Giáo trình Nhập môn kinh tế lượng và ứng dụng - Chương 1: Giới thiệu

Nội dung text: Giáo trình Nhập môn kinh tế lượng và ứng dụng - Chương 1: Giới thiệu

1. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phương pháp phân tích Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Niên khóa 2003-2004 Bài đọc Chương 1: Giới thiệu Thu thập dữ liệu Để ước lượng mô hình kinh tế lượng mà một nhà nghiên cứu đưa ra, cần có mẫu dữ liệu về các biến phụ thuộc và biến độc lập. Nếu nhà phân tích quan tâm đến việc giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc theo thời gian, ông ta hay cô ta phải có các số đo tại các thời điểm khác nhau (gọi là dữ liệu chuỗi thời gian). Ví dụ, một thành phố muốn dự báo nhu cầu nhà ở cho năm hoặc mười năm trong tương lai. Việc này đòi hỏi phải xác định các biến có ảnh hưởng đến nhu cầu nhà ở của thành phố đó trong quá khứ, có được chuỗi dữ liệu theo thời gian trong nhiều năm ở quá khứ, và sử dụng chúng vào một mô hình thích hợp để tạo các giá trị dự báo của nhu cầu tương lai. Khoảng thời gian hoặc thời đoạn của chuỗi thời gian sẽ là hàng năm, hàng quý hoặc hàng tháng, tùy theo thành phố đó muốn xem xét thay đổi trong nhu cầu nhà ở hàng năm, hàng quý hay hàng tháng. Loại dữ liệu sẵn có thường sẽ quyết định thời đoạn của dữ liệu thu thập. Trong khi dữ liệu chuỗi thời gian đại diện các quan sát trong những khoảng thời gian khác nhau, dữ liệu chéo/theo không gian đại diện cho số đo tại một thời điểm định trước. Ví dụ, cơ quan nhà ở của một tiểu bang muốn giải thích vì sao nhu cầu nhà ở thay đổi giữa các thành phố. Việc này đòi hỏi phải quan sát đặc điểm của các thành phố khác nhau trong một khoảng thời gian xác định. Hầu hết các dữ liệu có được từ các nguồn sẵn có của tư nhân hoặc công cộng (Chương 14 trình bày chi tiết hơn về phần này). Tuy nhiên, thông thường những nguồn này không đủ dữ liệu để giải quyết vấn đề đặt ra hoặc những dữ liệu này không có sẵn. Trong trường hợp như vậy, cần tiến hành một khảo sát đặc biệt để thu thập các thông tin cần thiết. Ví dụ, vài năm trước nhiều hiệp hội dịch vụ công cộng đã quan tâm đến việc nghiên cứu xem người tiêu dùng sẽ phản ứng như thế nào đối với chính sách giá điện trong ngày. Chính sách giá điện trong ngày là giá điện sẽ thay đổi theo những giờ khác nhau trong ngày, với giá cao trong những giờ cao điểm và giá thấp trong những giờ thấp điểm. Để có được dữ liệu phù hợp hiệp hội đã chọn một số khách hàng và lắp đặt đồng hồ tại nhà họ để ghi lại lượng điện sử dụng từng giờ trong ngày. Lượng điện tiêu thụ được kiểm soát trong vòng một năm như thế hiệp hội đã có được dữ liệu theo chuỗi thời gian cho một nhóm các hộ gia đình. Dữ liệu này được gọi là dữ liệu chéo và theo chuỗi thời gian hay thông dụng hơn được gọi là dữ liệu bảng. Để xử lý các dữ liệu loại này cần sử dụng những kỹ thuật kinh tế lượng đặc biệt. Một loại dữ liệu khác mà nhà nghiên cứu thường gặp liên quan đến mức độ tổng hợp . Ví dụ, xem xét quan hệ giữa chi tiêu cho thực phẩm và thu nhập. Dữ liệu này có thể là một trong những loại: (1) cho một gia đình trong một thời gian (dữ liệu chuỗi thời gian), (2) cho một nhóm gia đình tại Ramu Ramanathan 11 Thục Đoan/Hào Thi
2. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phương pháp phân tích Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Niên khóa 2003-2004 Bài đọc Chương 1: Giới thiệu một thời điểm (đó là dữ liệu chéo), (3) cho một nhóm gia đình trong một thời đoạn (dữ liệu bảng), (4) tổng chi tiêu và tổng thu nhập của toàn bộ dân cư trong một số thành phố, quốc gia hoặc tiểu bang (đó là dữ liệu chéo tổng hợp cho dân cư của nhiều vùng địa lý), và (5) tổng chi phí và tổng thu nhập theo thời gian của toàn dân cư trong một vùng địa lý (là dữ liệu chuỗi thời gian tổng hợp cho dân cư của khu vực). Bản chất của các câu hỏi nhà điều tra quan tâm trả lời sẽ chỉ ra loại dữ liệu mà anh ta hoặc cô ta sẽ phải thu thập và mức độ tổng hợp, nếu cần. Trong quá trình thu thập dữ liệu, một nhà điều tra thực nghiệm phải xem xét đến việc dữ liệu sẵn có có thểõ không hoàn toàn thích hợp với yêu cầu của nhà phân tích. Ví dụ, lý thuyết kinh tế liên quan nhiều đến lãi suất. Tuy nhiên không có một loại lãi suất đơn độc. Nếu nhà phân tích quan tâm đến việc tìm hiểu nhu cầu về nhà ở, anh ta hoặc cô ta phải sử dụng lãi suất thế chấp. Tuy nhiên, nếu họ quan tâm đến chi tiêu vốn cho nhà xưởng và máy móc thiết bị mới thì “lãi suất cơ bản” hoặc các lãi suất vay liên quan với nó là lãi suất thích hợp nhất cần tính toán. Vì vậy, trong một nghiên cứu thực nghiệm việc đánh giá và xem xét cẩn thận quá trình xử lý dữ liệu là rất cần thiết. Một nhà điều tra không chỉ cần chọn dữ liệu phù hợp với vấn đề nghiên cứu mà còn phải biết đến các hạn chế của dữ liệu sử dụng, bởi vì tính chính xác của các kết luận phụ thuộc vào độ chính xác của dữ liệu. Ước lượng mô hình Sau khi mô hình đã được thiết lập và dữ liệu phù hợp đã được thu thập, nhiệm vụ chủ yếu của nhà điều tra là ước lượng những thông số chưa biết của mô hình. Trong những ví dụ trên chúng ta sẽ có được các ước lượng của số hạng tung độ gốc α, số hạng độ dốc β, và các thông số (như trung bình và phương sai) của phân bố xác suất của u. Phương trình ước lượng sau đó sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết hoặc dự báo các giá trị của biến phụ thuộc, với những giá trị của các biến độc lập cho trước. Có nhiều thủ tục ước lượng đối với ước lượng mô hình. Như sẽ được thảo luận sau này, bản chất của vấn đề nghiên cứu và bản chất của mô hình thường sẽ xác định các thủ tục cần được sử dụng. Kiểm định giả thuyết Ước lượng sơ bộ của một mô hình kinh tế lượng không luôn luôn đem đến các kết quả thỏa đáng. Công thức của mô hình kinh tế lượng cơ bản đặc biệt chịu ảnh hưởng của lý thuyết kinh tế, sự hiểu biết của nhà phân tích về các hành vi tiềm ẩn, và các kinh nhiệm hoặc nghiên cứu trong quá khứ. Các thành tố Ramu Ramanathan 12 Thục Đoan/Hào Thi
3. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phương pháp phân tích Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Niên khóa 2003-2004 Bài đọc Chương 1: Giới thiệu này của mô hình chỉ cung cấp một khung tổng quát cho các vấn đề kinh tế lượng. Do vậy, những kết quả đầu tiên có thể gây ngạc nhiên cho người điều tra vì các biến được cho là quan trọng, có ưu tiên cao thì lại xuất hiện sau những biến được cho là không quan trọng về mặt thực nghiệm hoặc chúng sẽ có những ảnh hưởng đi theo những hướng không mong đợi. Nhà phân tích kinh tế vì vậy sẽ kiểm định chẩn đoán mô hình nhiều lần nhằm chắc chắn là những giả định đặt ra và các phương pháp ước lượng được sử dụng phù hợp với dữ liệu đã thu thập. Mục tiêu là tìm được những kết luận thuyết phục nhất − đó là những kết luận không thay đổi nhiều đối với các đặc trưng của mô hình. Để đạt được mục tiêu này, thường thường cần phải thiết lập lại các mô hình, và dĩ nhiên là ước lượng lại mô hình bằng nhiều kỹ thuật khác nhau. Kiểm định giả thuyết không chỉ được thực hiện nhằm cải tiến các đặc trưng của mô hình mà còn nhằm kiểm định tính đúng đắn của các lý thuyết. Diễn dịch kết quả Bước cuối cùng của một điều tra thực nghiệm là diễn dịch các kết quả. Các kết luận thường phải ủng hộ một lý thuyết kinh tế hoặc là bác bỏ lý thuyết này, vì vậy, đòi hỏi phải xem xét lại lý thuyết. Nếu các kết quả phù hợp đối với việc ra quyết định về chính sách, thì sau đó các quyết định này cũng sẽ được thực hiện trong giai đoạn này. Hoặc là nhà phân tích thực nghiệm có thể sử dụng tập mô hình cuối cùng để dự báo một hoặc nhiều biến phụ thuộc trong nhiều tình huống khác nhau trong tương lai và sử dụng những kết quả này cho việc ra quyết định vềâ chính sách. Tóm tắt những phần quan trọng Để thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm, một nhà điều tra phải có những câu trả lời thỏa đáng cho các câu hỏi sau: 1. Mô hình có ý nghĩa kinh tế không? Cụ thể, mô hình có thể hiện mọi quan hệ tương thích ẩn trong quá trình phát dữ liệu hay không? 2. Dữ liệu có tin cậy không? 3. Phương pháp ước lượng sử dụng có phù hợp không? Có sai lệch trong các ước lượng tìm được không? 4. Các kết quả của mô hình so với các kết quả từ những mô hình khác như thế nào? 5. Kết quả thể hiện điều gì? Kết quả có như mong đợi dựa trên lý thuyết kinh tế hoặc cảm nhận trực giác không? 1.3 Đề tài thực nghiệm Ramu Ramanathan 13 Thục Đoan/Hào Thi
4. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phương pháp phân tích Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Niên khóa 2003-2004 Bài đọc Chương 1: Giới thiệu Nếu một đề tài thực nghiệm được đưa vào như một phần của khóa học kinh tế lượng, chúng ta nên tạm thời bỏ qua chủ đề chính và tiến hành nhiệm vụ chọn một đề tài và kế đó thu thập dữ liệu. Đó là do quá trình chọn đề tài, thiết lập mô hình và thu thập dữ liệu tốn rất nhiều thời gian, và chúng ta không nên đợi đến khi học hết mọi lý thuyết rồi mới bắt đầu quá trình này. Ở đây chúng ta phân biệt giữa hai mức độ thực hiện đề tài: cao cấp và trung cấp. Việc chọn cấp độ nào phụ thuộc vào thời gian của khóa học và thời gian mà giảng viên và sinh viên dành cho đề tài thực nghiệm. Nếu mức độ cao cấp được chọn, thì nên đọc phần 14.1, phần này mô tả cách chọn một đề tài nghiên cứu như thế nào, sau đó xem lại lý thuyết về đề tài này (xem phần 14.2), xác định các biến trong mô hình (phần 14.3), quyết định loại dữ liệu nào thích hợp chuỗi thời gian hay chéo, và bắt đầu thu thập dữ liệu (phần 14.4). Mức độ trung cấp thì nhiệm vụ dễ hơn. Đối với mức độ này, chọn một trong những tập tin dữ liệu được liệt kê sau và được mô tả chi tiết trong Phụ lục D, cập nhật dữ liệu hoặc tìm dữ liệu tương tự cho một khu vực hoặc một quốc gia và thực hiện phân tích tương tự như đã thảo luận trong sách. Ví dụ, tập tin dữ liệu DATA9-7 trong phụ lục D liên hệ nhu cầu về xe hơi mới với chỉ số giá xe hơi mới, thu nhập, lãi suất v.v Các nguồn thông tin cũng được liệt kê trong phụ lục. Những chuỗi dữ liệu này có thể cập nhật đối với nước Mỹ hoặc các dữ liệu tương tự có thể có đối với các quốc gia khác. Tuy nhiên đối với một số dữ liệu, nguồn dữ liệu không được ghi ra nhưng có thể tìm được từ các nguồn liệt kê trong phần 14.4 Các tập tin dữ liệu có thể cập nhật tốt là DATA4-4, DATA4-7 đến DATA4-14 (trừ DATA4-8 và DATA4-11), DATA6-3 đến DATA6-5, DATA7-2, DATA7-9 đến DATA7-20 (trừ DATA7-19), một số tập tin trong Chương 9, DATA10-1, DATA10-3, DATA10-4, DATA11-1, DATA12-1 và DATA13-1. Nếu bạn đã cập nhật một trong những tập tin dữ liệu này và muốn đưa vào bản hiệu đính sau này của cuốn sách, vui lòng gửi tập tin dữ liệu đó cho tôi. Địa chỉ thư điện tử của tôi là ramu@weber.ucsd.edu và hộp thư bưu điện là: Department of Economics, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92093-0508, USA. TÓM TẮT Lĩnh vực kinh tế lượng liên quan đến ước lượng các mối liên hệ kinh tế, kiểm định giả thuyết các lý thuyết kinh tế, và dự báo các biến kinh tế hoặc các biến số khác. Một nhà kinh tế lượng thường bắt đầu với một tập hợp các lý thuyết kinh tế, sau đó kết hợp chúng với những nhận định trực giác (hoặc Ramu Ramanathan 14 Thục Đoan/Hào Thi
5. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phương pháp phân tích Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Niên khóa 2003-2004 Bài đọc Chương 1: Giới thiệu kinh nghiệm, nghiên cứu trong quá khứ) để xây dựng một mô hình kinh tế lượng. Quá trình này liên quan đến quyết định chọn một hay nhiều biến phụ thuộc và xác định các biến độc lập có ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc. Nhà phân tích kinh tế cũng nên quyết định sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian hay chéo cho phù hợp. Bước tiếp theo là thu thập dữ liệu tương ứng. Ởû giai đoạn này, nhà điều tra thường phải dung hòa bởi vì các dữ liệu đo lường được có thể sẽ không hoàn toàn thích hợp với các đòi hỏi lý thuyết. Khi có được các dữ liệu này, nhà nghiên cứu ước lượng các thông số của một hoặc nhiều mô hình sơ bộ. Các mô hình này sẽ được kiểm định nhiều lần để xác định các đặc trưng mô hình có thể có và các lỗi về phương pháp. Dựa vào những kiểm định này, các mô hình được thiết lập lại và ước lượng lại cho đến khi nhà điều tra thỏa mãn với tính thuyết phục của các kết luận rút ra từ những mô hình. Bước cuối cùng là diễn dịch kết quả và quyết định ủng hộ hay bác bỏ tập lý thuyết mà nhà kinh tế lượng đã kiểm định thực nghiệm. Mô hình cuối cùng có thể được dùng để xây dựng các chính sách hoặc để dự báo các giá trị của các biến phụ thuộc trong nhiều tình huống khác nhau. THUẬT NGỮ Aggregation: Tổng hợp Captial asset pricing model (CAPM): Mô hình định giá tài sản vốn Cross-section data: Dữ liệu chéo Data generating process (DGP): Quá trình phát dữ liệu Dependent variable: Biến phụ thuộc Econometric model: Mô hình kinh tế lượng Econometrics: Môn kinh tế lượng Engel curve: Đường cong Engel Error term: Số hạng sai số Forecasting: Dự báo General to simple model: Lập mô hình từ tổng quát đến đơn giản Hedonic price index model: Mô hình định giá-hưởng thụ Hendry/LSE approach: Phương pháp Hendry/LSE Independent variable: Biến độc lập Linear regression model: Mô hình hồi qui tuyến tính Marginal prospensity: Xu hướng biên tế Model: Mô hình Multple regression model: Mô hình hồi qui bội Panel data: Dữ liệu bảng Periodicity: Tính thời đoạn Pooled cross-section and time series data: Dữ liệu chéo (theo không gian) và theo chuỗi thời gian Ramu Ramanathan 15 Thục Đoan/Hào Thi
6. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Phương pháp phân tích Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Niên khóa 2003-2004 Bài đọc Chương 1: Giới thiệu Population parameter: Thông số tổng thể Population regression: Hồi qui tổng thể Sample regression: Hồi qui mẫu Simple linear regression model: Mô hình hồi qui tuyến tính đơn Simple to genreal modeling: Lập mô hình từ đơn giản đến tổng quát Simultaneous equation models: Các mô hình hệ phương trình Testing hypotheses: Kiểm định giả thuyết Time series data: Dữ liệu chuỗi thời gian True parameter: Thông số thật Ramu Ramanathan 16 Thục Đoan/Hào Thi