You are here: TIN TỨC & SỰ KIỆN Các Module Phân tích định lượng

Khoa Cơ bản - ĐH Ngoại Thương

Các Module Phân tích định lượng

Email In PDF

NỘI DUNG CHI TIẾT CÁC MODULE PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG

Module 1. KINH TẾ LƯỢNG TRONG PHÂN TÍCH KINH TẾ XÃ HỘI VÀ DỰ BÁO: phần cơ bản

Mục tiêu

Trang bị cho các nhà nghiên cứu ứng dụng, giảng viên, học viên cao học và Nghiên cứu sinh, sinh viên yêu thích phân tích định lượng:

  • Kiến thức cơ bản về xây dựng mô hình định lượng trong phân tích và dự báo kinh tế.
  • Kỹ năng sử dụng phần mềm để thực hiện việc phân tích và dự báo

Kết quả mong muốn

Sau khóa học, học viên có thể:

  • Biết xây dựng mô hình Kinh tế lượng phù hợp để giải quyết một bài toán định lượng cụ thể trong kinh tế - xã hội và tài chính.
  • Biết thực hiện các bước để thu được ước lượng đáng tin cậy
  • Dùng kết quả ước lượng mô hình để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, đưa ra các khuyến nghị mang tính ứng dụng thực tiễn.
  • Thực hiện được phân tích định lượng khi viết luận văn Cao học, luận án Tiến sĩ.
  • Sử dụng thành thạo phần mềm trong các bước trên

Thời gian

6 buổi vào các chiều thứ 7: 08/04/2017, 15/04/2017, 22/04/2017, 06/05/2017, 13/05/2017, 20/05/2017 (từ 14h30' đến 17h00')

Giảng viên

TS Phùng Duy Quang,Trưởng Khoa Cơ bản- Trường Đại học Ngoại thương

Phần mềm

EVIEWS 8.0

Học phí

2 triệu đồng

NỘI DUNG CÁC BUỔI HỌC

 

Buổi 1

  • Hệ thống lại một số khái niệm cơ bản trong thống kê
  • Giới thiệu Kinh tế lượng và các ứng dụng
  • Xây dựng mô hình hồi quy- các nguyên lý cơ bản
  • Giới thiệu phần mềm EVIEWS

Buổi 2

  • Giới thiệu mô hình hồi quy với số liệu chéo
  • Ước lượng mô hình
  • Phân tích và sử dụng kết quả
  • Thực hành trên EVIEWS

Buổi 3

  • Một số dạng của mô hình hồi quy
  • Đánh giá và lựa chọn mô hình hồi quy
  • Các bước trong phân tích hồi quy để giải quyết các bài toán thực tiễn
  • Case study và thực hành trên EVIEWS

Buổi 4

  • Hồi quy với số liệu chuỗi thời gian
  • Một số dạng của mô hình
  • Đánh giá và lựa chọn mô hình hồi quy
  • Ví dụ áp dụng trên EVIEWS

Buổi 5

  • Một số mô hình hồi quy mở rộng
  • Mô hình logit-probit, ordered logit-probit, multinominal logit - probit
  • Một số ứng dụng trong phân tích kinh tế - tài chính
  • Ví dụ áp dụng trên EVIEWS

Buổi 6

  • Mô hình hồi quy phân vị
  • Một số ứng dụng trong phân tích kinh tế - tài chính
  • Ví dụ áp dụng trên EVIEWS
  • Tổng kết khóa học, kiểm tra để cấp chứng chỉ

ĐƠN VỊ TỔ CHỨC: KHOA CƠ BẢN- TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

Đăng ký học trong giờ hành chính từ thứ 2 đến thứ 6,

Gặp Cô Nguyễn Chúc Mai- Thư ký Khoa Cơ bản, Điện thoại:  0988620010

Địa chỉ: Văn phòng Khoa Cơ bản, Phòng 201, Nhà B, 91 Chùa Láng, Đống Đa, Hà nội

Website: http://khoacoban.ftu.edu.vn

Email: Địa chỉ email này đã được bảo vệ từ spam bots, bạn cần kích hoạt Javascript để xem nó.

****************************************************************************

Module 3. PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN

Mục tiêu

Trang bị cho các nhà nghiên cứu ứng dụng, giảng viên, học viên cao học và Nghiên cứu sinh, sinh viên các kiến thức và kỹ năng thực hành trong phân tích và dự báo chuỗi thời gian trong kinh tế vĩ mô và tài chính

Kết quả mong muốn

Sau khóa học, học viên có thể:

  • Sử dụng thành thạo mô hình dự báo chuỗi thời gian 1 chiều (Mô hình ARMA)
  • Sử dụng thành thạo mô hình dự báo chuỗi thời gian nhiều chiều (VAR-VECM)
  • Biết phân tích mối quan hệ nhân quả, phân tích truyền tải sốc
  • Thực hiện được phần dự báo/phân tích khi viết luận văn Cao học, luận án Tiến sĩ

Thời gian

6 buổi vào các buổi tối thứ 5: 13/04/2017, 20/04/2017, 27/04/2017, 04/05/2017, 11/05/2017, 18/05/2017 (từ 18h30’ đến 21h00')

Giảng viên

TS Phùng Duy Quang,Trưởng Khoa Cơ bản- Trường Đại học Ngoại thương

Phần mềm

EVIEWS 8.0

Học phí

2 triệu đồng

NỘI DUNG CÁC BUỔI HỌC

Buổi 1

  • Khái niệm cơ bản về dự báo chuỗi thời gian
  • Các thành phần của chuỗi thời gian
  • Một số khái niệm cơ bản của chuỗi thời gian
  • Một số phương pháp dự báo ngắn hạn

Buổi 2

  • Mô hình ARIMA dùng trong dự báo
  • Các bước giải bài toán dự báo dùng mô hình ARIMA
  • Thực hành dự báo dùng mô hình ARIMA trên EVIEWS

Buổi 3

  • Dùng mô hình ARIMA với biến ngoại sinh
  • Dùng mô hình ARIMA với biến mùa vụ
  • Thực hành dự báo dùng mô hình ARIMA với biến ngoại sinh, biến mùa vụ trên EVIEWS

Buổi 4 +5

  • Mô hình chuỗi thời gian nhiều chiều VAR-VECM
  • Phân tích mối quan hệ nhân quả trong chuỗi thời gian
  • Dự báo sử dụng mô hình VAR
  • Phân tích truyền tải sốc sử dụng mô hình VAR
  • Thực hành dự báo sử dụng mô hình VAR trên EVIEWS

Buổi 6

  • Sử dụng mô hình VECM-ECM dự báo với chuỗi thời gian không dừng
  • Thực hành sử dụng mô hình SVAR và mô hình BVAR trên EVIEWS
  • Thảo luận- Tổng kết, kiểm tra cấp chứng chỉ

ĐƠN VỊ TỔ CHỨC: KHOA CƠ BẢN- TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

Đăng ký học trong giờ hành chính từ thứ 2 đến thứ 6,

Gặp Cô Nguyễn Chúc Mai- Thư ký Khoa Cơ bản, Điện thoại:  0988620010

Địa chỉ: Văn phòng Khoa Cơ bản, Phòng 201, Nhà B, 91 Chùa Láng, Đống Đa, Hà nội

Website: http://khoacoban.ftu.edu.vn

Email: Địa chỉ email này đã được bảo vệ từ spam bots, bạn cần kích hoạt Javascript để xem nó.

****************************************************************************

PHẦN: KINH TẾ LƯỢNG NÂNG CAO

Module 4: Phân tích và dự báo với số liệu mảng

Mục tiêu

Trang bị cho các nhà nghiên cứu ứng dụng, giảng viên, học viên cao học và Nghiên cứu sinh, sinh viên yêu thích phân tích định lượng. Khóa học cũng cung cấp cho các học viên cách phân tích số liệu mảng để ứng dụng vào kinh tế - xã hội.

  • Kiến thức kinh tế lượng nâng cao về số liệu mảng để phân tích, đánh giá và dự báo trong kinh tế - xã hội
  • Sử dụng phần mềm Stata thực hiện quá trình phân tích và dự báo với số liệu mảng
  • Mở rộng số liệu mảng cho một số trường hợp đặc biệt

Kết quả mong muốn

Sau khóa học, học viên có thể:

- Xác định được câu hỏi nghiên cứu cần số liệu mảng, từ đó xây dựng mô hình phù hợp để trả lời câu hỏi cụ thể trong kinh tế xã hội.

- Chẩn đoán các khuyết tật của mô hình, từ đó đưa ra những biện pháp khắc phục.

- Sử dụng kết quả ước lượng để đưa ra các khuyến nghị mang tính ứng dụng thực tiễn.

- Thực hiện được phần phân tích định lượng khi viết luận văn Cao học, luận án Tiến sĩ

- Sử dụng thành thạo và chuyên sâu phần mềm Stata.

Thời gian

Ngày chủ nhật sau ngày 02/04/2017

Giảng viên

ThS Phạm Anh Tuấn, NCS Khoa Toán Kinh tế, Đại học Kinh tế Quốc dân

Phần mềm

STATA

Học phí

2 triệu đồng

NỘI DUNG CÁC BUỔI HỌC

Buổi 1

Giới thiệu về số liệu mảng

  • Giới thiệu khái niệm cơ bản về số liệu mảng, tại sao cần sử dụng số liệu mảng. Cách xây dựng số liệu mảng trên Stata, chuyển từ số liệu chéo sang số liệu mảng.
  • Giới thiệu ưu nhược điểm của một số mô hình số liệu mảng: mô hình hỗn hợp, mô hình tác động cố định, mô hình tác động ngẫu nhiên, mô hình động, mô hình có biến không đổi theo thời gian.

Buổi 2

Mô hình hỗn hợp và mô hình số liệu mảng tác động ngẫu nhiên

  • Cách phân biệt mô hình hỗn hợp mô hình số liệu mảng tác động ngẫu nhiên
  • Kiểm định sự tồn tại của tác động ngẫu nhiên
  • Các phương pháp ước lượng hai mô hình

Buổi 3

Mô hình số liệu mảng tác động cố định

  • Nêu ưu điểm của mô hình số liệu mảng tác động cố định so với hai mô hình hỗn hợp và mô hình số liệu mảng tác động cố định
  • Các phương pháp ước lượng mô hình số liệu mảng tác động cố định
  • Kiểm định Hausman về chỉ định mô hình tác động cố định hay tác động ngẫu nhiên

Buổi 4

Chẩn đoán khuyết tật và khắc phục

  • · Kiểm định tồn tại của yếu tố không quan sát được trong số liệu mảng
  • · Kiểm định phương sai sai số thay đổi và cách khắc phục
  • · Kiểm định tự tương quan và cách khắc phục
  • · Kiểm định sai số ngẫu nhiên tuân theo luật chuẩn và khắc phục

Buổi 5

Mở rộng mô hình số liệu mảng với mô hình động và mô hình với biến không đổi theo thời gian

  • Phân tích ưu điểm hai mô hình
  • Các phương pháp ước lượng : Phương pháp cơ bản
  • Thực hành trên Stata
  • Hướng nghiên cứu mới trên số liệu mảng : phương pháp GMM, phương pháp Bayesian, phương pháp Kinh tế lượng không gian

Buổi 6

Ôn tập và đánh giá kết quả học viên

ĐƠN VỊ TỔ CHỨC: KHOA CƠ BẢN- TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

Đăng ký học trong giờ hành chính từ thứ 2 đến thứ 6,

Gặp Cô Nguyễn Chúc Mai- Thư ký Khoa Cơ bản, Điện thoại:  0988620010

Địa chỉ: Văn phòng Khoa Cơ bản, Phòng 201, Nhà B, 91 Chùa Láng, Đống Đa, Hà nội

Website: http://khoacoban.ftu.edu.vn

Email: Địa chỉ email này đã được bảo vệ từ spam bots, bạn cần kích hoạt Javascript để xem nó.

****************************************************************************

Module 5. SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS TRONG

PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO KINH TẾ - XÃ HỘI VÀ TÀI CHÍNH

Mục tiêu

Trang bị cho sinh viên, học viên cao học, NCS, cán bộ-giảng viên, các nhà nghiên cứu:

  • Kiến thức cơ bản về xây dựng mô hình định lượng trong phân tích và dự báo kinh tế.
  • Kỹ năng sử dụng phần mềm EVIEWS để thực hiện quá trình phân tích định lượng với số liệu cụ thể

Kết quả mong muốn

Sau khóa học, học viên có thể:

  • Nắm vũng kiến thức cơ bản về xây dựng mô hình Kinh tế lượng
  • Có kỹ năng sử dụng thành thạo phần mềm EVIEWS trong quá trình phân tích hồi quy

Thời gian

6 buổi học vào các buổi tối thứ 3: 11/04/2017, 18/04/2017, 25/04/2017, 02/05/2017, 09/05/2017, 16/05/2017

Giảng viên

TS Phùng Duy Quang,Trưởng Khoa Cơ bản- Trường Đại học Ngoại thương

Phần mềm

EVIEWS 8.0

Học phí

2 triệu đồng

NỘI DUNG CÁC BUỔI HỌC

Buổi 1

Số liệu và thống kê mô tả số liệu

  • Phân tích số liệu và nhập số liệu
  • Các thống kê mô tả và thống kê tương quan
  • Chuỗi thời gian mùa vụ, phân tích mùa vụ chuỗi thời gian
  • Kỹ thuật gộp và tách tần suất biến

Buổi 2

Kỹ thuật phân tích hồi quy

  • Ước lượng mô hình hồi quy và cách đọc kết quả
  • Một số dạng hàm hồi quy thông thường
  • Kiểm định đánh giá về mô hình

Buổi 3

Mô hình với biến nhị phân

  • Cách đặt biến nhị phân
  • Mô hình với biến độc lập là biến giả
  • Mô hình với biến giả mùa vụ
  • Các trình bày kết quả hồi quy trong các công bố khoa học

Buổi 4

Mô hình với biến phụ thuộc là định tính

  • Mô hình Logit và ứng dụng
  • Mô hình Probit và ứng dụng
  • Mô hình Tobit và ứng dụng

Buổi 5

Chuỗi thời gian và dự báo đơn giản

  • Dự báo dùng mô hình có biến xu thế thời gian
  • Dự báo dùng mô hình Holt - Winters
  • Tính dừng của chuỗi thời gian và kiểm định tính dừng
  • Các biến đổi để đưa về chuỗi thời gian dừng

Buổi 6

Mô hình ARIMA

  • Chuỗi ARMA và ứng dụng trong dự báo
  • Chuỗi ARIMA và ứng dụng trong dự báo
  • Tích hợp và đồng tích hợp
  • Tổng kết khóa học, kiểm tra cấp chứng chỉ

ĐƠN VỊ TỔ CHỨC: KHOA CƠ BẢN- TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

Đăng ký học trong giờ hành chính từ thứ 2 đến thứ 6,

Gặp Cô Nguyễn Chúc Mai- Thư ký Khoa Cơ bản, Điện thoại:  0988620010

Địa chỉ: Văn phòng Khoa Cơ bản, Phòng 201, Nhà B, 91 Chùa Láng, Đống Đa, Hà nội

Website: http://khoacoban.ftu.edu.vn

Email: Địa chỉ email này đã được bảo vệ từ spam bots, bạn cần kích hoạt Javascript để xem nó.

****************************************************************************

Module 6. KINH TẾ LƯỢNG CƠ BẢN TRONG PHÂN TÍCH KINH TẾ VÀ XÃ HỘI: Sử dụng phần mềm Stata

Mục tiêu

Trang bị cho các nhà nghiên cứu ứng dụng, giảng viên, học viên cao học và Nghiên cứu sinh, sinh viên yêu thích phân tích định lượng. Khóa học cũng cung cấp cho các học viên sử dụng phần mềm Stata để ước lượng và phân tích các dữ liệu kinh tế - xã hội.

  • Kiến thức nền tảng về xây dựng mô hình định lượng trong phân tích và dự báo kinh tế.
  • Kỹ năng sử dụng phần mềm để thực hiện quá trình phân tích và dự báo với số liệu cụ thể
  • Ứng dụng phần mềm Stata trong phân tích dữ liệu kinh tế - xã hội

Kết quả mong muốn

Sau khóa học, học viên có thể:

- Xác định được câu hỏi nghiên cứu, từ đó xây dựng mô hình phù hợp để trả lời câu hỏi cụ thể trong kinh tế xã hội.

- Xác định và chuẩn đoán các khuyết tận của mô hình, từ đó đưa ra những giải pháp phù hợp nhất.

- Sử dụng kết quả ước lượng để trả lời các câu hỏi trên, đưa ra các khuyến nghị mang tính ứng dụng thực tiễn.

- Thực hiện được phần phân tích định lượng khi viết luận văn Cao học, luận án Tiến sĩ

- Sử dụng thành thạo phần mềm Stata trong các bước trên.

Thời gian

5 buổi vào các ngày thứ 7, CN hoặc các buổi tối sau ngày 02/04/2017

Giảng viên

ThS Đoàn Quang Hưng, Giảng viên Khoa Cơ bản- Trường Đại học Ngoại thương

Phần mềm

STATA

Học phí

2 triệu đồng

NỘI DUNG CÁC BUỔI HỌC

Buổi 1

Giới thiệu về phần mềm Stata:

Bài giảng 1 sẽ giới thiệu cho học viên những khái niệm cơ bản trong Stata như: cấu trúc của phần mềm, loại hình dữ liệu có thể sử dụng trong Stata cũng như những quy ước khi làm việc với phần mềm nàylà hướng dẫn người sử dụng thành thạo các bước quản lý dữ liệu trong Stata như: tạo dữ liệu mới, quản lý bộ nhớ, chuyển đổi các định dạng dữ liệu....

  • Cấu trúc của Stata
  • Loại dữ liệu
  • Tài liệu hướng dẫn sử dụng Stata
  • Quy ước và các thư mục làm việc
  • Sử dụng file log
  • Tạo một tập dữ liệu mới
  • Nhập dữ liệu từ các chương trình khác
  • Tạo và thay thế các biến
  • Chuyển đổi giữa các định dạng Numeric và String
  • Sử dụng các chức năng
  • Xác định các tập con của dữ liệu: lệnh “and” và “if”
  • Lệnh Egen và Recode
  • Kết hợp hai hay nhiều tập tin Stata
  • Quản lý bộ nhớ
  • Tạo dữ liệu ngẫu nhiên và các mẫu ngẫu nhiên
  • Sử dụng Subscripts với các biến số (_n, _N)

Buổi 2

Thống kê mô tả và hồi quy

  • Nhắc lại một số khái niệm thống kê cơ bản
  • Các nguyên tắc xây dựng mô hình kinh tế lượng
  • Ước lượng khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết thống kê (t-test, ANOVA, Mann Whitney test)
  • Giới thiệu về hồi quy
  • Thực hành trên Stata

Buổi 3

Chuẩn đoán mô hình

  • Dự báo, thông dịch R-squared, và phân tích phần dư.
  • Tại sao phương sai sai số thay đổi lại quan trọng trong ước lượng mô hình hổi quy
  • Tại sao bỏ sót biến lại quan trọng trong ước lượng mô hình hồi quy
  • Các dạng của mô hình (Mô hình phi tuyến, log-linear, log-log)
  • Tương tác giữa các biến độc lập
  • Thực hành trên Stata

Buổi 4

Mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến định tính

  • · Mô hình với biến giả (logit, probit)
  • · Xác định ảnh hưởng cận biên (marginal effects) trong mô hình với biến giả và ứng dụng vào phân tích kinh tế.
  • · Các kiểm định mô hình (Wald tests, Likelihood ratio tests, dự báo)
  • · Mô hình hồi quy với biến định danh multinomial logit
  • · Mô hình hồi quy với biến thứ bậc order logit
  • · Những mô hình cho số liệu bị chặn (count data) như Mô hình Poisson, Mô hình Tobit
  • · Thực hành trên Stata

Buổi 5

Hồi quy tứ phân vị (quantile regression) và Ôn tập, kiểm tra để cấp chứng chỉ

Bài giảng cuối cùng này giúp học viên sẽ được học mô hình hồi quy phân vị và củng cố lại kiến thức đã học trong 4 bài giảng trước và làm một bài tập (một dự án nghiên cứu nhỏ) ứng dụng hầu hết các thao tác.

  • Giới thiệu về hồi quy phân vị
  • Thực hành trên Stata
  • Ôn tập và làm một dự án nghiên cứu nhỏ

ĐƠN VỊ TỔ CHỨC: KHOA CƠ BẢN- TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

Đăng ký học trong giờ hành chính từ thứ 2 đến thứ 6,

Gặp Cô Nguyễn Chúc Mai- Thư ký Khoa Cơ bản, Điện thoại:  0988620010

Địa chỉ: Văn phòng Khoa Cơ bản, Phòng 201, Nhà B, 91 Chùa Láng, Đống Đa, Hà nội

Website: http://khoacoban.ftu.edu.vn

Email: Địa chỉ email này đã được bảo vệ từ spam bots, bạn cần kích hoạt Javascript để xem nó.

****************************************************************************

Module 7A (phần cơ bản): PHÂN TÍCH SỐ LIỆU ĐĂNG TẢI TẠP CHÍ TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO BẰNG PHẦN MỀM R

Mục tiêu

Trang bị cho các nhà nghiên cứu ứng dụng, giảng viên, học viên cao học và Nghiên cứu sinh, sinh viên yêu thích phân tích định lượng sử dụng phần mềm R miễn phí để ước lượng và phân tích các dữ liệu kinh tế - xã hội. Khi đăng tải một số tạp chí Quốc tế, một số tạp chí yêu cầu sử dụng phần mềm có bản quyền vì vậy R sẽ là lựa chọn khá tin cậy.

Kết quả mong muốn

Sau khóa học, học viên có thể:

- Biết cách sử dụng R trong các phân tích định lượng cơ bản

- Thực hiện được phần phân tích định lượng khi viết luận văn Cao học, luận án Tiến sĩ

- Sử dụng thành thạo phần mềm R trong các bước trên.

Thời gian

4 buổi vào thứ 7, CN hoặc buổi tối trong tuần sau ngày 02/04/2017

Giảng viên

TS Vương Thị Thảo Bình, Giảng viên Khoa Cơ bản- Trường Đại học Ngoại thương

Phần mềm

R

Học phí

2 triệu đồng

NỘI DUNG CÁC BUỔI HỌC

Buổi 1

Giới thiệu R

    • Bài giảng 1: Giới thiệu R, giao diện, ngôn ngữ, tương tác
    • Bài giảng 2: Cách đọc dữ liệu
    • Bài giảng 3: Cách biên tập và coding dữ liệu
    • Bài giảng 4: Vài phân tích mô tả bằng R (và những hàm phổ biến)

Buổi 2

Những phương pháp so sánh biến liên tục

    • Bài giảng 5: Phương pháp t-test và ý nghĩa
    • Bài giảng 6: Phương pháp hoán vị và phương pháp bootstrap
    • Bài giảng 7: Phân tích phương sai

Buổi 3

Những phương pháp so sánh biến phân nhóm  

    • Bài giảng 8: So sánh 2 nhóm với phương pháp z test
    • Bài giảng 9: Tỉ số odds và tỉ số nguy cơ (risk ratio)
    • Bài giảng 10: So sánh nhiều nhóm với Ki bình phương

Buổi 4

Phương pháp bằng biểu đồ

    • Bài giảng 11: Giới thiệu tham số biểu đồ trong R
    • Bài giảng 12: Phân tích về phân bố và so sánh
    • Bài giảng 13: Phân tích tương quan (scatter plot)

ĐƠN VỊ TỔ CHỨC: KHOA CƠ BẢN- TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

Đăng ký học trong giờ hành chính từ thứ 2 đến thứ 6,

Gặp Cô Nguyễn Chúc Mai- Thư ký Khoa Cơ bản, Điện thoại:  0988620010

Địa chỉ: Văn phòng Khoa Cơ bản, Phòng 201, Nhà B, 91 Chùa Láng, Đống Đa, Hà nội

Website: http://khoacoban.ftu.edu.vn

Email: Địa chỉ email này đã được bảo vệ từ spam bots, bạn cần kích hoạt Javascript để xem nó.

****************************************************************************

Module 7B (phần nâng cao): PHÂN TÍCH SỐ LIỆU ĐĂNG TẢI TẠP CHÍ TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO BẰNG PHẦN MỀM R

Mục tiêu

Trang bị cho các nhà nghiên cứu ứng dụng, giảng viên, học viên cao học và Nghiên cứu sinh, sinh viên yêu thích phân tích định lượng sử dụng phần mềm R miễn phí để ước lượng và phân tích các dữ liệu kinh tế - xã hội. Khi đăng tải một số tạp chí Quốc tế, một số tạp chí yêu cầu sử dụng phần mềm có bản quyền vì vậy R sẽ là lựa chọn khá tin cậy.

Kết quả mong muốn

Sau khóa học, học viên có thể:

- Biết cách sử dụng R trong các phân tích định lượng cơ bản và nâng cao.

- Thực hiện được phần phân tích định lượng khi viết luận văn Cao học, luận án Tiến sĩ

- Sử dụng thành thạo phần mềm R trong các bước trên.

Thời gian

3 buổi vào thứ 7, CN hoặc buổi tối trong tuần sau ngày 02/04/2017

Giảng viên

TS Vương Thị Thảo Bình, Giảng viên Khoa Cơ bản- Trường Đại học Ngoại thương

Phần mềm

R

Học phí

2 triệu đồng

NỘI DUNG CÁC BUỔI HỌC

Buổi 1

Mô hình hồi qui tuyến tính

    • Bài giảng 14: Phân tích tương quan (correlation analysis)
    • Bài giảng 15: Mô hình hồi qui tuyến tính đơn giản
    • Bài giảng 16: Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến
    • Bài giảng 17: Phương pháp tìm mô hình tối ưu

Buổi 2

Mô hình hồi qui logistic

    • Bài giảng 18: Giới thiệu mô hình hồi qui logistic và giả định
    • Bài giảng 19: Hồi qui logistic đa biến
    • Bài giảng 20: Cách tìm các yếu tố tiên lượng độc lập (model selection)
    • Bài giảng 21: Cách xây dựng mô hình tiên lượng (prognostic model)

Buổi 3

Phân tích tổng hợp (meta-analysis)  

    • Bài giảng 22: Lịch sử, khái niệm và giới thiệu
    • Bài giảng 23: Độ ảnh hưởng (effect size) và đánh giá độ precision
    • Bài giảng 24: Trọng số (weights)
    • Bài giảng 25: Mô hình phân tích, định lượng heterogeneity và “publication bias”

ĐƠN VỊ TỔ CHỨC: KHOA CƠ BẢN- TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

Đăng ký học trong giờ hành chính từ thứ 2 đến thứ 6,

Gặp Cô Nguyễn Chúc Mai- Thư ký Khoa Cơ bản, Điện thoại:  0988620010

Địa chỉ: Văn phòng Khoa Cơ bản, Phòng 201, Nhà B, 91 Chùa Láng, Đống Đa, Hà nội

Website: http://khoacoban.ftu.edu.vn

Email: Địa chỉ email này đã được bảo vệ từ spam bots, bạn cần kích hoạt Javascript để xem nó.

****************************************************************************

Module 8A: PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU VỚI SPSS:

Phần tích khám phá nhân tố EFA, CFA bằng SPSS

Mục tiêu

Trang bị cho các nhà nghiên cứu ứng dụng, giảng viên, học viên cao học và Nghiên cứu sinh, sinh viên yêu thích phân tích định lượng. Khóa học cũng cung cấp cho các học viên cách phân tích khám phá nhân tố để ứng dụng vào kinh tế - xã hội.

  • Phương pháp khám phá nhân tố EFA đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp nhân tố khẳng định CFA là bước tiếp theo của phương pháp EFA.
  • Sử dụng phần mềm SPSS thực hiện quá trình phân tích.

Kết quả mong muốn

Sau khóa học, học viên có thể:

- Sử dụng phân tích khám phá nhân tố để xác định nhóm rút gọn các nhân tố làm nền tảng cho một tập hợp phép đo

- Sử dụng phân tích CFA sau phương pháp EFA để kiểm định được mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho tập hợp quan sát.

- Sử dụng kết quả ước lượng để đưa ra các khuyến nghị mang tính ứng dụng thực tiễn.

- Thực hiện được phần phân tích định lượng khi viết luận văn Cao học, luận án Tiến sĩ đặc biệt với ngành dùng bảng hỏi để điều tra.

Thời gian

Ngày chủ nhật (Sau khóa Kinh tế lượng nâng cao) sau ngày 02/04/2017

Giảng viên

ThS Phạm Anh Tuấn, NCS Khoa Toán Kinh tế, Đại học Kinh tế Quốc dân

Phần mềm

STATA

Học phí

2  triệu đồng

NỘI DUNG CÁC BUỔI HỌC

Buổi 1

Giới thiệu về SPSS và phương pháp EFA

  • Giới thiệu khái quát về SPSS, và sử dụng SPSS để phân tích thống kê
  • Giới thiệu lý thuyết phương pháp EFA, độ tin cậy Cronbach’s Alpha và ứng dụng
  • Sử dụng SPSS để phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha và EFA

Buổi 2

Giới thiệu về phương pháp CFA

  • Giới thiệu về lý thuyết phương pháp CFA và so sánh với phương pháp EFA.
  • Sử dụng SPSS để phân tích CFA

Buổi 3

Sử dụng SPSS để kiểm định sự khác biệt, T-test và ANOVA

  • Giới thiệu về lý thuyết kiểm định sự khác biệt, T-test và ANOVA
  • Sử dụng SPSS để tiến hành kiểm định sự khác biệt, T-test và ANOVA

Buổi 4

  • · Ôn tập và đánh giá kết quả học viên

ĐƠN VỊ TỔ CHỨC: KHOA CƠ BẢN- TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

Đăng ký học trong giờ hành chính từ thứ 2 đến thứ 6,

Gặp Cô Nguyễn Chúc Mai- Thư ký Khoa Cơ bản, Điện thoại:  0988620010

Địa chỉ: Văn phòng Khoa Cơ bản, Phòng 201, Nhà B, 91 Chùa Láng, Đống Đa, Hà nội

Website: http://khoacoban.ftu.edu.vn

Email: Địa chỉ email này đã được bảo vệ từ spam bots, bạn cần kích hoạt Javascript để xem nó.

KHOA CƠ BẢN - ĐH NGOẠI THƯƠNG
Địa chỉ liên hệ: Tầng 2 - Nhà B - Đại học Ngoại Thương Hà Nội
91 Chùa Láng - Đống Đa - Hà Nội.