Đưa thống kê Bayes vào bài toán kinh tế, tài chính trong kỷ nguyên AI

Chuỗi seminar khoa học với chủ đề “Thống kê Bayes và một số ứng dụng trong kinh tế - tài chính”.

Học viện Tài chính vừa khai mạc chuỗi seminar khoa học với chủ đề “Thống kê Bayes và một số ứng dụng trong kinh tế - tài chính”. Chương trình do ngành Toán kinh tế, Khoa Cơ bản phối hợp với các nhà khoa học thuộc Viện Toán học tổ chức, tạo diễn đàn trao đổi về một phương pháp đang giữ vai trò ngày càng quan trọng trong phân tích dữ liệu hiện đại.

Sự kiện diễn ra trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh, lượng dữ liệu phục vụ phân tích kinh tế, tài chính ngày càng lớn. Những mô hình dự báo hiện đại đòi hỏi người sử dụng hiểu cơ chế vận hành, đánh giá mức độ bất định, cập nhật nhận định khi xuất hiện dữ liệu mới, qua đó nâng cao chất lượng phân tích cũng như trách nhiệm đối với kết quả mô hình đưa ra.

Thống kê Bayes đáp ứng khá rõ yêu cầu đó nhờ khả năng kết hợp thông tin sẵn có với dữ liệu mới để cập nhật nhận định. Cách tiếp cận này cho phép đưa ra các phát biểu xác suất trực tiếp về tham số, giả thuyết, đồng thời xử lý hiệu quả những bài toán liên quan mẫu nhỏ, sự kiện hiếm hoặc mô hình có nhiều tham số thường gặp trong dữ liệu kinh tế, tài chính.

Đưa phương pháp thống kê hiện đại gần hơn với giảng đường

Theo kế hoạch, chuỗi seminar được bố trí trong 5 ngày, gồm 10 chủ đề chuyên môn, triển khai trong giai đoạn cuối tháng 10 đến tháng 12/2026. Nội dung được thiết kế theo lộ trình tăng dần về độ phức tạp, bắt đầu với định lý Bayes cho một sự kiện, tiếp tục mở rộng sang các mô hình xác suất, ước lượng hậu nghiệm, lựa chọn mô hình, tính toán Bayes.

Ở các nội dung chuyên sâu, người tham dự tiếp cận Markov Chain Monte Carlo, hồi quy tuyến tính Bayes, hồi quy Logistic Bayes, danh mục đầu tư trung bình phương sai dưới góc nhìn Bayes. Chương trình còn đề cập mô hình biến động Bayes như GARCH, biến động ngẫu nhiên, ứng dụng Bayesian trong dự đoán xác suất sống sót của doanh nghiệp, qua đó mở rộng khả năng vận dụng vào thực tiễn.

Các chủ đề được lựa chọn gắn khá sát những bài toán đang đặt ra trong lĩnh vực kinh tế, tài chính. Thống kê Bayes có thể hỗ trợ đo lường rủi ro tín dụng, dự báo kinh tế vĩ mô, quản trị rủi ro thị trường, tối ưu danh mục đầu tư, đánh giá tác động chính sách. Đây đều là những lĩnh vực cần xử lý lượng dữ liệu lớn trong môi trường thường xuyên xuất hiện yếu tố bất định.

TS. Nguyễn Thị Thúy Quỳnh, Trưởng khoa Cơ bản, Học viện Tài chính trao đổi tại chương trình.

Điểm đáng chú ý nằm ở cách tổ chức gắn trình bày chuyên môn với trao đổi, thực hành, thảo luận mở. Thay cho việc tiếp cận lý thuyết theo hướng tách biệt, người học có điều kiện quan sát phương pháp Bayes qua các bài toán kinh tế, tài chính cụ thể. Dữ liệu thực tế của Việt Nam cũng tạo cơ sở để kết nối công cụ thống kê với những vấn đề gần gũi trong nghiên cứu.

Chuỗi seminar quy tụ các báo cáo viên thuộc Học viện Tài chính, Đại học Bách khoa, Đại học Ngoại thương, Viện Toán học. Sự tham gia của chuyên gia thuộc nhiều cơ sở đào tạo, nghiên cứu góp phần tạo môi trường trao đổi liên ngành, nơi kiến thức toán học có thể gặp những câu hỏi thực tiễn của kinh tế lượng, tài chính định lượng, quản trị rủi ro hay phân tích chính sách.

Theo Học viện Tài chính, việc giảng dạy thống kê Bayes tại Việt Nam hiện đang trong giai đoạn phát triển. Nội dung liên quan thường được tích hợp trong các học phần thống kê nâng cao, Machine Learning, khoa học dữ liệu hoặc kinh tế lượng. Trong khi đó, nhu cầu ứng dụng phương pháp này ngày càng rõ nét khi dữ liệu, năng lực tính toán, trí tuệ nhân tạo phát triển với tốc độ nhanh.

Chuẩn bị nhân lực Toán kinh tế cho kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo

Học viện Tài chính đang triển khai ngành Toán kinh tế, chương trình Toán tài chính với nhiều học phần gắn với xác suất, thống kê ứng dụng nâng cao, phân tích dữ liệu lớn trong tài chính, kinh doanh, mô hình toán trong quản trị rủi ro, quá trình ngẫu nhiên. Nội dung thống kê Bayes dự kiến được đưa vào chương trình Thống kê ứng dụng trong tài chính thuộc ngành Toán kinh tế.

Chuỗi seminar được tổ chức nhằm chuẩn bị nền tảng cho quá trình xây dựng nội dung giảng dạy, đồng thời hình thành môi trường trao đổi giữa các nhà khoa học trong, ngoài Học viện. Qua từng chuyên đề, giảng viên có cơ hội củng cố cơ sở lý thuyết, tiếp cận công cụ tính toán, thảo luận hướng ứng dụng phù hợp với đặc điểm dữ liệu kinh tế, tài chính tại Việt Nam.

TS. Nguyễn Thị Thúy Quỳnh, Trưởng khoa Cơ bản, Học viện Tài chính cho rằng trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh, người làm Toán kinh tế cần biết sử dụng mô hình, hiểu cơ chế, kiểm soát kết quả, chịu trách nhiệm đối với kết quả do mô hình đưa ra. Yêu cầu này đặt kiến thức nền tảng về xác suất, thống kê ở vị trí ngày càng quan trọng.

Các chuyên gia, giảng viên tham gia chương trình.

Theo TS. Nguyễn Thị Thúy Quỳnh, sự đồng hành của Viện Toán học tạo cơ hội để giảng viên, sinh viên tiếp cận phương pháp đang được sử dụng rộng rãi trên thế giới, đồng thời tìm cách vận dụng vào những bài toán kinh tế, tài chính của Việt Nam. Qua quá trình trao đổi, các vấn đề lý thuyết có thêm điều kiện được kiểm chứng bằng dữ liệu, tình huống thực tế.

Ở góc độ đào tạo, việc tiếp cận Bayes còn gợi mở cách chuẩn bị nhân lực cho môi trường làm việc gắn ngày càng sâu với trí tuệ nhân tạo. Khi các công cụ có thể tự động hóa nhiều khâu tính toán, lợi thế của người làm chuyên môn nằm ở khả năng hiểu bản chất mô hình, lựa chọn giả định phù hợp, đánh giá kết quả, nhận diện rủi ro trong quá trình ứng dụng.

Ở góc độ nghiên cứu, chuỗi seminar tạo tiền đề thúc đẩy các công bố ứng dụng phương pháp Bayes, mở rộng kết nối giữa toán học với kinh tế, tài chính, quản trị. Những cuộc thảo luận mở về định hướng nghiên cứu giữa các trường cũng góp phần hình thành mạng lưới học thuật, tạo thêm cơ hội hợp tác trong đào tạo, hướng dẫn nghiên cứu, phát triển các bài toán có giá trị thực tiễn.