8. Ngành áp dụng:
Tài chính công (2025) - Tài chính - Ngân hàng - Tài chính công (2025) (9340201) - Tiến sĩ, Tài chính công (2025.TATP) (Khung CTĐT mới) - Tài chính - Ngân hàng - Tài chính công (2025.TATP) (9340201) - Tiến sĩ
10. Mục tiêu học phần:
Học phần “Phân tích số liệu trong tài chính công” nhằm trang bị cho nghiên cứu sinh nền tảng lý thuyết vững chắc và năng lực thực hành chuyên sâu trong việc khai thác, phân tích và diễn giải dữ liệu phục vụ nghiên cứu và hoạch định chính sách tài chính công. Học phần tập trung vào việc ứng dụng các phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại, kết hợp giữa thống kê, kinh tế lượng và khoa học dữ liệu, để nghiên cứu các vấn đề cốt lõi trong tài chính và khu vực công. Cụ thể, học phần hướng đến các mục tiêu sau:
1. Trang bị kiến thức nền tảng và nâng cao về phân tích dữ liệu định lượng, bao gồm khám phá dữ liệu, suy luận thống kê, hồi quy, dự báo và phân tích nhân quả, với trọng tâm là các bộ dữ liệu đặc thù của khu vực công như ngân sách nhà nước, thuế, chi tiêu công, nợ công và dữ liệu hành chính, cũng như các số liệu kinh tế xã hội khác.
2. Hình thành năng lực đặt câu hỏi nghiên cứu và lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp, giúp nghiên cứu sinh chuyển hóa các vấn đề thực tiễn trong tài chính công và chính sách công thành các bài toán phân tích dữ liệu có cấu trúc, từ đó xây dựng và kiểm định các giả thuyết kinh tế một cách chặt chẽ.
3. Phát triển kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn, bao gồm thu thập, làm sạch, kết hợp và trực quan hóa dữ liệu, cũng như sử dụng thành thạo các công cụ phân tích phổ biến như R, Python, Stata hoặc các nền tảng mã nguồn mở khác
4. Nâng cao năng lực phân tích thực nghiệm và suy luận nhân quả, thông qua việc áp dụng các phương pháp hiện đại như thiết kế (bán) thí nghiệm, phân tích dữ liệu quan sát, difference-in-differences, mô hình dữ liệu bảng và các kỹ thuật kiểm soát sai lệch, nhằm đánh giá tác động của chính sách tài khóa và cải cách tài chính công.
5. Khuyến khích nghiên cứu độc lập và sáng tạo, giúp nghiên cứu sinh tái lập, mở rộng và phê bình các nghiên cứu thực nghiệm hiện có trong lĩnh vực tài chính công và kinh tế công, đồng thời phát triển các phân tích dữ liệu phục vụ trực tiếp cho luận án tiến sĩ hoặc các công trình khoa học có giá trị học thuật và chính sách cao.
6. Rèn luyện kỹ năng trình bày và truyền đạt kết quả phân tích dữ liệu, bao gồm viết báo cáo nghiên cứu, bài báo khoa học và tài liệu tư vấn chính sách dựa trên bằng chứng, từ đó nâng cao khả năng tham gia vào các hoạt động học thuật
7. Thúc đẩy tư duy phản biện và năng lực làm việc nhóm, thông qua thảo luận học thuật, phân tích tình huống chính sách, thuyết trình chuyên đề và thực hiện các dự án phân tích dữ liệu theo nhóm nhỏ.
Thông qua học phần, nghiên cứu sinh sẽ nâng cao năng lực phân tích dữ liệu và suy luận dựa trên bằng chứng, phục vụ hiệu quả cho việc thực hiện luận án tiến sĩ, đồng thời đóng góp thiết thực vào việc đánh giá và hoạch định chính sách tài chính công trong bối cảnh kinh tế – xã hội hiện đại.
11. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:
Học phần tập trung vào các phương pháp phân tích dữ liệu định lượng hiện đại trong nghiên cứu tài chính công và kinh tế công, với trọng tâm là khám phá dữ liệu, hồi quy, dự báo và phân tích nhân quả phục vụ đánh giá chính sách tài khóa. Nghiên cứu sinh sẽ được hướng dẫn sử dụng các công cụ phân tích và lập trình như R, Python hoặc Stata để xử lý, trực quan hóa và phân tích các bộ dữ liệu thực tế về thuế, chi tiêu công, ngân sách và nợ công, cũng như các số liệu về kinh tế và khoa học xã hội. Thông qua việc kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết phương pháp và nghiên cứu tình huống thực nghiệm, học phần giúp nghiên cứu sinh phát triển năng lực thiết kế chiến lược phân tích dữ liệu, kiểm định giả thuyết kinh tế và suy luận nhân quả, đồng thời nâng cao khả năng ứng dụng kết quả phân tích vào nghiên cứu học thuật và hoạch định chính sách tài chính công.
