Tản mản về chuyện học kinh tế lượng bậc cử nhân

Trước hết, cảm ơn một bạn đọc (Mrs Left) đã gửi bài cho Website về những quy tắc ngầm dành cho các nhà kinh tế lượng ứng dụng (Link download tại:http://www.uta.edu/faculty/crowder/papers/1467-6419.00179.pdf ). Đây là một vài viết hay, tuy nhiên khá triết lý, sâu sắc và dành cho nhóm đối tượng cụ thể -các nhà kinh tế lượng ứng dụng, những nhà nghiên cứu, và các sinh viên sau đại học (Tiến sĩ hoặc thạc sĩ- những nhà nghiên cứu tiềm năng). Với nhóm đối tượng phổ thông, ví dụ như sinh viên đại học, các bạn có thể đọc thêm để biết, bởi chỉ có trải nghiệm mới thật sự hiểu những vấn đề đề cập, trải nghiệm càng nhiều thì mức độ hiểu càng cao. Nhân đây, tản mạn một tý về kinh tế lượng vì có bạn đề cập đến vấn đề học tập kinh tế lượng ở bậc đại học (Góp ý của bạn có đề cập đến đối tượng cụ thể nhưng mục tiêu của website có tính phổ quát nên tôi sẽ không đề cập đến đối tượng đấy). Những tản mạn này là từ góc nhìn cá nhân tôi, dĩ nhiên không loại trừ những cá nhân khác nhau có những góc nhìn khác nhau. Tản mạn phù hợp cho những bạn sinh viên lựa chọn con đường nghiên cứu kinh tế.

Có 3 sự thật mà tôi muốn đề cập:

– Khi bạn nộp hồ sơ cho chương trình Tiến sỹ Kinh tế học hay kể cả Kinh tế lượng ở nước ngoài, sẽ không có bất kỳ yêu cầu nào liên quan đến việc bạn biết chạy phần mềm hay không. Nói cách khác việc bạn biết chạy phần mềm không ảnh hưởng lắm đến việc bạn được lựa chọn. Việc biết các phần mềm này sẽ giúp bạn có lợi thế khi học, tuy nhiên lợi thế này không thật sự quá lớn.

– Lớp tôi học, có 1/3 sinh viên có xuất phát từ Toán (Không biết gì về kinh tế lượng và các phần mềm kinh tế), 2/3 còn lại ít nhiều liên quan đến kinh tế, nhưng không quá 1/3 trong số này biết việc sử dụng các phần mềm kinh tế lượng (có lẽ rất ít bạn hiểu được ý nghĩa của các mô hình kinh tế lượng). Tuy nhiên, điểm chung của tất cả các sinh viên là kỹ năng Toán rất tốt. Do vậy, nếu bạn dự định theo con đường nghiên cứu, bạn nên chuẩn bị Toán thật tốt. (Đừng đồng nghĩa việc này với việc giỏi toán ở Việt Nam. Toán dành cho kinh tế không cần đến mức quá thông minh để tạo ra một cái gì mới, mà chính là kỹ năng để vận dụng các kiến thức toán đã học- Chỉ cần bạn không sợ, học nhiều sẽ quen thôi. Có bạn sẽ đặt vấn đề rằng, Toán học quá vô biên, nên chuẩn bị những gì? Câu trả lời có thể tìm thấy từ blog của Mankiw (Giáo sư kinh tế Harvard) – http://gregmankiw.blogspot.co.uk/2006/05/which-math-courses.html

– Sử dụng phần mềm không phải là toàn bộ của thế giới kinh tế và nó không có gì quá vĩ đại nếu bạn cảm thấy quen thuộc với nó. Thế giới kinh tế này có thể chia thành: nghiên cứu lý thuyết và nghiên cứu ứng dụng. Trong giới nghiên cứu lý thuyết, nhiều giáo sư kinh tế hàng đầu thậm chí không biết dùng bất kỳ một phần mềm nào. (Ví dụ những giáo sư trong nhóm Lý thuyết Trò chơi). Sở thích của họ là dùng “bút chì và giấy” để chơi với Toán học. Sẽ không quá ngạc nhiên, khi bạn thấy những nhà kinh tế lượng lý thuyết không biết dùng bất kỳ phần mềm nào.

Với ba sự thật này, tôi KHÔNG hàm ý rằng SINH VIÊN Ở BẬC CỬ NHÂN không cần quan tâm bất kỳ ứng dụng phần mềm kinh tế lượng nào. Thay vào đó, tôi nghĩ rằng:

1. Với các bạn sinh viên Kinh tế ở bậc cử nhân có dự định theo con đường nghiên cứu, hãy cố gắng đầu tư thời gian cho học tập, càng nhiều càng tốt, đặc biệt là Toán và các môn kinh tế học. Hãy thích ứng với hoàn cảnh bạn được đào tạo và luôn cố gắng hết mình. Có thể chương trình của trường bạn không phải là tốt nhất, nhưng nếu vì thế mà bạn không chuẩn bị cho mình một tinh thần học tốt thì phần nào đó bạn chưa chuẩn bị để học trong một môi trường tốt hơn. Cụ thể về kinh tế lượng, tôi cũng có quan sát và rằng nội dung kinh tế lượng trong các chương trình cử nhân Kinh tế nhìn chung ở US và UK không quá phức tạp, nhưng tính hệ thống và liên kết của họ cao- từ việc chuẩn bị toán và thống kê. Tuy nhiên, tôi và những người bạn của tôi cũng học cử nhân trong nước, nhưng khi học môi trường quốc tế, chúng tôi vẫn khá tự tin. Từ góc nhìn của chúng tôi, môi trường là quan trọng, nhưng sức mạnh ý chí và nội lực sẽ giúp bạn vượt qua những giới hạn của môi trường.

2. Đừng quá cuồng tín vào kinh tế lượng, bởi không có bất kỳ phương pháp hay phần mềm nào được đặt cho một cái tên là hoàn hảo. Luôn thận trọng khi bạn chọn phương pháp nghiên cứu định lượng, trong đó có 1 vài điểm quan trọng sau:

a. Đầu tiên, khi xây dựng mô hình hồi quy, bạn cần phải nghiên cứu thật rõ các biến nào nên đưa vào mô hình? Giải thích tại sao bạn chọn biến đấy: Dựa trên lý thuyết kinh tế hoặc dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm trước đây? Do vậy, phần phân tích định tính cần phải được đầu tư kỹ lưỡng. Điều này đặc biệt quan trọng với các bạn sinh viên đại học vì: (i)- rèn luyện kỹ năng tư duy nghiên cứu, liên hệ với các lý thuyết đã học; (ii)- kỹ thuật xử lý mô hình ở giai đoạn này của các bạn còn thô sơ nên nếu nghiên cứu định tính không phù hợp sẽ dẫn đến những kết quả định lượng không phản ánh chính xác mối quan hệ thực. Do vậy, nếu các bạn làm nghiên cứu khoa học, yếu tố này nên được quan tâm. Ngoài ra, nên chọn những đề tài ở mức độ hợp lý, tham khảo ý kiến của các thầy cô giáo trước khi quyết định. Và luôn ghi nhớ rằng, bài nghiên cứu hay không hẳn là do sử dụng một công cụ kinh tế lượng mới và phức tạp.

b. Đừng quên đánh giá tính phù hợp của mô hình thông qua các test kiểm định hay các chỉ số đánh giá mô hình.

c. Nếu các kết quả có phần ngược với lý thuyết, bạn cần đưa ra lời giải thích tại sao? Đừng vội kết luận bởi có thể mô hình của bạn không phù hợp. Tương tự, nếu một trong các chỉ số đánh giá mô hình không phù hợp, bạn cần xem lại data, biến liên quan và khắc phục mô hình, hoặc đưa ra lời giải thích cho điều này. Ngay cả khi kết quả phù hợp với lý thuyết, bạn cũng cần sử dụng các test để đảm bảo tính phù hợp mô hình.

d. Bạn cần học và rèn luyện để hiểu ý nghĩa của các kết quả từ phần mềm kinh tế lượng. Sẽ tốt hơn nếu bạn biết “quy trình phần mềm xử lý để có kết quả đấy”. Cái quy trình này chính là “bút chì và giấy” của các nhà kinh tế lượng lý thuyết. Đối với sinh viên đại học, nếu các bạn hiểu rõ được quy trình của phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS) cũng đã là rất tốt. Bởi đây là nền tảng để mở rộng xa hơn. Ngày xưa, tôi cũng đã từng nghĩ rằng biết chạy phần mềm mới là quan trọng, nhưng giờ tôi nhận thấy rằng “chạy phần mềm như nấu nồi cơm điện”- học để chạy phần mềm không khó, cái khó nhất là hiểu bản chất kinh tế lượng nằm ẩn sau mô hình đấy. Nếu nắm bản chất này thì bạn sẽ không mất quá lâu để học các phần mềm tích hợp: EVIEW, STATA, SPSS, GRETL,…Tuy nhiên, bạn nên chọn phần mềm nào mà bạn cảm thấy dễ dàng. Cá nhân tôi, những vấn đề phức tạp tôi hay dùng MATLAB hoặc R, với các vấn đề đơn giản đã được tích hợp trong các phần mềm, tôi thường dùng EVIEW cho Macroeconometrics và STATA cho Microeconometrics. Tôi vẫn còn giữ tập ghi chép ngày xưa tôi học đại học, chủ yếu là toán để giải các hồi quy đơn giản bằng OLS, nhưng quả thật nó rất ý nghĩa với tôi. Và cách tôi học kinh tế lượng bây giờ cũng tương tự, dùng giấy và bút chì để giải quy trình có được kết quả – Hàng loạt công thức toán học (nhưng thực chất nếu các bạn làm nhiều các bạn sẽ quen- kiểu toán ứng dụng này- chỉ là những kỹ năng đại số). Sau đó, tôi mới dùng phần mềm đề tìm kết quả cụ thể.

3. Nếu bạn thích nghiên cứu kinh tế, nhưng “ái ngại” kinh tế lượng vì những gì bạn được học dường như quá phức tạp, thì vẫn có nhiều cánh cửa khác cho bạn. Nó không đang sợ đến mức để bạn từ bỏ đam mê của bạn đâu.Tuy nhiên, nếu bạn theo đuổi nghiên cứu, có thể bạn sẽ thích nó, vì việc chạy phần mềm không khó. Đôi lúc nó quá dễ, và chính sự dễ dàng này phần nào đó đã “hủy hoại” một bộ phận giới nghiên cứu kinh tế vì quá phụ thuộc vào kết quả mô hình. Việc bạn dành 5 năm học tiến sĩ (hoặc 2 năm thạc sĩ – 3 năm tiến sĩ) không phải là để học chạy phần mềm mà là học về bản chất của vấn đề kinh tế (nghiên cứu kinh tế học) hoặc/và là học về quy trình dẫn đến kết quả (kinh tế lượng). Và khi đấy, nếu bạn theo kinh tế lượng ứng dụng, thì link ở phần đầu của bài viết này là dành cho bạn.

Tổng kết lại những điều tôi đã đề cập ở trên:

1- Việc biết chạy mô hình hay không ở bậc cử nhân sẽ không thật sự ảnh hưởng nhiều đến con đường nghiên cứu của bạn. Bạn sẽ được học một cách chính thống và đầy đủ ở các chương trình cao hơn. Do vậy, nếu bạn được đào tạo kinh tế lượng ở bậc cử nhân, hãy cố gắng học tốt chương trình bạn đang học, không phân biệt là bạn đang học theo tiếp cận lý thuyết hay tiếp cận ứng dụng. Bởi rèn luyện kỹ năng sẽ luôn có ích cho bạn
2- Rèn luyện kỹ năng Toán, xác suất và thống kê và hiểu rõ các bản chất kinh tế của các nội dung được đề cập ở cả Kinh tế vi mô và vĩ mô.
3- Nếu bạn thích nghiên cứu định lượng, DIY – “Do it yourself”- tận dụng Internet và sách vở để tự học và rèn luyện kỹ năng của mình, để học những cái bạn quan tâm và ứng dụng những cái bạn thích. Tuy nhiên, cố gắng nghiêm túc và thận trọng khi dùng tiếp cận định lượng bởi nó có thể hủy hoại tư duy nghiên cứu của bạn.

Chúc các bạn học tốt

Tạo ra những nhà kinh tế học Khiêm tốn – Tiêu chuẩn đạo đức cho các nhà kinh tế

Thay vì tiếp cận như những nhà khoa học ứng dụng, các nhà kinh tế nên tiếp cận theo cách của những kỹ sư- Khiêm tốn với những gì mình có, những kết quả mình đạt được và những mô hình được ứng dụng.

Bài viết dựa trên những tiêu chuẩn đạo đức nghể nghiệp  của kỹ sư để thiết lập cho các nhà kinh tế. Một trong các tiêu chuẩn này được liên hệ với bộ phim Inside Job

Download tại: EPH_Dec_11_1

Enjoy nào — Bộ phim về khủng hoảng tài chính 2008- “Inside Job”- Đạo đức của những nhà kinh tế

‘Inside Job’ provides a comprehensive analysis of the global financial crisis of 2008, which at a cost over $20 trillion, caused millions of people to lose their jobs and homes in the worst recession since the Great Depression, and nearly resulted in a global financial collapse. Through exhaustive research and extensive interviews with key financial insiders, politicians, journalists, and academics, the film traces the rise of a rogue industry which has corrupted politics, regulation, and academia. It was made on location in the United States, Iceland, England, France, Singapore, and China.

Các bạn có thể tìm thấy link để download phim này bằng cách search google và chọn link ở 1giay.net với từ khóa là:

“Inside job” 1giay.net

Phần mềm hiệu quả khi nghiên cứu VAR, ARMA, GARCH và VECM

Bên cạnh một số phần mềm quen thuộc dễ sử dụng trong nghiên cứu sử dụng Kinh tế lượng – đặc biệt là nghiên cứu chuỗi thời gian, như EVIEWS, thì các bạn có thể sử dụng GRETL
Khác với Eview, GRETL là một phần mêm free và tương đối thân thiện với người dùng. Ngoài ra, GRETL tỏ ra là một phần mềm khá hiệu quả khi nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận VAR, ARMA< GARCH, VECM hay Co-integrations.
Đây là link của GRETL: http://gretl.sourceforge.net/
Hướng dẫn sử dụng GRETL có trên website này, ở phần Manual

Thuyết trình về Nghiên cứu Khoa học với gia đình câu lạc bộ Kinh tế trẻ (YEC)

Mỗi lần nghĩ về YEC mình là nghĩ đến 2 chữ gia đình. Nó rất gần gũi và hết sức thân quen. Chúc cả gia đình mình không những vui mà còn ngày càng thành công nữa.

Đây là slide của thuyết trình ngày hôm nay: Thuyết trình YEC

Tập hợp lời khuyên dành cho các nhà kinh tế (Advice for Economists)

1. Viewpoint: Replication in Economics (Can. Journ. Econs., August 2007)

2. How to Publish in a “Good” Journal

3. Top 10 Tips for Jump-Starting Your Career (CSWEP Newsletter, Spring/Summer 2006)

4. An Old Male Economist’s Advice to Young Female Economists (CSWEP Newsletter, Winter 2005) 

5. A Media Guide for Economists (Journ. of Econ. Ed., 2004) 

6. Microeconomic Principles Teaching Tricks (AEA Papers & Proceedings, May 2002)

7. Professional Etiquette for the Mature Economist (AEA Papers & Proceedings, May 1993) 

8. A Young Economist’s Guide to Professional Etiquette (Journ. Econ Persps., Winter 1992)

( Source:From 1 to 8 https://webspace.utexas.edu/hamermes/www/AdviceforEconomists.html )

9. Creating Humble Economists: A Code of Ethics for Economists   (IDEAS)

David Romer’s Rules for Making It Through Graduate School and Finishing Your Dissertation

1. Don’t clutter up your life with other activities; just write.
2. Don’t carry out a thorough and comprehensive search of the literature; just write. Don’t attempt to make sure that every page you write 3. shows the full extent of your professional skills; just write.
4. Don’t write a well-organized, well-integrated, unified dissertation; just write. Don’t think profound thoughts that shake the intellectual foundations of the discipline; just write.
5. If you don’t have a paper started by the spring of your third year, be alarmed. If you don’t have a paper largely drafted by the fall of your fourth year, panic.
6. Have three new ideas a week while you are getting started.
7. Don’t try to game the profession, work on what interests you.
8. Good papers in economics have three characteristics:
A viewpoint.
A lever.
A result.

“Out in Five”
Source: Brad De Long’s Website

Câu chuyện PhD của Nhà kinh tế học Mankiw

JD vs PhD: My Story

Part 1
A student emails me a question about my offbeat journey through higher education:

Prof. Mankiw,

Love the blog, I’ve recently become hooked. I noticed you mention in an earlier post that you spent one and a half years at Harvard Law School before switching to economics and earning your PhD. I guess I’m in a similar situation now….

Anyway, I wanted to ask what ultimately compelled you to pursue economics instead of law, as I’ve been toiling with that decision myself. Did you intend to do a joint JD/PhD and focus your research on law and economics, or did you decide to leave law school entirely? I’m passionate about both fields and took a risk averse application strategy by applying to both types of programs, but most of the input I’ve received has been from those who abandoned economics to finish their law degree, not vice versa. If you have any input or advice you could share, I’d be grateful.

Thank you, best regards,
[name withheld]

Let me start by summarizing my own education and early career:

June 1980: Graduated with A.B. from Princeton
1980-1981: First-year PhD student at MIT
1981-1982: First-year student at Harvard Law School
Summer 1982: Worked in law firm as summer associate
1982-1983: Took year off to work on the CEA staff
1983-1984: Back at MIT, finished PhD
Fall 1984: Back at law school, finished fall semester
Spring 1985: Taught micro and statistics at MIT
Sept 1985: Joined Harvard econ faculty as assistant professor

All this looks random and disjointed, and to some extent it was. But I look back at this period of my life as a time of experimentation, when I was trying to figure out my own tastes and talents. A large part of early life is trying to find your niche in the world. Open-mindedness and experimentation were crucial for me, and I believe they are for many others as well. That will mean some false starts (like spending a year and a half in law school), but those false starts are part of a process of learning about yourself.

To get back to the specifics of the question: My observation is that students who start both a JD and a PhD in econ are much more likely to finish the JD than the PhD. (A related observation is that those who finish both degrees are more likely to be law professors than econ professors.)

For most people, a JD is the easier degree to finish, as it is all course work, and it takes only three years. A PhD is typically five or six years, the second half of which is devoted to original research. By comparison to a JD, a PhD is a long, hard slog. That does not mean it’s not worth it: some long, hard slogs end up passing a cost-benefit test. But it does require a greater degree of commitment and enthusiasm on the part of the student to finish the degree.

My case is somewhat abnormal. During my period of experimentation, I learned that I was only a middling law student. By contrast, I got my PhD with only two years of residence at MIT. (I turned back the third year of my NSF fellowship to the US taxpayer, but I won’t claim any altruistic motive in doing so–I just didn’t need it.) In the fall of 1984, I found myself a so-so second-year law student with a PhD under my belt and a small but growing list of academic publications. It finally dawned on me that my comparative advantage was econ, not law. Remembering the irrelevance of sunk costs, I moved across the parking lot from the Harvard Law School to the Harvard economics department, where I have now been on the faculty for over twenty years.

Update: After reading this post, one of my law school teachers emails me: “too modestly, you described yourself as only a so-so student. I recall you as far better than that.”

It is nice to hear that I was a better law student than I recall being. In any event, while in law school, I decided, rightly or wrongly, that I had more natural ability in econ than law. I suspect that, while paying the law school’s tuition, I spent more time writing econ papers for academic journals than studying the law books. That fact made me realize I was probably sitting in the wrong building on the Harvard campus.

Part 2:
The Two-Year PhD
A reader emails me:

Dear Professor Mankiw,

I’m a student in an econ PhD program. I’ve read “JD vs PhD: My Story” on your blog. Correct me if I’m mistaken, but you finished your PhD in two years. (Lucky you, only 2 years of torture!!) How did you manage to finish the coursework and the research in just two years?

[name withheld]

Yes, I managed to earn a PhD in two years of residence at MIT. Here is how:

During my last year as an undergrad at Princeton, I took the standard graduate sequence in micro and macro. When I arrived at MIT, I was effectively a second-year PhD student.
After my first year at MIT, I went for a year to Harvard Law School, where I was more concerned about writing economics articles than being a diligent law student.
After the year in law school, I went to the CEA as a staff economist, where I worked for senior staff economist Larry Summers, who served also as an academic adviser. Because I worked on research between CEA tasks, when I returned to MIT for my second year, I had much of my dissertation already completed.

In short, my PhD really took five years of elapsed time, but while doing it, I managed to squeeze in a few other things: finishing my undergraduate degree, being a first-year law student, and working at the CEA.

Source: Mankiw’s Blog