<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH

<b> TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT Khoa Kinh tế đối ngoại </b>

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

<b>Độc lập – Tự do – Hạnh phúc </b>

<b>ĐỀ CƯƠNG TỔNG QUÁT </b>

<i><b>COURSE SYLLABUS </b></i>

<b>Môn học: Kinh tế lượng </b>

<i><b>Course’s name: Econometrics 1. Thông tin chung/General Information </b></i>

<i><b>CTĐT/ Program Kinh tế đối ngoại (International economic Relations) </b></i>

<i><b>Trình độ/ Level Năm 2 (the second year student) </b></i>

<i><b>2. Mục tiêu môn học/Aims </b></i>

Môn học nhằm đạt được các mục tiêu dưới đây.

2. 1 Giới thiệu việc sử dụng Lý thuyết thống kê làm nền tảng cho nghiên cứu Kinh tế lượng.

2. 2 Xây dựng các mơ hình phù hợp với thực tế, phản ánh được bản chất các mối quan hệ kinh tế.

2. 3 Ước lượng các mối quan hệ kinh tế.

2. 4 Kiểm định các giả thuyết liên quan đến các hành vi kinh tế. 2. 5 Dự báo các hành vi kinh tế

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

2. 6 Cung cấp cho sinh viên kĩ năng tìm kiếm dữ liệu và phân tích dữ liệu

2. 7 Cung cấp khả năng tư duy hệ thống trong việc xem xét tác động của các mối quan hệ kinh tế

The aims of this course are:

2. 1 To introduce how to apply Statistics in Econometrics;

2. 2 To build econometric models to describe the economic relationship; 2. 3 To estimate the economic relations;

2. 4 To test hypothesis;

2. 5 To forecast economic behavior.

2. 6 Provide skill of collecting and analyzing data

2. 7 Provide ability of system thinking in examining the effect of economic relation

<b>3. Tóm tắt nội dung mơn học/ Course summary content </b>

Môn học được dành cho việc giảng dạy các cơng cụ cơ bản của phân tích kinh tế lượng. Trong môn học này sẽ khám phá cách thức các nhà nghiên cứu định lượng sử dụng mơ hình, dữ liệu để phân tích thực tế. Môn học này sẽ giới thiệu các phương pháp chuẩn để ước lượng các mối quan hệ giữa quan sát thực và các biến kinh tế, và kiểm định các giả thuyết thống kê về các mối quan hệ của chúng.

Sinh viên sẽ được giới thiệu về sức mạnh của các phương pháp phân tích định lượng cũng như các lưu ý về những hạn chế của các phương pháp này. Trọng tâm sẽ là định dạng, ước lượng, kiểm định các mơ hình kinh tế lượng và thảo luận từ các kết quả phân tích định lượng. Thêm vào đó, học viên cũng sẽ được học cách tiến hành các nghiên cứu thực nghiệm thông qua đề án môn học.

This course is to introduce the basic econometrics. In this course we explore how quantitative researchers use models, data, and analysis to describe the real world. This course introduces the standard methods for estimating relationships among observed variables and for testing hypotheses about those relationships.

This course is to introduce students to the power of econometric methods while also noting the limitations of those methods. The focus will be on formulation, estimation, and testing of econometric models and result discussion. Moreover, students will have a chance to do an empirical research on their own via group assignment.

..

<b>4. Tài liệu giảng dạy/ Textbook and additional learning materials </b>

<i><b>4.1 Tài liệu bắt buột/ Textbook </b></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

 Bài giảng Kinh tế lượng - TS. Lê Hồng Nhật- Bộ môn Toán Kinh tế

 Bài giảng Kinh tế lượng - PGS.TS Nguyễn Quang Đông - ĐH Kinh tế quốc dân Hà Nội.

 Nhập môn kinh tế lượng ứng dụng (Introductory Econometrics with Applications) – Ramu Ramanathan (Bản dịch tiếng Việt của Chương trình giảng dạy kinh tế

<b>Fulbright, FETP). </b>

 Lecture note on Econometrics - TS. Lê Hồng Nhật- Department of Economic Math  Lecture note on Econometrics - PGS.TS Nguyễn Quang Đông – National

Economics University Hà Nội.

 Introductory Econometrics with Applications – Ramu Ramanathan (Vietnamese

<b>version of Fulbright Economic Training Program). </b>

<i><b>4.2 Tài liệu tham khảo/ Additional learning materials (không quá 5 tài liệu, xếp theo thứ tự mức độ quan trọng giảm dần) </b></i>

Damonda N.Gujarati, 2008, Basic Econometrics, Mc Graw Hill, 4 edition.

<b>5. Chuẩn đầu ra môn học/ </b><i><b>Learning outcomes </b></i>

Sau khi hồn thành khóa học, sinh viên được kỳ vọng sẽ đạt các chuẩn đầu ra như sau:

<b>STT </b>

<b>Mục tiêu cụ thể của môn </b>

<b>học </b>

<b>Mức độ đánh </b>

<b>giá </b>

<b>Mục tiêu môn </b>

<b>học </b>

<b>Chuẩn đầu ra CTĐT </b>

LO.1

Ôn tập một số kiến thức thống kê làm nền tảng trong Kinh tế lượng

- Tóm tắt các đại lượng thống kê mơ tả - Tóm tắt các kiểm định thống kê

- Hiểu và tính toán đúng các chỉ tiêu thống kê yêu cầu

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

LO.2

Ước lượng và áp dụng mô hình hồi quy đơn biến

- Hiểu OLS - Ước lượng hệ số của mơ hình hồi quy đơn biến

- Giả thiết của mơ hình và BLUE - Kiểm định mơ hình - CI

- Diễn dịch kết quả

- Hiểu bản chất lý thuyết của mơ hình hồi quy đơn biến - Áp dụng mơ hình hồi quy đơn biến với số liệu cụ thể - Diễn giải ý nghĩa của kết quả ước lượng hồi quy đon biến

- Viết được ý nghĩa kinh tế của mô hình

2.4, 2.5

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.5

LO.3

Ước lượng và áp dụng mơ hình hồi quy đa biến

- Phân biệt mơ hình hồi quy đơn biến và đa biến

- Giả thiết của mơ hình và BLUE - Ước lượng hệ số của mơ hình hồi quy đa biến

- Kiểm định thống kê mơ hình

- Diễn dịch kết quả

- Hiểu bản chất lý thuyết của mơ hình hồi quy đa biến - Áp dụng mơ hình hồi quy đa biến với số liệu cụ thể - Diễn giải ý nghĩa của kết quả ước lượng hồi quy đa biến

- Viết được ý nghĩa kinh tế của mơ hình

2.4, 2.5

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.6

LO.4 Lựa chọn dạng hàm

- Lựa chọn dạng hàm phù hợp

- Diễn dịch kết quả

-Lựa chọn hợp lý dạng hàm trong mơ hình

- Có kết quả ước lượng dạng hàm phù hợp có ý nghĩa thống kê.

- Viết được ý nghĩa kinh tế của mơ hình

2.4

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.6

LO.5

Sử dụng biến tương tác và biến giả

- Áp dụng biến giả và biến tương tác trong mơ hình

- Diễn dịch kết quả

- Thiết lập biến giả và biến tương tác phù hợp trong mơ hình

- Viết được ý nghĩa kinh tế của mơ hình

2.4

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.6

LO.6

Khám phá các lỗi thường gặp trong mơ hình và cách khắc phục

- Nhận diện lỗi vi phạm giải thiết trong hồi quy

- Khắc phục các lỗi vi phạm giả thiết

- Phát hiện lỗi vi phạm giả thiết có phương pháp - Nhận diện đúng tên lỗi vi phạm giả thiết

- Khắc phục lỗi

2.4

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.6

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

<b>LO.7 </b>

Áp dụng mơ hình Probit./ Logit/ Ordered choice

- Áp dụng mơ hình Probit./ Logit/ Ordered choice - Diễn dịch kết quả

2.4

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.6

LO.8

Thể hiện khả năng tìm kiếm thu thập dữ liệu sơ và thứ cấp

- Thu thập dữ liệu sơ cấp, thứ cấp

- Dữ liệu sơ cấp: đảm bảo thể hiện tổng thể, phạm vi dữ liệu phù hợp - Dữ liệu thứ cấp: có nguồn trích dẫn, ghi nguồn đúng quy định

LO.9

Nhận thức việc áp dụng tư duy hệ thống để xem xét, giải quyết vấn đề

- Nhận diện quan hệ tuyến tính, quan hệ hệ thống trong kết quả ướclượng

- Giải thích được ý nghĩa mối quan hệ tuyến tính và hệ thống trong mơ hình

<b>Course objectives </b>

<b>Program LO </b>

LO.1 ^StatisticsReviews

- Summarize some statistic theory used in econometrics - Summarize some hypothesis testing

- Calculate accurately some required statistic indexes

LO.2

Simple regression model

- Identify OLS - Interpret coefficients in simple regression - Interpret

assumptions and BLUE

- Hypothesis testing - CI

- Identify simple regression - Apply simple regression with data

- Interpret results.

2.4, 2.5

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.5

LO.3 ^Multileregression

- Distinguish simple and

- Identify

2.2, 2.3, 2.4, 2.5

2.2.1, 2.2.4,

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

model multiple regression model

- Interpret coefficients in multiple regression - Interpret

assumptions and BLUE

- Hypothesis testing

- Interpret result

regression - Apply simple regression with data

- Interpret the economic meaning of model.

2.1.4, 2.1.6

LO.4 Functional form

- Choose the correspondent functional form - Interpret result

- Choose the correspondent functional form - Regression results are significant.

2.4

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.6

LO.5

Dummy variables and interaction variables

- Apply dummy variables and interaction

variables in model - Interpret result

- Dummy and interaction variables are correspondent in model.

- Results are significant. - Interpret the economic meaning of variables and model.

2.4

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.6

violation

- Discover violated assumptions in model - Overcome problem from assumption violations

- Use right methods to discover assumption violations. Choose the correct solution - Choose the correct solution

2.4

2.2.1, 2.2.4, 2.1.4, 2.1.6

LO.7

Illustrate the ability of collecting primary, secondary data

- Collect primary, secondary data

- Primary data: correspondent to population, correspondent scope.

- Secondary data: has sources, clear references

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

LO.8

Recognize system thinking (linear, loops) in solving problem

- Recognize system thinking (linear, loops) in modelling

- Explain linear and loops relation in regression model

<b>6. Phương pháp học tập/ </b><i><b>Learning Methods </b></i>

- Thuyết giảng - Thuyết trình nhóm - Lecture presentation - Oral presentation

<b>7. Phương pháp đánh giá/ Assessment </b>

<b>TT/No. </b>

<i><b>Phương pháp/Method </b></i><b>Tỷ trọng/ Proportion </b>

<b>Hình thức/ Form Chuẩn đầu ra/ </b>

LO.7, LO.8, LO.9

2 <i>Kiểm tra giữa kỳ/ Midterm </i>

</div>