Trong phần đầu, học viên sẽ được giới thiệu về phân tích kinh tế lượng cơ bản với dữ liệu chuỗi thời gian. Dữ liệu chuỗi thời gian có một số đặc điểm nhất định cần một cách tiếp cận riêng biệt. Trong phạm vi môn học, chúng ta sẽ thảo luận về các thành tố cơ bản của dữ liệu chuỗi thời gian và làm quen với một mô hình dự báo đơn giản.
Trong phần hai, học viên sẽ ôn lại các khái niệm liên quan đến mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển CLRM và tìm hiểu các vấn đề xảy ra khi vi phạm các giả định CLRM. Việc áp đặt các điều kiện khắt khe trong mô hình hồi quy cổ điển dẫn đến khả năng áp dụng trong các nghiên cứu thực tế bị hạn chế. Do đó, nội dung của môn học chủ yếu xoay quanh các mô hình và kỹ thuật xử lý để cho phép phân tích và ứng dụng vào các bài toán xuất phát từ thực tiễn. Học viên sẽ nhận diện được tính ưu việt của việc sử dụng cấu trúc dữ liệu lặp và các thiết kế nghiên cứu phức tạp nhằm cải thiện độ vững của kết quả so với phương pháp bình phương tối thiểu thông thường. Mục tiêu cuối cùng của môn học là học viên hiểu được khái niệm quan hệ nhân quả và các thiết kế nghiên cứu cần thiết để thiết lập quan hệ nhân quả. Từ đó, học viên có thể đề xuất các mô hình và phương pháp tiếp cận thích hợp đối với các tình huống nghiên cứu ứng dụng trong đánh giá tác động chính sách.
