[Research Contribution] Khảo sát các mô hình học sâu trong bài toán dự đoán giá bất động sản

24 Tháng Ba, 2025

Từ khóa: Học sâu, dự đoán giá bất động sản, AI, CNN, LSTM, GRU

Bất động sản không chỉ là một lĩnh vực đầu tư hấp dẫn mà còn đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế. Dự đoán giá bất động sản giúp tối ưu hóa giao dịch, nhưng do chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố phi tuyến, các mô hình thống kê truyền thống thường gặp hạn chế. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là học sâu (Deep learning), đã mở ra cơ hội mới nhờ khả năng nhận diện và học hỏi từ các mối quan hệ phức tạp, nâng cao độ chính xác của dự đoán. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả thuộc UEH Mekong, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) đã đánh giá tính khả thi của việc ứng dụng mô hình học sâu vào bài toán dự đoán giá bất động sản.

Bối cảnh nghiên cứu

Thị trường bất động sản là trụ cột quan trọng của nền kinh tế, ảnh hưởng sâu rộng đến các hoạt động tài chính và quy hoạch đô thị. Dự đoán giá bất động sản không chỉ hỗ trợ người mua, người bán mà còn cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách, góp phần tối ưu hóa chiến lược phát triển đô thị và kinh tế. Một dự báo chính xác có thể tác động tích cực đến sự phát triển bền vững của quốc gia.

Tại Việt Nam, định giá đất – một phần quan trọng của thị trường bất động sản, hiện được thực hiện theo bốn phương pháp quy định trong Nghị định 12/2024/NĐ-CP, sửa đổi Nghị định 44/2014/NĐ-CP, và được giữ nguyên trong Luật Đất đai 2024 (Khoản 5, Điều 158). Các phương pháp này bao gồm: so sánh, thu nhập, thặng dư và hệ số điều chỉnh giá đất. Tuy nhiên, chúng vẫn tồn tại những hạn chế liên quan đến yêu cầu dữ liệu đầu vào, tính cập nhật kịp thời và độ tin cậy của dữ liệu. Đồng thời, phương pháp tính toán còn khá đơn giản, làm giảm độ chính xác của kết quả định giá.

Bên cạnh đó, dự đoán giá bất động sản là một bài toán phức tạp do sự tác động của nhiều yếu tố đa chiều như: tình hình kinh tế – xã hội, vị trí, môi trường, đặc điểm xây dựng, thương hiệu,… Đặc biệt, mối quan hệ giữa giá bất động sản và các yếu tố này thường mang mối quan hệ phi tuyến tính, khiến các phương pháp truyền thống gặp nhiều thách thức trong việc đưa ra dự báo chính xác.

Các mô hình tiên tiến trong học sâu

DNN (Deep Neural Network) là một dạng mạng nơ-ron nhân tạo có nhiều lớp ẩn, giúp máy tính học và nhận diện các mẫu dữ liệu phức tạp. Nhờ khả năng mô hình hóa quan hệ phi tuyến, DNN được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: nhận dạng hình ảnh, xử lý giọng nói và dự đoán xu hướng.

CNN (Convolutional Neural Network) là một biến thể của DNN, được thiết kế chuyên biệt để xử lý dữ liệu có cấu trúc không gian, đặc biệt là hình ảnh. CNN có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu thông qua các lớp tích chập, giúp nhận diện vật thể hiệu quả. Ngoài xử lý ảnh, CNN cũng được mở rộng để ứng dụng trong âm thanh, chuỗi thời gian và các bài toán nhận dạng mẫu phức tạp khác.

RNN (Recurrent Neural Network) là một loại mạng nơ-ron được thiết kế để xử lý dữ liệu có tính tuần tự, như văn bản hoặc chuỗi thời gian. RNN có khả năng “ghi nhớ” thông tin từ các bước trước để dự đoán bước tiếp theo, giúp mô hình hóa mối quan hệ theo thời gian. Tuy nhiên, khi khoảng cách giữa các thông tin quan trọng quá xa, RNN thường gặp vấn đề về mất dần ký ức dài hạn. Để khắc phục, các biến thể như LSTM và GRU đã được phát triển.

LSTM (Long Short-Term Memory) là một phiên bản cải tiến của RNN, giúp ghi nhớ thông tin quan trọng trong thời gian dài hơn. Nhờ cơ chế cổng điều khiển, LSTM có thể chọn lọc dữ liệu cần lưu giữ hoặc loại bỏ, giúp nâng cao hiệu suất trong các bài toán như: dịch ngôn ngữ, phân tích chuỗi thời gian và mô hình hóa văn bản. Tuy nhiên, LSTM có cấu trúc phức tạp, làm tăng thời gian tính toán và yêu cầu tài nguyên lớn, vì thế GRU được tạo ra để đơn giản hoá LSTM.

GRU (Gated Recurrent Unit) là một biến thể tối ưu của LSTM, với cấu trúc đơn giản hơn nhưng vẫn đảm bảo khả năng xử lý dữ liệu tuần tự hiệu quả. GRU giúp giảm số lượng tham số, tăng tốc độ huấn luyện và hoạt động tốt trên nhiều bài toán xử lý chuỗi, đặc biệt khi dữ liệu không quá dài hoặc yêu cầu mô hình gọn nhẹ hơn so với LSTM.

Mỗi loại mô hình trên đều có những ưu, nhược điểm riêng và được lựa chọn tùy theo đặc thù của bài toán cần giải quyết.

Học sâu (Deep learning) trong bài toán dự đoán giá bất động sản

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đã thúc đẩy học sâu (Deep Learning) phát triển vượt bậc trong những năm gần đây, trở thành một trong những kỹ thuật học máy mạnh mẽ nhất. Với cơ chế học qua nhiều lớp (layers) liên kết chặt chẽ, học sâu có khả năng khám phá hiệu quả các đặc trưng ẩn và mối quan hệ phi tuyến phức tạp trong dữ liệu. Đặc biệt, phương pháp này cho phép khai thác bộ dữ liệu đa dạng, dễ dàng cập nhật mô hình khi có dữ liệu mới, giúp nâng cao độ chính xác trong dự đoán.

Hiện nay, học sâu đã được ứng dụng rộng rãi trong các nghiên cứu dự đoán giá bất động sản thông qua nhiều mô hình tiên tiến như: Deep Neural Network (DNN), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Hybrid Models,… Các mô hình này có thể xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, trong đó, dữ liệu từ website và Map API là nguồn thông tin phổ biến trong các nghiên cứu quốc tế.

Tại Việt Nam, sự phát triển mạnh mẽ của Internet đã tạo ra tác động đáng kể đến nhiều lĩnh vực, trong đó có bất động sản. Các nền tảng giao dịch bất động sản trực tuyến ngày càng thu hút lượng lớn người dùng, đồng thời, dữ liệu kinh tế và bản đồ số (Map API) cũng dần được cập nhật và hỗ trợ rộng rãi hơn. Những điều kiện này mở ra cơ hội lớn để ứng dụng hoặc phát triển các mô hình học sâu phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam, giúp nâng cao độ chính xác trong dự đoán giá và hỗ trợ công tác định giá bất động sản. Việc ứng dụng các mô hình này không chỉ bổ sung mà còn có tiềm năng thay thế các phương pháp định giá truyền thống được quy định trong pháp luật, góp phần hiện đại hóa lĩnh vực bất động sản trong thời đại số.

Ưu điểm và hạn chế của học sâu ứng dụng trong dự đoán giá bất động sản

Kết quả nghiên cứu cho thấy, các mô hình học sâu có khả năng xử lý đa dạng biến đầu vào, giúp mở rộng phạm vi dự đoán giá bất động sản. Không chỉ giới hạn ở dữ liệu dạng bảng chứa các thông tin như: diện tích, số phòng ngủ, số phòng tắm hay các chỉ số kinh tế, các mô hình còn có thể khai thác các dạng dữ liệu phức tạp hơn, bao gồm: Dữ liệu dạng lưới (hình ảnh bất động sản, giúp đánh giá trực quan về thiết kế, chất lượng xây dựng) và Dữ liệu tuần tự (văn bản đánh giá, mô tả chi tiết bất động sản, thể hiện những yếu tố khó định lượng như trải nghiệm người dùng hay giá trị tiện ích xung quanh).

Ngoài ra, các mô hình được đánh giá thông qua nhiều chỉ số như: Root Mean Squared Log Error (RMSLE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE)… giúp đảm bảo sự linh hoạt trong thiết kế và sử dụng dữ liệu. Nhờ đó, các kiến trúc mới hay đặc trưng dữ liệu khác biệt đều có thể được chấp nhận nếu chúng cải thiện độ chính xác của mô hình. Đặc biệt, khả năng tự học từ dữ liệu thông qua quá trình đào tạo giúp các mô hình thích ứng tốt với sự thay đổi của thị trường. Bằng cách cập nhật dữ liệu mới, các mô hình có thể tự động điều chỉnh và nâng cao hiệu suất dự đoán mà không cần can thiệp thủ công quá nhiều.

Tuy nhiên, việc ứng dụng học sâu vào dự đoán giá bất động sản cũng gặp không ít thách thức, đặc biệt là về chất lượng và số lượng dữ liệu. Một trong những vấn đề đáng lưu ý là nguồn dữ liệu từ các website bất động sản, tuy phổ biến nhưng lại thiếu kiểm chứng, có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy và chính xác của mô hình.

Bên cạnh đó, tính đa chiều trong dữ liệu với nhiều yếu tố tác động như: vị trí, diện tích, số phòng, tiện nghi, xu hướng thị trường, nếu không được xử lý đúng cách, có thể dẫn đến hiện tượng quá khớp (Overfitting), khiến mô hình hoạt động tốt trên tập dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả khi áp dụng vào thực tế. Ngoài ra, yêu cầu tính toán cao và sự tập trung quá mức vào độ chính xác, đôi khi khiến các nghiên cứu bỏ qua tính ứng dụng thực tế, cũng là những hạn chế cần cân nhắc khi triển khai mô hình dự đoán giá bất động sản.

Một số giải pháp từ nghiên cứu

* Kết hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để nâng cao độ chính xác

Quá trình tổ chức dữ liệu huấn luyện có thể chia thành hai nhóm chính: Dữ liệu có cấu trúc sẽ bao gồm các thông tin kỹ thuật như: diện tích, số phòng, tiện ích, lịch sử giao dịch, xu hướng giá cả, giúp mô hình có cơ sở định lượng vững chắc. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm: hình ảnh, văn bản mô tả, đánh giá người dùng, tin tức liên quan, cung cấp góc nhìn trực quan và phản ánh nhận định chủ quan của thị trường.

Việc kết hợp cả hai loại dữ liệu này không chỉ cải thiện độ chính xác của mô hình mà còn giúp khai thác tốt hơn mối quan hệ giữa yếu tố kỹ thuật và cảm nhận thị giác – một khía cạnh quan trọng trong định giá bất động sản.

* Xây dựng cơ sở dữ liệu bất động sản dùng chung tại Việt Nam

Để tăng tính minh bạch và hỗ trợ phân tích thị trường, cần phát triển một cơ sở dữ liệu bất động sản dùng chung. Cơ sở dữ liệu này nên bao gồm: Thông tin cơ bản về bất động sản (vị trí, diện tích, tiện ích,…); Lịch sử giao dịch và xu hướng giá theo thời gian; Dữ liệu phi cấu trúc: Hình ảnh, đánh giá người dùng, tin tức liên quan.

Hệ thống dữ liệu minh bạch không chỉ hỗ trợ các giao dịch bất động sản mà còn cung cấp nguồn dữ liệu phong phú và đáng tin cậy cho nghiên cứu học sâu, giúp cải thiện hiệu quả dự đoán.

* Tiêu chuẩn hóa phương pháp đánh giá mô hình

Việc đánh giá mô hình cần đảm bảo tính nhất quán và khả năng so sánh giữa các phương pháp dự đoán. Các chỉ số như: Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Squared Error (RMSE) cần được tiêu chuẩn hóa để thiết lập ngưỡng tối thiểu cho độ chính xác. Điều này giúp các tổ chức và doanh nghiệp lựa chọn mô hình phù hợp trước khi triển khai thực tế, tránh trường hợp áp dụng những mô hình có sai số quá lớn.

* Giải pháp tối ưu hóa mô hình để tăng tính khả thi

Do học sâu yêu cầu năng lực tính toán cao, một số giải pháp có thể giảm tải mà vẫn đảm bảo hiệu quả gồm: Phát triển các mô hình học sâu nhẹ (Lightweight Deep Learning Models) để giảm dung lượng và thời gian huấn luyện; Áp dụng mô hình lai (Hybrid Models), kết hợp giữa các phương pháp truyền thống và học sâu nhằm tận dụng ưu điểm của cả hai; Sử dụng kỹ thuật giản lược mô hình (Model Pruning, Weight Quantization), giúp tối ưu hóa cấu trúc mạng, giảm số lượng trọng số và chỉ giữ lại các đặc trưng quan trọng.

Những giải pháp này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mô hình mà còn giảm thời gian phản hồi, tăng tính khả thi khi triển khai vào hệ thống dự đoán giá bất động sản theo thời gian thực.

Chính vì thế, việc ứng dụng học sâu trong dự đoán giá bất động sản không chỉ mở ra cơ hội nâng cao độ chính xác mà còn góp phần hiện đại hóa quy trình định giá, hỗ trợ thị trường hoạt động minh bạch và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, để phát huy tối đa tiềm năng của công nghệ này, cần có sự kết hợp giữa nghiên cứu khoa học, cải tiến kỹ thuật và xây dựng cơ sở dữ liệu đáng tin cậy. Đồng thời, việc hoàn thiện khung pháp lý và thúc đẩy hợp tác giữa các bên liên quan sẽ tạo nền tảng vững chắc cho việc ứng dụng công nghệ vào thực tiễn, góp phần phát triển thị trường bất động sản bền vững trong tương lai.

Xem toàn bộ bài nghiên cứu Khảo sát các mô hình học sâu trong bài toán dự đoán giá bất động sản TẠI ĐÂY.

Nhóm tác giả: ThS. Trần Sơn Nam, ThS. Lê Thành Trung, ThS. Nguyễn Đình Thi, ThS. Phạm Thế Vinh – Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

Đây là bài viết nằm trong chuỗi bài lan tỏa nghiên cứu và kiến thức ứng dụng với thông điệp “For a More Sustainable Mekong – Vì một Đồng bằng sông Cửu Long bền vững”, thuộc chương trình “Research Contribution For All – Nghiên Cứu Vì Cộng Đồng” do UEH thực hiện. UEH trân trọng kính mời Quý độc giả cùng đón xem bản tin UEH Research Insights tiếp theo.

Tin, ảnh: Tác giả, Phòng Tuyển sinh – Truyền thông UEH Mekong, Ban Truyền thông và Phát triển đối tác UEH

Giọng đọc: Thanh Kiều

[Unboxing Glo-cal Class] Khám phá Bộ sưu tập Robot tại UEH Đa ngành: Bệ phóng vững vàng cho những Công nghệ vị nhân sinh tương lai

24 Tháng Tư, 2025

[Research Contribution] Tác động của phát triển thị trường vốn đối với tăng trưởng kinh tế ở các nước ASEAN và hàm ý chính sách cho Việt Nam

22 Tháng Tư, 2025

[Research Contribution] Trách nhiệm xã hội nội bộ và hiệu suất công việc bền vững của nhân viên

21 Tháng Tư, 2025

[Research Contribution] Môi trường tâm lý xanh và hành vi hướng về môi trường

17 Tháng Tư, 2025

[Research Contribution] Hiệu ứng của triển lãm nghệ thuật kỹ thuật số tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) đến marketing truyền miệng

15 Tháng Tư, 2025

[Unboxing Glo-cal Program] Hỏi – Đáp về ngành học của kỷ nguyên chuyển đổi số – Chương trình Phân tích Dữ liệu

11 Tháng Tư, 2025

[Research Contribution] Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định thanh toán trực tuyến của người tiêu dùng điện và nước tại tỉnh Vĩnh Long

11 Tháng Tư, 2025

[Research Contribution] Công bố thông tin kế toán môi trường và hiệu quả tài chính: Vai trò của đặc điểm Hội đồng Quản trị

17 Tháng Ba, 2025

[Research Contribution] Phân tích phản hồi sinh viên theo hướng tiếp cận học máy

11 Tháng Ba, 2025

[Unboxing Glo-cal Program] Giải mã chương trình đào tạo Quản trị Bền vững Doanh nghiệp và Môi trường đầu tiên tại Việt Nam

8 Tháng Ba, 2025

[Podcast] Chính sách bảo tồn biệt thự lịch sử tại Thành phố Hồ Chí Minh: Tập trung vào Villa thuộc nhóm 1 và nhóm 2

5 Tháng Ba, 2025

[Podcast] Can thiệp ngoại hối trong khuôn khổ chính sách tiền tệ mục tiêu lạm phát ở các nền kinh tế mới nổi

3 Tháng Ba, 2025

[Podcast] Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ Logistics thời kỳ số hóa – Nghiên cứu thực nghiệm tại Đồng bằng Sông Cửu Long

28 Tháng Hai, 2025

[Podcast] Ưu đãi thuế và thu hút FDI: Một vài khuyến nghị trước bối cảnh áp dụng thuế tối thiểu toàn cầu

27 Tháng Hai, 2025

[Unboxing Glo-cal Class] Sống lại giá trị về lụa trong người trẻ với Dự án “Lái Lụa” nằm trong Dự án môn học “Nghệ thuật và văn hóa”, ngành Truyền thông số và Thiết kế đa phương tiện

26 Tháng Hai, 2025

[Podcast] Dự án chuyển đổi không gian V-Campus UEH thành “SmART Hub”: Trung tâm Nghệ thuật, Công nghệ và Bền vững tại trung tâm TP.HCM

11 Tháng Hai, 2025

[Podcast] Nâng cao chất lượng báo cáo tích hợp trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa thông qua khai thác tiềm năng của kế toán điều tra mạng

29 Tháng Mười Hai, 2024

[Podcast] Nâng cao chất lượng báo cáo tích hợp trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa thông qua khai thác tiềm năng của kế toán điều tra mạng

27 Tháng Mười Hai, 2024

[Podcast] Phát triển nguồn nhân lực công nghiệp và đội ngũ công nhân tỉnh Vĩnh Long: Thích nghi cách mạng công nghiệp 4.0

11 Tháng Mười Hai, 2024

[Podcast] Các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng công nghệ thông tin trong doanh nghiệp vừa và nhỏ Đồng bằng sông Cửu Long

4 Tháng Mười Hai, 2024

[Podcast] Khám phá hiệu ứng lan tỏa của nghệ thuật và tác động của nghệ thuật kỹ thuật số trong xây dựng thương hiệu

27 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Chiến lược thiết kế hậu kỹ thuật số trong nghệ thuật truyền thông

27 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Hoạt động đổi mới của doanh nghiệp tại các nước ASEAN: Xem xét tác động của kinh nghiệm quản lý, thực tiễn quản lý và vai trò điều hành của nữ CEO

27 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Đồng sáng tạo và xây dựng cộng đồng ArtTech hướng tới tương lai bền vững

26 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Định hình tương lai: Ươm mầm những nhà sáng tạo liên ngành tiên phong trong lĩnh vực Công nghệ và Nghệ thuật

26 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Tác động của lãnh đạo chuyển đổi đến hành vi đổi mới của nhân viên: Vai trò trung gian của bầu không khí đổi mới và vai trò điều tiết của trao quyền tâm lý

21 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Áp dụng cách thức lập dự toán dựa trên kết quả hoạt động tại các cơ sở giáo dục ở các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long

21 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Thanh khoản dư thừa và sự ổn định ngân hàng – Kinh nghiệm quản trị rủi ro thanh khoản theo Basel III tại Việt Nam

21 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Mối liên hệ giữa phát triển bền vững xã hội và hiệu quả trong chuỗi cung ứng – Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam

14 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Ứng dụng Công nghệ san phẳng mặt ruộng điều khiển bằng tia laser trong sản xuất lúa: Giải pháp nông nghiệp chính xác thích ứng biến đổi khí hậu

14 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Mô hình hỗ trợ ra quyết định nâng cao hiệu quả đánh giá khóa học tại Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh

14 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Vai trò của các yếu tố công nghệ và xã hội đến việc đẩy mạnh dự định mua hàng của người tiêu dùng trên thị trường phát trực tiếp

14 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Tối ưu hóa đánh giá chuẩn đối với bộ chuyển đổi năng lượng sóng bằng phương pháp ra quyết định dựa trên lý thuyết mờ

11 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Chia sẻ kiến thức trực tuyến: Chìa khóa để đổi mới nhân viên thông qua sự tự tin năng lực công việc và môi trường đổi mới

11 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Đổi mới sáng tạo chuỗi cung ứng và kết quả hoạt động của doanh nghiệp sản xuất tại các nước ASEAN: Động lực thúc đẩy tăng trưởng bền vững

1 Tháng Mười Một, 2024

[Podcast] Tác động của lãnh đạo chuyển đổi đến hành vi đổi mới của nhân viên: Vai trò trung gian của bầu không khí đổi mới và vai trò điều tiết của trao quyền tâm lý

31 Tháng Mười, 2024

[Podcast] “Căn bệnh Hà Lan” trong việc nhận kiều hối và trường hợp Việt Nam

31 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Phát huy vai trò của phụ nữ ở Thành phố Hồ Chí Minh trong xây dựng gia đình văn hóa theo tư tưởng Hồ Chí Minh – Kỳ 2

27 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Phát huy vai trò của phụ nữ ở Thành phố Hồ Chí Minh trong xây dựng gia đình văn hóa theo tư tưởng Hồ Chí Minh – Kỳ 1

27 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Tác động của việc tiếp cận tài chính và môi trường kinh doanh đến sự đổi mới sáng tạo của doanh nghiệp Việt Nam: Vai trò điều tiết từ kinh nghiệm làm việc của nhà quản lý cấp cao

22 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Vai trò của chuyển đổi số đối với tăng trưởng kinh tế vùng Đông Nam Bộ, Việt Nam

21 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Tác động của năng lực phân tích dữ liệu lớn đến hiệu suất thực hiện kinh tế tuần hoàn tại đơn vị hành chính sự nghiệp khu vực Nam Bộ

18 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Phản ứng cảm xúc trong Viral Advertising – Quảng cáo lan truyền: Tác động đến thái độ và hành vi chia sẻ của người xem

10 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Vai trò điều tiết của kiến thức tài chính đối với mối quan hệ giữa hành vi tài chính và ý định khởi sự kinh doanh của sinh viên

10 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Sức khỏe, môi trường, tình yêu thương hiệu và quyết định mua sắm: Vai trò của đánh giá trực tuyến

3 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Gắn kết mạng xã hội và ý định mua sản phẩm thương hiệu ngoại: Vai trò của việc đánh giá sản phẩm thương hiệu ngoại và chủ nghĩa vị chủng

3 Tháng Mười, 2024

[Podcast] Tác động của việc sử dụng hình thức Product Placement trong các video âm nhạc đến thái độ về thương hiệu của giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh

26 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Sự tham gia của khách hàng, lòng trung thành với thương hiệu và sự điều tiết trải nghiệm trí tuệ nhân tạo AI trong ngành hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) tại Việt Nam

26 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Khôi phục tổng cầu để thúc đẩy tăng trưởng trong năm 2024, nhìn từ góc độ xây dựng nền kinh tế thị trường định hướng Xã hội chủ nghĩa ở Việt Nam (Kỳ 2)

23 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Khôi phục tổng cầu để thúc đẩy tăng trưởng trong năm 2024, nhìn từ góc độ xây dựng nền kinh tế thị trường định hướng Xã hội chủ nghĩa ở Việt Nam (Kỳ 1)

18 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Chuyển đổi từ kinh tế tuyến tính sang kinh tế tuần hoàn: Rào cản và gợi ý cho Việt Nam

12 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Áp dụng cách thức lập dự toán dựa trên kết quả hoạt động tại các cơ sở giáo dục ở các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long

12 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Sự tác động của thông tin kế toán quản trị tới việc ra quyết định trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam: Vai trò điều tiết của điện toán đám mây

12 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Vai trò quản trị công ty đến chất lượng báo cáo tài chính của ngân hàng thương mại thông qua mức độ công bố thông tin về công cụ tài chính

9 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Áp dụng công nghệ trong quản lý đô thị thông minh và sáng tạo thời đại mới

4 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Quản trị công nghệ trong kỷ nguyên 4.0: Tổng quan và nhu cầu thị trường

2 Tháng Chín, 2024

[Podcast] Phát triển văn hóa an toàn thông tin kế toán: Giải pháp bảo vệ hệ thống thông tin kế toán trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0

31 Tháng Tám, 2024

[Podcast] Vai trò điều tiết của sự lệch lạc trong hành vi của nhà đầu tư đối với sự lựa chọn dịch vụ tư vấn đầu tư chứng khoán: Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam

28 Tháng Tám, 2024

[Podcast] Mức độ hài hòa thực tế của Kế toán Việt Nam với các nước trong khu vực – Nghiên cứu đối với nhóm tài sản

28 Tháng Tám, 2024

Thumb Lớn Thương Hiệu Học Thuật Mới (15)

[Podcast] Vai trò của lãnh đạo cấp cao đối với hành vi ngân hàng xanh tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

27 Tháng Tám, 2024

[Podcast] Phiên Thảo Luận Đặc Biệt “City Image and City Branding”: Khi các chuyên gia thảo luận về xây dựng hình ảnh và thương hiệu thành phố

25 Tháng Tám, 2024

[Podcast] Thanh khoản dư thừa và sự ổn định ngân hàng – Kinh nghiệm quản trị rủi ro thanh khoản theo Basel III tại Việt Nam

15 Tháng Tám, 2024

[Podcast] Báo cáo kinh tế TP.HCM: Phục hồi và Thách thức – Kỳ 3: Triển vọng kinh tế TP.HCM 6 tháng cuối năm 2024 và gợi ý chính sách

3 Tháng Tám, 2024

[Podcast] Báo cáo kinh tế TP.HCM: Phục hồi và Thách thức – Kỳ 2: Tăng trưởng kinh tế TP. HCM 6 tháng đầu năm 2024

2 Tháng Tám, 2024

[Podcast] Báo cáo kinh tế TP.HCM: Phục hồi và Thách thức – Kỳ 1: Tổng quan kinh tế thế giới và Việt Nam nửa đầu năm 2024

1 Tháng Tám, 2024

[Podcast] PGS.TS. Mai Hoài: Giới hạn chịu đựng của hành tinh đã bị vượt qua, doanh nghiệp nào “đi trước”, “làm thật” để giải quyết thách thức sẽ có lợi thế

30 Tháng Bảy, 2024

[Podcast] Phong Cách Lãnh Đạo Đạo Đức Và Hành Vi Ngoài Vai Trò Của Công Chức

29 Tháng Bảy, 2024

[Podcast] Tác Động của Thuế Bảo Vệ Môi Trường và Năng Lượng Tái Tạo Đối Với Phát Thải CO2 Ở Các Quốc Gia Khu Vực Châu Á – Thái Bình Dương

29 Tháng Bảy, 2024

[Podcast] Định Hình Chiến Lược Phát Triển Toàn Diện, Bền Vững Cho Đất Nước

25 Tháng Bảy, 2024

[Podcast] Phiên Thảo Luận Đặc Biệt “Sustainability”: Vai Trò Của Đại Học Và Các Bên Liên Quan Trong Việc Phát Triển Bền Vững

25 Tháng Bảy, 2024

[Podcast] Tác Động Của Lũ Lụt Liệu Rằng Đang Bị Đánh Giá Thấp? Bằng Chứng Từ Hành Vi Lựa Chọn Nhà Ở Tại TP.HCM

24 Tháng Bảy, 2024

Thumb Thương Hiệu Học Thuật Mới (500 X 300 Px) (1)

[Podcast] Sự Thúc Đẩy Hành Vi Người Tiêu Dùng Của Chủ Nghĩa Vị Chủng Tiêu Dùng, Bản Sắc Dân Tộc Và Chủ Nghĩa Hướng Ngoại Của Người Tiêu Dùng: Xem Xét Trên Quan Điểm Của Lý Thuyết Bản Sắc Xã Hội

22 Tháng Bảy, 2024

Thumb Thương Hiệu Học Thuật Mới (500 X 300 Px)

[Podcast] Phát triển kinh tế – tài chính, hội nhập toàn cầu và giải pháp môi trường ở các quốc gia Châu Á giai đoạn 2006-2019

23 Tháng Sáu, 2024

[Podcast] Tác Động Của Chính Sách FDI, ICT, Tài Chính Xanh Và Phát Triển Tài Chính Đến Tăng Trưởng Kinh Tế: Bằng Chứng Từ APEC

23 Tháng Sáu, 2024

Onb5u798zibzes9vk5trjk5drubnokrslgb8xr5f

[Podcast] Đại Học Khởi Nghiệp: Đổi Mới Chương Trình Đào Tạo Cần Bám Sát Nhu Cầu Của Thị Trường – Phần 2

17 Tháng Sáu, 2024

[Podcast] Đại Học Khởi Nghiệp: Đổi Mới Chương Trình Đào Tạo Cần Bám Sát Nhu Cầu Của Thị Trường – Phần 1

6 Tháng Sáu, 2024

[Podcast] Bảo Hộ Quyền Tác Giả Đối Với Thông Tin, Dữ Liệu Tài Nguyên Và Môi Trường – Kỳ 2: Kiến Nghị Chính Sách Cho Việt Nam

30 Tháng Năm, 2024

Pháp Luật Dữ Liệu – Kỳ 2: Ứng Dụng Mô Hình Tiếp Cận Chức Năng Trong Luật Hóa Quyền Đối Với Dữ Liệu Và Một Số Gợi Mở Cho Việt Nam

17 Tháng Năm, 2024

[Podcast] Pháp Luật Dữ Liệu – Kỳ 2: Ứng Dụng Mô Hình Tiếp Cận Chức Năng Trong Luật Hóa Quyền Đối Với Dữ Liệu Và Một Số Gợi Mở Cho Việt Nam

16 Tháng Năm, 2024

Báo Cáo Kinh tế Vĩ mô Thành phố Hồ Chí Minh (Phần 1): Tổng Quan Kinh Tế Thế Giới, Việt Nam Và Thành Phố Hồ Chí Minh Năm 2023

8 Tháng Một, 2024

[Podcast] Báo Cáo Kinh tế Vĩ mô Thành phố Hồ Chí Minh (Phần 1): Tổng Quan Kinh Tế Thế Giới, Việt Nam Và Thành Phố Hồ Chí Minh Năm 2023

5 Tháng Một, 2024

[Podcast] Chiến lược chuyển đổi số cho doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam – Tiếp cận Foresight (Kỳ 2): Đề xuất chính sách

8 Tháng Mười Một, 2023

[Podcast] Chiến lược chuyển đổi số cho doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam – Tiếp cận Foresight (Kỳ 1)

6 Tháng Mười Một, 2023

[Podcast] Tìm Hiểu Tâm Lý Lo Lắng Khi Nói Tiếng Anh Của Sinh Viên Năm Nhất Không Thuộc Chương Trình Đào Tạo Tiếng Anh Thương Mại Tại UEH

3 Tháng Mười Một, 2023

[Podcast] Xây Dựng Chuỗi Liên Kết Sản Xuất – Tiêu Thụ Nông Sản Thực Phẩm Theo Hướng Bảo Đảm An Toàn Thực Phẩm Giữa TP.HCM Và Các Tỉnh Thành Vùng Kinh Tế Trọng Điểm Phía Nam (Phần 2): Kiến Nghị Giải Pháp Gia Tăng Lượng Cung Và Nguồn Cung Bình Ổn Thị Trường

10 Tháng Mười, 2023

[Podcast] Xây Dựng Chuỗi Liên Kết Sản Xuất – Tiêu Thụ Nông Sản Thực Phẩm Theo Hướng Bảo Đảm An Toàn Thực Phẩm Giữa TP.HCM Và Các Tỉnh Thành Vùng Kinh Tế Trọng Điểm Phía Nam (Phần 1): Hiện Trạng Tổ Chức Sản Xuất Thực Phẩm Đạt Chuẩn An Toàn

2 Tháng Mười, 2023

[Podcast] Phát Triển Khoa Học Kỹ Thuật Và Đổi Mới Công Nghệ Ở Vùng Đông Nam Bộ (Phần 2): Giải Pháp Tăng Cường Đổi Mới Công Nghệ Và Ứng Dụng Công Nghệ Cao

19 Tháng Chín, 2023

[Podcast] Phát Triển Khoa Học Kỹ Thuật Và Đổi Mới Công Nghệ Ở Vùng Đông Nam Bộ (Phần 1): Thành Tựu Đổi Mới Công Nghệ Và Ứng Dụng Công Nghệ Cao

11 Tháng Chín, 2023

[Podcast] Tài chính xanh và phát triển bền vững Vùng Đông Nam Bộ – Phần 2: Nhu Cầu Tài Chính Xanh Tại Vùng Đông Nam Bộ Và Giải Pháp

25 Tháng Tám, 2023

[Podcast] Tài Chính Xanh Và Phát Triển Bền Vững Vùng Đông Nam Bộ – Phần 1: Kinh Nghiệm Tại Các Quốc Gia

21 Tháng Tám, 2023

[Podcast] Máy Tính Và Công Nghệ “Không Đi Một Mình” – Phần 5: Tiếp Cận Đào Tạo Công Nghệ Của UEH: Từ Đa Ngành Đến Ứng Dụng, Từ Nền Tảng Đến Xu Thế

3 Tháng Tám, 2023

[Podcast] Máy Tính Và Công Nghệ “Không Đi Một Mình” – Phần 4

24 Tháng Bảy, 2023

[Podcast] Máy Tính Và Công Nghệ “Không Đi Một Mình” – Phần 3: “Cái Khó” Của Nhân Lực Máy Tính Và Công Nghệ

13 Tháng Bảy, 2023

[Podcast] Máy Tính Và Công Nghệ “Không Đi Một Mình” – Phần 2: Chân Dung Gen Z Phiên Bản 5.0 – Lực Lượng Lao Động Chính Của Xã Hội Siêu Thông Minh

5 Tháng Bảy, 2023

[Podcast] Máy Tính Và Công Nghệ “Không Đi Một Mình” – Phần 1: Kỷ Nguyên Siêu Thông Minh – Tương Lai Của Chúng Ta

29 Tháng Sáu, 2023

[Podcast] Vai trò của khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo trong việc huy động và sử dụng hiệu quả các nguồn lực để phát triển Vùng kinh tế trọng điểm phía Nam (Kỳ 2)

21 Tháng Sáu, 2023

[Podcast] Vai Trò Của Khoa Học Công Nghệ Và Đổi Mới Sáng Tạo Trong Việc Huy Động Và Sử Dụng Hiệu Quả Các Nguồn Lực Để Phát Triển Vùng Kinh Tế Trọng Điểm Phía Nam (Kỳ 1)

5 Tháng Sáu, 2023

[Podcast] Nguồn Nhân Lực Chất Lượng Cao Cho Sự Phát Triển Bền Vững Vùng Đông Nam Bộ (Kỳ 2): Định Hướng Phát Triển Nguồn Nhân lực Chất Lượng Cao

26 Tháng Năm, 2023

[Podcast] Nguồn Nhân Lực Chất Lượng Cao Cho Sự Phát Triển Bền Vững Vùng Đông Nam Bộ (Kỳ 1): Thực Trạng Nguồn Nhân Lực Vùng

19 Tháng Năm, 2023

[Podcast] Tiền Điện Tử Pháp Định Và Một Số Đề Xuất Cho Việt Nam – Phần 1: Tính Khác Biệt Và Thực Trạng Áp Dụng Ở Một Vài Quốc Gia Trên Thế Giới

28 Tháng Mười, 2022

[Podcast] Quản Lý Thuế Thương Mại Điện Tử: Bài Học Kinh Nghiệm Quốc Tế Và Giải Pháp Cho Việt Nam Trong Bối Cảnh Chuyển Đổi Số

20 Tháng Mười, 2022

[Podcast] Phát Triển Du Lịch Bền Vững: Thách Thức Và Cơ Hội Của Khu Vực Đồng Bằng Sông Cửu Long

13 Tháng Mười, 2022

[Podcast] Sự Trợ Giúp Của ICTs Đối Với Việc Phục Hồi Kết Nối Ngành Hàng Không – Phần 2: Ứng Dụng ICT và Kiến Nghị Chính Sách

6 Tháng Mười, 2022

[Podcast] Sự Trợ Giúp Của ICTs Đối Với Việc Phục Hồi Kết Nối Ngành Hàng Không – Phần 1: Nhìn Lại Ảnh hưởng Của Đại Dịch Toàn Cầu

29 Tháng Chín, 2022

[Podcast] Phát Triển Ứng Dụng Công Nghệ 4.0 Trong Nông Nghiệp Ở Tỉnh Đồng Nai – Phần 1: Thực Tiễn Phát Triển Nông Nghiệp Ứng Dụng 4.0

4 Tháng Tám, 2022

[Podcast] Pháp lý về công nghệ số tại Việt Nam – Góc nhìn từ mô hình Spin-Off – Phần 2: Giải pháp phát triển công nghệ số theo mô hình Spin-Off tại Việt Nam

7 Tháng Bảy, 2022

[Podcast] Pháp lý về công nghệ số tại Việt Nam – Góc nhìn từ mô hình Spin-Off – Phần 1: Thực trạng thực thi pháp lý tại Việt Nam

1 Tháng Bảy, 2022

[Podcast] Thách Thức Pháp Lý Và Giải Pháp Bảo Hộ Tác Phẩm Từ AI – Phần 2: Thách Thức Pháp Lý Và Giải Pháp Bảo Hộ Tác Phẩm Từ AI Tại Việt Nam

23 Tháng Sáu, 2022

[Podcast] Bảo Hộ Tác Phẩm Từ AI – Xu Hướng Mới Tại Việt Nam Trong Kỷ Nguyên Số – Phần 1: Những Vấn Đề Phát Sinh Giữa AI Và Pháp Luật Sở Hữu Trí Tuệ

20 Tháng Sáu, 2022

[Podcast] Trái Phiếu Bất Động Sản – Nghiên Cứu Trường Hợp Trung Quốc Và Hàm Ý Chính Sách Cho Việt Nam – Phần 2: Hàm Ý Chính Sách Cho Việt Nam

13 Tháng Sáu, 2022

[Podcast] Trái Phiếu Bất Động Sản – Nghiên Cứu Trường Hợp Trung Quốc Và Hàm Ý Chính Sách Cho Việt Nam – Phần 1: Trường Hợp Từ Trung Quốc

2 Tháng Sáu, 2022

[Podcast] Ứng Dụng Big Data & AI Trong Xây Dựng Và Khai Thác Cơ Sở Dữ Liệu Quốc Gia Về Giá Bất Động Sản Tại Việt Nam – Phần 2: Giải pháp

30 Tháng Năm, 2022

[Podcast] Ứng Dụng Big Data & AI Trong Xây Dựng Và Khai Thác Cơ Sở Dữ Liệu Quốc Gia Về Giá Bất Động Sản Tại Việt Nam – Phần 1: Thực Trạng Và Kinh Nghiệm Thế Giới

20 Tháng Năm, 2022

[Podcast] Vai Trò Các Trường Đại Học, Viện Nghiên Cứu Trong Chuyển Đổi Số Nền Kinh Tế Hướng Tới Phát Triển Đô Thị Thông Minh Tại Việt Nam (Phần 2)

25 Tháng Hai, 2022

[Podcast] Vai Trò Các Trường Đại Học, Viện Nghiên Cứu Trong Chuyển Đổi Số Nền Kinh Tế Hướng Tới Phát Triển Đô Thị Thông Minh Tại Việt Nam (Phần 1)

18 Tháng Hai, 2022

[Podcast] Tác Động Của Chuyển Đổi Số Trong Phát Triển Đô Thị: Cơ Hội Và Thách Thức Cho Việt Nam (Phần 2) – Chuyển Đổi Số Thành Công Trên Thế Giới và Những Đề Xuất Cho Việt Nam

26 Tháng Mười Một, 2021

[PODCAST] Tác Động Của Chuyển Đổi Số Trong Phát Triển Đô Thị: Cơ Hội Và Thách Thức Cho Việt Nam (Phần 1) – Các Xu Hướng Phát Triển Đô Thị, Tác Động Của CMCN Và Chuyển Đổi Số Đến Phát Triển Đô Thị

23 Tháng Mười Một, 2021

Toạ đàm JST 2021 tháng 9 về chủ đề: “Các thị trường giữa Đại dịch COVID-19: Sự lây nhiễm, chủng virus và sự lan truyền thông tin”

21 Tháng Chín, 2021

Tọa đàm JST tháng 6 với chủ đề: “Sự lan truyền về tâm lý lo ngại rủi ro: Bằng chứng từ thị trường tài chính và các thí nghiệm được kiểm soát”

27 Tháng Bảy, 2021

Toạ đàm JST 2021 tháng 5 với chủ đề: Các chỉ số bất định (Uncertainty Indexes) và nhận diện những “Bước nhảy” (Jumps) trên thị trường chứng khoán

23 Tháng Sáu, 2021