Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Phân tích chuỗi thời gian và dự báo

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Anh

3. Mã học phần:

MAT608013

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: 46 hours
  • 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: 64 hours
  • Đồ án, Đề án, Dự án: 40 hours. Group project: each group (consisting of 3-4 students) chooses a topic related to the subject. Conduct research and report the project results in the form of a draft paper (10-20 pages) and present the results in 15 minutes.
  • Thực tập

8. Tính chất học phần:

Elective

9. Ngành áp dụng:

Mathematical economics

10. Điều kiện tiên quyết:

STT Mã học phần Tên học phần (VN) Tên học phần (EN) Số tín chỉ
1 SPE608026 Kinh tế lượng chuyên ngành Specialized Econometrics 3

11. Mục tiêu học phần:

Học phần Phân tích chuỗi thời gian và dự báo nhằm cung cấp kiến thức về mô hình và phương pháp dự báo chuỗi thời gian cơ bản và nâng cao. Môn học cũng nhằm trang bị cho người học kỹ năng sử dụng các phần mềm thống kê trong việc xây dựng, ước lượng, kiểm định các mô hình chuỗi thời gian và ứng dụng các mô hình này trong dự báo./The course Time Series Analysis and Forecasting aims to provide knowledge on basic and advanced time series forecasting models and methods. The course also aims to equip students with the skills to use statistical software in building, estimating, and testing time series models, as well as applying these models in forecasting.

12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Môn học Phân tích chuỗi thời gian cung cấp lý thuyết và các ứng dụng về phương pháp phân tích chuỗi thời gian trong kinh tế lượng. Bao gồm phân tích mô hình chuỗi dừng và không dừng. Học phần giúp học viên nắm được các đặc tính của mô hình. Sử dụng cac phương pháp kiểm định mô hình. Ứng dụng mô hình để dự báo. Phân tích mô hình thời vụ. Giới thiệu phân tích phổ và ước lượng phổ.