Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh tổ chức Hội thảo Khoa học Quốc tế thường niên lần thứ tư năm 2021 về kinh tế lượng (ECONVN2021)

        Hội thảo quốc tế thường niên về Kinh tế lượng (International Econometric Conference of Vietnam - ECONVN) là diễn đàn học thuật uy tín nhằm trao đổi, bổ sung làm sâu sắc thêm tri thức khoa học, cập nhật tri thức khoa học mới cho đội ngũ khoa học trong nước và quốc tế đặc biệt là các nhà khoa học và giảng viên các Trường đại học và Học viện. Hội thảo quốc tế thường niên về Kinh tế lượng đã được trường Đại học Ngân hàng TP.HCM tổ chức ba lần với các chủ đề thu hút sự quan tâm của các chuyên gia trong và ngoài nước như “Kinh tế lượng cho Ứng dụng Tài chính”, “Ngoài các phương pháp xác suất thống kê truyền thống trong kinh tế học”, “Khoa học dữ liệu cho kinh tế lượng tài chính”.         Tiếp nối thành công của các lần Hội thảo Kinh tế lượng trước đây, Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM phối hợp với Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM đồng tổ chức Hội thảo quốc tế kinh tế lượng lần thứ tư (ECONVN2021) với chủ đề “Dự báo và mối quan hệ nhân quả trong kinh tế lượng và các lĩnh vực liên quan” (Prediction and Causality in Econometrics and Related Topics).

       Hội thảo hướng đến giới thiệu và trình bày các công cụ nghiên cứu định lượng liên quan đến các phương pháp thống kê và kinh tế lượng cũng như ứng dụng các công cụ định lượng này trong nghiên cứu kinh tế, tài chính và Quản trị Kinh doanh. Tham dự Hội thảo Kinh tế lượng quốc tê lần thứ tư có hơn 200 các nhà khoa học hàng đầu trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, toán ứng dụng và cả các nhà quản lý, các chuyên gia trong lĩnh vực quản lý đến từ các trường đại học, viện nghiên cứu trong và ngoài nước cùng đông đảo các phóng viên báo, đài đến dự và đưa tin. Hội thảo nhằm mục đích để các nhà khoa học hang đầu, các nhà nghiên cứu và các học giả nghiên cứu trong lĩnh vực kinh tế lượng cùng nhau trao đổi, cập nhật chia sẻ kết quả nghiên cứu và kinh nghiệm của họ liên quan đến các công cụ định lượng hiện đại đang được các nhà nghiên cứu trên thế giới sử dụng cũng như xu hướng ứng dụng các công cụ này để giải quyết các vấn đề đương đại ở Việt Nam và trên thế giới. Hội thảo đồng thời cung cấp diễn đàn đặc biệt cho các nhà nghiên cứu, các học viên và các nhà giáo dục trình bày và thảo luận về các sáng kiến gần đây nhất, xu hướng, và mối quan tâm, những thách thức thực tế gặp phải và các giải pháp áp dụng trong lĩnh vực Kinh tế lượng và Thống kê ứng dụng. 

        Các phương pháp nghiên cứu mới đã và đang được nhiều nhà khoa học quan tâ m và áp dụng rộng rãi trong nhiều lính vực nghiên cứu bao gồm cả lý thuyết hàn lâm và ứng dụng đặc biệt trong các ngành Kinh tế, tài chính, quản lý làm thay đổi quan phương thức tiếp cận trong nghiên cứu truyền thống. Điển hình như nghiên cứu “Application Of Machine Learning Concept To Tourism Demand Forecast” của tác giả Nachatpong Kaewsompong và cộng sự, tạm dịch là “Ứng dụng khái niệm học máy vào dự báo nhu cầu du lịch”. Trong nghiên cứu này, tác giả kiểm tra khả năng dự đoán thông qua Máy hỗ trợ (SVM), đồng thời sử dụng các phương pháp nghiên cứu chuyên sâu như: hệ thống Mạng thần kinh nhân tạo (ANN), Mạng thần kinh tái sinh (RNN) và bộ nhớ ngắn hạn (LSTM). Hơn nữa, động lực của du lịch được phản ánh bởi Chỉ số Cường độ Tìm kiếm (SII) được coi là đầu vào ngoại sinh trong mô hình dự báo. Trong nghiên cứu này, Một số tiêu chí dự báo được tác giả thực hiện để đo lường hiệu suất của các mô hình dự báo. Các mô hình được áp dụng để dự báo nhu cầu du lịch và kết quả thực nghiệm được tác giả chứng minh rằng phương pháp học sâu, đặc biệt là LSTM, dường như vượt trội hơn các mô hình nghiên cứu khác hoặc mô hình hồi quy truyền thống. Ngoài ra, hiệu suất dự báo của các mô hình dự báo có thể được cải thiện nếu biến động lực của ngành du lịch được tăng cường làm chỉ số hàng đầu trong mô hình.
        Bên cạnh đó các học giả trong nước còn trình bày những vấn đề rất nổi bật trong phân tich định lượng như tác giả Trần Thị Dương và công sự, đến từ học viện ngân hang Việt Nam. Tác giả phương pháp nghiên cứu tốt nhất để dự đoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng mẫu gồm 300 doanh nghiệp Việt Nam từ năm 2017 đến năm 2019, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các phương pháp tiếp cận thông minh tốt hơn  rất nhiều so với hồi quy logistic cổ điển. Đặc biệt, phương pháp dừng ngẫu nhiên đưa ra dự báo tổng thể tốt nhất cho cả ba tiêu chí đánh giá là tỷ lệ chính xác, sai số loại I và loại II. Hơn nữa, việc sử dụng kỹ thuật lasso thích ứng để chọn các biến đại diện quan trọng trước khi ước tính sẽ cải thiện đáng kể các dự báo mặc định. Cuối cùng, nghiên cứu cũng cho thấy rằng tỷ lệ khả năng kiếm tiền và tỷ lệ đòn bẩy tài chính là những thông tin quan trọng nhất trong dự báo phá sản ở Việt Nam.  
        Ngoài ra các đại biểu tham dự tại Hội thảo cũng sẽ được nghe các diễn giả trình bày về kết Quả nghiên cứu liên quan đến các lĩnh vực Kinh tế vỹ mô, lĩnh vực quản trị, những thách thức trong phát triển kinh tế thời kỳ hậu COVID-19. 

        Một số diễn giả chính (keynote speaker) tại Hội thảo:

        Thời gian khai mạc hội thảo: 08h00 ngày 11/01/2021 (Thứ Hai) tại Hội trường lầu 2, Trường Đại học Ngân hàng Tp. Hồ Chí Minh (Số 36 Tôn Thất Đạm, Quận 1, TP. Hồ Chí Minh). 
        Địa điểm tổ chức các phiên thảo luận song song: lầu 2, Trường Đại học Ngân hàng Tp. Hồ Chí Minh (Số 36 Tôn Thất Đạm, Quận 1, TP. Hồ Chí Minh).
        Mọi thông tin chi tiết và cập nhật về Hội thảo có thể truy cập tại trang web: http://hcm-hn.conference-econ-buh-bav-rist.vn/