Page

Các phương pháp và mô hình dự báo kinh tế - xã hội

  1. Tên học phần: Các phương pháp và mô hình dự báo kinh tế - xã hội (Forecasting methods and models in Social and Economic Sciences)
  2. Mã học phần: AMAT0511
  3. Số tín chỉ: 2(24,6)

     (để học được học phần này, người học phải dành ít nhất 60 giờ chuẩn bị cá nhân)          

  1. Điều kiện học phần:
    -
    Học phần tiên quyết: 0
    - Học phần học trước:  Kinh Tế Lượng                      Mã HP: AMAT 0411
    - Điều kiện khác: 0
  2. Đánh giá:            - Điểm chuyên cần: 10%

                                    - Điểm thực hành:    30%

                                    - Điểm thi hết HP:    60%

  1. Thang điểm: 10 sau đó quy đổi sang thang điểm chữ
  2. Mục tiêu của học phần:

- Mục tiêu chung: Cung cấp cho sinh viên các nguyên tắc cơ bản của dự báo và cách thức giải quyết các bài toán dự báo kinh tế - xã hội dựa vào các mô hình hồi quy, các kỹ thuật phân tích và dự báo trên chuỗi thời gian.

- Mục tiêu cụ thể:

Về mặt lý thuyết, sinh viên có thể áp dụng kỹ thuật phân tích hồi quy và các kỹ thuật phân tích, dự báo trên chuỗi thời gian để giải quyết các bài toán dự báo kinh tế - xã hội thường gặp.

Về mặt thực hành, sinh viên có thể tự mình thực hiện các phân tích định lượng phục vụ cho dự báo các vấn đề về kinh tế - xã hội thường gặp, với sự hỗ trợ của phần mềm chuyên dùng.

  1. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Phương pháp dự báo dựa trên mô hình hồi quy nhiều biến (dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt), các kĩ thuật phân tích và dự báo trên chuỗi thời gian (các kỹ thuật san, phương pháp Box-Jenkins).

Forecasting on  Multivariate Regression Models (Forecast Mean and Individual Prediction), Time Series Analysis and Forecasting (Smoothing Techniques, Box-Jenkins Method)..

  1. Tài liệu tham khảo:

      10.1. TLTK bắt buộc

[1]. Bộ môn Kinh Tế Lượng – Khoa hệ thống thông tin kinh tế, Bài giảng Các phương pháp và mô hình dự báo kinh tế xã hội, tài liệu tham khảo nội bộ.

[2]. Bộ môn dự báo, khoa Kế hoạch và phát triển, trường ĐH Kinh tế quốc dân, Giáo trình dự báo phát triển kinh tế - xã hội, NXB Thống Kê, 2003.

[3]. Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy, Dự báo và phân tích dữ liệu trong Kinh tế và Tài chính, NXB Thống kê, 2009

10.2. TLTK khuyến khích (Websites):

[4]. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Thống kê ứng dụng trong kinh tế - xã hội, NXB Thống kê, 2008

[5]. PGS. TS Nguyễn Quang Dong, Bài Giảng Kinh tế lượng, NXB Thống kê, 2009

[6]. Nguyễn Khắc Minh, Các phương pháp phân tích và dự báo trong kinh tế, NXB Khoa Học Kỹ Thuật, 2003

[7]. Nguyễn Trọng Hoài, Mô hình hóa và dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh và kinh tế, NXB Thống Kê

[8]Hanke J. E. , Wichern D. W, Business Forecasting, Pearson Prentice Hall, 2005

[9]. Wilson J. H., Keating B, Business Forecasting with Accompanying Excel-Based ForecastX Software, McGraw-Hill Irwin, 2007

[10]. http://www.forecastingprinciples.com/

11. Đề cương chi tiết học phần:

Mở đầu

Chương 1.  Tổng quan về dự báo.

1.1.  Khái niệm và phân loại dự báo

1.1.1. Khái niệm dự báo

1.1.2. Phân loại dự báo

1.2. Các nguyên tắc dự báo

1.2.1. Nguyên tắc liên hệ biện chứng

1.2.2. Nguyên tắc kế thừa lịch sử

1.3. Tổng quan về tiêu chuẩn lựa chọn phương pháp dự báo

1.3.1. Tổng quan về phương pháp dự báo

1.3.2. Tiêu chuẩn lựa chọn phương pháp dự báo

1.4. Các phương pháp đánh giá dự báo

1.4.1. Đánh giá trước dự báo

1.4.2. Đánh giá sau dự báo
 

Chương 2. Dự báo bằng phân tích hồi quy.

2.1. Dự báo bằng mô hình hồi quy.

2.1.1. Phương pháp bình phương nhỏ nhất.

2.1.2. Dự báo bằng mô hình hồi quy.

2.2.  Dự báo bằng mô hình hồi quy với biến giải thích là biến giả.

2.2.1. Biến giả và ứng dụng của biến giả.

2.2.2. Ví dụ về dự báo bằng mô hình hồi quy với biến giải thích là biến giả.
 

Chương 3. Chuỗi thời gian và dự báo trên chuỗi thời gian

3.1. Chuỗi thời gian

3.1.1. Khái niệm.

3.1.2. Các đại lượng mô tả chuỗi thời gian

3.2. Dự báo trên chuỗi thời gian

3.2.1. Các phương pháp dự báo đơn giản

3.2.2. Dự báo bằng mô hình nhân

3.2.3. Dự báo bằng hàm tăng trưởng mũ

3.2.4. Dự báo bằng phương pháp san mũ
 

Chương 4. Dự báo bằng phương pháp Box-Jenkins

4.1. Tính tương quan trong dữ liệu chuỗi thời gian

4.1.1. Hệ số tự tương quan.

4.1.2. Kiểm tra tính tương quan

4.2. Tính dừng của chuỗi thời gian

4.2.1.Khảo sát tính dừng

4.2.2. Xử lý quá trình dừng

4.3. Mô hình Box-Jenkins

4.3.1. Các quá trình tự hồi quy (AR)

4.3.2. Các quá trình trung bình trượt (MA)

4.3.3. Các quá trình phối hợp tự hồi quy (ARMA)

4.3.4. Mô hình Box-Jenkins cho chuỗi không dừng và dự báo

4.3.5. Mô hình Box-Jenkins cho chuỗi thời gian có tính mùa vụ

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây