Lý thuyết về rủi ro và sự lựa chọn trong điều kiện bất định Risk theory and choice under uncertainty Giới thiệu Trong các bài học trước, chúng ta đã tập trung vào các công cụ và khái niệm để mô tả thị trường tài chính từ góc độ “bên ngoài” – chúng ta đo lường lợi nhuận, phân tích biến động. Tuy nhiên, để thực sự hiểu tại sao thị trường lại vận động như vậy, chúng ta cần phải nhìn vào “bên trong” – vào tâm lý và quá trình ra quyết định của các nhà đầu tư. Tại sao một người lại sẵn sàng đầu tư vào cổ phiếu công nghệ đầy rủi ro, trong khi người khác lại chỉ gửi tiền tiết kiệm? Tại sao bảo hiểm lại là một ngành kinh doanh khổng lồ? Bài học hôm nay sẽ trang bị cho chúng ta một bộ khung lý thuyết kinh tế vi mô mạnh mẽ để trả lời những câu hỏi này, được gọi là Lý thuyết Hữu dụng Kỳ vọng (Expected Utility Theory). Đây …
Các bài đã xem
- Ý nghĩa thực sự của hệ số hồi quy và định lý Frisch-Waugh
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp với Stata
- 5. Nhiễu tự tương quan
- Sai lệch xuất bản – Chẩn đoán và xử lý bằng Stata
- 7. Ước lượng và khớp mô hình lý thuyết đáp ứng câu hỏi
- Hồi quy bảng và phương pháp đối sánh
- 6. Hồi quy dường như không liên quan với thành phần sai số
- 5. Kiểm định tỷ lệ bằng 0.50 và kiểm định dấu
- Mô hình hiệu ứng cố định và so sánh với hiệu ứng ngẫu nhiên
- Đo lường và kiểm định CAR
- 2. Mô hình hồi quy sai số thành phần một chiều
- Tại sao cần thực hiện phân tích tổng hợp?
- Khung kết quả tiềm năng và các khái niệm nền tảng
- 9. Dữ liệu bảng: giới thiệu
- Xử lý nội sinh trong phương trình đơn với dữ liệu bảng (EC2SLS)
- 12. Giới thiệu về lý thuyết đáp ứng câu hỏi đa chiều và mô hình hóa
- Dữ liệu và thuật ngữ trong nghiên cứu kinh tế lượng
- 7. Lý thuyết tiệm cận cho bình phương nhỏ nhất
- 12. Phản hồi danh định và lựa chọn rời rạc
- Nền tảng về quá trình ngẫu nhiên
- Nghiệm đơn vị là gì và cách kiểm định bằng DF, ADF
- 2. Thống kê căn bản
- Nền tảng phương pháp Box-Jenkins
- Hướng dẫn thực hành Stata toàn diện
- 7. Mô hình hồi quy phi tuyến, bán tham số và phi tham số
- Hướng dẫn thực hành kiểm định tính ngẫu nhiên trong Stata
- Mô hình CCC và DCC trong GARCH đa biến
- Phân tích hiệu năng cho các trường hợp cỡ mẫu khác nhau và một mẫu
- Tự tương quan và tự tương quan riêng phần
- Chẩn đoán mô hình, suy luận nhân quả và bài tập thực hành
- Ứng dụng IV nâng cao
- Các phương pháp nâng cao và Kiểm định Đặc tả Mô hình
- Ứng dụng TFDIFF và vấn đề hiệu ứng dự đoán
- Tổng hợp và hệ thống hóa kiến thức
- Mô hình ARIMA
- Hiểu về phương sai sai số thay đổi
- Xây dựng mô hình và suy luận nhân quả
- Hướng dẫn thực hành kiểm định giả thuyết với Stata
- 1. Dữ liệu bảng tài chính
- Kiểm định ý nghĩa tổng thể (Kiểm định F) và lựa chọn mô hình
- Thực hành phân tích vi cấu trúc với Stata
- Các giả định còn lại – Biến không ngẫu nhiên và phân phối chuẩn
- Ước lượng hợp lý tối đa (MLE) và kỹ thuật dự báo
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp với Stata
- Hướng dẫn thực hành mô hình động tuyến tính với Stata
- Nền tảng Suy luận Thống kê và Kiểm định Giả thuyết
- Hướng dẫn thực hành toàn diện
- Hiểu về độ ảnh hưởng (cohen's d)
- Tại sao cần mô hình? Giới thiệu về kinh tế lượng và mô hình Harris-Todaro
- 5. Phân tích hồi quy bội: Tiệm cận của OLS
- Thuộc tính không chệch và sai lệch do bỏ sót biến
- Hiểu sâu về vấn đề thiên lệch chọn mẫu
- Các tính chất tiệm cận của ước lượng OLS
- Thực hành Stata – mô phỏng và phân biệt trí nhớ dài
- Tổng kết và định hướng học tập
- Nền tảng về bộ ước lượng hiệu ứng cố định và biến công cụ
- Tổng hợp và lý thuyết nâng cao
- Hướng dẫn thực hành với Stata
- Thực hành phân tích rủi ro với Stata
- Ước lượng LATE và hàm phản ứng trung bình (LARF)
- Thực hành phân tích IV với Stata
- Các kiểm định phát hiện tự tương quan
- 1. Các câu hỏi kinh tế và dữ liệu
- Hồi quy về trung bình, nghiệm đơn vị và dự báo
- Giải bài toán OLS với nhiều biến
- Mô hình hiệu ứng cố định
- 1. Bản chất của kinh tế lượng và dữ liệu kinh tế
- Tổng hợp về giả thuyết thị trường hiệu quả
-
Xem thêm