Kinh tế lượng: Học cách dự báo tương lai từ số liệu có sẵn

Hoàng Hữu Đà, Giảng Viên 18785 học viên đăng ký học

Bạn sẽ học được gì?

- Xây dựng mô hình hồi quy trong phân tích số liệu và dự báo

- Thực hiện kiểm định mô hình và chỉnh sửa mô hình nếu giả định không thỏa mãn

- Hệ thống bài tập tự luyện giúp nắm chắc kiến thức và phục vụ các kỳ thi

- Tiền đề cho các môn học tiếp theo như dự báo chuỗi thời gian, khoa học số liệu, machine learning,...

Giới thiệu khóa học

Kinh tế lượng là một công cụ đang ngày càng trở nên phổ biến và quan trọng trong việc phân tích dữ liệu, đưa ra dự báo về xu hướng và hành vi của số liệu.

Nó không chỉ được dùng trong nghiên cứu kinh tế, tài chính, mà còn được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong khoa học số liệu (Data science) và học máy (Machine learning), nhằm xây dựng các mô hình để dự báo hành vi khách hàng, dự báo xu hướng tài chính và quản trị rủi ro.

Khóa học này sẽ cung cấp cho các bạn học kinh doanh chi tiết về cách để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic, là 2 trong số các mô hình phổ biến và hữu dụng nhất trong kinh tế lượng trong phân tích và dự báo. Khóa học sẽ không chú trọng vào mặt toán học của KTL, mà mọi công thức đều sẽ được diễn giải ý nghĩa và giải thích rõ ràng.

Các nội dung chính được trình bày trong khóa học như sau:

+Cách xây dựng mô hình, ước lượng hệ số mô hình hồi quy và thực hiện suy diễn thống kê

+Cách diễn giải mô hình hồi quy

+Các giả thiết của mô hình hồi quy, cách nhận biết và khắc phục

+Thực hành xây dựng mô hình

Nội dung khóa học

Phần 1: Giới thiệu về kinh tế lượng
  • Bài 1: Giới thiệu về kinh tế lượng
Phần 2: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến
  • Bài 2: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến – tổng quan
  • Bài 3: Hệ số tương quan tuyến tính
  • Bài 4: Phương pháp ước lượng hệ số mô hình
  • Bài 5: Suy diễn thống kê với ước lượng hệ số mô hình
  • Bài 6: Hệ số R-squared và phân tích phương sai
  • Bài 7: Hồi quy với biến giả
Phần 3: Giải bài tập trắc nghiệm
  • Bài 8: Video giải bài tập – Quiz 1
  • Bài 9: Video giải bài tập – Quiz 2
  • Bài 10: Video giải bài tập – Quiz 3
Phần 4: Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
  • Bài 11: Hồi quy tuyến tính đa biến
  • Bài 12: Thực hành: Ước lượng mô hình hồi quy bằng excel
  • Bài 13: Thực hành: Hồi quy tuyến tính bằng phần mềm R
Phần 5: Kiểm định mô hình - Tổng quan
  • Bài 14: Đặc tính của ước lượng tham số mô hình
  • Bài 15: Giả thiết Gauss-Markov
Phần 6: Kiểm định mô hình - Giả thiết Gauss-Markov
  • Bài 16: Kỳ vọng có điều kiện của sai số
  • Bài 17: Biến nội sinh – Thiếu biến quan trọng
  • Bài 18: Biến nội sinh – Hành vi chiến lược và Sai số đo lường
  • Bài 19: Tính tuyến tính theo tham số
  • Bài 20: Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)
  • Bài 21: Tự tương quan sai số (Serial Correlation)
  • Bài 22: Hiện tượng đa cộng tuyến (Multi-collinearity)
Phần 7: Mô hình hồi quy Logistic
  • Bài 23: Mô hình hồi quy Logistic
  • Bài 24: Ước lượng hợp lý cực đại
  • Bài 25: Ước lượng hệ số hồi quy Logistic
  • Bài 26: So sánh hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic
  • Bài 27: Hồi quy Logistic sử dụng phần mềm R
Phần 8: Kiểm định khả năng dự báo của hồi quy Logistic
  • Bài 28: Các thước đo sai số dự báo
  • Bài 29: Đường ROC, hệ số AUC

Có thể bạn quan tâm:

Thông tin giảng viên

Hoàng Hữu Đà Giảng Viên
- Họ tên: HOÀNG HỮU ĐÀ. Hiện đang là chuyên viên cao cấp về xây dựng mô hình rủi ro tại ngân hàng MSB - Trên 5 năm kinh nghiệm trong xây dựng mô hình rủi ro tài chính - ngân hàng; am hiểu các phương pháp và kỹ thuật xác suất thống kê, kinh tế lượng và khoa học dữ liệu ứng dụng trong ngành tài chính - ngân hàng cũng như các lĩnh vực khác - Hơn 4,000 học viên trên trang web đào tạo trực tuyến - Hơn 1 triệu lượt xem trên kênh youtube chia sẻ kiến thức

Leave a Reply

avatar
  Subscribe  
Notify of