Mô tả vắn tắt học phần

Phương pháp phân tích định lượng

Tiếng Việt

M01224

KTLQLNN - Khoa Kinh tế

Thạc sĩ

4

Dữ liệu đang cập nhật...

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

"Phương pháp định lượng trong nghiên cứu kinh tế (kinh tế lượng) là môn học quan trọng cho sinh viên khối ngành kinh tế. Việc sử dụng dữ liệu thực tế để lượng hoá và kiểm chứng những mối quan hệ kinh tế-xã hội là một phần không thể thiếu trong học tập, nghiên cứu và ứng dụng kinh tế học. Kinh tế lượng chưa bao giờ là môn học đơn giản, nhưng bù lại, việc nắm bắt và vận dụng các nguyên tắc và kỹ thuật của môn học này giúp người học kinh tế kiểm chứng những lý thuyết và luận điểm mà họ bắt gặp (dù cũng cần một tư duy phản biện đủ mạnh để khiến họ hoài nghi những điều được truyền đạt) và đưa ra câu trả lời cho những vấn đề đặt ra (dù vấn đề đó thuộc về những nhiệm vụ quan trọng như luận văn, đề tài nghiên cứu hoặc dự án; hay chỉ đơn giản là sản phẩm của trí tò mò cá nhân) dựa trên số liệu thực tế và nền tảng khoa học. Bên cạnh việc giới thiệu cho học viên các lý thuyết và mô hình kinh tế lượng phổ thông, các bài giảng cũng hướng dẫn cách thức thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu cho nghiên cứu định lượng bằng phần mềm tính toán thống kê R. Học viên sẽ được hướng dẫn các thống kê mô tả bằng bảng biểu, đồ thị và các đại lượng số; các phân phối xác suất của trung bình mẫu; ước lượng khoảng và kiểm định giả thuyết. R là một phần mềm tính toán và thống kê nổi tiếng, được sử dụng rộng rãi trong học tập, nghiên cứu và kinh doanh. R không mới nhưng vì nhiều yếu tố nó dường như chưa được sử dụng trong kinh tế lượng rộng rãi bằng các phần mềm khác như Eviews, SPSS hay STATA. R có nhiều ưu điểm: mạnh mẽ, vận hành linh hoạt, có nguồn lực phong phú (nhờ mã nguồn mở và được một lượng lớn người dùng đóng góp) và miễn phí. Trong điều kiện giảng dạy và học tập kinh tế lượng ở một nước đang phát triển như Việt Nam, R dễ tiếp cận và nên được sử dụng nhiều hơn. Nói như vậy không phải để cổ suý một sự ủng hộ cực đoan cho một công cụ nhất định. Bản thân người giảng dạy và những người tham gia soạn thảo nội dung môn học cũng dựa trên các công cụ khác nhau nhằm đưa đến nội dung phù hợp nhất cho người học. Nếu điều kiện cho phép, học viên được khuyến khích sử dụng các công cụ khác nhau để so sánh tính hiệu quả và phù hợp của chúng trong việc thực hiện những thao tác phân tích mà môn học đề cập."/ "Quantitative method in economic research (econometrics) is an important subject for learners of economics majors. The use of observed data to quantify and verify socio-economic relationships is a fundamental part of the study, research, and application of economics. Econometrics has never been a simple subject, but applying the principles and techniques of this subject helps economics learners to test the theories and arguments they encounter (although it also takes a critical mind strong enough to make them doubt what is being communicated), and give answers to the questions raised (even though it is an important task such as a thesis, research project, or project, or it is simply a product of personal curiosity) which based on empirical data and scientific background. In addition to introducing learners to popular econometric theories and models, the lectures also guide how to collect, manage and analyze data for quantitative research using statistical software, R. Learners are guided by descriptive statistics using tables, graphs, and numerical quantities; the probability distribution of the sample mean; interval estimation and hypothesis testing. R is a well-known statistical and calculation software, widely used in learning, research and business. R is not new, but for many reasons it does not seem to be used in econometrics as widely as other software such as Eviews, SPSS or STATA. R has many advantages: powerful, flexible operation, rich in resources (thanks to its open source code and contributed by a large number of users), and free. In terms of teaching and learning econometrics in a developing country like Vietnam, R is easily accessible and should be used widely. That's not to say to extremely promote for a certain instrument. The lecturers and those who are involved in drafting the course content also depend on different software to deliver the most appropriate content for learners. Learners are encouraged to use different instruments to compare their effectiveness and suitability in performing the analytical manipulations covered by the course if conditions permit."