Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Kinh tế lượng ứng dụng

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

CEL671005

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KTLQLNN - Văn phòng trường

5. Trình độ:

Thạc sĩ

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:: 15 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. Ngành áp dụng:

Tất cả các ngành

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 lượng ứng dụng giới thiệu cho học viên cao học nền tảng lý thuyết và thực hành trong kinh tế lượng, với trọng tâm là mô hình hóa thực nghiệm và phân tích dữ liệu. Học phần được thiết kế nhằm trang bị cho học viên các khái niệm, công cụ và kỹ thuật cần thiết để phân tích và mô hình hóa dữ liệu kinh tế, cũng như diễn giải và rút ra các kết luận có ý nghĩa từ kết quả thực nghiệm. Thông qua sự kết hợp giữa học phần lý thuyết và thực hành trên dữ liệu thực tế, học viên sẽ phát triển năng lực vận dụng các phương pháp kinh tế lượng để hiểu rõ hơn các mối quan hệ kinh tế và hỗ trợ quá trình ra quyết định trong nghiên cứu, hoạch định chính sách và quản lý.

11. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Học phần Kinh tế lượng ứng dụng trang bị cho học viên nền tảng lý thuyết và phương pháp định lượng,  qua đó hiểu và vận dụng các kỹ thuật kinh tế lượng cơ bản và nâng cao để có thể mô hình hóa, phân tích và giải quyết các vấn đề kinh tế thực tiễn bằng các phương pháp kinh tế lượng hiện đại. Trong học phần này, học viên sẽ được tiếp cận chuyên sâu các nội dung về mô hình hồi quy tuyến tính và các dạng mô hình hồi quy tổng quát, phân tích tính chất mẫu hữu hạn và tính chất tiệm cận của ước lượng OLS, cũng như nhận diện và khắc phục các vấn đề thường gặp như phương sai thay đổi và nội sinh trong mô hình. Ngoài ra, học viên sẽ được giới thiệu cách xử lý và phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu chéo, chuỗi thời gian, dữ liệu bảng. Toàn bộ nội dung được gắn với thực hành trên dữ liệu thực tế thông qua phần mềm R hoặc Stata, hướng đến việc phát triển năng lực nghiên cứu độc lập và tư duy phân tích định lượng, làm nền tảng cho đề án và các nghiên cứu ứng dụng trong lĩnh vực kinh tế và quản lý.