Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Kinh tế lượng tài chính (EN)

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Anh

3. Mã học phần:

EF1226

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KD - Khoa Tài chính

5. Trình độ:

Đại Học

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: + Lên lớp (bài giảng, thực hành, thảo luận): 45 giờ - Bài giảng: 35 giờ - Thảo luận: 10 giờ
  • Làm việc nhóm, thảo luận:
  • Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
  • Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận
  • Tự nghiên cứu, tự học: + Tự học, tự nghiên cứu, làm việc nhóm: 105 giờ
  • Đồ án, Đề án, Dự án
  • Thực tập

8. Tính chất học phần:

Dữ liệu đang cập nhật...

9. Ngành áp dụng:

Tất cả các ngành

10. Điều kiện tiên quyết:

Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này

11. Mục tiêu học phần:

Môn học này nhằm trang bị cho người học kiến thức phân tích định lượng nâng cao trong lĩnh vực tài chính bao gồm phân tích sự kiện sử dụng hồi quy dữ liệu bảng, phân tích chuỗi thời gian phi tuyến, mô hình hóa bất ổn trong phân tích chuỗi thời gian, và dự báo./ This course aims to equip students with advanced quantitative analysis knowledge in the field of finance, including event analysis using panel data regression, non-linear time series analysis, volatility modelling in time series analysis, and forecasting.

12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Môn học Kinh tế lượng Tài chính nhằm trang bị cho sinh viên những kiến thức cơ bản về về thống kê và các phương pháp định lượng cho mục đích suy luận thống kê và kiểm định các giả thuyết trong tài chính bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực. Từ việc dạy và học môn học này sẽ trang bị cho sinh viên kiến thức áp dụng phân tích định lượng ứng dụng và kỹ thuật phân tích hồi quy để phát triển và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính, kiểm định các mối quan hệ nếu có giữa các biến số tài chính như tài chính doanh nghiệp, tài chính quốc tế, đầu tư tài chính, quản trị rủi ro tài chính…Bên cạnh đó sinh viên cũng có khả năng sử dụng dữ liệu lịch sử để thực hiện dự báo về xu hướng của những biến số tài chính quan trọng trong tương lai mà ngày nay có rất nhiều ứng dụng quan trọng trong thế giới thực. Môn học này cũng giới thiệu cho sinh viên một số phần mềm phổ biến như Eviews, Stata mà hiện đang được sử dụng rộng rãi bởi các nhà phân tích tài chính và các nhà nghiên cứu học thuật lĩnh vực tài chính nhằm đảm bảo họ sẽ thành thạo trong việc sử dụng máy tính xử lý các mô hình kinh tế lượng từ đơn giản đến phức tạp, tạo điều kiện dễ dàng hơn cho công việc nghiên cứu cũng như cho nghề nghiệp của mình trong tương lai.