STT

Đề tài

1

Tên đề tài: “Phát triển hệ thống mô phỏng giao dịch thuật toán phục vụ đào tạo AI trong lĩnh vực tài chính và kinh doanh”

Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS Lê Hoành Sử

Đơn vị: Trường Đại học Kinh tế – Luật

Mã số: B2024-34-04

Địa điểm: Trường Đại học Kinh tế – Luật

Quyết định nghiệm thu số …../QĐ-ĐHQG ngày ….. /…../2026 của Giám đốc ĐHQG-HCM;

Chủ tịch Hội đồng: 

Tóm tắt Đề tài

Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một hệ thống mô phỏng giao dịch thuật toán (Algorithmic Trading Simulation System) nhằm phục vụ công tác đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực tài chính và kinh doanh. Mô phỏng giao dịch thuật toán là một công cụ mạnh mẽ giúp các nhà nghiên cứu, nhà đầu tư và các chuyên gia tài chính kiểm tra và tối ưu hóa các chiến lược giao dịch mà không phải chịu rủi ro từ việc thực hiện giao dịch thực tế. Hệ thống này không chỉ giúp đào tạo AI mà còn tạo ra một môi trường học tập tương tác, nơi người học có thể áp dụng các kỹ thuật học máy và học sâu để phát triển, kiểm thử và tối ưu hóa chiến lược giao dịch.

Từ những thách thức trong việc ứng dụng AI vào tài chính, nghiên cứu này đưa ra giải pháp phát triển một hệ thống mô phỏng giao dịch thuật toán sử dụng các phương pháp học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) để phân tích và dự đoán xu hướng thị trường tài chính. Cụ thể, nghiên cứu ứng dụng các chiến lược giao dịch như giao dịch theo đà (momentum trading) và giao dịch theo cặp (pairs trading) để xây dựng các mô hình dự đoán, mô phỏng các tình huống giao dịch và kiểm tra lại các chiến lược. Hệ thống này hỗ trợ quá trình kiểm thử chiến lược (backtesting), cho phép người sử dụng đánh giá hiệu quả của các chiến lược giao dịch trong môi trường mô phỏng trước khi triển khai trên thị trường thực tế.

Nghiên cứu phát triển hệ thống mô phỏng giao dịch thuật toán tích hợp nhiều nguồn dữ liệu thực tế từ các sàn chứng khoán (HOSE, HNX), giá vàng, báo cáo tài chính và tin tức thị trường, nhằm tạo ra các chỉ báo và tín hiệu giao dịch chính xác. Hệ thống linh hoạt với các chức năng như theo dõi thị trường, mô phỏng giao dịch, backtesting và chia sẻ dữ liệu tài chính, đồng thời hỗ trợ tối ưu hóa chiến lược giao dịch qua thuật toán học máy, giúp giảm thiểu rủi ro và cải thiện hiệu quả giao dịch.

Điểm đặc biệt của nghiên cứu là sự kết hợp lý thuyết và thực hành, tạo ra công cụ giảng dạy có tính ứng dụng cao. Hệ thống không chỉ phục vụ nghiên cứu mà còn hỗ trợ đào tạo, giúp người học áp dụng kiến thức vào thực tế. Nghiên cứu này không chỉ nâng cao chất lượng đào tạo mà còn giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định giao dịch chính xác hơn, tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Hệ thống mô phỏng này mở ra cơ hội ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tài chính, góp phần phát triển ngành tài chính trong tương lai.

Tên đề tài: “HIỆU ỨNG CỦA TRÌNH ĐỘ CHUYÊN MÔN KỸ THUẬT LÊN VIỆC LÀM VÀ TIỀN LƯƠNG CỦA NGƯỜI LAO ĐỘNG TRONG MỐI QUAN HỆ VỚI CHUYỂN ĐỔI SỐ Ở VIỆT NAM”

Chủ nhiệm đề tài: TS Nguyễn Thị Đông

Đơn vị: Trường Đại học Kinh tế – Luật

Mã số: B2023-34-03

Địa điểm: Trường Đại học Kinh tế – Luật

Quyết định nghiệm thu số …../QĐ-ĐHQG ngày ….. /…../2026 của Giám đốc ĐHQG-HCM;

Chủ tịch Hội đồng: 

Tóm tắt Đề tài

Nghiên cứu này xem xét cách trình độ chuyên môn kỹ thuật (CMKT) tác động đến việc làm và thu nhập của người lao động Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số tăng tốc giai đoạn 2015–2023. Với bộ dữ liệu lớn từ Điều tra Lao động Việc làm (LFS) gồm hơn 1,5 triệu quan sát, đề tài tập trung vào ba hướng chính: xác định các yếu tố kinh tế – xã hội chi phối thu nhập, đánh giá khả năng có việc làm chính thức như một thước đo chất lượng việc làm, và phân tích vai trò của công nghệ số trong việc tạo ra sự khác biệt giữa các nhóm lao động. Các mô hình logit, 2SLS và phân rã Oaxaca – Blinder được sử dụng nhằm xử lý vấn đề nội sinh và làm rõ mức độ phân hóa ở các nhóm thu nhập khác nhau.

Kết quả nghiên cứu cho thấy trình độ CMKT và kỹ năng số là những nhân tố quyết định đến cả thu nhập lẫn chất lượng việc làm, đặc biệt là khả năng chuyển dịch từ khu vực phi chính thức sang chính thức. Những yếu tố nhân khẩu học cũng tạo ra khác biệt đáng kể: lao động nữ vẫn có thu nhập thấp hơn nam giới, nhưng lại có khả năng duy trì việc làm và gắn bó với khu vực chính thức tốt hơn trong giai đoạn biến động. Đồng thời, khoảng cách thu nhập giữa thành thị và nông thôn không chỉ thuần túy do bằng cấp mà còn bị nới rộng bởi sự chênh lệch trong khả năng tiếp cận hạ tầng công nghệ và điều kiện sản xuất. Chuyển đổi số được ghi nhận là động lực quan trọng, nhưng hiệu quả tăng trưởng thu nhập thực tế lại phụ thuộc trực tiếp vào mức độ tương thích giữa kỹ năng cá nhân và yêu cầu công nghệ mới.

Từ những phát hiện trên, nghiên cứu nhấn mạnh nhu cầu xây dựng chiến lược phát triển kỹ năng gắn với yêu cầu thực tế của doanh nghiệp, đẩy mạnh đào tạo kỹ năng số và hỗ trợ nhóm lao động yếu thế để giảm nguy cơ bị bỏ lại trong quá trình chuyển đổi số. Các giải pháp cũng hướng đến việc hoàn thiện hệ thống thông tin thị trường lao động và gắn kết chặt chẽ với các mục tiêu chiến lược quốc gia về phát triển nhân lực chất lượng cao. Mặc dù còn những hạn chế nhất định về tính đồng nhất của dữ liệu qua các năm kết quả nghiên cứu vẫn cung cấp nền tảng đáng tin cậy cho các phân tích dài hạn về mối quan hệ giữa trình độ chuyên môn, chuyển đổi số và việc làm, tiền lương của người lao động trong giai đoạn tới.