Báo cáo viên của lớp học là TS. Nguyễn Anh Quang, giảng viên Bộ môn Phân tích chính sách tài chính, Khoa Tài chính công. Lớp bồi dưỡng tập trung vào chủ đề “Kinh tế lượng ứng dụng: Nhận diện nhân quả, Phương pháp Khác biệt trong Khác biệt và Ứng dụng Stata”. Nội dung chương trình hướng tới việc giới thiệu những cách tiếp cận hiện đại trong nghiên cứu thực nghiệm, từ phân biệt giữa tương quan và quan hệ nhân quả, xây dựng kịch bản phản thực, nhận diện các nguồn gây nội sinh đến lựa chọn chiến lược nhận diện và phương pháp ước lượng phù hợp.

TS. Nguyễn Anh Quang chia sẻ về nhận diện nhân quả và phương pháp DiD

Trong phiên tập huấn buổi sáng, các giảng viên được trao đổi về xu hướng phát triển của nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế học, đặc biệt là sự gia tăng vai trò của nhận diện nhân quả (causal identification) và các phương pháp thực nghiệm, bán thực nghiệm trong nghiên cứu kinh tế, tài chính. Tài liệu tập huấn cho thấy nhận diện nhân quả ngày càng trở thành một nội dung quan trọng trong các nghiên cứu thực nghiệm, trong đó phương pháp Khác biệt trong Khác biệt (Difference-in-Differences – DiD) được ứng dụng ngày càng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực.

Thông qua nghiên cứu kinh điển của Card và Krueger (1994) về tác động của thay đổi mức lương tối thiểu đối với việc làm, lớp học làm rõ sự khác biệt giữa tương quan và quan hệ nhân quả, qua đó nhấn mạnh rằng một mối quan hệ được xác định từ hồi quy chưa đồng nghĩa với việc đã xác lập được tác động nhân quả. Đây cũng là cơ sở để tiếp cận các vấn đề về kịch bản phản thực, nhóm đối chứng và chiến lược nhận diện trong nghiên cứu định lượng. Bên cạnh đó là nội dung về nhận diện và xử lý vấn đề nội sinh trong nghiên cứu. Các nguyên nhân thường gặp như bỏ sót biến, nhân quả ngược, tự lựa chọn, sai số đo lường và các cú sốc xảy ra đồng thời được phân tích cụ thể. Lớp học cũng trao đổi về những giới hạn của việc đơn thuần bổ sung biến kiểm soát hoặc sử dụng hiệu ứng cố định khi mục tiêu của nghiên cứu là đưa ra diễn giải nhân quả. Các học viên được tiếp cận với phương pháp Khác biệt trong Khác biệt (DiD) – phương pháp so sánh sự thay đổi trước và sau một chính sách hoặc sự kiện giữa nhóm chịu tác động và nhóm không chịu tác động. Bên cạnh kỹ thuật ước lượng, chương trình đặc biệt chú trọng tới tư duy xây dựng chiến lược nhận diện, giả định xu hướng song song cũng như các vấn đề liên quan đến giá trị nội tại và khả năng ngoại suy của kết quả nghiên cứu.

Toàn cảnh lớp bồi dưỡng kiến thức về nghiên cứu định lượng sáng ngày 25/9/2026

Các giảng viên tham gia lớp tập huấn phiên buổi sáng

Trong phiên buổi chiều, nội dung lý thuyết được kết nối với thực hành trên phần mềm Stata. Các giảng viên trực tiếp làm việc với bộ dữ liệu của Card và Krueger (1994), thực hành hồi quy OLS, bổ sung biến kiểm soát, so sánh trước – sau và ước lượng mô hình DiD thông qua một số lệnh như reg, xtreg và reghdfe. Phiên thực hành cũng dành thời gian trao đổi và giải đáp các vấn đề phát sinh trong quá trình triển khai nghiên cứu định lượng.

Toàn cảnh lớp bồi dưỡng phiên buổi chiều ngày 25/9/2026 tại hội trường A1

Lớp tập huấn đã diễn ra thành công và kết thúc tốt đẹp vào chiều cùng ngày

Buổi tập huấn không chỉ góp phần cập nhật kiến thức và phương pháp nghiên cứu định lượng hiện đại cho đội ngũ giảng viên mà còn tạo cơ hội để các giảng viên tại trụ sở chính và Phân hiệu Hưng Yên cùng trao đổi về việc vận dụng các phương pháp kinh tế lượng trong nghiên cứu khoa học. Việc chú trọng tới tư duy nhận diện nhân quả, thay vì chỉ tập trung vào kỹ thuật chạy mô hình, có ý nghĩa thiết thực trong nâng cao chất lượng nghiên cứu, đặc biệt đối với các nghiên cứu đánh giá tác động của chính sách trong lĩnh vực kinh tế – tài chính. Thông qua chương trình bồi dưỡng, đội ngũ giảng viên có thêm cơ sở để tiếp tục cập nhật phương pháp nghiên cứu, nâng cao năng lực sử dụng các công cụ định lượng và vận dụng phù hợp vào hoạt động nghiên cứu khoa học, giảng dạy và hướng dẫn người học tại Học viện Tài chính.