Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Phương pháp định lượng nâng cao

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

ECO501175

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KTLQLNN - Khoa Kinh tế

5. Trình độ:

Đại Học

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

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

8. Ngành áp dụng:

Bất động sản (K51.TV) - Bất động sản - Bất động sản (K51.TV) (7340116) - Đại Học

9. Điều kiện tiên quyết:

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

10. Mục tiêu học phần:

Phương pháp định lượng là môn học quan trọng cho sinh viên khối ngành kinh tế. Việc sử dụng các kỹ thuật định lượng với dữ liệu thực tế để kiểm chứng các lý thuyết kinh tế, giải quyết các câu hỏi thực tiễn, đưa ra hàm ý chính sách và dự báo, là một phần không thể thiếu trong học tập, nghiên cứu và ứng dụng kinh tế học. Học phần Phương pháp định lượng nâng cao nhằm giới thiệu đến sinh viên các kỹ thuật phân tích số liệu hữu dụng trong nghiên cứu và phân tích các vấn đề thực tế sử dụng các dạng dữ liệu khác nhau như dữ liệu biến rời rạc, dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu không gian. Môn học giúp mở rộng khả năng mô hình hoá, khai thác và phân tích dữ liệu của sinh viên đại học, giúp sinh viên phát triển kỹ năng nghiên cứu và giải quyết vấn đề.

11. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Học phần Phương pháp định lượng nâng cao là môn học quan trọng trong khối kiến thức chuyên ngành dành cho sinh viên năm thứ ba, giữ vai trò cầu nối giữa kiến thức kinh tế lượng cơ bản và các ứng dụng nghiên cứu chuyên sâu. Môn học này có vị trí then chốt trong việc trang bị cho sinh viên ngành Bất động sản một bộ công cụ phân tích hiện đại, giúp giải quyết các vấn đề thực tiễn phức tạp trong lĩnh vực. Thông qua việc sử dụng dữ liệu thực tế để kiểm chứng lý thuyết, xây dựng mô hình dự báo và đưa ra các hàm ý chính sách, học phần này không chỉ củng cố nền tảng nghiên cứu khoa học mà còn nâng cao năng lực phân tích chuyên môn, một kỹ năng không thể thiếu cho các nhà kinh tế học và chuyên gia bất động sản trong tương lai.

Khi hoàn thành học phần, sinh viên sẽ được trang bị một hệ thống kiến thức toàn diện và chuyên sâu về các kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến. Nội dung học phần được cấu trúc thành ba mảng chính: (1) Các mô hình với biến phụ thuộc rời rạc, giúp sinh viên xử lý các dữ liệu dạng lựa chọn, thứ bậc hoặc số đếm; (2) Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, tập trung vào việc xây dựng mô hình dự báo giá trị và biến động của các biến số theo thời gian như giá nhà đất hay lãi suất; và (3) Khai thác và xử lý dữ liệu không gian, giới thiệu cách làm việc với dữ liệu địa lý (GIS) và các mô hình hồi quy không gian, một công cụ đặc biệt hữu ích trong phân tích thị trường bất động sản. Đặc biệt, sinh viên sẽ được hướng dẫn thực hành tất cả các mô hình này trên phần mềm RStudio, một công cụ phân tích mạnh mẽ và phổ biến hiện nay.

Học phần này có mối quan hệ chặt chẽ và mang tính kế thừa từ các môn học tiên quyết như "Thống kê ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh", "Toán dành cho kinh tế và quản trị", và "Kinh tế lượng ứng dụng". Nếu các môn học trước đó cung cấp những nguyên lý và kỹ thuật nền tảng, thì "Phương pháp định lượng nâng cao" sẽ mở rộng và đào sâu kiến thức đó vào các mô hình phức tạp hơn, phù hợp với các dạng dữ liệu đa dạng trong thực tế. Kiến thức từ học phần này là nền tảng vững chắc để sinh viên thực hiện khóa luận tốt nghiệp, các dự án nghiên cứu độc lập, đồng thời là hành trang quý giá cho công việc sau này, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của thị trường lao động về kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu.