User Rating: 0 / 5
1. MÔ TẢ HỌC PHẦN:
Sự phát triển của kinh tế Việt Nam đặt trong bối cảnh đầy biến động của nền kinh tế thế giới và cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã thúc đẩy các nhà hoạch định chính sách kinh tế và quản trị kinh doanh phải quan tâm nhiều hơn đến việc phân tích dữ liệu và dự báo chuỗi thời gian ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Đặc biệt, với sự ra đời của thị trường chứng khoán Việt Nam, kèm theo sự biến động của nhiều chỉ số kinh tế trong và ngoài nước đã và đang thúc đẩy dự báo chuỗi thời gian trở thành một hoạt động quan trọng trong hầu hết các lĩnh vực kinh tế, tài chính, và quản trị. Nhu cầu phân tích, dự báo ở Việt Nam đang có xu hướng gia tăng bởi vì phân tích, dự báo tốt có thể hỗ trợ đáng kể cho việc hình thành chính sách, chiến lược, kế hoạch cũng như nhiều quyết định hàng ngày của các cơ quan quản lý nhà nước và doanh nghiệp. Chính vì thế, các nhà nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách và nhà quản trị tương lai cần được trang bị một nền tảng kiến thức cơ bản về các phương pháp dự báo định lượng, các kỹ thuật phân tích thống kê, kỹ năng sử dụng các phần mềm dự báo, phân tích dữ liệu thông dụng hiện nay như Eviews, SPSS... Ngoài ra, đối với sinh viên thuộc các chuyên ngành kinh tế và kinh doanh, tài chính và quản trị, môn Mô hình chuỗi thời gian trong phân tích, dự báo kinh tế và kinh doanh càng có ý nghĩa thiết thực. Bởi lẽ, môn học này cung cấp các kỹ thuật phân tích dữ liệu hết sức cần thiết thực hiện nghiên cứu khoa học và làm luận văn tốt nghiệp. Sinh viên tiếp cận kiến thức của môn học không chỉ từ góc độ kiến thức nền tảng của các công thức toán học cần thiết nhất, từ các tình huống gần gũi trong thực tế, mà còn dưới dạng ‘ứng dụng’, ‘thực hành’ trên phần mềm Eviews về hầu hết các mô hình dự báo đơn biến và đa biến thông dụng hiện nay. Nhóm mô hình dự báo đơn biến được chia thành hai loại: giản đơn và nâng cao. Các mô hình giản đơn sẽ tập trung vào các phương pháp Holt, Holt-Winters, và ARIMA để dự báo các chỉ số đơn lẻ như doanh số, tồn kho, giá cả hàng hóa, và các chỉ báo kinh tế vĩ mô như GDP, CPI, lãi suất, cung tiền. Các mô hình nâng cao bao gồm các mô hình ARCH\ GARCH để dự báo các chuỗi thời gian có tính dao động cao như giá dầu, giá vàng, tỷ giá, và giá chứng khoán. Nhóm mô hình đa biến chủ yếu tập trung vào các mô hình nhân quả Granger để dự báo mối quan hệ giữa các chỉ báo kinh tế nhằm mục đích kiểm định giả thuyết kinh tế vào phân tích chính sách. Do môn kinh tế lượng (căn bản) đã trang bị cho sinh viên các mô hình hồi quy dữ liệu chéo để dự báo hệ số co giãn nên môn Mô hình chuỗi thời gian trong phân tích, dự báo kinh tế và kinh doanh sẽ không đề cập lại một cách chi tiết vấn đề này mà chỉ ôn tập lại để ứng dụng vào việc dự báo. Mô hình chuỗi thời gian trong phân tích, dự báo kinh tế và kinh doanh là một môn học có tính thực tế cao, thú vị, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều thách thức. Hiểu các khái niệm và áp dụng vào việc giải đáp các bài tập khác nhau có ý nghĩa hết sức quan trọng. Điều này đòi hỏi sinh viên phải dành nhiều thời gian luyện tập, đặc biệt là thực hành trên máy tính.
2. NỘI DUNG HỌC PHẦN
Buổi
Chương
Phân bổ thời gian
Đóng góp vào CLO
Số tiết trên lớp
Tiểu luận, bài tập lớn, thực tế
Tự học có hướng dẫn
Lý thuyết
Thực hành, thảo luận
1
Chương 1. Tổng quan về phân tích dự báo trong kinh tế và kinh doanh
3
1
1
6,5
1,4,5,6
2
Chương 2. Xây dựng cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong kinh tế và kinh doanh
3
1
1
6
1,4,5,6
3-4
Chương 3. Một số bài toán xác suất và thống kê toán trong kinh tế và kinh doanh
6
2
1,5
10
1,2,4,5,6
5-6
Chương 4. Các mô hình chuỗi thời gian trong dự báo giản đơn
6
2
2
10
2,4,5,6
7-8
Chương 5: Dự báo bằng phân tích hồi quy
6
2
2
10
2,4,5,6
9-10
Chương 6: Các mô hình dự báo ARIMA
6
2
5
10
2,4,5,6
11-12
Chương 7: Các mô hình ARCH/GARCH
6
2
5
15
2,4,5,6
13-14
Chương 8: Các mô hình nhân quả
6
2
5
15
3,4,5,6
15
Ôn tập và kiểm tra
3
1
1,4,5,6
Tổng cộng (3 TC)
30 giờ
15 giờ
22,5 giờ
82,5 giờ
3. PHƯƠNG PHÁP, HÌNH THỨC KIỂM TRA ĐÁNH GIÁ
3.1. Đánh giá định kỳ
- Thang điểm: 10.
- Các thành phần đánh giá:
Hình thức
Nội dung đánh giá
Tiêu chí đánh giá
CLO
Trọng số
Đánh giá quá trình
Chuyên cần
Kiểm tra sự có mặt trên lớp
Kiểm tra mức độ tham gia vào bài học và thực hiện đầy đủ các yêu cầu của giảng viên
Số lần có mặt trên lớp và quá trình tham gia vào bài học
1,2,5,6
10%
Kiểm tra thường xuyên, giữa kỳ
Các nội dung của học phần
Kiểm tra giữa kì: Tiểu luận môn học
3,4,5,6
30%
Đánh giá tổng kết
Thi hết học phần
Các nội dung của học phần
Thực hành trên máy
1,4,5,6
60%
Tổng:
100%
3.2. Tiêu chí đánh giá
* Tiêu chí chung: Đánh giá quá trình và đánh giá tổng hợp dựa trên cơ sở sinh viên tham gia học tập và mức độ hoàn thành nội dung đánh giá của sinh viên
* Đánh giá quá trình
Stt
Nội dung
Hình thức đánh giá
Ghi chú
1
Tham dự học, ý thức kỷ luật- tinh thần thái độ
Chấm điểm từng buổi tham dự: mỗi buổi tham dự học và có ý thức kỹ luật, tinh thần thái độ tốt được 0,4đ
2
Trình bày bằng miệng
Hoàn thành đúng 1 câu hỏi được 10 điểm
Điểm trung bình của mục 2 và 3 dùng để quy định cộng điểm vào điểm thi giữa kỳ
3
Bài tập về nhà
Hoàn thành khối lượng bài tập được giao thì được 10 điểm
* Đánh giá tổng hợp
- Thi giữa kỳ
- Hình thức: Tiểu luận môn học
- Nội dung: Các bài toán sử dụng mô hình chuỗi thời gian trong dự báo kinh tế và kinh doanh đã được nghiên cứu
- Tiêu chí đánh giá:
- Đặt được bài toán 2 điểm
- Xây dựng được mô hình chuỗi thời gian 3 điểm
- Dùng chuỗi thời gian để dự báo 5 điểm
Tổng: 10 điểm
- Thi kết thúc học phần
- Hình thức: Thực hành trên máy
- Nội dung: Các bài toán sử dụng mô hình chuỗi thời gian trong dự báo kinh tế và kinh doanh đã được nghiên cứu
- Tiêu chí đánh giá:
- Đặt được bài toán 2 điểm
- Xây dựng được mô hình chuỗi thời gian 3 điểm
- Dùng chuỗi thời gian để dự báo 3 điểm
- Trình bày kết quả 2 điểm
Tổng: 10 điểm