tin rất quý giá

• Giúp hiểu sâu hơn về lĩnh vực đang nghiên cứu, và chỉ khi đã hiểu sâu sắc vấn đề chúng ta mới có thể có kết quả nghiên cứu tốt và hiệu quả

• Nhận dạng ra các quan điểm trái ngược

• Giúp người nghiên cứu đánh giá đúng đắn hơn về các nghiên cứu trước đây trên cơ sở sự hiểu biết và lập luận của mình

• Nhận dạng các thông tin và ý tưởng phù hợp với nghiên cứu của mình, điều này có thể giúp người thực hiện nghiên cứu đi đúng hướng và đưa ra các đề xuất thuyết phục hơn

• Cung cấp cơ sở lý thuyết mới và phát triển một mô hình mới như một khung khái niệm cho nghiên cứu của mình

• Nhận dạng các phương pháp phù hợp để giải quyết vấn đề nghiên cứu chính của mình

• Nhận dạng các biến quan trọng cho mô hình thực nghiệm của mình

• Đó là một đóng góp quan trọng của chúng ta cho cơ sở lý thuyết về vấn đề nghiên cứu

Lưu ý rằng, từ vấn đề nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu và cơ sở lý thuyết là một quy trình được lặp đi lặp lại Không thể có cơ sở lý thuyết đúng nếu vấn đề nghiên cứu không rõ ràng, và vấn đề nghiên cứu sẽ trở nên rõ ràng hơn sau khi đã nghiên cứu lý thuyết Cho nên, sau khi nghiên cứu cơ sở lý thuyết chúng ta cần quay lại làm rõ vấn

đề nghiên cứu và điều chỉnh lại các câu hỏi nghiên cứu

3) Xác định mô hình kinh tế lượng

Bước quan trọng nhất trong các nghiên cứu kinh tế lượng là xác định dạng mô hình1của mô hình hồi quy lý thuyết Sau khi đã lựa chọn biến phụ thuộc, cần xác định các thành phần sau đây:

• Biến giải thích và đo lường biến giải thích như thế nào

• Dạng hàm (toán) của các biến

• Loại hạn nhiễu ngẫu nhiên

Như chúng ta sẽ biết một phương trình hồi quy được xác định khi các thành phần này

đã được xác định một cách phù hợp Chúng ta sẽ thảo luận chi tiết các vấn đề về dạng

mô hình ở chương 14

Mỗi thành phần trong dạng mô hình được xác định chủ yếu trên cơ sở lý thuyết kinh tế Bất cứ sai sót trong các thành phần này dẫn đến sai dạng mô hình2 Đây là một trong những sai sót nguy hiểm nhất ảnh hưởng đến hiệu lực của phương trình hồi quy Chính vì thế, lúc đầu cần phải tập trung nghiên cứu kỹ lý thuyết kinh tế

1 Model specification, bao hàm cả dạng hàm (functional form)

2 Mis-specification errors