Mô tả vắn tắt học phần
1. Tên học phần:
Các mô hình hồi quy trên thị trường tài chính
2. Ngôn ngữ giảng dạy:
Tiếng Việt
3. Mã học phần:
BAN506023
4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:
KD - Khoa Ngân hàng
5. Trình độ:
Đại Học
6. Số tín chỉ:
3
7. Phân bổ thời gian:
- Đối với hoạt động trên lớp:
- Lý thuyết: 30 giờ
- Làm việc nhóm, thảo luận:
- Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
- Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận: 15 giờ
- Tự nghiên cứu, tự học: 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:
STT | Mã học phần | Tên học phần (VN) | Tên học phần (EN) | Số tín chỉ |
---|---|---|---|---|
1 | ECO501001 | Kinh tế vi mô | Microeconomics | 3 |
2 | ECO501098 | Kinh tế vĩ mô | Macroeconomics | 3 |
3 | STA508006 | Thống kê ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh | Applied Statistics for Business and Economics | 3 |
4 | MAT508001 | Toán dành cho kinh tế và quản trị | Mathematics for Business and Economics | 3 |
11. Mục tiêu học phần:
"Kiến thức: Sinh viên học xong môn này sẽ có các kiến thức trong lĩnh vực thị trường tài chính và ứng dụng vào các mô hình kinh tế chuyên biệt và cụ thể. Sinh viên học xong sẽ có khả năng kết hợp kiến thức từ tài chính, thống kê, toán học và xác định các hạn chế trong lĩnh vực phân tích định lượng khi xử lý số liệu thực tế. Nội dung tập trung vào các công cụ truyền thống đồng thời cập nhật các công cụ mới nhất của phân tích định lượng. Với kiến thức của môn học, sinh viên có thể đảm nhận các vị trí hỗ trợ quyết định phân tích và thông tin cho các quản lý cấp cao và cấp giữa. Sinh viên tốt nghiệp có sự hiểu biết rõ ràng về các giới hạn của kiến thức và nội dung của nghiên cứu sâu hơn trong lĩnh vực này.
Kĩ năng:
Sinh viên có thể làm việc hiệu quả theo nhóm phân tích và hợp tác viết các nghiên cứu học thuật.
Sinh viên có khả năng tự nghiên cứu sâu trong lĩnh vực mô hình hồi quy.
Sinh viên có khả năng phân tích và tập hợp, bao gồm, phân loại thông tin, xác định các thông tin cần thiết, biết cách nhận biết, đánh giá ở mức độ sâu và cách xử lý vấn đề liên quan. Sinh viên hoàn toàn có thể đóng góp vào kiến thức chuyên môn, phương pháp tiếp cận và đánh giá các quyết định chiến lược./
Knowledge: Students who complete this course will have knowledge in the field of financial markets and apply it to specialized and specific economic models. Upon completion of the course, students will be able to combine knowledge from finance, statistics, mathematics and identify limitations in the field of quantitative analysis when processing actual data. The content focuses on traditional tools while staying up-to-date with the latest tools of quantitative analysis. With the knowledge of the subject, students can take on analytical and informational decision support positions for senior and middle managers. Graduates have a clear understanding of the limits of knowledge and the content of further study in the field. Skills: Students can work effectively in analytical teams and collaborate on academic research. Students have the ability to conduct in-depth research on their own in the field of regression modeling. Students have the ability to analyze and gather, including, categorize information, identify necessary information, know how to identify, evaluate at a depth level, and how to handle related problems. Students can fully contribute to their professional knowledge, approach and evaluation of strategic decisions.
12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:
Nội dung môn học trang bị cho học viên các kiến thức gắn liền với các mô hình hồi quy áp dụng trên thị trường tài chính thông qua các nội dung cụ thể như là xây dựng mô hình hồi quy, kiểm tra thành phần, kiểm định các giả thuyết trong hồi quy, xác định độ trễ, cũng như thực hiện các dự báo. Các mô hình hồi quy đề cập trong môn học gắn liền với các dạng dữ liệu nghiên cứu khác nhau như dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu bảng.