Kinh tế lượng [econometrics] là một chuyên ngành trong kinh tế học tìm cách đo lường và ước lượng về mặt thống kê mối quan hệ giữa các biến số kinh tế
Kinh tế lượng là gì?
Kinh tế lượng [econometrics] là một chuyên ngành trong kinh tế học tìm cách đo lường và ước lượng về mặt thống kê mối quan hệ giữa các biến số kinh tế [vì vậy môn này còn được gọi là khoa kinh trắc - tức đo lường kinh tế].
Ví dụ lý thuyết kinh tế cho rằng chi tiêu cho tiêu dùng là một hàm của thu nhập [ C = f[Y]], hoặc nói cụ thể hơn, mức chi tiêu cho tiêu dùng gắn với thu nhập thông qua phương trình C = C' + cY.
Đối với mỗi mức thu nhập, người ta có thể tính được mức tiêu dùng và xác lập mối liên hệ thống kê giữa hai biến số bằng cách thực hiện các ướng lượng bằng số cho tham số C' và c trong phương trình. Do tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập, nên nó được gọi là biến phụ thuộc, còn thu nhập sử dụng được gọi là biến độc lập.
Các mô hình kinh tế lượng có thể có hàng trăm biến số được liên kết với nhau bằng nhiều phương trình
[Tài liệu tham khảo: Nguyễn Văn Ngọc, Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân]
Các phương pháp của kinh tế lượng
Phương pháp thống kê
Phương pháp thống kê quan trọng nhất trong môn kinh tế lượng làphân tích hồi quy[regression analysis]. Phương pháp này quan trọng đối với kinh tế lượng bởi vì các nhà kinh tế không có cơ hội tiến hành các thử nghiệm có kiểm soát. Vấn đề các dữ liệu quan sátchệch do thiếu biếnvà các vấn đề khác cũng cần phải được giải quyết về mặt thống kê nhờ các mô hình kinh tế lượng. Các nhà kinh tế lượng thường tìm cách làm sáng tỏ cácthực nghiệm tự nhiêntrong khi thiếu bằng chứng từ các thực nghiệm có kiểm soát.
Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu áp dụng trong kinh tế lượng được chia thànhchuỗi thời gian[time series],dữ liệu chéo[cross-sectional analysis], dữ liệu mảng [panel data] và dữ liệu mảng đa chiều. Chuỗi thời gian là tập hợp những quan sát của một biến số [ví dụ tỷ lệ lạm phát] trong những khoảng thời gian liên tiếp nhau [ví dụ trong 20 năm].
Cơ sở dữ liệu cross-sectional là những quan sát của nhiều cá nhân trên một đặc tính [ví dụ thu nhập] tại cùng một thời điểm duy nhất [ví dụ thu nhập của 1000 người trong mẫu vào cuối năm 2011]. Cơ sở dữ liệu mảng [panel data] chứa cả quan sát của chuỗi thời gian và của cross-sectional. Vì vậy, panel data thường được hiểu là dữ liệu hai chiều. Dữ liệu mảng đa chiều là tập hợp các quan sát theo dạng mảng, theo thời gian và cả theo một số chiều thứ ba nữa. Ví dụ Cơ sở dữ liệu của Nghiên cứu hộ gia đình, bao gồm rất nhiều chiều [thu nhập, tình trạng sức khỏe, trình độ học vấn...] theo thời gian.
Phân loại
Phân tích kinh tế lượng còn có thể phân loại dựa trên số lượng các quan hệ được mô hình hóa.
Phương pháp phương trình đơnmô hình hóa một biến số duy nhất, gọi là [biến phụ thuộc], dưới dạng một hàm số mà đầu vào là một hay nhiềubiến độc lập. Trong nhiều trường hợp, phương phápBình phương tối thiểukhông thể thể hiện được quan hệ cần nghiên cứu, hoặc có thể tạo ra các ước lượng sai, bởi các giả thuyết để chạy được mô hình nhiều khi bị vi phạm.
Một cách khắc phục đó là sử dụng instrumental variables [IV]. Khi mô hình bao gồm nhiều phương trình, thì cácphương pháp phương trình đồng thời[simultaneous-equation methods] có thể được sử dụng, bao gồmtwo IV variants,Two-Stage Least Squares[2SLS], vàThree-Stage Least Squares[3SLS].
Các phương pháp ước lượng khác gồmMethod of Moments,Generalized Method of Moments[GMM], phân tíchchuỗi thời gian[time series analysis], vàcác phương pháp Bayesian. Quỳnh Anh