1. Sự cần thiết của khóa học
Các ngành kinh doanh, quản lý, kinh tế và tài chính hiện nay đều yêu cầu năng lực nghiên cứu định lượng và xử lý dữ liệu thực tế để phục vụ luận văn, đề tài khoa học và tư vấn chính sách. Tuy nhiên, phần lớn sinh viên và học viên sau đại học mới chỉ dừng lại ở mức sử dụng các phần mềm thống kê cơ bản, chưa nắm vững các kỹ thuật kinh tế lượng nâng cao như FGLS, IV/2SLS, 3SLS, GMM, PMG trên dữ liệu bảng.
Khóa học “Sử dụng phần mềm Stata trong kinh tế lượng ứng dụng” được thiết kế nhằm giúp người học:
2. Mục tiêu của khóa học
Sau khi hoàn thành khóa học, học viên có thể:
3. Đối tượng của khóa học
Khóa học phù hợp với:
Người học có thể được xem lại record khoá học trên website trong 2 năm (kể từ ngày kích hoạt khoá học trên website - sau 2 năm bạn vẫn muốn xem tiếp record có thể liên hệ mua thêm gói xem record theo năm).
Bạn sẽ được bảo lưu việc tham gia học lớp Zoom 1 lần (thời gian thông báo việc bảo lưu cho BTC phải được thực hiện trước buổi học số 3 của khoá đăng ký - Ví dụ bạn đăng ký K10 thì chậm nhất trước buổi học số 3 của K10 nếu có nhu cầu Bảo Lưu bạn phải thông báo cho BTC để được hướng dẫn bảo lưu, sau thời gian này quyền được bảo lưu không có hiệu lực).
Ưu đãi khi đăng ký theo nhóm từ 3 bạn (giảm 10%).
Bạn sẽ được giảm 5% khi đăng ký khoá tiếp theo.
Học viên sẽ được GIẢM NGAY 20% phí khi sử dụng dịch vụ check đạo văn với phần mềm TURNITIN, KIEMTRATAILIEU (được miễn phí 100% tư vấn giảm tỷ lệ trùng lặp, đạo văn).
LƯU Ý: Để đảm bảo chất lượng, mỗi khoá học khoảng 40 học viên.
CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO
SỬ DỤNG PHẦN MỀM STATA TRONG KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG
(Dành cho sinh viên đại học, học viên Sau đại học, Giảng viên các trường khối kinh doanh và quản lý, Kinh tế, Tài chính…)
MODULE 1.
TỔNG QUAN VỀ KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG VÀ PHẦN MỀM STATA
1.1. Tổng quan về kinh tế lượng ứng dụng trong nghiên cứu
1.1.1. Kinh tế lượng ứng dụng là gì?
1.1.2. Vai trò của kinh tế lượng trong nghiên cứu khoa học kinh doanh và quản lý.
1.1.3. Các loại dữ liệu thường dùng: dữ liệu cắt ngang, chuỗi thời gian, dữ liệu bảng.
1.1.4. Các bước cơ bản của một nghiên cứu định lượng (từ mô hình lý thuyết đến ước lượng và diễn giải).
1.2. Làm quen với phần mềm Stata
1.2.1. Giao diện Stata, cửa sổ lệnh, Results, Variables, Viewer.
1.2.2. Do-file, log-file và tổ chức thư mục làm việc cho nghiên cứu.
1.2.3. Nhập và quản lý dữ liệu (Excel, .csv…), đặt label biến, mã hóa biến (encode, generate, replace…).
1.2.4. Thống kê mô tả và các lệnh khảo sát dữ liệu cơ bản (summarize, tabulate, histogram, graph).
1.3. Ôn tập hồi quy OLS trên Stata
1.3.1. Xây dựng và ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính bằng lệnh reg.
1.3.2. Đọc và diễn giải output: hệ số, sai số chuẩn, thống kê t, F, R².
1.3.3. Lưu kết quả, dự đoán (predict), xuất bảng sang Word/Excel để viết báo cáo.
MODULE 2.
CÁC VẤN ĐỀ MÔ HÌNH VÀ FGLS TRONG DỮ LIỆU CẮT NGANG VÀ CHUỖI THỜI GIAN
2.1. Phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) và FGLS
2.1.1. Khái niệm phương sai thay đổi và hậu quả đối với ước lượng OLS.
2.1.2. Các kiểm định trên Stata: Breusch–Pagan, White, kiểm định bằng residual plot.
2.1.3. Các cách khắc phục: robust standard errors, biến đổi log, FGLS trong các trường hợp phù hợp.
2.2. Đa cộng tuyến (Multicollinearity)
2.2.1. Dấu hiệu nhận biết đa cộng tuyến trong mô hình.
2.2.2. Chỉ số VIF và các lệnh kiểm tra đa cộng tuyến trên Stata.
2.2.3. Giải pháp: loại biến, gộp biến, xây dựng chỉ số tổng hợp.
2.3. Tự tương quan (Autocorrelation) trong chuỗi thời gian
2.3.1. Khái niệm và hậu quả của tự tương quan.
2.3.2. Kiểm định Durbin–Watson, Breusch–Godfrey trên Stata.
2.3.3. Khắc phục: Newey–West HAC, mô hình AR, FGLS trong chuỗi thời gian.
2.4. Thực hành tổng hợp
2.4.1. Thực hành phát hiện và xử lý phương sai thay đổi, đa cộng tuyến, tự tương quan trên bộ dữ liệu mẫu.
2.4.2. So sánh kết quả ước lượng OLS thường, OLS với robust SE và FGLS.
MODULE 3.
NỘI SINH, BIẾN CÔNG CỤ VÀ HỆ PHƯƠNG TRÌNH (IV/2SLS, 3SLS)
3.1. Nội sinh trong mô hình hồi quy
3.1.1. Các nguồn gốc nội sinh: biến bị bỏ sót, đo lường sai, đồng thời, lựa chọn mẫu.
3.1.2. Hậu quả của nội sinh đối với tính chệch và không hiệu quả của ước lượng OLS.
3.2. Phương pháp biến công cụ (IV/2SLS)
3.2.1. Khái niệm biến công cụ và các điều kiện của biến công cụ tốt.
3.2.2. Ước lượng IV/2SLS trên Stata bằng lệnh ivregress.
3.2.3. Kiểm định công cụ yếu, kiểm định quá xác định (over-identification test).
3.3. Hệ phương trình đồng thời và 3SLS
3.3.1. Ví dụ về hệ phương trình trong kinh tế (cung – cầu, đầu tư – tiêu dùng, cấu trúc tài chính – hiệu quả…).
3.3.2. Ước lượng 2SLS và 3SLS trên Stata với lệnh reg3.
3.3.3. So sánh kết quả giữa OLS, IV/2SLS và 3SLS, thảo luận ưu – nhược điểm.
3.4. Thực hành trên bộ dữ liệu kinh tế – tài chính
3.4.1. Xây dựng hệ phương trình và chọn biến công cụ từ bộ dữ liệu có sẵn.
3.4.2. Viết do-file, chạy mô hình và trình bày kết quả theo dạng bảng nghiên cứu khoa học.
MODULE 4.
DỮ LIỆU BẢNG, GMM ĐỘNG VÀ PMG (PANEL ARDL)
4.1. Tổng quan về dữ liệu bảng (Panel data)
4.1.1. Cấu trúc dữ liệu bảng (N, T) và ưu điểm so với dữ liệu cắt ngang.
4.1.2. Thiết lập dữ liệu bảng trong Stata với xtset.
4.2. Mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên (FE/RE)
4.2.1. Ước lượng mô hình FE và RE bằng xtreg.
4.2.2. Kiểm định Hausman lựa chọn giữa FE và RE.
4.3. Các vấn đề trong dữ liệu bảng: phương sai thay đổi, tự tương quan, phụ thuộc chéo
4.3.1. Kiểm định và xử lý phương sai thay đổi, tự tương quan trong panel (xttest…, xtgls, xtscc).
4.3.2. Khái niệm phụ thuộc chéo (cross-sectional dependence) và kiểm định Pesaran CD.
4.4. Mô hình panel động và GMM
4.4.1. Lý thuyết mô hình panel động: Arellano–Bond, System GMM.
4.4.2. Ước lượng GMM trên Stata (xtabond, xtabond2), lựa chọn công cụ, kiểm định Hansen, AR(1), AR(2).
4.5. Mô hình PMG (Panel ARDL)
4.5.1. Ý tưởng ARDL cho dữ liệu bảng, mối quan hệ ngắn hạn – dài hạn.
4.5.2. Ước lượng PMG trên Stata với xtpmg trên bộ dữ liệu kinh tế – tài chính thực tế.
MODULE 5.
ÔN TẬP CÁC KỸ THUẬT XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ THỰC HÀNH ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU CỦA HỌC VIÊN
5.1. Ôn tập các kỹ thuật xử lý dữ liệu với Stata
5.1.1. Quy trình chuẩn: import dữ liệu – clean – mô tả – kiểm định – ước lượng – lưu kết quả.
5.1.2. Thiết kế do-file hoàn chỉnh cho một nghiên cứu.
5.2. Thực hành “mini research project”
5.2.1. Học viên áp dụng 1–2 estimator đã học (FGLS, 3SLS, GMM, PMG…) trên bộ dữ liệu mẫu hoặc dữ liệu thực tế.
5.2.2. Viết tóm tắt kết quả (table + diễn giải) theo format bài báo/luận văn.
5.3. Giải đáp thắc mắc và định hướng tiếp tục tự học Stata, kinh tế lượng ứng dụng
2 Bài học - 2 phút
Dr. Trinh holds a PhD in economics from Deakin University, Australia. His PhD dissertation is ‘Non-life Insurance Expenditure in Developed and Developing Economies’. He is currently working as a full-time lecturer at the Department of Economics, Faculty of Finance, Economics, and Accounting, International University (Vietnam National University - Ho Chi Minh City). He is currently leading a team of researchers from Australia, Taiwan, and Vietnam on a project (NAFOSTED grant) entitled "Culture, pandemic, and socio-economic outcomes: An international analysis and Vietnam’s applications." In addition, he is also the principal investigator of a number of grants funded by Vietnam National University - Ho Chi Minh City and International University.
His research interests include applied economics, financial economics, the insurance industry's economic aspects, tourism, international trade, saving behavior, and entrepreneurship in developing economies. He has published in a number of good journals, such as Applied Economics (A-ranked in the ABDC list, SSCI-Q2), Economic Modelling (A-ranked in the ABDC list, SSCI-Q1), Economics of Transition (A-ranked in the ABDC list, SSCI-Q2), Research in International Business and Finance (B-ranked in the ABDC list, SSCI-Q1), The North American Journal of Economics and Finance (B-ranked in the ABDC list, SSCI-Q2), and Review of Income and Wealth (A-ranked in ABDS list, SSCI-Q1; IF: 2.0). He also has a forthcoming article in International Review of Financial Analysis (A-ranked in the ABDC list, SSCI-Q1; IF: 9.8). Dr Trinh has served as a referee for Economic Modelling, Journal of International Trade and Economic Development, Humanities and Social Sciences Communications, and SN Business and Economics. He is also a member of the Editorial Board of Eurasian Economic Review (C-ranked in the ABDC list, ESCI Q2, IF: 2.3). Dr Trinh has presented and served as chair of sessions at a total of 15 international conferences in the United States, Australia, Turkey, Singapore, Laos, Hong Kong, Taiwan, Thailand, Malaysia, and Vietnam.
