Home | Hướng nghiên cứu | “Cặp đôi hoàn hảo” KTL vs PPNCKH
Kinh tế lượng ứng dụng trong nghiên cứu khoa học
Kinh tế lượng ứng dụng trong nghiên cứu khoa học

“Cặp đôi hoàn hảo” KTL vs PPNCKH

Hiện nay, kinh tế lượng và phương pháp nghiên cứu khoa học đang dần được giảng dạy phổ biến ở các chương trình đại học và sau đại học. Tuy nhiên hiệu quả học tập, đặc biệt là vận dụng vào các đề tài thực tế lại không cao. Thậm chí, rất nhiều sinh viên xem đây là một trong những môn “khó nuốt” nhất. Một số vấn đề khó khăn thường gặp có thể được liệt kê như sau:

  1. Công thức tính toán nhiều và phức tạp, lại quá thiên về thống kê toán học.
  2. Cách thức thực hiện mô hồ, không thực tế.
  3. Rắc rối trong việc chọn khung lý thuyết, xây dựng mô hình
  4. Thiếu dữ liệu thực hiện.

Theo kinh nghiệm bản thân tôi thấy “cặp đôi” này bổ trợ nhau rất tốt như câu nói “Học đi đôi với hành” vậy. Đầu tiên tôi xin tóm qua một số điểm chính của môn kinh tế lượng. Kinh tế lượng quả thật có nhiều thuật ngữ với nhiều công thức. Học môn này, các bạn cần nắm một số các thuật ngữ quan trọng như:

  • Dữ liệu: dữ liệu chéo, dữ liệu thời gian, dữ liệu bảng với các kiểu dữ liệu như liên tục, rời rạc (thứ bậc, định dạng, nhị nguyên…)
  • Thống kê: trung bình, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn, độ nghiêng, độ nhọn, hiệp phương sai.
  • Kiểm định: kiểm định t, kiểm định F, kiểm định chi bình phương liên quan đến các thuật ngữ như độ tin cậy, mức ý nghĩa, bậc tự do
    Các khuyết tật mô hình: phân phối chuẩn, đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi…
  • Đi sâu hơn một chút, các bạn có thể tìm hiểu các kỹ thuật phân tích mô hình như kỹ thuật hồi quy: OLS, GLS, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố cơ bản (PCA), các mô hình dữ liệu thời gian…

Tất cả những điều không đòi hỏi bạn phải học thuộc hết các công thức, các bạn chỉ cần HIỂU ý nghĩa của nó, phần còn lại thì bạn để cho các phần mềm thống kê (R, Eviews, SPSS, Stata, SAS và cả Excel) sẽ xử lý giúp bạn. Với kết quả xử lý được trả về, bạn đọc hiểu được là đã thành công rồi. Kết quả này thông thường có các thông số sau: số quan sát, bậc tự do, giá trị kiểm định F (hoặc t) cùng với đó là mức xác suất p của mô hình/biến số, mức giải thích của mô hình (R-bình phương và R-bình phương hiệu chỉnh), giá trị của các hệ số…