Kinh tế lượng tài chính từ lý thuyết đến thực hành
Financial Econometrics From Theory to Practice
CẤU TRÚC TÀI LIỆU
- Nền tảng toán và Mô hình hồi quy cổ điểnXây 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.
- Chẩn đoán mô hình và Phân tích chuỗi thời gianHọc 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.
- Mô hình đa biến và các mối quan hệ dài hạnMở 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.
- Mô hình hóa biến động và tương quan tài chínhLàm 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.
- Các mô hình chuyên biệt trong tài chínhĐi 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.
- Phương pháp mô phỏng và kỹ năng nghiên cứu thực nghiệmTrang 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 LỤC CHI TIẾT
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
Đầu tư kiến thức kinh tế lượng tài chính hôm nay – nơi mỗi chương mở ra khả năng mới cho sự nghiệp nghiên cứu của bạn
1. Giới thiệu và nền tảng toán học
2. Nền tảng thống kê và xử lý dữ liệu
3. Tổng quan ngắn gọn về mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển
4. Phát triển và phân tích sâu hơn mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển
5. Các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển và kiểm tra chẩn đoán
6. Mô hình chuỗi thời gian đơn biến và dự báo
7. Mô hình đa biến
8. Mô hình các mối quan hệ dài hạn trong tài chính
9. Mô hình hóa biến động và tương quan
10. Mô hình chuyển đổi và không gian trạng thái
11. Dữ liệu bảng
12. Mô hình biến phụ thuộc giới hạn
13. Phương pháp mô phỏng
14. Các kỹ thuật kinh tế lượng bổ sung cho nghiên cứu tài chính
15. Thực hiện nghiên cứu thực nghiệm