Buổi 3: Hướng dẫn xây dựng mô hình nghiên cứu | Lớp Phương Pháp NCKH Khoa Ngân Hàng UEH 2024
Tóm tắt ngắn:
Buổi học hướng dẫn xây dựng mô hình nghiên cứu trong lớp Phương Pháp NCKH Khoa Ngân Hàng UEH 2024 tập trung vào việc xác định và đo lường biến nghiên cứu, xác lập mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (cùng chiều, ngược chiều, tuyến tính, phi tuyến tính), lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp (ví dụ: hồi quy tuyến tính), và xử lý các khuyết tật mô hình. Buổi học nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đọc tài liệu nghiên cứu trước để kế thừa mô hình và phương pháp, tránh việc tự nghĩ ra mô hình mới. Các ví dụ cụ thể về nghiên cứu rủi ro thanh khoản, ổn định ngân hàng, và ảnh hưởng của quy mô ngân hàng được đưa ra để minh họa. Phương pháp xử lý dữ liệu, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, cũng được đề cập, cùng với lời khuyên về việc tìm kiếm và làm việc với giáo viên hướng dẫn.
Tóm tắt chi tiết:
Buổi học được chia thành các phần chính sau:
-
Xác định biến nghiên cứu: Giảng viên nhấn mạnh sự khác biệt giữa khái niệm trong khung lý thuyết và biến đo lường được trong mô hình. Ví dụ về "thanh khoản" và "ổn định ngân hàng" được dùng để minh họa cách chuyển đổi khái niệm thành biến cụ thể, đo đếm được. Giảng viên nhấn mạnh rằng việc xác định biến nghiên cứu không chỉ đơn thuần là lặp lại đề tài mà cần xác định cách đo lường cụ thể.
-
Xác định mối quan hệ giữa biến: Phần này tập trung vào việc xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập (cùng chiều, ngược chiều, tuyến tính, phi tuyến tính, rời rạc). Giảng viên giải thích mối quan hệ tuyến tính và phi tuyến tính, đưa ra ví dụ về mối quan hệ rời rạc giữa tuổi tác và khả năng trả nợ. Việc đặt giả thuyết nghiên cứu dựa trên mối quan hệ được xác định cũng được nhấn mạnh.
-
Lựa chọn mô hình nghiên cứu: Phần này giải thích cách lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp dựa trên mối quan hệ giữa các biến. Mô hình hồi quy tuyến tính được đưa ra làm ví dụ cho mối quan hệ tuyến tính. Giảng viên nhấn mạnh rằng chất lượng mô hình ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.
-
Thu thập và xử lý dữ liệu: Giảng viên đề cập đến tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu (dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu bảng) và xử lý các khuyết tật mô hình. Ví dụ về ảnh hưởng của sở hữu chéo ngân hàng đến ý nghĩa kinh tế của biến "quy mô ngân hàng" được đưa ra. Giảng viên nhấn mạnh sự cần thiết phải xử lý các khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan, nội sinh) để đảm bảo độ tin cậy.
-
Tìm kiếm và đánh giá mô hình: Phần này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đọc và nghiên cứu các công trình trước đó để tìm kiếm và đánh giá tính phù hợp của mô hình nghiên cứu. Giảng viên khẳng định rằng sinh viên nên kế thừa các mô hình đã được chứng minh thay vì tự nghĩ ra mô hình mới.
-
Hỏi đáp và hướng dẫn: Phần cuối buổi học dành cho việc giải đáp thắc mắc của sinh viên về các vấn đề liên quan đến xây dựng mô hình, xử lý dữ liệu, tìm kiếm giáo viên hướng dẫn, và lựa chọn đề tài nghiên cứu. Các câu hỏi về xử lý dữ liệu trong SPSS, lựa chọn biến, và khó khăn trong việc tiếp cận dữ liệu doanh nghiệp được giải đáp chi tiết. Giảng viên khuyến khích sinh viên chủ động liên hệ với giáo viên hướng dẫn để được hỗ trợ.
Câu nói đáng chú ý: "Đọc và đọc thôi. Tại vì ở một cái trình độ nghiên cứu khoa học của sinh viên á thì chúng ta không thể nào mà chúng ta tự nghĩ ra một cái mô hình nghiên cứu được." Câu nói này tóm tắt tinh thần chính của buổi học, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kế thừa và học hỏi từ các nghiên cứu trước.