Kinh tế lượng trong các giải Nobel Kinh tế
Frisch and Tinbergen developed in 1933, Stone in 1940, Haavelmo in 1941, Klein in 1950, Heckman in 1974, McFadden in 1974, Sargent in 1976, Sims in 1980, Deaton in 1980, Engle in 1982, Granger in 1987, Card in 1990 and Angrist and Imbens in 1994, and Kremer, Banerjee and Duflo in 2003.
1969 – Khai sinh Kinh tế lượng hiện đại
- Người đạt giải: Ragnar Frisch & Jan Tinbergen
Đóng góp cốt lõi
Đây là mốc khai sinh chính thức của kinh tế lượng.
Frisch là người đặt ra thuật ngữ “Econometrics”
Tinbergen xây dựng mô hình kinh tế vĩ mô động (dynamic economic models) đầu tiên có thể ước lượng bằng dữ liệu
Kết hợp toán học + thống kê + kinh tế họ
Đặt nền móng kinh tế lượng; mô hình kinh tế động; phân tích chu kỳ kinh doanh (impulse–propagation); hệ phương trình cấu trúc (Ragnar Frisch)
Xây dựng mô hình vĩ mô định lượng đầu tiên; ước lượng & kiểm định mô hình động; mô phỏng chính sách (Jan Tinbergen)
1970 – Nền tảng toán học cho phân tích kinh tế
- Người đạt giải: Paul A. Samuelson
Đóng góp cốt lõi
Hình thức hóa kinh tế học bằng toán học nghiêm ngặt
Phát triển kinh tế học tĩnh – động
Đặt nền móng cho các mô hình kinh tế lượng hiện đại
Samuelson không làm kinh tế lượng trực tiếp, nhưng tạo “ngôn ngữ toán học” cho nó.
1971 – Đo lường tăng trưởng và thu nhập quốc gia
- Người đạt giải: Simon Kuznets
Đóng góp cốt lõi
Chuẩn hóa GNP / thu nhập quốc dân
Phân tích tăng trưởng dài hạn dựa trên dữ liệu
Nổi tiếng với đường cong Kuznets
Kinh tế lượng cần dữ liệu và Kuznets xây “thước đo” cho dữ liệu vĩ mô.
1972 – Cân bằng tổng quát & phúc lợi (nền tảng cấu trúc mô hình)
- Người đạt giải: John R. Hicks & Kenneth J. Arrow
Đóng góp cốt lõi
Hicks: mô hình cân bằng tổng quát có hành vi vi mô rõ ràng
Arrow (với Debreu): mô hình cân bằng tổng quát hiện đại, dùng toán học tập lồi
Đây là cơ sở cho mô hình cấu trúc trong kinh tế lượng, là “xương sống lý thuyết” cho các mô hình ước lượng.
1980 - Mô hình vĩ mô kinh tế lượng quy mô lớn; dự báo kinh tế; chính sách
- Người đạt giải: Lawrence R. Klein &
Đóng góp cốt lõi
Phát triển mô hình kinh tế lượng vĩ mô quy mô lớn (large-scale macroeconometric models)
Kết nối lý thuyết Keynes, hệ phương trình cấu trúc, Ước lượng bằng dữ liệu thực
Klein biến kinh tế lượng thành công cụ dự báo & hoạch định chính sách vĩ mô, là cầu nối từ kinh tế lượng “học thuật” (Frisch – Tinbergen) sang kinh tế lượng “vận hành chính sách”
1984 – Hệ thống Tài khoản Quốc gia (SNA)
- Người đạt giải: Richard Stone
Đóng góp cốt lõi
Xây dựng Hệ thống Tài khoản Quốc gia (SNA)
Chuẩn hóa các khái niệm GDP, GNP, thu nhập quốc dân
Tạo hạ tầng dữ liệu vĩ mô nhất quán cho kinh tế lượng
Làm cho phân tích kinh tế lượng có thể so sánh quốc tế
1989 – Kinh tế lượng chuỗi thời gian
- Người đạt giải: Trygve Haavelmo
Đóng góp cốt lõi
Đưa xác suất vào kinh tế lượng một cách hệ thống
Xác lập khái niệm Data Generating Process (DGP)
Nền tảng cho ước lượng, kiểm định giả thuyết và nhận dạng
Cơ sở lý thuyết cho kinh tế lượng hiện đại (OLS, IV, MLE)
Công trình này được xem là “triết lý xác suất” của kinh tế lượng hiện đại.
2000 - Hiệu chỉnh tính chệch do chọm mẫu (Heckman correction)
- Người đạt giải: James Heckman
Đóng góp cốt lõi
Phát triển lý thuyết và phương pháp kinh tế lượng để phân tích dữ liệu vi mô, đặc biệt là xử lý sai lệch chọn mẫu (sample selection bias) bằng phương pháp Heckman hai bước(Heckman two-step)
Đưa ra triết lý “Hiểu cách dữ liệu được tạo ra quan trọng không kém việc ước lượng mô hình)
Kinh tế lượng vi mô với dữ liệu quan sát (non-experimental data/observational data)
Phát triển phân tích Counterfactual analysis, ước lượng treatment effects và heterogeneous effects
2000 - Discrete choice models; logit/probit; hành vi lựa chọn cá nhân
- Người đạt giải: Daniel McFadden
Đóng góp cốt lõi
Nhận định rằng Kinh tế lượng có thể đo lường và dự báo các quyết định cá nhân khi lựa chọn là rời rạc, không liên tục.
Phát triển khung kinh tế lượng để phân tích các quyết định chọn/không chọn của cá nhân thông qua mô hình lựa chọn rời rạc (Discrete Choice Models)
Kết nối lý thuyết tối đa hóa hữu dụng với xác suất lựa chọn quan sát được thông qua mô hình Logit có nền tảng vi mô
Đặt nền tảng hành vi cho các mô hình lựa chọn rời rạc hiện đại thông qua lý thuyết lựa chọn ngẫu nhiên (Random Utility Models – RUM)
Các mô hình này cho phép phân tích hành vi cá nhân từ dữ liệu khảo sát và dữ liệu thị trường; ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn như giao thông, nhà ở, năng lượng, môi trường, marketing, chính sách công…
2003 – Phương pháp kinh tế lượng chuỗi thời gian
- Người đạt giải: Robert F. Engle & Clive Granger
Đóng góp cốt lõi
Robert Engle
Phát triển ARCH/GARCH
Mô hình hóa phương sai có điều kiện
Nền tảng cho kinh tế lượng tài chính & quản trị rủi ro
Clive Granger
Khái niệm đồng liên kết (cointegration)
Phân tích chuỗi thời gian không dừng
Đề xuất nhân quả Granger trong kinh tế lượng
2011 – Thomas Sargent & Christopher Sims
Đóng góp cốt lõi
Thomas J. Sargent
Kinh tế lượng vĩ mô cấu trúc
Ước lượng mô hình với rational expectations
Phân tích chính sách trong khung DSGE
Christopher A. Sims
Phát triển VAR/SVAR
Nhận dạng cú sốc vĩ mô không cần áp đặt cấu trúc cứng
Cách tiếp cận data-driven trong kinh tế lượng vĩ mô
2015 – Angus Deaton
Đóng góp cốt lõi
Kinh tế lượng vi mô ứng dụng
Đo lường tiêu dùng, nghèo đói, phúc lợi
Phê phán sử dụng dữ liệu kém chất lượng
Kết nối đo lường với chính sách phát triển
2019 – Randomized Controlled Trials (RCTs)
- Người đạt giải: Michael Kremer, Abhijit Banerjee, Esther Duflo
Đóng góp cốt lõi
Phát triển & chuẩn hóa Randomized Controlled Trials (RCTs)
Thiết kế thực nghiệm vi mô cho chính sách phát triển
Đưa suy luận nhân quả vào trung tâm kinh tế lượng ứng dụng
2021 – Suy luận nhân quả (Causal Econometrics)
- Người đạt giải: David Card, Joshua Angrist, Guido Imbens
Đóng góp cốt lõi
Phương pháp thí nghiệm tự nhiên (Natural experiments)
Phương pháp sử dụng biến công cụ (instrumental variables) hiện đại
Phương pháp Difference-in-differences, LATE frame work
Kinh tế lượng chuyển từ “mô tả” sang “nhân quả”.