PTCT.QT.xx.03
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐH KINH TẾ TP.HCM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
CHƯƠNG TRÌNH TRÌNH ĐỘ ĐẠI HỌC
(Higher education program)
NGÀNH ĐÀO TẠO (MAJOR): TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG
CHUYÊN NGÀNH (MINOR): TÀI CHÍNH
ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN
(Syllabus)
1. Tên học phần: Nhập Môn Kinh tế Lượng Tài chính – Introductory Econometrics for
Finance
2. Ngôn ngữ giảng dạy (Teaching Language): tiếng Việt
3. Mã học phần: (Phòng QLĐT-CTSV hoặc Viện Đào tạo SĐH sẽ bổ sung)
4. Bộ môn phụ trách giảng dạy: Tài chính Doanh Nghiệp, Khoa Tài Chính
5. Trình độ: Cho sinh viên đại học năm 2
6. Số tín chỉ: 3
7. Phân bổ thời gian: (giờ tín chỉ đối với các hoạt động)
+ Lên lớp (bài giảng, thực hành, thảo luận): 45 giờ
+ Làm việc nhóm: 15 giờ
+ Tự học, tự nghiên cứu : 120 giờ
+ Đồ án (Project):
+ Thực tập (Intership):
8. Tính chất học phần (Course Nature):
9. Ngành áp dụng (Programs): Tài Chính
10. Điều kiện tiên quyết: Thống kê ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh
11. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:
Môn học Kinh tế lượng Tài chính nhằm trang bị cho sinh viên những kiến thức cơ
bản về về thống kê và các phương pháp định lượng cho mục đích suy luận thống kê
và kiểm định các giả thuyết trong tài chính bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và dữ
liệu thời gian thực. Từ việc dạy và học môn học này sẽ trang bị cho sinh viên kiến
thức áp dụng phân tích định lượng ứng dụng và kỹ thuật phân tích hồi quy để phát
triển và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính, kiểm định các
mối quan hệ nếu có giữa các biến số tài chính như tài chính doanh nghiệp, tài chính
quốc tế, đầu tư tài chính, quản trị rủi ro tài chính…Bên cạnh đó sinh viên cũng có
khả năng sử dụng dữ liệu lịch sử để thực hiện dự báo về xu hướng của những biến số
tài chính quan trọng trong tương lai mà ngày nay có rất nhiều ứng dụng quan trọng
trong thế giới thực. Môn học này cũng giới thiệu cho sinh viên một số phần mềm phổ
biến như Eviews, Stata mà hiện đang được sử dụng rộng rãi bởi các nhà phân tích tài
chính và các nhà nghiên cứu học thuật lĩnh vực tài chính nhằm đảm bảo họ sẽ thành
thạo trong việc sử dụng máy tính xử lý các mô hình kinh tế lượng từ đơn giản đến
phức tạp, tạo điều kiện dễ dàng hơn cho công việc nghiên cứu cũng như cho nghề
nghiệp của mình trong tương lai.
12. Chuẩn đầu ra của học phần – Chuẩn đầu ra cấp 3 (Course Learning Outcomes CLOs):
Sinh viên sau khi hoàn thành học phần Kinh tế lượng tài chính nâng cao sẽ đạt được các
chuẩn đầu ra sau:
12.1 Chuẩn đầu ra Kiến thức (Knowledge)
-
CLO1.1: Hiểu và nắm bắt được những sự khác biệt giữa Kinh tế Lượng trong kinh tế
(economic econometrics) và Kinh Tế Lượng Tài Chính (financial econometrics).
-
CLO1.2: Hiểu và nắm bắt được những đặc điểm của dữ liệu trong tài chính (tần suất,
độ chính xác, tính mùa vụ, và các đặc tính khác như sai số đo lường và dữ liệu cập
nhật.
-
CLO1.3: Hiểu những điểm quan trọng khi đọc các bài báo nghiên cứu định lượng
trong lĩnh vực tài chính.
-
CLO1.4: Sử dụng được một số phần mềm ứng dụng phổ biến trong nghiên cứu tài
chính (Stata, Eviews).
-
CLO1.5: Hiểu và thực hành những nội dung của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển
(classical linear regression model), ứng dụng trong lĩnh vực nghiên cứu tài chính.
-
CLO1.6: Hiểu được điều gì sẽ xảy ra khi những giải định của mô hình hồi quy tuyến
tính cổ điển (classical linear regression model) bị vi phạm. Kiểm định những vi phạm
này và hướng khắc phục. Ứng dụng trong lĩnh vực nghiên cứu tài chính.
-
CLO1.7: Hiểu và thực hành mô hình hồi quy chuỗi thời gian đơn biến (Univariate
time -series) và công tác dự báo.
-
CLO1.8: Hiểu và thực hành phân tích cơ bản hồi quy tuyến tính với chuỗi thời gian
đơn biến và đa biến – VAR; SVAR (linear time-series analysis), ứng dụng trong lĩnh
vực nghiên cứu tài chính.
-
CLO1.9: Hiểu và thực hành mô hình hồi quy với dữ liệu bảng (regression model with
panel data), ứng dụng trong lĩnh vực nghiên cứu tài chính (ví dụ các nhân tố ảnh
hưởng đến cấu trúc vốn, chính sách cổ tức; nhân tố tác động đến cross-border
acquisition và green field FDI, acquisition of stocks and assets, merger and
consolidation...)
-
CLO1.10: Hiểu và thực hành các biện pháp khắc phục các hiện tượng vi phạm giả
định hồi quy tuyến tính cho dữ liệu bảng: mô hình hồi quy 2SLS, FGLS, GMM…,
ứng dụng trong lĩnh vực nghiên cứu tài chính.
12.2 Chuẩn đầu ra Kỹ năng (Skills)
CLO2.1: khả năng thu thập, xử lý dữ liệu để phục vụ cho công việc phân tích định
lượng và thực hành ứng dụng các kiến thức đã học vào trong công việc thực tế.
CLO2.2: Có khả năng làm việc nhóm, trình bày vấn đề, thuyết trình .
CLO2.3: Sử dụng thành thạo một số phần mềm kinh tế lượng phổ biến
CLO2.4: Có khả năng tìm tòi, đọc các tài liệu, trong đó có tài liệu bằng tiếng Anh, tự
học các kỹ thuật hồi quy mới, hiện đại vào trong công việc thực tế cũng như nghiên
cứu khoa học.
12.3. Chuẩn đầu ra Mức độ tự chủ và trách nhiệm (Autonomy and Resposibility)
CLO3.1: Xây dựng kế hoạch học tập và thiết lập tính tự giác trong học tập.
CLO3.2: Nhận thức giá trị đạo đức, chính trực trong thu thập, xử lý dữ liệu và phân
tích thông đạt kết quả mô hình định lượng.
Ma trận chuẩn đầu ra của học phần (CĐR cấp 3) và chuẩn đầu ra của chương trình
đào tạo (Course learning outcomes matrix)
Chuẩn
Chuẩn đầu ra chương trình đào tạo (PLOs) (CĐR cấp 2)
đầu ra PLO1 PLO2 PLO3 PLO4 PLO5 PLO6 PLO7 PLO8 PLO9 PLO10 PLO11
của học
phần
(CLOs)
(CĐR
cấp 3)
CLO1.1
P
S
P
P
P
P
P
CLO1.2
P
S
P
P
P
P
P
CLO1.3
P
S
P
P
P
P
P
CLO1.4
P
S
P
P
P
P
P
CLO1.5
P
S
P
P
P
P
P
CLO1.6
P
S
P
P
P
P
P
CLO1.7
P
S
P
P
P
P
P
CLO1.8
P
S
P
P
P
P
P
CLO1.9
P
S
P
P
P
P
P
CLO1.10
P
S
P
P
P
P
P
CLO2.1
H
CLO2.2
CLO2.3
H
H
H
CLO2.4
CLO3.2
CLO3.3
Ví dụ:
Ghi chú: các ký tự trong các ô thể hiện
P: Đóng góp một phần cho chuẩn đầu ra
Partial supported
S: Đóng góp cho chuẩn đầu ra
Supported
H: Đóng góp quan trọng cho chuẩn đầu ra Highly supported
Để trống ô, nếu học phần không có đóng góp cho chuẩn đầu ra tương ứng
13. Tài liệu học tập:
+ Tài liệu bắt buộc:
Introductory Econometrics for Finance, Chris Brooks, 4th edition,
Cambridge, 2019.
Introductory Econometrics: A Modern Approach, Cengage Learning, 7th
edition, 2019
+ Tài liệu bổ sung:
-
Stata16 User's Guide - Stata Press
https://www.stata-press.com/manuals/users-guide/
R-packages manuals
https://cran.r-project.org/manuals.html
14. Kế hoạch giảng dạy học phần (Course teaching plan):
Ngày
(số tiết)
Nội dung giảng
dạy
Phương
pháp giảng
dạy
Tài liệu học
tập
Chuẩn bị của sinh
viên
Ngày 1
(5 tiết)
Nhập môn kinh
tế lượng tài
chính và các
tính toán cơ
bản)
(Introduction &
Mathematical
and statistical
foundations)
Sinh viên tự
đọc sách, tự
học
Chương 1,2
sách Chris
Brooks
Sinh viên tự đọc các
nội dung chương 1, 2
thảo luận và đặt câu
hỏi trên lớp.
+Tổng quan mô
hình hồi quy
tuyến tính cổ
điển (A brief
overview of the
classical linear
regression
model)
Giảng viên
thuyết giảng
Đáp ứng
mục tiêu
1, 2,3,4,5
Sinh viên đọc trước
chương 3, đặt câu hỏi.
Thảo luận
Chương 3sách Chris
Brooks
Paper
chương 3
+ Bài tập cuối chương
3 sách Chris Brooks:
1,2,3,4,5,6,9, và
+ Bài tập chương 2
sách Wooldridge:
4,5,6
+ Thảo luận
paper: An
example of a
5
Ngày 2
(4 giờ)
simple t-test of a
theory in
finance: can US
mutual funds
beat the market?
+ Sửa bài tập
Sinh viên
chương 3 sách
thuyết trình
Chris Brooks &
bài tập chương
2 sách
Wooldridge
+Thảo luận sâu
hơn về mô hình
hồi quy tuyến
tính cổ điển
(Further
development
and analysis of
the classical
linear
regression
model).
Ngày 3
(4 giờ)
Giảng viên
thuyết giảng
Thảo luận
+ Sinh viên đọc trước
chương 4 sách Chris
Brooks, đặt câu hỏi.
Chương 4
(Bỏ 4.8, 4.9
& 4.10).
sách Chris
Brooks
+ Các giả định
Giảng viên
về mô hình hồi
thuyết giảng
quy tuyến tính
cổ điển và kiểm
định những giả Thảo luận
định hồi quy
này (Classical
linear regression
model
assumptions and
diagnostic tests)
+ Bài tập cuối chương
3 sách Wooldridge
1,2,3,4 và
+ Bài tập cuối chương
4 sách Wooldridge:
1,2,3,4,7
+ Bài tập thực hành
máy tính chương 3
sách Wooldridge:
2,3,4 và chương 4
sách Wooldridge:
1,2,3
+ Chuẩn bị của sinh
viên về các nội dung
chương 5 (5.1-5.5)
sách Chris Brooks
+Sửa bài tập
Sinh viên
chương 3,4 sách thuyết trình
Wooldridge
+ Chương 5
(5.1-5.6),
sách sách
Chris
Brooks
5
5,6
+ Bài tập cuối chương
chương 5 sách Chris
Brooks: 1,2,3,4,5,6
+ Bài tập cuối
chương 8 sách
Wooldridge: 1,2,4,5
+ Papers
chương 5
sách Chris
Brooks
6
Ngày 4
(4 giờ)
+Sửa bài tập
chương 3 sách
Wooldridge
Sinh viên
thuyết trình
+ Các giả định
Giảng viên
về mô hình hồi
thuyết giảng
quy tuyến tính
cổ điển và kiểm
định những giả Thảo luận
định hồi quy
này (Classical
linear regression
model
assumptions and
diagnostic tests)
Ngày 5
(4 giờ)
Ngày 6
+ Sửa bài tập
cuối chương 5
sách Chris
Brooks và bài
tập cuối chương
8,9 sách
Wooldridge
Sinh viên
thuyết trình
+ Mô hình hồi
quy đa biến: các
vấn đề quan
trọng khác.
(Multiple
Regression
Analysis:
Further Issues)
Giảng viên
thuyết giảng
+ Sửa bài tập
chương 6 sách
Wooldridge
Sinh viên
thuyết trình
Thảo luận
+ Chuẩn bị của sinh
viên về các nội dung
chương 5 (5.6-5.11,
5.13) sách Chris
Brooks
+ Chương 5
(5.7-5.13),
sách sách
Chris
Brooks
+ Papers
chương 5
sách Chris
Brooks
+ Bài tập cuối
chương chương 5
sách Chris Brooks:
7,8,9,10,11,12,13
+ Bài tập cuối chương
9 sách Wooldridge:
1,2,3
+ Chuẩn bị của sinh
viên về các nội dung
chương 6 sách
Wooldridge
+ Chương 6
sách
Wooldridge
5,6
5,6
+ Bài tập cuối chương
6 sách Wooldridge
1,3,4,7, và
+ Bài tập thực hành
máy tính chương 6
sách Wooldridge:
2,3,4, và 5
+ Chuẩn bị của sinh
viên về các nội dung
chương 6 sách Chris
Brooks
7
7
+ Mô hình hồi
Giảng viên
quy chuỗi thời
thuyết giảng
gian đơn biến và
dự báo –
Thảo luận
(Univariate time
series modelling
and forecasting)
Ngày 7
+ Sửa bài tập
chương 6 sách
Chris Brooks
+ Mô hình hồi
quy chuỗi thời
gian đa biến –
VAR
(Multivariate
models)
Ngày 8
Ngày 9
+ Chương 6
sách Chris
Brooks (bỏ
6.10)
Sinh viên
thuyết trình
Giảng viên
thuyết giảng
Thảo luận
+ Sửa bài tập
thực hành máy
tính chương 7
sách Chris
Brooks
Sinh viên
thuyết trình
+ Mô hình hồi
quy với dữ liệu
bảng (Panel
Data)
Giảng viên
thuyết giảng
+ Sửa bài tập
chương 11 sách
Chris Brooks và
chương 14 sách
Wooldridge
Sinh viên
thuyết trình
Thảo luận
+Bài tập cuối chương
6 sách Chris Brooks:
1-12
+ Bài tập thực hành
máy tính: giảng viên
tự soạn cho SV.
+ Chuẩn bị của sinh
viên về các nội dung
chương 7 sách Chris
Brooks
+ Chương 7
sách Chris
Brooks
(7.10 –
7.17)
+ Chương
11 sách
Chris
Brooks
8
+Sinh viên tự học 7.17.9. Đặt câu hỏi và
thảo luận trên LMS.
+ Bài tập thực hành
máy tính: giảng viên
tự soạn cho SV.
+ Chuẩn bị của sinh
viên về các nội dung
chương11 sách Chris
Brooks
9
+Câu hỏi cuối chương
11 sách Chris
Brooks:1,2,3,4
+ Bài tập thực hành
máy tính chương 14
sách Wooldridge 7e,
C1,3,7,8,9 và 10
+ Chuẩn bị của sinh
10
viên về các nội dung
chương 15 sách
Wooldridge 7e và tài
liệu của giảng viên.
8
+ Các vấn đề
Giảng viên
gặp phải khi
thuyết giảng
phân tích mô
hình hồi quy với Thảo luận
dữ liệu bảng
Vấn đề nội sinh
Vấn đề vi phạm
các giả định
khác của OLS:
tự tương quan
và phương sai
thay đổi
+ Chương
15 sách
Wooldridge
7e và tài liệu
của giảng
viên.
+Bài tập cuối chương
chương 15 sách
Wooldridge 7e:
2,4,8,10
+ Bài tập thực hành
máy tính chương 15
giảng viên tự soạn
cho SV.
Tổng cộng: 45 tiết
15. Nhiệm vụ của sinh viên: Tham dự học, thảo luận, kiểm tra theo quy chế học vụ
hiện hành của nhà trường.
-
Dự lớp: tham dự các buổi học đầy đủ và tham gia đối thoại, thảo luận với
giảng viên và các sinh viên trong giảng đường
-
Đọc trước chương trong sách và tài liệu học tập khác trước khi đến lớp
-
Thực hiện các bài tập theo yêu cầu
-
Thực hiện các nội dung khác theo mục 13: Tiêu chuẩn đánh giá sinh viên
16. Tiêu chuẩn đánh giá sinh viên:
- Dự lớp, thảo luận (cá nhân): 15 %
- Bài tập về nhà (nộp theo theo nhóm trên LMS):
15%
- Thuyết trình trên lớp bài tập về nhà (thuyết trình theo nhóm, tính điểm theo cá
nhân):
20%
- Thi tự luận cuối kỳ không sử dụng tài liệu (theo cá nhân):
50%
 Nội dung hướng dẫn chi tiết của mỗi hình thức đánh giá sẽ tùy thuộc giảng
viên phụ trách lớp và được công bố chi tiết trên LMS trước khi môn học bắt đầu.
Lưu ý:
9
 Nếu điểm thi cuối kỳ nhỏ hơn hoặc bằng 3 thì điểm giữa kỳ sẽ được chia đôi
trước khi tính điểm tổng kết môn học.
 Nội dung của tất cả các hình thức đánh giá trên có thể được thay đổi và được
thông báo trước cho SV vào đầu buổi học bởi giảng viên phụ trách lớp
17. Hoạt động hỗ trợ của giảng viên và trợ giảng (Student support):
Mô tả các hoạt động hỗ trợ ngoài giờ lên lớp của giảng viên, phương thức và địa điểm
gặp gỡ, ngày tiếp sinh viên trong tuần, v.v.
Mô tả các hoạt động hỗ trợ của trợ giảng (hoặc cố vấn học tập), phương thức và địa
điểm gặp gỡ, ngày tiếp sinh viên trong tuần, v.v.
Nếu sinh viên có yêu cầu hoặc câu hỏi cần gặp giảng viên thì giảng viên sẽ sắp xếp một
buổi gặp trên văn phòng Khoa Tài Chính, thảo luận nhóm trên LMS, hoặc trả lời qua
email.
TP.HCM, ngày 25 tháng 02 năm 2023
PHÊ DUYỆT CỦA TRƯỞNG KHOA
NGƯỜI BIÊN SOẠN
(ký, ghi rõ họ tên)
(ký, ghi rõ họ tên)
10