Chúc mừng nhóm sinh viên lớp TMCL2021, CTTT2022 có bài báo được chấp nhận đăng tại Hội nghị Khoa học Quốc tế ECONVN 2026 (The Ninth International Econometric and Financial Conference of Vietnam)
Hội nghị Kinh tế lượng và Tài chính Quốc tế Việt Nam – ECONVN là một diễn đàn học thuật uy tín, quy tụ các nhà khoa học, chuyên gia và nghiên cứu sinh trong lĩnh vực kinh tế lượng, tài chính, và kinh tế học ứng dụng. Hội nghị được tổ chức định kỳ nhằm thúc đẩy trao đổi học thuật và chia sẻ kết quả nghiên cứu giữa các nhà khoa học trong nước và quốc tế.
Năm 2026, hội nghị bước sang lần tổ chức thứ 9, mang tên The Ninth International Econometric and Financial Conference of Vietnam (ECONVN 2026), sẽ được tổ chức tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam, từ ngày 12 đến 14 tháng 01 năm 2026.
Các bài báo được chấp nhận trình bày tại hội nghị sẽ được xuất bản trong tuyển tập Springer – Series: Studies in Systems, Decision and Control (thuộc nhóm ngành Economics, Social and Life Science), được lập chỉ mục trong Scopus và SCImago, và đang được xét duyệt bổ sung vào Web of Science (WoS).
Link hội nghị: https://hcm-hn.conference-econ-buh-bav-rist.vn/econvn-2026/call-for-paper-204.html
Tên bài báo: “Vietnam’s Rice Exports and Macroeconomic Factors of Importing Countries: An Empirical Assessment”
Nhóm sinh viên:
- 22521368 – Trần Tịnh Đan Thanh – CTTT2022
- 21521619 – Trần Tịnh Minh Tú – TMCL2021
Giảng viên hướng dẫn: TS. Trần Văn Hải Triều
Abstract: The global food system fluctuates due to climate change, trade, and geopolitical factors. Rice is the staple commodity that attracts considerable scholarly interest. The objectives of this research are to determine the impact of macroeconomic factors on Vietnam’s rice export during the period from 1985 to 2023. The panel data table, which is built up from the data of five importing countries, including Australia, China, Korea, Malaysia, and the Philippines, shows that the consumption expenditure, the population, and the import value indexes have an effect on rice exports from Vietnam. By using econometric estimation methods (Pooled OLS, FEM, REM, and GLS) and the Bayesian approach, this study not only considers the traditional trade factors but also expands the knowledge of agricultural exports. The study limitation cannot provide a comprehensive review of other factors and other countries that impact rice export in Vietnam. The research models are suitable for panel data-based analysis, but they cannot find nonlinearity between variables. Further work is needed to investigate the different areas or factors and add machine learning and deep learning for comprehending the nonlinear relationship between variables and forecasting of the export models.
