Giới thiệu chuỗi bài học
An Introduction to Econometrics
Chào mừng các bạn sinh viên đã đến với chuỗi bài học đầu tiên trong hành trình chinh phục bộ môn Kinh tế lượng! Đây là một lĩnh vực cực kỳ thú vị, nơi chúng ta sử dụng các công cụ thống kê mạnh mẽ để trả lời những câu hỏi quan trọng trong kinh tế và kinh doanh. Đã bao giờ bạn tự hỏi: Liệu một chương trình đào tạo nghề có thực sự giúp tăng lương cho người lao động? Hay việc tăng thêm cảnh sát trên đường phố có làm giảm tỷ lệ tội phạm không? Kinh tế lượng chính là chìa khóa giúp chúng ta đi tìm câu trả lời một cách khoa học và có hệ thống, dựa trên bằng chứng từ dữ liệu thực tế thay vì chỉ là những phỏng đoán.
Trong chuỗi bài học nhập môn này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá những khái niệm nền tảng nhất. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng việc định nghĩa Kinh tế lượng là gì và vai trò của nó trong thế giới hiện đại. Sau đó, chúng ta sẽ học cách “tư duy như một nhà kinh tế lượng” bằng cách chuyển đổi từ một lý thuyết kinh tế trừu tượng thành một mô hình có thể kiểm định được. Một phần không thể thiếu là tìm hiểu về các loại dữ liệu kinh tế – nguyên liệu thô cho mọi phân tích. Cuối cùng, chúng ta sẽ đối mặt với một trong những thách thức lớn nhất và cũng là mục tiêu cao nhất của kinh tế lượng: làm thế nào để suy luận ra mối quan hệ nhân quả. Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa “tương quan” và “nhân quả” sẽ là nền tảng vững chắc cho tất cả các nghiên cứu của bạn sau này. Đừng lo lắng nếu những khái niệm này nghe có vẻ mới mẻ, chúng ta sẽ cùng nhau đi qua từng bước một cách chậm rãi và dễ hiểu nhất.
CẤU TRÚC CHUỖI BÀI HỌC
- Kinh tế lượng là gì và các bước phân tíchBạn sẽ hiểu rõ mục đích của kinh tế lượng và cách xây dựng một mô hình có thể ước lượng từ lý thuyết kinh tế.
- Các loại dữ liệu và bài toán suy luận nhân quảNắm vững các loại cấu trúc dữ liệu phổ biến và hiểu sâu sắc thách thức cốt lõi trong việc xác định quan hệ nhân quả.
- Thực hành: Khám phá dữ liệu kinh tế với StataHướng dẫn bạn những bước thực hành đầu tiên với Stata để tải, mô tả và tóm tắt một bộ dữ liệu kinh tế thực tế.
MỤC TIÊU HỌC TẬP
- Phân biệt và định nghĩa được vai trò của kinh tế lượng trong phân tích kinh tế.
- Nhận diện và mô tả được bốn loại cấu trúc dữ liệu kinh tế chính: dữ liệu chéo, chuỗi thời gian, chéo gộp, và dữ liệu bảng.
- Giải thích được khái niệm ceteris paribus và tầm quan trọng của việc suy luận quan hệ nhân quả trong phân tích chính sách.
- Vận dụng Stata để thực hiện các thao tác thống kê mô tả cơ bản trên một bộ dữ liệu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
- Wooldridge, J.M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Đây là tài liệu chính cho toàn bộ chuỗi bài học của chúng ta, nổi tiếng với cách tiếp cận hiện đại và trực quan.
- Baltagi, B.H. (2021). Econometric Analysis of Panel Data. Một tài liệu tham khảo tuyệt vời cho những ai muốn tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu bảng.
- Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2005). Microeconometrics: Methods and Applications. Cuốn sách gối đầu giường cho các nghiên cứu kinh tế lượng vi mô ứng dụng.
PHỤ LỤC: Dữ liệu mô phỏng cho series
Để giúp các bạn dễ hình dung, chúng ta sẽ sử dụng một bộ dữ liệu mô phỏng đơn giản về lương và học vấn trong suốt chuỗi bài. Dưới đây là code Stata để tạo ra bộ dữ liệu này.
* ==================================================
* MỤC ĐÍCH: Tạo dữ liệu mô phỏng cho bài học nhập môn
* NGUỒN DỮ LIỆU: Dữ liệu giả định về 500 cá nhân
* EXPECTED OUTCOME: Sinh viên hiểu cấu trúc dữ liệu chéo
* ==================================================
* Bước 1: Xóa dữ liệu cũ và thiết lập số quan sát
clear
set obs 500
* Bước 2: Tạo biến số năm đi học (education)
* Giả định số năm học tuân theo phân phối chuẩn, trung bình 12 năm
gen education = round(rnormal(12, 2))
replace education = 8 if education < 8 // Đảm bảo số năm học tối thiểu
* Bước 3: Tạo biến số năm kinh nghiệm (experience)
* Kinh nghiệm có tương quan âm với học vấn
gen experience = round(rnormal(10, 5) - 0.5 * (education - 12))
replace experience = 1 if experience < 1 // Đảm bảo kinh nghiệm tối thiểu
* Bước 4: Tạo biến lương theo giờ (wage)
* Lương phụ thuộc vào học vấn, kinh nghiệm và một yếu tố ngẫu nhiên
gen wage = 5 + 1.5 * education + 0.4 * experience + rnormal(0, 3)
replace wage = 2 if wage < 2 // Đảm bảo mức lương tối thiểu
* Bước 5: Dán nhãn cho các biến để dễ hiểu hơn
label variable wage "Mức lương theo giờ (USD)"
label variable education "Số năm đi học"
label variable experience "Số năm kinh nghiệm"
* Bước 6: Lưu dữ liệu để sử dụng sau này
save "wage_intro.dta", replace
Mô tả các biến trong dữ liệu mô phỏng:
wage: Mức lương theo giờ của cá nhân, tính bằng USD.education: Tổng số năm đi học chính quy.experience: Tổng số năm kinh nghiệm làm việc.
Bạn có thể sao chép đoạn code trên và chạy trong Stata để tự tạo bộ dữ liệu cho riêng mình. Hoặc, bạn có thể tải về file dữ liệu đã được tạo sẵn tại đây:
Tải về wage_intro.dta📚 Bài tiếp theo: Kinh tế lượng là gì và các bước phân tích
💡 Lưu ý: Hãy đảm bảo đã đọc kỹ các mục tiêu học tập để có cái nhìn tổng quan về những gì chúng ta sẽ đạt được.
🎯 Self-check: Bạn có thể tự mình giải thích tại sao việc nghiên cứu kinh tế cần đến dữ liệu không?