Phương pháp phân tích định lượng cho nghiên cứu kết hợp kinh tế vĩ mô và vi mô

Bài viết này sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết để giải thích những điểm mạnh và yếu của các phương pháp phân tích định lượng trên. Theo đó, VAR phù hợp để phân tích hiệu quả trong quá khứ, DSGE lại đảm bảo đo lường các biến động ngẫu nhiên, còn SEM thường được sử dụng để xử lý các tình huống đột biến.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phương pháp phân tích định lượng cho nghiên cứu kết hợp kinh tế vĩ mô và vi mô PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CHO NGHIÊN CỨU KẾT HỢP KINH TẾ VĨ MÔ VÀ VI MÔ Trần Thùy Nhung Đại học Sofia St. Ohridski Kliment Email: thuynhung.tr@gmail.com, ttnhung@hcmulaw.edu.vn Tóm tắt: Kinh tế vi mô và kinh tế vĩ mô đều là những thành phần cơ bản của nền kinhtế. Chúng có mối liên hệ nhân quả và thậm chí là nội sinh với nhau. Do tầm quan trọng của dữliệu lớn trong quá trình suy luận ngày càng trở nên quan trọng nên việc áp dụng các phươngpháp định lượng vào các mô hình tích hợp các yếu tố vĩ mô và vi mô là một xu hướng nghiêncứu hiện nay. DSGE, SEM, VAR và mô hình hóa dựa trên tác nhân đại diện (Agent-based) lànhững ví dụ về các phương pháp định lượng phổ biến. Tuy nhiên, mỗi mô hình này đều cónhững khiếm khuyết riêng và chỉ được áp dụng trong các điều kiện giả định tương ứng. Bài viếtnày sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết để giải thích những điểm mạnh và yếu của cácphương pháp phân tích định lượng trên. Theo đó, VAR phù hợp để phân tích hiệu quả trongquá khứ, DSGE lại đảm bảo đo lường các biến động ngẫu nhiên, còn SEM thường được sửdụng để xử lý các tình huống đột biến. Từ khóa: DSGE, kinh tế vĩ mô, vi mô, phương pháp định lượng, SEM, VAR 1. Giới thiệu Kinh tế học vi mô và vĩ mô đều là các thành tố cơ bản của cơ sở luận kinh tế học, trongđó, vi mô tập trung vào hành vi của cá thể trong nền kinh tế, còn vĩ mô nghiên cứu hành vi củanền kinh tế nói chung (Zimmermannová, 2020). Các biến số phổ biến của kinh tế vi mô là thunhập, và giá cả, trong khi kinh tế vĩ mô lại đặt trọng tâm về giá trị của cung cầu tiền tệ, sản xuất,chi tiêu và đầu tư công. Điều này cho thấy không thể tách biệt khả năng quan sát các hành viđộc lập và bối cảnh toàn diện của nền kinh tế. Chúng luôn có sự tương tác qua lại với nhau, tồntại mối quan hệ nhân quả, thậm chí là nội sinh với nhau (ví dụ như chi tiêu và thu nhập khảdụng, thu nhập trung bình và chỉ tiêu GDP…). Việc sử dụng các phương pháp định lượng đểxử lý mô hình kết hợp giữa yếu tố vĩ mô và vi mô đang là xu hướng nghiên cứu hiện nay do vaitrò của dữ liệu lớn trong quá trình suy luận ngày càng trở nên cần thiết (Poudyal và Spanos,2013). Sự xuất hiện của công nghệ dữ liệu lớn (BDT) và ứng dụng phân tích dữ liệu lớn (BDA)đã làm cho dữ liệu kinh tế vốn đã phức tạp lại càng trở nên không chắc chắn (Zitianellis, 2023).Điều này đặt ra thách thức cho những đối tượng sử dụng thông tin để hoạch định chính sáchhoặc tham gia vào thị trường. Thông thường, để làm đơn giản hóa sự phức tạp của thông tin không chắc chắn, các nghiêncứu kinh tế vĩ mô sử dụng phương pháp thống kê khi giả định các cá thể thành những nhóm đạidiện và ước tính một phương trình hồi quy giải thích biến dự báo bằng một số biến ngoại sinh(Sargent, 1993; Evans và Honkapohja, 2001; De Grauwe, 2010). Đây cũng chính là cơ sở đềxuất sử dụng các mô hình kinh tế lượng để đánh giá mối quan hệ giữa các biến kinh tế vi môvà vĩ mô. Hơn nữa, để phân tích tác động của chính sách kinh tế vĩ mô đến các yếu tố kinh tếvi mô, các công cụ định tính và định lượng không thể sử dụng riêng lẻ mà thường được tổnghợp và lựa chọn tùy thuộc vào yêu cầu của nghiên cứu (Bork, 2006; Zimmermannová, 2020). 190 PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3Do sự khác biệt dưới góc độ đánh giá và trạng thái cân bằng của bối cảnh nghiên cứu, các dạngmô hình trừu tượng dự đoán hành vi vi mô trong việc phân tích và tổng hợp hệ thống kinh tế vĩmô không phổ biến bằng các mô hình toán học. Trong đó, các nghiên cứu phân tích hiệu quảchính sách và tác động cụ thể của chúng có thể được thực hiện bằng việc sử dụng mô hình kinhtế vĩ mô hoặc vi mô (Bork, 2006). Các mô hình kinh tế vĩ mô thường được xây dựng dựa trêncác dữ liệu thứ cấp, mô phỏng biến động thực trong nền kinh tế và mô hình hóa các mối quanhệ kinh tế giữa các đối tượng tham gia thành những nhóm hành vi thuần túy, trong khi mô hìnhvi mô cho phép việc mở rộng dữ liệu sơ cấp, xử lý các thông tin thu thập từ các cá nhân, đơn vịriêng lẻ (Lund, 2007). Tuy nhiên, kết quả ở cả hai dạng mô hình này đều cần được kết hợp vớicấp độ còn lại để khái quát bối cảnh nghiên cứu. Hầu hết mô hình kinh tế vi mô và vĩ mô thực nghiệm đều tồn tại hai khiếm khuyết lớn.Một là, biến số kinh tế chỉ thể hiện quan hệ hiện hữu mà không thể liên kết với kỳ vọng tươnglai. Hai là, các biến số nội tại bên trong các mô hình đó không thể tương tác qua lại với nhaunếu không có các giả định cụ thể. Theo đó, việc tạo ra một mô hình kinh tế vi mô khai thácđược mối quan hệ ...