Đề cương môn học Dự báo trong kinh doanh và kinh tế (Mã môn học: ECON2327)

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:14

Thêm vào BST

Báo xấu

8
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Môn học "Dự báo trong kinh doanh và kinh tế" với mục tiêu giúp các bạn sinh viên hiểu được những khái niệm cơ bản chuỗi dừng (stationarity) và không dừng (nonstationarity), hiểu được khái niệm kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test); Biết được các mô hình giản đơn dùng để dự báo như mô hình san mũ Holt, san mũ Holt-Winters, và mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average);...Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đề cương môn học Dự báo trong kinh doanh và kinh tế (Mã môn học: ECON2327)

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP. HCM KHOA KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ CÔNG ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC I. Thông tin chung về môn học 1. Tên môn học: DỰ BÁO TRONG KINH DOANH VÀ KINH TẾ 2. Mã môn học: ECON2327 3. Khoa phục trách: Khoa Kinh Tế và Quản Lý Công 4. Kiến thức / Kỹ năng: x☐ Kiến thức chuyên ngành ☐ Kiến thức cơ bản 5. Số tín chỉ Tổng Lý thuyết Thực hành Tự học 3 2 1 90 tiết II. Mô tả môn học 1. Điều kiện tiên quyết Điều kiện tiên quyết: Xác Suất và Thống Kê, Kinh Tế Lượng 1 Môn học trước: Kinh Tế Vi Mô 1, Kinh Tế Vĩ Mô 1 Môn học cùng: Kinh Tế Lượng 2 2. Kết quả của khoá học Sau khi kết thúc khoá học, người học có thể: Mục tiêu Kết quả đầu ra khoá học Hiểu được những khái niệm cơ bản chuỗi dừng (stationarity) và CLO1 không dừng (nonstationarity), hiểu được khái niệm kiểm định CO1 nghiệm đơn vị (unit root test). CLO2 Hiểu được khái niệm giản đồ tự tương quan (autocorrelogram) Biết được các mô hình giản đơn dùng để dự báo như mô hình san CLO3 mũ Holt, san mũ Holt-Winters, và mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) CO2 Biết được các mô hình dự báo nâng cao bao gồm các mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), ARCH- CLO4 M (ARCH in the Mean), GARCH (Generalized ARCH), GARCH-M, và TGARCH (Threshold GARCH) Sử dụng thành thạo các phần mềm hỗ trợ việc xử lý số liệu CLO5 (EVIEW, STATA) CO3 Thực hiện các kỹ thuật phân tích thống kê mô tả với các loại dữ CLO6 liệu khác nhau. CO4 CLO7 Nhìn nhận một cách nghiêm túc trong việc áp dụng những kiến 1
Mục tiêu Kết quả đầu ra khoá học thức này vào dự báo, đồng thời tin tưởng vào ý nghĩa của việc áp dụng môn học trong nghiên cứu khoa học. 3. Đánh giá Thực hiện theo Quy chế học vụ theo học chế tín chỉ ban hành kèm quyết định số 561/QĐ- ĐHM ngày 08/8/2013 của Hiệu trưởng Trường Đại học Mở Tp.HCM. Thành phần Cách đánh giá Thời gian Kết quả học tập Tỉ lệ % Giữa kỳ Trắc nghiệm và Buổi thứ 8 của khoá học CLO 1, 2, 3, 5 tự luận 30% Cuối kỳ Lịch do nhà trường tổ CLO 1, 2, 3, 4, 5, Tự luận chức 70% 6, 7 Điểm tổng kết 100% 4. Kế hoạch giảng dạy 7.1 Kế hoạch giảng dạy (14 buổi: 10 buổi trên lớp+ 4 buổi LMS) Thực hiện theo Quy chế học vụ theo học chế tín chỉ ban hành kèm quyết định số 561/QĐ-ĐHM ngày 08/8/2013 của Hiệu trưởng Trường Đại học Mở Tp.HCM. Hoạt động dạy và học Tài liệu Thực hành Thực hành trên Học tại nhà Học trên lớp Bài chính Buổi trên lớp LMS Nội dung CĐR môn học đánh và tài học Công Số Công Số Công Số Công giá liệu Số tiết tham việc tiết việc tiết việc tiết việc khảo Chương 1: Sinh Tổng quan về viên phân tích dự đọc báo trước 6 1.Vai trò của dự nội báo trong quá dung trình ra quyết bài học Nguyễn định Trọng 2.Phân loại các Hoài, phương pháp dự Phùng Giảng báo Bài Thanh viên Bài tập 3.Phương pháp thực Bình, 1 CLO1, 2, 7 thuyết 3 1.5 1 luận của dự báo hành Nguyễn trình (định lượng) Khánh Làm bài 4.Tổng quan về Duy tập các mô hình dự (2014). chương 3 báo chuỗi thời Chương 1 gian 1 5.Quy trình thực hiện dự báo 6.Các tiêu chí đánh giá mức độ chính xác của dự báo 2
Hoạt động dạy và học Tài liệu Thực hành Thực hành trên Học tại nhà Học trên lớp Bài chính Buổi trên lớp LMS Nội dung CĐR môn học đánh và tài học Công Số Công Số Công Số Công giá liệu Số tiết tham việc tiết việc tiết việc tiết việc khảo Chương 2: Xây Sinh dựng cơ sở dữ viên liệu và phân tích đọc dữ liệu trước 6 1. Các tiêu chí nội để xác định dung nguồn dữ liệu bài học Nguyễn đáng tin cậy Trọng 2. Các thành Hoài, phần cơ bản Phùng trong chuỗi thời Giảng Bài Thanh gian viên Bài tập CLO1, 2, 3, 4, 5, thực Bình, 2 3. Khảo sát dữ thuyết 3 1.5 2 6, 7 hành Nguyễn liệu bằng cách trình Khánh xem xét giản đồ Duy tự tương quan 3 (2014). 4. Bản chất của Chương một chuỗi dữ 2 và 3 liệu có tính dừng hoặc không dừng - Phân biệt chuỗi dừng xu thế và chuỗi dừng sai phân Chương 2: Xây dựng cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu (tt) 5. Khái niệm bước ngẫu nhiên 6. Giản đồ tự Nguyễn tương quan và Trọng nhận dạng chuỗi Hoài, dừng hay không Phùng Làm bài Giảng dừng (giải thích Bài Thanh CLO1, 2, 3, 4, 5, tập viên Bài tập hệ số tự hồi thực Bình, 3 6, 7 chương 9 thuyết 3 1.5 2 quy) hành Nguyễn 2 trình 7. Các kiểm Khánh định nghiệm Duy đơn vị (ADF, (2014). PP, KPSS) Chương 8. Các tiêu chí 2 và 3 lựa chọn mô hình dự báo thích hợp 9. Hướng dẫn sử dụng phần mềm Eviews và Stata 3
Hoạt động dạy và học Tài liệu Thực hành Thực hành trên Học tại nhà Học trên lớp Bài chính Buổi trên lớp LMS Nội dung CĐR môn học đánh và tài học Công Số Công Số Công Số Công giá liệu Số tiết tham việc tiết việc tiết việc tiết việc khảo Chương 3: Các Sinh mô hình dự báo viên giản đơn đọc 1. Mô hình dự trước 6 báo trung bình nội giản đơn dung 2. Mô hình dự bài học báo trung bình di động 3. Mô hình dự Nguyễn báo san mũ giản Trọng đơn Hoài, 4. Mô hình dự Phùng báo san mũ Giảng Thanh Bài Holt, mô hình viên Bài tập Bình, CLO1, 2, 3, 4, 5, thực 4 dự báo san mũ thuyết 3 1.5 3 Nguyễn 6, 7 hành Winter trình Khánh Làm bài 5. Mô hình dự Duy tập báo phân tích (2014). chương 3 thành phần của Chương 3 một chuỗi thời 4, 5 và gian 6 6. Thực hiện dự báo bằng các mô hình dự báo giản đơn trên Crystal Ball và ForecastX 7. Ứng dụng dự báo doanh số và giá cả Trao đổi online Thực hành trên hệ phân tích số CLO1, 2, 3, 4, 5, thống 5 3 liệu 6, 7 LMS về chủ đề được giao Chương 4: Dự Sinh báo bằng phân viên Nguyễn tích hồi quy đọc Trọng 1. Ý nghĩa của trước 6 Hoài, phân tích hồi nội Bài Phùng quy dung Giảng thực Bài tập Thanh 2. Phương pháp bài học viên CLO1, 2, 3, 4, 5, hành 4 Bình, 6 hồi quy bình thuyết 3 1.5 6, 7 chương Nguyễn phương bé nhất trình Làm bài 4 Khánh thông thường tập Duy (OLS) chương 3 (2014). 3. Đặc điểm của 4 Chương các ước lượng 7 OLS 4. Giải thích ý 4
Hoạt động dạy và học Tài liệu Thực hành Thực hành trên Học tại nhà Học trên lớp Bài chính Buổi trên lớp LMS Nội dung CĐR môn học đánh và tài học Công Số Công Số Công Số Công giá liệu Số tiết tham việc tiết việc tiết việc tiết việc khảo nghĩa của hệ số hồi quy riêng 5. Các kiểm định giả thiết quan trọng 6. Giải thích ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy ứng với từng dạng hàm cụ thể Chương 4: Dự báo bằng phân tích hồi quy (tt) 7. Chọn biến giải thích (sót biến, thừa biến) 8. Nhận biết và khắc phục một số vấn đề thường gặp trong phân tích hồi quy (đa Nguyễn cộng tuyến, Trọng phương sai thay Hoài, đổi, tương quan Sinh Bài Phùng chuỗi) viên Giảng thực Thanh 9. Mô hình đọc viên Bài tập CLO1, 2, 3, 4, 5, hành Bình, 7 ARDL và mối trước 6 thuyết 3 1.5 4 6, 7 chương Nguyễn quan hệ với mô nội trình 4 Khánh hình hiệu chỉnh dung Duy sai số (ECM) bài học (2014). 10. Kiểm định Chương Sobel (phân tích 7 ảnh hưởng gián tiếp) 11. Một số ứng dụng của phân tích hồi quy trong dự báo 12. Thực hiện hồi quy và các kiểm định trên Stata (hướng dẫn cách tạo DO-file) Chương 5: Các Sinh Nguyễn mô hình dự báo viên Giảng Trọng Bài ARIMA đọc viên Bài tập Hoài, thực 8 1. Giới thiệu mô CLO1,2,3,4,5,6,7 trước 6 thuyết 3 1.5 5 Phùng hành hình ARIMA nội trình Thanh 2. Quy trình dung Bình, thực hiện dự báo bài học Nguyễn 5
Hoạt động dạy và học Tài liệu Thực hành Thực hành trên Học tại nhà Học trên lớp Bài chính Buổi trên lớp LMS Nội dung CĐR môn học đánh và tài học Công Số Công Số Công Số Công giá liệu Số tiết tham việc tiết việc tiết việc tiết việc khảo bằng phương Khánh pháp Box- Duy Jenkins (2014). 3. Giải thích Chương giản đồ tự tương 8 quan, ACF và PACF 4. Mô hình AR(p) 5. Mô hình MA(q) 6. Mô hình ARMA(p,q) 7. Các tiêu chí Làm bài đánh giá, lựa tập chọn mô hình 3 chương ARIMA phù 5 hợp 8. Thực hiện các mô hình ARIMA trên Eviews 9. Thực hiện các mô hình ARIMA với phần mềm ForecastX 10. Mô hình SARIMA (Seasonal ARIMA) Trao đổi online Thực hành trên hệ phân tích số CLO1, 2, 3, 4, 5, thống 9 3 liệu 2 6, 7 LMS về chủ đề được giao Chương 6: Các Sinh mô hình viên Nguyễn ARCH/GARCH đọc Trọng 1. Hạn chế của trước 6 Hoài, mô hình nội Phùng ARIMA dung Giảng Bài Thanh 2. Giới thiệu mô bài học viên Bài tập CLO1, 2, 3, 4, 5, thực Bình, 10 hình ARCH thuyết 3 1.5 6 6, 7 hành Nguyễn 3. Mô hình trình Làm bài Khánh GARCH(p,q) tập Duy 4. Đánh giá các chương 3 (2014). mô hình 6 Chương ARCH/GARCH 9 5. Mô hình ARCH-M, 6
Hoạt động dạy và học Tài liệu Thực hành Thực hành trên Học tại nhà Học trên lớp Bài chính Buổi trên lớp LMS Nội dung CĐR môn học đánh và tài học Công Số Công Số Công Số Công giá liệu Số tiết tham việc tiết việc tiết việc tiết việc khảo GARCH-M 6. Mô hình TGARCH 7. Mô hình hóa các nhân tố ảnh hưởng rủi ro Trao đổi online Thực hành trên hệ phân tích số CLO1, 2, 3, 4, 5, thống 11 5 liệu 3 6, 7 LMS về chủ đề được giao Chương 7: Các Sinh mô hình nhân viên quả đọc 1. Chuỗi dừng trước 6 và chuỗi không nội dừng dung Bài Nguyễn 2. Các kiểm bài học thực Trọng định nghiệm Làm bài 1.5 Hoài, hành đơn vị (ADF, tập Phùng 3 Giảng PP, KPSS) chương Thanh CLO1, 2, 3, 4, 5, viên Bài tập 3. Hồi quy giả 7 Bình, 12 6, 7 thuyết 3 7 mạo và phương Nguyễn trình trình đồng liên Khánh kết Duy 4. Kiểm định (2014). đồng liên kết Chương theo phương 10 pháp EG, AEG (augmented Engle-Granger) Chương 7: Các mô hình nhân quả (tt) Nguyễn 5. Mô hình Trọng ECM (error Hoài, correction Phùng mechanism) Giảng Bài Thanh 6. Mô hình CLO1, 2, 3, 4, 5, viên Bài tập thực Bình, 13 VAR (Vector 6, 7 9 thuyết 3 1.5 7 hành Nguyễn AutoRegressive) trình Khánh 7. Kiểm định Duy đồng liên kết (2014). theo phương Chương pháp Johansen 10 8. Mô hình VECM 9. Mô hình nhân 7
Hoạt động dạy và học Tài liệu Thực hành Thực hành trên Học tại nhà Học trên lớp Bài chính Buổi trên lớp LMS Nội dung CĐR môn học đánh và tài học Công Số Công Số Công Số Công giá liệu Số tiết tham việc tiết việc tiết việc tiết việc khảo quả Granger giản đơn 10. Xác định độ trễ tối ưu 11. Kiểm định Bounds và mô hình ARDL về nhân quả Granger Trao đổi online trên hệ Ôn tập CLO1, 2, 3, 4, 5, thống 14 4 6, 7 LMS về chủ đề được giao Cộng 90 30 15 15 7.2 Kế hoạch giảng dạy lớp tối (20 buổi: 15 buổi trên lớp + 5 buổi lms) 8
Hoạt động dạy và học Tài liệu CĐR Học trên Bài chính và Buổi Học tại nhà Nội dung môn lớp Thực hành trên lớp Thực hành trên LMS đánh tài liệu học học Công Số Công Số Số Số giá tham Công việc Công việc khảo việc giờ việc tiết tiết tiết Chương 1: Tổng -Sinh quan về phân viên tích dự báo đọc Nguyễn 1.Vai trò của dự trước Trọng Hoài, báo trong quá nội Giảng Phùng trình ra quyết dung viên Bài thực Thanh định CLO1, Bài 1 2.Phân loại các bài học 6 thuyết 2 hành 1 Bình, 2, 7 tập 1 Nguyễn phương pháp dự -Làm trình bài tập Khánh Duy báo chương (2014). 3.Phương pháp Chương 1 luận của dự báo 1 (định lượng) Chương 1: Tổng quan về phân tích dự báo (tt) Sinh Nguyễn 4.Tổng quan về viên Trọng Hoài, các mô hình dự Giảng đọc Phùng báo chuỗi thời viên Bài thực Thanh gian CLO1, trước Bài 2 5.Quy trình thực 6 thuyết 2 hành 1 Bình, 2, 7 nội tập 1 Nguyễn hiện dự báo trình dung Khánh Duy 6.Các tiêu chí bài học (2014). đánh giá mức độ Chương 1 chính xác của dự báo Chương 2: Xây dựng cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu Nguyễn 1.Các tiêu chí để Sinh Trọng Hoài, xác định nguồn viên Giảng Phùng dữ liệu đáng tin đọc viên Bài thực Bài Thanh cậy CLO1, trước Bình, 3 2. Các thành 2, 3, 4, 6 thuyết 2 hành 1 tập 2 phần cơ bản 5, 6, 7 nội Nguyễn trình Khánh Duy trong chuỗi thời dung bài học (2014). gian Chương 2 3. Khảo sát dữ và 3 liệu bằng cách xem xét giản đồ tự tương quan Sinh Bài viên Trao đổi tập đọc online trên CLO1, LMS Thảo luận 1 trước hệ thống 4 2, 3, 4, 3 và 5, 6, 7 nội LMS về thảo dung chủ đề luận bài học được giao 9
Chương 2: Xây dựng cơ sở dữ Sinh liệu và phân tích viên dữ liệu (tt) 4. Bản chất của đọc một chuỗi dữ trước 4 liệu có tính dừng nội hoặc không dung dừng - Phân biệt bài học chuỗi dừng xu thế và chuỗi Nguyễn dừng sai phân Trọng Hoài, 5. Khái niệm Giảng Phùng bước ngẫu nhiên Bài viên Bài thực Thanh 6. Giản đồ tự CLO1, tập 2 Bình, 5 tương quan và 2, 3, 4, thuyết 2 hành 1 Nguyễn nhận dạng chuỗi 5, 6, 7 trình Khánh Duy dừng hay không (2014). dừng (giải thích Chương 2 hệ số tự hồi quy) Làm và 3 7. Các kiểm định bài tập 2 nghiệm đơn vị (ADF, PP, KPSS) 8. Các tiêu chí lựa chọn mô hình dự báo thích hợp 9. Hướng dẫn sử dụng phần mềm Eviews và Stata Chương 3: Các Sinh mô hình dự báo viên giản đơn đọc 1. Mô hình dự trước 4 Nguyễn báo trung bình giản đơn nội Trọng Hoài, dung Giảng Phùng 2. Mô hình dự Bài bài học viên Bài thực Thanh báo trung bình di CLO1, tập 3 Bình, 6 động 2, 3, 4, thuyết 2 hành 1 Nguyễn 3. Mô hình dự 5, 6, 7, trình Khánh Duy báo san mũ giản SV (2014). đơn làm bài 2 Chương 4, 4. Mô hình dự 5 và 6 báo san mũ Holt, tập mô hình dự báo san mũ Winter Chương 3: Các Sinh mô hình dự báo viên giản đơn (tt) đọc Nguyễn 5. Mô hình dự trước 4 Trọng Hoài, báo phân tích Giảng Phùng thành phần của nội Bài Thanh CLO1, dung viên Bài thực một chuỗi thời tập 3 Bình, 7 gian 2, 3, 4, bài học thuyết 2 hành 1 Nguyễn 5, 6, 7 trình 6. Thực hiện dự Khánh Duy báo bằng các mô (2014). hình dự báo giản Sv làm Chương 4, 2 đơn trên Crystal bài tập 5 và 6 Ball và ForecastX 10
7. Ứng dụng dự báo doanh số và giá cả Chương 4: Dự báo bằng phân tích hồi quy 1. Ý nghĩa của phân tích hồi quy Nguyễn 2. Phương pháp Sinh Trọng Hoài, hồi quy bình viên Giảng Bài Phùng phương bé nhất đọc viên Bài thực CLO1, Thanh thông thường tập 4 8 (OLS) 2, 3, 4, trước 6 thuyết 2 hành 1 Bình, 5, 6, 7 nội trình Nguyễn 3. Đặc điểm của dung Khánh Duy các ước lượng bài học (2014). OLS Chương 7 4. Giải thích ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng 5. Các kiểm định giả thiết quan trọng Trao đổi Bài CLO1, online trên tập 2, 3, 4, hệ thống 9 Thảo luận 2 3 thực 5, 6, 7, LMS về 8, 9, 10 hành chủ đề được giao Chương 4: Dự báo bằng phân tích hồi quy (tt) Sinh 6. Giải thích ý viên nghĩa kinh tế của đọc hệ số hồi quy trước 4 ứng với từng nội dạng hàm cụ thể 7. Chọn biến giải dung thích (sót biến, bài học thừa biến) 8. Nhận biết và Nguyễn khắc phục một Trọng Hoài, số vấn đề thường Giảng Bài CLO1, Phùng gặp trong phân viên Bài thực tập 4 2, 3, 4, Thanh tích hồi quy (đa 10 cộng tuyến, 5, 6, 7 thuyết 2 hành 1 Bình, trình Nguyễn phương sai thay Khánh Duy đổi, tương quan (2014). chuỗi) Chương 7 9. Mô hình ARDL và mối Sv làm 2 quan hệ với mô bài tập hình hiệu chỉnh sai số (ECM) 10. Kiểm định Sobel (phân tích ảnh hưởng gián tiếp) 11. Một số ứng dụng của phân tích hồi quy 11
trong dự báo 12. Thực hiện hồi quy và các kiểm định trên Stata (hướng dẫn cách tạo DO- file) Trao đổi Bài CLO1, online trên tập 2, 3, 4, hệ thống 9 Thảo luận 3 3 thực 5, 6, 7, LMS về 8, 9, 10 hành chủ đề được giao Chương 5: Các mô hình dự báo ARIMA 1. Giới thiệu mô hình ARIMA Nguyễn 2. Quy trình thực Sinh Trọng Hoài, hiện dự báo viên Giảng CLO1, Phùng bằng phương đọc viên Bài thực Bài Thanh pháp Box- 2, 3, 4, 12 Jenkins 5, 6, 7 trước 6 thuyết 2 hành 1 tập 5 Bình, nội trình Nguyễn 3. Giải thích dung Khánh Duy giản đồ tự tương bài học (2014). quan, ACF và Chương 8 PACF 4. Mô hình AR(p) 5. Mô hình MA(q) Chương 5: Các mô hình dự báo ARIMA (tt) 6. Mô hình ARMA(p,q) 7. Các tiêu chí Sinh Nguyễn đánh giá, lựa viên Trọng Hoài, chọn mô hình Giảng đọc Phùng ARIMA phù hợp viên Bài thực Bài CLO1, Thanh 8. Thực hiện các trước 13 2, 3, 4, 6 thuyết 2 hành 1 tập 5 Bình, mô hình ARIMA 5, 6, 7 nội Nguyễn trên Eviews trình dung Khánh Duy 9. Thực hiện các bài học (2014). mô hình ARIMA Chương 8 với phần mềm ForecastX 10. Mô hình SARIMA (Seasonal ARIMA) Trao đổi Bài online trên CLO1, tập hệ thống 14 Thảo luận 4 2, 3, 4, 3 thực 5, 6, 7 LMS về hành chủ đề được giao Chương 6: Các CLO1, Sinh Giảng Bài thực Bài Nguyễn 15 mô hình 2, 3, 4, viên 6 viên 2 hành 1 tập 6 Trọng Hoài, ARCH/GARCH 5, 6, 7 Phùng đọc thuyết 12
1. Hạn chế của trước trình Thanh mô hình ARIMA nội Bình, 2. Giới thiệu mô dung Nguyễn hình ARCH bài học Khánh Duy 3. Mô hình (2014). GARCH(p,q) Chương 9 4. Đánh giá các mô hình ARCH/GARCH Chương 6: Các mô hình (ARCH/GARCH Sinh Nguyễn (tt) viên Trọng Hoài, Giảng Phùng đọc 5. Mô hình CLO1, viên Bài thực Bài Thanh trước 16 ARCH-M, 2, 3, 4, 6 thuyết 2 hành 1 tập 6 Bình, GARCH-M 5, 6, 7 nội Nguyễn trình 6. Mô hình dung Khánh Duy TGARCH bài học (2014). 7. Mô hình hóa Chương 9 các nhân tố ảnh hưởng rủi ro Chương 6: Các Sinh mô hình viên Nguyễn ARCH/GARCH đọc Trọng Hoài, (tt) trước 6 Giảng Phùng 6. Mô hình Bài CLO1, nội viên Bài thực Thanh TGARCH kiểm 17 2, 3, 4, dung thuyết 2 hành 1 Bình, 7. Mô hình hóa 5, 6, 7 tra Nguyễn bài học trình các nhân tố ảnh Khánh Duy hưởng rủi ro (2014). Chương 9 Chương 7: Các mô hình nhân quả 1. Chuỗi dừng và chuỗi không dừng 2. Các kiểm định nghiệm đơn vị (ADF, PP, KPSS) Sinh - 3. Hồi quy giả viên McConnell, mạo và phương đọc Giảng Brue & trình đồng liên Bài CLO1, trước viên Bài thực Macpherson kết tập 7 18 2, 3, 4, nội 6 thuyết 2 hành 1 (2010) 4. Kiểm định 5, 6, 7 dung trình Chương 18. đồng liên kết - Borjas bài học theo phương (2016) pháp EG, AEG Chương 12 (augmented Engle-Granger) 5. Mô hình ECM (error correction mechanism) nhân quả Granger 13
Chương 7: Các mô hình nhân quả (tt) 6. Mô hình VAR (Vector AutoRegressive) 7. Kiểm định đồng liên kết theo phương Sinh Nguyễn pháp Johansen viên Trọng Hoài, Giảng Phùng 8. Mô hình đọc Bài VECM CLO1, viên Bài thực Thanh trước tập 7 19 9. Mô hình nhân 2, 3, 4, 6 thuyết 2 hành 1 Bình, nội Nguyễn quả Granger 5, 6, 7 trình dung Khánh Duy giản đơn bài học (2014). 10. Xác định độ trễ tối ưu Chương 10 11. Kiểm định Bounds và mô hình ARDL về nhân quả Granger Sinh Trao đổi viên ôn online trên CLO1, tập các hệ thống 20 Ôn tập 2, 3, 4, 3 nội LMS về 5, 6, 7 dung chủ đề đã học được giao Cộng 90 30 15 15 5. Quy định khoá học Tham dự khoá học và thuyết trình Sinh viên được yêu cầu sẽ tham dự tất cả các lớp học và tham gia vào tất cả các hoạt động của lớp (bao gồm thảo luận, trình bày nhóm). KT. TRƯỞNG KHOA GIẢNG VIÊN PHÓ TRƯỞNG KHOA (Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên) Quan Minh Quốc Bình 14