Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Kinh tế học tính toán

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

MAT608033

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KTLQLNN - Khoa Toán - Thống kê

5. Trình độ:

Thạc sĩ

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: 45 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: 105 giờ
  • Đồ án, Đề án, Dự án
  • Thực tập

8. Ngành áp dụng:

Toán kinh tế (hướng UD - số 3899/QĐ-ĐHKT-BĐCLKSNB ngày 10/12/2025) - Toán kinh tế - Toán kinh tế (2025, hướng UD) (8310108) - Thạc sĩ

9. Điều kiện tiên quyết:

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

10. Mục tiêu học phần:

Học phần Kinh tế học tính toán nhằm trang bị cho học viên nền tảng và công cụ cốt lõi của kinh tế học tính toán hiện đại, với trọng tâm là các phương pháp số dùng để giải, mô phỏng và phân tích các mô hình kinh tế định lượng. Học viên được tiếp cận các kỹ thuật tính toán hiệu quả và đủ chính xác để xử lý nhiều lớp mô hình kinh tế động, đồng thời học cách kết nối mô hình với dữ liệu. Sau khi hoàn thành học phần, học viên có khả năng phát biểu bài toán kinh tế dưới dạng tính toán, lựa chọn phương pháp số phù hợp, xây dựng và giải các mô hình kinh tế động ở mức cơ bản đến trung bình, phân tích sai số số học, và diễn giải kết quả định lượng phục vụ nghiên cứu và hỗ trợ ra quyết định. Học phần cũng phát triển năng lực tự học, làm việc với công cụ tính toán, và trình bày kết quả một cách chặt chẽ, minh bạch.

11. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Học phần Kinh tế học Tính toán là môn học chuyên sâu theo hướng định lượng, đóng vai trò là cầu nối thiết yếu giữa lý thuyết kinh tế, các phương pháp tính toán số và thực nghiệm thực tế. Chương trình cung cấp hệ thống kiến thức và kỹ năng nền tảng về quy hoạch động ngẫu nhiên trong điều kiện thời gian rời rạc, đi kèm với các kỹ thuật bổ trợ như xấp xỉ, nội suy, tích phân số và tối ưu hóa trên máy tính. Học viên sẽ được tiếp cận các phương pháp giải mô hình hiện đại như phương pháp hàm giá trị và phương pháp phương trình Euler, đồng thời nghiên cứu sâu về các mô hình đại diện tác nhân cũng như mô hình tác nhân hỗn hợp. Bên cạnh đó, nội dung học phần còn bao gồm các quy trình hiệu chỉnh, ước lượng dữ liệu và phân tích sai số tính toán cùng một số chủ đề mở rộng khác. Thông qua đó, người học không chỉ hiểu rõ cách vận hành và mô phỏng các mô hình kinh tế động mà còn đủ năng lực sử dụng chúng để giải quyết các câu hỏi nghiên cứu định lượng phức tạp.