Bài 2: Làm sạch dữ liệu wbes 2023
1. Mục tiêu bài học Bài 2 tiếp nối trực tiếp Bài 1. Dữ liệu đầu vào là wbes2023_renamed.dta, trong đó các biến đã được đổi sang tên dễ đọc hơn nhưng chưa được làm sạch. Mục tiêu của bài…
Bảo vệ: Do-file (Bài 2 – Wbes): Làm sạch dữ liệu
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
Bảo vệ: Do-file (Bài 1 – Wbes): Hiểu bộ dữ liệu Wbes 2023 và đổi tên biến
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
Bài 1: Làm quen với dữ liệu wbes 2023 – đổi tên biến và thống kê mô tả sơ bộ
1. Mục tiêu bài học Bài học này giúp người học làm quen với cấu trúc của bộ dữ liệu World Bank Enterprise Survey (WBES) Việt Nam 2023, hiểu ý nghĩa cơ bản của các nhóm biến và chuẩn bị…
Bảo vệ: Do-file (Bài 4 – Stock): Xử lý dữ liệu theo tháng – tải trực tiếp
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
Bài 4: Xử lý dữ liệu theo tháng – tải trực tiếp từ Investing.com
1. Mục tiêu của bài học Trong Bài 3, dữ liệu tài chính theo tháng được xây dựng từ dữ liệu hằng ngày bằng lệnh collapse. Bài này tiếp cận theo một cách khác: sử dụng trực tiếp dữ liệu…
Bảo vệ: Do-file (Bài 3 – Stock): Chuyển dữ liệu tài chính từ tần suất ngày sang tháng bằng collapse
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
Bài 3: Chuyển dữ liệu tài chính từ tần suất ngày sang tháng bằng collapse
1. Mục tiêu của bài học Bài 2 đã xây dựng một master dataset ở tần suất ngày, trong đó WTI, DXY, USD/VND, VN-Index và Dow Jones được ghép theo ngày giao dịch. Bài 3 tiếp tục từ bộ dữ…
Bảo vệ: Do-file (Bài 2 – Stock): Xử lý và ghép dữ liệu tài chính hàng ngày bằng Stata
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
Bài 2: Xử lý và kết hợp dữ liệu thị trường tài chính hằng ngày bằng Stata
1. Mục tiêu của bài học Trong nghiên cứu thị trường tài chính, dữ liệu thường được thu thập từ nhiều thị trường khác nhau như chứng khoán, tỷ giá, hàng hóa và các chỉ số tài chính quốc tế.…