Phương pháp ghép nối (matching) trong đánh giá tác động chính sách và dự án kinh tế xã hội

Thời gian: 09:00 đến 11:00 Ngày 01/12/2021

Địa điểm: Online

Báo cáo viên: TS.Nguyễn Việt Cường - Khoa Quốc tế, ĐH Quốc gia, và Viện Nghiên cứu phát triển Mekong (MDRI).

Tóm tắt:

Đánh giá tác động chính sách kinh tế xã hội và dự án phát triển có vai trò quan trọng trong việc thiết kế và điều chỉnh các chính sách sao có hiệu quả cao nhất. Một trong các phương pháp đánh giá tác động định lượng phổ biến là phương pháp ghép nối (matching). Phương pháp này đo lường tác động của một dự án lên đối tượng thụ hưởng bằng cách chọn lựa những đối tượng không thụ hưởng có đặc điểm tương tự như nhóm thụ hưởng làm nhóm đối chứng. Tác động của dự án khi đó được đo lường bằng sự khác biệt về phúc lợi giữa nhóm thụ hưởng và nhóm đối chứng có đặc điểm tương tự được xác định bằng phương pháp ghép nối. So với phương pháp hồi quy tham số, phương pháp ghép nối không phụ thuộc vào các giả định về dạng hàm hồi quy. Các khái niệm và tham số trong đánh giá tác động cũng được giải thích rõ ràng hơn trong phương pháp ghép nối. Bài trình bày sẽ giới thiệu những khái niệm và cách thực hiện ước lượng phương pháp ghép nối trong đánh giá tác động.

--------------------------

Seminar Thống kê Ứng dụng

Website: https://sites.google.com/view/tkud/home 

Thời gian	Giảng viên	Tên bài giảng
1/12/21 (9:00-11:00)	TS. Nguyễn Việt Cường	Phương pháp ghép nối (matching) trong đánh giá tác động chính sách và dự án kinh tế xã hội
29/12/2021 14:00-16:00	TS. Hoàng Văn Hà ĐHKHTN TP Hồ Chí Minh	Phương pháp phân tích thành phần chính trong xử lý số liệu nhiều chiều và các ứng dụng

TS.Nguyễn Việt Cường

Khoa Quốc tế, ĐH Quốc gia, và Viện Nghiên cứu phát triển Mekong (MDRI) - Email: cuongwur@gmail.com

Đánh giá tác động chính sách kinh tế xã hội và dự án phát triển có vai trò quan trọng trong việc thiết kế và điều chỉnh các chính sách sao có hiệu quả cao nhất. Một trong các phương pháp đánh giá tác động định lượng phổ biến là phương pháp ghép nối (matching). Phương pháp này đo lường tác động của một dự án lên đối tượng thụ hưởng bằng cách chọn lựa những đối tượng không thụ hưởng có đặc điểm tương tự như nhóm thụ hưởng làm nhóm đối chứng. Tác động của dự án khi đó được đo lường bằng sự khác biệt về phúc lợi giữa nhóm thụ hưởng và nhóm đối chứng có đặc điểm tương tự được xác định bằng phương pháp ghép nối. So với phương pháp hồi quy tham số, phương pháp ghép nối không phụ thuộc vào các giả định về dạng hàm hồi quy. Các khái niệm và tham số trong đánh giá tác động cũng được giải thích rõ ràng hơn trong phương pháp ghép nối. Bài trình bày sẽ giới thiệu những khái niệm và cách thực hiện ước lượng phương pháp ghép nối trong đánh giá tác động.

TS. Hoàng Văn Hà

Khoa Toán-Tin học, Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG TP. HCM - Email: hvha@hcmus.edu.vn 

Tóm tắt: Phân tích thành chính (Principal Component Analysis - PCA) là một trong những kỹ thuật quan trọng trong thống kê để xử lý dữ liệu nhiều chiều. PCA được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu như kinh tế, sinh học, hóa học, ... Trong bài báo cáo này, trước hết chúng tôi sẽ trình bày thống kê mô tả cho dữ liệu nhiều chiều, sau đó sẽ khảo sát về cơ sở lý thuyết của PCA và các ứng dụng của nó. Chúng tôi cũng trình bày phần thực hành xử lý một số tập dữ liệu thực và mô phỏng dùng PCA trên phần mềm thống kê R.

Buổi chia sẻ nằm trong chuỗi Seminar Thống kê ứng dụng, chi tiết tại: https://sites.google.com/view/tkud/home