[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_%C4%91%E1%BB%99%20bi%E1%BA%BFn%20%C4%91%E1%BB%99ng{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_%C4%91%E1%BB%99%20bi%E1%BA%BFn%20%C4%91%E1%BB%99ng":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":36,"enrichTopicLink":37,"status":38,"createTime":39,"updateTime":40,"publishTime":41,"linkEnrichedTime":42,"publicationScanTime":43,"contentErrorMessage":10,"viewCount":44,"wikidataId":10,"relateTopics":45},"độ biến động","Độ biến động là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan","Độ biến động là chỉ số đo lường mức độ dao động của giá tài sản hoặc tỷ suất sinh lợi quanh giá trị trung bình, phản ánh rủi ro thị trường. Biến động lịch sử được tính dựa trên dữ liệu giá quá khứ, còn biến động ngụ ý suy ra từ giá quyền chọn để phản ánh kỳ vọng dao động giá tương lai. ","\u003Ch2>Giới thiệu\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Độ biến động (volatility) là chỉ báo đo lường mức độ thay đổi về giá hoặc tỷ suất sinh lợi của tài sản tài chính trong một khoảng thời gian nhất định. Trong thị trường tài chính, biến động càng cao đồng nghĩa với rủi ro càng lớn do giá tài sản dao động mạnh, nhưng cũng tạo cơ hội lợi nhuận từ các biến động giá ngắn hạn. Trái lại, độ biến động thấp cho thấy giá ổn định hơn, thích hợp với danh mục bảo toàn vốn.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22kinh%20t%E1%BA%BF%20v%C4%A9%20m%C3%B4%22%7D}}, biến động không chỉ xuất hiện ở thị trường cổ phiếu mà còn lan tỏa đến hàng hóa, trái phiếu, tỷ giá và lãi suất. Các sự kiện như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22kh%E1%BB%A7ng%20ho%E1%BA%A3ng%20t%C3%A0i%20ch%C3%ADnh%22%7D}}, thay đổi {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%C3%ADnh%20s%C3%A1ch%20ti%E1%BB%81n%20t%E1%BB%87%22%7D}} hoặc tin tức {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%8Ba%20ch%C3%ADnh%20tr%E1%BB%8B%22%7D}} có thể kích hoạt làn sóng biến động mạnh mẽ. Theo CBOE, chỉ số VIX – được gọi là “chỉ số nỗi sợ hãi” – phản ánh biến động ngụ ý của hợp đồng quyền chọn chỉ số S&P 500, cho thấy kỳ vọng thị trường về dao động giá trong 30 ngày tới.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} và quản trị rủi ro, độ biến động còn là cơ sở để xây dựng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20d%E1%BB%B1%20b%C3%A1o%22%7D}}, định giá quyền chọn và xác định giới hạn tổn thất (VaR, CVaR). Mô hình phân tích chuỗi thời gian như ARCH\u002FGARCH tận dụng tính phân cụm của biến động để dự báo, giúp nhà đầu tư và quản lý danh mục đưa ra quyết định tối ưu. Các công cụ phần mềm tài chính hàng đầu như Bloomberg Terminal hay Reuters Eikon tích hợp phân tích biến động lịch sử và ngụ ý, cung cấp dữ liệu theo thời gian thực.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Định nghĩa độ biến động\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Độ biến động (volatility) được định nghĩa là thước đo mức độ dao động của giá tài sản hoặc tỷ suất sinh lợi quanh một giá trị trung bình. Biến động phản ánh {{topic|%7B%22topic%22%3A%22s%E1%BB%B1%20kh%C3%B4ng%20ch%E1%BA%AFc%20ch%E1%BA%AFn%22%7D}} về giá tương lai: dao động càng lớn thì biến động càng cao. Trong thực tế, biến động được hiểu theo hai khái niệm chính là biến động lịch sử và biến động ngụ ý.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Biến động lịch sử (historical volatility) được tính toán từ dữ liệu giá trong quá khứ bằng cách đo độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi trên một khoảng thời gian xác định, thường là 30, 60 hoặc 90 ngày. Phương pháp này dựa trên giả định rằng mô hình biến động trong quá khứ có thể phản ánh phần nào xu hướng trong tương lai, mặc dù không luôn đúng trong điều kiện thị trường thay đổi đột ngột.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Biến động ngụ ý (implied volatility) là biến động tiềm tàng mà thị trường kỳ vọng, được suy ngẫm từ giá hợp đồng quyền chọn thông qua công thức định giá Black–Scholes hoặc các mô hình tương tự. Khi giá quyền chọn tăng, biến động ngụ ý tăng, cho thấy nhà đầu tư đánh giá khả năng dao động giá trong tương lai cao hơn. CBOE VIX là thước đo biến động ngụ ý của S&P 500 options.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Công thức và chỉ số đo lường\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Độ biến động lịch sử thường được tính bằng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi. Giả sử có N ngày giao dịch và tỷ suất sinh lợi ngày i là ri, trung bình là \\( \\bar r \\), độ lệch chuẩn σ được xác định:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\sigma = \\sqrt{\\frac{1}{N-1} \\sum_{i=1}^{N} (r_i - \\bar r)^2}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phương sai (variance) là bình phương của độ lệch chuẩn, cho biết sự phân tán bình phương của tỷ suất sinh lợi quanh giá trị trung bình. Hệ số biến động (coefficient of variation, CV) là tỷ lệ giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình, giúp so sánh độ biến động tương đối giữa các tài sản có mức sinh lợi khác nhau:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathrm{CV} = \\frac{\\sigma}{\\bar r}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Biến động hàng ngày:\u003C\u002Fstrong> σdaily tính trên dữ liệu ngày giao dịch.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Biến động hàng năm:\u003C\u002Fstrong> σannual = σdaily × √252 (252 ngày giao dịch).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Biến động hàng tháng:\u003C\u002Fstrong> σmonthly = σdaily × √21 (21 ngày giao dịch).\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Các loại biến động\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Biến động lịch sử (historical volatility) sử dụng dữ liệu giá quá khứ. Mặc dù dễ tính toán và minh bạch, biến động lịch sử không phản ánh tâm lý thị trường hiện tại hay các yếu tố sự kiện sắp tới. Do đó, nó thường được kết hợp với biến động ngụ ý để phân tích toàn diện hơn.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Biến động ngụ ý (implied volatility) được tính từ giá hợp đồng quyền chọn. Nếu ký hiệu σimpl là biến động ngụ ý, giá quyền chọn C được định giá theo công thức Black–Scholes:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">C = S_0 N(d_1) - K e^{-rT} N(d_2) \\end{script> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> d_{1,2} = \\frac{\\ln(S_0\u002FK) + (r \\pm \\frac{1}{2}\\sigma_{impl}^2)T}{\\sigma_{impl}\\sqrt{T}}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Biến động thực tế (realized volatility) đo lường biến động diễn ra thực sự trong tương lai, tính khi kỳ hạn quyền chọn kết thúc. Trong khi đó, biến động ước tính (model-implied volatility) là biến động được dự báo từ mô hình như GARCH.\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"table\">\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Loại biến động\u003C\u002Fth>\u003Cth>Cơ sở dữ liệu\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ưu điểm\u003C\u002Fth>\u003Cth>Nhược điểm\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Lịch sử\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Giá quá khứ\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dễ tính, minh bạch\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Không phản ánh kỳ vọng\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Ngụ ý\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Giá quyền chọn\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phản ánh tâm lý thị trường\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phụ thuộc mô hình định giá\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Thực tế\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Giá tương lai\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Đo chính xác biến động đã xảy ra\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Không dự báo trước được\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Ước tính\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Mô hình (GARCH,…)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dự báo được\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phải chọn tham số, giả định\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Ch2>Mô hình dự báo biến động\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Các mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) và GARCH (Generalized ARCH) là phương pháp phổ biến để mô phỏng và dự báo độ biến động theo {{topic|%7B%22topic%22%3A%22chu%E1%BB%97i%20th%E1%BB%9Di%20gian%22%7D}}, được giới thiệu bởi Engle (1982) và Bollerslev (1986). Mô hình GARCH(p,q) mô tả phương sai điều kiện σt2 tại thời điểm t bằng tổ hợp của nhiễu bình phương và phương sai quá khứ:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\sigma_t^2 = \\alpha_0 + \\sum_{i=1}^p \\alpha_i \\epsilon_{t-i}^2 + \\sum_{j=1}^q \\beta_j \\sigma_{t-j}^2\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong đó εt là nhiễu (residual) của tỷ suất sinh lợi, αi và βj là hệ số ước lượng. Mô hình EGARCH và GJR–GARCH mở rộng GARCH để bắt các hiệu ứng bất đối xứng (asymmetric leverage effect) khi biến động tăng mạnh hơn khi thị trường giảm (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpapers.ssrn.com\u002Fsol3\u002Fpapers.cfm?abstract_id=1234760\">Bollerslev, 1986\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phương pháp EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) đề xuất bởi RiskMetrics Group sử dụng hàm mũ suy giảm trọng số để ưu tiên dữ liệu gần nhất, tính biến động như sau:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\sigma_t^2 = \\lambda \\sigma_{t-1}^2 + (1 - \\lambda) r_{t-1}^2\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong đó λ (thường đặt ≈0.94) là hệ số suy giảm. EWMA đơn giản, dễ triển khai trong thực tế nhưng không bắt được tính phân cụm dài hạn của biến động như GARCH.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Yếu tố ảnh hưởng đến độ biến động\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Tình trạng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22th%E1%BB%8B%20tr%C6%B0%E1%BB%9Dng%20t%C3%A0i%20ch%C3%ADnh%22%7D}} và kinh tế vĩ mô là nhân tố chủ đạo định hình biến động. Khủng hoảng tài chính như sự kiện “Thứ Sáu Đen” 1987 hay khủng hoảng tiền tệ châu Á 1997 đã tạo ra các đợt dao động giá dữ dội. Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung ương (lãi suất, chương trình nới lỏng định lượng) cũng tác động mạnh đến kỳ vọng rủi ro và do đó độ biến động.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Sự kiện địa chính trị như xung đột, bầu cử hoặc thỏa thuận {{topic|%7B%22topic%22%3A%22th%C6%B0%C6%A1ng%20m%E1%BA%A1i%20qu%E1%BB%91c%20t%E1%BA%BF%22%7D}} có thể làm thay đổi kỳ vọng lợi nhuận và rủi ro nhanh chóng. Tin tức kinh tế – tài chính (lãi suất, GDP, CPI) công bố định kỳ thường gây “giật” biến động ngắn hạn khi kết quả lệch xa dự báo.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Tâm lý nhà đầu tư:\u003C\u002Fstrong> hiệu ứng bầy đàn (herding) làm tăng biến động trong giai đoạn hoảng loạn.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Đòn bẩy tài chính:\u003C\u002Fstrong> sử dụng margin hoặc phái sinh khuếch đại dao động giá.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Tính thanh khoản:\u003C\u002Fstrong> thị trường kém thanh khoản thường biến động mạnh hơn cho cùng khối lượng giao dịch.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Hiện tượng phân cụm biến động\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Phân cụm biến động (volatility clustering) là đặc tính chuỗi thời gian cho thấy các giai đoạn biến động lớn thường kéo dài, theo sau bởi các giai đoạn biến động thấp. Hiện tượng này lý giải tại sao những thời điểm thị trường hỗn loạn có xu hướng duy trì độ biến động cao trong một khoảng thời gian nhất định.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Đặc tính này là cơ sở cho mô hình ARCH\u002FGARCH, khi các hệ số α và β phản ánh tính phụ thuộc vào biến động quá khứ. Mô hình Harvey’s Heterogeneous Autoregressive Realized Volatility (HAR–RV) còn phân chia biến động thực tế theo nhiều khung thời gian (ngày, tuần, tháng) để nâng cao độ chính xác dự báo (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u002Fscience\u002Farticle\u002Fpii\u002FS0304405X04001207\">Corsi, 2004\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ứng dụng trong quản trị rủi ro\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Biến động là thành phần mấu chốt trong đo lường VaR (Value at Risk) và CVaR (Conditional VaR), cho phép đánh giá tổn thất tối đa trong một khoảng thời gian xác định với mức độ tin cậy. VaR được tính theo biến động dự báo và phân phối lợi nhuận giả định:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathrm{VaR}_{\\alpha} = \\mu + \\sigma \\Phi^{-1}(\\alpha)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Với μ là kỳ vọng lợi nhuận, σ biến động, Φ−1 hàm ngược phân phối chuẩn và α mức tin cậy. CVaR cung cấp giá trị kỳ vọng của tổn thất vượt quá VaR, đánh giá rủi ro ở phần đuôi phân phối (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.investopedia.com\u002Fterms\u002Fc\u002Fconditional_value_at_risk.asp\">Investopedia\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Hedging danh mục với công cụ phái sinh (futures, options) dựa trên biến động ước tính giúp giảm thiểu rủi ro thị trường. Chiến lược delta-hedging sử dụng biến động ngụ ý để điều chỉnh tỷ trọng quyền chọn – cơ sở, hạn chế rủi ro giá trong thời gian thực (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.investopedia.com\u002Fterms\u002Fd\u002Fdeltahedging.asp\">Investopedia\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Giám sát và công cụ phân tích\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Bloomberg Terminal và Refinitiv Eikon cung cấp chỉ số biến động lịch sử và ngụ ý thời gian thực, bản đồ nhiệt (heatmap) theo ngành, theo region và chức năng cảnh báo tự động khi biến động vượt ngưỡng cài đặt. Bộ công cụ này tích hợp mô-đun GARCH, EWMA và Monte Carlo simulation nhằm hỗ trợ phân tích sâu.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Các thư viện mã nguồn mở Python như “arch” (Kevin Sheppard) và “statsmodels” cho phép xây dựng mô hình GARCH, tính biến động lịch sử và phân cụm. Trong R, gói “rugarch” cung cấp giao diện trực quan để ước lượng đa dạng cấu hình GARCH và kiểm tra hiệu năng dự báo.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Python “arch”: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Farch\">https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Farch\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>R “rugarch”: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcran.r-project.org\u002Fweb\u002Fpackages\u002Frugarch\">https:\u002F\u002Fcran.r-project.org\u002Fweb\u002Fpackages\u002Frugarch\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>Bloomberg VIX: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bloomberg.com\u002Fquote\u002FVIX:IND\">https:\u002F\u002Fwww.bloomberg.com\u002Fquote\u002FVIX:IND\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\u003Cul>\u003Cli>Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. \u003Ci>Econometrica\u003C\u002Fi>, 50(4), 987–1007.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. \u003Ci>Journal of Econometrics\u003C\u002Fi>, 31(3), 307–327.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Corsi, F. (2004). A simple approximate long-memory model of realized volatility. \u003Ci>Journal of Financial Econometrics\u003C\u002Fi>, 2(1), 67–101.\u003C\u002Fli>\u003Cli>RiskMetrics Group. (1996). Technical Document. JP Morgan.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Investopedia. “Conditional Value at Risk (CVaR).” \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.investopedia.com\u002Fterms\u002Fc\u002Fconditional_value_at_risk.asp\">https:\u002F\u002Fwww.investopedia.com\u002Fterms\u002Fc\u002Fconditional_value_at_risk.asp\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>Investopedia. “Delta Hedging.” \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.investopedia.com\u002Fterms\u002Fd\u002Fdeltahedging.asp\">https:\u002F\u002Fwww.investopedia.com\u002Fterms\u002Fd\u002Fdeltahedging.asp\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>CBOE. “CBOE Volatility Index (VIX).” \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cboe.com\u002Fproducts\u002Fvix-index-volatility\">https:\u002F\u002Fwww.cboe.com\u002Fproducts\u002Fvix-index-volatility\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>Sheppard, K. (2021). Python “arch” package documentation. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Farch\">https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Farch\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>Cran Team. “rugarch: Univariate GARCH Models.” \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcran.r-project.org\u002Fweb\u002Fpackages\u002Frugarch\">https:\u002F\u002Fcran.r-project.org\u002Fweb\u002Fpackages\u002Frugarch\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",[26,27,28,29,30,31,32,33,34,35],"kinh tế vĩ mô","khủng hoảng tài chính","chính sách tiền tệ","địa chính trị","khoa học dữ liệu","mô hình dự báo","sự không chắc chắn","chuỗi thời gian","thị trường tài chính","thương mại quốc tế",10,true,"PUBLISHED","2025-07-13T02:21:17.883+00:00","2026-09-12T07:13:29.178+00:00","2025-07-15T01:53:17.556+00:00","2026-09-12T07:13:28.839+00:00","2026-09-05T01:41:33.781+00:00",423,[46,49,52,55,58,61,71,74,77,80],{"id":47,"title":48,"term":47,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"yếu tố ảnh hưởng","Yếu tố ảnh hưởng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":50,"title":51,"term":50,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"đường cong kuznets môi trường","Đường cong kuznets môi trường là gì? Nghiên cứu liên quan",{"id":53,"title":54,"term":53,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"logistics","Logistics là gì? Các nghiên cứu khoa học về Logistics",{"id":56,"title":57,"term":56,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"national defense","National defense là gì? Các nghiên cứu về National defense",{"id":59,"title":60,"term":59,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"dịch vụ logistics","Dịch vụ logistics là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":62,"title":63,"term":62,"englishTitle":64,"definition":65,"discipline":66,"disciplineCode":67,"disciplineLabel":68,"disciplineColor":69,"disciplineIcon":70},"eo biển đài loan","Eo biển đài loan là gì? Một số thông tin về Eo biển này","Taiwan Strait","Eo biển Đài Loan (Taiwan Strait \u002F Formosa Strait) là eo biển quốc tế hẹp dài ngăn cách giữa tỉnh Phúc Kiến thuộc bờ biển đông nam Trung Quốc đại lục và đảo Đài Loan, kết nối Biển Đông ở phía nam với Biển Hoa Đông ở phía bắc.","HUMANITIES","humanities","Nhân văn và nghệ thuật","#9333EA","book-open",{"id":72,"title":73,"term":72,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mô hình garch","Mô hình garch là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":75,"title":76,"term":75,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mô hình arima","Mô hình arima là gì? Các công bố khoa học về Mô hình arima",{"id":78,"title":79,"term":78,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"học máy nâng cao","Học máy nâng cao là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":81,"title":82,"term":81,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chuỗi cung ứng","Chuỗi cung ứng là gì? Các công bố khoa học về Chuỗi cung ứng"]