PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO KINH TẾ BẰNG MÔ HÌNH SỐ
Giảng viên
Giới thiệu khóa học
Dưới đây là kế hoạch học tập môn "Phân tích và dự báo kinh tế bằng mô hình số", được xây dựng để giúp sinh viên tiếp cận tư duy định lượng trong kinh tế hiện đại – một kỹ năng thiết yếu trong kỷ nguyên dữ liệu.
Tóm tắt giới thiệu môn học
Trong bối cảnh nền kinh tế ngày càng biến động và phụ thuộc vào dữ liệu lớn, việc đưa ra dự báo chính xác trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Môn học "Phân tích và dự báo kinh tế bằng mô hình số" giúp sinh viên trang bị kiến thức và kỹ năng sử dụng các mô hình định lượng để phân tích xu hướng, đánh giá tác động chính sách và dự báo biến động kinh tế. Từ mô hình hồi quy đơn giản đến các mô hình chuỗi thời gian phức tạp như ARIMA, VAR hay mô hình dự báo học máy, sinh viên sẽ học cách "biến dữ liệu thành quyết định".
Chú thích: Môn học phù hợp với các sinh viên ngành kinh tế, tài chính, quản trị và cả những người theo đuổi nghiên cứu chính sách, phân tích dữ liệu kinh tế xã hội.
Mục tiêu môn học
Hiểu rõ vai trò của các mô hình số trong phân tích và dự báo kinh tế
Vận dụng được các mô hình định lượng (hồi quy tuyến tính, ARIMA, VAR, mô hình sai số, mô hình học máy cơ bản...)
Sử dụng thành thạo phần mềm phân tích dữ liệu như Excel, EViews, R hoặc Python
Phân tích và xây dựng báo cáo dự báo kinh tế từ dữ liệu thực tế
Nâng cao tư duy định lượng và năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu
Chú thích: Mục tiêu giúp sinh viên rèn khả năng đọc hiểu dữ liệu, mô hình hóa các hiện tượng kinh tế và đưa ra dự đoán phục vụ thực tiễn quản lý và hoạch định chính sách.
Các môn kiến thức tiên quyết
Toán kinh tế và xác suất thống kê: để hiểu nền tảng mô hình hóa và ước lượng
Kinh tế học vi mô và vĩ mô: để phân tích cơ chế vận hành của nền kinh tế
Phân tích dữ liệu hoặc kinh tế lượng cơ bản: làm quen với hồi quy, phương pháp ước lượng
Tin học ứng dụng / kỹ năng Excel, R hoặc Python: để thực hành xử lý dữ liệu
Chú thích: Các kiến thức này giúp người học tiếp cận dễ dàng hơn với cấu trúc mô hình, phương pháp dự báo và thao tác phần mềm.
Kế hoạch học tập môn "Phân tích và dự báo kinh tế bằng mô hình số" (15 tuần)
| Tuần | Nội dung học tập | Mục tiêu cụ thể / Ghi chú |
|---|---|---|
| Tuần 1 | Giới thiệu dự báo kinh tế: vai trò, quy trình, ứng dụng | Làm quen với tư duy dự báo và yêu cầu thực tiễn |
| Tuần 2 | Tổng quan mô hình số và dữ liệu kinh tế | Phân biệt mô hình mô tả và mô hình dự báo |
| Tuần 3 | Hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết | Làm nền tảng cho dự báo định lượng cơ bản |
| Tuần 4 | Xử lý dữ liệu thời gian: xu thế, chu kỳ, mùa vụ | Làm sạch dữ liệu, xác định các yếu tố thời gian |
| Tuần 5 | Mô hình chuỗi thời gian: MA, AR, ARMA | Xây dựng các mô hình tuyến tính thời gian |
| Tuần 6 | Mô hình ARIMA và chọn mô hình tối ưu | Áp dụng AIC, BIC, kiểm tra phần dư |
| Tuần 7 | Mô hình sai số và độ chính xác dự báo | Đo lường RMSE, MAPE, MAE để so sánh mô hình |
| Tuần 8 | Kiểm định độ dừng (stationarity) và biến đổi | Ứng dụng ADF, KPSS, chuyển hóa log/difference |
| Tuần 9 | Mô hình VAR và phân tích tác động chính sách | Ứng dụng trong chính sách tiền tệ, tài khóa |
| Tuần 10 | Dự báo với học máy cơ bản (regression trees, random forest...) | Làm quen dự báo bằng công cụ AI |
| Tuần 11 | Thực hành mô hình hóa và dự báo bằng phần mềm (R, Excel hoặc Python) | Tăng cường kỹ năng xử lý, trực quan và lập báo cáo |
| Tuần 12 | Phân tích và dự báo GDP, CPI, lạm phát, lãi suất từ dữ liệu thực tế | Làm bài tập nhóm từ dữ liệu của Tổng cục Thống kê |
| Tuần 13 | Phân tích tác động cú sốc kinh tế (COVID, giá dầu, lạm phát toàn cầu...) | Gắn mô hình với các biến động hiện thực |
| Tuần 14 | Báo cáo dự báo nhóm: xây dựng mô hình – giải thích – dự báo | Phát triển kỹ năng viết báo cáo kinh tế chuyên sâu |
| Tuần 15 | Tổng kết, phản biện, trình bày kết quả | Đánh giá năng lực tư duy định lượng và khả năng dự báo |
Áp dụng vào quá trình học tập và thực tiễn
Học thuật: Hỗ trợ mạnh cho các môn học cao cấp như kinh tế lượng nâng cao, kinh tế tài chính, nghiên cứu định lượng
Thực tiễn: Có thể dự báo biến động giá cả, GDP, tỷ giá, lãi suất hoặc các chỉ tiêu phát triển kinh tế - xã hội
Kỹ năng bổ trợ: Rèn luyện tư duy phản biện, kỹ năng làm việc với dữ liệu thực, trình bày và viết báo cáo chuyên sâu
Chú thích: Môn học đặc biệt hữu ích cho sinh viên mong muốn làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, tư vấn kinh tế, hoạch định chính sách hoặc nghiên cứu học thuật.
Bạn có muốn mình gợi ý bộ dữ liệu thực hành mẫu để thử chạy mô hình dự báo trong R hoặc Excel không?