Kinh tế lượng là gì?

Kinh tế lượng là ứng dụng định lượng của các mô hình thống kê và toán học sử dụng dữ liệu để phát triển lý thuyết hoặc kiểm tra các giả thuyết hiện có trong kinh tế học và để dự báo các xu hướng trong tương lai từ dữ liệu lịch sử. Nó đưa dữ liệu trong thế giới thực vào các thử nghiệm thống kê và sau đó so sánh và đối chiếu kết quả với lý thuyết hoặc lý thuyết đang được thử nghiệm.

Tùy thuộc vào việc bạn quan tâm đến việc thử nghiệm một lý thuyết hiện có hay sử dụng dữ liệu hiện có để phát triển một giả thuyết mới dựa trên những quan sát đó, kinh tế lượng có thể được chia thành hai loại chính: lý thuyết và ứng dụng. Những người thường xuyên tham gia vào thực hành này thường được gọi là các nhà kinh tế lượng.

Hiểu kinh tế lượng

Kinh tế lượng phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê để kiểm tra hoặc phát triển lý thuyết kinh tế. Các phương pháp này dựa trên các suy luận thống kê để định lượng và phân tích các lý thuyết kinh tế bằng các công cụ tận dụng như phân phối tần số, xác suất và phân phối xác suất, suy luận thống kê, phân tích tương quan, phân tích hồi quy đơn giản và bội số, mô hình phương trình đồng thời và phương pháp chuỗi thời gian.

Kinh tế lượng được tiên phong bởi Lawrence Klein, Ragnar Frisch và Simon Kuznets. Cả ba đều đoạt giải Nobel kinh tế vì những đóng góp của họ. Ngày nay, nó được sử dụng thường xuyên giữa các học giả cũng như những người thực hành như các nhà phân tích và thương nhân Phố Wall.

Một ví dụ về việc áp dụng kinh tế lượng là nghiên cứu ảnh hưởng của thu nhập bằng cách sử dụng dữ liệu có thể quan sát được. Một nhà kinh tế có thể đưa ra giả thuyết rằng khi một người tăng thu nhập, thì chi tiêu của họ cũng sẽ tăng lên. Nếu dữ liệu cho thấy có sự liên quan như vậy, thì một phân tích hồi quy có thể được tiến hành để hiểu mức độ của mối quan hệ giữa thu nhập và tiêu dùng và liệu mối quan hệ đó có ý nghĩa thống kê hay không – nghĩa là, dường như không chắc là do may rủi thôi.

Phương pháp luận của kinh tế lượng

Bước đầu tiên đối với phương pháp luận kinh tế lượng là thu thập và phân tích một tập hợp dữ liệu và xác định một giả thuyết cụ thể giải thích bản chất và hình dạng của tập hợp đó. Dữ liệu này có thể là, ví dụ, giá lịch sử của một chỉ số chứng khoán, các quan sát được thu thập từ cuộc khảo sát về tài chính của người tiêu dùng, hoặc tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát ở các quốc gia khác nhau.

Nếu bạn quan tâm đến mối quan hệ giữa sự thay đổi giá hàng năm của S&P 500 và tỷ lệ thất nghiệp, bạn sẽ thu thập cả hai bộ dữ liệu. Ở đây, bạn muốn kiểm tra ý tưởng rằng tỷ lệ thất nghiệp cao hơn dẫn đến giá thị trường chứng khoán thấp hơn. Do đó, giá thị trường chứng khoán là biến phụ thuộc của bạn và tỷ lệ thất nghiệp là biến độc lập hoặc biến giải thích.

Mối quan hệ phổ biến nhất là tuyến tính, có nghĩa là bất kỳ thay đổi nào trong biến giải thích sẽ có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc, trong trường hợp đó, một mô hình hồi quy đơn giản thường được sử dụng để khám phá mối quan hệ này, điều này dẫn đến việc tạo ra một đường phù hợp nhất giữa hai bộ dữ liệu và sau đó kiểm tra để xem trung bình mỗi điểm dữ liệu cách dòng đó bao xa.

Lưu ý rằng bạn có thể có một số biến số giải thích trong phân tích của mình — ví dụ, những thay đổi đối với GDP và lạm phát cùng với tỷ lệ thất nghiệp trong việc giải thích giá thị trường chứng khoán. Khi nhiều hơn một biến giải thích được sử dụng, nó được gọi là hồi quy tuyến tính bội số, mô hình là công cụ được sử dụng phổ biến nhất trong kinh tế lượng.

Các mô hình hồi quy khác nhau

Một số mô hình hồi quy khác nhau tồn tại được tối ưu hóa tùy thuộc vào bản chất của dữ liệu được phân tích và loại câu hỏi được hỏi. Ví dụ phổ biến nhất là hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS) thông thường, có thể được tiến hành trên một số loại dữ liệu mặt cắt ngang hoặc chuỗi thời gian. Nếu bạn quan tâm đến kết quả nhị phân (có-không) — ví dụ: khả năng bạn bị sa thải dựa trên năng suất của bạn — bạn có thể sử dụng hồi quy logistic hoặc mô hình probit. Ngày nay, có hàng trăm mô hình mà các nhà kinh tế lượng có thể sử dụng.

Kinh tế lượng hiện được tiến hành bằng cách sử dụng các gói phần mềm phân tích thống kê được thiết kế cho những mục đích này, chẳng hạn như STATA, SPSS hoặc R. Các gói phần mềm này cũng có thể dễ dàng kiểm tra ý nghĩa thống kê để cung cấp hỗ trợ rằng các kết quả thực nghiệm được tạo ra bởi các mô hình này không chỉ là kết quả của cơ hội. R-bình phương, kiểm định t, giá trị p và kiểm định giả thuyết rỗng là tất cả các phương pháp được các nhà kinh tế lượng sử dụng để đánh giá tính hợp lệ của kết quả mô hình của họ.

Hạn chế của Kinh tế lượng

Kinh tế lượng đôi khi bị chỉ trích vì phụ thuộc quá nhiều vào việc giải thích dữ liệu thô mà không liên kết nó với lý thuyết kinh tế đã được thiết lập hoặc tìm kiếm cơ chế nhân quả. Điều quan trọng là những phát hiện được tiết lộ trong dữ liệu có thể được giải thích đầy đủ bằng một lý thuyết, ngay cả khi điều đó có nghĩa là phát triển lý thuyết của riêng bạn về các quy trình cơ bản.

Phân tích hồi quy cũng không chứng minh được quan hệ nhân quả, và chỉ vì hai tập dữ liệu thể hiện mối liên hệ nên nó có thể là giả. Ví dụ, tử vong do đuối nước trong bể bơi tăng lên cùng với GDP. Nền kinh tế đang phát triển có khiến con người chết đuối không? Tất nhiên là không, nhưng có lẽ nhiều người mua hồ bơi hơn khi nền kinh tế đang bùng nổ. Kinh tế lượng chủ yếu quan tâm đến phân tích mối tương quan, và hãy nhớ rằng, mối tương quan không ngang bằng với quan hệ nhân quả.