Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Mô hình kinh tế lượng tài chính (chuyên ngành TCBV) - bài tập lớn

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

FIN617023

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KTLQLNN - Viện Tài chính bền vững

5. Trình độ:

Thạc sĩ

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: 36 giở
  • Làm việc nhóm, thảo luận:: 9 giờ
  • 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. 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:

- Hiểu được cách các nhà phân tích/chuyên gia đầu tư sử dụng các mô hình kinh tế lượng để hình thành và giải quyết các vấn đề trong đầu tư tài chính cũng như hỗ trợ việc ra quyết định của họ; - Mô tả các kiểu/dạng dữ liệu tài chính, đặc tính thống kê và vai trò của phân tích trực quan; - Mô tả các mô hình phân tích dữ liệu tuyến tính đơn/đa biến và các ứng dụng trong lĩnh vực tài chính; - Mô tả các mô hình phân tích biến động và các ứng dụng trong lĩnh vực tài chính - Hiểu về cấu trúc vi mô của thị trường và các mô hình kiểm định; - Vận dụng các mô hình nói trên vào khai thác và phân tích dữ liệu tài chính trong bối cảnh thực.

12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Học phần cung cấp các lý thuyết và ứng dụng chuyên sâu của phân tích dữ liệu chuỗi thời gian tài chính, đặc biệt là trong mô hình biến động và quản lý rủi ro. Các chủ đề được thảo luận nhưng không giới hạn bao gồm: (1) Phân tích lợi nhuận tài sản: tự tương quan, chu kỳ kinh doanh, tính ổn định, khả năng dự đoán và dự đoán, mô hình tuyến tính đơn giản và mô hình hồi quy với sai số tương quan tuần tự; (2) Các mô hình biến động: Mô hình kiểu GARCH, mô hình GARCH-M, mô hình EGARCH, mô hình GJR, mô hình biến động ngẫu nhiên, sự phụ thuộc trong dài hạn; (3) Đánh giá dự báo: dự đoán ngoài mẫu và phản hồi; (4) Phân tích dữ liệu tần số cao (cấu trúc vi mô thị trường); (5) Tính phi tuyến trong dữ liệu tài chính: mô hình phi tuyến đơn giản và chuyển trạng thái Markov; (6) Các mô hình thời gian liên tục: các mô hình khuếch tán và thời gian liên tục đơn giản, công thức định giá Black-Scholes và các mô hình khuếch tán nhảy; (7) Giá trị tại mức rủi ro và mức thiếu hụt kỳ vọng: Đo lường rủi ro, phân tích giá trị cực đoan, đỉnh vượt ngưỡng và hồi quy phân vị; (8) Chuỗi đa biến: ma trận tương quan chéo, mô hình VAR và mô hình VEC đơn giản, giao dịch theo cặp, mô hình nhân tố và mô hình GARCH đa biến.