Nhập môn Kinh tế lượng trong tài chính

Kinh tế lượng trong tài chính: Minh họa thực hành với Stata

Price range: 550.000₫ through 1.490.000₫

Không giống như dữ liệu kinh tế vĩ mô thường được công bố theo quý hoặc năm, dữ liệu tài chính (giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái) có tần suất cao, biến động mạnh và chứa đựng những hiện tượng phức tạp như cụm biến động (volatility clustering). Việc áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển một cách máy móc thường dẫn đến những kết luận sai lệch. Tại sao một mô hình dự báo hoạt động tốt trong giai đoạn thị trường bình ổn lại hoàn toàn thất bại trong giai đoạn khủng hoảng? Làm thế nào để mô hình hóa mối quan hệ dài hạn giữa các tài sản khi chúng có vẻ biến động ngẫu nhiên trong ngắn hạn?

SKU: BSROK19U1 Category:

Kinh tế lượng tài chính từ lý thuyết đến thực hành

Financial Econometrics From Theory to Practice

LỜI GIỚI THIỆU

Chào các bạn sinh viên và nhà nghiên cứu trẻ,

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào các nhà phân tích dự báo giá cổ phiếu, các nhà quản lý quỹ đo lường rủi ro, hay các ngân hàng trung ương đưa ra quyết định dựa trên các chuỗi dữ liệu tài chính biến động không ngừng? Câu trả lời nằm ở một lĩnh vực đầy thách thức nhưng cũng vô cùng hấp dẫn: Kinh tế lượng tài chính. Đây không chỉ là sự kết hợp đơn thuần giữa kinh tế lượng và tài chính, mà là một bộ công cụ chuyên biệt được thiết kế để “giải mã” những đặc tính riêng có của dữ liệu tài chính.

Không giống như dữ liệu kinh tế vĩ mô thường được công bố theo quý hoặc năm, dữ liệu tài chính (giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái) có tần suất cao, biến động mạnh và chứa đựng những hiện tượng phức tạp như cụm biến động (volatility clustering). Việc áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển một cách máy móc thường dẫn đến những kết luận sai lệch. Tại sao một mô hình dự báo hoạt động tốt trong giai đoạn thị trường bình ổn lại hoàn toàn thất bại trong giai đoạn khủng hoảng? Làm thế nào để mô hình hóa mối quan hệ dài hạn giữa các tài sản khi chúng có vẻ biến động ngẫu nhiên trong ngắn hạn?

Chuỗi bài giảng này ra đời để trở thành người bạn đồng hành, dẫn dắt bạn đi từ những nền tảng toán học và thống kê cơ bản đến việc làm chủ các mô hình tinh vi nhất trong tài chính hiện đại. Chúng tôi sẽ không chỉ trình bày lý thuyết suông, mà tập trung vào việc xây dựng trực giác, giải thích “tại sao” chúng ta cần những mô hình như GARCH để nắm bắt rủi ro, hay mô hình đồng tích hợp (cointegration) để xây dựng chiến lược kinh doanh chênh lệch giá. Mỗi khái niệm lý thuyết đều được minh họa bằng các ví dụ thực tế và hướng dẫn thực hành chi tiết trên Stata, giúp bạn tự tin biến kiến thức thành kỹ năng phân tích thực thụ.

CẤU TRÚC TÀI LIỆU

  1. Nền tảng toán và Mô hình hồi quy cổ điển
    Xây dựng một nền tảng vững chắc từ các công cụ toán học, thống kê cơ bản đến việc làm chủ mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển. Bạn sẽ hiểu rõ các giả định, cách ước lượng và kiểm định giả thuyết, tạo tiền đề cho các mô hình phức tạp hơn.
  2. Chẩn đoán mô hình và Phân tích chuỗi thời gian
    Học cách “bắt bệnh” cho mô hình hồi quy thông qua các kiểm định chẩn đoán và bước vào thế giới của dữ liệu chuỗi thời gian. Bạn sẽ làm chủ các mô hình ARMA, công cụ nền tảng để hiểu và dự báo các biến tài chính theo thời gian.
  3. Mô hình đa biến và các mối quan hệ dài hạn
    Mở rộng phân tích từ một biến sang hệ thống nhiều biến với mô hình VAR. Quan trọng hơn, bạn sẽ khám phá kỹ thuật đồng tích hợp để xác định và mô hình hóa các mối quan hệ cân bằng dài hạn, một khái niệm cốt lõi trong tài chính.
  4. Mô hình hóa biến động và tương quan tài chính
    Làm chủ bộ công cụ tiêu chuẩn của ngành tài chính để mô hình hóa rủi ro với các mô hình ARCH/GARCH. Bạn sẽ học cách dự báo biến động, mô hình hóa tương quan động và ứng dụng chúng vào quản lý danh mục và phòng ngừa rủi ro.
  5. Các mô hình chuyên biệt trong tài chính
    Đi sâu vào các kỹ thuật nâng cao để xử lý các vấn đề đặc thù: mô hình chuyển đổi chế độ, phân tích dữ liệu bảng cho các công ty và quốc gia, và các mô hình cho biến phụ thuộc giới hạn như quyết định đầu tư hay xếp hạng tín dụng.
  6. Phương pháp mô phỏng và kỹ năng nghiên cứu thực nghiệm
    Trang bị các kỹ thuật hiện đại như mô phỏng Monte Carlo, Bootstrapping và các phương pháp nghiên cứu sự kiện, kiểm định mô hình định giá tài sản. Cuối cùng, bạn sẽ được hướng dẫn toàn diện để thực hiện một dự án nghiên cứu tài chính hoàn chỉnh.

KIẾN THỨC TIÊN QUYẾT

Để tiếp thu tốt nhất nội dung trong sách, bạn cần có sự chuẩn bị về các kiến thức và kỹ năng cơ bản sau:

  • Toán học cơ bản: Nắm vững các khái niệm về hàm số, phép tính vi phân và đại số ma trận ở cấp độ đại học.
  • Xác suất thống kê: Hiểu rõ các khái niệm về phân phối xác suất, ước lượng điểm, khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết thống kê.
  • Nguyên lý tài chính: Quen thuộc với các khái niệm cơ bản như giá trị thời gian của tiền tệ, lợi suất, rủi ro và lý thuyết danh mục đầu tư.
  • Sử dụng máy tính cơ bản: Có khả năng làm việc với phần mềm bảng tính (như Excel) và sẵn sàng học cú pháp lệnh trong môi trường Stata.

MỤC TIÊU HỌC TẬP

Hoàn thành chuỗi bài giảng này, bạn sẽ sở hữu bộ kỹ năng toàn diện để phân tích dữ liệu tài chính một cách chuyên nghiệp. Mục tiêu của chúng tôi là giúp bạn đạt được những kỹ năng có thể đo lường được sau đây:

  • Xây dựng và diễn giải thành thạo các mô hình chuỗi thời gian từ ARMA, VAR đến các mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM).
  • Ước lượng và dự báo biến động tài sản bằng cách sử dụng các mô hình trong họ GARCH, một kỹ năng thiết yếu trong quản lý rủi ro.
  • Kiểm định các mối quan hệ dài hạn giữa các biến tài chính thông qua kiểm định nghiệm đơn vị và phân tích đồng tích hợp.
  • Phân tích dữ liệu bảng tài chính bằng cách lựa chọn chính xác giữa mô hình hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên.
  • Thực thi các mô hình cho biến phụ thuộc giới hạn (Logit, Probit, Tobit) để phân tích các quyết định tài chính.
  • Thực hiện một nghiên cứu sự kiện hoàn chỉnh và kiểm định các mô hình định giá tài sản kinh điển như CAPM và Fama-French.

GỢI Ý HỌC TẬP

Để tối đa hóa hiệu quả, chúng tôi khuyến khích bạn áp dụng các phương pháp sau:

  • Học đi đôi với hành: Đừng chỉ đọc lý thuyết. Hãy mở Stata và chạy lại tất cả các ví dụ trong sách. Thử áp dụng các mô hình cho một chuỗi dữ liệu tài chính mà bạn quan tâm.
  • Hiểu bối cảnh dữ liệu tài chính: Trước khi chạy mô hình, hãy vẽ đồ thị chuỗi thời gian. Quan sát các đặc điểm như xu hướng, tính mùa vụ, và các cụm biến động. Điều này sẽ giúp bạn lựa chọn mô hình phù hợp.
  • Đừng bỏ qua phần nền tảng: Các chương đầu về toán và thống kê là cực kỳ quan trọng. Hãy đảm bảo bạn nắm vững chúng trước khi chuyển sang các mô hình phức tạp.
  • Tập trung vào trực giác kinh tế: Luôn tự hỏi: “Kết quả thống kê này có ý nghĩa gì về mặt tài chính? Nó có phù hợp với lý thuyết không?”. Một mô hình tốt phải vững chắc cả về mặt thống kê và kinh tế.
  • Tận dụng Do-file: Viết và chú thích mã lệnh của bạn trong các tệp Do-file. Đây là thói quen tốt giúp bạn quản lý, tái tạo và gỡ lỗi các phân tích của mình một cách hiệu quả.

GIÁ TRỊ NHẬN ĐƯỢC

Đầu tư vào chuỗi bài giảng này là đầu tư vào năng lực cốt lõi của một nhà phân tích tài chính hiện đại. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được:

  • Kỹ năng định lượng cạnh tranh: Sở hữu bộ kỹ năng kinh tế lượng tài chính được săn đón, giúp bạn nổi bật trong các lĩnh vực như quản lý rủi ro, quản lý danh mục đầu tư, và nghiên cứu tài chính.
  • Cầu nối giữa học thuật và ngành tài chính: Hiểu rõ cách các mô hình lý thuyết được ứng dụng để giải quyết các vấn đề thực tiễn trong ngành, giúp bạn tự tin hơn khi phỏng vấn và làm việc.
  • Nền tảng vững chắc cho nghiên cứu sau đại học: Nắm vững các kỹ thuật phân tích là yêu cầu bắt buộc cho bất kỳ luận văn thạc sĩ hay luận án tiến sĩ nào trong lĩnh vực tài chính.
  • Tư duy của nhà phân tích tài chính định lượng: Rèn luyện khả năng nhìn vào dữ liệu, xác định các đặc điểm của nó, lựa chọn mô hình phù hợp và diễn giải kết quả một cách có ý nghĩa.
  • Sự tự tin phân tích dữ liệu tài chính thực tế: Không còn e ngại trước các bộ dữ liệu phức tạp, bạn sẽ có đủ công cụ và sự tự tin để khám phá và rút ra những hiểu biết giá trị.

“Kinh tế lượng tài chính từ lý thuyết đến thực hành” không chỉ là giáo trình mà là khóa huấn luyện toàn diện, biến bạn từ học lý thuyết thành một nhà phân tích tài chính định lượng thành thạo. Bắt đầu hành trình ngay hôm nay!

Chương 1: Giới thiệu và Nền tảng toán học

  • Nhập môn kinh tế lượng tài chính và Quy trình nghiên cứu
  • Nền tảng về các loại hàm số trong phân tích
  • Tìm hiểu về phép tính vi phân và ứng dụng
  • Khám phá đại số ma trận cho kinh tế lượng
  • Hướng dẫn giải bài tập và ôn tập kiến thức

Chương 2: Nền tảng thống kê và Xử lý dữ liệu

  • Nền tảng về xác suất và phân phối chuẩn
  • Thống kê mô tả: Tóm tắt dữ liệu hiệu quả
  • Đo lường sự tương quan và các loại dữ liệu
  • Giá trị thời gian của tiền tệ: Hiện tại và tương lai
  • Tính toán lợi suất và lý thuyết danh mục đầu tư
  • Hướng dẫn thực hành phân tích danh mục đầu tư với Stata

Chương 3: Tổng quan ngắn gọn về Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển

  • Giới thiệu về Hồi quy OLS
  • Ước lượng OLS và các Thuật ngữ chính
  • Các Giả định và Tính chất của ước lượng OLS
  • Độ chính xác và Sai số chuẩn trong OLS
  • Nền tảng Suy luận Thống kê và Kiểm định giả thuyết
  • Thực hành Kiểm định giả thuyết với t-test
  • Ứng dụng Kiểm định t trong Tài chính
  • Hướng dẫn Thực hành Hồi quy OLS với Stata

Chương 4: Phát triển và Phân tích sâu hơn Mô hình hồi quy Tuyến tính cổ điển

  • Từ hồi quy đơn đến hồi quy bội: Những khái niệm nền tảng
  • Ước lượng OLS trong hồi quy bội bằng đại số ma trận
  • Kiểm định giả thuyết cho nhiều hệ số với kiểm định F
  • Đánh giá độ phù hợp của mô hình: R-squared và các vấn đề liên quan
  • Các chủ đề quan trọng trong hồi quy: Biến giả và khai thác dữ liệu
  • Giới thiệu về hồi quy phân vị (Quantile Regression)
  • Hướng dẫn thực hành hồi quy bội và Kiểm định giả thuyết với Stata

Chương 5: Các giả định của Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển và Kiểm tra chẩn đoán

  • Nền tảng về các giả định CLRM và phương sai sai số thay đổi
  • Hiện tượng tự tương quan – Nguyên nhân, phát hiện và hậu quả
  • Xử lý tự tương quan và giới thiệu mô hình động
  • Các giả định còn lại – Biến không ngẫu nhiên và phân phối chuẩn
  • Các vấn đề đặc tả mô hình – Đa cộng tuyến và dạng hàm
  • Lỗi bỏ sót biến và kiểm định tính ổn định của tham số
  • Triết lý xây dựng mô hình và nghiên cứu tình huống thực tế
  • Hướng dẫn thực hành chẩn đoán mô hình với Stata

Chương 6: Mô hình chuỗi thời gian đơn biến và Dự báo

  • Nền tảng về chuỗi thời gian: Các khái niệm về tính dừng, nhiễu trắng và Hàm tự tương quan (ACF)
  • Tìm hiểu về mô hình trung bình trượt (MA – Moving Average)
  • Khám phá mô hình tự hồi quy (AR – Autoregressive) và Hàm tự tương quan riêng phần (PACF)
  • Kết hợp AR và MA: Mô hình ARMA và Phương pháp luận Box-Jenkins
  • Ứng dụng mô hình ARMA để dự báo trong tài chính
  • Các phương pháp đánh giá độ chính xác của một dự báo
  • Hướng dẫn thực hành toàn diện: Xây dựng và Đánh giá mô hình ARMA với Stata

Chương 7: Mô hình đa biến

  • Tại sao mô hình đơn phương trình là chưa đủ?
  • Vấn đề nhận dạng trong hệ phương trình
  • Các phương pháp ước lượng cho hệ phương trình đồng thời
  • Giới thiệu mô hình véc-tơ tự hồi quy (VAR)
  • Phân tích động lực học trong mô hình VAR
  • Hướng dẫn thực hành mô hình VAR với Stata

Chương 8: Mô hình các mối quan hệ dài hạn trong tài chính

  • Tại sao dữ liệu chuỗi thời gian lại đặc biệt?
  • Nghiệm đơn vị là gì và cách kiểm định bằng DF, ADF
  • Các vấn đề nâng cao trong kiểm định nghiệm đơn vị
  • Đồng tích hợp – Khi các chuỗi thời gian “sánh bước” cùng nhau trong dài hạn
  • Mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) và phương pháp Engle-Granger hai bước
  • Tiếp cận hệ thống với kỹ thuật Johansen – Phần 1
  • Tiếp cận hệ thống với kỹ thuật Johansen – Phần 2
  • Hướng dẫn thực hành phân tích đồng tích hợp với Stata từ A đến Z

Chương 9: Mô hình hóa biến động và tương quan

  • Tại sao các mô hình tuyến tính không còn hiệu quả?
  • Giới thiệu mô hình ARCH và cách kiểm định hiệu ứng ARCH
  • Mô hình GARCH – Công cụ tiêu chuẩn để mô hình hóa biến động
  • Các mở rộng của GARCH – Mô hình bất đối xứng và GARCH-in-Mean
  • Dự báo biến động và kiểm định giả thuyết trong mô hình GARCH
  • Giới thiệu mô hình GARCH đa biến – VECH và BEKK
  • Mô hình hóa tương quan động với mô hình CCC và DCC
  • Ứng dụng GARCH đa biến trong ước lượng Beta và tỷ lệ phòng ngừa rủi ro
  • Hướng dẫn thực hành mô hình GARCH với Stata

Chương 10: Mô hình chuyển đổi và không gian trạng thái

  • Mô hình hóa tính mùa vụ với biến giả chặn.
  • Mở rộng mô hình mùa vụ với biến giả dốc và biến tương tác
  • Giới thiệu mô hình chuyển đổi Markov
  • Ứng dụng mô hình chuyển đổi Markov trong tài chính
  • Giới thiệu mô hình tự hồi quy ngưỡng (TAR và SETAR)
  • Ứng dụng mô hình tự hồi quy ngưỡng trong tài chính
  • Lý thuyết về mô hình không gian trạng thái và bộ lọc Kalman
  • Hướng dẫn thực hành ước lượng Beta thay đổi theo thời gian với Stata

Chương 11: Dữ liệu bảng

  • Giới thiệu về dữ liệu bảng và các mô hình cơ bản
  • Mô hình hiệu ứng cố định
  • Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và lựa chọn mô hình
  • Kiểm định nghiệm đơn vị trong dữ liệu bảng
  • Đồng liên kết trong dữ liệu bảng và ứng dụng
  • Hướng dẫn thực hành phân tích dữ liệu bảng với Stata

Chương 12: Mô hình biến phụ thuộc giới hạn

  • Tại sao OLS không phù hợp và Mô hình xác suất tuyến tính
  • Tìm hiểu mô hình Logit và Probit cho lựa chọn nhị phân
  • Ước lượng và diễn giải kết quả từ mô hình Logit và Probit
  • Mở rộng ra nhiều lựa chọn với mô hình đa thức
  • Phân tích dữ liệu xếp hạng với mô hình phản hồi có thứ tự
  • Xử lý dữ liệu bị kiểm duyệt và cắt ngắn với mô hình Tobit
  • Hướng dẫn thực hành tổng hợp các mô hình với Stata

Chương 13: Phương pháp mô phỏng

  • Giới thiệu về phương pháp mô phỏng và Monte Carlo
  • Các kỹ thuật giảm phương sai trong mô phỏng
  • Giới thiệu về phương pháp Bootstrapping
  • Ứng dụng Bootstrapping trong tài chính
  • Phân tích kết quả mô hình VaR từ nghiên cứu của Hsieh (1993)
  • Các khía cạnh thực hành và ứng dụng kinh tế lượng
  • Ứng dụng mô phỏng trong định giá quyền chọn tài chính
  • Hướng dẫn thực hành mô phỏng Monte Carlo với Stata

Chương 14: Các kỹ thuật kinh tế lượng bổ sung cho nghiên cứu tài chính

  • Nền tảng về nghiên cứu sự kiện trong tài chính
  • Các vấn đề và kỹ thuật nâng cao trong nghiên cứu sự kiện
  • Kiểm định mô hình CAPM với phương pháp Fama–MacBeth
  • Mô hình ba nhân tố Fama-French và mô hình bốn nhân tố Carhart
  • Giới thiệu lý thuyết giá trị cực đoan (EVT) để mô hình hóa rủi ro
  • Ước lượng và ứng dụng EVT để đo lường giá trị chịu rủi ro (VaR)
  • Nguyên lý và ứng dụng của phương pháp Moment tổng quát (GMM)
  • Hướng dẫn thực hành tổng hợp các kỹ thuật với Stata

Chương 15: Thực hiện nghiên cứu thực nghiệm

  • Khởi động dự án nghiên cứu tài chính của bạn
  • Xây dựng nền tảng và tìm kiếm tài liệu học thuật
  • Chuẩn bị dữ liệu và xác định phương pháp luận
  • Cấu trúc và trình bày một luận văn hoàn chỉnh

Related products

Back to top button