[Hoàng Hữu Đà ] Kinh tế lượng: Học cách dự báo tương lai từ số liệu có sẵn

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

Video

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

Phần 3-Giải bài tập trắc nghiệm

Bài 3-Hệ số tương quan tuyến tính

Phần 4-Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến

Bài 4-Phương pháp ước lượng hệ số mô hình

Bài 5-Suy diễn thống kê với ước lượng hệ số mô hình

Phần 5-Kiểm định mô hình – Tổng quan

Phần 6-Kiểm định mô hình – Giả thiết Gauss-Markov

Bài 6-Hệ số R-squared và phân tích phương sai

Phần 7-Mô hình hồi quy Logistic

Bài 7-Hồi quy với biến giả

Bài 8-Video giải bài tập – Quiz 1

Phần 8-Kiểm định khả năng dự báo của hồi quy Logistic

Bài 9-Video giải bài tập – Quiz 2

Bài 10-Video giải bài tập – Quiz 3

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

Bài 14-Đặc tính của ước lượng tham số mô hình

Bài 15-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)

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

Bài 28-Các thước đo sai số dự báo

Bài 29-Đường ROC, hệ số AUC