giới thiệu kinh tế lượng

KINH TẾ LƯỢNG

Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 1 Thục Đoan/Hào Thi CHƯƠNG 1 Giới Thiệu 1.1 Kinh tế lượng là gì? Theo nghóa đơn giản, kinh tế lượng, liên quan đến việc áp dụng các phương pháp thống kê trong kinh tế học. Không như thống kê kinh tế, trong đó các dữ liệu thống kê là chính yếu, kinh tế lượng được phân biệt bằng sự hợp nhất của lý thuyết kinh tế, công cụ toán học và các phương pháp luận thống kê. Mở rộng hơn, kinh tế lượng quan tâm đến (1) ước lượng các mối quan hệ kinh tế, (2) đối chiếu lý thuyết kinh tế với thực tế và kiểm đònh các giả thuyết liên quan đến hành vi kinh tế, và (3) dự báo các hành vi của các biến số kinh tế. Trong phần tiếp theo đây, chúng tôi minh họa mỗi hoạt động này bằng những ví dụ thực tế ngắn gọn. Ước lượng các mối quan hệ kinh tế Kinh tế học thực nghiệm cung cấp rất nhiều ví dụ nhằm ước lượng các mối quan hệ kinh tế từ dữ liệu. Sau đây là danh sách một số các ví dụ có thể: 1. Các nhà phân tích trong khu vực tư nhân lẫn khu vực nhà nước đều quan tâm đến việc ước lượng cầu/cung của các sản phẩm, dòch vụ khác nhau. 2. Một công ty tư nhân có thể quan tâm đến việc ước lượng ảnh hưởng của các mức độ quảng cáo khác nhau đến doanh thu và lợi nhuận. 3. Các nhà phân tích thò trường chứng khoán tìm cách liên hệ giá của cổ phiếu với các đặc trưng của công ty phát hành cổ phiếu đó, cũng như với tình hình chung của nền kinh tế. 4. Chính quyền liên bang và chính quyền các tiểu bang có thể muốn đánh giá tác động của các chính sách tiến tệ và tài chính đến các biến quan trọng như việc làm hoặc thất nghiệp, thu nhập, xuất khẩu và nhập khẩu, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, và thâm hụt ngân sách. 5. Chính quyền đòa phương quan tâm đến mối quan hệ giữa lợi nhuận và các yếu tố khác nhau quyết đònh lợi nhuận này như thuế suất và dân số. 6. Các thành phố có thể quan tâm đến tác động của một công ty đặt tại đòa phương mình. Một trong những mối quan tâm đặc biệt là sự ảnh hưởng đến nhu cầu nhà ở, việc làm, doanh thu và lợi nhuận từ bất động sản, những yêu cầu về các dòch vụ công cộng như trường học, các thiết bò xử lý chất thải, điện .vv… Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 2 Thục Đoan/Hào Thi Kiểm đònh giả thuyết Cũng như bất kỳ ngành khoa học nào, một điểm tốt của kinh tế lượng là quan tâm đến việc kiểm đònh giả thuyết về các hành vi kinh tế. Điều này được minh họa qua các ví dụ sau: 1. Một chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh có thể muốn xác đònh xem chiến dòch quảng cáo của mình có tác động làm tăng doanh thu hay không. 2. Các nhà phân tích tư nhân lẫn nhà nước có thể đều quan tâm xem nhu cầu co giãn hay không co giãn theo giá và thu nhập. 3. Gần như bất kỳ công ty nào cũng muốn biết lợi nhuận tăng hay giảm theo qui mô hoạt động. 4. Các công ty kinh doanh thuốc lá lẫn các nhà nghiên cứu y khoa đều cần quan tâm đến các báo cáo phẫu thuật tổng quát về hút thuốc và ung thư phổi (và các bệnh về hô hấp khác) có dẫn đến việc giảm tiêu thụ thuốc lá đáng kể hay không. 5. Các nhà kinh tế học vó mô có thể muốn đánh giá hiệu quả của các chính sách nhà nước. 6. Một ủy ban phục vụ công cộng cần quan tâm xem các qui đònh yêu cầu cách điện tốt hơn trong các toà nhà và hộ gia đình có làm giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng không. 7. Các cơ quan hành pháp và những nhà lập pháp có thể muốn đánh giá tính hiệu quả của việc xiết chặt luật về uống rượu và lái xe đối với việc giảm các tai nạn và tử vong do uống rượu và giao thông. Dự báo Khi các biến số được xác đònh và chúng ta đánh giá được tác động cụ thể của chúng đến chủ thể nghiên cứu, chúng ta có thể muốn sử dụng các mối quan hệ ước lượng để dự đoán các giá trò trong tương lai. Sau đây là một số ví dụ về dự báo 1. Các công ty dự báo doanh thu, lợi nhuận, chi phí sản xuất, và lượng tồn kho cần thiết. 2. Cộng đồng dự đoán có nhu cầu về năng lượng vì thế các trạm năng lượng cần được xây dựng và/hoặc các thỏa thuận mua năng lượng từ bên ngoài cần được ký kết. 3. Rất nhiều công ty dự báo các chỉ số thò trường chứng khoán và giá của một số cổ phiếu. 4. Chính quyền liên bang dự đoán những con số như thu nhập, chi tiêu, lạm phát, thất nghiệp, và thâm hụt ngân sách và thương mại. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 3 Thục Đoan/Hào Thi 5. Các thành phố dự báo đònh kỳ mức tăng trưởng của đòa phương qua các mặt như: dân số; việc làm; số nhà ở, tòa nhà thương mại và các nhà xưởng công nghiệp; nhu cầu về trường học, đường xá, trạm cảnh sát, trạm cứu hỏa, và dòch vụ công cộng; …v.v Do ba bước tổng quát được xác đònh trong phần mở đầu của chương này thường căn cứ vào dữ liệu mẫu hơn là dựa vào dữ liệu điều tra của tổng thể, vì vậy trong những cuộc điều tra chuẩn này sẽ có yếu tố bất đònh; cụ thể là (1) các mối quan hệ ước lượng không được chính xác, (2) các kết luận từ kiểm đònh giả thuyết hoặc là phạm vào sai lầm do chấp nhận một giả thuyết sai hoặc sai lầm do bác bỏ một giả thuyết đúng, và (3) các dự báo dựa vào các mối liên hệ ước lượng hầu như không bao giờ đúng kết quả. Để giảm mức độ bất đònh, một nhà kinh tế lượng sẽ luôn luôn ước lượng nhiều mối quan hệ khác nhau giữa các biến nghiên cứu. Sau đó, nhà kinh tế lượng sẽ thực hiện một loạt các kiểm tra để xác đònh mối quan hệ nào mô tả hoặc dự đoán gần đúng nhất hành vi của biến số quan tâm. Tính bất đònh này khiến cho phương pháp thống kê trở nên rất quan trọng trong môn kinh tế lượng. Chương tiếp theo sẽ trình bày tóm tắt các khái niệm thống kê căn bản cần dùng trong cuốn sách này và được sử dụng, nếu cần, ở các chương sau. Bây giờ chúng ta sẽ xem xét các bước cơ sở để tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm. 1.2 Các thành phần căn bản của một nghiên cứu thực nghiệm Một nhà điều tra tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm theo các bước căn bản sau: (1) Lập mô hình, (2) thu thập dữ liệu, (3) ước lượng mô hình, (4) dùng mô hình kiểm đònh giả thuyết, và (5) diễn dòch kết quả. Hình 1.1 trình bày các bước này dưới dạng sơ đồ. Trong phần này chúng tôi mô tả tổng quát từng hoạt động nêu trên. Chương 14 đi chi tiết hơn vào từng hoạt động. Nếu giảng viên dự đònh đưa một đề tài nghiên cứu thực nghiệm vào môn học kinh tế lượng này thì nên giới thiệu chương 14 ngay từ đầu. Thiết lập mô hình Mọi phân tích hệ thống kinh tế, xã hội, chính trò hoặc vật lý dựa trên một cấu trúc logic (gọi là mô hình), cấu trúc này mô tả hành vi của các phần tử trong hệ thống và là khung phân tích chính. Trong kinh tế học, cũng như trong các ngành khoa học vật lý, mô hình này được thiết lập dưới dạng phương trình, trong trường hợp này, các phương trình này mô tả hành vi kinh tế và các biến liên quan. Một mô hình được nhà nghiên cứu thiết lập có thể là một phương trình hoặc là hệ gồm nhiều phương trình. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 4 Thục Đoan/Hào Thi Hình 1: Sơ đồ các bước thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm Mô hình một phương trình Trong mô hình một phương trình, nhà phân tích chọn một biến đơn (ký hiệu là Y) mà ông ta muốn giải thích hành vi của nó. Y có nhiều tên gọi; biến phụ thuộc là thuật ngữ thông dụng nhất, biến này còn được gọi là biến được hồi qui (regressand) và biến số ở vế trái. Kế đó nhà nghiên cứu xác đònh một số các biến số (ký hiệu là X), những biến số này có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Những biến này cũng được gọi bằng nhiều tên; biến độc lập là thuật ngữ thông dụng nhất, ngoài ra chúng còn được gọi là biến ngoại sinh (exogenous), biến giải thích (explanatory), hồi qui và biến số ở vế phải. Việc lựa chọn các biến độc lập có thể xuất phát từ lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm trong quá khứ, các nghiên cứu khác hoặc từ trực giác. Ví dụ, xét một công ty quan tâm đến việc xác đònh yêu cầu về lao động. Nhà phân tích kinh tế của công ty có thể sử dụng các lý thuyết kinh tế vi mô về tối đa hóa lợi nhuận để xác đònh cần thuê bao nhiêu người. Lợi nhuận của công ty sẽ phụ thuộc vào giá và số lượng sản phẩm công ty bán ra, số người (hoặc số giờ lao động) sử dụng, mức lương, lãi suất, chi phí sử dụng vốn, chi phí nguyên vật liệu, …v.v. Nguyên tắc tối đa hóa lợi nhuận sẽ dẫn đến mối liên hệ về mặt lý thuyết giữa số nhân công (số giờ làm việc) và các biến khác được nêu trên. Trong ví dụ này, Y là số nhân công (số giờ làm việc) sử dụng, và các biến X là giá của hàng hóa, mức lương, lãi suất, chi phí nguyên vật Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm, các nghiên cứu khác Thiết lập mô hình Ước lượng mô hình Kiểm đònh giả thuyết Thiết lập lại mô hình Dự báo Diễn dòch kết quả Các quyết đònh về chính sách Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 5 Thục Đoan/Hào Thi liệu …v.v. Mục tiêu đề ra là ước lượng quan hệ lý thuyết và sử dụng quan hệ này ra các quyết đònh về chính sách. Mô hình hệ phương trình. Trong một số nghiên cứu kinh tế lượng, nhà nghiên cứu có thể quan tâm đến nhiều hơn một biến độc lập và do đó cùng một lúc thiết lập nhiều phương trình. Những mô hình này được gọi là mô hình hệ phương trình. Ước lượng các phương trình cầu và cung là các ví dụ về mô hình loại này. Các mô hình kinh tế vó mô cũng là ví dụ về mô hình hệ phương trình. Một trong những phương trình đó có thể là hàm tiêu thụ liên hệ giữa sức tiêu thụ tổng hợp với khoản thu nhập có thể sử dụng được và lãi suất. Một ví dụ khác là hàm đầu tư, liên hệ đầu tư với thu nhập có thể sử dụng được và lãi suất. Hoặc là hàm nhu cầu tiền mặt, liên hệ nhu cầu về tiền mặt với thu nhập và lãi suất. Các phương trình khác như điều kiện cân bằng, liên hệ tổng cầu với tổng cung và cầu về tiền với cung tiền. Ví dụ 1.1 Cấu trúc căn bản của một mô hình kinh tế lượng được hiểu rõ hơn với một ví dụ đơn giản trong đó biến phụ thuộc Y liên hệ với một biến độc lập (X). Xét một công ty đòa ốc quan tâm đến liên hệ giữa giá bán của ngôi nhà với các đặc điểm của nó như kích thước, diện tích sử dụng, số phòng ngủ và phòng tắm, các loại thiết bò gia dụng, có hồ bơi hay không, cảnh quan có đẹp không…v.v. Cụ thể, công ty muốn biết các đặc điểm cụ thể của ngôi nhà có vai trò như thế nào trong việc hình thành giá của bất động sản. Ví dụ này là một trường hợp đặc biệt về mô hình chỉ số giá – hưởng thụ ( a hedonic price index model) trong mô hình này giá của hàng hóa phụ thuộc vào các đặc điểm của nó (một ví dụ khác là liên hệ giữa giá của một chiếc xe và các đặc điểm của nó). Mặc dù tất cả các đặc điểm liệt kê trên đều quan trọng trong việc giải thích sự khác biệt về giá giữa các ngôi nhà, để minh họa chúng ta hãy xem xét một đặc điểm riêng lẻ, ví dụ diện tích sử dụng. Giả sử GIÁ là giá bán ngôi nhà và SQFT là diện tích sử dụng tính bằng bộ vuông. Để đơn giản, giả sử mối liên hệ giữa hai biến này là tuyến tính, chúng ta có phương trình GIÁ = α + β SQFT, với α là tung độ gốc và β là độ dốc của đường thẳng. Giả sử chúng ta có hai căn nhà có cùng diện tích sử dụng. Có thể hoàn toàn hoặc hầu như do ngẫu nhiên có những khác biệt giữa hai căn nhà về các đặc điểm khác nhưng không được xét đến trong mô hình này (ví dụ như kích thước vườn). Vì vậy, mối liên hệ này có vẻ không chính xác mà có sai số. Để tính đến những sai số này, một mô hình kinh tế lượng nên được xây dựng như sau: PRICE = α + β SQFT + u (1.1) Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 6 Thục Đoan/Hào Thi với u là một biến ngẫu nhiên không quan sát được gọi là số hạng sai số (còn được gọi là số hạng nhiễu hoặc số hạng ngẫu nhiên với một số tính chất thống kê được mô tả sau. Số hạng sai số sẽ thay đổi trong từng quan sát. Phương trình (1.1) được gọi là mô hình hồi qui tuyến tính hoặc là mô hình hồi qui tuyến tính đơn. Đường thẳng α + β SQFT gọi là phần xác đònh của mô hình và số hạng u được gọi là phần ngẫu nhiên. Tiếp tục với ví dụ về đòa ốc, giả sử chúng ta cố đònh SQFT ở 5 mức 1.500, 1.750, 2.000, 2.250 và 2.500, đếm tất cả các căn nhà trong cùng khu vực có SQFT bằng (hoặc gần với) một trong 5 mức trên, và xem giá các căn nhà này. 1 Như đã nêu trước đây, ngay cả khi hai căn nhà có cùng diện tích sử dụng, giá bán của chúng cũng có thể khác nhau. Điều chúng ta quan tâm ở đây là đánh giá được sự khác biệt về giá do tác động của yếu tố “SQFT”, có ý nghóa thống kê, đến mức nào. Nếu các cặp giá trò GIÁ và SQFT được vẽ trên mặt phẳng tọa độ, chúng sẽ tạo thành một đồ thò như Hình 1.2 trong đó những vòng tròn thể hiện các điểm. Vì nhà lớn hơn thì giá sẽ cao hơn, chúng ta kỳ vọng các điểm trên đồ thò diễn tả một xu hướng đi lên khi ta đi từ trái sang phải của trục hoành. Kế đến chúng ta tính giá trung bình tại mỗi mức SQFT. Trong Hình 1.2 các điểm này được diễn tả bằng ký hiệu X. Có một giả đònh trong phương trình (1.1), phương trình chắc chắn cần được xem xét kỹ, là những điểm trung bình nằm trên đường thẳng α + β SQFT. Phần xác đònh, vì vậy, là tương quan “trung bình thống kê” giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, cho toàn bộ tổng thể các ngôi nhà trong khu vực nghiên cứu. Vì vậy, α và β được gọi là thông số của tổng thể (hoặc đôi khi còn gọi là thông số thật). Liên hệ trung bình “thật” α + β SQFT (gọi là hồi qui tổng thể) không bao giờ xác đònh được nhưng như sẽ được trình bày trong Chương 3, một liên hệ “ước lượng” (gọi là hồi qui mẫu) có thể có được từ mẫu nghiên cứu. Số hạng không quan sát được u đại diện cho các ảnh hưởng của các biến bỏ qua (kích thước vườn, tuổi của ngôi nhà, và các đặc điểm khác có ảnh hưởng đến giá bán nhà), cũng như các ảnh hưởng của các tác động tồn tại không dự đoán được. Vì sẽ vô cùng tốn kém khi khảo sát toàn bộ các căn nhà trong một khu vực để xác đònh giá trò của α và β, nhà điều tra có thể thay bằng một mẫu ngẫu nhiên và sử dụng thông tin từ mẫu này để đưa ra kết luận không chỉ về giá trò α và β của tổng thể mà còn và tính thích đáng của giả đònh hồi qui tuyến tính trong Phương trình (1.1). Vì các kết luận đều căn cứ vào mẫu các căn nhà, nên chúng đều có sai số. Việc nghiên cứu các sai số này để xem có 1 Trong thực tế, không thể tiến hành nghiên cứu toàn bộ tổng thể như vậy vì chi phí rất cao. Thay vì vậy, một mẫu được chọn ngẫu nhiên và quan sát trên mẫu đã chọn. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 7 Thục Đoan/Hào Thi thể cải tiến những công thức và các kết luận có thể được củng cố hay không là rất quan trọng. Hình 1.2 Đồ thò GIÁ và Diện tích sử dụng SQFT Hồi qui tổng thể u (X,Y) X X X X X GIÁ (Y) SQFT (X) 1.500 1.750 2.000 2.250 2.500 Như đã đề cập trước đây, các biến khác ngoài diện tích sử dụng cũng ảnh hưởng đến giá bán của ngôi nhà. Một mô hình mở rộng của mô hình trên là mô hình hồi qui bội, xem ví dụ sau đây. (Do có sử dụng nhiều thông số nên qui ước tiêu chuẩn là sử dụng các ký tự Hy Lạp β với các chỉ số kèm theo) GIÁ = β 1 + β 2 SQFT + β 3 YARD + β 4 BATHS + β 5 BEDRMS + u (1.2) Với YARD là kích thước vườn, BATHS là số phòng tắm, và BEDRMS là số phòng ngủ. Ước lượng và diễn dòch mô hình này sẽ được thảo luận chi tiết trong Chương 4. Các mở rộng của mô hình này bao gồm phi tuyến được thảo luận trong Chương 6. α + βSQFT α Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 8 Thục Đoan/Hào Thi Ví dụ 1.2 Giả sử chúng ta điều tra tất cả các hộ trong thành phố và tính thu nhập hàng tháng của họ (Y) và tổng chi tiêu vào hàng hóa và dòch vụ (C). Nếu chúng ta vẽ C và Y, chúng ta sẽ có được một đồ thò như Hình 1.2, nhưng với thu nhập trên trục X và chi tiêu trên trục Y. kế đến, chúng ta lấy tất cả những hộ có thu nhập là $500 (hoặc thực tế hơn là trong một khoảng nhỏ xung quanh 500) và tính trung bình của các tổng chi tiêu tương ứng. Chúng ta lập lại các bước trên đối với các hộ có thu nhập hàng tháng khoảng $1.000, $1.500, $2.000 …v.v, chúng ta tính các mức chi tiêu trung bình tương ứng. Sau đó đưa vào đồ thò các điểm trung bình này ứng với 500, 1.000, 1.500…v.v Một lần nữa giả sử là các điểm trung bình này nằm trên một đường thẳng (α + βY). Vì các hộ gia đình có cùng thu nhập sẽ có những mức chi tiêu khác nhau (có lẽ do khác biệt về các đặc điểm khác như số thành viên trong gia đình), một quan sát cụ thể (C, Y) sẽ không hoàn toàn chính xác nằm trên đường thẳng trên. Do vậy, mô hình hồi qui tuyến tính tương ứng với ví dụ này sẽ có dạng C = α + βY + u Trong thực tế, chúng ta sẽ không điều tra tất cả các hộ gia đình mà chỉ chọn một mẫu ngẫu nhiên từ tổng thể và sử dụng các quan sát này để ước lượng những thông số α và β, cũng như thực hiện các kiểm đònh và kiểm tra tính thích đáng của giả đònh về mối liên hệ trung bình giữa chi tiêu và thu nhập là tuyến tính. Ví dụ 1.3 Trong nghiên cứu tài chính, mô hình đònh giá tài sản vốn (CAPM), cho một khung tổng quát để phân tích các liên hệ rủi ro-lợi nhuận với tất cả các loại tài sản. Giả sử r là lợi nhuận của một loại chứng khoán (ví dụ như cổ phiếu của một công ty), r m là lợi nhuận của một tập danh mục đầu tư (ví dụ như chỉ số Standard and Poor’s Composote), và r f là lợi nhuận của chứng khoán không rủi ro (ví dụ trái phiếu ngân khố U.S. Treasury, 30 ngày). Đặt Y = r − r f là lợi nhuận chênh lệch của một chứng khoán bất kỳ và X = r m − r f là lợi nhuận chênh lệch của tập danh mục đầu tư trung bình. Vậy phương trình sau là công thức CAPM chuẩn: Y = βX + u Lưu ý là mô hình này không có số hạng tung độ gốc. Đó là do lợi nhuận được diễn tả như khoảng chênh lệch từ lợi nhuận không rủi ro. Nếu chúng ta có dữ liệu quá khứ của lợi nhuận chứng khoán, chúng ta có thể ước lượng mô hình trên. Một chứng khoán có β ước lượng lớn hơn 1 được xem là “thay đổi” hoặc biến động hơn thò trường và chứng khoán có giá trò β ước lượng nhỏ hơn 1 được xem là “ổn đònh” hoặc ít biến động. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 9 Thục Đoan/Hào Thi Ví dụ 1.4 Trong lý thuyết nhu cầu người tiêu dùng, một nhà phân tích thường xây dựng “hàm lợi ích” và tối đa hóa nó trong ràng buộc về ngân sách. Điều này dẫn đến các hàm nhu cầu phát sinh đối với hàng hóa. Cụ thể, một hàm cho thấy với một số giả đònh chi tiêu cho một mặt hàng (E) tỷ lệ với thu nhập (Y). Mối liên hệ này gọi là đường cong Engel. Điều này dẫn đến một mô hình kinh tế lượng sau, trong đó α về lý thuyết được kỳ vọng có giá trò bằng không: Hệ số β được diễn dòch là xu hướng biên tế (marginal propensity) chi tiêu cho mặt hàng này, so với thu nhập. Vì vậy, một đô la tăng trong thu nhập sẽ được kỳ vọng làm tăng chi tiêu trung bình cho mặt hàng này lên β đô-la. Với dữ liệu về các hộ gia đình, chúng ta có thể ước lượng hàm chi tiêu trên và kiểm đònh giả thuyết là số hạng tung độ gốc α có giá trò bằng không. Các ví dụ khác. Mặc dù cuốn sách này chủ yếu quan tâm đến các mối liên hệ kinh tế và kiểm đònh các giả thuyết về chúng, các kỹ thuật vẫn có thể áp dụng được cho các môn học khác. Ở đây chúng tôi trình bày một số ví dụ trong các ngành khác. Ví dụ 1.5 Cho đến nay, việc hút thuốc là nguyên nhân chính gây tử vong do ung thư phổi được ghi chép cẩn thận. Một mô hình hồi qui tuyến tính đơn cho vấn đề này là: DEATHS = α + βSMOKING + u với DEATHS là số người chết do ung thư phổi trên một triệu dân số trong vùng trong một thời gian nhất đònh ví dụ một năm và SMOKING là mức tiêu thụ thuốc lá bình quân đầu người đơn vò tính là cân Anh. Vì việc hút thuốc tăng sẽ gây tử vong nhiều hơn, chúng ta kỳ vọng β là số dương. Như trong trường hợp ví dụ đòa ốc, nhà nghiên cứu cũng có thể đưa vào các biến khác có ảnh hưởng đến số người chết do ung thư phổi (như ô nhiễm không khí). Ví dụ 1.6 Nhiều nhà xã hội học và tội phạm học lập luận rằng án tử hình là một công cụ quan trọng ngăn cản tội phạm bạo hành. Để kiểm đònh điều này, chúng ta Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2003-2004 Phương pháp phân tích Bài đọc Nhập môn kinh tế lượng với các ứng dụng Chương 1: Giới thiệu Ramu Ramanathan 10 Thục Đoan/Hào Thi có thể xây dựng một mô hình như sau (một lần nữa lại bỏ qua các nguyên nhân khác của những thay đổi trong tội phạm bạo hành): CRIMES = α + βPUNISHMENT + u Ở đây CRIMES đại diện cho số tội phạm bạo hành trên 1.000 dân số và PUNISHMENT là phần trăm bản án dẫn đến tội tử hình. β được kỳ vọng là số âm vì hình phạt gia tăng có thể ngăn cản tội phạm. Ví dụ 1.7 Khi một luật được áp đặt để hạn chế việc hút thuốc bò thất bại, người ta thường qui nguyên nhân cho việc vận động hành lang chống lại luật này của ngành thuốc lá. Một cách để ước lượng tác động này là sử dụng mô hình như sau: VOTE = α + βEXPENSE + u Với VOTE là phần trăm những người bỏ phiếu phản đối luật và EXPENSE là chi phí mà ngành thuốc lá chi cho một người bỏ phiếu. Chúng ta kỳ vọng là β có dấu dương bởi vì khi EXPENSE tăng thì số người bỏ phiếu chống lại luật hạn chế hút thuốc lá tăng. Hai phương pháp để xây dựng mô hình này hoàn toàn khác nhau về triết lý. Một phương pháp bắt đầu với một mô hình cơ sở (như Phương trình 1.1), mô hình này thường xuất phát từ lý thuyết kinh tế, cảm tính, các nghiên cứu khác và các kinh nghiệm trước đây, kế đó thực hiện các kiểm đònh để xem một mô hình phức tạp hơn (như Phương trình 1.2) có phù hợp không. Phương pháp này, gọi là lập mô hình từ đơn giản đến tổng quát, được sử dụng chính ở Bắc Mỹ. Ngược lại, lập mô hình từ tổng quát đến đơn giản bắt đầu với một công thức tổng quát và tiến hành phép rút gọn dựa trên cơ sở dữ liệu để đơn giản mô hình. Phương pháp này, còn được gọi là phương pháp Hendry/LSE, phổ biến nhiều ở Vương Quốc Anh và các nước Châu u khác. Cả hai phương pháp này đều có những điểm mạnh và điểm yếu, sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong Chương 6, mục 6.13 và 6.14. Tôi có lời khuyên như sau, chúng ta không nên sử dụng một cách cứng nhắc một phương pháp nào mà nên sử dụng cả hai phương pháp để đạt được những kết luận thuyết phục nhất.