Home | Hướng nghiên cứu | “Cặp đôi hoàn hảo” KTL vs PPNCKH

“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…

D

ĩ nhiên, các bạn cũng không thể nhớ hoặc học hết những nội dung của kinh tế lượng. Học kinh tế lượng bạn không nên cầu toàn, không nên có suy nghĩ rằng mình học hết, biết tất cả rồi mới bắt tay vô thực hiện một nghiên cứu nào đó. Học mà không hành rồi bạn lại quên, bắt tay vô làm rồi cũng sẽ lủng củng. Rất cần thiết kết hợp với PPNCKH để bắt tay vào làm ngay một đề tài nào đó. Quá trình thực hiện nghiên cứu này một mặt ôn lại kiến thức lý thuyết nền, mặt khác là cơ hội bạn “trui rèn” các kỹ thuật kinh tế lượng vừa học.

Nói về cách thức nghiên cứu khoa học trong PPNCKH, tuần tự đi theo từng bước thực hiện trong môn học này, đôi khi sẽ làm “nản lòng” các bạn, đặc biệt đối với các bạn với ý nghĩ sẽ “khai sáng” ra một điều gì mới mẻ. Không nhất thiết, bạn tự đặt mình vào thế khó, các bạn hãy bắt đầu từ những đề tài đơn giản đã được nghiên cứu rồi. Trau dồi, củng cố kiến thức đã học, tích lũy kinh nghiệm nghiên cứu sẽ tốt và vững chắc hơn.
Với ý nghĩ về đề tài mình chuẩn bị thực hiện, bạn nên dành 3 – 5 ngày làm việc liên tục TẬP TRUNG để đánh giá về tính khả thi của đề tài. Quy trình 3 bước sau sẽ giúp bạn đánh giá xem có nên tiếp tục thực hiện đề tài này không.

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

BƯỚC 1: Có hay không có các nghiên cứu trước đó về đề tài của bạn? (hãy cố gắng sưu tập càng nhiều càng tốt). Nếu có thì chuyển qua

BƯỚC 2: xem xét ở những nghiên cứu đó họ sử dụng số liệu nào (lấy từ đâu, trích lọc, tính toán ra sao) mình có thể tiếp cận (có) được không? Nếu CÓ nữa thì bạn đã hoàn thành gần 40% rồi

BƯỚC 3: Tiếp tục xem rằng mình có hiểu được mô hình và các tính toán của mô hình không? Nếu CÓ nữa là bạn đã gần như hoàn thành đề tài rồi đấy.

Ở hai bước đầu tiên, nếu câu trả lời là KHÔNG thì tôi nghĩ bạn nên chuyển hướng hình thành ý tưởng cho một đề tài khác và lặp lại 3 bước đánh giá tính khả thi của đề tài trình bày trên (dĩ nhiên, nếu bạn có đủ nguồn lực về thời gian, kinh phí, lẫn kiến thức thì bạn vẫn có thể hoàn thành xuất sắc đề tài).

Sau khi đánh giá đề tài là khả thi, khi đó, bạn lên kế hoạch thực hiện các công việc sắp tới như sau:

  1. Tổng hợp, củng cố và lên kế hoạch viết cơ sở lý thuyết của đề tài.
  2. Song song với đó là mô tả chi tiết tất cả các biến trong mô hình (dữ liệu lấy từ đâu, lấy như thế nào, tính toán làm sao)
  3. Tạo lập các biến, xử lý dữ liệu (thay thế các quan sát missing, loại bỏ các outliers..)
  4. Thống kê mô tả cho một số biến cần thiết, và mối quan hệ giữa các biến đồng thời kiểm tra dạng phù hợp của biến (hàm logarit, hàm mũ, bình phương, căn số…)
  5. Chạy thử mô hình và phân tích đối chiếu sơ bộ kết quả với cơ sở lý thuyết: có giống với các nghiên cứu trước hoặc có phù hợp với lý thuyết không? Nếu CÓ thì quá tốt, không thì suy nghĩ xem mình sẽ phải giải thích điều này như thế nào?. Dù là CÓ hay KHÔNG thì đây cũng chỉ là sơ bộ, bạn cần phải dành nhiều thời gian ở khâu xử lý số liệu đến khi chắc chắn rằng dữ liệu đã tốt.
  6. Thực hiện lại thống kê mô tả và chạy – kiểm định mô hình, phân tích kết quả – kiến nghị
  7. Bắt đầu từ bước 6 tiến hành viết và hoàn tất đề tài.

Từ bước 3 đến bước 6 đòi hỏi bạn phải hiểu được ý nghĩa các thông số kinh tế lượng trong mô hình, do vậy, việc bạn thực hiện NCKH sẽ trau dồi kiến thức Kinh tế lượng và ngược lại, nâng cao kinh nghiệm nghiên cứu của bản thân.

“Cặp đôi” học đi đôi với hành giữa Kinh tế lượng và PPNCKH là vậy. Với một chút kinh nghiệm trên, hi vọng các bạn khơi dậy được sự hứng khởi trong việc học và rèn luyện được kỹ năng nghiên cứu khoa học của mình.