I. Mô hình dự báo
Mô hình dự báo đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ ra quyết định chính sách. Các mô hình như VAR (Vector Autoregressive) được sử dụng rộng rãi để dự đoán các biến số kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên, việc áp dụng chúng trong phân tích chính sách vẫn còn nhiều tranh cãi. Thomas Sargent (1979) và Edward Learner (1985) đã chỉ ra rằng, mặc dù các mô hình này hữu ích trong dự báo, chúng không phù hợp để phân tích tác động của chính sách. Lý do chính là các mô hình này dựa trên mối tương quan lịch sử, không thể hiện mối quan hệ nhân quả.
1.1. Ứng dụng của mô hình VAR
Mô hình VAR được sử dụng để dự báo các biến số kinh tế dựa trên dữ liệu lịch sử. Robert Litterman đã phát triển các phương pháp để sử dụng mô hình này trong dự báo có điều kiện, hỗ trợ quyết định chính sách. Tuy nhiên, việc sử dụng VAR trong phân tích chính sách bị hạn chế do thiếu khả năng xác định mối quan hệ nhân quả. Các mô hình này chỉ tóm tắt mối tương quan giữa các biến, không thể dùng để dự đoán tác động của chính sách mới.
1.2. Hạn chế của mô hình dự báo
Một trong những hạn chế chính của mô hình dự báo là chúng không thể hiện mối quan hệ nhân quả. Các mô hình này dựa trên dữ liệu lịch sử và mối tương quan mẫu, không phù hợp để phân tích tác động của chính sách mới. Sargent (1984) đã chỉ ra rằng, việc sử dụng các mô hình này trong phân tích chính sách có thể dẫn đến sai lầm do không xác định được cơ chế ngẫu nhiên của các biến chính sách.
II. Hiệu quả của mô hình dự báo
Hiệu quả của mô hình dự báo trong phân tích chính sách phụ thuộc vào khả năng xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Các mô hình như VAR có thể cung cấp dự báo chính xác, nhưng chúng không thể thay thế các mô hình cấu trúc trong việc phân tích tác động của chính sách. Việc sử dụng các mô hình này đòi hỏi phải có sự giải thích kinh tế rõ ràng về các tham số và mối quan hệ giữa các biến.
2.1. Phân tích định lượng
Phân tích định lượng đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của mô hình dự báo. Các mô hình như VAR được sử dụng để dự báo các biến số kinh tế, nhưng chúng không thể thay thế các mô hình cấu trúc trong việc phân tích tác động của chính sách. Việc sử dụng các mô hình này đòi hỏi phải có sự giải thích kinh tế rõ ràng về các tham số và mối quan hệ giữa các biến.
2.2. Dự báo kinh tế
Dự báo kinh tế là một ứng dụng quan trọng của mô hình dự báo. Các mô hình như VAR được sử dụng để dự báo các biến số kinh tế vĩ mô, như lạm phát và tăng trưởng GDP. Tuy nhiên, việc sử dụng các mô hình này trong phân tích chính sách bị hạn chế do thiếu khả năng xác định mối quan hệ nhân quả. Các mô hình này chỉ tóm tắt mối tương quan giữa các biến, không thể dùng để dự đoán tác động của chính sách mới.
III. Phân tích chính sách
Phân tích chính sách đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Các mô hình dự báo như VAR có thể cung cấp dự báo chính xác, nhưng chúng không thể thay thế các mô hình cấu trúc trong việc phân tích tác động của chính sách. Việc sử dụng các mô hình này đòi hỏi phải có sự giải thích kinh tế rõ ràng về các tham số và mối quan hệ giữa các biến.
3.1. Mô hình cấu trúc
Mô hình cấu trúc là công cụ quan trọng trong phân tích chính sách. Các mô hình này cung cấp sự giải thích kinh tế rõ ràng về các tham số và mối quan hệ giữa các biến. Khác với mô hình dự báo, các mô hình cấu trúc có thể dùng để dự đoán tác động của chính sách mới. Việc sử dụng các mô hình này đòi hỏi phải có sự xác định rõ ràng về mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
3.2. Phân tích tác động
Phân tích tác động là một phần quan trọng của phân tích chính sách. Các mô hình dự báo như VAR có thể cung cấp dự báo chính xác, nhưng chúng không thể thay thế các mô hình cấu trúc trong việc phân tích tác động của chính sách. Việc sử dụng các mô hình này đòi hỏi phải có sự giải thích kinh tế rõ ràng về các tham số và mối quan hệ giữa các biến.
